EEG a ERP založený stupeň analýzy internetových závislostí hry (2014)

PŘIPOJENÍ K STUDIU

Lee, Jae-Yoon; Kang, Hang-Bong;

Abstraktní

Nedávná závislost mladých lidí na hrách se stala společenským problémem. Proto bylo provedeno mnoho studií, většinou průzkumů, které diagnostikují závislost na hře. V tomto článku navrhujeme, jak rozlišit úrovně závislosti na EEG. Za tímto účelem nejprve klasifikujeme čtyři skupiny podle stupňů závislosti na internetových hrách (skupina s vysokým rizikem, skupina vigilance, normální skupina, skupina s dobrými uživateli) pomocí CSG (komplexní stupnice pro hodnocení chování her) a poté změříme jejich související události Potenciál (ERP) v úkolu Go / NoGo. Konkrétně měříme signály P300, N400 a N200 z kanálů stimulu NoGo a Go. Kromě toho extrahujeme odlišné funkce z diskrétní vlnkové transformace signálu EEG a pomocí těchto funkcí rozlišujeme stupně závislosti na internetových hrách. Experimenty v této studii ukazují, že skupina s vysokým rizikem a bdělostí vykazují nižší Go-N200 amplitudu Fz kanálu než normální a dobrá uživatelská skupina. Ve skupinách Go-P300 a NoGo-P300 kanálu Fz vykazují skupiny s vysokým rizikem a bdělostí vyšší amplitudu než skupina Normal a Good-user. Ve skupinách Go-N400 a NoGo-N400 kanálu Pz vykazují skupina s vysokým rizikem a bdělostí nižší amplitudu než skupina Normální a Dobrá uživatel. Test po studijní studii extrahovaných charakteristik každého frekvenčního pásma ze signálu EEG ukázal 85% přesnost klasifikace.