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Avances en Redes Neuronales - ISNN 2016
Volumen 9719 de la serie. Apuntes de clase en informática pp 66-73
Fecha: julio 02 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
Resumen
La grabación de electroencefalografía de cuero cabelludo (EEG) se utiliza generalmente en aplicaciones de interfaz de computadora cerebral (BCI) con tapa de electrodo multicanal. Los datos no solo tienen información completa sobre la aplicación, sino que también tienen información irrelevante y ruido, lo que dificulta la revelación de los patrones. Este artículo presenta nuestra investigación preliminar para seleccionar los canales óptimos para el estudio de la adicción a Internet con el paradigma visual "Oddball". Se empleó un modelo de dos etapas para seleccionar los canales más relevantes sobre la tarea del conjunto completo de canales 64. Primero, los canales se clasificaron según la densidad del espectro de potencia (PSD) y la relación de Fisher por separado para cada sujeto. Segundo, se calculó la tasa de ocurrencia de cada canal entre diferentes sujetos. Los canales cuyas apariciones fueron más de dos veces consistieron en la combinación óptima. Los canales óptimos y otras combinaciones de comparación de canales (incluidos los canales completos) se utilizaron para distinguir entre los estímulos objetivo y no objetivo con el método de análisis discriminante lineal de Fisher. Los resultados de la clasificación mostraron que el método de selección de canales redujo en gran medida los abundantes canales y garantizó la precisión, especificidad y sensibilidad de la clasificación. De los resultados se puede concluir que existe un déficit de atención en los adictos a Internet.
Palabras clave
Selección de canales Electroencefalograma (EEG) Adicción a Internet Oddball Densidad del espectro de potencia Análisis lineal discriminante de Fisher
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