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Progrès dans les réseaux de neurones - ISNN 2016
Volume 9719 de la série Notes de cours en informatique pp 66-73
Date: 02 Juillet 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
Abstract
L'enregistrement électroencéphalographique (EEG) du cuir chevelu complet est généralement utilisé dans les applications d'interface ordinateur-cerveau (BCI) avec capuchon d'électrode à canaux multiples. Les données contiennent non seulement des informations complètes sur l'application, mais également des informations non pertinentes et du bruit, ce qui rend difficile la détection des motifs. Cet article présente nos recherches préliminaires sur la sélection des canaux optimaux pour l’étude de la dépendance à Internet avec le paradigme visuel «Oddball». Un modèle en deux étapes a été utilisé pour sélectionner les canaux les plus pertinents concernant la tâche parmi l'ensemble des canaux 64. Premièrement, les canaux ont été classés en fonction de la densité de spectre de puissance (DSP) et du rapport de Fisher séparément pour chaque sujet. Deuxièmement, le taux d'occurrence de chaque canal parmi différents sujets a été calculé. Les canaux dont l'occurrence était plus de deux fois constituaient la combinaison optimale. Les canaux optimaux et d'autres combinaisons de canaux de comparaison (y compris les canaux entiers) ont été utilisés pour distinguer les stimuli cibles des non-cibles avec la méthode d'analyse discriminante linéaire de Fisher. Les résultats de la classification ont montré que la méthode de sélection du canal réduisait considérablement le nombre de canaux abondants et garantissait la précision, la spécificité et la sensibilité de la classification. On peut conclure des résultats qu’il existe un déficit d’attention sur les toxicomanes sur Internet.
Mots clés
Choix du canal Electroencéphalogramme (EEG) Dépendance Internet Oddball Densité du spectre de puissance Analyse discriminante linéaire de Fisher
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