Lee, Jae-Yoon; Kang, Hang-Bong;
- Título da revista: Revista da Sociedade Multimedia de Corea
- Volume 17, número 11, 2014, pp.1325-1334
- Editor: Korea Multimedia Society
- DOI: 10.9717 / kmms.2014.17.11.1325
Abstracto
A adicción aos mozos recentemente converteuse nun problema social. Por iso, moitos estudos, na súa maioría enquisas, realizáronse para diagnosticar a adicción ao xogo. Neste traballo, suxerímosche como distinguir os niveis de adicción baseados en EEG. Para iso, primeiro clasificamos catro grupos segundo os graos de adicción aos xogos de internet (grupo de alto risco, grupo de Vixilancia, grupo normal, grupo de bo usuario) usando CSG (Escala integral para avaliar o comportamento do xogo) e logo medimos o seu evento relacionado. Potencial (ERP) na tarefa Go / NoGo. En concreto, medimos os sinais de P300, N400 e N200 desde as canles do estímulo NoGo e do estímulo Go. Ademais, extraemos diferentes características da transformada onda discreta do sinal EEG e usamos estas características para distinguir os graos de adicción aos xogos de internet. Os experimentos deste estudo demostran que o grupo de alto risco e vixilancia presentan menor amplitude Go-N200 da canle Fz que os grupos de usuarios normal e bo. Na canle Go-P300 e NoGo-P300 da canle Fz, os grupos de alto risco e vixilancia presentan unha amplitude maior que a normal e a de bos usuarios. En Go-N400 e NoGo-N400 da canle Pz, o grupo de alto risco e Vixilancia presentan unha amplitude inferior á do grupo Normal e de bo usuario. A proba despois do estudo de aprendizaxe das características extraídas de cada banda de frecuencia do sinal EEG mostrou unha precisión de clasificación do 85%.
;