लेखक: लिंग, Zou; यू, चेन; वेन्जी, ली; फैन, जिंग
स्रोत: मेडिकल इमेजिंग और स्वास्थ्य सूचना विज्ञान जर्नल, खंड 5, नंबर 7, नवंबर 2015, पीपी। 1499-1503 (5)
प्रकाशक: अमेरिकी वैज्ञानिक प्रकाशक
सार:
इस पत्र में, इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राम (ईईजी) संकेतों को एक दृश्य ऑडबॉल प्रतिमान के दौरान दस स्वस्थ और दस इंटरनेट एडिक्शन (आईए) -प्रकाशित विश्वविद्यालय के छात्रों से दर्ज किया गया था। सबसे पहले, इंडिपेंडेंट कंपोनेंट एनालिसिस (ICA) एल्गोरिथ्म का उपयोग करके कुछ कलाकृतियों को हटाने के लिए मूल संकेतों को प्रीप्रोसेस किया गया था। फिर, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) को उन चैनलों के सबसेट का चयन करने के लिए नियोजित किया गया था जो 64 चैनलों के पूर्ण सेट की तुलना में अधिकांश सूचनाओं को संरक्षित करते हैं। अंत में, P300 तरंगों की सुविधाओं को घटना से संबंधित क्षमता (ईआरपी) से निकाला गया था और लक्ष्य ईआरपी और गैर-लक्ष्य ईआरपी के साथ-साथ आईए समूह और नियंत्रण समूह में तुलना की गई थी। निकाले गए फीचर्स को आगे चार क्लासिफायर ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल किया गया था: फिशर रैखिक डिस्क्रिमिनेट एनालिसिस (एफएलडीए), बैक प्रोपगेशन (बीपी) न्यूरल नेटवर्क, बायेसियन क्लासिफायर (बीसी) और बायेसियन रेगुलराइजेशन बैक प्रोपगैशन (बीआरबीपी) न्यूरल नेटवर्क। सक्रिय चैनल दोनों स्वस्थ और IA- पीड़ित विश्वविद्यालय के छात्रों के लिए ललाट, पार्श्विका, पश्चकपाल और पार्श्विका-पश्चकपाल क्षेत्रों में स्थित थे। लक्ष्य उत्तेजना के तहत 42 परीक्षणों के औसत ईआरपी की विलंबता गैर-लक्ष्य उत्तेजना के तहत 558 परीक्षणों के औसत ईआरपी से अधिक थी (पी 0.05), और लक्ष्य उत्तेजना के तहत 42 परीक्षणों के औसत ईआरपी का आयाम 558 परीक्षणों के गैर-लक्ष्य के तहत औसत ईआरपी से बड़ा था (पी 0.05)। यह स्वस्थ विषयों और इंटरनेट एडिशन विषयों के बीच पीएक्सएनयूएमएक्स आयामों में महत्वपूर्ण अंतर दिखाता है। इंटरनेट एडिशन के आयाम कम थे (पी 0.05)। सक्रिय क्षेत्रों में बेज़ियन-आधारित पद्धति का उपयोग करके वर्गीकरण सटीकता 93% से ऊपर पहुंच सकती है, जबकि यह केंद्रीय क्षेत्रों में 90% से कम था। परिणाम बताते हैं कि IA- पीड़ित विश्वविद्यालय के छात्रों की मस्तिष्क की प्रतिक्रिया और स्मृति क्षमताओं पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। कागज पूर्णांक गुणांक फिल्टर का उपयोग करके 50 Hz शक्ति शोर को दबाने के लिए व्यावहारिक डिजिटल फ़िल्टर कार्यान्वयन से संबंधित है। बहुत तेज और सरल समाधान नॉनलाइनियर विकृतियों के साथ बिजली के शोर के बुनियादी और हार्मोनिक दोनों घटकों को दबाने में सक्षम बनाता है। वास्तविक ईसीजी संकेतों का उपयोग शक्ति शोर दमन की प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए किया गया था। शोर के मूल साइनसोइडल और आयताकार लहर के लिए सटीकता का मूल्यांकन किया जाता है।
कीवर्ड: चैनल चयन; घटना से संबंधित संभावित बातें; स्वतंत्र घटक विश्लेषण; P300; पैटर्न मान्यता
दस्तावेज़ का प्रकार: अनुसंधान अनुच्छेद
डीओआई: https://doi.org/10.1166/jmihi.2015.1570
प्रकाशन की तारीख: नवंबर 1, 2015
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