Kim, Seul-Kee és Hang-Bong Kang. Neuroszámítógépek (2017).
Főbb
• Az okostelefon-függőségi kockázati csoport (13 alanyok) és a nem kockázatot jelentő csoport (12 alanyok) videókat néztek, amelyek ábrázolják a nyugodt, félelem, öröm és szomorúság fogalmát.
• A kockázati csoport érzelmileg instabilabb volt, mint az EEG-ben a nem kockázati csoport. Különösen a félelem felismerésekor egyértelmű különbség mutatkozott a kockázati csoport és a nem kockázati csoport között.
• Az aszimmetria erejét a teta, alfa, béta, gamma és az összes aktivitás szempontjából értékeltük az 11 lebenyekben, és a gamma sáv a legnyilvánvalóbb volt a különbség a kockázati és a nem kockázati csoportok között.
• Megállapítottuk, hogy a frontális, a parietális és az időbeli lebeny aktivitásának mérése az érzelem felismerésének indikátora.
• A mélyhitű hálózaton keresztül megerősítettük, hogy a kockázati csoport nagyobb pontossággal rendelkezik alacsony valencia és izgalom szempontjából; másrészt a nem-kockázati csoport nagyobb pontosságot mutatott a magas valencia és izgalom szempontjából.
Absztrakt
Az okostelefonok túlzott használata egyre inkább társadalmi problémává válik. Ebben a tanulmányban az okostelefonok túlzott szintjeit elemezzük az érzelmek szerint az agyhullámok és a mély tanulás vizsgálatával. Az 11 lebenyekben a teta, az alfa, a béta, a gamma és a teljes agyhullám aktivitás tekintetében az aszimmetriahatást értékeltük. A mélyhiszemű hálózatot (DBN) mély tanulási módszerként használták, a k-legközelebbi szomszéd (kNN) és egy támogató vektor gép (SVM) segítségével meghatározva az okostelefon-függőség szintjét. A kockázati csoport (13 alanyok) és a nem kockázati csoport (12 tantárgyak) a következő fogalmakat ábrázoló videókat nézte: nyugodt, félelem, öröm és szomorúság. Megállapítottuk, hogy a kockázati csoport érzelmileg instabilabb volt, mint a nem kockázati csoport. A Fear felismerésekor egyértelmű különbség mutatkozott a kockázati és a nem kockázati csoport között. Az eredmények azt mutatták, hogy a gamma sáv a legnyilvánvalóbb a kockázati és a nem kockázati csoportok között. Továbbá kimutattuk, hogy a frontális, parietális és temporális lebenyek aktivitásának mérése az érzelmek felismerésének mutatója. A DBN-en keresztül megerősítettük, hogy ezek a mérések pontosabbak voltak a nem kockázati csoportban, mint a kockázati csoportban. A kockázati csoport nagyobb pontossággal rendelkezett az alacsony valencia és az ébredés terén; másrészt a nem kockázati csoportnak nagyobb pontossága volt a magas valencia és az élesedésnek.
Kulcsszavak
- Mélyhálózat
- Elektroencefalográfia (EEG)
- Érzelmek felismerése
- Az okostelefon túlzott használata
;
