link a tanulmányhoz
Előrehaladás a neurális hálózatokban - ISNN 2016
A sorozat 9719 kötete Előadások a számítógépes tudományról pp 66-73
Dátum: július 02 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
Absztrakt
A teljes fejbőr elektroencefalográfia (EEG) rögzítését általában az agyi számítógép interfész (BCI) alkalmazásokban használják, többcsatornás elektróda kupakkal. Az adatok nemcsak átfogó információkat tartalmaznak az alkalmazásról, hanem irreleváns információkkal és zajjal is rendelkeznek, ami megnehezíti a minták feltárását. Ez a cikk bemutatja az internetes függőség tanulmányozásához optimális csatornák kiválasztásával kapcsolatos előzetes kutatásainkat a vizuális „Oddball” paradigma segítségével. Kétlépcsős modellt alkalmaztunk a feladathoz leginkább releváns csatornák kiválasztására az 64 csatornák teljes készletéből. Először a csatornákat az egyes alanyokhoz külön-külön soroltam a teljesítmény-spektrum-sűrűség (PSD) és a Fisher-arány alapján. Másodszor kiszámítottuk az egyes csatornák előfordulási arányát a különböző alanyok között. Azok a csatornák, amelyek előfordulása több mint kétszer volt, az optimális kombinációt tartalmazta. Az optimális csatornákat és a csatornák más összehasonlító kombinációit (beleértve a teljes csatornákat) a cél- és a nem célzott ingerek megkülönböztetésére használtuk Fisher lineáris diszkriminanciaanalízis módszerrel. A besorolási eredmények azt mutatták, hogy a csatornaválasztási módszer nagymértékben csökkentette a bőséges csatornákat, és garantálta az osztályozás pontosságát, specifitását és érzékenységét. Az eredményekből arra lehet következtetni, hogy figyelemhiány van az internet-függők körében.
Kulcsszavak
Csatornaválasztás Electroencephalogram (EEG) Internet-függőség Oddball Teljesítmény-spektrum-sűrűség Fisher lineáris diszkriminanciaanalízis
;