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Progressi nelle reti neurali - ISNN 2016
Volume 9719 della serie Appunti di conferenze in Informatica pp 66-73
Data: 02 luglio 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
Astratto
La registrazione elettroencefalografica (EEG) del cuoio capelluto è generalmente utilizzata nelle applicazioni dell'interfaccia computer cerebrale (BCI) con cappuccio elettrodo multicanale. I dati non solo hanno informazioni complete sull'applicazione, ma hanno anche informazioni e rumore irrilevanti che rendono difficile rivelare i modelli. Questo documento presenta la nostra ricerca preliminare nella selezione dei canali ottimali per lo studio della dipendenza da Internet con il paradigma visivo "Oddball". È stato utilizzato un modello a due stadi per selezionare i canali più rilevanti sull'attività dal set completo di canali 64. Innanzitutto, i canali sono stati classificati in base alla densità dello spettro di potenza (PSD) e al rapporto Fisher separatamente per ciascun soggetto. In secondo luogo, è stata calcolata la frequenza di occorrenza di ciascun canale tra soggetti diversi. Canali le cui occorrenze erano più di due volte costituivano la combinazione ottimale. I canali ottimali e le altre combinazioni di confronto dei canali (compresi gli interi canali) sono stati utilizzati per distinguere tra gli stimoli target e non target con il metodo di analisi discriminante lineare di Fisher. I risultati della classificazione hanno mostrato che il metodo di selezione dei canali riduceva notevolmente i canali abbondanti e garantiva l'accuratezza, la specificità e la sensibilità della classificazione. Si può concludere dai risultati che vi è un deficit di attenzione sui tossicodipendenti da Internet.
Parole
Selezione del canale Elettroencefalogramma (EEG) Dipendenza da Internet Oddball Densità dello spettro di potenza Analisi discriminante lineare di Fisher
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