Authors: Ling, Zou; Юэ, Чен; Wenjie, Li; Fan, Jing
Source: Дары иштетүүчү жана саламаттык Маалыматтык- Journal, 5-том, 7-сан, 2015-ж., Ноябрь, 1499-1503 (5)
Publisher: Америкалык Илимий Басып чыгаруучулар
Кыскача мазмуну:
Бул макалада, электроэнцефалограмма (EEG) сигналдары визуалдык Oddball парадигмасы учурунда он дени сак жана он Интернетке көз карандылык (IA) тарабынан жабыркаган жогорку окуу жайлардын студенттеринен алынган. Биринчиден, көзкарандысыз компоненттик анализ (ICA) алгоритмин колдонуп, айрым экспонаттарды алып салуу үчүн баштапкы сигналдар алдын-ала иштелип чыккан. Андан кийин, Негизги компоненттерди талдоо (PCA), 64 каналдын толук топтомуна салыштырмалуу көпчүлүк маалыматты сактаган каналдардын топтомун тандоо үчүн колдонулган. Акыры, P300 толкундарынын өзгөчөлүктөрү окуяга байланыштуу потенциалдардан (ERP) алынган жана максаттуу ERP жана максаттуу эмес ERPлер боюнча, ошондой эле IA тобу жана башкаруу тобу боюнча салыштырылган. Алынган өзгөчөлүктөр андан ары төрт классификаторду окутуу үчүн колдонулган: Fisher Linear Discriminate Analysis (FLDA), Back Propagation (BP) Neural Network, Bayesian Classifier (BC) and Bayesian Regularization Back Propagation (BRBP) Neural Network. Жигердүү каналдар дени сак жана IA жабыркаган университеттин студенттери үчүн фронталдык, париеталдык, желке жана париеталдык-оксипиталдык аймактарда жайгашкан. Максаттуу стимулдаштыруудагы 42 сыноонун 'орточо ERPлеринин күтүү убактысы 558 сыноолордун' максаттуу эмес стимулдаштыруудагы орточо ERPлерине караганда (б 0.05), жана 42 сыноолордун максаттуу стимулдаштырылган орточо ERPлеринин амплитудасы 558 сыноолордун максаттуу эмес орточо ERPлерине караганда чоңураак болгон (б 0.05). Бул ден-соолугу субъекттерин жана Интернет Кошулган субъекттеринин ортосундагы P300 узундуктагы олуттуу айырмачылыкты көрсөттү. Интернет толуктоолор кандай узундуктагы тёмён болгон (б 0.05). классификация тактык борбордук аймактарында төмөн 93%, ал эми жигердүү аймактарында технологияны аялдар эркектер менен бөлүшпөйт негизделген ыкманы колдонуу менен 90% жогору жетиши мүмкүн. натыйжалары IA-бечараны студенттер мээ жооп жана эс жөндөмдүүлүгүн терс таасирлер бар экенин көрсөтүп турат. бүтүн сандары электер менен 50 Hz электр чуу бөгөт коюу боюнча практикалык санариптик чыпкасы ишке ашыруу менен кагаз бүтүмдөр. Абдан тез жана жөнөкөй чечим сызыктуу түрдө бузууларына күчү менен ызы-негизги жана гормоналдык камтыйт басууга жардам берет. Реал ЭКГ сигналдар электр ызы-чуу бөгөт натыйжалуулугун текшерүү үчүн колдонулган. Баллдын ызы негизги синусоидалык жана тик бурчтуу толкун боюнча бааланат.
Keywords: Канал тандоо; ОКУЯ БАЙЛАНЫШКАН мүмкүнчүлүктөрүн; КӨЗ КАРАНДЫСЫЗ КОМПОНЕНТИ ТАЛДОО; P300; калыпты таануу
Документ Түрү: изилдөө-берене
DOI: https://doi.org/10.1166/jmihi.2015.1570
Жарыяланган күнү: November 1, 2015
;