Dwustopniowy model wyboru kanału do klasyfikowania aktywności EEG młodych dorosłych z uzależnieniem od Internetu (2016)

link do nauki

Postępy w sieciach neuronowych - ISNN 2016

Tom 9719 serii Wykład Notatki z informatyki pp 66-73

Data: 02 lipca 2016

  • Wenjie Li
  • , Ling Zou 
  • , Tiantong Zhou
  • , Changming Wang
  • , Jiongru Zhou

Abstrakcyjny

Rejestrowanie pełnej elektroencefalografii skóry głowy (EEG) jest zwykle stosowane w aplikacjach interfejsu komputerowego mózgu (BCI) z wielokanałowym kapslem elektrodowym. Dane zawierają nie tylko wyczerpujące informacje o aplikacji, ale także nieistotne informacje i szumy, które utrudniają ujawnienie wzorców. Niniejszy artykuł przedstawia nasze wstępne badania dotyczące wyboru optymalnych kanałów do badania uzależnienia od Internetu za pomocą wizualnego paradygmatu „Oddball”. Dwustopniowy model został użyty do wyboru najbardziej odpowiednich kanałów o zadaniu z pełnego zestawu kanałów 64. Po pierwsze, kanały uszeregowano według gęstości widma mocy (PSD) i współczynnika Fishera oddzielnie dla każdego osobnika. Po drugie, obliczono częstość występowania każdego kanału wśród różnych podmiotów. Kanały, których wystąpienia były więcej niż dwa razy, składały się z optymalnej kombinacji. Optymalne kanały i inne kombinacje kanałów (w tym całe kanały) wykorzystano do rozróżnienia między bodźcami docelowymi i niecelowymi metodą liniowej analizy dyskryminacyjnej Fishera. Wyniki klasyfikacji pokazały, że metoda selekcji kanałów znacznie zredukowała obfite kanały i zagwarantowała dokładność klasyfikacji, specyficzność i czułość. Na podstawie wyników można stwierdzić, że na uzależnionych od internetu występuje deficyt uwagi.

Słowa kluczowe

Wybór kanału Elektroencefalogram (EEG) Uzależnienie od Internetu Oddball Gęstość widma mocy Fisher liniowa analiza dyskryminacyjna