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Avanços em Redes Neurais - ISNN 2016
Volume 9719 da série Notas de aula em Ciência da Computação pp 66-73
Data: 02 julho 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
Sumário
O registro de eletroencefalografia (EEG) do couro cabeludo completo é geralmente usado em aplicações de interface cérebro-computador (BCI) com tampa de eletrodo multicanal. Os dados não apenas contêm informações abrangentes sobre o aplicativo, mas também informações e ruídos irrelevantes, o que dificulta a revelação dos padrões. Este artigo apresenta nossa pesquisa preliminar na seleção dos canais ideais para o estudo do vício em internet com o paradigma visual “oddball”. Um modelo de dois estágios foi empregado para selecionar os canais mais relevantes sobre a tarefa a partir do conjunto completo de canais 64. Primeiro, os canais foram classificados de acordo com a densidade do espectro de potência (PSD) e a razão Fisher separadamente para cada sujeito. Em segundo lugar, calculou-se a taxa de ocorrência de cada canal entre diferentes sujeitos. Os canais cujas ocorrências foram mais de duas vezes consistiram na combinação ideal. Os canais ótimos e outras combinações de comparação de canais (incluindo os canais inteiros) foram usados para distinguir entre os estímulos alvo e não-alvo com o método de análise discriminante linear de Fisher. Os resultados da classificação mostraram que o método de seleção de canais reduziu enormemente os canais abundantes e garantiu a precisão, especificidade e sensibilidade da classificação. Pode-se concluir a partir dos resultados que existe déficit de atenção em dependentes de internet.
Palavras-chave
Seleção de canais Eletroencefalograma (EEG) Vício em Internet Oddball Densidade do espectro de potência Análise discriminante linear de Fisher