ссылка на учебу
Достижения в области нейронных сетей - ISNN 2016
Том 9719 серии Конспект лекций в области компьютерных наук pp 66-73
Дата: 02 июля 2016
- Вэньцзе Ли
- , Лин Цзоу
- , Тяньтун Чжоу
- , Чанмин Ван
- , Цзюнгру Чжоу
Абстрактные
Полная электроэнцефалография (ЭЭГ) записи обычно используется в приложениях компьютерного интерфейса мозга (BCI) с многоканальной электродной крышкой. Данные не только содержат исчерпывающую информацию о приложении, но также содержат несоответствующую информацию и шум, который затрудняет выявление закономерностей. В этой статье представлены наши предварительные исследования по выбору оптимальных каналов для изучения интернет-зависимости с помощью визуальной парадигмы «чудак». Двухступенчатая модель использовалась для выбора наиболее релевантных каналов о задаче из полного набора каналов 64. Во-первых, каналы были ранжированы в соответствии с плотностью спектра мощности (PSD) и коэффициентом Фишера отдельно для каждого субъекта. Во-вторых, была вычислена частота появления каждого канала среди разных субъектов. Каналы, чьи появления были более двух раз, представляли собой оптимальную комбинацию. Оптимальные каналы и другие комбинации сравнения каналов (включая целые каналы) были использованы для различения целевых и нецелевых стимулов с помощью метода линейного дискриминантного анализа Фишера. Результаты классификации показали, что метод выбора канала значительно уменьшил количество каналов и гарантировал точность классификации, специфичность и чувствительность. Из результатов можно сделать вывод, что у интернет-наркоманов наблюдается дефицит внимания.
Ключевые слова
Выбор канала Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) Интернет-зависимость Oddball Плотность спектра мощности Линейный дискриминантный анализ Фишера
;
