odkaz na štúdium
Pokroky v neurónových sieťach - ISNN 2016
Zväzok 9719 zo série Prednášky z informatiky str. 66-73
Dátum: 02 Júl 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
abstraktné
Elektroencefalografia na hlave (EEG) sa všeobecne používa v aplikáciách počítačového rozhrania mozgu (BCI) s viackanálovým elektródovým uzáverom. Údaje majú nielen komplexné informácie o aplikácii, ale majú aj irelevantné informácie a hluk, ktorý sťažuje odhalenie vzorov. Tento článok predstavuje náš predbežný výskum pri výbere optimálnych kanálov pre štúdium závislosti na internete s vizuálnym „Oddball“ paradigmom. Na výber najrelevantnejších kanálov o úlohe z celého súboru kanálov 64 sa použil dvojstupňový model. Najprv boli kanály zoradené podľa hustoty výkonového spektra (PSD) a Fisherovho pomeru osobitne pre každý subjekt. Po druhé, bola vypočítaná miera výskytu každého kanála medzi rôznymi subjektmi. Kanály, ktorých výskyt bol viac ako dvakrát, pozostávali z optimálnej kombinácie. Optimálne kanály a ďalšie porovnávacie kombinácie kanálov (vrátane celých kanálov) sa použili na rozlíšenie medzi cieľovými a necieľovými stimulmi metódou Fisherovej lineárnej diskriminačnej analýzy. Výsledky klasifikácie ukázali, že metóda výberu kanálov výrazne znížila početné kanály a zaručila presnosť klasifikácie, špecifickosť a citlivosť. Z výsledkov je možné vyvodiť, že na závislých na internete existuje nedostatok pozornosti.
Kľúčové slová
Výber kanálov Elektroencefalogram (EEG) Závislosť na internete Oddball Hustota výkonového spektra Fisherova lineárna diskriminačná analýza
;