povezava do študija
Napredek v nevronskih omrežjih - ISNN 2016
Zvezek 9719 iz serije Predavanja iz računalništva 66-73
Datum: 02 julij 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
Minimalizem
Snemanje s polno elektroencefalografijo na lasišču (EEG) se običajno uporablja v aplikacijah možganskega računalniškega vmesnika (BCI) z večkanalnim pokrovom elektrode. Podatki nimajo samo izčrpnih informacij o aplikaciji, temveč tudi nepomembne informacije in hrup, ki otežujejo razkritje vzorcev. V prispevku so predstavljene naše predhodne raziskave z izbiro optimalnih poti za preučevanje internetne zasvojenosti z vizualno paradigmo »Oddball«. Za celoten niz kanalov 64 je bil uporabljen dvostopenjski model za izbiro najprimernejših kanalov o nalogi. Najprej so kanale razvrstili glede na gostoto spektra moči (PSD) in Fisherjevo razmerje ločeno za vsako osebo. Drugič, izračunali smo stopnjo pojavnosti vsakega kanala med različnimi osebami. Kanali, katerih pojav je bil več kot dvakrat, so sestavljali optimalno kombinacijo. Za razlikovanje med ciljnimi in neciljnimi dražljaji smo s pomočjo metode Fisherjeve linearne diskriminatorne analize uporabili optimalne kanale in druge kombinacije kanalov (vključno s celimi kanali). Rezultati razvrščanja so pokazali, da je metoda izbire kanalov močno zmanjšala obilne kanale in zagotovila natančnost, specifičnost in občutljivost klasifikacije. Iz rezultatov je mogoče sklepati, da je internet odvisnikov primanjkljaj pozornosti.
Ključne besede
Izbira kanala Elektroencefalogram (EEG) Internet zasvojenost Oddball Gostota spektra moči Fisherjeva linearna diskriminatorna analiza
;