Kim, Seul-Kee in Hang-Bong Kang. Nevroračunavanje (2017).
Izbor
• Skupina tveganja zasvojenosti s pametnimi telefoni (subjekti 13) in skupina brez tveganja (subjekti 12) so si ogledali videoposnetke, ki prikazujejo koncepte sproščenega, strahu, veselja in žalosti.
• Tvegana skupina je bila čustveno nestabilnejša od skupine, ki ni bila v skupini EEG. Zlasti pri prepoznavanju strahu se je med tvegano in ne tvegano skupino pojavila jasna razlika.
• Moč asimetrije smo ocenili glede na theta, alfa, beta, gama in skupno aktivnost v 11 lobovih, gama pasu pa se je najbolj očitno razlikovalo med skupinami tveganj in ne tveganj.
• Ugotovili smo, da so meritve aktivnosti v čelnem, parietalnem in temporalnem reženju pokazatelji prepoznavanja čustev.
• s pomočjo mreže globokih prepričanj smo potrdili, da je skupina tveganj imela večjo natančnost pri nizki valenci in vzburjenosti; po drugi strani pa je imela skupina brez tveganja večjo natančnost pri visoki valenci in vzburjenosti.
Minimalizem
Prekomerna uporaba pametnih telefonov vse bolj postaja socialni problem. V tem članku analiziramo ravni prekomerne uporabe pametnih telefonov, glede na čustva, s preučevanjem možganskih valov in poglobljenim učenjem. Moč asimetrije smo ocenili glede na theta, alfa, beta, gama in celotno aktivnost možganskih valov v režah 11. Globoko prepričanje omrežje (DBN) je bil uporabljen kot metoda globokega učenja, skupaj s k-najbližji sosed (kNN) in podporni vektor stroj (SVM), za določitev ravni zasvojenosti pametnih telefonov. Skupina tveganja (subjekti 13) in skupina brez tveganja (subjekti 12) so gledali video posnetke, ki prikazujejo naslednje pojme: sproščenost, strah, veselje in žalost. Ugotovili smo, da je bila skupina tveganja bolj čustveno nestabilna kot skupina brez tveganja. Pri prepoznavanju strahu se je pojavila jasna razlika med skupino tveganj in brez tveganja. Rezultati so pokazali, da je bila gama pasova najbolj očitno različna med skupinami tveganja in brez tveganja. Poleg tega smo pokazali, da so bile meritve aktivnosti v čelnem, parietalnem in časovnem režnju indikatorji prepoznavanja čustev. S pomočjo DBN smo potrdili, da so bile te meritve v skupini brez tveganja bolj točne kot v skupini tveganja. Skupina tveganja je imela večjo točnost pri nizki valenci in vzburjenosti; po drugi strani pa je bila skupina brez tveganja večja natančnost pri visoki valenci in vzburjenosti.
Ključne besede
- Mreža globokih prepričanj
- Elektroencefalografija (EEG)
- Prepoznavanje čustev
- Prekomerna uporaba pametnih telefonov
;
