传感器（巴塞尔）。 2018 Jan 1; 18（1）。 pii：E102。 doi：10.3390 / s18010102。
金H.1, 哈2,3, 张WD4, Park W.5, 金莉6, 我是CH7.
摘要
青少年的网络游戏障碍（IGD）（一种行为成瘾）类型的增加正成为公众关注的问题。 教导青少年在日常生活中抑制对游戏的渴望是治疗IGD的核心策略之一。 最近的研究表明，计算机辅助治疗方法（例如神经反馈疗法）可有效缓解各种成瘾的症状。 当将计算机辅助治疗策略应用于IGD的治疗时，检测个人当前是否渴望游戏很重要。 我们使用大量简短的视频片段播放了三个令人上瘾的游戏的视频，引起了57名IGD中度至重度青少年的游戏渴望。 同时，记录了多种生物信号，包括光电容积描记，皮肤电反应和眼电图测量。 在渴望状态下观察这些生物信号的变化后，我们使用支持向量机对每个参与者的渴望/非渴望状态进行了分类。 当播放经过剪辑以激发对游戏的渴望的视频剪辑时，观察到的心率标准偏差，眨眼次数和眼跳运动均显着下降，并且平均呼吸频率也显着上升。 根据这些结果，我们能够对个人参与者是否感到渴望游戏进行了分类，其平均准确度为87.04％。 这是第一项尝试通过多模式生物信号测量来检测IGD患者游戏欲望的研究。 此外，这是第一个表明眼电图可以提供有用的生物信号标记来检测对游戏的渴望的人。
关键词： 生物信号分析; 渴望; 网络游戏成瘾; 网络游戏障碍; 机器学习
结论：29301261
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