Lee，Jae-Yoon; 康恒邦;
- 期刊名称： 韩国多媒体学会杂志
- 第17卷，11年2014月，第1325-1334页
- 出版社：韩国多媒体协会
- DOI：10.9717 / kmms.2014.17.11.1325
抽象
最近，年轻人的游戏成瘾已经成为一个社会问题。 因此，已经进行了许多研究，主要是调查，以诊断游戏成瘾。 在本文中，我们建议如何区分基于脑电图的成瘾水平。 为此，我们首先使用CSG（综合评估游戏行为量表）对网络游戏成瘾程度（高风险组，警戒组，正常组，优秀用户组）进行四组分类，然后测量他们的事件相关性Go / NoGo任务中的潜力（ERP）。 具体来说，我们从NoGo刺激和Go刺激的通道测量P300，N400和N200的信号。 此外，我们从脑电信号的离散小波变换中提取不同的特征，并使用这些特征来区分网络游戏的成瘾程度。 本研究中的实验表明，高风险和警戒组的Fz通道的Go-N200幅度低于正常和良好用户组。 在Fz通道的Go-P300和NoGo-P300中，高风险组和警戒组的幅度高于普通用户组和良好用户组。 在Pz通道的Go-N400和NoGo-N400中，高风险和警戒组的幅度低于普通和良好用户组。 在对来自EEG信号的每个频带的提取特征的学习研究之后的测试显示85％分类准确度。
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