|
|
Classification of mental workload using brain connectivity measure
Doležalová, Radka ; Kolářová, Jana (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Tato práce se zabývá využitím EEG dat pro výpočet mozkové konektivity a vytvořením klasifikátoru mentální zátěže. Nejdříve je popsán teoretický základ EEG, následně jsou rozebrány některé metody pro určení mozkové konektivity. Pro výpočet klasifikačních příznaků byla použita data nasnímaná během experimentu, který manipuloval s mentální zátěží ve dvou stupních. V práci je popsán průběh experimentu, zpracování a redukce nasnímaných dat, stejně jako extrakce příznaků z nasnímaných EEG dat pomocí několika metod měření konektivity (korelační funkce, kovariance, koherence a míra fázové soudržnosti) a následná automatická klasifikace třemi způsoby (na základě vzdálenosti od vzoru tvořeného průměrem, metoda nejbližšího souseda a diskriminační alanýza). Dosažené výsledky jsou detailně popsány a diskutovány. Nejlepšího výsledku (úspěšnost 60,64%) bylo dosaženo při použití kovarianční matice určené z dat získaných ze 4 elektrod z různých mozkových oblastí (beta pásmo EEG) při klasifikaci založené na lineární diskriminační funkci.
|
|
|
Classification of mental workload using brain connectivity measure
Doležalová, Radka ; Kolářová, Jana (referee) ; Ronzhina, Marina (advisor)
Tato práce se zabývá využitím EEG dat pro výpočet mozkové konektivity a vytvořením klasifikátoru mentální zátěže. Nejdříve je popsán teoretický základ EEG, následně jsou rozebrány některé metody pro určení mozkové konektivity. Pro výpočet klasifikačních příznaků byla použita data nasnímaná během experimentu, který manipuloval s mentální zátěží ve dvou stupních. V práci je popsán průběh experimentu, zpracování a redukce nasnímaných dat, stejně jako extrakce příznaků z nasnímaných EEG dat pomocí několika metod měření konektivity (korelační funkce, kovariance, koherence a míra fázové soudržnosti) a následná automatická klasifikace třemi způsoby (na základě vzdálenosti od vzoru tvořeného průměrem, metoda nejbližšího souseda a diskriminační alanýza). Dosažené výsledky jsou detailně popsány a diskutovány. Nejlepšího výsledku (úspěšnost 60,64%) bylo dosaženo při použití kovarianční matice určené z dat získaných ze 4 elektrod z různých mozkových oblastí (beta pásmo EEG) při klasifikaci založené na lineární diskriminační funkci.
|
guest ::
