Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) набирает популярность в качестве физиологического показателя нейроэргономики в исследованиях человеческого фактора, поскольку она объективна, менее подвержена предвзятости и способна оценивать динамику когнитивных состояний. В одном из последних исследований изучались связи между нагрузкой на память и ЭЭГ во время типичных офисных задач участников с одним и двумя мониторами.
Был разработан эксперимент, имитирующий сценарий субъекта, выполняющего некоторую офисную работу, и проверено, испытывали ли испытуемые различные уровни нагрузки на память в двух разных рабочих режимах: 1) установка с одним монитором и 2) установка с двумя мониторами. Использовалась мощность диапазона ЭЭГ, взаимная информация и когерентность в качестве характеристик для обучения моделей машинного обучения для классификации состояний высокой и низкой рабочей нагрузки памяти. Результаты исследования показали, что эти характеристики демонстрируют значительные различия, которые были одинаковые для всех участников, а также подтвердили надежность и согласованность этих сигнатур ЭЭГ в другом наборе данных, собранных во время задачи Штернберга в другом исследовании на эффективность использования анализа ЭЭГ при проведении реальных нейроэргономических исследований.
Ссылка на исследование:
Using EEG signals to assess workload during memory retrieval in a real-world scenario.
Chiang KJ, Dong S, Cheng CK, Jung TP.
J Neural Eng. 2023 Apr
#ээг #нейроинтерфейс #ИИ #AI #нейрофилософия #философиямознания #нейронауки