Jan, 2024
使用脑电图与机器学习分析学习任务的脑活动
Analyzing Brain Activity During Learning Tasks with EEG and Machine Learning
Ryan Cho, Mobasshira Zaman, Kyu Taek Cho, Jaejin Hwang
TL;DR该研究旨在分析不同 STEM 活动中的大脑活动，探索分类不同任务的可行性。收集了二十个受试者在五个认知任务中的脑电数据，并将其分割为 4 秒的片段。通过分析大脑频率波的功率谱密度，测试了使用 XGBoost、随机森林和装袋分类器等不同的 k 间隔，结果显示随机森林在两个间隔大小时表现最好，测试准确率达到 91.07%。当利用所有四个脑电通道时，认知灵活性最为显著。任务特定的分类准确率显示右额叶在数学处理和规划方面表现出色，左额叶在认知灵活性和心理灵活性方面表现出色，左颞顶叶在连接方面表现出色。值得注意的是，在进行 STEM 活动时观察到了额叶和颞顶叶之间的许多连接。这项研究有助于更深入地了解将机器学习应用于分析大脑活动，并揭示了大脑的机制。