Classification of BCI Users Based on Cognition
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Brain-Computer Interfaces (BCI) are systems originally developed to assist paralyzed patients allowing for commands to the computer with brain activities.
This study aims to examine cognitive state with an objective, easy-to-use, and easy-to-interpret method utilizing Brain-Computer Interface systems.
Seventy healthy participants completed six tasks using a Brain-Computer Interface system and participants’ pupil dilation, blink rate, and Galvanic Skin Response (GSR) data were collected simultaneously.
Participants filled Nasa-TLX forms following each task and task performances of participants were also measured.
Cognitive state clusters were created from the data collected using the K-means method.
Taking these clusters and task performances into account, the general cognitive state of each participant was classified as low risk or high risk.
Logistic Regression, Decision Tree, and Neural Networks were also used to classify the same data in order to measure the consistency of this classification with other techniques and the method provided a consistency between 87.1% and 100% with other techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ozkan, N. Firat& Kahya, Emin. 2018. Classification of BCI Users Based on Cognition. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130798
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ozkan, N. Firat& Kahya, Emin. Classification of BCI Users Based on Cognition. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130798
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ozkan, N. Firat& Kahya, Emin. Classification of BCI Users Based on Cognition. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130798
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130798
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر