![](/images/graphics-bg.png)
Decoding Attentional State to Faces and Scenes Using EEG Brainwaves
المؤلفون المشاركون
Zhao, Xiaopeng
Abiri, Reza
Borhani, Soheil
Jiang, Yang
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Attention is the ability to facilitate processing perceptually salient information while blocking the irrelevant information to an ongoing task.
For example, visual attention is a complex phenomenon of searching for a target while filtering out competing stimuli.
In the present study, we developed a new Brain-Computer Interface (BCI) platform to decode brainwave patterns during sustained attention in a participant.
Scalp electroencephalography (EEG) signals using a wireless headset were collected in real time during a visual attention task.
In our experimental protocol, we primed participants to discriminate a sequence of composite images.
Each image was a fair superimposition of a scene and a face image.
The participants were asked to respond to the intended subcategory (e.g., indoor scenes) while withholding their responses for the irrelevant subcategories (e.g., outdoor scenes).
We developed an individualized model using machine learning techniques to decode attentional state of the participant based on their brainwaves.
Our model revealed the instantaneous attention towards face and scene categories.
We conducted the experiment with six volunteer participants.
The average decoding accuracy of our model was about 77%, which was comparable with a former study using functional magnetic resonance imaging (fMRI).
The present work was an attempt to reveal momentary level of sustained attention using EEG signals.
The platform may have potential applications in visual attention evaluation and closed-loop brainwave regulation in future.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abiri, Reza& Borhani, Soheil& Jiang, Yang& Zhao, Xiaopeng. 2019. Decoding Attentional State to Faces and Scenes Using EEG Brainwaves. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132556
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abiri, Reza…[et al.]. Decoding Attentional State to Faces and Scenes Using EEG Brainwaves. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132556
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abiri, Reza& Borhani, Soheil& Jiang, Yang& Zhao, Xiaopeng. Decoding Attentional State to Faces and Scenes Using EEG Brainwaves. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132556
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132556
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)