EEG 뇌파를 사용한 얼굴과 장면에 대한 주의 상태 해독

주의는 관련 없는 정보를 차단하면서 지각적으로 두드러진 정보를 처리하는 능력입니다. 예를 들어, 시각적 주의는 경쟁 자극을 필터링하면서 목표를 찾는 복합적인 현상입니다. 본 연구에서는 참가자의 지속적인 주의 동안 뇌파 패턴을 해독하기 위해 새로운 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 플랫폼을 개발하였습니다. 무선 헤드셋을 이용한 두피 뇌파검사(EEG) 신호가 시각적 주의 과제 동안 실시간으로 수집되었습니다. 우리의 실험 프로토콜에서는 참가자들이 합성 이미지의 연속성을 구별하도록 유도했습니다. 각 이미지는 장면과 얼굴 이미지를 공정하게 중첩한 것이었습니다. 참가자들은 관련 없는 하위 카테고리(예: 야외 장면)에 대한 응답을 자제하면서 의도된 하위 카테고리(예: 실내 장면)에 응답하라고 요청받았습니다. 우리는 참가자의 뇌파를 기반으로 주의 상태를 해독하기 위해 기계 학습 기법을 사용하여 개별화된 모델을 개발했습니다. 우리의 모델은 얼굴과 장면 카테고리로의 순간적인 주의를 드러냈습니다. 우리는 여섯 명의 자원봉사자 참가자와 함께 실험을 진행하였습니다. 우리의 모델의 평균 해독 정확도는 약 77%로, 이는 기능성 자기공명영상(fMRI)을 사용한 이전 연구와 유사했습니다. 현재의 연구는 EEG 신호를 사용하여 지속적인 주의의 순간적 수준을 드러내려는 시도였습니다. 이 플랫폼은 미래의 시각적 주의 평가 및 폐쇄 루프 뇌파 조절에 잠재적인 응용 가능성이 있습니다.