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A direção distraída pode levar a muitas consequências catastróficas. Desenvolver uma contramedida para rastrear o foco de atenção (FOA) dos motoristas e o engajamento dos operadores em condições de dupla (multi) tarefa é, portanto, imperativo. Dez voluntários saudáveis participaram de um experimento de dupla tarefa que compreendia duas tarefas: uma tarefa de manutenção de faixa e uma tarefa de resolução de problemas matemáticos (por exemplo, 24+15=37?) durante a qual seu eletroencefalograma (EEG) e comportamentos foram gravados simultaneamente. A análise de componentes independentes (ICA) foi empregada como um filtro espacial para separar as contribuições de fontes independentes dos dados de EEG registrados. Os espectros de potência de seis componentes (ou seja, frontal, central, parietal, occipital, motor esquerdo e motor direito) extraídos das condições de tarefa única foram alimentados em uma máquina de vetor de suporte (SVM) baseada na função de base radial (RBF) para construir um sistema de avaliação de FOA. O sistema alcançou 84,6±5,8% e 86,2±5,4% de precisão na classificação na detecção dos FOAs dos participantes nas tarefas de matemática versus direção, respectivamente. Este sistema de avaliação de FOA foi então aplicado para avaliar os FOAs dos participantes durante condições de dupla tarefa. Os FOAs detectados revelaram que a atenção cognitiva e as estratégias dos participantes mudaram dinamicamente entre as tarefas para otimizar o desempenho geral, já que a atenção era limitada e competia. Os resultados empíricos deste estudo demonstram a viabilidade de um sistema prático para estimar continuamente a atenção cognitiva por meio dos espectros de EEG.
Wang et al. (Sex,) estudaram esta questão.