Resumen

Este trabajo presenta un sistema de clasificación de la carga cognitiva correspondiente a objetivos y distractores presentes en hemicampos visuales opuestos. El enfoque incluye el estudio de las características de la señal EEG (electroencefalograma) adquiridas en una tarea de atención espacial. El proceso comprende la selección de características EEG basada en la distribución de características, seguida de la selección de canales basada en el análisis discriminante por pasos (SDA). Se aplica un análisis de varianza de medidas repetidas (rANOVA) para comprobar la significación estadística de las características seleccionadas. Se desarrollan y comparan clasificadores utilizando las características seleccionadas para clasificar el objetivo y el distractor presentes en los hemicampos visuales. Los resultados proporcionan una precisión de clasificación máxima de 87,2 y 86,1 y una precisión de clasificación media de 76,5 ± 4 nd 76,2 ± 5,3% en los trece sujetos correspondientes a las dos condiciones de tarea. Estos correlatos suponen un paso hacia la construcción de un sistema de neurofeedback basado en características para la atención visual.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:Selección de características EEG, precisión media de clasificación, precisión máxima de clasificación, hemicampos visuales opuestos, tarea de atención espacial, características, ±, selección de canales, sistema de clasificación, carga cognitiva.
• Keywords:EEG feature selection, average classification accuracy, maximum classification accuracy, opposite visual hemifields, spatial attention task, features, ±, channel selection, classification system, cognitive load