Topological EEG-Based Functional Connectivity Analysis for Mental Workload State Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Mental workload (MWL) assessment is crucial in fatigue evaluation applications to avoid potential health problems or serious accidents. This article proposes an MWL recognition approach developed with a topological investigation of the electroencephalography (EEG)-based brain functional connectivity (FC) network. In this work, the graph-filtration-based features are extracted to reveal the brain state variations using the persistent homology technique from the topological data analysis (TDA) area. Three public open benchmark datasets are used to test and verify the recognition ability of the proposed method, which are developed with the MWL assessment experiments of Simultaneous Capacity (SIMKAP) test tasks, arithmetic calculations, and Multi-Attribute Task Battery II (MATB-II) MWL tasks. The experimental results show that the proposed topological FC network analysis scheme shows excellent distinguishing ability in brain state recognition, comparable to or better than the state-of-art results with similar settings. This work is the first investigation of EEG-based MWL evaluation with the persistent homology analysis of multivariate time series. The proposed topological features are effective and robust brain states’ indicators, providing an alternative feature in designing novel brain–computer interface systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».