Identifying relevant asymmetry features of EEG for emotion processing
Notice bibliographique
Résumé
The left and right hemispheres of the brain process emotion differently. Neuroscientists have proposed two models to explain this difference. The first model states that the right hemisphere is dominant over the left to process all emotions. In contrast, the second model states that the left hemisphere processes positive emotions, whereas the right hemisphere processes negative emotions. Previous studies have used these asymmetry models to enhance the classification of emotions in machine learning models. However, little research has been conducted to explore how machine learning models can help identify associations between hemisphere asymmetries and emotion processing. To address this gap, we conducted two experiments using a subject-independent approach to explore how the asymmetry of the brain hemispheres is involved in processing happiness, sadness, fear, and neutral emotions. We analyzed electroencephalogram (EEG) signals from 15 subjects collected while they watched video clips evoking these four emotions. We derived asymmetry features from the recorded EEG signals by calculating the log ratio between the relative energy of symmetrical left and right nodes. Using the asymmetry features, we trained four binary logistic regressions, one for each emotion, to identify which features were more relevant to the predictions. The average AUC-ROC across the 15 subjects was 56.2, 54.6, 51.6, and 58.4% for neutral, sad, fear, and happy, respectively. We validated these results with an independent dataset, achieving comparable AUC-ROC values. Our results showed that brain lateralization was observed primarily in the alpha frequency bands, whereas for the other frequency bands, both hemispheres were involved in emotion processing. Furthermore, the logistic regression analysis indicated that the gamma and alpha bands were the most relevant for predicting emotional states, particularly for the lateral frontal, parietal, and temporal EEG pairs, such as FT7-FT8, T7-T8, and TP7-TP8. These findings provide valuable insights into which brain areas and frequency bands need to be considered when developing predictive models for emotion recognition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».