Assessing focus through ear-EEG: a comparative study between conventional cap EEG and mobile in- and around-the-ear EEG systems
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As our attention is becoming a commodity that an ever-increasing number of applications are competing for, investing in modern day tools and devices that can detect our mental states and protect them from outside interruptions holds great value. Mental fatigue and distractions are impacting our ability to focus and can cause workplace injuries. Electroencephalography (EEG) may reflect concentration, and if EEG equipment became wearable and inconspicuous, innovative brain-computer interfaces (BCI) could be developed to monitor mental load in daily life situations. The purpose of this study is to investigate the potential of EEG recorded inside and around the human ear to determine levels of attention and focus. Methods: In this study, mobile and wireless ear-EEG were concurrently recorded with conventional EEG (cap) systems to collect data during tasks related to focus: an N-back task to assess working memory and a mental arithmetic task to assess cognitive workload. The power spectral density (PSD) of the EEG signal was analyzed to isolate consistent differences between mental load conditions and classify epochs using step-wise linear discriminant analysis (swLDA). Results and discussion: Results revealed that spectral features differed statistically between levels of cognitive load for both tasks. Classification algorithms were tested on spectral features from twelve and two selected channels, for the cap and the ear-EEG. A two-channel ear-EEG model evaluated the performance of two dry in-ear electrodes specifically. Single-trial classification for both tasks revealed above chance-level accuracies for all subjects, with mean accuracies of: 96% (cap-EEG) and 95% (ear-EEG) for the twelve-channel models, 76% (cap-EEG) and 74% (in-ear-EEG) for the two-channel model for the N-back task; and 82% (cap-EEG) and 85% (ear-EEG) for the twelve-channel, 70% (cap-EEG) and 69% (in-ear-EEG) for the two-channel model for the arithmetic task. These results suggest that neural oscillations recorded with ear-EEG can be used to reliably differentiate between levels of cognitive workload and working memory, in particular when multi-channel recordings are available, and could, in the near future, be integrated into wearable devices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».