Using Machine Learning to Model EEG-Derived Brain Activity During Emotion Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Emotion Regulation (ER) is the ability to manage emotional responses. ER is important for maintaining mental health and handling social interactions, especially under stress. This study explores the brain activity involved in ER using electroencephalography (EEG) and machine learning (ML) models to predict successful and unsuccessful ER. Study participants viewed emotional and neutral images under two conditions: regular viewing and being asked to reduce their emotions. At the end of each experimental trial, participants rated the intensity of their emotional response to the image. Ratings of low intensity (1 and 2) were classified as successful ER, whereas ratings of high intensity (3 and 4) were considered indicative of unsuccessful ER. EEG signals were analyzed in both time and frequency domains to identify patterns linked to ER. In the time domain, significant differences in Global Field Power (GFP) were observed, especially in the frontal and central regions of the brain. Frequencydomain analysis using Power Spectral Density (PSD) showed that theta, beta, and gamma bands were important for regulating emotions. Using these analysis results, machine learning models were trained to predict regulation success. Among the models, a neural network with Maximum Mean Discrepancy (MMD) loss performed the best, achieving an F1-score macro of 75.57% with a subject-independent approach. These machine-learning models highlight the importance of frontal and central brain regions and beta brain frequency signals in the prediction of ER levels. It shows that combining EEG data with advanced machine learning methods can create accurate models for understanding and predicting emotional responses. Additionally, this integrated EEG-based approach represents a novel framework for ER assessment, offering a promising direction for future research and enabling personalized mental health treatments.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».