認知および生理学的状態のモニタリングのためのEEGとアイトラッキングを組み合わせる:体系的なレビュー
Maria Rivas-Vidal1,2,3, Alberto Calvo Cordoba3, Cecilia E García Cena2
1Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, Spain.
Frontiers in neuroergonomics
|February 16, 2026
まとめ
電気脳波 (EEG) とアイトラッキング (ET) を組み合わせることで,状況認識のモニタリングが向上します. マルチモダルのデータは,疲労や労働負荷などの認知状態の検出と差別化を要求する環境で改善します.
科学分野:
- 認知神経科学とは
- 人とコンピュータの相互作用です.
- バイオメディカルエンジニアリング
背景:
- 状況認識は,需要の高い分野において極めて重要であり,継続的な注意と警戒が必要である.
- 電気脳図 (EEG) とアイトラッキング (ET) は,疲労や労働負荷などの認知状態に関する補完的なデータを提供します.
- 以前の研究では,これらの状態を孤立して分析することが多く,その生理学的パターンの理解を制限していました.
研究 の 目的:
- 認識に関連する認知状態を調査するために,EEGとETを使用して同時に研究を体系的にレビューする.
- 労働負荷,疲労,ストレス,眠気といった共有され,区別される生理学的なシグネチャーに関する発見を統合する.
- 認知状態のモニタリングのための組み合わせたEEGとETの有効性を評価する.
主な方法:
- PRISMA 2020のガイドラインに従って,体系的な文献レビューを行う.
- EEGとETを同時に記録した47の研究を含む5つのデータベースを検索しました.
- 報告されたEEG特徴 (テータ,アルファ,ベータ活動) とETメトリック (固定,瞳孔直径,点滅ダイナミクス,PERCLOS) を分析した.
主要な成果:
- 疲労,労働負荷,およびストレスが重複する生理学的パターンを示したが,マルチモダルのデータは差別化を助けた.
- 眠気と警戒度の低下は連続体上に存在し,マイクロスリープは明確なプロファイルを持つ.
- EEGとETの両方を統合した分類モデルは,単一モードモデルよりも高い精度を達成しました.
結論:
- 同時のEEGとETモニタリングは,知覚に関連する認知状態の検出と曖昧さ回避の有意な可能性を示しています.
- マルチモダルのアプローチは,認知状態のモニタリングを強化するための単一の方法よりも優れています.
- 高リスクドメインでは,パフォーマンスを向上させ,エラーを防止するために,標準化されたプロトコルとリアルタイムのマルチモダル分類が推奨されます.
