网络疾病期间的大脑活动:范围审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 人与计算机的交互
• 虚拟现实 虚拟现实 虚拟现实

背景情况:

• 虚拟现实 (VR) 使用经常会诱发网络病,其特点是恶心和迷失方向.
• 目前的网络疾病检测依赖于主观问卷,促使人们研究像电脑电图 (EEG) 等客观措施.
• 了解网络疾病的EEG相关性对于开发可靠,非侵入性检测方法至关重要.

研究的目的:

• 进行对实验性研究进行范围审查,调查用于网络疾病检测的EEG.
• 分析EEG分析管道,包括预处理,特征提取,选择和分类方法.
• 在基于EEG的网络疾病研究中识别VR内容,硬件和参与者人口统计的趋势.

主要方法:

• 一项系统的数据库搜索发现了33项关于网络疾病和EEG的实验研究.
• EEG分析管道被分为四个关键步骤:预处理,特征提取,特征选择和分类.
• 调查和分析了每个步骤中使用的方法的特点.

主要成果:

• 频率或时间频率分析主导了EEG特征提取方法.
• 分类模型在预测网络疾病方面取得了高准确性 (79-100%).
• 研究主要使用基于头戴式显示器 (HMD) 的VR和便携式EEG设备,通常具有与年轻成年参与者的风景导航内容.

结论:

• 作为检测网络疾病的客观措施,EEG显示出前景.
• 需要对EEG分析管道的标准化和更广泛的人口统计学研究.
• 本综述提供了全面的概述,并概述了基于EEG的网络疾病检测的未来研究途径.