在现实的工作环境中解码眼和相关的EEG活动

科学领域:

• 认知神经科学 认知神经科学
• 人与计算机的交互
• 神经成像是一种神经成像.

背景情况:

• 在现实世界的任务中评估认知负载是很困难的.
• 目光眼正在被探索作为一种工具,用于细分脑电图 (EEG) 数据和理解认知工作负载.
• 关于眼和视觉处理的时间动态以及有关特定任务信息表示的视觉处理的知识有限.

研究的目的:

• 分析眼活动和随后的神经活动的时间动态.
• 在复杂的任务中使用眼模式和EEG数据来解码认知状态.
• 为了研究眼的潜力来解码通过神经活动本身无法辨认的认知状态.

主要方法:

• 从参与者进行模拟驾驶 (反应性和主动性) 和蒸汽机操作任务时收集了EEG数据.
• 任务涉及不同程度的认知负载.
• 多变量模式分析 (MVPA) 用于从EEG和眼数据中解码任务难度和操作条件.

主要成果:

• 成功解码了主动驾驶任务的难度级别.
• 解码准确性因反应性驾驶而有所不同,可能是由于警觉水平.
• 驾驶类型和蒸汽机条件的解码是可能的,在眼后观察到 ~ 200 ms 的显著神经活动.

结论:

• 眼显示出在复杂任务期间解码认知状态的巨大潜力.
• 与眼相关的神经活动,特别是在眼峰值附近,可以揭示认知状态.
• 将闪测量与EEG集成为在应用环境中评估认知和行为状态提供了一个有希望的方法.