游戏需求的分类和实验性疼痛的存在使用功能近红外光谱学
Stephen H Fairclough1, Chelsea Dobbins2, Kellyann Stamp3
1School of Psychology, Liverpool John Moores University, Liverpool, United Kingdom.
Frontiers in neuroergonomics
|January 18, 2024
概括
电脑游戏可以增加疼痛耐受性,更高的游戏需求导致更大的耐受性. 研究人员使用功能近红外光谱 (fNIRS) 成功分类游戏需求水平,但没有疼痛存在.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人与计算机的交互
- 疼痛研究 疼痛研究
背景情况:
- 像电脑游戏这样的活跃分心活动可以增强疼痛耐受性.
- 这种疼痛调制受到分心的认知需求的影响,更高的需求与增加的耐受性相关.
研究的目的:
- 使用神经成像 (fNIRS) 和生理 (ECG) 数据对游戏需求水平和疼痛存在进行分类.
- 研究机器学习模型在区分低和高游戏需求以及疼痛的存在或不存在方面的有效性.
主要方法:
- 20名参与者在不同的要求 (轻松/艰难) 和疼痛 (冷压器测试) 条件下参与了一场赛车游戏.
- 收集了功能近红外光谱 (fNIRS) 和心电图 (ECG) 数据.
- 机器学习分类器 (SVM,kNN,NB,RF) 经过训练和验证,使用选定的fNIRS和ECG功能.
主要成果:
- 支持矢量机 (SVM) 模型,利用fNIRS数据,准确地分类了游戏需求水平 (准确率=0.66,F1=0.68).
- 使用所选特征和方法对疼痛的存在或不存在的分类在机会水平以上是不可能的.
- fNIRS数据证明可用于分类游戏需求,但疼痛分类仍然具有挑战性.
结论:
- fNIRS是评估互动任务期间认知负载和游戏需求的有希望的工具.
- 当参与者从事认知要求高的任务时,检测实验性疼痛是很困难的.
- 未来的研究应该探索先进的信号处理和多式联络方法来检测分心期间的疼痛.
