MASHHAD / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Islamischen Azad Universität in Mashhad haben eine innovative Methode zur Emotionserkennung mittels EEG entwickelt. Diese nutzt Phasenraumrekonstruktion und Poincaré-Schnitte, um die nichtlinearen Dynamiken des Gehirns während emotionaler Zustände zu erfassen. Die Methode zeigt eine beeindruckende Genauigkeit von über 98% bei der Erkennung von Freude und Traurigkeit.
Die Islamische Azad Universität in Mashhad hat eine neue Methode zur Emotionserkennung entwickelt, die auf EEG-Daten basiert. Diese Methode kombiniert die Phasenraumrekonstruktion mit Poincaré-Schnitten, um die komplexen, nichtlinearen Dynamiken des Gehirns während emotionaler Zustände zu erfassen. Die Forscher nutzten das öffentlich zugängliche AMIGOS-Datenset, um ihre Methode zu testen und erzielten beeindruckende Ergebnisse.
Die EEG-Daten von 33 Teilnehmern wurden auf 128 Hz heruntergesampelt und in 1-Sekunden-Intervalle unterteilt. Dabei wurden strenge Kriterien für die Klassifizierung von Emotionen wie Freude und Traurigkeit angewendet. Die Forscher setzten auf eine hybride Merkmalsauswahl, die geometrische Maße aus Poincaré-Schnitten mit klassischen spektralen Leistungsindizes kombiniert. Diese Merkmale wurden dann in einem zweistufigen Auswahlprozess verfeinert.
Ein Support Vector Machine-Modell mit radialer Basisfunktion (SVM-RBF) wurde eingesetzt, um die Emotionen zu klassifizieren. Das Modell erreichte eine Genauigkeit von 98,21%, eine Sensitivität von 96,42% und eine Spezifität von 100% in einer strengen, subjektunabhängigen 7-fachen Kreuzvalidierung. Diese Ergebnisse unterstreichen die Wirksamkeit der Methode bei der Erkennung extremer emotionaler Zustände.
Die Methode wurde auch auf das DEAP-Datenset angewendet, um ihre Generalisierbarkeit zu testen. Auch hier wurden hohe Genauigkeitswerte erzielt, was die Robustheit der Methode unterstreicht. Diese Forschung könnte bedeutende Auswirkungen auf die klinische Praxis haben, insbesondere bei der automatisierten Erkennung von Depressionen.
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