Nhận dạng cảm xúc qua EEG và đánh giá hiện trạng sức khỏe dựa trên cường độ tác động của cảm xúc
142 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.88.2023.13-21Từ khóa:
Nhận dạng; Cảm xúc; EEG; Wavelt entropy; DEAP.Tóm tắt
Trạng thái cảm xúc của mỗi người là một nhân tố quan trọng phản ánh các sức khỏe cùng tình trạng tâm sinh lý của chủ thể; các hiện tượng rối loạn tâm lý tạo nên cảm xúc tiêu cực cùng với cảm giác bực bội, thù địch và mệt mỏi. Cùng với chứng đau đầu, chứng rối loạn tâm lý là hiện tượng đứng thứ hai trên thế giới về độ phổ biến. Diễn biến cảm xúc tác động với cường độ mạnh trong thời gian dài có thể dự báo cho chúng ta các hành vi sắp xảy và thể trạng của chủ thể. Nhiều công trình nghiên cứu đã tập trung phát hiện cảm xúc bằng nhiều phương thức khác nhau, tuy nhiên, hầu hết các đề tài chỉ tập trung phát hiện các cảm xúc riêng biệt; trên thực tế, dù là cảm xúc tích cực hay tiêu cực, nếu tác động với cường độ lớn theo thời gian đều có tác động đến sức khỏe và hành vi của con người. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tiếp cận phương pháp đánh giá trạng thái cơ thể dựa trên cường độ kích cảm xúc tác động.
Tài liệu tham khảo
[1]. B. A. Scott and T. A. Judge, “Insomnia, Emotions, and Job Satisfaction: A Multilevel Study”, Journal of Management, Vol. 32, No. 5, pp. 622-645, (2006). DOI: https://doi.org/10.1177/0149206306289762
[2]. Emmady PD, Anilkumar AC. “EEG Abnormal Waveforms”. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; (2023). Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK557655/.
[3]. Camaioni M, Scarpelli S, Gorgoni M, Alfonsi V, De Gennaro L. “EEG Patterns Prior to Motor Activations of Parasomnias: A Systematic Review”. Nat Sci Sleep. 13:713-728 (2021)
https://doi.org/10.2147/NSS.S306614. DOI: https://doi.org/10.2147/NSS.S306614
[4]. Lefter, R.; Cojocariu, R.O.; Ciobica, A.; Balmus, I.-M.; Mavroudis, I.; Kis, A. “Interactions between Sleep and Emotions in Humans and Animal Models”. Medicina 58 (2): 274 (2022) DOI: https://doi.org/10.3390/medicina58020274
[5]. S. Koelstra, C. Muehl, M. Soleymani, J.-S. Lee, A. Yazdani, T. Ebrahimi, T. Pun, A. Nijholt and I. Patras “A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals” IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 3, pp. 18-31, (2012). DOI: https://doi.org/10.1109/T-AFFC.2011.15
[6]. A. Apicella, P. Arpaia, F. Isgrò, G. Mastrati, N. Moccaldi, "A Survey on EEG-Based Solutions for Emotion Recognition With a Low Number of Channels", IEEE Access, vol.10, pp.117411-117428, (2022). DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3219844
[7]. Dwivedi D, Chamoli A, Rana SK. “Wavelet Entropy: A New Tool for Edge Detection of Potential Field Data”. Entropy; 25(2):240 (2023). https://doi.org/10.3390/e2502024. DOI: https://doi.org/10.3390/e25020240
[8]. Maëva Moyne, Guillaume Legendre, Luc Arnal, Samika Kumar, Virginie Sterpenich, Margitta Seeck, Didier Grandjean, Sophie Schwartz, Patrik Vuilleumier, Judith Domínguez-Borràs, “Brain reactivity to emotion persists in NREM sleep and is associated with individual dream recall”, Cerebral Cortex Communications, Vol.3, No. 1, (2022). DOI: https://doi.org/10.1093/texcom/tgac003
[9]. Vandekerckhove M, Wang YL. “Emotion, emotion regulation and sleep: An intimate relationship”. AIMS Neurosci, 5(1):1-17 (2018). doi: 10.3934/Neuroscience.2018.1.1. PMID: 32341948; PMCID: PMC7181893. DOI: https://doi.org/10.3934/Neuroscience.2018.5.1
[10]. Yanjing Wang, Cimin Dai, Yongcong Shao, Chuan Wang, Qianxiang Zhou, “Changes in ventromedial prefrontal cortex functional connectivity are correlated with increased risk-taking after total sleep deprivation”. Behavioural Brain Research, Vol. 418 (2022). DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbr.2021.113674
