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摘要 — 患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的儿童在日常生活中表现出不同的症状，例如难以集中注意力、冲动、难以调节运动功能等。最常用的治疗方法是药物治疗，但会产生副作用。另一种解决方案是行为治疗，但似乎并不比药物治疗效果更好，而且成本更高。一种越来越受关注的新方法是使用神经反馈 (NF) 来教患者自己调节症状，通过以可理解的形式可视化大脑活动。此外，虚拟现实 (VR) 是 ADHD 背景下 NF 的支持环境。然而，在进行 NF 之前，确定与症状表现相对应的生理信号特征非常重要。我们在此提出了一个新框架，该框架基于可嵌入 VR 耳机的设备对脑电图 (EEG) 和视线方向的联合测量，目标是估计注意力状态。在信号采集的同时，执行注意力任务来标记生理信号。从信号中提取特征，并应用机器学习 (ML) 模型来检索注意力状态。这项初步研究提供了令人鼓舞的结果，能够在多种情况下做出正确的分类。此外，带有标记生理信号的数据集正在开发中。这将有助于更好地理解 ADHD 症状背后的机制。关键词 —虚拟现实、眼动追踪、脑机接口、机器学习
VERA：虚拟环境记录注意力
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