机构名称：
¥ 1.0
目的：本研究的目的是根据脑电图 (EEG) 评估专家外科医生和新手住院医师之间的大脑活动差异。第一个子目标是评估 Microstate EEGlab 工具箱和 BCIlab 工具箱，用于数据分析和对基于微状态的公共空间模式 (CSP) 分析的地形特征进行分类。然后，第二个子目标是将基于微状态的 CSP 与传统的正则化 CSP 方法进行比较。方法：经 IRB 批准后，在布法罗大学招募了 10 名专家外科医生和 13 名新手住院医师。知情同意后，受试者进行了三次腹腔镜缝合和打结试验，任务试验之间有休息时间。在任务执行期间进行了 32 通道 EEG，用于分析 8 名专家外科医生（2 名因数据质量原因退出）和 13 名新手住院医师的大脑活动空间模式。在 CSP 分析之前，微状态分析被用作预处理以提高信噪比，从而区分专家外科医生和新手住院医生的大脑活动。结果：基于微状态的 CSP 分析根据头皮上的最大空间模式向量确定了重要通道。虽然新手主要涉及额叶皮层以获得头皮上的最大空间模式向量，但专家的空间模式向量热点在额叶和顶叶皮层上。使用基于微状态的 CSP，具有 10 倍交叉验证的简单线性判别分析实现了 90% 以上的分类准确率，而传统的正则化 CSP 可以达到 80% 左右的分类准确率。结论和讨论：基于微状态的 CSP 分析可以确定一组最佳通道，以评估专家外科医生和新手住院医生之间的大脑活动差异。未来的研究可以应用基于微状态的大脑行为时间动态监测，以实现个性化的自适应 VR 训练范式。
脑电图地形特征可用于评估腹腔镜手术训练期间的技能水平
主要关键词
相关文件推荐
