VGGNet

使用脑电图 (EEG) 和 VGGNet 对儿童工作记忆表现进行分类

摘要 - 本研究调查了儿童脑电图与不同工作记忆表现水平之间的关系。共有 230 名受试者自愿参加这项研究。首先，学生需要回答心理测试以评估他们的工作记忆表现。根据获得的分数，将学生分为高、中、低工作记忆表现组。从前额叶皮层记录静息脑电图并进行预处理以消除噪音。然后生成合成脑电图以平衡并将每个对照组的样本数量增加到 200 个。接下来，应用短时傅立叶变换将信号转换为频谱图。特征图像用于训练 VGGNet 模型。深度学习模型已成功开发，训练准确率为 100%，验证准确率为 85.8%。这些表明使用 EEG 和 VGGNet 模型交替评估工作记忆表现的潜力。