Mental arbetsbelastning (MW)-baserat adaptivt system har visat sig vara ett effektivt tillvägagångssätt för att förbättra prestandan hos människa-maskin interaktion och för att undvika mänskliga fel som orsakas av överbelastning. MW som uppskattades från det spontant genererade elektroencefalogrammet (EEG) befanns dock vara uppgiftsspecifikt. I befintliga studier kan EEG-baserade MW-klassificerare fungera bra under den uppgift som används för att utbilda klassifieraren (in-task) men krascha helt när den används för att klassificera MW av en uppgift som liknar men inte ingår i utbildningsdata (cross-task). De möjliga orsakerna har ansetts vara de uppgiftsspecifika EEG-mönstren, den ojämna arbetsbördan mellan arbetsuppgifterna och de tidsmässiga effekterna. I denna studie försökte man jämföra prestandabaserat funktionsval (FS) och regressionsmodell för att klara dessa utmaningar, för att få EEG-baserade MW-skattare utbildade i arbetsminnesuppgifter att fungera bra under en komplex simulerad multi-attribut uppgift (MAT). Resultaten visar att regressionsmodellens prestanda, tränad på arbetsminnesuppgift och testad på multiattributuppgift med funktionens delmängd utplockad, förbättrades signifikant (korrelationskoefficient (COR): 0,740 ± 0,147 och 0,598 ± 0,161 för FS-data respektive valideringsdata) jämfört med prestandan i samma skick med alla funktioner (chance-nivå). Man kan dra slutsatsen att det finns vissa MW-relaterade EEG-egenskaper som kan plockas ut och att det finns något gemensamt mellan MW av en relativt enkel uppgift och en komplex uppgift. Denna studie ger ett lovande tillvägagångssätt för att mäta MW mellan olika uppgifter.
Det har dock konstaterats att arbetsbelastningsklassificeringen från EEG-övervakningen är uppgiftsspecifik Ref.
An EEG-based mental workload estimator trained on working memory task can work well under simulated multi-attribute task
{'venue': 'Front. Hum. Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}