論文の概要: Prediction of multitasking performance post-longitudinal tDCS via EEG-based functional connectivity and machine learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17711v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 10:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:02:31.049676
• Title: Prediction of multitasking performance post-longitudinal tDCS via EEG-based functional connectivity and machine learning methods
• Title（参考訳）: eegに基づく機能的接続と機械学習による長時間tdcのマルチタスク性能予測
• Authors: Akash K Rao, Shashank Uttrani, Vishnu K Menon, Darshil Shah, Arnav Bhavsar, Shubhajit Roy Chowdhury, Varun Dutt
• Abstract要約: 認知能力の変化を予測するため,脳波に基づく機能的接続解析と機械学習アルゴリズムを用いた。 本稿では,リアルタイム認知状態評価装置の開発における結果の影響について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9351774578832828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting and understanding the changes in cognitive performance, especially after a longitudinal intervention, is a fundamental goal in neuroscience. Longitudinal brain stimulation-based interventions like transcranial direct current stimulation (tDCS) induce short-term changes in the resting membrane potential and influence cognitive processes. However, very little research has been conducted on predicting these changes in cognitive performance post-intervention. In this research, we intend to address this gap in the literature by employing different EEG-based functional connectivity analyses and machine learning algorithms to predict changes in cognitive performance in a complex multitasking task. Forty subjects were divided into experimental and active-control conditions. On Day 1, all subjects executed a multitasking task with simultaneous 32-channel EEG being acquired. From Day 2 to Day 7, subjects in the experimental condition undertook 15 minutes of 2mA anodal tDCS stimulation during task training. Subjects in the active-control condition undertook 15 minutes of sham stimulation during task training. On Day 10, all subjects again executed the multitasking task with EEG acquisition. Source-level functional connectivity metrics, namely phase lag index and directed transfer function, were extracted from the EEG data on Day 1 and Day 10. Various machine learning models were employed to predict changes in cognitive performance. Results revealed that the multi-layer perceptron and directed transfer function recorded a cross-validation training RMSE of 5.11% and a test RMSE of 4.97%. We discuss the implications of our results in developing real-time cognitive state assessors for accurately predicting cognitive performance in dynamic and complex tasks post-tDCS intervention
• Abstract（参考訳）: 認知能力の変化、特に縦断的介入後の予測と理解は、神経科学の基本的な目標である。 経頭蓋直流刺激(TDCS)のような縦断的脳刺激に基づく介入は、静止膜電位の短期的変化を誘発し、認知過程に影響を与える。 しかし, 介入後の認知能力の変化を予測する研究はほとんど行われていない。 本研究では,脳波に基づく機能的接続分析と機械学習アルゴリズムを用いて,複雑なマルチタスクタスクにおける認知能力の変化を予測することによって,文献におけるこのギャップに対処する。 40名の被験者を実験条件と活動的制御条件に分けた。 1日目、全ての被験者が32チャンネルの脳波を同時に取得するマルチタスクを実行した。 2日目から7日目にかけて,実験状態の被験者は2maアノダルtdcs刺激15分を課題訓練中に服用した。 活動制御状態の被験者は課題訓練中に15分間のシャム刺激を受けた。 10日目、すべての被験者が脳波取得で再びマルチタスクタスクを実行した。 1日目と10日目の脳波データから,ソースレベルの機能的接続指標,すなわち位相ラグ指数と指向伝達関数を抽出した。 認知能力の変化を予測するために、さまざまな機械学習モデルが採用された。 その結果、多層パーセプトロンと指向伝達関数は、クロスバリデーショントレーニングRMSEが5.11%、テストRMSEが4.97%であった。 TDCS介入後の動的・複雑なタスクにおける認知性能を正確に予測するリアルタイム認知状態評価器の開発における我々の結果の影響について論じる。

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