論文の概要: NeuraDock Visual Cognitive Load Agent Tutorial: A Quality-Gated Open-Source EEG Workflow for Alpha Dynamics and Real-Time Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26518v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 01:44:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.139756
- Title: NeuraDock Visual Cognitive Load Agent Tutorial: A Quality-Gated Open-Source EEG Workflow for Alpha Dynamics and Real-Time Applications
- Title（参考訳）: NeuraDock Visual Cognitive Load Agent Tutorial:Alpha Dynamicsとリアルタイムアプリケーションのための高品質なオープンソースのEEGワークフロー
- Abstract要約: 本チュートリアルでは,NeuraDock Agentのステップバイステップで再現可能なウォークスルーについて述べる。
読者はエージェントをインストールし、EEG前処理と品質管理を実行し、Alpha Dynamicsの数値を生成する必要がある。
このチュートリアルは、EEGファイルからリアルタイムの視覚認知負荷プロトタイプへの透過的なパスを望む研究者、開発者、応用チームを対象としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.617463707951673
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This tutorial paper provides a step-by-step, reproducible walkthrough of NeuraDock Agent, an open-source EEG agent focused on Alpha dynamics and visual cognitive-load analysis. The goal is practical: a reader should be able to install the agent, run EEG preprocessing and quality control, generate Alpha dynamics figures, perform within-subject Rest/Task visual cognitive-load comparison, run the public mini-dataset analyses and compare them with the reference validation summary, start an online dashboard, call the real-time API from an external application, and use the LLM interpretation layer to explain quality risks. Existing EEG toolkits provide excellent offline analysis, but assembling a real-time, quality-gated cognitive-load pipeline often requires manually bridging acquisition, custom QC, Alpha feature extraction, and a web API; this tutorial closes that offline-to-online gap. The tutorial uses a quality-gated workflow: downstream Alpha and workload metrics are computed only after preprocessing and QC gating rather than directly from raw EEG. In the included mini-dataset validation, the agent processed 18 recordings, generated 10 within-subject comparisons, observed task-related posterior Alpha suppression in 7 of 10 contrasts, estimated initial evidence of within-subject repeatability, and benchmarked local online API latency. The tutorial is intended for researchers, developers, and applied teams who want a transparent path from EEG files to real-time visual cognitive-load prototypes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Alpha Dynamicsと視覚認知負荷解析に焦点をあてたオープンソースのEEGエージェントであるNeuraDock Agentの,ステップバイステップで再現可能なウォークスルーについて述べる。
目標は、エージェントをインストールし、EEG前処理と品質管理を実行し、AlphaDynamicsのフィギュアを生成し、Rest/Task視覚的認知負荷の比較を実行し、公開ミニデータセット分析を実行し、リファレンス検証の要約と比較し、オンラインダッシュボードを起動し、外部アプリケーションからリアルタイムAPIを呼び出し、LLM解釈レイヤを使用して品質リスクを説明することである。
既存のEEGツールキットは優れたオフライン分析を提供するが、リアルタイムで品質の高い認知負荷パイプラインを組み立てるには、しばしば手作業による買収、カスタムQC、アルファ機能抽出、Web APIが必要となる。
ダウンストリームアルファとワークロードメトリクスは、生のEEGから直接ではなく、前処理とQCゲーティング後にのみ計算される。
追加されたミニデータセット検証では、エージェントは18のレコードを処理し、10のオブジェクト内比較、10のコントラスト中7のタスク関連後アルファ抑圧、イントラオブジェクト内のリピータビリティの推定初期証拠、ローカルなオンラインAPIレイテンシーをベンチマークした。
このチュートリアルは、EEGファイルからリアルタイムの視覚認知負荷プロトタイプへの透過的なパスを望む研究者、開発者、応用チームを対象としている。
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