In this paper, we designed a multimodal bio-signal measurement system to observe changes in the brain nervous system and vascular system during sleep. Changes in the nervous system and the cerebral blood flow system in the brain during sleep induce a unique correlation between the changes in the nervous system and the blood flow system. Therefore, it is necessary to simultaneously observe changes in the brain nervous system and changes in the blood flow system to observe the sleep state. To measure the change of the nervous system, EEG, EOG and EMG signal used for the sleep stage analysis were designed. We designed a system for measuring cerebral blood flow changes using functional near-infrared spectroscopy. Among the various imaging methods to measure blood flow and metabolism, it is easy to measure simultaneously with EEG signal and it can be easily designed for miniaturization of equipment. The sleep stage was analyzed by the measured data, and the change of the cerebral blood flow was confirmed by the change of the sleep stage.
This study was to estimate human response to different color light stimulation by measuring physiological parameters of human behavior, For both stimulations we used color lights with 6 color filters such as red, yellow, green, blue, violet, and white. The experiment was performed in a soundproof chamber. 30 young male and female subjects participated in the experiment, For physiological parameters, we measured electroencephalogram (EEG), electr ocardiogram (ECG). The result of EEG analysis showed that the relative power of $\alpha$ wave ratio increased in blue and green, In case of HRV spectrum analysis, HF/LF ratio increased in green and blue. From these results, we knew that the physical response was affected by color environment and it might be an indicator in the design of a color environment.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.5
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pp.240-247
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2006
Frequent arousals during sleep degrade the quality of sleep and result in sleep fragmentation. Visual inspection of physiological signals to detect the arousal events is cumbersome and time-consuming work. The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram (EEG). To extract features, first we computed 6 indices to find out the informations of a subject's sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic (PSG) recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness (EDS). We could obtain sensitivity of 79.65%, specificity of 89.52% for the data sets. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.3
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pp.258-266
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2013
This paper presents the correlation between psychological and physiological acoustics for the automotive acceleration sound. The research purpose of this paper is to evaluate the sound quality of acceleration sound of a passenger car based EEG signal. The previous method for the objective evaluation of sound quality is to use sound metrics based on psychological acoustics. This method uses not only psychological acoustics but also physiological acoustics. For this work, the sounds of 7 premium passenger cars are recorded and evaluated subjectively by 33 people. The correlation between the subjective rating and sound metrics is calculated based on physiological acoustics. Finally the correlation between the subjective rating and the EEG signal measured on the brain is also calculated. Throughout these results the new evaluation system for the sound quality on the automotive acceleration sound of a passenger car has been developed based on bio-signal.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.2
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pp.481-486
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2018
In this paper, we aimed to analysis EEG signals related to the relativity between musical stimuli and human brain activity for the arithmetical calculation and present the experimental results. We use two kinds of musical stimuli, one is a sedative tendency music and the other is a stimulative tendency music. The SMR wave and Mid-beta wave are analyzed because of the concentration. In our results, the sedative tendency music is not more interfere with human brain activity for the arithmetical calculations than the stimulative tendency music.
The role of electroencephalography (EEG) in the development of brain-computer interface (BCI) technology is increasing. In particular, the importance of the analysis of event related potential (ERP) in various situations is becoming more significant in BCI technology. Studies on past maze and fire situations have been difficult due to risks and realistic problems. Nowadays, according to the development of virtual reality (VR) technology, realistic maze and fire situation can be realized. In this study, ERPs (P300, and evented related negativity) were analyzed to collect objective data on case determination in an emergency situation. In order to overcome the limitations of previous methods that evaluating the EEG frequency change, ERPs were derived by setting epochs for stimulation and standardizing them, and evaluated for ERPs in this study. P3a and P3b, which are subcomponents of P300, were analyzed and the evented related negativity (ERN) was analyzed together with error positivity (Pe). As a result of the study, statistically significant changes of ERPs were observed, this result, which has little related research, is considered to be meaningful as medical basic statistics.
Objectives: Previous studies have shown that anger can lead to frontal lobe α (8-13 Hz) band asymmetry (FAA) in electroencephalogram (EEG), in accordance with motivational direction. This pilot study aimed to investigate the impact of acupuncture on FAA elicited by anger. Methods: Thirty-four right-handed participants scoring above 75 points on the Novaco Anger Scale were included. Baseline EEG signals were recorded for eight minutes using a 32-channel cap under comfortable conditions. Anger was induced through a nine-minute sequence of Articulated Thoughts in Simulated Situations (ATSS) task. Following that, participants received acupuncture at GB20 and GB21 for 10 minutes. Fast Fourier transform was employed for frequency analysis, and repeated measure ANOVA was conducted for statistical analysis. Results: The results revealed that participants exhibited significantly higher FAA (p = 0.026), particularly in the left hemisphere, after the ATSS task sequence compared to the baseline. During acupuncture treatment, the greater left-sided FAA was significantly reduced (p = 0.027) and reversed. Upon the cessation of acupuncture, FAA returned to a value between the baseline and the anger-evoked stage (p = 0.046). Conclusion: The EEG results of this study revealed that anger stimulation induced an increase in left-sided FAA, which was effectively alleviated by acupuncture. This led to an immediate restoration of FAA asymmetry induced by anger. These findings suggest the potential of acupuncture as a treatment option for reducing FAA associated with anger.
We present an experimental framework to analyze the physical reactions and causal factors of Visually Induced Motion Sickness (VIMS) using electroencephalography (EEG) signals and vital signs. We studied eleven subjects who are voluntarily participated in the experiments and conducted online and offline surveys. In order to simulate videos including global motions that could cause the motion sickness, we extracted global motions by optical flow estimation method from hand-held captured video recordings containing intense motions. Then, we applied the extracted global motions to our test videos with action movies and texts. Each genre of video includes three levels of different motions depending on its intensity. EEG signal and vital sign that were measured by a portable electrocorticography device and an electronic monometer in real time while the subjects watch the videos including ones with the extracted motions. We perform an analysis of the EEG signals using Distance Map(DM) calculated by correlation among each channel of brain signal. Analysis using the vital signs and the survey results is also performed to obtain relationship between the VIMS and causal factors. As a result, we clustered subjects into three groups based on the analysis of the physical reaction using the DM and the correlation between vital sign and survey results, which shows high relationships between the VIMS and the intensity of motions.
Objective : The aim of this study was to examine the effects of electroacupuncture(EA) at the PC6 (Naegwan) on nomal humans using power spectrum analysis. Methods : Electroencephalogram(EEG) is a multi-scaled signal consisting of several components of time series with different dominant frequency ranges and different origins. EEG power spectrum exibit site-specific and state-related differences in specific frequency bands. In this study, power spectrum was used as a measure of complexity. 30 channel EEG study was carried out in 8 subjects (8 males; age=$21.4{\pm}0.5$ years). Results : We found that the power values of the alpha wave at F7 channel (P<0.05) were highered than during the acupuncture treatment, and the power values of the delta wave at TCP1, CP1, TCP2, T5 channels(P<0.05) were lowered than during the acupuncture treatment. However, the comparison with that before and after the treatment shows no significant differences in all channels.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.1
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pp.29-34
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2015
Brain-computer interface (BCI) is being studied for convenient life in various application fields. The purpose of this study is to investigate a changing electroencephalography (EEG) for precise motion of a robot or an artificial arm. Three subjects who participated in this experiment performed three-task: Grip, Move, Relax. Acquired EEG data was extracted feature data using two feature extraction algorithm (power spectrum analysis and multi-common spatial pattern). Support vector machine (SVM) were applied the extracted feature data for classification. The classification accuracy was the highest at Grip class of two subjects. The results of this research are expected to be useful for patients required prosthetic limb using EEG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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