『是非題』作答之腦電波辨識與『選擇題』作答之腦電波分析

EEG for Recognizing Answers to Yes-or-No Questions and Analyzing Responses to Multiple-Choice Items

大腦認知活動的分析，目前在教育心理學和認知神經科學等領域被廣泛的進行研究，本研究目的除了將腦電波訊號做資料分類的分析可應用在大腦人機介面（brain computer interface, BCI）之外，同時，探討不同類型的問題對大腦認知活動的影響。 在腦電波訊號分析的部分，本研究以所設計的兩種類型選擇題作為問題刺激，來探討受測者在思考不同類型問題時腦電波頻段上的差異，實驗結果發現，選擇題答題之腦電波分析，存在明顯且一致性的差異。即受測者的Theta 頻段在思考「數學問題」時的能量，均高於思考「圖形幾何問題」的能量，但在Alpha 頻段的結果則恰好相反。 在想像辨識的部份，本實驗除了成功辨識想像「是」與「非」的腦電波外，並發現在時域部份所擷取的腦電波具有相當好的鑑別性，藉由線性鑑別分析法（linear discriminant analysis, LDA）找出最佳的轉換向量，能讓資料更具鑑別性，再由計算特徵矩陣間的歐氏距離就可以有效的分類腦電波。研究結果顯示，本實驗使用了C3、C4 及F3 三個電極，可以使腦電波辨識的準確率大幅提升至99%。 本研究建議，未來可將此系統和大腦人機介面系統後端（機器人、輪椅等）做連結，以服務更多行動不方便的人士。