Resumen

La atención es un mecanismo importante para los adultos jóvenes, cuyas vidas implican en gran medida interactuar con los medios de comunicación y realizar multitareas tecnológicas. Sin embargo, los estudios existentes relacionados con la atención se caracterizan por la baja precisión y los bajos niveles de atención en términos de monitorización de la atención y la ineficacia durante el entrenamiento de la atención. En este trabajo, proponemos un método de monitorización y entrenamiento de la atención basado en un algoritmo de bosque aleatorio mejorado (IRF) con neurofeedback de bucle cerrado. Para la monitorización de la atención, se utiliza un clasificador IRF que utiliza la optimización de la búsqueda en cuadrícula y la validación cruzada múltiple para mejorar la precisión y el rendimiento de la monitorización, y se proponen cinco niveles de atención. Para el entrenamiento de la atención, desarrollamos tres modos de entrenamiento con neurofeedback correspondientes a la atención sostenida, la atención selectiva y la atención focalizada, y aplicamos un método de autocontrol con cuatro indicadores para validar el efecto del entrenamiento resultante. Se realiza un experimento offline basado en el conjunto de datos Personal EEG Concentration Tasks y un experimento online con 10 adultos jóvenes. Los resultados muestran que el método de control de la atención basado en el algoritmo IRF que proponemos alcanza una precisión media del 79,34%, superando así a los algoritmos más avanzados. Además, al excluir la familiaridad con el entorno del juego, los 10 adultos jóvenes obtienen mejoras de rendimiento estadísticamente significativas (p<0,05) tras el entrenamiento de la atención, lo que demuestra la eficacia de los juegos serios propuestos. Nuestro trabajo con el método propuesto de monitorización y entrenamiento de la atención demuestra ser fiable y eficaz.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:monitorización de la atención, entrenamiento de la atención, adultos jóvenes, atención, conjunto de datos Personal EEG Concentration Tasks, enfoque de monitorización de la atención, optimización de la búsqueda en cuadrícula, bosque aleatorio mejorado-, niveles de atención deficientes, mejoras significativas del rendimiento.
• Keywords:attention monitoring, attention training, young adults, attention, Personal EEG Concentration Tasks dataset, attention monitoring approach, grid search optimization, improved random forest-, poor attention levels, significant performance improvements