Biyosensör Ölçümleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Biyosensör Ölçümleri

Kullanıcının bilişsel yükünün bir ölçüsü, biyosensörler tarafından algılanan bilişsel ölçümlerden ve zihinsel durumlardan çıkarılabilir. Biyosensörler, gerçek zamanlı olarak hem hesaplamalı hem de görsel/uzaysal yük değerlendirmeleri sağlayabilir.

Hesaplama yükü göz kırpma hızı, göz kırpma süresi, stres seviyeleri ve uyarılma durumundan çıkarılabilir. Görsel/uzaysal yük, bakış konumlarından, arama modellerinden ve göz sabitlemelerinden çıkarılabilir. Sayısal hesaplama ve görsel/uzaysal bilişsel yetenekler özellikle ilgi çekicidir.

İlk sütun, şu anda kullanılmakta olan tüm fizyolojik sensörleri (yani, biyosensörler) listeler. İkincil ölçümler, birincil fizyolojik ölçümlerden çıkarılabilir ve bazı potansiyel bilişsel ve duygusal durumları türetmek için gereklidir. Sütun 3, çeşitli potansiyel bilişsel ölçümleri listeler.

Her fizyolojik önlemin gösterildiği gibi olumlu ve olumsuz faktörleri vardır. Farklı ölçümleri birleştirmek, diğer ölçümlerdeki zamansal boşlukları doldurabilir ve daha yeni ölçüm yöntemlerini yeniden doğrulayabilir.

Laboratuvarımızın da katıldığı bir Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı hibesi, çeşitli fizyolojik sensörler kullanan ülke genelinden birkaç ekibi kapsadı.

Gösterilen sensörlerin yanı sıra, bu projede diğer ekipler tarafından değerlendirilen fizyolojik sensörler şunları içeriyordu: EEG, ERP, işlevsel yakın kızılötesi, baş duruşu ve vücut duruşu. Kullanılan farklı takımların ve fizyolojik sensörlerin açıklaması bir raporda bulunur.

Yakın zamanda yapılan bir deney, görsel bir ekranda çeşitli hızlarda hareket eden kesirlerin değerlerini hesaplama bilişsel görevini ölçmek için gerçek zamanlı olarak senkronize edilmiş kullanıcı eylemleri, fizyolojik sonuçlar ve göz takibinden elde edilen verileri kullandı.

Test platformumuz kolay veya zor problemleri kontrol etti ve hareket eden kesirler görevinin algısal, motor ve bilişsel bileşenleri arasındaki etkileşimleri incelememize olanak sağladı. Bu görev için zihinsel çabanın derecelerini gösteren bir ölçü geliştirdik.

Daha önceki deneylerimiz, göz tespitlerinin sabit görüntüler için görev zorluğunun iyi bir ölçüsü olduğunu göstermiştir, çünkü tespitlerin sayısı problem çözme sırasında en fazladır, ancak hedefler hareket ederken ve hedef konumlar bilinmediğinde göz izleme verilerinden ölçümler çıkarmak zordur. 

Hedeflerin konumu bilinmeden, üç hedef B, C ve D’nin kümelenmesi, tek bir hedef üzerinde nispeten uzun bir sabitlenmeyi gösteren bir ölçümle sonuçlanabilir. Hedeflerin kümelenmesi, sabitleme sayısını azaltacak, sabitleme süresini artıracak ve hedefleri görüntülemek için gereken göz hareketi miktarını azaltacaktır.

Hareketli hedeflerde, hedeflerin yerinin bilinmemesi, özellikle hedefler kesiştiğinde, saplantının ne olduğunun belirlenmesini daha da karmaşık hale getirir. Gözlemci diğer hedefe olan fiksasyonu değiştirmekte özgür olduğundan, fiksasyon sayısının bir mi yoksa iki mi olduğu açık değildir.

Çok sayıda hareketli hedefle, hareket nedeniyle geçici kümelerin oluşumu ve yol geçişi, doğru bir sabitleme sayısı elde etmeyi zorlaştırır.

Göz hareketi monitöründen alınan ölçümler, konumu bilinmeyen farklı sayıda hareketli hedef arasında önemli ölçüde ayrım yapar. Bu sonuçlar, görev performansı bilgilerinin gerçek zamanlı olarak mevcut olmadığı daha dinamik görsel sahnelerle göz izleme ölçümlerini test eden sonuçlarımızı destekledi.

Optik biyosensörler
Elektrokimyasal biyosensörler
Biyosensör Çeşitleri
Enzim biyosensörleri
Biyosensör Nedir
Biyosensör örnekleri
Glikoz biyosensörü
Biyosensör Teknolojisi

İnsanların, özellikle acemilikten uzman sanatçılara doğru ilerledikçe, hareketli görüntülerden nasıl bilgi çıkardığının dinamiklerini inceledik. Kullanıcıların bilişsel durumlarını ve bilişsel kapasitelerini anında değerlendirmek için çeşitli yöntemler araştırdık.

Kullanıcıların mevcut bilişsel durumunu göz önünde bulundurarak bilişi artırmanın etkili yollarını araştırıyoruz. Göz hareketi monitöründen alınan ölçümlerin, konumu bilinmeyen farklı sayıda hareketli hedef arasında önemli ölçüde ayrım yaptığını bulduk. Bu sonuçlar, görev performansı bilgilerinin gerçek zamanlı olarak mevcut olmadığı daha dinamik görsel sahnelerle göz izleme ölçümlerini test eden sonuçlarımızı destekledi.

Andreassi, elektromiyografi (EMG) ile ölçülen kas aktivitesi özetinde, görev zorluğuyla birlikte kas gerginliğinin arttığını kaydetti. Bunun bir bilgisayar faresine tıklandığında uygulanan parmak basıncı için de geçerli olup olmayacağını sorduk. Katılımcıların zorluğu artan bir görevi yerine getirdiği bir pilot deney, görev zorluğu arttığında, bireysel tıklama modeli baskılarının daha değişken hale geldiğini gösterdi.

Gösterilenler, fare tıklaması baskısının iki öznesi için bileşik görünümlerdir. Her bileşik görünüm 80’den fazla tıklama içerir. Vadinin arkası ilk tıklamanın meydana geldiği yerdir ve ön kısım en son tıklamadır. Görev, bilgisayar ekranında hareketli bir kareye tıklamanın zorluğunu artırır.

Görevi onlarca kez uygulayan ve görevde hiç zorluk çekmeyen bir kişiyi temsil eder. Derin tutarlı tıklama modeline dikkat edin.

Görevi ilk kez gerçekleştiren bir katılımcının tıklamalarını gösterir. Vadinin arkasındaki görevin en kolay olduğu ilk tıklamaların nispeten tutarlı olduğuna dikkat edin. Vadinin önündeki tıkırtılar, görevin en zor olduğu anda en büyük tutarsızlığı gösteriyor.

Uyarlanabilir Bilgi Filtresi Modeli

Bilgi filtreleme, bilişsel görevlerde performansı artırmanın etkili bir yöntemidir, ancak kullanıcının bilişsel yeteneğindeki değişikliklere yanıt vermediğinde yetersiz kalabilir. Laboratuvarımızdaki uyarlanabilir artırılmış biliş araştırması, bilgi filtreleme programının gerçek zamanlı olarak bilgi sunumunu optimize edebilmesi ve öğrenme ve performans hedeflerine ulaşabilmesi için kullanıcıdan biyosensör bilgileri toplamayı hedeflemektedir.

MTF görevi, kullanıcının birkaç önemli yeteneği ortaya çıkarmasını gerektirir. Bu yetenekler şunları içerir: el-göz koordinasyonu, görsel arama, matematiksel problem hesaplama, kesir tahmini, strateji seçimi, öğrenme ve motivasyon.

Görevin tüm bu gereksinimleri, kullanıcının bilişsel yeteneğini etkiler ve bilişsel yükü farklı derecelerde sınırlar. Kullanıcıya sunumun manipüle edilmesi, kullanıcının bilişsel yükünü kontrol etmek ve kullanıcının kısa vadeli maksimum performans hedefine ve uzun vadeli yüksek düzeyde bilişsel yetenek sürdürme hedefine ulaşmak için bilişsel yeteneğini optimize etmek üzere tasarlanmıştır.

Uyarlanabilir bilgi filtreleme, kullanıcıya üç yöntemin bir kombinasyonu ile sunulabilir: vurgulama, vurgulama kaldırma ve silme. Vurgulama kullanılarak bilgi filtreleme, kullanıcının hesaplamalı bilişsel yüküne dayalı olarak filtrelenen hedeflerin sayısını değiştirerek görev zorluğunda artımlı bir değişikliğe izin vereceğinden tercih edilen yöntemdir.

Bilişsel yük, hesaplamadan görsel/uzaysal yüke kaydırılır. Aşağıdaki bölümlerde, kullanıcının bilişsel yeteneğini değerlendirmek ve uyarlanabilir bir bilgi filtresini kontrol etmek için gerçek zamanlı pasif fizyolojik sensörler paketimizi kullanan potansiyel bir çözüm tartışılmaktadır.

Araştırmamızda kullanılan sistem modelini gösterir. Kullanıcı, Hareketli Hedef Kesirleri (MTF) görevi ve uyarlanabilir bilgi filtresi, test yatağı sisteminin alt sistemleridir. Bu sistem modelini benzersiz kılan, kullanıcıyı izlemek ve uyarlanabilir bilgi filtresine girdi sağlamak için biyosensörler (yani pasif fizyolojik sensörler) içermesidir.

İnsanların, özellikle acemilikten uzman sanatçılara doğru ilerledikçe, hareketli görüntülerden nasıl bilgi çıkardığının dinamiklerini inceledik. Bilişsel yük arttıkça bilişi artırmanın etkili yollarını yaratmak için bilişsel yükü ve insanların bilişsel kapasitesini anında değerlendirmek için çeşitli yöntemler araştırdık.

Şu anda, hangi sensör verileri kombinasyonunun kullanıcının listelenen bilişsel durumlarını değerlendirebileceğini belirlemek için deneyler yapıyoruz.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör