応用分野:認知、感情メトリクス

ABMeeg-metrics-logo脳波 EEGによるメトリクス

B-Alertの高く評価されているEEGを使ったメトリクスには、エンゲージメントと注意散漫を分類する認知状態メトリクスと認知負荷メトリクスがあります。従来は主観的なスケールで評価されてきたパラメータに対して客観的で一貫した正確な方法を研究者に提供します。

個々に、あるいは相互の関連において解析される場合でも、メトリクスは研究者に、他の手段では観察できないものを観察する事を可能にし、EEGの生データの分析に対して有用で信頼できる別の選択肢を提供します。

其々のメトリック(測定基準)の開発と正確さについて詳細に記述した同分野の研修者による論文や、これらのメトリクスを様々なカテゴリーの研究で利用した研究者による論文があります。ご希望の場合は、お問い合わせ下さい。

ABM14フライトシミュレータのフォース・キューイングの忠実性を検証する

航空パイロットが典型的に報告するのは、高い没入感のあるトレーニングシミュレータでも、実機訓練のようには効果的に学べないという事です。そこで米海軍研究局(ONR)は、Systems Technology社のDr. Dave Klydeに、何故であるかを調査するよう依頼しました。Dr. Klydeのチームはどのようにパイロットは、あるいは彼らの生理はプラットフォームによって変化するのかを包括的に評価するために、タスクのパフォーマンス、パイロット-ビークルシステム、パイロットの意見の方法と共にEEGデータを取得しました。認知状態及び認知負荷の二つのB-Alert EEGメトリクスは、それぞれのモジュールの効果に関するリアルタイムの洞察を提供しました。

abm27現在と未来の認知状態を予測する

この研究および関連した研究結果は、他のどんな他の観察可能な指標よりもB-Alertのメトリクスは最大10分早く疲労に関連したエラーを予測できる事を支持しています。同様の結果はUCSD(カリフォルニア大サンディエゴ校)率いる「 B-Alert Metrics were shown to predict driving related accidents」やアリゾナ大学による 「Metrics predicted student errors on standardized math exams」でも発表されています。

ABM38外科研修医の認知と精神運動への疲労の影響

アリゾナ州立大学のDr. Kanav Kaholと研究者達は、外科の研修医のチーム全体の専門知識と遂行能力の認知的パラメータの概要を把握するためにB-AlertX24の使用しました。研究を通じて、その外科の研修医の被験者たちは、認知的あるいは精神状態の評価のために事前と事後にテストされました。