Científicos del Centro Federal de Investigación de San Petersburgo de la Academia de Ciencias de Rusia han creado un conjunto de datos abierto que ayudará a evaluar el nivel de concentración de una persona en una tarea. Se basó en indicadores de actividad cerebral, frecuencia cardíaca, movimientos de la cabeza y el tórax.
Con estos datos, los desarrolladores podrán entrenar redes neuronales para distinguir el estado de concentración de la distracción. En el futuro, estos modelos podrían utilizarse en aplicaciones para entrenar la atención, incluso en niños con trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH).
Los datos obtenidos se pueden utilizar para entrenar una red neuronal: darle al algoritmo la tarea de clasificar el nivel de concentración de una persona mediante EEG y ECG. Luego, basándose en dicho modelo, los programadores podrán crear varias aplicaciones, por ejemplo, para entrenar la atención en niños con síndrome de déficit de atención.
En el estudio participaron 33 voluntarios. Quince de ellos practicaban yoga y meditación regularmente durante al menos un año, mientras que el resto nunca había probado tales prácticas. Durante el experimento de 45 minutos, los participantes realizaron cinco tareas, desde un estado relajado y una "mente errante" libre hasta la concentración en un punto imaginario y la búsqueda de objetos en imágenes.
El análisis mostró que en personas con experiencia en yoga y meditación, las transiciones entre la concentración y la distracción se reflejan de manera más notable en los indicadores de EEG y ECG. Una de las principales marcadores de concentración fueron las señales de la corteza prefrontal del cerebro, que es responsable de la atención.
En el futuro, los investigadores quieren intentar entrenar redes neuronales para determinar el nivel de concentración no solo a partir de datos de EEG y ECG, sino también a partir de imágenes de video de una persona. El proyecto se llevó a cabo con la participación de la HSE en San Petersburgo, la RUDN y la Universidad MISIS con el apoyo de la Russian Science Foundation.
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