Charakterizace nezávislých úloh neurálních korelací různých úrovní duševní zátěže (CARACOg)
9. října 2018 aktualizováno: University Hospital, Grenoble
Cílem je identifikovat neurofyziologické signatury na několika úrovních psychické zátěže při realizaci úkolů, prováděných všemi subjekty.
Souběžně bude probíhat metodická práce spočívající ve vývoji klasifikačních algoritmů, prediktivních pro tyto úrovně duševní zátěže v reálném čase, za účelem implementace pasivního rozhraní mozek-stroj v nejlepším zájmu operátorů, kteří plní složité úkoly.
Měření elektrofyziologické aktivity budou zaznamenávána za účelem schválení stavů nabití kromě behaviorálních výkonů.
Přehled studie
Postavení
Ukončeno
Podmínky
Intervence / Léčba
Typ studie
Intervenční
Zápis (Aktuální)
19
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
-
La Tronche, Francie, 38700
- UniversityHospitalGrenoble
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
20 let až 40 let (Dospělý)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Podepsaný informovaný souhlas
- Lékařské vyšetření provedené před zahájením prohlídky
- Mezi 20 a 40 lety
- Pravoruký
- Minimální úroveň studia: Baccalauréat
- Členství ve francouzském sociálním zabezpečení
- Normální zrak a sluch (nebo korigované na normální)
Kritéria vyloučení:
- Subjekty zahrnuté do probíhající klinické nebo terapeutické studie
- Esenciální porucha zraku nebo sluchu
- Neurologická nebo neuropsychiatrická patologie aktuální nebo pryč
- Léčba léky, které by mohly změnit mozkovou aktivitu (antidepresiva, benzodiazepiny, lithium atd.)
- Těhotné, rodící nebo kojící ženy
- Všechny ostatní kategorie chráněných osob
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Základní věda
- Přidělení: N/A
- Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Jiný: Zdraví dobrovolníci
Dospělí zdraví dobrovolníci
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Elektroencefalografie (EEG)
Časové okno: 10 minut
|
S EEG helmou. Klasická Stembergova úloha Stembergova úloha s časovým tlakem Úloha N-back Mentální aritmetická úloha 13 minut MATB Multi-Attribute Task Battery : Úloha s dělenou pozorností |
10 minut
|
|
Elektrookulografie (EOG)
Časové okno: 10 minut
|
Současně s EEG: bude zaznamenávána elektrookulografie (EOG). S EEG helmou. Klasická Stembergova úloha Stembergova úloha s časovým tlakem Úloha N-back Mentální aritmetická úloha 13 minut MATB Multi-Attribute Task Battery : Úloha s dělenou pozorností |
10 minut
|
|
Subjektivní a behaviorální údaje
Časové okno: 10 minut
|
KSS škála pro hodnocení stavu bdělosti pacienta Klasická Stembergova úloha Stembergova úloha s časovým tlakem Úloha N-back Mentální aritmetická úloha 13 minut MATB Multi-Attribute Task Battery : Úloha s dělenou pozorností |
10 minut
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Laurent Verceuil, Doctor, Grenoble Hospital University
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Akerstedt T, Gillberg M. Subjective and objective sleepiness in the active individual. Int J Neurosci. 1990 May;52(1-2):29-37. doi: 10.3109/00207459008994241.
- Gevins A, Smith ME. Neurophysiological measures of working memory and individual differences in cognitive ability and cognitive style. Cereb Cortex. 2000 Sep;10(9):829-39. doi: 10.1093/cercor/10.9.829.
- KIRCHNER WK. Age differences in short-term retention of rapidly changing information. J Exp Psychol. 1958 Apr;55(4):352-8. doi: 10.1037/h0043688. No abstract available.
- Allison BZ, Polich J. Workload assessment of computer gaming using a single-stimulus event-related potential paradigm. Biol Psychol. 2008 Mar;77(3):277-83. doi: 10.1016/j.biopsycho.2007.10.014. Epub 2007 Nov 4.
- Antonenko, P., Paas, F., Grabner, R., & Gog, T. (2010). Using Electroencephalography to Measure Cognitive Load. Educational Psychology Review, 22, 425-438.
- Baldwin CL, Penaranda BN. Adaptive training using an artificial neural network and EEG metrics for within- and cross-task workload classification. Neuroimage. 2012 Jan 2;59(1):48-56. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.07.047. Epub 2011 Jul 30.
- Barachant, A. (2012) Commande robuste d'un effecteur par une interface cerveau-machine EEG asynchrone. (Unpublished doctoral dissertation). Université de Grenoble, Grenoble, France.
- Bashashati A, Fatourechi M, Ward RK, Birch GE. A survey of signal processing algorithms in brain-computer interfaces based on electrical brain signals. J Neural Eng. 2007 Jun;4(2):R32-57. doi: 10.1088/1741-2560/4/2/R03. Epub 2007 Mar 27.
- Berka C, Levendowski DJ, Lumicao MN, Yau A, Davis G, Zivkovic VT, Olmstead RE, Tremoulet PD, Craven PL. EEG correlates of task engagement and mental workload in vigilance, learning, and memory tasks. Aviat Space Environ Med. 2007 May;78(5 Suppl):B231-44.
- Besserve, M., Martinerie, J., & Garnero, L. (2008). Non-invasive classification of cortical activities for brain computer interface: A variable selection approach (p. 1063-1066). IEEE.
- Brouwer AM, Hogervorst MA, van Erp JB, Heffelaar T, Zimmerman PH, Oostenveld R. Estimating workload using EEG spectral power and ERPs in the n-back task. J Neural Eng. 2012 Aug;9(4):045008. doi: 10.1088/1741-2560/9/4/045008. Epub 2012 Jul 25.
- Cain, B. (2007) "A review of the mental workload literature 1.0".
- Christensen JC, Estepp JR, Wilson GF, Russell CA. The effects of day-to-day variability of physiological data on operator functional state classification. Neuroimage. 2012 Jan 2;59(1):57-63. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.07.091. Epub 2011 Aug 5.
- Comstock, J. R., Jr., & Arnegard, R. J. (1992) The Multi-Attribute Task Battery for human operator workload and strategic behavior research (NASA TM-104174). Hampton, Virginia: NASA Langley Research Center.
- Dussault C, Jouanin JC, Philippe M, Guezennec CY. EEG and ECG changes during simulator operation reflect mental workload and vigilance. Aviat Space Environ Med. 2005 Apr;76(4):344-51.
- Fu, S. & Parasuraman, R. (2007) Event-related potentials (ERPs) in Neuroergonomics. . In Parasuraman, R. & Rizzo, M. (Eds), Neuroergonomics: The brain at work (pp. 15-31). New York, NY: Oxford University Press, Inc.
- George, L., & Lécuyer, A. (2010). An overview of research on " passive " brain-computer interfaces for implicit human-computer interaction. International Conference on Applied Bionics and Biomechanics (ICABB), Venice, Italy, October 14-16, 2010.
- Gevins, A., & Smith, M. E. (2003). Neurophysiological measures of cognitive workload during human-computer interaction. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 1, 113-131.
- Gevins, A. & Smith, M. E. (2007) Electroencephalography (EEG) in Neuroergnomics. In Parasuraman, R. & Rizzo, M. (Eds), Neuroergonomics: The brain at work (pp. 15-31). New York, NY: Oxford University Press, Inc.
- Gomarus HK, Althaus M, Wijers AA, Minderaa RB. The effects of memory load and stimulus relevance on the EEG during a visual selective memory search task: an ERP and ERD/ERS study. Clin Neurophysiol. 2006 Apr;117(4):871-84. doi: 10.1016/j.clinph.2005.12.008. Epub 2006 Jan 25.
- Graimann, B, Allison, B. & Pfurstscheller, G. (2010) Brain-computer interfaces: A gentle introduction. In Graimann, B, Allison, B. & Pfurstscheller, G. (Eds) Brain-computer interfaces: Revolutionizing human-computer interaction, (pp. 1-28), Berlin Heidelberg, Springer-Verlag.
- Grimes, D., Tan, D. S., Hudson, S. E., Shenoy, P., & Rao, R. P. N. (2008). Feasibility and pragmatics of classifying working memory load with an electroencephalograph (p. 835). ACM Press.
- Heger, D., Putze, F., & Schultz, T. (2010). Online workload recognition from EEG data during cognitive tests and human-machine interaction. KI 2010: Advances in Artificial Intelligence, 410-417.
- Henelius A, Hirvonen K, Holm A, Korpela J, Muller K. Mental workload classification using heart rate metrics. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2009;2009:1836-9. doi: 10.1109/IEMBS.2009.5332602.
- Holland MK, Tarlow G. Blinking and mental load. Psychol Rep. 1972 Aug;31(1):119-27. doi: 10.2466/pr0.1972.31.1.119. No abstract available.
- Holm A, Lukander K, Korpela J, Sallinen M, Muller KM. Estimating brain load from the EEG. ScientificWorldJournal. 2009 Jul 14;9:639-51. doi: 10.1100/tsw.2009.83.
- Honal, M., & Schultz, T. (2008). Determine task demand from brain activity. In Proceedings of the 3rd International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing.
- Kahol K, Smith M, Brandenberger J, Ashby A, Ferrara JJ. Impact of fatigue on neurophysiologic measures of surgical residents. J Am Coll Surg. 2011 Jul;213(1):29-34; discussion 34-6. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2011.03.028. Epub 2011 Apr 23.
- Kok A. On the utility of P3 amplitude as a measure of processing capacity. Psychophysiology. 2001 May;38(3):557-77. doi: 10.1017/s0048577201990559.
- Koles ZJ, Flor-Henry P. Mental activity and the e.e.g.: task and workload related effects. Med Biol Eng Comput. 1981 Mar;19(2):185-94. doi: 10.1007/BF02442714. No abstract available.
- D. Levendowsk, Z. Konstantinovic, R. Olmstead, and C. Berka (2000). Method for the quantification of human alertness, patent.
- Lotte F, Congedo M, Lecuyer A, Lamarche F, Arnaldi B. A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces. J Neural Eng. 2007 Jun;4(2):R1-R13. doi: 10.1088/1741-2560/4/2/R01. Epub 2007 Jan 31.
- McDonald NJ, Soussou W. QUASAR's QStates cognitive gauge performance in the cognitive state assessment competition 2011. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2011;2011:6542-6. doi: 10.1109/IEMBS.2011.6091614.
- Miller MW, Rietschel JC, McDonald CG, Hatfield BD. A novel approach to the physiological measurement of mental workload. Int J Psychophysiol. 2011 Apr;80(1):75-8. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2011.02.003. Epub 2011 Feb 20.
- Missonnier P, Deiber MP, Gold G, Millet P, Gex-Fabry Pun M, Fazio-Costa L, Giannakopoulos P, Ibanez V. Frontal theta event-related synchronization: comparison of directed attention and working memory load effects. J Neural Transm (Vienna). 2006 Oct;113(10):1477-86. doi: 10.1007/s00702-005-0443-9. Epub 2006 Apr 11.
- Natani, K., & Gomer, F. E. (1981). Electrocortical activity and operator workload: A comparison of changes in the electroencephalogram and in event-related potentials. (McDonnell Douglas Technical Report E2427). Long Beach, CA: McDonnell Douglas Corporation.
- Nourbakhsh, N., Wang, Y., & Chen, F. (2013). GSR and Blink Features for Cognitive Load Classification. In P. Kotzé, G. Marsden, G. Lindgaard, J. Wesson, & M. Winckler (Éd.), Human-Computer Interaction - INTERACT 2013 (Vol. 8117, p. 159-166). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
- Ossandon T, Jerbi K, Vidal JR, Bayle DJ, Henaff MA, Jung J, Minotti L, Bertrand O, Kahane P, Lachaux JP. Transient suppression of broadband gamma power in the default-mode network is correlated with task complexity and subject performance. J Neurosci. 2011 Oct 12;31(41):14521-30. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2483-11.2011.
- Putze, F., Jarvis, J. P., & Schultz, T. (2010) Multimodal Recognition of Cognitive Workload for Multitasking in the Car. International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 20, 3748-3751.
- Schober F, Schellenberg R, Dimpfel W. Reflection of mental exercise in the dynamic quantitative topographical EEG. Neuropsychobiology. 1995;31(2):98-112. doi: 10.1159/000119179.
- Schultheis, H. & Jameson, A. (2004) Assessing Cognitive Load in Adaptive Hypermedia Systems: Physiological and Behavioral Methods. Lecture Notes in Computer Science, 313, 225-234.
- Sternberg S. High-speed scanning in human memory. Science. 1966 Aug 5;153(3736):652-4. doi: 10.1126/science.153.3736.652.
- Sternberg S. Memory-scanning: mental processes revealed by reaction-time experiments. Am Sci. 1969 Winter;57(4):421-57. No abstract available.
- Tanaka Y, Yamaoka K. Blink activity and task difficulty. Percept Mot Skills. 1993 Aug;77(1):55-66. doi: 10.2466/pms.1993.77.1.55.
- Tremoulet, P. D., Craven, P. L., Regli, S. H., Wilcox, S., Barton, J., Stibler and K., Clark, M. (2009). Workload-Based Assessment of a User Interface Design. In V. G. Duffy (Éd.), Digital Human Modeling (Vol. 5620, p. 333-342). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
- Veltman JA, Gaillard AW. Physiological indices of workload in a simulated flight task. Biol Psychol. 1996 Feb 5;42(3):323-42. doi: 10.1016/0301-0511(95)05165-1.
- Wang Z, Hope RM, Wang Z, Ji Q, Gray WD. Cross-subject workload classification with a hierarchical Bayes model. Neuroimage. 2012 Jan 2;59(1):64-9. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.07.094. Epub 2011 Aug 16.
- Wolpaw JR, Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM. Brain-computer interfaces for communication and control. Clin Neurophysiol. 2002 Jun;113(6):767-91. doi: 10.1016/s1388-2457(02)00057-3.
- Zander, T.O., Kothe, C., Jatzev, S. & Gaertner, M. (2010) Enhancing human-computer interaction with input from active and passive brain-computer interfaces. In Tan, D.S. & Nijholt, A. (Eds) Brain-computer interfaces: Applying our minds to human-computer interaction (pp. 181-196), London, Springer-Verlag.
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
1. prosince 2014
Primární dokončení (Aktuální)
1. prosince 2017
Dokončení studie (Aktuální)
1. prosince 2017
Termíny zápisu do studia
První předloženo
11. července 2016
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
22. července 2016
První zveřejněno (Odhad)
26. července 2016
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
12. října 2018
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
9. října 2018
Naposledy ověřeno
1. října 2018
Více informací
Termíny související s touto studií
Další identifikační čísla studie
- 38RC14.009
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .