EEG–gestütztes Monitoring der emotionellen Befindlichkeit in Echtzeit

Summary

In recent publications Machleidt et al. reported specific variations in background EEG elicited by emotional processes. Starting from these findings we derived an algorithm to detect emotion–related EEG–fluctuations on–line, i.e. during an ongoing psychological experiment. For this purpose, spectral EEG–parameters are continuously estimated and subjected to a time varying linear model which is continuously updated by means of a Kalman filter algorithmus. From this, systematic variations in the spectral structure of the EEG are detected automatically and reported in terms of a quantitative measure. A group of ten volunteers undergoing a psychological experiment served to validate the suitability of the measure to judge emotional states. In almost all cases the subject's emotional state was correctly estimated from the EEG.

Zusammenfassung

Machleidt u. Mitarb. konnten spezifische EEG–Veränderungen als Korrelat emotioneller Prozesse nachweisen. Im vorliegenden Beitrag wird daraus ein Verfahren entwickelt, mit dem diese Effekte on–line, also während eines entsprechenden psychologisch–psychiatrischen Experiments, an Einzelprobanden nachvollzogen werden kann. Die Basis dazu bietet ein lineares Modell, welches mit dem Kalman–Filteralgorithmus fortlaufend dem zeitlichen Verhalten verschiedener EEG–Spektralparameter angepaßt wird. Systematische Richtungsänderungen werden dabei automatisch erkannt und quantifiziert. Damit konnten in einer Versuchsreihe mit zehn Probanden unter Verwendung von Spektralparametern in fast allen Fällen die Grundgefühle Intention, Trauer und Freude erkannt und voneinander unterschieden werden.

Key words

EEG–analysis - Trend - Affective processes - Artefact detection