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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 683026 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 683026

Título del libro:
Título del capítulo: EEG-based Estimation of Cognitive Workload Across Multiple Tasks

Autores UNAM:
JEHU LOPEZ APARICIO;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2024

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Palabras clave:

Risk perception; Cognitive loads; Cognitive state; Cognitive task; Cognitive workloads; Different level highs; Experimental protocols; High risk environment; High-low; Multiple tasks; Performance; Risk assessment

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Resumen:

Key to the efficacy of working in high-risk environments is the reliable estimation of the human's cognitive state for improving safety and to maintain high performance longer. In this study, we developed an experimental protocol in which participants completed three cognitive tasks under two different levels (High, Low) of workload. We then evaluated the effect of the different cognitive activities on EEG signals and its accuracy in predicting respective cognitive load. The analysis was conducted using well-known machine learning algorithms such as SVM, RF, and KNN. An average accuracy of 82.75% was obtained through the proposed SVM model to identify the participant's cognitive workload level. The results obtained through this study indicated the efficacy of the EEG features in predicting the level of cognitive load irrespective of the activity. The proposed set of EEG features represents the cognitive indicators that form the basis for developments of augmented cognition systems in our future works. © 2024 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9798350371499
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/EMBC53108.2024.10782830