Dynamical analysis of human ECG for assessment of Creative thinking, Entropy based method
محل انتشار: هشتمین کنفرانس ملی مهندسی برق و الکترونیک ایران
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 645
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE08_172
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
Background: In this research, a biological interpretation for creative thinking is presented. Object: The aim of this research is to investigate the creative behavior based on entropy complexity measurement of ECG signal. Method: ECG signals of 52 participants prior to and during the Torrance test of creative thinking (TTCT) were collected. Three types of entropies including approximate entropy, permutation entropy and wavelet packet log energy entropy were computed from the extracted signals. Finally to assess the results, Wilcoxon test was applied. Results: All three entropies were significantly different before and during creativity tasks. The mean value of approximate entropy oscillated with development of creativity. However, this value for two other entropies decreased. Conclusion: It is clear that each of the related entropies of ECG can be an indicator for discriminating the periods of rest and creativity. Results confirmed that entropy-based analysis allows us to perform an indicator to evaluate the levels of creativity
کلیدواژه ها:
Creativity ، Electrocardiogram ، approximate entropy ، permutation entropy ، wavelet packet log energy entropy
نویسندگان
Golshan Ansari
M.Sc. Student Department of Biomedical Engineering Sahand University of Technology Tabriz, Iran
Ataollah Abbasi
Assistant professor Department of Biomedical Engineering Sahand University of Technology Tabriz, Iran
Ateke Goshvarpour
Ph.D. Student Department of Biomedical Engineering Sahand University of Technology Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :