<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Bulletin of Nizhnevartovsk State University</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Bulletin of Nizhnevartovsk State University</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Вестник Нижневартовского государственного университета</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2311-1402</issn>
   <issn publication-format="online">2686-8784</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">112926</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Статьи</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Articles</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Статьи</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Data mining task of identifying EEG reactions to emotionally significant videos</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Интеллектуальный анализ данных в задаче выявления реакций ЭЭГ на эмоционально значимые видеоклипы</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Дюк</surname>
       <given-names>Вячеслав Анатольевич </given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Diuk</surname>
       <given-names>Viacheslav Anatolievich </given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>-</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Кравчик</surname>
       <given-names>Михаил Романович </given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kravchik</surname>
       <given-names>Mikhail Romanovich </given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>-</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Сенкевич</surname>
       <given-names>Юрий Игоревич </given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Senkevich</surname>
       <given-names>Yuri Igorevich </given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>-</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук»</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Research Institute Saint Petersburg Institute of Informatics</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук»</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Research Institute Saint Petersburg Institute of Informatics</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук»</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Research Institute Saint Petersburg Institute of Informatics</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2014-09-25T01:35:14+04:00">
    <day>25</day>
    <month>09</month>
    <year>2014</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2014-09-25T01:35:14+04:00">
    <day>25</day>
    <month>09</month>
    <year>2014</year>
   </pub-date>
   <issue>3</issue>
   <fpage>14</fpage>
   <lpage>20</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2014-09-06T01:35:14+04:00">
     <day>06</day>
     <month>09</month>
     <year>2014</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2014-09-15T01:35:14+04:00">
     <day>15</day>
     <month>09</month>
     <year>2014</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://vestnik.nvsu.ru/en/nauka/article/112926/view">https://vestnik.nvsu.ru/en/nauka/article/112926/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Эмпирико-статистическое исследование лежит в русле методологии связанных с событиями потенциалов (ССП), основу которой составляет регистрация биоэлектрических реакций мозга в ответ на внешнее раздражение или при выполнении когнитивной задачи (в случае когнитивных ССП). В качестве стимулов выступали видеоролики с различным эмоционально насыщенным содержанием. Анализу подвергались значения автонормированных периодограмм ЭЭГ. Периодограммы были разбиты на 3 класса: «Глаза закрыты», «Релакс» и «Эмоции». Показано, что в динамических спектрах ЭЭГ содержится информация, отражающая эффект эмоционального воздействия на испытуемых набором специально подобранных видеоклипов. Продемонстрировано, что использование методов интеллектуального анализа данных позволяет находить в динамических спектрах ЭЭГ паттерны, частота встречаемости которых при визуальном эмоциональном воздействии в несколько раз превышает такую частоту при предъявлении испытуемым эмоционально нейтральных видеоклипов. Для выявления реакции испытуемых на видеоклипы с эмоционально насыщенным содержанием оказалось достаточно анализировать ЭЭГ сигнала всего с одного отведения FP2. Дополнительный анализ ЭЭГ сигналов с других отведений будет способствовать более оперативному и точному выявлению эмоциональной реакции. Реакции испытуемых на видеоклипы с эмоционально насыщенным содержанием носят как общий, так и индивидуальный характер. Общее для всех испытуемых - характерная реакция ЭЭГ на отведении FP2. Вместе с тем, у испытуемой женского пола в отличие от испытуемых мужского пола эта реакция менее выражена. Для более четкой фиксации реакции у испытуемой женского пола, по-видимому, следует использовать комбинированный показатель - подсчет частоты встречаемости информативного паттерна в скользящем окне динамического спектра, дополненный вычисленным среднем значением в окне.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>This empirical and statistical study is in line with the methodology of event-related potentials (ERPs) based on registration of bioelectrical brain responses to external stimulation or cognitive tasks (in the case of cognitive ERPs). The stimuli were videos with diverse emotionally rich content. Values of EEG periodogram under analysis were divided into three classes: «Eyes closed», «Relax» and «Emotions». The article shows that dynamic EEG range contain the information reflecting the effect of emotional impact the tested persons experience watching a number specially selected video clips. Data mining techniques allow locating such patterns in the dynamic EEG range that are much more frequent in case of visually emotional impact than the ones in case of emotionally neutral video clips. In order to determine which responses of test persons experience to videos with emotionally rich content it was enough to analyze the signal’s EEG with only one FP2 derivation. Apparently, additional analysis of signals’ EEG from other derivations will contribute to more rapid and accurate identification of emotional response. Test subject showed both common and individual reactions to videos with emotionally rich content. A distinctive EEG response at FP2 derivation was common to all test subjects. However, this reaction is less prominent for the tested female unlike male subjects. For a more precise test response in females, a combined indicator should be used, including counting the frequency of the informative pattern in the moving window of the dynamic range and calculating the average value in the window.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>интеллектуальный анализ данных</kwd>
    <kwd>электроэнцефалограмма</kwd>
    <kwd>спектральный анализ</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list/>
 </back>
</article>
