Machine-Learning-Based Detection of Craving for Gaming Using Multimodal Physiological Signals: Validation of Test-Retest Reliability for Practical Use.

Kim, Hodam; Kim, Laehyun; Im, Chang-Hwan

Kim, Hodam; Kim, Laehyun; Im, Chang-Hwan.

Afiliación

Kim H; Department of Biomedical Engineering, Hanyang University, Seoul 04763, Korea.
Kim L; Center for Bionics, Korea Institute of Science and Technology, Seoul 02792, Korea.
Im CH; Department of Biomedical Engineering, Hanyang University, Seoul 04763, Korea. ich@hanyang.ac.kr.

Sensors (Basel) ; 19(16)2019 Aug 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31395802

Asunto(s)

Conducta Adictiva/fisiopatología; Ansia/fisiología; Aprendizaje Automático; Electrooculografía; Frecuencia Cardíaca/fisiología; Humanos; Masculino; Frecuencia Respiratoria/fisiología; Movimientos Sacádicos/fisiología; Autoinforme; Juegos de Video; Adulto Joven

Palabras clave

biosignal analysis; craving for gaming; internet gaming disorder; machine learning; test-retest reliability

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Conducta Adictiva / Ansia / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Humans / Male Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2019 Tipo del documento: Article

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