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一种用小波包变换提取眼电信号警觉度特征的方法
警觉度是指人集中注意力执行某项任务时所表现出的灵敏程度.为保证生产安全,很多岗位需要对工作人员的警觉度进行估计和预测,如高铁司机和危险品运输司机等.基于脑电和眼电等生理信号的警觉度估计与预测是警觉度研究的一个重要方向,如何提取眼电信号中的警觉度特征是该研究的核心问题之一.本研究应用小波包变换方法从水平眼电中提取不同频段能量的比值,以期找出高相关度的警觉度特征.探讨了水平眼电中16种不同的低高频分段的能量比特征,对特征分别进行了移动平均和线性动力系统去噪处理.实验表明,分段为(0～1.50 Hz)/(1.50 ～31.25 Hz)的能量比值与警觉度的相关系数高.35组实验的相关系数平均值为0.742,标准差为0.151,比已有的慢速眼动、快速眼动以及眨眼等11种特征中好特征的相关系数平均值提高了5.55％,标准差降低了6.62％.
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基于非任务相关ERP技术的飞行员脑力负荷评价方法
为研究不同飞行脑力负荷水平对被试脑功能的影响,在飞行模拟任务中,要求被试对平视显示器(HUD)仿真模型上所呈现的目标信息状态进行监视,发现异常信息后按指定键进行消除.实验通过设定所需监视的目标信息数量及刷新频率,以控制被试的脑力负荷水平.在进行飞行模拟任务的同时,对被试双耳输入oddball模式下的听觉刺激,要求被试忽略该声音刺激.记录和分析不同脑力负荷下的听觉失匹配负波(MMN).结果表明,在额中央区,与低脑力负荷相比,高脑力负荷下的MMN平均波幅增强,且与被试对异常信息的正确探测率成正相关.研究表明,听觉MMN对飞行脑力负荷具有较好敏感性,可为复杂飞行任务的脑力负荷评价提供一定的客观依据.
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基于EEG的警觉度分析与估计研究综述
警觉度是指人在执行某项任务时长时间维持注意力或警惕性的水平.EEG是目前常用且客观的研究警觉度的生理指标,当人的警觉度有变化时,记录到的EEG信号模式会发生相应的变化.因此,通过记录和分析人在执行任务过程中的EEG信号,可以估计人的警觉度.在此介绍EEG和警觉度的基础知识,对基于EEG的警觉度分析与估计的新研究方法、关键技术以及可能的应用等进行较为详细的综述,并讨论目前需要解决的问题.
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航天员在轨飞行任务前后的警觉度变化及节律特征分析
目的 分析某次在轨飞行任务前后航天员警觉度及昼夜节律的变化情况,研究在轨飞行任务对航天员认知和节律的影响.方法 采用心理运动警觉性任务(psychomotor vigilance task,PVT)方法对3名航天员某次在轨飞行任务前和返回后的警觉度进行测试.结果 与飞行前第一次PVT结果相比,有2名航天员在飞行后有较大改变,其中第一名航天员PVT均值在飞行后降低,而第三名升高.第二名航天员的PVT均值在飞行前后无明显改变.本研究还对PVT的节律特征进行初步分析,发现不同航天员在飞行前后都发生了变化,且变化趋势有所不同.这些数据提示不同航天员警觉度及其节律特征的变化趋势在飞行前后可能存在个体差异.结论 在轨飞行对人心理和认知能力的节律具有一定影响,且这种影响具有个体差异性.
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基于脉搏波的警觉度检测研究
本文采用脉搏波信号研究了警觉度的变化规律.本研究共招募10名受试者参加了持续95 min的警觉度“时钟测试”(MCT).试验过程中,受试者们通过卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS)和斯坦福嗜睡量表(SSS)主观评价了清醒程度,同时记录了所有受试者的目标反应时间、目标识别正确率和脉搏波信号.结果表明,根据主观量表得分和受试者的行为学数据可以将警觉度定标为3个水平:前30 min为高警觉度水平;中间30 min为一般警觉度水平,后30 min为低警觉度水平.此外,脉搏波信号的时域特征,如:次级波峰幅值、波峰幅值、次级波峰潜伏期,随警觉度的降低而减小,而波谷幅值随警觉度的降低而增大;频域特征:8.600～ 9.375 Hz、11.720～12.500Hz、38.280～ 39.060Hz和39.060～39.840Hz这4个子频带的能量概率也随警觉度的降低而减小.后,在上述8个特征建立的模型中,10名受试者三分类正确率的平均值高达88.7％.本文的研究结果证实了脉搏波在警觉度评估上的可行性,为警觉度的实时监测提供了新的思路.
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基于复杂性度量的大脑警觉度分析
警觉度是人在一段时间里保持持续注意力的能力.为了探求在工作过程中警觉度随时间的变化规律,本文设计了以三位数加减法来诱导警觉度发生变化的实验,并通过警觉度任务(PVT)实验结合脑电测量该变化过程,提取并分析了11例受试者脑电信号排列熵(PE)这一复杂性度量,并与非线性参数样本熵(SE)做了简要比较.实验结果表明:该算法可以很好地反映警觉度下降时脑电信号的动态变化过程,且运算速度快,抗噪能力强,对脑电信号长度要求低,可以作为衡量大脑警觉度的指标.
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睡眠剥夺下警觉度变化的非线性研究
本文采用Lempel-Zin复杂度与脑电地形图(BEAM)相结合的方法研究睡眠剥夺(SD)下警觉度的变化过程.10名受试者进行了36 h的SD,并且每6h进行了自发和Oddball听觉诱发实验,记录了自发脑电(EEG)和诱发EEG,构建了基于复杂度的脑电地形趋势图.结果表明,36 h SD中,警觉度可以分为三个阶段:前12h为警觉度较高的阶段,中间12 h为警觉度快速下降的阶段,后12h为警觉度较低的阶段.在SD过程中,自发EEG的复杂度在全脑范围内有不同程度的下降,与主观量表的趋势相符;诱发EEG的额叶复杂度降低,其趋势与行为学结果相符.所以,EEG复杂度可以有效地反映大脑警觉度的变化,且复杂度计算简单、运算速度快,为以后应用于警觉度的实时监测提供了新的途径.
关键词： 警觉度 睡眠剥夺 Lempel-Ziv复杂度 脑电地形图 -
提高大脑警觉度方法的研究现状与进展
警觉度是人体长时间保持注意力或警惕性的能力.自20世纪中叶以来,随着人机交流的显著增加,驾驶安全、医疗、航空航天和军事等重要领域均对工作人员的警觉度水平提出了较高要求.因此,探索快速提高警觉度的方法成为医学领域的研究热点和亟需解决的重大课题.本文以物理调节、化学调节和生理调节三大角度为出发点,介绍了提高大脑警觉度方法的新进展,并对其发展动态进行展望,同时也为寻求更加有效、方便地提高大脑警觉度的方法提出了设想.
