目的為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、可靠地檢測(cè)腦疲勞,研究基于頭動(dòng)與眼動(dòng)特征判斷受試者腦疲勞程度的方法。方法采集16名男性受試者在36h睡眠剝奪（SD）實(shí)驗(yàn)中的頭動(dòng)與眼動(dòng)信號(hào),進(jìn)行去噪預(yù)處理,并基于主成分分析法（PCA）融合頭動(dòng)與眼動(dòng)特征,綜合判斷受試者腦疲勞程度,并對(duì)由腦電信號(hào)判斷的腦疲勞程度、雙重任務(wù)作業(yè)績(jī)效、警戒作業(yè)任務(wù)模擬測(cè)試（PVT）反應(yīng)時(shí)間、主觀瞌睡度分值進(jìn)行比對(duì)。結(jié)果基于頭動(dòng)與眼動(dòng)特征能很好地判斷受試者腦疲勞程度,且與通過(guò)腦電信號(hào)判斷的腦疲勞程度相關(guān)性為0.771±0.030;與雙重任務(wù)作業(yè)績(jī)效變化的相關(guān)性為0.665±0.024;與PVT反應(yīng)時(shí)間的相關(guān)性為0.812±0.011;與主觀瞌睡度分值的相關(guān)性為0.682±0.023,且均顯著相關(guān)（P<0.05）。結(jié)論基于PCA融合頭動(dòng)與眼動(dòng)特征能有效、準(zhǔn)確檢測(cè)受試者腦疲勞程度,與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比具有很好的一致性。 

【文章來(lái)源】：航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程. 2020,33(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

疲勞檢測(cè)眼鏡

數(shù)據(jù)采用±s表示，使用SPSS19.0數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件包進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，用Pearson相關(guān)分析法，將本文方法提取的疲勞程度值定義為FDV(fatigue degree value），分析各時(shí)間點(diǎn)FDV，同時(shí)與通過(guò)疲勞檢測(cè)金標(biāo)準(zhǔn)腦電數(shù)據(jù)提取的疲勞程度值、快速檢測(cè)認(rèn)知能力變化的PVT反應(yīng)時(shí)間、外在直觀體現(xiàn)疲勞程度的雙重任務(wù)作業(yè)績(jī)效、主觀評(píng)價(jià)自身狀態(tài)的SSS分值這四重標(biāo)準(zhǔn)比對(duì)，得出彼此相關(guān)性和顯著性，以衡量本研究得到的疲勞程度值的準(zhǔn)確性和可靠性。P<0.05認(rèn)為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2 結(jié)果

FDV隨SD實(shí)驗(yàn)過(guò)程的變化，如圖3所示。隨著SD時(shí)間的延長(zhǎng)，疲勞程度在第2日00∶00、02∶00明顯上升，然后稍微下降，但總體呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢(shì)，并在第2日12∶00、16∶00再次明顯上升。由處理腦電信號(hào)判斷的疲勞程度隨著SD時(shí)間的變化如圖4所示，在第2日的00∶00上升，然后稍稍下降，但總體也是呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢(shì)，并在第2日的12∶00、16∶00再次明顯上升。提取雙重任務(wù)中四數(shù)加減反應(yīng)時(shí)間來(lái)表征雙重任務(wù)作業(yè)績(jī)效的變化，如圖5所示，發(fā)現(xiàn)隨著SD時(shí)間延長(zhǎng)，在第2日02∶00、06∶00、10∶00顯著上升，總體反應(yīng)時(shí)間呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。PVT反應(yīng)時(shí)間變化如圖6所示，在第2日00∶00、12∶00、16∶00顯著上升，總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。受試者主觀填寫(xiě)的SSS分值變化如圖7所示，在第1日的20∶00和第2日的04∶00明顯上升，且后續(xù)保持穩(wěn)定。圖4 36h睡眠剝奪中腦電判斷的疲勞程度變化


本文編號(hào)：3324778