腦疲勞是由于人們長時間地從事重復(fù)單一或高負(fù)荷的認(rèn)知活動所引起的,短時間的腦疲勞會引起注意力下降、工作效率降低,而長時間的腦疲勞則會造成腦功能損傷。提取腦疲勞特征有助于腦疲勞的檢測,預(yù)防腦疲勞帶來的危害。熵能夠反映腦疲勞狀態(tài)下大腦復(fù)雜度的變化情況,有望成為評價腦疲勞的指標(biāo)。但是,熵對腦電信號特征的提取受趨勢重疊的影響,無法實現(xiàn)信號動態(tài)特性的準(zhǔn)確描述,造成不同時間段得到的熵特征不一致。為解決趨勢重疊對腦電信號熵特征的影響,將基于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）的去趨勢波動分析同熵值計算相結(jié)合,以4 h英語科技論文翻譯作為腦疲勞誘發(fā)任務(wù),記錄14名本科生志愿者在正常安靜和腦疲勞狀態(tài)下的腦電信號,對比分析兩種狀態(tài)及3個時間段腦電信號的近似熵、模糊熵和去趨勢模糊熵。結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)的近似熵和模糊熵,腦疲勞狀態(tài)下去趨勢模糊熵在左半球腦區(qū)的熵值較正常安靜狀態(tài)下顯著降低（FC3,P=0. 022; P5,P=0. 007）,且3個時間段有顯著性差異的導(dǎo)聯(lián)基本相同（3個時間段FC3導(dǎo)聯(lián)P值分別為0. 025、0. 017、0. 012,P5導(dǎo)聯(lián)P值分別為0. 011、0. 006、0. 017）。結(jié)果表明,去趨... 

【文章來源】：中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2020,39(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

3個時間段下熵值和P值的腦電信息圖(每列中上為近似熵，中為模糊熵，下為去趨勢模糊熵)

通過配對t檢驗對主觀量表得分進(jìn)行統(tǒng)計分析，通過威爾科克森符號秩檢驗(Wilcoxon"s signedrank test)對14名被試在2種狀態(tài)下的熵值以及3個時間段下的熵值進(jìn)行統(tǒng)計分析，顯著性水平設(shè)定為P<0.05。2 結(jié)果

為了研究3種熵值在時間上提取腦電信號特征的穩(wěn)定性，將短時序列的腦電數(shù)據(jù)按時間順序分成3組。圖4為2種狀態(tài)、3個時間段下熵值和P值的腦電信息，發(fā)現(xiàn)3個時間段的近似熵和模糊熵值在左中央?yún)^(qū)、右額區(qū)、右頂枕區(qū)有明顯的變化，且腦疲勞狀態(tài)下這些腦區(qū)的變化更明顯，而去趨勢模糊熵值無明顯變化。3個時間段近似熵和模糊熵的P值腦電信息圖的藍(lán)色區(qū)域分布不同，即有顯著性差異(P<0.05)的導(dǎo)聯(lián)不同，其中3個時間段近似熵FC3導(dǎo)聯(lián)P值分別為0.327、0.012、0.036，模糊熵P5導(dǎo)聯(lián)P值分別為0.093、0.025、0.05。去趨勢模糊熵有顯著性差異(P<0.05)的導(dǎo)聯(lián)基本相同，3個時間段FC3導(dǎo)聯(lián)P值分別為0.025、0.017、0.012,P5導(dǎo)聯(lián)P值分別為0.011、0.006、0.017，且去趨勢模糊熵在3個時間段有顯著性差異的導(dǎo)聯(lián)與圖3基本一致。圖4 3個時間段下熵值和P值的腦電信息圖(每列中上為近似熵，中為模糊熵，下為去趨勢模糊熵)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于無線體域網(wǎng)和復(fù)合生理信號近似熵的駕駛疲勞研究[J]. 王琳,付榮榮,張陳,尹曉偉,化成城,王宏.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2017(05)
[2]基于虛擬開車環(huán)境的自閉癥兒童腦電樣本熵[J]. 雷敏,孟光,張文明,Nilanjan Sarkar.  物理學(xué)報. 2016(10)
[3]基于雙樹復(fù)小波變換的非平穩(wěn)時間序列去趨勢波動分析方法[J]. 杜文遼,陶建峰,鞏曉赟,貢亮,劉成良.  物理學(xué)報. 2016(09)
[4]基于Hilbert-Huang變換的中樞疲勞腦電分析[J]. 張崇,于曉琳,楊勇,王潤典.  航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程. 2013(05)
[5]近似熵、互近似熵的性質(zhì)、快速算法及其在腦電與認(rèn)知研究中的初步應(yīng)用[J]. 洪波,唐慶玉,楊福生,陳天祥.  信號處理. 1999(02)

碩士論文
[1]排列模糊熵及其在腦電分析中的應(yīng)用[D]. 王慧云.太原理工大學(xué) 2017
[2]基于腦電信號的腦疲勞狀態(tài)研究[D]. 于向洋.杭州電子科技大學(xué) 2017
[3]基于視覺刺激的腦電信號情緒識別研究[D]. 任通.杭州電子科技大學(xué) 2017
[4]體疲勞對腦疲勞影響的腦電信息分析與處理[D]. 張春翠.天津大學(xué) 2014



本文編號：3478301