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基于EEG的視覺誘導(dǎo)暈動癥評估與檢測

發(fā)布時間:2022-01-13 19:24
  近年來,虛擬現(xiàn)實(virtual reality,VR)技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,并且其產(chǎn)品逐步融入了人們的生活。通過頭戴式顯示器(head-mounted display,HMD)或者大型投影屏幕(large projector screen),虛擬現(xiàn)實技術(shù)能夠生成虛擬環(huán)境,從而為使用者提供豐富的三維信息,給人以強烈的立體感和沉浸感。但人們在使用虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品時經(jīng)常會產(chǎn)生眩暈、惡心和嘔吐等不適癥狀。我們把這些癥狀稱為視覺誘導(dǎo)暈動癥(visually induced motion sickness,VIMS)或虛擬現(xiàn)實暈動癥(virtual reality motion sickness,VRMS)。這些癥狀嚴重影響著虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品的用戶體驗,極大地制約著虛擬現(xiàn)實技術(shù)的進一步發(fā)展。因此,開展對VIMS的研究具有重要的意義。本論文研究的目的是分析腦電信號(electroencephalogram,EEG)與主觀視覺誘導(dǎo)暈動癥級別(visually induced motion sickness level,VIMSL)的關(guān)系,找到能夠用來評估VIMS的EEG指標(EEG marker);... 

【文章來源】:重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:81 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于EEG的視覺誘導(dǎo)暈動癥評估與檢測


虛擬現(xiàn)實技術(shù)相關(guān)產(chǎn)品(圖像來自網(wǎng)絡(luò))

視覺,圖像,體驗者,虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品


比 3D 電影提供了更具體的三維感知信息,具[9],更逼近于人眼觀看三維物理世界的方式[6經(jīng)過十幾年的投入和發(fā)展,VR 技術(shù)迅速發(fā)展目標精確實時定位、感知延伸以及人眼疲勞重、最亟需解決的是目前在絕大多數(shù) VR 產(chǎn)品適、眩暈、惡心、方向障礙、嘔吐等不適癥暈動癥[10-14](visually induced motion sicknessreality motion sickness, VRMS)。這種因使用 V著虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品的推廣和使用,更是嚴重的暈動癥是因為體驗者經(jīng)受了視覺刺激(visual st,并不僅僅出現(xiàn)在虛擬現(xiàn)實等立體顯示設(shè)備覺誘導(dǎo)暈動癥的產(chǎn)生,均屬于暈動癥(motion較常見,在駕駛員和船員中更是頻繁發(fā)生[15]

人腦結(jié)構(gòu),基本功能,大腦


2.1 腦電信號介紹2.1.1 引言大腦作為人體所有器官中最重要和最復(fù)雜的構(gòu)成部分,是人體內(nèi)所有神經(jīng)系統(tǒng)的處理中樞,可以稱之為支配肢體活動的“指揮官”[32]。人腦主要包含大腦、小腦、腦干三個部分。其中,腦干上面連著大腦,下面連接著脊髓,呈現(xiàn)不規(guī)則柱狀形,主要維持著人體包括心跳、呼吸、消化、體溫和睡眠等很多基礎(chǔ)的生理功能。小腦位于大腦的后下方,覆蓋在腦干之上,主要管理著軀體平衡和肌肉張力的調(diào)整,以及人體運動的互相協(xié)調(diào)[33]。大腦是神經(jīng)系統(tǒng)最高級的部分,位于腦干前方,背側(cè)縱裂分為左、右兩個半球,兩半球之間有橫行的神經(jīng)纖維相聯(lián)系。大腦表面覆蓋一層灰色物質(zhì),被稱為“大腦皮層”,在其表面有凸凹不平的腦溝和腦回。大腦半球按溝回走向以及功能不同被劃分為額葉區(qū)、頂葉區(qū)、枕葉區(qū)和顳葉區(qū)。如下圖所示,大腦的每個功能區(qū)與特定的思維活動有著密切的關(guān)系,通常完成某一特定的任務(wù),需要一個或多個功能區(qū)的共同參與,而完成不同的任務(wù),所激活的腦區(qū)也不完全相同。

【參考文獻】:
期刊論文
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[4]3D顯示技術(shù)之視覺疲勞初步研究[J]. 吳莉芳.  企業(yè)技術(shù)開發(fā). 2015(15)
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[7]3D影片中背景視差過大對人體健康影響的腦電評估研究[J]. 金帥,邢麗冬,包令聰,錢志余,王笑,李忠強,劉保玉.  光電子技術(shù). 2014(02)
[8]基于隨機森林的文本分類研究[J]. 陳海利,孫志偉,龐龍.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2014(02)
[9]基于小波熵自適應(yīng)閾值的語音信號去噪新方法[J]. 陳曉娟,王文婷,賈明超,宋娜.  計算機應(yīng)用研究. 2014(03)
[10]觀看3D影像所致不適感的腦電功率譜特征分析[J]. 靳靜娜,劉志朋,李穎,尹杰,殷濤.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2012(05)

博士論文
[1]基于單目視頻無標記點的三維人體姿態(tài)估計的研究[D]. 劉晨光.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011
[2]基于知識的結(jié)構(gòu)健康管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 常琦.南京航空航天大學(xué) 2011
[3]構(gòu)造性知識發(fā)現(xiàn)方法研究[D]. 吳濤.安徽大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于小波奇異熵的配電網(wǎng)電纜接地故障研究[D]. 孫萌.西安理工大學(xué) 2017
[2]基于EEG&fNIRS的多模態(tài)腦機接口應(yīng)用研究[D]. 周旭.杭州電子科技大學(xué) 2017
[3]基于經(jīng)驗?zāi)J椒纸猓‥MD)的腦信號研究[D]. 楊晨.南京郵電大學(xué) 2015
[4]水力壓裂裂縫形態(tài)檢測與分析[D]. 張喆.西安石油大學(xué) 2014
[5]微弱直流電壓信號檢測[D]. 梁培艷.電子科技大學(xué) 2013
[6]Lempel-Ziv復(fù)雜度的尺度劃分方法的研究及應(yīng)用[D]. 張棟.太原理工大學(xué) 2013
[7]基于信息論的特征選擇算法研究[D]. 劉海燕.復(fù)旦大學(xué) 2012
[8]觀看3D影像所致不適感的腦電信號初步研究[D]. 尹杰.北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 2012
[9]秦皇島城市品牌感知的影響因素研究[D]. 劉昌杰.燕山大學(xué) 2010
[10]時頻分析在地震資料處理中的應(yīng)用[D]. 周安.中南大學(xué) 2010



本文編號:3587006

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