發(fā)布時(shí)間：2021-03-11 12:31

　　隨著虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)的廣泛應(yīng)用和相關(guān)設(shè)備的迅速普及,長時(shí)間使用VR技術(shù)引起的腦疲勞問題受到廣泛關(guān)注。本研究結(jié)合主觀疲勞量表與腦電信號(hào)腦功能網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù),研究VR技術(shù)引起的腦疲勞問題。隨機(jī)選取16名健康受試者,同步采集觀看相同題材的傳統(tǒng)平面（TP）視頻及VR視頻時(shí)的腦電信號(hào),觀看視頻前后填寫主觀疲勞量表,利用互相關(guān)方法對(duì)所采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行關(guān)聯(lián)特性分析,構(gòu)建兩種視覺體驗(yàn)前后的腦功能網(wǎng)絡(luò),并從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度,對(duì)比分析平均度、平均聚類系數(shù)、平均路徑長度、平均全局效率和"小世界"屬性等腦網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),觀看視頻后的量表分值均大于觀看前,并且從主觀感受上,受試者觀看VR視頻比觀看TP視頻更容易產(chǎn)生疲勞感;觀看VR和TP視頻后,腦網(wǎng)絡(luò)互相關(guān)系數(shù)、平均度值、平均聚類系數(shù)和平均全局效率值均比觀看視頻前顯著降低,平均路徑長度值顯著升高,"小世界"屬性顯著減小;并且相比觀看TP視頻,觀看VR視頻后腦網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)變化量更大,且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P <0.05）。通過本研究結(jié)果,或可為分析和評(píng)價(jià)VR視覺體驗(yàn)引發(fā)的腦疲勞提供理論依據(jù)和試驗(yàn)參考。 

【文章來源】：生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2020,37(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

腦疲勞試驗(yàn)流程

觀看視頻前后量表對(duì)比結(jié)果

圖2 觀看視頻前后量表對(duì)比結(jié)果如圖4所示，分別表示了TP和VR兩種觀看方式下，觀看視頻前和觀看視頻后的互相關(guān)系數(shù)矩陣圖，矩陣圖中顏色越接近藍(lán)色，表示兩個(gè)通道的互相關(guān)系數(shù)越小，顏色越接近紅色，表示兩個(gè)通道的互相關(guān)系數(shù)越大。首先，對(duì)比觀看TP視頻前后的互相關(guān)系數(shù)矩陣圖可以看出，觀看TP視頻后的互相關(guān)矩陣紅色的部分減少，藍(lán)色的部分增加，表示觀看TP視頻后大腦不同通道之間的互相關(guān)性減少；其次，對(duì)比觀看VR視頻前后的互相關(guān)系數(shù)矩陣圖可以看出，觀看VR視頻后的互相關(guān)矩陣紅色的部分明顯減少，整體更接近于藍(lán)色，表示觀看VR視頻后大腦不同通道之間的互相關(guān)性減少。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]大腦功能網(wǎng)絡(luò)及其動(dòng)力學(xué)研究[D]. 李亞鵬.華中科技大學(xué) 2014
[2]基于腦電的磁刺激穴位復(fù)雜腦功能網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 尹寧.河北工業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]面向VR影視的疲勞度和關(guān)注度的評(píng)估方法[D]. 許昊駿.上海大學(xué) 2018
[2]基于互信息的EEG腦功能網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 趙靜.西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3076463