【摘 要】
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目的 为实现准确、可靠地检测脑疲劳,研究基于头动与眼动特征判断受试者脑疲劳程度的方法.方法 采集16名男性受试者在36 h睡眠剥夺(SD)实验中的头动与眼动信号,进行去噪预处
【机 构】
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中国科学技术大学,安徽合肥230026;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州215163;中国人民解放军总医院第二医学中心神经内科,北京100089
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目的 为实现准确、可靠地检测脑疲劳,研究基于头动与眼动特征判断受试者脑疲劳程度的方法.方法 采集16名男性受试者在36 h睡眠剥夺(SD)实验中的头动与眼动信号,进行去噪预处理,并基于主成分分析法(PCA)融合头动与眼动特征,综合判断受试者脑疲劳程度,并对由脑电信号判断的脑疲劳程度、双重任务作业绩效、警戒作业任务模拟测试(PVT)反应时间、主观瞌睡度分值进行比对.结果 基于头动与眼动特征能很好地判断受试者脑疲劳程度,且与通过脑电信号判断的脑疲劳程度相关性为0.771±0.030;与双重任务作业绩效变化的相关性为0.665±0.024;与PVT反应时间的相关性为0.812±0.011;与主观瞌睡度分值的相关性为0.682±0.023,且均显著相关(P＜0.05).结论 基于PCA融合头动与眼动特征能有效、准确检测受试者脑疲劳程度,与传统检测方法相比具有很好的一致性.
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