本文關(guān)鍵詞：基于EEG的腦力疲勞特征研究

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【摘要】：模擬飛行員在飛行過程中監(jiān)視儀表信息的過程,分析腦電(EEG)隨腦力疲勞變化的特點及規(guī)律,從而為后期對抗腦力疲勞提供科學(xué)根據(jù)。通過設(shè)計2級不同難度的視覺監(jiān)控任務(wù)分別誘發(fā)腦力疲勞,采用多種方法相結(jié)合進行研究,比較EEG參數(shù)(δ、θ、α、β、(α+θ)/β、α/β、(α+θ)/(α+β)和θ/β)在任務(wù)前后的變化情況。結(jié)果表明:從正常到疲勞狀態(tài),額區(qū)、中央?yún)^(qū)、頂區(qū)和枕區(qū)的α波相對能量顯著增加(P0.05);前額區(qū)、側(cè)額區(qū)、后顳區(qū)以及枕區(qū)的β波相對能量顯著降低(P0.05);δ波和θ波相對能量變化未達到顯著性差異(均有P0.05);參數(shù)(α+θ)/β、α/β、(α+θ)/(α+β)和θ/β在除顳區(qū)外的各腦區(qū)都顯著增大(P0.05);在顳區(qū),只有α/β在疲勞前后增加明顯(P0.05);與較高難度的任務(wù)比較,低難度任務(wù)中的各EEG參數(shù)變化較為明顯。因此,除δ波和θ波以外的其他特征參數(shù)被證實在特定的腦區(qū)域可以作為衡量腦力疲勞的潛在指標(biāo),同時可以驗證適當(dāng)?shù)卦黾尤蝿?wù)難度可以在某種程度上對抗腦力疲勞的產(chǎn)生。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;北京特種車輛研究所;
【關(guān)鍵詞】： 腦力疲勞 任務(wù)難度 視覺監(jiān)控 腦電(EEG) 小波分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31170895) 國防預(yù)研基金(A0920132003) 中國航天員中心人因工程重點實驗室開放課題(HF2013-K-06)~~
【分類號】：R85
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20151217.1041.003.html引用格式:范曉麗,牛海燕,周前祥,等.基于EEG的腦力疲勞特征研究[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2016,42(7):1406-1413.FAN X L,NIU H Y,ZHOU Q X,et al.Mental fatigue characteristics based on EEG analy

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本文編號：785869