一种视疲劳评估模型算法制造技术

本发明专利技术公开了一种视疲劳评估模型算法，CFF是一种用于评估视觉疲劳的高灵敏度测量方法，它可以检测闪烁光出现连续和恒定的频率，同时也可用于检测中枢神经系统的处理速度和感觉系统与运动系统之间的协调性；瞳孔特征和反应的变化被认为是VF的潜在指标，瞳孔直径会随显示器亮度、显示器形式等观看条件和年龄的不同而显著变化，研究了观看3D/2D电视时功率谱熵和重力频率的变化，建立了基于功率谱熵和重力频率的视疲劳评估模型，发现了观看3D影视过程中大脑状态有清醒到逐渐疲劳到重度疲劳的过程，前20分钟为清醒阶段，20

【技术实现步骤摘要】
一种视疲劳评估模型算法


[0001]本专利技术涉及视疲劳
，具体为一种视疲劳评估模型算法。

技术介绍

[0002]由于电子显示器的使用增加，生活节奏的加快，以及不健康用眼习惯，越来越多人群出现眼干眼痒，胀痛以及头晕等视疲劳(VisualFatigue,VF)症状。有研究显示18％的儿童，90％数码设备用户均有不同程度的VF,VF的临床症状主要表现为：过度用眼而出现暂时性视物模糊或重影，眼部胀痛、干涩，流泪、眼痒甚至头痛头晕、恶心呕吐等不适症状，因此本专利技术提出一种视疲劳评估模型算法。

技术实现思路

[0003]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种视疲劳评估模型算法，
[0004]S1：CFF是一种用于评估视觉疲劳的高灵敏度测量方法，它可以检测闪烁光出现连续和恒定的频率，同时也可用于检测中枢神经系统的处理速度和感觉系统与运动系统之间的协调性；
[0005]S2：瞳孔特征和反应的变化被认为是VF的潜在指标，瞳孔直径会随显示器亮度、显示器形式等观看条件和年龄的不同而显著变化；
[0006]S3：调节反射是聚焦于近距离物体时的视觉反应，它是由双眼会聚、睫状肌收缩导致晶状体形状改变(调节)和瞳孔收缩组成的联动反应，同时也是动眼肌系统中最重要的组成部分之一，而较慢的调节反应与视觉疲劳的增加有关；
[0007]S4：眨眼，即快速而重复的眼睑闭合和张开，被认为是视觉疲劳的一个重要指标，VF的症状可能是眼表异常或调节性痉挛和/或眼外病因所致，视频显示终端(VDT)工作时，屏幕上的发光强度越大，其眨眼频率越少。
[0008]优选的，所述信号分析领域最常用的是傅里叶变换，其主要是将信号分解成不同频率的正弦成分，由于信号的时域中不包含频率成分，信号经过傅里叶变换后，失去了时域信息，缺乏局部化分析能力，无法体现非平稳随机信号的时频局部特性，而小波变换很好地解决了这个问题，小波分析采用一个窗宽可变的窗口，可以用不同的时间间隔获取不同频率范围的信息。
[0009]优选的，所述CFF的大小也会受到年龄以及睡眠时间的影响，较年轻和年长年龄组的CFF值同样呈现出显著的差异，CFF与年龄间接成正比，随着年龄的增加，CFF值降低；与睡眠时间较短的人相比，睡眠模式和持续时间正常的人CFF值更高。
[0010]优选的，所述从主观评价可以初步得出被试观看3D影像后的疲劳等级比观看2D影像后高，通过对比观看3D影视与观看2D影视前后在棋盘格刺激下脑功能激活区的差异发现，观看3D影像后棋盘格刺激的激活区减弱。
[0011]优选的，所述眨眼频率和巩膜面积是判断眼睛疲劳的两个有效指标，可以采用改良眼部Otsu阈值法和颜色跟踪法分割巩膜区域，应用实时检测其度量值和阈值以评估是否
发生了VF。
[0012]优选的，所述3D与2D视频均能够使被试在一定程度上产生视觉疲劳现象，且3D显示比传统2D显示对人的影响更大.在脑电实验中，综合分析被试观看水平运动立体视频前后θ、α、β3个波段的平均相对能量的变化以及疲劳前后差异度较大的电极的脑区分布情况，顶区与前额区与水平运动立体视频关系最为密切。
[0013]优选的，所述不能只根据当前帧眼睛状态来判断疲劳，还需要根据眼睛的连续状态来判断人员的疲劳状态，PERCLOS是每分钟内眼睛闭合所占的比例，眨眼频率为每分钟内眼睛开合变化的次数。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0015]本专利技术通过调节反射对视疲劳进行客观评估进行分析，并通过使用眼动仪来对VF进行评估和诊断，对VF的客观评估提供了新方向；
[0016]研究了观看3D/2D电视时功率谱熵和重力频率的变化，建立了基于功率谱熵和重力频率的视疲劳评估模型，发现了观看3D影视过程中大脑状态有清醒到逐渐疲劳到重度疲劳的过程，前20分钟为清醒阶段，20
‑
45分钟视疲劳铸件增强，而40
‑
45分钟疲劳最为严重，达到中度疲劳，甚至重度疲劳。
附图说明
[0017]图1为本专利技术视疲劳评估方式流程图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：一种视疲劳评估模型算法，
[0020]S1：CFF是一种用于评估视觉疲劳的高灵敏度测量方法，它可以检测闪烁光出现连续和恒定的频率，同时也可用于检测中枢神经系统的处理速度和感觉系统与运动系统之间的协调性；
[0021]S2：瞳孔特征和反应的变化被认为是VF的潜在指标，瞳孔直径会随显示器亮度、显示器形式等观看条件和年龄的不同而显著变化；
[0022]S3：调节反射是聚焦于近距离物体时的视觉反应，它是由双眼会聚、睫状肌收缩导致晶状体形状改变(调节)和瞳孔收缩组成的联动反应，同时也是动眼肌系统中最重要的组成部分之一，而较慢的调节反应与视觉疲劳的增加有关；
[0023]S4：眨眼，即快速而重复的眼睑闭合和张开，被认为是视觉疲劳的一个重要指标，VF的症状可能是眼表异常或调节性痉挛和/或眼外病因所致，视频显示终端(VDT)工作时，屏幕上的发光强度越大，其眨眼频率越少。
[0024]信号分析领域最常用的是傅里叶变换，其主要是将信号分解成不同频率的正弦成分，由于信号的时域中不包含频率成分，信号经过傅里叶变换后，失去了时域信息，缺乏局部化分析能力，无法体现非平稳随机信号的时频局部特性，而小波变换很好地解决了这个
问题，小波分析采用一个窗宽可变的窗口，可以用不同的时间间隔获取不同频率范围的信息，CFF的大小也会受到年龄以及睡眠时间的影响，较年轻和年长年龄组的CFF值同样呈现出显著的差异，CFF与年龄间接成正比，随着年龄的增加，CFF值降低；与睡眠时间较短的人相比，睡眠模式和持续时间正常的人CFF值更高；
[0025]从主观评价可以初步得出被试观看3D影像后的疲劳等级比观看2D影像后高，通过对比观看3D影视与观看2D影视前后在棋盘格刺激下脑功能激活区的差异发现，观看3D影像后棋盘格刺激的激活区减弱，眨眼频率和巩膜面积是判断眼睛疲劳的两个有效指标，可以采用改良眼部Otsu阈值法和颜色跟踪法分割巩膜区域，应用实时检测其度量值和阈值以评估是否发生了VF；
[0026]3D与2D视频均能够使被试在一定程度上产生视觉疲劳现象，且3D显示比传统2D显示对人的影响更大.在脑电实验中，综合分析被试观看水平运动立体视频前后θ、α、β3个波段的平均相对能量的变化以及疲劳前后差异度较大的电极的脑区分布情况，顶区与前额区与水平运动立体视频关系最为密切，不能只根据当前帧眼睛状态来判断疲劳，还需要根据眼睛的连续状态来判断人员的疲劳状态，PERCLOS是每分钟内眼睛闭本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视疲劳评估模型算法，其特征在于：S1：CFF是一种用于评估视觉疲劳的高灵敏度测量方法，它可以检测闪烁光出现连续和恒定的频率，同时也可用于检测中枢神经系统的处理速度和感觉系统与运动系统之间的协调性；S2：瞳孔特征和反应的变化被认为是VF的潜在指标，瞳孔直径会随显示器亮度、显示器形式等观看条件和年龄的不同而显著变化；S3：调节反射是聚焦于近距离物体时的视觉反应，它是由双眼会聚、睫状肌收缩导致晶状体形状改变(调节)和瞳孔收缩组成的联动反应，同时也是动眼肌系统中最重要的组成部分之一，而较慢的调节反应与视觉疲劳的增加有关；S4：眨眼，即快速而重复的眼睑闭合和张开，被认为是视觉疲劳的一个重要指标，VF的症状可能是眼表异常或调节性痉挛和/或眼外病因所致，视频显示终端(VDT)工作时，屏幕上的发光强度越大，其眨眼频率越少。2.根据权利要求1所述的一种视疲劳评估模型算法，其特征在于：所述信号分析领域最常用的是傅里叶变换，其主要是将信号分解成不同频率的正弦成分，由于信号的时域中不包含频率成分，信号经过傅里叶变换后，失去了时域信息，缺乏局部化分析能力，无法体现非平稳随机信号的时频局部特性,而小波变换很好地解决了这个问题,小波分析采用一个窗宽可变的窗口，可以用不同的时间间隔获取不同频率范围的信息。3.根据权利要求1所述的一种视疲劳评估模型算法，其特征在于：所述CFF的大小也会受到年龄以及睡眠时间的影响，较...

【专利技术属性】
技术研发人员：路耀辉，罗佳，黄家传，周燕强，张铭志，邓宏伟，刘美洲，于莉，
申请(专利权)人：南宁博艾特医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：