基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法技术

本发明专利技术公开了一种基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法，S1，采集实验对象三分钟静息脑电，结束后提示被试填写卡罗林斯卡嗜睡量表，确认实验对象处于正常精神状态；S2，进行工作记忆任务，同时采集正常状态下工作记忆中脑电信号，接着开始精神疲劳诱发实验部分，直至判断被试达到疲劳后，开始第二次工作记忆任务，同时采集精神疲劳状态下工作记忆中脑电信号；S3，任务结束后采集静息脑电，进行数据分析，分析精神疲劳前后工作记忆中的脑电信号。通过长距离、低频相位同步和局部跨频PAC的结合间接协调高频活动，得到精神是否疲劳及其程度的测量。度的测量。度的测量。

【技术实现步骤摘要】
基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法


[0001]本专利技术属于脑电研究
，特别是涉及一种基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法。

技术介绍

[0002]精神疲劳是指一种疲倦的感觉，以及对当下任务注意力的分散，长时间认知任务中保持持续注意力往往会导致精神疲劳，因此，从认知角度看，表现为对任务执行力的降低特别是执行记忆操作(编码、保持、提取)不集中。
[0003]在人的工作记忆过程中，各频段的神经振荡均会起到调节作用，β和γ波段的活动被认为在工作记忆的编码、保持和提取期中发挥着至关重要的作用，α和θ波段的活动则被认为是主要引导工作记忆任务中自上而下的控制。相位幅值耦合(phase
‑
amplitude coupling，PAC)是协调工作记忆的重要机制。
[0004]近年来，跨频率耦合成为工作记忆(working memory，WM)相关研究的热点，其中，最广受研究的区域集中在前额叶。前额叶皮层被认为与工作记忆过程有关。有研究指出，前额叶皮层与工作记忆的监测和控制过程联系起来，而不是直接参与刺激的存储，被认为参与指导遥远的大脑区域之间的这种交流的机制是基于不同频段的神经振荡的相位同步，这种长距离相位同步和局部相位幅值耦合的结合会确保有效地长距离整合和协调发生在远处脑区的工作记忆任务。
[0005]现在关于通过脑电信号的采集，准确测出人精神疲劳程度的方式还未有出现。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法，通过长距离、低频相位同步和局部跨频PAC的结合间接协调高频活动，得到精神是否疲劳及其程度的测量。
[0007]本专利技术所采用的技术方案是，基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法，包括以下步骤：
[0008]S1，采集实验对象三分钟静息脑电，结束后提示被试填写卡罗林斯卡嗜睡量表，确认实验对象处于正常精神状态；
[0009]S2，进行工作记忆任务，同时采集正常状态下工作记忆中脑电信号，接着开始精神疲劳诱发实验部分，直至判断被试达到疲劳后，开始第二次工作记忆任务，同时采集精神疲劳状态下工作记忆中脑电信号；
[0010]S3，任务结束后采集静息脑电，进行生理数据分析，分析精神疲劳前后工作记忆中的脑电信号。
[0011]进一步的，所述S1中，采用64导联脑电信号采集分析系统采集头皮脑电，搭载E
‑
Prime 3.0软件；所有电极的输入阻抗在5KΩ以下，脑电采样频率为1000Hz。
[0012]进一步的，所述S1中，采集完静息脑电后，进行离线数据的预处理，过程如下：
[0013]生理数据分析在Matlab 2018a中进行，使用了EEG分析工具箱FieldTrip；
[0014]首先，以每次试验数据为单位，数据被切割成3.5秒时段，单次试验任务从0秒开始到3秒结束；
[0015]通过FieldTrip中实施的半自动程序检测含有突变或强烈肌肉伪迹的试验，并在目视检查后拒绝；剩余的数据用0.5赫兹的高通滤波器，50赫兹的低通滤波器带阻滤波器进行过滤，并下采样到500赫兹；之后，根据对独立成分分析ICA分量的时间过程、频谱和地形的目视检查，用独立分量分析来手动去除剩余的眼动、心脏和肌肉伪影；最后，对所有的数据进行目视检查，将未检测到的伪影的试验去除。
[0016]进一步的，所述数据分析包括：
[0017]A，测试功率谱密度，并将精神疲劳前后数据做差，测试在传感器层面功率谱密度的条件差异；
[0018]B，计算精神疲劳态和正常态的局部相位幅值耦合，用聚类的置换检验统计确定实验组与对照组的条件对比，以显示精神疲劳前后的工作记忆任务中，有明显相位幅值耦合改变的区域。
[0019]进一步的，所述测试功率谱密度的方法中，使用Morlet小波，计算从2到60的对数间隔；使用相对于样本刺激开始的500ms基线窗口平均功率；进行了条件内和传感器水平的平均，对于条件间，进行了配对t检验和置换检验，使用FieldTrip工具箱中实现基于集群的随机化程序纠正多重比较矫正。
[0020]进一步的，所述相位幅值耦合过程中，振幅频率选取γ波段40
‑
50Hz，相位频率分别选取θ(4
‑
7Hz)、α(8
‑
12Hz)、β(13
‑
30Hz)，以3Hz为步长，计算了整个任务态的调制系数值，使用希尔伯特变换提取相位频率的瞬时相位和振幅频率的振幅，删除缓冲窗口以减轻希尔伯特变换中的边际效应，对局部相位幅值耦合的分析使用空间、相位频率和振幅频率作为集群维度。
[0021]本专利技术的有益效果是：
[0022]1.准确评估精神疲劳程度：通过监测特定位点的PAC，即脑电信号的相位耦合值来评估人的精神疲劳程度，可以准确分析人的精神疲劳程度，避免疲劳过度造成的危险和错误。
[0023]2.小数据、小设备实现：本方法只需要监测特定位点的PAC，采集数据量小，按照此原理应用，使用的设备也不需要很复杂，这大大降低了脑电信号采集的难度和门槛，使得这种方法更加易于应用和推广。
[0024]3.应用范围广：因本方法可以在很多场景下得到应用，比如工作中、学习中、驾车中等等，可以帮助工作者、学生和驾驶人员及时发现自己的疲劳程度，从而产生以下有益效果4～6。
[0025]4.增强生产效率，避免危险事故：通过准确地评估工作人员的精神疲劳程度，可以帮助提高生产效率。对于学生来说，可以通过这种方法了解自己的学习疲劳程度，从而优化学习计划，提高学习效果。对于司机来说，可以通过这种方法及时发现自己的驾驶疲劳程度，从而有效地保障道路交通安全。从而可以有效避免疲劳过度造成的危险和错误，有效避免了目前精神疲劳无法实时评估，从而导致生产生活中的危险事故。
[0026]5：有助于心理健康：精神疲劳会影响人的情绪和心理健康，通过准确评估人的精
神疲劳程度，及时采取减轻精神压力的措施，有助于维护心理健康。
[0027]6：促进人的身体健康：精神疲劳会对人的身体健康造成负面影响，通过准确评估人的精神疲劳程度，及时采取减轻疲劳的措施，有助于促进人的身体健康。精神疲劳过度也是失眠症的原因之一，通过准确评估人的精神疲劳程度，及时采取缓解疲劳的措施，有助于防治失眠症。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1是本专利技术实施例的流程图。其中，A为试验的整体流程，B为精神疲劳诱发实验部分，C为工作记忆任务实验部分。
[0030]图2是正常状态与疲劳状态下各频段的频谱密度分布及差异图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集实验对象三分钟静息脑电，结束后提示被试填写卡罗林斯卡嗜睡量表，确认实验对象处于正常精神状态；S2，进行工作记忆任务，同时采集正常状态下工作记忆中脑电信号，接着开始精神疲劳诱发实验部分，直至判断被试达到疲劳后，开始第二次工作记忆任务，同时采集精神疲劳状态下工作记忆中脑电信号；S3，任务结束后采集静息脑电，进行生理数据分析，分析精神疲劳前后工作记忆中的脑电信号。2.根据权利要求1所述的基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法，其特征在于，所述S1中，采用64导联脑电信号采集分析系统采集头皮脑电，搭载E
‑
Prime 3.0软件；所有电极的输入阻抗在5KΩ以下，脑电采样频率为1000Hz。3.根据权利要求1所述的基于脑电信号的精神疲劳程度测试方法，其特征在于，所述S1中，采集完静息脑电后，进行离线数据的预处理，过程如下：生理数据分析在Matlab 2018a中进行，使用了EEG分析工具箱FieldTrip；首先，以每次试验数据为单位，数据被切割成3.5秒时段，单次试验任务从0秒开始到3秒结束；通过FieldTrip中实施的半自动程序检测含有突变或强烈肌肉伪迹的试验，并在目视检查后拒绝；剩余的数据用0.5赫兹的高通滤波器，50赫兹的低通滤波器带阻滤波器进行过滤，并下采样到500赫兹；之后，根据对独立成分分析ICA分量的时间过程、频谱和地形的目视检查，用独立分量分析来手动去除剩余的眼动、心脏...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晨，杨硕，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：