基于EEG的脑力疲劳特征研究

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1、2016年7月第42卷第7期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsJuly2016V01．42No．7http：ffbhxb．buaa．edu．enjbuaa@buaa．edu．enDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2015．0428基于EEG的脑力疲劳特征研究范晓丽1，牛海燕2，周前祥1’+，柳忠起1(1．北京航空航天大学生物与医学工程学院，北京100083；2．北京特种车辆研究所，北京100072)摘要：模拟飞行员在飞行过程中监视仪表信息的过程，分析脑电(EEG)随脑力疲劳

2、变化的特点及规律，从而为后期对抗脑力疲劳提供科学根据。通过设计2级不同难度的视觉监控任务分别诱发脑力疲劳，采用多种方法相结合进行研究，比较EEG参数(6、0、Ot、口、(a+p)／／p、a佃、(d+0)／(Ot+卢)和p佃)在任务前后的变化情况。结果表明：从正常到疲劳状态，额区、中央区、顶区和枕区的a波相对能量显著增加(P<0．05)；前额区、侧额区、后颞区以及枕区的口波相对能量显著降低(P<0．05)；6波和0波相对能量变化未达到显著性差异(均有P>0．05)；参数(d+0)佃、d佃、(a+0)／(O／+卢)和p佃在除颞区外的各脑区都显著增大(P<0．05)；在颞区，只有d／届在疲劳前

3、后增加明显(P<0．05)；与较高难度的任务比较，低难度任务中的各EEG参数变化较为明显。因此，除6波和0波以外的其他特征参数被证实在特定的脑区域可以作为衡量脑力疲劳的潜在指标，同时可以验证适当地增加任务难度可以在某种程度上对抗脑力疲劳的产生。关键词：脑力疲劳；任务难度；视觉监控；脑电(EEG)；小波分析中图分类号：TBl8；B842．1文献标识码：A文章编号：1001-5965(2016)07-1406-08随着航空技术的进步，现代飞机系统也在不断地更新与发展，并逐渐趋于机械化以及智能化，使任务集中在少数几个人身上。虽然某种程度上减少了体力劳动，但飞行员的生理和心理承受的负荷越来越大，

4、再加上夜航、跨时区飞行，导致飞行员生物钟紊乱，睡眠缺乏，因而引发严重的脑力疲劳⋯。脑力疲劳会导致人的作业机能衰退，主要症状为头脑昏沉，注意力不集中，思考困难，健忘，工作绩效下降且易出差错，因而会导致严重的飞行故障心。3】。在这样的背景下，如何评价和预测脑力疲劳已成为航空医学中的重要研究课题之一。目前，关于脑力疲劳的评定方法有主观评定法和客观评定法。主观评定法主要通过问卷调查的形式进行，这种评定方式可提供脑力疲劳的多种信息，如脑力疲劳是否产生，产生时间、产生的原因以及疲劳程度，常用的有Piper疲乏量表、Ep—woah嗜睡量表和Stanford疲乏量表等∽。1。但主观评定法具有评分主观、评

5、分标准不统一及受个体差异影响严重等缺点，不能准确地对人的脑力疲劳情况进行客观反映，因此在实际的脑力疲劳评定工作中仅用主观评定法是不够的，还需要有客观评定法予以支持。客观评定法包括心理学、行为学指标评定法，如通过心理运动测验取得人的知觉、认知解释和运动反应等，前提是假设作业绩效降低是疲劳的标志。其次还包括生理学指标评定法，主要是一些电生理指标，如脑电(Electro—encephalogram，EEG)、眼电(Electrooculogram，收稿日期：2015-06-26；录用日期：2015-10—10；网络出版时间：2015—12—1710：41网络出版地址：WWW．cnki．net／

6、kcms／detail／11．2625．V．20151217．1041．003．html基金项目：国家自然科学基金(31170895)；国防预研基金(A0920132003)；中国航天员中心人因工程重点实验室开放课题(HF2013一K-06)$通讯作者：Tel，：010-82338696E-mail：zqxg@buaa．edu．cn弓f用格式：范晓丽，牛海燕，周前祥，等．基于EEG的脑力疲劳特征研究fJJ．北京航空航天大学学报，2016，42f7)：1406-1413．FANXL．NIUHY，ZHOUQX，eta1．MentalfatiguecharacteristicsbasedonE

7、EGanalysis【J]．JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2016，42(7)：1406—1413(inChinese)．第7期范晓丽，等：基于EEG的脑力疲劳特征研究1407EOG)、肌电(Electromyogram，EMG)以及心电(Electrocardiogram，ECG)等旧。。在这些生理参数中，由于EEG直接反应大脑活动，因而被认为是最可靠