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基于近红外光谱法的汽车驾驶员脑功能网络特征分析

【摘要】:随着技术的发展,汽车驾驶室内各种信息交互系统和设备越来越多。作为驾驶次任务,这些人机交互系统在提供便捷的同时也在一定程度上占用了脑资源,造成驾驶员在开车过程中精神负荷水平增大。目前对驾驶室人机交互界面的评估主要是从使用体验和便捷性等方面来考虑,并未将驾驶员的精神负荷考虑在内。因此本论文的目的是建立一个脑功能网络模型,利用该模型给出定量指标对驾驶员的精神负荷水平进行评估,用以检验汽车驾驶室人机界面设计是否合理,并根据评估结果提出改进建议。本论文使用了多通道近红外光谱血氧无损检测技术,测量多脑区的氧合血红蛋白浓度波动信号。将基于小波变换的小波相干性和小波相位相干性方法与图论相结合,构建新的脑功能网络模型。将近红外测量中的通道和信号的相干性定义为图论中的结点和边,可以定义脑功能网络的邻接矩阵和权值矩阵,并利用该矩阵计算得到反映网络特性的集群系数、局部效率和全局效率3个指标。为了区分脑血氧波动信号中各种自发性的生理活动的影响,本论文在处理时将脑血氧波动信号中与脑功能相关的频率范围划分为6个频率段。为了验证模型的有效性,本论文设计了健康老年人和中风老年人静息态脑功能网络对比实验。利用10通道近红外光谱血氧检测系统记录每个被试静息态下前额叶和运动区的脑血氧波动。利用滑动平均和巴特沃斯滤波对信号进行预处理,然后计算所有通道之间的小波相干性和小波相位相干性,并进一步得到邻接矩阵、权值矩阵和3种指标的值。结果发现,中风患者脑功能网络的集群系数、局部效率和全局效率指标在第Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ频率段显著低于健康老年人。该结果表明模型可以更全面和综合地评价脑功能网络。最后,本论文设计了实车驾驶任务实验,用该模型来评估驾驶员的精神负荷水平。利用6通道近红外光谱血氧检测系统记录每个被试在驾驶过程中前额叶和运动区的脑血氧波动。结果显示,驾驶员在执行驾驶任务时集群系数、局部效率和全局效率指标在第Ⅲ,Ⅳ或Ⅳ,Ⅴ频率段显著低于静息态时,表明驾驶过程中驾驶员的精神负荷水平会显著增大,引起脑功能网络的指标值下降。综上,本论文提出的模型可以综合地反映大脑的功能性网络特性,并可定量评估驾驶员的精神负荷水平。将该模型用于汽车驾驶室人机交互界面设计,可以定量评估交互系统对驾驶员精神负荷的影响。并根据评价结果对人机交互界面进行改进,降低其对驾驶员的负面影响,提高驾驶安全性。

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