为探究人的脑力疲劳对其视觉选择性注意的影响,开展监控作业系统人机工效设计试验。以32名男性为被试,采用140 min记忆刷新试验任务(2-back任务)模拟监控作业诱发脑力疲劳,然后采用2×3因素设计的中心线索提示范式模拟自动告警测量...为探究人的脑力疲劳对其视觉选择性注意的影响,开展监控作业系统人机工效设计试验。以32名男性为被试,采用140 min记忆刷新试验任务(2-back任务)模拟监控作业诱发脑力疲劳,然后采用2×3因素设计的中心线索提示范式模拟自动告警测量选择性注意能力,通过分析行为学及脑电(EEG)数据,研究脑力疲劳对视觉选择性注意的影响。结果表明:140 min 2-back任务诱发了脑力疲劳,脑力疲劳状态下,中心线索提示范式中的无效线索和目标刺激的疲劳效应最强,有效线索和干扰刺激的疲劳效应最弱,被试的选择性注意任务绩效下降、P300潜伏期显著延长、幅值显著减小,脑力疲劳对视觉选择性注意能力有负性影响。展开更多
文摘在多模态脑机接口(Brain-computer interface,BCI)研究中,通道选择是直接影响系统性能的关键因素。针对脑电图(Electroencephalogram,EEG)和功能性近红外光谱(Functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)各自通道之间存在冗余信息和噪声干扰,本文提出了一种基于PF(Pearson-Fisher,PF)系数的通道选择方法。首先将表征信号间相关性的Pearson系数与表征特征间可分性的Fisher值相结合,构建代表任务区分性的PF系数,并设置合理阈值对通道进行选择。然后提取EEG中的共空间模式(Common space pattern,CSP)特征和fNIRS中的统计特征。最后通过收缩线性判别分析(Shrinking linear discriminant analysis,SLDA)分类器进行分类。在对心理算数(Mental arithmetic,MA)任务数据的分类实验中,本文所提出方法分类精度可以达到90.8%,表明了该方法的有效性和鲁棒性。
文摘为探究人的脑力疲劳对其视觉选择性注意的影响,开展监控作业系统人机工效设计试验。以32名男性为被试,采用140 min记忆刷新试验任务(2-back任务)模拟监控作业诱发脑力疲劳,然后采用2×3因素设计的中心线索提示范式模拟自动告警测量选择性注意能力,通过分析行为学及脑电(EEG)数据,研究脑力疲劳对视觉选择性注意的影响。结果表明:140 min 2-back任务诱发了脑力疲劳,脑力疲劳状态下,中心线索提示范式中的无效线索和目标刺激的疲劳效应最强,有效线索和干扰刺激的疲劳效应最弱,被试的选择性注意任务绩效下降、P300潜伏期显著延长、幅值显著减小,脑力疲劳对视觉选择性注意能力有负性影响。
