[发明专利]一种基于多生理参数方法融合的脑力负荷评估方法有效
申请号: | 201711133331.2 | 申请日: | 2017-11-15 |
公开(公告)号: | CN107788970B | 公开(公告)日: | 2020-08-07 |
发明(设计)人: | 焦学军;潘津津;姜劲 | 申请(专利权)人: | 中国航天员科研训练中心 |
主分类号: | A61B5/0402 | 分类号: | A61B5/0402;A61B5/0205;A61B5/1455;A61B5/16;A61B5/18 |
代理公司: | 长沙星耀专利事务所(普通合伙) 43205 | 代理人: | 许伯严 |
地址: | 100091 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 生理 参数 方法 融合 脑力 负荷 评估 | ||
1.一种基于多生理参数方法融合的脑力负荷评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、设计面对目标复杂任务的复杂度、时间压力、控制决策、操作输出以及情绪影响五个特性的控制变量实验,获取上述实验的功能性近红外光谱、心电与脉搏波的生理数据,并对所述生理数据进行预处理;
S2、处理受试者的主观量表数据、绩效数据,完成从所述生理数据中提取反映不同特性对脑力负荷变化的敏感生理特征;
S3、对所述生理特征进行筛选以剔除所述生理特征中的干扰信息;
S4、综合复杂度、时间压力、控制决策、操作输出以及情绪不同特性下的生理指标融合获得综合生理参数特征体系;
S5、根据不同特性下的生理特征对该任务特性下的生理数据采用机器学习进行回归,获得该特性下的脑力负荷评估指数;
S6、根据综合生理指标,采用下机器学习的分类器对多种特性变化下特征进行回归,以根据回归结果得出一个脑力负荷指数,并与单一特性变化下的脑力负荷评估指数进行比对予以修正,描述当前操作者的脑力负荷水平;
所述控制变量实验的设计方法为:对于任意复杂任务均可将其分解为任务复杂度、时间压力、控制决策、操作输出以及情绪共计五方面特征;设计不同任务特性变化的控制变量实验组需在当前复杂任务设计一个标准任务;复杂度定义方法为通过任务难度,通过子任务数量、子任务难度以及任务出现频次予以调节;复杂度变化的控制变量实验组按标准任务难度的125%、150%与200%要求设计三个难度的复杂任务;时间压力变化的控制变量实验组的定义方法为测算操作者完成标准任务的平均时间,根据测算的平均时间规定50%平均时间、75%平均时间与90%平均时间作为完成标准任务的应用时间;决策控制变化的控制变量实验组为观看操作者完成标准任务难度的125%、150%与200%要求设计三个难度复杂任务的录像,要求操作者根据当前任务状态判断任务操作与输出;控制输出变化的控制变量实验组设计要求提供标准任务难度的125%、150%与200%的三个难度复杂任务具体操作步骤清单,要求操作者按照具体操作步骤完成任务,而无需考虑任务当前状态,不涉及决策控制;情绪变化的控制变量实验组要求在标准任务时提供负性情绪刺激和积极情绪刺激;情绪刺激方式是在任务操作开始前,提供视频或图片刺激5至10分钟;情绪刺激完成后完成标准任务。
2.根据权利要求1所述的一种基于多生理参数方法融合的脑力负荷评估方法,其特征在于,功能性近红外光谱技术覆盖人脑的10通道前额,左右运动控制区域10通道以及10通道视觉区域的血氧变化信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于多生理参数方法融合的脑力负荷评估方法,其特征在于,生理信号预处理包括功能性近红外光谱技术、心电、脉搏波的生理数据处理;其中功能性近红外光谱技术采用相关性分析法与带通滤波方法消除运动伪迹与生理干扰,心电与脉搏波数据预处理采用低通滤波器与线性拟合方法去除生理干扰。
4.根据权利要求1所述的一种基于多生理参数方法融合的脑力负荷评估方法,其特征在于,生理特征的原始特征集合分别提取自功能性近红外光谱技术、心电与脉搏波生理数据;其中目前研究中使用的生理特征是HBO信号的均值、斜率、二次项指数、近似熵,功率谱特征以及提取自多个小波系数的不同熵值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国航天员科研训练中心,未经中国航天员科研训练中心许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711133331.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。