基于脑网络的疲劳驾驶神经机制研究

发布时间：2020-07-08 11:40

【摘要】：驾驶人的疲劳驾驶是发生交通事故的一大原因,是产生特大交通事故的主要原因。驾驶疲劳是中枢神经系统长时间的精神做功导致能量消耗而造成的;同时驾驶行为的单调、枯燥、频繁重复性也极容易引发中枢性抑制,出现驾驶疲劳。因此,对驾驶员在驾驶过程中大脑疲劳及其神经机制的研究是一项重要课题,可为研究疲劳驾驶提供一种客观而有效的指标,并能为研究其对应的对抗措施提供一定的理论依据。本文通过设计模拟驾驶实验采集被试的脑电信号(electroencephalogram,EEG),利用功率谱分析方法、样本熵分析方法以及复杂脑网络理论研究被试在模拟驾驶过程中不同时间段不同节律下脑电信号的变化和大脑网络状态的转变,并依此探讨长时间的模拟驾驶任务诱发大脑疲劳的神经机制。本文主要研究内容有以下几点:1、开发了用于警觉度监测的模拟驾驶系统V1.0,并设计简单、枯燥且尽可能逼真的采集EEG信号的模拟驾驶实验任务。2、研究被试在模拟驾驶过程中T0-T6阶段不同节律下脑电信号的功率谱和样本熵的变化情况及其神经机制。在模拟驾驶过程中,总体上,delta节律和theta节律的相对功率谱在驾驶过程中的中后段或者后段的中央区、中央顶区、顶区、顶枕区显著升高。而对于样本熵,所有节律下大部分导联呈下降趋势,在驾驶过程的后半段开始显著下降,在额中央区、中央区、中央顶区和顶区尤为显著。表明了,随着模拟驾驶时间的增加,大脑疲劳程度会加深,脑电信号的相对功率谱会增加;脑电信号的复杂度降低,在额中央区、中央区、中央顶区和顶区活动减弱。3、基于复杂网络理论构建脑功能网络。利用Pearson相关度量不同脑区之间的功能连接,选取一系列阈值确定网络节点间的边连接,最终构建脑功能网络。4、系统分析了脑功能网络中各网络特征量:平均路径长度、平均聚类系数、全局效率、局部效率和度中心度在驾驶疲劳过程中的变化规律并分析其神经机制。结果表明,随着疲劳程度的加深,alpha、delta和theta节律的平均聚类系数、全局效率和局部效率增大,平均路径长度变短;各节点度中心度有上升趋势,alpha、theta节律在大脑右侧大部分导联显著增大,delta节律大部分导联显著增大。可以得出结论,大脑在疲劳过程中的规律性变化是由大脑不同区域之间的同步化效应所导致。大脑在疲劳状态时,必须激活更多的功能连接来提高大脑皮层信息处理和传递的效率,使大脑能够顺利完成模拟驾驶任务,从而导致大脑所需要的能量供应不足,直至发生困倦、警觉度下降。
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN911.7;U491.254
【图文】：

2.1 实验方案2.1.1 实验仪器如图2-1所示，用于警觉度监测的模拟驾驶系统V1.0是利用Unity3D游戏开发引擎制作的一个模拟驾驶系统，是本实验室专门为模拟驾驶系列实验而搭建的实验平台。该系统内嵌三个驾驶任务分别为：（1）判断对面来车；（2）简单加减计算题判断；（3）校正车辆自动偏移。系统以沙漠为背景，为被试创造一个枯燥的驾驶环境使其更容易产生困倦。该系统还搭配了罗技G29方向盘，该方向盘采用双马达力反馈技术，逼真模拟力反馈效果，整个系统力求最大化模拟真实驾驶环境。本次实验采用该系统作为实验平台，实验中仅开启校正车辆自动偏移任务，被试在驾驶过程中需注意，当车辆发生自动偏移时，被试需要及时通过调整方向盘使车辆位置始终保持在当前行驶方向的左侧车道上。图2-1 用于警觉度监测的模拟驾驶系统V1.0本次实验使用Neuroscan 64导联脑电仪作为脑电信号采集装置，根据国际统一标准10-20 系统安放电极位置

图2-2 62导电极位置图表2-1 EEG各导联名称英文名称 电极代Pre-frontal Fp1、Fpz、Fp2、Frontal F7、F5、F3、F1、Fz、Frontal-central FC5、FC3、FC1、FCzCentral C5、C3、C1、Cz、Central-parietal CP5、CP3、CP1、CPzParietal P7、P5、P3、P1、Pz、Parietal-occipital PO7、PO5、PO3、POzOccipital O1、Oz、Temporal FT7、FT8、T7、T，光线柔和，且不受外界噪声干扰。实验总时长为7态（T0阶段），中间60分钟模拟驾驶状态（在后续数，实验详细过程如图2-3所示。本实验已告知被试实验

利用ARburg谱估计的方法，采用滑动窗的方式，计算所有被试不同节律下T0-T6共计7个阶段的功率谱，然后针对每个窗取平均，最终得到每个被试不同节律下不同阶段的相对平均功率谱。图3-1为所有被试60导联的T0-T6不同阶段下各节律相对平均功率谱变化的脑地形图，表3-1是所有被试在不同脑区不同节律下T0分别与T1、T2、T3、T4、T5、T6之间的相对平均功率谱做单因素方差分析后的统计结果。随着模拟驾驶时间的增加，由图3-1、表3-1可知，delta节律，大部分脑区相对平均功率谱单调递增，其中在中央区的T6阶段、中央顶区和顶区的T4-T6阶段、顶枕区的T2-T6阶段、枕区的T5-T6阶段具有统计学差异（ANOVA，p<0.05）；theta节律的平均相对功率谱有上升趋势，在中央区、中央顶区、顶区的T6阶段和顶枕区的T5-T6阶段显著升高；alpha节律的相对功率谱有升高趋势

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本文编号：2746490