利用fNIRs研究噪声环境下脑力负荷变化规律

发布时间：2017-07-06 17:22

  本文关键词：利用fNIRs研究噪声环境下脑力负荷变化规律

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【摘要】：目的研究噪声环境下操作者的脑力负荷(mental workload,MWL)变化规律。方法采用功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRs)、心电、皮肤电和脉搏波多种生理测量手段结合脑力负荷敏感脑区的氧合血红蛋白幅值变化、主观量表评价和脑力负荷评估模型输出来评估噪声刺激下操作者的MWL变化。选用16名参试者完成中性图片N-back任务,分为噪声组和对照组,噪声环境采用(80±3)d B,对照组的外界声源控制为45 d B以下。结果在同一任务负荷状态下,噪声环境中参试者的脑力负荷水平高于对照组,其中噪声组2-back任务诱发的脑力负荷水平等同于对照组3-back任务诱发的脑力负荷水平,但其在3-back任务阶段脑力负荷仅略高于对照组的同等任务阶段。结论参试者在噪声环境下执行同等工作记忆任务时脑力负荷水平可以提高,但任务难度较高时提升幅度降低;利用fNIRs监测大脑前额叶皮层血氧生理参数方法能够有效评估噪声环境下的脑力负荷变化,值得进一步深入研究。
【作者单位】： 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室;
【关键词】： 功能性近红外光谱技术 脑力负荷 噪声环境 任务负荷 血氧变化
【基金】：国家自然科学基金青年基金(71201148) 人因工程重点实验室实验技术课题(9140C770208150C77320,2012SY54B1701) 飞天基金(FTK201509)
【分类号】：R85
【正文快照】： 脑力负荷(mental workload,MWL)是脑认知神经科学领域研究热点,定义是人在自身有限的脑力资源内完成当前任务的认知需求和心理负荷,并受到外在环境因素的影响[1-7]。随着自动化技术发展,人类从体力劳动者解放为任务的监督者和决策者,需要合理地使用操作者的脑力资源。当MWL水，

本文编号：527151