脑力负荷个性化脑电响应特征规律及识别研究

在脑力负荷的研究中,诱发出等级可分的脑力负荷状态是精确测量脑力负荷的基础。采用个性化的实验设计,可确保每名受试者都能被诱发出等级可分且逐级递增的脑力负荷状态。使用脑电图(EEG)记录在3种负荷水平下N-Back任务的生理响应,发现随着负荷的增加,前额叶、中央区以及枕叶位置的θ、α波段能量出现降低,低β波段的能量在前额叶、中央区、顶叶等区域出现下降,而在枕叶正则出现增高。结果表明,随着脑力负荷的升高,受试者的活跃脑区发生了改变。对比时域特征、频域特征、非线性特征以及全部类型特征同时使用情况下的负荷分类情况,使用全部类型特征不仅能够达到平均89.4%的较高正确率,而且提高了模型的鲁棒性。

基于嵌入式系统的自适应滤波器研究

自适应滤波器具有在未知环境下良好的运作并跟踪输入统计量随时间变化的能力。其原理就是利用前一时刻已获得的滤波参数,自动调节现时刻的滤波参数,从而达到对当前信号进行最优化滤波的目标。本系统以STM32为核心,实现自适应滤波器的算法,以A/D、D/A模块为辅助,实现对模拟有用信号和干扰信号的采集,以及原始信号的恢复。

基于心率和呼吸特征结合的睡眠分期研究

目的研究通过心率和呼吸信号进行睡眠分期,探讨将心率和呼吸信号结合进行睡眠分期研究的有效性。方法基于ISURE-sleep睡眠数据库中9名健康受试者ECG和呼吸波数据,采用时域、频域和非线性分析方法,计算并筛选出HRV、呼吸波和心肺耦合特征共计34个指标。基于SVM、随机森林、XGBoosting和BP神经网络4种分类器构建模型,采用独立被试和非独立被试两种方案对觉醒期、快速眼动期和非快速眼动期进行分类测试。结果在4种分类模型下,综合建模分期方法结果均优于基于HRV或呼吸单一信号建模的睡眠分期方法,综合建模Kappa系数有显著提升。基于XGBoosting的模型在4种方法中表现最优,取得了独立被试测试73.3%的平均准确率(Kappa=0.42)和非独立被试测试准确率88.7%(Kappa=0.75)。结论加入呼吸特征和心肺耦合特征可以作为辅助指标,提升目前常用的基于HRV的睡眠分期模型的性能。心率和呼吸特征结合的睡眠分期方法在便携式睡眠监测等领域具有实际应用价值。

多生理信号信息融合技术的情绪识别发展

近年来,焦虑、抑郁症的发生率大幅增加,有效识别情绪并对负面情绪进行及时干预和排解显得尤为必要。现阶段情绪识别的研究主要有针对非生理信号和生理信号的识别。其中,生理信号采集的数据更为客观。随着便携式、可穿戴设备的快速发展,基于生理信号的情绪识别显示出广阔的应用前景。由于利用单一生理信号对情绪分类准确率的提升陷入了瓶颈,不少学者开始研究融合多种生理信号进行情绪识别。本文从基于生理信号的情绪识别、信息融合、分类等方面,梳理了近年来多生理信号在情绪识别领域的发展进程和研究现状,并归纳总结了目前存在的主要问题和挑战。

心理旋转能力训练后认知能力迁移效应的研究

目的研究心理旋转能力的训练效果及其迁移作用,为提高手控交会对接任务训练效率提供数据基础。方法17名受试者首先进行字母、图形和手部立体3种形式的心理旋转训练,训练10天。在训练开始前、训练中期和训练结束后分别进行三维心理旋转能力、速度感知能力、持久注意力、工作记忆能力以及视觉搜索能力等5项认知能力的测试,并对正确率、反应时间等绩效指标进行统计分析,分析训练后各认知能力的变化。结果3种形式的心理旋转训练中绩效水平发生变化,其中反应时间逐渐减少,正确率逐渐增加。测试中,三维心理旋转能力的绩效指标正确反应时、正确反应时与正确率之比呈现显著性差异(P<0.01),速度感知能力的绩效指标总得分呈现显著性差异(P<0.05),工作记忆能力的绩效指标总分数呈现显著性差异(P<0.05)。结论经过3种形式的心理旋转训练,不仅可以提升心理旋转能力,而且能够提升工作记忆能力和速度感知能力。

基于认知训练和经颅直流电刺激组合的认知增强技术综述

认知增强(CE)指在未患精神疾病的人群中,基于相关神经生物学的知识,有针对性增强或扩展其认知、情感等能力的技术。认知增强常用方法有经颅直流电刺激(tDCS)和认知训练(CT),tDCS起效快,但有效时间较短;而CT起效时间较长,需要几周的时间进行训练,但有效时间较长。近年来也有研究者开始尝试使用CT与tDCS相结合的方法对认知功能进行调控,本文将从感知能力、注意力、工作记忆、决策能力以及其他认知能力五个方面对此进行梳理和总结。最后展望了该技术的应用前景及所面临的问题和挑战。

基于功能性近红外光谱的睡眠研究综述

睡眠是对身心健康有着重要意义的复杂生理过程,其研究范围涉及多个学科领域。目前睡眠的定量分析主要依靠作为“金标准”的多导睡眠监测仪(PSG)完成,但是它对人体的干扰较大,并且不能反映大脑的血流动力学状况。将功能性近红外光谱(fNIRS)用于睡眠研究,既满足了对人体干扰低这一需求又能够反映大脑的血流动力学状况。因此本文收集整理了fNIRS用于睡眠研究的相关文献,从睡眠分期研究、临床睡眠监测研究、疲劳检测研究现状等方面进行梳理总结,文章的最后总结了现有研究的局限,指出后续该领域的发展方向,以期为睡眠及脑血流动力学相关领域的研究提供参考。

基于经颅直流电刺激的心理旋转能力增强研究

经颅直流电刺激(tDCS)是一种非侵入性弱电流脑刺激技术,其主要是根据电极刺激极性不同使神经元的激活阈值不同,从而调节大脑皮层的兴奋性。本文将健康受试者随机分为三组:阳极刺激组、阴极刺激组和伪刺激组,每组5名受试者。然后,记录三组受试者刺激前和刺激后测试心理旋转能力的绩效数据,并采集静息态和任务态脑电数据。最后,通过对比分析三组受试者的行为学数据和脑电数据,探索经过不同极性的电刺激对三维心理旋转能力的影响。研究结果发现,阳极刺激组受试者正确反应时/正确率、正确率绩效水平均高于阴极刺激组和伪刺激组,并且差异有统计学意义(P<0.05);alpha波功率分析,发现心理旋转主要激活脑区有额叶、中央区、顶叶和枕叶;阳极刺激组,alpha波功率在额叶和枕叶发生显著变化(P<0.05)。本文结果表明,阳极刺激组在一定程度上能够提升受试者的心理旋转能力,本文研究结果可以为进一步研究tDCS对心理旋转能力的作用机制提供重要的理论支持。