疲勞情境下的心電信號和肌電信號

1eeg信號的測量疲勞駕駛是造成交通事故的重要原因。2004年，我國交通運(yùn)輸部發(fā)布了中國道路交通事故調(diào)查。道路交通事故中約10%是由駕駛員疲勞造成的。同年美國國家交通安全委員會(NTSB)檢查了107起由駕駛員造成的卡車交通事故,有58%的交通事故與駕駛員疲勞駕駛有關(guān)。駕駛疲勞,是指駕駛?cè)嗽陂L時(shí)間連續(xù)行車后,產(chǎn)生生理機(jī)能和心理機(jī)能的失調(diào),而在客觀上出現(xiàn)駕駛技能下降的現(xiàn)象。目前,國內(nèi)外學(xué)者對駕駛疲勞的研究多集中在駕駛疲勞的定義及其影響因素、駕駛疲勞的監(jiān)測及反饋以及駕駛疲勞的模型建構(gòu)等3個(gè)方面,尤其在疲勞監(jiān)測方面,獲得了大量研究成果。駕駛疲勞的監(jiān)測沒有絕對的尺度,一般只是測量與其有關(guān)的某些現(xiàn)象或特征量。研究者們一般采用評價(jià)性測試、生理反應(yīng)測試、生理參數(shù)測試、生理化學(xué)方法等4種方法對駕駛疲勞進(jìn)行測定。生物參數(shù)測試方法由于能直接客觀的反應(yīng)人體疲勞狀態(tài)而被大量應(yīng)用。駕駛疲勞多項(xiàng)指標(biāo)包括腦電圖(EEG)、心電圖(ECG)、肌電圖(EMG)、眼動、呼吸、皮阻皮溫等生理參數(shù)進(jìn)行了測量。SarojK.L.Lal等人指出評價(jià)駕駛疲勞的眾多人體生理指標(biāo)中,EEG信號可能是最具有可信度和預(yù)測性的測量駕駛疲勞的生理參數(shù)。MarkA.Schier在研究中記錄模擬駕駛過程中駕駛員的腦電信號和注意績效,結(jié)果表明腦電信號的變化與駕駛員注意的變化一致。J.ToddArnedt等人研究了駕駛疲勞產(chǎn)生后主觀調(diào)查問卷與人體生理信號之間的關(guān)系,比較了腦電圖、肌電圖和眼動圖與主觀疲勞問卷調(diào)查,發(fā)現(xiàn)主觀調(diào)查結(jié)果與生理信號之間具有一致性。I.Hostens等人使用表面肌電信號研究了長途駕駛條件下人體肌肉疲勞的過程,研究發(fā)現(xiàn)肌肉疲勞產(chǎn)生后,表面肌電值上升,肌電平均頻率下降。Britt等用兩因素方差分析研究了應(yīng)用肌電信號中值頻率(MF)評價(jià)肌肉疲勞的可靠性,結(jié)果顯示隨著疲勞的產(chǎn)生,中值頻率存在下降趨勢。Horne和Reyner認(rèn)為心率變異性(HRV)的增加預(yù)示著心理負(fù)荷的降低,這可能會發(fā)生在長時(shí)單調(diào)的駕駛?cè)蝿?wù)過程中,但是低的心理負(fù)荷可能也與低的警戒水平有關(guān),這同樣會影響駕駛績效。大部分研究者都認(rèn)為EEG信號可能是最有效的駕駛疲勞測量指標(biāo),認(rèn)為根據(jù)它可以直接判斷駕駛員的疲勞程度。但是,EEG信號采集對研究條件要求較高:腦電信號不穩(wěn)定,提取過程中極易受周圍環(huán)境的影響;同時(shí)長時(shí)間接觸式測量易引起駕駛員不適。因此,EEG信號的測量具有一定的局限性,一般只能在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。ECG信號分析中心率變異性(HRV)是對心跳變異性的測量,是通過分析心臟每次跳動的時(shí)間間隔來計(jì)算的。李增勇、焦昆、陳銘等應(yīng)用心率變異性功率譜分析并結(jié)合主觀評估,分析了模擬駕駛條件下被試的心臟自主神經(jīng)功能狀態(tài),發(fā)現(xiàn)持續(xù)應(yīng)激條件下,被試的心率變異性表現(xiàn)出明顯的變化,即心率變異性與人的負(fù)荷水平和疲勞程度具有較高的相關(guān)性,能作為評估駕駛疲勞的有效指標(biāo)。但國內(nèi)現(xiàn)有的針對駕駛的心率變異性研究主要是在評價(jià)駕駛員應(yīng)對突發(fā)事件或超車等復(fù)雜任務(wù)的心率變化,較少研究針對長時(shí)間的單調(diào)駕駛?cè)蝿?wù)下駕駛員心率變異性的變化特點(diǎn),而疲勞更容易發(fā)生在高速公路等時(shí)程較長任務(wù)單調(diào)的駕駛環(huán)境中。肌電圖EMG信號能有效針對局部肌肉進(jìn)行疲勞測定,它可以表征肌電信號振幅在時(shí)間維度上的變化特征。其中肌電信號功率譜波形的穩(wěn)定性,直接導(dǎo)致通過功率譜提取的頻域特征也相對比較穩(wěn)定,肌電信號的頻域描述相對比較穩(wěn)定,因此本文提取肌電信號特征,求取EMG功率譜的平均功率頻率。目前國內(nèi)對疲勞駕駛下表面肌電的研究主要是測量駕駛員要腿部或背部肌肉的肌電值,較少有研究測量駕駛疲勞下肩頸部肌肉的表面肌電值,而長時(shí)間駕駛后肩頸部肌肉的疲勞也是比較明顯的。同時(shí),心電和肌電數(shù)據(jù)變化穩(wěn)定,相對EEG數(shù)據(jù)采集更簡單有效。因此,本研究選擇心電信號的HRV和肌電信號的MPF兩項(xiàng)指標(biāo)聯(lián)合分析疲勞情況下的人體生理信號變化特點(diǎn),對駕駛疲勞進(jìn)行評定,從而為駕駛疲勞的監(jiān)測和預(yù)警提供依據(jù)。2學(xué)習(xí)方法2.1實(shí)驗(yàn)動物及藥物在校大學(xué)生12名,6名男生,6名女生,均有1-2a駕齡,年齡在20-25歲之間,身體健康,視力或矯正視力正常,實(shí)驗(yàn)前24h沒有服用任何刺激性物品或藥物。完成實(shí)驗(yàn)后獲得一定報(bào)酬。2.2解決方案,方案1:第20公里,解決障礙,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,右轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,或甲路下場景,以下轉(zhuǎn)車道綠燈為例,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道增通車道增通車道增通車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈實(shí)驗(yàn)刺激為圖片,全部來自《3DDrivingSchool3.1》,共有16類圖片,分別為:限速10公里,限速30公里,限速60公里,前方有障礙需停車,前方有障礙需左轉(zhuǎn),前方道路變窄,左轉(zhuǎn)車道紅燈,左轉(zhuǎn)車道綠燈有車橫穿馬路,左轉(zhuǎn)車道綠燈,直行車道紅燈,直行車道綠燈有車橫穿馬路,直行車道綠燈,右轉(zhuǎn)車道紅燈,右轉(zhuǎn)車道綠燈有車橫穿馬路,右轉(zhuǎn)車道綠燈。每類圖片有6個(gè),共計(jì)96張圖片。實(shí)驗(yàn)刺激采用17寸NEC純平顯示器呈現(xiàn)。2.3車速判斷實(shí)驗(yàn)電極安裝完畢后,被試舒適座位,靜坐兩分鐘,測量各個(gè)生理指標(biāo)的基線水平。然后雙手放在鍵盤上,平視前方100cm處的計(jì)算機(jī)顯示屏,開始實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過程中被試根據(jù)當(dāng)前的車速和圖片上的情景對汽車的行為進(jìn)行判斷,分別為方向判斷和車速判斷,在方向判斷中,“a”,“w”,“d”,分別代表左轉(zhuǎn),直行和右轉(zhuǎn),在車速判斷中“u”“j”“m”分別代表著加速,勻速和減速,被試在每個(gè)trial中需要同時(shí)對方向和車速進(jìn)行判斷。實(shí)驗(yàn)一共14個(gè)block,每個(gè)block中每張圖片在3種車速情況下各出現(xiàn)一次,實(shí)驗(yàn)持續(xù)2.5h左右。在練習(xí)階段,每當(dāng)被試做完判斷會有反饋,正式實(shí)驗(yàn)階段沒有反饋。實(shí)驗(yàn)練習(xí)階段有主試在一旁給予講解,練習(xí)結(jié)束后主試退出房間,開始正式實(shí)驗(yàn)。2.4肌組成電路本實(shí)驗(yàn)采用BIOPACMP150多導(dǎo)生理儀作為測量和記錄生理指標(biāo)的儀器,主要選擇了心電信號和肌電信號,信號采樣率為1000Hz。心電信號采集使用ECG100C放大器,LEAD110S屏蔽導(dǎo)線2根、LEAD100非屏蔽導(dǎo)線1根和一次性貼片電極3個(gè),分別貼在左手手腕,右手手腕和右腳腳踝處。放大器增益設(shè)置在500,高通濾波器設(shè)置在0.5Hz,低通濾波器設(shè)置在35Hz“ON”。肌電信號采集使用EMG100C放大器,LEAD110S屏蔽導(dǎo)線2根、LEAD100A非屏蔽導(dǎo)線1根和一次性貼片電極3個(gè)。分別貼在頸左部,左三角肌處和左手肘部。放大器增益設(shè)置在2000,高通濾波器設(shè)置在1Hz,低通濾波器設(shè)置在100Hz“HPNOFF”。3結(jié)果3.1行為指標(biāo)分析按時(shí)間順序的每個(gè)block中任務(wù)的反應(yīng)時(shí)和正確率,比較各個(gè)時(shí)間段14個(gè)block的平均反應(yīng)時(shí)和正確率,結(jié)果如下。3.1.1被試反應(yīng)及反應(yīng)被試對模擬駕駛?cè)蝿?wù)的反應(yīng)時(shí)呈下降趨勢,尤其是從第1個(gè)block到第4個(gè)block,被試反應(yīng)時(shí)急劇下降,之后趨于穩(wěn)定。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示不同時(shí)間段的主效應(yīng)顯著(P<0.001),通過經(jīng)過事后兩兩比較,發(fā)現(xiàn)第1個(gè)block反應(yīng)時(shí)和其他block之間差異顯著,第8到第14個(gè)block之間反應(yīng)時(shí)差異不顯著。3.1.2不同時(shí)段主效應(yīng)被試在第一個(gè)block的正確率顯著低于其他block,之后從第2個(gè)block開始到底8個(gè)block正確率不穩(wěn)定,從第8個(gè)block開始被試正確率呈緩慢下降趨勢。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示不同時(shí)間段主效應(yīng)顯著,由事后兩兩比較得出差異主要體現(xiàn)在第1個(gè)block與其它block之間,第8個(gè)到第14個(gè)block之間的正確率之間差異邊緣顯著P=0.068。這可能是因?yàn)榈?個(gè)block被試還處于熟悉任務(wù)階段,故正確率較低。對行為數(shù)據(jù)的分析表明疲勞情況下駕駛績效的變化可能更多的體現(xiàn)在正確率而不是反應(yīng)時(shí)上,即隨著疲勞程度的增加,駕駛員會表現(xiàn)更容易出錯。3.2生理指標(biāo)將獲取的生理數(shù)據(jù)在時(shí)程上以10min為單位進(jìn)行分段,一共分為14個(gè)區(qū)段,然后在每段中取數(shù)據(jù)進(jìn)行心率變異性和表面肌電值分析。3.2.1hrv指標(biāo)回歸分析在140min模擬駕駛實(shí)驗(yàn)過程中,每10min取60s的ECG數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到被試的心率變異性情況。以往研究表明,在不同的疲勞程度下,HRV線性指標(biāo)的變化方向與程度并不一致,因此采用非線性擬合對HRV指標(biāo)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如圖1所示:非線性擬合函數(shù)為:由圖1可以得知,在實(shí)驗(yàn)過程中,被試心率變異性隨著疲勞程度的增強(qiáng)整體呈變大趨勢。在0-80min,心率變異性呈現(xiàn)波動,其中,在10-20min心率變異性達(dá)到最低。隨后,在80-130min階段,心率變異性呈現(xiàn)整體上升趨勢,其中有小幅度的波動。之后,心率變異性急劇增大。這說明心率變異性在長時(shí)間駕駛過程中并不是統(tǒng)一的變化趨勢,具有波動性,會出現(xiàn)反復(fù)變化。3.2.2肌電特征及其相關(guān)線性擬合肌電信號功率譜波形的穩(wěn)定性,直接導(dǎo)致通過功率譜提取的頻域特征也相對比較穩(wěn)定,肌電信號的頻域描述相對比較穩(wěn)定。因此本文通過快速傅立葉變換將信號變換成頻域中的頻譜或功率譜,提取肌電信號特征,求取EMG功率譜的平均功率頻率,其定義如下:其中,P(f)為信號的功率譜密度函數(shù)。因?yàn)榧‰娭档臄?shù)據(jù)采集頻率較高,數(shù)據(jù)量較大,故將采集到的肌電信號每隔10min抽取出一定值,采用頻域方法提取肌電信號特征,得到平均功率頻率值的變化情況,對其進(jìn)行非線性擬合,得到其非線性回歸方程為Y=0.000001﹡3-0.016﹡2-0.238X+13.40(R2=0.865),如圖2。從圖中可以看出,平均功率頻率值隨疲勞程度增強(qiáng)呈整體降低趨勢,并帶階段性。在0-30min平均功率頻率值隨著時(shí)間不斷增加,30-80min,平均功率頻率值維持著一定的下降速度,之后在80-90min和100-110min有兩次上升,特別是100-110min上升趨勢很明顯,之后平均功率頻率值繼續(xù)減小。由此可知平均功率頻率值也不是呈不變的趨勢,也會出現(xiàn)反復(fù)和波動,這可能暗示著疲勞并不是單純的線性變化。4疲勞程度對心率和肌電指標(biāo)的影響本研究主要從行為指標(biāo),心電數(shù)據(jù)和肌電數(shù)據(jù)對駕駛疲勞來進(jìn)行分析。從行為指標(biāo)上來看,反應(yīng)時(shí)數(shù)據(jù)反映出被試能良好地完成駕駛?cè)蝿?wù),開始階段完成單個(gè)trial的時(shí)間逐漸下降,但是在第8-14個(gè)block之間的反應(yīng)時(shí)差異不顯著,即完成任務(wù)的反應(yīng)時(shí)趨于穩(wěn)定,這表明被試反應(yīng)時(shí)減少可能是由于練習(xí)效應(yīng),即經(jīng)過多次練習(xí)反應(yīng)時(shí)減少,直至熟練后反應(yīng)時(shí)趨于穩(wěn)定。同時(shí),被試在第8-14個(gè)block之間的正確率有明顯下降,這可能暗示疲勞并不是體現(xiàn)在反應(yīng)變慢而是體現(xiàn)在更加容易出錯,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)束后被試的報(bào)告發(fā)現(xiàn)造成這種現(xiàn)象可能的原因是疲勞之后變得急躁所導(dǎo)致。從心電指標(biāo)上來看,隨著疲勞程度的增加,心率變異性越來越大,心率變異性的增加意味著心臟活動不規(guī)律性的增加,說明了疲勞對心血管系統(tǒng)帶來的影響,以往對心率變異性的研究中指出在不同的疲勞狀態(tài)下心率變異性的變化趨勢表現(xiàn)并不一致,但總的來說,當(dāng)疲勞達(dá)到一定程度以后,心率變異性是會明顯增加的。從表面肌電指標(biāo)上來看,肌電平均功率頻率值在0-30min先有一個(gè)上升期,這表明了被試在這段時(shí)間的肌肉逐漸進(jìn)入的最佳狀態(tài),在40-100min平均功率頻率值逐漸下降,到110min又有顯著的上升,之后又下降,呈現(xiàn)出循環(huán)的趨勢,這可能暗示了疲勞并不是線性增加的。吳劍鋒等人和LalandCraig研究表明隨著疲勞的產(chǎn)生心率變異性變大。焦昆等人和I.Hostens等人的研究表明人體在隨著疲勞程度的增加,表面肌電值上升,肌電平均頻率下降。本研究結(jié)果心率變異性和表面肌電的變化規(guī)律與上述研究一致。以往有研究指出疲勞并不是一個(gè)連續(xù)變化的過程,而是包含了連續(xù)多個(gè)“小睡”。被試事后報(bào)告表明,實(shí)驗(yàn)過程被試狀態(tài)時(shí)而清醒