本發(fā)明涉及一種表征受試在3d環(huán)境中持續(xù)性注意力的系統(tǒng)及其工作方法，屬于虛擬現(xiàn)實。

背景技術(shù)：

1、三維（three-dimensional,?3d）虛擬現(xiàn)實（virtual?reality,?vr）是一種超越傳統(tǒng)平板顯示的模擬技術(shù)，它采用頭部跟蹤和雙目立體視覺來同步改變和渲染視覺圖形，以自我為中心的視角立體呈現(xiàn)360度的人造世界。這種用于沉浸式人機(jī)交互的先進(jìn)顯示技術(shù)已經(jīng)在教育、醫(yī)療保健、工程和機(jī)器人以及職業(yè)安全等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。

2、在此背景下，持續(xù)性注意力，即將認(rèn)知導(dǎo)向外部環(huán)境并能在較長時間內(nèi)放大相關(guān)客觀線索以更好地行為決策的能力，在vr生態(tài)系統(tǒng)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)效率中起著至關(guān)重要的作用。眾所周知，人類很難不間斷地將思緒集中在當(dāng)前的考慮、工作記憶和進(jìn)一步的行動決策上，因為思緒總是會偏離到與任務(wù)無關(guān)的內(nèi)心世界，即走神。此外，視覺誘發(fā)暈動病?(visually?induced?motion?sickness,?vims)?以疲勞、頭痛和惡心為特征，通常在用戶體驗vr一段時間后出現(xiàn)，會加劇注意力分散并使得用戶做出遲緩或沖動的反應(yīng)。感官沖突被認(rèn)為可能是導(dǎo)致vims的原因，因為vr的運(yùn)動模擬視覺刺激會導(dǎo)致用戶的前庭系統(tǒng)產(chǎn)生與存儲的運(yùn)動神經(jīng)模式不匹配的神經(jīng)輸入。

3、前額皮質(zhì)的功能包括執(zhí)行、高級認(rèn)知和自上而下控制其他大腦區(qū)域進(jìn)行決策。而在持續(xù)執(zhí)行任務(wù)時，右腹外側(cè)前額皮質(zhì)?(right?ventrolateral?prefrontal?cortex,rvlpfc)?是行為相關(guān)的事件出現(xiàn)時人腦特別活躍的區(qū)域之一，用于捕捉外源性線索、更新運(yùn)動動作和抑制注意力轉(zhuǎn)移。先前的研究表明，經(jīng)顱直流電刺激（transcranial?directcurrent?stimulation,?tdcs）作用于rvlpfc，可對被試執(zhí)行在紙質(zhì)或計算機(jī)屏幕上顯示的二維?(two-dimensional,?2d)?心理學(xué)范式時的注意力集中度產(chǎn)生積極影響。這證明激活rvlpfc可使得集中注意力更易在與自發(fā)性分心的大腦資源競爭中獲勝，以將更多的神經(jīng)生理資源用于激發(fā)注意力網(wǎng)絡(luò)和執(zhí)行外界任務(wù)。然而，在3d虛擬環(huán)境（virtual?environment,ve）中，rvlpfc是否同樣與持續(xù)性3d注意力水平有關(guān)這一問題尚不清晰，用于表征3d?ve中3d注意力水平的方法也需要開發(fā)。

4、go/no-go?(gng)任務(wù)是用于研究反應(yīng)抑制的經(jīng)典2d連續(xù)性心理學(xué)范式，在該任務(wù)中，受試需要對不頻繁的停止刺激事件進(jìn)行嚴(yán)格控制，抑制住自身的反應(yīng)傾向，以對不同外部刺激事件做出適宜反應(yīng)。精確抑制是自我控制的核心要素，支持靈活的目標(biāo)導(dǎo)向行為，反映了用戶在不斷變化的環(huán)境中為保持注意力所投入的神經(jīng)資源。

5、基于此，如何設(shè)計有效心理學(xué)范式激發(fā)并表征受試者3d注意力是本領(lǐng)域技術(shù)人員急需要解決的技術(shù)問題,?這種表征3d?注意力模式的方法可以促進(jìn)?vr更廣泛地應(yīng)用于腦機(jī)接口及其它現(xiàn)實領(lǐng)域中。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種表征受試在3d環(huán)境中持續(xù)性注意力的系統(tǒng)及其工作方法，在3d抑制任務(wù)中對用戶進(jìn)行不同角度、不同性質(zhì)的記錄，并對記錄的各性質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步建模分析，可以反映用戶在超現(xiàn)實vr世界與其內(nèi)在心理之間振蕩的神經(jīng)注意力節(jié)律。

2、技術(shù)方案：為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、第一方面，一種表征受試在3d環(huán)境中持續(xù)性注意力的系統(tǒng)，包括：vr頭戴設(shè)備，鍵盤，導(dǎo)常規(guī)腦電圖儀，上位機(jī)。

4、所述vr頭戴設(shè)備用于顯示?gng（go/no-go）程序，并在vr顯示任務(wù)程序時穿插顯示調(diào)查問卷獲取被試者的持續(xù)性注意力的主觀報告。

5、所述鍵盤用于監(jiān)測被試者的客觀行為。

6、所述導(dǎo)常規(guī)腦電圖儀用于測量被試者的生理數(shù)據(jù)。

7、所述上位機(jī)分別與vr頭戴設(shè)備，鍵盤和導(dǎo)常規(guī)腦電圖儀相連接，用于獲取被試者的持續(xù)性注意力的主觀報告，以及分析被試者的持續(xù)性注意力的客觀行為和生理數(shù)據(jù)，得到基于決策場理論的分層漂移擴(kuò)散模型和事件相關(guān)電位。

8、作為優(yōu)選方案，所述導(dǎo)常規(guī)腦電圖儀采用32通道eeg設(shè)備。

9、第二方面，一種表征受試在3d環(huán)境中持續(xù)性注意力的系統(tǒng)的工作方法，具體包括：

10、步驟1：從數(shù)據(jù)庫中提取了若干個3d?人臉模型作為三維gng測試的序列素材。

11、步驟2：通過在vr頭戴設(shè)備的兩立體眼鏡中分別渲染左、右a度視角的虛擬視圖來實現(xiàn)三維gng測試，a為自然數(shù)。

12、步驟3：當(dāng)被試者執(zhí)行vr頭戴設(shè)備中的三維gng測試期間，交叉獲取被試者的持續(xù)性注意力的主觀報告、客觀行為和生理數(shù)據(jù)。

13、步驟4：對被試者的持續(xù)性注意力的客觀行為和生理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到基于決策場理論的分層漂移擴(kuò)散模型和事件相關(guān)電位。

14、作為優(yōu)選方案，所述序列素材采用八個?3d人臉模型，八個?3d人臉模型包括：兩個女性快樂、兩個女性悲傷、兩個男性快樂和兩個男性悲傷面孔。

15、作為優(yōu)選方案，所述三維gng測試包括：

16、測試開始時，vr頭戴設(shè)備展示出任務(wù)指導(dǎo)提醒被試者在看到悲傷表情時按下空格鍵（go試驗），但要避免對開心表情做出任何反應(yīng)（no-go試驗）。

17、正式測試時，包括n個序列，其中no-go與go序列的比例為3:7，如果沒有檢測到反應(yīng)，每個試驗呈現(xiàn)時間為試驗間隔時間，一旦被試者按下空格鍵，面部表情會立即消失。采用隨機(jī)均勻抖動算法設(shè)置試驗間隔時間。測試期間，同步記錄試驗信息和按鍵響應(yīng)，n為整數(shù)。

18、作為優(yōu)選方案，所述三維gng測試中人臉沉浸環(huán)境設(shè)置為純黑色。

19、作為優(yōu)選方案，被試者的持續(xù)性注意力的主觀報告為：每?b個序列后，測試會中斷，并在vr頭戴設(shè)備中展現(xiàn)一份包含兩個問題的問卷，記錄被試者在此b個序列的短暫時間中的主觀注意力水平，b為整數(shù)。

20、作為優(yōu)選方案，問卷的第一個問題是“你的注意力集中在哪里？”，被試者選擇以下選項之一：(1)?專注于任務(wù)，(2)?不專注于任務(wù)，(3)?空白，(4)?不記得。

21、問卷的第二個問題被試者以?5?分制進(jìn)行打分評估被試者注意力，其中，1?=“完全不專注于任務(wù)”，5=“完全專注于任務(wù)”。

22、作為優(yōu)選方案，被試者的持續(xù)性注意力的客觀行為包括：準(zhǔn)確度和反應(yīng)時間。

23、作為優(yōu)選方案，被試者的持續(xù)性注意力的生理數(shù)據(jù)為：生理性腦電圖記錄，其中，導(dǎo)常規(guī)腦電圖儀的接地和參考電極分別位于?fpz和fz。

24、作為優(yōu)選方案，所述基于決策場理論的分層漂移擴(kuò)散模型的獲取方法，具體包括：

25、將go和no-go試驗結(jié)果輸入到刺激編碼函數(shù)，估計得到準(zhǔn)確度和反應(yīng)時間的偏差。

26、對準(zhǔn)確度和反應(yīng)時間的偏差采用markov?chain?monte?carlo?(mcmc)?方法作為采樣策略，丟棄最初的?c個樣本作為burn-in以消除模型自相關(guān)，c為整數(shù)。

27、應(yīng)用?geweke?統(tǒng)計量方法并繪制每個參數(shù)的跡、自相關(guān)和邊際后驗，以評估?mcmc鏈的收斂性。

28、在確認(rèn)模型收斂正確后，從?no-go?和?go?試驗結(jié)果中提取信息的速度、刺激前信息編碼和運(yùn)動計劃的時間、需要決策的證據(jù)量以及是否按下空格鍵的主觀初始傾向作為基于決策場理論的分層漂移擴(kuò)散模型。

29、作為優(yōu)選方案，所述事件相關(guān)電位的獲取方法，具體包括：

30、重參考eeg到pz通道，并分別利用帶通濾波器和陷波濾波器消除eeg數(shù)據(jù)噪音。

31、切割出從?3d?人臉顯示前200ms到顯示后800ms的eeg數(shù)據(jù)片段。

32、采用算法和人工方式刪除eeg數(shù)據(jù)片段中偽影和噪聲，保留的片段進(jìn)行基線校正，以及平均計算，得到erp波形。

33、對erp波形利用折疊定位器方法無偏獲取erp成分的時間窗口，計算時間窗口中erp波形的平均幅值用于穩(wěn)健量化erp成分。

34、從erp成分中獲取rvlpfc?區(qū)域的p300。

35、作為優(yōu)選方案，從erp成分中獲取p300，具體包括：

36、在?270–308?毫秒的時間范圍內(nèi)，對fc6、f4、f8、c4和?t8?通道的p300振幅進(jìn)行平均值計算，得到rvlpfc?區(qū)域的p300。

37、有益效果：本發(fā)明提供的一種表征受試在3d環(huán)境中持續(xù)性注意力的系統(tǒng)及其工作方法，可在開發(fā)的3d?gng任務(wù)中追蹤主觀心態(tài)、客觀表現(xiàn)和神經(jīng)信息學(xué)數(shù)據(jù)，多層級、全方位地表征用戶在3d環(huán)境中的注意力水平，為超現(xiàn)實計算機(jī)模擬世界中更為常見的走神現(xiàn)象研究提供定量定性表征方法。