基于低頻腦電信號的疲勞檢測方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001]本公開的各個實施方式涉及基于腦電信號的疲勞檢測技術領域，并且更具體地涉及一種基于低頻腦電信號的疲勞檢測方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]疲勞是指人在一定的環(huán)境下，由于長時間的體力或腦力勞動而引起的勞動效率下降的狀態(tài)。在現(xiàn)代社會，尤其是在實時監(jiān)控、交通運輸、高危作業(yè)等領域，由于在疲勞狀態(tài)下警覺性、持續(xù)注意力、工作記憶力、判斷力等能力的下降，工作人員極易出現(xiàn)隨意操作和違章行為，從而可能引發(fā)安全事故。因此，建立起客觀可靠并且對正常工作無干擾的精神疲勞檢測系統(tǒng)，對于防范由于疲勞引發(fā)的安全事故是非常必要的，具有極大的經濟價值和社會價值。
[0003]疲勞狀態(tài)的檢測方法主要分主觀評價和客觀檢測兩類。主觀評價方法主要是依靠個體自我評價和自我記錄表等來評測被試者的疲勞程度。主觀評價方法雖然操作簡單，然而這些方法易受主觀因素的影響，并且評分標準不統(tǒng)一，也難以量化疲勞等級，其結果往往不太令人滿意。客觀檢測主要從生物醫(yī)學角度出發(fā)，借用醫(yī)用電子設備測試被試者的人體行為或生物信號的某些特征的變化趨勢，從而判斷其疲勞程度?，F(xiàn)階段研宄的客觀方法主要是利用生物信號的特征變化趨勢加以檢測，這些生物信號主要包括腦電信號、眼電信號、心電信號、肌電信號等。在這些生理信號中，腦電信號能客觀地記錄大腦機能狀態(tài)的連續(xù)變化，是人腦思維活動、認知和意識狀態(tài)的一種外在表現(xiàn)，有著更高的時間分辨率，而且無法人為控制及偽造，被譽為疲勞檢測方法的“金標準”，獲得醫(yī)學界的廣泛認可。隨著生物信號檢測技術的進步和現(xiàn)代信號處理技術的快速發(fā)展，極大地推動了基于腦電的精神疲勞研宄。
[0004]現(xiàn)有技術中基于腦電信號的疲勞檢測方法，大多是基于中高頻腦電信號(即theta波、alpha波和beta波)的頻譜特征變化趨勢來檢測警覺度變化情況。不同個體之間的theta波、alpha波和beta波的絕對頻譜特征存在非常大的差異，甚至可能出現(xiàn)不同數(shù)量級的差異，因此容易引起不同警覺度水平的混淆，極易造成疲勞檢測準確度下降。此外，現(xiàn)有技術中通?；诙嗤ǖ赖哪X電信號進行研宄，多通道腦電信號需要采用多個測試電極分別進行采集，因此電極位置受頭發(fā)影響，佩戴起來不方便。

【發(fā)明內容】

[0005]本公開的目的包括提供一種基于低頻腦電信號的疲勞檢測方法及系統(tǒng)，以至少部分解決現(xiàn)有技術中的上述問題。
[0006]根據(jù)本公開的一個方面，提供了一種基于腦電信號的疲勞檢測方法，包括:獲取預定時間段內的腦電信號；提取與所述腦電信號中的低頻腦電信號相關的疲勞特征；以及根據(jù)所述疲勞特征確定疲勞等級。
[0007]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述方法還包括對獲取的所述腦電信號進行預處理，其中所述預處理包括:去除所述腦電信號中的幅度異常的信號，以產生剩余信號；對所述剩余信號進行標準化處理，以產生標準化信號；以及對所述標準化信號進行平滑濾波以濾除所述標準化信號中的基線漂移信號。
[0008]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述方法還包括對經預處理的所述腦電信號進行噪音檢測和去除，其中所述噪音檢測和去除包括:將所述腦電信號劃分為多個分段；分別對各個分段進行噪音檢測，以確定是否存在明顯漂移信號；以及采用移動中值濾波對存在明顯漂移信號的分段進行去漂移。
[0009]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，提取所述疲勞特征進一步包括:將所述腦電信號劃分為多個分段；分別提取與各個分段相關的所述疲勞特征；以及計算與各個分段相關的所述疲勞特征的平均值作為與所述低頻腦電信號相關的所述疲勞特征。
[0010]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞特征包括靜態(tài)疲勞特征。
[0011]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述方法還包括對提取的靜態(tài)疲勞特征進行特征平滑，其中特征平滑包括:利用當前預定時間段的靜態(tài)疲勞特征以及所述當前預定時間段之前的多個時間段的靜態(tài)疲勞特征，通過移動加權平均法計算所述當前預定時間段的經平滑的靜態(tài)疲勞特征。
[0012]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞特征還包括用于表征靜態(tài)疲勞特征的變化趨勢的一階差分動態(tài)特征。
[0013]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述方法還包括:采用線性判別分析法對由靜態(tài)疲勞特征和一階差分動態(tài)特征形成的特征向量進行特征選擇，以選擇出與疲勞相關的特征分量并且去除與疲勞無關的特征分量。
[0014]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，其中靜態(tài)疲勞特征包括慢速眼電信號的相對功率和/或重心頻率；其中所述相對功率是所述慢速眼電信號的絕對功率與所述低頻腦電信號的絕對功率的比值；其中所述慢速眼電信號的頻率范圍為a Hz至b Hz，其中0.1 < a<0.5且0.8 <b< 1.5;并且其中低頻腦電信號的頻率范圍為a Hz至c Hz，其中2<c< 6。
[0015]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，根據(jù)所述疲勞特征確定疲勞等級進一步包括:根據(jù)所述相對功率與所述重心頻率的比值確定所述疲勞等級。
[0016]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，根據(jù)所述疲勞特征確定疲勞等級進一步包括:根據(jù)所述疲勞特征，采用隱馬爾可夫模型來確定所述疲勞等級。
[0017]根據(jù)本公開的另一方面，提供了一種基于腦電信號的疲勞檢測系統(tǒng)，包括:腦電信號獲取裝置，用于獲取預定時間段內的腦電信號；疲勞特征提取裝置，用于提取與所述腦電信號中的低頻腦電信號相關的疲勞特征；以及疲勞等級確定裝置，用于根據(jù)所述疲勞特征確定疲勞等級。
[0018]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述系統(tǒng)還包括預處理裝置，所述預處理裝置用于對獲取的所述腦電信號進行預處理，其中所述預處理包括:去除所述腦電信號中的幅度異常的信號，以產生剩余信號；對所述剩余信號進行標準化處理，以產生標準化信號；以及對所述標準化信號進行平滑濾波以濾除所述標準化信號中的基線漂移信號。
[0019]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述系統(tǒng)還包括噪音檢測和去除裝置，所述噪音檢測和去除裝置用于對經預處理的所述腦電信號進行噪音檢測和去除，其中所述噪音檢測和去除包括:將所述腦電信號劃分為多個分段；分別對各個分段進行噪音檢測，以確定是否存在明顯漂移信號；以及采用移動中值濾波對存在明顯漂移信號的分段進行去漂移。
[0020]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞特征提取裝置進一步包括:分段裝置，用于將所述腦電信號劃分為多個分段；分段特征提取裝置，用于分別提取與各個分段相關的所述疲勞特征；以及均值計算裝置，用于計算與各個分段相關的所述疲勞特征的平均值作為與所述低頻腦電信號相關的所述疲勞特征。
[0021]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞特征包括靜態(tài)疲勞特征。
[0022]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述系統(tǒng)還包括特征平滑裝置，所述特征平滑裝置用于對提取的靜態(tài)疲勞特征進行特征平滑，其中所述特征平滑包括:利用當前預定時間段的靜態(tài)疲勞特征以及所述當前預定時間段之前的多個時間段的靜態(tài)疲勞特征，通過移動加權平均法計算所述當前預定時間段的經平滑的靜態(tài)疲勞特征。
[0023]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞特征還包括用于表征靜態(tài)疲勞特征的變化趨勢的一階差分動態(tài)特征。
[0024]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述系統(tǒng)還包括:特征選擇裝置，用于采用線性判別分析法對由靜態(tài)疲勞特征和一階差分動態(tài)特征形成的特征向量進行特征選擇，以選擇出與疲勞相關的特征分量并且去除與疲勞無關的特征分量。
[0025]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述靜態(tài)疲勞特征包括慢速眼電信號的相對功率和/或重心頻率；其中相對功率是慢速眼電信號的絕對功率與所述低頻腦電信號的絕對功率的比值；其中慢速眼電信號的頻率范圍為a Hz至b Hz，其中0.1 < a < 0.5且0.8
<b < 1.5 ;并且其中所述低頻腦電信號的頻率范圍為a Hz至c Hz，其中2 < c < 6。
[0026]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞等級確定裝置進一步用于根據(jù)所述相對功率與所述重心頻率的比值確定所述疲勞等級。.
[0027]根據(jù)本公開的一個示例性實施方式，所述疲勞等級確定裝置根據(jù)所述疲勞特征，采用隱馬爾可夫模型來確定所述疲勞等級。
[0028]在本公開的各個實施方式的技術方案中，由于低頻腦電信號(尤其是其中的慢速眼電信號)與疲勞密切相關，所以采用與低頻腦電信號相關的疲勞特征進行疲勞檢測能夠進一步提高疲勞檢測的準確性。
【附圖說明】
[0029]當結合附圖閱讀下文對示范性實施方式的詳細描述時，這些以及其它目的、特征和優(yōu)點將變得顯而易見，在附圖中:
[0030]圖1示出了根據(jù)本公開的示例性實施方式的疲勞檢測方法的流程圖；
[0031]圖2示出了根據(jù)本公開的示例性實施方式的疲勞檢測系統(tǒng)的框圖；以及
[0032]圖3示出了根據(jù)本公開的示例性實施方式的疲勞特征提取裝置的框圖。