【摘 要】
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疲劳驾驶是导致交通事故的一个重要因素。针对目前常用的32通道、64通道和128通道的脑电信号数据,存在采集困难、数据冗余高以及难以真正实际应用等问题。本文致力于解决如何在保证分类准确率的同时减少通道数量的问题,以及目前缺乏针对疲劳驾驶脑区域分析的问题,建立了基于ReliefF＿SFS方法的通道选择模型。同时,为进一步验证通道选择的有效性和了解疲劳神经机理,提出了基于功能性脑网络的疲劳脑区域分析模型
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目《基于功能性脑网络和多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究》（课题编号:61762045）； 国家自然科学基金资助项目《基于脑电和眼动多特征融合的驾驶疲劳检测与干预模型研究》（课题编号:61841201）； 国家自然科学基金资助项目《移动医疗环境下的脑电信号模糊模型与算法研究》（课题编号:61662045）；
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疲劳驾驶是导致交通事故的一个重要因素。针对目前常用的32通道、64通道和128通道的脑电信号数据,存在采集困难、数据冗余高以及难以真正实际应用等问题。本文致力于解决如何在保证分类准确率的同时减少通道数量的问题,以及目前缺乏针对疲劳驾驶脑区域分析的问题,建立了基于ReliefF＿SFS方法的通道选择模型。同时,为进一步验证通道选择的有效性和了解疲劳神经机理,提出了基于功能性脑网络的疲劳脑区域分析模型。课题的主要研究内容和阶段性成果如下:（1）面向通道选择需要的多特征及融合特征的提取研究。针对不同特征对脑电信号识别能力不同的特点,首先从时域、频域和熵三个方面分别对真实脑电信号数据进行特征提取;然后对其中表现较好的特征进行特征融合,比较单一特征与融合特征的识别能力,为后续实验提供可行的特征组合方式。（2）面向疲劳驾驶的脑电信号通道选择方法研究。针对全通道数据在实际应用中存在数据冗余、采集困难等问题,提出一种结合ReliefF算法和序列前向选择算法（Sequential Forward Selection,SFS）的新的通道选择方法,记为ReliefF＿SFS方法。实验结果表明,在基于融合特征Theta＿Std+FE结合ReliefF＿SFS的通道选择方法下,仅使用T6、O1、Oz、T4、P3和FC3这6个通道时分类准确率达到99.45%,通过在相同数据集上进行对比实验,发现本文提出的方法在保证识别准确率的同时减少了通道数目。（3）基于功能性脑网络的疲劳脑区域分析。针对脑电信号真实数据集,在提取不同特征后,基于网络稀疏度方法分别构建静息态和疲劳态下的功能性脑网络。通过计算功能性脑网络的网络测度,绘制脑地形图,对大脑从静息态到疲劳态发生的变化进行分析,从而确定产生驾驶疲劳的重要脑区,进一步验证通道选择的有效性,为疲劳神经机理分析提供支撑。实验结果表明,产生驾驶疲劳的重要脑区主要包括上中线区、颞区、顶区、后颞区和枕区,与通道选择结果基本吻合。
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