基于脑电图信息分析的脑疲劳研究

脑电图(Electroencephalogram，EEG)数据记录的是人脑神经电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，是一种真正无创伤、高时间分辨率的脑功能研究手段，目前正逐渐成为脑研究领域的热点。通过分析脑电图数据来发现脑疲劳信息是一种切实可行的方案。 本文对脑疲劳引起的人脑状态变化进行讨论。通过对客观记录的受试者脑疲劳事件的脑电图数据进行系统聚类分析，从而实现脑疲劳状态的科学判定，并且为实现脑疲劳趋势的科学预测提供理论根据和基础实验依据。 选取12名习惯用右手、健康的人进行实验，采用标准的脑电极导联系统，获取受试者在安静闭眼和摄入酒精、暗算以及听力的40个事件的脑电图数据，然后进行数据分析。数据分析的方法是系统聚类分析方法。程序实现采用独立设计的脑电图分析工具箱和聚类分析程序。 对脑电图数据聚类分析后发现，正常状态脑电活动大致按前额部和中央、后头部、颞部得到3个聚类簇。摄入少量酒精后，受试者额部电极、中央部电极以及后头部的大部分电极聚类为一个大的簇；随着摄入酒精的增加，该簇逐渐发生分解。进行暗算实验后，受试者左右脑的脑电信号出现了明显差异，形成的聚类簇大多按左右脑呈现纵向分布。进行听力实验后，受试者左右脑的脑电信号也出现了明显差异，聚类情况与暗算实验相似。 摄入少量酒精会使人前后头部脑电信号的相关性增强。同时，由于在4～30Hz中通常α波是最强的成分，所以在少量酒精的作用下，前头部的α波在增加，α波呈现扩大和增强的趋势。但是，当饮酒量的持续增加以后，原有的簇逐渐发生分解，这说明人脑各个部位的平衡性、稳定性逐渐下降，人脑受抑制的程度、脑疲劳程度增加。由于左脑负责数学计算和语言理解等功能，因此，在暗算和听广播过程中左脑会处于不同程度的疲劳状态，导致左右脑脑相关性逐渐减弱，使得聚类簇大多按左右脑呈现纵向分布。