【摘 要】
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目的 建立结合心率变异性（heart rate variability, HRV）和呼吸频率（respiratory rate, RESP）的驾驶疲劳识别机器学习模型并明确最优特征子集。方法 2021年6-12月，从陆军军医大学招募20名年龄在20～30岁之间的健康男性志愿者参加疲劳驾驶试验。记录正常睡眠和睡眠剥夺后驾驶员在驾驶任务中的心电信号，提取18维疲劳相关HRV特征值，选择清醒与疲劳状态下
【基金项目】
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军队医学科技青年培育计划拔尖项目（20QNPY031）； 重庆市在渝院士牵头科技创新引导专项（cstc2019yszx-jscxX0002）～～；
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目的 建立结合心率变异性（heart rate variability, HRV）和呼吸频率（respiratory rate, RESP）的驾驶疲劳识别机器学习模型并明确最优特征子集。方法 2021年6-12月，从陆军军医大学招募20名年龄在20～30岁之间的健康男性志愿者参加疲劳驾驶试验。记录正常睡眠和睡眠剥夺后驾驶员在驾驶任务中的心电信号，提取18维疲劳相关HRV特征值，选择清醒与疲劳状态下存在差异的HRV特征结合RESP作为特征集。比较支持向量机（support vector machines, SVM）、K最邻近（k-nearest neighbor, KNN）、朴素贝叶斯（naive Bayes, NB）、决策树（decision tree, DT）和逻辑回归（logistic regression, LR）这五种经典机器学习方法，筛选最优特征子集，并建立疲劳识别模型。结果 低频功率（low frequency, LF）与高频功率（high frequency, HF）的比值LF/HF、RESP、平均RR间隔（mean RR interval, Mean RR）、样本熵（sample entropy, SampEn）、去趋势波动分析（detrended fluctuation analysis, DFA）短期斜率DFAα1五个特征是疲劳识别的有效特征子集，在SVM中分类效果最好，疲劳识别的准确性、敏感性、特异性分别为87.03%、87.07%、87.13%。其中LF/HF和RESP是最为重要的驾驶疲劳识别指标，两个维度下各个模型的准确性均能达到80%以上，SVM与LR整体表现更好，准确性、敏感性、特异性分别为84.99%、85.13%、82.65%和84.43%、86.49%、82.02%。结论 LF/HF、RESP是驾驶疲劳识别的有效特征，在基于HRV特征和RESP的驾驶疲劳识别中SVM与LR的整体表现优于其他模型。
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