【摘 要】
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针对目前警觉性监测指标单一且不精确等问题,将心率变异性结合机器学习对警觉度水平进行监测。48名受试者连续完成5组精神运动警戒任务(PVT),同时进行心电测量。将PVT任务的反应时分为5级,使用多分类支持向量机方法,对警觉性分级进行预测。在行为结果上,表现为PVT测试反应时相关指标的延长;在生理指标上,反映为心率变异性高频指标(HF-HRV)以及极低频指标(VLF-HRV)的增加。VLF-HRV与反
【基金项目】
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载人航天工程航天医学实验领域项目(HYZHXM03008);
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针对目前警觉性监测指标单一且不精确等问题,将心率变异性结合机器学习对警觉度水平进行监测。48名受试者连续完成5组精神运动警戒任务(PVT),同时进行心电测量。将PVT任务的反应时分为5级,使用多分类支持向量机方法,对警觉性分级进行预测。在行为结果上,表现为PVT测试反应时相关指标的延长;在生理指标上,反映为心率变异性高频指标(HF-HRV)以及极低频指标(VLF-HRV)的增加。VLF-HRV与反应时的平均数以及反应时的中位数呈现显著的正相关,与反应时倒数的平均值呈现出显著的负相关。HF-HRV也与反应时的平均数以及反应时的中位数呈现显著的正相关。采用多分类支持向量机手段对受试者的警觉度进行预测,结果表明,单独使用2种心电指标对警觉度水平进行预测的平均准确率为77.81%,ROC曲线下的平均面积为0.87,平均灵敏度为0.763,平均特异度为0.792。研究表明:心率变异性是反映警觉度波动变化的敏感指标,可用于开展警觉度的预测。
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