[发明专利]一种基于K-TRCA的脑力疲劳评估方法

权利要求书

1.一种基于K-TRCA的脑力疲劳评估方法，其特征在于，操作步骤如下：

(1)预处理阶段：

(1-1)对左右眼的瞳孔直径数据出现空缺的数据段用“0”填充；

(1-2)对原始脑电数据，进行滤波并去除眼电伪迹；

(1-3)从第一个目标图像出现的时间标签开始，向后截取单位时间长度为t₀的瞳孔直径数据和脑电数据，直至遍历所有的目标图像出现的时间标签，将截取的数据段样本分别保存为瞳孔数据样本集和脑电数据样本集；

(2)标定阶段：

(2-1)计算瞳孔数据样本集中每个样本的P80数值，根据国际公认的P80阈值标准，将结果分为清醒、疲劳、瞌睡3类；

(2-2)通过K-means算法，对所有的瞳孔数据样本进行重新聚类，将新聚类的瞳孔直径数据样本对应的脑电数据样本集表示为X₁、X₂、X₃，其中，X₁为清醒样本、X₂为疲劳样本、X₃为瞌睡样本，用于训练；

(3)训练阶段：

(3-1)对所述的X₁、X₂、X₃，使用TRCA算法，进行疲劳相关成分分析，计算出能够提取3类疲劳相关成分的空间滤波器组W；

(3-2)计算出每一个疲劳类别的所有训练样本的叠加平均值

(4)测试阶段：

(4-1)使用空间滤波器组W同时对测试样本Y∈R^Nc×Nt和进行滤波，并计算皮尔逊相关系数r_{k，k＝1,2,3}；计算公式如下：

其中，k＝1,2,3，R表示实数集，Nc表示通道数，Nt表示采样点数，ρ(*,*)表示进行皮尔逊相关系数计算，Y表示测试样本，T表示矩阵的转置运算，W表示空间滤波器组，表示中的第k个的转置；

(4-2)比较r₁、r₂、r₃的大小，如果r₁最大，则判定测试样本Y表示清醒状态，如果r₂最大，则判定测试样本Y表示疲劳状态，如果r₃最大，则判定测试样本Y表示瞌睡状态。

2.根据权利要求1所述基于K-TRCA的脑力疲劳评估方法，其特征在于：所述步骤(2-1)中的P80数值计算方法具体为：

通过计算单位时间内瞳孔面积被遮住超过80％的时间t₁占单位时间t₀的百分比的大小，初步评估大脑疲劳程度；假设瞳孔直径样本集中的某一个数值为d，被试在睁眼静息态的平均瞳孔直径为则瞳孔面积被遮住超过80％的时间t₁筛选条件可表示为：

3.根据权利要求1所述基于K-TRCA的脑力疲劳评估方法，其特征在于：所述步骤(2-1)中的P80阈值判定标准具体为：

当P80≤0.075，清醒状态；

当0.075P80≤0.15，疲劳状态；

当P800.15，瞌睡状态。