精神疲劳是一种普遍的精神状态,不仅损害个人身心健康,而且影响社会稳定和发展。一方面,精神疲劳与多种疾病关系密切,如抑郁症。持续精神https://www.selleck.cn/products/MDV3100.html疲劳状态增加个体的患病风险,影响机体正常功能。另一方面,精神疲劳是许多重大事故的潜在诱因,对行业安全造成严重威胁。因此,及时有效的精神疲劳检测至关重要,有利于身心疾病和安全问题的早期预警和干预。已有疲劳研究大多在实验场景中基于短时特定任务诱发疲劳,进而检测精神疲劳状态。然而实验场景疲劳诱发任务是真实生活中众多疲劳诱因的特例,这些研究提出的方法是否适用于日常精神疲劳检测仍有待探索。因此,本文收集日常生活非控制场景中的长时间生理数据,探索精神疲劳的自主神经生理反应,构建适用于日常精神疲劳检测的生理识别模型,并分析抑郁人群的精神疲劳症状,获得其精神疲劳特征。具体的研究内容和结果如下:(1)采集精神疲劳数据,构建精神疲劳/非疲劳和抑郁/非抑郁生理数据集。本文在非控制场景下采集104名被试的日常心电数据和三维加速度数据,对收集的数据进行预处理,去除严重运动干扰,得到适合精神疲劳分析的心跳间期时间序列;根据被试的精神疲劳自评和睡眠调节双过程模型,标定心跳间期数据的精神疲劳或非疲劳标签,构建精神疲劳和非疲劳生理数据集;将抑郁自评量表分数作为金标准,构建抑郁和非抑郁生理数据集。(2)探索精神疲劳的自主神经反应,构建精神疲劳生理识别模型,探究抑郁人群的精神疲劳特点。本文使用t检验和曼-惠特尼U检验分析精神疲劳对心率变异性参数的影响,结果显示精神疲劳和非疲劳在多个心率变异性参数上存在显著性差异;使用多种有监督机器学习分类器训练精神疲劳生理识别模型,并在独立测试集上评估模型的泛化性能,结果显示反向传播神经网络分类器表现最为均衡,在验证过程和测试过程分别达到了87.80%和89Fasciotomy wound infections.42%的疲劳识别F_1分数;基于上述精神疲劳识别模型,从早上9点至晚上9点对抑郁组和非抑郁组进行精神疲劳检测,以半小时为间隔,统计不同时间区间内两组的精神疲劳检出比例。结果显示,在09:30-11:30和14:30-16:30,抑郁和非抑郁人群的精神疲劳检出比例呈现相似的下降趋势,但是在非抑郁组中,精神疲劳检出比例的下降趋势在下午持续更长的时间,并在16:30-17:00达到最低值。在很多时间段内,抑郁组的精神疲劳检出比例高于非抑郁组,尤其是在09:00-09:3PR-171细胞培养0、12:30-13:00、14:00-14:30和16:30-18:00。在13:00-13:30和18:30-19:00,非抑郁组的精神疲劳检出比例升高,而抑郁组的精神疲劳检出比例降低,并在18:30-19:00达到最低点。论文研究有如下发现:(1)精神疲劳有异于非疲劳的自主神经生理反应。与非疲劳状态相比,精神疲劳状态下的交感神经活动增加,副交感神经活动减少。(2)精神疲劳和非疲劳具有可区分的神经生理模式。本文的精神疲劳识别模型的精度远高于随机猜测,可以有效地识别个体的精神疲劳状态。(3)抑郁和非抑郁人群的精神疲劳表现既存在相似之处,又存在明显的差异。相似之处在于抑郁和非抑郁人群的精神疲劳状态在特定的时间内都呈现降低的趋势。差异主要体现在以下两个方面:首先,在很多时间段内,抑郁组比非抑郁组出现更多的精神疲劳状态。其次,抑郁和非抑郁人群在某些时间段内呈现相反的精神疲劳特征,即当非抑郁组的精神疲劳程度升高时,抑郁组的精神疲劳程度降低。