神经科学工具的图书统计分析 在建筑工程中使用的健康和安全管理工具
Zhikun Ding1,2,3,4, Zhaoyang Xiong2,3, Yewei Ouyang5
1Key Laboratory of Coastal Urban Resilient Infrastructures (Shenzhen University), Ministry of Education, Shenzhen 518060, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 9, 2023
概括
像EEG和EMG这样的神经科学工具提供了通过监测工人和危险来改善建筑安全和健康的新方法. 研究表明,人们对将这些工具与人工智能集成,以提高职业安全日益感兴趣.
科学领域:
- 职业健康和安全问题 职业健康和安全问题
- 神经科学是一个神经科学.
- 建设管理建设管理.
背景情况:
- 传统的建筑健康和安全管理 (CHSM) 方法面临着持续的挑战.
- 神经科学工具提供了关于认知和行为的客观数据,为CHSM问题提供了潜在的解决方案.
- 在CHSM中缺乏神经科学工具应用的全面统计概述.
研究的目的:
- 对CHSM中神经科学工具利用的当前状况进行文献分析.
- 确定发展阶段,主要贡献者 (期刊,地区,机构,学者) 和合作模式.
- 绘制建筑安全中的应用领域和主要的神经科学工具的地图.
主要方法:
- 图书统计分析被用来系统地审查和分析CHSM中神经科学工具的研究.
- 数据提取涵盖了出版趋势,有影响力的实体,协作网络和应用领域.
- 识别关键的神经科学工具,如脑电图 (EEG),肌电图 (EMG),眼睛跟踪和皮电活动 (EDA).
主要成果:
- 确定了四个主要应用领域:工人安全监测,危险识别增强,肌肉骨障碍减少和人工智能集成用于职业安全.
- 脑电图 (EEG),肌电图 (EMG),眼睛追踪和皮电活动 (EDA) 是最常用的神经科学工具.
- 一个值得注意的趋势是,神经科学工具与人工智能 (AI) 技术的整合越来越多.
结论:
- 神经科学工具,特别是EEG,EMG,眼睛跟踪和EDA,显示出有很大的潜力来推进CHSM.
- 未来的研究应该专注于弥合实验室环境和现实世界建筑工地之间的差距.
- 提高数据质量,改进数据处理算法和解决用户采用对于实际实施至关重要.
