结合EEG和眼睛跟踪用于认知和生理状态监测:一个系统的审查
Maria Rivas-Vidal1,2,3, Alberto Calvo Cordoba3, Cecilia E García Cena2
1Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, Spain.
Frontiers in neuroergonomics
|February 16, 2026
概括
结合脑电图 (EEG) 和眼睛跟踪 (ET),可以提高情境意识监测. 多模式数据改善了在苛刻的环境中检测和区分诸如疲劳和工作负载等认知状态.
科学领域:
- 认知神经科学 认知神经科学
- 人与计算机的交互
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 在高需求领域,情境意识至关重要,需要持续的注意力和警.
- 脑电图 (EEG) 和眼睛跟踪 (ET) 提供了对诸如疲劳和工作负载等认知状态的补充数据.
- 之前的研究经常孤立地分析这些状态,限制了对其生理模式的理解.
研究的目的:
- 系统地审查使用EEG和ET同时进行的研究,以调查与感知相关的认知状况.
- 综合关于工作负载,疲劳,压力和昏昏欲睡的共同和独特生理特征的发现.
- 评估EEG和ET联合用于认知状态监测的疗效.
主要方法:
- 按照PRISMA 2020指南进行系统的文献审查.
- 搜索了五个数据库,包括47项同时记录EEG和ET的研究.
- 分析报告的EEG特征 (甲,乙,乙活性) 和ET指标 (固定,瞳孔直径,眼动态,PERCLOS).
主要成果:
- 疲劳,工作量和压力显示了重叠的生理模式,但多式联络数据有助于区分.
- 昏昏欲睡和警性下降存在于连续,微睡眠具有不同的形状.
- 集成EEG和ET的分类模型实现了比单模模式模型更高的准确性.
结论:
- 同时的EEG和ET监测显示出检测和明确与感知相关的认知状态的巨大潜力.
- 多模式方法优于单一模式来增强认知状态监测.
- 对于高风险领域,建议采用标准化协议和实时多式联运分类,以提高性能和防止错误.
