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使用眼动监测设备监测空中交通管制员认知工作负荷的研究概述
空中交通管制员 (ATCO) 将成为对航空运输系统影响最大的部门。ATCO 的职责是防止地面管制员提供的空中飞机相撞并克服可能出现的混乱。ATCO 是高风险职业群体之一，因此，其极高的认知工作量对飞行安全至关重要。然而，据观察，文献中关于在不同任务难度下有经验和没有经验的 ATCO 之间可能出现的认知工作量差异的研究相当不足。本研究介绍了认知工作量测量方法和 ATCO 认知工作量的研究。在本研究中，解释了确定认知工作量及其测量方法的重要性。此外，还介绍了与 ATCO 认知工作量相关的文献研究，特别是使用眼动仪的研究。
眼动追踪技术在航空、海事和建筑行业中的应用：系统综述
摘要：航空、航海和建筑行业的大多数事故都是由人为失误引起的，而人为失误可以归因于精神表现受损和注意力不集中。1596年，法国解剖学家和医学家杜·劳伦斯（Du Laurens）说，眼睛是心灵的窗户。眼动追踪研究的历史可以追溯到近150年前，它已被广泛应用于不同领域的多种用途。总体而言，眼动追踪技术可以实时捕捉各种反映人类不同认知、情感和生理状态的眼球运动，可用于在不同场景中更广泛地了解人类的思维。本系统文献综述探讨了眼动追踪研究在航空、航海和建筑三个高风险行业的不同应用。本研究结果揭示了眼动追踪研究的人口分布和应用，以及用于研究人类心理表现的视觉、认知和注意力方面的不同技术。此外，还强调了不同的研究差距和潜在的未来研究方向，涉及使用其他技术支持、验证和增强眼动追踪研究，以更好地了解人类的心理表现。
回顾眼动追踪技术在航空、海事和建筑行业中的应用：系统评价
摘要：航空、航海和建筑行业的大多数事故都是由人为失误引起的，而人为失误可以归因于精神表现受损和注意力不集中。1596年，法国解剖学家和医学家杜·劳伦斯（Du Laurens）说，眼睛是心灵的窗户。眼动追踪研究的历史可以追溯到近150年前，它已被广泛应用于不同领域的多种用途。总体而言，眼动追踪技术可以实时捕捉各种反映人类不同认知、情感和生理状态的眼球运动，可用于在不同场景中更广泛地了解人类的思维。本系统文献综述探讨了眼动追踪研究在航空、航海和建筑三个高风险行业的不同应用。本研究结果揭示了眼动追踪研究的人口分布和应用，以及用于研究人类心理表现的视觉、认知和注意力方面的不同技术。此外，还强调了不同的研究差距和潜在的未来研究方向，涉及使用其他技术支持、验证和增强眼动追踪研究，以更好地了解人类的心理表现。
基于EEG的眼动运动使用大脑–
摘要：对眼动和视觉状态的歧视是研究的一流领域，迫切需要非手动的基于EEG的轮椅控制和导航系统。本文提出了一种新型系统，该系统利用脑部计算机界面（BCI）来捕获人类受试者的电子摄影（EEG）信号，而眼睛运动并随后通过应用随机森林（RF）分类算法将其分为六个类别。rf是一种合奏学习方法，它构建了一系列决策树，每棵树都会在其中进行类预测，而类别预测数量最多的类成为模型的预测。根据受试者眼睛的位置定义了拟议的随机森林脑 - 计算机界面（RF-BCI）的类别：开放，闭合，左，左，右，向上和向下定义。RF-BCI的目的应用作基于EEG的控制系统，用于驱动机电轮椅（康复设备）。已使用包含来自10名不同患者的219个记录的数据集对所提出的方法进行了测试。BCI实施了EPOC Flex头盖系统，其中包括32个盐毡传感器，用于捕获受试者的EEG信号。每个传感器每秒捕获了四个不同的脑波（Delta，Theta，Alpha和Beta）。然后，将这些信号分为4秒的窗户，每条记录512个样品，并为每个EEG节奏提取频带能量。实验结果表明，与获得6级分类的其他方法相比，RF算法的表现优于其他方法和高度准确性（85.39％）。将所提出的系统与幼稚的贝叶斯，贝叶斯网络，K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），支持向量机（SVM），J48-C4.5决策树和袋装分类算法进行了比较。此方法利用了从Epoc Epoc Flex可穿戴式录制设备中获得的高空间信息，并成功检查了该设备用于BCI轮椅技术的潜力。
使用基于决策树的方法和CNN分类的强化学习有助于眼动电脑游戏
采用基于生物信号的输入的抽象人机接口很难转化为现实生活应用，部分原因是开发一般模型的困难来对代表用户行动的生理事件进行分类。在拟议的框架中，通过决策方法的管道来操作基于电视学（EOG）的游戏。这些包括使用卷积神经网络（CNN）的眼动物运动的分类模型，该模型以信号窗口创建的图像和公用事业决策网络（EUDN）的合奏为食，这使经常会冲突的事件的影响在实现更自然的控制级别的界面上，从而缓解了界面事件的影响。CNN和EUDN取代了EOG的正常使用的基于特征的眼事件检测方法。最后，一种基于强化的学习驱动方法同时更新了每个奖励结果的多个（状态，动作）对，干预以减轻错误的游戏命令的后果，并可以用作“共享控制”范围的一部分。结果显示，加强学习在改善参与者的游戏表现以及减少其一些主观工作量指标方面的积极影响。
眼动追踪训练可改善患有注意力缺陷多动障碍的儿童的抑制控制
摘要：脱抑制是注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 儿童的常见症状。本研究考察了计算机化眼动追踪训练对改善 ADHD 儿童抑制控制的效果。研究对象为 32 名 ADHD 儿童（平均年龄 = 8.4 岁）。一半的参与者在两周内接受了 240 分钟的眼动追踪训练（即实验组），而另一半则未接受任何训练（即对照组）。训练后，实验组在神经心理学抑制测试中表现出显著改善，例如在 Flanker 测试的不一致条件下反应时间更快、类别流畅性和五点测试中设计更独特、儿童色彩追踪测试第 2 次追踪中完成时间更快。对照组在这些测试中均未表现出显著变化。我们的研究结果支持使用眼动追踪训练来改善 ADHD 儿童的抑制控制。
眼动表现和女运动员的临床结局
抽象背景：大多数脑震荡后的眼动运动（EM）研究主要涉及男性样本。我们评估了基于脑震荡（CON）与健康控制运动员（HC）（HC）的女性，大学运动员（HC）的女性，大学运动员（抗反射率转移）和反视觉关注的反射性转移）和反视觉关注的（反视觉控制）。我们评估了EM绩效与脑后结果之间的关系。我们假设的反性能在CON和HC之间会有所不同，因为执行控制要求更大，并且EM绩效（两个任务）将与CON中的临床结果有关。方法：16个骗局（在伤害后4-10天评估[M = 6.87，SD = 2.15天]）和16个年龄匹配的HC运动员。使用一般线性混合建模和Pearson的相关性。结果：在抗con上，相对于HC，相对于HC，在反率[F（1,2863）= 12.650，p <.001]和较短的延迟[F（1,469）= 5.976，p = .015]相对于HC。多种EM度量与临床结果相关：预测症状缓解的天数（r = .44，p <.05）；在测试当天，抗错误率与症状负担有关（r = .27，p <.05）。结论：这项研究表明，EM措施的实用性有望检测女性运动员脑震荡的认知控制和感觉运动影响，并将其用作恢复的预后指标。
眼动追踪调查 - NSF-PAR
1 博士生，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔 电子邮件：shiyangming@ufl.edu 2 本科生，香港城市大学建筑及土木工程系，香港。 电子邮件：yzheng44-c@my.cityu.edu.hk 3 副教授，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔（通讯作者）。 电子邮件：eric.du@essie.ufl.edu 4 博士生，佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院可持续基础设施与环境工程学院（ESSIE），美国佛罗里达州盖恩斯维尔 电子邮件：qizhu@ufl.edu 5 博士德克萨斯州农工大学建筑学院建筑科学系学生，德克萨斯州大学城。电子邮箱：liux2017@tamu.edu
航空领域的眼动追踪测量：选择性文献综述
摘要 目的：本文旨在全面回顾眼动追踪测量方法，并讨论眼动追踪方法在航空领域的不同应用领域。 背景：飞行员的心理生理测量（例如眼动追踪）可用于检测疲劳或高工作负荷情况、研究晕动病和缺氧，或评估显示改进和专业知识。 方法：我们回顾了眼动追踪对飞行员的用途，并包括发表在航空期刊上的眼动追踪研究，既有历史的也有当代的。我们纳入了 79 篇论文，并将结果分为以下三个类别：人类表现、飞机设计、健康和影响表现的生理因素。然后，我们总结了每个类别中眼动追踪的不同用途，并重点介绍了在每个领域有用的指标。我们的评论是对 Ziv (2016) 的评论的补充。 结果：基于这些分析，我们提出了眼动追踪测量的有用应用领域。眼动追踪可以通过检测疲劳或表现下降等来有效预防错误或伤害。在模拟或真实飞行中以适当的方式应用它可以帮助确保人机系统的最佳运行。结论：进一步的航空心理学和航空航天医学研究将受益于眼球运动的测量。
眼动界面操作飞机显示器
摘要：长期以来，眼球注视追踪器因其在航空领域的实用性而受到广泛研究。到目前为止，已经在飞行电子显示器和模拟条件下头戴式显示系统的注视控制界面方面进行了大量研究。在本文中，我们介绍了在实际飞行条件下眼球注视追踪器的使用情况及其在此类使用条件和照明下的故障模式的研究。我们表明，具有最先进精度的商用现货 (COTS) 眼球注视追踪器无法提供超出一定眼部照明水平的注视估计。我们还表明，眼球注视追踪器的有限可用跟踪范围限制了它们即使在飞行员自然操作行为期间也无法提供注视估计。此外，我们提出了三种开发眼球注视追踪器的方法，这些方法旨在使用网络摄像头代替红外照明，旨在在高照度条件下发挥作用。我们展示了使用 OpenFace 框架开发的智能追踪器，在室内和室外条件下的交互速度方面，它提供了与 COTS 眼动追踪器相当的结果。