在机器人辅助手术期间监测外科医生的工作量可以指导任务需求的分配、调整系统界面和评估机器人系统的可用性。当前测量认知负荷的做法主要依赖于主观且会扰乱手术工作流程的问卷。为了解决这一限制,展示了一个计算框架来预测远程机器人手术期间的用户工作量。该框架利用无线传感器来监测外科医生的认知负荷并预测他们的认知状态。在经过验证的达芬奇技能模拟器上执行手术技能任务的十二名外科医生同时记录了多种生理模式(例如心率变异性、皮肤电和脑电图活动)的连续数据。这些手术任务的难度各不相同,例如,需要不同的视觉处理需求和精细运动控制程度。使用独立成分分析融合收集的多模态生理信号,并将预测结果与真实工作量水平进行比较。结果比较了不同分类器、传感器融合方案和生理模态(即使用单一模态与多种模态进行预测)的性能。结果发现,我们的多传感器方法优于单个信号,并且可以在基本和复杂的手术技能任务中 83.2% 的时间内正确预测认知工作量水平。
图 3 与心理工作量相关的大脑激活和停用。(a)统计参数图说明了 TNT 中心理工作量的主要影响。彩色条表示激活高度的 t 值(+ 10 至 � 10)。展示了在 2-back 与 0-back 期间激活增加(红色)和减少(蓝色)的皮质区域。为了便于说明,地图的阈值为 p < .001 FWE 校正。激活叠加在受试者的解剖 T1 扫描上,并标准化为标准 MNI 空间。ACC,前扣带皮层;PCC,后扣带皮层;DLPFC,背外侧前额叶皮层;DMPFC,背内侧前额叶皮层;PC,顶叶皮层(顶上回和顶下小叶);SMA,辅助运动区; VMPFC,腹内侧前额皮质。(b)条形图显示相对于静止条件,0-back 和 2-back 条件下峰值体素处 BOLD 信号增加/减少的百分比。标明了 MNI 坐标。该百分比是针对每个任务难度级别的所有区块(即安全和威胁)计算的。误差线为 SEM。浅灰色 = 0-back,中灰色 = 2-back
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[V1 3003] 任务期间预防性医疗保健 所有计划应提供培训、任务期间能力和资源,以监测生理和心理健康状况,并能够提供任务期间预防性医疗保健,这些计划应基于流行病学证据的概率风险评估 (PRA),该评估考虑到每个特定设计参考任务 (DRM) 的需求和局限性,以及任务持续时间、预计返回地球的时间、任务路线和目的地、预期辐射分布、作战概念等参数。术语“任务期间”涵盖任务的所有阶段,从发射、着陆行星体以及所涉及的所有表面活动,直至返回地球。任务期间预防性医疗保健包括但不限于:(有关完整标准,请参阅 NASA-STD-3001 第 1 卷)。
战斗机就是这样一个例子,为了完成战斗任务,飞行员在体力(由于 G 机动)和认知(处理多个传感器、感知、处理和多任务,包括通信和操作武器)方面都承受着巨大的负担。需要分析这种认知需求,以了解战斗机飞行员的工作负荷。本研究的目的是分析在不同飞行负荷条件下,在逼真的高保真飞行模拟器环境中战斗机飞行员的动态工作负荷。各种工作负荷条件包括 (a) 正常能见度、(b) 低能见度、(c) 正常能见度和次要任务,以及 (d) 低能见度和次要任务。虽然飞行员的飞行表现得分不错,但生理指标如心率变异性 (HRV) 特征和主观评估 (NASA-TLX) 成分在任务之间具有统计学意义 (p<0.05)。在所有任务负载条件下,HRV 特征(例如 SD2、SDNN、VLF 和总功率)都很重要。LFnu 和 HFnu 特征能够区分低能见度和次要认知任务的影响,在本研究中,次要认知任务被强加为增加的任务。该结果有助于了解飞行员在每个飞行阶段的任务和表现以及他们在动态工作量期间的认知需求,这可以在模拟器和实际飞行条件下以最佳方式协助飞行员的训练计划。
在安全关键行为的背景下,对认知表现的评估和预测是任何关注人类操作员的学科的关键问题。大多数研究都集中在心理工作量的测量上,但尽管对该主题进行了数十年的研究,但这一构想仍然难以实施。神经人体工程学的最新进展扩展了我们对不同操作领域的神经认知过程的理解。我们提供了一个框架来解开那些支撑任务需求、唤醒、心理工作量和人类表现之间关系的神经机制。这种方法主张针对那些在绩效效率降低之前的特定心理状态。在包含任务参与和唤醒的二维概念空间中,识别和映射了许多不良的神经认知状态(走神、努力放弃、坚持不懈、注意力不集中现象)。我们认为,监测前额叶皮层及其失活可以指示从正常操作状态到受损状态的一般转变,在这种情况下,绩效可能会下降。我们确定了专门解释这些状态的神经生理学、生理学和行为标记。然后,我们提出了一种神经适应性对策类型,以缓解这些不良心理状态。
摘要:先前的研究已经证明了脑电图 (EEG) 在评估心理工作负荷方面的适用性。然而,开发可靠的跨任务、跨受试者和跨会话工作负荷分类模型仍然是一个挑战。在本研究中,我们使用无线 Emotiv EPOC 耳机评估了八名受试者和两项心理任务(即 n-back 和算术任务)的工作负荷。0-back 和 2-back 任务以及 1 位和 3 位加法分别被用作 n-back 和算术任务中的低和高工作负荷。使用功率谱密度作为特征,开发了一个信号处理和特征提取框架来对工作负荷级别进行分类。在 n-back 和算术任务中,会话内准确率分别达到 98.5% 和 95.5%。为了便于实时估计工作负荷,应用了快速域自适应技术,实现了 68.6% 的跨任务准确率。同样,我们在 n-back 和算术任务中分别获得了 80.5% 和 76.6% 的跨会话准确率,以及 74.4% 和 64.1% 的跨受试者准确率。尽管参与者数量有限,但该框架在跨受试者和任务方面具有很好的推广性,并为开发独立于受试者和任务的模型提供了一种有前途的方法。它还表明在认知监测中使用消费级无线 EEG 耳机实时估计工作量在实践中的可行性。
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项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。在发布项目概要后确认项目位置。对于设计代理,IH =
项目、设计和施工工具列表旨在提高您对 NAVFAC PACIFIC 机会的认识。如果您对列出的任何项目感兴趣,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。在发布项目概要后确认项目位置。对于设计代理,IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程师顾问免责声明:此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前的政府意图;但可能会发生变化。发布的招标(如果发布)是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。