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World File Search System心理疲劳
运动中的心理疲劳 - 从障碍的表现到...
描述精神疲劳作用（MF）的文献已经大大增长。这伴随着识别受MF影响的大量性能确定参数。MF是由长期认知的努力引起的，主要影响体育运动的身体，技术，战术和知觉 - 认知维度，而生理参数（例如，心率，乳酸）以及最大和SUPRAMAXIMAL努力的物理方面却无遭受影响。本文的目的是概述文献中所描述的参数，该参数受到MF的影响。通过识别不同的参数，我们不仅看到他们如何影响运动员的表现，而且还引起了人们对MF造成的损伤风险可能增加的担忧。初步证据表明，随后的平衡，运动技能和决策过程中的干扰可能会增加受伤的脆弱性。大量基于实验室的研究研究了MF对性能的影响。但是，关于MF的起源机理和神经生理原因的机理仍然存在许多问题，并且仅采取了小步骤将这些知识转化为实践。因此，需要对MF的基本机制和大脑的作用进行更多研究，以及具有高生态有效性的更多应用研究，这也考虑到MF引起的损伤风险的潜在增加。
心理疲劳对足球表现影响的系统评价
背景：足球运动的成功表现与多种因素有关，例如身体、技术和感知认知表现。与身体疲劳相比，如今最受欢迎的影响因素之一是心理疲劳，尤其是在足球运动中。目的：本系统综述旨在阐明心理疲劳干预对足球心理生理反应和认知表现的影响。方法：从 2010 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 31 日，在 Pubmed、Scopus、Web of Science (WOS) 和 Sport Discuss 数据库中使用关键词“心理疲劳和足球”和“认知疲劳和足球”对足球的密闭空间、心理生理和认知表现的内容进行文献综述。对六个数据库进行系统搜索，结果包含 7 项研究。该研究根据 PICO（人群、干预、比较和结果）标准进行表征。结果：本研究结果表明，心理疲劳对心理生理反应产生负面影响，损害认知表现，降低技术技能的利用率。结论：根据本系统评价，心理疲劳通过损害心理生理反应、认知表现和技术技能来降低足球表现。
在现实运动环境中测量心理疲劳
摘要：本研究旨在调查巴西沙滩排球锦标赛期间沙滩排球运动员所经历的心理疲劳。比较了赛前和赛后心理疲劳的感知以及胜负后的感知。次要目标是将心理疲劳与技战术努力联系起来。七名世界级高级沙滩排球运动员参加了比赛。共分析了 30 场正式比赛，七名世界级高级沙滩排球运动员参加了比赛。数据是在全国锦标赛精英前 8 名期间收集的，并使用了运动员智能手机访问的数字平台。使用锚定 0 – 100 的数字视觉模拟量表 (VAS) 来测量主观心理疲劳和技术战术努力。单因素重复测量方差分析显示，比赛前后感知到的精神疲劳存在差异 [F(1.82 29.26) = 6.152; p= 0.007; ɳρ2 = 0.278，影响较大；功效= 0.833] 和三次趋势 [F(1.00 16.00) = 19.677; p < 0.001; ɳρ2 = 0.552，影响较大；功效= 0.986]。此外，在输掉正式比赛后，主观心理疲劳程度更高（胜：54.14 ±23.24 Vs. 败：69.66 ±27.24；p = 0.064；ES = 0.639，中等影响），线性回归确定了主观心理疲劳与技战术努力之间的关系（R2 = 0.47；p < 0.001）。总之，世界级沙滩排球运动员在正式比赛后会观察到心理疲劳增加，而输掉比赛似乎会增强这种反应。此外，正式比赛后主观心理疲劳的 47% 变化可以用技战术努力来解释。因此，运动员应避免在正式比赛前立即进行认知活动。抵抗心理疲劳可能是正式沙滩排球比赛成功的一个因素，但这需要进一步研究。关键词：认知疲劳、心理负荷、网球运动、运动生理学。简介 沙滩排球是一项具有独特特征的开放式技巧和球队运动。例如，每队只有两名球员，不允许换人。主要的身体特征是功率输出，用于垂直跳跃或短距离冲刺（Cortell-Tormo 等人，2011 年；Natali 等人，2017 年；Pérez-Turpin 等人，2009 年），以及有氧耐力以支持每场比赛约 80 次回合（Magalhães 等人，2011 年；Palao 等人，2012 年）。巴西在这项运动方面有着悠久的历史，从世界锦标赛和夏季奥运会的结果可以看出这一点。在正式比赛中，跑动距离约为 570 米（Bellinger 等人，2021 年），进攻对于决定比赛胜负具有决定性意义（Medeiros 等人，2017 年）。此外，全国锦标赛和美国锦标赛（即职业排球协会 - AVP）是竞争最激烈的国家锦标赛。考虑到在正式沙滩排球比赛中执行的认知决策数量以及重复的体力任务，可以合理地假设正式沙滩排球比赛会导致精神疲劳。先前的研究大多将心理疲劳描述为由高认知负荷（例如，长时间的低复杂度认知需求或短期的高复杂度认知需求）引起的主观疲倦和/或嗜睡感，同时伴有注意力、抑制控制或单调性需求（Boksem & Tops，2008；Marcora 等人，2009；Smith 等人，2018）。此外，这种感觉会根据刺激的强度和持续时间而出现（Borghini 等人，2014；Fortes 等人，2020；Gantois 等人，2020；O’Keeffe 等人，2020）。从这个意义上讲，沙滩排球比赛涉及对感知、决策和适合战术情况的运动的认知需求（Afonso 等人，2012）。因此，视觉运动大脑系统 [例如视网膜感光细胞和视觉大脑区域]、运动系统（例如辅助运动区和初级运动皮层）和额叶（例如前额叶皮层）] 的和谐是表现的基础 (Balser 等人，2014；Hülsdünker 等人，2018)。此外，玩家必须应对挑战其注意力的因素（即气候变化、对手行为和自己的游戏动作）并使用认知技能来控制这些因素 (Stefanello，2007)。开创性的心理疲劳研究集中于使用实验室方法研究心理疲劳对后续身体表现的影响 (Marcora 等人，2009)。在这方面，运动任务前的精神疲劳会导致视觉感知受损（Van Cutsem 等人，2019 年）、决策制定
精神疲劳前后任务切换过程中脑功能网络重组
摘要：心理疲劳因其严重的负面影响而受到广泛研究。但心理疲劳前后任务切换的神经机制如何仍是一个问题。为此，本研究旨在利用脑功能网络特征来探索这一问题的答案。具体来说，记录了20名被试的任务状态脑电信号。任务包括400秒的2-back任务（2-BT），接着是6480秒的心算任务（MAT），然后是400秒的2-BT。根据选定的任务切换状态提取和分析网络特征和功能连接，在心理疲劳之前从Pre_2-BT到Pre_MAT，在心理疲劳之后从Post_MAT到Post_2-BT。结果表明，根据网络特征的显著变化和在Pre_2-BT和Post_2-BT之间使用支持向量机（SVM）获得的98%的高分类准确率，长期MAT成功诱发了心理疲劳。当任务从Pre_2-BT切换到Pre_MAT时，所有网络特征中delta和beta节律均出现显著变化，选定的功能连接呈现增强趋势。而当任务从Post_MAT切换到Post_2-BT时，beta节律的网络特征和选定的功能连接与心理疲劳前任务切换的趋势相反。我们的研究结果为理解大脑在任务切换过程中的神经机制以及在心理疲劳过程中的神经机制提供了新的见解。
研究论文：心理疲劳和性别对青年人和老年人重复练习过程中工作记忆表现的影响
工作记忆 (WM) 是研究最多的认知功能之一，尽管个体特征对表现的影响程度尚不清楚，尤其是对于老年人而言。本研究考虑了健康年轻人和老年人反复练习三个难度等级（1-、2- 和 3-Back）的视觉 N-Back 任务。我们的结果表明，对于这两个年龄组，预期的心理疲劳都被学习效果所抵消，在准确性和反应时间方面，女性比男性受益更多，在所有三个 N-Back 等级上都是如此。我们得出结论，未来的 WM 研究，特别是当依赖重复的 N-Back 课程时，应该考虑到与心理疲劳和性别有关的学习效果，无论是年轻人还是老年人。
精神疲劳的检测与恢复
心理疲劳是一种由长时间的认知活动导致的复杂状态。心理疲劳的症状包括情绪和动机的变化，以及与目标导向行为有关的各种认知功能的暂时性衰退。人们进行了大量研究，以开发识别心理疲劳的生理和心理生理迹象的方法。这使得许多基于人工智能的模型能够使用从眼动追踪设备、脑电图或心电图中提取的数据对不同程度的疲劳进行分类。在本文中，我们提出了一种实验方案，旨在通过与脑电图和眼动追踪设备配对的虚拟现实会话来生成/测量心理疲劳并提供有效的恢复策略。本文首先提供了心理疲劳预测因素、测量方法和恢复策略的全面最新进展。然后，本文介绍了一种基于最先进技术的实验方案，用于 1）产生和测量心理疲劳；2）使用虚拟现实（VR）模拟环境评估虚拟疗法对疲劳恢复的有效性。在我们的工作中，我们通过在虚拟模拟环境中完成认知任务成功地产生了心理疲劳。在各种认知任务中，参与者的瞳孔直径和 theta/alpha 分数显著下降。我们根据脑电图（EEG）数据训练了一个 RBF SVM 分类器，对心理疲劳进行分类，在测试集上的准确率为 95%。最后，我们的结果表明，分配给虚拟疗法的时间并没有改善放松后时期的瞳孔直径。关于放松疗法对放松疗法影响的进一步研究应将时间分配得更接近标准恢复时间 60 分钟。
背景音乐对稳定状态下精神疲劳的影响......
摘要：作为一种广泛使用的脑机接口（BCI）范式，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI具有信息传输速率高、对伪影容忍度高、在不同用户之间表现稳健等优势。然而，长时间重复刺激导致心理疲劳的发生率是基于SSVEP的BCI的一个关键问题。音乐通常被用作一种方便、非侵入性的缓解心理疲劳的方法。本研究通过在长时间的SSVEP-BCI任务中引入不同模式的背景音乐，探讨音乐对心理疲劳的补偿作用。通过脑电图功率指数、SSVEP幅度和信噪比的变化来评估被试的心理疲劳。研究结果表明，在SSVEP-BCI任务中引入激动人心的背景音乐可有效缓解被试的心理疲劳。此外，对于连续的 SSVEP-BCI 任务，在休息间隔阶段使用舒缓背景音乐的音乐模式组合被证明能更有效地减少用户的精神疲劳。这表明背景音乐可以为长时间的基于 SSVEP 的 BCI 实现提供切实可行的解决方案。
精神疲劳检测中的计算机接口：系统
抽象的心理疲劳是一种心理物理状况，对日常生活有重大不利影响，损害了身心健康。在这种快速变化的环境中，我们正在遇到挑战，精神疲劳问题变得越来越突出。这需要迫切需要探索有效，准确的自动化系统，以及时进行精神疲劳检测。因此，我们对使用人工智能（AI）技术进行了精神疲劳检测的脑部计算机界面（BCI）研究的系统综述，2011年和2022年之间发表在Scopus，IEEE Explore，PubMed和Web Science（WOS）中。包含的布尔搜索表达式（（（（（电脑图）和（BCI）））和（疲劳分类））和（脑部计算机界面）已用于选择文章。通过用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）方法的首选报告项目，我们在562篇文章中选择了39个。我们的评论确定了通过自动化神经反馈采用BCI进行心理疲劳干预的研究差距。还讨论了用于开发基于脑电图的精神疲劳检测的AI技术。我们从讨论中确定的差距提出了全面的挑战和未来建议。未来的方向包括数据融合，混合分类模型，公共数据集的可用性，不确定性，解释性和硬件实现策略。
学业负担对心理疲劳的影响... - IEOM
摘要 本研究定量研究了学业负担对菲律宾玛普阿大学本科生感知心理疲劳的影响之间的关系。当前的全球疫情以及从面对面授课到远程学习的突然转变影响了学生的心理健康。研究人员使用了从包含疲劳评估量表和 NASA-任务负荷指数的数字调查中获得的 104 名受访者样本数据，然后使用描述性和推断性统计数据进行分析。结果显示，在线课程期间的学业负担因素与学生整体心理疲劳水平之间存在密切的关系。因此，结果表明，这些因素显著增加了大学生心理疲劳的强度。根据结论，结果表明 FAS 受到每个维度的极大影响——无论是精神上还是身体上。此外，分配给每个受访者的学业工作量表明，由于在线课程中分配给学生的工作量，所有认知因素（例如心理需求、身体需求、时间需求、努力和挫折感）都会受到显著影响。因此，学生必须付出更多的精神努力才能完成所需的输出。关键词 NASA-任务负荷指数、FAS、心理疲劳、在线课程 1.简介 心理疲劳通常被称为长期精神压力，这是一种由于认知活动而导致人经历认知压力和压倒性精神压力的精神状态（Maarten 等人，2008 年）。此外，自 Smith 等人以来，理论上它可以以生理或行为突然改变等各种形式表现出来。(2019) 指出，心理疲劳是具有挑战性的认知活动的产物。这种精神状态通常与疲劳和精力不足有关，而疲劳和精力不足对于健康成年人的日常最佳功能至关重要。精神疲劳可能与身体疲劳有相似的症状；然而，这两种疲劳的生物学功能是分开的，这意味着两者可能同时共存（疲劳科学，2019 年）。虽然身体疲劳源于过度的体力消耗，但个人的精神状态不会受到损害，只有在必须解决身体状态时才会恢复活力。然而，它对经历精神疲劳的不同个体仍然有不同的影响（Garikiparithi，2017 年）。2020 年 3 月 11 日，世界卫生组织 (WHO) 宣布肆虐的冠状病毒 (COVID-19) 疫情为大范围流行病，随着隔离协议和数字教育的大幅实施，精神疲劳急剧加剧。Labrague & Ballad (2021) 发表了一项研究，其中封锁引起的疲劳程度与疫情相符，包括其与菲律宾大学生的个人适应力、应对技巧和整体健康状况的相关性，这一点至关重要，因为在分析感知疲劳程度时要考虑认知因素。值得注意的是，在菲律宾的隔离限制期间，大学生的疲劳程度中等。然而，个人和认知特征被用作标识符，而不是与在线课程相关的学业工作量。此外，加利福尼亚州圣布鲁诺市的 Skyline College 发布了一项调查结果，该调查旨在解决在 COVID-19 大流行期间如何过渡到新常态的问题，统计数据显示，60% 的在校学生认为这种过渡在一定程度上具有挑战性——此外，这些挑战
通过生物信号了解疲劳
疲劳是一个多方面的结构，是人类体验的重要组成部分。疲劳有两个主要方面：心理疲劳和身体疲劳，它们往往交织在一起，加剧了它们对日常生活和整体幸福感的共同影响。为了减轻这种影响，理解和量化疲劳至关重要。生理数据在理解疲劳方面起着关键作用，可以让我们深入了解疲劳的程度和类型。通过分析这些生物信号，研究人员可以确定一个人是感到精神疲劳、身体疲劳还是两者兼而有之。本文介绍了 MePhy，这是一个全面的数据集，包含各种生物信号，这些信号是在诱发不同的疲劳条件（尤其是精神疲劳和身体疲劳）时收集的。在与压力情况密切相关的生物信号中，我们选择了：眼部活动、心脏活动、皮肤电活动 (EDA) 和肌电图 (EMG)。数据是使用不同的设备收集的，包括相机、胸带和 BITalino 套件中的不同传感器。