判斷大腦是否疲勞的裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本實(shí)用新型涉及大腦疲勞監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，具體地，涉及一種判斷大腦是否疲勞的裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著工業(yè)化技術(shù)的迅猛發(fā)展，腦力勞動(dòng)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的主要?jiǎng)趧?dòng)形式。然而現(xiàn)代社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)激烈，工作壓力劇增，長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度、單調(diào)的腦力勞動(dòng)會(huì)使人們產(chǎn)生腦力疲勞，若此時(shí)依然強(qiáng)制大腦繼續(xù)工作就會(huì)降低人們學(xué)習(xí)和工作的效率，在對(duì)人體健康帶來(lái)危害的同時(shí)，還容易釀成安全事故。
[0003]目前腦疲勞測(cè)定方法主要有主觀評(píng)定法和客觀評(píng)定法兩種。主觀評(píng)定法根據(jù)作業(yè)者的身體感受癥狀、神經(jīng)感受癥狀來(lái)判斷疲勞的程度，主要通過(guò)問卷調(diào)查的形式來(lái)進(jìn)行。主觀評(píng)定法的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)不易統(tǒng)一、且易受主觀因素的影響，無(wú)法對(duì)疲勞時(shí)心理生理狀態(tài)進(jìn)行客觀的評(píng)定?？陀^評(píng)定法就是借助儀器、設(shè)備等輔助工具對(duì)人體的生理、生化指標(biāo)進(jìn)行的觀察，對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)來(lái)估計(jì)疲勞程度。然而這些生理生化指標(biāo)與疲勞程度的關(guān)系是不確定的，個(gè)體差異大，很難做到客觀和定量化。
[0004]因此，如何客觀地衡量大腦的疲勞狀態(tài)成為本領(lǐng)域亟待解決的技術(shù)問題。
【實(shí)用新型內(nèi)容】
[0005]本實(shí)用新型的目的在于提供一種判斷大腦是否疲勞的裝置，利用所述裝置可以客觀地衡量大腦的疲勞狀態(tài)。
[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本實(shí)用新型提供一種判斷大腦是否疲勞的裝置，其中，所述裝置包括:
[0007]腦電信號(hào)采集模塊，所述腦電信號(hào)采集模塊用于采集被測(cè)者的腦電信號(hào)；
[0008]量化處理模塊，所述量化處理模塊的輸入端與所述腦電信號(hào)采集模塊的輸出端相連，所述量化處理模塊用于利用樣本熵算法對(duì)所述腦電信號(hào)進(jìn)行量化處理，以獲得的腦電信號(hào)的最終樣本熵值；
[0009]疲勞狀態(tài)判斷模塊，所述疲勞狀態(tài)判斷模塊的輸入端與所述量化處理模塊的輸出端相連，所述疲勞狀態(tài)判定模塊用于根據(jù)所述最終樣本熵值判斷被測(cè)者的大腦是否疲勞，其中，當(dāng)所述最終樣本熵值處于預(yù)定區(qū)間內(nèi)時(shí)判定所述被測(cè)者的大腦處于疲勞狀態(tài)。
[0010]優(yōu)選地，所述預(yù)定區(qū)間為[0，0.8]，當(dāng)所述最終樣本熵值處于(0.8，1]區(qū)間內(nèi)時(shí)，所述疲勞狀態(tài)判斷模塊判定被測(cè)者的大腦處于活躍狀態(tài)。
[0011]優(yōu)選地，所述腦電信號(hào)采集模塊包括用于設(shè)置在被測(cè)者前額葉位置的主采集電極和用于將所述腦電信號(hào)輸出至所述量化處理模塊的第一通信單元，所述主采集電極用于采集被測(cè)者的腦電信號(hào)，且所述主采集電極與所述第一通信單元電連接，所述量化處理模塊包括用于與所述第一通信單元通信的第二通信單元和用于對(duì)所述腦電信號(hào)進(jìn)行量化處理的處理單元，所述第一通信單元形成為所述腦電信號(hào)采集模塊的輸出端，所述第二通信單元形成為所述量化處理模塊的輸入端。
[0012]優(yōu)選地，所述第一通信單元和所述第二通信單元均為無(wú)線通信單元。
[0013]優(yōu)選地，所述腦電信號(hào)采集模塊還包括用于設(shè)置在被測(cè)者耳后的參考電極，所述參考電極也用于采集所述被測(cè)者的腦電信號(hào)，且所述參考電極也與所述第一通信單元電連接。
[0014]優(yōu)選地，所述量化處理模塊還包括濾波單元和后處理單元，所述濾波單元與所述第二通信單元相連，以接收腦電信號(hào)，且所述濾波單元用于濾除接收到的腦電信號(hào)中的噪聲，所述處理單元用于利用樣本熵算法對(duì)濾除了噪音的腦電信號(hào)進(jìn)行量化計(jì)算，獲得初始樣本熵值，所述后處理單元用于對(duì)所述初始樣本熵值進(jìn)行歸一化處理，以獲得所述最終樣本熵值。
[0015]優(yōu)選地，所述預(yù)定區(qū)間包括第一預(yù)定子區(qū)間和第二預(yù)定子區(qū)間，所述第一預(yù)定子區(qū)間為[0，0.5]，所述第二預(yù)定子區(qū)間為(0.5，0.8]，當(dāng)所述最終樣本熵值處于所述第一預(yù)定子區(qū)間內(nèi)時(shí)判定被測(cè)者的大腦處于過(guò)度疲勞狀態(tài)，當(dāng)所述最終樣本熵值處于所述第二預(yù)定子區(qū)間內(nèi)時(shí)判定被測(cè)者的大腦處于輕度疲勞狀態(tài)。
[0016]優(yōu)選地，所述裝置還包括提醒信息生成模塊，疲勞狀態(tài)判斷模塊判定被測(cè)者的大腦處于疲勞狀態(tài)時(shí)生成提醒控制信號(hào)并將該提醒控制信號(hào)發(fā)送至所述提醒信息生成模塊，所述提醒信息生成模塊能夠根據(jù)所述提醒控制信號(hào)生成提醒信息。
[0017]優(yōu)選地，所述提醒控制信號(hào)包括第一提醒控制信號(hào)和第二提醒控制信號(hào)，所述疲勞判斷模塊能夠生在所述最終樣本熵值處于[0，0.5]區(qū)間內(nèi)時(shí)生成所述第一提醒控制信號(hào)，所述疲勞判斷模塊能夠在所述最終樣本熵值處于(0.5，0.8]區(qū)間內(nèi)時(shí)生成所述第二提醒控制信息，所述提醒信息包括互不相同的第一提醒信息和第二提醒信息，所述提醒信息生成模塊能夠在接收到所述第一提醒控制信號(hào)時(shí)生成所述第一提醒信息，并在接收到所述第二提醒控制信號(hào)時(shí)生成所述第二提醒信息。
[0018]優(yōu)選地，所述疲勞狀態(tài)判斷模塊包括疲勞狀態(tài)判斷單元和第三通信單元，所述疲勞狀態(tài)判斷單元用于根據(jù)所述最終樣本熵值判斷被測(cè)者的大腦是否處于疲勞狀態(tài)并生成響應(yīng)的提醒控制信號(hào)，所述提醒信息生成模塊包括第四通信單元、提醒信號(hào)生成單元、音頻存儲(chǔ)單元和音頻播放單元，所述第三通信單元用于將所述提醒控制信號(hào)發(fā)送至所述第四通信單元，所述第四通信單元接收到所述提醒控制信號(hào)后將所述提醒控制信號(hào)發(fā)送至所述提醒信號(hào)生成單元，所述提醒信號(hào)生成單元能夠在接收到所述提醒控制信號(hào)后向所述音頻存儲(chǔ)單元發(fā)送播放信號(hào)，以通過(guò)所述音頻播放單元播放存儲(chǔ)在所述音頻存儲(chǔ)單元中的音頻。
[0019]優(yōu)選地，所述提醒信息生成模塊還包括振動(dòng)生成單元和與該振動(dòng)生成單元固定連接的振動(dòng)傳導(dǎo)單元，所述第四通信單元接收到所述提醒控制信號(hào)后將所述提醒控制信號(hào)發(fā)送至所述提醒信號(hào)生成單元，所述提醒信號(hào)生成單元能夠在接收到所述提醒控制信號(hào)后向所述振動(dòng)生成單元發(fā)出振動(dòng)開始信號(hào)，以通過(guò)所述振動(dòng)生成單元產(chǎn)生振動(dòng)，并通過(guò)所述振動(dòng)傳導(dǎo)單元傳送至被測(cè)者。
[0020]優(yōu)選地，所述裝置包括佩戴本體，所述腦電信號(hào)采集模塊和所述提醒信息生成模塊設(shè)置在所述佩戴本體上，所述腦電信號(hào)采集模塊包括主采集電極和參考電極，所述音頻播放單元包括骨傳導(dǎo)耳機(jī)，所述振動(dòng)傳導(dǎo)單元包括振動(dòng)端子，所述佩戴本體形成為彎曲桿狀件，以使得所述佩戴本體能夠套在被測(cè)者的頭部，所述主采集電極設(shè)置在所述佩戴本體的一端，以能夠貼合在被測(cè)者的前額葉上，所述參考電極設(shè)置在所述佩戴本體的另一端，以能夠貼合在被測(cè)者的耳后，所述音頻播放單元設(shè)置在所述佩戴本體上，且與所述參考電極位于同一端，所述音頻播放單元和所述參考電極設(shè)置為當(dāng)所述參考電極貼合在被測(cè)者的耳后時(shí)，所述音頻播放單元能夠探入被測(cè)者的耳內(nèi)，所述振動(dòng)傳導(dǎo)單元設(shè)置在所述佩戴本體的中部且朝向所述佩戴本體的中心凸出。
[0021]當(dāng)人清醒時(shí)大腦神經(jīng)元的興奮程度較高，大腦從外界接受的信息量較大，神經(jīng)細(xì)胞活動(dòng)的隨機(jī)性較強(qiáng)，腦電信號(hào)復(fù)雜程度較大。當(dāng)人腦疲勞程度增加時(shí)，大腦神經(jīng)元受抑制程度增加，大腦從外界接收的信息量減少，神經(jīng)元細(xì)胞活動(dòng)的有序性增加，腦電信號(hào)的類周期性活動(dòng)增強(qiáng)，導(dǎo)致腦電信號(hào)復(fù)雜程度下降。因此，利用樣本熵算法計(jì)算腦電信號(hào)的樣本熵值后，根據(jù)樣本熵值可以客觀準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)被測(cè)者的大腦的疲勞程度