Author Affiliations
Abstract
1 State Key Laboratory of Magnetic Resonance and Atomic and Molecular Physics, Innovation Academy for Precision Measurement Science and Technology, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, Hubei, P. R. China
2 Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, P. R. China
3 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, P. R. China

Interactions between the central nervous system (CNS) and autonomic nervous system (ANS) play a crucial role in modulating perception, cognition, and emotion production. Previous studies on CNS–ANS interactions, or heart–brain coupling, have often used heart rate variability (HRV) metrics derived from electrocardiography (ECG) recordings as empirical measurements of sympathetic and parasympathetic activities. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a functional brain imaging modality that is increasingly used in brain and cognition studies. The fNIRS signals contain frequency bands representing both neural activity oscillations and heartbeat rhythms. Therefore, fNIRS data acquired in neuroimaging studies can potentially provide a single-modality approach to measure task-induced responses in the brain and ANS synchronously, allowing analysis of CNS–ANS interactions. In this proof-of-concept study, fNIRS was used to record hemodynamic changes from the foreheads of 20 university students as they each played a round of multiplayer online battle arena (MOBA) game. From the fNIRS recordings, neural and heartbeat frequency bands were extracted to assess prefrontal activities and short-term pulse rate variability (PRV), an approximation for short-term HRV, respectively. Under the experimental conditions used, fNIRS-derived PRV metrics showed good correlations with ECG-derived HRV golden standards, in terms of absolute measurements and video game playing (VGP)-related changes. It was also observed that, similar to previous studies on physical activity and exercise, the PRV metrics closely related to parasympathetic activities recovered slower than the PRV indicators of sympathetic activities after VGP. It is concluded that it is feasible to use fNIRS to monitor concurrent brain and ANS activations during online VGP, facilitating the understanding of VGP-related heart–brain coupling.

Heart rate variability pulse rate variability functional near-infrared spectroscopy video game prefrontal cortex heart–brain coupling 
Journal of Innovative Optical Health Sciences
2023, 16(6): 2340005
作者单位
摘要
1 南京工程学院 计算机工程学院,江苏 南京 211167
2 东南大学 电子科学与工程学院,江苏 南京 210096
本文以2D和3D显示为研究载体,采用主观问卷、ECG、眼动信号和视功能参数相结合的测量方法研究不同显示模式对视疲劳的影响。结果表明,观看3D显示后,最佳矫正远视力(BCDVA)、泪膜破裂时间(TBUT)、瞳孔直径和香农熵的相对变化量均显著大于观看2D显示后的相对变化量。50 min后,观看2D和3D显示引起的峰峰(RR)间期值和心率(HR)相对变化量的差异逐渐增加。不同类型显示模式对主观打分症状、视功能参数、心电参数和眼动参数产生不同的影响,观看3D显示后引起的视疲劳比观看2D显示大,特别是50 min以后观看3D显示引起的疲劳程度显著大于观看2D显示,这对于3D电影制作具有参考价值。
显示模式 心率变异性 眼动 立体显示 视疲劳 display mode heart rate variability eye movement stereo display visual fatigue 
液晶与显示
2023, 38(9): 1205
作者单位
摘要
1 长春理工大学 生命科学技术学院, 吉林 长春 130022
2 皇家墨尔本理工大学 信息系统和商业分析系, 维多利亚州 卡尔顿 3001
3 墨尔本大学 计算与信息系统学院, 墨尔本 3053
为了实现非接触式的日常精神压力检测,本文提出了一种基于成像式光体积描记术的精神压力检测方法。首先,通过手机摄像头记录受试者面部视频,再采用本文所提出的基于Face Mesh的动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)提取方法获得心率波动引起的皮肤微弱颜色变化。接下来,将快速独立成分分析(FastICA)算法、小波变换和窄带带通滤波相结合,提取基于图像的光体积描记术信号和心率变异性信息。然后,对30名受试者进行了压力诱导实验,通过比较受试者正常和应激状态下心率变异性参数的差异,筛选了用于精神压力检测的14个特征,并探讨了压力诱导的短期精神压力和日常精神压力之间的关系。最后,另外选取67名受试者进行日常精神压力检测,使用机器学习算法建立了精神压力检测的三分类器。实验结果表明:精神压力三分类准确率达到95.2%。鉴于这种方法不需要长期测量,仅使用智能手机就可以准确检测人类精神压力水平,而且测量方法简单,测量时间短,易操作,不会影响受试者的正常心理和精神状态,因此可以作为一种有效的心理学研究工具。
非接触 精神压力检测 成像式光体积描记术 心率变异性 三分类 non-contact mental pressure detection image photoplethysmography heart rate variability ternary classification 
中国光学
2022, 15(6): 1350
作者单位
摘要
北京理工大学光电学院北京市精密光电测试仪器与技术重点实验室, 北京 100081
针对现有心理压力检测方法主观性强、准确率低,且无法连续监测的问题,提出了一种融合心率变异性(HRV)与人脸表情的非接触式心理压力检测方法。该方法通过成像式光电容积描记(IPPG)技术从视频图像中提取HRV信息,并通过VGG19网络建立表情识别模型,获得人脸表情。将HRV及表情共同作为特征输入,利用支持向量机进行训练分类,实现压力状态与非压力状态的检测。实验结果表明,本方法的压力分类准确率可达到81.4%,能有效提高心理压力检测的准确性,可应用于普通人群、运动员、犯罪人员心理测试等领域。
图像处理 图像分析 心理压力检测 心率变异性 人脸表情 
光学学报
2021, 41(3): 0310003

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