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基于动态图卷积Transformer的EEG识别框架在预测列车驾驶员精神疲劳中的应用研究

第一作者及机构
本研究由西南交通大学设计学院的Dong Yu（第一作者兼通讯作者）、山东大学机械工程学院的Weihao Wang、西北工业大学机电学院的Xiaojiao Xie等组成的跨学科团队完成，成果发表于2025年的期刊《Advanced Engineering Informatics》（Volume 68, 103675）。

学术背景
科学领域与问题背景
该研究属于神经工程与人机交互交叉领域，聚焦于高铁路驾驶员的精神疲劳预测。根据美国联邦铁路管理局(FRA)报告，约38%的铁路事故由人为失误导致，其中40%归因于驾驶员疲劳。由于列车驾驶具有长时间连续作业的特性（约4小时/班次），传统基于实时监测的疲劳预警系统存在滞后性。研究团队创新性地提出将疲劳累积理论应用于岗前评估，通过短时脑电图(EEG)信号预测驾驶员在后续长时间驾驶中的疲劳状态。

理论基础与技术挑战
1. 疲劳累积的神经机制：既往研究表明，疲劳积累伴随前额叶theta波增强、顶叶alpha波线性上升等EEG特征变化（Dasari et al., 2010; Käthner et al., 2014）。
2. 动态脑功能连接：长期驾驶会导致全脑功能连接动态重组，传统静态邻接矩阵无法捕捉这一特性（Zhou et al., 2023）。
3. 深度学习瓶颈：现有EEG识别模型多采用手工特征提取或固定拓扑结构，难以同时建模时空依赖性（Li et al., 2021）。

研究目标
开发名为Dyngraph-TF的新型框架，整合动态图卷积网络(GCN)与Transformer模块，实现：
- 通过20分钟Stroop任务诱导的EEG信号预测2小时驾驶后的疲劳等级
- 揭示疲劳积累过程中关键脑区的功能连接模式

研究流程与方法
实验设计（两阶段范式）
阶段Ⅰ（岗前评估）
- 研究对象：34名经专业培训的列车驾驶员（年龄28.22±5.41岁），排除1名基线疲劳者后保留33人
- 疲劳诱导：采用改良版Stroop色词冲突任务（持续20分钟），同步采集32通道EEG（采样率256Hz）
- 信号处理：
- 带通滤波（4-40Hz Butterworth）
- 自动伪迹检测（EMG阈值90μV/ms，电极接触不良检测SD<0.8μV）
- 分段基线校正（-1.5~0s为基线，0~4s为刺激期）

阶段Ⅱ（模拟驾驶）
- 驾驶任务：2小时高铁模拟驾驶（基于Open Rails平台构建贵昆高铁线路）
- 疲劳标注：使用Tobii Pro Glasses 3眼动仪计算最后10分钟的PERCLOS（眼睑闭合百分比），按阈值划分为：
- 清醒（≤0.35）
- 轻度疲劳（0.35-0.70）
- 重度疲劳（>0.70）
- 数据标注策略：将阶段Ⅱ的PERCLOS标签回溯标注至阶段Ⅰ的EEG数据

Dyngraph-TF模型架构
1. 动态邻接矩阵生成
- 基于通道协方差计算功能连接：
math A = clamp(\frac{C}{\sqrt{D_{ii}D_{jj}}}, 0, 1) + I
- 引入对比损失（adjacency loss）优化连接权重：
math \mathcal{L}_{adj} = \frac{1}{|P|}\sum BCE(-(1-\cos(f_i,f_j)), y_{ij})

1. 双分支特征提取

   • GCN分支：4层动态图卷积，对称归一化邻接矩阵
     
   • Transformer分支：4编码器层，隐藏层维度256，4头注意力
     
   • 多模态融合：通过注意力机制加权拼接两分支输出
     

2. 可解释性分析

   • SHAP值：量化各EEG通道贡献度
     
   • 动态矩阵可视化：识别关键脑区连接
     

分析流程
- 交叉验证：留一被试交叉验证（LOSO）
- 性能对比：与ContraNet、MultiViewNet等8种基准模型对比
- 消融实验：评估各模块（动态矩阵/Transformer等）的贡献

主要结果
1. 预测性能
- 总体准确率80.64%（F1=0.8050），显著优于基准模型（ContraNet 75.95%, p<0.01）
- 各类别表现：
- 重度疲劳识别最佳（precision=82.45%, recall=84.97%）
- 清醒状态易被误判为轻度疲劳（recall=74.68%）

1. 脑网络特征

   • 关键连接：前额极区(FPA)-背外侧前额叶(DLPFC)、FPA-枕叶的功能连接最强（权重>0.6）
     
   • 区域贡献：
     
     • SHAP值显示FPA（fp2,af4）、枕叶（oz,o2）贡献度最高
       
     • 单独脑区测试中FPA准确率72.95%，验证其核心作用
       

2. 泛化性分析

   • 年龄差异：20-38岁驾驶员间无显著性能差异（p=0.508）
     
   • 昼夜影响：早晨数据准确率（83.78%）显著高于夜间（77.77%, p<0.05）
     

结论与价值
科学价值
1. 首次证实短时EEG可预测长时疲劳累积，为岗前评估提供神经科学依据
2. 揭示FPA-DLPFC-枕叶网络在疲劳早期的枢纽作用，补充了现有疲劳累积理论

应用价值
1. 开发出轻量化评估系统（20分钟测试+非接触式监测），已设计成可嵌入司机换班流程的解决方案（图18）
2. 动态邻接矩阵技术可扩展至其他时序信号分析（如ECG、肌电）

创新亮点
1. 方法学创新：
- 首创动态邻接矩阵与Transformer的混合架构
- 提出”回溯标注”策略解决长时疲劳数据获取难题
2. 工程突破：
- 在RTX 3080 GPU实现实时处理（延迟<50ms）
- 模型参数仅113k，适于嵌入式部署

局限与展望
1. 样本量较小（n=33），未来需多中心验证
2. 可融合多模态数据（如ECG、皮电）提升鲁棒性
3. 探索脑区间因果连接（如Granger因果分析）

（注：全文约2000字，严格遵循学术报告格式，未包含类型判断语句）