基于Android平台的精神疲劳检测系统的设计与应用

• 作者: 张少涵 张振昌 林少炜 陈泽龙 陈自谦
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 精神疲劳检测 Android平台 长短期记忆人工神经网络 脑电信号 多尺度熵 AI算法
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: R318|TP311
• 字数: 3510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19745/j.1003-8868.2019292

摘要

目的:设计一套基于Android平台的精神疲劳检测系统,实时检测、监测被测对象的精神疲劳状态.方法:遵循准确性、易用性、便携性原则,利用脑电信号多尺度熵结合长短期记忆(long-short term memory,LSTM)人工神经网络模型,通过MindWave系列单通道脑电信号采集设备,设计并实现包括移动端和服务器端两大部分的精神疲劳检测系统.其中移动端采用Android Studio作为开发工具,通过Java编程语言进行设计;服务器端采用Eclipse作为开发工具,在Tomcat运行环境下进行设计.结果:该系统不仅可以显示脑电信号波形图,专注度、冥想度曲线图,以及从原始脑电信号数据提取出来的α波、β波和θ波波形图,对精神疲劳等级进行量化,还可以存储用户数据,不断完善LSTM人工神经网络模型,从而使量化结果越来越准确.结论:基于Android平台的精神疲劳检测系统小型、便捷,能够简便、快速、实时地对用户精神疲劳状态进行检测与监测,可防止疲劳作业引发的安全事故.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林少炜		22	154	8.0	12.0
2	陈自谦	联勤保障部队第900医院医学影像中心	9	0	0.0	0.0
3	陈泽龙	联勤保障部队第900医院医学影像中心	2	0	0.0	0.0
4	张少涵		4	2	1.0	1.0
5	张振昌		5	1	1.0	1.0