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用眼睑闭合时间百分比检测术后警觉性下降
清醒测试的行为维持
摘 要
一些研究人员对警惕与眼部变量之间的关系进行了研究,如扫视,慢眼运动,瞳孔,眨眼或眼睑闭合。本研究旨在从这些眼部变量中寻找用于评估短期内警惕性变化的最有效的指标,并找出能够预测清醒状态测试下持续性行为中警惕性下降(牛津睡眠阻力测试:奥斯勒测试)的最有效变量。 9名健康志愿者(两名女性,19-30岁,23.4plusmn;3.9岁)参加了这项研究在部分睡眠剥夺(4h睡眠)前后,在上午10点和下午2点的奥斯勒试验期间记录眼部变量。OSLER测试期间的时间段分为1分钟时段。每个时段根据连续错过的响应的数量进行分类。随着连续错过的响应增加,观察到眨眼频率和瞳孔直径减小以及眼睑闭合时间(PERCLOS)和慢眼运动的百分比增加。在这些变量中,PERCLOS表现出了最好的性能来检测任何缺失响应的发生和三个或更多的连续缺响应失。此外,当PERCLOS低于每分钟11.5%时,错过的响应很少发生(0.2plusmn;0.2 / 20试验/分钟)。结果表明,在眼部变量中,PERCLOS可以最有效地防止由低警戒性引起的错误或事故。
关键词:困倦、动眼神经、瞳孔缩小、眼球运动、汽车碰撞
1.引言
在所有机动车辆事故中,与驾驶中入睡有关的事故更容易导致死亡和重伤。已经制定了一些用于预防与嗜睡有关的事故的策略。然而,司机在入睡前并不总是正确地感知到他们的困倦。此外,据报道,主观嗜睡经常被低估。因此,使用诸如脑电图或眼部测量等客观措施监测驾驶员的嗜睡被认为是预防嗜睡相关事故所必须的。
由于眼部变量(如瞳孔、眼球运动和眨眼)的变化取决于嗜睡程度,而且由于可以在不接触或不受约束的情况下测量这些变量,一些研究人员研究了使用眼部变量测量驾驶员嗜睡程度的方法。采用睡眠剥夺方案的研究表明,参与者表现出囊性眼球运动的峰值速度和眨眼关闭或重新打开的相对峰值速度降低,缓慢眼球运动(SEM)和眼睑关闭所占的每分钟时间百分比增加,眨眼频率增加或减少。研究了睡眠剥夺后的、眨眼时的长闭眼时间和总眨眼时间、瞳孔缩小以及眼变量与驾驶性能的关系。Akerstedt和一位同事报告说,参与者在执行驾驶模拟器任务时的平均眨眼时间在上夜班后延长了。此外,他们评论说,在驾驶模拟器任务期间,眼睑闭合速度和眨眼持续时间可以预测主观嗜睡和交叉线。同时也证明了他们的嗜睡量表,这是基于几个视觉变量的组合创建的,包括眼跳和眨眼,可以预测偏离道路中心线,同时执行驾驶模拟器任务。最近,Shin等人结果表明,模拟汽车追尾任务中的追尾碰撞主要发生在眼睛运动缓慢后。
尽管有几项研究已经证实了眼变量对评估驾驶时的警惕性是有用的,但很少有研究比较了每个眼变量对评估短期警惕性波动的有效性。在六种嗜睡检测技术中(由训练有素的观察员进行视频闭眼评分,两种脑电图算法,一种头部跟踪装置,以及两个可穿戴的眨眼监视器),Dinges等人结果表明,只有PERCLOS与疏忽的发生高度相关。通过计算每一个眼部变量对预测的敏感性和特异性,可以检验预测警惕性波动的最有效指标。Akerstedt等人研究了在驾驶模拟器任务期间,眨眼持续时间和眨眼振幅/峰值闭合速度对预测主观嗜睡(kssge;8)或两轮线交叉的敏感性和特异性。然而,相关文献中没有报告眨眼、扫视、瞳孔、扫描电镜和叩诊为目标的几种眼部变量对警惕性下降预测的准确性进行比较。
为了比较多个眼睛变量,我们应该在光强度恒定的条件下测量变量,因为不同的光强会影响瞳孔收缩。除了调查警惕性和眼睛变量之间的关系之外,有必要在参与者被迫睁着眼睛保持清醒的情况下调查眼部变量。维持觉醒测试(MWT)用于衡量个体在感觉刺激减少40分钟的环境中保持清醒的能力,并用多导睡眠图(PSG)评估睡眠—觉醒状态。然而,由于MWT无法在测试期间测量行为表现,因此在参与者显示微睡眠的生理指标之前很难发现警惕性的恶化。牛津睡眠抵抗(OSLER)测试,也被用来衡量抵抗睡眠的能力,已被提议作为一种行为测试,简化了MWT程序,但再现了MWT的许多特征。在这个测试中,睡眠的发生率是通过行为来评估的,而不是通过PSG监控。此外,OSLER测试可以在维持清醒期间检测到警惕性的轻微波动。因此,该测试有望用于研究眼睛变量与行为测量的警惕性波动之间的关系。
本研究旨在找出评估奥斯勒试验期间警觉性波动的最有效的眼部变量,并探讨在奥斯勒试验期间,眼部变量中最有效的指标是否能充分检测到恶化的表现。
2.研究方法
2.1参与者
9名没有睡眠障碍的健康有偿青年志愿者同意参加这项研究(2名女性和7名男性,19-30岁,平均年龄23.4plusmn;3.9岁)。他们都没有报告目前使用精神药物或其他药物。所有参与者的Epworth嗜睡量表得分均为10或更低(平均值plusmn;SD:7.0plusmn;1.5)。通过评估早晨 - 晚间问卷,排除极端早晨(得分:70-86)或极度夜晚(得分:16-30)的参与者。他们还确认了他们从实验日前24小时到实验结束时戒烟或摄入咖啡因的能力。他们在实验前3个月内没有前往不同的时区。他们没有戴眼镜就可以毫无困难地执行OSLER测试(允许摄像头监视眼睛变量)。神经精神研究所的伦理委员会批准了该研究方案。所有参与者都给出了参与的书面知情同意书。
2.2研究过程
指导参与者在实验前一周保持定期的睡眠—清醒周期(大约上午11点至上午7点)。他们的睡眠—清醒模式通过自我检查的睡眠障碍和活动测量结果得到证实。参与者不得在实验日前和实验期间吸烟,摄入咖啡因或酒精,或小睡。在该研究中,早期部分剥夺方案用于诱导嗜睡。连续两个晚上记录了PSG。第一晚和第二晚分别设置为正常夜间睡眠和部分睡眠剥夺。在部分睡眠剥夺前的白天,夜间被视为一种警觉状态。与会者于大约晚上8点抵达实验室。在开始PSG记录之前,应用了(EOG)和肌电图(EMG)记录。第一天晚上,晚上11点到早上7点之间的夜间睡眠被记录下来。参与者在上午(上午10点)和下午(下午2点)进行了奥斯勒测试,以获得高警戒和低警戒状态的数据。在完成第二次奥斯勒测试后,参与者回到他们通常的活动中,直到晚上8点再次来到实验室。虽然严格控制是不可能的,他们报告说,他们既没有吸烟,摄入咖啡因或酒精,也没有在这段时间内午睡。第二天晚上,受试者在实验室接受了部分睡眠剥夺,由训练有素的工作人员监控PSG和视频。在部分睡眠不足的夜晚,参与者被允许摄入不含咖啡因的饮料或零食,并在实验室自由活动。他们也被允许阅读书籍,和工作人员交谈,保持清醒。在强迫清醒期之后,所有参与者都被要求在凌晨3点到7点之间用PSG记录睡眠。参与者再次开始使用前一天执行的相同方案进行奥斯勒测试。在两个实验日,参与者吃了一顿标准的早餐和午餐。由于技术问题,两名参与者的PSG数据丢失。根据PSG计算的7名受试者的总睡眠时间,正常睡眠和部分剥夺睡眠分别为459.3plusmn;11.7分钟和236.5plusmn;1.7分钟。以上两名参与者的总睡眠时间分别为440.0plusmn;24.0分钟和218.5plusmn;16.3分钟,分别为正常睡眠和部分剥夺睡眠。
2.3研究记录
使用便携式数字测谎仪记录系统记录电生理学数据(EEG,EOG和EMG)。使用Ag-AgCl活性电极从6个头皮部位(根据10-20系统的F3,F4,C3,C4,O1和O2)记录EEG。从放置在双眼外窦和左眼上方和下方的四个电极记录EOG。系统参考(Cz)用于记录。双极记录颏下肌电图。采样率设定为500 Hz。
使用眼睛跟踪系统来检测参与者双眼的眼睛角度和瞳孔直径。采用帽型头部装置将传感器连接到头部。该装置利用发光二极管(LED)暴露近红外线来测量眼部变量。眼球运动视野。分别采用瞳孔/角膜反射法和暗瞳孔法测量眼旋转数据和瞳孔直径。这个设备使用了一些检测算法,可以确定瞳孔直径,即使部分瞳孔由于眼睑或其他原因而丢失。采样频率设置为240赫兹。
2.4 OSLER测试
OSLER测试是在与外部噪声隔离的暗室中进行的。参与者将处于半卧位。在OSLER测试期间,一个小的常规发光LED每3秒开启1秒。在这项研究中,两个LED被放置在距离凝视中心左侧或右侧5°处,以记录扫视。一个LED在左侧或右侧随机闪烁。参与者被指示“当他们看到灯光时,短暂地将他们的优势手的食指从按钮上抬起并尽可能快地”,以“在LED点亮时尽快对目标LED进行扫视”,并且“睁大眼睛,尽量不要入睡。”响应时间计算为LED开始与参与者抬起食指的时间点之间的时间。错过的响应被定义为响应时间大于3秒(即省略错误)。与原始的奥斯勒测试一样,未将调试错误作为遗漏的响应包括在内。奥斯勒测试包括40分钟的抗睡眠挑战,除非在40分钟的测试结束之前达到了结束测试的标准。当连续7次LED照明(21 s)没有响应时,测试结束。在每次奥斯勒测试开始前,使用视觉模拟量表和KSS-J评估主观睡意。
2.5数据分析
奥斯勒试验期间的时间分为1分钟。这一时期是根据Dinges等人和Johns等人报告的时期进行的。由于在奥斯勒试验期间,误差曲线(ep)的差异(短连续误差或长连续误差)被视为反映警戒水平的差异,因此根据Mazza等人,分析奥斯勒试验期间的ep。世卫组织报告EP1-2(相当于一个或两个连续错误)代表注意力不足、EP3-6(三到六个连续错误)、微睡眠发作和EP7(七个连续错误)睡眠发作。每个1分钟的时间段被分配到EP0时间段、EP1-2时间段或EP3-6时间段。EP7时期的数量太小,无法进行分析(平均时期数为1.1plusmn;1.0)。如果一个时代出现两种或两种以上的EP,则采用最高的EP作为该时代的代表。EP0、EP1–2和EP3–6的分析平均EPOCH数量分别为67.9plusmn;31.6、32.7plusmn;14.5和10.2plusmn;7.3。
对于扫视测量,使用两点中心差分算法来区分从眼睛跟踪系统记录的水平眼睛旋转角度,并将其转换为角速度信号。角速度阈值设定为plusmn;25度/秒。根据Ueno等人的研究,Saccade被定义为持续时间ge;19.22ms,角度在2.0和22.0度之间。通过将峰值速度除以持续时间来计算每个扫视的相对峰值速度。从眼睛跟踪系统记录的原始瞳孔数据包括可归因于眨眼的中断。眼睛跟踪系统无法计算瞳孔的点之前和之后100毫秒之间的时间段从瞳孔分析中自动移除以避免噪声。在去除该伪影之后,每1分钟计算两只眼睛的平均瞳孔大小。两个眼睛的相对峰值速度和瞳孔直径产生类似的结果。因此,只有从右眼获得的数据在第3节中给出.PERCLOS是根据从眼睛跟踪系统获得的数据计算的。当无法计算两个瞳孔的直径时,确定眼睑闭合; PERCLOS定义为眼睑闭合时间的百分比
图1示出了根据垂直EOG信号计算的闪烁参数的模式。时间常数和高截止滤波器分别设定在3秒和20赫兹。在plusmn;25ms处针对每个采样点计算垂直EOG信号中的幅度变化。通过初步研究确定速度的噪声水平为plusmn;20mu;V/ 50ms。使用手工软件自动计算眼睑闭合和打开的开始和结束点以及峰值速度和振幅。然后目视检查计算的点。眼睑闭合的开始被确定为闭合速度超过噪声水平的点。眼睑闭合的结束被指定为速度恢复到噪声水平的点。眼睑重新开始的开始和结束分别确定为速度超过噪声水平的点和速度返回到噪声水平的点。对于后续分析,根据之前的研究排除了不符合以下标准的眨眼:幅度(关闭和重新开启)ge;100mu;V,持续时间50- 500毫秒,关闭时间〈150毫秒。根据Johns等人的研究,眼睑闭合和再开放的振幅-速度比(AVR算方法为振幅除以速度。当a大于1s时,观察到至少100mu;V振幅的水平eog缓慢偏移,定义了水平eog的SEM每一个时期(1分钟)中被SEM时间百分比(%SEM
2.6统计分析
在奥斯勒试验中,对主观嗜睡测量(kss-j,vas表示嗜睡)以及睡眠潜伏期和错过反应率进行了与睡眠状况(部分睡眠剥夺前后)和一天时间(10:00和14:00)因素的重复测量分析。对奥斯勒试验的行为参数(错过反应的次数和反应时间)和眼部变量进行了重复测量方差分析,包括误差分布因子(EP0、EP1-2和EP3-6)。使用Huynh–Feldtε校正控制与VIOL相关的I型误差,可降低大于1的自由度。重复测量方差分析中球形假设的确定。采用Holm的连续拒绝多重测试程序,通过多重比较进行事后测试,在误差分布有显著差异的眼内变量中,利用接收器操作特性(ROC)曲线计算出现EP 1-6和EP时眼内变量的最佳截止值。3-6在汇集每个参与者的数据之后。计算曲线下面积(AUC),以评估每个眼部变量的准确性。最佳截止点定义为曲线上最接近该点的点。与100%敏感度和100%特异性对应,在最佳截止点测定敏感度和特异性。显著性水平设定为PB0.05。平均值plusmn;标准偏差(SD)见第3节。
3.结果
3.1主客观性嗜睡
表1给出了奥斯勒测试中主观嗜睡(vas和kss-j)以及睡眠潜伏期和错过反应率的结果。方差分析显示,睡眠条件对VAS、KSS-J、睡眠潜伏期和无反应率有显著影响,VAS和KSS-J评分及无反应率均升高,部分睡眠剥夺后睡眠潜伏期缩短(F(1,8)=5.41,VAS Plt;0.05;F(1,8)=10.32,KSS-J Plt;0.05;F(1,8)=13.78,Plt;0.05。睡眠潜伏期为0.01;F(1,8)=6.18,错过反应Plt;0.05)。在下午2点的治疗过程中,错过反应的发生率高于上午10点的治疗过程(f(1,8)=14.70,plt;0.005)。
3.2误差分布中的视觉变量
表2给出了EP0、EP1-2和EP3-6各时期的行为参数和眼部变量的结果。方差分析和随后的多次比较表明,EP3-6时期的缺失反应和反应时间大于EP1-2时期;此外,EP1-2时期的缺失反应和反应时间大于EP0时期的缺失反应和反应时间。单向方差分析和事后比较表明,EP3-6时期的眨眼频率和瞳孔大小减小,PERCLOS和SEM大于EP1-2时期,EP1-2时期大于EP0时期。闪烁期间的闭合时间在EP1-2和EP3-6两个时期均大于EP0时期。lt;/
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