换一批摘要随着脑电信号采集技术的突破性进展,基于脑电的疲劳监测模型在交通运输、外科手术和高危作业等高风险领域已展现出巨大应用潜力,成为保障安全和提高效率的关键工具.这些模型通过实时监测个体脑电活动特征,能够客观评估疲劳状态并早期预警,有效降低人为错误和事故风险.然而,将此类模型有效应用于实际场景仍存在4个核心挑战.其一,现有脑电采集设备的舒适性和便利性不足,制约了长期佩戴的可行性;其二,运动和肌电伪迹等干扰导致信号失真,严重影响脑电特征提取,导致解码精度下降;其三,脑电信号的个体间和个体内动态变异显著削弱了模型泛化的能力;其四,疲劳数据标注和收集的标准化问题依然突出,缺乏客观金标准,主观评估方法易引入数据偏差和不一致性.面对诸多挑战,综述了已有的研究进展,探讨了可能的创新方案,以期为创新的技术突破带来启发.展望未来,随着脑电信号采集技术、信号处理算法及机器学习模型的持续进步,新一代疲劳监测系统有望在穿戴舒适性、环境鲁棒性、检测精密性和个体适应性方面实现突破,为人机协同系统的安全高效运行提供理论支撑与技术保障.
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分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0258-8021.2025.02.010
发布时间
2025-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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