一種與N-Back誘發(fā)腦力疲勞相關(guān)的特異性腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

孟桂芳 許敏鵬 張春翠 何 峰 綦宏志 明 東

(天津大學精密儀器與光電子工程學院生物醫(yī)學工程系，天津 300072)

一種與N-Back誘發(fā)腦力疲勞相關(guān)的特異性腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

孟桂芳 許敏鵬?張春翠 何 峰#*綦宏志*明 東

(天津大學精密儀器與光電子工程學院生物醫(yī)學工程系，天津 300072)

探究腦力疲勞引起的靜息態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改變，以及體力疲勞的引入對腦力疲勞相關(guān)腦電網(wǎng)絡(luò)的影響。分別以2-back實驗和功率自行車誘發(fā)腦力、體力疲勞，采集10名被試腦力疲勞前后以及體腦疲勞前后4種狀態(tài)下20個導聯(lián)的靜息腦電信號(EEG)，進行偏定向相干因果性分析。對被試的腦電網(wǎng)絡(luò)連接逐個進行威爾科克森符號秩檢驗，選擇PDC值顯著性大于閾值的連接賦為1，構(gòu)建出二值化腦電網(wǎng)絡(luò)。通過對疲勞前后腦電網(wǎng)絡(luò)的比較與拆分計算，提取出一個N-back實驗下與腦力疲勞相關(guān)的特異性腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)以額區(qū)的FP2導聯(lián)為中樞節(jié)點，呈現(xiàn)出由全腦所有導聯(lián)指向FP2的規(guī)律。在腦力疲勞和體腦疲勞兩種疲勞狀態(tài)下，該網(wǎng)絡(luò)的連接形式基本保持一致，連接系數(shù)分別是4.060 3和4.142 1，沒有發(fā)生顯著改變，所以是一種相對獨立、穩(wěn)定并與腦力疲勞密切相關(guān)的功能網(wǎng)絡(luò)。該方法和結(jié)果有望為研究腦力疲勞和探索體腦疲勞交互影響機制提供一個新的視角。

腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；腦力疲勞；體腦疲勞；靜息態(tài)；偏定向相干

引言

疲勞是由于長時間的體力活動或腦力負荷所引起的一種身心疲憊的狀態(tài)，是日常生活中普遍存在的一種現(xiàn)象。Grandjean于1979年首次提出了腦力疲勞的概念，并且把疲勞劃分為體力疲勞和腦力疲勞[1]。腦力疲勞在主觀上表現(xiàn)為一種倦怠感，伴隨有注意力不集中、心情煩悶等負性情緒，客觀上會造成人的工作積極性降低、作業(yè)能力和作業(yè)績效下降[2]。長期處于疲勞狀態(tài)，還會導致焦慮癥、抑郁癥等各種慢性疾病。

在目前關(guān)于腦力疲勞的研究中，常見的疲勞評價指標包括疲勞量表、行為學參數(shù)、生理參數(shù)等。疲勞量表指導被試評價操作任務(wù)時的感受，較為主觀。行為學參數(shù)用來衡量作業(yè)績效的變化，如反應(yīng)時間[2]、正確率[3]等，但不具備實時性。生理參數(shù)法應(yīng)用極為廣泛，通過提取人在作業(yè)過程中對疲勞敏感的生理參數(shù)實現(xiàn)疲勞狀態(tài)的檢測，具有實時、無創(chuàng)、敏感性強等優(yōu)點。常用的生理信號包括心電[4]、眼電[5]、腦電和腦血氧飽和度[3,6]等。尤其是腦電信號，由于其時間分辨率高、功能特異性強等優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于疲勞研究。Tran等采集模擬駕駛?cè)蝿?wù)中的 EEG 信號，經(jīng)多元方差分析發(fā)現(xiàn)，清醒和疲勞狀態(tài)下的 α 波有顯著差異，特別是Cz和P4導聯(lián)，在疲勞狀態(tài)下α 波明顯增強[7]；Kathner等采用字符拼寫和雙耳差聽任務(wù)結(jié)合的方法誘發(fā)腦力疲勞，并分析了ERP信號，結(jié)果顯示，隨著疲勞的加深，PZ導聯(lián)P300幅值下降[8]。但是，大腦不同的區(qū)域具有不同的功能，多個腦區(qū)相互協(xié)調(diào)完成人體各項生理活動[9]，而以上所述的各種方法無法揭示疲勞前后大腦各個區(qū)域之間的信息傳遞與交流，因此從網(wǎng)絡(luò)方面研究是非常有必要的。

在腦網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域，復雜腦網(wǎng)絡(luò)研究也被稱為基于圖論分析的腦網(wǎng)絡(luò)研究[10]。圖論是目前復雜網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域最主要的數(shù)學工具[11]，可以將一個復雜網(wǎng)絡(luò)抽象為一個由節(jié)點集和邊集組成的圖，邊表征其連接的兩個節(jié)點間存在某種關(guān)系。構(gòu)建基于多通道EEG信號腦網(wǎng)絡(luò)，通常選取各導聯(lián)電極覆蓋的區(qū)域為一個節(jié)點，通過特定算法量化各導聯(lián)信號之間的關(guān)系，進而構(gòu)建出腦電網(wǎng)絡(luò)。目前，量化兩個導聯(lián)信號之間關(guān)系的方法有很多種，如互相關(guān)、相位同步、互信息量等[12-13]。以上方法建立的網(wǎng)絡(luò)是一種無向連接，無法反映兩個節(jié)點間的因果關(guān)系，而因果分析方法建立的因效性連接可以描述節(jié)點間的信息傳遞[14]。最重要的一個因果分析思想，是由Cliver Granger提出的格蘭杰因果性(Granger causality, GC)思想[15]。

偏定向相干(partial directed coherence，PDC)是在格蘭杰因果性的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種頻域因果分析方法，它通過對多路信號建立多變量自回歸模型，再將模型參數(shù)變換到頻域，得到不同導聯(lián)信號之間的因果關(guān)系，進而有效估計各個信號之間的效應(yīng)連接。PDC可直接計算各個通道腦電信號之間的相互作用關(guān)系，因此適用于多導聯(lián)腦電網(wǎng)絡(luò)的分析。基于此，本研究構(gòu)建了兩組實驗疲勞前后靜息態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)圖并對其進行分析，探索腦力疲勞所引起的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改變，以及體力疲勞的引入對于腦力疲勞相關(guān)腦電網(wǎng)絡(luò)的影響。

1 方法

實驗采集了10 名健康被試(7 名女生，3 名男生，(22±2) 歲)的腦電數(shù)據(jù)。所有被試均身體健康，無任何病史，無慢性疲勞癥狀，無運動障礙。被試在實驗前3天沒有過劇烈運動。

1.1 實驗設(shè)計

1.1.1 腦力疲勞誘發(fā)實驗

N-back是一種持續(xù)加工的任務(wù)類型，也是一種常用的腦力疲勞誘發(fā)方法。研究證明，30 min的2-back任務(wù)就可以誘發(fā)出腦力疲勞[16]。在本實驗中，腦力疲勞采用字符2-back任務(wù)進行誘發(fā)，要求被試根據(jù)自己的記憶將當前出現(xiàn)的刺激字符與倒數(shù)第2個字符比較，并做出相應(yīng)的反應(yīng)：若相同為靶刺激，需按←鍵反應(yīng)；若不同則為非靶刺激，按→鍵反應(yīng)。26 個大寫英文字母隨機出現(xiàn)在屏幕中央，每個字符的呈現(xiàn)時間為0.5 s，兩個字符之間間隔3 s，圖1即為刺激字符呈現(xiàn)界面。

圖1 2-back任務(wù)字符呈現(xiàn)界面Fig.1 Character interface of the 2-back task

1.1.2 體力疲勞誘發(fā)實驗

在本實驗中，體力疲勞誘發(fā)選擇的是圖2所示的優(yōu)沃B300功率自行車，功率范圍為0～300 W。

圖2 功率自行車(優(yōu)沃B300)Fig.2 Braked cycle ergometer (Smart B300)

在正式實驗之前，要測量每名被試騎自行車的最大功率。首先被試以30 W的功率熱身2 min，然后以10 W/min的速率增加，直到自行車轉(zhuǎn)數(shù)小于60 r/min，記錄此時的功率即為最大功率。在實驗時，選取最大功率的40%來誘發(fā)體力疲勞。

1.1.3 實驗流程

實驗前向被試介紹實驗流程，測量被試的最大功率，并練習字符2-back任務(wù)，隨后進入正式實驗。實驗分為體腦疲勞誘發(fā)和單純腦力疲勞誘發(fā)兩組。體腦疲勞誘發(fā)方法為：被試執(zhí)行字符2-back任務(wù)，同時以40%的最大功率騎自行車；腦力疲勞誘發(fā)方法為：被試執(zhí)行字符2-back任務(wù)，同時以0W功率騎自行車。兩組實驗的流程相同，如圖3所示：首先采集2 min的靜息腦電數(shù)據(jù)，然后分別執(zhí)行3次疲勞誘發(fā)任務(wù)，每次20 min，最后再次采集2 min靜息腦電信號。每名被試進行2次實驗，實驗順序隨機，兩次實驗間隔3天，保證被試的體力得到充分恢復。

圖3 實驗流程Fig.3 Flowchart of the experiment

1.2 數(shù)據(jù)分析

在本研究中，使用的腦電采集設(shè)備是Neuroscan公司生產(chǎn)的32導聯(lián)腦電放大器，采集軟件為scan4.5系統(tǒng)。電極位置按照國際10-20標準安放，選擇右耳乳突作為參考電極，采樣頻率1 000 Hz。

1.2.1 預(yù)處理

在采集信號時，由于某些因素的干擾，采集到的原始腦電信號往往含有噪聲，因此要對其進行預(yù)處理，去除各種噪聲和偽跡。本研究中的預(yù)處理包括：變參考至左右乳突、降采樣至500 Hz，以及0.5～50 Hz帶通濾波等。

1.2.2 偏定向相干

偏定向相干(PDC)是一種基于多變量自回歸處理時間序列模型的格蘭杰因果性頻域測量方法。PDC是一個歸一化的值，在[0，1]之間。PDCj→i表示從導聯(lián)j流向?qū)?lián)i的信息占所有從導聯(lián)i流出的信息的比值，值越大表明這兩個通道的連接性越強。具體算法如下：

預(yù)處理后的腦電信號表示為一個矩陣，有

Y(n)=[y1(n),…,yM(n)]T

(1)

式中，M代表導聯(lián)數(shù)。

Y(n)可用一個p階AR模型表示為

(2)

式中，Ar是計算出的系數(shù)矩陣，E(n)是噪聲。

將系數(shù)矩陣進行傅里葉變換，即

式中，I是一個M維單位矩陣。

這樣，從導聯(lián)j到導聯(lián)i的PDC值可定義為

(5)

選取20個導聯(lián)的腦電數(shù)據(jù)分析(M=20)，將120 s的腦電數(shù)據(jù)每10 s計算PDC值，得到12個20×20的矩陣，疊加平均作為某一被試在特定靜息狀態(tài)下的連接矩陣。

1.2.3 基于圖論的腦電網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

圖論是用數(shù)學手段表示復雜網(wǎng)絡(luò)并且可用圖形呈現(xiàn)出來的一種有效方法。網(wǎng)絡(luò)圖包含節(jié)點和邊這兩個最基本的元素，可以用它的連接矩陣A來表示，矩陣元素aij代表節(jié)點i和j之間的連接性。

以20 個導聯(lián)為節(jié)點、 PDC計算出的信息流強度(即PDC值)作為邊、信息流方向作為邊的指向，構(gòu)建大腦皮層的有向加權(quán)腦電網(wǎng)絡(luò)。其中，令每個導聯(lián)與自身的PDC值等于0，即連接矩陣的對角線元素全部為0，以避免出現(xiàn)節(jié)點與自身連接(自連接)這種無意義現(xiàn)象。在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中，定義與某節(jié)點相連的邊的權(quán)重和為節(jié)點強度。

為直觀分析疲勞前后的腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化，可以通過設(shè)定閾值對連接矩陣二值化，將加權(quán)腦電網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為二值網(wǎng)絡(luò)進行分析。在二值網(wǎng)絡(luò)中，aij=0表示節(jié)點i和j之間無連接，aij=1表示有連接。

具體做法見圖4，對預(yù)處理后的20導聯(lián)數(shù)據(jù)依次錯位截取，計算得到12 個20×20的矩陣，求其平均作為該名被試在某種靜息狀態(tài)下的連接矩陣，再計算10名被試在4種靜息狀態(tài)下的380個有效連接(20個自連接賦值為0)的平均值作為本研究的閾值。基于該閾值，對所有被試的380個有效連接逐個進行秩檢驗，選擇PDC值顯著性大于閾值(P=0.01)的連接賦值為1，其余連接賦值為0，得到二值化的20×20矩陣。

[13]徐穎果：《跨文化視野下的美國華裔文學——趙健秀作品研究》，天津：南開大學出版社，2008年，第21頁。

圖4 矩陣二值化流程Fig.4 Flowchart of matrix binaryzation

以20 個導聯(lián)為節(jié)點，以某種靜息狀態(tài)下二值化矩陣元素為邊，即可構(gòu)建該狀態(tài)對應(yīng)的有向二值網(wǎng)絡(luò)。為了方便比較，可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中樞節(jié)點將網(wǎng)絡(luò)拆分成不同的子網(wǎng)絡(luò)。

另外，定義某個網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)為該網(wǎng)絡(luò)中各個中樞節(jié)點的節(jié)點強度之和，即網(wǎng)絡(luò)中所有連接在原始加權(quán)網(wǎng)絡(luò)矩陣中對應(yīng)的PDC值之和。分別計算10名被試各狀態(tài)下的連接系數(shù)及平均連接系數(shù)，利用配對t檢驗對結(jié)果進行統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果

作業(yè)績效可以從一定程度上反映被試者對于實驗任務(wù)的參與程度，而作業(yè)績效的變化則是被試者疲勞狀態(tài)變化的客觀描述。分別計算10名被試執(zhí)行2-back任務(wù)時對于所有字符的平均反應(yīng)正確率和靶刺激字符的平均反應(yīng)正確率，結(jié)果如表1所示。

表1 2-back實驗字符反應(yīng)正確率

Tab.1 The operation accuracy and target accuracy of the subjects for the 2-back task

實驗次數(shù)所有字符反應(yīng)正確率/%靶刺激字符反應(yīng)正確率/%腦力疲勞196.2±2.892.3±6.6295.7±3.390.2±8.3393.4±6.684.1±15.1體腦疲勞195.1±3.690.4±7.6294.0±4.286.8±10.5394.2±3.086.8±7.7

從表1中可以看出，在腦力疲勞實驗中，隨著疲勞誘發(fā)時間的延長，被試反應(yīng)正確率逐次下降，并且對靶刺激反應(yīng)正確率的下降更明顯。這說明，隨著疲勞誘發(fā)時間的增加，被試的認知能力逐漸下降，疲勞程度增加。總體來講，被試的反應(yīng)正確率在體腦疲勞實驗中低于在腦疲勞實驗中，這可能是由于體力任務(wù)分散了被試者的部分注意力。

在秩檢驗后，得到4種狀態(tài)下有向二值腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖5所示。

圖5 不同狀態(tài)下的靜息腦電網(wǎng)絡(luò)。(a)腦力疲勞前；(b)腦力疲勞后；(c)體腦疲勞前；(d)體腦疲勞后Fig.5 Resting EEG network in different state. (a)Before mental fatigue; (b)After mental fatigue; (c)Before physical-mental fatigue; (d)After physical-mental fatigue

從腦電網(wǎng)絡(luò)可以直觀看出，疲勞后網(wǎng)絡(luò)的連接性比疲勞前的復雜。具體來講，腦力疲勞和體腦疲勞前，信息流一致指向FP1導聯(lián)；腦力疲勞后，F(xiàn)P2導聯(lián)流入的信息增多；而體腦疲勞后，F(xiàn)P2和F7導聯(lián)流入的信息增多。將圖5(b)的腦力疲勞后腦電網(wǎng)絡(luò)拆分成分別以中樞節(jié)點FP1、FP2為中心的不同子網(wǎng)絡(luò)，如圖6所示。

圖6 腦力疲勞后靜息腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的子網(wǎng)絡(luò)。(a)子網(wǎng)絡(luò)1，非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)；(b) 子網(wǎng)絡(luò)2，腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)；(c)殘差子網(wǎng)絡(luò)Fig.6 Subnetworks of resting EEG network structure after mental fatigue. (a) Subnet 1, non-fatigue-related subnetwork; (b) Subnet 2, mental fatigue-related subnetwork; (c) Residual subnetwork

為了進一步驗證圖6(b)是一個與腦力疲勞相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)，又對圖5(d)所示的體腦疲勞后腦電網(wǎng)絡(luò)進行拆分，以觀察是否還存在與6(b)相同或相似的網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果如圖7所示。

圖7 體腦疲勞后靜息腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的子網(wǎng)絡(luò)。(a) 子網(wǎng)絡(luò)1，非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)；(b) 子網(wǎng)絡(luò)2，腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)；(c) 子網(wǎng)絡(luò)3，體力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)；(d)殘差子網(wǎng)絡(luò)Fig.7 Subnetworks of resting EEG network structure after physical-mental fatigue. (a) Subnet 1, non-fatigue-related subnetwork; (b) Subnet 2, mental fatigue-related subnetwork; (c) Subnet 3, physical fatigue-related subnetwork; (d) Residual subnetwork

由圖7(a)與圖5(a)、(c)所見，疲勞前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)完全相同；圖7(b)與6(b)的結(jié)構(gòu)基本是相同的，所以認為這是一個N-back實驗條件下與腦力疲勞相關(guān)的子網(wǎng)絡(luò)；較腦力疲勞實驗而言，由于體腦疲勞實驗中增加了體力疲勞誘發(fā)實驗，出現(xiàn)了圖7(c)中以F7為中樞節(jié)點的子網(wǎng)絡(luò)，因此稱之為體力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)；圖7(d)為殘差子網(wǎng)絡(luò)。

表2是4種靜息態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)及各子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)。在腦力疲勞后，非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)(6.807 3)與疲勞前的連接系數(shù)(6.754 0)相比，基本沒有變化(t自由度=9，P=0.95)；在體腦疲勞后，腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)(4.060 3)與腦力疲勞后的連接系數(shù)(4.142 1)相比并沒有發(fā)生顯著改變(t自由度=9，P=0.79)，而非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)(5.694 0)與疲勞前(6.791 9)相比則有所降低(t自由度=9，P=0.55)。

表2 疲勞前后子網(wǎng)絡(luò)連接系數(shù)(平均值)

Tab.2 Average connection coefficient of sub-network before and after fatigue

實驗疲勞前疲勞后總和子網(wǎng)絡(luò)1子網(wǎng)絡(luò)2子網(wǎng)絡(luò)3殘差子網(wǎng)絡(luò)腦力疲勞6.754011.36476.80734.14210.4153體腦疲勞6.791913.08005.69404.06032.49690.8288

3 討論

目前，在體腦疲勞交互影響的研究中，大多學者致力于觀察腦力疲勞程度對于體力疲勞及其恢復的影響。Mehta等在被試執(zhí)行體力疲勞誘發(fā)任務(wù)實驗時加入腦力負荷任務(wù)，觀察到額外腦力負荷會減小肌肉收縮力，縮短肌力持續(xù)時間，增加疲勞感覺，并且延長肌肉疲勞恢復時間，證明了腦力疲勞會嚴重影響體力疲勞及其恢復[17-18]。Shortz等研究了腦力疲勞對體力疲勞的影響，實驗同樣觀察到腦力疲勞會導致體力運動可持續(xù)時間的下降和體力疲勞感覺的增加[3]。反之，關(guān)于體力疲勞對腦力疲勞影響的研究較少，而本研究恰好補充了相關(guān)內(nèi)容，從腦電網(wǎng)絡(luò)的角度揭示了體力疲勞的引入對于腦力疲勞狀態(tài)下腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)果表明，N-back實驗誘發(fā)腦力疲勞后會形成一個相對獨立的、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，體力疲勞的引入并不會改變腦力疲勞相關(guān)腦電網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，也不會造成該網(wǎng)絡(luò)連接的增強或者減弱，但是會影響非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)。

不同狀態(tài)下的腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)顯示(見圖5)，疲勞前的腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較簡單，呈現(xiàn)出由全腦所有導聯(lián)指向FP1的規(guī)律。腦力疲勞后的靜息狀態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)可以拆分為非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)和腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)，見圖6。其中，非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)與疲勞前靜息態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，以FP1導聯(lián)為中樞節(jié)點；而腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)以FP2導聯(lián)為中樞節(jié)點，同樣呈現(xiàn)出由全腦所有導聯(lián)指向FP2的規(guī)律。與腦力疲勞相比，體腦疲勞后的腦電網(wǎng)絡(luò)在其基礎(chǔ)上增加了一個與體力疲勞密切相關(guān)的腦電子網(wǎng)絡(luò)。體力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)與前兩個子網(wǎng)絡(luò)有所不同，其網(wǎng)絡(luò)連接主要是由頂區(qū)、中央?yún)^(qū)和額區(qū)的P3、PZ、P4、C3、CZ、C4、 F3、FZ、F4等導聯(lián)指向側(cè)額的F7導聯(lián)。以上所述為疲勞前、后以及腦力疲勞和體腦疲勞間腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的差異，而網(wǎng)絡(luò)連接系數(shù)則可以定量描述疲勞對于靜息態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)的影響，以及不同腦電網(wǎng)絡(luò)之間的相互影響。

整體來看，無論是腦力疲勞實驗還是體腦疲勞實驗，網(wǎng)絡(luò)連接系數(shù)，疲勞后(11.364 7，13.080 0)較疲勞前(6.754 0，6.791 9)均有顯著增加(t自由度=9，P<0.001，P<0.001)。具體到子網(wǎng)絡(luò)兩組實驗，則有所不同。腦力非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)，疲勞后(6.807 3)與疲勞前(6.754 0)相比，基本沒有變化(t自由度=9，P=0.95)；也就是說，在N-back實驗任務(wù)下，腦力疲勞會形成一個相對獨立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而不會對原有的非疲勞態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響，故稱之為“腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)”。腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)，體腦疲勞后(4.060 3)與腦力疲勞后(4.142 1)相比，并沒有發(fā)生明顯改變(t自由度=9，P=0.79)；而非疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的連接系數(shù)，疲勞后(5.694 0)與疲勞前(6. 791 9)相比，則有一定程度的降低(t自由度=9，P=0.55)。這意味著體力疲勞引入一個新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(稱之為“體力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)”)，可能會影響非疲勞態(tài)腦電網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)連接系數(shù)降低，但是并不會造成腦力疲勞相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)連接的增強或者減弱。

從信息流向來看，疲勞相關(guān)的腦電網(wǎng)絡(luò)總體呈現(xiàn)為由大腦皮層后部指向額區(qū)，額區(qū)與記憶、情緒等高級認知功能緊密相關(guān)，是大腦進行信息加工處理的綜合區(qū)域[19]。認知任務(wù)需要各個腦區(qū)的廣泛參與和協(xié)作，所以在腦力疲勞相關(guān)的因果網(wǎng)絡(luò)中，F(xiàn)P2是信息流的“果”，而信息流的“因”幾乎包含了FP2以外所有的導聯(lián)。頂區(qū)和中央?yún)^(qū)是與運動有關(guān)的腦區(qū)[20]，所以在體力疲勞的相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)中，信息流的“因”集中在頂區(qū)和中央?yún)^(qū)的幾個導聯(lián)，而信息流的“果”則是在F7，這一點可以用Lorist等的一項研究[17]來解釋。他們發(fā)現(xiàn)，在進行力的收縮任務(wù)時，大腦背外側(cè)前額葉皮質(zhì)會被明顯激活，體腦疲勞的相互影響可能發(fā)生在腦區(qū)背側(cè)的前額葉皮質(zhì)，但是這種相互影響的機制還并不明確。

4 結(jié)論

本研究利用偏定向相干(PDC)方法，對腦力疲勞和體腦疲勞兩組實驗受試者的靜息態(tài)EEG信號做了信息流因果分析，并構(gòu)建了基于圖論的腦電網(wǎng)絡(luò)，通過疲勞前后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的對比以及腦力疲勞和體腦疲勞間網(wǎng)絡(luò)差異的分析，提取出一個與腦力疲勞相關(guān)的特異性腦電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而且證明該網(wǎng)絡(luò)是相對獨立的，不會受到體力疲勞的影響，為體腦疲勞交互影響機制的解釋提供了一種新的思路。

[1] Grandjean E. Fatigue in industry [J]. Br J Ind Med, 1979, 36(3): 175-186.

[2] Faber LG, Maurits NM, Lorist MM. Mental fatigue affects visual selective attention [J]. PLoS ONE, 2012, 7(10): 48073- 48073.

[3] Shortz AE, Van DS, Mehta RK. Neural correlates of physical and mental fatigue [C] //Beringer DB, eds. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. New York: Sage Publications, 2012, 56(1): 2172-2176.

[4] Zhao Chunlin, Zhao Min, Liu Jianpin, et al. Electroencephalogram and electrocardiograph assessment of mental fatigue in a driving simulator [J]. Accid Anal Prev, 2012, 45: 83-90.

[5] Chieh TC, Mustafa MM, Hussain A, et al. Development of vehicle driver drowsiness detection system using electrooculogram (EOG) [J]. Computers, Communications & Signal Processing with Special Track on Biomedical Engineering, 2005,1: 165-168.

[6] Muthalib M, Kan B, Nosaka K, et al. Oxygen Transport to Tissue XXXV [M]. New York：Springer, 2013: 73-79.

[7] St. John M, Kobus DA, Morrison JG, et al. Overview of the DARPA augmented cognition technical integration experiment [J]. International Journal of Human-Computer Interaction, 2004, 17(2): 131-149.

[8] K?thner I, Wriessnegger SC, Müller-Putz GR, et al. Effects of mental workload and fatigue on the P300, alpha and theta band power during operation of an ERP (P300) brain-computer interface [J]. Biological psychology, 2014, 102: 118-129.

[9] Buzsaki G. Rhythms of the Brain[M]. New York: Oxford University Press, 2006:52-53.

[10] 孫俊峰，洪祥飛，童善保. 復雜腦網(wǎng)絡(luò)研究進展：結(jié)構(gòu)、功能、計算與應(yīng)用 [J]. 復雜系統(tǒng)與復雜性科學, 2011, 7(4): 74-90.

[11] 王春方，孫長城，張希，等. 基于偏定向相干性(PDC)的腦卒中后抑郁癥患者腦網(wǎng)絡(luò)研究 [J]. 中國生物醫(yī)學工程學報, 2015, 34(4): 385-391.

[12] Hurtado JM, Rubchinsky LL, Sigvardt KA. Statistical method for detection of phase-locking episodes in neural oscillations [J]. Journal of Neurophysiology, 2004, 91(4): 1883-1898.

[13] Sun J, Small M. Unified framework for detecting phase synchronization in coupled time series [J]. Physical Review E, 2009, 80(4): 046219-046219.

[14] 黃亮，吳超華，高小榕. 基于自回歸模型和相位斜率指數(shù)的動態(tài)腦連接分析 [J]. 中國生物醫(yī)學工程學報, 2016, 35(1): 1-9.

[15] Granger CWJ. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods [J]. Econometrica, 1969, 37(3): 424-438.

[16] Tanaka M, Mizuno K, Tajima S, et al. Central nervous system fatigue alters autonomic nerve activity [J]. Life Sciences, 2009, 84(7): 235-239.

[17] Lorist MM, Kernell D, Meijman TF, et al. Motor fatigue and cognitive task performance in humans [J]. The Journal of physiology, 2002, 545(1): 313-319.

[18] Mehta RK, Agnew MJ. Effects of concurrent physical and mental demands for a short duration static task [J]. Int J Ind Ergonom, 2011, 41:488-493.

[19] Ridderinkhof KR, Ullsperger M, Crone EA, et al. The role of the medial frontal cortex in cognitive control [J]. Science, 2004, 306(5695): 443-447.

[20] Gao Qing, Duan Xujun, Chen Huafu. Evaluation of effective connectivity of motor areas during motor imagery and execution using conditional Granger causality [J]. Neuroimage, 2011, 54(2): 1280-1288.

A Specific EEG Network Structure Related to Mental Fatigue Induced by N-back

Meng Guifang Xu Minpeng?Zhang Chuncui He Feng#*Qi Hongzhi*Ming Dong

(Department of Biomedical Engineering，College of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

The aim of this study was to investigate the changes of resting state EEG network structure caused by mental fatigue, and the influence of physical fatigue on the mental fatigue-related EEG network. Two-back task and cycling were used to induce mental fatigue and physical fatigue, respectively. Twenty channels of resting state EEG of 10 subjects were collected under 4 different fatigue conditions. EEG networks were obtained by calculating the partial directed coherence (PDC) causality between two arbitrary nodes and refined by comparing to a threshold. Only those links significantly higher than the threshold would be reserved, while others dismissed. After a comparison among the four EEG networks, a mental fatigue-related specific EEG network structure in N-back experiments was identified, in which FP2 was the hub while almost other channels had a link with it. The network structure was very stable, and its corresponding linking strength 4.0603 and 4.1421 in two fatigue state, which would not be influenced by physical fatigue. Therefore, this study identified an independent and stable functional network related to mental fatigue. The result provided a new perspective on the neural mechanism of mental fatigue and the relationship between mental fatigue and physical fatigue.

EEG network structure; mental fatigue; physical-mental fatigue; resting state; partial directed coherence(PDC)

10.3969/j.issn.0258-8021. 2017. 02.003

2016-05-30， 錄用日期:2016-10-13

國家自然科學基金重大研究計劃(91520205)；國家自然科學基金(81571762)；國家自然科學基金(31500865)

R318

A

0258-8021(2017) 02-0143-07

?共同第一作者(Co-first author)

# 中國生物醫(yī)學工程學會高級會員(Senior member, Chinese Society of Biomedical Engineering)

*通信作者(Corresponding author)，E-mail: heaven@tju.edu.cn，qhz@tju.edu.cn