وبلاگ

خستگی پدیده ای رایج در زندگی روزمره ماست. یک تعریف مشترک از خستگی این است که خستگی حالتی است که به دنبال یک بازه از فعالیت ذهنی یا بدنی ایجاد می‌شود که توسط کاهش در توانایی برای کار کردن مشخص می‌شود.

 

اولین بار مفهوم خستگی ذهنی توسط گرندجین[1] معرفی شد [1]، که به وضوح خستگی ذهنی را از خستگی فیزیکی متفاوت کرد. او خستگی بدنی را در اثر کاهش عملکرد سیستم عضلانی و خستگی ذهنی را با کاهش عملکرد ذهنی و احساس خستگی تعریف کرد.

 

خستگی دارای پیامدهای عمده ای در تلفات جاده و در حال حاضر یکی از مساﺋﻞ عمده در صنعت حمل و نقل است. با توجه به کار های اولیه در این مورد، خستگی راننده 35-45 درصد از تصادفات جاده را تشکیل می داده است [2]. علاوه بر این خستگی باعث کاهش کارایی ذهنی خصوصاً در افراد متخصصی که در حین کار فعالیت ذهنی بسیار بالایی دارند (برنامه نویسان حرفه‌ای کامپیوتر و طراحان سیستم‌های صنعتی که در قسمت‌های R&D شرکت‌ها کار می‌کنند) و همچنین باعث افزایش زمان پاسخ گویی در افراد می‌شود. در نتیجه علاوه بر اثراتی که خستگی ذهنی بر پایین آمدن کارایی افراد در موقعیت‌های شغلی مختلفی دارد، می‌تواند عامل مهمی در تصادفات جاده‌ها و سنجش کارایی افراد در کارخانجات باشد. در نتیجه، از آنجا که با خسته شدن، فرد در اجرای کار با قدرت عملکرد کافی دچار مشکل می‌شود و با توجه به رابطه‌ای که خستگی در افزایش احتمال تصادفات در جاده‌ها و کارخانجات دارد ، مشخص کردن میزان خستگی فرد، در کاهش چنین تصادفاتی و همچنین افزایش قدرت عملکرد افراد ضروری به نظر می‌رسد. در نتیجه ما در این تحقیق به بررسی خستگی ذهنی پرداخته‌ایم (در ادامه خستگی به معنی خستگی ذهنی استفاده شده است).

 

2-1- تعریف مسئله

 

از زمان تعریف خستگی تاکنون، در زمینه تشخیص میزان خستگی روش‌های متفاوتی مورد بررسی قرار گرفته است. در بین این روش‌ها، به نظر می‌رسد سیگنال ثبت شده از فعالیت الکتریکی مغز[2](EEG) مشخص کننده بهتری از میزان خستگی است و قدرت پیش‌بینی بیشتری در تشخیص خستگی مغزی دارد [5].

 

EEG در اصل به عنوان یک روش برای تحقیق در مورد فرایندهای مختلف ذهنی ارائه شد. اولین ثبت فعالیت الکتریکی مغز از مغز خرگوش و میمون توسط کاتون[3] در سال 1875 گزارش شد [6]، اما سال 1929 بود که هانس برگر[4] [7] اولین اندازه گیری از فعالیت‌های الکتریکی مغز را در انسان گزارش کرد. پس از آن، این سیگنال در تشخیص‌های کاربردی به ویژه بیماری‌های مختلف به کار برده شد. از آنجا که به طور گسترده‌ای پذیرفته شده است که تغییرات مشخصه در شکل موج EEG و باندهای قدرت آن را می‌توان برای مشخص کردن انتقال از هوشیاری به خواب و مراحل مختلف خواب مورد استفاده قرار داد [8]، EEG به عنوان یک استاندارد برای اندازه گیری سطح هوشیاری و خواب آلودگی مشاهده شده است. در نتیجه از سیگنال EEG به عنوان یک روش استاندارد برای مشخص کردن سطح خستگی استفاده می‌شود.

 

با این حال، تفاوت‌های قابل توجهی در میان الگوریتم‌های فعلی تشخیص خستگی بر اساس EEG وجود دارد. مطالعات قبلی نشان داده است

 که ارتباط بین تغییرات EEG و میزان خستگی به نوع کار و حالت شخص بستگی دارد. این مطالعات هم در ماهیت الگوریتم برای تشخیص خستگی و هم مکان و تعداد الکترود‌ها برای ثبت سیگنال متفاوت هستند [9]. علاوه بر این تمام این الگوریتم‌ها با محدودیت‌های متفاوتی رو به رو هستند. به طور مثال بسیاری از این روش‌ها نیاز به روش‌های برای کاهش بعد فضای ویژگی‌های استخراج شده دارند تا دقت روش‌های خود را افزایش دهند. در نتیجه هدف از انجام این پایان نامه تشخیص میزان خستگی به کمک روشی است که نیاز به کاهش بعد داده‌ها نداشته و همچنین اثر خستگی را بر فعالیت‌های مغزی مشاهده کند. در نتیجه ما از روش‌های مکان یابی منابع برای رسیدن به این هدف استفاده کرده‌ایم.

 

در زمینه مکان یابی کانون‌ها در مغز روش‌های متفاوتی وجود دارد که درسال‌های اخیر این رویکردها سعی در بالا بردن صحت و افزایش نسبت سیگنال به نویز نتایج مکان یابی کرده‌اند. از جمله این روش‌ها می‌توان به پرتوسازی[5] اشاره کرد [10] که در آن با کمک فیلتر کردن داده‌های به دست آمده از الکترودهای مختلف، سعی در پیدا کردن جهت و مکان کانون‌های تولید کننده این سیگنال‌ها داریم.

 

در این پایان نامه برای مشخص کردن میزان خستگی ابتدا به مکان یابی کانون‌ها خواهیم پرداخت، سپس با استخراج ویژگی‌های مختلف سعی در مشخص کردن میزان خستگی خواهیم کرد. برای تست روش پیشنهادی هم از سیگنال‌های ثبت شده از افراد مختلف استفاده می‌کنیم و هم از سیگنال EEG که با توجه به خصوصیات موجود دیده شده در سیگنال‌های ثبت شده در حین خستگی تولید شده استفاده می‌کنیم. در نتیجه اهداف این پایان‌نامه را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد.

 

1- دست یابی به الگوریتمی که بتواند به صورت پیوسته میزان خستگی را مشخص کند.

 

2- افزایش صحت و سرعت تشخیص میزان خستگی

 

علاوه بر این با توجه به رابطه‌ای که خستگی و خواب با هم دارند در صورت مشخص شدن این رابطه شاید بتوان از آن در درمان بیماری‌هایی مانند اختلال خواب و بیماری‌های مشابه دیگر استفاده کرد.

 

3-1- نگاهی به فصول پایان نامه

 

مطالب عنوان شده در این پایان‌نامه در قالب پنج فصل آورده شده‌اند. ادامه مطالب ذکر شده را می‌توان در موارد زیر خلاصه نمود.

 

فصل دوم. پیشینه تحقیقات

 

در این فصل مهمترین کارهای پیشین که تاکنون، برای بررسی خستگی ذهنی انجام شده به همراه خصوصیات آنها مورد مطالعه و بررسی قرار گرفته است.

 

فصل سوم. روش تحقیق

 

در این فصل ابتدا روش حدف نویز از داده‌های ثبت شده توضیح داده می‌شود. سپس یکی از روش‌های مکان یابی و مشکلات آن توضیح داده می‌شود. پس از آن روشی برای بهبود مکان یابی منابع پیشنهاد می‌شود. در نهایت به بررسی روش تعیین خستگی ذهنی می‌پردازیم.

 

فصل چهارم. آزمایش‌ها و نتایج

 

در این فصل در ابتدا سیگنال‌های مورد بررسی توضیح داده می‌شود. سپس مراحل مختلف توضیح داده شده در فصل قبل و روش‌های تشخیص خستگی رایج بر روی این سیگنال‌ها اعمال می‌شود. همچنین نتایج حاصل از اعمال این روش‌ها توضیح داده می‌شود.

 

فصل پنجم. نتیجه‌گیری و پیشنهادات

 

در فصل آخر مطالب عنوان شده در این پایان‌نامه جمع‌بندی شده و در مورد آن‌ ها بحث می‌شود. سپس پیشنهادات و مسیرهایی برای ادامه و گسترش این تحقیق در پژوهش‌های آینده، ارائه می‌گردد.

 

[1] Grandjean

 

[2] Electroencephologram

 

[3] Caton

 

[4] Hans Berger

 

[5] Beamforming

 

ممکن است هنگام انتقال از فایل اصلی به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل و با فرمت ورد موجود است

 

متن کامل را می توانید دانلود نمائید

 

چون فقط تکه هایی از متن پایان نامه در این صفحه درج شده (به طور نمونه)

 

ولی در فایل دانلودی متن کامل پایان نامه

 

 با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند

 

موجود است