[疲労を駆動するためのEEGのリズム機能の分析]

脳波（EEG）のデルタ、シータ、アルファ、ベータリズムの個別に抽出することで、相対パワースペクトル、パワースペクトルエントロピー、および脳の電気活動マッピングを分析することにより、疲労ドライバーのEEGの特性を研究しました。実験結果は、デルタの平均相対パワースペクトルとEEGのシータリズムが増加し、アルファの平均相対パワースペクトルが減少し、デルタ、シータ、アルファリズムの平均相対パワースペクトルが深い疲労で増加することを示しました。EEGの平均パワースペクトルエントロピーは、疲労レベルの増加とともに減少します。EEGの平均相対パワースペクトルと平均パワースペクトルエントロピーは、ドライバーの疲労レベルを検出するためのインデックスとして機能すると予想されます。

With extracting separately delta, theta, alpha and beta rhythms of electroencephalogram (EEG), we studied the characters of EEG for fatigued drivers by analyzing relative power spectrum, power spectral entropy and brain electrical activity mapping. The experimental results showed that with the average relative power spectrum in delta and theta rhythms of EEG increasing, the average relative power spectrum in alpha and beta rhythms decreased, while the average relative power spectrum in delta, theta and alpha rhythms increased in deep fatigue. The average power spectral entropy of EEG decreases with the increasing fatigue level. The average relative power spectrum and the average power spectral entropy of EEG could be expected to serve as the index for detecting fatigue level of drivers.