恒挚分享 | 利用fNIRS技术对新手飞行员专业技能发展进行评估

Part.1

背景

之前关于fNIRS技术在航空航天领域的文章主要向大家介绍了如何对空中交通管理人员的脑力负荷进行评估。本期文章将从对新手飞行员专业技能发展的角度来带大家共同了解便携式近红外在此类研究中的应用。近红外光谱技术因其安全便携，用户友好度强，空间分辨率高等优势常常被用于真实的或模拟真实的研究环境之中，正如对新手飞行员的专业技能发展进行评估。

以往有大量关于专业技能发展的研究表明：随着对于专业知识和技能的练习，负责注意力和控制的脑区激活会随之降低（Ericsson, 2006；Kelly & Garavan, 2005；），这种降低被认为是对刺激的神经表征收缩（Poldrack, 2000），从而释放一部分认知资源来关注其它的外界传入刺激或应对其它的任务需求（Milton等人，2004）。测量与任务表现相关的注意和控制脑区的激活可以为新手飞行员专业技能的发展程度提供专业水平且客观的指标。

Part.2

方法

2.1 参与者

7名年龄在21岁到28岁之间没有飞行经验的新手飞行员参加了此项研究，一名参与者因执行基本飞行任务的能力不足而被取消资格，在研究之前，所有参与者都签署了知情同意书。

2.2 实验内容

参与者驾驶模拟飞行器练习进近和着陆任务。转弯进近任务是飞行员在进近过程中飞过几个设定好的航路点如图1。着陆任务则由飞行员执行实际着陆任务如图2。在这两种场景中，受试者都被告知要尽可能平稳地飞行，学习最佳路径，应对侧风，并在一定的速度和倾斜角度约束下完成任务。

图1

图2

整个实验共9个阶段，第一阶段是让参与者熟悉飞行模拟器，并在这个环节结束时参与者需要展示对飞行模拟器的基本理解。在接下来的8个阶段中，每阶段共20次飞行，每位参与者在8天内共进行160次试验。参与者使用 NASA任务负荷指数(TLX)问卷(Hart and Staveland, 1988)提供主观心理努力和绩效评估并全程使用便携式fNIRS设备进行血氧水平变化的监测。

2.3 fNIRS排布：

近红外光极排布在与注意力和执行控制功能密切相关的前额叶区域，共形成16个通道如图3。

图3

Part.3

结果

3.1 自我报告结果

使用单因素重复测量方差分析法分析无人机任务的NASA TLX指数结果。结果表明，练习水平（初级/中级/高级阶段）对心理需求和感知努力的主效应显著。从初级阶段到高级阶段，精神需求和感知努力都呈单调下降趋势。Tukey 事后测试显示，心理需求的初级阶段明显高于其他条件，而努力的结果表明初级阶段比其他条件需要更高的努力，如图4。

图4

3.2 行为绩效结果

行为表现计算为从纬度和经度路径的四阶多项式拟合的均方根（RMS）偏差。对于接近任务，在比较练习水平时（初级到高级），经度，纬度，倾斜程度，航向与最佳路径的偏差显著单调降低，事后分析证实，初级阶段的误差明显高于其他两个阶段如图5。

图5

相似的，对于着陆任务来说，在比较练习水平时（初级到高级），经度，纬度，倾斜程度，航向这四方面变化很大。事后分析证实，初级阶段的误差明显高于其他两个阶段如图6。

图6

3.3 fNIRS结果

对于进近和着陆两种任务，使用单向重复测量方差分析了整个练习阶段（初级/中级/高级）的平均总血红蛋白（HbT）浓度的变化。在Channel 2光极点处（靠近国际 10-20 系统中的 AF7，位于左侧 PFC（额下回））两种进近任务的响应均显著。事后分析证实，初学阶段的激活显著高于其他两个阶段如图7。

图7

Part.4

讨论

对于进近和着陆任务，fNIR测量值都有所减少，这些测量值在水平上存在显着差异，并且与行为表现和自我报告的测量中报告的相同趋势相匹配。练习和专业知识或技能的发展通常都涉及注意力和控制区域的激活减少，从而释放这些神经资源来关注其他传入的刺激或任务需求。因此，测量这些注意力和控制区域相对于任务表现的激活可以提供专业水平和客观的指标，前额叶皮层注意和控制区域激活的差异也可能表明神经可塑性是特定任务实践的函数。总之，fNIR是一种便携式、安全、经济实惠的非侵入性光学脑监测技术，可用于测量前额叶皮层的血流动力学变化。

Part.5

结论

本研究提供了有关在复杂的多任务环境中背外侧 PFC 血流动力学反应的 fNIRS 测量及其与心理负荷、专业知识和表现的关系的重要信息。在复杂的进近和着陆任务中，专业水平似乎确实会影响左背外侧 PFC 的血流动力学反应情况。

Part.6

参考文献

1. Hasan Ayaz, Patricia A. Shewokis, Scott Bunce, Kurtulus Izzetoglu, Ben Willems, Banu Onaral,Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment,NeuroImage,Volume 59, Issue 1,2012,Pages 36-47,ISSN 1053-8119,

https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.06.023.

2. Ericsson, K. A., Hoffman, R. R., Kozbelt, A., & Williams, A. M. (Eds.). (2018). The Cambridge handbook of expertise and expert performance. Cambridge University Press.

3. Kelly, A. C., & Garavan, H. (2005). Human functional neuroimaging of brain changes associated with practice. Cerebral cortex, 15(8), 1089-1102.

https://doi.org/10.1093/cercor/bhi005

4.Milton, J. G., Small, S. S., & Solodkin, A. (2004).On the Road to Automatic: Dynamic Aspects in the Development of Expertise. Journal of Clinical Neurophysiology, 21(3), 134–143. doi:10.1097/00004691-200405000-00002

5. Poldrack, R. A. (2000). Imaging brain plasticity: conceptual and methodological issues—a theoretical review. Neuroimage, 12(1), 1-13. https://doi.org/10.1006/nimg.2000.0596

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北京恒挚科技有限公司，由中科(广东)科学集团投资，依托于广东人因技术研究院与武汉人因工程技术研究院，是一家新型的以心理人因、驾驶人因、生物力学、用户体验、虚拟现实等方向为基础，集生产、研发、销售、技术服务于一体的高新科技型企业，已入选国家高新技术企业、科技型中小企业、中关村高新技术企业名单。

恒挚科技自主研发的驾驶人因系统、虚拟现实图形化编辑软件、光环境心理评估系统、心理与人因实验教学系统，已经进入国内市场。

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