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下肢蹬力专项训练对模拟空战连续载荷下蹬力耐量及肌肉疲劳的影响
杨景慧;耿喜臣;卫晓阳;杨明浩;金朝;王红;蒋科;王全;王海霞;李宝辉;张立辉;李毅峰;王轶;徐艳;目的 针对连续空战载荷特点设计下肢力量训练及测试方法并进行评价。方法 8名受试者根据连续空战载荷特点，设计双腿用力为120 kgf维持60 s, 140 kgf维持50 s, 160 kgf维持40 s及200 kgf维持30 s的连续蹬力曲线，受试者循环蹬该曲线直至力竭以模拟连续空战载荷。针对抗荷动作特点，开展以腹部及下肢力量为主的抗荷力量训练，训练周期3个月，3次/周，隔天进行配合HP动作。检测训练前后受试者完成双下肢蹬力曲线时最大蹬力、蹬力曲线耐受时间及左右腹直肌、股直肌、胫骨前肌及腓肠肌表面肌电变化。反映肌肉放电指标采用积分肌电值(iEMG),反映疲劳的指标采用平均功率频率(MPF)负向斜率及中值频率(MF)负向斜率。结果 训练后，受试者双下肢最大蹬力、蹬力曲线耐受时间及蹬力耐量均显著提高，其中左下肢最大蹬力增加56.19%(P=0.007),右下肢增加60.64%(P=0.010);双下肢蹬力曲线耐受时间延长为训练前的8倍；蹬力耐量增加为训练前的9倍(P<0.001)。表面肌电时域分析结果显示，除左右腹直肌训练前后iEMG增加外，其余肌肉训练前后iEMG值均显示下降，其中股直肌下降最为显著(P=0.014)。疲劳分析结果显示，训练后除腹直肌以外，股直肌、胫骨前肌及腓肠肌MPF及MF的负向斜率绝对值下降(P<0.05)。结论 专项训练方案效果显著，连续空战载荷下受试者下肢肌肉爆发力及持久性均有提升，肌肉训练后较低水平肌肉激活就能输出更大的肌力效果，肌肉耐受疲劳能力显著增强。
飞行人员视网膜周边退行性变性情况调查
穆玉雪;陈涛;王小成;王雪峰;危冬昱;赵娟;郭誉;苏玉婷;张作明;目的 调查现役飞行人员视网膜周边退行性变性的患病情况，为招飞体检和飞行人员医学鉴定标准提供数据支持。方法 采用Daytona P200T设备，对2019年10月～12月在某疗养院疗养的562名飞行人员进行眼底图像采集，每眼采集正前方、鼻侧、颞侧、上方、下方5个方位4个眼底周边视网膜图像，检查其视网膜周边退行性变性患病情况，并对检查结果按照年龄、飞行时间、机型进行分组统计分析。结果 562名受检飞行人员中有93人存在不同类型视网膜周边退行性变性，其中视网膜周边非压迫性白为8.01%;视网膜周边囊样变性为3.74%,视网膜周边干性裂孔为1.96%、视网膜周边格子样变性为1.96%,视网膜周边蜗牛足迹变性为0.53%,视网膜周边马蹄形裂孔为0.18%,视网膜铺路石样变性为0.18%,总患病率为16.55%;视网膜周边退行性变性与年龄、飞行时间和机型之间没有相关关系。结论 年度体检合格的飞行人员人群中视网膜周边退行性变性仍有一定的患病率，视网膜周边退行性变性及其类型对飞行安全的潜在影响仍需要进一步评估。
基于眼动特征的视觉交互状态分类方法研究
朱富丽;杨磊;申玉斌;姬波;目的 针对智能人机交互系统对用户视觉交互状态的感知需求，研究一种基于眼动特征的视觉交互状态分类方法。方法 将视觉交互中常见的4种状态抽象为监视状态、跟踪状态、应激状态和脱环状态。通过设计视觉搜索实验，采集18名受试者4种视觉交互状态下的眼动数据，结合方差分析法确定了视觉交互状态分类的7种眼动特征参数。采用支持向量机对样本集数据进行训练，并建立分类测试模型。结果 监视状态、跟踪状态、应激状态和脱环状态的测试集分类准确率分别为75.7%、80.5%、95.6%、88.5%,基于眼动特征利用支持向量机对4种视觉交互状态的分类准确率达到85.2%。结论 眼动特征参数对不同视觉交互状态的敏感性具有差异，对于认知活动强的视觉交互状态进行预测时会有更好的分类效果。
基于抑制性反馈的神经元放电频率适应性调控机制研究
杨万梅;王俊松;目的 探究基于抑制性反馈机制的神经元放电频率适应性，以解决反馈结构在神经元放电频率适应性调控中的作用。方法 构建抑制性反馈神经回路模型，采用基于电导的LIF神经元模型；定义响应敏感度、适应精度两个评价指标定量描述反馈结构对神经元放电频率适应性的调控规律，利用MATLAB进行仿真分析。结果 输入为100 pA时，反馈连接强度在1到4的范围内，随着反馈回路时间参数的增加，神经元适应性范围以及敏感度和精度值逐渐增加；反馈回路时间参数为5 ms时，随着输入强度的增加，神经元产生适应性放电的反馈连接强度和反馈回路参数区域随之右移，敏感度和精度值逐渐减小。结论 当抑制性反馈连接强度在1～4的范围以及反馈回路时间参数在4～10 ms范围内时，兴奋性神经元在抑制性反馈作用下会呈现出较明显的放电频率适应性特征，表明抑制性反馈是神经元放电适应性的一种重要机制。
睡眠-觉醒节律紊乱下注意诱发脑电特征分析与识别
邵舒羽;吴锦涛;周前祥;柳忠起;张立伟;目的 研究特殊职业人员睡眠-觉醒节律紊乱下执行空间注意定向任务时脑电信号的变化特性。方法 实验室模拟36 h完全睡眠剥夺和自然生物节律紊乱实验，采集20名受试者完成静息态任务和空间注意定向任务的绩效数据和脑电数据，然后对绩效数据和脑电数据进行分析并采用线性判别式分析法、最近临近法、支持向量机法对脑电数据进行分类。结果 在完全睡眠剥夺后受试者的反应时显著延长、正确率显著降低(P<0.05),在自然生物节律紊乱后反应时和正确率都有所恢复，正确率没有恢复到常规水平；与常规环境相比，36 h完全睡眠剥夺环境和自然生物节律紊乱环境下注意力水平和注意方向的脑电样本熵特征均发生变化，基于径向基核函数的支持向量机分类器(SVM-R)的准确率更高。结论 在睡眠剥夺和自然生物节律紊乱环境下大脑复杂度会变小；样本熵脑电特征提取方法和SVM-R分类方法可以作为特殊职业人员执行注意任务时的个体作业脑电变化检测及分类的有效方法。
