Warum Ihre Wiedergabeliste der Schlüssel zur Reduzierung der Bewegungskrankheit sein könnte

Wissenschaftler stellten fest, dass das Einstellen von fröhlicher oder weicher Musik die Bewegung durch mehr als die Hälfte krank machen kann und eine einfache Lösung auf Gehirnbasis für Übelkeit während des Reisens anbietet.

Studie: Eine Studie zum mildernden Effekt verschiedener Musiktypen auf die Bewegungskrankheit basierend auf der EEG -Analyse. Bildnachweis: Estrada Anton/Shutterstock.com

Eine kürzlich veröffentlichte Studie in Grenzen der menschlichen Neurowissenschaften untersuchte die Auswirkungen verschiedener Musikarten auf die Bewegungskrankheit. Wissenschaftler stellten fest, dass das Hören bestimmter Arten von Musik, insbesondere freudiger und weicher Musik, die Symptome der Bewegungskrankheiten effektiv lindern und die Reiseerfahrung verbessern kann.

Bewegungskrankheit: Bewertungen und Interventionen

Die Weiterentwicklung der autonomen Fahrtechnologie hat die Bequemlichkeit und Sicherheit des Fahrens erhöht. Jüngste Studien haben jedoch auch eine erhöhte Inzidenz für Bewegungkrankheiten dokumentiert, insbesondere bei Passagieren.

Während des Betriebs mit gemischtem Mode, dh zwischen manuellem und unterstütztem Fahren abwechselt, erleben Passagiere häufig Bewegungskrankheit. Dies geschieht, wenn Fahrzeugbewegungen, wie das Drehen oder Beschleunigen, nicht zu dem übereinstimmen, was die Augen sehen, was zu einer Missverhältnis zwischen Gleichgewicht und Sicht führt.

Derzeit wird die Bewegungskrankheit sowohl durch subjektive als auch durch objektive Messungen bewertet. Bei subjektiven Messungen wird die Person gebeten, relevante Fragebögen auszufüllen, wie z.

Im Gegensatz dazu beruhen objektive Messungen auf physiologische Signalerfassungsgeräte, die objektive physiologische und Verhaltensdaten von Patienten liefern. Diese Daten korrelieren mit dem von der Person erlebten Bewegungskrankheit.

Forscher haben pharmakologische Managementstrategien und sensorische Interventionen entwickelt, um die Bewegungskrankheit zu mildern. Bewegungskrankheit wurde mit der Expression von cholinergen M1-, M2- und M5 -Rezeptor -Subtypen im vestibulären Organ und des vestibulären Ganglions in Verbindung gebracht. In Anbetracht dieser Forschung wurden Anti-Motion-Krankheitsmedikamente (z. B. Scopolamin) entwickelt, die M1- und M5-Rezeptor-Subtypen blockieren.

Nicht viele Studien haben die Wirksamkeit von olfaktorischen oder taktilbasierten Interventionen bewertet, insbesondere der Zusammenhang zwischen auditorischen Stimuli (z. B. Musikgenres) und Bewegungskrankheit in einer treibenden Umgebung.

Über die Studie

Die aktuelle Studie zielte darauf ab, sich mit der Forschungslücke zu befassen und die Auswirkungen verschiedener Musikgenres auf die Bewegungskrankheit zu bewerten. Ein Modell für Bewegungskrankheiten wurde basierend auf elektroenzephalographischen Signalen erstellt, die eine systematische Bewertung der unterschiedlichen regulatorischen Auswirkungen von vier Arten von Musik ermöglichten, darunter freudig, rührend, traurige und weiche, auf Bewegungskrankheit.

Anstelle von Realroad-Experimenten wurde ein Experiment zur Fahrsimulation entworfen, um Symptome von Bewegungskrankheit zu induzieren. Elektroenzephalogramm (EEG) wurden von den Teilnehmern gesammelt. Das Fahren von Simulatoren induzierte einen visuell-vestibulären Konflikteffekt ähnlich wie in einer Realbewegungsumgebung.

Die Software ermöglichte es den Benutzern, zehn Straßen mit unterschiedlicher Straßenkomplexität, umgebenen Landformen und Längen auszuwählen. Alle diese Straßen erforderten mehr als fünf Minuten Fahrzeit, um abzuschließen. Während dieser Straßenquelle bewerteten die Misc, KSS und Likert Scale die Bewegungskrankheit der Teilnehmer.

Vierzig Freiwillige (22 Männer und 18 Frauen) wurden in dieses erste Screening eingeschrieben. Aus diesen Personen wurden 30 Teilnehmer mit mäßiger Anfälligkeit für Bewegungskrankheit für das Haupt-Musik-Relief-Experiment ausgewählt.

Jeder Teilnehmer des Hauptversuchs wurde einer von sechs Bedingungen ausgesetzt: vier Musiktypen (freudig, traurig, rührend, weich), eine natürliche Genesungskontrollgruppe und eine Grundliniengruppe. Als Bewegungskrankheit drei oder mehr erreichte, wurde dies als erfolgreiche Einführung von Bewegungskrankheit angesehen.

Mehrdimensionale Merkmale von fünf Hirnregionen wurden aus den EEG -Signalen, Frequenzdomänenmerkmalen und statistischen Merkmalen der momentanen Domänen extrahiert. Diese Merkmale können die zeitliche und räumliche Dynamik der Gehirnaktivität im Bewegungskrankheitszustand umfassend charakterisieren. Ein optimales Modell zur Klassifizierungsvorhersage wurde entwickelt, indem die Leistung herkömmlicher Methoden für maschinelles Lernen und Deep -Lern -Modelle mit der Erkennung von Bewegungskrankheitszuständen verglichen wurde. Dieses Modell umfasste BP Neural Network (BPNN), Plain Bayes (NB), K Nächster Nachbar (KNN), Support Vector Machine (SVM) und logistische Regression (LR).

Studienergebnisse

Die durchschnittlichen Genauigkeits-, Rückruf- und Präzisionswerte der fünf Modelle erreichten das Maximum im Occipitallappenbereich. Dieser Befund legt nahe, dass EEG -Signale in diesem Bereich eng mit der Bewegungskrankheit verbunden sind.

Basierend auf der prädiktiven Genauigkeit wählte die aktuelle Studie das BPNN -Modell für die Erkennung von Krankheiten in der Insassenbewegung im Gebiet des Occipitallappen aus. Nach 1980er Trainingstilationen erreichte das BPNN -Modell im Testsatz die höchste Genauigkeit von 85,6%. Zur weiteren Modulationsanalyse wurde das fertige Modell für Bewegungskrankheiten durch den BPNN -Algorithmus unter Verwendung von EEG -Merkmalen, die im Bereich des Occipitallappen geschult wurden, klassifiziert.

Die Auswirkung jeder Musik (Modulationsgruppe) und natürlicher Wiederherstellung (Kontrollgruppe) auf die Bewegungskrankheit wurde bewertet. Es wurde eine Korrelation zwischen den subjektiven Entlastungswerten der Teilnehmer und den auf EEG -Daten basierenden objektiven Entlastungswerten gefunden. Im Vergleich zur natürlichen Genesung zeigten die subjektiven Werte, dass weiche und freudige Musik die Symptome der Bewegungskrankheit effektiv um 57,3% bzw. 56,7% lindern könnten.

Es muss angemerkt werden, dass traurige Musik einen niedrigeren Linderungseffekt (40%) als eine natürliche Genesung (43,3%) hatte, während die rührende Musik mäßige Effekte zeigte, besser als die natürliche Erholung der objektiven EEG -Daten, jedoch nicht in subjektiven Berichten.

Kolmogorov-Chaitin (KC) -Komplexität von EEG-Signalen war eng mit geistiger Müdigkeit verbunden. In der aktuellen Studie wurde festgestellt, dass die KC -Werte im Occipitallappen, wenn die Teilnehmer ruhig waren, hoch waren. Nach der Bewegungskrankheit hatte die KC -Komplexität im Bereich der Occipitallappen einen niedrigeren Wert. Eine signifikante negative Korrelation wurde zwischen Bewegungskrankheit und EEG -KC -Komplexität im Gebiet der Occipitallappen aufgezeichnet.

Schlussfolgerungen

Die aktuelle Studie entwickelte ein effektives Modell zur Erkennung von Bewegungskrankheiten unter Verwendung von EEG -Signalanalysen und maschinellen Lernstrategien. Die sanfte und freudige Musik linderte die Symptome der Bewegungskrankheit erheblich, während die traurige Musik sie verschlimmerte, und die rührende Musik hatte je nach der verwendeten Maßnahme gemischte Effekte.

Die Autoren stellten Einschränkungen fest, einschließlich der relativ geringen Stichprobengröße, der Verwendung eines Simulators und nicht des realen Fahrens und des engen Altersbereichs der Teilnehmer. Sie betonten, dass zukünftige Forschung diese Ergebnisse in größeren Gruppen und in der realen Fahrumgebung validieren muss.

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Quellen: