脑成像方法在驾驶行为研究中的应用

基于摘要分析。本文综述脑成像方法如何用于研究驾驶行为中的神经认知因素，从宏观研究主题与微观主题内发现两个层面整理文献，并提出未来可能受益于脑成像的研究方向。主要研究对象是驾驶行为与人因，而非提出新的 BCI 算法或系统。 研究范围涵盖在模拟驾驶、以及部分实地驾驶实验中采集驾驶者脑信号的工作，包括 fMRI、EEG、fNIRS 和 MEG。作者报告，在所综述文献中，fMRI 与 EEG 是最常用的方法；fMRI 主要用于研究酒精或大麻影响下驾驶、分心驾驶等情境的神经相关机制，EEG 则主要用于自动疲劳／困倦检测系统的开发。摘要未提供具体信号处理流程、特征、模型或评估指标，因此不能将这些应用概括为某一种已验证的检测方案。 作者报告，所综述的驾驶神经工效学文献近年来对疲劳／困倦检测的关注增加；该描述仅适用于作者调查的文献范围，摘要未提供年度统计或检索覆盖信息。相比之下，半自动驾驶情境中的驾驶者脑活动，以及脑损伤或慢性神经系统疾病驾驶者的脑活动，受到的研究关注较少。 这篇综述的阅读价值在于区分不同脑成像技术对应的驾驶研究问题，避免将普通驾驶脑成像研究直接等同于 BCI。全文尚未取得，检索策略、纳入标准、文献数量、具体实验协议及证据质量评价尚未验证；摘要也不足以判断 EEG 疲劳检测在实地驾驶、跨被试或跨会话条件下的可靠性。