[发明专利]团队绩效预测方法、系统和存储介质

权利要求书

1.一种团队绩效预测方法，其特征在于，所述方法包括：

基于三维定位系统，测量并确定布置在执行协作任务的团队协作成员头部的红外光源、探测器和头部标记点的三维位置，利用所述确定的多个红外光源与多个探测器间形成脑功能成像采集阵列，利用所述脑功能成像采集阵列中红外光源与探测器间形成的多通道采集团队协作成员的脑功能信号数据，所述多通道包括：长距离通道和短距离通道；

基于修正的朗伯比尔定律将所述采集到的脑功能信号数据的光强转化为光密度，根据所述采集到的脑功能信号数据的不同波长将所述光密度转化为氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据，并采用线性回归方法去除所述氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据中的短距离通道信号干扰，得到不同通道的氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据；

基于得到不同通道的氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据采用小波相干算法计算两两协作成员之间的脑功能信号在时频域上的相关系数，根据协作任务出现的频段和计算得到的相关系数进行平均计算出两两协作成员在所述协作任务出现的频段中的脑间同步指数；

将脑间同步指数输入预训练的预测模型对实际协作任务中的团队绩效进行实时预测，获得预测结果，其中，所述预训练的预测模型是基于训练数据集中执行协作任务过程中测得的脑间同步指数和任务执行后得到的任务绩效指标训练得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述短距离通道的长度小于20mm，用于测量头皮干扰信号；

所述长距离通道的长度介于20mm-60mm，用于测量大脑皮层脑功能信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述光密度转化为氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据还包括：

基于转化得到的光密度，通过设置阈值、主成分分析和/或小波滤波等算法去除所述光密度的运动伪迹；

基于去除运动轨迹的光密度，通过滤波去除所述去除运动轨迹的光密度的生理信号伪迹。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用线性回归方法去除所述氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据中的短距离通道信号干扰包括：

将短距离通道数据作为回归因子利用线性回归方法去除所述氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据中的短距离通道信号干扰，得到不同通道的氧合/脱氧血红蛋白浓度变化的数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量并确定布置在执行协作任务的团队协作成员头部的红外光源、探测器和头部标记点的三维位置还包括头部模型坐标的转换：

基于所述测量并确定的红外光源、探测器和头部标记点的三维位置通过核磁共振成像，获得头部解剖图像；根据所述头部解剖图像，将所述头部解剖图像中的标记点位置坐标转换为测量所得到的头部标记点的三维位置坐标，获得个体头部空间和解剖图像空间坐标间的转换矩阵；将所述解剖图像空间坐标通过所述得到的转换矩阵转化为所述个体头部空间坐标；

其中，所述个体头部空间由单位空间组成，每个单位空间对应其三维坐标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部标记点包括鼻根、枕骨隆凸、左耳前凹处、右耳前凹处，以及鼻根至枕骨隆凸和左右耳前凹之间两条连线的交点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述脑功能成像采集阵列中红外光源与探测器间形成的多通道采集团队协作成员的脑功能信号数据包括：

基于光的不同方向，一个探测器能够探测多个红外光源的信号，所述一个探测器与所述多个光源之间形成多个通道，通过所述形成的多个通道进行团队协作成员的脑功能信号数据的采集。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的预测模型是基于训练数据集中执行协作任务过程中测得的脑间同步指数和任务执行后得到的任务绩效指标利用线性回归方法进行训练得到的；

其中，所述任务绩效指标包括任务的完成时间或正确率。