Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
2271.pdf
Скачиваний:
45
Добавлен:
07.01.2021
Размер:
4.82 Mб
Скачать

ОБ ОЦЕНКЕ РЕСУРСНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА2

Нигрей Алексей Андреевич

аспирант Омского государственного университета путей сообщения, г. Омск

E-mail: proforg22p@gmail.com

Хайдин Борис Игоревич

Сибстудент Омского государственногоАДтехнического университетаИ, г. Омск

E-mail: Nox8g@mail.ru

Сулавко Алексей Евгеньевич

канд. техн. наук, доцент Омского государственного технического университета, г. Омск

E-mail: sulavich@mail.ru

Пономарев Дмитрий Борисович

канд. техн. наук, старший преподаватель Омского государственного технического университета, г. Омск

E-mail: dimi3i@mail.ru

ННОТ ЦИЯ

Цель данного сследования – выявить биометрические параметры (признаки), опираясь на которые можно распознать (с некоторой долей ошибок) функциональное состояние мозга. В рамках существующего исследования проведен эксперимент, в котором анализировались электроэнцефалограммы (ЭЭГ) учащихся старших классов в процессе выполнения интеллектуальных задач. Для проведения эксперимента изготовлен одноканальный электроэнцефалограф (нейрогарнитура). Предложен признак для определения функционального состояния мозга субъекта. ктуальность работы связана с задачами, поставленными в рамках национальной технологической инициативы (НТИ) для формирования конкурентоспособных решений в сфере человекомашинных коммуникаций защиты информации.

Ключевые слова: электроэнцефалограмма, нейрогарнитура, медитация, концентрация, интерфейс мозг-компьютер, анализ ритмов ЭЭГ, функциональное состояние мозга.

Введение

Электроэнцефалограф — медицинский электроизмерительный прибор, используемый в клинической практике для электроэнцефалографии, с помощью которого измеряют и регистрируют разность потенциалов между точками на поверхности головы субъекта. Запись показаний называют электроэнцефалограммой (ЭЭГ). Нейрогарнитуры являются упрощенной

2 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Правительством Омской области (грант 18-41-550002), экспериментальная часть исследования проведена на базе НОУ «Политехническая академия ОмГТУ»

76

версией электроэнцефалографа и отличаются главным образом элементной базой и малым количеством каналов для снятия показаний. Эти устройства используются в основном для проведения исследований электрической активности мозга человека в процессе решения различного рода задач. Также на базе нейрогарнитур создаются интерфейсы «мозг-компьютер» для человекомашинных коммуникаций.

Используемые для анализа электрические колебания, регистрируемые в электроэнцефалограмме (ЭЭГ), отличаются по частоте, продолжительности, амплитуде и форме. Сигнал ЭЭГ обычно описывается понятием ритмической

СибАДИпсихологических и энергетических ресурсов, развивающееся в ответ на повышение сложности или субъективной значимости деятельности.

активности,

которую пр

нято классифицировать по частотам [1], разделяя на

альфа (8-13 Гц), бета (14-40 Гц), гамма (30-100 Гц), тета (4-8 Гц) и дельта (1-4

Гц) ритмы (волны, д апазоны).

 

 

 

 

 

Экспер ментальное

 

исследование

зависимости

биоэлектрической

активности

мозга

его

функционального состояния ведет начало от работ

Ханса Бергера – создателя электроэнцефалографического метода исследования

мозга, первооткрывателя альфа-ритма. Функциональное состояние мозга

человека отражает спец ф ку сложившихся в определенный момент времени

механизмов регуляц

его деятельности и определяет эффективность решения

трудовых ( нтеллектуальных) задач. Данное определение используется в

структурнонтеграт вном подходе в психологии [2]. В данном исследование

рассматриваются 2 функциональных состояния мозга [2]:

 

 

1.

Монотония – состояние сниженного сознательного контроля за

исполнением деятельности, возникающее в ситуациях однообразной работы с

частым повторением стереотипных действий.

 

 

 

 

2.

Напряженность

состояние

повышенной

мобилизации

На оценках этих состояний, сделанных за длительный период наблюдения ЭЭГ, может быть построен метод распознавания ресурсного состояния.

Одноканальный электроэнцефалограф (нейрогарнитура).

Для исследований разработан одноканальный электроэнцефалограф в виде гарнитуры с беспроводной передачей данных. Основой устройства является чип TGAM от компании NeuroSky, представляющий собой нейроинтерфейс с одним сухим электродом (рисунок 1а). Чип TGAM имеет 3 порта. Порт 1 используется для подключения электродов имеет 5 контактов. Контакт EEG-1 подключен непосредственно к сухому электроду, который регистрирует сигнал ЭЭГ. Диапазон измерения напряжения составляет ± 10 мВ с частотой 512 Гц. В данном исследовании электрод расположен на лбу (положение FP1 см. рисунок 1б). GND-3 – контакт общего провода, REF-5 – контакт для референтного (опорного) электрода, который расположен на мочке уха. Контакты 2 и 4 необходимы для подключения оболочки проводов EEG и REF для снижения электромагнитных помех при измерении.

Порт 2 представляет собой последовательный интерфейс для приема и передачи данных (UART). К порту 2 был подключен модуль Bluetooth для

77

обмена информацией по специализированному протоколу с ПК. Порт 3 используется для электропитания.

По функциональной схеме создан прототип нейроинтерфейса (рисунок 1в). пециализированная микросхема TGAM помимо измерения напряжения в контрольной точке Fp1 производит спектральный анализ сигнала. Также TGAM способна определять дополнительные характеристики сигнала ЭЭГ, называемые уровнями концентрации и медитации. Уровень медитации

СибАДИреальном времени 1 раз в секунду (с частотой 1Гц).

определяется, исходя из отношения альфа, бета и гамма ритмов. Уровень медитации возрастает, когда повышаются показатели альфа и гамма ритмов при снижении показателей бета-ритма (характерных для сосредоточенного мышления). Высок й уровень медитации свидетельствует о возможном переходе в состоян е монотонии [3]. Увеличение концентрации характерно для человека, осуществляющего решение задачи, требующей активного использован я кратковременной памяти. При снижении уровня концентрации во время решен я сложных задач человек становится рассеянным, и эффективность его деятельности падает. Уровень концентрации возрастает при

повышен

показателей

ета-ритма. Высокий уровень концентрации говорит о

функциональном состоян

напряженности

[4].

Вычисления уровней

концентрац

, мед тац

,

а также дельта и

тета

ритмов выполняются в

Рисунок 1. Структурная схема подключения модуля TGAM NeuroSky (а), положение активной точки Fp1 (б) и прототип нейрогарнитуры (в)

78

Определение ФС мозга по ЭЭГ.

Проведен эксперимент, состоящий из трех этапов:

1.Испытуемые читали 2 текста – научного и художественного стилей.

2.Испытуемые решали логические задачи.

3.Испытуемые проходили тест Струпа. Данный тест применяется для ввода испытуемых в функциональное состояние напряженности.

Общее количество испытуемых составило 20 человек. В ходе

СибАДИ

эксперимента с испытуемых снимались показания ЭЭГ при помощи

нейрогарнитуры, далее вычислялись показатели концентрации и медитации.

Выявлено, что при прочтении текста научного стиля, решении логических

задач и прохожден

теста Струпа уровень концентрации в среднем превышает

уровень мед тац (р сунок 2), что указывает на состояние напряженности

испытуемого. В тоже время, при прочтении текста художественного стиля

уровень мед тац

в среднем заметно превышает уровень концентрации, что

говорит о нал ч

состоян я монотонии (рисунок 2).

Рисунок 2. Уровни концентрации и медитации испытуемого при прочтении текста научного (слева) и художественного (справа) стилей

Рисунок 3. Уровни концентрации медитации испытуемого при решении логической задачи (слева) прохождении теста Струпа (справа)

В качестве признаков для определения функционального состояния мозга предлагается использовать отношение уровня медитации к уровню концентрации. Данный признак принимает значения больше единицы, если субъект прибывает в состоянии монотонии. При значении признака менее единицы субъект находится в функциональном состоянии напряжённости. Из рисунка 4 видно, что при переходе значения признака через единицы происходит изменения функционального состояния испытуемого.

79

СибАДИРисунок 4. Эмп р ческие функции плотности вероятности значений

признака для спытуемого в состоянии монотонии и напряженности

Вероятность оши ки определения двух состояний субъекта по одному признаку равна площади пересечения эмпирических функций плотности вероятности (рисунок 4). Средняя вероятность ошибок для всех испытуемых составила менее 0,1 (<10%).

Заключение

В рамках данного исследования был создан прототип нейрогарнитуры, с помощью которой собраны данные активности мозга учащихся в процессе выполнения тестовых задач на компьютере. Полученные в ходе эксперимента данные помогли приблизиться к решению задачи распознавания функционального состояния мозга. Предложен новый признак для определения функционального состояния – отношение уровня медитации к уровню концентрации.

Предложенный подход в определении функционального состояния мозга субъекта даёт ряд преимуществ. Прежде всего, одноканальная нейрогарнитура на базе сухого электрода является простым мобильным устройством, которое возможно использовать в реальных практических задачах. В частности, она может быть интегрирована в системы дистанционного обучения как компонент, позволяющий получать данные о влиянии образовательного контента на студентов (школьников). Накопление статистических данных об изменении функционального состояния мозга субъектов в процессе дистанционного обучения позволит лучше оценить качество материала, оценить и спрогнозировать успеваемость учащихся.

80

Список литературы:

1. Звёздочкина Н.В. Исследование электрической активности головного мозга / Н.В.Звёздочкина. – Казань: Казан. ун-т, 2014.

2. Леонова А.Б., Кузнецова А.С. Функциональные состояния и работоспособность человека в профессиональной деятельности / Психология труда, инженерная психология эргономика / Под ред Е.А. Климова и др., М:

Юрайт, 2015. - глава 13.

СибАДИ3. An K. O., Kim J. B., Song W. K., Lee I. H. Development of an emergency call system using a brain computer interface (BCI). In Biomedical Robotics and

Biomechatronics (BioRob) / 3rd IEEE RAS and EMBS International Conference, 2010. - 918-923с.

4. Anderson, J. R. Cognitive psychology and its implications / New York: Worth Publishers. 1990.

81

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]