Физиологические показатели дремотного состояния при выполнении монотонной операторской деятельности

• Автор: Ткаченко, Ольга Николаевна
• Шифр специальности: 03.03.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 106 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Операторская деятельность и снижение уровня бодрствования
Физиологические показатели уровня бодрствования
Кожно-гальваническая реакция
Окуломоторные показатели снижения уровня бодрствования
ЭЭГ как показатель сниженного уровня бодрствования
ЭЭГсна
Альфа-ритм как индикатор засыпания
МЕТОДИКА
Общий экспериментальный подход
выбор испытуемых
Первая серия экспериментов
Вторая серия экспериментов
Обработка данных
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
Метод Байеса
Метод общих пространственных паттернов (Common Spatial Patterns, CSP)
Модифицированный метод Титце (Tietze)
Спектральная энтропия Шеннона
Методы анализа данных о движениях глаз
Вариабельность сердечного ритма
Критерии оценки качества классификации
РЕЗУЛЬТАТЫ
Спектральные характеристики ЭЭГ испытуемых
Распознавание состояния испытуемых по ЭЭГ. Первая серия
Распознавание состояния испытуемых по ЭЭГ. Вторая серия
Вклад электрической активности различных областей головного мозга в распознавание состояния испытуемого
ОБСУЖДЕНИЕ
Выводы
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ. ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ ЭКСПЕРТОВ

Введение
В настоящее время операторская деятельность широко востребована в самых различных областях человеческой деятельности. Частично автоматизированные производства, управление транспортными средствами, работа диспетчеров - только несколько примеров, по которым, однако, можно оценить её распространённость. Уровень развития техники в настоящее время не позволяет полностью автоматизировать большинство сфер жизни, поскольку для адекватного управления ими требуется гибкость и адаптивность, которые в системе оператор-техническое устройство обеспечивает человек. Однако очевидно, что в такой системе человеческий фактор также является слабым звеном. Состояние оператора не является постоянным: на него влияет множество факторов, начиная от физического состояния самого оператора и заканчивая сигналами, поступающими из окружающей среды. Это приводит к изменениям таких важных для успешной операторской деятельности показателей, как уровень внимательности и время реакции. Одним из самых известных негативных факторов, снижающих уровень внимательности оператора, несомненно, является депривация сна. Также операторская деятельность зачастую монотонна, что негативно влияет на внимательность и время реакции. Было неоднократно показано, что субъективная оценка оператором собственного состояния не может служить объективным критерием в данном случае. В то же время цена ошибки или даже промедления оператора (например, в случае управления транспортным средством) может оказаться очень высокой. В связи с этим оказывается актуальной разработка автоматизированных систем контроля уже за состоянием оператора, которые могли бы заблаговременно оповещать о потенциально опасном снижении уровня бодрствования.
Контроль уровня бодрствования оператора можно отслеживать по изменению ряда физиологических показателей, таких, как

электрокардиограмма (ЭКГ), электромиограмма (ЭМГ), кожно-гальваническая реакция (КГР), электроэнцефалограмма (ЭЭГ). Также среди физиологических показателей уровня одрствования нужно упомянуть различные окуломоторные параметры. Хотя приборы для их регистрации достаточно дороги и единой картины изменения окуломоторных параметров при снижении уровня бодрствования у исследователей пока нет, это направление динамично развивается в последние годы.
Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) является одним из наиболее привлекательных физиологических показателей для создания такого рода систем, поскольку в отличие от других физиологических параметров, отражает непосредственно активность мозга в реальном времени с высоким временным разрешением. В то же время регистрация ЭЭГ не требует сложных и дорогостоящих установок. Распространение беспроводных энцефалографов делает ЭЭГ ещё более перспективным показателем, поскольку такие электроды не ограничивают оператора в движении.
Ранее уже предпринимались попытки распознавания уровня бодрствования оператора по спектральной мощности ЭЭГ в различных диапазонах (см. обзор литературы). Для этого обычно используются мощностей соотношения альфа- и тета-, а также альфа- и бета-диапазонов спектра ЭЭГ. Также разработан показатель спектральной энтропии Шеннона, позволяющий оценить степень «синхронизации» ЭЭГ, которая, как известно, колеблется в зависимости от состояния испытуемого, по её частотному спектру.
Наиболее распространённым коррелятом уровня бодрствования в ЭЭГ традиционно является альфа-ритм, поскольку он обычно отчётливо выражен в ЭЭГ здорового человека, его амплитуда коррелирует с уровнем зрительного внимания, демонстрирует специфические изменения при засыпании и может быть чётко отделён от других видов электрической активности мозга путём выполнения простых функциональных проб. Одним из хорошо зарекомендовавших себя методов распознавания уровня

Методика
Общий экспериментальный подход
Экспериментальный подход состоял в том, что испытуемые в состоянии частичной депривации сна (не более 4 часов сна в ночь перед экспериментом по договорённости с экспериментатором) управляли компьютерным симулятором автомобиля посредством игрового руля. Испытуемым давалось указание придерживаться центра дороги, который был помечен белой пунктирной линией. Периодически на руль подавались случайные возмущения, отклоняющие автомобиль от центра дороги, которые испытуемый должен был своевременно корректировать. В силу монотонной деятельности и предшествующей депривации сна у них снижался уровень бодрствования и наблюдались эпизоды «микросна»: кратковременной, но полной утраты бдительности. Во время таких эпизодов испытуемые не могли успешно скорректировать положение руля и отклонялись от центра дороги.
На протяжении всего эксперимента производилась видеозапись лица испытуемого. Впоследствии видеозапись независимо друг от друга просматривали три эксперта и согласно инструкции определяли состояние испытуемого по визуальным признакам (см. Приложение) с временным разрешением, равным одной секунде. Оценки затем суммировались и служили основным критерием состояния испытуемого на протяжении эксперимента.
Также на протяжении эксперимента регистрировался ряд параметров автомобильного симулятора, в том числе отклонение автомобиля от центра дороги, которое служило дополнительным критерием состояния испытуемого. Поскольку возмущения на руль подавались нечасто (приблизительно раз в минуту), этот параметр имел достаточно медленную