научная статья по теме ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ДИСТАНЦИОННОГО КОНТРОЛЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА ПОСРЕДСТВОМ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ БИОСИГНАЛОВ Метрология

Текст научной статьи на тему «ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ДИСТАНЦИОННОГО КОНТРОЛЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА ПОСРЕДСТВОМ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ БИОСИГНАЛОВ»

МЕДИЦИНСКИЕ И БИОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ

004.451.7

Исследование возможности дистанционного контроля функционального состояния человека-оператора посредством измерений

параметров биосигналов

М. И. ЛОМАКИН, М. Ю. НЕФЕДОВ

СТАНДАРТИНФОРМ, Москва, Россия, e-mail: mikask@mail.ru

Оценена возможность дистанционного контроля функционального состояния человека-оператора с помощью информационно-измерительных систем. Выявлены признаки, которые характеризуют нормальное состояние человека-оператора.

Ключевые слова: дистанционный контроль, человек-оператор, функциональное состояние, случайная величина, закон распределения.

The possibility of remote control of human operator functional state by means of information-measuring systems has been estimated. The signs characterizing the normal state of human operator are revealed.

Key words: remote control, human operator, functional states, random variable, distribution law.

В настоящее время для дистанционного контроля функционального состояния (ФС) человека-оператора широко используют информационно-измерительные системы (ИИС), которые позволяют преобразовывать биологические процессы в информационные сигналы (биосигналы), измерять и анализировать параметры биосигналов в реальном времени. Однако, как правило, данные ИИС имеют узкую область применения и не фиксируют текущее ФС оператора с определенной достоверностью, что приводит к погрешностям при регистрации и измерениях параметров биосигналов.

В статье представлены результаты исследований функционирования ИИС, основанной на методах фотоплетизмографии (ФПГ) и кожно-гальванической реакции (КГР) [1]. Изучены статистические закономерности параметров биосигналов, полученных данными методами, рассмотрены два состояния оператора — рабочее и спокойное.

Основная цель работы — поиск таких параметров (характеристик) биосигналов, которые позволят различить состояния оператора и определить, произошло ли его изменение.

Описание ИИС. Система состоит из датчиков двух видов для методов ФПГ и КГР, абонентского носимого модуля, контроллера дистанционного считывания и автоматизированного рабочего места для мониторинга данных. Структурная схема ИИС представлена на рис. 1.

Принцип работы системы основан на методах регистрации изменений электрического сопротивления (проводимости) кожного покрова (метод КГР) и оптической плотности ткани (метод ФПГ) контролируемого человека-оператора. Система позволяет регистрировать и обрабатывать биосигналы, полученные с помощью указанных методов. Интервалы времени между регистрацией биосигналов определяются с погрешностью ±0,32 с для метода КГР, а интервалы времени между предыдущим и последующим кардиоциклом пульсовой волны (кардиоинтервалы) с погрешностью ±0,02 с для метода ФПГ.

Абонентский модуль состоит из аналоговой и цифровой частей. Аналоговая часть содержит преобразовательные и усилительные тракты сигналов ФПГ и КГР, а цифровая часть — микроконтроллер и радиочастотный приемопередатчик.

Микроконтроллер предназначен для считывания данных по каналам ФПГ и КГР и их передачи для дальнейшего анализа на автоматизированное рабочее место для мониторинга ФС оператора. Частота дискретизации в канале КГР равна 3,125 Гц, в канале ФПГ — 50 Гц. Поступающие массивы данных обрабатываются с помощью специального программного обеспечения, написанного в среде графического моделирования LabView.

Задачи исследований. Согласно цели исследований были записаны характерные интервалы времени по методам ФПГ (снятие сигнала производили с мочки уха) и КГР (с запястья руки) для двух указанных состояний оператора. Рабочее состояние означает, что оператор выполняет обычные трудовые обязанности и его уровень бодрствования высок; спокойное — когда уровень бодрствования оператора низок и он близок к состоянию дремоты или сна.

Каждый из тестируемых заполнял анкету и для них строили гистограммы интервалов времени для указанных состояний. В течение некоторого времени данные по каждому из операторов накапливались. В дальнейшем сформированные массивы данных обрабатывали методами теории вероятностей и математической статистики.

В нормальном состоянии у человека задействованы все механизмы регулирования сердечного ритма и кардиоин-тервалы можно рассматривать как случайные величины (СВ), подчиняющиеся нормальному (гауссову) закону распределения [1—3].

Необходимо проверить, насколько экспериментальные данные, полученные с использованием ИИС, согласуются с теоретическими предпосылками и возможно ли объяснить результаты измерений с точки зрения нормального закона распределения.

Датчики

Абонентский носимый модуль

Контроллер дистанционного считывания Ethernet Автоматизированное рабочее место для мониторинга

Рис. 1. Структурная схема ИИС

Постановка задачи в математической интерпретации имеет следующий вид: есть массивы данных Xр, Xр,...,XР,

, X m

записи кардиоинтервалов в течение неко-

х 1, х 2 ,

торого времени на протяжении нескольких дней для индивидуумов в рабочем и спокойном состояниях согласно программе и методике исследовательских испытаний. Требуется найти информативные признаки Р1, Р2, ..., Рк, которые разграничивали бы всю совокупность операторов или применительно к одному из них по двум рассматриваемым состояниям. Таким образом, можно ввести пороговые функции, которые соотносили бы с той или иной долей вероятности текущее ФС оператора с одним из заданных состояний. Предполагаются гипотезы Н0, когда СВ подчиняется нормальному закону, и Н1 — противоречащая гипотезе Н0.

Известно [4, 5], что изменения электрического сопротивления (проводимости) кожи являются результатом реакции нервной системы и головного мозга на внешние воздействия, по которым, в частности, можно судить об уровне бодрствования человека. Наиболее показательными в этом случае являются фазовые составляющие КГР (мгновенные реакции на стимулы). Исходя из частоты регистрации указанных составляющих можно контролировать ФС оператора. Была проведена запись интервалов времени между последовательными фазовыми составляющими для ряда операторов. Число полученных интервалов невелико по сравнению с числом кардиоинтервалов и находится в пределах от нескольких десятков до сотен. В большинстве работ, например [6, 7], посвященных исследованию КГР, нет подробного статистического анализа, который подтвердил бы или опроверг, что

данные интервалы времени являются СВ и подчиняются некоторому закону распределения. В [8] проведен статистический анализ СВ, определены стандартные параметры, но не указан закон, которому подчиняются эти величины.

При построении гистограмм было сделано предположение, что найденные величины являются случайными и подчиняются, возможно, в некоторой степени одному из известных законов распределения, имеющему в основе свойства асимметрии и экспоненциального спада.

Задача анализа данных по методу КГР состоит в следующем: по экспериментальным данным проверить СВ на соответствие одному из трех законов распределения — экспоненциальному, Парето и гамма-закону. По результатам анализа сформулировать рекомендации по выбору пороговых функций для этого метода. Таким образом, есть три независимые гипотезы Н1, Н2, Н3 о распределении СВ по одному из указанных законов.

Результаты исследований. Массив данных (файл) по методу ФПГ содержал от десятков тысяч до нескольких миллионов кардиоинтервалов в зависимости от ФС оператора. Это, с одной стороны, позволяло сформировать выборку по каждому оператору и его состоянию, однако в таком случае гистограммы характеризовались значительными выбросами, а также трендом, что затрудняло обработку данных при проверке гипотез. Было принято решение сократить количество данных и сформировать новую выборку согласно следующему алгоритму: устранение тренда данных; формирование новой выборки для заданных СВ, нижней и верхней внутренних границ выборки и числа усреднений; построение эмпирической и теоретической функций распределения, а также гистограмм и аппроксимация их нормальным законом распределения. Перед построением данные по кардиоинтер-валам нормируются согласно стандартной СВ, подчиняющейся нормальному закону [9]. Построение эмпирической функции распределения проводили на основе оценки Кап-лана—Мейера [10]. Также по выборке методом максимального правдоподобия были получены параметры нормального распределения [11, 12]: математическое ожидание (МО)

Т а б л и ц а 1

Результаты анализа данных, полученных по методу ФПГ

Параметры, с Проверка гипотезы по критерию

Состояние оператора выборочные теоретические Колмогорова— Ярки—Берра Лиллиефорса

m m Смирнова

Рабочее 0,8215 0,1925 -0,0013 0,5052 0 1 1

Спокойное 0,8494 0,1007 4,6-Ю-4 0,7618 1 1 1

Рабочее 0,7273 0,0790 1,3-Ю-4 0,5341 0 0 0

Спокойное 0,8880 0,0997 -0,0070 0,6577 1 1 1

Рабочее 0,5735 0,0686 4,1-Ю-4 0,2529 0 0 0

Спокойное 0,5543 0,0839 0,0085 0,7260 1 1 1

Рабочее 0,7414 0,0760 -0,0071 0,5157 0 0 0

Спокойное 1,0683 0,1544 9,6-Ю-4 0,4511 1 1 1

Рабочее 0,8317 0,1434 -0,0061 0,3617 1 1 1

Спокойное 0,8956 0,1090 -9,7-Ю-4 0,4943 1 1 1

и среднее квадратичное отклонение (СКО). Получив новые данные, оценки МО и СКО и задав уровень значимости а = 0,05, приступим к проверке гипотез.

Для проверки гипотезы о нормальности распределения СВ были использованы три критерия: Колмогорова—Смирнова; Ярки—Берра; Лиллие-форса [10], реализованные с помощью стандартных функций среды математического моделирования МаНаЬ. Результаты анализа данных по методу ФПГ для характерных состояний оператора представлены в табл. 1.

Из табл. 1 следует, что СВ, характеризующая рабочее состояние оператора, распределяется по нормальному закону. Это подтверждается критериями проверки: МО близко к нулю или имеет незначительное смещение, СКО находится в пределах 0,2—0,5. При рассмотрении гистограмм и функций распределений, описывающих спокойное состояние оператора, получено, что СВ возможно и подчиняется нормальному закону, но подвержена значительным искажениям (рис. 2), во всех случаях рассматриваемая гипотеза о нормальности распределения СВ отвергается, МО близко к нулю (в большей степени, чем дл

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком