Известия Саратовского университета.

Новая серия. Серия Физика

ISSN 1817-3020 (Print)
ISSN 2542-193X (Online)


Для цитирования:

Курбако А. В., Храмков А. Н., Боровкова Е. И., Дубинкина Е. С., Ишбулатов Ю. М., Пономаренко В. И., Караваев А. С., Прохоров М. Д. Аппаратно-программный комплекс для диагностики психофизиологического состояния человека в процессе решения когнитивных задач // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2024. Т. 24, вып. 1. С. 19-29. DOI: 10.18500/1817-3020-2024-24-1-19-29, EDN: UFAMDM

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
01.03.2024
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 62)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182:537.86
EDN: 
UFAMDM

Аппаратно-программный комплекс для диагностики психофизиологического состояния человека в процессе решения когнитивных задач

Авторы: 
Курбако Александр Васильевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Храмков Алексей Николаевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Боровкова Екатерина Игоревна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Дубинкина Елизавета Сергеевна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Ишбулатов Юрий Михайлович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Пономаренко Владимир Иванович, Саратовский филиал Института радиотехники и электроники имени В. А. Котельникова РАН
Караваев Анатолий Сергеевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Прохоров Михаил Дмитриевич, Саратовский филиал Института радиотехники и электроники имени В. А. Котельникова РАН
Аннотация: 

Разработан аппаратно-программный комплекс для диагностики психофизиологического состояния человека в процессе решения когнитивных задач по сигналам электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Проведено сопоставление диагностической способности разработанного комплекса с сертифицированным серийным прибором. Установлены отведения ЭЭГ, позволяющие диагностировать изменение психофизиологического состояния человека на основе анализа изменения спектральной плотности мощности сверхмедленных колебаний (с частотой менее 0.4 Гц) потенциала одноканальной ЭЭГ. Показано, что созданный аппаратно-программный комплекс позволяет диагностировать изменение психофизиологического состояния человека после выполнения им стандартных тестов с дозированной ментальной нагрузкой.

Благодарности: 
Исследование выполнено при поддержке Российской федеральной программы академического лидерства «Приоритет 2030» в Балтийском федеральном университете имени Иммануила Канта.
Список источников: 
  1. Ильин Е. П. Теория функциональных систем в физиологии и психологии. М. : Наука, 1978. 383 с.
  2. Левитов Н. Д. О психических состояниях человека. М. : Просвещение, 1964. 360 с.
  3. Hebb D. O. Drives and the C. N. S. (conceptual nervous system) // Psychological Review. 1955. Vol. 62, iss. 4. P. 243–254. https://doi.org/10.1037/h0041823
  4. Giannakakis G., Grigoriadis D., Giannakaki K., Simantiraki O., Roniotis A., Tsiknakis M. Review on psychological stress detection using biosignals // IEEE Transactions on Affective Computing. 2022. Vol. 13, iss. 1. P. 440–460. https://doi.org/10.1109/TAFFС.2019.2927337
  5. Kirschbaum C., Hellhammer D. H. Salivary cortisol in psychoneuroendocrine research: recent developments and applications // Psychoneuroendocrinology. 1994. Vol. 19, iss. 4. P. 313–333. https://doi.org/10.1016/0306-4530(94)90013-2
  6. Hanrahan K., McCarthy A. M., Kleiber C., Lutgendorf S., Tsalikian E. Strategies for salivary cortisol collection and analysis in research with children // Appl. Nurs. Res. 2006. Vol. 19, iss. 2. P. 95–101. https://doi.org/10.1016/j.apnr.2006.02.001
  7. Engert V., Vogel S., Efanov S. I., Duchesne A., Corbo V., Ali N., Pruessner J. C. Investigation into the cross-correlation of salivary cortisol and alpha-amylase responses to psychological stress // Psychoneuroendocrinology. 2011. Vol. 36, iss. 9. P. 1294–1302. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2011.02.018
  8. Puterman E., O’Donovan A., Adler N. E., Tomiyama A. J., Kemeny M., Wolkowitz O. M., Epel E. Physical activity moderates effects of stressor-induced rumination on cortisol reactivity // Psychosom. Med. 2011. Vol. 73, iss. 7. P. 604–611. https://doi.org/10.1097/PSY.0b013e318229e1e0
  9. Al-shargie F. M., Tang T. B., Babruddin N., Kiguchi M. Mental stress quantification using EEG signals // International Conference for Innovation in Biomedical Engineering and Life Sciences. 2016. Vol. 56. P. 15–19.
  10. Schleifer L. M., Spalding T. W., Kerick S. E., Cram J. R., Ley R., Hatfield B. D. Mental stress and trapezius muscle activation under psychomotor challenge: A focus on EMG gaps during computer work // Psychophysiology. 2008. Vol. 45, iss. 3. P. 356–365. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2008.00645.x
  11. Dikecligil G. N., Mujica-Parodi L. R. Ambulatory and challenge-associated heart rate variability measures predict cardiac responses to real-world acute emotional stress // Biol. Psychiatry. 2010. Vol. 67, iss. 12. P. 1185–1190. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2010.02.001
  12. Carroll D., Phillips A. C., Der G., Hunt K., Benzeval M. Blood pressure reactions to acute mental stress and future blood pressure status: Data from the 12-year follow-up of the West of Scotland Study // Psychosom. Med. 2011. Vol. 73, iss. 9. P. 737–742. https://doi.org/10.1097/PSY.0b013e3182359808
  13. Setz C., Arnrich B., Schumm J., La Marca R., Tröster G., Ehlert U. Discriminating Stress From Cognitive Load Using a Wearable EDA Device // Transactions on Information Technology in Biomedicine. 2010. Vol. 14, iss. 2. P. 410–417. https://doi.org/10.1109/TITB.2009.2036164
  14. Prokhorov M. D., Borovkova E. I., Hramkov A. N., Dubinkina E. S., Ponomarenko V. I., Ishbulatov Y. M., Kurbako A. V., Karavaev A. S. Changes in the Power and Coupling of Infra-Slow Oscillations in the Signals of EEG Leads during Stress-Inducing Cognitive Tasks // Appl. Sci. 2023. Vol. 13, iss. 14. Article number 8390. https://doi.org/10.3390/app13148390
  15. Borovkova E. I., Hramkov A. N., Dubinkina E. S., Ponomarenko V. I., Bezruchko B. P., Ishbulatov Yu. M., Kurbako A. V., Karavaev A. S., Prokhorov M. D. Biomarkers of the psychophysiological state during the cognitive tasks estimated from the signals of the brain, cardiovascular and respiratory systems // Eur. Phys. J. 2023. Spec. Top. 232. P. 625–633. https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-022-00734-z
  16. Everly G. S., Lating J. M. The Anatomy and Physiology of the Human Stress Response // A Clinical Guide to the Treatment of the Human Stress Response. Springer, 2013. P. 17–51.
  17. Aladjalova N. A. Infra-Slow Rhythmic Oscillations of The Steady Potential of the Cerebral Cortex // Nature. 1957. Vol. 179. P. 957–959. https://doi.org/10.1038/179957a0
  18. Галимов Н. М., Вильданов Э. Р., Хидиятов И. И., Кальметьев А. Х., Султанов А. Ф., Валиуллин Р. Ч. Сверхмедленные физиологические процессы головного мозга человека и животных в экспериментальных клинических исследованиях // Медицинский вестник Башкортостана. 2009. Т. 4, вып. 3. С. 63–69.
  19. Lorincz M. L., Geall F., Bao Y., Crunelli V., Hughes S. W. ATP-Dependent Infra-Slow (<0.1 Hz) Oscillations in Thalamic Networks // PLoS ONE. 2009. Vol. 4, iss. 2. Article number e4447. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0004447
  20. Knyazev G. G. EEG delta oscillations as a correlate of basic homeostatic and motivational processes // Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 2012. Vol. 36, iss. 1. P. 677–695. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2011.10.002
  21. Lambertz M., Langhorst P. Simultaneous changes of rhythmic organization in brainstem neurons, respiration, cardiovascular system and EEG between 0.05 Hz and 0.5 Hz // Journal of the Autonomic Nervous System. 1998. Vol. 68. P. 58–77. https://doi.org/10.1016/s0165-1838(97)00126-4
  22. Vandenhouten R., Lambertz M., Langhorst P., Grebe R. Nonstationary Time-Series Analysis Applied to Investigation of Brainstem System Dynamics // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2000. Vol. 47, iss. 6. P. 729–737. https://doi.org/10.1109/10.844220
  23. Ahn J. W., Ku Y., Kim H. C. A Novel Wearable EEG and ECG Recording System for Stress Assessment // Sensors. 2019. Vol. 19, iss. 9. https://doi.org/10.3390/s19091991
  24. Stroop J. R. Studies of interference in serial verbal reactions // Journal of Experimental Psychology. 1935. Vol. 18, iss. 6. P. 643–662. https://doi.org/10.1037/h0054651
  25. Schneider G. M., Jacobs D. W., Gevirtz R. N., O’Connor D. T. Cardiovascular haemodynamic response to repeated mental stress in normotensive subjects at genetic risk of hypertension: Evidence of enhanced reactivity, blunted adaptation, and delayed recovery // Hum. J. Hypertens. 2003. Vol. 17. P. 829–840. https://doi.org/10.1038/sj.jhh.1001624
  26. Электроэнцефалограф-регистратор «Энцефалан-ЭЭГР-19 / 26». URL: http://medicom-mtd.com/htm/Products/eegr-main.html (дата обращения: 11.10.2023).
  27. Максимова М. В., Этуев Х. Х. Опыт применения ЭЭГ в образовании: анализ зарубежных исследований // Отечественная и зарубежная педагогика. 2023. Т. 1, № 2 (91). С. 169–185. https://doi.org/10.24412/2224-0772-2023-91-169-185
  28. Бубнова А. Е. Комплексное использование нейрофизиологических и субъективных критериев развития критического уровня утомления при физиологическом сопровождении операторов МЧС // Журн. мед.- биол. исследований. 2020. Т. 8, № 1. С. 5–13. https://doi.org/10.17238/issn2542-1298.2020.8.1.5
Поступила в редакцию: 
19.10.2023
Принята к публикации: 
20.11.2023
Опубликована: 
01.03.2024