Аппаратно-программный комплекс для проведения тензотреморометрических измерений в психофизиологических исследованиях
PDF (Английский)
PDF

Ключевые слова

психоэмоциональные реакции (ПЭР)
стресс
непроизвольные движения
вегетативная нервная система
физиологический тремор
тензотреморометрия
скользящее окно
критерий Эппса-Синглтона
силочувствительные резисторы
нормальный уровень силы

Аннотация

Введение. Одним из методов оценки психоэмоциональных реакций (ПЭР) человека является измерение активности моторной системы. Для регистрации непроизвольных компонентов ПЭР традиционно используются методы измерения физиологического тремора.  В работе приводится сравнительный анализ различных методов и методик регистрации тремора и предлагается описание нового устройства в форм-факторе ручки, оснащённой тензометрическими датчиками для оценки выраженности стрессовой ПЭР.

Методы. Устройство включает в себя тензометрические датчики, подключённые к аппарату аналого-цифрового преобразования и микроконтроллеру для передачи сигнала на терминал администратора. Сигнал содержит данные тензотреморометрии по трём пальцам, скорректированные относительно нормального уровня силы (НУС) испытуемого. Получаемый сигнал разбивается на взаимопересекающиеся сегменты, которые затем фильтруются относительно частоты физиологического тремора, и анализируются с помощью критерия Эппса-Синглтона.

Результаты. Апробирован план исследования, позволяющий определить степень выраженности стрессовой реакции с помощью предлагаемого устройства. Показано, что при подаче стрессового стимула изменения, регистрируемые на фоновой треморограмме, совпадают по времени с моментом предъявления стрессового стимула. Предлагается опытный образец программно-аппаратного комплекса для определения наличия ПЭР, базирующийся на методах регистрации и анализа данных тензотреморометрии.

Обсуждение результатов. Формулируются предположения о специфике связи изменений треморограммы с характеристиками стрессора и предлагаются дальнейшие направления развития этой технологии. 

https://doi.org/10.21702/rpj.2023.2.1
PDF (Английский)
PDF

Библиографические ссылки

Александров, А. Ю. (2018). Психофизиологические подходы к комплексной оценке динамики эмоциональных состояний (кандидатская диссертация). Санкт-Петербургский государственный университет.

Александров, А. Ю., Уплисова, К. О., Степанов, А. В., Иванова, В. Ю. (2017). Использование особенностей физиологического тремора и периферической гемодинамики для оценки эмоциональных реакций, возникающих при сокрытии информации. Материалы XXIII съезда Физиологического общества им. И. П. Павлова с международным участием. https://doi.org/10.31857/s0131164620010038

Белинский, А. В., Девишвили, В. М., Черноризов, А. М., Лобин, М. А. (2023). Влияние эмоционального напряжения на параметры тремора в процессе письма. Мир науки. Педагогика и психология, 11(1). https://doi.org/10.15862/28PSMN123

Бобылев, А. Н., Болотин, Ю. В., Воронов, А. В., & Кручинин, П. А. (2012). О двух модификациях метода наименьших квадратов в задаче восстановления утерянной информации системы видеоанализа по показаниям акселерометра. Российский журнал биомеханики, 1, 89–101.

Говорова, Т. Г., Попова, Т. Е., Таппахов, А. А. (2019). Треморография в клинической практике. Нервно-мышечные болезни, 9(4), 61–72.

Дик, О. Е., Ноздрачев, А. Д. (2019). Механизмы изменения динамической сложности паттернов физиологических сигналов. Издательство Санкт-Петербургского университета.

Ичкитидзе, Л. П., Герасименко, А. Ю., Кицюк, Е. П., Петухов, В. А., Селищев, С. В.,

Терещенко, С. А. (2019). Униполярный датчик деформации. Государственная регистрация патента на изобретение РФ №2685570, G01B 7/16, B82Y 30/00, от 22.04.2019, Бюл. № 12. Роспатент.

Ишлинский, А. Ю. (2018). Классическая механика и силы инерции. Издательство URSS.

Котельников, В. А. (1933). О пропускной особенности «эфира» и проволоки в электросвязи. Материалы к I Всесоюзному съезду по вопросу реконструкции дела связи. РККА.

Кручинин, П. А., Лебедев, А. В., Холмогорова, Н. В. (2013). Особенности частотного анализа сигналов силомоментных датчиков в задаче исследования физиологического тремора. Российский журнал биомеханики, 1, 64–77.

Мейгал, А. Ю., Риссанен, С. М., Зарипова, Ю. Р., Мирошниченко, Г. Г., Карьялайнен, П. (2015) Возможности, открываемые использованием нелинейных параметров поверхностной электромиограммы в диагностике заболеваний и состояний двигательной системы человека. Физиология человека, 41(6), 119–119. https://doi.org/10.7868/S0131164615050100

Сафьянников, Н. М., Буренева, О. И., Жирнова, О. А. (2018). Изометрический метод непрерывного потокового отслеживания нейрофизиологических состояний человека для профессиональной диагностики и отбора. Человеческий фактор в сложных технических системах и средах (Эрго-2018).

Aleksanyan, Z., Bureneva, O., & Safyannikov, N. (2018). Tensometric tremorography in high-precision medical diagnostic systems. Medical Devices: Evidence and Research, 321–330. https://doi.org/10.2147/mder.s168831

Baker, J. R., & Sanchez, C. S. (2006). U.S. Patent No. 7,113,179. U.S. Patent and Trademark Office.

Baur, B., Fürholzer, W., Jasper, I., Marquardt, C., & Hermsdörfer, J. (2009). Effects of modified pen grip and handwriting training on writer's cramp. Archives of physical medicine and rehabilitation, 90(5), 867–875. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2008.10.015

Blakemore, R. L., Shoorangiz, R., & Anderson, T. J. (2018). Stress-evoking emotional stimuli exaggerate deficits in motor function in Parkinson's disease. Neuropsychologia, 112. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2018.03.006

Carignan, B., Daneault, J. F., & Duval, C. (2012). The organization of upper limb physiological tremor. European journal of applied physiology, 112(4), 1269–1284. https://doi.org/10.1007/s00421-011-2080-3

Christou, E. A., Jakobi, J. M., Critchlow, A., Fleshner, M., & Enoka, R. M. (2004). The 1-to 2-Hz oscillations in muscle force are exacerbated by stress, especially in older adults. Journal of applied physiology, 97(1), 225–235. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.00066.2004

Denner, J. A. (1999). U.S. Patent No. 5,911,162. U.S. Patent and Trademark Office.

Donica, D. K., Massengill, M., & Gooden, M. J. (2018). A quantitative study on the relationship between grasp and handwriting legibility: does grasp really matter? Journal of Occupational Therapy, Schools, & Early Intervention, 11(4), 411–425. https://doi.org/10.1080/19411243.2018.1512068

Elble, R. J., & McNames, J. (2016). Using portable transducers to measure tremor severity. Tremor and Other Hyperkinetic Movements, 6. https://doi.org/10.5334/tohm.320

Epps, T. W., & Singleton, K. J. (1986). An omnibus test for the two-sample problem using the empirical characteristic function. Journal of Statistical Computation and Simulation, 26(3–4), 177–203. https://doi.org/10.1080/00949658608810963

Ferenčík, N., Jaščur, M., Bundzel, M., & Cavallo, F. (2020). The rehapiano—detecting, measuring, and analyzing action tremor using strain gauges. Sensors, 20(3), 663. https://doi.org/10.3390/s20030663

Fumarola, F., Ciampi, A., Appice, A., & Malerba, D. (2009). A sliding window algorithm for relational frequent patterns mining from data streams. In International Conference on Discovery Science (pp. 385–392). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04747-3_30

Goerg, S. J., & Kaiser, J. (2009). Nonparametric testing of distributions—the Epps–Singleton two-sample test using the empirical characteristic function. The Stata Journal, 9(3), 454–465. https://doi.org/10.1177/1536867x0900900307

Gygi, A. E., & Moschytz, G. S. (1997, June). Low-pass filter effect in the measurement of surface EMG. In Proceedings of Computer Based Medical Systems (pp. 183–188). IEEE. https://doi.org/10.1109/cbms.1997.596431

Lin, Y. C., Chao, Y. L., Hsu, C. H., Hsu, H. M., Chen, P. T., & Kuo, L. C. (2019). The effect of task complexity on handwriting kinetics. Canadian Journal of Occupational Therapy, 86(2), 158–168. https://doi.org/10.1177/0008417419832327

Pedersen, M. (2006). Micro-mechanical capacitive inductive sensor for wireless detection of relative or absolute pressure. The Journal of the Acoustical Society of America, 120(3), 1163. https://doi.org/10.1121/1.2355936

Pintea, S. L., Zheng, J., Li, X., Bank, P. J. M., van Hilten, J. J., & van Gemert, J. C. (2019). Hand-Tremor Frequency Estimation in Videos. Computer Vision – ECCV 2018 Workshops, 213–228. https://doi.org/10.1007/978-3-030-11024-6_14

Williams, S., Fang, H., Relton, S. D., Wong, D. C., Alam, T., & Alty, J. E. (2020). Accuracy of Smartphone Video for Contactless Measurement of Hand Tremor Frequency. Movement Disorders Clinical Practice, 8(1), 69–75. https://doi.org/10.1002/mdc3.13119

Young, I. C. (1933). A study of tremor in normal subjects. Journal of Experimental Psychology, 16(5), 644–656. https://doi.org/10.1037/h0071165

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Copyright (c) 2023 Артём В. Белинский, Важа М. Девишвили, Александр М. Черноризов, Михаил А. Лобин