Abstract
Introduction. One of the methods of assessing human psychoemotional reactions (PER) is measuring motor system activity. Traditionally, to register involuntary components of PER methods of measuring physiological tremor are used. This paper presents comparative analysis of different methods for tremor registration and also presents a description of a new pen-shaped device outfitted with tensometric sensors to assess severity of stress PER.
Methods. The device includes tensometric sensors connected to analog-digital conversion device and microcontroller in order to translate the signal to administrator’s terminal. The signal contains tensotremorometric data from three fingers, corrected according to maximum voluntary contraction (MVC) of the subject. Said signal is then divided into overlapping segments which are then filtered for the frequency of physiological tremor and analyzed using Epps-Singleton criteria.
Results. A plan of study that allows to assess severity of stress reaction using presented device is tested. It is shown that if a stressor is introduced, then changes of the background tensotremorogram coincides with the moment of stressor introduction. A prototype for software-hardware complex for assessing PER based on tensotremometry registration and analysis is introduced.
Discussion. Hypotheses regarding the specifics of connection between tensotremorogram changes and stressor characteristics are formulated. Further developments of technology are discussed.
References
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
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright (c) 2023 Artyom V. Belinsky, Vazha M. Devishvili, Alexander M. Chernorisov, Mikhail A. Lobin