Система контроля состояния учащегося при его работе на персональном компьютере

Калакутский Л.И., Молчков Е.В., Конюхов В.Н.

Самарский государственный аэрокосмический университет имени акад. С.П. Королева

Широкое распространение в учебном процессе образовательных учреждений всех уровней компьютерных технологий обучения ставит задачу контроля влияния компьютерных средств обучения на организм учащегося. Это влияние связанно с высокой интенсивностью обучения, характерной для использования компьютерных средств, а также действием на организм учащегося техногенных факторов, определяемых аппаратными средствами компьютерных технологий. Данные факторы могут ограничивать время пребывания учащегося за персональным компьютером, так как их длительное воздействие, рассматриваемое как стрессорное раздражение, снижает эффективность использования компьютерных технологий обучения и может оказать неблагоприятное влияние на состояние здоровья учащегося.

Организм человека, испытывающий в современных условиях постоянные стрессовые воздействия (физические, психоэмоциональные и др.), можно рассматривать как динамическую систему, которая непрерывно приспосабливается к условиям окружающей среды путем изменения своего состояния, сопровождаемого изменением уровня функционирования отдельных физиологических систем и соответствующего напряжения их регуляторных механизмов.

Состояние организма в рассматриваемом случае можно оценить с помощью некого интегрального комплекса, в котором суммируются разнородные физиологические показатели и проявляются некоторые новые свойства, возникающие за счет взаимодействия этих показателей между собой / 1 /.

Тогда задача оценки состояния включает выбор физиологических параметров систем организма, наиболее полно характеризующих то или иное состояние, определение взаимосвязи между ними и количественную оценку изменения состояния во времени. Каждое состояние может быть задано набором переменных в многомерном пространстве параметров и текущее состояние отображается точкой в данном пространстве. Недостатком такого подхода можно считать необходимость измерения значительного числа физиологических параметров. Кроме того, выбор самого набора параметров часто ограничен.

Другой подход в определении состояния организма, широко используемый при оценке стрессорных воздействий, основан на построении интегрального показателя, определяемого по результатам наблюдения хронотропной структуры изменения одного физиологического параметра / 2 /. В этом случае, необходим выбор для исследования такой физиологической системы организма, которая, с одной стороны, включена в формирование интересующих состояний, и, с другой стороны, допускает достаточно простое измерение физиологического параметра, характеризующего эту систему.

Для рассматриваемой задачи оценки состояния учащегося, в качестве такой системы организма может быть выбрана сердечно-сосудистая система, а наблюдаемым физиологическим параметром – длительность кардиоинтервала (КИ) - временного интервала между двумя последовательными сокращениями сердца / 3, 4 /. Временной интервал между двумя последовательными сокращениями сердца может быть определен как интервал между соседними R-зубцами электрокадиосигнала, пульсовыми волнами на фотоплетизмограмме или реограмме и т.д..

Выбор сердечно-сосудистой системы в качестве индикатора состояния организма основывается на том, что она участвует в формировании важнейших функциональных систем организма, оперативно реагирует изменением своих параметров на действие внешних и внутренних раздражителей и, кроме того, для сердечно-сосудистой системы хорошо разработаны методики и технические средства регистрации параметров, в частности длительностей КИ.

Параметры временного ряда КИ формируются целым рядом регуляторных процессов организма, в его структуре заключена информация об уровнях активности основных регуляторов и, как следствие, функциональном состоянии человека. Для количественной оценки состояния предложен целый ряд показателей, характеризующих временной ряд длительностей КИ. В частности, в / 1 / исследовалась связь среднеарифметического значения длительностей КИ и коэффициента вариации КИ от скорости обработки информации оператором. Показано, что при увеличении скорости обработки до некоторого предела оба этих показателя уменьшаются. После достижения определенного значения и дальнейшего увеличения скорости обработки наблюдается рост обоих показателей. Причем среднеарифметическое значение достигает своего первоначального уровня в отличие от коэффициента вариации, что может говорить о различных физиологических механизмах лежащих в основе этих показателей.

В работе / 5 / использовались показатели вариабельности сердечного ритма (ВСР) для оценки эмоционально напряженной деятельности подростков. Установлено, что увеличение эмоциональной напряженности тесно связано с предложенными авторами показателями.

Приведенные примеры показывают принципиальную возможность оценки состояния человека для рассматриваемой задачи с помощью анализа временных рядов длительностей КИ. При этом, очевидно, что различные диагностические показатели, полученные путем анализа ВСР, будут иметь различную информативность. Так некоторые данные показывают, например, что среднеарифметическое временного ряда КИ не отражает рост затрат организма после некоторого критического уровня скорости обработки информации оператором, а коэффициент вариации в определенной мере может служить индикатором состояния человека.

В этой связи возникает проблема выбора диагностических показателей адекватно отражающих состояние для различных видов операторской деятельности, инвариантных к конкретному оператору, дающих возможность вести оценку в реальном масштабе времени, обладающих достаточной помехоустойчивостью при действии помех физической и физиологической природы.

Вариабельность сердечного ритма может быть оценена различными методами. Можно выделить три основные группы методов оценки ВСР: методы оценки во временной области, методы оценки в частотной области и методы оценки, основанные на использовании представлений нелинейной динамики и теории хаоса / 6 /.

Методы оценки ВСР во временной области являются наиболее простыми. В этих методах в качестве исходной информации используется выборка длительностей КИ фиксированного объема.

Наиболее распространенными являются статистические подходы в формировании диагностических показателей состояния, связанные с преобразованием последовательности КИ интервалов в геометрическую структуру, такую как гистограмма, скатерограмма, распределение плотности длительности КИ, распределение плотности разницы между смежными КИ и т. д.

Гистограмма - это графическое изображение сгруппированных значений длительностей КИ, где по оси абсцисс откладываются временные значения, по оси ординат - их количество.

Различают следующие типы гистограмм распределения ритма сердца: нормальная гистограмма, близкая по виду к кривым Гаусса, типична для здоровых людей в состоянии покоя; асимметричная - указывает на нарушение стационарности процесса, наблюдается при переходных состояниях; эксцессивная - характеризуется очень узким основанием и заостренной вершиной, регистрируется при выраженном стрессе, патологических состояниях. Встречается также многовершинная гистограмма, которая обусловлена наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасистолия), а также множественными артефактами.

Примеры гистограмм, зарегистрированных у оператора до начала деятельности (фон), и после 30 минут выполнения работы по набору текста на компьютере, даны на рис. 1 и 2.

Рис. 1. - Гистограмма распределения КИ оператора до начала работы.

Рис. 2. - Гистограмма распределения КИ оператора через 30 минут после начала работы.

Для получения количественных оценок состояния в графических методах применяется формулы, которые позволяют оценить вариабельность на основе геометрических и/или графических свойств модели. При работе с геометрическими методами используются три основных подхода:

  • измеряются основные параметры геометрической модели (например, ширина гистограммы распределения на определенном уровне) или вычисляются интегральные показатели, характеризующие ВСР;
  • определенным математическим образом (аппроксимация гистограммы распределения треугольником или дифференциальной гистограммы экспоненциальной кривой) интерполируется геометрическая модель и далее анализируются коэффициенты, описывающие эту математическую форму;
  • геометрическая форма классифицируется, различается несколько категорий образцов геометрической формы, представляющих различные классы ВСР (эллиптическая, линейная, треугольная форма кривой Лоренца).

Основными числовыми характеристиками, определяемыми по гистограмме являются: мода (Мо) - наиболее часто встречающиеся значение КИ, которые соответствуют наиболее вероятному для данного периода времени уровню функционирования систем регуляции. В стационарном режиме Мо мало отличается от математического ожидания. Их различие может быть мерой нестационарности и коррелирует с коэффициентом асимметрии; амплитуда моды (АМо) - доля КИ, соответствующее значению моды; вариационный размах (Х) - разность между длительностью наибольшего и наименьшего КИ.

В качестве интегральных показателей, определяемых по гистограмме, наиболее часто используются:

-индекс напряженности Р.М. Баевского (ИНБ)/ 6 /,

- триангулярный индекс, который представляет собой интеграл плотности распределения (а это общее количество КИ), отнесенный к максимуму плотности распределения.

- ширина основания распределения, измеренная как основание треугольника, полученного при аппроксимации распределения КИ методом наименьших квадратов (TINN).

Триангулярный индекс и TINN позволяют не учитывать КИ, связанные с артефактами и экстрасистолами, в то время как при оценке ВСР классическими статистическими показателями и индексами Баевского артефакты и экстрасистолы существенно искажают действительную картину.

Кроме перечисленных, предложены другие интегральные показатели, обладающие рядом полезных свойств. Так в / 7 / предложены показатели активности симпатического (СИМ) и парасимпатического (ПАР) отделов ВНС.

СИМ вычисляется как отношение амплитуды моды умноженной на четыре к вариационному размаху, вычисленному на уровне 20% от амплитуды моды.

Данный показатель схож по смыслу с ИНБ, но отличается большей помехоустойчивостью, т.к. влияние аномальных КИ, вызванных ошибочными измерениями, значительно уменьшено за счет введения порога определения вариационного размаха. Кроме того, вычисление СИМ не требует в отличие от триангулярного индекса и TINN реконструкции по гистограмме плотности распределения КИ.

Вычисление ПАР производится посредством суммирования модулей разностей значений i-го разряда исходной и преобразованной гистограммы. Преобразование гистограммы происходит следующим образом. Разряды исходной гистограммы находящиеся слева от моды располагаются в преобразованной гистограмме по убыванию влево от моды, т.е. разряд, занимаемый максимальным после моды значением будет i(моды)-1. Аналогично преобразуется часть исходной гистограммы справа от моды.

Рис. 3. - Изменение показателей СИМ (ИПАС) и ПАР (ИПАП) распределения КИ оператора до начала работы.

Рис. 4. - Изменение показателей СИМ (ИПАС) и ПАР (ИПАП) распределения КИ оператора после 30 минут работы.

ПАР в большей степени зависит от активности парасимпатического отдела ВНС, чем от симпатического, что позволяет путем совместной оценки СИМ и ПАР расширить круг диагностируемых состояний. Например, при одновременном усилении активности симпатического и парасимпатического отделов СИМ может не измениться, в то время как ПАР претерпит изменения.

Графики изменения СИМ и ПАР для двух различных состояний приведены на рис.3 и 4. Во втором случае заметно увеличение СИМ и снижение ПАР.

Главное преимущество геометрических методов заключается в их относительной нечувствительности к аналитическому качеству серии КИ / 8 /.

Проведенный анализ существующих методов оценки ВСР показал, что при значительном увеличении сложности методы анализа в частотной области и нелинейные методы не дают существенного выигрыша в достоверности по сравнению с методами во временной области. В соответствии с принципами валеологического мониторинга / 9 /, целесообразно для оценки состояния учащегося использовать систему диагностических показателей, включающих в себя статистические оценки распределения КИ, интегральный показатель активности симпатического отдела вегетативной нервной системы СИМ и интегральный показатель активности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы ПАР.

Рассматриваемая система контроля состояния учащегося при его работе на персональном компьютере может быть выполнена на базе персонального компьютера, используемого в процессе обучения / 10 /.

Аппаратная часть системы выполняет функции регистрации физиологической информации, получаемой от оператора в процессе его деятельности. Аппаратура содержит первичный преобразователь сигнала периферического пульса, регистрируемого с поверхности тела при помощи фотоплетизмографического оптоэлектронного датчика, устройство первичной обработки и преобразования сигналов для передачи в персональный компьютер для обработки и вычисления диагностического показателя состояния и отображения данных.

Важными требованиями, предъявляемым к аппаратной части системы, являются высокая помехоустойчивость регистрации фотоплетизмографического сигнала, устойчивость к артефактам движения обследуемого, удобство крепления датчика и электробезопасность. Данные требования выполняются путем использования для построения аппаратной части системы принципа пульсоксиметрии. Основными особенностями этого принципа являются построение датчика фотоплетизмографического сигнала по двухлучевой схеме и использование для выделения максимума сигнала артериальной пульсации корреляционного метода обработки сигналов / 11 /.

Структурная схема аппаратной части системы приведена на рис. 5. Излучатель 1 датчика содержит два излучающих диода красного и инфракрасного диапазона, поочередно питаемых импульсами тока, которые формируются в устройстве синхронизации 4. Прошедшее через биологические ткани излучение поступает на фотоприемник 2 датчика. Полученный фототок, пропорциональный интенсивности кровотока в месте расположения датчика, усиливается предварительным усилителем 3 и регулируемым усилителем 5, коэффициент усиления которого устанавливается микропроцессорным устройством. Усиленный импульсный сигнал поступает на синхронный демодулятор 6, где происходит определение амплитуды импульсов раздельно красного и инфракрасного каналов. Полученные напряжения, пропорциональные выраженности кровотока на соответствующих длинах волн, поступают на АЦП 11, а также на фильтры верхних частот 7, 8. С выхода фильтров пульсирующая составляющая напряжения, пропорциональная пульсовой волне, через регулируемые усилители 9, 10 поступает на АЦП 11. После преобразования в цифровую форму постоянные и пульсирующие составляющие вводятся в микропроцессорное устройство через порт ввода 16.

Микропроцессорное устройство содержит центральный процессор 12, работающий под управлением программы, размещенной в ПЗУ 18, а также ОЗУ 17 и ряд периферийных устройств.

Порты вывода 13, 15 служат для установки коэффициентов усиления регулируемых усилителей. Таймер 14 формирует необходимые временные интервалы для тактирования АЦП, а также для формирования звуковых сигналов. Контроллер дисплея 19 управляет работой цифрового дисплея и индикаторов 23. Порт ввода 20 служит для подключения клавиатуры 24. Порт вывода 21 служит для вывода данных по последовательному интерфейсу, а также совместно с ЦАП 25 обеспечивают выдачу вычисленных значений на внешний регистратор в аналоговой форме. Источник питания 22 обеспечивает все напряжения, необходимые для питания узлов прибора. Для приема информации от аппаратной части системы и обработки данных в ПЭВМ разработано программное обеспечение “ELOGRAPH”, включающее удобный интерфейс исследователя.

Рисунок 5 - Структурная схема аппаратной части системы

Программный интерфейс системы содержит поля, отображающие различную информацию (рис.6).

В Панели инструментов собраны кнопки, нажимая на которые, можно инициировать те или иные действия. Кнопки снабжены всплывающими подсказками, которые можно прочитать, подведя курсор мыши к соответствующей кнопке.

В поле Информация об обследуемом отображается фамилия, имя и отчество выбранного из базы данных обследуемого.

В поле Проведенные обследования отображается список хранящихся в памяти программы обследований, проведенных для выбранного обследуемого. Отображается дата обследования, время и количество КИ в данном обследовании.

В поле Диагностические показатели может отображаться следующая информация:

  • СИМ – значение индекса напряженности симпатического отдела вегетативной нервной системы
  • ПАР - значение индекса напряженности парасимпатического отдела вегетативной нервной системы
  • КИ - значение кардиоинтервала
  • ИНБ - значение индекса напряженности по Р.М. Баевскому
  • SpO2 - значение насыщения гемоглобина артериальной крови кислородом (сатурация)
  • № - номер кардиоинтервала

В поле Гистограмма отображается гистограмма распределения кардиоинтервалов. Для построения гистограммы необходимо щелкнуть левой кнопкой мыши на интересующую точку на графике. При этом будут использованы интервалы, находящиеся на графике левее этой точки в объеме установленной выборки (в режиме просмотра). В режиме обследования отображается текущая гистограмма.

В поле Статистические показатели отображаются следующие значения показателей распределения КИ:

  • Мо - мода
  • АМо - амплитуда моды
  • ВР - вариационный размах
  • № - номер кардиоинтервала

Показатели отображаются для распределения, соответствующего построенной гистограмме.

В поле Графики отображаются графики (тренды) диагностических показателей для выбранного обследования. Для построения графиков необходимо щелкнуть левой кнопкой мыши на интересующее обследование в поле Проведенные обследования.

В поле Легенда отображается соответствующий тому или иному показателю цвет. Этот цвет используется для построения графика этого показателя.

Рисунок 6 - Интерфейс системы

Разработанная система контроля позволяет вести устойчивый контроль состояния обследуемого в реальном масштабе времени в условиях действия помех физической и физиологической природы и может быть использована как для целей валеологического мониторинга в процессе обучения, так и для оценки состояния учащегося при исследовании новых технологий обучения в образовательных учреждениях различного уровня.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Коган А.Б., Владимирский Б.М. Функциональное состояние человека-оператора: Оценка и прогноз. Л., Наука. 1988. 212 С.

2. Баевский Р.М., Кирилов О.И., Клецкин С.В., Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М., Наука. 1984. 219 С.

3. Кодкин В.Л., Аксенов В.В., Усынин А.М., Рагозин А.Н., Вагнер Н.И. Оценка функционального состояния организма школьников по данным анализа вариабельности ритма сердца в условиях стрессовой психоэмоциональной нагрузки. // Тезисы докладов международного симпозиума “Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий ХХ-ХХI”. – Москва, 1999.

4. Усынин А.М., Рагозин А.Н., Вагнер Н.И., Кононов Д.Ю. Информативность переходного процесса сердечного ритма в оценке вегетативной реактивности на эмоциональный стресс у школьников. // Цифровые радиоэлектронные системы (электронный журнал), 1999, вып.3.

5. Макаренко Н.В. Психофизиологические функции человека и операторский труд. Киев. Наукова думка. 1991. 216 С.

6. Баевский Р.М., Никулина Г.А. Холтеровское мониторирование в космической медицине: Анализ вариабельности сердечного ритма.-Вестник аритмологии, №16, 2001.-С.6-15.

7. Калакутский Л.И., Конюхов В.Н., Молчков Е.В. Аппаратно-программные средства анализа ритма сердца //Проблемы информатики. Всесоюз. НТК. - Москва, 1991.- C. 112, 113.

8. Майоров О.Ю. Некоторые математические и методологические подходы к математическому анализу сердечного ритма в условиях эмоционально напряженной деятельности и эмоционального стресса. Диагностика здоровья. Сб. науч. трудов. Воронеж., Изд-во ВГУ. 1990. С. 137-144.

9. Калакутский Л.И., Кураев Г.А. Основные принципы валеологического мониторинга.- Валеология, №2, 1998.- С.14-16.

10. Калакутский Л.И., Конюхов В.Н., Уланов В.С., Елисеева Т.В. Система оценки влияния компьютерных технологий обучения на состояние организма человека.- Валеология, №2, 2000.- С.26

11. Калакутский Л.И., Бахтинов П.И., Конюхов В.Н., Молчков Е.В. Пульсоксиметр “ЭЛОКС-01” // Аппаратно-программные средства диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Всерос. НТК.- Самара, 1994.- С.21-22.