Оцінка психофізіологічного стану за допомогою нелінійних динамічних інтегральних моделей

Анотація

Розроблено та реалізовано метод експериментального дослідження «вхід-вихід» окуло-моторної системи людини з використанням інноваційної технології айтрекінгу для реєстрації відгуків окуло-моторної системи на тестові візуальні стимули. Стимули відображаються на екрані монітора на різній відстані від початкового положення. Це формально відповідає дії ступінчастих сигналів з різною амплітудою на вході окуло-моторної системи. За емпіричними даними досліджень «вхід-вихід» окуло-моторної системи респондента, отриманих за допомогою айтрекера Tobii Pro TX300, визначені перехідні функції першого та діагональні перетини перехідних функцій другого і третього порядків окуломоторної системи. Експериментальні дослідження окуло-моторної системи респондентів для виявлення стану втоми проводили до початку (вранці) та після робочого дня (увечері). Отримані багатовимірні перехідні функції використовуються як джерело первинних даних при реалізації інтелектуальної інформаційної технології діагностики та моніторингу психофізіологічного стану людини. Розроблено інструментальні алгоритмічні та програмні засоби визначення діагностичних ознак на основі ідентифікаційних даних окуло-моторної системи у вигляді багатовимірних перехідних функцій на мові Python. На основі запропонованих евристичних ознак сформовано навчальні вибірки даних для двох станів респондента («Норма» та «Втома»), які визначаються за допомогою інтегральних та диференціальних перетворень отриманих багатовимірних перехідних функцій окорухової системи. Навчальні вибірки даних використовуються для побудови класифікаторів психофізіологічних станів індивіда за допомогою засобів машинного навчання. Інформативність окремих ознак та всіх можливих їх комбінацій у парах за показником вірогідності правильного розпізнавання досліджувалась методом повного перебору. Результати дослідження отримано шляхом оцінки якості розпізнавання станів за допомогою побудованих байєсівськими класифікаторами в різних просторах запропонованих ознак. Проведено аналіз стабільності показника інформативності правильного розпізнавання різних просторів ознак під впливом на ознаки різних рівнів адитивного шуму. При вирішенні науково-практичної задачі оцінки психофізіологічного стану (втоми) людини виявлено двовимірні простори ознак з максимальним і найбільш стабільним значенням показника правильного розпізнавання (0.9375). Таким чином, видається доцільним використовувати багатовимірні перехідні функції, що отримані за даними айтрекінга, в діагностичних дослідженнях у галузях нейронаук та експериментальної психології.