Анализ и моделирование эмоционально-окрашенного участка пупиллограмм

Analysis and modeling of the emotionally-colored region of the pupillograms

Аннотация: Проведены эксперименты по выявлению эмоциональной реакции на специфические тест-объекты. Определен участок пупиллограммы, содержащий эмоциональную реакцию на тест-объект. Приведен вариант модели пупилограммы, построенной на основании экспериментальных данных.

Ключевые слова: пупиллограммаматематическая модельэмоциональная реакция

Автор:Киселева Елизавета Сергеевна | Бороненко Марина Петровна | Исаева Оксана Леонидовна |

Введение

В современном мире актуальны задачи разработки систем безорасности. Современные технологии в сфере оптоэлектроники и цифровых технологий способствует разработке новых систем и проектов в различных сферах, в том числе и в сфере прогнозирования. Работа по выделению, обработке и анализу эмоциональных состояний человека ведется не первый десяток лет и за это время сформировались свои методы-лидеры в данном направлении. Основываются они на разных физических показателях человека. В данной статье речь пойдет о критерии, позволяющим судить об эмоциональном состоянии человека - реакции глаз на посторонние раздражители, или другими словами, тест-объекты. Одним из наиболее продуктивных и современных методов исследования изменения площади зрачков, получившим большое распространение в клинической практике, является пупиллометрия. Выделение эмоционального фактора в пупиллограммах осложнено рядом причин. Культурные этническе различия в эмоциональной сфере, световая и цветовая чувствительность глаза к длине волны света не позволяют по величине зрачка однозначно судить, какое чувство — симпатию или антипатию — испытывает человек. Ученые работают над созданием цельной модели, позволяющей аппроксимировать сразу несколько показателей. Математические модели хороши при отслеживании закономерностей, решения сложных и трудоемких задач, а также позволяют объяснить те или иные внешние поведения и реакцию на них.

Не смотря на работу в данной области, доступная информация весьма скудна. В связи с чем, перед нами встала цель поиска закономерностей в пупиллограммах, позволяющих выделять эмоциональную компоненту и способствовать в дальнейшем построению математической модели, чувствительной к эмоциональным реакциям человека. Для достижения цели были поставлены следующие задачи: разработка экспериментального стенда, построение пупилограмм, подбор аппроксимирующей функции для построения математической модели.

Обзор

Не существует идеальных методов обработки результатов, значит все имеют свои недостатки. Исследование кусочно-линейной модели не отличается точностью ее аппроксимации. При этом она может допускать расхождения при описании колебаний на заднем фронте пупиллограммы, задержки перед началом расширения, оборонительного рефлекса и т. д. [2]. Использование однакоданной системы зачастую неэффективно из-за неточного описания зрачковой реакции, так как он далеко не сразу восстанавливается до первоначального диаметра, занимая больше времени, чем длится его съемка. С помощью кривых Безье был смоделирован только небольшой участок пупиллограммы от самого начала до минимума. При этом кривая аппроксимации состояла из двух частей. Ее плюс в малой невязке в большем количестве пупиллограмм и в хорошем описании первой части пупиллограммы. Но она имела низкую устойчивость по большей части параметров и описывала лишь части пупиллограммы. [2]. Более обоснованным является использование нелинейных моделей. Площадь зрачка регулируется двумя мышцами – сфинктером и дилататором, тем самым создавая двухпорядковое моделирование. Но обе эти модели довольно плохо аппроксимируют пупиллограммы (со среднеквадратичным отклонением порядка 0,3–0,6 мм). [7].   Matthew C.Canver  и его команда в 2014 году разработали математический алгоритм для автоматизации и ускорения анализа необработанных, не рассчитанных пупиллометрических данных, полученных из записей светового рефлекса зрачка мыши, основанных на записях динамического диаметра зрачка после воздействия различной интенсивности света. Метод хорош тем, что ускоряет получение данных о конечных точках и устраняет человеческие ошибки в ручном расчете, однако он рассчитывался только на световую реакцию, поэтому для анализа эмоциональных состояний не подходит. [4]. Работы Ana Franco (2014 г.), Tilmant C. (2005 г.) и их команд демонстрируют действительно существующую взаимосвязь изменения площади зрачка и работы нервной системы, а также влияния работы симпатического и парасимпатического отделов. [4-5]. В связи с чем, можно утверждать, что использование такой физической характеристики, как изменения состояния зрачка, может стать полноценной характеристикой эмоционального состояния человека. Тоническое исследование пупиллометрии Eldad Yechiam и Ariel Telpaz в 2011 года свидетельствует об активной взаимосвязи риска потери, его влиянии на создающееся возбуждение, связанное с чувствительностью к риску. Ссылаясь на полученные данные, они отметили отрицательную корреляцию между диаметром зрачка и стимулом потери и риска во время проведения экспериментов, что говорит о прямой взаимосвязи реакции зрачка и испытываемой эмоцией. [6].

Вышеизложенные исследования говорят об одном. Данное направление имеет большую ценность для современного общества, медицины, систем безопасности и многих других сфер, требующих полного видения картины. Предполагается, что имея большую базу данных, по проведенным экспериментам, получится создать цельную математическую модель, учитывающую сразу несколько факторов.

Экспериментальная установка

Исследование является частью разработки метода выявления потенциально неуравновешенных и неустойчивых личностей, не находящихся под химическим воздействием. Экспериментальная установка по исследованию реакции зрачка представляет она из себя шлем, создающий жесткую координатную связь между видеокамерой и головой (рис.1а).

 

Рис. 1 а) Экспериментальная
установка

Для видеосъемки использовали видеокамеру T7 Astro Camera Astronomical Astronomy Planetary High Speed Electronic Eyepice Telescope Digital Lens for Guiding Astrophotograp, режим видеосъемки 30 fps, объектив микроскопа с оптическим увеличением 1X-100X, аппаратная платформа Ардуино UNO R3. Использовали следующие программные обеспечения: FiJi, ImageJ и Arduino. Для минимизации влияния освещенности на реакцию зрачка была проведена калибровка системы [8]. Во время проведения стандартной процедуры тестирования человек, надев шлем, располагается на расстоянии, при котором предполагаемая разница в освещенности глаза становится несущественна. В исследовании приняла участие группа студентов (3человека) в возрасте от 18 до 20 лет. Болезни глаз у людей отсутствовали. Участникам был показан набор специфических тест-объектов. Предполагается, что они должны вызывать эмоциональный отклик, так как содержат в себе часть, которая не должна была находиться в данном пространстве и при данных условиях. При повторном тестировании реакция зрачка падала до неразличимой.

Основные результаты и обсуждение

В ходе исследования стояла цель поиска закономерностей в пупиллограммах, позволяющих в дальнейшем построить математическую модель, чувствительной к эмоциональным реакциям человека. Уже установлено, что реакция зрачка на эмоцию возможна и зачастую присутствует при зрительном контакте. Как правило, при уменьшении площади больше регистрируются отрицательные эмоциональные реакции, а при увеличении – положительные. Нас же, в целом, интересует просто изменение площади. Анализируя рис.2, можно заметить при малом изменении координаты центра внимания присутствует весьма значительные перепады разменов зрачка. Значит, человек был сконцентрирован на значимом для себя участке тест-объекта. Или же на той его части, которая на нем находиться не должна была. Это дает возможность проверки испытуемого на специально подобранный ряд тест-объектов, характеризующих его эмоциональность, приверженность идеям.

 

Рис. 2 Зависимость координаты радиус-вектора центра внимания и пупиллограммы от времени.

На рис.3 представлена математическая модель пупиллограммы (аппроксимация полиномом пятой степени), где размер зрачка нормируется к среднему значению. А в таблице 1 указана ее формула и параметры.

 

Рис. 3 Аппроксимация полиномом 5 степени

Таблица 1

Equation

y = Intercept + B1*x^1 + B2*x^2 + B3*x^3 + B4*x^4 + B5*x^5

Weight

No Weighting

Intercept

675.08934 ± 155.16809

B1

-209.2597 ± 50.26074

B2

25.7632 ± 6.4784

B3

-1.57245 ± 0.41538

B4

0.04759 ± 0.01325

B5

-5.71599E-4 ± 1.68205E-4

Residual Sum of Squares

0,17239

R-Square (COD)

0,83162

Adj. R-Square

0,82461

Длина периода предложенной модели примерно равна 4 с., что соответствует частоте смены тест-объекта. Вышеуказанные данные могут послужить статистическим обоснованием при дальнейших исследованиях пупиллограмм. Анализируя параметры, можно установить необходимые закономерности, которые поспособствуют разработке цельной модели выделения эмоционального фактора по реакции зрачка на тест-объекты. Значит, располагая их в нужном порядке, можно устанавливать эмоциональный порог человека, который будет служить характеристикой для его психической устойчивости.

Основные выводы:

Были рассмотрены основные преимущества и недостатки существующих моделей пупиллограмм, собрана экспериментальная установка и построены пупиллограммы. Установлено, что разработанная математическая модель, как и другие встречающиеся модели, имеет свои недостатки. Она не смогла описать все пики, тем самым понижая точность своей аппроксимации. Синхронизация пупиллограммы и окулограммы позволяет выделить участки, которые нельзя объяснить смещением взгляда. При использовании специфических тест-объектов можно прослеживать характерные эмоциональные реакции, что позволит применять их в системах безопасности.

Благодарности

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта 18-47-860018 р_а.

Литература

  1. 1.Куприянов А.С. Моделирование реакции сложной адаптивной системы на импульсивное воздействие./ Библиотека Петербургского государственного университета путей сообщения, автореферат.-2012.
  2. В.Н. Фоменко, А.С. Куприянов. Математические модели зрачковых реакций глаза человека (пупиллограмм)./ Известия Петербургского государственного университета путей сообщения.-2010.- ISSN 1815 588 Х.- с. 220-230.
  3. Canver MC et al. Новый математический алгоритм анализа пупиллометрических данных // Компьютерные методы и программы в биомедицине. - 2014. - Т. 113. - №. 1. - С. 221-225..
  4. Франко А. и соавт. Сингулярный спектральный анализ данных пупиллометрии. Выявление симпатической и парасимпатической активности // Технологии технологии. - 2014. - Т. 17. - С. 273-280.
  5. Tilmant C. et al. Мониторинг и моделирование динамики зрачка: исследование автономной нервной системы // Университет Блеза Паскаля, OICMS Франция. - 2005 г.
  6. Йехиам Э., Тельпаз А. Рискнуть - значит потерять лицо: тоническое исследование пупиллометрии // Границы в психологии. - 2011. - Т. 2. - С. 344.
  7. Методы обработки и анализа пупиллограмм / А.С. Куприянов // Известия ву-зов. Приборостроение. –2009.–No8.–С. 58–63.
  8. Е.С. Киселева, М.П. Бороненко, В.И. Зеленский. Диагностика эмоционального состояния человека методом пупиллометрии// Материалы докладов Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2018. – ч.1. – с.216-220.