157

 

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДИКИ И АППАРАТУРА

 

МЕТОДИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНО-АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРООКУЛОГРАММЫ

 

А.В. ПОЛЯКОВ, А.В. РОМАНОВ, О.В. ЖУРНАВКОВ, А.В. МАРАСАНОВ

 

Изучение движений глаз является методом оценки средств отображения информации. Анализ моторики глаз с успехом может применяться для изучения информационного процесса, лежащего в основе взаимодействия человека с техникой в системе «человек — машина», в частности его этапов (прием информации, переработка информации, принятие решения) и их структуры.

Одним из методов регистрации движения глаз оператора-наблюдателя является электроокулографический (ЭОГ) метод, позволяющий детально изучить информационный процесс в его пространственно-временной последовательности [1]. Но вместе с тем дальнейшее расширение применения вышеуказанного метода в инженерно-психологических исследованиях сопряжено с трудоемкостью ручной обработки экспериментальных данных. В связи с этим в целях предоставления в распоряжение исследователя средств автоматизации выделения и обработки ЭОГ при решении задач по объективной оценке структуры сбора визуальной информации в полунатурных и лабораторных условиях на базе ЭВМ СМ-2 и аналого-вычислительной машины (АВМ) МН-10 был создан программно-аппаратный комплекс автоматизированной обработки ЭОГ в реальном масштабе времени. Комплекс позволяет проводить исследования динамических характеристик движений глаз (количество, амплитуда и направление), латентных периодов глазодвигательной реакции, количества и длительности фиксаций взгляда в заданной точке и др. При этом в качестве усилителя потенциалов глаз используется усилитель переменного тока.

Нами было выделено три класса задач, которые могут решаться с помощью предлагаемой методики. К первому классу относятся те задачи, когда необходимо знать лишь общее число и длительность фиксаций взгляда, независимо от того, в какой информационной зоне фиксируется взгляд. Ко второму классу относятся задачи, когда необходимо знать распределение числа и длительностей фиксаций взгляда отдельно в каждой из двух пространственно разнесенных информационных зонах (например, в летной деятельности — приборная доска самолета и внекабинное пространство). Зачастую в прикладных исследованиях стоят задачи, когда кроме вышеуказанного необходимо еще знать и число переносов взгляда внутри каждой из двух информационных зон (например, количество переносов и длительность фиксаций взгляда в зоне приборной доски). Эти задачи нами отнесены к третьему классу.

В структурном плане процессу цифровой обработки ЭОГ на ЭВМ предшествует совмещенная с ним во времени предмашинная аналоговая обработка сигнала на АВМ (рис. 1). Опыт обработки ЭОГ показывает, что при использовании в качестве усилителя потенциалов глаз усилителя переменного тока наиболее сильным с точки зрения помех фактором являются электромиографические потенциалы главным образом мимических мышц испытуемого. В связи с этим на базе АВМ МН-10 был набран активный регулируемый фильтр, низких частот, позволяющий подавлять более высокочастотные по сравнению с ЭОГ электромиографические потенциалы и промышленные шумы.

На рис. 2 изображена принципиальная схема фильтра. Предварительная подготовка электроокулографического сигнала, формирование импульсов необходимой формы и амплитуды производятся с использованием активных фильтров 2-го и 1-го порядка. Соединенные последовательно интеграторы 3 и 4 обеспечивают формирование характеристики фильтра нижних частот 2-го порядка.

 

158

 

Коэффициентом передачи К1 можно регулировать частотную характеристику вблизи частотного среза равного 10—20 Гц. Окончательное выделение сигнала производится фильтром низких частот 1-го порядка, состоящим из сумматора 6, интегратора 7 и усилителя-формирователя 9. Ширина импульса ЭОГ на уровне 0.7 равна 0.1с—0.07с, что соответствует полосе пропускания от 10

 

 

 

Рис. 1. Схема процесса автоматизированной обработки ЭОГ

 

 

159

 

до 15 Гц. Коэффициент усиления активного фильтра в полосе пропускания равен 20. На рис. 3 представлен фрагмент реальной записи ЭОГ (переносы взгляда влево-вправо на 4°) на входе активного фильтра (а) и на его выходе (б). Далее отфильтрованный сигнал подается на вход аналого-цифрового преобразователя (АЦП).

 

Рис. 2. Принципиальная схема активного фильтра

 

Процесс автоматизированной обработки ЭОГ на ЭВМ состоит из трех последовательных этапов (рис. 1): настройки программного комплекса, обработки в реальном масштабе времени, итоговой (статистической) обработки.

 

 

Рис. 3. Фрагмент реальной записи ЭОГ: а — на входе фильтра; б — на выходе фильтра

В зависимости от выделенных нами трех классов экспериментальных задач на первом этапе, перед началом цифровой обработки ЭОГ на ЭВМ производится соответствующий вид настройки программного комплекса. Для решения задач первого класса настройка производится на сигнал, амплитуда которого соответствует минимальному углу переноса взгляда, который необходимо регистрировать в данном эксперименте. Для этого испытуемый в течение не менее чем 6 с не моргая поочередно переносит взгляд

 

160

 

с одной на другую произвольно выбранные точки фиксации, расстояние между которыми соответствует минимальному углу переноса взгляда. Для каждого испытуемого настройка производится перед началом эксперимента. Тем самым достигаются, во-первых, тарировка электроокулографического потенциала, величина которого может зависеть от наложения датчиков, уровня освещенности, индивидуальных различии испытуемых и др. [1], [2], во-вторых, установление в дальнейшем при обработке (ЭОГ зоны нечувствительности к сигналам, амплитуда которых ниже амплитуды настроечного порога, вычисляемого как 2/3 от средней амплитуды сигнала ЭОГ за время настройки. Настроечный порог рассчитывается одновременно по каждому отведению ЭОГ (вертикальному и горизонтальному) и по двум направлениям (вверх-вниз, влево-вправо). Последнее обусловлено тем, что, по нашим наблюдениям и по литературным данным [1], при повороте глаз вверх (вправо) регистрируется несколько больший потенциал, чем при таком же повороте глаз вниз (влево).

Для решения задач второго класса настройка производится аналогично. В качестве точек настройки здесь берутся центры двух информационных зон. В этом случае результатом настройки является вычисление их координат, выраженных через амплитуду настроечного сигнала. При этом начало системы координат помещается в центр одной из зон. Для решения задач третьего класса последовательно производятся настройки, описанные выше.

На втором этапе цифровой обработки на ЭВМ производится собственно обработка ЭОГ в реальном масштабе времени с частотой дискретизации сигнала 100 Гц. Обработка на данном этапе заключается в выделении из комплекса поступающих на вход ЭВМ сигналов ЭОГ переносов взгляда, амплитуда которых выше настроечного порога, распознавании и подсчете числа морганий и формировании рабочих массивов, которые содержат информацию о временных интервалах между двумя соседними фиксациями (с точностью до 0,01 с) отдельно по вертикальному и горизонтальному отведениям ЭОГ, направлении и величине амплитуды переносов взгляда.

На третьем этапе производится итоговая обработка рабочих массивов, которая заключается в формировании массива, содержащего информацию о направлении, амплитуде и количестве переносов взгляда, а также о длительности фиксаций уже с учетом временной последовательности переносов взгляда в горизонтальном и вертикальном направлениях. На этом же этапе производится статистическая обработка числа переносов взгляда и длительности фиксаций, а также анализ динамики изменения количества моргании и переносов взгляда за каждую минуту. Статистическая обработка длительности фиксаций взгляда включает вычисление оценки среднего значения, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации и построение гистограмм (величина интервалов и границы исследуемого диапазона длительности фиксаций задаются пользователями).

Обработка ЭОГ с помощью данного программно-аппаратного комплекса показала, что его разрешающая способность составляет 2 угловых градуса. Метод значительно расширяет возможности использования ЭОГ в психологических исследованиях, повышая при этом эффективность объективного анализа экспериментальных данных.

 

1. Митькин А. А. Электроокулография в инженерно-психологических исследованиях. М., 1974.

2. Владимиров А. Д. Методы исследования движении глаз. М., 1972.

 

Поступила в редакцию 26.Х 1987 г.