Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Ekologiya cheloveka (Human Ecology)Экология человека1728-08692949-1444Eco-Vector1674610.33396/1728-0869-2017-12-59-64ArticlesСтатьиResearch ArticleUSE OF GEOMETRIC METHODS OF ANALYSIS OF VIDEO-OCULOGRAPHIC DATA TO ASSESS THE FUNCTIONAL CONDITION OF A PERSONПрименение геометрических методов анализа видеоокулографических данных для оценки функционального состояния человекаZakharchenkoD VЗахарченкоД В

кандидат биологических наук, научный сотрудник

dz-ihna@mail.ruTorshinV IТоршинВ ИSveshnikovD SСвешниковД СRadyshB BРадышБ БStarshinovY PСтаршиновЮ ПYakuninaE BЯкунинаЕ БShatalovaL SШаталоваЛ СInstitute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology Russian Academy of ScienceИнститут высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАНRussian Peoples' Friendship UniversityРоссийский университет дружбы народов151220172412NO12 (2017)№12 (2017)596423102019Copyright ©; 2019, Human EcologyCopyright ©; 2019, Экология человека2019Human EcologyЭкология человекаhttps://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/16746

Objective. In article describes two original algorithms for the analysis of video-oculographic data and analyses the effectiveness of these algorithms to assess the current functional condition of a person. One of the algorithms is designed for estimating macrosaccades curvature and the other - to evaluate the smoothness of target tracking. Both algorithms are based on geometric methods of videooculographic data processing. Methods. The assess of the algorithms effectiveness was realized on the model of alcohol intoxication (used the medium doses of alcohol - 0.8 g of 96 % alcohol per 1 kg of body weight). For the simulation of saccadic movements and smooth tracking we developed two psychomotor tests, which were evaluated by two key indicators: the curvature of microsaccade and smooth target tracking. Results. The results showed that the operator's activity disorders were usually accompanied by disturbance of the smooth oculomotor tracking. However the significant changes in the curvature of macrosaccades were not observed. Conclusions. Indicators of the smooth oculomotor tracking turned out to be quite informative for assessing the functional state of a person during the activity and can be used for practical diagnosis. Indicators of curvature of microsaccade were not sufficiently sensitive to the negative external factors and can't be used for practical diagnosis of the current condition of the person.

Цель. Дать описание двух оригинальных (авторских) алгоритмов анализа видеоокулографических данных и произвести анализ эффективности этих алгоритмов для оценки текущего функционального состояния человека. Один из алгоритмов предназначен для оценки кривизны макросаккад, другой - для оценки плавности прослеживания цели взглядом. Оба алгоритма основаны на геометрических методах обработки видеоокулографических данных. Методы. Оценка эффективности обоих алгоритмов производится на модели алкогольного опьянения с применением средней дозы алкоголя (0,8 г 96 % алкоголя на 1 кг веса тела). Для моделирования саккадических движений и плавного прослеживания разработаны специальные психомоторные тесты, с помощью которых оценивались два ключевых показателя: кривизна макросаккад и плавность прослеживания цели взглядом. Результаты. Показано, что нарушение операторской деятельности, как правило, сопровождается нарушением плавности окуломоторного слежения. При этом значимого изменения кривизны макросаккад зафиксировано не было. Выводы. Показатели плавности окуломоторного слежения оказались достаточно информативными для оценки функционального состояния человека в процессе деятельности и могут использоваться для практической диагностики. Показатели кривизны макросаккад оказались недостаточно чувстительными к воздействию негативных внешних факторов и для практической диагностики текущего состояния человека непригодны.

videooculographythe trajectory of gazesaccadefixationalcoholfunctional statusvisual perceptionsmooth trackingвидеоокулографиятраектория взглядасаккадафиксацияалкогольфункциональные состояниязрительное восприятиеплавное прослеживаниеБаевский Р. М., Иванов Г. Г., Гаврилушкин А. П. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (методические рекомендации) // Вестник аритмологии. 2002. № 24. С. 65-86.Дерягина Л. Е., Цыганок Т. В., Рувинова Л. Г., Гудков А. Б. Психофизиологические свойства личности и особенности регуляции сердечного ритма под влиянием трудовой деятельности // Медицинская техника. 2001. № 3. С. 40-44.Захарченко Д. В., Дорохов В. Б. Окулографические маркеры абнормальных состояний оператора на моделях плавного прослеживания цели и дискретного появления/ исчезновения стимула // Экспериментальная психология. 2016. Т. 9, № 1. С. 53-68.Попова Н. В., Попов В. А., Гудков А. Б. Возможности тепловидения и вариабельность сердечного ритма при прогностической оценке функционального состояния сердечно-сосудистой системы // Экология человека. 2012. № 11. С. 33-37.Avila M. T., Sherr J. D., Hong E., Myers C. S., Thaker G. K., others. Effects of nicotine on leading saccades during smooth pursuit eye movements in smokers and nonsmokers with schizophrenia // Neuropsychopharmacology: official publication of the American College of Neuropsychopharmacology. 2003. Vol. 28, N 12. P. 2184.Bittencourt P. R., Gresty M. A., Richens A. Quantitative assessment of smooth-pursuit eye movements in healthy and epileptic subjects // Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 1980. Vol. 43, N 12. P. 1119.Dombrowe I., Donk M., Wright H., Olivers C. N., Humphreys G. W. The contribution of stimulus-driven and goal-driven mechanisms to feature-based selection in patients with spatial attention deficits // Cognitive neuropsychology. 2012. Vol. 29, N 3. P. 249-274.Erblich J., Earleywine M. Distraction does not impair memory during intoxication: support for the attention-allocation model // Journal of Studies on Alcohol and Drugs. 1995. Vol. 56, N 4. P. 444.Golomb J. D., L’Heureux Z. E., Kanwisher N. Feature-binding errors after eye movements and shifts of attention // Psychological science, 2014. Vol. 25, N 5. P. 1067-1078.Holzman P. S., Levy D. L. Smooth pursuit eye movements and functional psychoses; a review // Schizophrenia Bulletin. 1977. Vol. 3, N 1. P. 15.Kruijne W., Van der Stigchel S., Meeter M. A model of curved saccade trajectories: Spike rate adaptation in the brainstem as the cause of deviation away // Brain and cognition. 2014. Vol. 85. P. 259-270.Lemos J., Eggenberger E. Saccadic intrusions: review and update // Current opinion in neurology. 2013. Vol. 26, N 1. P. 59.Levy D. L., Sereno A. B., Gooding D. C., O’Driscoll G. A. Eye tracking dysfunction in schizophrenia: characterization and pathophysiology // Behavioral Neurobiology of Schizophrenia and Its Treatment. 2010. Vol. 4. P. 311.Lipton R. B., Levin S., Holzman P. S. Horizontal and vertical pursuit eye movements, the oculocephalic reflex, and the functional psychoses // Psychiatry Research. 1980. Vol. 3, N 2. P. 193.Madelain L., Harwood M. R., Herman J. P., Wallman J. Saccade adaptation is unhampered by distractors // Journal of vision. 2010. Vol. 10, N 12. P. 29.McSorley E., McCloy R., Lyne C. The spatial impact of visual distractors on saccade latency // Vision research. 2012. Vol. 60. P. 61-72.Nilsson M. H., Patel M., Rehncrona S., Magnusson M., Fransson P.-A., others. Subthalamic deep brain stimulation improves smooth pursuit and saccade performance in patients with Parkinson’s disease // Journal of neuroengineering and rehabilitation. 2013. Vol. 10, N 1. P. 33.Song J.-H., McPeek R. M. Eye-hand coordination during target selection in a pop-out visual search // Journal of neurophysiology. 2009. Vol. 102, N 5. P. 2681-2692.