Способ удаленного сбора и групповой обработки психофизиологических реакций при предъявлении различной информации



Способ удаленного сбора и групповой обработки психофизиологических реакций при предъявлении различной информации
Способ удаленного сбора и групповой обработки психофизиологических реакций при предъявлении различной информации
Способ удаленного сбора и групповой обработки психофизиологических реакций при предъявлении различной информации

Владельцы патента RU 2704547:

Иванов Алексей Владимирович (RU)

Изобретение относится к медицине, а именно к обработке данных для специальных применений. Предъявляют информацию в текстовой, аудио, видео форме. Регистрируют индивидуальную реакцию человека на предъявленную информацию путем определения моторной активности или биопотенциалов ЭЭГ. На основании регистрации индивидуальных реакций проводят обработку полученных данных. На первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляют различия между стимулами эталонных категорий с использованием соответствующего статистического критерия различий по каждому из анализируемых первичных показателей. Далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергают факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей. Вычисляют значения полученных факторов. После этого респондентов объединяют в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение. На втором этапе обработки получают оценку текстовых, аудио, видео стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе. Вычисляют различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю. Далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляют значения факторов, группирующих первичные показатели. Для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляют степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе. Полученные результаты классификации взвешивают с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа. Взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складывают. Способ позволяет осуществить удаленный сбор и групповую обработку индивидуальных психофизиологических реакций моторной активности и нейрофизиологических показателей работы мозга человека, формировать массивы групповых пользовательских данных, которые после обработки, за счет своего объема, позволяют получать групповые показатели отношения к информации, связанной с регистрируемыми реакциями. 4 ил.

 

Изобретение относится к устройствам или способам цифровых вычислений или обработки данных для специальных применений.

Известны способы регистрации индивидуальных характеристик пользователя компьютера на основании измерения физиологически обусловленных особенностей его работы с компьютерной клавиатурой, например путем вычисления временных интервалов между надавливаниями клавиш. Так, например, из документа US 20080214903 А1 (опублик. 04.09.2008) известны система и способ для мониторинга одного или нескольких физиологических параметров пользователя. Система по изобретению включает в себя один или несколько носимых сенсорных модулей, определяющих один или несколько физиологических параметров.

Решаемая техническая задача заключается в получении групповых статистических данных о характере реагирования на предъявляемую информацию в виде изображений, текста, видео и др. При этом оцениваются объективно регистрируемые реакции - электроэнцефалограмма, показатели моторной активности.

Техническим результатом заявленного изобретения является автоматизированная статистическая обработка индивидуальных психофизиологических реакций пользователей связанных с предъявлением информации и формирование групповых статистических оценок, характеризующих предъявляемую информацию.

Заявленная техническая задача решается, а технический результат достигается посредством заявленного способа получения и обработки данных о моторной активности и нейрофизиологических показателях работы мозга человека при предъявлении информации в текстовой, аудио, видео и другой форме, позволяющего собирать и анализировать эти данные удаленно на больших группах пользователей и на основании регистрации индивидуальных реакций формировать массивы групповых пользовательских данных, которые после обработки, за счет своего объема позволяют получать групповые показатели отношения к информации, связанной с регистрируемыми реакциями, и заключающегося в том, что

на первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляют различия между стимулами эталонных категорий (с использованием соответствующего статистического критерия различий) по каждому из анализируемых первичных показателей, далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергают факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей по каждому сенсору и вычисляют значения полученных факторов, после этого респондентов объединяют в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение, причем второй этап обработки заключается в получении оценок стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе, при этом алгоритм обработки отдельной процедуры включает этапы, на которых:

1/ вычисляют различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю,

2/ далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляют значения факторов, группирующих первичные показатели,

3/ для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляют степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе,

4/ полученные результаты классификации взвешивают с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа, на основании результатов пункта 2,

5/ взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складывают.

Индивидуальные психофизиологические реакции регистрируются с помощью индивидуальных устройств класса смартфона или планшетного компьютера, а также индивидуального устройства для регистрации биопотенциалов головного мозга (ЭЭГ). Предъявление информации в процессе регистрации осуществляется на индивидуальных устройствах класса мобильного телефона, планшетного, настольного компьютера или ноутбука, а также другими средствами, обеспечивающими предъявление пользователю информации по различным сенсорным каналам - визуальному, слуховому, тактильному и др.

Информация (контент) в виде изображений, текста, видео и т.п. загружается на сервер. На сервере осуществляется предварительная подготовка предъявления контента в виде сценария из набора форагментов, с учетом их количества и времени экспозиции. Подготовленный сценарий пересылается на индивидуальное устройство. Пользователь запускает программу предъявления сценария, которая, в ходе предъявления регистрирует показатели его моторной (двигательной) активности. По окончании предъявления сценария данные о моторной активности отправляются на сервер. Сервер обрабатывает эти данные пользователей и формирует групповые статистические оценки, характеризующие предъявляемую информацию (контент).

Получаемый технический результат содержит сочетание двух направлений:

- для получения групповых статистических оценок используются результаты дистанционного обследования больших групп пользователей;

- групповые статистические оценки основаны на регистрации физиологических показателей.

Блок-схема структурных составляющих и взаимодействия их при реализации способа изображена на фиг. 1

Блок-схема реализации работы модуля предъявления информации и регистрации показателей на индивидуальном устройстве показана на фиг. 2.

Обработка реакций, зарегистрированных индивидуальным устройством каждого респондента, осуществляется следующим образом. На первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляются различия между стимулами эталонных категорий (с использованием соответствующего статистического критерия различий) по каждому из анализируемых первичных показателей. Далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергаются факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей (метод главных компонент, варимаксное вращение) по каждому сенсору и вычисляются значения полученных факторов. После этого респонденты объединяются в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение.

Второй этап обработки заключается в получении оценок стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе. Алгоритм обработки отдельной процедуры можно представить следующим образом.

1. Аналогично тому, как это происходило на первом этапе, вычисляются различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю.

2. Далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляются значения факторов, группирующих первичные показатели.

3. Для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляется степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе.

4. Полученные результаты классификации взвешиваются с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа, на основании результатов пункта 2.

5. Взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складываются.

Схема обработки индивидуальных ЭЭГ реакций приведена на фиг. 3.

Приведена схема обработки одиночного вызванного потенциала на примере правого лобного отведения (F4). Р1, Р2, N2 - компоненты вызванного потенциала, Ампл - амплитудные значения, Лат - значения латентности.

Этот же алгоритм обработки используется для всех остальных ЭЭГ отведений для всех респондентов.

Обработка накопленных таким образом данных производится на сервере путем многомерного анализа показателей, полученных с различных сенсоров индивидуального устройства, отражающих особенности физиологической реакции, возникающей в ответ на предъявление информации.

Вариативность физиологических ответов на примере регистрации моторных реакций при предъявлении информации различного содержания приведена на фиг. 4.

Вариативность физиологических ответов определяется содержанием предъявляемой информации. Анализ вариативности по группе респондентов позволяет оценить информацию с точки зрения ее значимости в отношении выбранных оценочных критериев.

Способ удаленного сбора и групповой обработки психофизиологических реакций моторной активности и нейрофизиологических показателей работы мозга человека, включающий предъявление информации в текстовой, аудио, видео форме, далее регистрируют индивидуальную реакцию человека на предъявленную информацию путем определения моторной активности или биопотенциалов ЭЭГ, на основании регистрации индивидуальных реакций проводят обработку полученных данных, а именно:

на первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляют различия между стимулами эталонных категорий с использованием соответствующего статистического критерия различий по каждому из анализируемых первичных показателей, далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергают факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей и вычисляют значения полученных факторов, после этого респондентов объединяют в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение;

на втором этапе обработки получают оценку текстовых, аудио, видео стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе, и второй этап включает этапы:

1) вычисляют различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю,

2) далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляют значения факторов, группирующих первичные показатели,

3) для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляют степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе,

4) полученные результаты классификации взвешивают с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа, на основании результатов пункта 2,

5) взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складывают.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области обработки информации. Технический результат – повышение адаптивности распределенной базы данных без изменения структуры распределенной базы данных.

Изобретение относится к сетевым технологиям, используемым для определения аудио- и видеоконтента, относящегося, в том числе, к отложенному медиапотреблению. Техническим результатом является более высокая точность определения медиапотребления, распознавание отложенного телесмотрения и радиослушания, снижение доли нераспознанного аудио- или видеоконтента , а также сокращение временных и технических издержек на распознавание медиаконтента.
Изобретение относится к способу и устройству для активного противодействия скиммингу. Технический результат заключается в повышении эффективности работы антискиммингового устройства.

Изобретение относится к системам распознавания товаров на изображениях. Технический результат заключается в обеспечении возможности автоматизированного обновления каталогов товаров.

Изобретение относится к способу и системе оценки качества обслуживания клиентов. Технический результат заключается в повышении точности определения оценки качества обслуживания клиентов на основе анализа видео- и аудиопотоков с помощью инструментов машинного обучения в режиме реального времени.
Изобретение относится к системе оперативного учета и сбора налогов с юридических и физических лиц. Технический результат заключается в автоматизации учета и сбора налогов.

Изобретение относится к системе компьютерного зрения для обслуживания продаж весовых товаров. Технический результат заключается в повышении уровня автоматизации продаж весовых товаров.
Изобретение относится к системе оперативного учета и сбора налогов с юридических и физических лиц. Технический результат заключается в автоматизации учета и сбора налогов.

Изобретение относится к средствам обеспечения непрерывности задач между устройствами. Технический результат заключается в обеспечении непрерывности выполнения задач между устройствами.

Изобретение относится к антенной панели транспортного средства для работы системы оплаты дорожных сборов. Антенная панель транспортного средства для системы оплаты дорожных сборов включает в себя панель, первый приемник для приема первого сигнала от передатчика, преобразователь сигналов для преобразования первого сигнала во второй сигнал и для преобразования третьего сигнала в четвертый сигнал, второй передатчик для передачи второго сигнала на устройство мобильной радиосвязи, второй приемник для приема третьего сигнала от устройства мобильной радиосвязи, первый передатчик для передачи четвертого сигнала на приемник пункта взимания платы.

Группа изобретений относится к устройству и способу для измерения характеристик тела, а именно к выбору матраса в соответствии с характеристиками тела. Устройство для определения характеристик тела содержит наклонную платформу, гибкий захватный лист, выполненный с возможностью облегания тела, при этом гибкий захватный лист в положении покоя определяет плоскость, имеющую ось X, ось Y и ось Z, при этом гибкий захватный лист также содержит регистрационные метки, при этом ось Z, является перпендикулярной указанной плоскости, причем в положении покоя регистрационные метки находятся в первых положениях, нагнетатель воздуха, направленный на гибкий захватный лист для обеспечения облегания тела гибким захватным листом, и фотокамеру, выполненную с возможностью наблюдения регистрационных меток во вторых положениях регистрационных меток, получаемых при облегании тела гибким захватным листом, при этом угол обзора фотокамеры смещен относительно оси Z.

Изобретение относится к области медицины, а именно к ультразвуковой диагностике, и может быть использовано для оценки вероятности внутрибрюшной гипертензии у пациентов с забрюшинной гематомой.

Изобретение относится к системам управления и может быть использовано при создании задающих устройств для систем копирующего управления, реализованных в виде экзоскелета с нежесткими креплениями к телу оператора.
Изобретение относится к медицине, а именно к гигиене питания, и может быть использовано для оценки эффективности рационов лечебно-профилактического питания для работающих приоритетных профессий медной металлургии.

Изобретение относится к медицине, а именно к травматологии и ортопедии, и может быть использовано при планировании коррекции деформаций (реконструкции) стопы, включая все ее отделы, когда компоненты деформации (ангуляция, трансляция, укорочение) располагаются в сагиттальной плоскости.

Тензоалгометрический блок системы управления роботизированным манипулятором относится к медицинской технике. Тензоалгометрический блок системы управления роботизированным манипулятором содержит индентор.

Изобретение относится к медицине, а именно, к стоматологии, лучевой и инструментальной диагностикам, и может быть использовано для комплексной диагностики окклюзии у пациентов.

Изобретение относится к области медицины, а именно к детской неврологии, предназначено для использования при прогнозировании формирования детского церебрального паралича к году жизни.

Группа изобретений относится к медицине, а именно к мониторингу пациентов и может быть использовано для мониторинга пациентов в подостром состоянии. Предложены медицинская система для реализации способа, содержащая: по меньшей мере один датчик, сконфигурированный для измерения состояния активности и/или положения тела пациента; по меньшей мере один датчик показателей жизнедеятельности пациента, сконфигурированный для измерения одного или более показателей жизнедеятельности пациента по графику, причем показатели жизнедеятельности пациента включают в себя одно или более из пульса, насыщения крови кислородом (SpO2), дыхания, артериального давления (NBP), температуры, уровня диоксида углерода; по меньшей мере, один процессор, запрограммированный с возможностью регулирования графика и мониторинга на предмет ухудшения состояния пациента на основании измеренного состояния активности и/или положения тела пациента и измеренного одного или более показателей жизнедеятельности пациента, отбрасывания результатов измерений показателей жизнедеятельности, когда соответствующее состояние активности и/или положение тела не согласуется с предварительно заданным состоянием активности и/или положением тела; задержки запланированного графиком измерения, пока состояние активности и/или положение тела не согласуется с предварительно заданным состоянием активности и/или положением тела, повторного измерения одного или более показателей жизнедеятельности пациента если численный показатель для одного или более показателей жизнедеятельности пациента ухудшился и/или улучшился по сравнению с предыдущей выборочной проверкой; адаптации схемы мониторинга к состоянию пациента на основании измеренного состояния активности и/или положения тела пациента и измеренного одного или более показателей жизнедеятельности, пациента за счет автоматического повышения частоты мониторинга в случае ухудшения состояния пациента; вычисления тренда положения тела; сравнения тренда положения тела с ожидаемым трендом положения тела; отображения показания, что тренд положения тела является таким, как ожидается, что тренд положения тела является не таким, как ожидается, и/или что следует выполнить действие, например, повернуть пациента, на основании тренда положения тела, формирования извещения о положении тела, содержащего признаки, выделенные из тренда положения тела в течение предварительно заданного периода времени, при достижении условий, представляющих собой достижение комбинации нескольких положений тела в течение предварительно заданного периода времени.

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии и онкопедиатрии, и может быть использовано для прогнозирования инфертильности у детей и подростков после риск-адаптированного лечения лимфомы Ходжкина (ЛХ).
Изобретение относится к медицине, а именно к терапии, пульмонологии, функциональной диагностике, и может быть использовано для диагностики синдрома обструктивного апноэ сна.

Изобретение относится к медицине, а именно к обработке данных для специальных применений. Предъявляют информацию в текстовой, аудио, видео форме. Регистрируют индивидуальную реакцию человека на предъявленную информацию путем определения моторной активности или биопотенциалов ЭЭГ. На основании регистрации индивидуальных реакций проводят обработку полученных данных. На первом этапе в каждом индивидуальном наборе показателей вычисляют различия между стимулами эталонных категорий с использованием соответствующего статистического критерия различий по каждому из анализируемых первичных показателей. Далее полученные значения, отражающие дискриминирующую способность каждого первичного показателя, подвергают факторному анализу отдельно для амплитудных и временных показателей. Вычисляют значения полученных факторов. После этого респондентов объединяют в группы на основании того, какой из факторов имел максимальное значение. На втором этапе обработки получают оценку текстовых, аудио, видео стимулов с помощью системы критериев, полученных на предыдущем этапе. Вычисляют различия между стимулами разных категорий по каждому первичному показателю. Далее по этим значениям и факторным коэффициентам, полученным на первом этапе, вычисляют значения факторов, группирующих первичные показатели. Для каждого стимула в пространстве первичных признаков с помощью дискриминантных функций вычисляют степень принадлежности к классу одной из эталонных оценок в каждой группе, сформированной на первом этапе. Полученные результаты классификации взвешивают с помощью значения фактора, по которому строилась данная группа. Взвешенные результаты классификации по каждой группе показателей складывают. Способ позволяет осуществить удаленный сбор и групповую обработку индивидуальных психофизиологических реакций моторной активности и нейрофизиологических показателей работы мозга человека, формировать массивы групповых пользовательских данных, которые после обработки, за счет своего объема, позволяют получать групповые показатели отношения к информации, связанной с регистрируемыми реакциями. 4 ил.

Наверх