RU2824091C1

RU2824091C1 - Method of detecting daytime sleepiness of person

Info

Publication number: RU2824091C1
Application number: RU2023129308A
Authority: RU
Inventors: Геннадий Васильевич Ковров; Анна Григорьевна Черникова; Олег Игоревич Усс
Filing date: 2023-11-13
Publication date: 2024-08-01

Abstract

FIELD: medicine.

SUBSTANCE: invention can be used to predict the level of human performance and reduce the probability of emergency situations. Sleepiness is determined based on motor activity recorded using a ballistographic motion sensor. Sensor is installed on a human body. If the average number of low-intensity movements in 5 minutes is less than 2.7, drowsiness is present. If more than 4.7—drowsiness is absent, in the case of an intermediate result, the difference between the average number of low- and high-intensity movements per 5 minutes is calculated. Sleepiness is considered to be present if this difference is less than 1, absent if this difference is more than 3.

EFFECT: method provides higher efficiency of detecting daytime sleepiness of a person by characteristics of his/her general motor activity.

1 cl, 2 dwg, 3 ex

Description

Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для прогнозирования уровня работоспособности человека и снижения вероятности аварийных ситуаций.The invention relates to the field of medicine and can be used to predict the level of human performance and reduce the likelihood of emergency situations.

Дневная сонливость является фактором, снижающим качество жизни людей и повышающим вероятность возникновения нештатных ситуаций. В частности, более 20% аварий на автотранспорте в Европе et al. "Sleepiness at the wheel. White Book, ERA-NET, ENT Action Group 15. European Commission, Brussel" 2009). происходит по причине развития сонливости у водителей, находящихся за рулем. Оценка величины дневной сонливости необходима для прогнозирования уровня работоспособности человека и снижения вероятности аварийных ситуаций.Daytime sleepiness is a factor that reduces the quality of life of people and increases the likelihood of emergency situations. In particular, more than 20% of car accidents in Europe et al. "Sleepiness at the wheel. White Book, ERA-NET, ENT Action Group 15. European Commission, Brussel" 2009). occurs due to the development of drowsiness in drivers while behind the wheel. Assessing the magnitude of daytime sleepiness is necessary to predict the level of human performance and reduce the likelihood of accidents.

Известны несколько методов оценки сонливости. Широко используются различные шкалы (шкала Эпворта, Каролинская шкала, Стэндфордская шкала и другие). Недостатком этих шкал является методология их применения: для оценки собственного состояния человек должен отвлечься от основной деятельности и заполнить анкету из нескольких вопросов. Это может повлиять на результаты труда, а точность ответов на вопросы анкеты может быть недостаточной.There are several methods for assessing sleepiness. Various scales are widely used (Epworth scale, Caroline scale, Stanford scale and others). The disadvantage of these scales is the methodology of their application: to assess their own condition, a person must be distracted from their main activity and fill out a questionnaire of several questions. This can affect work results, and the accuracy of the answers to the questions in the questionnaire may be insufficient.

Объективные методы оценки сонливости сводятся к использованию полисомнографических подходов с регистрацией ЭЭГ, ЭОГ и ЭМГ при проведении теста множественной латенции сна (MSLT) или теста поддержания бодрствования (MWT).Objective methods for assessing sleepiness are limited to the use of polysomnographic approaches with the recording of EEG, EOG and EMG during the multiple sleep latency test (MSLT) or the maintenance of wakefulness test (MWT).

Также для оценки сонливости водителей автомобилей, которая ассоциирована со степенью их усталости, может использоваться видеомониторинг движений глаз, углового ускорения рулевого колеса, общего поведения водителей во время вождения, а также психомоторный тест (PVT). Несмотря на то, что эти подходы позволяют объективизировать уровень сонливости, они являются трудоемкими или технически сложными из-за необходимости соблюдать исследовательские условия, то есть постоянно находиться перед камерой.Video monitoring of eye movements, steering wheel angular acceleration, general driving behavior, and the psychomotor test (PVT) can also be used to assess driver drowsiness, which is associated with the degree of fatigue. Although these approaches allow for an objective measure of drowsiness, they are labor-intensive or technically challenging due to the need to comply with research conditions, i.e., to be in front of the camera at all times.

Целью изобретения является создание способа выявления дневной сонливости человека по характеристикам его общей двигательной активности.The aim of the invention is to create a method for identifying a person’s daytime sleepiness based on the characteristics of his general motor activity.

Изобретение позволяет выявлять сонливость на основании анализа двигательной активности человека, находящегося в своих обычных условиях. Оно может найти применение в профессиях, связанных с операторской деятельностью (водители, диспетчеры и т.п.), протекающей в условиях стресса (дефицит времени, повышенная ответственность и пр.), для профессионального отбора, а также для лечения больных с нарушениями сна (с целью подбора адекватной терапии).The invention allows to detect drowsiness based on the analysis of the motor activity of a person in his/her usual conditions. It can find application in professions related to operator activity (drivers, dispatchers, etc.), occurring under stress conditions (time deficit, increased responsibility, etc.), for professional selection, as well as for the treatment of patients with sleep disorders (in order to select adequate therapy).

Анализ сигналов двигательной активности разной интенсивности у здоровых добровольцев, находящихся в состоянии покоя в условиях относительного покоя (антиортостатической гипокинезии) позволил выявить, что снижение двигательной активности, как правило, свидетельствует о развитии сонливости. Так при наличии сонливости было выявлено 5,1 эпизод движений, а при ее отсутствии - 6,4 эпизодов движений за 5-минутный отрезок времени (Р<0,0001). Также было показано, что при наличии сонливости разница между количеством движений слабой и высокой интенсивности составила 2,46 эпизодов за 5 мин, а при отсутствии сонливости разница была 3,46 эпизодов, что достоверно отличало состояния наличия и отсутствия сонливости (Р<0,0001). Таким образом, при уменьшении разницы между количеством движений разной интенсивности вероятность сонливости возрастает. И наоборот, увеличение разницы между движениями слабой и высокой интенсивности свидетельствует об отсутствии дневной сонливости.Analysis of motor activity signals of different intensities in healthy volunteers at rest under conditions of relative rest (antiorthostatic hypokinesia) revealed that a decrease in motor activity, as a rule, indicates the development of drowsiness. Thus, in the presence of drowsiness, 5.1 episodes of movements were detected, and in its absence - 6.4 episodes of movements per 5-minute period of time (P < 0.0001). It was also shown that in the presence of drowsiness, the difference between the number of low- and high-intensity movements was 2.46 episodes per 5 minutes, and in the absence of drowsiness, the difference was 3.46 episodes, which reliably distinguished the states of the presence and absence of drowsiness (P < 0.0001). Thus, with a decrease in the difference between the number of movements of different intensities, the probability of drowsiness increases. And vice versa, an increase in the difference between low and high-intensity movements indicates the absence of daytime sleepiness.

Поставленная задача решается с использованием датчика движения (сейсмографического, баллистографического или акселерометрического), постоянно контактирующего непосредственно с человеком или опосредованно через его рабочее место. Датчик может располагаться на стуле оператора, кресле пилота и других местах, с которыми соприкасается тело человека, и движения человека передаются датчику. На основании измеренной двигательной активности выявляется наличие феномена сонливости.The task is solved using a motion sensor (seismographic, ballistographic or accelerometric), which is in constant direct contact with a person or indirectly through his workplace. The sensor can be located on the operator's chair, the pilot's seat and other places where the human body comes into contact, and the person's movements are transmitted to the sensor. Based on the measured motor activity, the presence of the phenomenon of drowsiness is detected.

Предлагаемый способ выявления дневной сонливости основан на выделении движений малой и высокой интенсивности с учетом их количества и соотношения между ними.The proposed method for identifying daytime sleepiness is based on identifying low- and high-intensity movements, taking into account their quantity and the relationship between them.

Зарегистрированное движение считается низкоинтенсивным, если его баллистосигнал превышает предыдущий сигнал продолжительностью в 1 секунду более чем на 300% но менее чем на 1000%. Движения, сила которых превышает силу предыдущего сигнала более чем на 1000%, считаются движениями высокой интенсивности.A registered movement is considered low intensity if its ballisto signal exceeds the previous signal of 1 second duration by more than 300% but less than 1000%. Movements whose strength exceeds the strength of the previous signal by more than 1000% are considered high intensity movements.

Проведенный нами анализ баллистографических сигналов двигательной активности человека позволил определить среднюю величину количества движений и ее стандартную ошибку в ситуации, когда здоровые добровольцы отмечали у себя дневную сонливость и когда считали, что ее нет. Полученные результаты легли в основу определения критериев сонливости. Данные представлены на рис. 1 и 2.Our analysis of ballistographic signals of human motor activity allowed us to determine the average value of the number of movements and its standard error in a situation where healthy volunteers noted daytime sleepiness and when they believed that they did not. The results obtained formed the basis for determining the criteria of sleepiness. The data are presented in Figs. 1 and 2.

На рис. 1 представлено различие между состоянием сонливости по количеству движений низкой интенсивности.Figure 1 shows the difference between the states of sleepiness in terms of the number of low-intensity movements.

На рис. 2 представлено различие между состоянием сонливости по разнице между количеством движений низкой и высокой интенсивностиFigure 2 shows the difference between the state of sleepiness based on the difference between the number of low and high intensity movements.

Сформулированы два критерия наличия сонливости:Two criteria for the presence of drowsiness have been formulated:

Первый критерий: Сонливость считается присутствующей, если среднее количество движений низкой интенсивности за 5 мин меньше 2,7. Сонливость отсутствует, если среднее количество движений низкой интенсивности за 5 мин больше 4,7. При среднем количестве движений низкой интенсивности от 2,7 до 4,7 за 5 мин результат не интерпретируется.First criterion: Drowsiness is considered present if the average number of low-intensity movements in 5 min is less than 2.7. Drowsiness is absent if the average number of low-intensity movements in 5 min is greater than 4.7. If the average number of low-intensity movements in 5 min is from 2.7 to 4.7, the result is not interpreted.

Второй критерий используется в том случае, когда 1 критерий не выявил однозначного наличия или отсутствия сонливости. Он заключается в подсчете разницы между средним за 5 мин количеством движений низкой и высокой интенсивности. Сонливость считается присутствующей, если эта разница меньше 1. Сонливость отсутствует, если эта разница больше 3.The second criterion is used when criterion 1 did not reveal the unambiguous presence or absence of drowsiness. It consists of calculating the difference between the average number of low- and high-intensity movements over 5 minutes. Drowsiness is considered present if this difference is less than 1. Drowsiness is absent if this difference is greater than 3.

Разница в среднем количестве движений от 1,01 до 2,99 не позволяет определить состояние как сонливое или бодрое (результат не интерпретируется).The difference in the average number of movements from 1.01 to 2.99 does not allow one to determine the state as sleepy or alert (the result is not interpreted).

Примеры реализации изобретения:Examples of implementation of the invention:

Пример 1. Испытуемый Л., 32 года. Свое состояние здоровый доброволец оценил как сонливое. При получении показателей движений, снятых с использованием сейсмодатчика с усреднением в 5 мин, было зафиксировано интенсивных движений - 1,17, слабых движений - 1,65. Разница между их количеством составила 0,48. Низкая двигательная активность и маленькая разница между количеством интенсивных и слабых движений подтвердили наличия состояния сонливости.Example 1. Subject L., 32 years old. The healthy volunteer assessed his condition as sleepy. When receiving the movement indicators, recorded using a seismic sensor with 5-minute averaging, 1.17 intense movements and 1.65 weak movements were recorded. The difference between their numbers was 0.48. Low motor activity and a small difference between the number of intense and weak movements confirmed the presence of a sleepy state.

Пример 2. Испытуемый П., 31 год. Свое состояние здоровый доброволец оценил как бодрое. При получении показателей движений, снятых с использованием сейсмодатчика с усреднением в 5 мин, было зафиксировано интенсивных движений - 0,94, слабых движений - 6,2. Разница между их количеством составила 5,26. Высокая двигательная активность (преимущественно движений низкой интенсивности) и большая разница между количеством слабых и интенсивных движений подтвердили отсутствие состояния сонливости.Example 2. Subject P., 31 years old. The healthy volunteer assessed his condition as cheerful. When receiving the movement indicators, recorded using a seismic sensor with 5-minute averaging, 0.94 intense movements and 6.2 weak movements were recorded. The difference between their numbers was 5.26. High motor activity (mainly low-intensity movements) and a large difference between the number of weak and intense movements confirmed the absence of a state of drowsiness.

Пример 3. Испытуемый Щ., 31 год. Свое состояние оценил как сонливое, однако количество слабых движений было выше границы сонливости и составило 3,5. По данным движениям мы не сможем определить наличия у него сонливости. Подсчет разницы сильных и слабых движений показал значение 1,5, что также не позволяет однозначно интерпретировать его состояние как сонливое. В данной ситуации по данным двигательной активности состояние не интерпретировалось, как сонливое или бодрое.Example 3. Subject Shch., 31 years old. He assessed his condition as sleepy, but the number of weak movements was above the limit of sleepiness and amounted to 3.5. Based on these movements, we will not be able to determine whether he is sleepy. Calculating the difference between strong and weak movements showed a value of 1.5, which also does not allow us to unambiguously interpret his condition as sleepy. In this situation, based on the motor activity data, the condition was not interpreted as sleepy or alert.

Claims

A method for detecting daytime sleepiness in humans, characterized in that sleepiness is determined based on motor activity recorded using a ballistographic motion sensor in contact with the human body, detecting low-intensity movements if the ballisto signal measured in relative values - percentages - exceeds a background signal lasting 1 second by more than 300% but less than 1000%, and high-intensity movements if the signal exceeds the background signal by more than 1000%, wherein if the average number of low-intensity movements over 5 minutes is less than 2.7, sleepiness is present, if more than 4.7 - sleepiness is absent, in the case of an intermediate result, the difference between the average number of low- and high-intensity movements over 5 minutes is calculated, wherein sleepiness is considered present if this difference is less than 1, absent if this difference is greater than 3.