Известия РАН. Серия физическая, 2023, T. 87, № 1, стр. 125-128

Анализ когнитивной нагрузки в задаче Стернберга с использованием окулографии

Н. А. Брусинский 1*, А. А. Бадарин 12, А. В. Андреев 12, В. М. Антипов 12, С. А. Куркин 12, А. Е. Храмов 12

1 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”, Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта
Калининград, Россия

2 Автономная некоммерческая организация высшего образования “Университет Иннополис”, Лаборатория нейронауки и когнитивных технологий, Центр технологий компонентов робототехники и мехатроники
Иннополис, Россия

* E-mail: nikita@brusinskii.ru

Поступила в редакцию 29.08.2022
После доработки 16.09.2022
Принята к публикации 26.09.2022

Полный текст (PDF)

Аннотация

Изучены физиологические и поведенческие характеристики человека во время продолжительного решения когнитивной задачи, основанной на парадигме Стернберга. Выявлена взаимосвязь между субъективной усталостью испытуемого и такими физиологическими характеристиками как длительность морганий и диапазон движения размера зрачка во время решения задачи.

ВВЕДЕНИЕ

Изучение принципов и физических закономерностей работы головного мозга является одной из наиболее важных и активно исследуемых задач современной науки [14]. Одним из наиболее перспективных и мощных инструментов для изучения активности головного мозга является окулография (eyetracking) [5, 6]. Глазодвигательная активность является важным компонентом психических процессов человека, благодаря которым происходит получение, преобразование и использование зрительной информации. Регистрация и анализ движений глаз позволяет получить доступ к внутренним формам активности, которые протекают быстро и неосознанно. Сегодня одним из основных направлений исследований с помощью системы трекинга взгляда является изучение быстрых движений глаз (саккад) и морганий. В недавнем исследовании группы профессора Мартина Рольфса было показано, что визуальная информация внутри саккад (след объекта на сетчатке) информирует о характеристиках объекта и позволяет быстро выполнить коррекцию взгляда [6]. В другом исследовании с предъявлением неоднозначного стимула было показано, что моргания и микросаккады не способствуют переключению восприятия, более того, обнаружено, что переключению восприятия, напротив, предшествует уменьшение движения глаз [7]. Также с использованием технологии слежения за взглядом были выявлены факторы, определяющие высокий уровень обучения младенцев [8].

Данная работа посвящена изучению когнитивной нагрузки, вызванной продолжительным монотонным решением когнитивных задач, требующих высокого уровня внимания. Представлены результаты изучения поведенческой и глазодвигательной активности, а также их корреляций, в процессе продолжительного решения когнитивных задач.

МЕТОДЫ

Был проведен нейрофизиологический эксперимент, в котором принимали участие условно здоровые волонтеры без истории нейрофизиологических заболеваний в возрасте от 19 до 21 г. (всего 15 человек). Основная экспериментальная часть начинается и заканчивается записью фоновой активности в течение 60 с. Эксперимента состоит из четырех одинаковых блоков заданий, перед и после каждого блока заданий испытуемый проходит тест на визуальную субъективную оценку усталости [9]. Каждый блок состоит из 72 заданий в форме теста Стернберга [10]. Тест Стернберга был реализован в следующей форме. Каждое задание начинается с черного экрана, на котором затем в течение 1.5–2.5 с демонстрируется белый крест, привлекающий внимание испытуемого. Далее появляется стимул в виде набора из 7 символов, в котором от 2 до 7 символов представляют собой заглавные буквы кириллицы, а остальные – “*”. Предъявление набора букв происходит в течение 1.5–2.5 с, при этом испытуемому необходимо запомнить показанные буквы. Затем в течение 3–7 с демонстрируется черный экран, после чего на экране предъявляется одна строчная буква и испытуемому необходимо ответить, была ли эта буква в показанном ранее наборе или нет. Отметим, что показ строчной буквы необходим, для того чтобы удостовериться, что испытуемый запомнил семантическое значение буквы, а не ее визуальный образ. Ответ испытуемому предлагается дать с помощью двух одинаковых пультов, предварительно ассоциированных с наличием и отсутствием буквы в наборе. В каждом блоке содержится всего 72 задания, которые разделены в равной степени между шестью сложностями в зависимости от количества букв в наборе от 2 до 7 букв.

В качестве оборудования для регистрации движения глаз использовался EyeLink 1000 Plus.

Для анализа морганий они были разбиты на 4 категории: короткие длительностью 50–150 мс, средние – 150–350 мс, длинные – 350–700 мс, и моргания, которые были классифицированы как микросон – 700–2000 мс. Для среднего размера зрачка и для пробы, и для набора букв была проведена процедура коррекции базовой линии, чтобы устранить различия между испытуемыми.

Были выделены две сложности, определяемые количеством букв в демонстрируемом наборе. Легкой сложности соответствовали наборы букв, содержащие от 2 до 4 букв, а сложной – содержащие от 5 до 7 букв.

Изменения в рассматриваемых поведенческих и физиологических характеристиках в ходе эксперимента оценивались с помощью дисперсионного анализа с повторными измерениями (RM ANOVA). Post-hoc анализ проводился с помощью парного выборочного t-теста с поправкой Холма для множественных сравнений; корреляция на групповом уровне между наблюдаемыми изменениями в субъективной оценке усталости и различными регистрируемыми физиологическими характеристиками была определена с помощью метода корреляции повторных мер (RM CORR) [11] в статистическом пакете Pingouin для Python.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Проведено исследование поведенческих характеристик испытуемых в процессе прохождения эксперимента. Обнаружено, что с течением эксперимента человек сильнее уставал (рис. 1), что было подтверждено с помощью RM-Anova с высокой достоверностью (p < 0.01). Post-hoc анализ показал значимые различия между всеми фазами эксперимента (p < 0.01).

Рис. 1.

Зависимость степени субъективной усталости от стадии эксперимента.

Был проведен анализ процента совершаемых ошибок, с целью изучения их зависимости – от сложности и в течении эксперимента. В результате было выяснено, что в случае высокой сложности процент ошибок значительно выше, чем при решении задач низкой сложности (p < 0.0001). (рис. 2). Однако статистически значимого изменения процента ошибок с ходом эксперимента обнаружено не было.

Рис. 2.

Зависимость процента совершаемых ошибок от стадии эксперимента для высокой (High) и низкой (Low) сложностей.

Анализ морганий показал, что все выделенные типы морганий различаются между собой. В тоже время, изменение количества морганий в течение эксперимента обнаружено только для длинных и средних морганий, а именно их количество в каждом блоке в течении эксперимента возрастало (p < 0.05).

Проведено изучение динамики зрачка, а именно изменение его среднего размера и амплитуды в течение эксперимента. Выявлено, что средний размер зрачка во время демонстрации пробы уменьшался в течении эксперимента (p < 0.05). В тоже время, во время показа набора букв такой зависимости обнаружено не было. Обнаружено, что амплитуда колебаний зрачка во время демонстрации набора букв и пробы растет в течение эксперимента (p < 0.05, рис. 3).

Рис. 3.

Зависимость среднего размера зрачка, нормированного на средний размер зрачка во время записи фона, от стадии эксперимента (а). Зависимость амплитуды колебаний зрачка от стадии эксперимента (б). ${\text{P}}{{{\text{S}}}_{{{\text{probe}}}}}$ – средний размер зрачка во время демонстрации пробы; ${\text{P}}{{{\text{S}}}_{{{\text{background}}}}}$ – средний размер зрачка во время демонстрации фона; ${\text{PS}}_{{{\text{set}}}}^{{max}}$ – максимальный размер зрачка во время демонстрации набора букв; ${\text{PS}}_{{{\text{set}}}}^{{min}}$ – минимальный размер зрачка во время демонстрации набора букв; символом “*” выделены статистически значимые различия между условиями в post-hoc анализе (p < 0.05).

Проведен анализ взаимосвязи рассматриваемых физиологических и поведенческих характеристик. Обнаружены статистически значимые корреляции субъективной усталости со следующими характеристиками: количеством коротких морганий (r = 0.3), количеством средних морганий (r = 0.46), количеством длинных морганий (r = = 0.53), средним размером зрачка во время демонстрации пробы (r = –0.54), средним размером зрачка во время демонстрации набора букв (r = –0.35), амплитудой колебаний размера зрачка во время демонстрации пробы (r = 0.52), амплитудой колебаний размера зрачка во время демонстрации набора букв (r = 0.54).

Полученные результаты хорошо согласуются с известными ранее. В частности, известно, что увеличение усталости сопровождается ростом амплитуды колебаний размера зрачка и ростом длительности моргания и соответственно увеличением количества длинных морганий [12].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, были обнаружено, что продолжительная монотонная когнитивная нагрузка вызывает сильный рост субъективной усталости в ходе эксперимента, что сопровождается увеличением количества морганий средней и длинной длительности в ходе эксперимента. Показано, что количество совершаемых ошибок зависит от сложности задания. Обнаружено, что в течение эксперимента наблюдается уменьшение среднего размера зрачка во время демонстрации пробы иувеличение амплитуды колебаний зрачка, как во время демонстрации набора букв, так и пробы.

В дальнейшем планируется исследовать быстрые движения глаз (саккады) и фиксации зрачка, и провести поиск их взаимосвязей с уже полученными в данной статье результатами.

Работы по разработке методов и проведению нейрофизиологических экспериментов выполнены при поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации (проект № МК-2142.2022.1.2). Работы по анализу данных поддержаны Российским научным фондом (проект № 21-72-10121).

Список литературы

  1. Hramov A.E., Maksimenko V.A., Pisarchik A.N. // Phys. Reports. 2021. V. 918. P. 1.

  2. Maksimenko V., Khorev V., Grubov V. et al. // Proc. SPIE. 2020. V. 11459. Art. No. 1145903.

  3. Badarin A.A., Antipov V.M., Grubov V.V. et al. // Comput. Biophys. Nanobiophoton. 2022. V. 12 194. P. 142.

  4. Бадарин А.А., Грубов В.В., Андреев А.В. и др. // Изв. вузв. Прикл. нелин. динам. 2022. Т. 30. № 1. С. 96.

  5. Hessels R.S., Hooge I.T. // Dev. Cogn. Neurosci. 2019. V. 40. Art. No. 100710.

  6. Schweitzer R., Rolfs M. // Sci. Adv. 2021. V. 7 Art. No. 30.

  7. Bryc M., Murali S., Händel B. // Front. Psychol. 2021. V. 12. Art. No. 647256.

  8. Poli F., Serino G., Mars R.B., Hunnius S. // Sci. Adv. 2020. V. 6. No. 39. Art. No. eabb5053.

  9. Lee K.A., Hicks G., Nino-Murcia G. // Psychiatry Res. 1991. V. 36. No. 3. P. 291.

  10. Klabes J., Babilon S., Zandi B. et al. // Vision. 2021. V. 5. P. 21.

  11. Bakdash J.Z., Marusich L.R. // Front. Psychol. 2017. V. 8. P. 456.

  12. Zargari Marandi R., Madeleine P., Omland Ø. et al. // Sci. Reports. 2018. V. 8. Art. No. 13148.

Дополнительные материалы отсутствуют.