С.С. Жумажанова¹

1 ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет» 

Постановка проблемы. Системы дистанционного определения состояния человека на сегодняшний день имеют огромный потенциал, однако идентификационные признаки состояний в каждой системе различные. Состояния ментального (психического) и физического стрессов имеют огромное влияние на выполнение оператором рабочих задач, при этом важно их отличать.

Цель работы – обзор исследований по выявлению состояний физического и психического стрессов посредством анализа температуры лица и тела субъекта; проведение экспериментов, направленных на индуцирование состояния ментального стресса посредством словесно-цветового теста Струпа и физического стресса после физической нагрузки, а также анализ основных отличий состояний и перспективы их использования.

Результаты. Обнаружены существенные различия средних значений температур областей в состоянии физического стресса и среднеквадратического отклонения температур при ментальном стрессе.

Практическая значимость. Результаты исследования могут быть применимы в приложениях, системах мониторинга состояния операторов сложных технических и технологических объектов.

Жумажанова С.С. Особенности тепловых паттернов лица и шеи при физическом и ментальном стрессах // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 1. С. 13–21. DOI: 10.18127/j15604136-202101-02.

1. Global status report on road safety 2018 [Electronic resource]. URL: https://www.who.int/publications-detail/global-status-reporton-road-safety-2018 (accessed: 08.04.2020).
2. Lyu T., Song W., Du K. Human Factors Analysis of Air Traffic Safety Based on HFACS-BN Model: 23. Appl. Sci. Multidisciplinary Digital Publishing Institute. 2019. V. 9. № 23. P. 5049.
3. The State of Industrial Cyber Security 2019 [Electronic resource]. Applied Risk. URL: https://applied-risk.com/resources/the-stateof-industrial-cyber-security-2019 (accessed: 10.04.2020).
4. Security I., Institute P. 2019 Cost of a Data Breach Report. P. 76.
5. ICL’s 5 Safety Principles [Electronic resource]. ICL. URL: http://icl-group-sustainability.com/reports/changing-the-safety-culture/ (accessed: 10.04.2020).
6. Moriarty C.D. Practical Human Factors for Pilots. Academic Press. 2014. 305 p.
7. Mariotti A. The effects of chronic stress on health: new insights into the molecular mechanisms of brain–body communication. Future Sci. OA. 2015. V. 1. № 3.
8. Research I., Marriott B.M. Physiological Responses to Exercise in the Heat. Nutritional Needs in Hot Environments: Applications for Military Personnel in Field Operations. National Academies Press (US). 1993.
9. Zontak A., Sideman S., Verbitsky O., Beyar R. Dynamic Thermography: Analysis of Hand Temperature During Exercise. Ann. Biomed. Eng. 1998. V. 26. № 6. P. 988–993.
10. Merla A., Di Donato L., Romani G.L. Infrared functional imaging: analysis of skin temperature during exercise. Proceedings of the Second Joint 24th Annual Conference and the Annual Fall Meeting of the Biomedical Engineering Society] [Engineering in Medicine and Biology. 2002. V. 2. P. 1141–1142.
11. Taelman J., vandeput S., Spaepen A., Huffel van S. Influence of Mental Stress on Heart Rate and Heart Rate Variability. 4th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering. Ed. Vander Sloten J. et al. Berlin: Heidelberg: Springer. 2009. P. 1366–1369.
12. Or C.K.L., Duffy V.G. Development of a facial skin temperature-based methodology for non-intrusive mental workload measurement. 2007.
13. Pavlidis I., Tsiamyrtzis P., Shastri D., Wesley A., Zhou Y., Lindner J. Peter, Buddharaju P., Joseph R., Mandapati A., Dunkin B., Bass B. Fast by Nature – How Stress Patterns Define Human Experience and Performance in Dexterous Tasks: 1. Sci. Rep. Nature Publishing Group. 2012. V. 2. № 1. P. 1–9.
14. Shastri D., Merla A., Tsiamyrtzis P., Pavlidis I. Imaging facial signs of neurophysiological responses. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2009. V. 56. № 2. P. 477–484.
15. Puri C., Olson L., Pavlidis I. StressCam: non-contact measurement of users’ emotional states through thermal imaging. CHI EA ’05. 2005.
16. Cardone D., Pinti P., Merla A. Thermal Infrared Imaging-Based Computational Psychophysiology for Psychometrics. Comput. Math. Methods Med. 2015. V. 2015.
17. Kang J., McGinley J., McFadyen G., Babski-Reeves K. Determining learning level and effective training times using thermography. 2006.
18. Heikens M.J, Gorbach A.M., Eden H.S., Savastano D.M., Chen K.Y., Skarulis M.C., Yanovski J.A. Core body temperature in obesity. Am. J. Clin. Nutr. 2011. V. 93. № 5. P. 963–967.
19. Karthikeyan P., Murugappan M., Yaacob S. A review on stress inducement stimuli for assessing human stress using physiological signals. 2011 IEEE 7th International Colloquium on Signal Processing and its Applications. 2011. P. 420–425.
20. Жумажанова С.С., Лукин Д.В., Белгородцев А.А. Разработка методики выделения участков лица и шеи на термограммах и изображениях в видимом спектре для последующего анализа в целях выявления психофизиологического состояния субъекта (Обзор) // Вопросы Защиты Информации. Научно-технический центр оборонного комплекса «Компас». 2018. № 4 (123). P. 24–35.
21. Kenny G.P., McGinn R. Restoration of thermoregulation after exercise. J. Appl. Physiol. American Physiological Society. 2016.  V. 122. № 4. P. 933–944.
22. Ferreira J.J.A. Mendonça L.C.S., Nunes L.A.O., Andrade Filho A.C.C., Rebelatto J.R., Salvini T.F. Exercise-Associated Thermographic Changes in Young and Elderly Subjects. Ann. Biomed. Eng. 2008. V. 36. № 8. P. 1420–1427.
23. Kenny G.P., Salvini T.F. Muscle temperature transients before, during, and after exercise measured using an intramuscular multisensor probe. J. Appl. Physiol. American Physiological Society. 2003. V. 94. № 6. P. 2350–2357.