Я.А. Туровский – к.м.н., доцент, зав. лабораторией медицинской кибернетики,  ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет»; ст. науч. сотрудник, 

Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН (Москва)

E-mail: yaroslav_turovsk@mail.ru

А.И. Боронников – магистр, 

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет» 

E-mail: boronnikov_a_i@mail.ru

Постановка проблемы. При разработке перспективных интерфейсов человек–компьютер важно понимание степени влияния обратной связи на характеристики освоения команд.

Цель работы – определить степень влияния обратной связи на характеристики освоения команд, генерируемых в задачах миографических интерфейсов.

Результаты. На группе здоровых добровольцах была проведена серия экспериментов, цель которых заключалась в определении степени влияния наличия визуальной обратной связи на процесс обучения испытуемого работе с новым для него интерфейсом человек-компьютер. В исследовании принимали участие 31 человек в возрасте от 18 до 30 лет. На руку испытуемого подключались датчики для снятия биопотенциала, проводилась первичная настройка системы, во время которой алгоритм определял минимальный и максимальный уровни электрогенеза, используемые для генерации команд. Затем испытуемый проходил серию опытов. Каждый из опытов длился в течение 7 с; за это время испытуемый должен был достигнуть и удержать один из трёх требуемых уровней активности электрогенеза мышц в течение 3 с. Проводилось три типа эксперимента: тренировка, с наличием и отсутствием обратной связи. По результатам опытов была проведена оценка успешности выполнения задач по работе с вышеуказанной системой относительно типа эксперимента. Выяснено, что точность попадания в заданную цель на этапах тренировки и с наличием обратной связи не имеют значимых различий. При отсутствии обратной связи точность попадания в заданную цель значительно снижалась. Была определена зависимость времени, затраченного на прохождение опыта от типа эксперимента. Было выявлено, что на время, затрачиваемое на прохождение эксперимента при попадании в цель, наличие обратной связи не влияет. Установлено, что точность генерации команд снижается при увеличении требуемого уровня электрогенеза на всех этапах эксперимента.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы в конструировании систем обратной связи при протезировании верхних конечностей, разработке экзоскелетов и иных систем реабилитации пациентов.

Туровский Я.А., Боронников А.И. Влияние обратной связи на характеристики освоения команд, генерируемых в задачах миографических интерфейсов // Технологии живых систем. 2020. Т. 17. № 2. С. 39–45. DOI: 10.18127/j20700997-202002-04

1. Потехина И.П. Развитие информационно-коммуникационных технологий в условиях глобализации // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2012. № 2 (41). C. 36–40.
2. Туровский Я.А., Кургалин С.Д. Введение в конструирование перспективных интерфейсов человек-компьютер // Министерство образования и науки РФ, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный университет». Воронеж: Издательский дом ВГУ. 2017. 185 с.
3. Туровский Я.А., Фисенко К.И., Мамаев А.В. Локализация сигналов в системе тактильной обратной связи для миоэлектрических протезов верхних конечностей // Журнал медико-биологических исследований. 2019. Т. 7. № 1. С. 56–65, DOI:10.17238/issn2542-1298.2019.7.1.56
4. Афанасьева Ю.Ю., Беляев Ф.П., Меркурьев В.А. Методика оценки координационных способностей в процессе спортивного отбора и занятий физической культурой и спортом // В сб.: Проблемы и перспективы формирования здорового образа жизни в информационном обществе. Сборник статей Международной научно-практической конференции. 2017. С. 16–19.
5. Насевич С.В. Миографический подход в оптимизации тренировочного процесса борцов // Образование. Наука. Инновации: южное измерение. 2013. № 2 (28). С. 99–108.
6. Рукина Н.Н., Кузнецов А.Н., Борзиков В.В., Комкова О.В., Белова А.Н. Метод поверхностной электромиографии: роль и возможности при разработке экзоскелета (обзор) // Современные технологии в медицине. 2016. Т. 8. № 2. С. 109–118.
7. Наконечный Д.Г., Родоманова Л.А., Шмонин А.А., Мельникова Е.В. О возможной роли ортопеда в современной системе реабилитации пациентов с последствиями спастических параличей верхних конечностей // Consilium Medicum. 2017. Т. 19. № 2–1. С. 31–43.
8. Lyons K.R., Joshi S.S. A case study on classification of foot gestures via surface electromyography. In: Annu. Conf. Rehabil. Eng. Assist. Technol. Soc. Am. (RESNA). Denver, USA. 2015.
9. Купер А., Рейман Р., Кронин Д. Алан Купер об интерфейсе. Основы проектирования взаимодействия: Пер. с англ. СПб.: Символ’Плюс. 2009. 688 с. 
10. Баранов А.А., Намазова-Баранова Л.С., Смирнов И.В., Девяткин Д.А., Шелманов А.О., Вишнева Е.А., Антонова Е.В., Смирнов В.И. Технологии комплексного интеллектуального анализа клинических данных // Вестник РАМН. 2016. № 71(2). С. 160–171. DOI: 10.15690/vramn663.
11. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. М.: Финансы и статистика. 1982. 198 с.
12. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП «Statistica». Н. Новгород: Нижегородский гос. ун-т. им Н.И. Лобачевского. 2007. 112 с.