Распознавание дремотного состояния при выполнении монотонной операторской деятельности по мощности альфа-ритма

Рассмотрена возможность распознавания наступления дремотного состояния при монотонной операторской деятельности (вождении автомобиля по прямой дороге на компьютерном симуляторе) по альфа-активности электроэнцефалограммы (ЭЭГ). В качестве индикаторов дремоты для обучения ЭЭГ-классификатора использовались экспертная оценка видеозаписи лица испытуемого и амплитуда отклонения автомобиля от центральной линии дороги. Для построения классификатора использовались три метода: 1) метод Титце, основанный на анализе эпизодов повышенной альфа-активности; 2) метод пространственной фильтрации ЭЭГ (Common Spatial Pattern), успешно использующийся для классификации паттернов ЭЭГ в интерфейсах мозг-компьютер; 3) двухслойный нелинейный перцептрон. Показано, что примерно для половины испытуемых возможно достаточно надежное распознавание уровня дремоты по паттерну ЭЭГ.