EEG / NIRS para prever a sonolência do motorista
Monday, 30 de May de 2022
Uma das grandes preocupações no trânsito em todo o mundo é a sonolência dos motoristas enquanto dirigem. Diante disso, alguns métodos de contramedida foram propostos. No entanto, esses métodos não conseguiram prever a detecção de sonolência. Algumas pesquisas mais recentes, combinaram EEG e NIRS, para detectar a sonolência dos motoristas e demonstraram resultados muito satisfatórios, que tal conhecer um pouco mais sobre esse assunto?
EEG NIRS fNIRS ERP
A sonolência pode ser descrita como uma diminuição do nível de alerta, e está muito associada a perda de atenção. Quando relacionada ao trânsito, ela é responsável por reduzir a capacidade do motorista de julgar e reagir a uma situação inesperada, sendo dessa forma, uma das principais causas de acidente de trânsito. Com isso, esse tema tem levantado o interesse de muitos pesquisadores.
Durante a sonolência, cada flutuação do sono corresponde a um episódio que é chamado de microssono, e cada episódio de microssono é um indicador potencial do início do sono. Portanto, conseguir identificar precocemente cada episódio de microssono pode ser útil para detectar o início da sonolência do motorista e, consequentemente, prevenir acidentes automobilísticos.
Para fazer essas detecções de sonolência, alguns estudos utilizaram a medicação de sinais fisiológicos, comparando estados normais com estados de sonolência. Incluindo eletroencefalografia (EEG) para a atividade elétrica neuronal, e espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) para medir oxigenação de tecidos, eletro-oculograma (EOG) para verificar o movimento dos olhos e eletrocardiograma (ECG) para variabilidade da frequência cardíaca. Dentre elas, o EEG é o mais utilizado devido à sua alta resolução temporal, portabilidade e custo razoável. Além do EEG, o NIRS também foi bastante utilizado.
neuronal electrical activity
Durante a sonolência, cada flutuação do sono corresponde a um episódio que é chamado de microssono, e cada episódio de microssono é um indicador potencial do início do sono. Portanto, conseguir identificar precocemente cada episódio de microssono pode ser útil para detectar o início da sonolência do motorista e, consequentemente, prevenir acidentes automobilísticos.
Para fazer essas detecções de sonolência, alguns estudos utilizaram a medicação de sinais fisiológicos, comparando estados normais com estados de sonolência. Incluindo eletroencefalografia (EEG) para a atividade elétrica neuronal, e espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) para medir oxigenação de tecidos, eletro-oculograma (EOG) para verificar o movimento dos olhos e eletrocardiograma (ECG) para variabilidade da frequência cardíaca. Dentre elas, o EEG é o mais utilizado devido à sua alta resolução temporal, portabilidade e custo razoável. Além do EEG, o NIRS também foi bastante utilizado.
neuronal electrical activity
Dessa forma, alguns pesquisadores sugeriram que um sistema combinado de EEG + NIRS para estudar a atividade elétrica neuronal e a alteração da oxigenação cerebral durante os estados de vigília e sonolência seria ideal. Para eles, a combinação dessas duas modalidades tem se mostrado mais eficiente do que cada modalidade individual em aplicativos de interface cérebro-máquina.
Falando nesses produtos (EEG + NIRS) nossa plataforma possui eles, se quiser conhecer um pouco mais, clique nos links e será direcionado!
Referências
BORGHINI, Gianluca et al. Measuring neurophysiological signals in aircraft pilots and car drivers for the assessment of mental workload, fatigue and drowsiness. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, v. 44, p. 58-75, 2014.
KHAN, M. Jawad; HONG, Keum-Shik. Passive BCI based on drowsiness detection: an fNIRS study. Biomedical optics express, v. 6, n. 10, p. 4063-4078, 2015.
GAO, Zhong-Ke et al. Multiscale limited penetrable horizontal visibility graph for analyzing nonlinear time series. Scientific reports, v. 6, p. 35622, 2016.
NGUYEN, Thien et al. Utilization of a combined EEG/NIRS system to predict driver drowsiness. Scientific reports, v. 7, p. 43933, 2017.
The content published here is the exclusive responsibility of the authors.
Autor:
Livia Nascimento Rabelo
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