Fatigue detection from electrophysiological data

Práce se zabývá metodami pro detekci únavy na základě elektrofyziologických dat z elektroencefalogramu (EEG) a komponent evokovaných potenciálů (ERP). V práci je navržena a nástroji systému Presentation implementována kombinovaná kognitivní úloha, v níž měřený subjekt současně řeší tři zobrazované úkoly. Měřený subjekt reaguje na náhodný stav úkolů stisknutím odpovídajícího tlačítka nebo sešlápnutím pedálu. Měření bylo realizováno na 10 subjektech. Zaznamenané EEG signály s vloženými synchronizačními značkami jsou analyzovány v~časové i frekvenční oblasti, což umožňuje kromě určení reakční doby na daný podnět také analyzovat průběh mozkových vln. Formou dotazníku jsou zkoumány i subjektivní pocity měřených osob. Z analýzy naměřených dat se jako vhodné indikátory únavy jeví energie nízkých alfa vln a parametry pozdního pozitivního potenciálu v ERP záznamu.ObhájenoThis thesis deals with mental fatigue detection methods using electrophysiological data from the electroencefalogram (EEG) and event-related potencial (ERP) components. The combined cognitive task is designed and implemented using Presentation control software. Subject responds to a random task state by pressing the corresponding button or by actuating the pedal. The measurements were carried out on 10 subjects. EEG signals recorded with the embedded synch marks are analyzed in the time and frequency domain, which enables to estimate the response time and to analyze the brain waves form, too. There is a brief questionnaire used for the quantifying subjective feelings of measured persons. It was concluded that enlarging energy of low alpha waves and parameters of the late ERP positive potential, seem to be hopeful mental fatigue indicators