सीएनएस, ड्रग्स एंड रॉक एंड रोल: एक ऐसी डिवाइस के बारे में एक कहानी जो हमें शराब पीने, नींद न आने और पलक नहीं झपकाने के बारे में बताती है

मशीन दृष्टि एल्गोरिदम के सबसे मजेदार अनुप्रयोगों में से एक व्यक्ति की तंत्रिका तंत्र की प्रतिक्रिया दर को पुतली के प्रकाश की प्रतिक्रिया से निर्धारित करने की क्षमता है।

इसका उपयोग किसी व्यक्ति की पर्याप्तता, जटिल, खतरनाक और जिम्मेदार काम (हवाई जहाज पायलट, एनपीपी ऑपरेटर, मेट्रो डिस्पैचर, आदि) के लिए उसकी तत्परता का आकलन करने के लिए किया जा सकता है।

पहले, "पिंग" को टॉर्च की रोशनी में पुतली की सरल प्रतिक्रिया के रूप में बनाया गया था। उदाहरण के लिए, एक एम्बुलेंस ऐसा करती है। लेकिन आप प्रतिक्रिया दर का मूल्यांकन भी कर सकते हैं, जिससे बहुत अधिक जानकारी मिलती है। हमने 40 एफपीएस के साथ कैमरे पर विद्यार्थियों का पता लगाकर इसे स्वचालित करने का एक तरीका पाया। कम्प्यूटेशनल जटिलता उच्च नहीं है, प्रति फ्रेम 3-5 हजार तुलना - पूर्ण वास्तविक समय:


एक स्वस्थ व्यक्ति का प्यूपिलोमेट्री डेटा

प्रकाश के प्रकोप की प्रतिक्रिया की दर से (प्रकोप के बाद पुतली के व्यास के संकुचित और पुनर्स्थापना) से, तंत्रिका आवेग के पारित होने की गति, साथ ही तंत्रिका तंत्र में इसके बाद के प्रसंस्करण की गति का अनुमान लगाना संभव है।

यही है, हाँ, यह आपके केंद्रीय तंत्रिका तंत्र का एक प्रकार है। यह चीज 3 डी ग्लास जैसी दिखती है।

यहाँ हमारा प्रोटोटाइप है। आमतौर पर हम इसे डायग्नोस्टिक टर्मिनलों (यानी, ये ग्लास डिवाइस से बाहर निकलते हैं) में एम्बेड करते हैं, लेकिन ऐसा होता है - हम इसे अलग से उपयोग करते हैं। आप इसे और अधिक सुंदर बना सकते हैं, लेकिन इसका कोई विशेष अर्थ नहीं है, यह एक पूर्व-उत्पादन नमूना है:

यह क्या देता है?

XVII सदी के अंत में, डॉक्टरों ने यह नोटिस करना शुरू कर दिया कि विभिन्न परिस्थितियों में रोगी प्रकाश की अलग-अलग प्रतिक्रिया करते हैं। लगभग 300 वर्षों के शोध के बाद, मास्टर, एकहार्ड हेस ने निष्कर्ष निकाला कि विद्यार्थियों की प्रतिक्रिया दर मूल्यांकन से पहले थकान और मानसिक तनाव के प्रकारों से प्रभावित होती है। सामान्य तौर पर, प्रकाश की एक फ्लैश (अंधेरे के लिए अनुकूलन) के बाद पुतली के विस्तार की दर तंत्रिका तंत्र के उत्तेजना की डिग्री के उपाय के रूप में काम कर सकती है। 1982 में, हेस ने साबित कर दिया कि जब आप किसी वस्तु को देखते हैं तो पुतलियाँ अधिक खुलती हैं। उन्होंने पुरुष विषयों को दिखाया, ज़ाहिर है, लड़कियों की एक तस्वीर। फिर वे धीरे-धीरे अधिक सूक्ष्म मामलों में चले गए - पसंदीदा भोजन, उनकी पार्टी के एक उम्मीदवार, और इसी तरह। फिर वे मानसिक भार को मापने चले गए। जितना अधिक व्यक्ति सोचता है, उतनी ही धीमी गति से पुतलियों का विस्तार होता है। तब मस्तिष्क अंकगणित के साथ "लोड" था। आज हम कहेंगे कि प्रक्रियाएँ समानांतर हैं, और जब मस्तिष्क की कंप्यूटिंग शक्ति किसी चीज़ में व्यस्त होती है, तो प्रकाश द्वारा पर्यावरण का आकलन धीमा होता है। गैर-संचारी संचार में आकर्षित करने वाले विद्यार्थियों में से एक के रूप में काम करने वाली धारणा असम्बद्ध बनी रही।

बाद में भी, विभिन्न प्रकार के मानसिक तनाव (वस्तुओं की सावधानीपूर्वक परीक्षा, मन में गणना करना) और तंत्रिका संबंधी विकार (अवसाद, चिड़चिड़ापन, आदि) के पुतली प्रतिवर्त पर प्रभाव से संख्यात्मक रूप से संबंधित अध्ययन शुरू हुआ।

डिवाइस कैसे काम करता है

ये इतने बड़े चश्मे या दूरबीन हैं। आपको कुछ सेकंड के लिए अंदर देखने की जरूरत है, अवरक्त एलईडी और वीडियो कैमरे हैं।

अधिक सटीक होने के लिए, निम्नलिखित का उपयोग किया जाता है: अवरक्त स्पेक्ट्रम एल ई डी - आंखों को रोशन करने के लिए, वे मानव दृष्टि से अदृश्य हैं; दृश्यमान स्पेक्ट्रम एल ई डी - सफेद रोशनी के साथ, फ्लैश के लिए; परीक्षा के दौरान आंखों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक लेंस और एक छोटे डायोड निशान के साथ अवरक्त रेंज के लिए एक डिजिटल कैमरा। "दूरबीन" में नियंत्रण बोर्ड, कनेक्टर्स और अन्य बॉडी किट भी फिट होते हैं।

सबसे पहले, वह आपको आईरिस द्वारा पहचानता है ताकि आप अन्य लोगों की आंखों को न लाएं। प्रमाणीकरण के बाद परीक्षा 6 से 8 सेकंड तक चलती है, परीक्षार्थी बाहरी रूप से रोशनी को बाहर करने के लिए डिवाइस मास्क को अपनी आंखों पर कसकर लागू करता है। पहले 1-2 सेकंड में, अंधेरे का अनुकूलन होता है। इस समय, शिष्य लगभग 5-6-7 मिलीमीटर तक विस्तारित होते हैं, रेटिना को अधिकतम प्रकाश देने की कोशिश करते हैं ताकि कम से कम कुछ पहचाना जा सके। हम आंखों को एक अवरक्त एलईडी के साथ उजागर करते हैं, - एक व्यक्ति के लिए यह सीमा दिखाई नहीं देती है, और शिष्य इसका जवाब नहीं देता है। देखो, शिष्य बड़े और सुंदर हैं:



200 एमएस के लिए अधिकतम पुतली व्यास तक पहुंचने के बाद, सफेद प्रकाश डायोड (प्रकाश उत्तेजना) प्रकाश। पुतली का निर्माण करते समय प्रकाश उत्तेजना की शुरुआत को समय के पैमाने पर शून्य के रूप में लिया जाता है - समय पर पुतली व्यास में परिवर्तन की निर्भरता का एक ग्राफ। हम फ्लैश के बाद अगले 5 सेकंड में रुचि रखते हैं। डेमिन बिंदु (विद्यार्थियों की स्फिंक्टर की अधिकतम संपीड़न) इस तरह दिखता है:



एक डिजिटल कैमरा प्रति सेकंड कम से कम 40 फ्रेम की आवृत्ति के साथ दो आंखों की छवियों को रिकॉर्ड करता है। नियंत्रण सॉफ्टवेयर (सॉफ्टवेयर) प्रत्येक फ्रेम पर एक पुतली पाता है और इसका व्यास निर्धारित करता है।

इसके अलावा, पुतली धीरे-धीरे फैलती है।

मुख्य कार्य: हमें एक प्यूपिलोग्राम प्राप्त करने की आवश्यकता है, अर्थात, प्रकाश की पुतली की प्रतिक्रिया का एक ग्राफ। हम वीडियो को पहचानते हैं, डेटा में शोर को हटाते हैं (हमारे पास बहुत सारे संदर्भ फ़्रेम हैं) और एक ग्राफ़ प्राप्त करें (यह मेरे सहकर्मी, सशर्त स्वस्थ व्यक्ति का एक उदाहरण है):



पुतलीोग्राम में तीन महत्वपूर्ण क्षेत्र होते हैं: अव्यक्त क्षेत्र, पुतली के संकुचित होने का क्षेत्र और पुनर्प्राप्ति का क्षेत्र। अव्यक्त क्षेत्र के प्रमुख पैरामीटर प्रारंभिक पुतली व्यास (डीएन) और प्रकाश जोखिम (टीएल) की शुरुआत से पुतली की प्रतिक्रिया का विलंब समय है। ग्राफ के दूसरे क्षेत्र को एक न्यूनतम व्यास (Dmin) और एक संकरा समय (TC), तीसरे क्षेत्र की विशेषता है - 50, 66 और संकुचन आयाम के 75 प्रतिशत से पुतली व्यास की बहाली के बिंदु। मूल्यांकन के लिए एक प्यूपिलोग्राम को अनुपयुक्त माना जा सकता है यदि कोई व्यक्ति प्रकाश के संपर्क में होने के दौरान अपनी आँखें बंद कर लेता है, बहुत बार झपकी लेता है, या विशेष रूप से उसकी आँखों को एक तरफ से स्थानांतरित करता है। रंगीन लेंस में विषय के लिए गलत परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।

फिर सॉफ्टवेयर इन मापदंडों का विश्लेषण करता है, जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण संकीर्णता की दर और शिष्य के विस्तार की दर है। इसके बाद, किसी व्यक्ति की पर्याप्तता और जटिल और खतरनाक काम के लिए उसकी तत्परता के बारे में एक निष्कर्ष निकाला जाता है।

नींद की गंभीर कमी के बाद या नशे में, मादक या मादक - जो लोग बहुत थके हुए हैं, का शेड्यूल पर्याप्त अवस्था में लोगों के शेड्यूल से अलग होगा। विशेष रूप से अच्छी तरह से, अंतर ध्यान देने योग्य होगा यदि हम पहले मानक प्राप्त करते हैं - हम उस व्यक्ति की जांच करते हैं जब वह एक सामान्य अवस्था में होता है, और बाद में एक असामान्य स्थिति में होता है।

परीक्षण

हमने विभिन्न स्थितियों में कंपनी के लगभग 760 कर्मचारियों पर डिवाइस का परीक्षण किया (कॉर्पोरेट पार्टियों और उनके बाद के दिनों सहित)। प्रकाशन से पहले कुल 3496 माप (हर दिन नए जोड़े गए)। सबसे कठिन बात इतनी मान्यता नहीं है जितना परिणामस्वरूप चार्ट का मूल्यांकन। परीक्षण के हिस्से के रूप में, हमने विभिन्न दिलचस्प क्लीनिकों की यात्रा की, जहां एक ज्ञात निदान (उदाहरण के लिए, पुरानी शराब) के साथ रोगियों को स्वेच्छा से अध्ययन में भाग लेने के लिए आमंत्रित किया गया था। प्रतिनिधि नमूने के लिए दवा के नशे में विषयों को खोजना अधिक कठिन है। अध्ययन के हिस्से के रूप में, हमने कई दवा उपचार क्लीनिकों के साथ सहयोग किया, जहां नशीली दवाओं की लत और मानसिक विकारों के रोगियों का इलाज किया जाता है। चिकित्सा प्रयोजनों के लिए, वे ट्रेंक्विलाइज़र, एंटीडिपेंटेंट्स, एंटीसाइकोटिक्स, एंटीकोनवल्सेन्ट्स और शामक दवाओं के रूप में ऐसी कक्षाएं लेते हैं, इसलिए आधार काफी बड़ा हो गया है।

एल्गोरिथ्म को डीबग करना, रोगी के बारे में अधिक डेटा एकत्र करना, और इसी तरह करना आवश्यक था। प्रत्येक व्यक्ति को प्रकाश की पुतली की प्रतिक्रिया की व्यक्तिगत विशेषताएं हो सकती हैं। एल्गोरिथ्म के पहले संस्करणों में कभी-कभी मान्यता की कठिनाइयों के कारण आम तौर पर अजीब चीजें उत्पन्न होती हैं। इसलिए एक बार हमने खुद डॉक्टर को लगभग अस्पताल में भर्ती कराया।



परियोजना के विकास और हमारे बीटा परीक्षकों के कनेक्शन के दौरान, हमने एक ऐसी प्रणाली का निर्माण किया, जिसमें रोगी जानबूझकर डिवाइस को "बेहतर" पक्ष के लिए धोखा नहीं दे सकता। सबसे खराब रूप से, यह कई उपायों की मदद से हो सकता है, लेकिन पूरी तरह से युद्ध के लिए तैयार विशेषज्ञों से आवेदन को केवल अनुपयोगी होना चाहिए (उदाहरण के लिए, उड़ान से पहले बस चालक)।

हम एक शारीरिक परीक्षा के बाद या इस प्रकार के लोगों के लिए सार्वभौमिक मानक के साथ तुलना करके मूल्यांकन का संचालन कर सकते हैं। इसलिए, अभी हम रोगी के कर्मियों के डोजियर से आवश्यक डेटा लेते हैं, या हम फील्ड डिवाइस पर इस तरह से एनामनेस एकत्र करते हैं (यह डॉक्टर का इंटरफ़ेस है):



यदि डिवाइस डायग्नोस्टिक टर्मिनल में बनाया गया है, तो रोगी कार्ड और वर्तमान माप डेटा एक बहुत सटीक परिकल्पना बनाने के लिए पर्याप्त हैं।

यह माना जाता है कि नैदानिक ​​टर्मिनल एक विशेषज्ञ द्वारा व्यक्तिगत रूप से एक चिकित्सा परीक्षा को बाहर नहीं करता है, लेकिन कई बार इसे तेज करता है। और बशर्ते कि सभी प्रमुख संकेतक (पिलिलोमीटर, श्वासनली, दबाव नापने का यंत्र) डिवाइस पर मापा जाता है, केवल एक व्यक्तिगत शारीरिक परीक्षा के लिए भेजना संभव है, जिनके बारे में निदान टर्मिनल में कम से कम संदेह है, और यह पहले से ही 100 में से 20 लोग हो सकते हैं।

कार्ड कहां से आता है? याद करें कि जब से हमने कैमरे को "दूरबीन" में बनाया है, और चूंकि हम अभी भी उनसे कुछ पहचानते हैं, इसलिए आईरिस द्वारा लोगों को पहचानने के लिए सामान्य पुस्तकालयों का उपयोग नहीं करना बेवकूफी है, क्योंकि यह बहुत लंबे समय से हल की गई समस्या है। इसलिए हमें रोगी की आईडी मिल जाती है, और हम उसके पिछले डेटा को खींच सकते हैं।

यहाँ बीटा परीक्षकों ने निस्वार्थ रूप से अपना बलिदान दिया:



लेंस के साथ समस्याएँ:



यहां तक ​​कि पारदर्शी एक दिवसीय लेंस पुतली प्रतिवर्त की गंभीरता में कमी की ओर जाता है, जो थकान और नशा के समान है। हमारा सुझाव है कि यह प्रकाश की कुल मात्रा में कमी के कारण है जो लेंस का उपयोग करते समय आंखों में प्रवेश करता है। इस तरह के ग्राफ का विश्लेषण करते समय इस आशय को ध्यान में रखा जाना चाहिए, इसलिए परीक्षा शुरू करने से पहले हमारे इंटरफ़ेस में लेंस के बारे में एक अनिवार्य प्रश्न है।

अब हम एल्गोरिदम और कार्यप्रणाली को परिष्कृत करना जारी रखते हैं। सटीकता को बेहतर बनाने के लिए आपको अधिक आंकड़े एकत्र करने की आवश्यकता है। डिवाइस पहले से ही एक अच्छे ड्रग परीक्षक की तरह काम करता है, लेकिन हम अधिक चाहते हैं। अब आँकड़े किसी भी विश्वसनीय नैदानिक ​​निष्कर्ष को बनाने की अनुमति नहीं देते हैं। इसके अलावा, किसी विशेष व्यक्ति की स्थिति के अच्छे निदान के लिए, पहले उसकी पुतली की प्रतिक्रिया के कई सामान्य मापों को अंजाम देना आवश्यक है, ताकि बाद में, उच्च संभावना के साथ, किसी भी प्रभाव के बाद, वह आदर्श से विचलन को पकड़ सके - यह एनपीपी कर्मियों के लिए निर्देश पुस्तिका का मामला है। हम एल्गोरिथ्म को बेहतर बनाने का प्रयास करते हैं, पहली और दूसरी तरह की त्रुटियों को कम करते हैं। सुरक्षा गार्ड और टीबी अनुपालन विशेषज्ञ इस काम में आभारी हैं।

आँखों से गोली मारना

ये रहा वीडियो:



त्रुटियों को पहचानना भी आवश्यक है (जब कोई व्यक्ति जानबूझकर झपकाता है, जानबूझकर समायोजित करने की कोशिश करता है और आम तौर पर डिवाइस के संचालन में हस्तक्षेप करता है) - जबकि ऐसे मामले चार्ट पर दिखाई देते हैं और हाथों से रिकॉर्ड किए जाते हैं, बाद में परिणाम की अविश्वसनीयता के बारे में एक निशान होगा।

संदर्भ

• एथलीटों के लिए प्यूपिलोमेट्री पर अपेक्षाकृत आधुनिक अध्ययन
• विकी पर पैरासिम्पेथेटिक नर्वस सिस्टम
• व्यवहार में कंप्यूटर दृष्टि: एक टर्मिनेटर बिल्ली और चेहरे की पहचान को पकड़ना
• अधिक दृष्टि: गाड़ियां पकड़ना
• और वह स्थान जहां ऑपरेटर रोबोट की तुलना में सस्ते होते हैं (और जहरीले ड्रग बियर के बारे में)
• एकहार्ड हेस पुतली प्रतिक्रिया अध्ययन
• मेरा मेल medkiosk_info@croc.ru है