Создан комплексный набор данных для оценки концентрации внимания

Учёба и успешное выполнение рабочих задач требуют от человека способности концентрироваться. Однако сложно объективно измерить, насколько сосредоточен человек на какой-то деятельности и как долго он может сохранять концентрацию. В частности, на сегодня не существовало наборов данных, которые позволяли бы производить такую аналитику и выявлять уровень концентрации внимания человека на основе анализа, например, электроэнцефалограмм и электрокардиограмм.

Сотрудники СПб ФИЦ РАН в составе команды исследователей создали комплексный набор данных, по которому специалисты смогут отличить состояние сосредоточенности от рассеянности.

Авторы провели исследование с участием 33 добровольцев. Пятнадцать из них как минимум год регулярно занимались йогой и медитацией, которые, согласно исследованиям, способствуют вниманию и концентрации, тогда как остальные никогда не пробовали эти практики.

Участники эксперимента в течение 45 минут выполняли пять заданий. Сначала учёные записали фоновые состояния расслабленности испытуемых с открытыми и закрытыми глазами. Затем люди закрывали глаза и позволяли мыслям блуждать — это состояние свободного блуждания ума исследователи считали противоположным концентрации. В рамках следующего теста нужно было мысленно сконцентрировать внимание на воображаемой точке в центре лба. После этого надо было сместить внимание на внешнюю задачу — искать на картинках определённый объект, окружённый множеством отвлекающих деталей. Последнее (пятое) задание было аналогично первому.

На протяжении всего эксперимента исследователи снимали электроэнцефалограммы и электрокардиограммы участников, а также записывали на видео движения головы и грудной клетки.

В результате авторы сформировали набор данных обо всех измеренных параметрах для каждого человека. При этом исследователи разметили все записи в соответствии с разными частями эксперимента.

Статистический анализ показал, что у людей, практикующих йогу и медитацию, состояние концентрации отличается от рассеянности гораздо чётче по комплексу данных ЭКГ и ЭЭГ, чем у людей, не занимающихся такими практиками. Наиболее ярким признаком, по которому можно отличить сосредоточенность, стали сигналы от префронтальной коры — области мозга, отвечающей за внимание.

«Полученные данные можно использовать для обучения нейросети: дать алгоритму задачу классифицировать уровень концентрации человека по ЭЭГ и ЭКГ. Далее на базе такой модели программисты смогут создавать различные приложения, например, для тренировки внимания у детей с синдромом дефицита внимания. В дальнейшем мы планируем попробовать обучить нейросети определять уровень концентрации внимания по видеоизображениям человека», — рассказал старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.

В эксперименте принимали участие сотрудники Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» в Санкт-Петербурге, Российского университета дружбы народов и Университета МИСИС. Проект поддержан грантом Российского научного фонда (№ 25-21-00398).

Источник: пресс-служба СПб ФИЦ РАН.