За последние 10 лет технология виртуальной реальности VR приобрела большую популярность и интерес к ней продолжает расти как в исследованиях, так и в потребительских продуктах (играх, образовательных проектах и тд.). Одной из перспективных областей применения виртуальной реальности является экспозиционная терапия виртуальной реальности (ЭТВР), которая занимается лечением тревожных расстройств, подвергая пациента постепенному воздействию его страха. Чтобы сделать этот метод ЭТВР безопасным и эффективным, необходимо мониторить уровень страха пациента во время сеанса в VR.
Технология fNIRS из-за низкой восприимчивости к двигательным артефактам лучше всего подходит для ненавязчивого детектирования реакции страха в качестве неинвазивной нейровизуализации. Именно этот тезис был положен в основу исследования, в котором сравнивались fNIRS сигналы, полученные как реакции в виртуальной реальности людей со страхом высоты и без него. Изучалось также в какой степени реакция страха высоты во время сеанса виртуальной реальности может быть обнаружена с помощью технологии ближнекрасной спектроскопии (fNIRS).
Публикаций, в которых исследовалось как реакция страха отображается в сигналах fNIRS очень мало. Кроме того, не было предшествующих работ по автоматическому обнаружению реакции страха с применением данных fNIRS.
В литературе отмечается, что комбинация технологии VR и fNIRS возможна и позволяет проводить эксперименты с большей экологичной достоверностью, чем традиционные лабораторные эксперименты.
Был проведен эксперимент с регистрацией сигналов fNIRS, в ходе которого испытуемые с умеренным страхом высоты и участники эксперимента без страха высоты, погружались в VR-среду с симуляцией эффекта высоты и эффектом грунта (нулевой высоты). Дополнительно из сигнала fNIRS извлекалась частота сердечных сокращений.
Перекрестные тесты использовались для представления межгруппового статистического анализа и внутригруппового статистического анализа (для экспериментальной группы) данных fNIRS и сердечного ритма. Кроме того, линейный дискриминантный анализ и метод опорных векторов были использованы для обучения и тестирования субъектно-зависимых классификаторов и субъектно-независимых классификаторов на данных значимых fNIRS каналов экспериментальной группы, чтобы обнаружить реакции страха. Статистический анализ между группами показывает, что данные fNIRS контрольной группы и экспериментальной группы значительно различаются только в канале 3, где общий средний контрастный сигнал оксигемоглобина экспериментальной группы превышает сигнал контрольной группы. Кроме того, данные ЧСС обеих групп существенно не различаются.
Внутригрупповой статистический анализ показывает, что существуют значительные различия между общими средними значениями оксигемоглобина в реакциях страха и в реакциях без страха, где значения оксигемоглобина при реакциях страха были значительно выше, чем у испытуемых, с реакцией отсутствия страха в каналах, расположенных в лобной доли префронтальной коры.
Кроме того, канал 23 оказался значимым для сигналов общего среднего гемоглобина. Существенных различий между данными ЧСС при реакции страха или при отсутствии реакции страха в экспериментальной группе обнаружено не было. Субъектно-зависимый классификатор, использующий 1-секундную последовательность сигналов fNIRS, может обнаруживать реакции страха со средней точностью 72,47% (SD 20,61). Субъектно-зависимый классификатор, использующий 5-секундную последовательность сигналов fNIRS, может обнаруживать реакции страха со средней точностью 77,29% (SD 10,64). Субъектно-независимые классификаторы демонстрируют потенциал для использования в сценариях онлайн-обнаружения, поскольку их можно заранее обучить на существующих данных fNIRS и они могут классифицировать невидимые данные нового участника со средней точностью выше 75%.
ссылки:
https://publications.artinis.com/publication/essay-84927
