シングルチャンネルEEGデバイスを用いたドライバー疲労のモニタリング:凝視ベース,運転実績,主観的データによる検証研究

Monitoring driver fatigue using a single-channel electroencephalographic device: A validation study by gaze-based, driving performance, and subjective data
José M. Morales,Carolina Díaz-Piedra,Héctor Rieiro,Joaquín Roca-González,Samuel Romero,Andrés Catena, Luis J. Fuentes,Leandro L. Di Stasi
Accident Analysis & Prevention Volume.109, pp.62–69, 2017
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ドライバーの疲労はアルコールと同等にパフォーマンスを低下させる可能性がある.毎年何千もの事故や死亡事故を引き起こしている交通安全における最も重要な懸案事項である.技術開発により,ウェアラブルなシングルチャンネルEEGデバイスは,疲労モニターとして注目を集めている.ドライバーが自分の疲労レベルを評価し,パフォーマンスの低下を防ぐのに役立つ.しかし,ドライバーの疲労の生理学的影響の調査にはシングルチャンネルEEGデバイスを用いた研究はほとんどなく,結果的に矛盾する結果となった.ここでは,精神状態の変化(覚醒から疲労まで)をモニターするために,シングルチャンネルEEGデバイスの妥当性を評価した. 15人のドライバが2時間のシミュレーターにおけるドライビング・タスクを行い,同時に前頭脳活動とサッカード速度を記録した.サッカード速度は疲労の基準指標として用いた.また、主観的な倦怠感や疲労感、運転実績も収集した.デルタ波のパワースペクトルは逆U字型の二次傾向を示し,ベータ波のパワースペクトルは運転セッションが進行するにつれて直線的に増加することがわかった.サッカードの速度は直線的に減少し,疲労度の上昇を示唆した.本発明者らの結果は,EEGデバイスが精神状態における変化を検出し,日常的な複雑で動的なタスクでの計測が可能であることを示唆した.

Brain activity, Driving simulation, Eye movements, Fatigue detector, Low-cost technology, Wearable technology

運転動画視聴時の緑内障患者の眼球運動の調査

Exploring Eye Movements in Patients with Glaucoma When Viewing a Driving Scene
Crabb, David P and Smith, Nicholas D and Rauscher, Franziska G and Chisholm, Catharine M and Barbur, John L and Edgar, David F and Garway-Heath, David F
PloS one, Vol.5, No.3, 2010
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“背景
緑内障は視力障害の主要な原因である進行性の眼疾患である.視野の自動評価は病気の過程の様々な段階を決定する.診療所で撮影されたこれらの測定値を患者の実際の機能と関連付け,日常の作業を行うときに患者が制限された視野を補うかどうかを確認すること必要がある.そこで,本研究では,ハザード・パーセプション・テスト(HPT)における運転シーンを見る際の緑内障患者の眼球運動を調べた.

解析手法
HPTは,運転手の視点から見た様々な交通シーンの短い動画からなる英国運転免許試験の構成要素で,方向転換や減速を必要とする危険な状況が含まれている.両眼視野欠損を有する9人の緑内障患者および10人の年齢が一致した対照被験者からのデータを検討した(すべての経験豊富なドライバー).各被験者は,目の動きを伴う26の異なる動画を,視線追跡装置によって同時に監視した.ソフトウェアを用いて,データを前処理し,それを動画に併合し,眼の動きおよび視点(動的二変量輪郭楕円分析を使用して)を定量化した.平均し,全てのHPTフィルムにおいて,患者は,例えば,有意に多くのサッカードを作る対照とは異なる眼球運動特性を示した.患者の「point-of-regard」の平均領域は対照と有意差はなかったが,両眼視野欠損に関してハザードを見逃した明らかな被験者が確認された.

結論
両側緑内障患者の眼球運動パターンの特徴は,交通シーンを見るときに,年齢が一致した対照とは大きく異なる可能性がある.緑内障患者によって行われた眼球運動の研究は,運転に必要な視野成分の定義に関する有用な情報を提供する.

能動的および受動的運転における眼球運動と危険感知

Eye movements and hazard perception in active and passive driving
Mackenzie, Andrew K and Harris, Julie M Visual cognition, Vol.23, No.6, pp.736-757, 2015
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受動的な視点のパラダイムと日常の仕事に積極的に関わることを比較すると,目の動きにパターンの違いがみ られる.視覚と行動を組み込んだ設定を用いた実験で実施された視覚運動制御の研究が最も有用であると考えら れる.我々は模擬運転タスクと模擬運転タスクのビデオを用いた危険感知タスクの間の眼球運動および危険感知 反応時間を比較する研究を行った.運転中に被験者が路面を認識し,車両の前方を注視していることを発見した. また,被験者は運転課題時の危険を検出することが遅かった.結果は,模擬運転を行った場所の相互作用が,運 転動画を単に見ることよりも,視覚システムおよび注意システムに対する需要を増加させることを示唆している. 我々は,これらの違いがなぜ発生するかついて考察を行い,ドライバーの訓練と評価における様々な状況の中か ら,この知見がもたらす可能性について調査した.

機械学習を用いた視線追跡データのイベント検出

Using machine learning to detect events in eye-tracking data
Behavior Research Methods, pp1–22, 2017

イベント検出は、眼球運動データ解析の難しい段階である.現在のイベント検出方法の主な欠点として,目の動きデータの質に基づいてパラメータを調整しなければならないことが挙げられる.
本実験では,注視,サッカード,またはその他の眼球運動イベントに属する生の視線サンプルの完全自動化された分類を,機械学習アプローチを用いて達成できることを示す.既に手作業またはアルゴリズムで検出された事象は,ユーザがパラメータを設定する必要なしに,他のデータの同様の分類を生成するように分類器を訓練するために使用することが可能である.本研究では,注視,サッカード,およびサッカード後の振動(PSO)の検出のためのランダム森林機械学習技術の適用を検討する.目の動き分類アルゴリズムを用いるアプリケーションに提案された方法の実用性を示すために,この方法を眼球運動駆動のバイオメトリックアプリケーションに用いる例を提供する.我々は,機械学習技術が現在の最先端の事象検出アルゴリズムと比較して優れた検出をもたらし,手作業コーディングの性能に達することができると結論付けた.

感情的写真による選択的注意捕捉の眼球運動評価

Eye Movement Assessment of Selective Attentional Capture by Emotional Pictures
Emotion, Vol.6, No.2, pp.257-268, 2006
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アイトラッキングを感情的かつ視覚的な場面での注意の配向と関与を評価するために用いた.実験 1 で不快,中 性,または快適なターゲットの画像を画像の快の度合いを比較するための周辺視野における中性制御画像と同時 に提示した.感情画像における最初の凝視とその後の凝視の周波数の確率は中性の画像よりも大きかった.実験 2 では,被験者に感情画像を見ることを避けるように指示したが,中性写真よりも初めに凝視する割合が大きくな り,最初の凝視時の見る時間が長くなった.低いレベルの視覚的な特徴では結果を説明することができない.明白 な視覚的な特徴は快・不快の感情的なコンテンツによって表わされることが結論づけれた