Pozyskiwanie i analiza trajektorii ruchu oka u

tywnych aspektach rozwiązywania problemów. Agenci
tego typu mają bogatą osobowość, reagują emocjonalnie
w zależności od kontaktu oraz modelują emocje użytkownika. Przykładami agenta pedagogicznego są Steve,
lowałby wyników, sortowałby wyniki według jakiegoś
klucza itd. Brakuje „agentów” na stronach firm, które
tworzyłyby np. profil psychologiczny klienta, czy też
lepszego wykorzystania istniejących lingbot’ów.
Rozwijająca się sztuczna inteligencja próbuje rozwiązywać te i wiele innych problemów, tworzyć oprogramowanie, które mogłoby zastępować w niektórych
czynnościach ludzi. Jednak stworzenie algorytmu działającego przy niekompletnej informacji, niedoskonałym
algorytmie uczenia nie jest proste. Dziedzina ta jednak
wciąż zaskakuje, dlatego też za klika lat będzie można
mieć osobistych asystentów, którzy będą dokonywać
zakupów, planować podróż itp. Powstaną doskonalsze
systemy, które będą zdolne zdobyć każdą informację, czy
to w Internecie, czy też w funkcjonujących w organizacjach systemach.
Adele, Guilly.
Ciekawym pomysłem na zastosowanie agentów w
edukacji jest stworzenie agenta, którego użytkownik musi
nauczyć wiedzy z określonej dziedziny, zwanego teachable agent (Betty’s Brain). W celu poprawienia ich
efektywności zastosowano agentów inteligentnych społecznie (ang. Socally intelligent agents)
2.4. MEDYCYNA
Informatyka w medycynie znajduje coraz to więcej
nowych zastosowań, dlatego nie jest zaskoczeniem, że
technologie oparte o rozwiązania agenckie również
znajdują zastosowanie. Wspomnieć należy o inteligentnych systemach wspierających diagnozę (Guardian,
IM-Agents, Marvin), system prowadzący opiekę nad osobami starszymi i upośledzonymi (TeleCARE), system
wspierający harmonogramowanie i zarządzanie szpitalem
(Agent. Hospital, OTM).
[1] BORKOWSKA A., Inteligentni agenci w handlu elektronicznym, W: e-mentor [online dostęp 15.04.2008]. Dostępny
w
World
Wide
Web:
http://www.e-mentor.edu.pl/
artykul_v2.php?numer=7&id=101.
[2] JAMESOM A., Adaptive Interfaces and Agents, W: A.
Jacko, A. Sears (ed.), Human-Computer Interaction Handbook,
Mahwah, Erlbaum, 2003,s.305-330.
[3] KLUSCH M., Information Agent Technology for the Internet: A. Survey. W: D. Hensel (ed), Specjal Issue on Intelligent Information Integration. 2001.
[4] MENCZER F., MANGE A., STREET N., Adaptive Assistants for Customized E-Shopping, IEEE Inteligent Systems,
Vol.17, Issue 6 2002, s.12-19
[5] ORDYSIŃSKI t., Funkcje agentów w wirtualnych organizacjach gospodarczych, Dostępny [10.04.2008] w World Wide
Web:
http://iiwz.univ.szczecin.pl/zsgi/konferencje/4/pliki/ordy.doc.
3. WNIOSKI
Zaprezentowane przykładowe zastosowania inteligentnych agentów ukazują ogromny wachlarz możliwości, jak również olbrzymi potencjał tego oprogramowania.
Poruszając się w Internecie, korzystając z przeglądarek i
uzyskując wiele powtarzających się wyników na dany
temat, brakuje takiego agenta, który nie dub
Pozyskiwanie i analiza trajektorii ruchu oka u pacjentów
z zaburzeniami neurologicznymi
Tomasz Lewandowski1 , Zbigniew Gomółka2
1
Instytut Inżynierii Technicznej Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa 37-500 Jarosław, ul. Czarnieckiego 16
2
Instytut Techniki, Uniwersytet Rzeszowski, 35-959 Rzeszów, ul. Rejtana 16
The analysis of the eye balls movement in patients
treated for Parkinson’s disease who were performed to
simple visual tasks permits to reveal disorders associated
with this disease, determine its scale and to estimate the
sight organ dysfunction. The aim of such analysis is to
determine the type, frequency, intensity and the direction
of sight organ trembling as well as counting the frequency
of blinking acquired during the observation of static and
dynamic objects and the objects emerging from light blue
background (low contrast). This study presents, proposed
by the author, a prototype implementation of visual tasks
connected with the issues concerning the acquisition,
118
processing and analysis of sight path of people suffering
from Parkinson’s disease by means of OBER 2 system and
the MATLAB software.
I.
Wprowadzenie
I.1 Charakterystyka jednostki chorobowej
Wielu chorobom występującym współcześnie towarzyszą zaburzenia ruchowe – jednym z takich zaburzeń jest
drżenie definiowane jako rytmiczne, oscylacyjne ruchy mimowolne różnych części ciała wywołane naprzemiannymi
lub synchronicznymi skurczami mięśni antagonistycznych
Технічні вісті 2008/1(27), 2(28)
[1]. Wśród chorób, którym towarzyszy zjawisko drżenia
wymienić można drżenie samoistne, drżenie Holmesa, pląsawicę Huntingtona, chorobę Wilsona czy Parkinsona.
Z uwagi na wzrost częstości występowania oraz nieznaną
etiologię, objawy towarzyszące chorobie Parkinsona (w tym
drżenie) stały się przedmiotem wielu badań nie tylko
lekarzy, ale również specjalistów innych dziedzin. Badania
te mają na celu lepsze poznanie choroby, a przez to szybsze
i dokładniejsze diagnozowanie, co w przyszłości pozwoli na
opracowanie skuteczniejszych metod leczenia.
Choroba Parkinsona (Parkinson’s Disease) jest chorobą zwyrodnieniową ośrodkowego układu nerwowego
i mimo, iż została opisana na początku XIX wieku, nadal
nieznane są dokładnie jej przyczyny. Według uczonych
hipotetycznymi przyczynami obumierania komórek nerwowych w istocie czarnej mogą być czynniki genetyczne, środowiskowe, zakażenia wirusowe lub mechaniczne uszkodzenia mózgu [2].
Objawy choroby Parkinsona wywołane są zmianami
zwyrodnieniowymi komórek nerwowych znajdujących się
w jądrach podstawy, które to odgrywają ważną rolę
w kontroli czynności ruchowych. Do najczęstszych objawów należą: zwiększenie napięcia mięśniowego, zubożenie
ruchowe, rytmiczne drżenie spoczynkowe, trudności
w inicjacji ruchów dowolnych.
Ważnymi, z uwagi na charakter niniejszego opracowania, objawami towarzyszącymi chorobie Parkinsona są
dysFunkcje narządu wzroku takie jak: rzadkość mrugania,
drżenie mięśni gałki ocznej, trudności w poruszaniu gałką
oczną (szczególnie wodzenie wzrokiem), brak koordynacji
ruchowej gałek ocznych (podwójne widzenie), trudności
w rozpoznawaniu kolorów, problemy z kontrastowaniem [3].
I.2. Sformułowanie zadania
Analiza trajektorii ruchu gałek ocznych pacjentów
leczonych z powodu choroby Parkinsona poddanych prostym zadaniom wizualnym pozwala na obserwacje zaburzeń
związanych z chorobą, określenie ich skali oraz ocenę dysfunkcji narządu wzroku.
Celem analizy jest określenie rodzaju, częstotliwości,
nasilenia oraz kierunku drgań narządu wzroku oraz obliczenie częstości mrugania podczas obserwacji obiektów statycznych i dynamicznych oraz obiektów słabo oświetlonych
(niski kontrast).
Niniejsze opracowanie przedstawia przykładowy
sposób realizacji zadań związanych z zagadnieniami Dotyczącymi pozyskiwania, przetwarzania i analizy ścieżki
wzrokowej osób cierpiących na chorobę Parkinsona przy
wykorzys systemu OBER 2 oraz oprogramowania
MATLAB.
Zadania wizualne zostały specjalnie tak dobrane, aby
wykrywać zjawiska typowe dla choroby Parkinsona:
a) drżenie statyczne (por. II.2.1);
b) drżenie dynamiczne podczas śledzenia obiektu (por.
II.2.2);
c) wyłanianie (por. II.2.3): ruchy samoistne przed zauważeniem celu, czas zauważenia i związana z nim
wartość kontrastu.
Warto zauważyć, iż wsparcie konwencjonalnych metod diagnozowania choroby Parkinsona przez metody oparte na badaniu trajektorii ruchu oka jest atrakcyjne ponieważ:
a) jest to nieinwazyjna metoda bezkontaktowa;
b) odpowiednio dobrane zadania wizualne nie zmuszają
pacjenta do nienaturalnych ruchów;
c) metoda jest obiektywna, gdyż pacjent nie panuje siłą
woli nad ruchem oka, tak, jak jest w stanie powstrzymać drżenie ręki;
d) wykrycie anomalii może uzasadnić inne zaburzenia
np. percepcji lub równowagi.
II. Materiał i metody
II.1. Rejestracja ścieżki wzrokowej
Badania realizujące założone cele mogą zostać przeprowadzone w formie zadań wizualnych przy pomocy
systemu rejestrującego ruch gałki ocznej OBER 2 [4]. Urządzenie to wykonuje niezależny pomiar ruchu gałek ocznych
w czasie rzeczywistym wykorzystując nieinwazyjną metodę
badania poprzez pomiar mocy wiązki promieniowania podczerwonego odbitego od gałki ocznej. Metoda ta charakteryzuje się dużą precyzją pozycjonowania oraz odpornością
na zakłócenia [6]. Oświetlacze i detektory promieniowania
podczerwonego umieszczone są w specjalnych oprawach
zakładanych przez obserwatora, skąd sygnał elektryczny
jest pobierany, a następnie po przetworzeniu na postać
cyfrową (12 bitów, 500 Hz) jest dostępny w postaci ciągu
czwórek liczb będących reprezentacją pozycji centrum
każdego z oczu w osi pionowej i poziomej. Bezpieczeństwo
tej metody dla oczu obserwatora zapewnia emitowanie
promieniowania podczerwonego w krótkich impulsach
trwających 80 µs. Jest to więc metoda nieinwazyjna i
bezpieczna.
Podczas realizacji zadań scena postrzegana przez
obserwatora jest wcześniej precyzyjnie przygotowana,
a analiza trajektorii ruchu gałek ocznych jest dokonywana
w kontekście zawartości sceny. Poprawna interpretacja
danych pochodzących z urządzenia jest możliwa dzięki
ustaleniu pozycji obserwatora względem prezentowanej
sceny (monitora komputerowego), a także kalibracji urządzenia polegającej na obserwacji prostokąta o standaryzowanych wymiarach każdorazowo przed i po pokazie [5].
Pierwszym etapem akwizycji ścieżki wzrokowej jest
kalibracja urządzenia OBER 2 polegająca na obwiedzeniu
wzrokiem zgodnie z ruchem wskazówek zegara prostokąta
kalibracyjnego, rozpoczynając od lewego górnego wierzchołka i poruszając się zgodnie z ruchem wskazówek zegara. W wyniku kalibracji otrzymuje się parametry niezbędne do późniejszego prawidłowego odczytu badań, np. Rozdzielczość, częstotliwość próbkowania, współczynniki
wzmocnienia i przesunięcia dobrane przez system podczas
kalibracji itp.
Ze względu na specyfikę urządzenia oraz brak
mechanizmów rejestrujących położenie głowy obserwatora,
istotne jest, aby precyzyjnie nałożyć badanemu okulary pomiarowe oraz unieruchomić głowę w podpórce okulistycznej. Wyeliminuje to dodatkowe błędy i ułatwi analizę wy
Технічні вісті 2008/1(27), 2(28)
119
ników pomiarów.
Czujniki pomiarowe rejestrują także ogromną ilość
promieniowania pochodzącego z otoczenia. Można wyróżnić dwa rodzaje takiego promieniowania: wolnozmienne –
pochodzące z naturalnych źródeł (ciepło słoneczne, ciepło
ciała ludzkiego) oraz szybkozmienne – pochodzące od
różnego rodzaju urządzeń elektrycznych, prawie zawsze
charakteryzujące się okresowością (lampy oświetleniowe).
Takie niepożądane promieniowanie jest niejednokrotnie
wiele razy silniejsze niż sygnał użyteczny emitowany przez
system. Zastosowana w systemie OBER 2 metoda predykcji
poziomu sygnału tła pozwala na skuteczną eliminację
wpływu obu tych rodzajów zakłóceń na wyniki pomiarów
[7]. Mimo to należy dodatkowo eliminować niepożądane
czynniki zewnętrzne np. poprzez wprowadzenie półmroku
i korzystanie z oświetlenia żarowego w pomieszczeniu,
w którym dokonuje się pomiarów.
II.2. Zadania wizualne
II.2.1. Pokaz obiektu statycznego: Pierwsze zadanie
polega na obserwacji obiektu statycznego pojawiającego się
w środku sceny (rys. 1). Pokaz ten ma na celu zbadanie
rodzaju, wielkości i częstotliwości drżenia gałki ocznej oraz
częstości mrugania oczami. Obiekt jest prezentowany
w określonym czasie niezbędnym do zarejestrowania badanych zjawisk, jednak czas ten nie może być zbyt długi z
uwagi na wiek pacjentów oraz możliwość szybkiego
zmęczenia narządu wzroku w związku z chorobą (w zadaniu przyjęto czas 10 [s]).
o niskim poziomie kontrastu, szczególną trudność sprawia
kolor niebieski i zielony w bladych odcieniach [3]). Obiekt
pojawia się stopniowo w losowo wybranym miejscu sceny
(ekranu). Całkowity czas prezentacji punktu to 10 [s] (rys. 3).
Rys. 3 Przykład obiektu wyłaniającego się stopniowo z tła w losowym
miejscu sceny (ekranu)
III. Analiza
W celu przeprowadzenia analizy sygnałów okoruchowych
został skonstruowany zestaw specjalistycznych procedur numerycznych (przybornik) w środowisku MATLAB. Pozwala
on na dokonanie wstępnych obliczeń bezpośrednio po przeprowadzeniu badania oraz ich prezentację w odpowiednio czytelnej formie. Zawiera również zestaw procedur, których zadaniem jest automatyczna ocena stanu narządu wzroku obserwatora. Jednak nie wszystkie zadania mogą być zrealizowane
automatycznie np. wskutek braku współpracy obserwatora –
trajektoria wymaga wówczas inspekcji przez operatora w celu
walidacji rezultatów obliczeń.
Rys. 1 Przykład obiektu statycznego wyświetlanego na środku sceny
II.2.2. Pokaz obiektu dynamicznego: W drugim
zadaniu przedstawiono poruszający się po linii prostej
obiekt od strony lewej do prawej przez całą długość sceny
(rys. 2). Celem tego pokazu jest zarejestrowanie trudności
w płynnym poruszaniu gałką oczną (wodzenie wzrokiem)
jak również obserwacja drżenia gałki ocznej w czasie ruchu
poziomego. Obiekt porusza się po linii prostej ze stałą
prędkością w czasie 8 [s].
Rys. 4 Przykład trajektorii ruchu oka podczas śledzenia obiektu
z zadania II.2.2
Autorzy spodziewają się, że już proste parametry
statystyczne rejestrowanych trajektorii (np. odchylenie
standardowe) okażą się wystarczająco skuteczne do wyodrębnienia pacjentów cierpiących na chorobę Parkinsona.
Wskazanie optymalnych parametrów dyskryminujących jest
celem dalszych prac i wymaga przeprowadzenia badań na
odpowiednio licznej grupie pacjentów.
IV. Podsumowanie
(a)
(b)
(c)
Rys. 2 Przykład obiektu poruszającego się po linii prostej od
strony lewej do prawej przez całą szerokość sceny (ekranu) (a)
w 1 [s] (b) w 4 [s] (c) w 8 [s]
II.2.3. Znajdowanie obiektu: Trzecie zadanie wizualne
polega na prezentacji obiektu w kolorze bladoniebieskim
wyłaniającym się stopniowo z bladoniebieskiego tła. Zadanie
to ma na celu uchwycenie momentu zauważenia przez
obserwatora obiektu (badania dowodzą, że osoby cierpiące na
chorobę Parkinsona mają trudności w postrzeganiu obiektów
120
Zaproponowany system został przygotowany i wdrożony na Oddziale Klinicznym Kliniki Neurologii Collegium
Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie, gdzie
jest wykorzystywany równolegle z innymi metodami detekcji choroby Parkinsona.
[1] Greese Łyko M., Fiszer U.: Drżenie samoistne, Przewodnik
Lekarski, 2002, 5, 3, 30-36.
[2]
Wald I., Członkowska A. [red.]: Neurologia kliniczna, Państwowy Zakład Wydawnictw Lekarskich, Warszawa, 1987.
[3]
McCall B.: Parkinson's and the Eyes, Parkinson’s Disease
Society, London, 2003.
Технічні вісті 2008/1(27), 2(28)
[4]
Ober J., Hajda J., Loska J., Jamicki M.: Application of
Eye Movement Measuring System OBER2 to Medicine
and Technology, SPIE, Infrared technology and applications 3061(1):327-333, Orlando, USA, 1996.
[5]
Augustyniak P., Mikrut Z.: Badanie reguł postrzegania
naturalnego w celu ich wykorzystania w inteligentnych systemach wizyjnych, SIIB 2004 [Dokument elektroniczny],
Sztuczna Inteligencja w Inżynierii Biomedycznej, Kraków,
2004.
[6]
Loska J.: Wybrane problemy sprzętu i oprogramowanie systemu pomiaru ruchu oka Ober 2, praca doktorska, Politachnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Gliwice, 2003.
[7]
Pojda D.: Zastosowanie systemu OBER2 w diagnostyce zeza, Journal of Medical Informatics and Technologies vol. 5, November 2000.
Вимірювання температури з використанням явища
комбінаційного розсіяння світла
Святослав Яцишин, Олег Сегеда
Національний університет «Львівська політехніка»
The mechanisms of Raman effect are considered to the measuring of surface temperature for
solid state substance, according to theoretical
analysis.
h - стала Планка. Наприклад, при розсіюванні
випромінювання аргонового лазера ( λ = 514,5 нм)
Вступ. Явище комбінаційного розсіяння
(КР) світла чутливе не тільки до зміни складу й
структури речовини, а й до зміни температури [1].
Протягом останніх двох десятиліть на його основі
розроблявся метод вимірювання температури поверхні твердого тіла. Метод в перспективі може не
вимагати калібрування перед вимірюваннями і дозволить вимірювати температуру об’єктів в діапазоні 100 нм – 100 мкм.
Постановка задачі. На даний момент за допомогою методу КР світла вдалося зробити вимірювання температури частинок розмірами 100 –
10 мкм, але лише в околі кімнатної температури.
Розширення температурного діапазону методу я
від 250-300 К до 1200-1400 К вимагає проведення
теоретичних та експериментальних досліджень
різних матеріалів та розвитку самого методу, часто
у зв’язку з досліджуваними матеріалами.
Мета роботи - вивчення метрологічних
аспектів вимірювання температури поверхні об’єктів малих розмірів з використанням явища комбінаційного розсіяння світла.
Теоретичні дослідження. Визначення температури методом КР світла базується на темпе-
У виразі (1) приведені винятково універсальні
константи, а також частоти, що характеризують
властивості випромінювання лазера та досліджуваного об’єкту. На відміну від інших методів
лазерної термометрії тут відсутні температурно
залежні сталі, які слід визначати експериментально,
що є перевагою даного методу.
На практиці вимірюється не інтенсивність
випромінювання у Вт/см2, а відносно невелика
кількість фотонів, які реєструє фотоприймач.
Виконуються залежності
I s = n s hc (ν i − ν 0 ) й
ратурній залежності інтенсивностей стоксової I s
та антистоксової I as компонент розсіяного випромінювання:
Is
I as
де
ν i ;ν 0
ν
=
ν
i
i
−ν 0 

+ν 
0
4
exp
hcν 0
,
(1)
kT
- хвильові числа оптичних фононів,, що
падають на досліджуваний зразок та які відбиваються й контролюються, см-1 (ν i = 1 / λi , ν 0 = 1/ λ0 );
поверхнею
кремнію
(ν 0 = 525 см-1)
отримаємо
I s / I as ≈ 10 при температурі 300 К і 3,6 при 500К.
I as = nas hc(ν i + ν 0 ) , де n s (с-1) і nas (с-1) - число
стоксових та антистоксових квантів за одиницю часу.
Відношення
ns / nas визначається за:
3
n s ν i − ν 0 
hcν 0
=
 exp
n as ν i + ν 0 
kT
(2)
Відношення відповідних струмів буде:
3
i s ν i − ν 0 
hcν 0
=
 exp
i as ν i + ν 0 
kT
(3)
Звідси визначається температура опромінюваного зразка:
hcν 0
(4)
T=
is
ν i −ν 0
k ln
− 3k ln
ias
ν i +ν 0
Випадкова похибка вимірювань зумовлена флуктуаціями числа розсіяних квантів (особливо це стосується антистоксових квантів). Для зменшення цієї
похибки необхідно нагромаджувати сигнал протягом
Технічні вісті 2008/1(27), 2(28)
121