Система и способ определения состояния увлеченности или монотонии на основе биометрического сигнала ЭЭГ Российский патент 2020 года по МПК A61B5/476 A61B5/16 

Настоящая группа изобретений относится к области психофизиологии, в частности, к пользовательской диагностике, и может быть использована для регистрации и анализа электрических сигналов мозга человека для определения состояния увлеченности или монотонии.

Моделирование состояний увлеченности или монотонии у пользователя основывается на определении характера его деятельности. В данном случае под увлеченностью понимается состояние, соответствующее «творческой деятельности» - интересной активности, позволяющей работнику поддерживать работоспособное состояние. Под монотонией понимается состояние, соответствующее «рутинной деятельности» - активности, связанной со стереотипными, постоянно повторяющимися умственными операциями, ведущими к снижению работоспособности.

Заявляемое техническое решение предполагает определение выбранных показателей состояния увлеченности или монотонии, определение на их основе индексов, характеризующих различные аспекты состояния усталости и работоспособности испытуемых, определение некоторых граничных значений индексов или их сочетаний (триггеров) и генерацию диагностических сообщений испытуемым, выдаваемые на различные внешние устройства (экран монитора, мобильные устройства).

Известен способ оценки эмоционального состояния человека [патент на изобретение RU 2291720, опубл. 20.01.2007], заключающийся в предъявлении пациенту четырех групп словесных характеристик, отражающих различные эмоциональные состояния и степень их выраженности. Затем анализируют выбранные человеком словесные характеристики, отражающие его состояние с использованием шкалы баллов. Способ позволяет дать количественную оценку степени эмоциональной дезадаптации и позволяет испытуемому самостоятельно осознать характер переживаемых эмоций.

Недостатком известного способа является низкая степень автоматизации сбора и обработки данных и достоверности полученной информации из-за субъективного метода сбора данных.

Известны система и способ обучения [заявка на изобретение US 20170330475, опубл. 16.11.2017], использующая данные электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для анализа результатов выполнения тестов и определение того, нужно ли сделать перерыв в учебной деятельности или наоборот усложнить выполняемое задание. Система обучения включает в себя блок вывода, который выводит первую проблему и сообщение на дисплее, предлагающее пользователю сделать перерыв, блок сбора, который получает ответ на первую проблему от пользователя, блок измерения ЭЭГ, который измеряет ЭЭГ пользователя, и блок управления. Блок управления определяет, присутствует ли первая мотивация, на основе потенциала, связанного с первым событием, включенного в ЭЭГ, и, начиная с момента, когда выводится первая проблема, определяет, присутствует ли вторая мотивация пользователя на основе потенциала, связанного со вторым событием, включенным в ЭЭГ, и начинающийся с момента, в который был получен ответ, и инструктирует блок вывода выводить сообщение на дисплей, предлагающее пользователю сделать перерыв, если первая мотивация отсутствует и второй мотивации нет.

Недостатками известной системы является ограниченная сфера применения (только образование), отсутствие информации о текущем психоэмоциональном состоянии пользователя, ограниченный набор выдаваемых рекомендаций (сделать перерыв).

Известны система и способ для модуляции контента на основе данных об электрических сигналах мозга человека [заявка на изобретение US 2018278984, опубл. 27.09.2018], включая изменение представления цифрового контента по меньшей мере на одном вычислительном устройстве. Контент также может модулироваться на основе набора правил, поддерживаемых или доступных компьютерной системе, на основе пользовательского ввода, в том числе посредством приема команды управления представлением, которая может быть обработана компьютерной системой для модификации представления контента. Содержимое также может быть передано со связанной информацией о состоянии мозга. Компьютерная система может обрабатывать данные биосигнала, используя конвейер обработки биологического сигнала, чтобы определить, по меньшей мере, одно состояние мозга пользователя. Можно определить, что данные о состоянии мозга произошли в ответ на представление пользователю определенного цифрового контента. Следовательно, компьютерная система может связывать определенное состояние мозга пользователя с представленным цифровым контентом. Вместо или в дополнение к выполнению этой ассоциации компьютерная система может модифицировать представление цифрового контента, по меньшей мере, на одном вычислительном устройстве, основываясь, по меньшей мере, частично на принятых данных биосигнала и, по меньшей мере, одном правиле модификации представления, связанном с представленным цифровым контентом. Применение любых таких правил может быть использовано для обработки компонентом модулятора, взаимодействующим с источником контента.

Недостатками известных технических решений является ограниченная сфера применения (только медиа сфера), связывание состояние мозга только с представляемым цифровым контентом, узкая интерпретация данных о мозговой активности пользователя.

Настоящая группа изобретений направлена на достижение технического результата, заключающегося в повышении достоверности определения текущего состояния увлеченности или монотонии за счет повышения точности обработки полученных данных и расширенной интерпретации данных о мозговой активности пользователя в режиме реального времени.

Заявленный технический результат в части системы, достигается за счет того, что система определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ включает блок приема сигнала, выполненный с возможностью получения сигнала ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя, с которым соединен блок первичной обработки сигнала, выполненный с возможностью спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга, с которым соединен блок фильтрации первично обработанных сигналов, выполненный с возможностью проверки сигнала на наличие помех и агрегации первично преобразованных сигналов с выделением левополушарных тета-ритмов, правополушарных альфа- и тета-ритмов, с которым соединен блок определения состояния увлеченности или монотонии, выполненный с возможностью определения коррелята состояния увлеченности или монотонии путем суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее, с блоком определения состояния увлеченности или монотонии соединен блок вывода данных, выполненный с возможностью предоставления пользователю полученных результатов.

Имеются варианты развития основного технического решения:

- блок первичной обработки сигнала выполнен с возможностью реализации предварительного сглаживания полученного сигнала;

- введен блок персонализации состояния увлеченности или монотонии, соединенный с блоком определения состояния увлеченности или монотонии и с блоком вывода данных и выполненный с возможностью определения границ нормального состояния для данного пользователя путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя;

- введен блок фиксации отклонения от нормального состояния пользователя, соединенный с блоком персонализации состояний и блоком вывода данных и выполненный с возможностью определения нахождения пользователя в заданном состоянии.

Заявленный технический результат в части способа достигается за счет того, что способ определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ включает получение сигнала ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя посредством блока приема сигнала, его первичную обработку путем спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга с помощью блока первичной обработки сигнала, проверку сигнала на наличие помех и агрегацию первично преобразованных сигналов таких, как левополушарные тета-ритмы, правополушарные альфа- и тета-ритмы с помощью блока фильтрации первично обработанных сигналов, определение состояния увлеченности или монотонии путем определения коррелята состояния увлеченности или монотонии посредством блока определения состояния увлеченности или монотонии, сконфигурированного для выполнения суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее, вывод данных путем предоставления пользователю полученных результатов с помощью блока вывода данных.

Имеются варианты развития основного технического решения:

- на этапе первичной обработки сигнала ЭЭГ выполняют предварительное сглаживание полученного сигнала;

- после определения состояния увлеченности или монотонии и перед выводом полученных данных определяют границы нормального состояния для данного пользователя путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя с помощью блока персонализации состояния увлеченности или монотонии;

- после определения границ нормального состояния для данного пользователя путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя и перед выводом полученных данных определяют нахождение пользователя в состоянии увлеченности или монотонии с помощью блока фиксации отклонения от нормального состояния пользователя.

Таким образом, за счет заявленных совокупностей признаков системы и способа повышается достоверность определения текущего состояния увлеченности или монотонии за счет повышения точности обработки полученных данных и расширенной интерпретации данных о мозговой активности пользователя в режиме реального времени. Это становится возможным благодаря агрегации первично преобразованных сигналов таких, как левополушарные тета-ритмы, правополушарные альфа- и тета-ритмы с помощью блока фильтрации первично обработанных сигналов, и последующему определению состояния увлеченности или монотонии путем определения коррелята состояния увлеченности или монотонии посредством блока определения состояния увлеченности или монотонии, сконфигурированного для выполнения суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее. Одновременно с этим расширена сфера применения заявленных технических решений (образование, собеседования, оценка контента, повышение производительности труда) и объема предоставляемых рекомендаций. Оценка состояния увлеченности или монотонии осуществляется без привязки к контенту, в любое время, при различных видах деятельности.

Сущность предлагаемой группы изобретений раскрыта более подробно с помощью фигур и дальнейшего описания.

На Фиг. 1 приведена блок схема системы.

На Фиг. 2 приведена блок схема блока определения состояния увлеченности или монотонии.

На Фиг. 3 приведены исходные данные для определения состояния увлеченности или монотонии.

На Фиг. 4 приведена сводка по рассчитываемым индексам в блоке 5 определения состояния увлеченности или монотонии.

На Фиг. 5 приведена сводка по применяемым триггерам в блоке 5 определения состояния увлеченности или монотонии.

На Фиг. 6 приведен перечень сообщений в блоке 5 определения состояния увлеченности или монотонии.

На Фиг. 7 приведена блок-схема модели определения состояний увлеченности или монотонии пользователя.

На Фиг. 8 и 9 представлены результаты проведенного исследования.

Система определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ (Фиг. 1 и 2) пользователя 1 включает последовательно соединенные друг с другом блок 2 приема сигнала, блок 3 первичной обработки сигнала, блок 4 фильтрации первично обработанных сигналов, блок 5 определения состояния увлеченности или монотонии, блок 6 вывода данных.

Дополнительно система может содержать блок 7 персонализации состояния увлеченности или монотонии, соединенный с блоком 5 определения состояния увлеченности или монотонии и с блоком 6 вывода данных, а также блок 8 фиксации отклонения от нормального состояния пользователя 1, соединенный с блоком 7 персонализации состояний и блоком 6 вывода данных.

Блок 2 приема сигнала выполнен с возможностью получения сигнала ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя 1. Нейроинтерфейс обеспечивает регистрацию ЭЭГ, а также трансляцию этих данных по беспроводному каналу связи в блок 2 приема.

Блок 3 первичной обработки сигнала выполнен с возможностью спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга и представляет собой преобразователь исходной ЭЭГ-волны в гармонические колебания по алгоритму Фурье с определением абсолютных и относительных спектральных мощностей каждого из заданного диапазонов частот. Также блок 3 может быть выполнен с возможностью реализации предварительного сглаживания полученного сигнала путем проверки на превышение заданной амплитуды сигнала с последующим удалением участка записи, в котором произошло превышение амплитуды.

Блок 4 фильтрации первично обработанных сигналов выполнен с возможностью проверки сигнала на наличие помех путем определения амплитудного всплеска на основе статистического анализа и агрегации первично преобразованных сигналов с выделением левополушарных тета-ритмов, правополушарных альфа- и тета-ритмов.

Для применения в разрабатываемой модели определения характера интеллектуальной деятельности и определения состояний увлеченности и монотонии были взяты методы анализа электрокардиограмм (ЭКГ) и электроэнцефалограмм (ЭЭГ).

При анализе электроэнцефалограммы используются сигналы с отведений от точек P4,Cz,F3 по системе 10-20. Величина сигналов измеряется в милливольтах (мВ).

На Фиг. 3 приведены исходные данные для определения состояния увлеченности или монотонии.

Блок 5 определения состояния увлеченности или монотонии выполнен с возможностью определения коррелята состояния увлеченности или монотонии путем суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее. Блок 5 представляет собой программируемый модуль, сконфигурированный для осуществления последовательности вычислительных действий.

На основе измеренных данных производится расчет ряда индексов, всесторонне характеризующих состояние увлеченности или монотонии у пользователей.

Индекс Alpha-index - рассчитывается на основании потока сигнала с электрода в точке P4. Для обработки сигнала используется быстрое преобразование Фурье (FFT)

I_ai=FFT(D_p4),

где D_{p4 -} сигнал с электрода в точке P4,

затем производится расчет вклада частот 8-13 Hz в общий спектр.

Индекс Thetа-index left - рассчитывается на основании потока сигнала с электрода в точке F3. Для обработки сигнала используется быстрое преобразование Фурье (FFT)

I_til =FFT(D_f3),

где D_{f3 -} сигнал с электрода в точке F3,

затем производится расчет вклада частот 4 – 7 Hz в общий спектр.

Индекс Thetа-index right - рассчитывается на основании потока сигнала с электрода в точке P4. Для обработки сигнала используется быстрое преобразование Фурье (FFT)

I_tir =FFT(D_p4),

где D_{p4 -} сигнал с электрода в точке P4,

затем производится расчет вклада частот 4 – 7 Hz в общий спектр.

Индекс Sum – суммирование вкладов част:

I_{sum =} I_ai+I_tir+I_til

Индекс z-оценки представляет собой персонализацию значений для конкретного пользователя на основе его зарегистрированных статистических показателей мат.ожидания и стандартного отклонения параметра за период наблюдений

I_z = I_sum-mean(I_sum)/std(I_sum)

На Фиг. 4 приведена сводка по рассчитываемым индексам в блоке 5 определения состояния увлеченности или монотонии.

Согласно концепции разрабатываемой модели, после расчета индексов необходимо определить их граничные значения, достижение которых означает определенный уровень когнитивного состояния пользователей (триггеры). В модели определения состояний увлеченности и монотонии у пользователя применяются следующие триггеры.

Триггер «Творческая деятельность». Оператор выполняет деятельность, расцениваемую как творческая. Проверяемое условие триггера:

I_z>1,96

Триггер «Рутинная деятельность». Оператор выполняет деятельность, расцениваемую как компульсивная. Проверяемое условие триггера:

I_z< -1,96

На Фиг. 5 приведена сводка по применяемым триггерам в блоке 5 определения состояния увлеченности или монотонии.

При реализации рассматриваемой модели в составе программного комплекса для регистрации и анализа электрофизиологических параметров человека и предоставления биологической и оптической обратной связи (ПК Ментор), предусматривается определенная реакция ПК на выполнение условий триггеров, рассмотренных выше. Реакция выражается выводом определенных сообщений на внешние устройства из состава ПК: экран монитора или носимый браслет.

Сообщение «Отметка о творческой задаче (увлеченности)». Отметка в журнале о том, что состояние оператора соответствует творческой деятельности.

Сообщение «Отметка о монотонии». Отметка в журнале о том, что состояние оператора соответствует рутинной деятельности.

На Фиг. 6 приведен перечень сообщений в блоке 5 определения состояния увлеченности или монотонии.

Таким образом, в рамках модели определения состояний увлеченности или монотонии у пользователя, была разработана методика определения характера выполняемой деятельности, не требующая самоотчета, визуального наблюдения за действиями специалиста и профессиографии. Для реализации модели выбран метод регистрации показателей электрической активности мозга. На Фиг. 7 приведена блок-схема модели определения состояний увлеченности или монотонии пользователя.

Блок 6 вывода данных представляет собой любое электронное устройство, способное выдавать информацию на какой-то из каналов восприятия пользователя, выполненный с возможностью предоставления пользователю 1 полученных результатов в текстовой, визуальной, звуковой, тактильной форме в зависимости от доступной периферии и задачи. К нему могут быть подключены монитор, дисплей, звуковые колонки, вибромотор и др.

Блок 7 персонализации состояния увлеченности или монотонии, выполнен с возможностью определения границ нормального состояния для данного пользователя 1 путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя 1, и представляет собой программируемый модуль вычислительных операций, в котором происходит расчет верхней границы нормального состояния увлеченности или монотонии пользователя на основе исторических данных, вычисляется разница между текущим значением и границей состояния (увлеченности или монотонии), а также происходит проверка нахождения среднего значения в диапазоне триггера состояний (увлеченности или монотонии).

Блок 8 фиксации отклонения от нормального состояния пользователя выполнен с возможностью определения нахождения пользователя 1 в заданном состоянии, и представляет собой модуль, обеспечивающий проверку сильно ли отклоняются показатели текущего состояния пользователя от обычного состояния и насколько устойчиво отклонение.

Питание всех блоков обеспечивается от общего питания ПК.

Дополнительно может быть введен блок (на чертеже не показано) взаимодействия с сервером, на котором хранятся исторические данные по пользователю 1 и на который отправляются данные о состоянии для сохранения в базе данных и предъявления с помощью веб-интерфейсов.

Заявляемая система реализует следующий способ определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ.

Пользователь 1 надевает нейроинтерфейс и включает его блютуз-адаптер для передачи сигнала ЭЭГ в заявляемую систему.

Получают сигнал ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя 1 посредством блока 2 приема сигнала, затем осуществляют его первичную обработку путем спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга с помощью блока 3 первичной обработки сигнала, при необходимости выполняют предварительное сглаживание полученного сигнала.

Далее осуществляют проверку сигнала на наличие помех и агрегацию первично преобразованных сигналов таких, как левополушарные тета-ритмы, правополушарные альфа- и тета-ритмы с помощью блока 4 фильтрации первично обработанных сигналов.

Последующее определение состояния увлеченности или монотонии производят путем определения коррелята состояния увлеченности или монотонии посредством блока 5 определения состояния увлеченности или монотонии, сконфигурированного для выполнения суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее.

При необходимости после определения состояния увлеченности или монотонии и перед выводом полученных данных определяют границы нормального состояния для данного пользователя 1 путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя 1 с помощью блока 7 персонализации состояния увлеченности или монотонии. А после определения границ нормального состояния для данного пользователя 1 путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя и перед выводом полученных данных определяют нахождение пользователя 1 в состоянии увлеченности или монотонии с помощью блока 8 фиксации отклонения от нормального состояния пользователя 1.

Конечный вывод данных осуществляют путем предоставления пользователю 1 полученных результатов с помощью блока 6 вывода данных, также могут быть предоставлены рекомендации.

Для перехода в желаемое состояние могут быть использованы рекомендации трех типов:

1. Рекомендации для пользователей, уверенно владеющих психонетическими практиками;

2. Рекомендации, содержащие более подробную последовательность действий;

3. Рекомендации, не связанные с психотехниками и работой с эйдограммами.

Рекомендации на основе психонетических практик требуют ознакомления с базовыми психонетическими практиками, освоение которых поможет пользователю превратить свое внимание в гибкий инструмент в первую очередь для максимально эффективного перехода из нежелательных состояний в необходимое.

Для выхода из состояния монотонии:

1. Глубоко подышите в течение нескольких минут. На вдохе - представьте, как через макушку головы в Ваше тело проникает поток энергии, распространяется по позвоночнику до низа живота. Задержите дыхание на пять секунд. А на выдохе представьте, как этот поток распространяется по всему телу. Совместите дыхание с прогулкой на свежем воздухе в течение 10-15-ти минут.

2. Разогрейте руки потерев их друг о друга. Затем помассируйте уши (мочки, козелки, внутреннюю часть) в течение 3-5-ти минут. Резко сжимайте и разжимайте кулаки. Помассируйте точку в углублении основания большого и указательного пальцев.

3. Дайте Вашему телу интенсивную физическую нагрузку в виде 10-ти минутного бега или других возможных, знакомых, подходящих лично Вам физических упражнений.

4. Отвлекитесь минут на 15-20 на любимое дело, которое всегда вызывает у Вас интерес. Вы вовлечетесь в интенсивный процесс и сможете перенести эту энергию на дальнейшую работу.

Система и способ могут быть реализованы на базе персонального компьютера и могут быть использованы в любой области и при любом виде деятельности, основной задачей является выявление негативного состояния и информирование о нем пользователя для принятия своевременных мер с целью повышения производительности труда или эффективности обучения.

Пример применения способа и системы.

Оценивалась заинтересованность детей в детском лагере занятиями разных типов для возможной корректировки образовательного контента и способа преподавания.

В оценке приняли участие 48 детей, посещающих три вида образовательных студий: «Керамика», «Ракетостроение», «Фортепиано».

Данные представлены на Фиг. 8 и 9.

Наибольшие показатели увлеченности наблюдаются на студии Фортепиано, но различие по этому показателю со студией Керамики незначительно. Ракетостроение показывает значимо более низкие показатели увлеченности, чем остальные студии.

Эти данные могут быть использованы при построении более эффективного учебного процесса за счет изменения формы подачи контента на студии «Ракетостроение».

Группа изобретений относится к медицине, а именно к системе и способу определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ. Система включает блок приема сигнала (2), блок первичной обработки сигнала (3), блок фильтрации первично обработанных сигналов (4), блок определения состояния увлеченности или монотонии (5), блок вывода данных (6). В вариантах технического решения возможно наличие дополнительных блока персонализации состояния увлеченности или монотонии (7), блока фиксации отклонения от нормального состояния пользователя (8). При исполнении способа получают сигнал ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя (1) посредством блока приема сигнала. С блоком приема сигнала соединен блок первичной обработки сигнала. С помощью блока первичной обработки сигнала производят его первичную обработку путем спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга. Блок первичной обработки сигнала соединен с блоком фильтрации первично обработанных сигналов. С помощью блока фильтрации первично обработанных сигналов проверяют сигнал на наличие помех и выполняют агрегацию первично преобразованных сигналов левополушарных тета-ритмов, правополушарных альфа- и тета-ритмов. Определяют состояние увлеченности или монотонии путем определения коррелята состояния увлеченности или монотонии посредством блока определения состояния увлеченности или монотонии. Блок определения состояния увлеченности или монотониии соединен с блоком фильтрации первично обработанных сигналов и сконфигурирован для выполнения суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее. С блоком определения состояния увлеченности или монотонии соединен блок вывода данных. С помощью блока вывода данных выводят данные путем предоставления пользователю полученных результатов. Достигается повышение достоверности определения текущего состояния увлеченности или монотонии за счет повышения точности обработки полученных данных и расширенной интерпретации данных о мозговой активности пользователя в режиме реального времени. 2 н. и 6 з.п. ф-лы, 9 ил.

1. Система определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ включает

блок приема сигнала, выполненный с возможностью получения сигнала ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя, с которым соединен

блок первичной обработки сигнала, выполненный с возможностью спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга, с которым соединен

блок фильтрации первично обработанных сигналов, выполненный с возможностью проверки сигнала на наличие помех и агрегации первично преобразованных сигналов с выделением левополушарных тета-ритмов, правополушарных альфа- и тета-ритмов, с которым соединен

блок определения состояния увлеченности или монотонии, выполненный с возможностью определения коррелята состояния увлеченности или монотонии путем суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее, с блоком определения состояния увлеченности или монотонии соединен

блок вывода данных, выполненный с возможностью предоставления пользователю полученных результатов.

2. Система по п. 1, отличающаяся тем, что блок первичной обработки сигнала выполнен с возможностью реализации предварительного сглаживания полученного сигнала.

3. Система по п. 1, отличающаяся тем, что введен блок персонализации состояния увлеченности или монотонии, соединенный с блоком определения состояния увлеченности или монотонии и с блоком вывода данных и выполненный с возможностью определения границ нормального состояния для данного пользователя путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя.

4. Система по п. 3, отличающаяся тем, что введен блок фиксации отклонения от нормального состояния пользователя, соединенный с блоком персонализации состояний и блоком вывода данных и выполненный с возможностью определения нахождения пользователя в заданном состоянии.

5. Способ определения состояния увлеченности или монотонии на основе сигнала ЭЭГ включает

получение сигнала ЭЭГ от нейроинтерфейса пользователя посредством блока приема сигнала,

его первичную обработку путем спектрального разложения полученного сигнала на ритмы головного мозга с помощью блока первичной обработки сигнала,

проверку сигнала на наличие помех и агрегацию первично преобразованных сигналов, таких как левополушарные тета-ритмы, правополушарные альфа- и тета-ритмы с помощью блока фильтрации первично обработанных сигналов,

определение состояния увлеченности или монотонии путем определения коррелята состояния увлеченности или монотонии посредством блока определения состояния увлеченности или монотонии, сконфигурированного для выполнения суммирования первично преобразованных сигналов, усреднения суммы отведений по скользящему окну, определения стандартного отклонения индикатора увлеченности или монотонии и глобального среднего индикатора увлеченности или монотонии, определения границы состояния и выхода за нее,

вывод данных путем предоставления пользователю полученных результатов с помощью блока вывода данных.

6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что на этапе первичной обработки сигнала ЭЭГ выполняют предварительное сглаживание полученного сигнала.

7. Способ по п. 5, отличающийся тем, что после определения состояния увлеченности или монотонии и перед выводом полученных данных определяют границы нормального состояния для данного пользователя путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя с помощью блока персонализации состояния увлеченности или монотонии.

8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что после определения границ нормального состояния для данного пользователя путем статистического анализа исторических значений по состоянию пользователя и перед выводом полученных данных определяют нахождение пользователя в состоянии увлеченности или монотонии с помощью блока фиксации отклонения от нормального состояния пользователя.