Análise da sonolência na condução rodoviária a partir de sinais EEG

A Sociedade Europeia de Pesquisa do Sono realizou muito recentemente um estudo, onde mostrou que a prevalência média de adormecimento ao volante nos últimos 2 anos foi de 17%. Além disto, tem sido provado por todo o mundo que a sonolência durante a condução é uma das principais causas de acidentes de trânsito. Torna-se assim conveniente, o desenvolvimento de sistemas que analisem a suscetibilidade de um determinado condutor para adormecer no trânsito, bem como de ferramentas que monitorem em tempo real o estado físico e mental do condutor, para alertarem nos momentos críticos. Apesar do estudo do sono se ter iniciado há vários anos, a maioria das investigações focaram-se no ciclo normal do sono, estudando os indivíduos de forma relaxada e de olhos fechados. Só mais recentemente, têm surgido os estudos que se focam nas situações de sonolência em atividade, como _e o caso da condução. Uma grande parte Dos estudos da sonolência em condução têm utilizado a eletroencefalografia (EEG), de forma a perceber se existem alterações nas diferentes bandas de frequência desta, que possam indicar o estado de sonolência do condutor. Além disso, a evolução da sonolência a partir de alterações no piscar dos olhos (que podem ser vistas nos sinais EEG) também tem sido alvo de grande pesquisa, tendo vindo a revelar resultados bastante promissores. Neste contexto e em parceria com a empresa HealthyRoad, esta tese está integrada no projeto HealthyDrive, que visa o desenvolvimento de um sistema de alerta e deteção de sinais de fadiga e sonolência nos condutores de veículos automóveis. A contribuição desta tese no projeto prendeu-se com o estudo da sonolência dos indivíduos em condução a partir de sinais EEG, para desta forma investigar possíveis indicadores dos diferentes níveis desta que possam ser utilizados pela empresa no projeto. Foram recolhidos e analisados 17 sinais EEG de indivíduos em simulação de condução. Além disso foram desenvolvidos dois métodos de análise destes sinais: O primeiro para a deteção e análise dos piscar de olhos a partir de EEG, o segundo para análise do espetro de potência. Ambos os métodos foram utilizados para analisar os sinais recolhidos e investigar que tipo de relação existe entre a sonolência do condutor e as alterações nos piscares dos olhos, bem como as alterações do espetro do EEG. Os resultados mostraram uma correlação entre a duração do piscar de olhos e a sonolência do condutor. Com o aumento da sonolência velicou-se um aumento da duração do piscar, desencadeado principalmente pelo aumento na duração de fecho, que chegou aos 51.2%. Em relação ao espectro de potência, os resultados sugerem que a potência relativa de todas as bandas analisadas fornecem informações relevantes sobre a sonolência do condutor. Além disso, o parâmetro (_+_)/_ demostrou estar relacionado com variações da sonolência, diminuindo com o seu avanço e aumentando significativamente (111%) no instante em que os condutores adormeceram.

The European Society of Sleep Research recently conducted a study whose results howed that the average prevalence of prevalence of drowsiness in individuals during driving activities was 17% over the last two years. Similarly to this, several other studies showed that sleepiness during driving is one of the main causes of traffic accidents. Due to this fact, it is necessary the development of systems capable of analysing the susceptibility of a particular driver falling asleep in traffic. In addition, the creation of tools to monitor the physical and mental state of the driver in real time is faced as an essential point. Although the sleep study started several years ago, most in researches have focused on the normal sleep cycle by studying relaxed and closed eyes subjects. More recently, there has been an increasing number of studies focusing on sleepiness situations in activity, such as driving. A large piece of the driving drowsiness studies have sed the electroencephalogram (EEG) to observe changes in its different frequency bands, indicating the driver drowsiness state. Moreover, the study of drowsiness from the variability of eye blinks which have shown a significant relationship with drowsiness, and can be observed in the EEG. In this context and in partnership with HealthyRoad Company, this thesis is integrated in the HealthyDrive project. The project seeks to develop a detection and alert system of the drivers fatigue and sleepiness. This work’s contribution to the HealthyDrive project is linked to the experimental study of the subjects’ drowsiness while driving simulations. The purpose is to determine possible indicators of the drowsiness levels that may be used posteriorly by the company. A set of experiments were conducted and 17 EEG signals were collected and analysed while driving simulations. In addition, two methods of EEG analysis were developed. The first was designed to detect and analyze the eye blink of the EEG data. The second was developed to analyze the EEG power spectrum. Both methods were used to analyze the collected signals and thereby to determine the relation between the driver’s drowsiness and the eye blink changes, as well as the EEG spectrum changes. The results show a high correlation between the eye blink measures and driver’s drowsiness. As the drowsiness increases it was observed an increase of the eye blink duration, mainly triggered by the increase in the eye closure duration which reached 51.2%. Regarding the power spectrum, the results suggest that the relative power of all analyzed bands give relevant information about the driver drowsiness. Furthermore, the ratio (θ+α)/β as shown to be intimately related to drowsiness variations, by decreasing with its advance and increasing significantly (111%) at the same time that drivers fall asleep.