Integratie van on-line bioresponsmetingen in transportsystemen

Onze moderne samenleving staat voor grote uitdagingen in de verkeersveil igheid. De Europese commissie heeft zich als doel gesteld om tegen 2010 het aantal verkeersslachtoffers op de Europese wegen te halveren. Een va n de hoofdredenen en een dikwijls onderschatte reden van verkeerssla chtoffers is slaperigheid achter het stuur. Slaperigheid achter het stuu r is verantwoordelijk voor 24% van de dodelijke ongevallen wereldwijd, w at neer komt op ongeveer 350 verkeersdoden in België en 10.000 verkeersd oden in Europa elk jaar te wijten aan slaperigheid achter het stuur. Het proces van in slaap vallen achter het stuur is beïnvloed door de omg eving rond de bestuurder die bestaat uit verschillende niet genetisch bepaalde variabelen (fysisch, chemisch, voeding, sociaal) die de mens e n zijn presteren kunnen beïnvloeden. Elk van deze variabelen varieert al s functie van tijd en ruimte. De complexe set van omgevingsvariabelen di e direct op het levend organisme inwerken, wordt de micro-omgeving ro nd het levend organisme genoemd. Verder reageert elke mens continue op d eze micro-omgeving. Deze reacties worden bioresponsies genoemd zoals bijvoorbeeld diepe lichaamstemperatuur, zweet secretie, hartslag, .&nb sp; Deze bioresponsies bevatten nuttige informatie over hoe het menselij ke metabolisme reageert op de omgeving waarin we werken, wonen en leven. De determinerende invloed van de (micro-)omgeving op het bioproces is he rhaaldelijk aangetoond in de literatuur. Verbasend genoeg houden heel we inig wetenschappelijke onderzoeken of industriële toepassing hier rekeni ng mee. Alhoewel het geweten is dat de thermisch omgeving in voertuigcab ines de mentale toestand van de bestuurder beïnvloedt en onder andere sl aperigheid achter het stuur kan uitlokken; en alhoewel de moderne wagens volgepropt worden met honderden sensoren; wordt er nog steeds niets gem eten op de bestuurder zelf. In deze thesis wordt de relatie tussen de micro-omgeving en de biologisc he responsies van voertuigbestuurders geanalyseerd en geëvalueerd. De do elstelling is om onderzoek te doen naar en meer inzicht te krijgen in de toepasbaarheid van de data-gebaseerde mechanistische (DBM) modelleringt echniek op een dergelijk complex, individueel, tijdsvariant en dynamisch menselijk proces. Dit onderzoek startte logischerwijs met een analyse en evaluatie van de heersende thermische condities in voertuigen als respons op verschillend e klimaatregelacties. Dit toonde de aanwezigheid van ongecontroleerde en ongewenste thermische gradiënten aan gaande van 2°C tot 7°C als functie van de klimaatregelacties. De thermische dynamica in een voertuigcabine is gemodelleerd door een tweede orde DBM model (R2 = 0.96) welk door zijn parameter locale concentratie aan verse lucht - fysisch inzicht opl evert in het ontstaan van thermische gradiënten en beter gemengde zones in voertuigcabines. Waar bestaande systemen voor detectie van slaperigheid enkel focussen op detectie van de output (i.e. het effectief in slaap vallen van de bestu urder), is de strategie in dit werk om de bioresponsies die de individue le en tijdsvariante respons op de heersende micro-omgeving bevatten, te interpreteren. Zowel warmteverlies aan de periferie als hartslag zijn ge valideerd als biosignalen die informatie bevatten aangaande de slaperigh eid en/of mentale toestand van de bestuurder. Ten eerste bracht experime ntele analyse aan het licht dat warmteverlies aan de periferie duidelijk aanwezig is in experimenten waar het EEG van de testpersonen duidelijk slaperigheid aangaf (F(4,64)=5.70, p=0.00055). Ten tweede gaat het voork omen van niet-metabolische of emotionele componenten in de hartslag hand in hand (90%) met het syndroom van highway hypnosis , een mentale toes tand van complete afwezigheid tijdens het autorijden. Verder is voor de eerste maal de techniek van de data-gebaseerde mechani stische modellering toegepast op een dergelijk menselijk proces. Een ind ividueel en tijdsvariant model voor de link tussen thermoregulatie en sl aap is ontwikkeld. Ontbinding van het bekomen 2de orde model (R² = 0.94) leverde niet alleen het ontbrekende experimentele bewijs van een terugk oppeling tussen menselijke thermoregulatie en slaap, maar ook nieuwe inz ichten in het type van terugkoppeling (positief of negatief) als functie van de aard van het slaapproces of de sleep/wake switch . Verder resul teerde de inspanningen in de wiskundige afleiding van een fysisch beteke nisvolle parameter uit het tweede orde model welke verder inzicht in het beschouwde proces toelaat. Deze parameter kwantificeert het error sig naal voor de menselijk thermostaat, i.e. het temperatuurverschil Thypo Tset in onze hersenen welk de kritische overslag is voor thermoregulato rische reacties van ons lichaam. Deze parameter is gevalideerd tegen de bestaande literatuur. De finale doelstelling is om het werk af te ronden en een detectie algor itme voor slaperigheid bij bestuurders te ontwikkelen dat werkt op basis informatie uit bio-responsies uitgezonden door de bestuurder. Het algor itme is gevalideerd op een studie naar ploegendienst in een chemisch bed rijf, en dit leverde een sensitiviteit op van 96% en een specificiteit v an 96% over 54 experimenten op een rijsimulator (35 personen). Over de g ehele dataset wordt een sensitiviteit van 95% en een specificiteit van 9 1% bereikt over 72 experimenten op een rijsimulator (41 personen). Maar, en dit in tegenstelling tot bestaande systemen voor slaapdetectie bij b estuurders, bevat dit algoritme duidelijk voorspellende waarde. Over de gehele dataset konden 14 van de 15 ongevallen te wijten aan slaperigheid voorspeld worden met een gemiddelde tijdshorizont van 396 seconden (sta ndaard deviatie van 290 seconden).status: publishe

Simulator driving performance, subjective sleepiness and salivary cortisol in a fast-forward versus a slow-backward rotating shift system

Objectives The objectives of this study were to examine simulator driving and subjective sleepiness after morning, afternoon, and night shifts and to compare these differences, as well as objective stress, between a fast-forward and a slow-backward rotating shift system. Methods The participants were male volunteers working in a chemical plant, 18 in a slow-backward rotating system and 18 in a fast-forward rotating system. All of the participants performed a driving simulator test and subjectively estimated sleepiness after a night, afternoon, and morning shift. Salivary cortisol samples, as indicators of the objective stress level, at the beginning of the workweek-after the second morning shift-were compared between the two rotating shift systems. Results Lane drifting was higher after a night shift than after an afternoon shift. No effect of rotation system on driving performance could be shown. The subjective sleepiness scores were significantly higher in the slow-backward rotating group than in the fast-forward rotating group. A significant effect of shift type was also observed, with lower levels of sleepiness after the afternoon shift than after the morning and night shifts. Salivary cortisol samples taken at the start of the workweek did not significantly differ between the fast-forward and the slow-backward rotation shift systems. Conclusion This study indicated that shift type is more important than shift schedule-direction and speed of rotation-in determining driving performance. Performance seemed to be threatened mostly by a night shift and the least by an afternoon shift. In contrast, subjective sleepiness also differed between rotation groups and indicated an advantage of the fast-forward rotation system. The exploratory salivary cortisol measurements suggested that the shift systems studied do not differ in the level of stress they induce, that is to say at the beginning of the workweek

Modelling and control of heat transfer phenomena inside a ventilated air space

In this paper a data based mechanistic (DBM) model is proposed using a simplified heat balance formulation for modelling the temperature distribution inside a full scale ventilated room. The model has a number of parameters which are physically meaningful and determined using time temperature data obtained from experiments for several inlet air flow rates. At the inlet a step input in air temperature is applied and temperature responses at 36 sensor locations were recorded. For all ventilation rates used, the parameters of the model are extracted using statistical identification technique. Later, model based predictive control (MBPC) algorithm is developed to control temperature profiles on pre-selected sensor locations. The developed DBM model is compact in structure and found to capture the temperature distribution with high accuracy. The MBPC which is distinguished by explicit use of process models, is robust for disturbance and noise effects. Besides it has high tracking capability of the reference trajectory. (c) 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.status: publishe

Sleepiness phenomics: Modeling individual differences in subjective sleepiness profiles

The present study investigates individual differences in subjective sleepiness profiles during 36. h of sustained wakefulness in a modified constant routine protocol. Twenty-three volunteers (11 females), aged between 18 and 47. yrs (M age. = 30.41, SD. = 10.26) enrolled in the study. Subjective sleepiness ratings were collected every 2. h by means of visual analogue scales. Circadian rhythmicity was assessed by means of salivary cortisol. Subjective sleepiness data were analyzed using functional principal component analysis (fPCA). Our results show that approximately 80% of the variance is accounted for by three functional components. The first component explains 50.28% of the variance and is characterized by a profile of exclusively positive loadings, representing vertical shifts from the mean sleepiness profile. Scores on this component are positively related to self-reported habitual sleep times and mean slow wave activity (SWA) during wake. Positive scores on the second component (18.40% of the variance) are characterized by a higher than average peak-to-trough amplitude in subjective sleepiness profiles. Participants with higher than average scores on this component show a significantly higher amplitude in salivary cortisol profiles as opposed to participants with lower than average scores. Participants with positive scores on the third component (10.09% of the variance) show higher than average levels of subjective sleepiness during morning hours, a buildup of wake effort occurring later and more afternoon sleepiness after sleep deprivation than negative scorers. Peak levels of salivary cortisol occur significantly later in these participants. Taken together, our results suggest that component 1 represents tonic differences in sleepiness profiles primarily related to mechanisms of sleep homeostasis, component 2 to circadian amplitude differences and component 3 to diurnal preference. However, since the components are additions to a mean profile, each of the three components is likely to correspond to a mixture of multiple physiological parameters, rather than to a single process. The approach shows interesting potential for (1) revealing unidentified physiological processes, (2) testing existing assumptions about regulatory mechanisms at the basis of interindividual variability in sleepiness profiles and (3) the specification of sleepiness phenotypes on a quantitative basis. © 2013 Elsevier B.V.SCOPUS: ar.jinfo:eu-repo/semantics/publishe

Image Acquisition System to Monitor Discomfort in Demented Elderly Patients

Epidemiological research shows that 5% up to 10% of the population older than 65 years is suffering from dementia. With the increased live-expectation, the chance of obtaining dementia, is increasing too. One important and underestimated aspect is discomfort (pain) in our target group. Recognition of pain is therefore an important issue for the caregivers. The purpose of our project is to present a way of monitoring the non-verbal expressions of patients with severe dementia by means of a vision system and to identify discomfort in real-time by means of pattern recognition techniques. This system can constantly monitor the patient and alarm a caregiver when the patient reaches a certain critical level of pain. This paper describes the setup of the acquisition system to obtain high quality stereo images of the patient’s face together with pain indicator information provided by a pain expert. This acquisition system must meet the requirements enforced from technical point of view (frame rate, resolution, etc.) as well as from medical point of view (simple to use, do not disturb the natural look of a patient room, etc).status: publishe