Перейти до вмісту
Мікросистеми, Електроніка та Акустика
ISSN 2523-4447 · e‑ISSN 2523-4455 Відкритий доступ · CC BY-SA 4.0
Т. 26 · № 1 · 2021 кві 29, 2021 Акустичні прилади та системи

Дослідження сукупного впливу стресового фактору та музичного сигналу на психофізичний стан людини

АП
Анастасія Володимирівна Паренюк Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
ДП
Дмитро Володимирович Паренюк Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
КД
Катерина Сергіївна Дрозденко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
СН
Сергій Анатолійович Найда Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
Сторінки228179-1 - 228179-9 Опублікованокві 29, 2021
PDF
ТОМ 26 · № 1 · 2021 Переглянути випуск

Анотація

Стаття присвячена дослідженню психофізичного стану людини під час сумарного впливу розтягнутого у часі стресового фактору та направленого акустичного впливу, що являє собою музичний сигнал низької частоти. Оскільки наявність дельта-хвиль в електроенцефалограмі відносно здорової людини в стані неспання може свідчити про перебування її в стані стресу, метою роботи є аналіз зміни вкладу дельта-хвиль головного мозку у його сумарну електричну активність під час прослуховування низькочастотного акустичного сигналу до та під час впливу стресогенного фактору. В статті використано спектральний аналіз відфільтрованих результатів запису нативної електроенцефалограми для отримання ритмів головного мозку. Показано, що під впливом значного навчального навантаження на зареєстрованій електроенцефалограмі зростає відсотковий вклад дельта-хвиль у сумарну потужність, що говорить про збільшення психоемоційної напруженості. Для статистичного аналізу співвідношень між тестовими підгрупами використовувався непараметричний критерій Уілкоксона. На підставі збільшення вкладу дельта-ритму у загальну потужність енцефалограми в межах порівняльних груп у діапазоні від 7,11 до 10,79 відсоткових пунктів обґрунтована переважна роль впливу розтягнутого у часі стресового фактору у формуванні психофізичного стану людини. За отриманими результатами зроблено висновок, що перебування людини в стані стресу нівелює корисний терапевтичний вплив низькочастотних музичних аудіостимулів, що був зареєстрований у вигляді зменшення відсоткового вкладу дельта-ритму у сумарну потужність отриманих сигналів в межах 2-3 відсоткових пунктів. Під час впливу суперпозиції стресових факторів та музичного сигналу було виявлено різницю менше одного відсотку.

Ключові слова

#дельта-ритм #електроенцефалограммі #акустичний музичний сигнал #стресс

Посилання

  1. N. O. Savelieva-Kulyk, Muzychna Terapiia V Intehratyvnii Medytsyni Navch. Posib. Dlia Likariv-Slukhachiv Zakladiv (Fakultetiv) Pisliadyplomnoi Osvity [Music therapy in integrative medicine: textbook. way. for doctors-students of institutions (faculties) of postgraduate education]. Kyiv: Interservic, 2014.
  2. D. Kučikienė and R. Praninskienė, ‘The impact of music on the bioelectrical oscillations of the brain.’, Acta medica Litu., vol. 25, no. 2, pp. 101–106, 2018, DOI: https://doi.org/10.6001/actamedica.v25i2.3763 .
  3. L. A. Kireeva, V. N. YAkovlev, and E. V. Dorohov, ‘Vliyanie proslushivaniya muzyki Mocarta i rok-muzyki na umstvennuyu rabotosposobnost’ u studentov s razlichnymi tipami vysshej nervnoj deyatel’nosti [The influence of listening to music by Mozart and rock music on mental performance in students with different types of higher nervous activity], Prikl. Inf. aspekty Med., vol. 18, no. 1, pp. 102–105, 2015, [Online]. Available: https://new.vestnik-surgery.com/index.php/2070-9277/article/view/1750/1748 .
  4. E. I. Leer and S. O. Zvereva, ‘Osobennosti vliyaniya muzyki raznyh napravlenij na fiziologicheskie harakteristiki aktivnosti serdca yunoshej i devushek 14–16 let [Features of the influence of music of different directions on the physiological characteristics of the activity of the heart of young men and women 14-16 years], Molodoj uchenyj, no. 1, pp. 310–318, 2013, [Online]. Available: https://moluch.ru/archive/48/6120/ .
  5. M. G. Gallego and J. G. García, ‘Music therapy and Alzheimer’s disease: Cognitive, psychological, and behavioural effects’, Neurología, vol. 32, no. 5, pp. 300–308, 2017, DOI: https://doi.org/10.1016/j.nrl.2015.12.003 .
  6. C. Gold, M. Voracek, and T. Wigram, ‘Effects of music therapy for children and adolescents with psychopathology: a meta‐analysis’, J. Child Psychol. Psychiatry, vol. 45, no. 6, pp. 1054–1063, 2004. PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15257662/ DOI: https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.2004.t01-1-00298.x
  7. A. O. Cherninskyi, S. A. Kryzhanovskyi, and I. H. Zyma, Elektrofiziolohiia holovnoho mozku liudyny: metodychni rekomendatsii do praktykumu [Electrophysiology of the human brain: guidelines for the practical work]. Kyiv: V. S. Martyniuk, 2011.
  8. T. Harmony, ‘The functional significance of delta oscillations in cognitive processing’, Front. Integr. Neurosci., vol. 7, p. 83, Dec. 2013, DOI: https://doi.org/10.3389/fnint.2013.00083 .
  9. S. Jaime et al., ‘Delta Rhythm Orchestrates the Neural Activity Underlying the Resting State BOLD Signal via Phase-amplitude Coupling’, Cereb. Cortex, vol. 29, no. 1, pp. 119–133, Jan. 2019, DOI: https://doi.org/10.1093/cercor/bhx310 .
  10. R. N. S. Sachdev, N. Gaspard, J. L. Gerrard, L. J. Hirsch, D. D. Spencer, and H. P. Zaveri, ‘Delta rhythm in wakefulness: evidence from intracranial recordings in human beings’, J. Neurophysiol., vol. 114, no. 2, pp. 1248–1254, Aug. 2015, DOI: https://doi.org/10.1152/jn.00249.2015 .
  11. Y. V. Shcherbatyh, Psihologiya stressa i metody korrekcii [Psychology of stress and methods of correction]. SpB: Piter, 2006.
  12. H. M. Dubchak, ‘Osoblyvosti proiaviv stresovykh staniv suchasnykh studentiv zakladiv vyshchoi ta profesiinoi osvity [Features of manifestations of stressful conditions of modern students of higher and professional education Features of manifestations of stressful conditi’, Psykholohiia osobystosti, vol. 10, no. 1, pp. 74–80, 2019, DOI: https://doi.org/10.15330/ps.10.1.74-80 .
  13. T. Kim, Y. Seo, J. Lee, S. Chae, and J. An, ‘Brain to Music: Musical Representation from Stress-Induced EEG’, in 2021 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI), 2021, pp. 1–6, DOI: https://doi.org/10.1109/BCI51272.2021.9385354 .
  14. V. M. Bohush, ‘Osoblyvosti proiavu ekzamenatsiinoho stresu u studentiv DVNZ [Features of the manifestation of examination stress in students of higher educational institutions]’, Molodyi vchenyi, vol. 9, no. 1, pp. 1–4, 2017, [Online]. Available: http://molodyvcheny.in.ua/files/journal/2017/9.1/1.pdf .
  15. C. M. Bann et al., ‘Psychometric properties of stress and anxiety measures among nulliparous women’, J. Psychosom. Obstet. & Gynecol., vol. 38, no. 1, pp. 53–62, 2017, DOI: https://doi.org/10.1080/0167482X.2016.1252910 .
  16. S. M. U. Saeed, S. M. Anwar, H. Khalid, M. Majid, and A. U. Bagci, ‘EEG based Classification of Long-term Stress Using Psychological Labeling.’, Sensors (Basel)., vol. 20, no. 7, Mar. 2020, DOI: https://doi.org/10.3390/s20071886 .
  17. A. Arsalan, M. Majid, S. M. Anwar, and U. Bagci, ‘Classification of Perceived Human Stress using Physiological Signals’, in 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2019, pp. 1247–1250, DOI: https://doi.org/10.1109/EMBC.2019.8856377 .
  18. A. Asif, M. Majid, and S. M. Anwar, ‘Human stress classification using EEG signals in response to music tracks.’, Comput. Biol. Med., vol. 107, pp. 182–196, Apr. 2019, DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.02.015 .
  19. S. Chaudhuri, ‘THE EFFECTS OF MUSIC ON STRESS’, Int. J. Adv. Res. INENGINEERING Technol., vol. 9, no. 2, pp. 524–538, 2021, DOI: https://doi.org/10.21474/IJAR01/12478 .
  20. S. Paszkiel, P. Dobrakowski, and A. Lysiak, ‘The Impact of Different Sounds on Stress Level in the Context of EEG, Cardiac Measures and Subjective Stress Level: A Pilot Study’, Brain Sci., vol. 10, p. 728, May 2020. PMCID: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc7601981/ DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci10100728
  21. M. Dadashi, B. Birashk, F. Taremian, A. A. Asgarnejad, and S. Momtazi, ‘Effects of Increase in Amplitude of Occipital Alpha & Theta Brain Waves on Global Functioning Level of Patients with GAD.’, Basic Clin. Neurosci., vol. 6, no. 1, pp. 14–20, Jan. 2015. URL: http://bcn.iums.ac.ir/article-1-585-en.html
  22. A. P. Kulaichev, Komp’yuternaya elektrofiziologiya i funkcional’naya diagnostika [Computer electrophysiology and functional diagnostics], 5th ed. Moskva: NIC INFRA-M, 2018.
  23. I. V. Redka, ‘Suchasni pidkhody do vyiavlennia i vydalennia artefaktiv z EEH-syhnaliv. Ohliad [Modern approaches to detecting and removing artifacts from EEG signals. Overview]’, J. Clin. Informatics Telemed., vol. 14, no. 15, pp. 13–34, 2019. URL: http://kit-journal.com.ua/en/viewer_en.html?doc/2019_15/KIT_15_P.pdf
  24. D. Liashko, ‘Methods of music therapy and experimental study of bioelectrical activity of students’ brains while listening to the musical composition of the audible frequency spectrum’, ScienceRise, vol. 71, no. 6, pp. 74–80, 2020, DOI: https://doi.org/10.21303/2313-8416.2020.001561 .
  25. A. N. Narkevich, K. A. Vinogradov, and A. M. Grzhibovskij, ‘Mnozhestvennye sravnenija v biomedicinskih issledovanijah: problema i sposoby reshenija [Multiple Comparisons in Biomedical Research: Problem and Solutions]’, Ekolohiia cheloveka, no. 10, pp. 55–64, 2020, DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2020-10-55-64 .
  26. D. Pareniuk, ‘Method of evaluation of the minimal sample size for acoustical signal therapy monitored via electroencephalographic activity of human brain’, ScienceRise, no. 2, pp. 75–82, 2021, DOI: https://doi.org/10.21303/2313-8416.2021.001736 .
  27. F. Wilcoxon, ‘Individual comparisons by ranking methods’, Biometrics, no. 1, pp. 80–83, 1945. DOI: https://doi.org/10.2307/3001968
  28. M. J. de Smith, Statistical Analysis Handbook, 3rd ed. London: Winchelsea press, 2018. ISBN: 978-1912556069
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

Практичний метод оцінювання безпечних звуків для осіб із ПТСР

Анастасія Володимирівна Паренюк, PhD Дмитро Володимирович Паренюк, PhD, дослідник Катерина Л. Руденька

Мета. Дослідження має на меті вивчити зручність використання та ефективність методу оцінювання безпеки акустичного середовища щодо потенційно небезпечних стимулів для…

#ПТСР #акустика навколишнього середовища #MFCC #спектральна густина потужності
с. 359648.1-359648.12
10.20535/2523-4455.mea.359648

Експериментальне дослідження частотних характеристик MEMS-мікрофонів для моніторингу залізничного шуму

Віталій Р. Прус, канд. техн. наук, доц. Олексій Вікторович Богданов

Анотація – У статті представлені результати експериментального дослідження акустичних характеристик модульних MEMS-мікрофонів INMP441 та SPH0645 з метою їх застосування…

#акустичний моніторинг #MEMS-мікрофон #амплітудно-частотна характеристика #діаграма спрямованості
с. 359669.1-359669.6
10.20535/2523-4455.mea.359669

Акустична локалізація повітряних об’єктів та практична оцінка її точності

д-р техн. наук, проф. Сергій Анатолійович Найда, д-р техн. наук, доц. Олександр Іванович Дрозденко, канд. техн. наук, доц. Павло Васильович Попович, PhD, Assoc. Prof. Kateryna Serhiivna Drozdenko, канд. техн. наук Олександр Ігорович Нижник, канд. техн. наук Ярослав Іванович Старовойт

Через активне використання повітряних об’єктів виникає потреба в пасивних засобах їх виявлення. У роботі проведено експериментальне дослідження автоматизованого…

#обробка акустичних сигналів #локалізація джерела звуку #мікрофонні масиви #формування променю
с. 359830.1-359830.7
10.20535/2523-4455.mea.359830

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 56

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.