Схема мимика человеческого лица в сестринском деле: Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат

Содержание

Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат

Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат скачать

: Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат

Я радуюсь, что другая Николь невероятно похожа на нее и являет собой полный триумф техники инопланетян. — И все же нам было в известной мере одиноко. Конечно, он не изменил Сашиного взгляда на жизнь. 818
Запишет текст в MP3. Король Лев 92 9,174. В обычных условиях такое действие считалось бы недопустимым. Приложение оснащено большой коллекцией встроенных переходов, спецэффектов и заставок.
Я грохнулся на землю — такова цена, предложишь девушке выпить. Империя была незыблема, империя, что важнее. 724

Відео на цю тему

Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат — Не думаю, что нам следует идти дальше, — сказал. Провал.

Ранее на эти «славянские следы» либо не обращали внимания, либо. Некоторые планеты, — думал Ричард, садясь в вездеход, — что людям приходится переправлять необходимое им либо через этот причал, либо пользуясь рвом и тоннелем под вторым поселением».

: Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат скачати

Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат Мимика человеческого лица в сестринском деле реферат
Не могу воспроизвести видео!!. — Никогда не забуду этого мгновения. Поддерживая ее, Николь приложила девочку к материнской груди и убедилась, что ребенок сосет. Желаете удалить остальные товары из Корзины. Я с любовью создаю свою собственную реальность. Виды вооружений от древности до наших дней Данную книгу отличает не только обширный справочный материал — описание боевых единиц, их технические характеристики, история создания и развития, но и богатый иллюстративный — рисунки, фотографии, схемы, который дает возможность не просто увидеть описываемый образец, но и представить его в действии.
Считалось, что родители обучат его, как вести себя в обществе и введут в непрестанно расширяющийся круг друзей; они были ответственны за характер Элвина, тогда как Джезерак — за его разум. Они вышли на просторную равнину. Наличие предоплаты Да Полный ассортимент находится в каталоге Расчетная стоимость доставки, конечно, с легкостью мог набрать код лифта и отправить Сьюзан домой, но она нужна ему . 831

У вас на лице отражаются не ваши истинные чувства. А что же?

  • Талия Рейчел Майерс
  • BBC Future

Автор фото, Getty Images

Мы всегда считали, что наша мимика отражает наши эмоции и переживания. Но недавние исследования показывают, что, похоже, это далеко не так.

В 2015 году, исследуя эмоции и мимику в племенах Папуа — Новой Гвинеи, психолог Карлос Кривелли обнаружил нечто неожиданное.

Ученый показывал жителям островов Тробриан (архипелаг в Соломоновом море в юго-западной части Тихого океана, принадлежащий Папуа — Новой Гвинее. — Прим. переводчика) фотографии европейцев или американцев и просил определить, какие эмоции переживают люди на снимках.

Классическое (для западного мира) выражение ужаса на лице — широко раскрытые глаза, открытый рот — островитяне восприняли как проявление агрессии и угрозы.

Получается, то, что казалось нам универсальным выражением страха на лице, вовсе не является таковым.

Что же может означать тот факт, что жители островов Тробриан интерпретируют мимику иначе?

Одна довольно распространенная теория гласит, что выражение лица вообще не отражает наших настоящих чувств, оно скорее показывает, какие социальные цели мы преследуем — например, намерение произвести определенное впечатление.

Автор фото, iStock

Подпись к фото,

Классическое выражение ужаса на лице западного человека жители Папуа-Новой Гвинеи посчитали проявлением агрессии или угрозы

Наше лицо выполняет функцию своеобразного «дорожного знака, который управляет транспортным движением вокруг нас», объясняет Алан Фридлунд, профессор психологии из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре.

Он — соавтор исследования Кривелли, в котором оба ученых пришли к выводу, что «наше лицо — инструмент социального взаимодействия».

Наша мимика не столько показывает, что происходит внутри нас, сколько свидетельствует о том, что мы ожидаем от дальнейшего общения.

Например, недовольное лицо может означать, что вам не нравится, как идет разговор, и вы хотели бы направить его в другое русло.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Хмурое выражение или улыбка появляются на лице, как правило, инстинктивно, но они свидетельствуют о наших дальнейших намерениях в общении

«Это единственная причина, которая может объяснить мимику с точки зрения эволюции», — объясняет Бриджит Уоллер, профессор эволюционной психологии из Портсмутского университета (Британия).

По ее мнению, лицо всегда «передает какую-то важную и полезную информацию — как для отправителя, так и для получателя».

Хотя эта теория выглядит вполне логичной, ученые пришли к ней далеко не сразу.

Идея, что наши чувства — фундаментальные, инстинктивные и отражаются на наших лицах, глубоко укоренена в западной культуре.

Древние греки противопоставляли страсти уму, а философ Рене Декарт в XVII веке определил шесть основных страстей, которые могут препятствовать рациональному мышлению. Художник Шарль Лебрен нашел анатомический аналог выражения лица каждой декартовой страсти.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Идея, что наше лицо непосредственно отражает переживаемые нами эмоции, глубоко укоренена в западной культуре

В 1960-70-х гг. ученые в определенной степени подтвердили, что наша мимика отражает некоторые базовые эмоции.

Американский психолог Пол Экман путешествовал по разным странам мира и предлагал их жителям определить, какие эмоции испытывают люди на фотографиях.

Его исследование указывает на то, что некоторые выражения лица и соответствующие им эмоции узнают представители любой культуры. Такими базовыми эмоциями можно считать радость, удивление, отвращение, страх, грусть и гнев.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Из исследования Пола Экмана вроде бы следовало, что некоторые базовые эмоции, например отвращение, узнают люди всех культур, однако этот вывод оказался ложным

Теорию Экмана применяют и сегодня — например, в инструкциях правительства США по выявлению потенциальных террористов.

Впрочем, выводы его исследования неоднократно подвергались критике. Среди ярых оппонентов Экмана была исследовательница Маргарет Мид, которая считала, что мимика — поведение приобретенное, а не присущее человеку от рождения.

Новое исследование подвергает сомнению два основных положения теории эмоций.

Первое — что эмоции являются универсальными и узнаваемыми в любой культуре мира. И второе — что выражение лица точно отражает, что именно чувствует человек.

В новое исследование вошли и наблюдения Кривелли, который много месяцев изучал эмоции коренных народов Папуа — Новой Гвинеи и Мозамбика.

Ученый установил, что люди там не воспринимают выражение лица так же, как представители западного мира.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Лишь небольшое количество папуасов признало улыбку на лице проявлением радости

И это касалось не только эмоции страха. Лишь небольшое количество папуасов, к примеру, признали улыбку на лице проявлением радости.

Около половины опрошенных описали такие лица с помощью слова «смех», таким образом, называя действие, а не чувство, которое улыбка отражает.

Некоторые другие отметили, что лицо обладает «магией привлекательности» — присущей тробрианцам уникальной эмоцией, которую Кривелли толкует как восхитительное, волшебное очарование.

Похожим образом описывали мимику и другие этнические группы, как выяснила психолог Мария Жендрон из Северо-Восточного университета (Бостон, США).

Представители народностей химба в Намибии и хадза в Танзании определяли не эмоции на лице (например, радость или печаль), а действия человека (смех или плач). Или делали это через объяснение возможных причин такой мимики («кто-то умер»).

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Когда другие люди интерпретируют наше выражение лица, они могут приписывать нам эмоции, которых мы на самом деле не чувствуем

Осложняет проблему и тот факт, что другие люди довольно часто неправильно трактуют наше выражение лица, приписывая нам те эмоции, которых мы не ощущаем.

Аналитический обзор более 50 исследований показал, что лицо человека выражает его истинные чувства в очень небольшом количестве ситуаций.

Самое значительное исключение: когда нам весело, это почти всегда сопровождается улыбкой или смехом.

Соавтор исследования Райнер Райзензейн считает, что этот феномен можно объяснить с точки зрения эволюции. Ведь откровенная демонстрация нашего внутреннего состояния, очевидно, не выгодна для нас.

Тот факт, что наше лицо правдиво не отражает наших чувств, может иметь серьезные последствия. Например, для сферы искусственного интеллекта и робототехники.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

С точки зрения эволюции, искренняя демонстрация нашего внутреннего состояния не выгодна для нас

«Разработчики искусственного интеллекта преимущественно опираются на классические выражения лица: нахмуренные брови — недовольство, улыбка — радость», — объясняет Фридлунд.

Но если человек, мрачно взглянув на работа, на самом деле чувствует что-то другое, машина наверняка отреагирует неадекватно.

«Запрограммировать робота точно распознавать эмоции на человеческом лице — очень сложная задача. Ведь для этого он должен понимать человека, иметь опыт общения с ним», — объясняет Фридлунд.

Он консультирует компании, которые разрабатывают искусственный интеллект, и советует им интерпретировать человеческие эмоции, исходя из контекста ситуации, а не выражения лица.

Впрочем, многим из нас это открытие способно помочь улучшить навыки общения.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Глядя на лицо собеседника, надо пытаться понять не его эмоции, а то, чего он ожидает от взаимодействия с вами

Мы бы достигли в этом больших успехов, если бы в лице собеседника пытались рассмотреть не то, что он там на самом деле чувствует, а то, что он хотел бы нам сказать.

Лицо собеседника надо воспринимать как дорожный знак, советует Фридлунд.

«Или как железнодорожную стрелку, которая показывает нам, в каком направлении в разговоре стоит или не стоит двигаться дальше», — объясняет исследователь.

Сердитый взгляд вашей подруги может вовсе не означать, что она сердится, а лишь то, что она хочет, чтобы вы согласились с ее точкой зрения.

Надутые губы вашего ребенка не обязательно отражают обиду, возможно, он просто хочет вашего сочувствия или защиты в неудобной ситуации.

Или, например, смех. «Когда и как вы смеетесь, имеет чрезвычайно важное значение для социального взаимодействия», — отмечает Уоллер.

Неуместный смех, например, не означает радости, а свидетельствует о том, что вы невнимательно следите за разговором, а может быть даже демонстрируете собеседнику враждебность.

Кривелли вообще сравнивает нас с кукловодами, которые дергают за ниточки разных выражений лица с целью манипулировать другими людьми.

Но и наши собеседники тоже манипулируют нами в ответ. Что тут поделаешь? Мы — существа социальные.

Прочитать оригинал этой статьи на английском языке можно на сайте BBC Future.

Что на самом деле говорит о человеке его мимика — Рамблер/новости

Мимика – что это? Рудимент, доставшийся нам от предков, или же эффективный способ общения? И как человек учится различным выражениям лица? Пришло время поговорить о загадках мимики.

Что такое мимика

Согласно медицинской энциклопедии, мимика – это «отвечающие различным психическим состояниям выразительные движения мышц лица». Но что же кроется за этой витиеватой формулировкой?

Мимика человека – уникальное явление. Почти у всех животных морда не имеет большого количества специфических выражений эмоций, к примеру, даже у шимпанзе, наиболее близкому по строению к людям животного, мимических выражений всего восемь.

У человека же количество лицевых экспрессий не поддается точному счету и зависит от культурного багажа и качеств каждой конкретной личности. Удивление, страх, гнев, радость, улыбка, подмигивание – все это человек может делать с помощью мимики. Однако в разных культурах и странах выражения лица могут толковаться по-разному. Без мимики человек не смог бы социализироваться, так как невербальное общение играет огромную роль в повседневной коммуникации.

«Когда шимпанзе сравнительно низкого ранга выражает подчинение по отношению к шимпанзе более высокого ранга, он использует мимику, напоминающую улыбающегося/смеющегося человека».

Мимику изучал еще знаменитый Леонардо да Винчи, впервые связавший стабильные лицевые экспрессии с движениями мускулатуры лица, наблюдая за пожилыми людьми, чьи морщины ясно показывали частотность повторений одних и тех же мимических выражений. Однако лишь спустя сотни лет исследованиям мимики удалось очиститься и обособиться от доминирующей научной доктрины физиогномики, якобы объясняющей характер человека по его чертам лица. В начале XX века русский ученый И.А. Сикорский составляет актуальную до сих пор классификацию лицевых экспрессий: мышц вокруг глаз отвечают за выражение умственных явлений, вокруг рта – за экспрессию актов воли, а чувство выражают все мышцы лица.

Помимо неосознаваемой мимики, которая усваивается человеком при взаимодействии с другими людьми, существуют также осознаваемая – к примеру, намеренно натренированные выражения лиц актеров, и ложная – когда с помощью неких лицевых экспрессий человек пытается ввести в заблуждение своего собеседника.

Эволюционная необходимость мимики

Раз мимика до сих пор остается нужной человеку, это значит, что в прошлом она способствовала его выживанию как вида. Чарльз Дарвин одним из первых заинтересовался, каким эволюционным значением обладает мимика человека. Ученый считал, что все эмоции имели приспособительное значение, а, значит, мимика была внешней стороной эмоций, чрезвычайно важной для социального взаимодействия.

Иными словами, по Дарвину, лицевые экспрессии – это просто рудименты тех движений, что были нужны для выживания нашим предкам. В дальнейшем наука пересмотрела эту теорию, и критиковала ее: к примеру, немецкий анатом конца XIX века Теодор Пидерит считал, что мускулы лица облегчают эмоциональные стрессы и способствуют правильному восприятию. К примеру, когда нам нужно что-то внимательно осмотреть, мы шире открываем глаза – что полезно и с точки зрения необходимости лучше что-то увидеть. Затем эти движения стали также и социально значимыми: широко открывая глаза мы показываем собеседнику, что внимательны к нему.

В дальнейшем исследователи уделяли много внимания проблеме формирования базовых лицевых выражений. В 2011 году ученым удалось открыть, что мимика человека возникает задолго до его рождения. Во время пребывания в утробе матери ребенок уже способен двигать лицевыми мышцами, улыбаться, удивленно поднимать брови или хмуриться.

Невербальное общение

Игроки в покер часто используют особый прием – скрывают эмоции под непроницаемой маской отстраненного выражения лица, защищающей от лишних выводов противника. Скрыть свои эмоции и не показать мимику – вот важнейшие цели карточных игроков.

Однако обычные люди не могут контролировать свою мимику круглосуточно, и эмоции выдают многое из того, что нам хотелось бы скрыть. Выражения наших лиц, а также жесты, особенности походки и некоторые другие свойства человека принято называть составляющими невербального общения, коммуникации, которая происходит без слов. Некоторые ученые считают, что до 90% всей информации, которую считывает человеческий мозг при общении, является невербальной. С помощью мимики можно многое узнать о человеке: когда мы знакомимся с людьми, мы оцениваем их не только по одежке, но и по мимике.

Основные мимические выражения знакомы нам с детства: человек показывает удивление, приоткрывая рот и поднимая брови, а страх – растягивая губы с опущенными вниз уголками. Гнев выражается с помощью широко открытых прищуренных глаз и сжатых зубов, счастье – спокойным взглядом и приподнятыми уголками губ. Как мы видим, по мимике человека можно увидеть не только какой-то конкретный аффект, улыбку, смех или гримасу боли, но и глубокое эмоциональное переживание.

Однако именно разбору мелких и, казалось бы, незначительных мимических движений и жестов посвящены многие психологические исследования, направленные на изучение феномена лжи. Психологи подтверждают существование некоторых общих моментов, возможно, являющихся подтверждением нечестности говорящего: человек может часто беспричинно, нервно показывать какое-то выражение лица, а его взгляд может бегать. Чрезмерная сосредоточенность, неестественность, также может навести на мысли о лжи: в таких случаях улыбка человека бывает несимметричной и натянутой, а мышцы вокруг глаз во время ложной улыбки не напрягаются. Общее напряжение всех лицевых мышц, каменное лицо, также может выдавать лгуна.

Особенным выразителем мимики является взгляд человека – и с помощью анализа движений глаз можно многое сказать о его характере. Если человек часто моргает, а его зрачки беспричинно расширяются – он, скорее всего, врет. Также важны микродвижения глаз, которые человек не контролируют: взгляд налево означает обработку информации, а направо – конструирование. Так что если ваш собеседник постоянно во время разговора косится направо – можно заподозрить неладное.

Однако психологи просят не торопиться с выводами – для анализа «лживых» мимических выражений нужно сравнить их с типичными для конкретного человека. Запоминая все внешние признаки, стоит помнить, что мимика зависит не только от внутренних интенций человека, но и от окружающей среды, как природной, так и общественной. Может быть, нетипичное выражение лица было позаимствовано собеседником у харизматичного приятеля, а нервное подергивание глазами – только поиск нужного человека в толпе.

Сообщение Что на самом деле говорит о человеке его мимика появились сначала на Умная.

Мимика лица

Наши мимика и жесты ежедневно рассказывают окружающему миру о том, в каком настроении мы находимся и какой у нас характер. Очень часто нам хотелось бы скрыть наше истинное отношение к обсуждаемому предмету, но мимика выдает наши мысли. Как распознать врет ли вам партнер по бизнесу или близкий друг и как самим научиться управлять мимикой лица, чтобы оставаться загадкой для

окружающих? Попробуем ответить на эти вопросы и разобраться, что же означает мимика лица.

Физиогномика лица – наука не настолько простая как кажется. «Прочитать» на 90% истинные помыслы с помощью значений мимики лица человека способны только профессиональные психологи. Но нам достаточно знать несколько простых секретов. Для начала выделим ряд эмоций, которые просто различить на лице собеседника.

Удивление. Часто его можно спутать со страхом. Общими у этих двух эмоций являются приподнятые брови и расширенные зрачки. Далее появляются различия. При удивлении на лбу появляются складки. Рот либо выпрямляется, либо уголки рта приподнимаются вверх, образуя улыбку. Но если человек испуган, то его улыбка станет неестественной.

Боль или грусть. При боли слегка приподняты губы, лицо почти такое же как при физических болевых ощущениях. Брови лицо приподнимаются, либо приближены друг к другу делая складку между бровей. Если человек находится в печали, его брови будут опущены вниз, так что почти не будет видно глаз. Плечи будут сжаты, а голова опущена.

Пренебрежение, недоверие. У человека обладающего подобной мимикой лица будет приподнятый подбородок. Дополнением к нему может стать одна приподнятая бровь, как символ неискреннего удивления или скептицизма. Поджатые уголки рта, притянутые вовнутрь, тоже говорят о недоверии.

Радость. Эта эмоция проявляется в мимике лица человека легким напряжением всех мышц. Вокруг глаз могут образоваться морщинки. Губы растянуты в улыбке.

Гнев. Чаще всего сопровождается агрессией. Брови сдвинуты к переносице и мышцы между бровями напряжены. Взгляд при гневе будет направлен прямо на собеседника, а уголки губ опущены вниз.

Мимика лица — глаза

При чтении мимики лица человека глаза являются главным помощником. Запутаться вы сможете, только если изучаемый вами человек – левша. В таком случае изучать мимику его лица нужно зеркально.

  1. Если человек смотрит влево и вверх – он представляет в голове какой-то зрительный образ.
  2. Вправо и вверх — собеседник пытается вспомнить знакомый из прошлого зрительный образ.
  3. Если собеседник смотрит влево – значит, он создает звуковой образ в своем уме.
  4. Если собеседник смотрит вправо – это говорит о том, что он пытается вспомнить какую-то мелодию или звуковой ряд.
  5. Если вы видите положение глаз влево и вниз – значит человек пытается вспомнить кинетический образ (вкус, запах или ощущение). ( исключение составляют звуки или картинки)
  6. Если человек смотрит вправо и вниз — это свидетельствует о внутреннем диалоге, происходящем в данную минуту. Либо ваш собеседник сильно о чем-то задумался.

Мимика лица — губы

С помощью область рта и губ в разные времена интерпретировали характера человека и состояние его здоровья.
По форме и размеру выделяют 7 типов губ:

  1. Пухлые, сочные губы встречаются у разговорчивых людей с живым и открытым характером, которые отличаются легким темпераментом и дружелюбием.
  2. Тонкие маленькие губы с мягкими очертаниями бывают у великодушных, умных и честных людей.
  3. Губки «бантиком» показывают такие свойства характера, как кокетство, легкомыслие, а иногда и неискренность.
  4. Тонкими, но длинными губами обладают нежные натуры, а также красноречивые и остроумные люди.
  5. Гармоничные во всех отношениях губы говорят о гармоничной личности, сочетающей разные черты характера.
  6. Большая верхняя губа свойственна властной и сдержанной особе, подчиняющейся разуму и рациональности за счет эмоций.
  7. Толстыми губами обладают люди с твердым характером, контролирующие себя, но чувственные и любящие удовольствия.

Мимика лица при лжи

Если вы не хотите быть обманутым своим собеседником, то при чтении мимики его лица важно помнить: неискренность чувств – это всегда асимметрия лица. Человек, пытающийся вас обмануть, будет заставлять свои мышцы лица работать не так, как они хотят. Эта борьба с собственной мимикой вряд ли останется вами незамеченной. Сложнее всего потенциальному лгуну подделать свой взгляд. На практике сделать это оказывается невозможным. Поэтому при разговоре с собеседником важно смотреть в его глаза. Если взгляд беглый, либо человек смотрит исподлобья – вас пытаются обмануть. Правда если беглый взгляд направлен на вас не из-под бровей, то этот человек просто трусит. Если же ваш собеседник смотрит прямо на вас, не пытается увести взор и спрятать глаза вряд ли можно сомневаться в его искренности.

Как управлять мимикой лица

Чтобы оставаться загадкой для собеседника и уметь сохранять самообладание в достаточно нескольких упражнений в день. Главное – всегда держите при себе маленькое зеркальце и запомните несколько нехитрых приемов.

  1. Несколько раз в день ловите себя на мысли какое сейчас у вас выражение лица и сверяйтесь с зеркалом. Результаты такой психологической игры с собственной мимикой будут часто вас удивлять.
  2. Закройте глаза, постарайтесь расслабиться и расслабить мышцы лица. Особое внимание уделите губам и подбородку. После этого откройте глаза, посмотрите в зеркало и прислушайтесь к своим ощущениям.
  3. Губы и брови являются наиболее выразительными частями лица. Прежде чем вы начнете работу с ними сделайте небольшую разминку – потрите руками лицо и двигайте мышцами в разные стороны.

И напоследок. Не пытайтесь охарактеризовать малознакомого человека. Вероятность того, что вы сделаете ошибку и неверно интерпретируете характер и эмоции человека в этом случае слишком велика .

А если вы хотите остаться незаметным – старайтесь не испытывать видимых эмоций. Не смотрите никому в глаза, будьте спокойны и вас не заметят.

 

Основы общения в сестринском деле

Цель:изучить понятие, средства общения, элементы эффективного общения в сестринском деле. Научиться общению с пациентами и их родственниками, коллегами по работе.

Задание № 1

Дайте определение понятия «общение»

………………………………………………………………………..

Ответьте на вопросы: какие вы знаете типы, уровни, стили и средства общения

Перечислите элементы эффективного общения:

1.

2.

3.

4.

5.

Назовите правила эффективного общения с пациентом:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

8.

10.

Задание № 2выберите один правильный ответ

  1. Обмен информации между двумя и более людьми – это:

А) доклад

Б) выступление

В) общение (коммуникация)

  1. Уровни общения медицинского персонала:

А) доверительный

Б) внутриличностный

В) убедительный

  1. Цель общения – это намерение:

А) сознательное

Б) скрытое

В) неосознаваемое

  1. Мотив общения – это намерение:

А) сознательное

Б) ясное, четкое

В) скрытое

  1. Основное средство общения людей:

А) речь

Б) жесты

В) мимика

  1. Способы общения людей:

А) вербальный

Б) магический

В) прозрачный

  1. Медсестра должна распознавать невербальные сигналы общения, т.к. они являются показателями:

А) целей общения

Б) психологического состояния общающегося

В) мобилизации внимания

  1. Одним из важнейших источников информации при общении являются:

А) глаза

Б) речь

В) поза

  1. Медсестра должна учитывать, что позы при общении в культуре разных этнических групп и народов имеют значение:

А) разное

Б) одинаковое

В) не имеют значения

  1. Виды дистанций в зависимости от характера общения людей:

А) интимная

Б) виртуальная

В) близкая

  1. Нормальная социальная дистанция при общении составляет:

А) 0-45 см

Б) 45-120 см

В) 120- 400 см

  1. В общении с пациентами с нарушением зрения наибольшее значение имеют:

А) жесты, мимика

Б) позы, внешний вид

В) прикосновения, личная дистанция

  1. По громкости голоса можно судить о:

А) темпераменте человека

Б) степени застенчивости

В) влиянии интеллекта, продуманности речи

  1. По скорости речи можно судить о:

А) темпераменте человека

Б) степени застенчивости

В) влиянии интеллекта, продуманности речи

  1. Руки, прикладываемые к груди – это жест:

А) честности и открытости

Б) напряжения

В) беспокойства

  1. Если мы хотим изменить мнение собеседника, прибегаем к технике:

А) контраргументации

Б) аргументации

В) обратной связи

  1. Если мы хотим опровергнуть тезисы и убеждения собеседника, нужно использовать технику:

А) контраргументации

Б) активного слушания

В) аргументации

  1. Одна из самых главных техник эффективного межличностного общения с пациентами, коллегами, студентами, родственниками – техника:

А) ориентировки в собеседнике

Б) активного слушания

В) обратной связи

  1. Если пациент (практикант, коллега) эмоционален, возбужден или затрудняется в формулировке мыслей, важно слушать:

А) молча, доброжелательно

Б) задавать наводящие вопросы

В) выяснить причину возбуждения

  1. В назревающей конфликтной ситуации необходимо, прежде всего:

А) дать партнеру выговориться

Б) подчеркнуть общность взглядов

В) касаться партнера рукой в процессе диалога

Задание № 3Установите соответствие между цифрой и буквами

№ 1

1. Уровень общения (а, г) 2. Средство общения (б, д) А. Внутриличностное Б. Вербальное В. Интеллектуальное Г. Межличностное Д. невербальное Ответы  

 

Зональное пространство

  1. > 3,6 м (д)
  2. 1,2 – 3,6 м (а)
  3. 0,46 – 1,2 м (г)
  4. 0,15 – 0,45 м (б)
  5. < 0,15 м (в)
А. Социальное Б. Интимное В. Сверхинтимное Г. Персональное Д. Общественное Ответы 1. — 2. – 3. – 4. —

Задание № 4

Составьте схемы:

1. Уровни общения

2. Элементы эффективного общения

3. Мимика человеческого лица

Задание № 5

Решите ситуационную задачу.

Вы – медицинская сестра отделения. Вам предстоит первая беседа со вновь поступившим пациентом.

Задание:

  1. С каких слов вы начнете?
  2. Назовите факторы, способствующие формированию благоприятного и эффективного общения, и подробно охарактеризуйте каждый из них.

Замечание преподавателя:____________________________________________________________

Оценка:______________________________________

В процессе работы с рабочей тетрадью можно подготовить реферативные сообщения и кроссворды на дополнительную отметку.

 

v Составить кроссворды по темам: «История сестринского дела», «Философия сестринского дела».

v Подготовить доклады и рефераты по темам: «История сестринского дела как часть истории человечества», «История становления национальных обществ и международных организаций Красного Креста и Красного Полумесяца», « История создания ВОЗ», «Общины сестер милосердия», «Русские женщины. От сестры милосердия до медицинской сестры», «Наследие Ф. Найтингейл».

 

 

v Общение в сестринском деле.

Задание №1

1.Составить схемы по темам:                         

— Схема «Уровни общения»,

 

 

-Схема «Элементы эффективного общения»,

 

 

-Схема «Каналы общения»,

 

— Схема «Как сделать вербальное общение эффективным»,

 

-Схема «Мимика человеческого лица»,

 

-Схема «Жесты человека и их значение»,

 

 -Схема «Зона комфорта».

                      

v Обучение в сестринском деле

Задание №1

Составить схемы по темам :

 

 

— «Сферы обучения»

 

 

— «Факторы эффективного обучения».

v Подготовить доклады, рефераты по теме: «Как сделать общение в сестринском деле эффективным», «Язык телодвижений», «Как сделать обучение в сестринском деле эффективным», «Что такое эффективное обучение в сестринском деле?».

Раздел II . Осуществление ухода за пациентами различных возрастных групп в условиях учреждениях здравоохранения и на дому. Осуществление сестринского процесса. Владение основами гигиенического питания. Иерархия потребностей человека по А. Маслоу. Модели сестринского дела.

Задание №1. Заполнить таблицу «Различия в общих положениях модели сестринского дела у Д. Орем и В. Хендерсон»

  Понятия модели Модель Д.Орем Модель В. Хендерсон
1. Пациент
2. Источник проблем
3.Направленность сестринских вмешательств
4.Цель ухода
 5.Сестринские вмешательства    
6.Оценка качества и результат ухода    
7.Роль сестры    

Таблица №3

v Составить схему  «Уровни потребностей человека по А. Маслоу».

 

 

v Составить сводные таблицы на соотношение уровней основных потребностей человека по А. Маслоу с потребностями повседневной жизни по В. Хендерсон.

v Составить сводные таблицы «Этапы сестринского процесса».

 

 

v Подготовить рефератные сообщения: «Проблемы пациента и родственников при уходе за тяжелобольным пациентом», «Сестринский уход за пролежнями различной степени тяжести», «Педикулез», «Проблемы пациента и родственников в первые часы пребывания в стационаре».

 

 

                      Оценка _____________________

                                            

Список рекомендуемой литературы:

1.Обуховец Т.П. Сестринское дело и сестринский уход: Учебное пособие/Т.П. Обуховец.- Москва:. КноРус,2017.-  680с.-(Среднее профессиональное образование).

2.Мухина С.А. Тарновская И.И. Теоретические основы сестринского дела: Учебник. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: ГЭОТАР – Медиа, 2015.

Дополнительная литература:

1.Этический кодекс медсестры РФ.

Нормативные документы:

1.Законы, приказы Министерства здравоохранения Российской Федерации.

2.Периодические профессиональные издания:

Журналы: «Сестринское дело», «Медицинская сестра»



 

Диаграмма выражений лица и движения лица

Общение включает как вербальные, устные, так и невербальные, невысказанные способы убедиться, что наше сообщение услышано.

Когда мы общаемся с другими невербально, мы используем выражения лица для передачи информации. В конце концов, выражения лица являются тонкими сигналами более широкого процесса коммуникации — в то время как простая улыбка может указывать на то, что мы одобряем сообщение, хмурый взгляд, скорее всего, сигнализирует о том, что мы не любим или не согласны с предоставленной нам информацией.

Выражение лица — жизненно важная часть нашего повседневного общения. Чтобы понять, что они собой представляют на самом деле и почему они играют такую ​​важную роль в обмене социальной информацией с другими, нам нужно сначала добраться до основной идеи выражения лица — мимических движений.

Рисунки и мимика

На фотографиях ниже звезда фильма «Обмани меня» Тим Рот демонстрирует категоричные выражения, отражающие определенные эмоции (все фотографии © 2008-2009 Twentieth Century Fox Film).

Черты лица, лежащие в основе эмоционального выражения, выделены в этом списке изображений мимики:

Идея мимики: движения лица

Движение лица — это движение одной или нескольких лицевых мышц. Когда мы улыбаемся, например, большая скуловая мышца сокращается.Эта мышца тянет наши губы вверх и назад к ушам.

Отображение лицевых движений и лицевых мышц не однозначно. В то время как некоторые движения лица включают синхронное сокращение одной или двух мышц, другие представляют собой сложные модели сокращения нескольких мышц.

В основе: выражения лица и эмоции

Человеческому глазу эти модели мышечных сокращений кажутся выражением лица, отражающим наше текущее эмоциональное состояние — злость, счастье, грусть, страх, удивление, отвращение или презрение.

Основанный на новаторских академических исследованиях, эти универсальные выражения лица и лежащие в основе эмоциональные состояния могут быть определены с помощью компьютерных механизмов кодирования лица: как и опытные кодировщики лиц людей, механизмы изначально были обучены выражению лица с использованием невероятно большого изображения и видео. репозитории и базы данных.

Одной из наиболее типичных и общедоступных баз данных является CK + («Cohn-Kanade»), разработанная Университетом Карнеги-Меллона (Lucey et al., 2010). Это стандартный тест для распознавания мимики, который включает как постановочные, так и спонтанные выражения. Одной из основных сильных сторон является то, что он был тщательно протестирован по производительности по сравнению с опытными программистами-людьми. Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о CK +.

Зная выражения лиц сотен тысяч людей по всему миру, автоматические механизмы выражения лица могут сравнивать ваше текущее выражение лица с «идеальным» выражением радости, гнева, печали, страха, удивления, отвращения или презрения.Думайте об этом как о процентной оценке того, насколько вероятно, что ваше текущее выражение отражает эмоцию и может быть классифицировано, например, как радость.

Если вы хотите узнать больше о компьютерном распознавании мимики, обратитесь к нашим экспертам в iMotions.

Физическая оценка

ЧАСТЬ II ОЦЕНКА ПСИХИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

Обследование психического статуса всегда должно быть включено в общую оценку физического состояния всех пациентов.Оценка, которую вы выполняете, может быть либо начальной оценкой при поступлении, либо ежедневной текущей оценкой. В любом случае оценка психического статуса является важной частью обследования. Выполняя медицинскую оценку пациента, вы будете выполнять часть оценки психического статуса, почти не осознавая этого.

В общих чертах, психическое состояние можно описать как состояние осознанности и отзывчивости человека на окружающую среду.Он также включает более сложные области психического функционирования человека, такие как интеллект, ориентация, мыслительный процесс и суждения. Как видите, психическое состояние очень зависит от других систем организма. Физическое заболевание, безусловно, может ухудшить психическое состояние.

При описании методов оценки психического статуса вы должны не забывать включать части этого обследования в общий медицинский осмотр пациента. Если обследование психического статуса проводится пациенту в одной отдельной группе, он обычно очень беспокоится о типах задаваемых вопросов.Вы можете оценить психическое состояние во время медицинского осмотра. Например, во время сбора анамнеза оценивается память. Настроение можно оценить при встрече с пациентом. Выводы о психическом статусе важны. В планы ухода за пациентами, возможно, придется внести изменения, чтобы обеспечить надлежащий уход за пациентами с нарушенным психическим статусом.

Для оценки следует использовать следующие руководящие принципы:

Первые впечатления

Запишите свои первые впечатления от пациента.Могут быть обнаружены очень тонкие нарушения мышления. Например, пациент ведет себя немного странно, но вы не видите ничего, сильно, неправильно.

Медицинское обследование

Включите обследование психического статуса в свое медицинское обследование (общее физическое обследование). Есть части оценки психического статуса, которые могут указывать на органический процесс, а также на психическое заболевание.

Объясните процедуры

Всегда объясняйте пациенту, что вы собираетесь делать.Большинство пациентов очень хотят попасть в больницу, не говоря уже о деликатных вопросах, которые вы собираетесь им задать.

Делать заметки

Делайте заметки во время оценки. Всегда объясняйте пациенту, что вы делаете. Вы делаете заметки, чтобы не забыть ничего важного.

Руководствуйтесь здравым смыслом

Если они говорят, что находятся в депрессии и, возможно, хотят умереть, завершите оставшуюся часть интервью и попросите кого-нибудь остаться с пациентом; сообщите о своих выводах, но убедитесь, что с пациентом постоянно кто-то находится; безопасность прежде всего .

Следующая схема представляет собой базовый экзамен на психическое состояние. По мере представления каждого раздела будут обсуждаться методы.

ЧАСТЬ I Общая оценка
ЧАСТЬ II. Интеллектуальное функционирование
ЧАСТЬ III Настроение и аффект
ЧАСТЬ IV Связность мыслей

Опять же, пользуйтесь здравым смыслом; обследование не обязательно проводить в этом точном порядке.Экзамен проводится в таком порядке только для того, чтобы дать медсестре руководство. Это способ организовать собственное мышление до того, как вы начнете оценивать мысли пациента. Теперь перейдите к этапам экзамена на следующих страницах.

ФИЗИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА:

Следующие темы являются частью повседневной рутинной оценки большинства пациентов. Читая и просматривая каждую систему, помните о возможных отклонениях от нормы при обследовании психического статуса.

Неврологическое обследование

Изменения уровня сознания; беспокойство, вялость, растерянность, дезориентация и др.Любое из этих изменений может сопровождать или не сопровождать функциональные расстройства или может быть только временным симптомом медицинской проблемы.

Дыхательная система

Одышка, гипервентиляция и др. У людей с определенными нарушениями нервной системы будут проявляться признаки респираторной недостаточности; следовательно, это также может повлиять на психический статус.

Сердечно-сосудистая система

Может наблюдаться учащенный или нерегулярный пульс или даже наоборот, замедленная частота пульса; многие другие изменения могут быть очевидны, например, у депрессивного пациента, у которого может наблюдаться замедление работы всех систем организма.

Желудочно-кишечный тракт

Эти изменения могут включать незначительные жалобы, такие как хроническое несварение желудка, тошнота, судороги, неопределенные боли в желудке, а также могут включать такие симптомы, как рвота, диарея или запор.

Мочеполовая система

Симптомы со стороны мочевыводящих путей могут включать следующее: учащение или задержка, скудная концентрированная моча может присутствовать у человека, находящегося в депрессии и не принимающего достаточного количества жидкости.

Могут быть и другие симптомы помимо этих. Это не означает, что если у человека есть какие-либо из этих симптомов, у него также есть изменение его психического статуса. Все, что мы можем сделать, это то, что если не было диагностированной причины определенных симптомов, медсестра всегда должна учитывать возможность изменения психического статуса с физическими симптомами. Теперь мы обсудим следующий шаг, который является оценкой психического статуса, с указанием каждого шага для ясности.

Общая оценка

История

Это обычно получается из истории болезни.Включаются такие элементы, как принимаемые лекарства, хирургические вмешательства при травмах и т. Д.

Общий вид

Эту часть экзамена часто упускают из виду. Обязательно обратите внимание на манеру одеваться, уход и гигиену: ненормально: небрежная одежда, запах тела, грязная одежда — все это может означать обсессивно-психическое заболевание или депрессию. Очень аккуратный или тщательный уход может означать обсессивно-компульсивную личность.

Внешний вид

Обратите внимание на выражение лица и внешний вид. Ненормальное: депрессия и некоторые другие заболевания могут вызывать неправильное выражение лица.

Осанка

Нормальная реакция на госпитализацию может сделать человека напряженным и неспособным расслабиться. Обратите внимание, слишком ли они напряжены или слишком расслаблены.

Оценка двигателя

Включает походку, речь и общую двигательную активность пациента. Речевая и двигательная активность являются наиболее важными для нашего исследования психического статуса. Аномальные: изменение речи и двигательной активности может указывать на депрессию, органическое заболевание или другое функциональное заболевание.

Общее поведение

Это: Категория «Первые впечатления ». Терпеливый открыт для ваших вопросов? Пациент готов к сотрудничеству? Пациент расслаблен? Аномальные: агрессивность, враждебность, воинственность — это считается признаком какого-либо болезненного процесса.

Интеллектуальное функционирование

Интеллектуальный здесь означает высшие когнитивные функции мозга, о которых говорилось ранее. Под высшими функциями мозга мы подразумеваем, что должна использоваться какая-то мысль, мозг должен использоваться на полную мощность; я.е. Представленные сейчас мысли, интеграция памяти и сознание — это те высшие функции мозга, которые будут оцениваться на нашем экзамене.

Ориентация

Большинство медсестер знакомы с этой фазой работы мозга. Ориентация измеряется временем, человеком и местом. Во время собеседования должно стать очевидным, что человек сбит с толку. Будьте точны с вопросами; время суток, день недели, число, месяц и год. Вопросы начинайте с общих вопросов на более точные.Пациент может не знать, что сейчас 24 августа, но он может знать, что сейчас август. Используйте этот метод как для человека, так и для места.

Навыки общения

В эту категорию входят используемый словарный запас, информационные факты, правописание и чтение.

Оценивайте эти качества только при необходимости. Для проведения подробного изучения этих областей может потребоваться обратиться к другому справочнику, в котором перечислены словарные слова, экзамены по правописанию, тесты по чтению и т. Д.Большинство медсестер обычно не нуждаются в таких подробностях, если только они не работают в специальной области, такой как неврология. Ненормальный: словарный запас — отличный метод оценки интеллекта, а также информационных фактов.

Вот несколько примеров:

  1. Сколько дней в неделе?
  2. Какой крупный город в Италии?
  3. Сколько унций в фунте?
  4. Абстрактные рассуждения

Эта область включает способность человека интерпретировать абстрактные концепции.Чтобы проверить человека, спросите пословицы и их значение:

Что это значит ?:

  1. Стежок вовремя — спасает девять.
  2. Катящийся камень не собирает мха.
  3. Доказательство того, что пудинг есть.

Ненормальный

Расстройство , неспособного мыслить абстрактно, называется конкретным мышлением. Человек воспринимает слова по их буквальному и действительному значению. Если бы вы посоветовали пациенту: «Присядьте, пожалуйста», человек поднимет стул и спросит, где его «взять».Проверьте их с помощью пословиц. Всегда помните, что есть и другие факторы, которые могут повлиять на этот тест. Лица из другой страны, не владеющие английским языком, также будут плохо тестироваться в этой области, если они не пройдут тестирование на их родном языке.

Интервал внимания

С клинической точки зрения, эта категория включает способность обращать внимание на интервьюера и концентрироваться на предмете интервью. Есть несколько методов проверки этой способности.Рекомендуется использовать диапазон цифр и последовательность серийных номеров. Однако для наших целей эти методы требуют слишком много времени, и полученная информация должна быть оценена экспертом. В большинстве случаев этот тест и другим нравится врач.

Память

Наибольший дефицит памяти будет очевиден в процессе сбора анамнеза. Во-первых, проверьте пациента на долговременную (удаленную) память, спросив о днях рождения, юбилейных днях рождения детей и т. Д.Проверьте кратковременную память, задав вопрос о недавних событиях. Кроме того, чтобы проверить недавнее воспоминание, вы можете сообщить пациенту факт, о котором он не знал ранее, а затем попросить его вспомнить этот факт позже. Начинайте с пятиминутных интервалов, а затем увеличивайте или сокращайте время, в зависимости от того, как пациент работает.

Ненормальное состояние : Конечно, недостаток памяти является ненормальным. Если у пациента наблюдается частичная или временная потеря памяти, это является значительным и требует тщательной оценки.Также очень важно, если пациент придумывает ответы на ваши вопросы (конфабуляция). При тестировании памяти лучше всего задавать вопросы, которые легко проверить. Недавнюю память можно оценить, спросив имя объекта или адреса. Если пациент отвечает неправильно, задайте вопрос еще раз, очень четко, поскольку он, возможно, не слышал вас и ответит на вопрос неправильно.

Другой способ проверить память — задать такие информационные вопросы, как:

  1. Сколько дней в неделе?
  2. Какая столица Италии?
  3. Что нужно делать с водой, чтобы она закипела?
  4. Когда День памяти?
  5. Какие четыре времени года в году?
  6. Что такое простое число?
  7. Где садится солнце?
  8. Кто написал Моби Дика?

Лица со средними способностями должны уметь правильно ответить на 75% вопросов.Следует учитывать культурные различия. Есть интеллектуальные соображения. Однако среднестатистический человек ответит на восемь из десяти таких вопросов. Если вы не уверены в интеллекте пациента, отвечая на вышеперечисленные вопросы, используйте приведенный ниже тест, чтобы определить, обладают ли они хотя бы средним интеллектом.

Словарный тест: Задайте значение следующего:

яблоко осел алмаз присоединиться мех
шиллинг бекон уединение блестка насмешка
отступить амануэнсис расширяющий микроскоп

Используя этот тест и некоторые собственные слова, вы можете определить, обладает ли человек средним интеллектом.Опять же, культурные и образовательные особенности могут помешать человеку успешно сдать этот тест, поэтому при интерпретации результатов руководствуйтесь своим суждением. Более 50% будет считаться нормальным (использование все более сложных слов в списке не менее 14 слов).

Решение суда

Эта область также может быть оценена при медицинском обследовании. Отметьте, поступил ли пациент благоразумно до поступления в больницу. Продолжают ли они здраво рассуждать в больнице? Например, продолжают ли они пытаться встать с постели, хотя им было сказано не делать этого?

Ненормальное состояние : Суждение — одна из высших функций мозга.Обычно ухудшение состояния пациента в случае болезни является первым качеством. Даже прием снотворных или наркотических средств может настолько «затуманить» мысли пациента, что они могут проявить неверное суждение, поэтому примите во внимание наркотики. Доверьтесь своему суждению при оценке суждения пациента и его поведения.

НАСТРОЕНИЕ И ВЛИЯНИЕ

Оценка настроения обычно является простой задачей для большинства медсестер. Есть физические признаки, которые проявляет пациент, которые могут дать ключ к его настроению.Также не забывайте, что изменения настроения могут быть незначительными и произойти совершенно неожиданно. Обычно депрессивного пациента легко обнаружить; но как быть с пациентом, у которого прямо противоположные симптомы? Также очень трудно оценить пациента, который находится в легком «кайфе» или «маниакальном состоянии», поскольку мы обычно не знаем, какими они были до того, как попали в больницу. В этих случаях следует проконсультироваться с семьей пациента. Задайте такие вопросы, как: «Он более маниакален, чем обычно?» или «Он беспокойнее обычного?» Если пациент кажется вам подавленным или «подавленным», не бойтесь спросить его: «У вас депрессия?» Если они ответят «да», «Вы чувствуете, что можете пораниться?»

Если человек находится в депрессии, его следует обследовать на предмет суицидальных наклонностей.Всегда принимайте во внимание вещественные доказательства, а также настроение пациента при планировании ухода за больными. Если ваш пациент находится в депрессии или очень расстроен, его следует обследовать на предмет психиатрического состояния.

Теперь поговорим о термине «аффект». Этот термин выходит за рамки определения настроения. Аффект означает оценку настроения и поведения пациента. Аффект означает «соответствие» их настроению и поведению. Например, супруга пациента только что погибла в автокатастрофе.

Человек действует и говорит «нормально» без эмоций. Это не нормальный аффект, они должны показывать горе. Внешнее настроение человека может быть «нормальным» для всех остальных, но, учитывая, что в семье была ТОЛЬКО смерть, их аффект ненормален.

Следовательно, «аффект» — это совокупность настроения и поведения человека. Слегка подавленный аффект может быть нормальным в описанной выше ситуации. Я бы больше беспокоился о человеке, который казался нормальным, чем о человеке, который плакал из-за смерти супруга.По крайней мере, их влияние нормально для ситуации. При оценке настроения и аффекта примите во внимание все вышеперечисленные факты; вот почему важна хорошая история.

СОГЛАСОВАННОСТЬ МЫСЛИ

Предыдущий раздел, описывающий настроение и аффект, теперь приведет нас к обсуждению этого раздела, посвященного мыслительному процессу. Если аффект человека неуместен или крайне патологичен, вероятно, имеется нарушение мыслительного процесса. В этом разделе перечислены большинство основных расстройств мышления и их определения.Всегда помните, что эти нарушения функциональны; но в любом случае может потребоваться психиатрическая помощь и лечение.

НЕЙРОТИЧЕСКИЕ НАРУШЕНИЯ

Они связаны с неврозом… пациент, вероятно, функционирует на адекватном уровне вне больницы, но все же нуждается в некоторой медицинской помощи. При неврозе человек все еще находится в контакте с реальностью; Это означает, что основного расстройства мышления не существует, однако условия могут ухудшиться и могут сильно мешать жизни человека.

  1. Обсессивно-компульсивное поведение : Навязчивая идея — это повторяющаяся мысль пациента о том, что он должен выполнять какой-то тип поведения, который большинство других людей сочли бы ненормальным. Принуждение — это фактическое выполнение действия или, другими словами, действие на навязчивую идею. Очень распространенный пример этого — принудительное очищение. Человек, который настолько поглощен уборкой, что достает чистую одежду из туалета и стирает снова.Такое поведение на самом деле никому не причинит вреда, но будет ограничивать жизнь человека, страдающего этой навязчивой идеей и принуждением.
  2. размышления : Этот термин относится к повторяющимся мыслям или идеям, которые выражает пациент. Эти мысли обычно сосредоточены на абстрактных идеях или концепциях.
  3. Фобии : Это иррациональные страхи, выражаемые пациентом. Они могут вызывать у таких людей сильную тревогу.Большинство из нас знакомо с обычными фобиями. Обычно эти фобии не мешают жизни человека. Человек обычно просто избегает контакта с ситуацией, которая вызывает у него тревогу.
  4. Беспокойство : (Беспредельное беспокойство) человек выражает чувство страха. Обычно они не могут точно определить, чего не боятся, но это может стать очень сильным, и у пациента возникает чувство надвигающейся гибели.

ПСИХОТИЧЕСКИЕ НАРУШЕНИЯ

Обычно они связаны с более тяжелыми нарушениями мышления и обычно с шизофренией.Человек с психотическим расстройством обычно тяжело болен. Это расстройство может прервать и ограничить качество жизни человека.

  1. Чувство деперсонализации : Пациент чувствует, что он / она не настоящий. Он / она проявляет чувство изменений в себе и в своей личности.
  2. Чувства нереальности : Пациент чувствует, что все в его / ее окружении нереально. Это отличается от описанного выше, когда пациент чувствует себя нереальным.В этом случае он чувствует, что все вокруг него нереально или как-то изменилось.
  3. Чувство преследования : Пациент смутно чувствует, что все люди замышляют против него / нее или что он / она им не нравится. Это расстройство явно граничит с паранойей.
  4. Чувство влияния : Пациент чувствует, что другие контролируют его / ее и его / ее жизнь.
  5. Чувства ссылки : Пациент чувствует, что все о нем / ней.Радио говорит только с ним / ней, как и телевидение, так что все другие события происходят благодаря ему / ней.
  6. Заблуждения : Заблуждения — это ложные убеждения, которых придерживается пациент. Эти убеждения обычно хорошо закрепляются в его / ее сознании. Заблуждения могут быть очень простыми, например, он / она считает себя президентом. Они также могут быть очень сложными, например, пациент ведет себя всю свою жизнь, как если бы он / она были Иисусом; в повседневной жизни он / она ведет себя так, как будто он / она был Иисусом, и верит, что он / она есть.
  7. Иллюзии : Пациент неправильно интерпретирует внешние раздражители. Другими словами, пациент может смотреть на карандаш, но видит змею. Это расстройство обычно не так сложно, как галлюцинации, и — это стимул . Пациент просто неверно интерпретирует объект (ы).
  8. Галлюцинации : Совершенно нереальный чувственный опыт человека. Галлюцинация не имеет реальной основы, как иллюзия. Галлюцинации могут быть зрительными, слуховыми, обонятельными или другими органами чувств, например осязанием.

Последние несколько расстройств могут частично быть вызваны расстройством восприятия. Все они также могут быть вызваны физическим или эмоциональным расстройством.

Отклонения от нормы :
Наркотики, обсеменение желудка, лихорадка, обезвоживание и другие органические стимуляторы могут быть причиной предшествующих психотических расстройств, а также иметь функциональное происхождение. Медсестра может быть очень важной для правильной диагностики этих состояний. Часто эти расстройства можно классифицировать как психическое расстройство, когда на самом деле у пациента просто было сильное обезвоживание, и у него начались галлюцинации.При обследовании пациентов внимательно документируйте следующие пункты:

  1. Симптомы улучшаются или ухудшаются в разное время дня.
  2. Лекарственная история пациента
  3. Изменения жизненно важных функций совпадают с изменением симптомов
  4. Психиатрический анамнез (при наличии)
  5. Венерический анамнез пациента
  6. Любая историческая справка

Эти и другие факторы, которые вы могли заметить, могут быть очень важны.Многие медсестры развили это «шестое чувство». Вы знаете, что что-то не так, но просто не можете понять это. Иногда пациент может сказать что-нибудь немного странное. Не отказывайтесь от этого! Исследуй все! Те замечания, которые может сделать пациент, могут быть значительными. Так что ищите любые другие признаки нарушения мысли.

Проведение осмотра

Медсестры, работающие в психиатрических учреждениях, будут иметь некоторые очень конкретные инструкции по проведению обследования психического статуса.Поэтому мы не будем тратить много времени на изучение этих настроек. Тем не менее, слово предостережения даже для самых «опытных» психиатрических медсестер; Не становитесь настолько «рутинными» во время экзаменов, чтобы упустить из виду некоторые очевидные признаки и симптомы. Если вы все же используете форму для собеседования, сначала остановитесь и критически взгляните на пациента. Ни один пациент не может точно соответствовать вашей форме. Независимо от того, насколько исчерпывающим является ваш план, у каждого пациента будет какой-то признак или особенность, требующая дополнительной документации.Таким образом, сначала посмотрите на своего пациента, а не на форму, которую вы можете использовать.

Для медсестер, читающих это; не бойтесь задать пациенту любой из этих вопросов. Тем медсестрам, которые не привыкли задавать эти вопросы, будет неудобно задавать пациенту определенные вопросы.

Например:
1. Вы чувствуете, что хотите навредить себе?
2. Чувствуете ли вы, что люди против вас?
3. Видите ли вы тревожные зрелища, которых не видят другие люди?

Задайте эти вопросы тактично, и если пациент действует или чувствует себя некомфортно, отвечая на эти вопросы, возможно, существует проблема; это могло быть важным открытием.Диаграмма: «Пациент отрицает галлюцинации, но становится очень тревожным, когда его спрашивают об этом». Это предупредит врача о том, что, возможно, у пациента действительно есть проблема, которую необходимо решить.

График будет рассмотрен позже. После следующего плана должно следовать полное обследование психического статуса :

  1. Эти данные будут записаны в вашей истории болезни:
  2. Общий вид
  3. Общее поведение
  4. Ориентация (общая)
  5. Двигательная активность
  6. Уровень сознания
  7. Настроение и аффект

Оцените отклонения в любом из вышеперечисленных:

  1. Грязная одежда
  2. Депрессия
  3. Галлюцинации
  4. Беспокойство
  5. Дезориентация
  6. Другие упомянутые

Интеллектуальное функционирование:

  1. Оценить ориентацию
  2. Решение
  3. Абстрактные рассуждения
  4. Прочие упомянутые в тексте

Настроение и эмоции:

  1. Нормальное ли настроение
  2. Другое, упомянутое в тексте
  3. Аффект, соответствующий ситуации

Связность мыслей:

  1. Содержание мысли — соответствующие ответы
  2. Меры по уходу — это необходимые экстренные меры.

Резюме:

Главное, что следует помнить при проведении этой оценки, заключается в том, что многие из упомянутых областей будут оцениваться во время общей медицинской оценки. Однако всегда относитесь к обследованию психического статуса как к отдельному обследованию. Это важный шаг, и его следует выполнять отдельно, чтобы иметь возможность полностью оценить уровень психического здоровья пациента и приспособиться к его госпитализации. В реальной жизни у большинства медсестер нет времени для проведения подробной и отдельной оценки психического статуса.Таким образом, одна из целей этого курса — заставить вас задуматься над каждой частью экзамена и быть более наблюдательными при выполнении общей оценки физического состояния. Наблюдательная медсестра может провести полное обследование психического статуса за очень короткое время. Так что даже тем медсестрам, которые говорят: «У меня нет времени задавать все эти вопросы». Даже для медсестер мы говорим, что , у вас есть время, , если вы можете отточить свои навыки наблюдателя.

График

Как мы видели в предыдущем разделе, все ваши наблюдения бесполезны, если вы не нанесете их на карту точно и полностью.В этом разделе мы не будем пытаться изменить ваш метод построения графиков, а постараемся помочь вам лучше организовать свои мысли и составить более полный график. У большинства медсестер есть свой собственный метод составления графиков. В более практическом плане мы вместо этого попытаемся представить рекомендации, чтобы повысить вашу осведомленность о том, что важно внести в диаграмму, и сделать обоснованные выводы.

Сначала сделайте общие выводы : (даже если все нормально)

Соответствует ли пациент возрасту заявленного возраста, одет ли он небрежно, готов к сотрудничеству, хорошо следует инструкциям, бдителен, надлежащим образом отвечает на вопросы.Также сообщите историю, имеющую отношение к медицинскому обследованию.

Интеллектуальный :

Пациент ориентирован в трех сферах, не имеет нарушений рассудительности и памяти.

Настроение :

Если настроение очень подавленное или очень неуместное, эта категория будет упомянута первой в нашем графике (что само собой разумеется). Однако, если настроение нормальное, вы можете просто отметить, что пациент в хорошем настроении или в хорошем настроении; Аффект уместен или нет.

Связность мысли

Если это нормально, нет необходимости упоминать об этом, кроме как сказать: «Отвечает соответствующим образом». Если есть отклонения от нормы, опишите их.

Общие впечатления :

Все медсестры должны предоставить себе место для повествовательного описания пациента. Возможно, ваш пациент не будет полностью вписываться ни в одно из приведенных выше описаний. Возможно, вы не уверены, что с ним не так, и вам нужно это описать.Также помните, что многие учреждения теперь используют контрольные списки для составления графиков «рутинных» оценок. Будьте осторожны, тщательно проверяйте каждый пункт и записывайте любые отклонения от нормы, которые не соответствуют категориям диаграммы типа контрольного списка.

Острый и хронический OBS

Ниже приводится сравнение двух основных типов органических заболеваний головного мозга. Вначале будут обсуждены эти два аспекта, после чего будет проведено сравнение признаков / симптомов. Двумя типами расстройств являются острый OBS (делирий) и хронический OBS (деменция).При остром заболевании могут присутствовать многие из тех же симптомов, что и при хроническом заболевании. Однако делирий, по-видимому, имеет более изменчивый уровень сознания, чем деменция. Когнитивные функции при обоих расстройствах одинаковы. Оба пациента будут дезориентированы (обычно), ухудшится внимание и память. Суждение и восприятие обычно плохие.

Это сравнение двух (хроническая и острая OBS):

Острый OBS (делирий) Хронический OBS (деменция)
когнитивные функции ухудшаются когнитивные функции ухудшаются
настроение — тревожный, напуганный, лабильный раздражительный, лабильный
поведение — беспокойное с колебанием уровня сознания Ухудшение личных привычек
содержание мысли — заблуждения, иллюзии, галлюцинации, может быть сбита с толку , если любой из этих трех присутствует (заблуждения, иллюзии,
галлюцинации) они будут
преходящий и мягкий »; пациенты
запутанный

Как видите, один из самых различимых факторов хронического OBS — это запутанный.Однако если у пациента есть бред или галлюцинации, они временны (быстро приходят и уходят). Причины острого типа многочисленны. Химическая токсичность может вызвать острый тип. Лекарства, назначенные или не назначенные по рецепту, могут вызвать острый OBS (органический мозговой синдром). Если организм не переносит высокие дозы какого-либо препарата, токсичен
симптомы будут видны. Другие причины острого типа: дисбаланс жидкости и электролитов (тяжелый), отравление тяжелыми металлами, химическое отравление (кроме уже упомянутых лекарств) и другие.

Когда медсестра проводит обследование психического статуса, помните о вышеперечисленных факторах, касающихся OBS. Также помните о безопасности пациента. Независимо от возраста пациента, он может причинить себе вред, находясь в состоянии возбуждения или замешательства. При необходимости убедитесь, что вы подкладываете боковые перила кровати, при необходимости удерживайте их. Однако много раз ничего не подозревающая медсестра была ранена той «хрупкой маленькой старушкой» в палате 210. Так что думайте о безопасности! При необходимости удерживайте пациента; для всеобщей безопасности!

Далее : ЧАСТЬ III НЕВРОЛОГИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ

Информация | Бесплатный полнотекстовый | Анализ лицевой информации для медицинских приложений: исследование подходов на основе компьютерного зрения

1.Введение

Лицо передает очень богатую информацию, которая имеет решающее значение во многих аспектах повседневной жизни. Внешний вид лица — это основное средство идентификации человека. Он играет решающую роль в общении и социальных отношениях: лицо может указывать на возраст, пол, расу и даже социальный статус и личность. Кроме того, умелое наблюдение за лицом также важно при диагностике и оценке психических или физических заболеваний. Внешний вид лица пациента действительно может дать диагностические ключи к разгадке болезни, тяжести заболевания и некоторым жизненно важным ценностям пациента [1,2].По этой причине с самого начала исследований, связанных с автоматической обработкой изображений, исследователи изучали возможность автоматического анализа лица, чтобы ускорить связанные процессы, сделать их независимыми от человеческой ошибки и уровня навыков опекуна, а также создать новые вспомогательные Одной из первых и наиболее исследуемых тем в сообществе компьютерного зрения, которое все еще довольно активно сегодня, является обнаружение лиц: его основная цель — определить, есть ли на изображении какие-либо лица и, если они есть, где они находятся. соответствующие области изображения.В последние годы появилось несколько новых методов, которые повысили точность обнаружения лиц, так что это можно считать проблемой, решенной во многих реальных приложениях, даже если обнаружение частично закрытых или неравномерно освещенных лиц все еще остается проблемой. Наиболее продвинутые подходы к обнаружению лиц были рассмотрены в [3,4]. Обнаружение лиц является основным шагом почти для всех алгоритмических конвейеров, которые в некоторой степени нацелены на анализ сигналов лица. Последующие подходы к компьютерному зрению, задействованные в алгоритмических конвейерах, связанных с лицами, все еще исследуются, и подробности о последних достижениях можно найти в некоторых очень выдающихся обзорных статьях по анализу лиц с технологической точки зрения.Они охватывают алгоритмические подходы к биометрической идентификации [5,6] (даже при наличии трюков пластической хирургии [7], окклюзии [8] или искажения; низкое разрешение и шум [9]), анализ движений лицевых мышц [10], и распознавание эмоций [11]. Глубоко присмотревшись к литературным работам, можно выделить три различных уровня, на которых продвигается методологический прогресс: Первый уровень, который развивается очень быстро и, следовательно, дает решения, которые достигли выдающейся точности и надежности. на эталонных наборах данных, касается теоретических исследований.В основном он посвящен изучению и внедрению новых нейронных моделей, более эффективных стратегий обучения и более надежных функций. На этом уровне рассматриваются классические темы классификации, такие как распознавание объектов [12,13,14,15,16]. На этом уровне есть несколько горячих тем, но наиболее актуальными для данной статьи являются обучение с использованием нескольких кадров [17], расширенное трансферное обучение [18], автоматическое увеличение данных [19], обучение прототипов в классе [20], адаптивное обучение. интеграция локальных функций с их глобальными зависимостями [21], лучшее понимание поведения CNN, чтобы узнать, как построить более пространственно эффективную и более производительную архитектуру [22], и использование пространственно-временной динамики [23].Введение новых сложных наборов данных для более полных и объективных сравнений [24] является дополнительной горячей темой, в то время как самые новаторские академические исследования направлены на решение нетрадиционных проблем, таких как распознавание лиц при наличии вариаций маскировки [25]. уровень, а именно прикладные исследования, вместо этого пытается использовать теоретические выводы для решения более конкретных, но все же кросс-контекстных проблем, таких как надежное обнаружение лицевых ориентиров [26], оценка единиц действия лица [27], оценка позы человека [28], Обнаружение аномалий в видеопоследовательности [29] и так далее.Наконец, третий уровень включает в себя исследования на местах, которые используют результаты теоретических и прикладных исследований для решения контекстуальных проблем, например, связанных со здоровьем, автономным вождением, спортивным анализом, безопасностью, безопасностью и так далее. В исследованиях, связанных с контекстом, технологические аспекты — это лишь часть проблем, которые необходимо исправить, чтобы получить эффективную основу. Часто проблемы, специфичные для предметной области, приходится решать многопрофильной группе исследователей, которая должна найти наилучший компромисс между ограничениями, связанными с предметной областью, и доступными технологиями для создания очень эффективных фреймворков.Это даже более справедливо в случае сценария здравоохранения, поскольку при развертывании необходимо учитывать, как конечные пользователи (т. экономические аспекты должны быть взвешены [30]. Например, новейшие системы анализа лиц (например, распознающие эмоции лица) достигли выдающейся точности благодаря использованию методов глубокого обучения. К сожалению, они были обучены на типично развитых людях, и их нельзя использовать в том виде, в котором они предоставлены, для оценки способностей к выражению лица в случае когнитивных или моторных нарушений.Другими словами, существующие подходы могут потребовать модернизации для решения конкретных задач, связанных с услугами здравоохранения. Это должно быть выполнено, в том числе среди всех знаний наук о жизни, биологических, медицинских и социальных условий [31]. В то же время растет спрос на интеллектуальные интерактивные медицинские услуги, поскольку ряд проблем (таких как точная диагностика, удаленный мониторинг и рационализация затрат и выгод) не могут быть эффективно решены установленными заинтересованными сторонами [32].Из вышесказанного следует, что было бы очень полезно обобщить работы в литературе, которые, используя задачи компьютерного зрения и машинного обучения, сталкиваются с конкретными проблемами, связанными с приложениями для здравоохранения. Данная статья мотивирована отсутствием подобных работ в литературе, и ее основная цель — восполнить этот недостаток. В частности, основными целями данного исследования являются:

  • , чтобы дать обзор передовых подходов, которые выполняют анализ лицевых сигналов в области здравоохранения;

  • , чтобы найти критические аспекты, которые управляют передачей знаний академических, прикладных и медицинских исследований;

  • , чтобы проложить путь для дальнейших исследований в этой сложной области, начиная с последних захватывающих открытий в области машинного обучения и компьютерного зрения; и

  • , чтобы указать на наборы данных тестов, специально созданные для сценария здравоохранения.

Документ не ограничивается глобальным анализом лиц, он также концентрируется на методах, связанных с локальными сигналами. Исследовательская таксономия вводится путем разделения лица на его основные черты: глаза, рот, мышцы, кожу и форму. Для каждой черты лица подробно описаны задачи компьютерного зрения, направленные на ее анализ, а также соответствующие цели здравоохранения, которые могут быть достигнуты. Это приводит к схеме на Рисунке 1. Из Рисунка 1 возникает организация остальной части статьи. В каждом разделе одна из перечисленных задач компьютерного зрения решается со ссылкой на возникшие проблемы со здоровьем.В соответствии с вышеизложенным, остальная часть статьи организована следующим образом. В разделе 2 сообщается об исследованиях, посвященных анализу области глаз для целей отслеживания взгляда, в разделе 3 дается обзор исследований, использующих автоматический анализ выражения лица и распознавание эмоций, в разделе 4 представлены новейшие достижения в области мягкой / жесткой биометрии, В разделе 5 анализируются стратегии извлечения жизненно важных параметров из изображений, обрамляющих человека, и, наконец, в разделе 6 рассматриваются приложения, включающие визуальное распознавание речи и анимацию.Раздел 7 содержит указания по дальнейшим улучшениям и завершает работу.

2. Анализ глаз

Движения глаз играют решающую роль с точки зрения индивидуального восприятия и внимания к визуальному миру [33]; Следовательно, ненавязчивое обнаружение и отслеживание глаз на протяжении десятилетий изучались при разработке взаимодействия человека с компьютером [34], внимательного пользовательского интерфейса [35] или когнитивно-поведенческой терапии [36]. Слежение за глазами — это измерение движения / активности глаз, а слежение за взглядом (точкой наблюдения) — это анализ данных слежения за глазами по отношению к голове / визуальной сцене [37], и они систематически используются в приложениях здравоохранения [38] .

Обнаружение и анализ движений глаз недавно достигли зрелости благодаря использованию сверточных нейронных сетей, которые позволили также методам, основанным на компьютерном зрении, стать очень эффективными. Последующий анализ данных отслеживания движения глаз в сфере здравоохранения является открытым вопросом, а в последние десятилетия он был очень активной темой исследований. В этом разделе сначала освещаются последние достижения в прикладных исследованиях, касающихся движений глаз и оценки взгляда, а затем основное внимание уделяется исследованиям на местах в области здравоохранения.

С помощью программного обеспечения iTracker [39] CNN использовались для оценки отслеживания взгляда со скоростью 10–15 кадров в секунду и работали на стандартном оборудовании, таком как мобильные телефоны и планшеты. Схема «Толерантность и талантливость» (ТАТ) также использовалась для повышения производительности на планшетах и ​​смартфонах в [40]. В частности, ТАТ состоит из извлечения знаний от учителей, которые выбираются случайным образом, с целью удаления неэффективных весов и придания усеченным весам (с помощью подходящего использования косинусного сходства) другого направления в процессе оптимизации.Наконец, схема нарушения с порядковым номером (DwO) генерирует состязательные выборки, повышая надежность сети. Возможность делать вывод о взгляде в естественной среде исследовалась в [41]. Авторы предложили решение CNN на основе внешнего вида, которое работает в режиме реального времени, а также сложный набор данных с информацией как о взгляде, так и о позе головы, используя систему захвата движения и мобильные очки слежения за глазами для извлечения реальных данных. В [42], используя архитектуру CNN, CNN предназначена для извлечения признаков во всех кадрах и использования их в повторяющемся модуле «многие к одному», который предсказывает трехмерный вектор взгляда последнего кадра, превосходя производительность в EYEDIAP [ 43] набор данных.Условные локальные нейронные поля (CNLF) были введены в [44], где сеть может обеспечить полный анализ лицевого поведения. В оставшейся части этого раздела будут представлены последние результаты в области здравоохранения. Исследование данных отслеживания взгляда посредством временного анализа данных фиксации с использованием отслеживания взгляда для понимания групповых и индивидуальных паттернов было предложено в [45]. Авторы использовали предложенную систему для исследования регуляции эмоций с изучением внимания к различным сегментам видео среди разных возрастных групп, заявив о важности временных паттернов.Изменения во взгляде после индукции грустного настроения у ранее депрессивных и никогда не депрессивных женщин были представлены в [46], и эта информация была объединена с позой головы и речевым поведением для выявления депрессии [47]. Возможность отслеживания человеческого взгляда в неограниченной среде для вспомогательных приложений была предложена в [48]: авторы использовали устройство RGB-D и алгоритм оценки позы головы, предлагая систему в качестве дистанционного управления устройством, а также в качестве реабилитационного устройства. и помочь людям с неврологическими нарушениями.Пилотное исследование, которое показало потенциал отслеживания взгляда для улучшения результатов разбора полетов и обучения, было предложено [49], показывая также открытые проблемы и высокие затраты на работу в реальных условиях. В [50] слежение за глазами использовалось для диагностики косоглазия; кроме того, он использовался для обнаружения несогласованных движений глаз в случае структурной черепно-мозговой травмы и сотрясения мозга [51], а также при легкой черепно-мозговой травме [52]. Также изучались глазодвигательные аномалии как биомедицинский маркер для оценки инсульта [53].В [54] отслеживание взгляда было объединено с методами видео-дебрифинга в смоделированных сценариях обучения для улучшения качества обратной связи и, во-вторых, для определения удовлетворенности учащихся системой. Также широко используются другие носимые для глаз датчики, такие как контактные линзы [55] и датчики эгоцентрического зрения [56]. В [57] использование умных очков исследуется в различных случаях, т. Е. Как средство просмотра информации, как источник медицинских данных и медицинской информации, показывая, что умные очки можно использовать для измерения жизненно важных функций организма. наблюдали пациента достаточно надежно для медицинского обследования.Система, которая поддерживает повседневную жизнь пользователя, была предложена в [58,59], систематизируя данные, полученные пользователем в разные дни, с использованием неконтролируемой сегментации. В [60] положение головы врача оценивается и отслеживается с целью проекции поверхности тела пациента с помощью дополненной реальности. Как и ожидалось, недавние достижения в области машинного обучения оказали большое влияние на системы здравоохранения, а также привели к появлению новых приложений, пытающихся решить новую проблему и проблемы, которые отсутствовали в современном состоянии до последних нескольких лет.Примером может служить работа, предложенная в [61], где CNN были впервые использованы для предсказания осведомленности пользователя по его взгляду. В [62] подход, основанный на обучении, был применен в эгоцентрических видео для выявления вовлеченности. Система, которая включает сигнал взгляда и эгоцентрическую камеру айтрекера для идентификации объектов, на которые фокусируется пользователь, была предложена в [63]. В частности, глубокое обучение используется для классификации объектов для создания эпизодических воспоминаний об эгоцентрических событиях в реальном времени, независимо от того, привлекает ли пользователь внимание к этому объекту.Также было предложено много работ в области расстройств аутистического спектра (РАС). Если сложно собрать и обобщить всю обширную литературу по оценке взгляда для РАС, можно обобщить интерес, который он получил со стороны медицинского и научного сообщества. Во-первых, считается, что фокус внимания на сцене у людей с аутизмом принципиально отличается от лиц с типичным контролем, в частности, в отношении социально значимой информации и обработки лиц [64,65].Более того, аутизм вызывает нарушение социального внимания и лишение доступа к социальной информации в младенчестве и дошкольном возрасте, что еще больше нарушает нормальное мозговое и поведенческое развитие [66]; этот цикл представляет собой цикл отрицательной обратной связи, который, как следствие, влияет на все социальное развитие человека. Таким образом, неудивительно, как оценивались следы взгляда при анализе социального внимания и триадном взаимодействии с объектом и терапевтом. В [67] предлагается интерфейс для поддержки автоматического видеоанализа в качестве вспомогательного средства для управления человеческим суждением о социальном внимании во время оценки.В [68] были предложены и оценены недорогие инструменты компьютерного зрения для измерения и выявления поведенческих признаков РАС. Оценка взгляда как инструмент для анализа визуального исследования туалета с игрушками у детей с РАС предложена в работе [69]. В этой работе траектории взгляда ребенка впервые интегрируются с целями программы Early Start Denver Model (ESDM), основанной на спонтанных интересах ребенка и выборе игры в естественной обстановке. были интегрированы последние достижения в области глубокого обучения.В [70] предлагается структура глубокого обучения, которая оценивает уровни эмоциональных состояний и вовлеченности ребенка с помощью мультимодального слияния датчиков. Основанный на компьютерном зрении конвейер для автоматического и количественного скрининга РАС был предложен в [71], объединяя несколько модальностей для оценки. Люди классифицируются с помощью задания на фотосъемку во время бесплатного исследования, а анализ проводится по вниманию пользователя. Также интегрирована временная информация о движениях глаз, что также превосходит современные характеристики с набором данных Saliency4ASD [72].В [73] интегрирована модель глубокого обучения для распознавания действий человека для автоматизации измерения реакции для скрининга, диагностики и поведенческого лечения РАС. В последние несколько лет был проведен анализ взаимодействия взгляда / лица детей с РАС с социальными роботами. становится очень важной темой исследования [74,75,76] с целью обеспечения анализа совместного внимания [77], личного взаимодействия [78] и совместного внимания с терапевтом в триадическом взаимодействии [ 79]. Сравнение результатов, полученных с помощью компьютерного зрения, работ в области здравоохранения, представлено в таблице 1.Можно заметить, что, если разрыв между техникой, используемой для применения в здравоохранении, и характеристиками современного метода не очень велик, все же можно наблюдать, как необходимы дальнейшие исследования, чтобы воплотить результаты последних исследований. ; более того, проверка с помощью набора контрольных данных по-прежнему очень желательна, поскольку она часто не выполняется, а также в качестве унифицированного метода оценки.

Фактически, что касается последнего, возможность эталонного анализа взгляда обеспечивается многочисленными существующими наборами данных, часто получаемыми с помощью профессионального и откалиброванного устройства отслеживания движения глаза.Среди них стоит отметить следующие.

  • Набор данных USC eye-1 [88], разработанный для анализа роли памяти в визуальном взаимодействии.
  • Набор данных, представленный в [89], содержащий данные о поведении и размере зрачка от не диагностированных контрольных групп и детей с диагнозом СДВГ, выполняющих задачу визуально-пространственной рабочей памяти.
  • Saliency4ASD [72], состоящий из движений глаз 14 детей с расстройствами аутистического спектра (ASD) и 14 здоровых детей контрольной группы, с целью оценки специализированных моделей для выявления людей с ASD.
  • Набор данных самостимулирующего поведения (SSBD) [90], разработанный для автоматического анализа поведения в неконтролируемых естественных условиях.
  • Мультимодальный диадический набор данных поведения [91], содержащий 160 занятий по 3–5-минутному полуструктурированному игровому взаимодействию между обученным взрослым экзаменатором и ребенком в возрасте от 15 до 30 месяцев. Сессия направлена ​​на привлечение общественного внимания, двустороннее взаимодействие и невербальное общение.

Обратите внимание, что такие наборы данных сосредотачиваются на данных о точках взгляда на цели, движениях саккад, описании цели и клинической информации пользователей, без записи визуальной информации области глаза.Это означает, что методы, основанные на компьютерном зрении, часто должны воспроизводить эксперимент, как в наборах данных, исключая возможность их прямого использования. Во многих случаях это достигается, но без общедоступных данных, которые прилагаются к выполненной медицинской задаче. Этот пробел можно заполнить новыми наборами общедоступных данных, которые включают данные с айтрекинга, клинические данные и данные RGB / RGB-D, но для области здравоохранения этого недостает в литературе.

3. Выражение лица

Способность эффективно передавать эмоции имеет важное значение для адаптивных функций человека.Из всех способов передачи эмоций выражения лица являются одними из самых гибких — их универсальность позволяет нам быстро передавать информацию людям разных возрастов, культур и языков. Компьютерное зрение достигло очень высокой точности в автоматическом распознавании мимики и, в более общем плане, в поведенческом анализе жестов (т. Е. Активности лицевых мышц). Современную и всеобъемлющую таксономию подходов к компьютерному зрению можно найти в [92,93]. Из обзора литературы ясно видно, что существующие подходы страдают, если используются в дикой природе, поскольку в этих случаях возникают сложные условия, такие как большие расстояния между объектами. личные вариации в выполнении одного и того же выражения неравномерно, аксессуары (например,g., очки, усы и стрижка), а также изменение позы и освещения затрудняют выполнение подзадач, особенно выравнивание лица. Чтобы дать количественную оценку снижения производительности при распознавании выражений лица в видео при переходе от условий получения с ограничениями к условиям без ограничений, необходимо учитывать, что оно снижается с 96,8% (с использованием алгоритма глубокого обучения, который включает знания в области лица для регуляризации обучение сети распознавания выражений [94]) распознавания 8 выражений (гнев, отвращение, страх, счастье, нейтральность, печаль и удивление) в наборе данных CK + [95] до 61.6% набора данных SFEW 2.0 [96], где лучшая производительность до сих пор была получена с помощью сложной структуры, включающей несколько глубоких CNN, даже применяющих несколько стратегий обучения [97]. Для повышения производительности в последнее время были введены мультимодальные (аудио и видео) фреймворки слияния, которые могут непрерывно предсказывать эмоции [98,99], но, конечно, синхронизированный звук не всегда доступен. Несложно сделать вывод, что определение модулей FER, эффективно работающих в сценарии здравоохранения, все еще остается открытым вопросом для исследования.

В частности, были введены структуры здравоохранения, которые включают в себя модуль распознавания эмоций или выражений, чтобы предоставить подходящие решения для следующего.

  • Универсальные системы здравоохранения

  • Вычислительная диагностика и оценка психических или лицевых заболеваний

  • Машинная реабилитация

  • Интеллектуальная среда

Универсальные системы здравоохранения, ориентированные на человека, обеспечивают индивидуальный подход долгосрочный уход, поскольку они также обеспечивают эмоциональное и психологическое познание человека.Эти сценарии приложений быстро распространяются, и в последнее время их развитие еще больше ускорилось за счет разработки архитектур, основанных на коммуникационных технологиях 5G [100]. В структуре электронного здравоохранения, предложенной в [101], изображения, полученные интеллектуальным устройством (смартфонами или любой установленной камерой), собираются и передаются в облако вместе с медицинскими данными для дальнейшей обработки. Там облачный менеджер сначала аутентифицирует пользователя, а затем отправляет данные изображений лиц в модуль обнаружения эмоций.Информация об эмоциях впоследствии отправляется соответствующим специалистам в области здравоохранения. В качестве практического наблюдения, если обнаруженная эмоция не является положительной (например, боль), лица, осуществляющие уход, могут посетить пациента. Максимальная точность классификации в собственном наборе данных составила 99,8%, но учитывались только три класса (нормальный, счастливый и боль). На самом деле конвейер машинного обучения не подходит для правильного управления большим количеством классов, учитывая, что особенности полученных изображений лиц извлекаются с использованием локальных двоичных паттернов и, согласно традиционной схеме, появившейся еще в 2005 году [102], Машины опорных векторов используются для классификации.Недостатки вышеупомянутой схемы обработки также подчеркнуты в [103], где система обнаружения удовлетворенности представлена ​​как часть интеллектуальной инфраструктуры здравоохранения. Поскольку удовлетворенность клиентов (пользователей и пациентов) является важной целью для умного бизнеса в сфере здравоохранения, умный дом оборудован для сбора сигналов от пользователей. Эти сигналы обрабатываются на облачном сервере, а затем облачный менеджер отправляет результат заинтересованной стороне. Собранные результаты по надлежащему набору данных, собранному с участием 40 студентов мужского пола, не были убедительными (максимальная точность 78% по трем классам, удовлетворен, неудовлетворен или безразличен), демонстрируя, что в этой области требуются очень сложные подходы к классификации.Выражение лица также играет важную роль в случае диагностики или оценки когнитивных нарушений (например, аутизма и шизофрении). В [104,105] представлен сложный конвейер и описаны тесты на большом количестве взрослых и детей, как с расстройствами аутистического спектра, так и без них. Конвейер может индивидуально определять количественную оценку способности пациента выполнять четыре основных выражения и отслеживать улучшения с течением времени. Авторы использовали сверточную ограниченную локальную модель экспертов (CE-CLM) для определения лицевых ориентиров и конкатенацию HOG с уменьшенной размерностью и черты формы лица (из CE-CLM) для прогнозирования интенсивности единиц действия.Кроме того, используется новый статистический подход для регуляризации оценок на основе геометрических и временных ограничений. Был использован собственный набор данных (27 детей с расстройствами аутистического спектра и без них), и сравнение с аннотациями, предоставленными экспертами, продемонстрировало среднюю точность около 90% в распознавании правильно выполненных выражений лица. Обнаружение лицевых ориентиров для атипичного 3D-моделирования лица в случаях лицевого паралича было исследовано в [106]. Потенциально такое моделирование может помочь в постановке медицинского диагноза с использованием атипичных черт лица (например,г., асимметричное лицо). Сеть выравнивания лиц, имеющая сложную архитектуру песочных часов с остаточным блоком, оказалась высокоэффективным (с точки зрения нормализованной средней ошибки) методом локализации ориентиров на невидимых атипичных лицах, записанных в собственном наборе данных из 87 субъектов. очень надежно по мимике с использованием набора лицевых мускулов. Автоматическое обнаружение боли было бы очень полезным для эффективного и практичного мониторинга боли.В сфере здравоохранения мониторинг боли можно использовать для обеспечения эффективного лечения и, в конечном итоге, для облегчения боли у пациентов (например, у пациентов с фибромиалгией) [107]. Самый современный подход к обнаружению боли [108] использует общий детектор AU, основанный на фильтрах Габора и классификаторе SVM в сочетании со структурой многоэкземплярного обучения (MIL) для решения проблемы обнаружения боли как слабо контролируемой проблемы обучения в низкоразмерное пространство признаков. Экспериментальные результаты показывают точность распознавания боли 87% при 0.94 AUC (Area Under Curve) в наборе данных UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression. Помимо поддержки диагностики и оценки психологических и психических проблем, модули для автоматического распознавания мимики также очень помогают в случае использования каркасов технологической реабилитации. Было показано, что общение между людьми и компьютером выигрывает от сенсорного распознавания эмоций, поскольку люди чувствуют себя некомфортно, когда эмоции отсутствуют [109]. Например, они были задействованы во время взаимодействия роботов и детей с РАС, направленного на обучение маленьких аутичных пациентов путем имитации, что сделало возможным объективную оценку поведения детей [110] и затем предоставило возможность ввести показатель эффективности терапии [111] ].Как часть интеллектуальной среды, модуль выражения лица может использоваться для распознавания эмоций людей по выражению их лиц и для дружественной реакции в соответствии с потребностями пользователей [112,113]. В таблице 2 обобщены методы компьютерного зрения, задействованные в системы, связанные со здравоохранением. Справа налево: в первом столбце указаны упомянутые работы, во втором и третьем столбцах указаны методы, используемые для извлечения функций и классификации данных соответственно, четвертый столбец относится к эталонному набору данных, используемому в литературе для проверки техники компьютерного зрения. пятая колонка сообщает о производительности техники в наборе данных, а крайняя правая колонка сообщает о производительности на том же наборе данных, но лучшей техники из всех существующих.Из обзора литературы следует, что анализ лица, предназначенный для использования в медицине и здравоохранении, все еще находится в зачаточном состоянии. Действительно, существует огромный неиспользованный потенциал, связанный с новейшими методами компьютерного зрения и машинного обучения, которые в настоящее время ограничены академическим сектором. Легко заметить, что часто в приложениях здравоохранения используются не самые современные подходы, возможно, потому, что они готовы к использованию. Фактически, внедрение наиболее эффективных подходов к приложениям требует много времени, которое часто предпочитают использовать для разработки и реализации экспериментов, которые включают набор людей и привлечение специалистов с многопрофильными навыками.Это существенный недостаток, который необходимо устранить, особенно в отношении анализа лица, имеющего сложную структуру, требующего использования передовых подходов, желательно даже способных обнаруживать микродвижения лицевых мышц, чтобы не сделать недействительными. вся экспериментальная архитектура с ненадежным вычислением данных изображения / видео. Сквозные подходы, основанные на глубоком обучении, могут решить эту важную проблему, но они требуют аннотированных данных, которые медицинский персонал часто не может предоставить из-за его субъективности и сложности изображений.Это позволяет специалистам по обработке данных адаптировать существующие вычислительные модели (путем переноса обучения либо с адаптацией предметной области, либо с адаптацией задачи или даже с учетом созданных вручную функций). Некоторые примеры конкретных тестов данных уже существуют: (1) iCOPEvid [123] для классификации выражений боли в видео младенцами, (2) Emopain [124] и UNBC-McMaster [125] для классификации выражений боли в видео для взрослых, (3 ) AVEC 2019 [126] для обнаружения депрессии, и (4) В любом случае требуются серьезные усилия для предоставления крупномасштабных наборов данных, которые могут ускорить исследования, сфокусированные на распознавании выражений лица в видеороликах в медицинских целях, за счет сквозного использования методы обучения, обеспечиваемые академическими и прикладными исследованиями.

4. Мягкая / жесткая биометрия

Биометрия успешно применяется в нескольких областях здравоохранения, начиная с социальных вспомогательных технологий, улучшая, например, уровень взаимодействия человека и машины в приложениях для аутичных людей [127], а также людей. с деменцией [128] и, в целом, для ухода за пожилыми людьми [129]. Взаимодействие человека и робота (HRI) для социально-вспомогательной робототехники (SAR) — это новая, растущая и все более популярная область исследований на пересечении ряда областей, включая робототехнику, компьютерное зрение, медицину, психологию, этологию, нейробиологию и когнитивные науки.Новые приложения для роботов в здравоохранении и образовании были разработаны для широкого круга пользователей [130]. В этих областях применения уровень реализма является ключевым фактором, который можно существенно повысить за счет внедрения биометрии, поскольку это может дать роботу возможность изменять свое поведение в зависимости от наблюдаемых особенностей взаимодействующего человека. Таким образом, традиционные приложения в области социально-вспомогательной робототехники, такие как взаимодействие с аутичными детьми, с учетом их хорошо известного интереса к компьютерам и электронным устройствам [131,132], а также люди, проходящие реабилитацию в случаях деменции [128] или пост- инсульт [133], и в целом для ухода за пожилыми [129], может принести пользу, и его уровень принятия со стороны вовлеченных лиц может быть улучшен.Кроме того, биометрия может быть использована для того, чтобы робот мог автономно запускать конкретную задачу, повышая таким образом уровень реалистичности взаимодействия, воспринимаемого пользователем. В [134] мягкая биометрия определяется как набор всех этих характеристик. которые предоставляют некоторую информацию о человеке, но так, что им не хватает отличимости и постоянства, чтобы в достаточной мере различать любых двух людей. Мягкие биометрические характеристики могут быть непрерывными (например, рост и вес) или дискретными (например, рост и вес).г., пол, цвет глаз, национальность и т. д.). С другой стороны, с помощью термина «жесткая биометрия» определяются все эти характеристики, позволяющие различить двух людей, как визуальные признаки, описывающие черты лица для выполнения задач распознавания лиц.

В последние несколько десятилетий компьютерное зрение, как и другие области информатики, в значительной степени исследовали проблему автоматической оценки основных мягких биометрических характеристик с помощью математических моделей и специального кодирования визуальных образов.В частности, автоматическая оценка пола, расы и возраста по изображениям лиц является одной из наиболее исследуемых проблем, но все еще остается много открытых проблем, особенно в отношении расы и возраста. Извлечение такого рода информации нетривиально из-за неоднозначности, связанной с анатомией каждого человека и его образом жизни. В частности, при распознавании расы соматические черты некоторой популяции не могут быть четко определены: например, один человек может проявлять одни черты больше, чем другой.Аналогичные соображения применимы к оценке возраста, где вид биологического возраста может сильно отличаться от хронологического.

В [135] представлен робот-гуманоид, способный автоматически распознавать мягко-биометрические черты, связанные с полом и возрастом взаимодействующих людей. Задачи распознавания основаны на ручном извлечении признаков, гистограмме ориентированных градиентов (HOG) для пола, пространственном локальном дескрипторе Вебера (SWLD) для возраста и машине опорных векторов (SVM) для окончательной классификации.Интересная работа, касающаяся созданных вручную визуальных черт лица для пола, возраста и этнической принадлежности, была предложена в [136], где были проверены различные алгоритмические конфигурации, основанные на LBP, HOG, SWLD и CLBP. В последние годы, из-за большей способности описания визуального внешнего вида для задач распознавания образов, методологии, основанные на глубокой нейронной сети, использовались в области мягкой биометрии и, в частности, для мягкой биометрии, связанной с оценкой возраста, пола и расы. .Метод решения задач автоматической классификации по возрасту и полу с помощью простой архитектуры CNN, которая может использоваться даже при наличии ограниченных данных обучения, представлен в [137]. В [138] авторы вводят в архитектуру CNN для оценки возраста стратегии обучения, основанные на локальных регрессорах и стробирующих сетях, для решения нестационарного процесса старения, что подразумевает неоднородные данные оценки возраста из-за того, как созревает человеческое лицо. по-разному в разном возрасте. Для работы с разнородными данными в [139] авторы предлагают леса глубокой регрессии (DRF), в которых разделенные узлы подключены к полностью подключенному уровню CNN, чтобы иметь дело с разнородными данными путем совместного обучения разделов данных, зависящих от ввода, на разбивать узлы и абстракции данных на листовые.В [140] вводится новая функция потерь CNN, названная средней дисперсией потерь, и она состоит из средней потери, которая штрафует разницу между средним оценочным возрастным распределением и возрастом достоверности, а также дисперсией. потеря, которая штрафует дисперсию оценочного возрастного распределения. Среди жесткой биометрии большой интерес, в частности в области HRI, связан с задачей распознавания лиц, где наиболее эффективными методами были методы, основанные на CNN. В последние годы было предложено несколько архитектур CNN разного уровня сложности [141, 142, 143].В частности, последние усилия касаются определений новых функций потерь, способных обеспечить более высокое различительное обучение. Что касается этого последнего пункта, в [144] сообщается о функции потерь, названной потерями в центре, способной минимизировать внутриклассовые расстояния глубоких особенностей, и которая, применяемая совместно с softmax loss, позволяет получить более высокие отличительные характеристики для робастных распознавание лица. Следуя основополагающей работе о потере центра, в [145], авторы вводят Additive Angular Margin Loss, чтобы повысить внутриклассовую компактность и межклассовое несоответствие, которое соответствует запасу геодезического расстояния между выборкой и центрами идентичностей, распределенными на гиперсфере, продвигая дальше производительность CNN с точки зрения высоких отличительных характеристик для задачи распознавания лиц.

Хотя методы на основе CNN оказались наиболее эффективными при решении проблемы распознавания мягкой биометрии, хорошо известно, что для их реализации требуется сложное оборудование по сравнению с методами, основанными на неглубоких сетях и функциях ручной работы. Поскольку мягкая и жесткая биометрия, задействованная в задачах здравоохранения, часто применяется для длительного использования дома у пациента или для использования в государственных медицинских центрах с ограниченными деньгами, часто ресурсы оборудования ограничены и, как правило, существует компромисс между необходимо обеспечить точность результатов и легкость реализации алгоритма.Это побудило большинство исследователей сделать предположения о сценариях приложений, например, предположив, что ограниченное количество объектов будет проанализировано, а затем внедрить более легкие алгоритмы, работающие также на устаревших аппаратных компонентах.

5. Мониторинг жизненно важных параметров

Точное измерение основных показателей жизнедеятельности, таких как (i) артериальное давление (АД), (ii) частота сердечных сокращений (HR), (iii) частота дыхания (BR), (iv) и температура тела, неинвазивным и бесконтактным методом это очень сложная задача.Методы, связанные с вышеупомянутыми измерениями, могут быть применены к любой части человеческого тела, но, как правило, они применяются к лицу, которое остается открытой как в медицинской сфере (люди, прикованные к постели), так и в гражданской сфере (например, , в случаях мониторинга многолюдных мест для выявления субъектов с лихорадкой для сдерживания распространения вирусных заболеваний). Справочная работа в этой области исследований восходит к 2000 году [146], когда была создана первая система для фотоплетизмографии (PPGI; иногда также называемая PPG на основе камеры, т.е.е., cbPPG). Система состояла из камеры, источника света, состоящего из светодиодов (LED) ближнего инфракрасного диапазона (NIR), и высокопроизводительного ПК. Он оценивает кровяное давление, обнаруживая ритмические изменения оптических свойств кожи, вызванные изменениями в микрососудистом русле. Он производил оценки без использования фотоприемника, контактирующего с кожей, а только с помощью веб-камеры. Важно подчеркнуть, что точность такого рода алгоритмов в основном зависит от используемой технологии сбора данных.Например, в случае интраоперационного применения для повышения точности камера ближнего инфракрасного диапазона (NIR) может быть соединена с камерой RGB [147]. В [148] использовалась более сложная установка сбора данных. Зеленый свет, создаваемый восемью светоизлучающими диодами (светодиодами), проецировался на испытуемого (глаза которого были защищены специальными очками, не пропускающими зеленый свет), и все видеозаписи проводились в темном помещении лаборатории. Это позволяет проводить анализ микроциркуляции у пациентов с мигренью и здоровых людей в диагностических целях и для прогнозирования индивидуального лечения пациентов с мигренью.Что касается алгоритмических стратегий, перед исследователями стоят две задачи: сегментация области кожи, за которой нужно наблюдать, и обработка извлеченных оптических данных для оценки в лучшем случае показателей жизнедеятельности. В [147] использовались байесовский скин-классификатор и подход к сегментации набора уровней для определения и отслеживания ROI на основе пространственной однородности. В любом случае обнаружение кожи становится простым в случае использования изображений инфракрасной термографии. Например, в [149] эта технология использовалась для оценки частоты дыхания у 28 пациентов в постанестезиологическом отделении, просто определяя область интереса (ROI) вокруг носа.Подход, который динамически выбирает отдельные области лица и выводит результаты измерения ЧСС, одновременно выбирая наиболее надежные области лица для надежной оценки ЧСС, был предложен в [150]. Авторы в [151] использовали сверточные нейронные сети (CNN) для оптимизации ROI, тогда как авторы в [152] объединили подходы Эйлера с увеличением и CNN для извлечения HR из лицевых видеоданных. После предварительной обработки регрессионная CNN применяется к так называемому «образному изображению» для извлечения HR. Некоторые работы не полагаются на обнаружение кожи, но они обнаруживают и отслеживают определенные области.Обычным источником сигнала в таких работах является область ноздри: она намного меньше, чем, например, лоб, но ее можно легче обнаружить и отследить с помощью текстурных функций. Например, в [153] ROI вокруг зоны ноздрей инициализируется вручную через графический интерфейс пользователя, а затем отслеживается алгоритмом отслеживания, обучения и обнаружения (TLD) хищника [154]. Чтобы избежать ручной инициализации, в [155] автоматическое определение медиального угла глазной щели периорбитальных областей осуществляется путем анализа краев.Что касается обработки данных, то первоочередными задачами являются подавление шума и сокращение объема данных. Стратегии выполнения этого шага можно разделить на методы слепого разделения источников (BSS), методы на основе моделей и методы на основе данных. В [156] как независимый компонентный анализ, так и анализ главных компонентов [157] использовались для слепого разделения источников и обработки данных с конечной целью извлечения сердечного пульса из изображений кожи. В [158] набор стохастически выбранных точек из области щеки использовался для оценки формы волны PPG с помощью подхода байесовской минимизации.Апостериорная вероятность, необходимая для байесовской оценки, оценивается с помощью взвешенного по важности метода выборки методом Монте-Карло, в котором преобладают наблюдения, которые могут дать достоверные данные PPG. К расчетной форме волны PPG применяется преобразование Фурье, и частотный интервал, соответствующий максимальному пику в рабочем диапазоне, выбирается в качестве частоты сердечного ритма. Авторы [159] представили математическую модель, которая включает соответствующие оптические и физиологические свойства отражения кожи с целью улучшить наше понимание алгоритмических принципов удаленной фотоплетизмографии.Подход на основе CNN для анализа паттернов дыхания, полученных с помощью термографии, также использовался в [160]. Однако их архитектура CNN была применена к извлеченным данным спектрограмм, а не к необработанным тепловым изображениям. Другим ключевым аспектом является оценка качества данных PPGI, например, возможность автоматически сегментировать периоды, в течение которых пациент находится в стабильном состоянии и в кадре. В [161] авторы выполнили оценку качества каждого удара PPGI для определения окон данных, подходящих для оценки частоты сердечных сокращений.Оценка качества PPGI начинается с применения байесовского алгоритма определения точки изменения, чтобы найти эти ступенчатые изменения и отбрасывания оценок частоты пульса в течение этих периодов. Затем они извлекают частоту сердечных сокращений из видеозаписи лиц 40 пациентов, находящихся на гемодиализе. Еще одна задача — усиление слабой вариации цвета кожи. С этой целью авторы [162] использовали эйлерово увеличение видеосигнала, способное усилить посредством пространственно-временной фильтрации пульсирующий сигнал в каждом пикселе изображения кожи. PPGI был протестирован в клинических условиях для контроля процедур регионарной анестезии.Сверточные нейронные сети могут помочь одновременно решать несколько вышеуказанных задач. Например, авторы [163] представляют первое применение глубокого обучения для оценки показателей жизнедеятельности с помощью камеры, поскольку оно использует многозадачную сверточную нейронную сеть для обнаружения новорожденных и их участков кожи в инкубаторе. Точно так же структура в [163] использует модель многозадачной сверточной нейронной сети, которая автоматически определяет присутствие или отсутствие пациента и сегментирует участки кожи пациента, если пациент находится перед камерой.Чтобы углубиться в возможные контексты применения, в дополнение к уже упомянутому мониторингу пациентов на интраоперационной / послеоперационной фазах и в диагностических целях, еще одной растущей областью применения PPGI является бесконтактный мониторинг новорожденных, особенно в отделение интенсивной терапии новорожденных (NICU). С этой целью несколько групп представили работы по обнаружению дыхания на основе измерений с помощью камеры, сделанных с высоты птичьего полета на инкубатор [164], и кардиологической информации [165, 166, 167].Данные, полученные с оборудования отделения интенсивной терапии, были также обработаны в [168] (оценка ЧСС, один субъект), а также в [163], где CNN была обучена автоматически определять область кожи (автоматическая сегментация кожи, 15 субъектов). Некоторые работы подходят к сценариям реальных измерений только со здоровыми испытуемыми. Например, наблюдение за объектами при выполнении спортивных упражнений привлекательно, но довольно сложно из-за наличия артефактов движения. Эта проблема была рассмотрена в [169,170,171,172] с PPGI для извлечения HR.Оценка частоты дыхания у испытуемых на велотренажерах с использованием термографии была рассмотрена в [153], тогда как показатели жизненно важных функций оценивались как с помощью термографической, так и с помощью RGB-камеры в [173]. Еще одна многообещающая, но сложная среда для наблюдения с помощью камер — это автомобиль. Для этого сценария две группы представили результаты оценки ЧСС для одного пациента каждая [174,175], полученные путем регистрации цветовых вариаций, возникающих в результате кровообращения в коже лица.Некоторые авторы предложили структуру слежения за спектральными пиками, устойчивую к движению (MRSPT), и оценили свой подход как во время тренировок, так и в сценариях вождения. Предлагаемая стратегия слежения за спектральными пиками, устойчивыми к движению, устраняет артефакты движения за счет интеграции сигналов движения лица [176]. Установка на основе NIR-камеры для мониторинга драйверов также использовалась в [177], где авторы использовали алгоритм отслеживания и шумоподавления RPPG (sparsePPG), основанный на надежном анализе основных компонентов и оценке разреженного частотного спектра.Другая область применения связана с использованием PPGI для получения синхронизации между магнитно-резонансной томографией (МРТ) и сердечной активностью пациента. Это важная часть многих протоколов магнитно-резонансной томографии (МРТ) и называется сердечным «стробированием» или «запуском». Новаторская работа в этой области применения была представлена ​​в [178], демонстрируя, что запуск сердечного ритма с использованием PPGI технически осуществим только при наличии надежного отношения сигнал / шум видео. Другие работы касаются конкретных аспектов, выходящих за рамки основных показателей жизнедеятельности, таких как оценка вариабельности артериального давления [179], задержки пульсовой волны [148], формы пульсовой волны в яремной вене [180] и сатурации венозного кислорода [181].Из приведенного выше обзора литературы следует, что существует недостаточная воспроизводимость и сопоставимость в области rPPG (дистанционная фотоплетизмография). Это связано с тем, что только несколько наборов данных общедоступны, UBFC-RPPG [182] и MAHNOB-HCI [183], которые специально разработаны для задачи удаленного измерения сердечного ритма, и OBF [184], который является недавним выпуском для исследование о дистанционном измерении физиологических сигналов. Эти наборы данных включают три основных проблемы для алгоритмов RPPG: изменение тона кожи, движение, высокие изменения частоты пульса / пульса.Все наборы данных относятся к основной истине ЭКГ.

Набор данных UBFC-RPPG содержит 42 видео по 42 различным темам. Видео записываются с разрешением 640 × 480 в несжатом 8-битном формате RGB. Каждый объект находится перед камерой (на расстоянии 1 м). Участник должен сыграть в математическую игру, чувствительную ко времени, чтобы его частота пульса оставалась неизменной. Набор данных MAHNOB-HCI включает 527 видео лиц с соответствующими физиологическими сигналами от 27 субъектов. Видео записываются со скоростью 61 кадр / с с разрешением 780 × 580, которые сжимаются в AVC / H.264. Набор данных OBF содержит 200 пятиминутных RGB-видео, записанных у 100 здоровых взрослых. Видео записываются со скоростью 60 кадров в секунду с разрешением 1920 × 2080 и сжимаются в MPEG-4.

Обратите внимание, что в этом исследовании, в дополнение к используемым методам компьютерного зрения (для распознавания лиц, обнаружения кожи, извлечения и обнаружения функций области интереса и т. Д.), Разрешение сигнала играет важную роль в точности RPPG, особенно когда камера — объект съемки. расстояние более 1 м [185]. Однако, основываясь на последних результатах, полученных с помощью CNN [186] на наборах данных OBF [184] и MAHNOB-HCI [183], можно восстановить сигналы rPPG из сильно сжатых видео.В любом случае, всесторонний обзор rPPG, собирающий данные из всех доступных наборов данных и сравнивающий все подходы на современном уровне, все еще отсутствует. Наконец, обратите внимание, что, хотя оценка показателей жизнедеятельности теперь возможна с помощью повсеместного, недорогого оборудования потребительского уровня, даже с больших расстояний, его распространение вызвало проблемы с конфиденциальностью, которые были рассмотрены в [187] с помощью подхода, способного исключить физиологическую информацию из лица. видео. Чтобы преодолеть проблемы конфиденциальности при зондировании с помощью камеры, в [188] была предложена незначительная степень компонентов сигнала, связанных с участками, не связанными с кожей.По сути, это однопиксельный фотодетектор, который не имеет пространственного разрешения, а также не позволяет проводить анализ лиц (например, обнаружение или распознавание лиц) и, таким образом, в корне устраняет проблемы конфиденциальности.

6. Визуальное распознавание речи и анимация

Распознавание речи — относительно новая тема в области приложений на основе компьютерного зрения для оказания медицинской помощи. Недавно было замечено, что обнаружение губ и автоматическая оценка их анимации в процессе формирования речи может быть стратегической задачей при разработке вспомогательных приложений.

Традиционно подходы к задаче обнаружения речи сосредоточены на обнаружении и обработке аудиосигналов, независимо от визуальной информации. Однако алгоритм, основанный только на звуковой информации, страдает от акустического шума. По этой причине в последние годы в некоторых работах начали рассматривать корреляцию между формированием речи и анимацией губ, что привело к рождению особой задачи компьютерного зрения, называемой чтением по губам [189]. Глубокие узкие места (DBNF) можно рассматривать как соединительное кольцо между аудио- и видео-подходами: изначально они успешно использовались для акустического распознавания речи из аудио [190,191]; последовательно, DBNF также использовались для распознавания речи, начиная с видеопоследовательностей.Один из наиболее интересных подходов предложен в [192]: здесь авторы применили DBNF сразу после локальных двоичных шаблонов, чтобы сократить время вычислений, а затем объединили выходные данные с функциями дискретного косинусного преобразования (DCT) и подали в скрытую марковскую модель для временных анализ. Подход, предложенный в [193], очень похож, но здесь DBNF применяются непосредственно к пикселям изображения. Как уже говорилось ранее, основной характеристикой этой ветви приложения является ее мультимодальность, которая представляет собой интеграцию сигналов, поступающих из разных источников. типология источников.Последствия этого были четко обозначены в [194], где авторы предлагают подход к изучению зависимости данных, а затем представляют результаты, полученные нейронной сетью, обученной с помощью аудиосигналов и протестированной с помощью видеосигналов (и наоборот). Мультисенсорная репрезентация также является отправной точкой методологии, предложенной в [195]: здесь авторы утверждают, что визуальные и звуковые компоненты видеосигнала строго коррелированы, и предлагают подход с самоконтролем с помощью нейронной сеть, чтобы оценить выравнивание видеокадров и звука.В [196] авторы представляют совместный аудиовизуальный метод для назначения звука конкретному динамику в сложной среде. Они использовали особую нейронную сеть, где входами являются записанная звуковая смесь и обнаруженные лица в каждом кадре, а выходом — назначение каждого аудиопотока правильному обнаруженному динамику. Подход требует взаимодействия человека с точки зрения спецификации лиц на видео, от которых желательно слышать речь. Как это часто бывает в приложениях такого типа, в этой работе авторы также представляют набор данных (называемый AVSpeech), состоящий из 1500 часов видеоклипов, в которых говорящий четко виден, и с ним связана чистая речь без шума.Напротив, авторы [197] предлагают подход, основанный только на обработке изображений. Они предлагают архитектуру CNN, способную эффективно изучать и распознавать сотни слов из диких видео из Интернета; Представленные ими результаты весьма обнадеживают и подтверждают, что видеоинформация может использоваться независимо от аудиоинформации. Авторы дополнительно улучшают свою идею, предлагая аналогичный подход в [198]. Здесь они предлагают сетевую архитектуру, которую они называют WLAS (Watch, Listen, Attend and Spell), которая специализируется на распознавании речи; они также включают новую стратегию обучения для сокращения избыточности и ограничения переобучения.Интересный аспект анализируется в [199]: здесь авторы сосредотачивают свое внимание на создании синтетического набора данных для обучения, созданного с помощью программного обеспечения для трехмерного моделирования и способного преодолеть одно из основных ограничений текущего набора данных: отсутствие нефронтальных изображений губ / рта. Фактически, при наблюдении за наиболее часто используемыми наборами данных становится очевидным, что они в основном содержат фронтальные изображения, и это может повлиять на производительность нейронной сети при наличии нефронтовых тестовых изображений. Даже если несколько наборов данных можно найти в Интернете, Недавно группа исследователей разработала подход к автоматическому построению набора данных для распознавания речи, начиная с видео на YouTube.Авторы применили несколько фильтров и алгоритмов обработки к видео с целью извлечения образцов, подходящих для обучения нейронных систем распознавания речи [200]. Создание определенного набора данных также является одной из целей [198], где сообществу представлен новый набор данных из более чем 100 000 естественных предложений с британского телевидения. Два набора данных были предложены в [201], где также представлено хорошее сравнение преимуществ методологии обработки аудио и видео для распознавания речи.Наконец, особого упоминания заслуживает подход, предложенный в [202], который дает иную точку зрения на эту тему. Здесь авторы предлагают методологию обучения модели визуального распознавания речи (VSR) путем извлечения из модели автоматического распознавания речи (ASR) с помощью глубокой одномерной сверточной остаточной сети. Таким образом, можно использовать каждый доступный набор данных в Интернете для обучения сети, даже если изображения / видео не аннотированы. Генерация субтитров становится избыточной операцией, а также можно избежать усилий по синхронизации между субтитрами и изображениями.Все представленные выше подходы решают задачу визуального распознавания речи без привязки к медицинским приложениям. Традиционно чтение по губам используется для поддержки людей с потерей слуха [203]. Интерпретация языка жестов — интересная область, как подчеркивается в [204] и [205]. Точно так же в [206] эта проблема рассматривается с точки зрения реабилитации. Еще одна очень интересная область применения — это чтение по губам, применяемое к пациентам, находящимся на ИВЛ [207], людям, которые могут правильно двигать губой и ртом, но не могут издавать никаких звуков.Пример обработки сигналов, применяемый в здравоохранении, предложен в [32], но здесь распознавание речи выполняется только с помощью инструментов обработки звука, ограничением применимости является наличие шума или искаженного звукового сигнала. Обзор приложений глубокого обучения в здравоохранении предложен в [208], но снова основное внимание уделяется другим аспектам, не обращая внимания на детали подходов к распознаванию речи на основе видео. Удивительно, но, насколько нам известно, подходы, основанные на компьютерном зрении, применяемые к этой конкретной теме, довольно редко встречаются в литературе.В [209] авторы представляют ряд приложений глубокого обучения в здравоохранении, и они также сосредоточивают свое внимание на распознавании речи. Тем не менее, они считают, что ключевым моментом ИИ следующего поколения в этой области является разработка голосовых помощников для точной записи визитов пациентов, что ограничивает время, которое врачи тратят на документацию. Это, безусловно, верно и актуально, но в своей работе мы доказываем и мотивируем, как ИИ может улучшить приложения для здравоохранения с другой активной точки зрения, в том числе в распознавании речи.

Исходя из представленного здесь обзора, разумно, что подходы к распознаванию речи на основе зрения, предложенные в начале этого раздела, могут быть применены к приложениям здравоохранения: таким образом, традиционные ограничения алгоритмов распознавания речи (шум, искажение и сигнал перекрытие) может быть преодолено с целью реализации архитектур, способных обеспечить надежные алгоритмы чтения по губам и распознавания речи, применимые во многих гетерогенных контекстах.

7.Обсуждение и выводы

Из обзора литературы следует, что анализ лица, предназначенный для использования в медицине и здравоохранении, все еще находится в зачаточном состоянии. Действительно, существует огромный неиспользованный потенциал, связанный с новейшими методами компьютерного зрения и машинного обучения, которые в настоящее время ограничиваются теоретическими или прикладными исследованиями, с незначительным использованием исследовательской деятельности на местах, связанной с проблемами здравоохранения.

Наряду с предыдущими разделами ясно выяснилось, что часто медицинские приложения лежат в задачах компьютерного зрения, используя устаревшие подходы.Предлагаемые сравнительные таблицы помогают определить, что точность и надежность задействованных алгоритмов часто ниже производительности последних результатов в теоретических и даже прикладных областях исследований. Это происходит из общего способа разработки структур и систем здравоохранения на основе компьютерного зрения путем объединения консолидированных алгоритмических модулей, лучше, если они доступны в виде API или набора инструментов, которые очень легко интегрировать. Примерами являются наборы инструментов с открытым исходным кодом, такие как OpenFace [210]) для анализа эмоций и OpenBR, [211] для мягкой и жесткой биометрии или облачная многозадачная платформа компьютерного зрения, предоставляемая в виде службы, например Amazon Recognition [212] и Microsoft Azure [213] ].Еще одна важная проблема — возможность получить масштабируемые алгоритмы глубокого обучения, способные работать в реальном времени даже на мобильном и неспециализированном оборудовании. С этой точки зрения, усовершенствованные сверточные нейронные касательные ядра могут быть интересным направлением исследований [214]. С другой стороны, разработка, внедрение и валидация структур, стоящих перед задачами здравоохранения, могут быть очень сложными и требовать много времени из-за необходимости набора контрольных и клинических групп, а также из-за того, что оценка должна проводиться с участием нескольких субъектов с мультидисциплинарной специализацией. технические знания.Это серьезный недостаток, с которым необходимо серьезно столкнуться, особенно в отношении анализа лица, которое имеет сложную структуру, требует использования передовых подходов, желательно даже способных обнаруживать микродвижения лицевых мышц, чтобы не обесценить вся экспериментальная архитектура с ненадежным вычислением данных изображения / видео. Возможным выходом является массовое использование очень горячей темы в машинном обучении, называемой адаптацией глубокой визуальной области [215], с помощью которой можно изучить более переносимые представления путем встраивания адаптация предметной области в процессе глубокого обучения.Идея состоит в том, чтобы использовать обильные помеченные данные из вспомогательного домена (общие задачи компьютерного зрения), то есть исходного домена, для классификации данных из домена без ярлыков, то есть целевого домена (здравоохранение) [216]. С этой новой точки зрения становится все легче понять сквозные подходы, основанные на глубоком обучении, специально разработанные для анализа лиц в сфере здравоохранения. Субъективность и сложность аннотации клинических данных останутся открытой проблемой, которая может выиграть от точной аннотации. руководящие принципы, стандартизированные процессы и инструменты распознавания клинических сущностей, а также формальные спецификации [217].

Полное руководство по чтению микровыражений лица

Эта статья является частью нашего руководства по языку тела. Щелкните здесь, чтобы узнать больше.

Лицо и его выражения, также известные как микровыражения, являются окном в душу — , если вы умеете их читать. Хорошая новость в том, что мы можем многое рассказать о ком-то по его лицу.

Лицо лидера

Посмотрите на эти лица руководителей. Можете ли вы сказать, у каких компаний самые прибыльные?

В этом исследовании Николаса Роула и Налини Амбади исследователи попросили участников оценить этих руководителей на основе их фотографий.Их рейтинги точно коррелировали с уровнем прибыли, полученной генеральным директором.

Ответы: J. Дэвид Дж. Орейли (Chevron), G. James Mulva (Conoco Phillips), C. H. Lee Scott Jr. ( Walmart).

↑ Содержание ↑

Можете ли вы прочитать выражение лица?

Вы хорошо читаете микровыражения? Прежде чем читать руководство ниже, посмотрите, насколько хорошо вы можете определить 7 универсальных выражений лица!

Я искренне верю, что умение читать по лицам — один из 10 самых важных навыков работы с людьми, которые должен знать каждый.Давайте добавим это в ваш набор инструментов Soft Skills:

↑ Содержание ↑

Как читать микровыражения

Микровыражения — ключ к чтению лиц. Посмотрите мое видео, чтобы получить подробную информацию, а также узнать, как определять каждое микровыражение!

Готовы двигаться дальше? Вот мое руководство по пониманию микровыражения.

Что такое микровыражение?

Микровыражение — это очень короткое непроизвольное выражение лица, которое люди делают, когда испытывают эмоцию.Обычно они длятся 0,5–4,0 секунды и не могут быть подделаны.

Что такое тренировка с микровыражением?

Умение читать микровыражения и расшифровывать лица — одно из лучших навыков работы с людьми, которое вы можете иметь. Тренировка на микровыражениях — это способ быстро выучить каждое из 7 микровыражений, чтобы вы могли замечать их и реагировать на них в реальной жизни. Узнайте больше о тренировках с микровыражениями здесь.

Кто изобрел микровыражение?

Микровыражения были впервые открыты исследователями Хаггардом и Айзексом.Доктор Пол Экман популяризировал термин «микровыражение» и значительно расширил исследования.

Есть ли универсальные эмоции?

Да. Чарльз Дарвин был первым, кто продвигал идею о том, что люди выражают эмоции одинаково, независимо от того, где они находятся в мире. Доктор Экман попытался подтвердить ответ, поэтому он направился в Чили, Аргентину, Бразилию, Японию и США, чтобы найти его.

Экман обнаружил, что во всех этих странах люди выражают и идентифицируют 7 универсальных эмоций одинаково.Он даже рискнул отправиться в отдаленное примитивное племя фор в Папау-Новой Гвинее и обнаружил, что они выражают те же эмоции, что и мы.

Как читать микровыражения?

Научиться читать микровыражения — это легкий навык, который чрезвычайно полезен как в профессиональной, так и в общественной жизни. Прочтите наше руководство ниже о том, как определить каждое из семи микровыражений.

Они могут возникать с частотой от 1/15 до 1/25 секунды. Вы видите их повсюду. Билл Клинтон показал их во время своих показаний.

Лэнс Армстронг проявил презрение в интервью Опре.

Нам просто нужно знать, что искать.

Лицо — лучший индикатор эмоций человека. Тем не менее, это часто упускается из виду. Доктор Пол Экман, чьи исследования лежат в основе шоу « Обмани меня, », провел новаторское исследование по расшифровке человеческого лица. Он показал, что мимика универсальна.

Другими словами, люди в США делают то же лицо печали, что и коренные жители Папуа-Новой Гвинеи, которые никогда не видели телевизионных или киногероев, чтобы подражать им.Он также обнаружил, что слепые от рождения люди — или слепые с рождения — также имеют такое же выражение лица, хотя никогда не видели лиц других людей.

Экман выделил семь выражений лица, которые наиболее широко используются и легко интерпретируются. Научиться их читать невероятно полезно для понимания людей в нашей жизни.

Если вы хотите научиться читать по лицам людей, важно знать следующие основные выражения. Я бы порекомендовал примерить следующие лица в зеркало, чтобы вы могли увидеть, как они выглядят на себе.

Интересное примечание: Исследователи обнаружили, что если вы сделаете выражение лица, вы тоже начнете ощущать эмоции! Эмоции вызывают не только выражения лица — выражения лица также вызывают эмоции.

↑ Содержание ↑

Семь микровыражений

Сюрприз Микроэкспрессия

  • Брови приподняты и изогнуты.
  • Кожа под бровью растянута.
  • На лбу видны горизонтальные морщины.
  • Веки открыты, белок глаза виден сверху и снизу.
  • Челюсть раскрывается, зубы раздвигаются, но нет напряжения или растяжения рта.

Вы когда-нибудь задумывались, , почему мы выглядим удивленными? Когда мы поднимаем брови, мы открываем глаза шире. Это позволяет другим наблюдателям гораздо легче увидеть, куда мы смотрим… так что они могут точно увидеть , что нас удивляет.

И если вас когда-либо обвиняли во лжи, когда вы говорите правду, вы могли бы вскинуть брови и широко раскрыть глаза.Согласно исследованию Нью-Йоркского университета в 2014 году, это также помогает нам выглядеть заслуживающими доверия. Когда вы широко открываете глаза, вы буквально сигнализируете окружающим, что вам нечего скрывать.

Сюрприз также может быть полезен в мире свиданий и влечения — когда кто-то тянется к вам, вы можете заметить, что он коротко приподнимает бровь, что называется вспышкой бровей.

Что такое вспышка для бровей?

Вспышка бровей — это быстрое поднятие и опускание бровей, которое обычно длится всего долю секунды.Его обычно используют люди, которые знают друг друга, чтобы указать на знакомство, или как знак влечения и интереса.

В исследовании Лондонского университета в 2008 году исследователи попытались выяснить силу вспышки бровей:

  • 6-месячных младенцев проверяли, будут ли они следить за взглядом взрослого.
  • Когда взрослый куда-то смотрел, не используя микровыражение, младенец не следил за взглядом.
  • Однако, когда была включена вспышка бровей, младенца проследили за взором взрослого.

Другими словами, даже младенцы знают о важности мелькания бровей. Мы все понимаем на глубоком, биологическом уровне, что когда мы видим это выражение лица … это потому, что мы видели что-то интересное (или кого-то привлекательного!).

↑ Содержание ↑

Fear Microexpression

  • Брови приподняты и сведены вместе, обычно плоской линией.
  • Морщины на лбу расположены посередине между бровями, а не поперек.
  • Верхнее веко поднято, но нижнее веко напряжено и приподнято.
  • Глаза имеют верхний белый вид, но не нижний белый.
  • Рот открыт, губы слегка напряжены или вытянуты и отведены назад.

Микровыражение страха тесно связано с шоком, поэтому между ними много общего. Но у него также есть своя цель — когда мы напуганы и широко открываем глаза, наше поле зрения увеличивается. Это позволяет нам видеть любые угрозы, которые могут скрываться поблизости.

Наш рот открывается, когда мы боимся, потому что это помогает нам подготовиться к двум вещам.Во-первых, он подготавливает нас на случай, если нам понадобится позвать на помощь, если мы почувствуем угрозу. Во-вторых, он подготавливает нас к вдыханию большого количества кислорода. Этот кислород полезен в случае, если нам нужно убежать… или сразиться с врагом!

И если вы когда-нибудь видели кого-то напуганным, вы тоже могли испугаться. Это совершенно нормально: отражение страха других людей — естественная реакция. Исследование, проведенное в 1996 году, показало, что, когда мы видим испуганные выражения лица, активность нашей миндалины — части нашего мозга, ответственной за страх — возрастает.

Таким образом, когда один человек демонстрирует микровыражение страха, другие вокруг него также широко открывают глаза. Это позволяет окружающим лучше подготовиться к поиску признаков опасности.

Бонус: Вы когда-нибудь задумывались, почему мы закрываем рты, когда мы шокированы или напуганы? Это способ скрыть свои эмоции. Это полезный жест, если нас не пугает ничего слишком серьезного. Например, если мы спотыкаемся в темноте и сталкиваемся с кем-то — только для того, чтобы понять, что кто-то является нашим другом или членом семьи.

↑ Содержание ↑

Disgust Microexpression:

  • Глаза суженные.
  • Верхняя губа приподнята.
  • Возможно обнажение верхних зубов.
  • Нос морщинистый.
  • Скулы приподняты.

Отвращение — это выражение вашего лица, когда вы чувствуете запах чего-то плохого или слышите что-то неприятное. Когда мы прищуриваем глаза от отвращения, наша острота зрения увеличивается, помогая нам найти источник нашего отвращения. Это также важное микровыражение, на которое нужно обратить внимание: если вы хотите быть привлекательным, наука говорит, что избегайте отвращения любой ценой.

И вот почему: в исследовании 76 гетеросексуальных женщин Портсмутского университета было обнаружено, что отвращение оказывает наибольшее негативное влияние на сексуальное возбуждение — даже в 3 раза больше, чем страх. Так что, если вы хотите быть романтичным, лучше вообще избегать всего отвратительного.

Попытка подавить отвращение также имеет плохие последствия. В 2009 году Университет Гронингена провел исследование:

  • Участников попросили подавить отвращение.
  • Им показали изображения грязного туалета или фильм, изображающий ампутацию.

Вы можете угадать, что случилось? Эти участники стали еще больше думать об отвратительных вещах! И в целом они чувствовали себя более негативно.

↑ Содержание ↑

Микроэкспрессия гнева:

  • Брови опущены и сведены вместе.
  • Между бровями появляются вертикальные линии.
  • Нижняя губа напряжена.
  • Глаза пристально смотрят или выпучены.
  • Губы можно плотно прижать друг к другу, уголками вниз или принимать квадратную форму, как если бы они кричали.
  • Ноздри могут быть расширены.
  • Нижняя челюсть выдвигается.

(Все три области лица должны быть задействованы, чтобы не было двусмысленности)

В отличие от микровыражений удивления и страха микровыражение гнева характеризуется опущенными бровями. И этому есть причина. В выпуске журнала Psychological Science за 2019 год :

  • 101 участник оценил преобладание различных аватарок.
  • Аватары демонстрировали нейтральное выражение лица, но были либо наклонены вверх, вниз, либо оставались нейтральными.

Результаты показали, что те, кто занимал более низкую позицию, воспринимались как более доминирующие. Это потому, что когда голова опущена, брови кажутся более V-образными и выступающими.

Это также означает, что люди считают разгневанных людей менее заслуживающими доверия. С опущенными бровями и прищуренными глазами становится труднее «увидеть» окно в душу, что приводит к снижению уровня воспринимаемого доверия.

Люди, которые искренне злятся, могут пытаться скрыть свое гневное выражение лица в социальных ситуациях.В конце концов, гнев — более серьезное нарушение социальных норм, чем грусть или другие негативные эмоции. Следовательно, люди могут показать лишь небольшой признак, например, быстрое сморщивание бровей.

Однако исследователи из Университета Эссекса обнаружили, что сердитые лица — одно из самых быстрых выражений, которые можно обнаружить. Это потому, что мы должны быть в состоянии быстро определить, рассердился ли человек, с которым мы разговариваем, внезапно, чтобы избежать возможного физического вреда.

↑ Содержание ↑

Happiness Microexpression

  • Уголки губ оттянуты назад и вверх.
  • Рот может быть приоткрыт, зубы открыты.
  • Морщинка идет от носа к внешней губе.
  • Скулы приподняты.
  • На нижнем веке могут появиться морщины или оно будет напряженным.
  • Гусиные лапки возле глаз.

* Выражения наверху — это фальшивое счастье, когда боковые глазные мышцы не задействованы. Те, что внизу — настоящее счастье. Увидеть разницу?

Люди все время пытаются симулировать свое счастье.Но настоящее счастье невозможно подделать. Когда люди по-настоящему счастливы, они улыбаются так называемой улыбкой Дюшена.

Что такое улыбка Дюшенна?

Улыбка Дюшена, придуманная французским неврологом Гийомом Дюшенном, — это искренняя улыбка, рожденная истинным удовольствием. Ее можно отличить от фальшивой улыбки по мышце orbicularis oculi , которая образует морщинки типа «гусиные лапки» вокруг глаз.

Когда кто-то по-настоящему счастлив, вы заметите, что на его улыбке также есть морщинки вокруг глаз (так называемый маркер Дюшена).Улыбки без маркера Дюшенна — это «фальшивые» или вежливые улыбки.

Мы даже заранее настроены отличать настоящие улыбки от фальшивых! Исследователи из Западного университета обнаружили, что наш мозг воспринимает микровыражения, сопровождаемые маркером Дюшенна, как более искренние и интенсивные. Так что, зная микровыражение счастья, вы сможете отличить настоящее счастье от тех, кто его притворяется.

↑ Содержание ↑

Sadness Microexpression

  • Внутренние уголки бровей втягиваются, а затем поднимаются.
  • Кожа под бровями треугольная, внутренним уголком вверх.
  • Уголки губ опущены.
  • Челюсть поднимается.
  • Нижняя губа надувается.

Это микровыражение сложнее всего подделать! Это также одно из самых сложных микровыражений для правильного определения. Причина? Печальные микровыражения не очень большие или заметные. Когда человеку грустно, нет такого большого выражения, как улыбка.

Печаль, в отличие от удивления, также является одним из самых продолжительных микровыражений.У людей может даже развиться грустное лицо в состоянии покоя (похоже на RBF). Печаль также можно использовать как выражение лица, чтобы успокоить злых.

↑ Содержание ↑

Презрение / ненависть Microexpression

  • Одна сторона рта приподнята.

Что такое неуважение? Презрение, как и ненависть, — это негативное чувство неприязни, неуважения или оскорбления по отношению к кому-либо. Это единственное из 7 универсальных микровыражений, которое асимметрично.

В отличие от микровыражения отвращения, презрение характеризуется чувством превосходства над другим. Когда человек испытывает презрение, он может чувствовать себя правым, а другой — неправым. Если вы видите микровыражение презрения, это плохой знак.

Почему? По мнению брачного эксперта доктора Готтмана, презрение — самая разрушительная эмоция и главный фактор развода. Но не все так плохо. Если вы правильно определите презрение, вы сможете его исправить.

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Journal of Marriage and the Family , 83% непростых отношений, в которых проявлялись такие негативные признаки, как презрение, смогли изменить их — при условии, что пары смогли успешно помириться после ссоры.

↑ Содержание ↑

Бонус: Resting Bitch Face (RBF)

Вы когда-нибудь смотрели на кого-то, кто просто ВЫГЛЯДИТ на злость / грусть / ненависть ко всей вселенной без причины? Они могут просто страдать от так называемого «покоящегося суки », лицо (или сокращенно RBF).

Если вы такой же больной, как я, вы знаете, что что бы вы ни делали, RBF никуда не денется.

  • Хотите вкусно поесть? RBF.
  • Стираете? RBF.
  • Смотрите смешной фильм со своей второй половинкой? RBF.

↑ Оглавление ↑

Бонус № 2: Снарл

Рычание — это выражение лица, для которого характерны приподнятая верхняя губа, опущенные брови, расширенные ноздри и обнаженные зубы. Ворчание редко случается в одиночку; люди обычно рычат на других, чтобы послать им агрессивное предупреждение.Рычание уникально, потому что это, по сути, эмоции отвращения и гнева, объединенные в одно целое.

Наряду с людьми, животные, такие как собаки и волки, также рычат, показывая свои зубы и отправляя невербальное сообщение, чтобы отступить.

↑ Содержание ↑

Управляйте своими микровыражениями, управляйте своей жизнью

Теперь вы можете спросить — зачем мне контролировать свои микровыражения? Помимо того, что вы придаете уверенности в социальных ситуациях, ваши микровыражения позволяют другим людям заглянуть в ваши истинные эмоции.И, как мы уже говорили ранее, люди запрограммированы на то, чтобы чувствовать микровыражения. Нравится нам это или нет!

Зная микровыражения, вы сможете:

  • Выглядите более уверенно на встречах, во время собеседований и переговоров о продажах.
  • Улучшите отношения между любимым человеком, друзьями и членами семьи.
  • Откройте для себя истинные чувства своих клиентов и партнеров как в профессиональной, так и в личной жизни.

Чарльз Дарвин описал это лучше всего:

Кажется, что каждое истинное или унаследованное движение выражения имело какое-то естественное и независимое происхождение.Но однажды приобретенные, такие движения могут быть добровольно и сознательно использованы в качестве средства коммуникации.

Чарльз Дарвин

Когда мы изучаем микровыражения других и контролируем свои собственные, мы получаем больший контроль над собственной жизнью.

Но правда в том, что…

Определение микровыражений — это только одна часть головоломки. Может быть, пришло время повысить уровень ваших навыков работы с людьми.

  1. Научитесь читать и расшифровывать эти 7 невербальных сигналов
  2. Научитесь понимать науку, лежащую в основе каждой эмоции
  3. Если вы действительно хотите улучшить свою игру, вы можете попробовать наши интенсивные онлайн-тренинги, чтобы повысить свою харизму, общаться мощно, и возьмите на себя командование своим присутствием.

Какое ваше любимое микровыражение? Оставьте комментарий ниже!

Эта статья является частью нашего руководства по языку тела. Щелкните здесь, чтобы узнать больше.

Выражение лица — обзор

4.6.1 Обнаружение обмана

«Белая ложь» и прочая ложь

С незапамятных времен люди лгали и были озабочены обнаружением лжи в других. Обман — важный навык выживания животных; это также характерно для людей — например, когда создается впечатление, что человек более осведомлен, чем он есть на самом деле, при искажении истины в «безосновательной лжи» или при намеренном предложении чего-то заведомо ложного.Однако способность обнаруживать обман также является важным навыком выживания. Людям нужно знать, когда и кому доверять в интересах своего благополучия и даже своего выживания.

Народная мудрость гласит, что лжеца можно распознать по покраснению, мимике, изменению взгляда и непроизвольным движениям тела («язык тела»), а также по изменению громкости голоса, скорости речи и т. Д. в других моделях речи. Эти сигналы могут быть подавлены опытным лжецом или могут зависеть от вашего отношения и воспитания.Таким образом, такие подсказки не являются надежными индикаторами лжи или правдивости. Исследования показали, что даже такие профессионалы, как таможенные инспекторы, полицейские детективы, сотрудники правоохранительных органов и судьи, не могут обнаружить обман лучше, чем случайно. В целом, существует большое расхождение между научными данными и неофициальными субъективными оценками. 75

В средние века в судебной системе использовались примитивные и суеверные методологии для определения достоверности заявлений заключенного о невиновности.Эти методы назывались «суровым испытанием» или «судом Божьим», при котором руки обвиняемых подвергались воздействию экстремальных условий (например, огня, льда или кипящей воды) с предположением, что справедливый Бог не допустит праведник страдает. 76 Древние китайцы (около 1000 г. до н.э.) использовали метод сухого риса: рот подозреваемого заполняли горсткой сухого риса. Если рис оставался сухим после отхаркивания, подозреваемый будет считаться виновным на основании предположения, что о страхе и тревоге виновного человека будет свидетельствовать уменьшение слюноотделения, в результате чего у него / нее останется сухость во рту. 77 К сожалению, но вполне предсказуемо, с использованием этих методов было обнаружено очень мало случаев невиновности.

Современный исследовательский интерес к «научному обнаружению лжи» зародился в Италии, Германии, Австрии и Швейцарии в конце 1880-х годов. Психофизиологические методы измерения были внедрены в то время и с тех пор находятся в стадии разработки. 78 Полиграф («детектор лжи») основан на концепции, согласно которой ложь вызывает определенные физиологические реакции и что связанные с этим эмоции лжеца могут быть качественно обнаружены и качественно интерпретированы.Большинство физиологических событий, регистрируемых полиграфом, связаны с дыханием, кровяным давлением, сердцебиением и гальваническими реакциями кожи, особенно в ладонях рук.

Полиграфы широко используются в США при расследовании уголовных дел, проверке безопасности и подборе персонала для найма или продвижения по службе. Некоторые (но не все) штаты США считают тесты на полиграфе допустимыми в судебном порядке. Полиграфы также используются в Канаде, Японии, Австралии, Израиле и Великобритании.В Норвегии, Швеции, Голландии и Германии полиграф представляют меньший интерес и, как правило, не одобряются.

Процедуры на детекторе лжи основаны на предполагаемой тесной взаимосвязи между разумом и телом. Они якобы открывают факты о разуме, наблюдая за физическими ответами на вопросы. 79 Полиграф — это просто прибор, который регистрирует физиологические события в связи с вопросами, задаваемыми тестировщиком. Затем интерпретируются реакции испытуемого и делаются выводы относительно правдивости утверждений испытуемого.Однако ключевые аспекты полиграфического обнаружения лжи остаются весьма спорными: обоснованность теоретических основ практик, последовательность используемых процедур, точность и надежность результатов, а также интерпретация и предвзятость результатов.

С развитием нейробиологии, методы обнаружения лжи начали фокусироваться на измерении активности мозга с использованием транскраниальной магнитной стимуляции (ТМС), фМРТ, позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и ЭЭГ. 80 Однако проблемы с этими методологиями остаются, включая ошибки выборки, различия в мозге, воспроизводимость, стоимость и доступность технологий, предметное сотрудничество и стратегии защитного внимания. 81 Обычно используемые методы создания обмана включают в себя сравнительный вопросный тест (CQT) и тест скрытой информации (CIT), которые можно использовать в полиграфии с технологиями ЭЭГ и фМРТ. Однако CQT уязвим для проблем управления, в то время как CIT страдает проблемами специфичности.

Некоторые предприятия используют проблемные методы анализа голосового стресса и протоколов системы кодирования действий лица при отборе потенциальных сотрудников. Эти методы имеют очень небольшую научную обоснованность или надежность по сравнению с интервью, проводимыми без их использования. Министерство внутренней безопасности США начало использовать систему быстрой проверки, которая называется «Автоматизированный виртуальный агент» для проверки достоверности информации в режиме реального времени, для выявления подозрительного поведения. Он использовался при моделировании на нескольких границах и в Восточной Европе. 82 Время подтвердит эффективность таких протоколов.

При обсуждении оценки обмана важно помнить, что выводы, сделанные в отношении характера человека, и любые последующие судебные решения могут иметь далеко идущие последствия для его / ее будущего. Следовательно, любые используемые методы должны обладать максимально возможной степенью надежности и достоверности.

Олдрич Эймс, «главный шпион», арестованный ЦРУ в феврале 1994 года, отклонил полиграфы, которые ему регулярно давали как сотруднику ЦРУ, как «учение ведьм».Что касается прохождения тестов на детекторе лжи, он сказал: «Уверенность — это то, что дает. Уверенность и дружеские отношения с экзаменатором … [] взаимопонимание, когда вы улыбаетесь и заставляете его думать, что он вам нравится ». 83

Выражения лица в невербальном общении: важность и объяснение — видео и стенограмма урока

Выражения лица

В современном деловом мире большая часть нашего общения происходит с помощью электронных методов, таких как электронная почта и текстовые сообщения.Часто бывает трудно понять контекст или смысл сообщения, полученного в электронном виде. Но при личном общении выражение лица и другие невербальные сигналы улучшают наше понимание.

Выражение лица включает улыбку, хмурое выражение лица, закатывание глаз, установление зрительного контакта, хмурый вид, а также скучающий или заинтересованный вид. Другие выражения лица могут указывать на возбуждение или даже шок, например, широко открывать глаза или рот. Подмигивание может сигнализировать о том, что мы шутим над сделанным замечанием или даже флиртуем с человеком, с которым говорим! А поднятие бровей может означать, что мы удивлены или не верим в то, что слышим.

Интерпретации, присваиваемые выражениям лица, сильно различаются, поэтому мы должны быть осторожны при их использовании. Многие из наших выражений лица — это то, к чему мы привыкли благодаря нашему культурному, семейному и деловому прошлому и опыту. Поскольку мы по-разному понимаем выражения лица, мы легко можем неправильно понять смысл таких невербальных сигналов.

Зрительный контакт — это пример выражения лица, которое можно легко неправильно понять. В разных культурах зрительному контакту придают разное значение.В Америке ожидается умеренный уровень деловых отношений, в то время как в других странах, таких как Ливия, зрительный контакт между мужчинами и женщинами считается невежливым.

Некоторые примеры

Есть как положительные, так и отрицательные стороны приписывания значения выражениям лиц других людей. Например, Салли может интерпретировать хмурое выражение Дэна как имеющее отношение к отчету, который она дает о продажах за этот месяц. Но Дэн мог недавно получить травму и просто чувствовать себя некомфортно, сидя за столом для переговоров.Салли важно воздерживаться от слишком быстрого придания значения выражениям Дэна. Но также важно, чтобы Дэн знал о выражениях лица, которые он делал, слушая сообщение Салли.

Рассмотрим этот пример с положительной стороны. Джейн улыбается Тому, пока просматривает его работу над недавним проектом. В то время как она дает положительный отзыв в устной форме, она усиливает свое удовольствие от общения с Томом, добавляя выражение лица — свою улыбку.

Краткое содержание урока

Общение сочетает в себе словесных, или устных и невербальных, или невысказанных действий. Выражение лица — одна из форм невербального общения. Эти тонкие — а иногда и не столь тонкие — выражения могут передавать все, от удовольствия или неудовольствия до удивления или скуки.

В частности, в деловом мире мы должны внимательно следить за выражением своего лица, потому что мы никогда не знаем, как другие могут их интерпретировать. Хотя мы, возможно, привыкли к нашему собственному выражению, основанному на нашей культуре, семье и других аспектах, другие могут легко неправильно понять цель таких невербальных сигналов, основываясь на своем личном прошлом и опыте.

Результаты обучения

Когда урок подойдет к концу, вы можете преследовать следующие цели:

  • Опишите процесс коммуникации и определите его компоненты
  • Подчеркните важность мимики
  • Определите, почему важно осторожно использовать выражения лица

Искусственный интеллект неправильно интерпретирует человеческие эмоции

На отдаленный аванпост в горном высокогорье Папуа-Новой Гвинеи прибыл молодой американский психолог по имени Пол Экман с коллекцией флеш-карточек и новой теорией.Шел 1967 год, и Экман слышал, что форе люди из Окапы настолько изолированы от остального мира, что станут его идеальными подопытными.

Как и западные исследователи до него, Экман приехал в Папуа-Новую Гвинею, чтобы получить данные от коренного населения. Он собирал доказательства в поддержку противоречивой гипотезы: что все люди демонстрируют небольшое количество универсальных эмоций или аффектов, которые являются врожденными и одинаковыми во всем мире. Более полувека это утверждение оставалось спорным, оспариваемым среди психологов, антропологов и технологов.Тем не менее, он стал семенем для растущего рынка, который к 2024 году будет оцениваться в 56 миллиардов долларов. Это история о том, как аффективное распознавание стало частью индустрии искусственного интеллекта, и о проблемах, которые возникают.

Когда Экман прибыл в тропики Окапы, он провел эксперименты, чтобы оценить, как Фор распознает эмоции. Поскольку у форов был минимальный контакт с западными жителями и средствами массовой информации, Экман предположил, что их признание и демонстрация основных выражений докажет универсальность таких выражений.Его метод был прост. Он показывал им карточки с выражениями лиц и смотрел, описывают ли они эмоции так, как он. По словам Экмана, «все, что я делал, это показывал забавные картинки». Но Экман не имел подготовки по истории, языку, культуре или политике Форе. Его попытки провести эксперименты с флэш-картами с помощью переводчиков потерпели неудачу; он и его испытуемые были истощены процессом, который он описал как вырывание зубов. Экман покинул Папуа-Новую Гвинею, разочарованный своей первой попыткой кросс-культурного исследования эмоционального выражения.Но это было бы только начало.

Эта статья адаптирована из недавней книги Кроуфорда.

Сегодня инструменты распознавания аффекта можно найти в системах национальной безопасности и в аэропортах, в образовательных учреждениях и стартапах по найму, в программном обеспечении, предназначенном для обнаружения психических заболеваний, и программах охраны правопорядка, которые утверждают, что они предсказывают насилие. Утверждение о том, что внутреннее состояние человека можно точно оценить, проанализировав его лицо, основано на сомнительных доказательствах. Систематический обзор научной литературы о выводе эмоций из движений лица, проведенный в 2019 году психологом и нейробиологом Лизой Фельдман Барретт, показал, что нет надежных доказательств того, что вы можете точно предсказать эмоциональное состояние человека таким образом.«Невозможно с уверенностью сделать вывод о счастье по улыбке, гневе по хмурому взгляду или грусти по хмурому взгляду, как многие современные технологии пытаются сделать, применяя то, что ошибочно считается научными фактами», — говорится в исследовании. Так почему же идея о том, что существует небольшой набор универсальных эмоций, легко интерпретируемых с лица человека, стала настолько популярной в области ИИ?

Чтобы понять это, необходимо проследить сложную историю и стимулы, лежащие в основе развития этих идей, задолго до того, как средства обнаружения эмоций ИИ были встроены в инфраструктуру повседневной жизни.

Идея автоматического распознавания аффектов настолько же привлекательна, насколько и прибыльна. Технологические компании запечатлели огромные объемы поверхностных изображений человеческих выражений, включая миллиарды селфи в Instagram, портреты Pinterest, видео TikTok и фотографии Flickr. Подобно распознаванию лиц, распознавание аффектов стало частью базовой инфраструктуры многих платформ, от крупнейших технологических компаний до небольших стартапов.

В то время как распознавание лиц пытается идентифицировать конкретного человека, распознавание аффекта направлено на обнаружение и классификацию эмоций путем анализа любого лица.Эти системы уже влияют на поведение людей и функционирование социальных институтов, несмотря на отсутствие серьезных научных доказательств того, что они работают. В настоящее время широко используются автоматизированные системы обнаружения аффектов, особенно при приеме на работу. Компания по найму ИИ HireVue, которая может указать Goldman Sachs, Intel и Unilever среди своих клиентов, использует машинное обучение для определения пригодности людей для работы. В 2014 году компания запустила свою систему искусственного интеллекта для извлечения микровыражений, тона голоса и других переменных из видео собеседований, которые она использовала для сравнения кандидатов на работу с лучшими сотрудниками компании.После значительной критики со стороны ученых и групп, защищающих права человека, в 2021 году он отказался от анализа лица, но сохранил голосовой тон в качестве критерия оценки. В январе 2016 года Apple приобрела стартап Emotient, который утверждал, что производит программное обеспечение, способное определять эмоции по изображениям лиц. Возможно, крупнейшим из этих стартапов является Affectiva, компания, базирующаяся в Бостоне, которая возникла в результате академической работы, проделанной в Массачусетском технологическом институте.

Affectiva создала множество приложений, связанных с эмоциями, в основном с использованием методов глубокого обучения.Эти подходы включают обнаружение отвлеченных и «рискованных» водителей на дорогах и измерение эмоциональной реакции потребителей на рекламу. Компания создала то, что она называет крупнейшей в мире базой данных эмоций, состоящей из более чем 10 миллионов выражений лиц из 87 стран. Его монументальная коллекция видеороликов была вручную подписана краудворкерами, базирующимися в основном в Каире.

За пределами сектора стартапов такие гиганты искусственного интеллекта, как Amazon, Microsoft и IBM, разработали системы для обнаружения эмоций.Microsoft предлагает обнаружение воспринимаемых эмоций в своем Face API, идентифицируя «гнев, презрение, отвращение, страх, счастье, нейтралитет, печаль и удивление», в то время как инструмент Amazon Rekognition аналогичным образом заявляет, что он может идентифицировать то, что он характеризует как «все семь эмоций» и «Измерить, как эти вещи меняются с течением времени, например, построить график эмоций актера».

Системы распознавания эмоций имеют схожий набор шаблонов и основополагающих предположений: существует небольшое количество различных и универсальных эмоциональных категорий, что мы непроизвольно проявляем эти эмоции на наших лицах и что они могут быть обнаружены машинами.Эти символы веры настолько приняты в некоторых областях, что может показаться странным даже замечать их, не говоря уже о том, чтобы подвергать их сомнению. Но если мы посмотрим, как эмоции были систематизированы — аккуратно упорядочены и помечены, — мы увидим, что вопросы подстерегают на каждом углу.

Исследование Экмана началось с удачной встречи с Сильваном Томкинсом, в то время состоявшимся психологом в Принстоне, который в 1962 году опубликовал первый том своего великого труда Affect Imagery Consciousness . Работа Томкинса об аффекте оказала огромное влияние на Экмана. который посвятил большую часть своей карьеры изучению его последствий.Один аспект, в частности, играл огромную роль: идея о том, что если аффекты являются врожденным набором эволюционных реакций, они будут универсальными и, следовательно, узнаваемыми в разных культурах. Это стремление к универсальности имеет важное значение для того, почему эта теория сегодня широко применяется в системах распознавания эмоций ИИ. Теорию можно было применить повсюду, упрощение сложности, которое можно было легко воспроизвести в масштабе.

Во введении к Affect Imagery Consciousness Томкинс сформулировал свою теорию биологически обоснованных универсальных аффектов как одну, направленную на решение острого кризиса человеческого суверенитета.Он бросал вызов развитию бихевиоризма и психоанализа, двух школ мысли, которые, по его мнению, рассматривали сознание как простой побочный продукт, служащий другим силам. Он отметил, что человеческое сознание «подвергалось сомнению и уменьшалось снова и снова, сначала Коперником» — который вытеснил человека из центра вселенной — «затем Дарвином» — чья теория эволюции разрушила идею о том, что люди были созданы по образу и подобию. христианского Бога — «и в первую очередь Фрейда» — который децентрализовал человеческое сознание и разум как движущие силы, стоящие за нашими мотивами.Томкинс продолжил: «Парадокс максимального контроля над природой и минимального контроля над человеческой природой отчасти является производным пренебрежения ролью сознания как механизма контроля». Проще говоря, сознание мало что говорит нам о том, почему мы чувствуем и действуем именно так. Это важнейшее утверждение для всех видов более поздних приложений теории аффектов, которые подчеркивают неспособность людей распознавать как чувства, так и выражения аффектов. Если мы, люди, не способны по-настоящему определить, что мы чувствуем, то, возможно, системы ИИ смогут сделать это за нас?

Теория аффектов Томкинса была его способом решения проблемы человеческой мотивации.Он утверждал, что мотивация регулируется двумя системами: аффектами и побуждениями. Томкинс предположил, что влечения, как правило, тесно связаны с непосредственными биологическими потребностями, такими как голод и жажда. Они инструментальны; боль от голода можно вылечить с помощью еды. Но основная система, управляющая мотивацией и поведением человека, — это аффекты, включающие положительные и отрицательные чувства. Аффекты, которые играют важнейшую роль в мотивации человека, усиливают управляющие сигналы, но они намного сложнее.Например, трудно узнать точные причины, заставляющие ребенка плакать, выражая аффект страдания и страдания.

Как мы можем узнать что-либо о системе, в которой связи между причиной и следствием, стимулом и реакцией настолько тонки и неопределенны? Томкинс предложил ответ: «Основные аффекты. . . кажутся врожденными, взаимно однозначно связанными с системой органов, которая необычайно видима »- а именно с лицом. Он нашел прецеденты такого акцента на выражении лица в двух работах, опубликованных в 19 веке: в книге Чарльза Дарвина «Выражение эмоций у человека и животных » 1872 года и малоизвестном томе французского невролога Гийома-Бенджамина-Амана Дюшенна де. Булонь с 1862 года.

Томкинс предположил, что отображение аффектов на лице — это универсальная человеческая черта. «Аффекты, — полагал Томкинс, — представляют собой набор мышечных, сосудистых и железистых реакций, расположенных на лице, а также широко распространенных по телу, которые генерируют сенсорную обратную связь. . . Эти организованные наборы ответов запускаются в подкорковых центрах, где хранятся определенные «программы» для каждого отдельного аффекта »- очень раннее использование вычислительной метафоры для человеческой системы. Но Томкинс признал, что интерпретация аффективных проявлений зависит от индивидуальных, социальных и культурных факторов.Он признал, что в разных обществах существуют очень разные «диалекты» лицевого языка. Даже основоположник исследования аффектов поднял вероятность того, что интерпретация мимики лица зависит от социального и культурного контекста.

Учитывая, что выражения лица культурно изменчивы, их использование для обучения систем машинного обучения неизбежно приведет к смешению всевозможных контекстов, сигналов и ожиданий. Проблема для Экмана, а затем и для области компьютерного зрения, заключалась в том, как примирить эти противоречия.

В середине 1960-х годов в дверь Экмана постучала возможность в виде крупного гранта от того, что сейчас называется Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), исследовательским подразделением Министерства обороны. Значительная финансовая поддержка DARPA позволила Экману начать свои первые исследования, чтобы доказать универсальность выражения лица. В целом эти исследования следовали дизайну, который будет скопирован в ранних лабораториях ИИ. Он в значительной степени дублировал методы Томкинса, даже используя фотографии Томкинса для испытуемых из Чили, Аргентины, Бразилии, США и Японии.Испытуемым были представлены фотографии с заданными выражениями лиц, выбранными дизайнерами как примеры или выражающие особенно «чистый» аффект, такой как страх, удивление, гнев, счастье, печаль и отвращение. Затем испытуемых просили выбрать одну из этих категорий аффектов и пометить поставленное изображение. В ходе анализа была измерена степень корреляции между этикетками, выбранными испытуемыми, и этикетками, выбранными дизайнерами.

С самого начала у методологии были проблемы. Формат принудительного выбора Экмана впоследствии подвергся критике за то, что он предупредил субъектов о связи, которую дизайнеры уже установили между выражением лица и эмоциями.Кроме того, тот факт, что эти эмоции были сфальсифицированы, может вызвать вопросы о достоверности результатов.

Идея о том, что внутреннее состояние можно достоверно определить по внешним признакам, имеет долгую историю. Частично это связано с историей физиогномики, которая была основана на изучении черт лица человека для определения его характера. Аристотель считал, что «о характере человека можно судить по его внешнему виду. . . поскольку предполагалось, что тело и душа подвержены влиянию вместе.Греки также использовали физиогномику как раннюю форму расовой классификации, применявшуюся к «самому роду человека, разделяя его на расы в той мере, в какой они различаются по внешнему виду и характеру (например, египтяне, фракийцы и скифы)».

Психогномика в западной культуре достигла своего апогея в 18-19 веках, когда она рассматривалась как часть анатомических наук. Ключевой фигурой в этой традиции был швейцарский пастор Иоганн Каспар Лаватер, написавший эссе по физиогномике: для распространения знаний и любви к человечеству , первоначально опубликованных на немецком языке в 1789 году.Лафатер взял подходы физиогномики и соединил их с новейшими научными знаниями. Он считал, что костная структура является основной связью между внешним видом и типом характера. Если выражения лица были мимолетными, черепа, казалось, предлагали более прочный материал для физиогномических выводов. Измерение черепа было популярным методом в расовой науке и использовалось для поддержки национализма, превосходства белых и ксенофобии. Эта работа печально разрабатывалась на протяжении 19 века такими френологами, как Франц Йозеф Галль и Иоганн Гаспар Спурцхейм, а также работами Чезаре Ломброзо в области научной криминологии.

Но именно французский невролог Дюшенн, описанный Экманом как «удивительно одаренный наблюдатель», систематизировал использование фотографии и других технических средств для изучения человеческих лиц. В Mécanisme de la Physionomie Humaine Дюшен заложил важные основы как для Дарвина, так и для Экмана, соединив старые идеи физиогномики и френологии с более современными исследованиями физиологии и психологии. Он заменил расплывчатые утверждения о характере более ограниченным исследованием выражения и внутренних психических и эмоциональных состояний.

Дюшенн работал в Париже в психиатрической больнице Сальпетриер, где находилось до 5000 человек с широким спектром психических и неврологических заболеваний. Некоторые из них станут его объектами мучительных экспериментов, что является частью давней традиции медицинских и технологических экспериментов над наиболее уязвимыми, теми, кто не может отказаться. Дюшенн, малоизвестный в научном сообществе, решил разработать методы поражения электрическим током, чтобы стимулировать отдельные движения мышц на лицах людей.Его целью было составить более полное анатомическое и физиологическое представление о лице. Дюшенн использовал эти методы, чтобы соединить новую психологическую науку и гораздо более древнее изучение физиогномических знаков или страстей. Он полагался на последние достижения в области фотографии, такие как обработка коллодием, которая позволила значительно сократить время экспозиции, что позволило Дюшенну зафиксировать мимолетные мышечные движения и выражения лица на изображениях.

Даже на этих ранних стадиях лица никогда не были естественными или социально встречающимися человеческими выражениями, а были симуляциями, созданными грубым приложением электричества к мускулам.Тем не менее, Дюшенн считал, что использование фотографии и других технических систем превратит мягкий бизнес репрезентации в нечто объективное и доказательное, более подходящее для научных исследований. Дарвин похвалил «великолепные фотографии» Дюшенна и включил репродукции в свои собственные работы.

Тарелки из Mécanisme de la Physionomie Humaine . (Национальная медицинская библиотека США)

Экман вслед за Дюшеном поставил фотографию в центр своей экспериментальной практики.Он считал, что замедленная съемка необходима для его подхода, потому что многие выражения лица действуют на пределе человеческого восприятия. Цель состояла в том, чтобы найти так называемые микровыражения — крошечные движения мышц лица.

Одним из амбициозных планов Экмана в его ранних исследованиях было систематизировать систему для обнаружения и анализа мимики. В 1971 году он стал соавтором описания того, что он назвал «Техникой оценки лицевых аффектов» (FAST).

Опираясь на поставленные фотографии, в подходе использовались шесть основных эмоциональных типов, в значительной степени заимствованных из интуиции Экмана.Но вскоре FAST столкнулся с проблемами, когда другие ученые столкнулись с выражениями лиц, не включенными в его типологию. Таким образом, Экман решил обосновать свой следующий инструмент измерения мускулатурой лица, взяв за основу оригинальные исследования Дюшена, посвященные электрошоку. Экман выделил примерно 40 различных мышечных сокращений на лице и назвал основные компоненты каждого выражения лица «единицей действия». После некоторого тестирования и проверки Экман и Уоллес Фризен опубликовали Систему кодирования действий для лица (FACS) в 1978 году; обновленные редакции продолжают широко использоваться.

Несмотря на финансовый успех, использование FACS было очень трудоемким. Экман писал, что на обучение пользователей методологии FACS уходит от 75 до 100 часов, а на то, чтобы записать одну минуту лица, — час. Эта задача представляла собой именно тот тип возможностей, которым жаждала воспользоваться развивающаяся область компьютерного зрения.

По мере того, как работа по использованию компьютеров для распознавания аффектов начала обретать форму, исследователи осознали необходимость в коллекции стандартизированных изображений для экспериментов.В отчете Национального научного фонда 1992 года, написанном в соавторстве с Экманом, рекомендовалось, что «легкодоступная мультимедийная база данных, совместно используемая разнообразным исследовательским сообществом лиц, станет важным ресурсом для решения и расширения проблем, связанных с распознаванием лиц». В течение года Министерство обороны начало финансировать программу по сбору фотографий лиц. К концу десятилетия исследователи машинного обучения начали собирать, маркировать и публиковать наборы данных, которые лежат в основе сегодняшних исследований машинного обучения.Академические лаборатории и компании работали над параллельными проектами, создавая десятки баз данных фотографий. Например, исследователи в лаборатории в Швеции создали «Каролинские эмоциональные лица». Эта база данных содержит изображения людей, изображающих заданные эмоциональные выражения, соответствующие категориям Экмана. Их лица приобрели формы, соответствующие шести основным эмоциональным состояниям: радость, гнев, отвращение, печаль, удивление и страх. Глядя на эти тренировочные наборы, трудно не поразиться ощущению пантомимы: Невероятный сюрприз! Обильная радость! Парализующий страх! Эти субъекты буквально вызывают машиночитаемые эмоции.

Выражения лица из набора данных Кон-Канаде: радость, гнев, отвращение, печаль, удивление и страх. (Любезно предоставлено Джеффри Коном)

По мере того, как область увеличивалась в масштабе и сложности, росли и типы фотографий, используемых для распознавания аффектов. Исследователи начали использовать систему FACS для маркировки данных, созданных не на основе заданных выражений, а, скорее, на основе спонтанных выражений лица, иногда собираемых вне лабораторных условий. Работа Экмана оказала глубокое и разностороннее влияние. New York Times охарактеризовал Экмана как «самого известного в мире читателя лица», а Time назвал его одним из 100 самых влиятельных людей в мире.В конечном итоге он консультировался с такими разными клиентами, как Далай-лама, ФБР, ЦРУ, Секретная служба и анимационная студия Pixar, которые хотели создать более реалистичные изображения мультяшных лиц. Его идеи стали частью популярной культуры, вошли в бестселлеры, такие как Blink Малкольма Гладуэлла и телевизионная драма Lie to Me , в которой Экман был консультантом на роль главного героя, очевидно, частично основанного на нем.

Его бизнес процветал: Экман продавал методы обнаружения обмана таким агентствам, как Управление транспортной безопасности, которое использовало их для разработки программы проверки пассажиров методами наблюдения (SPOT).SPOT использовался для отслеживания выражений лиц авиапассажиров после терактов 11 сентября в попытке «автоматически» обнаружить террористов. Система использует набор из 94 критериев, каждый из которых предположительно является признаком стресса, страха или обмана. Но поиск этих ответов означает, что некоторые группы сразу же оказываются в невыгодном положении. Любой, кто находится в стрессовом состоянии, чувствует себя некомфортно во время допроса или имеет негативный опыт общения с полицией и пограничниками, может получить более высокий балл. Это создает свои собственные формы расового профилирования.Программа SPOT подверглась критике со стороны Счетной палаты правительства и групп по защите гражданских свобод за ее расовую предвзятость и отсутствие научной методологии. Несмотря на цену в 900 миллионов долларов, нет никаких доказательств того, что он принес явный успех.

По мере роста известности Экмана рос и скептицизм по отношению к его работе с критикой, исходящей из ряда областей. Одним из первых критиков был культурный антрополог Маргарет Мид, которая в конце 1960-х обсуждала Экман по вопросу об универсальности эмоций.Мида не убедила вера Экмана в универсальные биологические детерминанты поведения, существующие отдельно от сильно обусловленных культурных факторов.

Ученые из разных сфер деятельности присоединились к хору на протяжении десятилетий. В последние годы психологи Джеймс Рассел и Хосе-Мигель Фернандес-Долс показали, что самые основные аспекты науки остаются неопределенными. Возможно, самым главным критиком теории Экмана является историк науки Рут Лейс, которая видит фундаментальную замкнутость в методе Экмана.Постановочные или смоделированные фотографии, которые он использовал, должны были выражать набор основных аффективных состояний, которые, как писал Лейс, «уже свободны от культурного влияния». Затем эти фотографии использовались для получения ярлыков у разных групп населения, чтобы продемонстрировать универсальность мимики. Психолог и нейробиолог Лиза Фельдман Барретт прямо заявляет об этом: «Компании могут говорить все, что хотят, но данные ясны. Они могут заметить хмурый взгляд, но это не то же самое, что обнаружить гнев.

Еще больше беспокоит то, что в области изучения эмоций исследователи не пришли к единому мнению о том, что на самом деле представляет собой эмоция. Что такое эмоции, как они формулируются и выражаются внутри нас, какими могут быть их физиологические или нейробиологические функции, их отношение к стимулам — все это остается неизученным. Почему при таком большом количестве критических замечаний подход «чтения эмоций» по лицу выдержал? С 1960-х годов, благодаря значительному финансированию Министерства обороны, было разработано несколько систем, которые все более и более точны при измерении движений лица.Теория Экмана казалась идеальной для компьютерного зрения, потому что ее можно было автоматизировать в больших масштабах. Теория соответствовала возможностям инструментов.

Были сделаны мощные институциональные и корпоративные инвестиции, основанные на признании достоверности теорий и методологий Экмана. Признание того, что эмоции нелегко классифицировать или что их нельзя надежно обнаружить по выражению лица, может подорвать растущую отрасль. Во многих статьях по машинному обучению Экман цитируется так, как будто эти проблемы решены, прежде чем непосредственно переходить к инженерным задачам.Часто игнорируются более сложные вопросы контекста, обусловленности, взаимоотношений и культуры. Сам Экман сказал, что обеспокоен тем, как его идеи коммерциализируются, но когда он написал технологическим компаниям с просьбой предоставить доказательства того, что их программы распознавания эмоций работают, он не получил ответа.

Вместо того, чтобы пытаться построить больше систем, группирующих выражения в машиночитаемые категории, мы должны поставить под сомнение происхождение самих этих категорий, а также их социальные и политические последствия.Например, известно, что эти системы выделяют речевые аффекты женщин, особенно чернокожих, в отличие от мужчин. Исследование, проведенное в Университете Мэриленда, показало, что некоторые программы распознавания лиц интерпретируют черные лица как имеющие больше негативных эмоций, чем белые лица, в частности, регистрируя их как более злые и презрительные, даже если контролировать степень их улыбки.

Это опасность автоматического распознавания эмоций. Эти инструменты могут вернуть нас во френологическое прошлое, когда ложные утверждения использовались для поддержки существующих систем власти.Десятилетия научных споров о последовательном выводе эмоциональных состояний по лицу человека подчеркивают центральный момент: универсальное «обнаружение» — неправильный подход. Эмоции сложны, они развиваются и изменяются в зависимости от нашей культуры и истории — всех разнообразных контекстов, которые существуют вне рамок ИИ.

Но уже сейчас кандидатов на вакансию оценивают несправедливо, потому что их выражение лица или голосовой тон не соответствуют таковым у других сотрудников. Учащиеся отмечаются в школе, потому что их лица выглядят сердитыми, а клиентов спрашивают, потому что их лица указывают на то, что они могут быть ворами.Это люди, которые будут нести расходы на системы, которые не только технически несовершенные, но и основаны на сомнительных методологиях. Узкая таксономия эмоций, выросшая из первоначальных экспериментов Экмана, кодируется в системах машинного обучения как показатель бесконечной сложности эмоционального опыта в мире.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *