Sistema de Detección de Alcohol Basado en EEG para la Monitoreo de Conductores

Hoy en día, el consumo de alcohol frecuentemente acompaña la socialización como una actividad rutinaria en varios grupos de la sociedad. El 84.0% de las personas mayores de 18 años en los Estados Unidos han consumido alcohol en algún momento de sus vidas (National Institute on Alcohol Abuse &amp...

Full description

Autores:: Vassbotn, Molly
Nordstrøm-Hauge, Iselin J.
Soler, Andres
Molinas, Marta

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: eng

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Esto incluye el diseño de un protocolo experimental para la recopilación de datos EEG, durante el cual los participantes realizaron la prueba de Flanker y se midió su concentración de alcohol en la sangre (BAC). El conjunto de datos resultante consta de dos sesiones por participante, tanto mientras estaban afectados como no afectados por el alcohol. El análisis estadístico de la prueba de Flanker indicó que los participantes estaban afectados por el alcohol y, por lo tanto, se esperaba que sus señales EEG también lo estuvieran. Las señales EEG recopiladas se utilizaron como entrada para modelos intra-participantes e inter-participantes, ambos basados en la arquitectura EEGNet. El modelo intra-participantes obtuvo una precisión media de clasificación del 90.7%, y el modelo inter-participantes una precisión media del 62.9%. Los resultados sugieren que el alcohol puede detectarse con alta precisión al desarrollar modelos individuales y con una precisión superior al azar al usar un modelo general. Por lo tanto, el trabajo presentado aquí podría servir como los primeros pasos hacia el desarrollo de un detector de alcohol basado en EEG para conductores.&nbsp;Today, alcohol drinking frequently accompanies socialising as a routine activity in various groups of society. 84.0% of individuals aged 18 and above in the United States have drunk alcohol at some point in their life (National Institute on Alcohol Abuse &amp; US, 2023). Similarly, 81.7% of Norwegians in the age group 16 to 79 have drunk alcohol in 2021 (Bye, 2018). Driving after the consumption of alcohol is a worldwide problem, causing a large number of deaths and injuries a year. This work proposes the first steps towards developing an electroencephalography (EEG)-based alcohol detector conceived with the idea to prevent people from driving under the influence of alcohol. This includes the design of an experimental protocol for EEG data collection, during which participants performed the Flanker task, and their blood alcohol concentration (BAC) was measured. The resulting data set consists of two sessions per participant, both while they are affected and not-affected by alcohol. Statistical analysis of the Flanker task indicated that participants were affected by alcohol and, therefore, their EEG signals were expected to be affected as well. The collected EEG signals were used as input for intra-subject and inter-subject models, both based on the EEGNet architecture. The intra-subject model obtained a mean classification accuracy of 90.7% and the inter-subject model a mean classification accuracy of 62.9%. The result suggest that alcohol can be detected with high accuracy when developing individual models and above the change accuracy when using a general model. Therefore, the work presented here could be used as the first steps towards the development of an EEG-based alcohol detector for drivers.application/pdf10.21500/20112084.74342011-79222011-2084https://hdl.handle.net/10819/29002https://doi.org/10.21500/20112084.7434engUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/IJPR/article/download/7434/5500Núm. 2 , Año 2024 : Interdisciplinary Approaches for Human Cognition: Expanding Perspectives on the Mind9929117International Journal of Psychological ResearchBavkar, S., Iyer, B., & Deosarkar, S. (2021). Optimal EEG channels selection for alcoholism screening using EMD domain statistical features and harmony search algorithm. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 41(1), 83–96. https://doi.org/10.1016/j.bbe.2020.11.001 Bye, E. K. (2018). Alkoholbruk i den voksne befolkningen. Norwegian Institute of Public Health, Webpublication, 9. Celaya-Padilla, J. M., Romero-González, J. S., Galvan-Tejada, C. E., Galvan-Tejada, J. I., Luna-Garc\’\ia, H., Arceo-Olague, J. G., Gamboa-Rosales, N. K., Sifuentes-Gallardo, C., Martinez-Torteya, A., la Rosa, J. I., & Gamboa-Rosales, H. (2021). In-vehicle alcohol detection using low-cost sensors and genetic algorithms to aid in the drinking and driving detection. Sensors, 21(22), 7752. https://doi.org/10.3390/s21227752 Cohen, H. L., Porjesz, B., & Begleiter, H. (1993). Ethanol-induced alterations in electroencephalographic activity in adult males. Neuropsychopharmacology, 8(4), 365–370. https://doi.org/10.1038/npp.1993.36 Ehlers, C. L., Wall, T. L., & Schuckit, M. A. (1989). EEG spectral characteristics following ethanol administration in young men. 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In Medicolegal Aspects of Alcohol (5th Edition, pp. 47–128), Lawyers and Judges Publishing Company. Lawhern, V. J., Solon, A. J., Waytowich, N. R., Gordon, S. M., Hung, C. P., & Lance, B. J. (2018). EEGNet: a compact convolutional neural network for EEG-based brain–computer interfaces. Journal of Neural Engineering, 15(5), 56013. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aace8c Mukhtar, H., Qaisar, S. M., & Zaguia, A. (2021). Deep convolutional neural network regularization for alcoholism detection using EEG signals. Sensors, 21(16), 5456. https://doi.org/10.3390/s21165456 Murata, K., Fujita, E., Kojima, S., Maeda, S., Ogura, Y., Kamei, T., Tsuji, T., Kaneko, S., Yoshizumi, M., & Suzuki, N. (2010). Noninvasive biological sensor system for detection of drunk driving. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 15(1), 19–25. https://doi.org/10.1109/titb.2010.2091646 National Institute on Alcohol Abuse, & US, A. (2023). Alcohol Use in the United States: Age Groups and Demographic Characteristics. NIH. http://surl.li/plfnjr Nordstrøm-Hauge, I. J. (2022). Design of protocol and collection of data for an EEG based alcohol detector. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.36378.11205 Nordstrøm-Hauge, I. J., & Vassbotn, M. (2023). EEG-Based Alcohol Detection System with AI Techniques: Towards the Design of BCI Systems for Driver Monitoring. Norwegian University of Science and Technology. Singhal, V., Mathew, J., Behera, R. K., & others. (2021). Detection of alcoholism using EEG signals and a CNN-LSTM-ATTN network. Computers in Biology and Medicine, 138, 104940. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104940 Steele, C. M., & Josephs, R. A. (1990). Alcohol myopia: Its prized and dangerous effects. American Psychologist, 45(8), 921. Stenberg, G., Sano, M., Rosén, I., & Ingvar, D. H. (1994). EEG topography of acute ethanol effects in resting and activated normals. 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