Apports des paramètres neurovégétatifs dans la détection des hypovigilances en simulation de conduite automobile

Résumé Fr En

Pour estimer les variations de l’état de vigilance ce sont, parmi les variables physiologiques, les indices électroencéphalographiques (EEG) qui sont majoritairement utilisés. Mais si leur validité n ’est pas mise en cause, d’une part la spécificité de l’apparition des rythmes a et 6 est discutée, et d’autre part leur acceptabilité est médiocre. Les autres indices témoins reconnus de variations de vigilance ne sont pas plus satisfaisants quant aux critères précédents de validité et surtout d’acceptabilité. La seule exception à cet égard concerne les paramètres du système nerveux autonome (SNA) faciles à recueillir à l’aide de capteurs périphériques non invasifs appliqués sur la main non dominante. Jusqu’à ces dernières années, les problèmes métrologiques et conceptuels en avaient limité l’utilisation. Les avancées récentes tant au niveau méthodologique (Dittmar, 1989) que conceptuel (Ekman et coll., 1983 ; Wallin et Fagius, 1986 ; Lacey et coll, 1953 ; Vernet-Maury et coll, 1990 ; Deschaumes-Molinaro, 1991) ont permis de définir de nouveaux indices de quantification (Robin et coll, 1987) et d’analyse (Vernet-Maury et coll, 1991) qui permettent actuellement de pallier ces difficultés. Le but de cette étude est l’analyse comparative des indices de l’EEG avec ceux du SNA lors d’épisodes d’hypovigilances objectivés par les données provenant du comportement du sujet.

Neurovégétative tonie level variations to detect drowsy driver In order to detect periods of reduced vigilance three different kinds of signals were recorded front 11 subjects submitted to 2 hours simulated ride. They were continuously observed while the different signals were recorded i) from the central nervous System (CNS) by electroencephalography and electrooculography, ii) from the autonomic nervous System (ANS) through variations of the skin electrical potential and résistance, the skin blood flow and temperature, the instantaneous heart and respiration frequency, iii) from the subjects themselves by continuous video recordings of their behavioral items. Results and correlations between CNS, ANS and behavioral data lead to the following conclusions. – Alpha, theta and delta waves were not always associated with ANS responses testifying of a drastic loss of alertness; these waves could be associated, with alertness induced by the subject in order to maintain his efficiency. – Around 5 minutes before naps a typical pattern of relaxation was observed on a variable number of ANS channels. – To put forward periods of reduced vigilance in order to alert the subject a multi-parametric ANS analysis is necessary; nevertheless characteristic patterns of critical relaxation were observed on each ANS channel.