Электродермальная активность для измерения когнитивного и эмоционального уровня стресса

Стресс может приводить к вредным состояниям организма, таким как тревожные расстройства и депрессия. Одним из перспективных неинвазивных методов, широко используемых для обнаружения стресса и эмоций, является электродермальная активность (EDA). EDA имеет тоническую и фазическую компоненту, называемые уровнем кожной проводимости и реакцией кожной проводимости (SCR). Однако компоненты EDA нельзя извлечь напрямую; для их получения требуется деконволюция. Сигналы EDA были собраны у 18 здоровых испытуемых, которые прошли три сессии — тесты Струпа с возрастающим уровнем стресса. Сигналы EDA затем деконволюировали с использованием метода непрерывного деконволюционного анализа (CDA) и подхода на основе выпуклой оптимизации для электродермальной активности (cvxEDA). Были извлечены четыре признака из результатов деконволюции: среднее значение выборки, стандартное отклонение, первая абсолютная разность и нормализованная первая абсолютная разность. Эти признаки использовались в качестве входов для классификации с помощью машины экстремального обучения (ELM). Выходом классификации был уровень стресса: легкий, умеренный или сильный. Фазическая компонента, визуализированная с помощью cvxEDA, является более точной и более гладкой, чем результат CDA. Тем не менее оба метода позволяли выделить SCR из исходного сигнала кожной проводимости и выявляли мелкие пики SCR. Результаты классификации показали, что оба метода (CDA и cvxEDA) с 50 скрытыми нейронами в ELM достигли высокой точности при классификации уровня стресса — соответственно 95,56% и 94,45%. В этом исследовании разработан метод классификации уровня стресса с использованием ELM и статистических признаков SCR. Результаты показали, что EDA может классифицировать уровень стресса с точностью более 94%. Эта система может помочь людям контролировать психическое здоровье при переутомлении, которое при невыявленном стрессе может привести к тревоге и депрессии.