論文の概要: Machine Learning Based Anxiety Detection in Older Adults using Wristband Sensors and Context Feature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03019v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 03:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 22:35:42.642341
• Title: Machine Learning Based Anxiety Detection in Older Adults using Wristband Sensors and Context Feature
• Title（参考訳）: Wristband Sensorsとコンテキスト特徴を用いた高齢者の機械学習による不安検出
• Authors: Rajdeep Kumar Nath and Himanshu Thapliyal
• Abstract要約: 本手法は,1つの生理的信号の特徴と実験的文脈に基づく特徴を組み合わせ,不安検出手法を提案する。 本研究は, 高齢者の不安の長期モニタリングを容易にするために, 低コストのコンシューマーデバイスを用いた不安検知手法の有効性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores a novel method for anxiety detection in older adults using simple wristband sensors such as Electrodermal Activity (EDA) and Photoplethysmogram (PPG) and a context-based feature. The proposed method for anxiety detection combines features from a single physiological signal with an experimental context-based feature to improve the performance of the anxiety detection model. The experimental data for this work is obtained from a year-long experiment on 41 healthy older adults (26 females and 15 males) in the age range 60-80 with mean age 73.36+-5.25 during a Trier Social Stress Test (TSST) protocol. The anxiety level ground truth was obtained from State-Trait Anxiety Inventory (STAI), which is regarded as the gold standard to measure perceived anxiety. EDA and Blood Volume Pulse (BVP) signals were recorded using a wrist-worn EDA and PPG sensor respectively. 47 features were computed from EDA and BVP signal, out of which a final set of 24 significantly correlated features were selected for analysis. The phases of the experimental study are encoded as unique integers to generate the context feature vector. A combination of features from a single sensor with the context feature vector is used for training a machine learning model to distinguish between anxious and not-anxious states. Results and analysis showed that the EDA and BVP machine learning models that combined the context feature along with the physiological features achieved 3.37% and 6.41% higher accuracy respectively than the models that used only physiological features. Further, end-to-end processing of EDA and BVP signals was simulated for real-time anxiety level detection. This work demonstrates the practicality of the proposed anxiety detection method in facilitating long-term monitoring of anxiety in older adults using low-cost consumer devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高齢者の脳波活動 (eda) やフォトプレチスモグラム (ppg) などの簡易なリストバンドセンサを用いた新しい不安検出法と文脈に基づく特徴について検討する。 提案手法は,単一生理的信号の特徴と実験的な文脈に基づく特徴を組み合わせることで,不安検出モデルの性能を向上させる。 本研究のための実験データは,tsst(trier social stress test)プロトコルにおける平均年齢73.36+-5.25の60～80歳帯の健常高齢者41名(女性26名,男性15名)を対象とした1年間の実験から得られた。 不安レベル基底の真理は、意識的不安を測定するための金の基準とされる国家不安指数(STAI)から得られた。 EDAと血液量パルス(BVP)の信号はそれぞれ手首のEDAとPSGセンサーを用いて記録された。 47の特徴をeda信号とbvp信号から算出し,その分析結果から24個の特徴が有意な相関関係を示した。 実験のフェーズは、文脈特徴ベクトルを生成するためにユニークな整数として符号化される。 単一センサとコンテキスト特徴ベクトルからの特徴の組み合わせは、不安状態と不安でない状態の区別のために機械学習モデルをトレーニングするために使用される。 結果と分析の結果、文脈特徴と生理的特徴を組み合わせたEDAとBVPの機械学習モデルは、生理的特徴のみを使用したモデルよりもそれぞれ3.37%と6.41%高い精度を示した。 さらに,EDAおよびBVP信号のエンドツーエンド処理をリアルタイムな不安レベル検出のためにシミュレーションした。 本研究は,低価格家電を用いた高齢者の不安の長期モニタリングを容易にするための不安検出手法の実用性を示す。

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