論文の概要: Stress Management Using Virtual Reality-Based Attention Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06025v1
- Date: Sun, 10 Dec 2023 22:42:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 17:28:55.071995
- Title: Stress Management Using Virtual Reality-Based Attention Training
- Title(参考訳): 仮想現実を用いた注意力トレーニングによるストレス管理
- Authors: Rojaina Mahmoud, Mona Mamdouh, Omneya Attallah, Ahmad Al-Kabbany
- Abstract要約: また,VRによるアテンショントレーニングにより,記録された脳波信号における認識されたストレスインスタンスの数を減少させる結果が得られた。
本研究は、ストレス管理のためのVRベースのアテンショントレーニングの導入に関する予備的な洞察を与える。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.686808512438363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this research, we are concerned with the applicability of virtual
reality-based attention training as a tool for stress management. Mental stress
is a worldwide challenge that is still far from being fully managed. This has
maintained a remarkable research attention on developing and validating tools
for detecting and managing stress. Technology-based tools have been at the
heart of these endeavors, including virtual reality (VR) technology.
Nevertheless, the potential of VR lies, to a large part, in the nature of the
content being consumed through such technology. In this study, we investigate
the impact of a special type of content, namely, attention training, on the
feasibility of using VR for stress management. On a group of fourteen
undergraduate engineering students, we conducted a study in which the
participants got exposed twice to a stress inducer while their EEG signals were
being recorded. The first iteration involved VR-based attention training before
starting the stress task while the second time did not. Using multiple features
and various machine learning models, we show that VR-based attention training
has consistently resulted in reducing the number of recognized stress instances
in the recorded EEG signals. This research gives preliminary insights on
adopting VR-based attention training for managing stress, and future studies
are required to replicate the results in larger samples.
- Abstract(参考訳): 本研究では,ストレス管理のためのツールとしてのバーチャルリアリティに基づく注意訓練の適用性について考察する。
メンタルストレスは世界の課題であり、完全に管理されるには程遠い。
これにより、ストレスの検出と管理のためのツールの開発と検証に注目すべき研究が続けられている。
テクノロジーベースのツールは、仮想現実(VR)技術など、これらの取り組みの中心にある。
とはいえ、vrの可能性の大部分は、そのような技術によって消費されるコンテンツの性質にある。
本研究では,VRによるストレス管理の実現可能性に及ぼす特別タイプのコンテンツ,すなわちアテンショントレーニングの影響について検討した。
大学生14名を対象に,脳波信号が記録されている間にストレス誘発器に2回露出する実験を行った。
最初のイテレーションでは、ストレスタスクを開始する前にVRベースのアテンショントレーニングが行われた。
複数の特徴と様々な機械学習モデルを用いて、VRベースの注意訓練が、記録された脳波信号における認識されたストレスインスタンス数を一貫して減少させることを示した。
この研究はストレス管理のためのvrベースの注意トレーニングの導入に関する予備的な洞察を与え、その結果をより大きなサンプルで再現するために将来の研究が必要である。
関連論文リスト
- Exploring Eye Tracking to Detect Cognitive Load in Complex Virtual Reality Training [11.83314968015781]
視線追跡に基づく機械学習手法を用いて、ユーザの認知負荷を検出するための研究が進行中である。
寒冷噴霧のためのVRトレーニングシステムを開発し,22名の被験者を対象に実験を行った。
予備分析は、複雑なVR体験における認知負荷を検出するためにアイトラッキングを使用することの可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T16:44:19Z) - Virtual Reality in Teacher Education: Insights from Pre-Service Teachers in Resource-limited Regions [0.5586073503694489]
この研究は、初めてVRに関わったガーナ人の教師36人の経験と振り返りを参考にしている。
参加者は、VRに満足したレッスンが、同期オンライン学習に代わる有望な代替手段だと考えている。
これらの有望な認識にもかかわらず、参加者は、限られたインフラ、信頼性の低いインターネット接続、VR機器へのアクセス不足など、重要な課題を特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T14:39:07Z) - O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report -- Part 1 [52.062216849476776]
本稿では,O1 Replication Journeyに具体化された人工知能研究の先駆的アプローチを紹介する。
我々の方法論は、長期化したチームベースのプロジェクトの不規則性を含む、現代のAI研究における重要な課題に対処する。
本稿では,モデルにショートカットだけでなく,完全な探索プロセスの学習を促す旅行学習パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T15:13:01Z) - Mazed and Confused: A Dataset of Cybersickness, Working Memory, Mental Load, Physical Load, and Attention During a Real Walking Task in VR [11.021668923244803]
認知活動、身体活動、およびサイバーシックネスの親しみやすい感情との関係はよく理解されていない。
頭部の向き,頭部の位置,視線追跡,画像,外部センサーからの生理的読影,自己報告されたサイバーシック度,身体負荷,心的負荷をVRで収集した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-10T22:41:14Z) - Force-Aware Interface via Electromyography for Natural VR/AR Interaction [69.1332992637271]
我々はVR/ARにおける自然的および直感的な力入力のための学習ベースのニューラルネットワークを設計する。
我々は,3.3%の平均誤差で指の力量をリアルタイムでデコードし,キャリブレーションの少ない新規ユーザに一般化できることを実証した。
今後のVR/ARにおける、より現実的な物理性に向けた研究を進めるために、我々の研究成果を期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T20:51:25Z) - Voice Analysis for Stress Detection and Application in Virtual Reality
to Improve Public Speaking in Real-time: A Review [0.0]
公言中のストレスは一般的であり、パフォーマンスや自信に悪影響を及ぼす。
本稿では,VRアプリケーションに統合可能なストレス検出アルゴリズムモデルを提案する。
開発したモデルでは, ストレスを示す生理的パラメータと相関する音声特徴を分析し, 過度なストレスをリアルタイムに検出することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-01T03:51:43Z) - Learning Effect of Lay People in Gesture-Based Locomotion in Virtual
Reality [81.5101473684021]
最も有望な方法はジェスチャーベースであり、追加のハンドヘルドハードウェアを必要としない。
最近の研究は、主に異なるロコモーションテクニックのユーザの好みとパフォーマンスに焦点を当てている。
本研究は,VRにおける手のジェスチャーに基づくロコモーションシステムへの適応の迅速さについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T10:44:16Z) - Wireless Edge-Empowered Metaverse: A Learning-Based Incentive Mechanism
for Virtual Reality [102.4151387131726]
メタバースにおけるVRサービスのための学習型インセンティブメカニズムフレームワークを提案する。
まず,仮想世界におけるVRユーザのための指標として,知覚の質を提案する。
第二に、VRユーザー(買い手)とVR SP(売り手)間のVRサービスの迅速な取引のために、オランダの二重オークション機構を設計する。
第3に,この競売プロセスの高速化を目的とした深層強化学習型競売機を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-07T13:02:52Z) - BEHAVIOR: Benchmark for Everyday Household Activities in Virtual,
Interactive, and Ecological Environments [70.18430114842094]
本稿では,シミュレーションにおける100のアクティビティを持つAIのベンチマークであるBEHAVIORを紹介する。
これらの活動は現実的で多様性があり、複雑であるように設計されています。
われわれは、バーチャルリアリティー(VR)における500件の人間デモを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T23:36:23Z) - Multi-level Stress Assessment from ECG in a Virtual Reality Environment
using Multimodal Fusion [4.664989082015336]
ECGは、非侵襲的な性質のため、深刻なバーチャルリアリティ(VR)アプリケーションにおけるストレスを評価するための魅力的な選択肢である。
既存の研究は2段階のストレスアセスメントしか行わず、より活発なバイオフィードバックベースのアプリケーションを開発するためには、マルチレベルアセスメントが必要である。
本稿では,1秒の窓から応力予測を行うことのできる分光図と1次元心電図を用いた新しい多モード深部融合モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T17:34:42Z) - How to Train Your Robot with Deep Reinforcement Learning; Lessons We've
Learned [111.06812202454364]
本稿では,ロボット深部RLのケーススタディをいくつか紹介する。
深部RLにおける一般的な課題と,それらの課題について論じる。
また、他の卓越した課題についても概説し、その多くが現実世界のロボティクスの設定に特有のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T22:09:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。