論文の概要: A Wearable Device Dataset for Mental Health Assessment Using Laser Doppler Flowmetry and Fluorescence Spectroscopy Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00973v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 00:51:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:53:36.153560
• Title: A Wearable Device Dataset for Mental Health Assessment Using Laser Doppler Flowmetry and Fluorescence Spectroscopy Sensors
• Title（参考訳）: レーザードップラー流量計と蛍光分光センサを用いたメンタルヘルスアセスメントのためのウェアラブルデバイスデータセット
• Authors: Minh Ngoc Nguyen, Khai Le-Duc, Tan-Hanh Pham, Trang Nguyen, Quang Minh Luu, Ba Kien Tran, Truong-Son Hy, Viktor Dremin, Sergei Sokolovsky, Edik Rafailov,
• Abstract要約: 本稿では,LDF(Laser Doppler Flowmetry)とFS(Fluorescence Spectroscopy)センサーを備えた非侵襲ウェアラブルデバイスにおいて,機械学習モデルを構築し,メンタルヘルスを予測する新しい手法を提案する。 DAS-21の質問紙から,抑うつ,不安,ストレスレベルなどのメンタルヘルスを予測するためのデータセットを提示した。 以上の結果から,女性,若年者,BMI(Body Mass Index)あるいは心拍数が高い者は,ストレスや不安などのメンタルヘルスを経験する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4137557519215906
• License:
• Abstract: In this study, we introduce a novel method to predict mental health by building machine learning models for a non-invasive wearable device equipped with Laser Doppler Flowmetry (LDF) and Fluorescence Spectroscopy (FS) sensors. Besides, we present the corresponding dataset to predict mental health, e.g. depression, anxiety, and stress levels via the DAS-21 questionnaire. To our best knowledge, this is the world's largest and the most generalized dataset ever collected for both LDF and FS studies. The device captures cutaneous blood microcirculation parameters, and wavelet analysis of the LDF signal extracts key rhythmic oscillations. The dataset, collected from 132 volunteers aged 18-94 from 19 countries, explores relationships between physiological features, demographics, lifestyle habits, and health conditions. We employed a variety of machine learning methods to classify stress detection, in which LightGBM is identified as the most effective model for stress detection, achieving a ROC AUC of 0.7168 and a PR AUC of 0.8852. In addition, we also incorporated Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques into our analysis to investigate deeper insights into the model's predictions. Our results suggest that females, younger individuals and those with a higher Body Mass Index (BMI) or heart rate have a greater likelihood of experiencing mental health conditions like stress and anxiety. All related code and data are published online: https://github.com/leduckhai/Wearable_LDF-FS.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LDF(Laser Doppler Flowmetry)とFS(Fluorescence Spectroscopy)センサーを備えた非侵襲ウェアラブルデバイスにおいて,機械学習モデルを構築し,メンタルヘルスを予測する新しい手法を提案する。 さらに,DAS-21アンケートを通じて,精神保健,うつ病,不安,ストレスレベルを予測するためのデータセットを提示した。 我々の知る限り、このデータセットは LDF と FS の研究で収集された史上最大かつ最も一般化されたデータセットである。 皮膚微小循環パラメータを捕捉し、LDF信号のウェーブレット解析によりキーリズム振動を抽出する。 このデータセットは、19カ国から18～94歳のボランティア132名から収集され、生理的特徴、人口統計、生活習慣、健康状態の関係について調査している。 我々は、ストレス検出の最も効果的なモデルとしてLightGBMを同定し、OC AUC 0.7168 とPR AUC 0.8852 を達成した、様々な機械学習手法を用いて、ストレス検出の分類を行った。 さらに、モデル予測に関する深い洞察を得るために、説明可能な人工知能(XAI)技術も分析に取り入れました。 以上の結果から,女性,若年者,BMI(Body Mass Index)あるいは心拍数が高い者は,ストレスや不安などのメンタルヘルスを経験する可能性が示唆された。 すべての関連コードとデータはオンラインで公開されている。

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