Stress Assessment by Prefrontal Relative Gamma
Notice bibliographique
Résumé
Stress assessment has been under study in the last years. Both biochemical and physiological markers have been used to measure stress level. In neuroscience, several studies have related modification of stress level to brain activity changes in limbic system and frontal regions, by using non-invasive techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG). In particular, previous studies suggested that the exhibition or inhibition of certain brain rhythms in frontal cortical areas indicates stress. However, there is no established marker to measure stress level by EEG. In this work, we aimed to prove the usefulness of the prefrontal relative gamma power (RG) for stress assessment. We conducted a study based on stress and relaxation periods. Six healthy subjects performed the Montreal Imaging Stress Task followed by a stay within a relaxation room while EEG and electrocardiographic signals were recorded. Our results showed that the prefrontal RG correlated with the expected stress level and with the heart rate (HR) (0.8). In addition, the difference in prefrontal RG between time periods of different stress level was statistically significant (p-value < 0.01). Moreover, the RG was more discriminative between stress levels than alpha asymmetry, theta, alpha, beta, and gamma power in prefrontal cortex. We propose the prefrontal RG as a marker for stress assessment. Compared with other established markers such as the HR or the cortisol, it has higher temporal resolution. Additionally, it needs few electrodes located at non-hairy head positions, thus facilitating the use of non-invasive dry wearable real-time devices for ubiquitous assessment of stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».