Real-Time Detection of Acute Cognitive Stress Using a Convolutional Neural Network From Electrocardiographic Signal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As stress is related to many mental and physical health problems, monitoring stress and its management is getting increasingly important in modern societies. Because of the advantage of convolutional neural network (CNN) in automatic feature learning, this study is proposed to use CNN to achieve accurate and fast detection of acute cognitive stress from heart rate variability (HRV). The traditional mental arithmetic calculation was adopted as the stressor for a total of twenty participants, during which one-lead electrocardiogram (ECG) was acquired. Six conventional HRV methods for inferring cognitive stress were extracted from the ECG signals, and their performance in identifying acute cognitive stress was compared with the proposed CNN-based method. The experimental results showed that with a super-short (10 s) time window, the detection error rate of CNN was 17.3%, which is significantly better than the performance of all six conventional HRV methods (> 7.2%, p <; 0.01). Further analysis showed that the improvement achieved by the proposed CNN methods mainly came from the decrease in false stress sample detection. This study demonstrated the possibility of super-short windows and the advantage of CNN on acute cognitive stress detection. Its outcome would benefit practical applications of real-time stress detection via HRV.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle