Towards PPG-based anger detection for emotion regulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anger dyscontrol is a common issue after traumatic brain injury (TBI). With the growth of wearable physiological sensors, there is new potential to facilitate the rehabilitation of such anger in the context of daily life. This potential, however, depends on how well physiological markers can distinguish changing emotional states and for such markers to generalize to real-world settings. Our study explores how wearable photoplethysmography (PPG), one of the most widely available physiological sensors, could be used detect anger within a heterogeneous population. METHODS: This study collected the TRIEP (Toronto Rehabilitation Institute Emotion-Physiology) dataset, which comprised of 32 individuals (10 TBI), exposed to a variety of elicitation material (film, pictures, self-statements, personal recall), over two day sessions. This complex dataset allowed for exploration into how the emotion-PPG relationship varied over changes in individuals, endogenous/exogenous drivers of emotion, and day-to-day differences. A multi-stage analysis was conducted looking at: (1) times-series visual clustering, (2) discriminative time-interval features of anger, and (3) out-of-sample anger classification. RESULTS: Characteristics of PPG are largely dominated by inter-subject (between individuals) differences first, then intra-subject (day-to-day) changes, before differentiation into emotion. Both TBI and non-TBI individuals showed evidence of linear separable features that could differentiate anger from non-anger classes within time-interval analysis. However, what is more challenging is that these separable features for anger have various degrees of stability across individuals and days. CONCLUSION: This work highlights how there are contextual, non-stationary challenges to the emotion-physiology relationship that must be accounted for before emotion regulation technology can perform in real-world scenarios. It also affirms the need for a larger breadth of emotional sampling when building classification models.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».