Например, Бобцов

Персонализация сверточных нейронных сетей в задаче обнаружения стресса с использованием данных вариабельности сердечного ритма

Аннотация:

Введение. Обнаружение стресса является активной областью исследований с важными последствиями для личного, профессионального и социального здоровья человека. Большинство современных подходов используют признаки, вычисленные на основе нескольких сенсорных модальностей, т. е. группируют для обработки различные типы данных, полученные из нескольких источников. К ним относятся электрокардиограмма, кожно-гальваническая реакция, электромиограмма, температура кожи, дыхание, данные акселерометров и др. При этом чаще используются традиционные алгоритмы машинного обучения, такие как решающие деревья, дискриминантный анализ, метод опорных векторов и другие, а также полносвязные нейронные сети. Использование этих методов требует больших объемов данных. Исследователи рассматривают отличающиеся подходы к персонализации или общности моделей относительно субъектов, а именно субъекто-независимые и субъекто-зависимые (изначально персональные или адаптированные) модели. Целью представленной работы является разработка метода детектирования стресса на основе данных вариабельности сердечного ритма с учетом процесса персонализации нейронных сетей. Метод. Для решения поставленной задачи предложено применение сверточной нейронной сети. Исследована зависимость точности детектирования от длины входного сигнала. Рассмотрена зависимость точности от используемого в сети слоя уменьшения размерности данных (одномерный сверточный слой, максимизирующий и усредняющий пуллинги). Продемонстрирована важность персонализации моделей, для значительного увеличения точности детектирования для конкретных субъектов. Основные результаты. Показано, что предлагаемый метод на основании 60 интервалов между ударами сердца позволяет бинарно определить, находится ли человек в состоянии стресса. Персонализация сверточных нейронных сетей позволила повысить точность с 91,8 до 98,9 ± 2,6 %. Значение F1-меры повысилось с 0,907 до 0,983 ± 0,038. Обсуждение. Предложенные персонализированные сети могут применяться в системах мониторинга функционального состояния человека. Также могут быть использованы как часть системы, предоставляющей или ограничивающей доступ к приватным ресурсам на основании того, находится ли человек в состоянии покоя в данный момент.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО