ABSTRACT Mental stress har blivit en social fråga och kan bli en orsak till funktionsnedsättning under rutinarbete. Dessutom kan kronisk stress innebära flera psykofysiologiska störningar. Stress ökar till exempel risken för depression, stroke, hjärtattack och hjärtstillestånd. Den senaste neurovetenskapen visar att den mänskliga hjärnan är det primära målet för mental stress, eftersom uppfattningen av den mänskliga hjärnan avgör en situation som är hotfull och stressig. I detta sammanhang skulle en objektiv åtgärd för att identifiera stressnivåer, samtidigt som man överväger den mänskliga hjärnan, avsevärt kunna förbättra de därmed förbundna skadliga effekterna. Därför föreslås i detta dokument en ram för maskininlärning (ML) som omfattar elektroencefalogram (EEG) signalanalys av stressade deltagare. I den experimentella miljön framkallades stress genom att anta ett välkänt experimentellt paradigm baserat på montreal avbildning stress uppgift. Induktionen av stress validerades av uppgiftens prestanda och subjektiv återkoppling. Det föreslagna ML-ramverket omfattade EEG-funktionsextraktion, val av funktioner (mottagarens karakteristiska kurv, t-test och Bhattacharya-avståndet), klassificering (logistisk regression, stödvektormaskin och naiva Bayes-klassificerare) och tiofaldig korsvalidering. Resultaten visade att det föreslagna ramverket gav 94,6 % noggrannhet för tvånivåidentifiering av stress och 83,4 % noggrannhet för flernivåidentifiering. Sammanfattningsvis har det föreslagna EEG-baserade ML-ramverket potential att objektivt kvantifiera stress till flera nivåer. Den föreslagna metoden skulle kunna bidra till att utveckla ett datorstödt diagnostiskt verktyg för att upptäcka stress. INDEX TERMS Absolut effekt, amplitudasysymmetri, koherens, EEG, maskininlärning, mentala stressnivåer, fasfördröjning, relativ effekt, stödvektormaskin, t-test.
Ett ramverk för maskininlärning med hjälp av EEG-signaler föreslogs i REF, där stress inducerades genom att använda Montreal imaging stress uppgift (MIST), och SVM, NB, och LR klassificerare användes för att klassificera stressnivån av deltagare.
Machine Learning Framework for the Detection of Mental Stress at Multiple Levels
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}