Bakgrund: I detta dokument föreslås ett nytt system för bedömning av känslomässig stress med hjälp av multimodala biosignaler. Elektroencefalogram (EEG) är en återspegling av hjärnans aktivitet och används i stor utsträckning inom klinisk diagnos och biomedicinsk forskning. Metoder: Vi utformar ett effektivt förvärvsprotokoll för att förvärva EEG-signalerna i fem kanaler (FP1, FP2, T3, T4 och Pz) och perifera signaler som blodvolympuls, hudledning (SC) och andning, under bildinduktion (kalmneutral och negativt upphetsad) för deltagarna. De visuella stimuli-avbildningarna väljs från databasen International Affective Picture System (International Affective Picture System). Den kvalitativa och kvantitativa utvärderingen av perifera signaler används för att välja lämpliga segment av EEG-signaler för att förbättra noggrannheten hos signalmärkning enligt emotionella stresstillstånd. Efter förbehandling används vågets koefficienter, fraktaldimension och Lempel-Ziv-komplexitet för att extrahera EEG-signalernas egenskaper. Det stora antalet funktioner leder till problemet med dimensionalitet, som löses med hjälp av den genetiska algoritmen som en funktion urvalsmetod. Resultaten visar att den genomsnittliga klassificeringsnoggrannheten är 89,6% för två kategorier av emotionella stresstillstånd med hjälp av stödvektormaskinen (SVM). Slutsats: Detta är en stor förbättring av resultaten jämfört med andra liknande undersökningar. Vi uppnår en märkbar förbättring på 11,3 % i noggrannhet med SVM classifier, jämfört med tidigare studier. Därför är en ny fusion mellan EEG och perifera signaler mer robust jämfört med de separata signalerna.
Hosseini m.fl. I REF föreslogs olika funktioner, inklusive fraktal dimension, våget koefficienter, och Lempel-Ziv komplexitet av EEG-signaler för emotionell stressigenkänning.
Emotional stress recognition using a new fusion link between electroencephalogram and peripheral signals