生理学的信号を用いたコンピュータ化された精神的人工知能タスクベースの人間のストレスレベル検出 (UNIMAP)
生理信号を用いたコンピュータ化された暗算タスクベースの人間のストレスレベル検出
この研究の目的は、コンピューター化された暗算タスクと複数の生理学的信号 (ECG、EMG、GSR、および皮膚温度) を介して人間のストレス レベルを誘導および測定することです。 研究によると、暗算タスクはストレスを誘発する効率的な刺激の 1 つです。 したがって、この暗算タスク プロトコルはコンピューター化されたバージョンに改善されました。 プロトコルは正常な被験者でテストされ、複数の生理学的信号が同時に取得されます。 ストレス誘発を強化するために、被験者の経験に関するアンケートが取得されます。 通常のボランティア被験者は、この研究への参加のために招待されます。 生理学的信号は、各信号の特性に基づいて適切なアルゴリズムを使用して分析されます。 複数の信号に基づくストレスレベル評価システムは、取得したデータをトレーニングおよびテストすることによって開発されます。
調査の概要
詳細な説明
暗算タスク (MAT) は、効率的にストレスを誘発および評価するために頻繁に使用されるストレッサーです。 しかし、この方法は今日まで標準化されていませんでした。これは、実験条件に関するさまざまな環境的および心理的要因によるものです。 さまざまなストレス評価研究で使用されるさまざまなプロトコル設計が詳しく説明されています
MAT ベースのストレス誘導を使用した以前のプロトコルの詳細
(Lundberg & Melin、1994) 62 人の被験者 & SBP (収縮期血圧)、DBP (拡張期血圧)、心拍数および EMG。
- 1 桁の数の足し算と引き算のシリーズ。
- 被験者は答えを発音し、間違いはテープレコーダーで録音されます。
- ソフトな音楽を流して被験者をリラックスさせ、生理学的および心理的パラメーターを測定しました。
(Ushiyama, et al., 1991) 26 人の被験者、血液サンプル、BP および ECG。 最初は20分間のリラクゼーション
- 緩和後 2.5 分以内に 700 から 7 回の減算。 最後に3分間リラックス。
- 完全な期間の ECG 連続測定
- 血液サンプル、離散変数の血圧は各タスクで 1 回のみ。
(Tomaka、Blascovich、および Swart、1994b) 41 人の被験者と心拍数、皮膚コンダクタンス応答 (SCR)、1 回拍出量 (SV)、SBP および DBP
- 無音期と発声期の2種類の暗算課題。
- 最初に、電極配置前に 10 分間休憩し、電極配置とキャリブレーション後に 4 分間リラックスします。
- Type1、2549 から 13 ずつ急速連番追加。 持続時間 4 分間、5 分間の最終リラクゼーション。
- タイプ 2、2549 から 7 ずつの急速シリアル減算。 持続時間 4 分間、5 分間の最終リラクゼーション。
- 対象者は声を大きくするフェーズとサイレント フェーズで答えを発声しており、対象者は黙っているため、タスクを実行する必要があります。
(Ring、Drayson、Walkey、Dale、および Carroll、2002 年) 24 人の被験者と SBP、DBP、および脈拍数。
- それぞれ 3.5、3.0、2.5、2.0 秒のプレゼンテーション レートで 4 つの 7 分間シリーズの追加。
- 音声で連続して提示される 1 桁の数字 (1 から 9) を 2 つ追加します。
- 回答は、オーディオ テープ レコーダーに表示される次の追加のためにメモリに保持する必要があります。
- SBP、DBP、および脈拍数は、特定の時間間隔から得られる離散変数です。
(リンデン、1991) 61 人の被験者と DBP、SBP 心拍数。
- MAT中の4つの異なる種類の騒音気晴らし。 6,7,8,9を連続して2000ずつ引くと、計算時間は1ステップ5秒。
- 口頭で答えを発音します。
- ノー ノイズ タスク (ノイズなしで実行されるタスク)。
- さまざまな実生活の騒音 (サイレン、車のエンジンのウォームアップ、近づいてくる雷、駅のバックグラウンド ノイズなど)。
- 安定した実生活の騒音 (コーヒーやバー ショップのバックグラウンド ノイズ)。
- 可変無意味ノイズ タスク (ホワイト ノイズとピンク ノイズ)。
(Von Dawans、Kirschbaum、および Heinrichs、2010 年) 25 人の被験者と心電図
- 8分の暗算タスク（シリアル減算）。
- 他のストレスを誘発するタスクの合間に実行されるタスク。
(Seraganian、Szabo、Brown、および Behavior、1997) 20 人の被験者と心電図。
- 整数を使用した 2 つのシリアル算術演算を必要とする 11 の問題 (例: 14* 6-17)。
- 対象者は算数を行い、難易度 10 ポイント スケールを評価する必要があります。
- タスクは、カウンターバランスのとれた順序でテープレコーダーに提示されました
- 心拍数は継続的に測定されました。
プロトコル設計情報
この作業では、MAT は、簡単なものから難しいものへの精神的要求を作成および増加させることにより、ストレス レベルをあるレベルから別のレベルに誘導および増加させるように設計されています。 ここで、暗算タスクは、精神的な要求または負荷がかかっている間の認知を減らすために、オーディオの気晴らしを使用して設計されています。 この継続的な露出は、参加者のストレスを誘発する理由です。 プロトコルは、ソフトな音楽によるリラクゼーション、低レベル (低難易度)、中レベル (中難易度)、高レベル (高難易度) の 4 つの異なるレベルで構成されています。 各レベルには、30 の算術問題の足し算、引き算、掛け算、割り算、またはこれらの組み合わせがあります。 レベル間の問題の複雑さは、低、中、高に応じて設計されています。 ランダムに選択された 10 のリアルタイム ノイズ (発電機、サイレン、モーター音など) は、集中力を低下させ、精神的要求を高めるために、各レベルの 10 の問題ごとに追加されます。 データ収集環境に応じて、ノイズは校正および制御されます。
生理的対策
非侵襲的測定 心電図 筋電図 電気皮膚反応 皮膚温度 脳波
被験者情報
ボランティアを選択するために、通常の科目と公開招待状が提供されます
研究の種類
入学 (予想される)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Perlis
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Kangar、Perlis、マレーシア、02600
- Unimap
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
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除外基準:
- 病歴なし
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：ヘルスサービス研究
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：ストレスを誘発する仕事
現在投薬歴のない正常な被験者が参加する。
ストレス誘発課題（暗算課題）によって誘発されるストレス。課題の前と最中に同時に収集された生理学的信号。
すべての被験者は、この MAT ベースの研究に 1 回だけ参加します。
なぜなら、被験者がストレス誘発タスクに慣れている場合、ストレスを誘発することはできないからです。
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他の名前：
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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MATプロトコルを用いて様々な被験者から取得した生理信号に基づいて設計されたストレスレベルの評価。
時間枠：90分
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生理信号の選択 次の4つの生理学的信号は、強力な臨床的証拠に基づいて取得され、非侵入型測定、および未来的なコンパクトな電子機器を使用したリアルタイム検出システムを開発し、仕事、スポーツなどのリアルタイム活動における人間の邪魔を軽減します。応用。 筋電図 電気皮膚反応 皮膚温度 |
90分
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Sazali Yaacob, PhD、Unimap
- スタディチェア：Murugappan M, PhD、Unimap
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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