day2 ー 心拍数から仕事のパフォーマンス低下を予測する

角田啓介, 千葉昭宏, 吉田和広, 渡部智樹, & 水野理. (2016). 心拍変動を用いた認知能力変化の予測. マルチメディア, 分散協調とモバイルシンポジウム 2016 論文集, 2016, 925-933.

心拍変動(HRV)から認知能力について予測。

従来手法の問題点と解決策

認知能力やストレスを図る指標としては質問紙などしかなく、リアルタイムかつ簡易的に計測可能な指標としてHRVを使用。

方法と結果
認知課題としてAdvanced Trail Making Testを9セット実施。

tセット目のHRV指標１５個を特徴量ベクトルとして正規化の後にSVMにぶち込み、ATMTのt+1セット目でのスコアが第1セットでのスコアより高いか低いかを分類。結果7割の精度でtセット目のデータからt+1セット目でスコアが上がるor下がるを予測できた。

考察

人によって予測に有効な特徴量が違うから、その点考慮すると精度がもっとよくなるかも。

自身の研究への応用

SDNN使うのはアリ中のアリ。SVMしたいけど、CVNNとかRMSSDとか知らない尺度だったので計算方法要確認。

今回は専門用語多いので、適宜調べてください。