时隙分析应激识别模型

离体受试者泛化快

该模型通过将全天心电与三轴加速度数据划分为153个时隙并提取特征,在留一被试交叉验证下达到88.17%的慢性应激检测准确率,揭示了慢性应激对夜间自主神经功能的特异性影响。

Jiayu, Li · Manman, Wang · Feifei, Zhang · 刘光远 · Wen, Wanhui

IEEE Transactions on Affective Computing 2023

参数信息

慢性应激检测准确率
88.17 %
每日时隙数
153
每时隙特征数
30
输入样本总数
702
网络层数
4
被试人数
104

技术优势

泛化到新被试

采用留一被试交叉验证,而非对已见被试数据的随机划分,确保准确率反映模型对从未参与训练个体的识别能力。

夜间异常也抓得到

通过对全天153个时隙的统计检验发现,慢性应激不仅改变日间自主神经控制,还显著削弱夜间副交感神经活动,提供日间数据遗漏的诊断信息。

全天候低负担采集

仅使用可穿戴心电与三轴加速度计,在自然生活状态下持续记录,避免实验室诱发应激的偏差,适合长期部署。

应用场景