Российские ученые научили нейросеть распознавать стресс по дыханию с точностью более 96%
Российские ученые научили нейросеть распознавать стресс по тому, как человек дышит. В ходе проверки на экспериментальных данных алгоритм определял стресс с точностью более 96%. Исследователи также создали приложение для наблюдения за дыханием с помощью смартфона, однако его способность распознавать стресс еще предстоит проверить.
МОСКВА, 16 октября /Новости науки/. Российские ученые научили нейросеть определять стресс по особенностям дыхания с точностью более 96% при анализе экспериментальных данных. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда.
При стрессе дыхание человека обычно меняется: оно может становиться чаще, вдохи и выдохи — менее равномерными, а их продолжительность — отличаться от привычной. Однако определить эмоциональное состояние только по частоте дыхания сложно, поскольку у каждого человека свой нормальный ритм. Исследователи выяснили, что для распознавания стресса необходимо учитывать сразу несколько особенностей дыхания.
Специалисты Петрозаводского государственного университета совместно с коллегами из Турции использовали данные ранее проведенного эксперимента с участием 15 добровольцев. Участники отдыхали, смотрели развлекательные видео, медитировали и выполняли задания, вызывающие психологическое напряжение. В частности, им предлагали рассказывать о своих сильных и слабых сторонах перед комиссией из трех человек и считать вслух. Во время эксперимента специальный датчик на груди непрерывно записывал их дыхание.
Полученные записи ученые разделили на отрезки продолжительностью 60 секунд и передали компьютерным алгоритмам. Они проверили два способа распознавания стресса. В первом нейросеть самостоятельно анализировала изменения дыхательного сигнала, а во втором программа получала заранее выделенные характеристики дыхания, включая продолжительность вдохов, форму сигнала и устойчивость ритма.
Проверка точности и приложение для смартфона
Для проверки алгоритм обучали на данных 14 человек, а затем предлагали определить состояние пятнадцатого участника, сведения о котором он ранее не получал. Процедуру повторили 15 раз, чтобы каждый доброволец по очереди оказался новым для нейросети. Наилучший результат показала модель, которая самостоятельно анализировала дыхательный сигнал. Она правильно определяла наличие или отсутствие стресса более чем в 96% случаев.
Исследователи также выяснили, какие особенности дыхания наиболее точно указывают на стресс. Самым информативным отдельным показателем оказались высокочастотные изменения дыхательного сигнала в диапазоне от 0,7 до 1 герца. Они отражают особенности формы вдохов и выдохов, скорость изменения дыхания и другие характеристики, которые невозможно оценить только по количеству вдохов в минуту.
На основе полученных результатов ученые создали бесплатное приложение BreathCouple для смартфонов на Android. Оно позволяет наблюдать за дыхательным ритмом с помощью небольшого внешнего микрофона, расположенного возле носа. Программа записывает звуки вдохов и выдохов и отображает изменения дыхания без использования нагрудного датчика.
Однако исследователи подчеркивают, что точность более 96% была достигнута при анализе записей с нагрудного датчика, а не при испытаниях приложения. Микрофон регистрирует другой тип сигнала, поэтому его эффективность еще необходимо проверить отдельно. Пока приложение предназначено для личного наблюдения и экспериментальных исследований и не может использоваться для медицинской диагностики.
В дальнейшем специалисты планируют проверить алгоритм на большем количестве добровольцев в повседневных условиях, в том числе во время ходьбы, работы и отдыха. Они также намерены выяснить, можно ли сократить время анализа дыхания с 60 до 20–45 секунд, и научить систему учитывать индивидуальные особенности каждого человека.
При стрессе дыхание человека обычно меняется: оно может становиться чаще, вдохи и выдохи — менее равномерными, а их продолжительность — отличаться от привычной. Однако определить эмоциональное состояние только по частоте дыхания сложно, поскольку у каждого человека свой нормальный ритм. Исследователи выяснили, что для распознавания стресса необходимо учитывать сразу несколько особенностей дыхания.
Специалисты Петрозаводского государственного университета совместно с коллегами из Турции использовали данные ранее проведенного эксперимента с участием 15 добровольцев. Участники отдыхали, смотрели развлекательные видео, медитировали и выполняли задания, вызывающие психологическое напряжение. В частности, им предлагали рассказывать о своих сильных и слабых сторонах перед комиссией из трех человек и считать вслух. Во время эксперимента специальный датчик на груди непрерывно записывал их дыхание.
Полученные записи ученые разделили на отрезки продолжительностью 60 секунд и передали компьютерным алгоритмам. Они проверили два способа распознавания стресса. В первом нейросеть самостоятельно анализировала изменения дыхательного сигнала, а во втором программа получала заранее выделенные характеристики дыхания, включая продолжительность вдохов, форму сигнала и устойчивость ритма.
Проверка точности и приложение для смартфона
Для проверки алгоритм обучали на данных 14 человек, а затем предлагали определить состояние пятнадцатого участника, сведения о котором он ранее не получал. Процедуру повторили 15 раз, чтобы каждый доброволец по очереди оказался новым для нейросети. Наилучший результат показала модель, которая самостоятельно анализировала дыхательный сигнал. Она правильно определяла наличие или отсутствие стресса более чем в 96% случаев.
Исследователи также выяснили, какие особенности дыхания наиболее точно указывают на стресс. Самым информативным отдельным показателем оказались высокочастотные изменения дыхательного сигнала в диапазоне от 0,7 до 1 герца. Они отражают особенности формы вдохов и выдохов, скорость изменения дыхания и другие характеристики, которые невозможно оценить только по количеству вдохов в минуту.
На основе полученных результатов ученые создали бесплатное приложение BreathCouple для смартфонов на Android. Оно позволяет наблюдать за дыхательным ритмом с помощью небольшого внешнего микрофона, расположенного возле носа. Программа записывает звуки вдохов и выдохов и отображает изменения дыхания без использования нагрудного датчика.
Однако исследователи подчеркивают, что точность более 96% была достигнута при анализе записей с нагрудного датчика, а не при испытаниях приложения. Микрофон регистрирует другой тип сигнала, поэтому его эффективность еще необходимо проверить отдельно. Пока приложение предназначено для личного наблюдения и экспериментальных исследований и не может использоваться для медицинской диагностики.
В дальнейшем специалисты планируют проверить алгоритм на большем количестве добровольцев в повседневных условиях, в том числе во время ходьбы, работы и отдыха. Они также намерены выяснить, можно ли сократить время анализа дыхания с 60 до 20–45 секунд, и научить систему учитывать индивидуальные особенности каждого человека.
