Geri Dön

A web-based toolkit for recording and analysis of physiological signals in response to affective and cognitive stressors

Duygusal ve bilişsel stres etkenlerine karşı oluşan fizyolojik işaretlerin kayıt ve analizi için web tabanlı bir araç takımı

  1. Tez No: 610583
  2. Yazar: KEMAL BEŞKARDEŞLER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ REİS BURAK ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Stres; depresyon, obezite, kardiyovasküler ve diyabetik hastalıklar gibi çeşitli hastalıklarla ilişkilendirilen insanlığın en önemli sorunlarından biridir. İnsan vücudundaki fizyolojik sinyalleri izleyerek, stresin insan fizyolojisinde neleri değiştirdiğini anlayabilir ve bu hastalıkları önleyebiliriz. Fizyolojik sinyaller elektrodermal aktivite (EDA), elektrokardiyografi (EKG), elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG), fotopletismografi (PPG) ve insan vücudundaki sıcaklık, solunum, iris ve gözbebeği parametreleri gibi değişikliklerin analizi ile izlenebilir. Bu çalışmada, fizyolojik sinyaller kullanılarak stres tespiti ile ilgili mevcut çalışmaların analizi yapılmıştır. Deneysel veri kümesi üretmek ve var olan sonuçlarla karşılaştırmak amacıyla, stroop renk kelime testi (CWT), resim testi ve hesaplama testlerinin gerçekleştirildiği bir web sitesi kontrollü test ortamı olarak geliştirilmiştir. Analizler için gerekli veriseti EDA, sıcaklık, fotopletismograf ve 3 eksenli ivmeölçer sensörlerine sahip Empatica E3 bilekliği ve EDA ve EKG sensörlerine sahip Bitalino kiti ile toplanmıştır. Analizler test tipi bazında, çeşitli sınıflandırma algoritmaları kullanılarak yapılmış; dinlenme, stresli, stressiz, düşük stresli ve yüksek stresli fazlarının ikili ve üçlü sınıflandırılmaları üzerinde çalışılmıştır. Stroop testi için en iyi sonuç %83.09 doğrulukla“dinlenme - stresli”sınıflandırması için elde edilmiştir. Sembol rakam yöntemi ve matematik testi için“dinlenme - stresli”,“dinlenme - düşük stresli”,“dinlenme - yüksek stresli”ve“düşük stresli - yüksek stresli”sınıflandırmalarında sırasıyla %89.61, %88.35, %85.78 ve %77.46 doğruluk elde edilmiştir. Resim testlerinin“dinlenme - stresli”analizlerinde %85.06 doğruluk elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Stress is one of most important problems of humanity related to several disorders like depression, obesity, cardiovascular and diabetic diseases. We may understand what stress changes in human physiology by monitoring physiological signals in human body and may prevent these disorders. Physiological signals can be monitored by electrodermal activity (EDA), electrocardiography (ECG), electroencephalography (EEG), electromyography (EMG), photoplethysmography (PPG) and analysis of changes in the human body like temperature, respiration, iris and pupil parameters. In this study, analysis of existing studies regarding stress detection using physiological signals is performed. For the purpose of producing experimental dataset and comparison with existing results, a website to perform stroop color word (CWT), image and calculation tests are developed as controlled environments. Dataset for analyses are collected with Empatica E3 wristband having EDA, temperature, photoplethysmograph and 3-axis accelerometer sensors, and Bitalino kit with EDA and ECG sensors. Analyses are carried out on test type basis with various classification algorithms and binary/trio classifications of rest, stressed, non-stressed, low-stress and high-stress phases are studied. Best results for stroop test are achieved with 83.09% accuracy for“rest vs stressed”classification. 89.61%, 88.35%, 85.78% and 77.46% accuracies are achieved for symbol digit modalities & math test for“rest vs stressed”,“rest vs low stress”,“rest vs high stress”and“low vs high stress”classifications, respectively. 85.06% accuracy is achieved in image tests'“rest vs stressed”analyses.

Benzer Tezler

  1. Alignment of eye tracker and camera data by using different methods in human computer interaction experiments

    İnsan bilgisayar etkileşim deneylerinde göz izleme cihazı ve kamera verisinin farklı yöntemler ile hizalanması

    LEYLA GARAYLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Web services based security application framework model

    Web servis temelli güvenlik alt yapı teknolojisi modeli

    ERTAN DENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. TUĞRUL YANIK

  3. Probabilistic latent factor modelsfor transformative drug discovery

    Başlık çevirisi yok

    MURAT CAN COBANOGLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyolojiUniversity of Pittsburgh

    DR. ZİV BAR-JOSEPH

  4. Mobile system administration

    Mobil sistem yönetimi

    GÜLÇİN ORBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HALUK BİNGÖL

  5. Alışveriş merkezlerinin yer seçimi için mekânsal tabanlı karar destek sistemi tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and development of a spatial-based decision support system for the location selection of shopping centers

    GÖNENÇ ERKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK