Ученые из ЛЭТИ разработали сверточную нейронную сеть с двумя ветвями, способную обрабатывать и данные о работе сердца и показатели электродермальной активности. Объединение этих данных позволило повысить точность диагностики стресса до 99,6%. Результаты исследований по разработке нейросети были представлены на XXVII Международной конференции по мягким вычислениям и измерения (SCM).
Частое пребывание в состоянии стресса оказывает сильное влияние на сердечно-сосудистую систему. В частности, у человека увеличивается частота сердечных сокращений, повышается артериальное давление, меняя состав крови и ухудшая состояние ее свертываемости. Кроме того, при стрессе может наблюдаться повышенное потоотделение, что приводит к усилению т.н. электрической активности кожи. Это обусловлено содержанием в поту ионов (например, натрия и хлора), которые способствуют проводимости тока.
Все эти физиологические сигналы помогают медикам в диагностике и мониторинга стресса у пациентов, а также позволяют создать инструменты для его более быстрого обнаружения. Например, таким решением стали математические модели, с помощью которых врачи могут оперативно выявлять многие заболевания. Поэтому исследователи по всему миру занимаются разработками нейросетей, которые бы позволили с высокой точностью определять стресс.
Авторы новой работы создали сверточную нейронную сеть с двумя ветвями, которая способна обрабатывать и данные о работе сердца (например, результаты ЭКГ или пульса), и показатели электродермальной активности. За счет объединения этих данных удалось повысить точность диагностики стресса до 99,6%.
Предложенная двухветвевая сверточная нейросеть может обрабатывать два разных вида данных: первая ветвь берет на вход показатели работы сердца в виде изображения, а вторая — фазовую составляющую электрической активности кожи в виде массива одномерного вектора чисел. Сейчас модель способна принимать данные и определять, в какие этапы человек испытывает стресс. В перспективе разработка может помочь в проведении неинвазивной диагностики и мониторинга стрессового состояния у специалистов с высокой нагрузкой, таких как диспетчеры, пилоты и водители.
