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Machine Learning Models for Mental Stress Classification based on Multimodal Biosignal Input
Mental stress is a largely prevalent condition directly or indirectly responsible for
almost half of all work-related diseases. Work-Related Stress is the second most impactful
occupational health problem in Europe, behind musculoskeletal diseases. When mental
health is adequately handled, a worker’s well-being, performance, and productivity can
be considerably improved.
This thesis presents machine learning models to classify mental stress experienced by
computer users using physiological signals including heart rate, acquired using a smart-
watch; respiration, derived from a smartphone’s acc placed on the chest; and trapezius
electromyography, using proprietary electromyography sensors. Two interactive proto-
cols were implemented to collect data from 12 individuals. Time and frequency domain
features were extracted from the heart rate and electromyography signals, and statistical
and temporal features were extracted from the derived respiration signal.
Three algorithms: Support Vector Machine, Random Forest, and K-Nearest-Neighbor
were employed for mental stress classification. Different input modalities were tested
for the machine learning models: one for each physiological signal and a multimodal
one, combining all of them. Random Forest obtained the best mean accuracy (98.5%) for
the respiration model whereas K-Nearest-Neighbor attained higher mean accuracies for
the heart rate (89.0%) left, right and total electromyography (98.9%, 99.2%, and 99.3%)
models. KNN algorithm was also able to achieve 100% mean accuracy for the multimodal
model. A possible future approach would be to validate these models in real-time.O stress mental é uma condição amplamente prevalente direta ou indiretamente
responsável por quase metade de todas doenças relacionadas com trabalho. O stress expe-
rienciado no trabalho é o segundo problema de saúde ocupacional com maior impacto na
Europa, depois das doenças músculo-esqueléticas. Quando a saúde mental é adequada-
mente cuidada, o bem-estar, o desempenho e a produtividade de um trabalhador podem
ser consideravelmente melhorados.
Esta tese apresenta modelos de aprendizagem automática que classificam o stress
mental experienciado por utilizadores de computadores recorrendo a sinais fisiológi-
cos, incluindo a frequência cardÃaca, adquirida pelo sensor de fotopletismografia de um
smartwatch; a respiração, derivada de um acelerómetro incorporado no smartphone po-
sicionado no peito; e electromiografia de cada um dos músculos trapézios, utilizando
sensores electromiográficos proprietários. Foram implementados dois protocolos inte-
ractivos para recolha de dados de 12 indivÃduos. CaracterÃsticas do domÃnio temporal
e de frequência foram extraÃdas dos sinais de frequência cardÃaca e electromiografia, e
caracterÃsticas estatÃsticas e temporais foram extraÃdas do sinal respiratório.
Três algoritmos entitulados K-Nearest-Neighbor, Random Forest, e Support Vector
Machine foram utilizados para a classificação do stress mental. Foram testadas diferentes
modalidades de dados para os modelos de aprendizagem automática: uma para cada sinal
fisiológico e uma multimodal, combinando os três. O Random Forest obteve a melhor
precisão média (98,5%) para o modelo de respiração enquanto que o K-Nearest-Neighbor
atingiu uma maior precisão média nos modelos de frequência cardÃaca (89,0%) e electro-
miografia esquerda, direita e total (98,9%, 99,2%, e 99,3%). O algoritmo KNN conseguiu
ainda atingir uma precisão média de 100% para o modelo multimodal. Uma possÃvel
abordagem futura seria efetuar uma validação destes modelos em tempo real