将压力检测可重复性扩展至消费级可穿戴传感器
摘要
可穿戴传感器广泛用于收集生理数据和开发压力检测模型。然而，大多数研究只关注单个数据集，很少评估模型在不同设备、人群或研究条件下的可重复性。我们之前评估了压力检测模型在多个研究中的可重复性，对在不同数据集上训练的模型进行测试，使用心率(带R-R间期)和电皮肤活性(EDA)。在本研究中，我们将压力检测可重复性扩展到消费级可穿戴传感器。我们将经过验证的研究级设备与消费级设备进行比较——Biopac MP160、Polar H10、Empatica E4与Garmin Forerunner 55s，评估特定设备的压力检测性能，通过在大学学生身上进行新压力研究。35名学生在实验室环境中完成了三个标准化的压力诱导任务。Biopac MP160表现最佳，符合我们将其视为金标准的预期，尽管不同设备和模型之间的性能存在差异。将心率变异性(HRV)和EDA结合起来可在大多数情景下提高压力预测。然而，Empatica E4表现出 variability；尽管HRV和EDA在留一受试者检验(LOSO)中提高了压力检测(ROC曲线下面积最高可达0.953)，但设备特定的限制导致在使用我们预先训练的压力检测工具时表现不佳(ROC曲线下面积为0.723)，突显了与硬件-模型兼容性相关的可扩展性挑战。Garmin Forerunner 55s在实际压力监测方面显示出强大的潜力，在LOSO中实现了最佳的心算压力检测性能(ROC曲线下面积最高可达0.961)，相当于研究级设备如Polar H10(ROC曲线下面积为0.954)、Empatica E4(ROC曲线下面积为0.905仅使用HRV模型，或ROC曲线下面积为0.953使用HRV+EDA模型)，并具有消费级便携性优势，适用于户外情境。
引用
@article{arxiv.2505.05694,
title = {Extending Stress Detection Reproducibility to Consumer Wearable Sensors},
author = {Ohida Binte Amin and Varun Mishra and Tinashe M. Tapera and Robert Volpe and Aarti Sathyanarayana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.05694},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE EMBC 2025