PhysioKit：面向单用户与多用户研究的开源低成本生理计算工具包
人机交互
2023-09-13 v2
摘要
生理传感器的普及为通过持续监测身体功能来探索交互、开展实验和评估用户体验带来了新机遇。然而，商业设备可能价格昂贵或限制对原始波形数据的访问，而低成本传感器的搭建则费时费力。为应对这些挑战，我们推出了 PhysioKit，一个开源、低成本的生理计算工具包。PhysioKit 提供了一站式流水线，包括：(i) 可按研究需求以模块化方式配置的数据感知与采集层；(ii) 支持数据采集、实时可视化及机器学习(ML)驱动的信号质量评估的软件应用层。该工具包还支持基础视觉生物反馈配置，以及针对同地或远程多用户场景的同步采集。在一项有 16 名参与者参与的验证研究中，PhysioKit 在测量心率和心率变异性指标数据方面与研究级传感器表现出高度一致性。此外，我们报告了 10 个小项目团队（共 44 名成员）使用 PhysioKit 4–6 周的可用性调查结果，为其用例和研究收益提供了见解。最后，我们讨论了该工具包的可扩展性及其对研究社区的潜在影响。
引用
@article{arxiv.2308.02756,
title = {PhysioKit: Open-source, Low-cost Physiological Computing Toolkit for Single and Multi-user Studies},
author = {Jitesh Joshi and Katherine Wang and Youngjun Cho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.02756},
year = {2023}
}
备注
25 pages, 8 figures, 4 tables