Exploration of physiological sensors, features, and machine learning models for pain intensity estimation.

PloS one 2021 Pouromran F, Radhakrishnan S, Kamarthi S

当前临床疼痛评估主要依赖患者自报，主观性强，易导致治疗不佳、阿片类药物过量处方和药物寻求行为。本研究探索基于生理传感器的自动客观疼痛强度估计机器学习方法，使用公开 BioVid Heat Pain 数据集。对 87 名健康受试者接受热痛刺激时采集的皮肤电活动（EDA）、心电（ECG）和肌电（EMG）信号提取 22 个时间序列特征，并...

可穿戴生物传感器 疼痛强度估计皮肤电活动机器学习支持向量回归

Collaborative Learning Quality Classification Through Physiological Synchrony Recorded by Wearable Biosensors.

Frontiers in psychology 2021 Liu Y, Wang T, Wang K, Zhang Y

人际生理同步在协作任务中已被反复发现，但鲜有研究将其用于真实课堂中预测协作学习质量。为探究人际生理同步与协作学习活动之间的关系，本研究在自然课堂中采集学生的皮肤电活动（EDA）和心率（HR），比较独立任务与小组讨论任务中的生理同步。研究对象来自中国一所知名大学。由于学生学习方式不同，且并非所有人都偏好协作学习，研究者在数据分析前根据...

可穿戴生物传感器 协作学习生理同步皮肤电活动心率

Personalized Virtual Reality Human-Computer Interaction for Psychiatric and Neurological Illnesses: A Dynamically Adaptive Virtual Reality Environment That Changes According to Real-Time Feedback From Electrophysiological Signal Responses.

Frontiers in human neuroscience 2021 Kritikos I, Alevizopoulos G, Koutsouris D

虚拟现实（VR）是治疗精神和神经疾病的有效替代手段，但现有 VR 模拟通常采用预设场景，未考虑个体差异，可能导致患者过度暴露或刺激不足。本研究提出一种可识别个体差异并根据治疗目标实时调整 VR 场景的动态自适应系统，以蜘蛛恐惧症为案例。系统设置不同焦虑状态，通过外部皮肤电活动（EDA）生物传感器采集个体电生理响应，实时调整 VR 刺...

综述或非传感器论文 虚拟现实皮肤电活动蜘蛛恐惧症实时自适应