Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Известия вузов. ПНД:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика, 2024, том 32, выпуск 3, страницы 394–404
DOI: https://doi.org/10.18500/0869-6632-003098
(Mi ivp597)
 

НЕЛИНЕЙНАЯ ДИНАМИКА И НЕЙРОНАУКА

Using machine learning algorithms to determine the emotional maladjustment of a person by his rhythmogram
[Использование алгоритмов машинного обучения для определения эмоциональной дезадаптации человека по его ритмограмме]

S. V. Stasenkoa, O. V. Shemaginab, E. V. Eremina, V. G. Jahnob, S. B. Parina, S. A. Polevayaa

a National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Russia
b Federal Research Center A. V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, Russia
Список литературы:
Аннотация: Целью настоящего исследования является изучение возможности определения эмоциональной дезадаптации с использованием алгоритмов машинного обучения. Методы. Сбор данных электрокардиограммы осуществлялся с помощью событийно-телеметрического метода с использованием программно-аппаратного комплекса, состоящего из миниатюрного беспроводного датчика ЭКГ (HxM; Zephyr Technology, USA) и смартфона со специализированным программным обеспечением. Для построения классификатора были использованы: логистическая регрессия, easy ensamble и gradient boosting. Оценка производительности алгоритмов проводилась с использованием f1-метрики. Результаты. Показано, что точность классификации модели выше при использовании динамических спектров сигналов, чем при использовании исходных ритмограмм. Заключение. Предложен метод определения в автоматическом режиме уровня эмоциональной дезадаптации по кардиоритмограмме человека. Данные с портативного кардиодатчика, закрепленного на человеке, передаются по каналу Bluetooth на мобильное устройство, где при помощи предобученного нейросетевого алгоритма определяется уровень эмоциональной дезадаптации. В качестве нейросетевого алгоритма целесообразно использовать классификатор, обученный на основе спектрограмм.
Ключевые слова: алгоритмы машинного обучения, электрокардиограмма, эмоциональная дезадаптация, анализ данных
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 075-15-2021-634
FFUF-2021-0014
Российский научный фонд 22-18-20075
Работа по сбору и предобработке данных выполнена при поддержке проекта Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение № 075-15-2021-634), работа по анализу данных профинансирована Министерством науки и высшего образования РФ в рамках государственного задания ИПФ РАН, проект № FFUF-2021-0014, работа по разработке концептуальной схемы эксперимента выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда (проект номер 22-18-20075).
Поступила в редакцию: 10.10.2023
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 530.182
Язык публикации: английский
Образец цитирования: S. V. Stasenko, O. V. Shemagina, E. V. Eremin, V. G. Jahno, S. B. Parin, S. A. Polevaya, “Using machine learning algorithms to determine the emotional maladjustment of a person by his rhythmogram”, Известия вузов. ПНД, 32:3 (2024), 394–404
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{StaSheEre24}
\by S.~V.~Stasenko, O.~V.~Shemagina, E.~V.~Eremin, V.~G.~Jahno, S.~B.~Parin, S.~A.~Polevaya
\paper Using machine learning algorithms to determine the emotional maladjustment of a person by his rhythmogram
\jour Известия вузов. ПНД
\yr 2024
\vol 32
\issue 3
\pages 394--404
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ivp597}
\crossref{https://doi.org/10.18500/0869-6632-003098}
\edn{https://elibrary.ru/RHZIPK}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ivp597
  • https://www.mathnet.ru/rus/ivp/v32/i3/p394
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:34
    PDF полного текста:18
    Список литературы:12
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024