Казалось бы, выявить стресс по дыханию человека - не такая уж сложная задача. Кстати, в романе "Двенадцать стульев" была фраза: "Дышите глубже - вы взволнованы". Однако определить стресс только по частоте дыхания и его глубине нельзя: у разных людей нормальный ритм существенно различается, поэтому один и тот же показатель сам по себе не позволяет надежно сказать, испытывает ли человек стресс или нет.
Исследователи из Петрозаводского государственного университета и их коллеги из Турции научили нейросеть выявлять маркеры стресса по параметрам человеческого дыхания, применив два подхода. В первом анализировалась дыхательная волна, во втором из сигнала сначала "извлекали" различные характеристики дыхания - например, особенности формы волны, изменения дыхания на разных частотах и устойчивость его ритма во времени, - а затем использовали их для распознавания состояния человека. Лучший результат в тестах показала компактная нейросеть, которая анализировала саму дыхательную волну. Более чем в 96% случаев она правильно определяла, есть ли стресс или нет.
Впрочем, исследователи хотели понять, какие еще изменения дыхания помогают нейросети принять решение. Оказалось, что на стресс указывали не только частота дыхания, но и другие его особенности: продолжительность вдоха, форма дыхания, изменения ритма на разных частотах и его устойчивость во времени. Таким образом, стресс в исследовании был связан сразу с несколькими маркерами.
- Результаты исследования позволят отслеживать реакцию человека на нагрузку, наблюдать динамику восстановления после физической или психоэмоциональной нагрузки и вовремя замечать состояние повышенного напряжения, - рассказывает руководитель проекта Андрей Величко, кандидат физико-математических наук, доцент Петрозаводского государственного университета.
В дальнейшем авторы планируют проверить метод не только в лаборатории, но и в повседневных условиях, когда участники исследования будут ходить, работать за столом, отдыхать и спать. Это позволит учесть, как на дыхание влияют движение, положение тела, разговор и другие естественные факторы.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Biomedical Signal Processing and Control.