EEGに基づくメンタルストレス検出のための異なる前処理パイプラインの比較分析

ストレスは、身体的および精神的健康の徐々の悪化の主な原因の一つと考えられています。長期的なストレスは睡眠サイクルを妨げ、重度のうつ病に苦しむことがあります。ストレスレベルを検出するための多くの既存の方法がありますが、脳波（EEG）はその一つです。これは、脳の電気活動を観察することによってストレスレベルを評価する方法です。本論文では、被験者が数学的計算を行っている間にメンタルストレスが検出されました。32チャネルEEGヘッドセットを使用して23名の被験者からEEG信号を収集しました。本論文の重要な部分は、提案された前処理パイプラインと従来の前処理パイプラインの両方を使用してアーティファクトを除去することです。さらに、多くの周波数領域の特徴と統計的特徴を抽出し、いくつかの機械学習分類モデルを組み込みました。提案された前処理パイプラインに対してサポートベクターマシン（SVM）の精度は5分割交差検証後に96.85%であったのに対し、従来の前処理パイプラインの精度は87.05%でした。