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Title: Análise do nível de estresse baseada em sinais de eletroencefalografia e de condutância da pele
metadata.dc.creator: Pomer-Escher, Alexandre Geraldo
Keywords: Stress (Fisiologia);Eletroencefalografia;Emoções;Assimetria
Issue Date: 9-Feb-2015
Abstract: O estresse pode afetar qualquer pessoa, independente de idade, sexo ou etnia. O organismo humano o utiliza como uma resposta adaptativa frente a situações diversas, as quais requeiram alguma adaptação do organismo para que possa enfrentar tal situação. Dependendo do estímulo estressor, pode ser gerado no indivíduo desgastes físico, mental ou emocional, no entanto, o estresse não representa necessariamente algo ruim ou patológico; este é um mecanismo de adaptação vital para a sobrevivência da espécie humana. Porém, o número de pessoas que são afetadas de forma negativa pelo estresse tem crescido imensamente nas últimas décadas. Pesquisas destacam que nos Estados Unidos cerca de 60% a 90% dos atendimentos médicos estão relacionados de alguma maneira com o estresse, enquanto que no Brasil aproximadamente 80% da população sofre de estresse, sendo que desses, 30% encontram-se na fase mais crítica, a chamada fase de exaustão. Tendo em vista que a principal forma de identificação de estresse ainda é realizada através do uso de questionário de autorrelato. O presente estudo apresenta como contribuição uma metodologia de análise do nível de estresse baseada na variação da condutância galvânica da pele e de sinais de eletroencefalografia, sendo utilizados como parâmetros a assimetria do ritmo alfa, assim como a razão entre os ritmos beta e alfa no córtex frontal e pré-frontal. Para a gravação dos sinais de EEG foi utilizado um dispositivo portátil, com eletrodos especificamente situados nas posições aF3, F3, F4 e aF4, de acordo com o Sistema Internacional 10/20 de posicionamento de eletrodos. Os participantes deste estudo são Bombeiros Militares da 1ª Cia de Vitória-ES. Foram utilizadas três classes de estímulos emocionais positivos, calmos e negativos, através da utilização de imagens pertencentes ao banco de dados IAPS (International Affective Picture System). Os resultados de acurácia obtidos através de um classificador SVM (Support Vector Machine) chegam a 88,24% para classe de estímulos positivos, 84,09% para classe calma e de 92,86% para os estímulos negativos. Deste modo, esta pesquisa apresenta uma combinação de parâmetros que podem ser aferidos com equipamentos de baixo custo, e fornecem condições de diferenciar estímulos estressantes, podendo assim, ser utilizada para auxiliar no treinamento de profissionais da área de urgência e emergência.
The stress can affect everyone, independently of age, gender or ethnicity. The human body uses stress as an adaptive response in relations to various conditions, which require an adaptation of the body to face such a situation. Depending on the stressor stimulus, the stress is classified as physical, mental or emotional stress. However, the stress is not necessarily a bad thing or something pathological; in fact, it is a vital adaptation mechanism for the survival of the human species. The number of people who are affected negatively by stress has grown in last decades. Recent research highlights that in the United States about 60% to 90% of medical care were related in some way with stress. In Brazil, around 80% of the population have been affected by stress, and 30% of these are in the most critical phase. Nowadays, the main form of stress identification is still held by self-report questionnaire, thus, this research presents a methodology for stress analysis based on skin conductance and EEG signals. The parameters used for EEG are the asymmetry of alpha rhythm, and the ratio between the beta and alpha rhythms, both in the frontal and prefrontal cortex. For the EEG signal recording handheld device is used. It has electrodes that are specifically located on the positions according to the International 10/20 System (aF3, F3, F4, aF4). The participants are the Military Firefighters of the first Cia of Vitoria (Brazil), and three classes of emotional stimuli are used through the use of images belonging to the IAPS (International Affective Picture System) database, being called positive, calm and negatives classes. The accuracy of results through SVM (Support Vector Machine) classifier are 88.24% for positive stimuli class, 84.09% for calm class and 92.86% for negative class. Thus, this research presents a combination of parameters that can be measured with low-cost equipment, and provides conditions to differentiate stressful stimuli, and thereby providing indications that can be used to help the training of emergency care professionals.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/1354
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