データの特性は何ですか?

SSAAは、Empatica E4で収集、処理、エクスポートされたデータを利用しています。E4 Connectからダウンロードできる.zipファイルには、6つの主要な生理学的指標に関する生データが含まれています。

Accelerometer  (ACC.csv):
3軸加速度計センサーからのデータ(範囲:-2g, 2g)32Hzでサンプリング

Blood Volume Pulse (BVP.csv):
光電式容積脈波計(PPG)からのデータ 64Hzでサンプリング

Electrodermal Activity (EDA.csv):
μS単位の皮膚電気活動センサのデータ 4Hzでサンプリング

Inter Beat Interval (IBI.csv):
脈拍間隔 (1/64秒の分解能で断続的に出力)

Skin Temperature (TEMP.csv):
温度センサーからのデータ (摂氏(℃)単位) 4 Hzでサンプリング

Heart Rate (HR.csv):
10秒ごとに計算された心拍数の平均値が含まれています

Source:
Empatica (2021) Data export and formatting from E4 connect 

本研究の結果は、Empatica E4が、非運動時のHRおよびHRVの研究のための実用的で有効なツールとしての可能性を示しています。

(Schuurmans et al. 2020: 2)
Journal of Medical Systems
https://doi.org/10.1007/s10916-020-01648-w

生理的な信号の変化は、被験者が簡単にコントロールできないため、被験者の感情的な経験をより正確に把握することができます。

(Bota et al. 2020: 2)
Sensors
https://doi.org/10.3390/s20174723

SSAAの機能について

SSAAはE4 Connectからエクスポートされたファイルを使用して、研究者が指定した時間間隔パラメータに対する心拍数(HR)、心拍変動(HRV)(時間領域法、周波数領域法、非線形領域法)、および皮膚電気活動(EDA)を抽出します。そのため、このユーザーインターフェースは、外国語のスピーチ中に数秒ごとに行われるような時間的に特定されたセグメントにおける覚醒度のミクロ的な分析や、授業全体や活動全体といったより長いマクロ的な分析に焦点を当てた、さまざまな分析条件に合わせて調整することができます。HRVの時間領域では、最大で0.015625(1/64)秒に1回の割合で拍動間隔(NNMean)を算出することができ、EDA平均値(EDAMean)では0.25(1/4)秒に1回の割合でデータを取得することができます。HRについては、HRの平均値(HRMean)とHRの標準偏差(HRSD)が算出されます。HRVの時間領域では、心拍間隔の平均値(NNMean)と心拍間隔の標準偏差(NNSD)が算出されます。HRV の周波数領域では、超低周波(VLF)、低周波(LF)、高周波(HF)、および LF と HF の比(LF/HF)を算出します。HRVの非線形領域については、以下のようにSD1およびSD2ポアンカレプロットを算出します。

 

X = {RR1, RR2, ..., RR(n - 1)}, Y = {RR2, RR3, ..., RRn}として。

PP SD1: IBI.csvのduration列を用いた条件範囲における'(X - Y) / Sqrt(2)'の標準偏差。
PP SD2: IBI.csvの継続時間列を使用した条件範囲における'(X + Y) / Sqrt(2)'の標準偏差。

EDA分析では、EDAの平均値(EDAMean)とEDAの標準偏差(EDASD)を算出します。SSAAは各実験時間間隔に関連する結果を、以下に示す列を使用して1つの表形式の.csvファイルとしてエクスポートします。また、指定された分析間隔パラメータごとに、Lomb-Scargle PeriodogramsおよびPoincaré Plotsの形式で視覚化された結果もエクスポートされます。   

HR 平均値 (bpm)
HR SD (bpm)
NN 平均値 (ms)
NN SD (ms)
VLF (ms2/Hz)
LF (ms2/Hz)
HF (ms2/Hz)
LF/HF
PP SD1 (ms)
PP SD2 (ms)
EDA平均値 (uS)
EDA SD (uS)

SSAAの出力例

生徒個人データ 外国語 5分間のプレゼンテーション(60秒の分析インターバル)