Saltar para:
Logótipo
Você está em: Início » Publicações » Visualização » Heart rate variability metrics for fine-grained stress level assessment

Heart rate variability metrics for fine-grained stress level assessment

Título
Heart rate variability metrics for fine-grained stress level assessment
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2017
Autores
Pereira, T
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Almeida, PR
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 148
Páginas: 71-80
ISSN: 0169-2607
Editora: Elsevier
Outras Informações
ID Authenticus: P-00M-X9S
Abstract (EN): Background and Objectives: In spite of the existence of a multitude of techniques that allow the estimation of stress from physiological indexes, its fine-grained assessment is still a challenge for biomedical engineering. The short-term assessment of stress condition overcomes the limits to stress characterization with long blocks of time and allows to evaluate the behaviour change in real-world settings and also the stress level dynamics. The aim of the present study was to evaluate time and frequency domain and nonlinear heart rate variability (HRV) metrics for stress level assessment using a short-time window. Methods: The electrocardiogram (ECG) signal from 14 volunteers was monitored using the Vital Jacketml while they performed the Trier Social Stress Test (TSST) which is a standardized stress-inducing protocol. Window lengths from 220 s to 50 s for HRV analysis were tested in order to evaluate which metrics could be used to monitor stress levels in an almost continuous way. Results: A sub-set of HRV metrics (AVNN, rMSSD, SDNN and pNN20) showed consistent differences between stress and non-stress phases, and showed to be reliable parameters for the assessment of stress levels in short-term analysis. Conclusions: The AVNN metric, using 50 s of window length analysis, showed that it is the most reliable metric to recognize stress level across the four phases of TSST and allows a fine-grained analysis of stress effect as an index of psychological stress and provides an insight into the reaction of the autonomic nervous system to stress.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 10
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Dos mesmos autores

Validation of a low intrusiveness heart rate sensor for stress assessment (2017)
Artigo em Revista Científica Internacional
Pereira, T; Almeida, PR; Cunha, JPS; Ana Aguiar

Da mesma revista

Automatic Segmentation of the Optic Nerve Head Region in Optical Coherence Tomography: A Methodological Review (2022)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Marques, R; De Jesus, DA; Barbosa-Breda, J; Van Eijgen, J; Stalmans, I; van Walsum, T; Klein, S; Vaz, PG; Brea, LS
Skin Lesion Computational Diagnosis of Dermoscopic Images: Ensemble Models based on Input Feature Manipulation (2017)
Artigo em Revista Científica Internacional
Roberta B. Oliveira; Aledir S. Pereira; João Manuel R. S. Tavares
Segmentation of ultrasound images of the carotid using RANSAC and cubic splines (2011)
Artigo em Revista Científica Internacional
Rui Rocha; Aurélio Campilho; Jorge A. Silva; Elsa Azevedo; Rosa Santos
Red blood cells tracking and cell-free layer formation in a microchannel with hyperbolic contraction: A CFD model validation (2022)
Artigo em Revista Científica Internacional
Gracka, M; Lima, R; Miranda, JM; Student, S; Melka, B; Ostrowski, Z

Ver todas (29)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2024 © Faculdade de Medicina da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z  I Livro de Visitas
Página gerada em: 2024-07-24 às 06:27:48
Política de Utilização Aceitável | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Política de Captação e Difusão da Imagem Pessoal em Suporte Digital