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[2019年IEEE第21届电子封装技术会议(EPTC) - 新加坡, 新加坡 (2019.12.4-2019.12.6)] 2019 IEEE第21届电子封装技术会议(EPTC) - 印刷电子中不同导电层激光图案化的工艺研究

DOI:10.1109/eptc47984.2019.9026689 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:19:57
摘要: 如今,压力引发的心理和躯体疾病几乎已成流行病。虽然已有书面自我报告焦虑测量方法,但这些指标的获取往往耗时较长。对于体弱、疼痛或处于急性焦虑状态的医疗患者而言,完成书面报告可能负担过重。因此,从神经生理数据中评估应激反应的简单快速无创方法至关重要。本文报道了一项研究:使用双通道便携式近红外光谱设备,通过前额叶皮质氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白浓度变化来预测状态-特质焦虑量表(STAI)指数。我们通过在贝叶斯框架内构建结合非线性基函数和马尔可夫链蒙特卡洛实现的机器学习算法实现预测。本研究针对四组不同数据集(两组青年受试者与两组老年受试者)进行预测实验,每组受试者17至20人且每人仅参与一次。受试者无需执行任何任务,仅需保持静息状态。四组数据的均方根误差分别为6.20、6.62、4.50和6.38。各年龄组间预测精度未见显著差异,鉴于STAI量表分值范围为20至80,这些预测结果具有合理准确性。结果表明该方法在压力管理和医疗实践等实际场景中具有应用潜力。
作者: YUKIKATSU FUKUDA,YASUTOSHI IDA,TAKASHI MATSUMOTO,NAOHIRO TAKEMURA,KAORU SAKATANI
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

利用双通道便携式近红外光谱设备,在贝叶斯框架下通过前额叶皮质氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白浓度变化预测状态-特质焦虑量表(STAI)指数。

该研究采用贝叶斯机器学习算法,从近红外光谱数据中合理预测了STAI指数,且各年龄组间未观察到显著差异。便携式近红外设备及其方法在压力管理和医疗实践中显示出实际应用潜力。

该研究未探究所选特征为何重要的生理机制。近红外光谱测量可能包含多种血红蛋白变化的来源,不仅来自颅内组织,也来自颅外组织。受试者因知晓测量过程,实验本身可能影响静息状态下的前额叶皮质活动。

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