多波長PPGを使用したストレス誘発性交感神経活動の測定

ストレスの発症は、心拍数、血圧、瞳孔の拡張、汗の放出などの生理学的パラメーターの検出可能な変化を引き起こす交感神経覚醒（SA）を引き起こします。SAの客観的な定量化には、心理障害を予防および管理する非常に大きな可能性があります。皮膚の血流の変化を測定する非侵襲的方法であるフォトプレチスモグラフィ（PPG）は、間接的にSAを推定するために使用されています。ただし、PPG信号のさまざまな波長の影響は、SAを推定するために調査されていません。この研究では、異なる波長（緑、青、赤外線、赤）のPPG信号のピーク間（AC）値から派生したさまざまな統計的および非線形特徴を使用して、SAおよびSAおよびSAのストレス誘導変化を推定する可能性を探ります。彼らのパフォーマンスを比較してください。2つの身体的ストレッサーの影響：ハンドグリップは、32人の健康な個人に研究されています。線形（平均、S.D。）および非線形（Katz、Petrosian、Higuchi、Sampen、TotalSampen）の特徴は、PPG信号のAC振幅から抽出され、これらのストレッサーの開始、継続、回復フェーズを特定します。結果は、非線形の特徴が、ストレス誘発性交感神経活動を検出する上で最も有望であることを示しています。TotalSampenの特徴は、すべての波長についてSAのストレス誘発性の変化を検出することができましたが、他の特徴（ペトロシアン、Avgsampen）は、IRおよび赤波長のみで有意（AUC≥0.8）です。この研究の結果は、デバイス設計の決定を下し、ストレス検出アルゴリズムを開発するために使用できます。

The onset of stress triggers sympathetic arousal (SA), which causes detectable changes to physiological parameters such as heart rate, blood pressure, dilation of the pupils and sweat release. The objective quantification of SA has tremendous potential to prevent and manage psychological disorders. Photoplethysmography (PPG), a non-invasive method to measure skin blood flow changes, has been used to estimate SA indirectly. However, the impact of various wavelengths of the PPG signal has not been investigated for estimating SA. In this study, we explore the feasibility of using various statistical and nonlinear features derived from peak-to-peak (AC) values of PPG signals of different wavelengths (green, blue, infrared and red) to estimate stress-induced changes in SA and compare their performances. The impact of two physical stressors: and Hand Grip are studied on 32 healthy individuals. Linear (Mean, s.d.) and nonlinear (Katz, Petrosian, Higuchi, SampEn, TotalSampEn) features are extracted from the PPG signal's AC amplitudes to identify the onset, continuation and recovery phases of those stressors. The results show that the nonlinear features are the most promising in detecting stress-induced sympathetic activity. TotalSampEn feature was capable of detecting stress-induced changes in SA for all wavelengths, whereas other features (Petrosian, AvgSampEn) are significant (AUC ≥ 0.8) only for IR and Red wavelengths. The outcomes of this study can be used to make device design decisions as well as develop stress detection algorithms.