脈拍でストレスを検出する

前回計測した脈拍を利用して，自分のストレス状態を検出してみました．簡単なアルゴリズムで実装でき，脈拍以外に心電図なのでも同様な検出系を作ることができます

i番目とi+1番目のピーク間距離RRiが時間によってどのように変化するかをみると
生体信号のゆらぎをみることができます．

ピーク間距離計測データ

青い点が実データのプロットで，オレンジ線がスプライン補間したグラフです．
概ね1 s付近なのでデータとしては正しそうです．
また心拍の時間間隔なので一定に思いがちですが，ばらつきがあることがわかります．

プログラム

# plot raw RR
tRR = np.delete(t[peaks], 0)
RR = np.diff(t[peaks], n=1)
# interpolation
t_s = np.linspace(tRR[0], tRR[-1], num=8192)
RR_s = interp1d(tRR, RR, kind='cubic')(t_s)

interpolationRR.py

ピーク間距離時間の変動のFFT結果

結果の解釈
・0.04 Hz ~ 0.15 HzはLFと呼ばれ，交感神経と副交感神経の影響を受けていると考えられている．
・0.15 Hz ~ 0.40 HzはHFと呼ばれ，副交感神経が優位であると考えれている．
一般にLF/HFで評価され，グラフからは0.15 Hz以下の領域（LF）が支配的であると考えられるため
交感神経が優位であると考えられる，つまりストレスを感じています．

おわりに

脈拍のピーク間隔（RR間隔）を元にストレスの有無を検知してみました．
暗算やホラー映画なのでストレスを作り出した後に計測して，手法の整合性に検証する必要がありますね．
このRR間隔は睡眠時無呼吸症候群の検査にも用いられるようで，スマートウォッチで脈拍が計測できると充実したヘルスケアアプリができそうです．