Comparative Study on the Effects of Noise in ML-Based Anxiety Detection

要約

ウェアラブル健康機器は、継続的かつ非侵襲的な遠隔モニタリングの新時代の到来をもたらします。
このテクノロジーの応用例の 1 つは、不安の検出です。
不安感知における多くの進歩は、管理された実験室環境で行われてきましたが、騒音によってこれらの進歩が現実世界の状況に一般化することが妨げられています。
私たちは、ノイズがモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを研究し、騒音の多い現実世界の条件に対して堅牢で、したがって日常生活の喧騒に適応するモデルを開発することによって、この分野の進歩を目指しています。
この研究では、以前の方法がなぜ失敗したか、そしてどのように失敗したかを調査します。
ウェアラブル ストレスおよび感情検出 (WESAD) データセットを使用して、ベースライン対ストレス対娯楽の 3 つのクラス分類問題で生理学的覚醒のレベルを分類する機械学習モデルに対するさまざまな強度のノイズの影響を比較します。
ノイズを導入する前のベースライン モデルのパフォーマンスは 98.7% に達します (Schmidt 2018 の 80.3%)。
特徴抽出とモデル アーキテクチャの選択を慎重に評価することで、結果におけるこの不一致の潜在的な原因について議論します。
最後に、ノイズの導入後、各モデル アーキテクチャに対するノイズの影響を徹底的に分析します。

要約(オリジナル)

Wearable health devices are ushering in a new age of continuous and noninvasive remote monitoring. One application of this technology is in anxiety detection. Many advancements in anxiety detection have happened in controlled lab settings, but noise prevents these advancements from generalizing to real-world conditions. We seek to progress the field by studying how noise impacts model performance and developing models that are robust to noisy, real-world conditions and, hence, attuned to the commotion of everyday life. In this study we look to investigate why and how previous methods have failed. Using the wearable stress and affect detection (WESAD) dataset, we compare the effect of various intensities of noise on machine learning models classifying levels of physiological arousal in the three-class classification problem: baseline vs. stress vs. amusement. Before introducing noise, our baseline model performance reaches 98.7%, compared to Schmidt 2018’s 80.3%. We discuss potential sources of this discrepancy in results through a careful evaluation of feature extraction and model architecture choices. Finally, after the introduction of noise, we provide a thorough analysis of the effect of noise on each model architecture.

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