Медицинская карта
Плохой врач лечит болезнь, хороший - причину болезни.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Статистическая модель улучшает анализ проводимости кожи

2020-10-31 12:00:05

Электродермальная активность - вызванные потом колебания проводимости кожи, прославленные в телевизионных инсценировках тестов на детекторе лжи - может быть действительно сильным индикатором подсознательной, или «симпатической», нервной системы для самых разных целей, но только если это так. проанализированы оптимально. В новом исследовании, опубликованном в Proceedings of the National Academy of Sciences , группа ученых из Массачусетского технологического института предлагает новую, быструю и точную статистическую модель для анализа EDA.


«Очень большая часть EDA интуитивно понятна, просто глядя на сигнал», - сказала Сандия Субраманиан, аспирант программы Гарвардского института медицинских наук и технологий и ведущий автор исследования. Между тем существующие математические методы анализа либо вычисляют средние значения сигнала, которые скрывают его мгновенный характер, либо неэффективно приводят измерения в соответствие с моделями обработки сигналов, которые не имеют ничего общего с тем, что происходит в организме.


Чтобы сделать анализ EDA более быстрым и точным для интерпретации внутренних когнитивных состояний (например, беспокойства) или физиологических состояний (например, сна), команда вместо этого искала статистическую модель, которая соответствует реальной физиологии пота. Под воздействием симпатической нервной системы железы под кожей создают резервуар пота, а затем выделяют его, когда наполняются. Этот вид процесса, называемый «интеграция и огонь», также характерен для различных природных явлений, таких как электрические импульсы нервных клеток и извержения гейзеров, сказал старший автор Эмери Н. Браун, профессор Эдварда Худ Таплина в Институте обучения Пикауэра. Память и Институт медицинской инженерии и науки Массачусетского технологического института.


Ключевым моментом исследования стало признание того, что существует хорошо зарекомендовавшая себя статистическая формула для описания систем интегрирования и включения, называемая «обратным гауссовым», которая может обеспечить принципиальный способ моделирования сигналов EDA.


«Существует толчок от моделирования реальной физиологии к простому использованию готового машинного обучения, - сказал Браун, который также является анестезиологом в Массачусетской больнице общего профиля и профессором Гарварда. «Но мы бы упустили очень простое, понятное и даже элегантное описание, которое является показателем автономного состояния тела».

Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)