Tracing Human Stress from Physiological Signals using UWB Radar
作者: Jia Xu, Teng Xiao, Pin Lv, Zhe Chen, Chao Cai, Yang Zhang, Zehui Xiong
分类: cs.HC, cs.AR, cs.LG, eess.SP
发布日期: 2024-10-14
备注: 19 pages, 11 figures
💡 一句话要点
提出基于UWB雷达的深度应激追踪方法DST，解决非接触式多模生理信号融合的应激状态连续检测问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 应激追踪 超宽带雷达 非接触式 多模态融合 生理信号处理 深度学习 健康监测
📋 核心要点
- 现有应激检测方法依赖可穿戴设备，影响用户体验，且未能充分利用多模态生理信号。
- DST利用超宽带雷达非接触式采集生理信号，并设计模块提取和融合多模态生理信号。
- 实验结果表明，DST在应激状态追踪方面显著优于现有方法，平均准确率提升6.31%。
📝 摘要（中文）
本文定义了应激追踪问题，强调对人类应激状态的连续检测。针对现有应激检测方法依赖可穿戴生理传感器导致用户体验不佳，以及未能有效利用多模生理信号导致检测结果不理想的问题，提出了一种新的深度应激追踪方法DST。DST基于非接触式超宽带雷达采集的生理信号进行应激追踪，对用户更友好。DST包含一个信号提取模块，用于从雷达原始射频数据中鲁棒地提取多模生理信号，即使在存在身体运动的情况下也能有效工作。此外，DST还提出了一个多模融合模块，确保提取的多模生理信号能够被有效融合和利用。在三个真实世界数据集（包括一个自采集数据集和两个公开数据集）上进行了大量实验。实验结果表明，所提出的DST方法在追踪人类应激状态方面显著优于所有基线方法。与最佳基线相比，DST在所有数据集上的检测准确率平均提高了6.31%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决应激状态的连续追踪问题，而非仅仅是应激检测。现有方法主要依赖于用户佩戴生理传感器，这会降低用户体验。此外，现有方法在利用多模态生理信号方面存在不足，导致检测精度受限。因此，需要一种非侵入式、能够有效融合多模态生理信号的应激追踪方法。
核心思路：论文的核心思路是利用超宽带（UWB）雷达进行非接触式的生理信号采集，并设计深度学习模型来提取和融合这些信号，从而实现对应激状态的连续追踪。UWB雷达具有非侵入性和高灵敏度的优点，可以捕捉到细微的生理信号变化。通过深度学习模型，可以有效地从雷达数据中提取出有用的生理信息，并进行多模态融合，提高应激追踪的准确性。
技术框架：DST方法主要包含两个模块：信号提取模块和多模融合模块。首先，信号提取模块从UWB雷达的原始射频（RF）数据中提取多模态生理信号，例如心率、呼吸频率等。该模块需要能够克服身体运动带来的干扰，保证信号提取的鲁棒性。然后，多模融合模块将提取到的多模态生理信号进行融合，利用深度学习模型学习不同生理信号之间的关联，从而更准确地判断用户的应激状态。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 将应激检测问题扩展到应激追踪问题，更加关注应激状态的连续变化；2) 提出了一种基于UWB雷达的非接触式应激追踪方法，提高了用户体验；3) 设计了专门的信号提取模块和多模融合模块，能够有效地从雷达数据中提取和利用多模态生理信号。
关键设计：信号提取模块可能包含信号预处理步骤（例如滤波、去噪），以及特征提取方法（例如时域、频域特征）。多模融合模块可能采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等深度学习模型，用于学习不同生理信号之间的关联。损失函数的设计可能包括交叉熵损失、对比损失等，用于优化模型的分类性能。具体的网络结构和参数设置需要根据实际数据进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的DST方法在三个真实世界数据集上均优于所有基线方法。与最佳基线相比，DST在所有数据集上的检测准确率平均提高了6.31%。这表明DST能够有效地利用UWB雷达采集的生理信号进行应激追踪，具有良好的性能和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于健康监测、压力管理、人机交互等领域。例如，可以用于远程健康监护，实时监测用户的压力水平，及时提供干预措施。在智能家居环境中，可以根据用户的压力状态自动调节环境参数，提供更舒适的生活体验。在虚拟现实游戏中，可以根据用户的压力水平动态调整游戏难度，提高游戏体验。
📄 摘要（原文）
Stress tracing is an important research domain that supports many applications, such as health care and stress management; and its closest related works are derived from stress detection. However, these existing works cannot well address two important challenges facing stress detection. First, most of these studies involve asking users to wear physiological sensors to detect their stress states, which has a negative impact on the user experience. Second, these studies have failed to effectively utilize multimodal physiological signals, which results in less satisfactory detection results. This paper formally defines the stress tracing problem, which emphasizes the continuous detection of human stress states. A novel deep stress tracing method, named DST, is presented. Note that DST proposes tracing human stress based on physiological signals collected by a noncontact ultrawideband radar, which is more friendly to users when collecting their physiological signals. In DST, a signal extraction module is carefully designed at first to robustly extract multimodal physiological signals from the raw RF data of the radar, even in the presence of body movement. Afterward, a multimodal fusion module is proposed in DST to ensure that the extracted multimodal physiological signals can be effectively fused and utilized. Extensive experiments are conducted on three real-world datasets, including one self-collected dataset and two publicity datasets. Experimental results show that the proposed DST method significantly outperforms all the baselines in terms of tracing human stress states. On average, DST averagely provides a 6.31% increase in detection accuracy on all datasets, compared with the best baselines.