تشخیص استرس برمبنای همجوشی سیگنال های فیزیولوژیکی چندگانه با استفاده از نظریه شواهد دمپستر- شفر

تشخیص و کنترل سطح استرس در رانندگان به منظور کاهش خطرات ناشی از آن، از اهمیت ویژه ای برخوردار است. در این مطالعه سیستمی برای تشخیص چهار سطح استرس کم، متوسط، زیاد و خیلی زیاد در رانندگان براساس سیگنال های فیزیولوژیکی ارایه شده است. در روش پیشنهادی از پایگاه داده drivedb استفاده شده که شامل ثبت سیگنال های فیزیولوژیکی از هفده نفر داوطلب سالم هنگام رانندگی در مسیرهای مشخص از جمله خیابان های شهر و بزرگراه است. مجموعه ای از ویژگی های آماری و آنتروپی به همراه ویژگی های ریخت شناسی که فقط برای سیگنال ECG محاسبه شدند، به کار رفته است. ویژگی های تعیین شده به عنوان ورودی واحدهای طبقه بندی برای تشخیص سطوح استرس اعمال شدند. ماشین بردار پشتیبان (SVM)، k نزدیکترین همسایه (kNN) و درخت تصمیم (DT) به عنوان روش های طبقه بندی مورد ارزیابی قرار گرفتند. هدف اصلی این مطالعه، بهبود دقت تشخیص سطوح استرس با استفاده از ایده همجوشی در سطح نتایج واحدهای طبقه بندی است. به این منظور ترکیب واحدهای طبقه بندی منفرد، که هرکدام تنها از ویژگی های یکی از سیگنال های قلبی (ECG)، عضلات (EMG) و هدایت پوست (GSR) بهره گرفتند، توسط روش دمپستر-شفر انجام شد. با انتخاب ویژگی های موثر با الگوریتم ژنتیک، طبقه بندی کننده SVM و روش همجوشی دمپستر-شفر، بهترین دقت تشخیص سطوح استرس برابر با 9/96 درصد به دست آمد. در حالی که بالاترین دقت تشخیص بین طبقه بندهای منفرد 75 درصد بود و توسط زیر سیستمی که از ویژگی های سیگنال ECG استفاده کرده بود به دست آمد. نتایج به دست آمده عملکرد قابل توجه روش پیشنهادی را نسبت به مطالعات گذشته که از مجموعه داده مشابه استفاده کرده اند، نشان می دهد.