17HS5600, 정신 질환의 모니터링 및 징후 예측을 위한 피부 부착형 센서 모듈 개발,
김승환
초록
Depressive symptoms are related to abnormalities in the autonomic nervous system (ANS), and physiological signals that can be used to measure and evaluate such abnormalities have previously been used as indicators for diagnosing mental disorder, such as major depressive disorder (MDD). In this study, we investigate the feasibility of developing an objective measure of depressive symptoms that is based on examining physiological abnormalities in individuals when they are experiencing mental stress. To perform this, we recruited 30 patients with MDD and 31 healthy controls. Then, skin conductance (SC) was measured during five 5-min experimental phases, comprising baseline, mental stress, recovery from the stress, relaxation, and recovery from the relaxation, respectively. For each phase, the mean amplitude of the skin conductance level (MSCL), standard deviations of the SCL (SDSCL), slope of the SCL (SSCL), mean amplitude of the non-specific skin conductance responses (MSCR), number of non-specific skin conductance responses (NSCR), and power spectral density (PSD) were evaluated from the SC signals, producing 30 parameters overall (six features for each phase). These features were used as input data for a support vector machine (SVM) algorithm designed to distinguish MDD patients from healthy controls based on their physiological responses. Statistical tests showed that the main effect of task was significant in all SC features, and the main effect of group was significant in MSCL, SDSCL, SSCL, and PSD. In addition, the proposed algorithm achieved 70% accuracy, 70% sensitivity, 71% specificity, 70% positive predictive value, 71% negative predictive value in classifying MDD patients and healthy controls. These results demonstrated that it is possible to extract meaningful features that reflect changes in ANS responses to various stimuli. Using these features, detection of MDD was feasible, suggesting that SC analysis has great potential for future diagnostics and prediction of depression based on objective interpretation of depressive states.
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.