Созданная учеными нейросеть способна по данным о дыхании человека выявлять стресс с точностью более 96%. В перспективе такой подход может использоваться для мониторинга стресса в профессиях высокой ответственности: у водителей, диспетчеров, пилотов, операторов сложных систем, а также в спорте, образовании и медицине.

Казалось бы, выявить стресс по дыханию человека - не такая уж сложная задача. Кстати, в романе "Двенадцать стульев" была фраза: "Дышите глубже - вы взволнованы". Однако определить стресс только по частоте дыхания и его глубине нельзя: у разных людей нормальный ритм существенно отличается, поэтому один и тот же показатель сам по себе не позволяет надежно сказать, испытывает человек стресс или нет.

Исследователи из Петрозаводского государственного университета и их коллеги из Турции научили нейросеть выявлять маркеры стресса по параметрам человеческого дыхания, применив два подхода. В первом анализировалась дыхательная волна, во втором из сигнала сначала "извлекали" различные характеристики дыхания - например, особенности формы волны, изменения дыхания на разных частотах и устойчивость его ритма во времени, - а затем использовали их для распознавания состояния человека. Лучший результат в тестах показала компактная нейросеть, которая анализировала саму дыхательную волну. Более чем в 96% случаев она правильно определяла, есть ли стресс или нет.

Впрочем, исследователи хотели понять, а какие еще изменения дыхания помогают нейросети принять решение. Оказалось, что на стресс указывали не только частота дыхания, но и другие его особенности: продолжительность вдоха, форма дыхания, изменения ритма на разных частотах и его устойчивость во времени. Таким образом, стресс в исследовании был связан сразу с несколькими "маркерами".

- Результаты исследования позволят отслеживать реакцию человека на нагрузку, наблюдать динамику восстановления после физической или психоэмоциональной нагрузки и вовремя замечать состояние повышенного напряжения, - рассказывает руководитель проекта Андрей Величко, кандидат физико-математических наук, доцент Петрозаводского государственного университета.

В дальнейшем авторы планируют проверить метод не только в лаборатории, но и в повседневных условиях: когда участники исследования будут ходить, работать за столом, отдыхать и спать. Это позволит учесть, как на дыхание влияют движение, положение тела, разговор и другие естественные факторы.

Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Biomedical Signal Processing and Control.