ストレスは世界中の人々が経験する避けられない問題です。 ストレスに継続的にさらされると、身体的健康だけでなく精神活動にも大きな影響を及ぼし、いくつかの病気を引き起こす可能性があります。 この研究では、精神的ストレスを軽減する際のオーディオバイノーラルビート刺激 (BB) の有効性を調査します。 私たちは、休息、コントロール、ストレス、ストレス軽減の 4 つの精神状態を誘発する実験プロトコルを開発しました。 ストレスは、時間制限付きのストループ カラー ワード テスト (SCWT) を利用することで引き起こされ、16 Hz の BB を聞くことで軽減されました。 4 つの精神状態は、行動反応 (ターゲット検出の精度)、知覚ストレス状態アンケート (PSS-10)、および脳波検査 (EEG) を使用して評価されました。 4 つの周波数帯域の平均スペクトル パワーはパワー スペクトル密度 (PSD) を使用して推定され、5 つの異なる機械学習分類器を使用して 4 つの精神状態が分類されました。 私たちの結果は、SCWT が検出精度を 59.58% 低下させる一方、16 Hz BB を聞くと検出精度が 27.08% 大幅に向上することを示しています (p = 0.00392)。 さらに、サポート ベクター マシン (SVM) は他の分類器を大幅に上回り、ベータ バンド情報を使用して 82.5 ± 2.0 % の最高精度を達成しました。 同様に、PSD 地形図は 4 つの精神状態の間で異なるパターンを示し、側頭領域の PSD は主にストレスの影響を受けていました。 それにもかかわらず、緩和下では、一時的な活動に顕著な回復が見られました。 全体として、私たちの結果は、16 Hz の BB を使用してストレス レベルを軽減できることを示しています。
原著
Mental Stress Detection and Mitigation using Machine Learning and Binaural Beat Stimulation.
Badr Y, Al-Shargie F, Tariq U, Babiloni F, Al-Mughairbi F, Al-Nashash H.
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2023 Jul;2023:1-5.