Objectives : Uterine myoma is the most common pelvic benign tumor and may cause abnormal menstrual pattern. The growth of uterine myoma depends on hormones. The 7-zone-diagnostic system (CP-6000A) is a measuring system using skin resistance variability (SRV). The machine shows organic energy and was reported by the gynecologic department to detect functional abnormality of hypothalamus-hypophysis-ovarian axis (H-P-O). Our study was to investigate the SRV of women with uterine myoma by the 7-zone diagnostic system. Methods: Two groups were selected from those who took the CP-6000A test in the College of Korean Medicine Hospital of Sangji University from March 2003 to September 2006. They were divided into normal control (n=40) and uterine myoma groups (n=40). Electrodermal activity of the two groups was compared. Results : The mean value of electrodermal activity of the uterine myoma group was lower than that of thenormal group in all areas on first and second measurement. Especially, the mean value of the patient group was significantly lower than that of the normal group and fell below normal range in the 1, 2, and 3 areas on first and second measurement. Conclusions : The results suggest that women with uterine myoma may have organic energy deficiency and functional abnormality of the H-P-O axis. Further studies to determine the feasibility of this 7 -zone diagnostic system as a reliable diagnostic tool are needed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.29-38
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2023
Although the biosignal is the best way to represent the human condition, it is difficult to acquire the biosignal of a driver driving for detecting driver's condition. As one of the methods to overcome this limitation, this paper proposes a driving stress monitoring system based on information provided by OBD-II(on-board diagnostics version II). The driving information and EDA(Electrodermal activity) data are obtained through the OBD-II scanner and E4 wristband, respectively. EDA data is used as ground truth to distinguish whether driver is stressed or not. MLP(multi-layer perceptron) neural network is used as a model to detect driving stress and is trained using driving data for about a month. To evaluate the proposed system, we used about 1 hour of driving data and the accuracy is 92%.
This paper proposed a method for the cancellation of the moving artifact which was produced during the detection of drowsiness usmg electrodermal activity signal. Two types of wrist electrode were developed to overcome the defect of the steering wheel type electrode which couldn't eliminate the moving artifacts due to driver's movements. Wrist type electrode II which has been modified from electrode type I was most effective for eliminating movmg artifacts compared to wheel type electrode and wrisL type electrode 1. The decIsion criteria(if IRI$\leq$10 and 1.1$\leq$dNz) for detecting moving artifact was determined from the virtual driving experiments. An algorithm which substituted past value of Nz for the current value of Nz whenever an EDA signal satisfied the criteria was developed. The experimental resulls of virtual driving and road test showed that the proposed algorithm had been successfully removed the most of the error due to the moving artifact Therefore, the developed system which use electrode type II and the algorithm might be less influenced by moving artifacts and could measure an accurate arousal state.
Objectives: An Increased level of psychophysiologic arousal and diminished physiologic flexibility would be observed in patients with panic disorder compared with a normal control group. We investigated the differences of psychophysiologic response between patients with panic disorder and normal control to examine this hypothesis. Methods: Ten Korean patients with panic disorder who met the diagnostic criteria of DSM-IV were compared with 10 normal healthy subjects. In psychological assessment, levels of anxiety and depression were evaluated by State-Trait Anxiety Inventory, Beck's Depression Inventory and Hamilton Rating Scale For Anxiety and Depression. Heart rate, respiration rate, electrodermal response, and electromyographic activity were measured by biofeedback system (J & J I-330 model) to determine psychophysiologic responses on autonomic nervous system. Stressful tasks included mental arithmetic, video game, hyperventilation, and talking about a stressful event. Psychophysiologic responses were measured according to the following procedures : baseline(3 min)-mental arithmetic (3 min)-rest (3 min)-video game (3 min)-rest (3 min)-hyperventilation (3 min)-rest (3 min)-talking about a stressful event (3 min). Results: The baseline level of anxiety and depression, electrodermal response (p=.017), electromyographic activity (p=.047) and heart rate (p=.049) of patients with panic disorder were significantly higher than those of the normal subject group. In electrodermal response, patient group had significantly higher startle response than the control group during hyperventilation (p=.001). Startle and recovery responses of heart rate in the patient group were significantly lower than responses in the control group during mental arithmetic (p=.007, p=.002). In electrodermal response of the patient group, startle response was significantly higher than recovery response during mental arithmetic (p=.000) and video game task (p=.021). Recovery response was significantly higher than startle response in respiratory response during hyperventilation. Conclusion: The results showed that patients with panic disorder had higher autonomic arousal than the control group, but the physiologic flexibility was variable. We suggest that it is helpful for treatment of panic disorder to decrease the level of autonomic arousal and to recover the physiologic flexibility in certain stressful event.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1998.04a
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pp.44-56
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1998
Effects of the music and white noise on recovery of the autonomic and cortical responses evoked by aversive visual stimulation were analyzed in 20 subjects. It was suggested that the music is able to exert modulatory influence on the physiological activity resulted from exposure to unpleasant IAPS based stimuli. Spectral power of DDG, heart rate(HR)respiration rate (RSR) and electrodermal activity(EDA)were recorded and analyzed for each experimental condition. It was observed HR and RSR deceleration, increased EDA and electrocortical activation expressed in decreased alpha power and increase of delta activity ao occipital and frontal areas. Obtained results suggest that audutory stimulation both with pleasant and sad music lead to restoration of pre-stimulation activation levels of most physiological parameters during listenning to music and in post-stimulation period. White noise evoked short-term physiological responses typical for orienting reaction and quite distinct from changes produced by music. Available data to differentiate effeces among pleasant and sad music, due toqualitative similarities of physilolgical patterns, but suppert an assumption that music is capable to facilitate the process of recovery of physilolgical responses elicited by visual stimulation of negative valence, thus positively modulate post-stress state.
To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.
This paper describes the arousal measurement and the control system using fuzzy logic to prevent drowsy driving. Sugeno's method was used for fuzzy inference in this study. Membership function and rule base were determined form the modfied arousal level criteria. The output of fuzzy inference tracked well the change of subject's arousal level. When IRI(Inter-SIR interval) was under the 60sec, maximum output of three step warning method was medium sound, but that of fuzzy logic system was changed from medium to big. Furthermore, the output of the fuzzy inference was highly correlated with $N_{z}$(r=0.99). Therefore, the fuzzy inference method for evaluation and the control of arousal will be more effective at real driving sityation than three step warning method.ning method.
This paper studies the arousal effects of aroma and warning sound using EDA(Electrodermal Activity:EDA), Aroma stimulus started at Nz value over 1.2. Warning sound was prepared according to the arousal evaluation and control criteria. As a result, the warning sound could be controlled the arousal level in all the mKSS state. Aroma stimulus was able to prevent drowsy more than warning sound in the mKSS 3 state(the first stage of drowsiness). Therefor, aroma stimulus was can be used for arousal control at that state. Futhermore, arousal control was shown to be more effective with presentation of both aroma and warning sounds than each presentation.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.71-78
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2002
본 연구에서는 아동 성격검사지(Personality Inventory for Children: PIC)의 하위척도 중의 하나인 비행척도 점수가 높은 아동과 낮은 아동의 안정상태 시의 생리반응 특성을 밝히고, 다양한 정서 유발조건에서의 생리반응 변화의 특성을 규명하고자 하였다. 87명의 아동이 실험에 참여하였으며, 아동의 연령범위는 7∼9세였다. 안정상태와 각 정서(기쁨, 분노, 슬픔, 스트레스)를 유발하는 동안에 심전도(Electrocardiogram: ECG)와 피부전기활동(Electrodermal activity: EDA)을 측정하였다. 각 정서 유발자극이 제시된 후, 아동들은 자신이 느낀 정서를 보고하였다. 한국판 아동용 성격검사지에 포함되어 있는 비행척도 문항을 이용해 아동의 비행점수를 계산하였으며, 비행척도 점수가 높은 아동과 낮은 아동을 각각 임의로 12명씩 선정하였다 비행척도 점수가 높은 아동은 비행척도 점수가 낮은 아동에 비해 안정상태에서 피부전도수준(Skin conductance level: SCL)과 심장박동률(Heart rate: HR)이 낮은 것으로 나타났다. 정서를 유발하는 조건에서도 비행척도 점수가 높은 아동은 비행척도 점수가 낮은 아동에 비해 피부전도수준 변화와 심박률 변화가 적었다.
본 연구에서는 피부전기반사를 이용하여 각성도를 측정하기 위한 측정 시스템을 구성하고 이를 이용하여 피부 전기활동의 변화가 뇌파를 동시에 측정하여 각성수준의 변화에 따른 세 측정 요소간의 상관관계를 검토하고 측정에 따른 문제점들을 분석하여 각성도 측정 및 평가와 모니터 개발 을 위한 기초적인 연구를 하였다. 분석 결과 기존의 피부임피던스 만을 이용한 수면상태 판정은 불완전하며 피부임피던스 반사도 포함하면 더욱 정확한 판정을 할 수 있슴을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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