Psychological action is physiological response of outernal stimulus. Physiological response is accompanied b physiological signals which are EEG, EMG, GSR, ECG, BP, and tec. Physiological signals are recently studied for determination of human phychological state. Psychological activity causes electric potential of brain. Physiological signal is considered as measurement of human psychological state. Aditory sensibility which is one of the sense of human may determine differences between positive and negative feeling. EEG and GSR variation with auditory quality of stimulus can be define human negative and positive mental state. This study is to characterize parameters which can determine negative and positive psycholigical state of human.
1. Objectives: We aimed to know what are different in physiological and pathological symptoms associated with health state according to Sasang Constitution in women 2. Methods: We recruited 338 women between 10 and 80, excluding individuals who have physically or psychologically serious disease, or women in pregnancy among Korean population in Traditional Korea Clinics. We used CRF(Case Report Form, C-2009-002439) as measurement of physiological and pathological symptoms and SF-36 (Short Form-36) as measurement of health state We analyzed association between physiological and pathological symptoms and health state with Two-way ANOVA 3. Results: There are 9 different symptoms associated with health state, such as digestion state, uncomfortable problem in belly, indigestion in bad condition, abnormal sweat, night sweat, clean in urine, no problem in urine, feel heavy in chest according to Sasang constitution. 4. Conclusions: Physiological and pathological symptoms are associated with health state and some symptoms associated with health state are different according to Sasang Constitution in women.
Human state in human-machine systems highly affects the overall system performance, and should be detected and monitored. Physiological cues are essential indicators of human state and useful for the purpose of monitoring. The study presented in this paper was focused on developing a bio-inspired sensing system, i.e., Nano-Skin, to non-intrusively measure physiological cues on human-machine contact surfaces to detect human state. The paper is presented in three parts. The first part is to analyze the relationship between human state and physiological cues, and to introduce the conceptual design of Nano-Skin. Generally, heart rate, skin conductance, skin temperature, operating force, blood alcohol concentration, sweat rate, and electromyography are closely related with human state. They can be measured through human-machine contact surfaces using Nano-Skin. The second part is to discuss the technologies for skin temperature measurement. The third part is to introduce the design and manufacture of the Nano-Skin for skin temperature measurement. Experiments were performed to verify the performance of the Nano-Skin in temperature measurement. Overall, the study concludes that Nano-Skin is a promising product for measuring physiological cues on human-machine contact surfaces to detect human state.
We report on some of the preliminary results of the physiological responses resulting from vehicular speed changes. Healthy human subjects (n=5) were studied for the experiments. We measured the physiological responses of the subjects such as Heart Rate Variability (HRV), Galvanic Skin Response (GSR), and skin temperature for day and night vehicular speed change experiments, respectively. Before and after the tasks, we carried out a self-report for acquiring correlation with experiment results. Mean heart rate variability (HRV) and amplitude of GSR and skin temperature were calculated for 3 minutes duration in each state. The analysis of the physiological measures of ANS activity revealed that vehicle speed change-based affective state evoked arousal response pattern featured by HR acceleration, decrease of skin temperature, and increase of GSR amplitude. The obtained results show that despite some differences observed between each state, overall physiological responses show that the activity of the sympathetic nervous system increases as a result of the increase of speed.
Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.
Lactobacillus casei, one of the most widely used probiotics, has been reported to alleviate multiple diseases. However, the effects of this species on intestinal diseases are strain-specific. Here, we aimed to screen L. casei strains with inflammatory bowel disease (IBD)-alleviating effects based on in vitro physiological characteristics. Therefore, the physiological characteristics of 29 L. casei strains were determined, including gastrointestinal transit tolerance, oligosaccharide fermentation, HT-29 cell adhesion, generation time, exopolysaccharide production, acetic acid production, and conjugated linoleic acid synthesis. The effects of five candidate strains on mice with induced colitis were also evaluated. The results showed that among all tested L. casei strains, only Lactobacillus casei M2S01 effectively relieved colitis. This strain recovered body weight, restored disease activity index score, and promoted anti-inflammatory cytokine expression. Gut microbiota sequencing showed that L. casei M2S01 restored a healthy gut microbiome composition. The western blotting showed that the alleviating effects of L. casei M2S01 on IBD were related to the inhibition of the NF-κB pathway. A good gastrointestinal tolerance ability may be one of the prerequisites for the IBD-alleviating effects of L. casei. Our results verified the efficacy of L. casei in alleviating IBD and lay the foundation for the rapid screening of L. casei strain with IBD-alleviating effects.
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
More and more available fungal genome sequence data reveal a large amount of secondary metabolite (SM) biosynthetic 'dark matter' to be discovered. Heterogeneous expression is one of the most effective approaches to exploit these novel natural products, but it is limited by having to clone entire biosynthetic gene clusters (BGCs) without errors. So far, few effective technologies have been developed to manipulate the specific large DNA fragments in filamentous fungi. Here, we developed a fungal BGC-capturing system based on CRISPR/Cas9 cleavage in vitro. In our system, Cas9 protein was purified and CRISPR guide sequences in combination with in vivo yeast assembly were rationally designed. Using targeted cleavages of plasmid DNAs with linear (8.5 kb) or circular (8.5 kb and 28 kb) states, we were able to cleave the plasmids precisely, demonstrating the high efficiency of this system. Furthermore, we successfully captured the entire Nrc gene cluster from the genomic DNA of Neosartorya fischeri. Our results provide an easy and efficient approach to manipulate fungal genomic DNA based on the in vitro application of Cas9 endonuclease. Our methodology will lay a foundation for capturing entire groups of BGCs in filamentous fungi and accelerate fungal SMs mining.
Purpose: This study was aimed at finding the effects of cycled lighting on body weight, physiological variables and the behavioral state of LBWI (low birth weight infants) in the NICU. Method: The subjects were 20 LBWI at 2 NICUs. They were assigned to an experimental or control group which consisted of 10 subjects in each. Cycled light was applied to the experimental group for 10 days. Result: It was certified that the application of cycled lighting resulted in increased body weight and O2 saturation, and decreased heart rate of the LBWI. However, there was no effect in decrease of respiration and stabilization of the behavioral state. Conclusion: The application of cycled lighting might be a nursing intervention which would in turn have positive effects on the growth of LBWI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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