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[캡스톤 프로젝트] pyhrv 모듈을 활용한 스트레스 지수 구하기 본문

AI/연구한다영

[캡스톤 프로젝트] pyhrv 모듈을 활용한 스트레스 지수 구하기

sodayeong 2022. 5. 30. 20:40
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심박변이의 감소는 심혈관계 이상을 동반한 모든 질환에서 아주 강력한 예후 인자로 알려졌기 때문에 건강 관리에 유용한 지표로 사용될 수 있다. 우리 캡스톤 프로젝트 팀은 Fitbit 웨어러블 장치를 이용해서 5초 단위로 수집되는 HR 데이터를 기반으로 HRV로 변환하고, 스트레스 지수 계산 공식에 필요한 변환 과정을 거쳐 계산할 것이다.

첫 번째로 수집된 HR 데이터를 HRV로 변환해준다.
https://github.com/SCH-capstone-yousinenso/capstone/blob/main/code/HR_to_HRV.ipynb

GitHub - SCH-capstone-yousinenso/capstone

Contribute to SCH-capstone-yousinenso/capstone development by creating an account on GitHub.

github.com


변환된 HRV로 만성스트레스 지수 계산에 필요한 variability를 계산한다.

도출된 값은 다음과 같다.

https://pyhrv.readthedocs.io/en/latest/

Highlights — pyHRV - OpenSource Python Toolbox for Heart Rate Variability 0.4 documentation

pyHRV is a toolbox for Heart Rate Variability (HRV) written in Python. The toolbox bundles a selection of functions to compute Time Domain, Frequency Domain, and nonlinear HRV parameters, along with other additional features designed to support your HRV re

pyhrv.readthedocs.io

1. HRV 표준 지표를 산출하기 위해 Fitbit에서 추출한 HR 데이터를 60000으로 나누어 NN intervals (or RR intervals)을 구한다.
2. pyhrv 모듈에 get_time_domain_features, get_geometrical_features, get_frequency_domain_features 함수를 이용해 rkr feature 도메인을 구한다.
3. 위 과정에서 구한 값을 기반으로 실험들의 표준지표를 구한 뒤, 만성스트레스지수와 급성스트레스 지수를 구한다.

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