Software de código abierto para analizar la actividad electrodérmica

La actividad electrodérmica (EDA) es una medida de la actividad simpática, típicamente causada por el estrés o un estado emocional. El análisis no es un proceso sencillo como analizar los tiempos de reacción. Requiere algunos algoritmos sofisticados para distinguir la actividad tónica (Nivel galvánico de la piel; GSL) y la actividad fásica (Respuestas galvánicas de la piel; GSR; consulte la Figura 5). Para una explicación más elaborada de EDA y cómo analizarlo, consulte Bouscein (2012) .

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BioPac ( Braithwaite, 2013 ) y Movisens proporcionan cajas de herramientas de software para analizar estos datos, pero estos son paquetes costosos. Ledalab y PsPM son cajas de herramientas de Matlab de código abierto que también pueden preprocesar y cuantificar GSL y GSR. Desafortunadamente, Matlab en sí no es de código abierto y es bastante costoso. ¿Existen otras soluciones gratuitas que le permitan analizar datos EDA, como Python o paquetes R?

Bouscein, W., Roth, WT, Dawson, ME y Filion, DL (2012). Publicación de recomendaciones para mediciones electrodérmicas. Psicofisiología, 49, 1017-1034.

¿No tienen dinero? ;-) No estoy seguro de dónde están, pero si se asocian con una universidad (adecuada :-), es posible que obtengan Matlab de forma gratuita. Uni Utrecht tiene una licencia institucional, por ejemplo. Forme parejas, organice una beca de visita o lo que sea. Necesitas las herramientas para trabajar.
@Christiaan La empresa tenía MatLab y SPSS pero tuvo malas experiencias con respecto al soporte y las licencias, etc. Por lo tanto, están buscando alternativas mejores (y gratuitas), como Python o R. Sin embargo, definitivamente les sugeriré que se asocien. , pero solo soy un pasante (puesto de experiencia laboral) por un período corto, así que necesito producir rápidamente;)
Controlar. entiendo
Tuve exactamente la misma pregunta como parte de mi doctorado y terminé usando una prueba de Matlab y Ledalab. Al final, eliminé mis datos GSR de mi tesis. :)

Respuestas (1)

He encontrado una lista de paquetes de Python y Matlab. Los resumiré aquí. Tan pronto como haya revisado los paquetes, proporcionaré algunos detalles adicionales.

En línea

  • edaExplorer : También en Python.*
    EdaExplorer es una herramienta que es capaz de detectar datos ruidosos a partir de datos limpios. Se realizan épocas de cinco segundos que serán categorizadas por un modelo que es el resultado de un algoritmo de aprendizaje automático supervisado (una máquina de vectores de soporte). Los datos pueden marcarse como binarios (limpios frente a ruidosos) o multiclase (limpios, dudosos o ruidosos). Los datos ruidosos se pueden eliminar posteriormente. Además, edaExplorer puede encontrar picos (GSR) y puede etiquetar épocas recorriendo los datos.

Pitón

  • * Explorador de eda :
  • cvxEDA : también en Matlab.**
    cvxEDA utiliza un procedimiento de optimización convexo para separar los datos en tres componentes: (1) un componente tónico, (2) un componente fásico y (3) un término de ruido. El término de ruido es simplemente una secuencia de variables aleatorias gaussianas de promedio cero con varianza σ 2 . El componente fásico está determinado por la convolución de los pulsos nerviosos sudomotores. El componente tónico es todo lo que queda, cambios lentos y variables en la conductividad. La función es plausible desde el punto de vista fisiológico y ha demostrado superar el análisis de deconvolución continuo (CDA), tal como se implementa en Ledalab.
  • PyPsy 0.1.1 o PyPsy 0.1.5 :
  • ...

R

  • ...

Java

  • ...

matlab

La mayoría de los paquetes provienen de http://afect.media.mit.edu/software.php . El sitio web proporciona herramientas para analizar varias otras cosas, como el reconocimiento facial. Definitivamente vale la pena echarle un vistazo.

Referencias

edaExplorer: Taylor, S., Jaques, N., Chen, W., Fedor, S., Sano, A. y Picard, R. Identificación automática de artefactos en datos de actividad electrodérmica . En Congreso de Ingeniería en Medicina y Biología. 2015.

cvxEDA: A Greco, G Valenza, A Lanata, EP Scilingo y L Citi. cvxEDA: un enfoque de optimización convexa para el procesamiento de la actividad electrodérmica , IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015. DOI: 10.1109/TBME.2015.2474131

edaSleep: Akane Sano, Rosalind W. Picard, Toward a Taxonomy of Autonomic Sleep Patterns with Electrodermal Activity , IEEE EMBC 2011, Boston, EE. UU., agosto de 2011

Hola, ¿hay algún paquete en Java?
@PrashanthDebbadwar no que yo sepa. Sé que es posible llamar scripts de Python desde Java. Consulte stackoverflow.com/q/8898765/6161587 o stackoverflow.com/questions/22697315/… por ejemplo.
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