Abstract:
El estrés es uno de los estados emocionales que más afectan a las personas provocando cambios físicos y mentales. La falta de control del estrés puede desencadenar problemas mentales como la depresión, ansiedad, trastornos de sueño y problemas fisiológicos. El objetivo de esta de investigación es el desarrollo de un sistema de medición de la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) utilizando técnicas fotopletismográficas para el monitoreo y control del estrés. El desarrollo de este estudio contempló, el diseñó de un sistema de adquisición de la señal fotopletismográfica PPG en la zona de la muñeca; la generación de una base de datos conformada por el registro la señal PPG durante diferentes estímulos audiovisuales, la caracterización de la señal PPG con el fin de extraer 4 características temporales y 14 espectrales mediante el análisis del HRV, y el diseño de varios clasificadores fuzzy KNN, considerando diferentes grupos de datos y clases. En función de los índices de clasificación se seleccionaron dos clasificadores con una precisión del 65% y 70%. Para determinar cuál de los clasificadores poseen una mejor respuesta en tiempo real, se realizó una validación ciega. En base a los resultados obtenidos durante esta validación, se seleccionó un clasificador fKNN conformado por 5 k-vecinos y 5 características espectrales, debido a que este clasificador obtuvo mejores resultados en la detección de estrés en tiempo real. De igual manera en esta investigación, se determinó un patrón respiratorio que provocó que el ritmo cardíaco y respiratorio entren en coherencia disminuyendo los niveles de estrés.
