Stress level determination from heart rate variability measurements

Simple item page
dc.contributorAalto-yliopistofi
dc.contributorAalto Universityen
dc.contributor.advisorKaasinen, Jussi
dc.contributor.authorNurmi, Enni
dc.contributor.schoolSähkötekniikan korkeakoulufi
dc.contributor.supervisorSärkkä, Simo
dc.date.accessioned2024-08-25T17:05:23Z
dc.date.available2024-08-25T17:05:23Z
dc.date.issued2024-08-19
dc.description.abstractA person experiences stress when the challenges and demands they face strain or exceed their available resources for adaptation. One promising non-invasive method to measure stress is heart rate variability (HRV), which has gained popularity in recent years. However, HRV has not become a standard method for stress measurement in medicine, possibly due to the lack of standardised medical measuring devices and techniques. The aim of this thesis is to develop a HRV analysis tool for detecting stress from electrocardiogram (ECG) data collected using a wearable medical sensor. For this purpose, the thesis evaluates suitable HRV parameters for stress detection and compares existing HRV analysis tools. The ECG signal is visually inspected at points where the HRV parameters indicate abnormalities, revealing that mean RR-intervals, mean HR, and RMSSD are particularly effective parameters for stress determination within 5-minute segments of a 24-hour measurement period. This thesis demonstrates HRV’s potential as an accurate measure of stress and encourages further research into HRV reference values and optimal measurement durations to enhance precision.en
dc.description.abstractIhminen kokee stressiä, kun kohdatut haasteet ja vaatimukset ylittävät sopeutumiseen käytettävissä olevat voimavarat. Yksi lupaava ei-invasiivinen menetelmä stressin mittaamiseen on sykevälivaihtelu, jonka suosio on kasvanut viime vuosien aikana. Huolimatta tästä, sykevälivaihtelusta ei ole tullut standardimenetelmää stressin mittaamiseen lääketieteessä johtuen mahdollisesti standardoitujen lääketieteellisten mittauslaitteiden ja tekniikoiden puutteesta. Tämän opinnäytetyön tavoitteena on kehittää menetelmä stressin havaitsemiseen analysoimalla puettavalla lääketieteellisellä sensorilla kerättyä elektrokardiogrammi (EKG) dataa. Tätä varten opinnäytetyössä arvioidaan sopivia sykevälivaihteluparametreja stressin havaitsemiseksi ja verrataan niitä jo olemassa oleviin menetelmiin sykevälivaihtelun analysoimiseksi. EKG-signaalia tarkastellaan visuaalisesti niistä kohdista, joissa sykevälivaihteluparametrit osoittavat poikkeavuuksia. Tarkastelujen perusteella, 24 tunnin nauhoituksesta 5 minuutin segmenteistä lasketut keskiarvot RR-intervalleista, sykkeestä ja RMSSD parametristä kertovat parhaiten henkilön kokemasta stressistä. Tämä opinnäytetyö osoittaa täten sykevälivaihtelun potentiaalin tarkkana stressin mittarina ja rohkaisee tutkimaan lisää sykevälivaihtelun viitearvoja ja optimaalista mittauksen kestoa tarkkuuden parantamiseksi.fi
dc.format.extent69 + 13
dc.identifier.urihttps://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/130110
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:aalto-202408255671
dc.language.isoenen
dc.locationP1fi
dc.programmeLST - Master's Programme in Life Science Technologies (TS2013)fi
dc.programme.majorBiosensing and Bioelectronicsfi
dc.programme.mcodeELEC3045fi
dc.subject.keywordheart rate variabilityen
dc.subject.keywordECGen
dc.subject.keywordstressen
dc.subject.keywordwearable sensoren
dc.subject.keywordmedical technologyen
dc.subject.keywordhealth technologyen
dc.titleStress level determination from heart rate variability measurementsen
dc.titleStressitasojen määrittäminen sykevälivaihtelumittauksistafi
dc.typeG2 Pro gradu, diplomityöfi
dc.type.ontasotMaster's thesisen
dc.type.ontasotDiplomityöfi
local.aalto.electroniconlyyes
local.aalto.openaccessno
Files
Collections
[dipl] Sähkötekniikan korkeakoulu / ELEC