ウェアラブルセンサーにおける有酸素運動検出のための単一モダリティ信号としての皮膚電気反応（EDA）

要旨：皮膚電気活動（EDA）は非侵襲的な生理信号であり、ウェアラブルデバイスで広く利用されており、交感神経系（SNS）の活性化を反映します。先行するマルチモーダル研究は、EDAを心拍数や加速度計などの補完信号と組み合わせた場合、ストレス状態と運動状態を識別する際に堅牢な性能を示しています。しかし、被験者間評価の下で、EDAが持続的な有酸素運動を低覚醒状態と独立して識別する能力は、十分には特徴づけられていません。
この研究は、EDAのみに由来する特徴が、安静状態と持続的な有酸素運動を信頼性をもって識別できるかを調べます。公開されている30名の健康な被験者から収集されたデータセットを用い、EDA特徴量は leave-one-subject-out (LOSO) 検証を用いたベンチマーク機械学習モデルで評価されました。モデル間では、EDA のみを用いた分類器は被験者に依存しない場合に中程度の性能を達成し、一過性の時間的ダイナミクスとイベントのタイミングがクラス分離に寄与しました。EDAをマルチモーダルセンシングの代替として提案するのではなく、本研究はEDAのみの識別力について保守的なベンチマークを提供し、ウェアラブルの活動状態推定における単一モダリティ入力としての役割を明確にします。