为压力管理设计的普适生物反馈严肃游戏

1、为压力管理设计的普适生物反馈严肃游戏 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 1 测仪132（10131488）顾吉峰 摘要：严肃游戏随着娱乐维度而增加了功能性应用程序。 因此，关于实用目标的信息被无缝地合并到游戏场景中。在本文中，我们提出了普适生物反馈严肃游戏（UBSGs）的概念，一个族系的游戏在其操作中整合生物反馈过程。 他们依靠从中收集的生理输入，玩家通过生物传感器进行游戏控制。 这些生理输入被转换为可量化的反映某一生理过程的状态的参数。 为了证明这个概念的实用性，我们开发UBSG旨在向玩家提供精神压力管理服务。我们评估能力的游戏反馈，以帮助玩家调节他们的行为，以减少他们的压力水平。

2、 在我们的评估中，我们已经表明，大多数参与的受试者显示心理游戏反馈启用时能更好的控制他的压力。 关键词：严肃游戏，情感计算，移动计算，普适生物反馈 1 研究背景 严肃游戏的传统观点涉及游戏场景中，除了向玩家提供娱乐外，也表现出与教育有关的功利性目的，工作培训和运营效率等。Rice 1和Corti 2提出了相关的典型应用具有上述观点。 文献3将严肃游戏称为“数字”游戏用于除了娱乐以为的目的。 在这方面，严肃游戏可以用于各种各样的应用包括军事，政府，企业和医疗保健3。 生物反馈是指闭环系统中的生物反应通过人类传感器收集的信号主体以他们可以理解的格式被转发回用户4。 这些信号可以传达丰富的信息对内在

3、生理功能。当用户意识到的这些功能，他们可以自愿操纵他们在实现更高水平的满意的目标6。例如Bensonl 5，使用脑电图（EEG）传感器向用户传递简单信号他们的放松水平。 然后主体会尝试实现更高的放松状态。 在这项工作中，我们研究生物信号的使用控制游戏。 作为反映，游戏的行为方式反射所监测的生理过程。 这个响应向用户提供有关内部的信息功能，从而完成强制反馈循环的生物反馈系统。 我们试图实现生物反馈的同一个功利主义目标一个娱乐价值的过程。无论何时需要，我们可以采用普适生物反馈（U-Biofeedback）方法4这样的游戏可用在不同的设置。在特定的生物反馈应用程序中，本文重点介绍应力管理。因此，在此

4、做出以下工作: 1. 我们介绍普适生物反馈严肃游戏（UBSGs）的概念，作为U-Biofeedback参考模型（UBRM）的例子，并将它应用于压力管理应用程序; 2. 我们开发一个能够连续监测的系统，通过执行心率的精神压力水平 进行变异性测量，同时考虑呼吸频率和活动水平； 3. 我们提出了计算应力指数和估计的方法和压力积累。 本文的其余部分如下：第二节讨论相关工作，第三节介绍UBSG的概念和提出 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 2 UBSG的精神压力管理，第四节提供了对拟议UBSG的有效性，第五节进行结论。 图 1 传统的生物反馈控制回路 2 相关工作 2.1生物反馈严肃游戏 典型

5、的生物反馈系统，如图1所示身体和大脑之间由生物学桥接的循环感觉模块收集生理信息，处理模块处理所获取的信号，以及反馈模块将所提取的信息中继给用户。 很少有工程在上下文中使用生物反馈系统。Leahy 9提出了一种生物反馈游戏场景，用于对肠易激惹的患者教授放松综合征。电皮肤传感器用于监测变化在精神压力。电皮肤信号用作一个进展以压力水平表示减少输入的游戏的输入。反馈以动画的形式呈现在游戏界面上呈现。 Bersak 10介绍“情感反馈”的概念，其中一个计算机过程成为生物反馈中的智能参与者循环。因此，在它们之间创建了双向关系玩家和游戏。生理状态的变化的用户影响应用程序的状态，反之亦然。为了证明他们的概念，

6、作者介绍了一个赛车游戏由从玩家收集的生物信号控制。放松的量被认为是成功的量度。因此，放松最多的玩家赢得游戏。Jercic 41提出一个激励玩家的游戏调节他们的情绪，同时解决财务问题。 游戏跟踪玩家的心率来衡量他们的情感状态。文献 38和文献39是可商购的实例使用生物反馈技术减少压力的游戏。 抽象地，生物反馈是针对增加个人幸福水平4。 有些游戏包括生物反馈组分，但偏离上述目标。 他们的目的是增强游戏体验通过使用生物信号。 因此，他们用生理学替代或丰富传统控制器输入由生物传感器收集而不是集中关于治疗目标。 文献11，文献12和文献40是这类游戏的实例。 UBSGs，是利用族系生物反馈为用户提供实用

7、价值（另外娱乐）的一种严肃游戏，不同于文献11，文献12和文献40中使用生理信号提高游戏质量，而不是旨在提高玩家的福利水平。 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 3 2.2普适生物反馈 与图1所示的模型相反，Al Osman 4提出了一种用于生物反馈系统的UBRM旨在连续监测生理信号（如图2）。 图 2 普适生物反馈参考模型 虽然生物反馈练习可以在诊所进行，各种新系统已经实现了这样的练习而非临床设置。 因此，这些系统的目的在于实现普适生物反馈定为 35 37。 此外到位置普及，基于U-BioFeedback的系统也旨在通过持续监控实现时间普适的生理数据。 换句话说，生物监测活动不是会话

8、（或时间）约束。 用户可以度过他们的一天，而系统在后台运行。生物反馈系统在用户之中变得可见以下两种情况： 1.用户提示系统她/她的生理或心理状态 2.该系统通知用户关键生理或心理事件并提供指导（如果需要的话） 实现位置和时间普适，需要辅助过程由环境多媒体响应和历史组成监控模块附加到经典生物反馈模型。 在这个过程中，用户被辅助在调节她/他的内部过程以实现更高幸福水平 4。 环境多媒体响应模块在施加控制时向用户提供帮助超过她/他的生理或心理参数。 历史监控模块负责存储用户收集的生理和心理参数，供以后审查和显示任何可能的短期，或在收集的数据中观察到的长期趋势。 与文献9，文献10，文献38和文献39

9、中随时随地监控用户UBSG应用相反。 作为一个应力管理UBSG，当他们最有可能阻止紧张情节发生，连续监测可以揭示关键关于压力随着时间的推移和帮助的信息。 3.1普适生物反馈严肃游戏 一个严肃的游戏需要一个扩展两个补充的应用程序场景：功利主义和游戏场景13 。 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 4 这两种情况必须一致地收敛成一种参与应用程序，提供娱乐和实用价值。因此，我们正式定义UBSG的概念。 这个概念是上述定义的专业化游戏中的功利性情景，即生物反馈。 我们将UBSG定义为一个游戏，作为输入更多的生物信号，分析它们，并在游戏的范围内产生相关的反馈。 事实上，游戏作为一种介质来呈现信号

10、分析的结果。 这个结果应该直接影响游戏的进度或结果。此外，应该有一个明确的映射，在监视生理过程和所描述的结果职中。 这样的呈现完成了基本反馈环生物反馈系统中需要。 此外，UBSG必须实现UBRM的各种组件补充生物反馈经验与辅助过程和连续监测。 3.2植物神经的系统描述 我们已经开发和评估了移动压力管理游戏我们称之为“植物神经”，并介绍一种使用心率变异性跟踪精神压力的方法分析（HRV）。 抽象地，精神压力是本能的对环境威胁或心理困扰的反应触发化学和激素反应身体14，15。 图 3 由生物带和手机组成的UBSG系统 图3示出了图形表示的UBSG系统。 可穿戴心电图（ECG），3D加速度计和呼吸传感

11、模块收集HRV，呼吸频率和活动信息并进行通信它到指定的便携式手持计算机。后者负责分析应力线索的信号并执行游戏。 唯一的游戏角色是一棵树。 树图表示自主神经系统的状态（ANS）。 因此，每当玩家经历压力时，树的健康恶化通过动画的树叶反射变黄并最终下降。 当玩家放松，更多的叶子成长，现有的变得更绿色，树开始到达健康。 相同的信息通过树传送健康指标。 在主游戏上显示游戏得分屏幕。 该分数表示健康的改善树随着时间的推移作为总体性能的总结。此外，它允许各种游戏之间的比较会话。 图4显示了游戏的屏幕截图玩家的压力水平增加和减少。 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 5 图4显示玩家的压力水平变化的

12、游戏截图 游戏运行在两种模式：有限的时间和独立模式。 在限定时间模式下，播放器设置周期监测。 在独立模式下，监视继续只要游戏正在运行，它就不会改变。 游戏是用Java实现的，并运行Android 4.3平台。 使用标准Android API以将2D动画呈现到Android画布上。生物传感器用于收集生理信息，其来自Zephyr的 Bioharness 18。 蓝牙连接在传感器和移动电话之间建立启用无线通信。 我们使用由Zephyr开发的Java库与传感器交互。 3.3压力监测 HRV是指连续之间的时间间隔的变化心跳4。 HRV措施可以评估一般健康的心脏 17以及反映ANS状态4。我们专注于后者的

13、属性。 ANS可以分为两个分支：交感神经神经系统和副交感神经系统。第一个激励心脏（其中自主地受控器官），后者抑制它。 因此，通过监测心跳行为的不同变化，我们可以推断出ANS的哪个部分被更多地激活。 随着精神压力，ANS的交感分支被激活，以激发内部器官以潜在地处理威胁经验，强度或反应。相反，在放松状态期间，副交感神经神经分支被触发。 通过监测平衡之间的交感和副交感神经分支神经系统，我们可以推断出适当的结论个体经历的精神压力水平。 我们可以从ECG记录获得HRV信号。最突出的功能信号，ECG信号，R峰，其与去极化一致的心室。 时间间隔两个R峰反映两次心跳之间的周期，RR间隔。 所有RR间隔的系列形

14、成一个以时间对时间表示的特定信号。 当一定时间后一信号以周期性间隔被重新采样，我们获得一个HRV信号。 使用HRV评估精神压力主要是在频域。 特别重要的是以下频带（或参数）28 1. 低频（LF）：0.04? 0.15Hz 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 6 2. 高频(HF): 0.15 to 0.4 Hz HF（其反应副交感神经活化）神经系统下降，和LF / HF的比率反映交感神经和副交感神经之间的平衡分支，在精神压力情况下增加26，27，29。 我们利用这些属性来监视玩家的精神压力。 3.4UBRM组件 以下各节介绍各种模块UBSG。 这些模块与UBRM一致。不包括传感器模块

15、，所有其他模块的特点是游戏应用的软件组件可以在Android设备上运行。 3.4.1 传感器模块 我们用Zephyr Bioharness 18提取相关生物信号并准备处理。收集两个生物信号：ECG和呼吸。此外，传感器的板载3D加速度计用于估计活动级别。ECG信号总结电气心脏活动;呼吸信号指示呼吸频率。这两个信号都用于记录时间。 Zephyr Bioharness也生成一个向量从加速度信息的幅度单位（VMU）值并用于估计活动水平20，21， 22。使用具有两个电极的1导联构造收集ECG使用胸带连接到胸部。信号是以1 kHz 19采样，这高于250 Hz的最小值HRV分析所需的采样率30。呼吸信号

16、通过测量尺寸差异收集胸腔推导吸气和呼气活动19。呼吸信号以25Hz采样仅在直角条件下才被认为是准确的19。加速度计以100Hz采样，但是平均VMU水平以1Hz的速率产生 19。 3.4.2 信号处理模块 信号处理器负责采样，调节，过滤和从中提取直接来自传感器模块的相关信息原始生物信号。该模块有三个输入：ECG，呼吸和VMU。它还产生三个输出：LF，HF和集成VMU（IVMU）（参见图5）。 图5信号处理模块 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 7 我们意在计算频域参数的HRV信号。 因此，我们需要估计它功率谱密度（PSD）。 这在下面描述： 1.检测ECG记录中的R峰，并计算一个系列的

17、RR间隔 2.以固定间隔重新采样RR时间序列以获得HRV信号 3.纠正来自HRV信号的任何可能的伪影（最常见的是由异位或早熟的心脏引起的节拍）使用23 4.估计校正的功率谱密度（PSD）HRV信号 Zephyr Bioharness具有内置R峰检测算法，因此，传感器提供一系列与R个峰对应的时间戳。 我们重新取样RR间隔时间序列在4Hz之前校正任何可能的工件使用23中的方法。 为了估计PSD，我们使用Welch的方法，这是一个对原始傅里叶变换技术的改进降低估计频谱的噪声和方差31。然而，它倾向于降低频率分辨率。方法涉及时域信号的分割到重叠的窗口（或段）中并计算它们平均周期。 我们应用汉明窗口每个

18、段（以便使信号旁瓣最小化）和使用具有50重叠的256个样本的窗口大小视窗。 因为HRV显着地受到调制的影响呼吸率24，25，它是至关重要的HRV分析步骤。 因此，呼吸信号通过以下步骤处理： 1.对呼吸率信号应用低通滤波器删除任何不一致的测量和平滑信号 2.估计基础呼吸频率（FRF）使用24 3.使用FRF和HRV PSD信号，提取调整HF和LF参数，HFa和LFa，使用方法在文献 24中提到。 我们需要一个基本的活动监测机制确保在期间不测量心理压力的剧烈活动。 这有两个原因：1）Zephyr Bioharness传感器的精度下降增加的活性，特别是对于呼吸速率测量19。2）交感神经系统兴奋在活动

19、增加34。 这不是由于增加在压力的水平，而是由需要造成的心脏，其他身体器官，兴奋支持增加的运动。 因此，这种现象可能不正确地解释为压力事件。 因此，VMU信号输入到信号中处理器模块通过以下步骤处理： 1.对VMU信号应用低通滤波器以消除任何不一致的测量和平滑信号 2.集成信号以获得单个集成整个测量的VMU（IVMU）值期。 两个通常接受的HRV测量的持续时间存在：长期（24小时）和短期（3至5分钟）。我们对3分钟的HRV数据进行分析。最初3分钟后,使用滑动窗口重叠以产生每30秒的频域输出。 3.4.3 信号分析模块 长期暴露于紧张情况已经显示有害健康42。因此，我们建模压力水平随时间的演化作为

20、随机过程或一个不确定的现象。我们收集一个基准值为每个参数和比较后续的它。一旦建立了基准，压力监测活动可以开始。为了获得这些值，测量可以在任何时间段（最少一个小时长期监测）假设压力水平对于整个数据收集仍然有些稳定期。给 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 8 定两个范围，一个是“没有压力”，另一个是的“极端压力”，基准测量应该是在“低到中度压力”状态期间执行，其中在某种程度上处于“无压力”状态和中间状态之间点在两个极端之间。在测量期间基准，用户应该从事平凡的任务需要低至中等的浓度和不可能显着增加精神压力。我们猜测这些测量，假定它们是在期间收集的几乎相同 的压力状态，遵循正态分布，中值是每

21、个参数（即HFa，LFa / HFa和IVMU）的基准值。这些基准值被称为HFa，LFa = HFa，和 IVMU。此外，基准测量的标准偏差对于三个参数分别称为HFa，LFa= HFa和IVMU。因此，每个后续的索引使用计算HFa和LFa / HFa的测量等式（1）和（2）。 HFaindexn?100HFan(?1) （1） ?HFa?HFa (LFa/HFa)indexn?100?LFa/HFa(?1) （2） ?LFa/HFa(LFa/HFa)n fn?HFaindexn?(LFa/HFa)indexn （3） 2 其中n指测量编号（带nD0对于基准收集后的第一次测量完成）。 因此，HF

22、a n和（LFa / HFa）n是值与高频的测量n相关联和低到高频率比。HFaindex n（LFa / HFa）指数n是与后者相关的指数测量。 计算这两个指数的平均值使用等式（3）产生应力指数f n。因此，等于零的f n的值指的是没有变化相对于基准。 f n的值大于零指的是松弛水平的增加（与基准）与f n的大小成比例。 类似地，小于零的f n的值表示应力的增加水平。 方程（4）用于计算应力累积（SA）。 n?k?2 SAn?(f*g)n? m?0?fmgn （4） 其中SA n指的是计算的应力累积在HRV测量n后，（f *g）n是f n与函数g n。其决定如何应力积累被建模。该函数是应用在等

23、式（4）中以给出f n的每个值为相对值重量计算应力积累。函数的积分必须等于1才能避免向累积计算引入增益。 最多基本函数在等式（5）中给出，其中N是f n的长度。 这个内核函数允许所有的值的平均值以产生应力累积其同样地考虑所有f n个样本。换句话说，它计算f n的平均值以产生一个压力积累值。 当我们收集更多的测量和f n的大小增加，最新测量的效果对总应力的积累（SA n）减小。 gn?1 （5） N?1 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 9 当谈到经历精神压力，我们可能更多地代表最近的经验。因此，我们使用替代内核函数放置更多重量对最近的测量和逐渐减少以前的重量。提出了两个内核函数（图

24、6），其中k指核的大小（即，在计算SA n中使用了多少过去的样本）。方程（6）提供了一个线性内核，当应用时等式（4）给出最新测量的更大权重的f n和线性较小的权重。等式（7）当应用时呈现指数递减的内核到等式（4）给最新测量增加了更多的权重的f n和在指数上较小的权重。因此，更多地强调最新的测量在等式（7）的内核中等式（6）在最后k个测量的窗口内。两个内核都有一个等于1的积分。而且，两者都是只考虑k个最新测量。这些介绍简单模型大致模拟了一般机制的应力积累和耗散。 图6应力累积计算的内核函数：a）等式（6）， b）等式（7） gn?2(k?n) （6） 2k?k a(k?n) k a(k?n) k

25、gn?ek?1 n （7） ?e 仅使用等式（4）计算的SA n值被认为对某一水平的活动有效。 所以，它们根据条件保存或丢弃在表1中。 是大于1.0的十进制数并且可以由操作者设置， IVMU和IVMU预先分别定义为标准偏差在基准期间收集的IVMU值的中值收集阶段。 我们设置a到2.0。 3.4.4 反馈模块 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 10 表一 丢弃SA n样本的条件 系统提供了两种形式的反馈：图形和数值。 在“植物神经”中，压力积累是映射到树的健康，这隐喻表示玩家的幸福。 当映射压力时积累对树的健康，我们需要平衡两个要求： 1.玩家应该能够观察到的效果她/他放松对树的健康。

26、 这会提高游戏中的参与水平并提供为有意义的生物反馈经验。 2.树的健康不仅取决于用户的瞬时生理信息，而且还反映压力积累。 这是特别必须鼓励玩家保持放松长时间的，以便在游戏中取得成功并产生压力管理和情绪控制整个游戏的时期。 为了平衡这两个要求，为了即时反馈，我们使用方程（7）的内核进行压力积累计算（使用公式4）。 这个内核函数更重视最新的测量，因此允许玩家相对快速地观察效果的放松的游戏。 内核的大小应该是相对于游戏时间段。 为了长期监测，我们设置内核大小为120，因此，压力在等式（4）中计算的累积值反映最后一小时的监测（假定进行了测量每30秒）。 图形反馈与树的健康相关表示ANS的状态。计算健康

27、使用公式（8），然后在0使用之间加等式（9）其中hc n值为0表示最差树健康可能（所有的叶已经下降）和hc n值表示最好的树的健康。最初，在游戏的开始，树的健康被设置为/2。在等式 （8）中，放大的偏差从它们各自的基准测量HRV参数。因此，的值越大，灵敏度越高树的健康对SA n的值的变化。在游戏的设置菜单中，这个变量被描述为灵敏度变量，可以在1和50之间设置帮助文本，下面说明关于灵敏度变量：此变量控制树的健康程度如何敏感对精神压力水平的变化。因此，这个变量建立了变化量之间的关系在精神压力水平和树的健康。灵敏度变量的较大值将导致较大的值树的健康的变化对于最轻微的变化精神压力水平，反之亦然。“在我

28、们的评估中，我们有设置到13，因为它产生了良好的灵敏度水平到生理失调。 数字反馈表示玩家的得分。 这是使用等式（10 ）在整个游戏的时期来代表树木健 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 11 康改善的积累。 hn? 2?SAn （8） ?,? hcn?hn, ?0，?ifhn?if0?hn? （9） ifhn?0? sn?sn?1?max(hn? 2,0) （10） 树的健康反馈反映了压力积累经过一段时间。我们也想监测急性压力表现， 而不是看累积效应，我们监测应力水平的突然跳跃。如果我们可以中断这样的情节，无论何时检测，结果会是理想的。 我们使用文献4中提出的算法来识别这种现象。 在游

29、戏中，（在等式（8），（9）和（10）设置为100。因此，树的健康可以是范围从0到100。 3.4.5 环境多媒体响应模块 每当检测到急性应激事件（使用算法在4中），用户立即被警告该情况（通过标准的Android通知机制）和给定了开始放松过程的选项。 如果用户接受参与过程，指导冥想或呼吸运动教学视频在手机上运行电话，从而帮助玩家实现放松。 注意如果她/他，这些通知可以被用户禁用认为他们是不必要的。 3.4.6 历史监控模块 长期趋势对生物反馈练习很重要，玩家可以识别潜在的积极或消极数据随时间和跨越许多方向积累的趋势会话监控。事实上，对于一个玩家，所有的生理信息（HFa，LFa / HFa和IV

30、MU）游戏玩法存储在数据库中以供稍后查看。最重要的是，用户可以分析压力积累时间。尽管如此，由于这种情况的重点是长期的趋势，压力累积计算（使用公式4）采用公式（6）中给出的核函数可由操作员调整的大小（默认大小2280以反映24小时的监测）。使用这个内核函数计算压力积累，每个的权重压力指数逐渐线性减少测量的年龄。这产生缓慢变化反应趋势的压力积累值立即改变。相反，等式 （7）的核使最重要的重量与最新的测量一致以反映压力累积的瞬时变化。 4评价 我们总结评估的目标如下： 1.验证分数和树健康是否对应个人的经验水平的压力， 2.评估拟议的UBSG是否可以帮助用户减少他们的精神压力。 基于心电信号的生物反

31、馈系统设计（文献翻译） 12 我们为此目的设计了两个实验。 两个实验被我们的研究所批准伦理和诚信。 参与的所有受试者实验签署知情同意书。 4.1短期实验 4.1.1 假设 游戏得分和树健康基于HRV已被证明反映精神的参数压力26， 29，因此我们假设游戏得分和树的健康是反应的放松或压力的水平经验的玩家。 树的健康和得分增加受试者变得更加放松，并且树的健康降低并且当受试者变得更多时分数停止增加强调。 4.1.2参与者 6名女性和9名男性，年龄在22和61岁之间（33.47?12.49）岁参加了实验。 没有受试者有心脏病史或者体验精神健康挑战。 他们都没有服用抗焦虑或抗抑郁药物。 4.1.3仪器

32、开发的UBSG系统用于记录生理玩家的信息，游戏得分和树的健康。 4.1.4相关措施 该实验在三个不同的阶段进行：基准，压力和放松。 有一个单一的内部对象自变量：实验阶段。 自变量归因于两个层次，即压力阶段和松弛相。 基准测量用于计算松弛的树的健康和得分和应力阶段，因此不用于分析（如第III.D.3节所述）。 两个 UBSG依赖度量计算：平均树木健康（hc）和最大值分数达到（max（s n）。 另外，另外两个计算HRV依赖性测量：平均值HFa和平均LFa / HFa。 这些变量分别标记为HFa和LFa = HFa。 4.1.5过程 在整个实验中，受试者坐在典型的，符合人体工学的声音，在电脑前的办

33、公椅。 实验分为三个阶段：基准，放松，和压力。 每个阶段持续9分钟。 六分钟的静置分离各相。 实验开始于基准阶段，而放松和压力阶段在受试者之间平衡。 这些的描述在接下来的三个部分中提供相。 每个主题进行一次实验。 每个锻炼执行在整个相位的相位运行期间。 基准：首先，要求受试者评估她/他使用视觉模拟量表（VAS）的精神压力水平的感知压力33。 VAS是心理测量反应规模，用于主观评估的经验指定她/他与基准的一致程度，语句在两个端点之间的缩放。规模是打印在纸上作为100毫米未标记的标尺和伴随着以下指令：“指示如何强调你对压力的感觉“。所有受试者在VAS开始之前的应力水平低于20实验。第二，要求受试者

34、执行低至中度应激诱导任务。因此，尽可能想问题放松她/他的肌肉和清除她/他的想法。任务包括一个9分钟打字练习，由显示6随机生成的计算机程序驱动数字。用户必须在一定时间内键入这些数字，周期为4秒（每秒2/3秒）显示一组数字。该练习模拟“轻微”紧张的工作与最小的认知需求。 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 13 Finsen等人32使用类似的实验来模拟计算机工作。在该阶段结束时，所有受试者的VAS报告压力水平低于50。 放松：主题从事指导意象和按照视频中的说明进行呼吸训练。指示主题如何呼吸，其中场景想象，以及哪些想法调用以便实现放松。 压力：受试者被给予一个计时的心理算术任务，由计算机程序

35、驱动。 任务包括的回答连续乘法问题涉及在时间限制内的0和12之间的数字。 初始每个问题时间（TPQ）为2秒，根据情况进行调整对用户的性能。 适应机制每次错误将TPQ增加0.1秒，最大增加的4秒。 它还使TPQ降低0.1秒在连续两次正确答案之后的2秒。 这是为了确保较不熟练的程度继续参与任务。 每10个连续问题，游戏暂停2秒和分数在屏幕上显示为正确答案的数量出来的总数。 为了促进压力，主题是导致相信除了压力监测，通过算术运算，她/他的认知能力正在测试并与她/他的同行的那些实验。 4.1.6实验设计和数据分析 实验采用重复测量设计，共有15个参与者。 一个实验的前三个阶段， 效果使用重复测量来评估

36、受试者MANOVA与Wilk。 如果发现效果在MANOVA中，我们进一步评价差异在每个因变量的阶段之间使用单变量重复测量分析。 4.1.7结果 本节介绍了其意义所在的结果水平设置为D 0:05。满足的假设正态性在多变量和单变量重复测量分析，我们进行了平方根变换对以下因变量：HFa，（LFa = HFa）和max（s n）。我们评估了变换的正态性变量通过检查偏度和峰度和应用Kolmogorov-Smirnov 43和Shapiro-Wilk 44测试。重复测量MANOVA结果的差异在所有因变量的两个阶段之间被发现具有统计学意义（F（4; 11）D 4:18，p D 0：027）。重复测量单变量分

37、析显示出统计学上显着的差异（F（1; 14）D 18:41，p D 0：001），max（s n）F（1; 14）D 21:14，p <0：001），HFa（F（1; 14）D 7:91，p D 0：014）和LFa = HFa（F（1; 14）D 9:81，p D 0：007）（松弛和压力）。表2示出了hc，max（s n），HFa和LFa = HFa在放松期间对所有受试者获得和应力阶段。平均来说，HFa降低（LFa = HFa）在应力期间与放松相比增加。重要的是，hc和max（s n）在应力期间减少相比放松。这意味着树的健康和比分（在比赛中）增加强调。这验证了我们所说的假设。 4.2

38、拓展实验 4.2.1假设 我们要求玩家在几天内使用应用程序生物反馈，另几天，它被关闭。 我们假设玩家当游戏的生物反馈被打开时，会体验UBSG记录的精神压力的减少，（与它是关闭时相比）。 在实验期间监控的指标是树的健康和得分，我们已经建立在短期实验中反射放松或压力状态。 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 14 4.2.2参与者 十五个同意参加的在22和61岁之间的短期实验的成年人中，十二个（33.92?13.00）岁的老年人参加了实验，5名女性和7名男性。 所有受试者都有在白天需要最小的移动。 所有测量在工作时间。 表二 压力和放松期间测量的戏参数的平均值和标准偏差 4.2.3仪器 开

39、发的UBSG系统用于记录生理玩家的信息，游戏得分和树的健康。 4.2.4相关措施 该实验在三个不同的阶段进行：基准，工作没有生物反馈和工作生物反馈。 有一个单一的内科独立变量：实验阶段。 自变量被归因于两个层次，工作没有生物反馈和使用生物反馈。 计算两个因变量：平均树木健康（hc）和最大得分（max（s n）。 4.2.5过程 实验从工作场所进行科目。 所有这些人都进行了三个阶段：基准，工作没有生物反馈，和工作与生物反馈。 的这些阶段的细节在接下来的三节中给出。实验从基准阶段开始，而无生物反馈的工作和与生物反馈的工作阶段在受试者之间平衡。 每个主题进行一次实验。 基准：收集基准，以便它可以因此

40、用于以后评估的压力水平学科。如果感知的压力在我们的尺度上保持在0和50之间整个收集期，每20分钟，使用VAS测量感知的压力会话被认为是有效的。这个阶段的持续时间设定为60分钟。 没有生物反馈的工作：主题被要求使用系统每天80分钟（40分钟时主题第一次来工作，午饭后40分钟）工作周。 尽管如此，UBSG的用户界面被隐藏，从而打破了必要的反馈回路生物反馈应用。 然而，我们仍然收集树健康和分数，而不向主体公开。 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 15 该阶段的总持续时间设定为400分钟。 有生物反馈的工作：在这个阶段，主题是要求每天使用系统80分钟（40分钟当主体第一次进来工作和40分钟后

41、午餐）一个工作周。 这一次，我们介绍了主题UBSG，并告诉他们游戏的目标是最大化他们的分数，从而保持树的健康尽可能。 他们被告知，如果他们有兴趣增加他们的分数，他们可以参与指导冥想或呼吸练习（包括教学视频这些练习的手机）。我们也解释了在检测到急性应激情况的情况下，警告消息会问他们是否愿意参与放松练习。 我们告诉他们，从事这样练习不仅帮助他们提高他们的分数，而且降低其压力水平以实现更高水平的健康。该阶段的总持续时间设定为400分钟。 受试者填写了一份旨在捕获他们对评估后的系统的想法的问卷。 提供了调查问卷的详细信息，在第IV.B.7节。 表三 扩展实验期间收集的游戏相关参数 4.2.6实验设计和

42、数据分析 实验采用重复测量设计12名参加者。 一个实验由三个阶段前面描述，基准，工作没有生物反馈和工作与生物反馈。 每个主题参加了一次实验。 受试者内的影响使用重复测量MANOVA评估因子与Wilk。 此外，如果发现效果在MANOVA中，我们进一步评价差异在每个因变量的阶段之间使用单变量重复测量分析。 4.2.7结果 表3总结了期间收集的游戏参数实验，其中hc 是整个树的平均健康主体的实验和 基于心电信号的生物反馈系统设计（文献翻译） 16 max（s n）是最大的受试者在实验结束时达到的分数。对于所有结果，显着性水平设定为D 0:01。 。重复测量MANOVA结果之间的差异发现所有因变量的两个阶段统计上显着（F（2; 10）D 16:46，p <0：001）。此外，重复测量单变量分析对于hc（F（1; 11）D）显示统计学上显着的差异31:32，p D 0：001）