Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
632548		Stress detection and management in daily life using wearable sensors / Günlük hayatta giyilebilir cihazlar kullanılarak stresseviyesinin tespiti ve düşürülmesi Yazar:YEKTA SAİD CAN Danışman: PROF. DR. CEM ERSOY Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Distres düzeyi = Distress level ; Kardiyak sinyalleri = Cardiac signals ; Psikofizyoloji = Psychophysiology ; Standart zaman sinyali = Standard time signal ; Stresle başetme = Coping with stress ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification ; İnsan fizyolojisi = Human physiology ; İş stresi = Job stress	Onaylandı Doktora İngilizce 2020 163 s.
Stres artık modern toplumumuzun ayrılmaz bir parçası oldu. Araştırmacılar insan sağlığı, toplum ve ekonomi ¨uzerindeki olumsuz etkilerini hafifletmek için stresle başa çıkmanın yollarını araştırdılar. Bu noktada akıllı telefonların, akıllı saatlerin ve akıllı bilekliklerin yaygın şekilde kullanılması, bu cihazlarla stresin algılanabileceği ve hafifletebilineceği araştırma konusunu gündeme getirdi. Her ne kadar geleneksel olarak laboratuvar ortamlarında araştırmalar yapılmış olsa da, son zamanlarda göze çarpmayan giyilebilir cihazlar içeren ekolojik ortamlarda bir dizi yeni çalışma başlatılmaya başlandı. Bu tezde günlük yaşam için bir stres algılama sistemi geliştirdik. Fizyolojik veri toplama için rahatsızlık vermeyen giyilebilir cihazlar kullanıldı. Bu amaçla kalp ve deri iletkenliği aktivitesi fizyolojik sinyalleri kullanıldı. Değişik kiplere özgü hatalı kayıt algılama ve düzeltme algoritmaları, öznitelik çıkarımı ve gelişmiş makine öğrenme yöntemleri önerildi. Bütün ortamlarda veri toplayarak sistemimizi laboratuvar ortamında, sınırlı, yarı sınırlı ve sınırsız gerçek yaşam ortamlarında test ettik. Her birinde seçilen ortama özgü araştırma sorularını inceledik. Gerçek hayattaki sistemlerin başarımlarını geliştirmek için yeni yöntemler önerdik. İç mekanlarda uygulanabilecek farklı stres iyileştirme yöntemleri önerdik ve inceledik. Ayrıca günlük yaşam stres yönetimi çalışmaları için umut vaat eden teknikler, hafifletme yöntemleri ve araştırma zorluklarını tartıştık.
Stress has become an integral part of our modern society. Researchers investigated ways to cope with it to alleviate its negative effects on human health, society and economy. At this point, widespread usage of smartphones, smartwatches and smart wrist-bands raised the question of whether we can detect and alleviate stress with them. Although research has traditionally been conducted in laboratory settings, a set of new studies have recently begun to be conducted in ecological environments with unobtrusive wearable devices. In this thesis, we developed a stress detection system for daily life. Unobtrusive wearable devices were used for physiological data collection. For that purpose, we used heart rate variability (HRV) and electrodermal activity (EDA) signals. Modality specific artifact detection and removal algorithms, feature extraction and advanced machine learning methods were proposed. We tested our system in a laboratory environment, restricted, semi-restricted and unrestricted real-life environments by collecting data in each environment. We proposed different techniques to improve the state of the art in real life environments. We worked on prominent environmentspecific research questions. We further examined different stress alleviation methods including those which can be applied indoors. We also discussed promising techniques, alleviation methods and research challenges for daily life stress management.