J. J. González, Lluís Bernat Iborra, C. Romero Rodríguez, G.J. García, A. Úbeda Tomás
Este estudio propone un sistema de electroencefalografía (EEG) para la clasificación de diferentes niveles de estrés mental utilizando un Serious Game que consiste en esquivar obstáculos controlando un coche, donde en cada nivel de dificultad se aumenta el numero de obstáculos presentes. Para ello, se ha medido el estrés tomando como referencia el nivel de dificultad jugado y se ha desarrollado un modelo de Deep Learning conformado por redes recurrentes (RNN), basado en unidades recurrentes cerradas (GRU). Los resultados muestran que el modelo es capaz de predecir los niveles de estrés con hasta una exactitud del 94 %, lo que sugiere que este sistema puede ser una técnica efectiva para predecir y clasificar el nivel de estrés mental.
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