Real-time physiological stress monitoring would be a relevant addition to virtual reality (VR) training for high-risk professions, such as the military. VR is highly suitable for the implementation of such monitoring due to the controlled environment and the already used wearables. However, physiological stress measurements suffer from distortion due to physical activity. Therefore, we tested whether we can use accelerometry to correct non-invasively measured heart rate (HR) for physical activity in 23 soldiers who performed three roomclearing VR scenarios. These scenarios were dynamic, in that soldiers moved around in the VR environment by walking around in the real environment. In contrast to uncorrected HR, and HR corrected by subtracting baseline HR measured when walking, the accelerometrycorrected HR was able to significantly predict the participants’ self-reported stress in the scenarios, p = 0.047, R2 = 0.11. Whereas uncorrected HR significantly predicted selfreported physical demand, p = 0.028, R2 = 0.09, the accelerometry-corrected HR did not. All HR measures significantly predicted self-reported mental effort, which was most strongly the case for uncorrected HR, p < 0.001 R2 = 0.42. These findings, in combination with the methods’ low sensitivity to motion artifacts and non-invasiveness, are very promising for its use to monitor stress in real-time during dynamic VR training scenarios.
In het kort: We beschrijven een methodiek die de stress/mentale werklast van militairen (tijdens een VR scenario) voorspelt door middel van de gemeten hartslag en accelerometrie. Dit model houdt, in tegenstelling tot andere modellen, rekening met de individuele hartslag respons die veroorzaakt wordt door beweging. Door middel van baseline metingen (bewegen in een niet stressvolle omgeving) kan de hartslag respons die wordt verwacht door de hoeveelheid beweging tijdens het scenario voorspelt worden, en vervolgens af worden getrokken van de gemeten hartslag tijdens het scenario. Dit resulteert in een modeled non-metabolic HR. Het model is beproefd tijdens een groot experiment, waarbij gedurende 5 dagen 23 militairen uit Havelte een aantal VR scenario’s doorlopen hebben. Het model gaf een significante voorspelling op de zelf-gerapporteerde stress (p = 0.047, R2=0.11). We hopen het model verder te kunnen optimaliseren en/of integreren met andere modellen in toekomstige projecten of programma’s .