基于监督对比学习与元数据融合的可穿戴传感器压力检测系统StressCon：实现群体鲁棒性与个体个性化的平衡

本文推荐：韩国科学技术院(KAIST)团队提出StressCon框架，创新性地将监督对比学习(Supervised Contrastive Learning)与元数据(Metadata)融合，通过双重对比损失函数优化和个性化适配，显著提升可穿戴设备对ECG/EDA/EMG等多模态生理信号的应力检测精度（最高提升3.49%准确率）。该研究为IoT医疗中群体泛化与个体差异的平衡难题提供了突破性解决方案。

　　

亮点

• 创新采用双重监督对比损失函数，基于类别标签和用户索引构建相似性度量，有效提取群体通用的压力特征模式

• 首创元数据驱动的个性化适配机制，通过融合用户特征数据建模个体特异性生理响应，突破传统模型"千人一面"的局限

• 在WESAD和UTD公开数据集上经留一法(LOSO)验证，分类F₁-score提升达3.48%，确立新一代压力监测技术标准

结论与展望

我们开发的StressCon框架成功实现了对比学习(Contrastive Learning)与元数据(Metadata)的协同优化，为可穿戴医疗设备提供了兼顾群体普适性和个体适应性的智能压力监测方案。实验证明该方法在跨人群场景中保持最优性能，特别适用于存在显著个体差异的ECG/EDA多模态数据分析。未来将探索：1）动态元数据更新机制 2）边缘计算(Edge Computing)部署优化 3）与数字疗法(Digital Therapeutics)的临床整合。

作者贡献声明

Kyungtaek Oh：主导算法设计、实验验证及论文撰写；Hyunseo Park：参与模型构建与数据可视化；Gyeong Ho Lee 与 Jun Kyun Choi：负责理论指导与成果论证。

利益冲突声明

全体作者声明不存在可能影响本研究客观性的财务或个人利益冲突。

致谢

本研究获得韩国产业园区公团(KICOX)及贸易工业和能源部(MOTIE)资助（项目编号SG20240201）。