• ansia sociale
• classificatore SVM
• EDA
• HRV
• modello NARX

La tesi riguarda la realizzazione di un modello per predire il livello di ansia nei soggetti con ansia sociale. I soggetti che si sottopongono all'esperimento indossano un visore e vengono immersi in due ambiente di realtà virtuale, uno successivo all'altro. Il primo scenario è lo scenario ""waiting room" in cui i soggetti sono immersi in un ambiente che rappresenta una sala d'attesa, il secondo è il "public speaking" in cui i soggetti devono intrattenere una platea con un discorso di 5 minuti. Durante gli esperimenti i soggetti devono registrare, abbassando o alzando la levetta di un joystick, il livello di ansia sociale percepita istante per istante. Inoltre, sul soggetto vengono registrati i segnali fisiologici: EDA, ECG, PPG (segnali grezzi). Dal segnale EDA vengono estratte la componente tonica, la componente fasica e l'attività del nervo sudomotorio mentre dal segnale ECG viene estratto il segnale HRV. Su tali segnali estratti vengono poi calcolate sia caratteristiche temporali che frequenziali. Gli esperimenti vengono proposti sia a soggetti ansiosi che a soggetti controlli e, infatti, nella tesi viene addestrato un classificatore SVM con il quale si vogliono classificatore i soggetti con o senza il disturbo di ansia sociale sulla base delle caratteristiche temporali estratte dai segnali grezzi. Inoltre, utilizzando il modello NARX si addestra una rete neurale che riesca a predire il livello di ansia sociale percepito dal soggetto istante per istante.