心電モニタを用いた機械学習による行動推薦システムの一方式

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI24012,IIS24037

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2024/03/23

タイトル(英語): A method of behavior recommendation system using machine learning with an electrocardiogram (ECG) monitor

著者名: 冬爪 成人(東京電機大学),石山 仁(東京電機大学)

著者名(英語): Narito Fuyutsume(Tokyo Denki University),Hitoshi Ishiyama(Tokyo Denki University)

キーワード: 心電モニタ|機械学習|ウェアラブル端末|行動推薦|Ｒ－Ｒ間隔|心拍変動パラメータ|ECG monitor|Machine learning|Wearable device|Behavior recommendation|R-R intervals|Heart rate variability parameters

要約(日本語): 本稿では，心電モニタを用いたウェアラブル端末，遠隔の処理サーバで駆動させる行動推薦システムについて述べる。本システムではウェアラブル端末で得られたR-R間隔を用いて，処理サーバ上で各種心拍変動パラメータを得る。その各種心拍変動パラメータによる機械学習器で情動を推定し，その値を行動推薦を実施するための情報として利用することを特徴とする。本システムを用いて各種テストを行い，有効性について確認する。_x000D_

要約(英語): In this paper, a behavior recommendation system driven by a wearable device utilizing an electrocardiogram (ECG) monitor and the remote processing server is proposed. The system utilizes R-R intervals obtained from the wearable device to extract various heart rate variability parameters on the processing server. The system has the distinctive feature using machine learning algorithms based on these heart rate variability parameters to estimate emotions, and utilizing these estimates as information for executing behavior recommendations. Various tests are conducted using this system to confirm its effectiveness.

本誌: 2024年3月26日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ: 63-68 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,314 Kバイト