760nmから1650nmにわたる広帯域波長の近赤外画像に基づく血糖値推定のための個人モデルの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-1-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Individual models for blood glucose estimation based on facial images with broadband wavelengths ranging from 760nm to 1650nm.

著者名: 中川 真結子（青山学院大学）,大岩 孝輔（長岡技術科学大学）,七井 靖（防衛大学校）,南雲 健人（青山学院大学）,野澤 昭雄（青山学院大学）

著者名(英語): Mayuko Nakagawa (Aoyama Gakuin University),Kosuke Oiwa (Nagaoka University of Technology),Yasushi Nanai (National Defense Academy of Japan),Kent Nagumo (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 遠隔血糖値推定|近赤外帯域|生体の窓|顔画像|Remote blood glucose estimation|Near-infrared band|Living-body window|Facial images

要約(日本語): 糖尿病患者にとって日常的な血糖値計測は合併症の予防や治療効果の確認のため必要不可欠である。近年、接触生体計測に基づく低侵襲な血糖値計測の研究が行われているが、機器の接触に伴う行動制約などの問題が残る。遠隔的な血糖値計測法の確立は、糖尿病患者のQOL向上につながると期待できる。一方、近赤外光は「生体の窓」と呼ばれるように生体透過性が高く、波長により生体への深達度が異なることが知られている。近赤外帯域で計測した顔画像から得られる色相情報の空間分布は、遠隔で計測可能なバイタルサインの一つである。これらの知見から、第一生体の窓と呼ばれる波長760～1100nmの帯域および第二生体の窓と呼ばれる波長1050nm～1650nmの帯域で計測した顔画像から、異なる深さの生体情報が取得可能と仮定した。本研究では、760nmから1650nmにわたる広帯域波長の近赤外画像に基づく血糖値推定のための個人モデルの構築を行う。