スパースコーディングを用いた顔画像における高血圧検出 ; -近赤外線画像と可視画像の比較検討-

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-3

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): Hypertension Detection in Facial Image Using Sparse Coding -Comparative Study of Near-Infrared and Visible Images-

著者名: 山本 奨人（青山学院大学）,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): Shoto Yamamoto (Aoyama Gakuin University),Kent Nagumo (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: スパースコーディング|高血圧検出|顔面近赤外線画像|顔面可視画像|Sparse Coding|Hypertension Detection|Facial Near-Infrared Image|Facial Visible Image

要約(日本語): 高血圧症は心臓・脳血管障害の危険因子であり、その早期発見には日常的な血圧モニタリングが重要である。現在のカフを用いた血圧測定は身体的拘束や測定に一定の時間を要するため、遠隔的かつ迅速な手法の実現が望まれる。遠隔的に計測した顔面可視画像に対し、信号分解技術であるスパースコーディングを適用した研究では、急性血圧変動に関する特徴を抽出することはできたが、高血圧検出精度は72.1%であり、十分な精度は得られなかった。精度低下の原因の1つとして、可視帯域は外光の影響を受けやすい波長帯域であることが挙げられる。それに対し、近赤外線帯域は生体組織透過性が高く、外光の影響が軽減される。そこで本研究では生体深部の血流変動を捉えることが可能な顔面近赤外線画像をスパースコーディングに適用し、高血圧検出を試みた。また、顔面近赤外線画像と顔面可視画像について、高血圧検出精度の比較を行った。