非線形的な温度値補正を用いたTFI血圧推定法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-1

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): TFI Blood Pressure Estimation Method using Nonlinear Temperature Value Correction

著者名: 古舘 花（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): Hana Furudate (Aoyama Gakuin University),Kento Nagumo (Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa (Aoyama Gakuin University)

キーワード: 血圧|顔面熱画像|Blood Pressure|Thermal Face Image

要約(日本語): 近年、高血圧症患者の増加が深刻な社会問題となっており、早期発見や予防には日常的な血圧モニタリングが重要である。本研究では、日常生活環境における既存モデルの精度評価を行い課題を抽出し、その課題を解決することで推定精度の向上を目的とした。モデルの学習・テストに用いるデータを収集するために、安静時血圧測定実験と血圧上昇誘発実験を行った。前処理を施した熱画像に対し指数関数と双曲線正接関数を用いて非線形変換を行った。熱画像に独立成分分析を適用後、Borutaを使用し変数選択を行い、混合行列の重みを説明変数、血圧値を目的変数として推定に寄与する独立成分を選択した。選択された独立成分の重みを用いて線形SVRにより血圧値を推定するモデルを構築した。結果、平均血圧のRMSEが9.0mmHg、Rが0.151の精度で推定することができ、実測値に対してモデルの推定値も右肩上がりとなり、既存モデルより精度の向上が確認された。