機械学習を用いた日常動作中の胎動カウント

カテゴリ: 部門大会

論文No: 10P3-SSP-52

グループ名: 【E】第38回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2021/11/02

著者名: 秋山 寛（静岡理工科大学）, 大長 祐也（静岡理工科大学）, 小川 智子（Xenoma）, 網盛 一郎（Xenoma）, 村上 裕二（静岡理工科大学）

キーワード: 胎動|胎動カウント|非拘束|加速度センサ|機械学習

要約(日本語): 本報告は日常生活中に使用可能な胎動カウンタ製作に向けて、腹部に設置した加速度センサアレイからのデータからしきい値方式では除去が困難な日常動作と胎動とを機械学習によって切り分ける方式開発について述べたものである。上下と前後軸の2か所の4チャネル時系列データについてkerasとLSTMを用いた深層学習により分類したところ、90%以上の精度で分類が可能であった。

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