顔面皮膚温度分布の深層学習による血圧段階推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC15-4

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Estimation of Blood Pressure Level Using Deep Learning of Facial Skin Temperature Distribution

著者名: 大岩 孝輔(青山学院大学),中根 成志(青山学院大学),小林 友洋(青山学院大学),野澤 昭雄(青山学院大学)

著者名(英語): Kosuke Oiwa|Narushi Nakane|Tomohiro Kobayashi|Akio Nozawa

キーワード: 血圧センシング|深層学習|顔面皮膚温度分布|非接触的センシング|Blood Pressure Sensing|Deep Learning|Facial Skin Temperature Distribution|Non-contact Sensing

要約(日本語): 日常的なバイタルサインモニタリングは，脳血管障害や心臓血管障害の主要因とされる高血圧の予防に繋がると期待されており，その実現には非接触的バイタルサインセンシング技術の確立が必須である。我々は非接触的バイタルサインセンシング技術の構築を目指し，赤外線サーモグラフィカメラにて取得した鼻部皮膚温度と，RGBカメラにて取得した鼻部領域の皮膚色輝度変動にブラインド信号処理を適用することで得られた容積脈波の振幅成分をもとにした，血圧推定のための個人毎の線形回帰モデルを構築してきた。先行研究では解析対象領域を鼻部に限定していたが，解析対象領域を顔面全体に拡張し，顔面全体より血圧に関連する特徴を抽出することができれば，より高精度に血圧を推定することができると考えられる。本研究では，顔面皮膚温度分布を深層学習に適用することで，顔面全体より血圧に関連する特徴を抽出し，その特徴をもとに血圧段階推定を試みる。

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