CNNを用いた心拍変動時系列の特徴抽出による嚥下検出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI17098

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2017/10/13

タイトル(英語): Detection of swallowing by extracted features of heart rate time series using CNN

著者名: 江頭 庸輔(青山学院大学),大岩 孝輔(青山学院大学),野澤 昭雄(青山学院大学)

著者名(英語): Yosuke Egashira(Aoyama Gakuin University),Kosuke Oiwa(Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 嚥下検出|心拍変動時系列|畳み込みニューラルネットワーク|Detection of swallowing|Heart rate time series|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 食生活の乱れは生活習慣病罹患者の増加を促しており，社会問題の原因の一つとなっている。食生活のリズムを維持するためには，低侵襲かつ自動的に摂食履歴を管理し，ユーザへ通知するフィードバックシステムが必要である。そのため，本稿では，ウェアラブル生体情報計測機器を用いて嚥下時に伴う心拍変動時系列を記録し，それを畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に適用することで，嚥下検出モデルを構築した。

要約(英語): Irregular dietary life is one of the causes of life-related disease. A system which can detect and record dietary information low-invasively and automatically is desired to maintain dietary rhythm. In this study, a swallowing detection model using Convolutional Neural Network and heart rate time series which changes by swallowing is proposed.

原稿種別: 日本語

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