顔面可視画像からの血圧変動に関する特徴抽出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-013

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Feature Extraction Related to Blood Pressure Variation from Facial Visible Images

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

著者名(英語): Kosuke Oiwa(Aoyama Gakuin University),Nakane Narushi(Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 顔面可視画像,深層学習,畳み込みニューラルネットワーク,特徴抽出,非接触血圧センシング

要約(日本語): 長期的な血圧モニタリングは，高血圧に起因する重篤な疾患の早期発見・診断において重要であり，その実現には非接触生体計測技術が必要不可欠である。著者らは非接触生体計測技術を利用した血圧センシング技術の開発を目指した研究を進めている。先行研究では可視ガメラで計測した顔面可視画像内の鼻部領域における皮膚色変動から取得した脈波成分に基づく血圧値の線形回帰モデルを構築した。しかし被験者毎でモデルによる血圧推定精度が異なり汎用性が低いことが課題であった。本研究では，顔面全体の可視画像に対し深層学習アルゴリズムを適用することによる血圧変動に関連する特徴抽出を目的とする。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 314 Kバイト