Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2024-02-22 |
タイトル |
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タイトル |
生体温熱モデルの新生児適用に向けた誤差逆伝播法によるパラメータ最適化の検討 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A Preliminary Study on Parameter Optimization Using a Backpropagation Algorithm for a Neonatal Thermal Model |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
画像センシング・位置推定 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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長崎みなとメディカルセンター |
著者所属 |
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鹿児島市立病院 |
著者所属(英) |
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en |
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Guraduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者所属(英) |
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en |
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Guraduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者所属(英) |
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en |
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Guraduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
著者所属(英) |
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en |
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Nagasaki Harbor Medical |
著者所属(英) |
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en |
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Kagoshima City Hosipital |
著者名 |
坂元, 菜摘
工藤, 寛樹
内山, 彰
濱田, 啓介
平川, 英司
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著者名(英) |
Natsumi, Sakamoto
Hiroki, Kudo
Akira, Uchiyama
Keisuke, Hamada
Eiji, Hirakawa
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
新生児は体温調節機能が未熟なため,保育器による温度管理が必要不可欠である.現在はプローブを新生児の肌に貼り付け,体温測定を行なっているが,新生児は肌が未熟であることから外れやすく,長期間の測定が難しいという課題がある.そのため,サーモグラフィによる非接触な体温測定を実現する取り組みが進められている.しかし,処置などの介入時には,医療者の手などによって新生児が隠れてしまうため,サーモグラフィによる体温測定ができなくなる.このような場合でも,新生児の体温測定を実現するため,本研究では人体の温度変化がシミュレーション可能な生体温熱モデルを利用し,直前までに得られたサーモグラフィや保育器内の温湿度などのセンサデータを組み合わせて,体表温や深部体温を推定する.時々刻々と得られるセンサデータに基づき,生体温熱モデルにおけるパラメータ最適化を迅速に行うため,誤差逆伝播法を用いる.実際に新生児から得られたデータを用いて,提案手法の有効性評価を行った.その結果,サーモグラフィのデータが取得できなくなってから 10 分経過後でも,平均絶対誤差 0.032℃ で深部体温が推定できることがわかった. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Neonates need temperature management in incubators due to their underdeveloped thermoregulatory functions. Traditional methods using skin-attached probes are challenging due to the neonates’ delicate skin. Therefore, efforts are being made to realize non-contact temperature measurement using thermography. However, thermography can be hindered during medical procedures by obstructions like medical staff’s hands. To address this, we utilize a human thermal model to simulate body temperature changes, integrating real-time sensor data, including thermography and incubator conditions, to estimate surface and core body temperatures. Our method employs backpropagation for rapid parameter optimization in the human thermal model. The effectiveness was confirmed using actual neonatal data, achieving core body temperature estimation with an average absolute error of 0.032 °C, even 10 minutes after thermography data becomes unavailable. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11838947 |
書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)
巻 2024-UBI-81,
号 36,
p. 1-6,
発行日 2024-02-22
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8698 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |