Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2024-06-19 |
タイトル |
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タイトル |
サーモグラフィを用いた顔の部位別表面温度に基づく深部体温推定法の検討 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
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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株式会社サンワイズ |
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株式会社サンワイズ |
著者所属 |
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大阪大学大学院医学系研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院医学系研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院医学系研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院医学系研究科 |
著者名 |
平野, 華織
工藤, 寛樹
内山, 彰
桑野, 聡
千田, 泰史
丸谷, 賢弘
長谷川, 凌佑
横山, 光樹
中田, 研
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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 |
熱中症は深部体温の上昇により発生するため,熱中症予防には深部体温のモニタリングが重要である.一般に深部体温は体内へのプローブの挿入により測定されるが,侵襲性を伴うため運動時の計測が困難である.これまでに,ウェアラブルセンサを用いた深部体温推定手法が提案されているが,センサの装着性やコストに課題が残る.そこで本研究では,非接触かつ低コストな深部体温推定の実現を目的として,サーモグラフィを用いた手法の検討を行う.暑熱環境に設置したサーモグラフィの正面に被験者がいる場合を想定し,運動時の被験者の顔を含む熱画像を取得する.さらに深部体温推定の精度を向上させるため,取得した熱画像から顔の部位別表面温度を取得し,機械学習によって深部体温推定モデルを構築する.性能評価のため,被験者11名の30分走行データを収集し,評価を行ったところ,深部体温推定の平均絶対誤差は約0.35℃となった.さらに,深部体温に対する閾値に基づき熱中症の警告を発するシステムを想定した場合に,4分の誤差を許容すると,適合率,再現率ともに90%以上で深部体温の上昇を検知できることが分かった. |
書誌情報 |
マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2024論文集
巻 2024,
p. 1297-1303,
発行日 2024-06-19
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |