Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2017-10-04 |
タイトル |
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タイトル |
スマートフォン装着型サーモグラフィを用いた機械学習に基づく深部体温推定 |
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 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者名 |
吉川, 寛樹
濱谷, 尚志
内山, 彰
東野, 輝夫
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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 |
近年,人体の深部体温が健康状態を表す指標として注目されている.しかし,深部体温を計測するためには,直腸や口腔,鼓膜などの温度を専用の機器で測る必要があり,計測に伴う負担も大きいことから,1 日を通した継続的な深部体温の把握は困難である.一方,近年ではサーモグラフィの小型化が進んでおり,サーモグラフィ内蔵スマートフォンなどを用いて,モバイル環境での温度計測が容易に行える環境が整いつつある.そこで本研究では,サーモグラフィから得られた温度データから,額,頬,首の体表温度を抽出し,機械学習によって深部体温推定モデルを構築する.その際,体表温と深部体温の差を生み出す一因となっている気温やBody Mass Index (BMI) などの個人情報を組み合わせることによって,深部体温推定の精度を向上させる.さらに,BMI だけでは考慮できない個人差を考慮するため,あらかじめ取得した個人の学習データに重み付けを行なった上でモデルを構築する.提案手法の性能を評価するため,男性12名を対象に日常生活におけるのべ192 時間分のデータを収集した.その結果,個人差を考慮して個別にモデルを構築した場合には,平均絶対誤差が0.175 ℃となり,個人差を考慮することの有効性が確認できた. |
書誌情報 |
第25回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集
巻 2017,
p. 169-173,
発行日 2017-10-04
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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 |