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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア通信と分散処理ワークショップ
  4. 2017

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183737
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183737
aac35358-2bd9-4f29-aae3-7deafe70db2f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPSWS2017026.pdf IPSJ-DPSWS2017026.pdf (767.5 kB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2017-10-04
タイトル
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
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
大阪大学
著者所属
大阪大学
著者所属
大阪大学
著者所属
大阪大学
著者名 吉川, 寛樹

× 吉川, 寛樹

吉川, 寛樹

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濱谷, 尚志

× 濱谷, 尚志

濱谷, 尚志

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内山, 彰

× 内山, 彰

内山, 彰

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東野, 輝夫

× 東野, 輝夫

東野, 輝夫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 03:33:40.789234
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