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アイテム
機械学習に基づく簡易型サーモグラフィを用いた日常向け深部体温推定法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190206
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19020649130f6b-7a64-4860-aea5-c8d707719a7a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DICOMO2017201.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2017-06-21 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 機械学習に基づく簡易型サーモグラフィを用いた日常向け深部体温推定法の提案 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 深部体温,サーモグラフィ,重回帰,Support Vector Regression,機械学習 | |||||||||||||
| 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
× 濱谷, 尚志
× 内山, 彰
× 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，計測にかかる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画像を用いて，額，頬，首の体表温度を取得し，機械学習によって深部体温推定モデルを構築する．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．また，起床時からの深部体温変化の追随性能を評価したところ，活動状況や気温が安定した状態では，平均絶対誤差0.13℃での推定が可能であり，深部体温変化の傾向が捉えられることが分かった． | |||||||||||||
| 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2017論文集 巻 2017, p. 1396-1403, 発行日 2017-06-21 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
