@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00190206,
 author = {吉川, 寛樹 and 濱谷, 尚志 and 内山, 彰 and 東野, 輝夫},
 book = {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},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 pages = {1396--1403},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2017},
 year = {2017}
}