@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209609,
 author = {別府, 文香 and 吉川, 寛樹 and 内山, 彰 and 東野, 輝夫 and 濱田, 啓介 and 平川, 英司},
 issue = {22},
 month = {Feb},
 note = {早産児は身体の体温調節機能が十分でなく，保育器による温度管理が必要になることがある．適切な温度管理のためには，児の深部体温を適切に把握することが重要だが，プローブによる深部体温の測定は侵襲性を伴うため容易でない．一方，深部体温と相関があると考えられる顎下や腋下などの体表温度をプローブにより測定する方法も存在する．しかし，プローブの脱落により，安定した測定が行えないという課題がある．これらの課題に対して，サーモグラフィを用いて熱画像を取得することで，児の体表温度分布を取得することが可能と考えられる．そこで本研究では，物体検出モデル YOLOv5 を基に，熱画像を入力とした新生児の頭部，胸部，左右の腕・脚の部位検出モデルを構築し，その有効性や課題について検討を行った．約 5000 枚の新生児の熱画像を用いて評価を行った結果，検出結果が小さくなる傾向はあるものの，各部位の位置は捉えられていることを確認した．},
 title = {深層学習を用いた熱画像における新生児の身体部位検出法の検討},
 year = {2021}
}