@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232640,
 author = {坂元, 菜摘 and 工藤, 寛樹 and 内山, 彰 and 濱田, 啓介 and 平川, 英司 and Natsumi, Sakamoto and Hiroki, Kudo and Akira, Uchiyama and Keisuke, Hamada and Eiji, Hirakawa},
 issue = {36},
 month = {Feb},
 note = {新生児は体温調節機能が未熟なため，保育器による温度管理が必要不可欠である．現在はプローブを新生児の肌に貼り付け，体温測定を行なっているが，新生児は肌が未熟であることから外れやすく，長期間の測定が難しいという課題がある．そのため，サーモグラフィによる非接触な体温測定を実現する取り組みが進められている．しかし，処置などの介入時には，医療者の手などによって新生児が隠れてしまうため，サーモグラフィによる体温測定ができなくなる．このような場合でも，新生児の体温測定を実現するため，本研究では人体の温度変化がシミュレーション可能な生体温熱モデルを利用し，直前までに得られたサーモグラフィや保育器内の温湿度などのセンサデータを組み合わせて，体表温や深部体温を推定する．時々刻々と得られるセンサデータに基づき，生体温熱モデルにおけるパラメータ最適化を迅速に行うため，誤差逆伝播法を用いる．実際に新生児から得られたデータを用いて，提案手法の有効性評価を行った．その結果，サーモグラフィのデータが取得できなくなってから 10 分経過後でも，平均絶対誤差 0.032℃ で深部体温が推定できることがわかった．, Neonates need temperature management in incubators due to their underdeveloped thermoregulatory functions. Traditional methods using skin-attached probes are challenging due to the neonates’ delicate skin. Therefore, efforts are being made to realize non-contact temperature measurement using thermography. However, thermography can be hindered during medical procedures by obstructions like medical staff’s hands. To address this, we utilize a human thermal model to simulate body temperature changes, integrating real-time sensor data, including thermography and incubator conditions, to estimate surface and core body temperatures. Our method employs backpropagation for rapid parameter optimization in the human thermal model. The effectiveness was confirmed using actual neonatal data, achieving core body temperature estimation with an average absolute error of 0.032 °C, even 10 minutes after thermography data becomes unavailable.},
 title = {生体温熱モデルの新生児適用に向けた誤差逆伝播法によるパラメータ最適化の検討},
 year = {2024}
}