@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240207,
 author = {中山, 息吹 and 寺田, 努 and 塚本, 昌彦},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {胃の活動状態と関連する健康問題として過食や運動関連過渡性腹痛などがあり，これらを防止するために日常的に胃の活動状態を正しく認識することは有効である．胃の活動状態は主に，食後期収縮運動により胃が膨張している活発状態と，空腹期収縮運動により胃が収縮している不活発状態の二種類に分類される．既存の胃の活動状態を測定する技術として胃カメラ検査，胃バリウム検査があるが，これらの検査は大型の専門機器を必要とするため，胃の状態を日常的に認識することは難しい．そこで本研究は，日常的に胃の活動状態を正しく認識するため，ウェアラブルセンサを用いて複数の生体情報を取得し，取得した情報から日常的に胃の活動状態を推定するシステムを提案する．提案システムの構築にあたり，生体情報として胃電位，皮膚温度，音響特性，血糖値を取得し，胃の活動状態を推定する機械学習モデルを作成した．作成した機械学習モデルを評価するための実験では，20代男性2名に対し，作成したモデルの評価実験を行った．その結果，最も推定精度が高いアルゴリズムはRFであり，正解率は96%であった．そして，最も推定精度が高い生体情報の組み合わせは，血糖値センサのみの場合と皮膚温度センサと血糖値センサを組み合わせた場合，そして全センサを組み合わせた場合であった．},
 pages = {664--671},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ウェアラブルセンサを用いた胃の活動状態推定手法},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}