ドップラーレーダによる呼吸・心拍信号計測のためのニューラルネットワークを利用した体動検出
説明
<p>心拍・呼吸などのバイタルサインは，人間の健康状態を判断できる重要な指標である．非接触型の計測方法としては，ドップラーレーダを用いた非接触計測手法が提案され，接触型より簡易かつ長時間計測が可能という利点がある．しかし，同手法は不規則な体動アーチファクトによって，レーダの受信信号に心拍・呼吸情報が計測できない問題点がある．本研究では，フィードフォワードニューラルネットワーク(Feedforward Neural Network, FFNN)を用いて，不規則な体動信号の検出法を開発した．FFNNの体動判定モデルの作成には，心拍・呼吸・体動を模擬したシミュレーション信号データセットを用いてトレーニングを行った．また，FFNN100×20のNN構造でのテストデータセットで検証した結果，体動変位が5～10mm, 10～15mm, 15～20mmにおいて，体動区間の検出エラー率がそれぞれ14.1%，10.3%，7.6%であり，体動変位が大きくなるにつれて，エラー率が低下する傾向を示した．</p>
収録刊行物
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- 生体医工学
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生体医工学 Annual60 (Abstract), 177_2-177_2, 2022
公益社団法人 日本生体医工学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390294276475855360
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- ISSN
- 18814379
- 1347443X
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
