サーモグラフィーを用いた自動的な両鼻孔の追跡によるロバストな呼吸数推定法
書誌事項
- タイトル別名
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- Robust Respiratory Rate Estimation by Automatically Tracking Nostrils Using Thermography Alone
抄録
<p>新型コロナウイルス(COVID-19)が世界的に流行している。本研究グループでは、光学カメラとサーモグラフィーを併用した非接触バイタルサイン計測手法による、高感度な感染症スクリーニングシステムを開発している(T.Negisi & G.Sun, Sensors, 2020)。同システムは呼吸数の推定のため、CCDカメラとサーモグラフィーのセンサフュージョンを行っている。しかし、CCDカメラで特定された鼻孔の位置座標をサーモグラフィー画像に座標合わせした際に誤差を生じるなどの課題がある。本研究ではサーモグラフィーの(Histograms of Oriented Gradients)HOG特徴量のSupport Vector Machine(SVM)機械学習手法と鼻周辺の温度特徴を利用して自動的に両鼻孔を特定し、鼻全体の特徴点を利用して両鼻孔の追跡を行い、呼吸数を算出する手法を提案する。提案手法の計測性能を評価するため、安静時と体動時の呼吸数を算出した。リファレンスとして呼吸バンドと同時計測を行い、Bland-Altman解析・記述統計により結果を評価した。安静時のBland-Altman解析の95%信頼区間は-2.7～2.7bpm、体動時の、Bland-Altman解析の95%信頼区間は-1.8～3.0bpmの範囲となった。よって、本呼吸推定法が安静時と体動時の計測において高い精度での呼吸数の推定可能性を示した。</p>
収録刊行物
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- 生体医工学
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生体医工学 Annual59 (Abstract), 289-289, 2021
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
- 1390852714993976320
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- NII論文ID
- 130008105205
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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
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可