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講演抄録/キーワード
講演名 2015-07-31 09:25
心拍数の変化を考慮したスケールファクタ選択によるドップラーセンサを用いた心拍検出
茂木瑛梨子大槻知明慶大
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抄録 (和) 心拍変動は健康・精神状態を知るための1つの指標として用いられている.非接触で心拍を取得する試みとして,ドップラーセンサを用いた手法が数多く研究されているが,体動の除去が大きな課題である.
従来手法では,微小な心拍成分を抽出するために連続ウェーブレット変換を用いている.この手法は,学習時に選択したスケールファクタを用いてテスト時の心拍のピーク間隔であるR-R間隔を検出する.しかしこの手法では,学習時とテスト時の行動の違いによる心拍数の差を考慮せずスケールファクタを選択するため,R-R間隔のRMSE(二乗平均平方根誤差)が劣化する.
本稿では,従来手法と比較してR-R間隔のRMSEを改善する手法を提案する.そのために,学習時の心拍数に相当するスケールファクタ区間を探索後,学習時とテスト時での心拍数の差を考慮し,テスト時の行動に応じてスケールファクタ区間を拡張する.テスト時のR-R間隔として,拡張した区間から選択したスケールファクタのウェーブレット係数のピーク間隔を検出する.実験により,被験者が着座静止状態あるいはタイピングゲームをしている場合に,R-R間隔のRMSEは従来法と比較してそれぞれ約60 msecおよび約65 msec改善することを確認した. 
(英) Heart rate variability gives information about health and mental condition. Noncontact detection of heartbeat using Doppler sensor has been researched in many studies. There is a major issue which is how to reduce the influence of body movement. A conventional algorithm uses the continuous wavelet transform. To extract heartbeat, a constant scale factor is selected during a learning phase which is then used to detect heartbeat during a test phase. However, to select the scale factor, the authors do not consider the difference of heart rate between learning and test. Thus, the root mean square error (RMSE) of R-R interval which represents the peak-to-peak of heartbeat is deteriorated. In this paper, we propose a method to improve the RMSE of R-R interval compared with the conventional one. During learning, we search for a scale factor interval corresponding to the heart rate obtained with the Doppler sensor. To take the difference of heart rate between learning and test into consideration, we extend the scale factor interval depending on the action during test. After we select a certain scale factor from some scale factors in the extended interval, we detect heart rate during test by counting the peaks of wavelet coefficients of the selected scale factor. Through experiments, when a subject is sitting still or doing a typing game, we show that the RMSE of R-R interval is improved by about 60 msec and 65 msec, respectively, compared with the conventional method.
キーワード (和) ドップラーセンサ / 心拍検出 / ウェーブレット変換 / / / / /  
(英) Doppler sensor / heartbeat detection / wavelet transform / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 162, ASN2015-52, pp. 183-188, 2015年7月.
資料番号 ASN2015-52 
発行日 2015-07-22 (ASN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 RCC ASN RCS NS SR  
開催期間 2015-07-29 - 2015-07-31 
開催地(和) JA長野県ビル 
開催地(英) JA Naganoken Bldg. 
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),一般 
テーマ(英) Wireless Distributed Network, M2M: Machine-to-Machine, D2D (Device-to-Device),etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ASN 
会議コード 2015-07-RCC-ASN-RCS-NS-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 心拍数の変化を考慮したスケールファクタ選択によるドップラーセンサを用いた心拍検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Heartbeat Detection with Doppler Sensor Using Adaptive Scale Factor Selection on Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ドップラーセンサ / Doppler sensor  
キーワード(2)(和/英) 心拍検出 / heartbeat detection  
キーワード(3)(和/英) ウェーブレット変換 / wavelet transform  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 茂木 瑛梨子 / Eriko Mogi / モギ エリコ
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2015-07-31 09:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ASN 
資料番号 IEICE-ASN2015-52 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.162 
ページ範囲 pp.183-188 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-ASN-2015-07-22 


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