| 大会名称 |
|---|
| 2017年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017S |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| B-20 |
| セッション名 |
| ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| 講演日 |
| 2017/9/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 1号館 13L |
| 講演番号 |
| B-20-10 |
| タイトル |
| 確率的勾配降下法を用いたドップラーレーダによるロバストな心拍検出 |
| 著者名 |
| ◎葉 臣, 豊田健太郎, 大槻知明, |
| キーワード |
| ドップラーレーダ, 非接触心拍検出, 圧縮センシング, 確率的勾配降下法 |
| 抄録 |
| 心拍間隔 (RRI) の変動から, 健康状態や精神状態などが分かる. そのため, 特に, ドップラーレーダを用いた非接触心拍検出が注目されている. 従来法の1つにスペクトログラム法がある. 着席静止時は優れた検出精度を得られるが, 運転時のように様々な体動を伴う環境では，体動等にロバストな手法が必要である. 脈波を検出する接触型TROIKA法は, トレッドミルでのランニング時にも高い検出精度を得られるが, 非接触検出に適用する場合, 呼吸や体動が検出精度に大きく影響することが予想される.本稿では, TROIKA法に基づく確率的勾配降下法を用いた非接触心拍検出法を提案する. 提案法では, 呼吸や体動の影響を低減する目的で, TROIKAで用いているスパーススペクトル再構成 (SSR) にZA-LMS (Zero-attracting LMS) アルゴリズムを適用する. 実験の結果, 被験者がタイピング時, 心拍検出精度の改善を確認した. |
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