| 講演名 | 2020-11-26 ［ポスター講演］スマートフォンセンサを用いたLSTMによる運動時のRRI推定手法の精度評価 白崎 智美(早大), 金井 謙治(早大), 甲藤 二郎(早大), |
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| 抄録(和) | 近年、高齢化や医療費の増大に伴い従来の治療中心の医療から予防治療へシフトすることが課題とされており、新たな手法を用いた早期診断や日常生活(医療機関外)におけるモニタリングの重要性が高まっている。新たな手法の内、Internet of Things (IoT)や深層学習によって推定された生体情報に基づく診断手法やモニタリング手法が挙げられており注目を集めている。本稿では、専門的なウェアラブルデバイスを使用せずにR-R Interval (RRI)を推定するため、主にスマートフォンセンサを使用し深層学習に基づくRRI推定手法を提案する。筆者らはデータセットのために、hitoeと呼ばれるスマートウェアとスマートフォンを用いて異なる運動状態(ウォーキング、ランニング)において、ECG（心電図）、 3軸加速度、圧力、照度、GPS、気温のデータ収集を行い，ECGを正解ラベル、その他を訓練データとして2層のAttention機構を追加したRNNによる回帰モデルを構築した。精度評価結果から、提案手法はRRIとLF/HFを高い精度で推定可能であることを確認する。 |
| 抄録(英) | Recently, because of aging of the population and increasing medical spending, it is required to shift from the conventional treatment centered medical care to preventive treatment. Therefore, demands for early diagnosis and handy monitoring in daily life is increasing. To address this fact, Internet of Things (IoT) and deep learning get more attention. In this paper, we propose an R-R Interval (RRI) estimation method based on deep learning using smartphone sensors to estimate the RRI without using special medical devices. To construct dataset, we collect ECG, 3-axis acceleration, pressure, illuminance, GPS, and temperature while walking and running by using a smart wear called hitoe and a smartphone. By using the dataset, we adopt a dual stage attention based RNN model to estimate RRI and evaluate the accuracy. The evaluation results conclude that the proposed method can estimate RRI and LF/HF with high accuracy. |
| キーワード(和) | RRI推定 / LF/HF推定 / 深層学習 / IoT |
| キーワード(英) | RRI estimation / LF/HF estimation / deep learning / IoT |
| 資料番号 | SeMI2020-29 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW / SeMI / CNR |
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| 開催期間 | 2020/11/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 委員長氏名（和） | 田野 哲(岡山大) / 石原 進(静岡大) / 高汐 一紀(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Satoshi Denno(Okayama Univ.) / Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) / Kazunori Takashio(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 水谷 圭一(京大) / 斎藤 健太郎(東工大) / 野田 華子(アンリツ) / 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) / 神原 誠之(奈良先端大) / 村川 賀彦(富士通研) |
| 副委員長氏名（英） | Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Inst. of Tech.) / Hanako Noda(Anritsu) / Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Yoshihiko Murakawa(Fujitsu Labs.) |
| 幹事氏名（和） | 村上 友規(NTT) / 佐々木 重信(新潟大) / 西尾 理志(京大) / 橋本 匡史(阪大) / 五十嵐 悠一(日立) / 金井 謙治(早大) / 菅谷 みどり(芝浦工大) / 吉岡 康介(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Tomoki Murakami(NTT) / Shigenobu Sasaki(NIigata Univ.) / Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Midori Sugaya(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 布施 匡章(アンリツ) / 野田 聡人(南山大) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) / 小林 優佳(東芝) / 横山 正典(ＮＴＴ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaaki Fuse(Anritsu) / Akihito Noda(Nanzan Univ.) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Masanori Yokoyama(ＮＴＴ) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Short Range Wireless Communications / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］スマートフォンセンサを用いたLSTMによる運動時のRRI推定手法の精度評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Accuracy Evaluations of LSTM-based RRI Estimation Method by Using Smartphone Sensors During Exercise |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | RRI推定 / RRI estimation |
| キーワード(2)（和/英） | LF/HF推定 / LF/HF estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 白崎 智美 / Satomi Shirasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金井 謙治 / Kenji Kanai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-11-26 |
| 資料番号 | SeMI2020-29 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SeMI-261 |
| ページ範囲 | pp.57-58(SeMI), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SeMI) |