| 講演名 | 2018-05-25 リハビリテーション患者のストレス推定のためのWBANによる心拍情報のニューラルネットワークによる学習と認識 錦城 幸宏(横浜国大), 佐久間 義友(横浜国大), 河野 隆二(横浜国大), |
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| 抄録(和) | リハビリテーションにおいて個々の患者の特性を理解し，それに応じた個別のアプローチを行うことが重要である．そこで本研究ではリハビリテーション中の患者の感情を推定するために無線ボディエリアネットワーク（WBAN）により取得した心拍情報に対して機械学習を行うことを考える．ただし，機械学習による解析には膨大な計算量が必要であり，そのために患者の心拍情報をWatsonのようなスーパーコンピュータに送り解析を行うのではネットワークの遅延により個々の患者に対してリアルタイムな感情推定を行うことができない．そこで本研究では患者の心拍情報をWBANのコーディネータの組み込みプロセッサやエッジコンピュータの限られた処理能力でも解析できるよう機械学習の計算量を削減する手法を提案する．具体的には心拍情報をニューラルネットワーク(NN)に入力する前に心拍のRRI(R-R interval)からCVRR(Coefficient of Variance of R-R interval)の導出やウェーブレット変換による非周期信号解析を行う前処理により一部の特徴抽出を行った後にNNに入力し学習を行うことでNNでの特徴抽出に必要な計算量の削減を狙う． |
| 抄録(英) | In rehabilitation, approach according to personality is important. So we estimate patients' emotion by neural network(NN) for their R-R interval(RRI) in heart rate data from Wireless Body Area Network(WBAN). However, machine learning processing is complexity and sending heart rate data to super computer like Watson for machine learning processing causes network delay. In this research, we propose how to reduce computational complexity to enable to calculate by limited processing power. Specifically, we aim to reduce it to use NN with preprocessing by wavelet transform and extraction of coefficient of variance of RRI(CVRR). Preprocessing extract a part of characteristic before processing of NN and computational complexity by NN processing reduce. |
| キーワード(和) | リハビリテーション / WBAN / 感情認識 / ニューラルネットワーク / 心拍 |
| キーワード(英) | rehabilitation / WBAN / emotion recognition / neural network / heartbeat |
| 資料番号 | RCC2018-21,MICT2018-21 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC / MICT |
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| 開催期間 | 2018/5/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京ビッグサイト |
| 開催地（英） | Tokyo Big Sight |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 (ポスターセッションあり) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原 晋介(阪市大) / 杉町 勝(国立循環器病研究センター) |
| 委員長氏名（英） | Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Masaru Sugimachi(National Cerebral and Cardiovascular Center) |
| 副委員長氏名（和） | 林 和則(阪市大) / 三浦 龍(NICT) / 原 晋介(阪市大) / 青柳 貴洋(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) / Ryu Miura(NICT) / Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Takahiro Aoyagi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 光治(香川大) / 小林 孝一(北大) / 金 ミンソク(新潟大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 幹事氏名（英） | Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Kim Mingsok(Niigata Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加川 敏規(NICT) / 小林 健太郎(名大) / 小林 匠(横浜国大) / 和泉 慎太郎(神戸大) / 健山 智子(広島工大) / 田中 亜実(立命館大) / 安在 大祐(名工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshinori Kagawa(NICT) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Tomoko Tateyama(Hiroshima Inst. of Tech.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliable Communication and Control / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | リハビリテーション患者のストレス推定のためのWBANによる心拍情報のニューラルネットワークによる学習と認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning and recognition with neural network of heart beats sensed by WBAN for stress estimate for rehabilitation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リハビリテーション / rehabilitation |
| キーワード(2)（和/英） | WBAN / WBAN |
| キーワード(3)（和/英） | 感情認識 / emotion recognition |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(5)（和/英） | 心拍 / heartbeat |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 錦城 幸宏 / Yukihiro Kinjo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 横浜国立大学(略称：横浜国大) Yokohama National University(略称：YNU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐久間 義友 / Yoshitomo Sakuma |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 横浜国立大学(略称：横浜国大) Yokohama National University(略称：YNU) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 河野 隆二 / Ryuji Kohno |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 横浜国立大学(略称：横浜国大) Yokohama National University(略称：YNU) |
| 発表年月日 | 2018-05-25 |
| 資料番号 | RCC2018-21,MICT2018-21 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | RCC-53,MICT-54 |
| ページ範囲 | pp.101-104(RCC), pp.101-104(MICT), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |