[B-19] ヘルスケア・医療情報通信技術

11:00 〜 11:15学術奨励賞候補対象キャリアエクスプローラー

[B-19-06] 2D ResNetベース深層学習を適用した60 GHz帯パルスセンサによる非接触心拍推定：学習データの見直しと距離依存性に関する一検討

◎△永井 佑樹¹、髙橋 太陽²、戸田 健¹ (1. 日本大学理工学部、2. 日本大学大学院理工学研究科)

キーワード：

心拍、ヘルスケア、パルスセンサ、レーダ、バイタルサイン

従来，非接触バイタルサイン検出にはFMCWレーダが主流であるが，前回我々は低消費電力パルス方式センサに対し，CNNおよび2D ResNetを用いた深層学習による心拍推定を検討し，それぞれMAE 9.54 BPM，9.03 BPMを得た．しかし，学習データの被験者構成や計測距離が限定的であり，より実用的な条件での評価が課題として残った．本研究では，学習データ（被験者データ）を見直すとともに，比較的遠距離での評価を行い，モデルの汎化性能および距離変化への頑健性を検討した．