講演情報
[B-19-13]爪画像を用いたRMSSDの測定
◎△松家 優冶1、菊澤 百々菜1、木村 秀明1 (1. 中部大学大学院工学研究科情報工学専攻)
キーワード：
RMSSD、心拍変動、ストレス、爪
心拍変動指標であるRMSSD（Root Mean Square of Successive Differences）は，自律神経系の活動を反映した指標であり，ストレス評価に広く用いられている．従来，その計測には接触型センサなどの専用デバイスが必要であり，長時間の装着がユーザへの負担となっていた．本研究では，爪領域は毛細血管が豊富であり，血流変化が色調変化として観察しやすい特性を活用して，Webカメラで撮影した指先の爪画像から，深層学習を用いてRMSSDを非接触で推定する手法を提案する．今回，ResNet18をベースとした回帰モデルを構築し，最終全結合層を1次元の回帰出力層に変更することでRMSSDを直接推定するよう設計した．実験では，10本の指を3方向から撮影した計30枚を1セットとし，心電図からPan-Tompkinsアルゴリズムで算出したRMSSDを正解ラベルとして学習を実施した．また，データセットは層化抽出により36セットを学習用，10セットをテスト用に分割した．評価の結果，最良モデルのMAEは9.9[ms]であり，20〜60[ms]の領域では比較的高い推定精度が確認された．一方，範囲外の領域ではデータ不足や平均への回帰の影響で精度が低下した．