講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-03-02 10:45
日常生活における生体信号を用いた異常検知技術の検討 ○長谷川慶太・工藤史堯・中村 亨・大田幸由(NTT) LOIS2016-67 |
抄録 |
(和) |
焦りや動揺に伴う交感神経系の亢進や,単調作業による精神的疲労は,一過性の異常なストレスとして人の認知や判断,操作の誤りの原因となる事がある.本研究ではこのような誤りによるインシデントによる被害を防止するため,異常なストレスの検出を目的とする.ストレスにより,心拍変動や血圧に変化が現れることが知られているが,個人差が大きいことに加えて,日常生活環境下では身体活動や飲食,日内変動等の影響が大きく,共通尺度による検出は適切でない場合が多い.そこで本研究では,心電図および加速度を用いて,従来研究で用いられている安静状態のみならず,身体活動状態等の生体信号には変化が現れるが,インシデントの発生要因とはならない状態を含めて正常として学習し,正常状態からの乖離を異常状態として検出する手法を検討する. |
(英) |
As a cause of stress, many incidents have occurred such as Traffic Accidents, Medical Accidents and Billing fraud. Strong stress is well known to inhibit normal or appropriate ability of decision or operation. Therefore, we aim to prevent expand affection of incidents by anomaly detection of stress using a biosignal and behavioral information. From previous study, following results have shown that biological reactions appear in variability of ECG (Electrocardiogram) or blood pressure with alternation of excitability of the autonomic nervous system due to stress. However, it is much hard to define abnormal stress pattern in many cases in person each and every. Moreover, biosignal and behavioral information have large distribution between subjects. From these reason, our approach is not signature based detection but anomaly detection with definition of normal pattern of stress for each person. |
キーワード |
(和) |
生体信号 / 心電図 / IoT / 異常検知 / MSPC / Deep Leaning / ストレス / |
(英) |
Biosignal / ECG / Internet of Thing / Anomaly detection / MSPC / Deep Leaning / Stress / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 488, LOIS2016-67, pp. 29-34, 2017年3月. |
資料番号 |
LOIS2016-67 |
発行日 |
2017-02-23 (LOIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
LOIS2016-67 |