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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NTTLOIS2016-67
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

研究会情報
研究会 LOIS  
開催期間 2017-03-02 - 2017-03-03 
開催地(和) 大濱信泉記念館 
開催地(英) N.Ohama Memorial Hall 
テーマ(和) ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 
テーマ(英) Nobumoto Ohama Memorial Hall 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 LOIS 
会議コード 2017-03-LOIS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Biosignal based anomaly detection for daily life 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 生体信号 / Biosignal  
キーワード(2)(和/英) 心電図 / ECG  
キーワード(3)(和/英) IoT / Internet of Thing  
キーワード(4)(和/英) 異常検知 / Anomaly detection  
キーワード(5)(和/英) MSPC / MSPC  
キーワード(6)(和/英) Deep Leaning / Deep Leaning  
キーワード(7)(和/英) ストレス / Stress  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 慶太 / Keita Hasegawa / ハセガワ ケイタ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話(株) (略称: NTT)
NTTNippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 史堯 / Kudo Fumiaki / クドウ フミアキ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話(株) (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 亨 / Toru Nakamura / ナカムラ トオル
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話(株) (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大田 幸由 / Yukiyoshi Ota /
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話(株) (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-03-02 10:45:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 LOIS 
資料番号 LOIS2016-67 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.488 
ページ範囲 pp.29-34 
ページ数
発行日 2017-02-23 (LOIS) 


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