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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-25 14:20 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・佐久間義友・河野隆二（横浜国大）  RCC2018-21 MICT2018-21 |
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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． |
| （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. |
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| 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 / / / |
| （英） | rehabilitation / WBAN / emotion recognition / neural network / heartbeat / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 54, MICT2018-21, pp. 101-104, 2018年5月. | |
| 資料番号 | MICT2018-21 | |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) | |
| 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 | RCC2018-21 MICT2018-21 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC MICT |
| 開催期間 | 2018-05-24 - 2018-05-25 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2018-05-RCC-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 錦城 幸宏 / Yukihiro Kinjo / キンジョウ ユキヒロ |
| 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/ヨミ） | 佐久間 義友 / Yoshitomo Sakuma / サクマ ヨシトモ |
| 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/ヨミ） | 河野 隆二 / Ryuji Kohno / コウノ リュウジ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-25 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | RCC2018-21, MICT2018-21 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.53(RCC), no.54(MICT) |
| ページ範囲 | pp.101-104 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |
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