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| 講演名 | 2019-11-05 10:00 ウェアラブル生体情報センサのための学習推論アルゴリズムの検討 ○渡辺大輔・矢野祐二・和泉慎太郎・川口 博・吉本雅彦（神戸大）  MICT2019-25 MI2019-52 |
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| 抄録 | （和） | ウェアラブル生体情報センサから得られたデータに対して，エッジ推論を行うことを想定してアルゴリズムの評価を行った．ウェアラブルヘルスケア向けの３つのアプリケーションを対象に，ランダムフォレスト（RF）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をFPGAの実装により，推論精度とエネルギー効率の観点からアルゴリズムの評価を行った．その結果，RFがエネルギー効率において１桁から３桁高くなり，低電力なアプリケーションに対して適しているといえる．一方，推論精度においてはCNNが３％から１０％高精度であることから高い精度が求められるアプリケーションでは適している． |
| （英） | The algorithm was evaluated assuming that edge inference was performed on the data obtained from the wearable biological information sensor. For three applications for wearable healthcare, we evaluated the algorithm from the viewpoint of inference accuracy and energy efficiency by implementing a random forest (RF) and convolutional neural network (CNN) with FPGA. As a result, RF increases energy efficiency by one to three orders of magnitude, making it suitable for low power applications. On the other hand, inferior accuracy, CNN is 3% to 10% high, so it is suitable for applications that require high accuracy. | |
| キーワード | （和） | IoT / ウェアラブルヘルスケア / 機械学習 / 低電力推論 / / / / |
| （英） | IoT / wearable healthcare / machine learning / low power inference / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 263, MICT2019-25, pp. 7-8, 2019年11月. | |
| 資料番号 | MICT2019-25 | |
| 発行日 | 2019-10-29 (MICT, MI) | |
| ISSN | 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 | MICT2019-25 MI2019-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI MICT |
| 開催期間 | 2019-11-05 - 2019-11-05 |
| 開催地（和） | 筑波大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tsukuba |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2019-11-MI-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ウェアラブル生体情報センサのための学習推論アルゴリズムの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of machine learning algorithm for wearable biosignal sensor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | ウェアラブルヘルスケア / wearable healthcare |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 低電力推論 / low power inference |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 渡辺 大輔 / Daisuke Watanabe / ワタナベ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢野 祐二 / Yuji Yano / ヤノ ユウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和泉 慎太郎 / Shintaro Izumi / イズミ シンタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川口 博 / Hiroshi Kawaguchi / カワグチ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉本 雅彦 / Masahiko Yosimoto / ヨシモト マサヒコ |
| 第5著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-05 10:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | MICT2019-25, MI2019-52 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.263(MICT), no.264(MI) |
| ページ範囲 | pp.7-8 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2019-10-29 (MICT, MI) |
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