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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-27 15:10 AIを利用した歩行時の心拍数予測 ○大脇凱志・宮地宏一・山崎愛也・木村秀明（中部大）  EST2021-69 |
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| 抄録 | （和） | 近年，日本は少子高齢化問題が深刻化してきている．少子高齢化が進むことによって，介護費や医療費の増加が見込まれ，高齢者を支える年齢層の負担が増加することになると考えられる．そこで高齢者の健康増進を行うことで，健康寿命を延ばし介護などを必要とする期間を最小限にすることで，これらの問題を解決できると考えられる．身近な健康増進のための運動として歩行（ウォーキング）が存在する．しかし負荷の高いウォーキングを続けた場合，怪我のリスクが増加し，継続性の低下につながると考えられる．また，負荷が低すぎてもウォーキングの効果を得ることができないため，各個人に合わせた負荷で運動をすることが重要と考えられる．本稿では，歩行時の心拍数を予測し，リアルタイムフィードバックにより健康増進を図るシステムを検討したので報告する． |
| （英） | In recent years, Japan has been facing a serious problem of declining birthrates and an aging population. As the birthrate declines and the population ages, nursing care and medical costs are expected to increase, and the burden on the age group that supports the elderly will increase. Therefore, it is thought that health promotion of the elderly can solve these problems by extending their healthy life span and minimizing the time they need nursing care. Walking is one of the most common health promotion exercises. However, the risk of injury increases when walking is too strenuous, and this may lead to a decrease in continuity. In this study, we investigated the effect of heart rate on walking. In this paper, we report on a system that predicts the heart rate during walking and provides real-time feedback to improve health. | |
| キーワード | （和） | ヘルスケア / IoT技術 / エッジコンピューティング / 人工知能 / / / / |
| （英） | Healthcare / IoT Technology / Edge Computing / Artificial Intelligence / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 358, EST2021-69, pp. 59-62, 2022年1月. | |
| 資料番号 | EST2021-69 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (EST) | |
| 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 | EST2021-69 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EST |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | シミュレーション技術、一般 |
| テーマ（英） | Simulation techniques, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EST |
| 会議コード | 2022-01-EST |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AIを利用した歩行時の心拍数予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | AI-based heart rate prediction during walking |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ヘルスケア / Healthcare |
| キーワード(2)（和/英） | IoT技術 / IoT Technology |
| キーワード(3)（和/英） | エッジコンピューティング / Edge Computing |
| キーワード(4)（和/英） | 人工知能 / Artificial Intelligence |
| 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） | 大脇 凱志 / Kaiji Owaki / オオワキ カイジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮地 宏一 / Kouichi Miyachi / ミヤチ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 愛也 / Manaya Yamazaki / ヤマザキ マナヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 秀明 / Hideaki Kimura / キムラ ヒデアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-27 15:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EST |
| 資料番号 | EST2021-69 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.358 |
| ページ範囲 | pp.59-62 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-01-20 (EST) |
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