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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-19 10:00 FMCWレーダによる生体センシングとトランスフォーマによるECG波形復元手法 ○安済 練・戸田大貴・市毛弘一（横浜国大）  SIP2022-4 BioX2022-4 IE2022-4 MI2022-4 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，FMCWレーダで非接触に取得した生体信号に対し，深層学習モデルの一種であるトランスフォーマを用いたECG (ElectroCardioGram) 信号の波形復元手法を提案する．心拍のモニタリングにおいて ECG 信号は一般的であるが，現状では測定時においてデバイスの接触による不快感が生まれる等の欠点がある．そこで，レーダを用いた非接触な測定手法に注目が集まっている．高精度なECG波形復元手法を実現するために，CNN (Convolutional Neural Network) を用いた波形復元手法や，生体信号に混入してしまう環境ノイズ除去に特化した深層学習手法などが検討されている．本稿では，更なる精度向上を目的とし，FMCWレーダで取得した生体信号に，トランスフォーマを用いたECG信号の波形復元手法を提案する． |
| （英） | In this paper, we propose a waveform reconstruction method for ECG (ElectroCardioGram) signals using a transformer, a kind of deep learning model, for biological signals acquired by FMCW radar without contact. Although ECG signals are commonly used for heart rate monitoring, they have some disadvantages such as discomfort due to contact with the sensor during measurement. Therefore, a non-contact method using radar is attracted attention. In order to realize a highly accurate ECG waveform reconstruction method, a waveform reconstruction method using CNN (Convolutional Neural Network) and a deep learning method specializing in removing environmental noise from biological signals have been studied. In this paper, we propose a waveform reconstruction method for ECG signals by applying a transformer to the biological signals acquired by the FMCW radar for the purpose of further improving the accuracy. | |
| キーワード | （和） | FMCWレーダ / 心拍信号 / 体表面変位信号 / 深層学習 / CNN / トランスフォーマ / / |
| （英） | FMCW radar / heartbeat signal / body surface displacement signal / deep learning / CNN / transformer / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 28, SIP2022-4, pp. 19-24, 2022年5月. | |
| 資料番号 | SIP2022-4 | |
| 発行日 | 2022-05-12 (SIP, BioX, IE, 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 | SIP2022-4 BioX2022-4 IE2022-4 MI2022-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP BioX IE MI ITE-IST ITE-ME |
| 開催期間 | 2022-05-19 - 2022-05-20 |
| 開催地（和） | 熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区 |
| 開催地（英） | Kumamoto University Kurokami Campus |
| テーマ（和） | 信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2022-05-SIP-BioX-IE-MI-IST-ME |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | FMCWレーダによる生体センシングとトランスフォーマによるECG波形復元手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | ECG waveform reconstruction method using FMCW radar sensing and transformer model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | FMCWレーダ / FMCW radar |
| キーワード(2)（和/英） | 心拍信号 / heartbeat signal |
| キーワード(3)（和/英） | 体表面変位信号 / body surface displacement signal |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(6)（和/英） | トランスフォーマ / transformer |
| 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） | 安済 練 / Ren Anzai / アンザイ レン |
| 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： Yokohama National Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸田 大貴 / Daiki Toda / トダ ダイキ |
| 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： Yokohama National Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市毛 弘一 / Koichi Ichige / イチゲ コウイチ |
| 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： Yokohama National Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-05-19 10:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2022-4, BioX2022-4, IE2022-4, MI2022-4 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.28(SIP), no.29(BioX), no.30(IE), no.31(MI) |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
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