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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-05-25 14:50 ソフトウェア無線と機械学習を用いた医用テレメータの受信状況推定 ○石田 開（純真学園大）  SAT2023-3 MICT2023-3 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，医用テレメータの搬送波対雑音比（CNR）を，ソフトウェア無線（SDR）で測定した時間変動波形に対し，機械学習を用いることにより推定することを目的とした．CNRの推定を自動でおこなうことにより，医療現場における電波管理が容易になることが予想される．勾配ブースティング回帰木による，704条件の5分割交差検証の結果，CNRの真値は決定係数R2が99.5%，平均絶対誤差が0.844 dBで推定可能であった．また，CNRが30 dB以上か否かの2値分類においては，勾配ブースティング分類木により，99.5%で予測可能であった． |
| （英） | I developed a novel machine-learning model to estimate the carrier-to-noise ratio (CNR) of wireless medical telemeter (WMT) using time-domain waveform data measured by a software-defined radio. With automatic estimation of CNR, the management of the electromagnetic environment of WMT can be made easier. Therefore, I proposed a machine-learning method for estimating CNR. According to the performance evaluation results by 5-segment cross-validation on 704 types of measured data, CNR was estimated with 99.5% R-square and 0.844 dB mean absolute error using a gradient boosting regression tree. The gradient boosting decision tree classifiers predicted if the CNR exceeded 30 dB with 99.5% accuracy. The proposed method is effective for investigating electromagnetic environments in hospitals. | |
| キーワード | （和） | 医用テレメータ / 搬送波対雑音比 / 電磁両立性 / ソフトウェア無線 / 機械学習 / / / |
| （英） | Wireless medical telemeter / Carrier-to-noise ratio / Electromagnetic compatibility / Software-defined radio / Machine-Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 50, MICT2023-3, pp. 10-15, 2023年5月. | |
| 資料番号 | MICT2023-3 | |
| 発行日 | 2023-05-18 (SAT, MICT) | |
| 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 | SAT2023-3 MICT2023-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT WBS RCC SAT |
| 開催期間 | 2023-05-25 - 2023-05-26 |
| 開催地（和） | 東京ビッグサイト |
| 開催地（英） | TOKYO BIG SIGHT |
| テーマ（和） | RCC/WBS/SAT/MICT合同研究会 |
| テーマ（英） | Joint Meeting of RCC, WBS, SAT, and MICT |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2023-05-MICT-WBS-RCC-SAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ソフトウェア無線と機械学習を用いた医用テレメータの受信状況推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation Technique of Carrier to Noise Ratio of Wireless Medical Telemeter Using Soft Defined Radio with Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 医用テレメータ / Wireless medical telemeter |
| キーワード(2)（和/英） | 搬送波対雑音比 / Carrier-to-noise ratio |
| キーワード(3)（和/英） | 電磁両立性 / Electromagnetic compatibility |
| キーワード(4)（和/英） | ソフトウェア無線 / Software-defined radio |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine-Learning |
| 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） | 石田 開 / Kai Ishida / イシダ カイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 純真学園大学 (略称： 純真学園大) Junshin Gakuen University (略称： Junshin Gakuen Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-05-25 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | SAT2023-3, MICT2023-3 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.49(SAT), no.50(MICT) |
| ページ範囲 | pp.10-15 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-05-18 (SAT, MICT) |
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