| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-12-16 15:50
爪の画像情報からHRVに基づいたストレスの診断技術研究 ○松家優冶・菊澤百々菜・木村秀明(中部大) MBE2025-21 |
| 抄録 |
(和) |
健康寿命延伸のためには生活習慣病の一因であるストレスの把握が重要である.今回,我々はスマートウォッチで計測したストレス値に基づき爪の画像を「低・中ストレス状態」に分類し,CNNに学習させることで,ストレス状態を把握する技術を提案,実験検証によりその有効性を確認したので報告する. |
| (英) |
Monitoring stress, a contributing factor to lifestyle-related diseases, is crucial for extending healthy life expectancy. In this study, we propose a method to assess stress states by training a Convolutional Neural Network (CNN) using nail images classified into "low" and "medium" stress levels based on smartwatch measurements. We report on the effectiveness of this approach as confirmed through experimental verification. |
| キーワード |
(和) |
ストレス / HRV / 爪 / 健康寿命 / / / / |
| (英) |
stress / HRV / nail / healthy life expectancy / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 295, MBE2025-21, pp. 24-29, 2025年12月. |
| 資料番号 |
MBE2025-21 |
| 発行日 |
2025-12-09 (MBE) |
| 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) |
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