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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-19 16:35 Range Profile Matrixを入力とした2D ResNetによる60GHz帯パルスセンサ非接触心拍推定の一検討 ○髙橋太陽・齊藤龍憲・戸田 健（日大）  MICT2025-54 |
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| 抄録 | （和） | 非接触心拍推定技術は，日常環境での負担の少ないバイタルサイン計測の一つとして注目されている． 非接触心拍推定に用いられるセンサの一つにミリ波レーダがある．レーダ計測では，特にミリ波帯では，呼吸に伴う胸部や腹部の変位からレーダ反射波の位相・角度・干渉条件，さらに距離や体動，個人差もあって，心拍由来成分のSignal-to-Noise Ratio (SNR）が大きく変動する．我々は近年，商用化の観点から，小型で低消費電力の60 GHz帯パルスレーダセンサを用いた心拍計測を試みているが，SNRの変動・劣化により，従来の時間/周波数領域の信号処理手法では心拍周波数の抽出が不安定であった．本研究では，深層学習による心拍推定手法を試みる．パルスレーダセンサで取得したIQデータに対し，2D-ResNetを学習モデルとして採用し，前処理後の振幅・位相の2チャネル入力から心拍周波数を推定するモデルの構築を試みた．また比較のため，残差接続を用いない6層CNNも実装し，層の深さや残差接続の有無が推定に与える影響についても評価した．実験結果から，従来の時間/周波数領域の信号処理解析手法としてICEEMDAN/FFT用いた場合のMAE (Mean Absolute Error)が11.49 bpmであった．他方，6層CNNでは9.03 bpm，提案手法の2D-ResNetでは9.54 bpmとなった． |
| （英） | Contactless heart-rate (HR) estimation is attracting attention as a low-burden vital-sign measurement method in daily environments. Among the sensors used for contactless HR estimation, millimeter-wave radar is promising; however, HR estimation becomes unstable because the signal-to-noise ratio (SNR) of heartbeat-related components varies depending on factors such as breathing-induced body motion, distance, and individual differences. In this study, we propose an HR estimation method based on deep learning. Using a pulse-coherent radar (PCR) sensor, we construct a regression model with a 2D-ResNet that takes preprocessed IQ data as a two-channel input (amplitude and phase) and estimates HR after preprocessing. In addition, for comparison, we implement a 6-layer CNN without residual connections and evaluate the effects of network depth and residual connections on the estimation accuracy. From the experimental results, the conventional time/frequency-domain signal processing method using ICEEMDAN and FFT achieved a mean absolute error (MAE) of 11.49 bpm. In contrast, the six-layer CNN and the proposed 2D-ResNet achieved MAEs of 9.03 and 9.54 bpm, respectively. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 心拍 / バイタルサイン / パルスレーダ / ヘルスケア / ミリ波 / ResNet / |
| （英） | deep learning / heart rate / vital signs / pulse-coherent radar (PCR) / SISO radar / millimeter-wave / ResNet / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 421, MICT2025-54, pp. 19-24, 2026年3月. | |
| 資料番号 | MICT2025-54 | |
| 発行日 | 2026-03-12 (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 | MICT2025-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT EMCJ |
| 開催期間 | 2026-03-19 - 2026-03-19 |
| 開催地（和） | 産業技術総合研究所（つくば市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生体，EMC一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2026-03-MICT-EMCJ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Range Profile Matrixを入力とした2D ResNetによる60GHz帯パルスセンサ非接触心拍推定の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study in Non-Contact Heart Rate Estimation Using a 2D ResNet with Range Profile Matrix from a 60-GHz Pulse Radar |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 心拍 / heart rate |
| キーワード(3)（和/英） | バイタルサイン / vital signs |
| キーワード(4)（和/英） | パルスレーダ / pulse-coherent radar (PCR) |
| キーワード(5)（和/英） | ヘルスケア / SISO radar |
| キーワード(6)（和/英） | ミリ波 / millimeter-wave |
| キーワード(7)（和/英） | ResNet / ResNet |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙橋 太陽 / Taiyo Takahashi / タカハシ タイヨウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齊藤 龍憲 / Saito Tatsunori / タカハシ タイヨウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸田 健 / Toda Takeshi / トダ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-19 16:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | MICT2025-54 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.421 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-12 (MICT) |
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