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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-27 13:00 近赤外顔画像の空間周波数特徴を用いた血圧推定法の検討 ○石黒達也・南雲健人・野澤昭雄（青学大）  MBE2026-8 |
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| 抄録 | （和） | 高血圧症は心血管疾患の主要なリスク要因であり，その早期発見には日常的な血圧モニタリングが重要である．我々の研究グループでは，近赤外顔画像から非接触で血圧を推定する研究を行っている．本研究では，940nm近赤外顔画像から最高血圧（SBP）および最低血圧（DBP）を推定する深層学習モデルNIR-SpectralNetを提案する．提案モデルは顔全体の大域的な空間特徴を抽出するため，FFTによる方向性周波数バンド分解でトークン化を行い，Global Filter Network（GFNet）を主体とするエンコーダで血圧を回帰する．また，パッチ正規化で失われる大域的な輝度分布情報を復元するGlobalStatsInjectorと，被験者固有の顔形状によるショートカット学習を抑制するGradient Reversal Layer（GRL）を導入した．148名1206回測定のデータを用いたNested 10×9交差検証の結果，SBP MAE 13.26 mmHg，DBP MAE 9.72 mmHgの推定精度を得た． |
| （英） | Hypertension is a major risk factor for cardiovascular disease, and daily blood pressure monitoring is essential for early detection. This paper proposes NIR-SpectralNet, a frequency-domain deep learning model designed to extract global spatial features for estimating systolic and diastolic blood pressure from 940 nm near-infrared facial images. The model tokenizes images via directional FFT band decomposition and uses a Global Filter Network encoder. Two structural improvements are introduced: GlobalStatsInjector recovers global luminance statistics lost through patch normalization, and a Gradient Reversal Layer suppresses subject-identity shortcuts causing mean regression. Nested 10-fold by 9-fold cross-validation on 1206 measurements from 148 subjects yielded MAE of 13.26 mmHg for SBP and 9.72 mmHg for DBP. | |
| キーワード | （和） | 非接触血圧推定 / 近赤外顔画像 / 深層学習 / FFT / 敵対的学習 / / / |
| （英） | non-contact blood pressure estimation / near-infrared facial image / deep learning / FFT / adversarial learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 88, MBE2026-8, pp. 1-6, 2026年6月. | |
| 資料番号 | MBE2026-8 | |
| 発行日 | 2026-06-20 (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) | |
| PDFダウンロード | MBE2026-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE IEE-MBE |
| 開催期間 | 2026-06-27 - 2026-06-27 |
| 開催地（和） | 北海道科学大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido University of Science |
| テーマ（和） | ME，一般 |
| テーマ（英） | ME, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2026-06-MBE-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 近赤外顔画像の空間周波数特徴を用いた血圧推定法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Blood Pressure Estimation Using Spatial Frequency Features of Near-Infrared Facial Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非接触血圧推定 / non-contact blood pressure estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 近赤外顔画像 / near-infrared facial image |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | FFT / FFT |
| キーワード(5)（和/英） | 敵対的学習 / adversarial 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） | 石黒 達也 / Tatsuya Ishiguro / イシグロ タツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Graduate School of Aoyama Gakuin University (略称： AGU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南雲 健人 / Kent Nagumo / ナグモ ケント |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Graduate School of Aoyama Gakuin University (略称： AGU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野澤 昭雄 / Akio Nozawa / ノザワ アキオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Graduate School of Aoyama Gakuin University (略称： AGU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-27 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2026-8 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.88 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-20 (MBE) |
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