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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-10 14:05 人体計測シミュレータと機械学習を併用したレーダ呼吸測定データ評価法 ○松下喬紀・阪本卓也（京大）  EMT2026-37 MW2026-60 OPE2026-43 EST2026-41 MWPTHz2026-52 |
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| 抄録 | （和） | レーダによる非接触呼吸計測では，被験者の姿勢や体方位などの影響により，推定精度が低下する場合があるため，推定結果の信頼性を評価することが重要である．本研究では，機械学習により計測信号のみから呼吸推定誤差を予測する手法を提案する．姿勢や体方位など多様な条件下の学習データを実測により収集するには，多大な労力を要するため，深度カメラにより取得した人体形状に基づくシミュレーションを用いて学習データを生成する．さらに，機械学習モデルの入力には，信号の周期性を画像として表現できるリカレンスプロットを用いる．スペクトログラムを入力とする従来手法と比較し，提案法では真値と予測値の相関係数が平均3.64%，二乗平均平方根誤差が平均3.27%改善することが確認された． |
| （英） | In non-contact respiratory measurement using radar, estimation accuracy can decrease depending on the subject's posture and body orientation. Therefore, it is important to evaluate the accuracy in estimating the respiratory motion. This study proposes a machine-learning-based method for predicting estimation accuracy directly from radar signals. To efficiently generate training data under diverse measurement conditions, radar signals are simulated using human body models reconstructed from depth-camera measurements. In addition, recurrence plots are used as the input for the machine learning model. Compared with the conventional method using spectrograms as input, the proposed method improved the correlation coefficient between the actual and predicted values by an average of 3.64% and reduced the root-mean-square error by an average of 3.27%. | |
| キーワード | （和） | ミリ波 / アレーレーダ / 生体信号 / 非接触計測 / 呼吸 / 機械学習 / シミュレーション / |
| （英） | millimeter wave / array radar / physiological signals / non-contact sensing / respiration / machine learning / simulation / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 99, EST2026-41, pp. 178-183, 2026年7月. | |
| 資料番号 | EST2026-41 | |
| 発行日 | 2026-07-02 (EMT, MW, OPE, EST, MWPTHz) | |
| 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 | EMT2026-37 MW2026-60 OPE2026-43 EST2026-41 MWPTHz2026-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | OPE EST MWPTHz MW EMT IEE-EMT |
| 開催期間 | 2026-07-09 - 2026-07-10 |
| 開催地（和） | 釧路商工会議所 |
| 開催地（英） | Kushiro Chamber of Commerce and Industry |
| テーマ（和） | 光・電波ワークショップ |
| テーマ（英） | Workshop on Optical and Microwave technologies |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EST |
| 会議コード | 2026-07-OPE-EST-MWPTHz-MW-EMT-EMT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人体計測シミュレータと機械学習を併用したレーダ呼吸測定データ評価法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Signal Quality Evaluation for Radar Respiratory Measurement Using a Human Body Simulator and Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波 / millimeter wave |
| キーワード(2)（和/英） | アレーレーダ / array radar |
| キーワード(3)（和/英） | 生体信号 / physiological signals |
| キーワード(4)（和/英） | 非接触計測 / non-contact sensing |
| キーワード(5)（和/英） | 呼吸 / respiration |
| キーワード(6)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(7)（和/英） | シミュレーション / simulation |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松下 喬紀 / Motoki Matsushita / マツシタ モトキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阪本 卓也 / Takuya Sakamoto / サカモト タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-10 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EST |
| 資料番号 | EMT2026-37, MW2026-60, OPE2026-43, EST2026-41, MWPTHz2026-52 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.96(EMT), no.97(MW), no.98(OPE), no.99(EST), no.100(MWPTHz) |
| ページ範囲 | pp.178-183 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-02 (EMT, MW, OPE, EST, MWPTHz) |
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