2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Wearable Non-invasive Biological Control Systems Monitoring Devices
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16K06205
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Research Institution | Ibaraki National College of Technology |
Principal Investigator |
菊池 誠 茨城工業高等専門学校, 国際創造工学科, 教授 (20270217)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | 生体制御系 / モニタリング / ニューラルネットワーク / システム同定 / モデリング |
Outline of Annual Research Achievements |
例えば腕時計型の小型携帯端末は急速に普及しており、既に普及している携帯端末機器のアプリケーションを含めると、ウエアラブル端末という言葉も特別なものとは言えなくなった。このようなシステムの基本コンセプトの多くは、複数の汎用のセンサと小型コンピュータ、タッチパネル、通信装置とバッテリーを備えたハードウエア、それに管理用のオペレーションシステムを搭載して、複数のアプリケーションを切り替えるという、いわゆるスマートフォンのような形態であり、現在では通信ネットワークと一体で社会インフラの1つとして普及している。このため、経済面を配慮すれば、この形態を利用してシステムを構築することが合理的である。このように本研究で当初想定した形態は大きく変化しており、その中でソフトウエア技術は開発の中心となり、そのアルゴリズムがより重要となってきた。この技術的パラダイムシフトの中で、本研究は簡易型生体モニタリング装置の提案、開発、そのアルゴリズムの提案や検証を目指してきた。その過程で生体情報の処理アルゴリズムの重要性に気づき、その能力がウェアラブル装置の本質であり、その性能を左右すると考えた。このような背景を踏まえて該当年度は複数の畳み込み層をもつ多層の階層型ニューラルネットワークを利用した処理アルゴリズムと、従来では捉えられなかった特徴を抽出して、連続的に変化する情報を差別化する方法を検証した。さらに、従来のパラメトリックな同定法と階層型ニューラルネットワークを利用した処理系を併用することで、パラメトリックな同定法と同等な分析を短時間で処理できることを示した。その結果の一部は「CNNs(Convolutional Neural Networks)とARMAX(Autoregressive-moving-average model with exogenous inputs model)を使用した生体制御系のパラメータ推定」の中で関連学会に報告した。
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Research Products
(1 results)