| 研究課題/領域番号 |
19J22555
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
寺田 貴雅 山梨大学, 医工農学総合教育部, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2020年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 導電性織物 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 心電図 / ウェアラブル機器 / IoT / 電子回路 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，ウェアラブル心電図測定デバイスに用いられる織物電極に着目し，高精度に心電図を測定可能なウェアラブル心電図測定システムの構築を目指す．目的の達成のために，まずは織り方と素材に着目することで心電図をより高精度に測定可能な織り方を確立する．次に，ノイズの除去が可能な電子回路と等価な構造を織物電極に埋め込むことを可能にすることを目指し，最終的に電極・電子回路・ノイズ除去アルゴリズムを統合したシステムを構築する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では導電性布を用いたウェアラブルデバイスで問題となるノイズの影響を軽減するために，ハードウェアとソフトウェア的な観点からノイズを除去する研究に取り組んできた．
採用3年目では，ハードウェア的な観点として，導電性布の構造を変えることで電極自体がアナログフィルタとしての機能を持つ電極の成果が海外の論文誌で採択された．また，ソフトウェア的な観点からノイズを除去する手法として，前年に引き続き深層学習による心電図のノイズ除去の研究に取り組んだ．
導電性の布を使ったウェアラブル型デバイスで心電図を測定する場合，電極が乾燥していることで様々なノイズが混入する．このような環境では心電図とノイズの周波数帯が重複するため，ノイズの強度が大きくなると綺麗な心電図を復元することが困難になる．そこで本年は，畳み込みニューラルネットワークの一部に，抽出した特徴を低周波と高周波に分離し学習する層を新たに追加することによって，ノイズと心電図の周波数帯が重複した際にも心電図のノイズ除去精度が向上することを示した．
具体的に，提案手法の有効性を確認するために，既存の畳み込みニューラルネットワークの層の一部を提案層と入れ替えて評価を行った．また，どの周波数に対して提案層が有効かを明らかにするために，ニューラルネットワークの浅い層，深い層に提案層を配置したモデルも用意し，比較を行った．その結果，ニューラルネットワークの深い層の畳み込み層を提案層に置き換えることで，ノイズの除去性能が既存のモデルよりも改善することを示した．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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