| 研究課題/領域番号 |
19K12750
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
津村 徳道 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00272344)
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| 研究分担者 |
金井 智恵子 和洋女子大学, 人文学部, 准教授 (00611089)
小川 恵子 金沢大学, 附属病院, 特任准教授 (30514575)
土居 裕和 国士舘大学, 理工学部, 准教授 (40437827)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | バイタル / 非接触 / 血圧 / 連続計測 / 脈波 / ウイナー推定 / 情動 / 画像処理 / 情動計測 / ASD / 早期発見 / 生体光学 / バイタルモニタリング / ASD早期診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
顔の動画像から心拍数をはじめとしたバイタル・情動情報を抽出する非接触型バイタル・
情動センシング技術の発展が目覚ましい．研究代表者らは, 高額な機器を必要とする従来型の技術に代わり, 安価なRGBカメラでの非接触型バイタル・情動センシング技術を開発した．本研究は, この技術的基盤を更に発展・高度化させ, 小児医療応用に最適化された, 安価な非接触型バイタル・情動センシングの実現を目的とする．この目的を達成するため, 体動が激しい乳幼児を対象に, 低照度下でも安定してバイタル・情動センシングを行うための, 新たな画像処理・信号解析技術を開発する.
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| 研究成果の概要 |
近年ではカメラを用いて血圧推定を試みた研究が存在するが改善の余地が多く残存する．決定的な課題として，顔と手掌の2箇所を撮影する必要があること，個人差に対する普遍性が担保されていないことが挙げられる．そこで，本研究では，脈波の空間情報の導入，深層学習の導入，窓処理の必要性の解消をおこなった．これらの実現のために，顔面脈波の空間的な記述とAttentionを導入したResidual-CNNベースの深層学習アーキテクチャの構築を行い，実際に計測した血圧の時間変化のデータから提案手法の有効性が示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
顔の動画像から心拍数をはじめとした血圧などのバイタル・情動情報を抽出する非接触型バイタル・情動センシング技術の発展が目覚ましい．我々は, 高額な機器を必要とする従来型の技術に代わり, 安価なRGBカメラでの非接触型バイタル・情動センシング技術を開発した．今後は, この技術的基盤を更に発展・高度化させ, 小児医療応用に最適化された, 安価な非接触型バイタル・情動センシングの実現などを行う．小児医療応用以外にも様々な医療分野において適用可能であり，特に社会的意義は高い．
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