| 研究課題/領域番号 |
17K14242
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
数学基礎・応用数学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
スヴィリドヴァ ニーナ 東京大学, 生産技術研究所, 特任研究員 (70782829)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | deterministic chaos / photoplethysmogram / signal processing / nonlinear dynamics / noise reduction |
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| 研究成果の概要 |
光電脈波（PPG）は、心拍数と酸素飽和度の計算に広く使用されている信号です。別の用途の可能性を秘めているが、信号中のノイズはそれに対する高度な分析方法の適用性を制限している。ノイズを低減するため、ＰＰＧの複雑な特性を保持する方法が必要である。PPGの力学を理解することは、そのような方法を開発するためのキーファクタです。
本研究では、異なる条件下多数のPPGデータを収集し、非線形力学方法で、このPPG信号を分析した。解析の結果により、信号がカオス的力学特性を持ち、その本質的な動的要素（鞍点）を見つけられた。濾過効果の観点からPPGの力学特性を調べて、ノイズ混入の情報に基づいて予測方法を提案した.
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| 自由記述の分野 |
応用数学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Green light PPG widely used in wearable devices was investigated. Understanding of dynamical characteristics of green PPG and discovering its dynamics essential element was achieved for the first time. This can help to promote further applications of the green PPG in the health monitoring area.
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