多波長映像解析に基づく非接触型生命兆候計測

基于多波长视频分析的非接触式生命体征测量

• 批准号: 22K12080
• 负责人: 杉村 大輔
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tsuda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12080/
• 关键词: 知覚情報処理; 人間計測; 情報センシング

カメラ映像を用いた非接触型生命兆候計測に関する研究を行う．本研究課題では，医学的知見を考慮した多波長映像信号の適応的融合に基づく生命兆候計測手法の開発を目指す．具体的には，(1) 照明変動が大きい環境における生命兆候計測精度の低下，および(2) 被験者の特定領域を長時間一貫して観測する必要性，という，従来研究では対処が難しい二つの課題を解決することを目指す．最初に，既存研究に関する調査を中心に行った．調査の結果，深層学習をはじめとした機械学習に基づいた手法が数多く提案されていた．特に，RGB映像からの脈波信号回帰モデルの構築に関するものがほとんどであった．いくつかの深層学習に基づいた脈波回帰手法の性能を評価したところ，モデルの学習に利用したデータとテストデータの振る舞いが異なる場合，その性能が低下することを確認した．これは，単に大量のデータを機械学習させるだけでは，様々な環境における生命兆候計測では不十分であることを示しており，本研究課題の主要なアイデアである生命兆候信号の医学的知見を組み入れることが性能向上において重要になることを示唆している．そこで，脈波の時空間的な挙動をモデリングした脈波信号抽出手法について検討した．具体的には以下の通りである．最初に，脈波の準周期的な時間変化を自己回帰モデルにより表現し，脈波信号候補を推定する．そして，脈波信号は顔領域において同様に観測されるという医学的知見に基づき，脈波信号候補集合について空間領域における低ランク近似を行い，最終的な脈波信号計測を実現した．

Youdaoplaceholder0 images を were used to measure に related する research を fields う with a カメラ た non-contact life sign meter. The research topic of this study is で で, medical knowledge を considers the <s:1> た multi-wavelength image signal <s:1> suitable for 応 fusion に basis づく life sign measurement method を development を aims at す. Specific に は, (1) lighting - move が き い environment に お け る life trillion hou の is low measuring accuracy, お よ び (2) by 験 の を specific areas for a long time always し て 観 measuring す る necessity, と い う, 従 to study で は 処 seaborne が difficult し い two つ の project を す る こ と を refers す. Initially, に, existing research に related する investigation を center に った. Survey の, deep learning を は じ め と し た rote learning に base づ い た gimmick が more く proposal さ れ て い た. The に, RGB image ら ら, pulse signal return 帰モデ, and <s:1> construct に relations する, <s:1>, がほとん, and であった. い く つ か の deep learning に base づ い た pulse back 帰 gimmick の を performance evaluation 価 し た と こ ろ, モ デ ル の learning に using し た デ ー タ と テ ス ト デ ー タ の vibration る dance い が different な る occasions, そ の performance low が す る こ と を confirm し た. こ れ は, 単 に large の デ ー タ を rote learning さ せ る だ け で は, others 々 な environment に お け る life trillion hou measuring で は not quite で あ る こ と を shown し て お り, this research topic の main な ア イ デ ア で あ る life trillion wait signal の medical knowledge み を group into れ る こ と が performance up に お い て important に な る こ と を in stopping し て い る. そ こ で, pulse の space な 挙 dynamic を モ デ リ ン グ し た pulse wave signal extraction technique に つ い て beg し 検 た. The specific に に is followed by である である. Initially, に, the な time variation of the parapedical pulse を returns by itself to 帰モデ, 帰モデ, によ,, and the pulse signal standby を presumes する. そ し て, pulse wave signal は yan field に お い て with others に 観 measuring さ れ る と い う medical knowledge に base づ き, alternate pulse wave signal collection に つ い て space に お け る low ラ ン ク approximate を い, final な pulse signal measuring を be presently し た.

项目成果

非接触心拍数計測のための時空間低ランク近似に基づく脈波推定

基于时空低阶近似的脉搏波估计用于非接触心率测量

• 发表时间: 2022
• 作者: Zhang Mingxin;Shinozaki Takahiro;栗原康佑，前田慶博，杉村大輔，浜本隆之
• 通讯作者: 栗原康佑，前田慶博，杉村大輔，浜本隆之

脈波の時空間特性を考慮した動的モード分解に基づく非接触心拍数推定

考虑脉搏波时空特征的基于动态模式分解的非接触心率估计

• 发表时间: 2022
• 作者: Zhang Mingxin;Shinozaki Takahiro;栗原康佑，前田慶博，杉村大輔，浜本隆之;栗原康佑，前田慶博，杉村大輔，浜本隆之
• 通讯作者: 栗原康佑，前田慶博，杉村大輔，浜本隆之