多波長映像解析に基づく非接触型生命兆候計測

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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．