2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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オーガナイズドセッション » OS-5 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI

[3I3-OS-5a] 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI(1/2)

2022年6月16日(木) 13:30 〜 15:10 I会場 (Room I)

オーガナイザ:藤原 幸一(名古屋大学)[現地]、久保 孝富(奈良先端科学技術大学院大学)

14:10 〜 14:30

[3I3-OS-5a-03] 自己注意機構付きオートエンコーダによるRR間隔データを用いた居眠り運転手法の開発

〇堀 憲太郎1,2、岩本 洋紀1、藤原 幸一3、加納 学1 (1. 京都大学、2. クアドリティクス株式会社、3. 名古屋大学)

キーワード:心拍変動、居眠り運転検知、自己注意機構付きオートエンコーダ、脳波判読、ドライビングシミュレータ

居眠り運転は重大な交通事故の原因であり,事故防止には居眠り運転検知が求められる.睡眠状態の変化は自律神経系に影響し,そのため心電図上のRR間隔(RRI)の変動である心拍変動(HRV)も変化する.これまでにHRVに基づいた居眠り運転検知システムが提案されているが, HRV指標の計算に3分程度のRRIデータが必要であるため,その時系列的な特徴が失われる可能性がある.そこで本研究では,RRIデータの時系列としての性質を考慮するため,RRIデータを直接用いるドライバー眠気検知手法を提案する.提案法では,異常検出アルゴリズムを用いて眠気によるRRIデータの変化を検出する.異常検出アルゴリズムとして,ニューラルネットワークの一種である自己注意機構付きオートエンコーダを採用した.提案法の性能評価のために,ドライビングシミュレータを用いた実験を行った.実験では25人の被験者の運転中のRRIデータを計測し,睡眠専門医が脳波データを判読することで,居眠り状態をラベリングした.本実験の結果,提案法では,感度0.80,誤検出率0.12であり,従来のHRVに基づく手法より高い居眠り運転検知性能を達成した.

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