2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-62] カフ圧脈波による血圧計測:音源分離手法に着目したカフ圧脈波形状の特徴モデリング

〇内田 滋穂里1、柳川 由紀子1、佐々木 勇輝1、和田 洋貴1、小泉 昌之1、中嶋 宏1 (1.オムロン株式会社)

キーワード:深層学習、血圧推定、時系列データ、音源分離、オシロメトリック法

本研究の目的は,従来の血圧推定モデルを改良することである.血圧推定には,カフ圧力センサーを用いたオシロメトリック法が最も広く用いられている.しかし,この方法は体動などによる波形形状の変動の影響を受ける.先行研究では,波形特性を考慮した適切なモデル構造を選択し,波形形状の変動に対処していなかった.そこで,カフ圧脈波形と音声波形の類似性に着想を得て,波形形状の変動に頑健な血圧推定手法を提案する.このモデルでは,大局的な特徴と局所的な特徴の両方を捉えることができるWAVE-U-NETをバックボーンモデルとして採用し,血圧推定のために入力チャネル・モデルサイズ・損失関数等に工夫を加えた.提案手法を独自に構築したデータベースで検証し,オシロメトリック法を上回る性能であることを確認した.

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