電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-20-9
WBANによる心拍情報を利用した前処理付きニューラルネットワークによるリハビリテーション患者のストレス推定
○錦城幸宏・佐久間義友・河野隆二(横浜国大)
リハビリテーション(リハ)において個々の患者の特性を理解し,それに応じた個別のアプローチを行うことが重要である.そのためリハ中の患者のストレスを推定するために無線ボディエリアネットワーク(WBAN)より得られる心拍情報に対して機械学習を行うことを考える.ただし,機械学習による解析には膨大な計算量が必要であり,そのために患者の心拍情報を Watson のようなスーパーコンピュータに送りそのBig Dataを機械学習によりモデル化しそれに基づく診断を行うのではネットワークの遅延により個々の患者に対してリアルタイムな推定を行うことができない.そこで本研究ではWBANのコーディネータの組み込みプロセッサの限られた処理能力でも解析できるよう,医学的知見に基づく特徴抽出の前処理の後にニューラルネットワークによる解析を行う.