第1部 顔映像からの心拍推定とその応用

(2020年3月6日 10:00〜11:30)

　顔映像から心拍推定技術について、技術の原理、難しさ、動きに頑健な心拍推定方法、実験とその結果について紹介します。また、応用例の一つとして顔映像から抽出したPPG信号を用いて睡眠/覚醒を判別する技術について紹介します。 顔映像などを用いた非接触で人を計測する技術は、日々の健康管理などへの応用が期待できる技術です。
　将来は、このような技術を活用し、今まで測定が難しかった日常生活中の人の状態推定から、自身の健康や感情、行動をより良い方向へ導くきっかけを与えるシステムの開発を目指しています。

1. 顔映像からの心拍推定
   1. 顔映像を用いた心拍推定の活用場面
   2. 顔映像を用いた心拍推定の原理
   3. 非接触での心拍推定の難しさ
   4. 動きに頑健な顔映像を用いた心拍推定法
   5. 顔映像を用いた心拍推定の実験
   6. まとめ
2. 顔映像から抽出したPPG信号を用いた睡眠/覚醒判別
   1. 覚醒度低下の定量化
   2. 顔映像からの睡眠/覚醒判別における課題
   3. 動的フィルタによるノイズ除去
   4. 睡眠/覚醒判別の実験
   5. まとめ
• 質疑応答

第2部 超高感度スマート圧電振動センサAYA-Pとその医療応用

(2020年3月6日 12:10〜13:40)

　AYA-Pとは、センサ用に設計開発された圧電素子をキーに回路技術とソフトウエア技術を駆使して開発された高性能かつ超低消費電力な速度検出型の小型圧電振動センサであり、 生体が発生する0.01-100Hzの低周波極超微小振動を高感度・高精度に検出することができます。こちらを用いたシステムで弛緩モニタリング、脈波伝播速度、心拍出量変化、血管内皮機能評価、無呼吸症候群検査、心弾図モニタリングなど、幅広い医療及びヘルスケアの分野への応用検討がスタートしております。
　本講演では、技術面だけではなく、臨床医や李承検査技師・臨床工学士等の医療現場の先生方との共同研究・開発の状況についてお話します。AYA-Pを使った血管年齢測定等のデモもお見せする予定です。医学系の学会での医者を連名にした発表も数件行っており、医工連携の進め方についても参考にしていただけるのではないかと思います。

1. AYA-Pの振動検出メカニズムと性能
2. AYA-Pシステムの構成と特長
3. 医療応用 (さまざまな大学病院等との共同研究進捗)
• 質疑応答

第3部 カメラからの脈波情報抽出、血圧推定と計測時の雑音低減

(2020年3月6日 13:50〜15:20)

　カメラから取得される動画像を用いて、非接触で脈波情報を抽出する技術、抽出された脈波から血圧を推定する技術について紹介する。計測時に雑音となる周囲環境光への対応、被験者の体動による計測結果への影響の評価結果について説明する。

1. 脈波抽出技術
   1. 光電容積脈波とは
   2. カメラによる脈波抽出
2. 顔の脈波による血圧推定技術
   1. 顔の検出、追従技術
   2. 脈波から血圧を推定する技術
   3. 体動の影響の評価
3. まとめ
• 質疑応答

第4部 マイクロ波ドップラーセンサによる生体信号モニタリング技術

(2020年3月6日 15:30〜17:00)

　高齢化の進行により、今後心血管疾患の増加が予想されています。生体信号の計測によって心血管疾患を早期に発見することができれば、事故の防止や健康寿命の延伸につなげていくことができます。従来の計測技術では人体表面にセンサを直接接触させる必要がありましたが、本講演ではマイクロ波ドップラーセンサに着目し、実際の計測例を交えて非接触心拍計測技術を解説します。

1. 生体信号計測の基礎
   1. さまざまな生体信号とその計測方法
   2. 生体信号の応用
2. 心拍変動とその応用
   1. 心臓の拍動
   2. 心拍変動
   3. 心拍変動の応用
3. 心拍の計測技術
   1. 従来の計測技術 (心電図、光電容積脈波)
   2. 圧力・加速度センサを用いた脈波の計測
   3. 容量結合型心電計による心電図の非接触計測
   4. 動画像を用いた心拍の非接触計測
   5. マイクロ波ドップラーセンサを用いた心拍の非接触計測
4. ノイズ対策技術
   1. 信号対雑音比の低い生体信号からの心拍抽出
   2. サンプリング誤差の補正
   3. 時間周波数解析
5. まとめと将来展望
• 質疑応答