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J-GLOBAL ID:201902285821993628   整理番号:19A2922425

畳込み神経回路網を用いた光プレチスモグラフィー信号からの運動中の心拍数推定【JST・京大機械翻訳】

Heart Rate Estimation during Exercise from Photoplethysmographic Signals Using Convolutional Neural Network
著者 (2件):
資料名:
巻: 2019  号: BioCAS  ページ: 1-4  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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心拍数(HR)は,HRが活動負荷を反映するので,身体運動を効率的にするための有用な指標である。HRを測定するための最も便利な方法の一つは,運動による大きな運動アーチファクトが存在するときに,その推定精度が悪化する可能性があるのに対して,オン手首光レチスモグラフィー(PPG)信号を使用することである。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたHR推定のための新しい方法を提案した。推定精度と訓練効率を改善するために,HR推定に適した拡張符号化を考案した。CNNの使用により,各人物に特有の特徴を,手書き特徴を与えることなく獲得することができる。実験結果は,提案した方法の平均絶対誤差は4.12BPMであり,FFTの絶対誤差は5.00BPMであることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  生体計測  ,  信号理論 

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