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・映像情報だけで脈波がリアルタイムに計測できる画期的技術を先取りし、応用するための講座
・遠隔、非接触という特徴を活かし、健康モニタリングの画期的な製品やサービスが期待されている最新技術を修得し、製品開発へ応用しよう!
・本講座の技術は、「インターネットを介した遠隔からの見守り用体調管理」、「アスリートの体調推定」「テレビ視聴者の感情分析」「デジタルサイネージの評価」「ロボットによる応対者の体調・感情推定」などへの応用も期待されています

*PCは会場にご用意いたします


映像からの遠隔非接触生体情報抽出技術と健康モニタリングへの応用 〜1人1台PC実習付〜
〜 ビデオ信号から映像脈波を得る方法、生体信号処理と健康状態推定への応用 〜


■開催日時:2019年06月06日(木) 10:30 ~ 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 49,680円(税込) 
     同時複数申し込みの場合(1名) : 44,280円(税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・ビデオ信号に基づく生体信号計測・処理の基礎とその応用技術を学びたい技術者の方
・医療機器、ヘルスケア、情報機器、画像、自動車ほか関連企業の方

■予備知識:
・C言語によるプログラミングの経験があれば望ましい
・信号処理に使われる応用数学

■修得知識:
・リアルタイム映像信号処理技術および生体信号処理技術の基礎

■講師の言葉:
 AIを使った自動運転時代がやってきました。しかし、完全な自動運転が実現するまでには、まだしばらく
時間がかかりそうです。むしろ、中途半端な「半分、AI」の自動車においてこそ、運転者の常時監視が
重要になりそうです。この点、脈波などの生体情報は普通のビデオカメラから遠隔・非接触的に取得でき、
運転者の健康状態推定に有効だと期待されています。
 このセミナーでは、東北大学で開発した健康管理ディスプレイ「魔法の鏡」で使われている
リアルタイム遠隔非接触生体情報抽出技術の基礎から応用までを解説・俯瞰した後、Visual C++とOpenCVを
使って、映像のリアルタイム処理技術の基礎習得と映像脈波の抽出を行います。さらに実験として、
身体のうちどの部位が有効かを確認するとともに、体動や照明変化の影響とその低減方法について学びます。




1.はじめに :ICTを活用した健康モニタリング
  (1).健康モニタリングとは
    a.生体情報計測の従来技術
    b.健康に関連する生体情報
    c.自律神経系指標
    d.さまざまな非侵襲的計測方法
    e.遠隔非接触計測法としてのビデオカメラ
    f.自動運転と運転者モニタリング
  (2).日常的な健康モニタリングとは
    a.センターオブイノベーション(COI)プロジェクト
    b.健康管理ディスプレイ「魔法の鏡」

2.映像脈波 :カメラからの脈波情報抽出
  (1).計測原理
    a.ヘモグロビンの吸光特性
    b.光電容積脈波
    c.映像脈波
  (2).ビデオ信号から映像脈波を得る方法
    a.関心領域の設定 
    b.平均輝度信号時系列としての映像脈波
    c.急激な基線動揺の除去 
    d.照度変化や体動による雑音の除去
    e.極小値時刻・心拍間隔
    f.脈波振幅
    g.脈波伝搬時間差
    h.モザイク表示
    i.画面表示

3.解析結果の例
  (1).計測部位や広さによる相違
  (2).呼吸停止に伴う映像脈波の変化
  (3).自律神経系指標

4.応用と今後
  (1).目指す社会実装製品またはサービス
    a.自動車
    b.ドライブレコーダ
    c.脱衣所、浴室、トイレでの応用
    d.見守り、防犯システムとの連携
    e.進化したAIスピーカー
    f.テレビ放送
  (2).雑音低減方法
    a.体動除去
    b.照度変化のキャンセル
  (3).生理学的機序の解明
    a.ヘモグロビン増減なのか組織変動なのか
    b.皮下血流と大血管血流の相違
  (4).血圧推定方法の高精度化
  (5).自律神経に関係する症状との対応関係の明確化
  (6).赤外線領域への拡張
  (7).プライバシー問題

5.Visual C++とOpenCVによる演習
  (1).Visual C++とは
  (2).OpenCVとは(どんなことができるか)
  (3).画像の種類と画像メモリの構造
  (4).画像ファイルを読んで表示する
  (5).画像処理する
  (6).カメラから映像を表示する
  (7).輝度平均時系列を求める
  (8).脈波を連続的に表示する
  (9).有効な部位と雑音の影響の確認

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