～ 生体センシング（心電図・呼吸・脈波・血圧・脳機能）、機械学習・生体情報解析による可視化／定量化技術、ドライバ状態推定の応用例 ～
・生体情報を常時計測し、データ解析を用いて人の状態を推定・予測する技術を習得する講座！
・目的に合わせた最適な生体情報の取得方法を学び、生体情報解析を用いた人の状態推定や製品開発に活かそう！
生体情報センシングの基礎と状態推定技術への応用例
講師の言葉
IoT、各種センサの小型化高機能化が進むことで、生体情報を常時計測し、このデータを解析することで被験者の状態を推定、予測する技術が注目されています。これにより、生体情報解析は、医療のためだけでなく、様々な工業的分野などでも応用の幅が広がってきています。
本講義では、生体センシングの基礎から、その解析手法や、応用分野までをわかりやすく紹介解説いたします
受付を終了いたしました
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・生体センシングの基礎から学びたい方 ・自動車、自動車部品、電子機器、ヘルスケア機器、端末、家具、日用品、その他製品開発や計測に携わる技術者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・生体センシングの基礎 ・生体情報解析の基礎 ・生体情報解析を用いた状態推定技術の応用事例 |
| プログラム |
１．生体センシングの基礎 （１）．心臓生理現象とそのセンシング ａ．心音図 ｂ．心電図 ｃ．超音波エコー （２）．呼吸とそのセンシング ａ．呼吸のメカニズム ｂ．呼吸情報のセンシング （３）．脈 ａ．脈波と加速度脈波 ｂ．圧脈波と容積脈波 （４）．血圧 ａ．カフによる血圧計測 ｂ．カフレスによる血圧計測（今まで困難であった条件下での測定を可能にする） （５）．脳機能の計測 ａ．脳波 ｂ．NIRS （脳血流）
２．生体情報解析技術による人の状態の可視化・定量化 （１）．機械学習を利用（データの理解） ａ．FFT ｂ．重回帰分析 ｃ．SVM（サポートベクターマシン） ｄ．Boosting ｅ．Neural Network／ Deep Learning （２）．心拍変動量解析 ａ．自律神経指標の導出 （３）．脳血流解析 ａ．NIRSによる脳機能解析
３．生体信号からの状態推定への応用 ～ドライバの状態推定を例に～ （１）．ドライバの居眠り検知 （２）．光電容積脈波からのカフレス血圧推定の応用 （３）．心拍変動量解析によるビビリ度推定の応用 |
| キーワード | 生体信号 生体情報 脈波 血圧計測 機械学習 心拍変動量解析 居眠り検知 カフレス血圧推定 |
| タグ | 生体工学、使いやすさ・ユーザビリティ、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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