マイクロ波センサによる機械学習に基づいた高精度な非接触型活動量計の検討

摘要

本稿では，宅内にこもりがちな高齢者の長期的な健康維持を目的とし，センサを装着することなく高精度に身体活動量（METs：metabolic equivalents）が計測可能な方式の提案と精度検証を行った．非接触型センサでMETs を推定するため，人の微細な動きから大きな身体動作まで計測可能なマイクロ波ドップラーセンサを利用し，その信号から抽出された身体の動きに関連した特徴量と呼気ガス分析器で計測されたMETs用いて機械学習により非線形回帰モデルを構築した．宅内での生活動作に対して，その回帰モデルを評価した結果，携帯型加速度センサと同程度の誤差傾向が示された．