JP2015176213A - 予測システム、予測方法、および予測プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】一実施形態に係る予測システムは取得部、判定部、推定部、および出力部を備える。取得部は、被観察者の嚥下運動で発生する生体信号を取得する。判定部は、生体信号から第1変換データを生成し、該第1変換データを説明変数とする第1の機械学習を実行することで、被観察者が摂取物を摂取したか否かを判定する。推定部は、被観察者が摂取したと判定された場合に、生体信号から第2変換データを生成し、該第2変換データを説明変数とする第2の機械学習を実行することで、被観察者の摂取物の摂取量を推定する。出力部は、推定された摂取量を出力する。
【選択図】図3
Description
Claims (7)
- 被観察者の嚥下運動で発生する生体信号を取得する取得部と、
前記生体信号から第1変換データを生成し、該第1変換データを説明変数とする第1の機械学習を実行することで、前記被観察者が摂取物を摂取したか否かを判定する判定部と、
前記被観察者が摂取したと判定された場合に、前記生体信号から第2変換データを生成し、該第2変換データを説明変数とする第2の機械学習を実行することで、前記被観察者の前記摂取物の摂取量を推定する推定部と、
推定された前記摂取量を出力する出力部と
を備える予測システム。 - 前記推定部が前記生体信号を分割することで1以上の嚥下区間を推定し、各嚥下区間について前記摂取物の一口摂取量を推定し、
前記出力部が、前記一口摂取量、および該一口摂取量の集計値の少なくとも一方を出力する、
請求項1に記載の予測システム。 - 前記第1変換データがパワースペクトル密度であり、
前記第1の機械学習がサポートベクター分類である、
請求項1または2に記載の予測システム。 - 前記第2変換データが振幅ヒストグラムであり、
前記第2の機械学習がサポートベクター分類または、サポートベクター分類とサポートベクター回帰との組み合わせである、
請求項1〜3のいずれか一項に記載の予測システム。 - 前記生体信号が嚥下音である、
請求項1〜4のいずれか一項に記載の予測システム。 - プロセッサを備える予測システムにより実行される予測方法であって、
被観察者の嚥下運動で発生する生体信号を取得する取得ステップと、
前記生体信号から第1変換データを生成し、該第1変換データを説明変数とする第1の機械学習を実行することで、前記被観察者が摂取物を摂取したか否かを判定する判定ステップと、
前記被観察者が摂取したと判定された場合に、前記生体信号から第2変換データを生成し、該第2変換データを説明変数とする第2の機械学習を実行することで、前記被観察者の前記摂取物の摂取量を推定する推定ステップと、
推定された前記摂取量を出力する出力ステップと
を含む予測方法。 - 被観察者の嚥下運動で発生する生体信号を取得する取得部と、
前記生体信号から第1変換データを生成し、該第1変換データを説明変数とする第1の機械学習を実行することで、前記被観察者が摂取物を摂取したか否かを判定する判定部と、
前記被観察者が摂取したと判定された場合に、前記生体信号から第2変換データを生成し、該第2変換データを説明変数とする第2の機械学習を実行することで、前記被観察者の前記摂取物の摂取量を推定する推定部と、
推定された前記摂取量を出力する出力部と
してコンピュータを機能させるための予測プログラム。
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