プロジェクトOlive、高精度かつ高速でストレス度合いや感情を推定する「心拍ピーク検出アルゴリズム」を開発

心拍ピーク検出アルゴリズムは、心臓の拍動に合わせて心電図波形のR波（振幅が大きい上向きの波）のピーク検出を、2%未満の誤検出率を達成するだけでなく、従来手法の約100倍へと速度を向上させている。心臓の拍動間隔は、精神的および身体的な影響を受けるため、一拍ごとにわずかな”ゆらぎ”を発生させることが確認されている。
このゆらぎを、心拍変動解析にかけることにより、ストレス度合いや感情を推定することが可能になる。心電図によるR波ピーク検出の精度が高いほど、心臓の動きをより正確に評価することができ、感情および体調の精緻な理解を実現させる。
また、刻々と変化する感情や体調の評価においてはリアルタイム性が非常に重要とされているため、R波検出技術では高速化も重要な機能となっている。このたび開発された新たなアルゴリズムは、医療用途を始め、心拍センシングに基づくあらゆるデジタルサービスの品質向上において、新たな進化を誘発できると考えられている。

本アルゴリズムは、微分法と周波数解析の組み合わせに基づき開発されている。データ信号の高速処理が可能な多重解像度解析と、最適なしきい値計算が可能なヒルベルト変換、ハミルトンおよびトンプキンスアルゴリズムの変種を組み合わせることで、R波ピークの検出における高速性と高精度を両立させることに成功した。多重解像度解析では重要情報が含まれる信号のみを指定し抽出が可能なため、ヒルベルト変換に基づく最適化アルゴリズムを一次微分手法と組み合わせて用いることで、性別、年齢、心臓血管の状態といった個々人の特性によって異なる要因やその他のノイズの影響を軽減した上で、R波ピークを検出する。

従来のアルゴリズムでは高速化を実現させるために精度が犠牲にされていた。そのため、R波ピークの誤検出や見落としが課題とされていたのである。精度の低い検出結果を心拍変動解析に用いる場合、本来分析すべき信号の欠損だけでなく、存在しない信号検出によって、最終的な感情や体調の可視化精度を悪化させる原因となっていた。

心拍ピーク検出アルゴリズムは、心電図（ECG）に限定されるものではなく、スマートウォッチなどで使用されている光電式容積脈波（PPG）への適用も可能にしている。普及が拡大しているウェアラブル端末により需要が高まっているミリ波心拍センサーや映像脈波（VPG）など、様々な種類の心拍センシング手法への適用にも取り組むことができる。 リアルタイムに感情の検出が必要なプロダクトやメンタルヘルスのケアまで含めた見守りサービスなど、正確な感情の可視化が求められる場面において本アルゴリズムの活用を拡張させることで、プロジェクトOliveが目指している他人の気持ちを思いやることが出来るサービス開発を高度化させ「察してくれる社会」の実現を、これまで以上に強力に推進する。

プロジェクトOliveについて

プロジェクトOlive（オリーブ）は、心拍数・呼吸数といった生体情報や動作・表情などの人間の表面に出ている複数の指標を数値化のうえ統合することで、刻々と変化するヒトの感性や感情を理解することを目指している。これらの統合されたデータをプロダクトやサービスに応用することで、新しいテクノロジーのあり方やライフスタイルを提案していく。

プロジェクトOlive　https://www.project-olive.info

AZAPAについて

AZAPA 株式会社は、限界を超えるイノベーションですべての人が未来を選べる世界を実現することを理念に掲げ2008年に設立された。自動車業界で初の独立系Tier0.5プレイヤーとして、システム領域でのソリューションを提供するなど自動車を中心とする事業を展開するとともに、モデルベース、計測技術、新制御開発、コネクテッド、自動運転、感性の各分野における新システムの研究、ソリューション事業を展開している。