[論文レビュー] Catch a Breath: Non-invasive Respiration Rate Monitoring via Wireless Communication

Ossi Kaltiokallio, Hüseyi̇n Yi̇ği̇tler+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2013

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 18被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、呼吸運動によって引き起こされる受信信号強度（RSS）の変動を分析することにより、1対のIEEE 802.15.4準拠の送信受信機のみを用いて、低コストで非侵襲的な呼吸数測定を行うシステムを提案する。本システムは、記録的な低さである1分あたり0.03回の平均誤差を達成し、異なる呼吸周波数または位相を持つ2名の人物を同時にモニタリングすることを実証した。

ABSTRACT

Radio signals are sensitive to changes in the environment, which for example is reflected on the received signal strength (RSS) measurements of low-cost wireless devices. This information has been used effectively in the past years e.g. in device-free localization and tracking. Recent literature has also shown that the fading information of the wireless channel can be exploited to estimate the breathing rate of a person in a non-invasive manner; a research topic we address in this paper. To the best of our knowledge, we demonstrate for the first time that the respiration rate of a person can be accurately estimated using only a single IEEE 802.15.4 compliant TX-RX pair. We exploit channel diversity, low-jitter periodic communication, and oversampling to enhance the breathing estimates, and make use of a decimation filter to decrease the computational requirements of breathing estimation. In addition, we develop a hidden Markov model (HMM) to identify the time instances when breathing estimation is not possible, i.e., during times when other motion than breathing occurs. We experimentally validate the accuracy of the system and the results suggest that the respiration rate can be estimated with a mean error of 0.03 breaths per minute, the lowest breathing rate error reported to date using IEEE 802.15.4 compliant transceivers. We also demonstrate that the breathing of two people can be monitored simultaneously, a result not reported in earlier literature.

研究の動機と目的

• 低複雑性で市販のIEEE 802.15.4受信機のみを用いて、非侵襲的で低コストの呼吸数測定を可能にすること。
• RSS測定における運動雑音や低SNRに対処し、信頼性の高い呼吸推定を実現すること。
• 呼吸以外の運動による影響により呼吸推定が信頼できない時間帯を特定・除外すること。
• 異なる呼吸周波数または位相を持つ複数名の人物を同時にモニタリングできることを実証すること。
• 医療分野やアームド・アシスト・リビング応用に適した、実用的で計算効率の良いソリューションを提供すること。

提案手法

• 呼吸運動によって引き起こされる微小なチャネル変動を検出するために、1組の送信受信機からのRSS測定値を活用する。
• 低ジッタ周期通信とオーバーサンプリングを採用し、SNRを向上させ、推定精度を向上させる。
• 計算負荷を低減しつつも、関連する呼吸周波数成分を保持するため、デシメーションフィルタを適用する。
• 隠れマルコフモデル（HMM）を用いて運動干渉の発生期間を検出し、フラグを付けることで耐障害性を向上させる。
• RSSのパワースペクトル密度（PSD）を分析して呼吸周波数を抽出し、位相推定値を用いて複数人の人物を区別する。
• チャネルダイバーシティとアマプリチュードに基づくチャネル選択を活用し、信頼性と正確性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特別なハードウェアを用いずに、1対のIEEE 802.15.4受信機のみを用いて、正確に呼吸数を推定できるか？
• RQ2 RSSベースの呼吸モニタリングにおいて、呼吸以外の運動による干渉をどのように検出し、軽減できるか？
• RQ3 異なる呼吸周波数を持つ複数人の人物をRSS測定値から区別できるか？
• RQ4 同じ周波数で呼吸しているが位相が異なる人物を検出し、区別できるか？
• RQ5 低コストで狭帯域のRSS測定値のみを用いた場合、呼吸数推定の達成可能な正確性はどの程度か？

主な発見

• 提案されたシステムは、IEEE 802.15.4受信機を用いた報告例の中で、1分あたり0.03回という最も低い平均誤差を達成した。
• 本システムは、被験者の姿勢にかかわらず高い正確性で呼吸数を推定できることを示し、耐障害性が裏付けられた。
• 2名の人物を同時にモニタリングする実験的検証が成功した：12 bpmと15 bpmの明確に異なる呼吸周波数がPSDで明確に解離され、誤差はそれぞれ0.006 bpmおよび0.018 bpmであった。
• 2名の人物が同じ周波数で呼吸しているが90°の位相差がある場合、位相推定値は明確な分散パターンを示し、複数の信号源が存在することを示した。
• 推定信号のアマプリチュードは、呼吸モニタリングに最も信頼性の高いチャネルを選択する基準として有効であった。
• デシメーションフィルタの使用により、計算負荷が低減されたが、推定精度に顕著な影響は及ばなかった。