Project/Area Number |
20K19256
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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Research Institution | Tokyo University of Technology |
Principal Investigator |
上條 史記 東京工科大学, 医療保健学部, 助教 (80812726)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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Keywords | モーションセンサ / Adenosine triphosphate / 姿勢 / 蛍光法 / Artificial Intelligence / Pose estimation / Deep learning / リアルタイム / 超音波洗浄 / 加速度センサ / Electromyography / Fast Fourier Transform / LowPassFilter / WHO / 手洗い / 筋電図 / 加速度 / 擦過力 / 院内感染防止 / ATP / 加速度波形 / 理想動作 / 手指衛生 / 院内感染低減 / 運動学的 / 深層学習 |
Outline of Research at the Start |
院内感染における病原体が伝搬する経路に、医療従事者の手を介した接触感染が存在する。そのため手洗いは感染管理上、最も基本かつ有効な対策である。しかし手洗いを行っても、掌に洗い残しがあっては院内感染低減には結びつかない。そこで本研究は、モーションセンサから得られた力学的信号と高速度カメラから得られた画像信号を基に、有効的な手洗い動作(理想動作)を求める。また理想動作を基に、手洗い動作の良否判定をリアルタイムで行える教育用手洗い管理・指導システムを開発する。これにより医療従事者による院内感染の低減、国や患者家族の財政負担を軽減することができる。
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Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は、2022年度で研究成果より除去率と手首に装着したモーションセンサからY軸基本波の最大振幅と姿勢値の相関関係が得られたが、被験者によってはATPが付着しやすい人が15%程いる可能性が示唆されたので、ATP法以外の評価の検討を行った。 当初はATP値と付着生菌量の関係を培養法で試みようと考えたが、培養キットにはすでにATPが含まれているので、正確な評価が難しいことが考えられた。そこで、手のひらに蛍光剤をすり込ませてブラックライトで評価を行う蛍光法での評価を試みた。蛍光法はATP法と同様に即時性がある評価だが、定量評価が困難であったので、手洗い前後の写真から光量の差を求め、除去率を得るスクリプトの作成を行った。また、掌の撮影時に自然光等の光が入光しない撮影環境の構築とカメラの設定条件の検討を行った。 さらに、AIを用いた手洗い時の動画解析と波形解析の検討を進めている。動画解析では、手洗い動作の工程上、両掌が被さってしまい動作の検出が行えない遮蔽領域が発生してしまう。この遮蔽領域中の手洗い動作をAIにより推定し動作解析が可能かを検討している。また波形解析では、手首に装着したモーションセンサから得られた波形データをAIの深層学習を用いることで、有効な手洗い動作の特徴量抽出も検討している。 2024年度は、蛍光法の撮影条件の確立とスクリプトの完成、さらにAIを用いた手洗い動作のリアルタイム評価が可能であるか検討していく。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は、得られた成果を国内の学会に論文投稿を行い採択いただき、2024年度6月に掲載を予定している。また、ATP法以外の評価方法を検討し、蛍光法を用いた除去率の評価が可能であることが示唆された。その為、おおむね順調に進展している。
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Strategy for Future Research Activity |
2024年度は、ATP法以外の評価を進めていく。蛍光法では、手洗い前後の掌の撮影条件の確立と光度による除去率の評価を行う。また、AIを用いた評価では、手洗い時の動画とモーションセンサから得られた波形データによるリアルタイム評価が可能であるか検討を行う。
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