Core Technologies in Analyzing and Estimating the Influences of Exogenous Factors of Heart Health
| Project/Area Number |
20K19923
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Nagoya City University (2023)
Nara Institute of Science and Technology (2020-2022) |
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Principal Investigator |
黄 銘 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (50728300)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 健康情報 / 機械学習 / 深層学習 / 転移学習 / 容積光電脈波 / 循環器 / 複雑活動認識 / 睡眠健康 / カフレス血圧推定 / マシンラーニング / 人間活動認識 / 睡眠分類 / 不整脈予測 / 個人健康システム / 心臓健康 / 運動 / 睡眠 / 食 |
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| Outline of Research at the Start |
心臓の健康は、遺伝子型の因子以外、睡眠・運動・食習慣などの後天性因子に大きく影響される。ICT、IoT技術の発展に伴い、ウェアラブル・個人ヘルス機器による生体情報の収集とデータの活用はできているので、個人心臓健康状態の把握、心疾患発症の抑制、健康状態を取り戻すことは可能になっている。そこで、本研究は、簡易のウェアラブル・非接触装置を用いた後天性因子の定量化手段の研究開発からはじめ、データサイエンスの観点から個人差を考慮した後天性因子の心臓健康影響モデルも構築することによって、心臓健康の維持・改善を目的に、積極的に生活・活動変容を促す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
心臓の健康は遺伝的要素だけでなく、食事、運動、睡眠などの生活習慣因子（FES因子）にも大きく依存します。本研究では、これらのFES因子が心臓の健康に及ぼす影響を明らかにし、クオリティ・オブ・ライフを損なわない方法でこれらの因子を測定する技術の開発を目指しています。この目的のために、日常生活で容易に測定可能な心臓の生理指標を開発するウェアラブルデバイスを活用し、長期間にわたるデータ蓄積に基づく数理モデルを構築しています。
令和2年度には、以下の三つの研究を実施しました。第一に、ウェアラブルデバイスを用いた活動認識システムの開発で、日常の様々な動作を正確に認識する技術を進めました。第二に、脳波データを用いた睡眠状態の分類技術を開発し、睡眠の質を評価する手法を確立しました。第三に、心拍時系列データを用いて心室不整脈の予測モデルを開発し、これによりリアルタイムで心臓状態のモニタリングが可能になります。
令和3年度では、これらの計測手法を基に、各生活習慣因子の影響をより詳細に解析し、マシンラーニング技術を用いたモデルの構築に注力しました。具体的には、複雑な日常活動の自動認識、睡眠の質の分析、および血圧変動の推定モデルの研究を行いました。これにより、日常生活での心臓健康管理がさらに進むことが期待されます。
令和4年度に入り、我々はこれまでの研究成果を活かし、より実用的な心臓病のリアルタイムモニタリング技術の開発を進めています。特に、非侵襲的な血圧推定技術や心拍数の変動を詳細に分析する新しいアルゴリズムの開発に注力しています。これらの研究は、心臓病の予防及び管理において、革新的な進歩をもたらすことが期待されています。
最終的に、この研究はFES因子に基づいた心臓の健康状態を詳細に理解し、個々の生活習慣の最適化に貢献することで、一般の人々の健康増進に寄与することを目指しています。
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Report
(4 results)
Research Products
(29 results)
