Development of an objective evaluation tool that captures signs of dementia in the elderly using non-contact gait measurement technique and artificial intelligence
Project/Area Number |
21H03280
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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Research Institution | Kindai University |
Principal Investigator |
栗田 耕一 近畿大学, 工学部, 教授 (90455171)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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Keywords | 歩行計測 / 認知症 / 非接触計測 / 静電誘導 / 歩行動作 / 高齢者 |
Outline of Research at the Start |
本研究は高齢者の認知症の「兆し」を歩行機能の低下から検知する技術を開発することを目的としている。超高感度静電誘導電流検出技術を用いて被験者に装置を装着することなく歩行計測が可能な独自に開発したセンサを用いて、被験者の歩行信号を蓄積する。計測した歩行データを学習データとして、機械学習や深層学習により歩行能力の識別を行う。得られた学習モデルを用い、高齢者が認知症に至る前にその「兆し」を捉えるディープラーニングを用いたAIによる客観的評価ツールを確立する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は高齢者の認知症の「兆し」を歩行機能の低下から検知する技術を開発することを目的としている。独自開発した超高感度静電誘導電流検出センサを使用し、被験者に装置を装着することなく歩行信号を検出するシステムを蓄積する。計測した歩行データを学習データとして、機械学習や深層学習により学習モデルを構築する。得られた学習モデルを用い、高齢者が認知症に至る前にその「兆し」を捉えるディープラーニングを用いたAIによる客観的評価ツールを確立する。当該年度は主に、学習モデルの構築と深層学習による認知症の兆し検出と不自由歩行パターンの評価及び学習モデルの検証を実施した。歩行パターンとして、すくみ足歩行、片麻痺歩行、体幹不安定歩行等の歩行波形のスカログラムを学習データとして、深層学習により歩行機能障害の程度を識別する学習モデルを構築した。識別に用いたニューラルネットワークは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。その結果、約93%の精度で歩行機能障害の程度を識別可能であることを明らかにした。
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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
複数の異なる不自由歩行パターンの学習モデルを構築し、深層学習により歩行機能障害の程度の識別が可能であることが分かった。得られたデータには不自由歩行動作における不自由の程度に応じた特徴量の変化に加えて、個人固有の特徴が検出されており、歩行機能障害の程度が大きくなるにつれて、個人固有の特徴が消失する傾向があることが明らかになった。また、不自由歩行動作の計測を実施していく中で、被験者の歩行中の腕振り動作が歩行の安定性に寄与していることが明らかとなった。
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Strategy for Future Research Activity |
当初の計画どおり、認知症の兆しと認知症タイプを客観的に評価する評価ツールの構築に取り組む予定である。まず、客観的評価ツールの試作を実施し、臨床でも容易に使用可能で安価な評価ツールを製作し、その有効性を検証する。超高感度静電誘導センサと学習モデルが搭載されたワンボードマイコン及び小型モニタの一体型で構成されるシステムを製作する。さらに、評価ツールの運用上の課題を抽出する。被験者は超高感度静電誘導センサを中心に半径3mの円周上を1回歩行するのみで、簡便に歩行波形を取得し歩行機能を客観的に評価するシステムを試作する。このシステムにより、ステップ幅以外の歩行パラメータと歩行波形を同時に取得する。
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Report
(2 results)
Research Products
(10 results)