| Project/Area Number |
22K12889
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
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| Research Institution | Komatsu University |
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Principal Investigator |
木村 春彦 公立小松大学, 生産システム科学部, 教授 (60141371)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
南保 英孝 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (30322118)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 高齢者の歩数 / 高齢者の健康寿命延伸 / オートバレーパーキング / アクティブAI医療情報 / 独居高齢者 / 問題行動早期発見 |
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| Outline of Research at the Start |
睡眠障害、徘徊、暴力行為、情緒不安定、異食などといった高齢者の問題行動が社会問題となっている。特に独居高齢者の場合には問題行動の発見が遅れ重症化する傾向がある。また、これまでの早期発見方法ではカメラを安易に用いた画像処理や、身体に計測器を装着し動きを束縛するものであった。そこで本研究では、独居高齢者のプライバシーや身体の動きを束縛せずに、生き甲斐や楽しみを尊重し、アクティブAI医療情報を用いて、睡眠障害・呆け・認知症・ストレスに限定した独居高齢者の問題行動を早期に発見するための、安価で人手がかからない支援システムを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）北陸地域を観光した外国人の独居高齢者を対象に観光によるストレス解消の度合いを調べた。（２）独居老人によるバレーパーキングでの車の駐車利用に対するシミュレーションを通しての敏捷性を調査した。（３）独居老人を対象にいくつかの近似面積の選択肢を列挙し、その中から最も精度の高いと思う選択肢を選ばせることにより面積感覚を調査した。（４）注目領域を考慮した画像符号化の提案を行った。また、肉眼での画質を極力下げずに、画像サイズや処理時間を下げる平滑化を提案した。更に、複雑度の高い画像の画質を高感度にし、複雑度が低い画像の画質を粗くする方法を提案した。（５）自動バレーパーキングの出庫時間効率を向上させる自動パレットの移動方法を提案した。（６）高齢者の歩数とバイオマーカーの関連について特徴をまとめた。（７）ある特定の高齢者を被験者として選び、約８年間、毎日の歩数や体重、基礎代謝量、血圧、最高・最低温度などのデータを収集した結果をまとめ、ウォーキングが健康寿命延伸が期待されるウェルビーイングに資することを示した。（８）『Buffonの針の問題』を通して、指先の微妙な作業における評価手法を検討した。（９）食事時に潜在的に何を食べたいのか？よく迷うことがある。どういう時にどのようなものが食べたいかを学習しておき、それを絞り込むことができれば便利であろう。本研究ではアリクイ・プログラムを利用して、潜在的に食べたいメインディッシュ連想支援システムを提案した。（１０）３次元空間を最大限活用する自動バレーパーキングを提案した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究の独居高齢者の問題行動の早期発見では、クラウドAIが使用されており、大量のデータをエッジデバイスからクラウドに送信していた。そのため、遅延が発生したり、通信コストの増大や回線の途切れが問題となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
エッジAIを用いて反応速度を速くし、睡眠障害・呆け・認知症・ストレスに限定した独居高齢者の問題行動を早期に発見するための、安価で人手がかからない支援システムを開発することを目的とする。
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