Defecation Prediction and Anomaly Detection System Using Bowel Sound and AI
Project/Area Number |
22K19833
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
Principal Investigator |
池田 和司 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (10262552)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山川 俊貴 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60510419)
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Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | 排便予測 / 腸音 / ヘルスケア / 排便障害 |
Outline of Research at the Start |
介護における排泄の問題を解決するため、ウェアラブル腸音計を開発し腸音を利用した排便時刻を推定する。そのため、 以下のようにA) ウェアラブル腸音計の開発、B) 排便時刻推定アルゴリズムの開発、C) 排便時刻予測の実証実験、を行う。 ウェアラブル腸音計の開発では、多重マイク化及び信号処理技術により音を分離する技術を導入する。排便時刻推定アルゴリズムの開発では、機械学習アルゴリズムと逐次ベイズ推定を組み合わせて実現する。排便時刻予測の実証実験では、まずは電子聴診器により実証実験、その後に新規開発したウェアラブル腸音計で実証実験を行う。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は腸音により排便を予測するシステムを開発することにより、介護者の負担を減らすとともに被介護者のQOLを向上させることを目的としており、A) ウェアラブル腸音計の開発、B) 排便時刻推定アルゴリズムの開発、C) 排便時刻予測の実証実験、を3本柱としている。 2022年度は実験の詳細を検討し、本学倫理審査委員会の承認を得ることができた。上記の3点については、Aはウェアラブル腸音計の仕様策定を進めた。当初は多重マイク化と音源分離技術による腸音抽出を予定していたが、多重マイクはコスト面で難しいことがわかり、単一マイクの特性の工夫での実現を検討している。Cにおいては腸音から排便の前か後かを特定できる、すなわち腸音に排便の情報が含まれていることを実証した論文をIPSJ Trans Bioinformaticsに発表した。一方でAの検討が遅れ追加データが得られていないことから、Bについては進捗はなかった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究分担者および研究協力者の転職等の仕事の都合により、新規データ取得ができなかった。しかし研究倫理審査の承認を得たことから、2023年度以降にこの遅れは取り戻せると考えている。
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Strategy for Future Research Activity |
「5.研究実績の概要」で記載したAおよびCについては多重マイク化を待つことなく単一マイクのウェアラブル腸音計を作成し、データ取得を進めて排便予測のProof-of-Conceptを実現する。 また、Bについてはデータ取得や特徴量選択を待つことなく、逐次ベイズ推定アルゴリズムを構築し、状況によっては他分野への応用も検討する。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)