2017 Fiscal Year Annual Research Report
次世代生体適合性インテリジェント繊維の創成と双方向ウェアラブルシステムへの応用
| Project/Area Number |
17H01956
|
|---|
| Research Institution | Nara Women's University |
|---|
Principal Investigator |
黒子 弘道 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (20221228)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
曽根 正人 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (30323752)
才脇 直樹 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (20252637)
佐藤 克成 奈良女子大学, 生活環境科学系, 講師 (00708381)
橋本 朋子 奈良女子大学, 生活環境科学系, 助教 (10589930)
チャン ツォーフーマーク 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (10647069)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 被服材料 / ウェアラブルシステム |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度では、研究計画の通り、シルクを代表とする生体適合性繊維に、白金めっきおよび金めっきを欠陥なしに被覆する技術を確立した。また、その上に、酸化チタン、酸化亜鉛などの機能性セラミックスの被覆に成功した。また、ウェアラブルデバイスに応用する多機能フレキシブル材料を実現するために、酸化亜鉛 - 金 - シルク複合材料を開発した。
これらの触媒化およびめっき繊維に対し物性測定および高次構造解析を行い、めっき金属が繊維のどの領域との親和性が高いかを明らかにし、より高度なめっき繊維創成への指針を得ることができた。さらにインテリジェント繊維を用いた織布の条件検討として、金の金属糸を導電性繊維のモデルとして用い、基布をシルクとして金属糸の間隔等を変え織布を行った。また基材となるシルクの安全性評価の一つとして、細胞増殖評価を行いその有用性を確認した。
導電性繊維の回路素子としての特性評価の中で、熱特性に着目し検討を行った。また、双方向ウェアラブルシステムの試作に向け、温熱刺激面積の実験から面積を広げることの有効性を確認し、設計指針となる知見を得た。さらに次世代インテリジェント繊維を用いて、日常生活をしながら心拍・呼吸・運動等人間情報を計測できるセンシングウェアの開発に取り組んだ。また、被験者実験を行って、従来型の医療に用いられる計測機器と比較評価し、条件次第で遜色の無いデータ取得が可能であることを確認できた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
素材チーム、解析チーム、応用チームとも研究計画をおおむね順調に実行している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は、29年度の成果を基盤として、①貴金属めっき被覆の無欠陥化の実現、②貴金属の上のセラミックスのより均一な被覆の実現を試みる。また、複合材料の信頼性と光触媒性能向上に焦点を当てて研究を進める予定である。複合電析法による繊維表面の金属層に二酸化チタン光触媒粒子の混入についても検討する。
得られたインテリジェント繊維と金属との相互作用を含めた高次構造を、固体ＮＭＲおよび金属を扱うため有効内殻ポテンシャル(ECP)を用いた量子化学計算により明らかにする。これにより、金属がめっきされた際の繊維の高次構造変化を解明し物性の変化と対応させ、性能の改善のための指針とする。さらに作製した繊維を用いた織布の条件検討を進め、より実用的な布の作製に取り組む。あわせて、得られた繊維や布地の導電性等の物性評価、またin vitro 毒性等の安全性評価を行い、インテリジェント繊維の生体親和性の確認を進める。
また、これまでに開発した繊維を用いるための導電性繊維の回路素子としての特性評価を進める。特に、抵抗や配線など受動素子として応用する可能性について検討する。また、H29度に得られた知見を活かしながら双方向ウェアラブルシステムの試作を実施する。また、インテリジェント繊維の性能向上に応じて新たなセンシングウェアへのバージョンアップに取り組みつつ、データ転送の無線化など、IoTデバイスとしての機能向上を目指す予定である。また、取得できたビッグデータから有意な特徴を抽出するため、AI手法の導入についても検討を進める。
|
