2017 Fiscal Year Research-status Report

機械学習を用いた早期の生体情報及び活動状況変化検知システムの開発

Research Project

Project/Area Number	17K01590
Research Institution	Teikyo University of Science & Technology
Principal Investigator	内田恭敬帝京科学大学, 生命環境学部, 教授 (80134823)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	本間信生帝京科学大学, 医療科学部, 教授 (20252017) 浅野泰仁京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (20361157) 舩山朋子帝京科学大学, 公私立大学の部局等, 講師 (20460389) 大久保英一帝京短期大学, 帝京短期大学, 講師 (30529722)
Project Period (FY)	2017-04-01 – 2020-03-31
Keywords	活動状況検出 / 早期生体情報変化検知 / 機械学習 / 気づき
Outline of Annual Research Achievements	フロアおよびベッド上からのデータ収集に関し、フロアマットの硬さ・弾力性とセンサの形状から検討した。硬さ・弾力性の異なる４種類の約30cm四方のフロアマット下に円状圧力センサを４個設置し、加重の程度を変えた抵抗値を測定した。また、円状と帯状圧力センサのデータ処理に関して、ベッドから起き歩き出しを想定して比較検討した。測定では円状圧力センサ（米国インターリンクエレクトロニクス社製のＦＳＲ400、500円/個）を2次元マトリックス状に組んだ銅線の交錯する部分に20個接続し2次元アレイを試作し、これとGUIプログラムであるLabVIEWを用いて、パルススキャン及びデータロガー機能を制御するシステムを形成した。帯状圧力センサは、ＦＳＲ408（1500円/個）を６個使用し、LabVIEWのデータロガー制御機能と組み合わせて用いて1次元スキャン方式として形成した。初期実験の結果から、ベッドからの起き歩き出し測定では1次元方式を用いることとした。次に、体調不良を想定し、下肢の右膝または右足首の屈伸をベルトで制限した場合と制限しない場合の移動に伴うセンサの反応の違いを計測した。制約条件により圧力変化のポイントが異なる結果が得られた。今回は明らかに下肢の動きを制限したが、実際の日常生活における体調不良で同様の結果が得られるかは今後の検討課題である。これらの基本的な違いから、ベッドの弾力や測定点の工夫と、身長・体重といった体格や年齢による体力が異なる被験者、高さや幅が異なるベッドによる起き上がりから歩きだしのデータを取集することの重要性の確認と機械学習への応用を検討した。活動量の評価について、市販の機器のデータと被測定者が入力したクラウドサービスを用いたアンケート調査による活動日時・活動時間・体調疲労感・眠気・ストレス・自由記載結果との関連性に関する調査を継続している
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 2次元センサアレイにより睡眠時の寝姿の圧力分布データと覚醒時のデータ、そしてベッドから離れる歩行時のデータを収集することで、画像を用いることがなくプライバシーの問題が生じない見守りのシステムが作製可能であると予測し、x軸方向の一つの銅線に電圧を加えている間に、y軸方向の銅線を1本ずつスキャンしてセンサからの出力電圧を測定することを繰り返すプログラムを作製した。しかし、長時間測定を安価で簡便に実施するため2次元、1次元測定距離間隔等から再検討し、他の研究報告も参考にし、1次元センサ方式を試行することとした。現在、新たなシステムを作製し実験を行っている。具体的には、起き上がりから歩行開始時の測定では、ベッドの違いや、体調及び年齢による違いを明らかにするためのデータ収集を行いつつ、測定時に必要なセンサ数、機械学習に必要なデータ取得間隔の最適化を行っている。また、歩行時の測定に関しては長時間測定時のデータ収集のタイミングやセンサ設置間隔の検討を行っている。脈拍・活動測定センサを用いた長時間測定に関しては当初予定のホットウォッチャではメーカーサイドの問題で生データの入手が出来なかった。そこで、市販の時計型ウェラブル機器を用いて脈拍計測を行い、計測時の活動記録を照らし合わせ検討を行った日常生活で活用するには、使用者にとって負担のない方法が重要である。しかし、今回の計測時の活動記録法では負担が大きかった。このため、記録の負担・記録の容易さと、重要な活動記録の情報確保の点から、所定フォーマットを用いた記録と自由記載、記録時間・頻度について検討を行った。今後は、脈拍測定方法に合わせインターネットの活用を含めた記録方法の検討を行っている。
Strategy for Future Research Activity	日常生活の長時間測定を安価で簡便に実施するため、1次元に配列した圧力検知システムから得られた通常の歩行時と、起き上がりから初期歩行までを2つの行動パターンに分けて、歩行速度の最適検出条件とセンサ配置等に関するデータの収集を行い位置及び測定条件の検討を行う。さらに、被験者の年齢、体調の不良の有無を想定した場合を機械学習を用いて分析し、体調の不具合をどの程度検出できるか、学習効果を向上させるための改良の指針を得る。これらの結果を基に2次元のシステムの検討を行う。発汗に関してはブリッジ回路を組み込んだLabVIEWのデータ収集システムで可能であることがわかっているが、圧力測定のプログラムとの連動が出来ていいないため、改良を行い連動できるようにし、システムへの組み込み方法を検討する。市販のウェアラブルデバイスにより血圧が測定できるものがあるが、現状ではスマホの画面上で相対的な値が検出できることを確認したが、そのデータ自体をPCに取り込むことはできていない。機種によりデータがPCに取り込めるものがあるのかを検討する。日本人の特性の抽出や外国人の特性との比較を試みるアンケート調査は、ソフトの比較から、文字化けを生じる可能性があるが機種依存が少ないと考えられる、インターネットを利用したアンケート調査を用いて行うこととし、アンケート内容についての入力状況の初期的な調査結果をもとに改良を行う。体格による相違に関し、海外における試験的調査の実施も検討している。また、活動記録に関しても、海外において試験的な実施を検討する。その結果をもとに具体的な質問内容や記入方法を絞り込む。得られた初期アンケート結果を、テキストマイニングを用いて分析して、質問方法の違いを検討して、ストレス度評価に関してどのような国民性が得られるかを調べ、最適な質問を行いより正確な評価が行えるように改良する。
Causes of Carryover	当初予定の2次元システムから安価であり簡便である1次元システムに変更して、このシステムから得られるデータの検討を現在継続して行っているため、一部のセンサシステム作製関連で必要な部品の選別を行っている。長時間の測定に関して、当初代理店から入手可能であると説明を受けていた活動量や心拍数の生データを利用して解析を行う予定であったがこれが、データ使用には外国メーカーと共同研究の契約を結ぶ必要性などの条件が出てきたため、生データの入手が不可能になったこと、さらに近年のウェアラブルデバイスの急速な発展により、活動量や心拍数のみでなく血圧測定ができる機種がリリースされてきた。スマホやPCの画面上で処理されたデータでなく、解析に使える生データが得られる機種を現在調べているため購入に至っておらず、生データが得られる機種が判別すれば購入して研究を進める予定である。アンケート調査に関しては当初準備したフォーマットでの実験から被験者のデータ入力の負担軽減方法について、被験者がアンケートの形で入力した活動や疲労感などのデータとウェアラブルデバイスからの活動量測定結果との対応方法について再検討を行っている。以上のことから一部の予算を次年度に持越しし、測定システムの改良とウェアラブル生体情報端末とアンケートデータの対応が向上でき、より正確な分析ができるようにするために使用する