2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an early health care condition and activity change detection system using machine learning
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17K01590
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| Research Institution | Teikyo University of Science & Technology |
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Principal Investigator |
内田 恭敬 帝京科学大学, 生命環境学部, 教授 (80134823)
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| 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 東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)
舩山 朋子 帝京科学大学, 医療科学部, 准教授 (20460389)
大久保 英一 帝京短期大学, 帝京短期大学, 講師 (30529722)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 体調変化検出システム / 感圧型フレキシブルセンサ / 生活活動調査 / クラウドサービス / 脈波 / スペクトル分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初予定していた就寝中の状態から健康状態の変化を測定する方法は、試作品による測定と同時期に精度向上の問題が報告されたので、我々はベッドからの起き上がりとその後の歩き出しに注目して機械学習を用いた分析を行った。サポートベクターマシーン分析を用いることで2特徴量からの3クラス分類において高い精度で実現できることが分かった。また、解析法による精度の比較ではK近傍近似の有効性も示せた。
データ収集装置の価格についてはアルディーノMEGA2560に変更することで従来の装置に比べ1/10以下に抑えることができた。本装置では16個のフレキブル型感圧センサを2次元に配置することで、体重のバランス変化の状態と歩行速度が検出できることを疑似的な実験により確かめた。本装置を用いて透析患者体調変化を透析前後で確認する予定であったが新型コロナウィルスの関係で測定を行うことができず有用性を示し切れていない。
日常生活中の体調変化を客観的データでとらえ心身に影響を与える活動を捉えるためウェアラブル機器による脈拍測定とクラウドサービス（キントーン）による日常生活の活動内容と体調に関する記録を行い、活動と脈波の関係を把握する手法を用いて活動内容の質的分析と機械学習であるテキストマイニングを行った。
アンケート記録項目に対して記入の簡便さが求められていたため、体調、疲労度、自覚するストレスの項目で10段階評価をとし、その他任意項目で通常の生活とは異なる特徴的な生活活動の場合のみ項目をチェックする形とした。また、自由回答の質的分析とテキストマイニングを用いた量的分析との比較も行った。
チェック項目とコメント欄の自由回答で記録した文章の比較から、脈拍の高低の変化から業務は内容により身体に与える影響が大きく異なることが考えられた。また、今までは漠然としていた作業が人に与える影響、作業のもつ力の分析の可能性を示せた。
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