2021 Fiscal Year Research-status Report
Development of a stress assessment system in daily situations using non-contact IoT sensor module
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17K01597
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| Research Institution | Aino University |
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Principal Investigator |
五十嵐 朗 藍野大学, 医療保健学部, 教授 (10570632)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 拓世 藍野大学, 医療保健学部, 講師 (40582862)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 非接触計測 / 自律神経調節機能 / IoTセンサ / ストレスチェック / 脈波 / 呼吸波形 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、IoTセンサモジュールとクラウドサーバを利用したシステム構築の予定であった。しかし、リアルタイム脈波抽出処理の効率化が必要不可欠なことから，脈波抽出処理の改善を検討した。さらに行動記録計の長期間データを用いて深層学習を使用した時系列予測の検討を先行して行った。
脈波抽出の効率化のための改善であるが，従来は関心領域（ROI）を四角形としていたが昨年度，輝度差分画像を0から1で正規化して， 2値化処理を行うことで変化のある領域のみを抽出した。しかし，頬部以外の領域や細かな変化分も取り込まれることになり，四角形のROI設定と比較するとノイズが多く含まれる波形となっていた。そこで2次元連結性を考慮し，孤立した一定面積以下の部分を削除することで，面積の大きい頬部の領域のみ残るようにした。その結果，より血流変化を反映する結果が得られた。
行動記録計を用いて，145日間の瞬時脈拍数をクラウドサーバ上に蓄積して解析を行った。まず，昨年度の検討により瞬時脈拍間隔（PPI）の標準偏差（SDNN）がストレスと共に変動することが分かっている。今年度は，長期間データから周期変動パターンの検出を試みた。SDNNは長期的にみると変動パターンに規則性はみられなかった。そこで安定している睡眠時のデータを除いたPPIの平均値の時系列データを解析したところ，周期性パターンを確認できた。PPIの平均値を用いて，深層学習を使用した時系列予測を行った。最初の90%を学習データとし，残りの10%（14日間）の期間のPPIの平均値を予測した。予測には，長短期記憶ネットワークを使用して時系列データを予測する方法を用いた。その結果，概ね同様な変化を示したが，1日の平均温度が急激に低下したところで大きな差が見られた。したがって，外気温もストレスや循環器疾患の予防には重要な情報であることがあらためて確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
IoTセンサモジュールの前処理に関しては，今年度の成果を適用することで目処が立ったが，開発環境をPCからMPUモジュールに落とし込む必要があり，その部分に遅れが生じている。PCからMPUモジュールへの移行が比較的容易な開発環境を使用しているので，研究開発の促進を図る。また，長期間データからの未来予測（ストレス評価）については，IoTセンサモジュールの代替としての行動記録計の長期間データを用いて，クラウドサーバ上の研究開発を促す。
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| Strategy for Future Research Activity |
補助事業期間の1年再延長が認められたことにより，最終目標であるIoTセンサモジュールとクラウドサーバを利用した自律神経機能の評価システムを構築する。IoTセンサモジュールの処理で問題となっていたリアルタイム脈波抽出に関して，改善した抽出手法により前処理でノイズの少ない脈波を抽出することで，クラウドサーバ側の処理を軽減させことで開発工数を削減する。また，行動記録計で蓄積したデータを活用して，クラウドサーバ側も同時進行で機能確認を進め，研究開発の遅れを取り戻す。
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| Causes of Carryover |
研究開発の遅れに伴い，クラウドサーバのレンタル費などの一部費用が発生しなかったため，もともと2021年度に予定されていた支出ないに収まったことにより次年度使用額として発生した。
次年度は，クラウドサーバのレンタル費用，研究成果発表のための学会参加費および論文投稿用費用などに使用する予定である
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