2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of bedsore preventing system using multilayer conductive knit
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17K01605
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| Research Institution | Ishikawa National College of Technology |
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Principal Investigator |
藤岡 潤 石川工業高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (20342488)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮下 大輔 長野工業高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (70353274)
川除 佳和 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (90552547)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 褥瘡予防 / 体圧分布測定 / 機械学習 / スマートテキスタイル / 看護支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本稿では在宅等における褥瘡予防や看護支援システムを目的とする導電性編物による体圧分布測定敷布とそのシステムを開発し，就寝者の接触圧分布（体圧分布）の測定と可視化，得られた体圧分布画像に基づく就寝体位の識別，褥瘡好発部の検出などを試みた．
1）配線層と感圧層の2種類の導電性編物を4層重ね無配線化することで，編物構造ながら面分解能に優れた繊維製体圧分布測定デバイスを実現した．これは通気性，柔軟性に加え，ニット特有の高伸縮性を有するため，寝具の変形に対して高い追従性を示し，これまで機能性繊維製の体圧分布測定デバイスにおいて困難とされた寝具接触面の体圧分布状態の直接測定が可能となった．
2）導電性編物と層構造化した体圧分布測定敷布の感圧特性を明らかとした．また実際に就寝者の寝具との接触圧分布を可視化した結果，本システムにより就寝体位や褥瘡原因となる加圧中心や持続的圧迫の様子が明瞭に視認できることが示された．
3）褥瘡予防やその看護支援として必要とされる就寝体位の自動識別を試みた．DNNを用いて体圧分布画像から3種類の就寝体位の判別を行った結果，98%の高い識別率を得ることができた．特に機能性繊維製デバイスを用いるなど日常の就寝条件下で測定した就寝体圧分布に基づく識別としては最も高い結果であった．また褥瘡兆候の早期検知の実現を目的として，敷布により測定した体圧分布画像から腸骨や仙骨部などの褥瘡好発部位の自動検出を試みた．画像のHOG特徴量を学習データとして，SVMで検出した結果およそ86%の高い適合率と3%という低い誤検出率を得ることができた．
以上から，体圧分布測定敷布を用いた日常就寝状態のモニタリングにより，褥瘡の予防やその発生兆候の早期検知が無負荷，かつ高い精度で可能であり，在宅における高齢者や寝たきりの方の看護支援において本システムが有効であることが実証された．
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