2020 Fiscal Year Research-status Report
Body effects and its measures under artificial mixed reality environments
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18K11971
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| Research Institution | Gihu University of Medical Science |
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Principal Investigator |
杉浦 明弘 岐阜医療科学大学, 保健科学部, 講師 (00528630)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高田 宗樹 福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (40398855)
田中 邦彦 岐阜医療科学大学, 薬学部, 教授 (60313871)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 映像酔い / 視覚運動性眼振 / 視覚誘導性姿勢変化 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では視覚誘導性姿勢変化を外的もしくは内的に制御した場合の映像酔いに与える影響の調査と，それを基にした映像酔い予防方法を提案することを目的としている．これまでに視覚運動性眼振(OKN)が発生しやすい映像視聴・内的制御(体動に関わる意識統制)下において，動揺病感受性が高い人ほどOKNが起こりにくいことを明らかにし，生理的背景として，OKNは網膜上の像が外界の動きでぶれない様に補正する姿勢保持機構の1つであることを考慮し，OKNの頻度低下による感覚不一致が動揺病誘発の主因の１つである可能性を導いている．
本年度はコロナウィルス感染症の影響で，人に対する検証実験をほぼ行うことができない状況が続いたため，研究計画の大幅な変更を余儀なくされた．研究計画の変更について，近年注目されている深層学習を本研究に採用し，深層学習によるリアルタイム眼球運動状態判別の基礎的検討を行った．若年被験者６名に中心視認と周辺視認を引き起こすそれぞれの映像を４回ずつ視聴させ，得られた眼球運動の時系列データからデータ長を4種類（0.5秒，1秒，2秒，3秒）とシフト長を0.5秒として，短時間時系列データ複数取得し，深層学習の学習過程と評価過程に利用した．深層学習のモデルには深層畳み込みニューラルネットワークを用いた．結果として，データ長が長くなるのに従い判別精度は向上し，１秒以上の眼球運動データであれば90%以上の精度で状態判別することが可能であった．
本年度実施予定であった，視覚誘導性姿勢変化を外的に制御した場合の映像酔いに与える影響の調査については，年度末に人に対する検証実験の一部を行うことができたため，今後データの解析を進めていく．また，必要な追加実験も早急に進め，これまでの検証実験で得られた知見を総括していく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和2年度に実施予定であった前庭電気刺激（GVS）による外的制御に関する検証実験は，コロナウィルス感染症の影響により，実施できない状況が続いたため研究計画の大幅な変更を余儀なくされた．本実験は，コロナウィルス感染症の影響が落ち着き次第行うこととし，再開できるまでの期間に，本研究課題に深層学習を応用し，これまでとは異なるアプローチも採用して解析を進めることとした．年度末頃より感染症の影響の一部が改善したため，外的制御に関する検証実験を実施することができ，現在解析を進めている段階である．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで大幅な計画変更や遅延があったものの大枠の検証実験は進められている状況である．一方，本研究課題を体系的にまとめていくための情報は依然として不足している．最終年度となる令和3年度にどれだけ検証実験を進められるか，また計画変更で適用している深層学習を応用した各種解析についても積極的に成果を公表していきたい．
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| Causes of Carryover |
本年度も検証実験が計画通りに進まず，被験者謝礼の一部が執行できなかった．また，成果発表のための学会がWeb発表方式に変更となり，当初予定していた旅費を執行できなかった．次年度は，コロナウィルス感染症の状況を考慮しながら，検証実験の被験者謝礼，論文発表のための英文校正と掲載料，また，深層学習を効率的に行うための機材購入を予定している．
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