2023 Fiscal Year Annual Research Report
マルチ9軸センサと次世代VOGを用いた頭部・体幹・眼球同期記録と動的平衡機能評価
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19K09870
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
橋本 誠 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (50343299)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山下 裕司 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00210419)
菅原 一真 山口大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (20346555)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | videooculography / 平衡機能 / 頭位センサ / video-oculography |
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| Outline of Annual Research Achievements |
頭部に装着した9軸センサ(3軸ジャイロセンサ、3軸加速度センサ，3軸地磁気センサ)から得られた角速度、加速度をPCに 取り込み，加速度、速度、位置を記録 した。眼球運動と頭部の同期処理を行った。9軸センサを体幹に置くことにより、体幹運動を頭部運動と同様に記録した。 yVOG-Glassでの眼振の定量的評価について，眼振の波形としては問題なく記録出来ていても、緩徐相、急速相の認識が不十分で眼振を捉えられない場合があり、精度に課題があった。VOGの原理は画像解析であり，適切な画像を記録することが重要で、そのために、昨年度に引き続きハードウエア、ソフトウエアの改良を行った。ハードウエアについては，頭部顔面との固定性と個体差への対応を重視し、ゴーグルを改良しソフトウエア面でも眼振検出アルゴリズムの見直しを含め，引き続き精度向上に取り組んだ。 yVOG-Glassでの波形記録と眼振認識の「悪」の評価が減少し、やや向上した。visual suppression 中の眼振認識が向上し た。波形は良好に描画できているのに、眼振認識率が低い要因として急速相と緩徐相の切り分けがある。yVOG-Glassは自発眼振を含めすべての眼振について、水平・垂直・回旋の三成分を、眼振方向の判定を含めて解析対象にしたアルゴリズムにしている。アルゴリズムが複雑となり、デジタルENGと比べて眼振認 識率が低下していたと考えられた。yVOG-Glassにおける瞳孔認識ロジックの問題について，瞳孔の一部が欠けても正しい瞳孔中心座標を推測するよう，アルゴリズムを修正した。
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