2021 Fiscal Year Research-status Report
生体信号と生活場面のセンシングで超重症児の気持をくみ取る認識・識別システムの構築
| Project/Area Number |
19K11330
|
|---|
| Research Institution | Kansai Medical University |
|---|
Principal Investigator |
佐藤 春彦 関西医科大学, リハビリテーション学部, 教授 (30274062)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白石 俊彦 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 准教授 (30361877)
二瓶 美里 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (20409668)
井上 剛伸 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究部長 (40360680)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 超重症児 / コミュニケーション / パターン認識 / 行動記録 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
この研究は重度の障害を抱え、発声がなく、表情変化も乏しい児童が、他者とのコミュニケーション場面で何らかのシグナルを発しているはず、との前提に立ち、そのシグナルを生体センシング技術で捉え、本人の気持ちとして認識するシステムの構築を目指している。今年度は５名の対象児を得て、合計８回の対人コミュニケーションの場面での情報収集を行った。そのうち、対象児１名について、３名の評価者による気持ちの主観的な類推、認識システムの評価、気持ち表示器の試作を行った。
成果１：障がいへの理解度で類推した気持ちが異なる：対象児の表情を写した動画からの気持ちの類推を３名の評価者（対象児と親密な専門家、対象児をよく知らない専門家、対象児をよく知らない一般大学生）で行った。対象児との親密度によらず、障害特性をよく知る専門家が類推した気持ちはどの場面でもよく一致したが、大学生とは乖離する場面がみられた。
成果２：気持ちは目の動きと心拍変化に表れた：対象児が示す生体信号を１８種類に分けて抽出し、対象児と親密な専門家が類推した気持ちを識別する変数を機械学習により割り出した。その結果、目の動きと心拍変化の組み合わせが比較的高い確率で気持ちを推測できていた。
成果３：ＰＣ画面上に気持ちを表示することができた：既存の心拍センサを使い、リアルタイムに情報を処理し、ＰＣ画面上に気持ちを表示するシステムを試作した。
今後は収集したデータの解析を進め、対象者の障害重症度の違いによる認識システムの精度の検証、および気持ち表示システムの実用性評価を進める。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍で出張が制限され、対面で計測、情報を収集する機会が失われている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
気持ち認識の基礎となるデータの収集が終わっていない対象児については、感染対策を十分に行い、計測機会を設ける。
これまで蓄積したデータの分析を着実にすすめ、気持ちを認識するシステムの改良に努める。
リアルタイムでの気持ち表示がタブレット上でできるよう、プログラムの改変を行う。また、対象児に実装し、他者とのコミュニケーションの改善につながるかも検証する。
|
| Causes of Carryover |
研究協力者のデータ収集の機会がコロナ禍で失われ、旅費、謝金、研究発表に関する費用が未使用となった。研究期間を１年延長していただいたので、感染状況を見極めながら調査を進めたい。
|
