2020 Fiscal Year Research-status Report
日常生活データ（音・臭・振動）による高齢者の生活リズムのモデル化に関する研究
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19K12208
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
撫中 達司 東海大学, 情報通信学部, 教授 (00757594)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 伸幸 一般財団法人電力中央研究所, 環境科学研究所, 上席研究員 (30371363)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 認知症の早期発見 / 介護記録 / センサーデータ / 生活音 / ベイジアンネットワーク / ニオイ / 行動生起確率 / オントロジ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【概要】本研究は、時刻・位置を含むセンサーデータ(音・ニオイ・振動)から「事象」を特定し，さらに相関のある複数の事象から「行動」を認識する(行動認識オントロジ)。その上で，認識された行動を用いて生活リズムをモデル化することで，短期(突発)・中期・長期的な観点で老齢者の状態を管理可能とし，日常生活の変化に“気付く”ことで，認知症の早期発見など老齢者介護の充実化に貢献するものである。
【目的】老齢者の日常生活動作・活動(ADL)に含まれる食事，排せつ，入浴，掃除などを音，ニオイ，振動などのセンサーデータを活用して認識し，その行動をモデル化し，個人の生活リズムとして評価可能とすることで，短期(突発)・中期・長期的な観点で老齢者の状態を管理可能とし，①突然の事故(転倒)，②状態変化に応じたケアプラン作成，③認知症の早期発見などの介護ケアに貢献することを目的としている。
【実施計画】本研究では、3つの課題に取り組む。(1)老齢者の日常生活における重要な排せつ，食事などの「行動」を機械学習により認識するためのニオイ固有の特徴量抽出アルゴリズム。(2)相関のある複数の「事象」から「行動」を推定する行動認識オントロジ。(3)認識した「行動」と，その時刻・位置などを用いて老齢者の生活リズムをモデル化し，日々の行動を管理可能とすることで，長期的な観測から機微な変化を捉える。
【研究の進捗】実施計画に対する2020年度の成果として、(1)についてはニオイセンサーを用いて排泄の認識を行う実験を施設にて行い，センサーを用いて排泄の有無が判断できることを確認し，その結果を学会発表予定。(2)については介護記録からオントロジを生成する手法の施策と評価を実施し、その成果を学会発表予定。(3)についてはベイジアンネットワークと行動生起確率による行動認識方法を考案し、評価を実施し、査読論文として採録された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2020年度は，実装したアルゴリズムを実際の施設などにおいて検証する予定としていたが，コロナ禍により，実験の実施が難しくなったことに伴い，実際のセンサーデータによる行動認識アルゴリズムを一部変更し，介護記録を活用した行動認識のためのオントロジ生成（データベース構築）に注力して研究を進めた．実際の施設での検証評価が行えなかったことにより，計画からはやや遅れているとした．
なお，一部内容を見直しして実施した2020年度の研究テーマは，(1)ニオイセンサーによる老齢者の日常生活における特に重要な排せつ行動の認識，(2)介護記録を活用した自立度評価のための行動認識オントロジ，(3)ベイジアンネットワークと行動生起確率を用いた高齢者の行動認識の3点であり，(1),(2)について2件の学会発表を行い，(3)については1件の査読論文採録となった。
【成果】【成果1】：田中，撫中，”高齢者施設における人間の行動が室内空気質に与える影響”，日本環境科学会 第29回環境化学討論会，2021年6月，【成果2】：小沢，内藤，撫中，青木，小野，有川，”国際生活機能分類（ICF）を活用した介護記録による日常生活動作の自立度評価方法の提案”，情報処理学会 マルチメディア，分散，協調とモバイル2021年シンポジウム，2021年6月，【成果3】竹中，撫中，”ベイジアンネットワークと行動生起確率による行動認識方法の提案とその評価”，東海大学紀要情報通信学部2020年度Vol.13 No.1
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度である2021年度は，学会での発表において得られる有識者からのフィードバックを得て，アルゴリズムならびに方式の改良を進める。また，これまでの研究にて得られたニオイセンサーによる行動（排泄）認識，音データによる行動認識，さらには介護記録を活用した自立度評価のそれぞれの結果を統合して，当初の目標としていた日常生活データによる高齢者の生活リズムのモデル化を実施し，その評価により検証を行う予定である。
(1) ニオイセンサーによる行動認識：介護施設での実験により2020年度の成果を検証，(2) 音データによる行動認識：考案した改良型MFCCによる行動認識アルゴリズムをWHOが定めた国際生活機能分類(ICF)の行動モデルを活用し，行動認識率の向上を図る，(3)ニオイと音データから行動認識して作成するオントロジ，介護記録から作成するオントロジ，さらには国際生活機能分類の行動モデルを表現したオントロジを統合し，高齢者の生活リズムのモデル化を実現する。
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| Causes of Carryover |
2020年度の当初計画では，実験結果ならびに提案するアルゴリズムについて，国内の研究会，海外での国際会議にて発表を予定していたが，コロナの影響によりこれら主要会議が中止になったことに伴い，次年度への繰り越しとなった。国際会議へは主要結果をまとめた論文を投稿し採録となったが，オンラインでの開催日程が変更になったことに伴い，参加が不可能となったこともあり，採録された論文の取り下げを行うことになり，参加費用等が発生しない結果となった。また，実験を実施する上での機器購入についても同様に次年度にて購入することとなった。
最終年度である2021年度は，これまでの成果をまとめて当初の目標達成のために実証実験を行う予定としており，そのための機材購入が主な費用発生になると考えている。
また，コロナ禍により開催が不透明ではあるが，主要結果を再度国際会議に投稿し，有識者からの直接の議論により，成果へのフィードバックを図る予定であり，その為の費用として計上予定である。
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