2010 Fiscal Year Annual Research Report
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20656041
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
金子 成彦 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70143378)
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| Keywords | センシング / 非侵襲技術 / 生体信号計測 / 居眠り運転 / 予知技術 / 交通事故 / 安心安全技術 / 脈波 |
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| Research Abstract |
入眠予兆信号とは、人間が眠りに入る少し手前で観察される前兆信号のことで、本研究では、これまで行なってきた入眠予兆現象の研究内容を掘り下げて学理に繋げるための研究を行った。
本研究は、センサーの精度に関係する、設計条件、使用条件、外乱要因の把握による設計方法の提案を目的とする部分と、カオス解析、ウェーブレット解析、ケプストラム解析の3つの手法による入眠予兆信号の抽出方法と発生時期の相互比較、および、入眠予兆現象の原理と測定原理を表すことが可能な数学モデルの提案の3つのパートによって構成される。
平成20年度は、エアパックセンサーの精度に関する検討、平成21年度は、解析手法間の相関に関する検討、平成22年度は、測定原理を表すことが可能な数学モデルの検討と入眠予兆現象捕捉のための新たな手法の提案を行った。平成22年度の研究成果は、以下の通りである。
本研究では、脈波の揺らぎから入眠予兆信号を取得している。ドライバーの邪魔にならない場所で非侵襲で脈波の情報を取得するために、運転席シートの背部に取り付けた空気圧の変化を利用したセンサーを使用している。本年度は、測定原理を明らかにする目的で、脈波伝達経路を表現することのできる伝達関数を求めことに成功した。心臓の拍動が背部大動脈血管伝わる仕組みについて解析可能な動脈網モデルによる脈波伝播シミュレーションを行い、血管内の圧力が筋肉、皮膚、衣服を経由してセンサーに到達するまでの経路について解明することができた。また、昨年度の研究で見つけた新たな処理方法である、「ヒトの眠気をスリープスコアという点数で表現する」方法を被験者数を増やして実施し、成果を論文発表した。
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[Journal Article] Noninvasive Biological Sensor System for Detection of Drunk Driving2011
Author(s)
K.Murata, E.Fujita, S.Kojima, S.Maeda, Y.Ogura, T.Kamei, T.Tsuji, S.Kaneko, M.Yoshizumi, N.Suzuki
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Journal Title
IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine
Volume: Vol.15, No.1
Pages: 19-25
Peer Reviewed
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