2022 Fiscal Year Annual Research Report
Functional Independence Measuring System Based On ADL Ontology
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20H04289
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
沼尾 雅之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90508821)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高玉 圭樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20345367)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機能的自立度評価 / 日常生活行動 / 見守りシステム / オントロジー / 認知症診断 / 睡眠段階推定 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，日常生活行動（ADL）と夜間の睡眠状態をモニタすることによって，運動・認知機能の自立度を自動的に評価する見守りシステムを構築し，その有効性を評価することを目的にする．具体的には，まずADLを知識表現言語オントロジーによって定義する．センサデータからの生データを機械学習によって5W1Hコンテクストデータに変換し，オントロジーの論理推論を用いてADLを認識する．さらに，機能的自立度評価法（FIM）もオントロジーで定義することによって，個々のADLにかかった時間や介護の有無といった属性によって自立度を評価する．最後にレーダーチャートによって可視化することで，自立度の変化を客観的に理解できるようにする．
本年度は実験評価によってシステムの有効性を検証した．本来は高齢者施設に設置して実証実験を行う予定であったが，コロナによる入館制限と倫理審査の遅れにより期間内には無理であることがわかり，代替手段として，聖マリアンナ医大の専門医によるHDS-Rシナリオ評価と研究室におけるユーザインタフェース評価を行った．その結果，高齢者との対話においては，聞きもらしなどが多く発生することから，質問の繰り返しや言い換えなどの例外処理が必要なことが判明した．さらに，一連の質問中に高齢者の興味を引き続けることの重要性も判明した．これらの機能拡張をした結果，HDS-R評価においては，人による評価と比べて誤差は7％以内であることを確認できた．
また，日中行動と夜間睡眠の相互作用の解析においては，被験者1人の1ヶ月分の日中行動と夜間睡眠のデータからサーカディアンリズムを抽出し，そのズレのパターンを健常者と比較した．その結果，アルツハイマー型認知症患者に特有の特徴量があることが判明した．サーカディアンリズムと心拍の周波数特性を併用することによって，精度と再現性を共に90%以上にすることが示せた．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)
