2023 Fiscal Year Annual Research Report
障害者を対象とした機械学習による生活活動分類と身体活動を促す質的介入プログラム
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20K11305
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
大河原 一憲 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30631270)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
稲山 貴代 長野県立大学, 健康発達学部, 教授 (50203211)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 活動分類 / 障害者 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本では、障害者の人口増加と寿命延伸に伴い、障害者における生活習慣病発症・重症化予防が喫緊の課題となっている。そのため、障害者の健康を増進させる効果的な身体活動支援プログラムの開発が必要とされているが、障害者を対象とした疾病予防・健康増進に関する研究は極めて少ない。本研究の1年目から3年目は、車椅子使用者の様々な生活活動（安静座位、PC活動、調理、掃除、もの運び、車椅子移動など）における活動強度について検証し、加速度値から身体活動を分類する最適なアルゴリズムの検討をランダムフォレストを用いて試みた。その結果、9項目分類においては十分な推定精度が得られなかったが、9種目の活動を安静活動、生活活動、車椅子走行の3項目分類にして検討した結果、平均70%程度の推定精度が認められ、今後実用化が期待できるレベルの結果が得られた。また、視覚障害者を対象とした身体活動分類モデルの開発についても検討を進めた。対象者に心拍計および3軸加速度計を装着した状態で、座位安静、座位活動、立位、介助歩行・低速、介助歩行・高速、白杖歩行・低速、白杖歩行・高速、階段昇降、マッサージの９種目の活動を行ってもらい、9項目分類とそれらを座位状態、立位状態、歩行、階段昇降にカテゴリ化した4項目分類の推定精度について検討した。その結果、車椅子使用者を対象とした成果と同様に、4項目分類においては今後実用化が期待できるレベルの結果が得られた。最終年度は、障害者を対象に、身体活動状況を可視化するアプリケーションの開発に取り組んだ。連続的な加速度データをスマートフォン上で取得・情報処理し、身体活動量や活動分類の結果を可視化させることに成功した。今後は対象者の特徴に合わせたフィードバック情報の設計およびその効果について検討しさらに発展させていきたい。
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[Journal Article] A Community-Based Intervention to Enhance Subjective Well-Being in Older Adults: Study Design and Baseline Participant Profiles2024
Author(s)
Tsubasa Nakada, Takako Kozawa, Satoshi Seino, Shinichi Murota, Miki Eto, Junko Shimasawa, Yumiko Shimizu, Shinobu Tsurugano, Fuminori Katsukawa, Kazunori Sakamoto, Hironori Washizaki, Yo Ishigaki, Maki Sakamoto, Keiki Takadama, Keiji Yanai, Osamu Matsuo, Chiyoko Kameue, Hitomi Suzuki, Kayo Kurotani, Kazunori Ohkawara
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Journal Title
Healthcare
Volume: 12(3)
Pages: 322-322
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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