2022 Fiscal Year Final Research Report

Development of lower extremity biological information measurement method in daily life using digital general-purpose equipment

Research Project

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Project/Area Number	20K11924
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
Research Institution	Teikyo University of Science & Technology
Principal Investigator	Uchida Yasutaka 帝京科学大学, 生命環境学部, 教授 (80134823)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	本間信生帝京科学大学, 医療科学部, 教授 (20252017) 大久保英一帝京短期大学, 帝京短期大学, 准教授 (30529722) 舩山朋子帝京科学大学, 医療科学部, 准教授 (20460389) 堀和芳帝京科学大学, 生命環境学部, 准教授 (60850302) 浅野泰仁東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	2次元圧力センサアレイ / インソールセンサー / 機械学習 / k-mean法 / ふらつき / 歩行分析
Outline of Final Research Achievements	We developed a system for acquiring lower limb biometric information and performed gait analysis using a two-dimensional array of pressure sensor arrays. In some experiments, commercially available insole pressure sensors and accelerometers were used in conjunction with the system to compare the results with changes in pressure distribution during walking. The results corresponded to the subject's case. In addition, the importance of the sensor position from the smart insole and the accelerometer was examined, and the usefulness of the pressure sensor system was found by contrasting and analyzing the results from the pressure sensor array.
Free Research Field	医用電子工学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	マット型のセンサアレイを用いることで日常生活で靴を履く習慣がない日本人の生活スタイルにも適用でき、かつ画像を使用しないことでプライバシーの問題がない方法を提案した。人工透析を行っている患者の方へこの手法を適用し、考案したふらつき度合いを示す指数を特徴量としたデータで機械学習を行い、被験者の体調のグループ分けができることを示した。歩行中の状態を従来の高価で設置場所が限定されるシステムに代わるフリーでスマホでの利用が可能とされる骨格認証ソフトを用いて、疑似的な運動制限時の足首や膝の状態が分析でき、容易に施設等の医療現場にフィードバックできる可能性を示した。