2020 Fiscal Year Research-status Report
Core Technologies in Analyzing and Estimating the Influences of Exogenous Factors of Heart Health
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20K19923
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
黄 銘 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (50728300)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人間活動認識 / 睡眠分類 / 不整脈予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
心臓の状態は、遺伝子型の因子のほか、食・運動・睡眠の後天型である生活習慣因子（FES因子）にも依存する。FES因子を積極的に改善すれば、未病の状態から健康状態に取り戻す可能性が期待される。本研究の目的は睡眠・運動・食習慣三因子（FES因子）が心臓の健康に与える影響を究明するために、クオリティ・オブ・ライフに影響せず、無拘束的な定量的測定法を確立し、長期間にわたって、蓄積したデータに基づいた後天的個人の心臓の健康の数理モデルを構築し、心臓の健康状態をFES因子により解釈する基盤技術の研究開発を進める。令和２年度では、下記の研究の実施した。
（１）ウェアラブルデバイスを用いて、人の活動を認識するシステムの研究開発
（２）脳波の信号に基づいて、睡眠状態を分類する手法の研究
（３）心拍時系列に基づいて、心室不整脈を予測する手法の研究
以上の三つの課題の推進によって、FES因子の測定法は確立されつつ、日常生活において、簡単に計測できる心臓の生理指標の開発も進められている。
それぞれの課題に対して、研究手法の新規性や有用性が認められ、国際雑誌論文や国際会議論文として、採用された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
（１）スマートフォン＋スマートウォッチの組み合わせ、人間活動認識のエッジコンピューティングを構築し、深層学習の分類モデルで、高精度的な活動認識の可能性を示唆した。
（２）５０００人程度の大規模の脳波信号を入手し、データの前処理および基本モデルの構築で、高精度的な睡眠状態分類の可能性を示唆した。
（３）短い心拍時系列をマルチスケール・エントロピーにおける特徴を抽出し、心室不整脈を予測手法を確率した。
以上により、概ね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
（１）各因子の計測手法を確立しつつ、分析、予測のアルゴリズム・マシーンラーニング・モデルを構築し、システム化する。
（２）各システムに対して、実験を行い、データセットを構築する。
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| Causes of Carryover |
令和2年度では、新型コロナウイルスの影響で、海外学会の参加や国内の出張は全面的に停止し、未使用額が生じた。
令和3年度では、各システムに対して、データセットの構築、実証実験の実施および論文の公開のために使用する。
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Research Products
(5 results)
