2021 Fiscal Year Research-status Report
A Wearable Lifestyle Disease Prevention System Equipped with Bioenvironmental Information Measurement and Warming Functions
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21K12815
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
水野 裕志 大阪電気通信大学, 医療健康科学部, 准教授 (30591234)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松村 雅史 大阪電気通信大学, 医療健康科学部, 教授 (80209618)
松井 信正 長崎総合科学大学, 工学研究科, 教授 (90759797)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ウェアラブル / 生活習慣病 / 冷え症 / 深部温推定 / 脈波伝播速度 / 脈波伝播時間 / 血圧推定 / 学習器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、首元や足元で簡単に使用できるウェアラブルネック-レッグ型生活習慣病予防システムの開発を目的とする。生活環境並びにバイタル情報を融合させることで、体温や動脈硬化の指標に基づく抹消血行障害の重症度を検出して、血流増加効果が期待される首元や足元を加温し、医療機関から適切なアドバイスが受けられるシステムを構築する。2021年度は、生活習慣病の発生に伴う「冷え」や動脈硬化性に着目し、首元および足部体表面温度による深部温度の推定方法とその温度較差による「冷え」の判定条件および動脈硬化に影響のある脈波伝播速度PWVや脈波伝播時間PTTを用いた血圧推定方法を提案して基礎検証した。2021年度の研究成果は以下の通りである。
(1)学習器を用いて首元および足部の体表面温度から精度良く深部温予測できる予測子の条件を検証した。また、その較差から冷え症の判定条件を見出すための方法を基礎検討した。結果、JIS規格に準拠している±0.16℃以内で深部温度を予測できることを確認し、データの特徴量から首元および足部の体表面温度の較差による「冷え」の判定条件を見出すための指針を検討した。
(2)学習器を用いて安静時における頸動脈-後脛骨動脈間PWVから高精度で最高血圧を推定できる予測子の条件を検証し、精度評価した。PWVの数値計算に必要となる血管長の提案モデルを含めた予測子データを扱うことで、仰臥位では平均絶対偏差MAD=4.62mmHgで最高血圧を推定できることを確認した。さらに、頸部で収集した心電波形と脈波波形データを用いたPTTによる最高血圧の推定方法においても座位時でMAD=4.5mmHg、仰臥位でMAD=5.6mmHgの精度予測を実現した。なお、長時間計測による高精度推定も確認しており、提案した推定方法は、カフレス血圧計の国際標準規格IEEEを満たす精度結果となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の計画通り、体温変動および血行動態の生体情報データの特徴量を解析して各種データを高精度で推定できる方法を提案した。しかしながら、気温、湿度、気候といった様々な日常生活下における環境条件でのデータ収集には至っていないため、次年度の課題とする。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度は、気温、湿度、気候といった様々な日常生活下における環境条件での体温変動および血行動態のデータを収集する。収集するデータを予測子として、前年度に引き続き、生体情報データの推定モデルを検討する。予測子を減らした高精度予測の実現に向けて、ニューラルネットワークやディープラーニングを用いて解析する。そして、データ解析結果を考慮しててネック-レッグセンサを改良する。
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| Causes of Carryover |
既存の計測器の校正依頼やセンサーデバイスの試作・改良に用いる電子部品（特に半導体）など、世界情勢により納期の大幅な遅れや備品調達が困難、あるいは出来なかったため、次年度使用額が生じた理由である。
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Research Products
(5 results)
