2023 Fiscal Year Annual Research 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 / 機械学習 / 生活習慣病 / 深部温推定 / 脈波伝播速度 / 脈波伝播時間 / 血圧推定 / 自律神経バランス |
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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、体温変化による‘冷え’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について検討する。2023年度は、日常生活を想定した環境下において、首元および足部体表面温度から連続的に推定できる深部温と末梢温の較差データから‘冷え’の重症度分類に基づく指標温度への到達時間に従い、暖房設備・機器を制御することで重症化予防の可能性を検証した。また、動脈硬化の指標である脈波伝播速度PWVを用いた連続的血圧値の推定モデルの精度向上および環境温に影響される自律神経バランス(LF/HF)の連続的測定と解析から抹消血行障害の予防となる血流増加効果について考察した。2023年度の研究成果は以下の通りである。
(1)推定深部温と足部末梢温との温度較差を連続的に測定できる試作システムを用いて、‘冷え’の重症化を未然に予防するための短期的な加温方法を検討した。結果として、重症度分類に基づく指標温度への到達時間に従い、暖房設備・機器を制御することで重症化予防の可能性が示唆された。
(2)首元、手首ならびに足首で測定できるPWVおよび脈波伝播時間PTTを入力とする学習モデルにより、収縮期と拡張期血圧を連続的に高精度推定できるシステムを開発した。また、首元や足元を加温した場合の脈波データからLF/HFを解析することで加温制御の方法を検討した。
(3)首元だけで心電図と脈波を測定できる試作デバイスを用いて、PTTから精度良く拡張期血圧を連続的に推定し、屋内外問わず運動時における急激な血圧変化を検出できる方法を検討した。
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