2023 Fiscal Year Annual Research Report
Fundamental study of continuous blood pressure measurement using a wearable sensor attached to nail surface
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22H03982
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kagawa National College of Technology |
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Principal Investigator |
石井 耕平 香川高等専門学校, 機械電子工学科, 准教授 (40710653)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
徳田 太郎 香川高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (20425143)
北村 大地 香川高等専門学校, 電気情報工学科, 講師 (40804745)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 爪 / 付け爪 / ウェアラブル / 連続血圧 / 遠隔モニタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
被験者を対象として、位置負荷を加えた際の爪の微小ひずみ、光電脈波、血流量、非観血連続血圧の変化を計測した。非観血連続血圧の基線は、手を胸の高さとした状態で100mmHg程度であり、手を挙げると60mmHg、手を下げると130mmHg程度となり、手の高さによる位置負荷が基線の変動として現れた。爪の微小ひずみおよび光電脈波においても、同様の基線の変動が見られた。一方、レーザードップラ血流計にて観測した血流における基線の変化は、ひずみや光電脈波ほど明確なものではなかった。このことから、爪に生じる心拍に同期した周期的微小ひずみは、レーザードップラ血流計が観測している爪下1mmほどの毛細血管ではなく、より深い組織の血管に起因している可能性がある。
有限要素解析では、MRI撮影した被験者の指の断層画像および、3Dスキャナを用いて取得した指の3次元形状の情報を用いて、指、爪、骨を含む3Dモデルを構築した。このモデルに文献に基づいて配置及び直径を決定した血管モデル組込み、解析モデルとした。解析結果より、爪直下の血管に比べ、指の両側に位置する血管の方が爪の微小ひずみを引き起こしている可能性が高いことが示唆された。
指の動作に伴い発生する微小ひずみ（外乱成分）の除去については、片手の5本の指の爪にそれぞれ2h、合計10chのひずみゲージを取り付け、指の動作に起因する爪の微小ひずみを計測し、評価を行った。その結果、指の曲げ伸ばし状態に対応した微小ひずみが爪に生じていることが分かった。この成果からの派生技術として、指の動き、曲げ伸ばし具合により生じる爪の微小ひずみを基に、指の動き（曲げ伸ばし具合）を推定できる可能性が示唆された。具体的には、指文字や手話といった手の動作を推定できることが考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現状では、本研究の核となる基本原理の構築と、有限要素解析による個人差の評価に重点を置いている。これまでに、位置負荷に対する循環パラメータと爪の微小ひずみの関係を示すことができている。今後、被験者数を増やすことにより、被験者間での共通点、相違点を明確化し、原理の構築につなげる必要がある。
有限要素解析による個人差の評価についても、解析装置、解析モデルの両者について、環境が整い、被験者実験の結果との比較から、解析モデルの妥当性についても確認することができている。最終年度において、被験者間の指や爪、骨、血管といった個人差として生じうるパラメータをモデルに組込み、評価を実施する必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
原理の構築としては、被験者を対象とした実験を継続する。今年度実施した、位置負荷を加えた際の微小ひずみ、光電脈波、血流量、非観血連続血圧の変化を、複数の被験者を対象として実施する。この結果を基に、血圧と爪に生じる微小ひずみの関係を評価する。
有限要素解析では、これまでの研究により、基本となる解析モデルが構築できていることから、個人差の影響の検証を本格的に検証する。具体的には、現状の解析モデルをベースとして、異なる指、爪形状、血管走行を解析モデルとして実装し、爪に生じる微小ひずみの個人差を評価する。体動ノイズの除去については、今年度20名の被験者より取得した、指の動作由来のひずみデータを対象に解析を進める。
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