2012 Fiscal Year Annual Research Report
知能化センサネットワークによる障害・高齢者の健康リスク管理技術の開発
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24240083
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Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Research Institution | 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所) |
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Principal Investigator |
井上 剛伸 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 部長 (40360680)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
緒方 徹 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 運動機能系障害研究部, 部長 (00392192)
廣瀬 秀行 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 室長 (10360679)
二瓶 美里 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 講師 (20409668)
外山 滋 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 障害工学研究部, 室長 (50360681)
硯川 潤 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究員 (50571577)
児島 宏明 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (80356980)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | センサネットワーク / ロコモティブシンドローム / 福祉機器 / 健康リスク / 音響センシング / せん断力センサ / 情報提示 |
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| Research Abstract |
本研究では，在宅の障害者・高齢者の健康リスクを管理するための高度センシング技術の開発と，それらを統合的に運用するためのネットワークシステムの構築を目的とする．今年度は，i)褥瘡リスク検知のためのセンサシステムやii)音響による行動モニタリングのための要素技術の開発と，iii)センサ群を実装するためのネットワークシステムおよび，iv)検知したリスクを提示するための音声ガイダンスシステムの構築を実施した．以下に，それぞれの詳細を述べる．
i)褥瘡リスク検知システムとして，体位変換の把握手法，濡れ検知センサー，せん断力センサの開発を行った．体位変換の把握手法として，Kinectが使用できるが，その信頼性について課題があり，継続検討を必要とした．濡れ検知は測定装置を開発し，濡れが測定できることを確認した．せん断力センサは小型化について検討したが，小型化の指針を得るべくFEM計算による変形予測や電流解析を行った他，センサを構成するパーツの精密な加工が必要になるため，レーザーによる切断加工やディスペンサーの利用を図った．また，センサに用いる回路の小型化をマイクロコンピュータを利用して行った．
ii)屋内における活動量を音響センシングによって取得するための音響的特徴量抽出手法を検討し，音源方向推定と統合して小型PC上に実装した．
iii)人間の会話インタラクションをプロトコル化した音声ガイダンスによって，検知したリスクを確実に伝え，行動を促すための提示内容・提示タイミング・提示回数等を設定可能な情報提示プログラムを構築した．また，情報提示プログラムの予備検証実験のためのセンサシステムを試作した．
iv)様々な形式のセンサ情報を統合的に集約し，健康リスクを算出するためのネットワークシステムを構築した．実環境への実装の容易さを考慮し，必要に応じて通信プロトコルなどを柔軟に選択可能な仕様とした．
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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
センサ要素技術の開発と，統合システムの開発という今年度の目的は十分に達成できた．センサ要素技術に関しては，せん断力センサによる褥瘡リスク検知と音響モニタリングによるロコモティブシンドロームリスク検知のための基盤技術を確立できた．また，統合システムに関しても，リスク算出から情報提示に至るまでの一連のプラットフォームを構築でき，次年度以降に動作検証と模擬環境・実環境での運用評価を実施可能である．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，開発したセンサ要素技術を統合システムに実装し，短期的な運用と収集されるログデータの特徴抽出を実施する．
センサ群からの入力情報をもとに，想定した3リスクを検知する監視アルゴリズムと，リスク検知をトリガーとして生活者に情報を提示する介入アルゴリズムをそれぞれ開発する． 両アルゴリズムはネットワーク上に実装され，運用と並行した調整が可能な仕様とする．監視アルゴリズムは，センサ群からの計測データを入力，リスクの発現や程度を出力とした数理モデルを，想定リスクごとに構築する． 各リスクの特性に応じて，線形判別・重回帰・ロジスティック回帰のような解析モデルと，自己組織化マップやサポートベクターマシンのような機械学習モデルを選択する． 各モデルは，申請者らがこれまでの研究で得た基本データにもとづいて基本構造を決定し，後述の短期試験や臨床評価を通じて調整・最適化する．介入アルゴリズムとしては，利用者の認知機能やリスクの程度や頻度に応じて，検知したリスクを確実に伝えるための提示内容・提示タイミング・提示回数等を決定する情報提示プログラムを構築する． 特に，認知機能の低下や高次脳機能障害などがある場合には，ワーキングメモリや注意機能，実行機能などの機能低下を考慮した行動指示が必要なため，申請者らが開発した人間の会話インタラクションをプロトコル化した対話型の音声ガイダンスを適用する． また，確実な情報伝達には，情報提示に対する受容性やリスク・ホメオスタシス等の影響も考慮する必要があるため，情報取得率に応じて個別性の高い調整が可能な機能を新たに付加する．
監視・介入の両アルゴリズムを，模擬環境・非在宅実環境 (国リハ病院・自立支援局) において試験的に運用し，調整・最適化する． さらに，試験評価を通して，システムの評価項目リストを作成し，最終的なアウトカム評価へと展開する．
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Research Products
(1 results)
