2015 Fiscal Year Annual Research Report
Kinectセンサによる睡眠時無呼吸症候群の簡易スクリーニングシステムの開発
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26560316
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| Research Institution | Aino University |
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Principal Investigator |
五十嵐 朗 藍野大学, 医療保健学部, 教授 (10570632)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 睡眠時無呼吸 / 非接触計測 / Kinectセンサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Kinect for Windows （Kinectセンサ）を用いた非接触計測による睡眠時無呼吸症候群の簡易スクリーニングシステムの開発を目指して、以下の実験を行った。
藍野大学研究倫理委員会の承認を経て、インフォームド・コンセントの得られた健常成人男性5名を対象として、Kinectセンサの深度センサ（depthカメラ）を用いて、上半身の体表面変位を測定した。呼吸様式の判別手法を検討するために、取得した深度画像の胸部から腹部の範囲を格子状（6行×3列）に分割し、分割した範囲の平均値をフレームごとに算出し、呼吸様式の違いによる体表面の変位パターンの比較を行った。その結果、胸式呼吸では鎖骨下、腹式呼吸では腹部の体表面変位が最も大きく、その変化パターンも異なっていた。したがって、容易に呼吸様式や換気状態を把握することが可能であると示唆された。
また、KinectセンサのRGBカメラを用いたカラー画像からの脈波抽出に関しては、画素数が6.75倍に増加したKinect for Windows v2（Kinect v2センサ）を用いて顔全体の画像を取得し、脈波抽出の至適部位の検討を行った。さらにKinect v2センサの深度センサを用いて、カラー画像から抽出した波形の基線変動と体表面変位の関係性についても検討した。その結果、頬部が脈波の検出に適していることが確認された。また、深度センサを用いて脈波抽出部位の体表面変位の計測結果からは、呼吸による体表面の動きが輝度差の抽出に影響を及ぼしている可能性は少ないことが確認できた。したがって、Kinectセンサのカラー画像から脈波と呼吸波形の同時計測が可能であることが示唆された。
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