| 研究課題/領域番号 |
16K01365
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生体医工学・生体材料学
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
松井 岳巳 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (50404934)
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| 研究分担者 |
孫 光鎬 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (80756677)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 生体医工学 / 感染症 / 熱中症 / マイクロ波レーダ / マイクロ波レーダー / 医療・福祉 / 生物・生体工学 / システム工学 / モニタリング |
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| 研究成果の概要 |
東京オリンピック・パラリンピックで使用可能な感染症スクリーニングシステムの開発、性能評価を目的とした研究を行った。
呼吸、体温、心拍を測定するポータブル型と卓上型のシステムを試作した。光電脈波を用い、計測部を首に当て心拍数を、内蔵した放射温度計で表面体温、内蔵の小型ドップラーレーダーで呼吸を計測するシステムである。これを用い、一般診療及び高齢者介護型病院での臨床試験を行い、内科外来で計測される項目を10秒程度で捉え機械学習を用いてスクリーニングを行った。インフルエンザ患者と小児肺炎患者を対象とした感染症スクリーニングを日本とモンゴルの病院で実施し、自動スクリーニングが可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本感染症スクリーニングシステムでは、インフルエンザ患者の呼吸数、心拍数、体温を用いて機械学習を行い、ランダムツリーアルゴリズムを採用した。季節性インフルエンザ患者を対象とする試験臨床を行い約96％の感度と特異度を達成し、(Journal of Infection 2019, Impact Factor=4.6)インフルエンザの簡易検査キットよりも高い感度、特異度で感染症のスクリーニングが可能となった。
本システムは、感染症の流行の発生をいち早く把握できるほか、検温時に入院患者をモニタリングすることで、重症化へ至る前兆を把握する事が可能である。
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