研究課題/領域番号 |
16K06205
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
知能機械学・機械システム
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研究機関 | 茨城工業高等専門学校 |
研究代表者 |
菊池 誠 茨城工業高等専門学校, 国際創造工学科, 教授 (20270217)
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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キーワード | 生体制御系 / モニタリング / ニューラルネットワーク / システム同定 / モデリング / ウェアラブルデバイス / 非侵襲計測 / 体内雑音 / 医療過誤 / 神経・筋骨格系 / 制御工学 / 情報システム / 生体制御工学 |
研究成果の概要 |
ウェアラブル技術のパラダイムシフトが進行する中で、本研究は健康管理を目的とした非侵襲型生体制御系モニタリング装置の開発を目指した。開発では特に筋骨格系や神経系のむだ時間や時定数など、生体制御系の機能を特徴付ける主要な物理量を短時間で推定するアルゴリズムの提案や検証及び問題点を抽出した。新たに提案した推定法は従来のパラメトリックな同定法をCNNs(Convolutional Neural Networks)で補強するハイブリッドな手法である。研究では今回得た知見が、推定装置の性能向上に貢献する技術の一つとなることを示した。また本推定法の問題点に言及して、その使用範囲が限定的であることも示した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は健康管理を目的としたウェアラブル非侵襲型生体制御系モニタリング装置に限らず、モデルベースでシステム同定を行う信号処理系に共通して応用することが可能であると考えられる。ものづくりをハードウエア、ソフトウエアと大別して、さらにソフトウエアをプログラミング技術とアルゴリズム開発に分けた場合、ものづくりの核となる技術の1つを提供したという点では社会的な意義があり、ものづくり全般に波及効果が期待できる。また、システム同定を実用面に応用するという観点から言えば、学術的な正確さと工業的な実用性の双方を鑑みた選択肢の一つを提供したという意味で学術的及び社会的な意義があると考えられる。
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