| 研究課題/領域番号 |
16K16363
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究協力者 |
松井 岳巳
桐本 哲郎
石橋 孝一郎
YAO Yu
Sumiyakhand Dagdanpurev
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | バイタルサイン計測 / 感染症サーベイランス / 社会システム / 非接触生体計測 / 可視化 / 生体データ / 感染症検出システム / デング熱 / バイタルサイン / 新興・再興感染症 / サーベイランス / 生体情報 / 情報処理 / 安心の社会技術 / ニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
空港や病院等では発熱した人間をすばやく検出する方法としてサーモグラフィが導入された．しかし，サーモグラフィを用いた体温計測が，正確に検出ができない可能性が指摘されている．本研究グループは，マイクロ波レーダー等のセンサーを用いて非接触かつ短時間で体温・心拍数・呼吸数を計測し，バイタルサインを併用した高精度の感染症スクリーニングシステムを開発した．本研究では，単体システムをネットワークで連結し，人工知能の手法を用いて取得した生体情報ビッグデータを処理すると共に，感染症の流行状況を可視化できるハザードマップを作成し，流行をリアルタイムで検知できるより強力な感染症サーベイランスシステムの構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，新興・再興感染症の早期診断および発生地域における流行の最小化のために，大規模な生体情報データ（心拍数・呼吸数・体温）に基づく感染症サーベイランスシステムを開発し，機能させることを目的とした．本研究の学術的及び社会的意義として，開発する感染症サーベイランスシステムは客観的な生体情報データを人工知能の手法により解析し，感染症の流行状況を可視化でき，早期に探知することが可能になり，感染症の被害拡大を防ぐことが期待される．
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