| 研究課題/領域番号 |
16K16385
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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 |
生体医工学・生体材料学
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
阿部 誠 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (90604637)
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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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 光電容積脈波 / ニューラルネットワーク / 血圧 / 重回帰モデル / 生体工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，非侵襲かつ安価である緑色光による光電容積脈波センサを用いることで，日常生活において容易に血圧推定ができるシステムを開発し，生活習慣病の予防のための仕組みを構築することを目的とした．
研究成果として，緑色光による光電容積脈波信号の特徴量を入力，血圧を出力とするニューラルネットワークを構築することで，高精度の血圧推定が可能であることを示した．さらに，血圧推定モデルを構築する際には，血圧変動の大きい実験のデータを使用することで，推定精度が向上することを確かめた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
光電容積脈波を用いた血圧推定については，これまで多くの研究がなされてきたが，本研究のように，計測条件や日時が異なっても高精度の血圧推定が可能となるものではなく，汎用性の点において優位性があり，学術的意義がある．加えて，提案手法では，一度個人の血圧推定モデルを作成することで，日常生活においてもウェアラブルデバイス等を用いて簡便な血圧計測が可能となり，生活習慣病の予防のための個人ごとの健康管理に役立つと考えられる．
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