| 研究課題/領域番号 |
16K16468
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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 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 諏訪東京理科大学 (2017)
東京理科大学 (2016) |
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研究代表者 |
山口 武彦 諏訪東京理科大学, 工学部, 講師 (50713442)
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| 研究協力者 |
Giovannetti Tania テンプル大学, 心理学科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017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)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | MCI早期発見 / VR-IADL / 行動特徴解析 / Virtual Reality / Micro-error / マイクロエラー / 行動特徴量 / 行動認識技術 / 軽度認知障害 / 行動特徴量解析 / 医療・福祉 / 人間生活環境 / 情報工学 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，VR技術を用いて構築されたIADLタスク環境において計測したタスク中の手の振舞、視線（注視行動）情報を用いて，タスク中の誤り行動（Omission error：OE, Commission error：CE, Micro-error：ME）を識別するためのモデル開発を目的とした．提案モデルを実現するための技術的な課題である，①IADLタスクにおける MCI 患者の OE，CE，MEの行動，注視行動の定量化，② 定量化された OE，CE，MEから有効な特徴量を選定，を解決し，MCI 患者と健常者の誤り動作プロセスの識別モデルを開発した．
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