| 研究課題/領域番号 |
17K01590
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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 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 帝京科学大学 |
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研究代表者 |
内田 恭敬 帝京科学大学, 生命環境学部, 教授 (80134823)
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| 研究分担者 |
本間 信生 帝京科学大学, 医療科学部, 教授 (20252017)
浅野 泰仁 東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)
舩山 朋子 帝京科学大学, 医療科学部, 准教授 (20460389)
大久保 英一 帝京短期大学, 帝京短期大学, 講師 (30529722)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 機械学習 / 体調変化検出システム / フレキシブル型感圧センサ / 生活活動調査 / クラウドサービス / 脈波 / スペクトル分析 / 感圧型フレキシブルセンサ / SVM / クラウドアンケート / 生活活動量 / 活動状況検出 / 早期生体情報変化検知 / 気づき / ヒューマンインターフェース / 生体情報 |
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| 研究成果の概要 |
フレキシブル型感圧センサを用いて、ベッドからの起き上がりとそれに続く歩き始めの状態を測定することで疑似的な体調変化と被験者による違いが機械学習を応用した装置でクラス分け出来ることを示した。透析患者への調査を予定したが、新型コロナウィルス感染拡大期と重なり延期となっている。
また、利用するクラウドサービスの検討・改良を行い、生活活動と体調の情報収集を行った。これらの結果を用いて質的分析結果とテキストマイニングによる分析を行い、それぞれの分析では関連付けられなかった語句の関連付けが可能であることを示した。長時間の脈波のスペクトル分析から生理的現象を表すと考えられるピークを見出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
起き上がりからそれに続く歩行の初期段階を分析することで体調の変化が検出可能であり、独居および高齢者2人程度の世帯であれば個人の識別も可能であることを示した。装置も基本的な検出部分が2万円程度でできることを確認した。これらの装置は容易にネットワークにつなげられることから、見守りを行う家族への連絡も可能となる。クラウドサービス利用による被験者記載内容の検討と結果の質的及び量的な整合性の可能性を示し、長時間の脈波の測定結果との関連付けの可能性も示した。
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