| 研究課題/領域番号 |
17K08917
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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 |
医療社会学
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| 研究機関 | 島根大学 |
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研究代表者 |
狩野 賢二 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 講師 (20379689)
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| 研究分担者 |
廣瀬 誠 松江工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (40367660)
岡本 覚 島根大学, 総合理工学部, 名誉教授 (10204033)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | Kinectセンサー / モーションキャプチャー / 機械学習 / BLS / 姿勢解析 / 胸骨圧 / 医学教育 / 医療手技 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、医療手技の客観的な自動評価を行うために、モーションキャプチャーであるKinectセンサーを用いて、BLSの手技の特徴を検出するシステムを開発した。市販されている心肺蘇生の評価型シミュレータは、内蔵された加速度センサーにより胸骨圧迫の速さ、深さおよび、胸の戻りなどを評価することはできるが、被験者の改善点を見出すことは困難であった。開発したシステムは、BLSを行っている被験者を外観から計測して、従来と同様の評価をするだけでなく、手技の特徴を検出することによって改善点を見出すことが可能である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
技術を評価する目的は、手技の良し悪しを見るだけではなく、技術の改善に役立てる必要がある。本研究は、モーションキャプチャーと機械学習を組み合わせたシステムにより、手技の特徴を見出すことで客観的な評価を可能にした。また、手技の特徴は技術を改善するための指標となる。手技によって特徴が異なるため、本システムをそのまま使用することはできないが、プログラムの開発をVisual Studio 2013という開発ツールを用いてC++言語とOpenCVを用いて行っており、比較的容易に手技に合わせたプログラム開発が可能である。本研究の成果は、遠隔診療などにも応用が可能であり、他産業の技術継承にも応用が可能である。
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