| 研究課題/領域番号 |
17K12778
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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 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
黄 銘 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (50728300)
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| 研究協力者 |
田村 俊世
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 心臓 / 不整脈 / 非拘束 / 機械学習 / 睡眠モニター / 無拘束計測 / 在宅ヘルスケア / 無拘束モニタリング / ヘルスインフォマティクス / 睡眠 / 非接触モニタ / 心電位 |
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| 研究成果の概要 |
心疾患は、がんについで日本の第二位の疾患であり、年間約２０万人が亡くなっている。心疾患の診断と治療において、 臨床的には２４時間心電図（ホルター）が一般に用いられているが、不整脈の検出には、より長い時間のモニタリングが有用と報告されている。
本研究は、長時間のモニタリング時に問題となる電極の貼り付けが不要となる無拘束的な容量性心電計測を用いた長時間の睡眠時心電図信号の計測によって不整脈を早期発見するシステムを実現することを目標として、容量性心電図の特徴にふさわしい信号処理およびパターン認識手法を研究開発した。
本研究の結果によって、容量性心電計を用いて睡眠中の心臓の生理状態を監視できると考える。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
無拘束的ヘルスケアシステムの研究開発は21世紀の医療技術にも重要な部分であるが、計測環境の多様性、手段の簡便化などの原因で、取得した信号の処理分析には従来の生体医工学の技術では不十分である。本研究は、非定常的なcECG信号の特徴を分析し、統計学習及び深層学習技術を用いて、斬新な信号処理特徴抽出手法を研究開発した。
近年、プロアクティブ医療は提唱され、個人の健康状態を常にモニタリングをし、未病の状態から病気の状態へ転移する趨勢を早期的に発見し、適切な医療保健手段を講じて健康状態を取り戻す。本研究では、簡便且つ常時に心臓モニタリングできるシステムの研究開発によって、国民の心臓健康の維持に貢献した。
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