| 研究課題/領域番号 |
18K12118
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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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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 公立諏訪東京理科大学 |
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研究代表者 |
山口 武彦 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (50713442)
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| 研究分担者 |
坂本 麻衣子 佐賀大学, 医学部, 准教授 (10720196)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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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 / 動作プリミティブ / 時系列セグメンテーション / MEの発生確率 / IADL / マイクロエラー |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，Micro-error(ME)と呼ばれるIADLタスク中の動きの淀みの認識技術を確立するため，その発生条件に関する調査を行った．また，時系列の動作データからMEを認識するために動作プリミティブと呼ばれる動き最小単位に着目し，IADL動作をその単位に分割するためのセグメンテーション手法に関する研究を行った．発生条件では，IADLタスク中の困難度がMEの発生確率に影響を与えていることを明らかにした．また，セグメンテーション手法に関する研究では，93.7%の精度でMEを含む動作プリミティブ単位のセグメンテーションを実現するモデルを開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の目的を達成したことにより，Micro-errorという行動指標に基づいたMCIのリスクやADへの進行度合いを定量的に可視化するための基盤技術が確立した．これにより，医療従事者が多角的な視点からMCIのリスクを判断でき，計測環境の簡易化も可能となるため，認知症の専門家不足に伴う診断の遅れといった問題の解消に貢献できる．さらに，専門家だけでなく介護者や患者自身にもリスクや進行度合いのフィードバックや共有が可能となる．従って，今後さらなる増加が予想される認知症患者に対するケアや予防において，大幅な人的・物理的医療コストの削減につながる．
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