| 研究課題/領域番号 |
19H04506
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 熊本高等専門学校 |
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研究代表者 |
卜 楠 熊本高等専門学校, 電子情報システム工学系AEグループ, 准教授 (80425743)
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| 研究分担者 |
福田 修 佐賀大学, 理工学部, 教授 (20357891)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 医療福祉 / ストレス評価・解析 / 心拍変動解析 / 心拍変動データ / 作業環境 / VRコンテンツ / リモートPPG / 深層学習 / 時系列分析 / ストレス評価 / ストレスの誘発手法 / 健康モニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
健康状態をウェアラブルヘルス機器で常時モニタリングする技術の確立は、個人が長い人生を健康的に暮らし社会の活力を保持していくために重要な課題である。本研究では、日常生活中24/7で心拍情報のモニタリングに基づき、超短時間解析を含んだ時間軸マルチスケール心拍変動解析と評価技術を創出する。本研究は、超短時間心拍変動解析手法の提案と深層ニューラルネットを用いたマルチタイムスケール解析技術への展開と二つのステージに分ける。研究の進行には、ストレス負荷実験を用いた実証から日常環境の計測データの解析検証のフェーズへ移転する。実際に心拍情報をモニタリングし、提案技術の有効性と実用性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、心拍変動データに含まれる特徴情報をベースにストレス評価を目標に研究を進めた。該当年度の研究助成で主に下記の研究成果を得ることができた。
１，心拍変動の識別評価に必要となるストレス負担が伴う実験を設計し、新たな心拍変動の誘発実験を提案した。まず、タイピング作業を行う環境において、作業時のキーボード特性を変更し、入力者に通常と異なる作業環境を用意する。作業環境の変化により入力者がタイプミスや入力キーの位置変更によりストレスを単発的に誘起する要素を新たに考慮する。このほか、VR視聴中にストレスの誘起方法として、宇宙映像のVRコンテンツの作成を試みた。高精度な宇宙モデルを利用するため、高画質でよりリアルな映像の作成に成功した。
２，心拍変動データを得るために、従来の有線で侵襲的な心電図計測と異なり、映像から心拍変動を推定する研究を試した。特に、本研究は佐賀大の医学部と連携し、乳幼児の映像を計測するなど貴重な実験データを得られた。提案技術は乳幼児の顔より脈拍の要素を抽出し、心拍変動に重要なRR間隔の代わりに脈波間隔の抽出に挑戦した。研究は未完了で、令和6年度にも継続内容の研究活動を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究の一部実験実施内容は実施計画の変更に伴い、延期となった。令和6年度にで延期内容の実施を行う。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで未完成の部分を完了し、新しい研究成果を得るように引き続き研究を実施する予定である。
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