| 研究課題/領域番号 |
20J13779
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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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 |
城戸 孝士郎 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2020年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 非接触測定 / 睡眠時姿勢 / センサ / 心電図 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究で用いる容量性心電図（cECG）と心弾図（BCG）はどちらも皮膚に電極を貼ることなく測定することができ、センサをベッドに設置することで信号を測定することができる。cECGは心臓の電気的活動を反映し、また体動や睡眠時姿勢も波形の変動という形で表れる。BCGは心臓の機械的活動を反映し、体動や睡眠時姿勢も波形に影響を与える。本研究はcECGとBCGという性質の違う2つの信号を組み合わせて解析を行い、電極を直接貼らないことによる不安定さを持つcECG 単体での解析と比べ、より詳細な心臓生理動態、睡眠動態に関わる情報を抽出するという研究である。
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| 研究実績の概要 |
容量性心電図（cECG）と心弾図（BCG）はどちらも皮膚に電極を貼ることなく測定することができ、センサをベッドに設置することで信号を測定することができる。cECGは心臓の電気的活動を反映し、BCGは心臓や身体の機械的活動を反映する。本研究ではcECGとBCGという性質の違う2 つの信号を組み合わせて解析を行い、cECG 単体での解析と比べ、より詳細な心臓生理動態、睡眠動態に関わる情報を抽出することを目指している。
2021年度は実験環境の改善、追加実験、測定データの解析、分類手法の検討等を行った。2020年度においては8人の被験者からcECGとBCGを測定する実験を行ったが、不足のデータがあったので、2021年度においては8人から追加でBCGを中心にデータ収集を行った。また、2020年度では15人からデータを収集する予定であったため、2021年度においては新しく7人からcECG、BCGを追加でデータ収集を行っている。実験環境については追加で測定を行うにあたって、前年度の実験を踏まえ、手順、測定機器の変更等を実施した。
測定したデータに関して、2020年度に測定したデータにおいてはすべてのデータにラベル付けを行った。ラベルとしては、睡眠動態や電極の接触位置に関わる姿勢や体動の有無などがある。信号測定と同時に撮影したカメラ映像と照らし合わせ、これらのラベルを測定した信号に紐づけている。2021年度の測定した信号のラベル付けに関しても進めている。
分類フレームワークについては、以前作った深層学習をベースとしたcECG単体を処理する分類手法にBCGの処理部分を組み込んだ手法を検討している。
このように2021年度の進展により、データ測定は終わり、分類・解析を行う部分の構築を残すのみとなっている。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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