| 研究課題/領域番号 |
20K12748
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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90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 福山大学 |
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研究代表者 |
仲嶋 一 福山大学, 工学部, 教授 (80542068)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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| キーワード | 介護 / ベッド内行動推定 / 深層学習 / 音源像 / マルチモーダル / LSTM / メルスペクトログラム / 行動推定 / マイクアレイ / 擦過音 / 要介護者 / スマートベッド / 音源分布像 / 介護ベッド / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
介護ベッドのヘッドボードおよびフットボード各々に３個以上のマイクロホンを配列した対向マイクロホンアレイを試作し、複数の音響信号をアレイ信号処理することで、ベッドより要介護者が発生するベッド面内2次元の音源像を生成する。
これを入力として要介護者の行動に伴う2次元の音源像の時系列変化により要介護者の行動を推定する深層学習処理系を構築する。
さらに実際の睡眠状態における動作の検証のためにモニタ系統を構築し、被験者に実際にベッドで睡眠を取らせて上記行動推定の精度を検証する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では要介護者や入院患者のベッドでの行動把握を目標に，行動音の音源分布像を深層学習への入力とし，この時系列変化によるベッド内での行動推定を試みた。
ヘッドボードとフットボードの位置に4個づつマイクを配した行動音収集系を構築してベッド内での行動音を取得し，取得したデータから深層学習への入力データとして，音源像系列と対数メルスペクトログラムを生成した。音源像は，ベッド内およびその外縁の位置をメッシュで表現して，飛行時間を考慮した相関と信号強度比に基づく補正により生成した。行動音データを取得して深層学習を行った結果として，離床行動や掻破の場所の推定精度の向上が可能であることを確認できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
病院での入院患者や高齢の要介護者はベッドを中心とした生活を送っているが，せん妄や認知による離床徘徊といったトラブルが発生しており、ベッド内の行動が、特殊なセンサ群や画像モニタ等を用いず、対象者の発する音で推定できれば、介護、看護品質の向上に貢献できる。また、2次元の音源像の時間系列による行動の推定は、擦過音のような発生位置により行動の意味を持つ情報に対して有効な認識ツールとなり得る。
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