| 研究課題/領域番号 |
20K12764
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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 | 三重大学 |
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研究代表者 |
川中 普晴 三重大学, 工学研究科, 教授 (30437115)
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| 研究分担者 |
鶴岡 信治 鈴鹿医療科学大学, 医用工学部, 教授 (30126982)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 認知機能評価 / 運動機能評価 / 歩行機能 / 福祉情報システム / 画像認識 / 機械学習 / 深層学習 / 認知・歩行機能評価 / 運動機能訓練 / データサイエンス / 認知症評価システム / 手指運動 / 視線移動 / 認知症評価 / 介護記録 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本課題では，介護施設における日常会話や文字，図形，利用者の表情や仕草の変化などの情報と介護記録の記載内容から，認知症の進行度や運動機能を定量的に評価するシステムに関する研究開発を行う．申請者の研究成果を活用し，会話型ロボットやタブレット端末，モーションセンサやIoTデバイス等を用いて，介護施設での日常会話や毎日実施されるレクリエーション等から被験者に意識されずに各種認知機能や運動機能を計測する．計測された情報と，介護記録の内容を人工知能技術を用いて統合・分析することで，介護施設における高齢者の身体的・精神的な健康状態を評価・管理できるような統合的な認知症評価プラットフォームを構築する．
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| 研究成果の概要 |
本課題では，認知症評価システムと介護記録を統合し，多面的に認知機能や運動機能を評価できるプラットフォームの実現を目指し，それらに関わる技術について研究開発を進めた．具体的には，申請者らが取り組んできた日常会話や文字，図形，表情の変化を計測するシステムに加え，パズルゲームを用いた手指運動や視線動作の計測を行い，そこから認知症の進行度を評価する方法について研究し，プロトタイプシステムを開発した．また，動画から歩行者の特徴を抽出し，それらの時系列データから歩行機能を評価するための方法を提案し，臨床現場での利用可能性について検討した．実験の結果，提案法の有効性ならびに現場での使用可能性が示唆された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題は，従来の対話式や記述式の認知症判定テストを使用せず，日常会話や文字，図形，表情，仕草などを通じて認知機能と運動機能を評価するシステムの開発を目指すものである．このアプローチにより，被験者がテストを意識せずに自然な状態で評価が可能となり，テストに対する嫌悪感を軽減し，定期的かつ正確な評価を実現することができる．また，介護記録と連携することで，施設職員の負担を軽減し，機能訓練の代替となる．各利用者の認知症の進行度や運動機能の経時変化を把握し，介護環境の改善や利用者のQOL向上にも寄与する．複数施設での導入により，介護記録の標準化や施設横断的なデータ分析も可能になると考えられる．
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