| 研究課題/領域番号 |
21K12797
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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 | 山口大学 |
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研究代表者 |
中島 翔太 山口大学, 大学院創成科学研究科, 講師 (20580963)
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| 研究分担者 |
田中 幹也 明治大学, 理工学部, 専任教授 (80227131)
嶋田 総太郎 明治大学, 理工学部, 専任教授 (70440138)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 生体音センサシステム / セルフメンタルヘルスケア / マインドフルネス瞑想 / 定量的ストレス指標 / ノイズリダクション / 生体音センサ / 定量的ストレス評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、生体音センサシステムで得られたデータからユーザのストレス状態ないし心理状態を推定し、スマートフォンなどに可視化フィードバックするシステムを開発する。同時に臨床現場でも取り入れられているメンタルヘルスケアであるマインドフルネス瞑想の適切な方法と瞑想時間を助言する手法を確立する。これらの成果をもとに、メンタルヘルス状態をユーザ自身で把握・管理できるようにすることで人々のより健全な生活を実現する。
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究目的は，セルフメンタルヘルスケアの実現に向けて，高精度な定量的ストレス指標の確立とストレス低減効果が得られるマインドフルネス瞑想のプログラムの構築である。そのためにまず，セルフメンタルヘルスケアにおいて，安定したストレス測定ができるよう効果的なノイズ除去法を確立した。具体的には，前年度に提案したノイズ除去法に用いた多チャネルウィナーフィルタの固定マージンを，ノイズと生体音の信号レベルの比を用いて動的に調整することで，個人差やノイズ環境によらず優れたノイズ除去効果が得られることを確認できた。ただしこの手法は，生体音とノイズを取得するための二つのセンサが必要となる。単一のセンサから呼吸音を抽出する手法としては，昨年度に提案した非負値行列因子分解を用いた手法があるが，多様な異常呼吸音への対応が難しかった。そこで，異常呼吸音が含まれる生体音にも適用可能なウェーブレットを用いたノイズ除去手法を提案し，日常生活において発生するノイズを適切に除去できることを確認した。また，より正確な定量的ストレス評価指標を確立するために，身体的負荷および精神的負荷のストレス課題時における生体音センサから得られる各種生体指標，唾液アミラーゼ活性，およびLF/HFを比較することで，ストレスと相関の高い生体指標について調査した。さらに，マインドフルネス瞑想中における脳波データを解析することで有効な瞑想プログラムを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
各種生体音データを精度良く取得する測定法とストレスと相関の高い生体音データの選定については，順調に進行し満足する結果が得られた。一方，ストレス負荷試験における生体音データの収集に時間を要したため，より正確な定量的ストレス評価法の確立には至っていないことから，やや遅れていると評価した。
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| 今後の研究の推進方策 |
R4年度までに得られた知見をもとに，信頼度の高い定量的ストレス評価法を確立する。この評価法を用いて，マインドフルネス瞑想時におけるメンタルヘルスの状態を評価し，ユーザのストレスレベルに合わせた適切な瞑想プログラムを提案するセルフメンタルヘルスケアシステムの構築を目指す。
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