| 研究課題/領域番号 |
26350868
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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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| 研究分野 |
応用健康科学
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| 研究機関 | 高崎健康福祉大学 |
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研究代表者 |
竹内 裕之 高崎健康福祉大学, 健康福祉学部, 教授 (00348129)
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| 研究分担者 |
倉林 正彦 群馬大学, 大学院医学系研究科, 教授 (00215047)
児玉 直樹 高崎健康福祉大学, 健康福祉学部, 准教授 (50383146)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 健康データマイニング / 個人健康管理システム / 時系列データ解析 / クラウドコンピューティング / 機械学習 / 遅延相関分析 / 健康ビッグデータ / 健康データマニング / 季節変動補正 / 末梢血管血流速度計測 / 血液循環 |
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| 研究成果の概要 |
日毎の粒度で長期に亘って時系列的に蓄積された健康ビッグデータを、これまでの研究で明らかになったデータの周期的な季節変動をフィードバックさせて処理し、個人の健康管理に役立つ知識を抽出する手法を開発した。１例として、試行中のクラウド型個人健康管理システムの１人のボランティアユーザが8年7か月に亘り蓄積した日毎粒度の家庭血圧データとエネルギー消費/摂取に関わる生活習慣データとの関係を遅延相関分析法をコアとした健康データマイニング技術により分析した。その結果、家庭血圧の周期的な季節変動を変動幅に基づき補正することにより時系列データのばらつきは正規分布に近づき、両者の間に有用な相関ルールが得られた。
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