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2018 年度 研究成果報告書

ニューラルネットワークを用いた完全非接触-感染症・熱中症スクリーニングシステム

研究課題

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研究課題/領域番号 16K01365
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 生体医工学・生体材料学
研究機関首都大学東京

研究代表者

松井 岳巳  首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (50404934)

研究分担者 孫 光鎬  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (80756677)
研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワード生体医工学 / 感染症 / 熱中症 / マイクロ波レーダ
研究成果の概要

東京オリンピック・パラリンピックで使用可能な感染症スクリーニングシステムの開発、性能評価を目的とした研究を行った。
呼吸、体温、心拍を測定するポータブル型と卓上型のシステムを試作した。光電脈波を用い、計測部を首に当て心拍数を、内蔵した放射温度計で表面体温、内蔵の小型ドップラーレーダーで呼吸を計測するシステムである。これを用い、一般診療及び高齢者介護型病院での臨床試験を行い、内科外来で計測される項目を10秒程度で捉え機械学習を用いてスクリーニングを行った。インフルエンザ患者と小児肺炎患者を対象とした感染症スクリーニングを日本とモンゴルの病院で実施し、自動スクリーニングが可能となった。

自由記述の分野

生体医工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本感染症スクリーニングシステムでは、インフルエンザ患者の呼吸数、心拍数、体温を用いて機械学習を行い、ランダムツリーアルゴリズムを採用した。季節性インフルエンザ患者を対象とする試験臨床を行い約96%の感度と特異度を達成し、(Journal of Infection 2019, Impact Factor=4.6)インフルエンザの簡易検査キットよりも高い感度、特異度で感染症のスクリーニングが可能となった。
本システムは、感染症の流行の発生をいち早く把握できるほか、検温時に入院患者をモニタリングすることで、重症化へ至る前兆を把握する事が可能である。

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公開日: 2020-03-30  

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