| 研究課題/領域番号 |
17K01781
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
横山 道央 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (40261573)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ストレス / 可視化 / 低消費電力設計 / 心拍ゆらぎ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、人間の健康管理を機器の方から積極的に支援してくれるシステムの開発を目指し、普段の何気ない動作の最中に生体計測を行い、日常の素の体調データを基に健康管理・ストレス管理できる小型健康管理システムの実現のために、以下の項目について開発してきた。
（１）ストレス指標としての、交感／副交換神経系の亢進によるストレス／リラックス／ウェルバランス状態の表示
（２）シリコン断熱的論理回路技術を用いた信号処理回路の低消費電力化設計と検証
（３）ストレス状態の可視化解析から積極的に日常生活でのストレス緩和を促すシステム基盤の構築
今年度は特に日常生活の中でも重要な位置を占める睡眠時に着目し、睡眠負債の解消が注目されている中で睡眠中のストレス／リラックス状態の可視化・解析を進めた。市販の圧力センサを用い就寝時の心拍・呼吸を含む振動を計測し、その心拍ゆらぎ成分からストレス／リラックス／ウェルバランス性を評価した。また、振動データと加速度センサデータから就寝者の翌朝の覚醒予兆をとらえ、ディープニューラルネットワークを用いて覚醒時刻を１０分以内に予測可能である事を示した。ベッドに眠るだけでストレス／リラックス状態や起床予測までを解析し快眠支援につなげていく予定である。また、データ取得後の信号処理を行うシリコンCMOS論理回路部に断熱的論理回路技術を適用して超低消費電力化を図る論理回路設計について、従来PWM（パルス幅変調）回路を構成する論理回路に組込み、従来より格段に消費電力が低下できる事をシミュレーションにより検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究で目指している健康管理IoTシステムの小型化・低消費電力化実現に向けての（１）センサ部（２）信号処理部（３）システム表示部それぞれについて、以下の点で進捗があり、おおむね順調に進展していると言える。
（１）（３）市販の圧力センサを用いて就寝時の心拍・呼吸を含む振動を計測し、その心拍ゆらぎ成分からストレス／リラックス／ウェルバランス性を評価してきた。また、振動データと加速度センサデータから就寝者の翌朝の覚醒予兆をとらえ、ディープニューラルネットワークを用いて覚醒時刻を１０分以内に予測可能である事を示した。ベッドに眠るだけでストレス／リラックス状態や起床予測までを解析し快眠支援につなげていく予定である。
（２）信号処理を行うシリコンCMOS論理回路部に断熱的論理回路技術を適用して超低消費電力化を図る論理回路設計について、従来PWM（パルス幅変調）回路を構成する論理回路に組込み、従来より格段に消費電力が低下できる事をシミュレーションにより検証している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、健康管理IoTシステムとしての小型化・低消費電力化実現に向けて、さらに以下の点について研究開発を進めていく。
（１）睡眠実験により就寝中のストレス状態を解析・可視化し、寝室環境による就寝中の快眠への支援と翌朝の睡眠状態可視化およびアドバイスによる日々の快眠支援システムにつなげていく。
（２）各種センサを小型化実現しベッド内部に設置しセンサデータ取得・解析・フィードバックを常時行う事で快眠を支援するセンサベッドシステムの開発へと進展させていく。
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