| 研究課題/領域番号 |
18K10736
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター |
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研究代表者 |
高野 映子 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 健康長寿支援ロボットセンター, 研究員 (60778637)
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| 研究分担者 |
近藤 和泉 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 病院, 副院長 (50215448)
寺西 利生 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (90387671)
山田 和正 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 治験・臨床研究推進センター, プロジェクトマネージャー (10564304)
室谷 健太 久留米大学, 付置研究所, 准教授 (10626443)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 排尿意図 / 心拍数 / 呼吸数 / 非接触 / 見守りセンサ |
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| 研究実績の概要 |
認知症患者が夜間に尿意を感じた場合、その排尿行動は例え自身のバランス障害が存在しても、ためらいなく遂行される。日中であれば家族の目があり、また明るい場所で移動が行われることもあって、比較的問題は少ない。しかし夜間では状況が一変する。睡眠からの覚醒が十分では無く、暗い部屋や廊下をトイレまで移動することで、転倒リスクは日中と比べて驚異的に跳ね上がってしまう。このため、認知症患者の排尿行動時の転倒リスクを管理するための生活支援機器のIoT化は喫緊の課題である。
この問題を解決するため、以下の研究が必要と考えた。課題1）認知症患者の比率が高い当センターの入院患者における転倒インシデントの分析を通じて、尿意に発する行動が転倒リスクをどの程度、高くするかの検討、課題2）ベッド上からトイレに向かう排尿行動が起こる前に、尿意を検知するシステムの開発のための基礎的なトライアルと計測データの人工知能（Artificial Intelligence: AI）による分析、課題3）早期の検知のために、尿意を感じた時に起こる自律神経系の変化の特徴抽出、及び課題4）その特徴量を抽出して尿意検知が可能になった場合のIoTを使った生活支援システムの構築である。
本年度は、課題2）及びを課題3）を行う予定であったが、後述する通り計画に変更が生じた。そのため、課題2) とドップラーセンサの規格についてSystematic reviewを実施し、排尿意図を検知するための予測モデルの詳細な検討を行った。
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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
課題2) ベッド上からトイレに向かう排尿行動が起こる前に、尿意を検知するシステムの開発のための基礎的なトライアルを実施した。対象者は、介護付老人ホーム入居者（N=5）。20日間の21:00-翌5：00の心拍数と呼吸数をドップラーセンサ（リアルタイム見守りセンサーm-station型式MSN-01、（株）メイク、大府、日本）にて計測した。更に、同時間帯の1時間毎の排尿の有無を記録した。データ解析方法は、心拍数と呼吸数を波形データとして視覚し、排尿イベント前後とそれ以外でバイタルデータ（心拍数と呼吸数）に変化が生じるかを分析した。しかし、当初予定していた本ドップラーセンサで計測したバイタルデータは、欠損割合が高く（10.9-56.1％）、欠損値の補完も困難であったため、特徴量の抽出することができなかった。そのため、ドップラーセンサの規格についてSystematic reviewを実施し、再考した。
結果、ミリ派レーダを用いて皮膚表面の微細な動きを計測することで、呼吸と心拍を検出できることがわかった。呼吸による体表面の変位は1-50mm、心拍による変位は0.1-0.5mm程度である。60GHzミリ波レーダの波長は5mm であり、0.5mmの変位は位相にして36mm°になるため、ドップラーレーダの原理で1mm以下の動きが検知できる。更に、ミリ波は衣服や布団などを透過するため、就寝中も検出可能である。また、1mm 以下の皮膚の動きを検知するだけであれば、24GHzのIndustry Science Medical (ISM)帯を用いた狭帯域のドップラーセンサを用いれば良いが、室内に被験者以外の人や物がある場合、それらの信号と被験者の信号を分離できないため、広帯域のUltra-wide band (UWB)ドップラーレーダが最適であることが示唆された。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初予定していた本ドップラーセンサで計測したバイタルデータでは、排尿意図を検知するための特徴量を抽出することができなかった。そのため、ドップラーセンサの規格についてSystematic reviewを実施した。結果、UWBドップラーレーダが最適であることが示唆された。
更に、酒井ら1は、高感度なスペクトラム拡散レーダをセンサと心拍推定アルゴリズムを組み合わせることによって、心拍間隔 (Inter beat interval: IBI)が心電計による測定値と相関係数が0.993で一致し、非接触センサでも心電計と同程度の測定精度が得られたことを報告している。IBIの時間的ゆらぎの周波成分は交感神経・副交感神経の活動と関係があるため、予測精度の高い排尿意図を検知するためのモデルを構築できる可能性がある。
従って次年度は、本規格を使用した実機を用い、課題2）ベッド上からトイレに向かう排尿行動が起こる前に、尿意を検知するシステムの開発のための基礎的なトライアルと計測データのAIによる分析、課題3）早期の検知のために、尿意を感じた時に起こる自律神経系の変化の特徴抽出、及び課題4）その特徴量を抽出して尿意検知が可能になった場合のIoTを使った生活支援システムの構築を行う予定である。
1.酒井啓之、福田健志、井上謙一、他. ミリ波レーダを用いた非接触心拍センシング技術. Panasonic Technical Journal 2017;63(1):40-44
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| 次年度使用額が生じた理由 |
来年度は、1) 排尿意図を検知するためのモデルを構築の開発を行う予定であるため、それに関わる開発費、2) 本研究成果をthe 11th World Congress for Neurorehabilitation, October 07 - 10, 2020 in Lyon, Franceに口述発表する予定であるためそれの外国旅費、更に、3) 本成果をInternational journalに投稿するための英文校正費、論文投稿料を本科研費より使用する予定である。
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