| 研究課題/領域番号 |
20K11305
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
大河原 一憲 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30631270)
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| 研究分担者 |
稲山 貴代 長野県立大学, 健康発達学部, 教授 (50203211)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 活動分類 / 障害者 |
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| 研究実績の概要 |
日本では、障害者の人口増加と寿命延伸に伴い、障害者における生活習慣病発症・重症化予防が喫緊の課題となっている。そのため、障害者の健康を増進させる効果的な身体活動支援プログラムの開発が必要とされているが、障害者を対象とした疾病予防・健康増進に関する研究は極めて少ない。本研究は、障害者を対象に、１）様々な生活活動における活動強度レベルを測定し、健常者と比較する、２）慣性センサーによるデータから複数の機械学習法を用いて最適な生活活動分類法を構築する、３）生活活動パターンを可視化するアプリケーションを開発し、それを利用した身体活動促進支援プログラムを提案することを目的に進めている。
2021年度は、加速度値から日常生活下における身体活動を分類する手法についてレビューし、本研究で採用する手法の選定を行った。そのレビュー結果に基づいて、車椅子使用者を対象とし、加速度値から様々な身体活動を分類する最適なアルゴリズムの検討をランダムフォレストを用いて試みた。その結果、安静、タブレット操作、衣服たたみ、掃除、調理、荷物運搬、低速走行、中速走行、高速走行の9分類の検討においては、十分な推定精度が得られずさらなる検討が必要となった。特に車椅子走行を伴う活動に対する改善策が求められた。他方、9種目の活動を安静活動、生活活動、車椅子走行の3分類にして検討した結果、平均70%程度の推定精度が認められ、今後実用化が期待できるレベルの結果が得られた。
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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
昨年度と同様に本年度は引き続き新型コロナウイルス感染拡大防止のため、被験者を対象とした実験の実施に大きな制限があった。
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| 今後の研究の推進方策 |
車椅子使用者を対象とした活動分類に関するアルゴリズムの検討については引き続き行っていく。また、2021年度まで実施が困難であった視覚障がい者に対する検討を2022年度は進めていく予定である。身体活動の促進を支援するアプリケーションの開発については、デザインの素案検討まで開始しているので2022年度は開発まで進めていきたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当該年度は社会状況により被験者実験および出張が困難であったため。
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