| 研究課題/領域番号 |
20K11305
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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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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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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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| 研究成果の概要 |
本研究では、車椅子を使用する脊髄損傷者および視覚障害者を対象に、加速度値から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、9項目分類の検討においては十分な推定精度が得られなかったが、9項目を3項目または4項目にカテゴリ化して分類を試みた結果、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。また、障害者を対象にした実用化に向けたアプリケーションの開発においては、取得した連続的な加速度データをスマートフォン上で情報処理し、身体活動量や活動分類の結果を可視化させることに成功した。
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| 自由記述の分野 |
応用健康科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
障害者は健常者に比べて生活習慣病への罹患リスクが高いといわれているにもかかわらず、その予防策の具体的な手段は提案されていない。本研究は、身体活動レベルや生活活動パターンを簡便かつ高い精度で評価し、その結果が可視化できることを示唆した。この成果は、身体活動の増加を促進する手段の提案につながるエビデンスとして位置付けられる。厚生労働省（2016年調査）によると18歳以上の在宅の身体障害者は400万人を超えており、地域社会の持続的発展へも貢献すると考えている。
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