| 研究課題/領域番号 |
20K11924
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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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 帝京科学大学 |
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研究代表者 |
内田 恭敬 帝京科学大学, 生命環境学部, 教授 (80134823)
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| 研究分担者 |
本間 信生 帝京科学大学, 医療科学部, 教授 (20252017)
大久保 英一 帝京短期大学, 帝京短期大学, 准教授 (30529722)
舩山 朋子 帝京科学大学, 医療科学部, 准教授 (20460389)
堀 和芳 帝京科学大学, 生命環境学部, 准教授 (60850302)
浅野 泰仁 東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 2次元圧力センサアレイ / インソールセンサー / 機械学習 / k-mean法 / ふらつき / 歩行分析 |
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| 研究成果の概要 |
下肢生体情報取得のためのシステム開発を行い、2次元に配列した圧力センサアレイを用いた歩行分析を行った。一部の実験では測定時に市販のインソール圧力センサや加速度計を併用して歩行時の圧力分布変化との対比も行った。２Dセンサー上を人工透析治療を受けている方に、透析前後で歩行していただき、考案したふらつき係数と歩行速度とを特徴量として機械学習を行わせることで被験者の症例に対応する結果が得られた。
また、スマートインソール及び加速度センサーからのセンサー位置の重要性を検討するとともに圧力センサアレイの結果を対比・分析して圧力センサシステムの有用性を見出した。
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| 自由記述の分野 |
医用電子工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マット型のセンサアレイを用いることで日常生活で靴を履く習慣がない日本人の生活スタイルにも適用でき、かつ画像を使用しないことでプライバシーの問題がない方法を提案した。人工透析を行っている患者の方へこの手法を適用し、考案したふらつき度合いを示す指数を特徴量としたデータで機械学習を行い、被験者の体調のグループ分けができることを示した。
歩行中の状態を従来の高価で設置場所が限定されるシステムに代わるフリーでスマホでの利用が可能とされる骨格認証ソフトを用いて、疑似的な運動制限時の足首や膝の状態が分析でき、容易に施設等の医療現場にフィードバックできる可能性を示した。
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