研究課題
本研究では，モバイル端末を用いて，利用者の日常行動動作から整形疾患を推定可能なスクリーニング手法を確立することを目的とした．当該年度は，2022年度で試作できたスクリーニングツールの性能向上を目指した．具体的には，カメラを用いて頚髄症を推定する分類モデルを構築し，感度，特異度，AUCの結果を算出するとともに回帰モデル作成による重症度推定にも挑戦した．その結果を国際原著論文としてまとめあげた．さらにタブレットに表示されたパターンをペンでなぞる動作を記録するインタフェースを活用して頚髄症のスクリーニングを実施した．異なるパターンによって精度がどのように変化するかどうかの検証を実施し，最終的な結果が良好であったため，これを国際論文誌から出版した．当該年度は超音波動画による手根管症候群の重症度別推定の内容において，機械学習の特徴量を増やして，精度向上に寄与するか検討をした．さらにピンチ力計測用のスマートフォンアタッチメントの精度検証を行った．これまでの整形疾患スクリーニングシステムに関する総括記事をまとめあげ，国際雑誌に投稿し，これが掲載された．当該年度では，整形疾患推定に貢献するユーザインタフェースの基盤技術として，指腹の接触圧計測，骨の音響特性を用いた個人認証技術，指輪型デバイスやヒアラブルシステムの開発を進めた．また解析結果をユーザにフィードバックする方法としての基礎研究として，ユーザの背部への移動感覚を伝達する触覚モジュールの開発を継続した．
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (5件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (15件) (うち国際学会 7件) 備考 (1件)
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