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2022 年度 実施状況報告書

腸音計測によるAI排便予測および異常検知システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K19833
研究機関奈良先端科学技術大学院大学

研究代表者

池田 和司  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (10262552)

研究分担者 山川 俊貴  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60510419)
研究期間 (年度) 2022-06-30 – 2025-03-31
キーワード排便予測 / 腸音
研究実績の概要

本研究は腸音により排便を予測するシステムを開発することにより、介護者の負担を減らすとともに被介護者のQOLを向上させることを目的としており、A) ウェアラブル腸音計の開発、B) 排便時刻推定アルゴリズムの開発、C) 排便時刻予測の実証実験、を3本柱としている。
2022年度は実験の詳細を検討し、本学倫理審査委員会の承認を得ることができた。上記の3点については、Aはウェアラブル腸音計の仕様策定を進めた。当初は多重マイク化と音源分離技術による腸音抽出を予定していたが、多重マイクはコスト面で難しいことがわかり、単一マイクの特性の工夫での実現を検討している。Cにおいては腸音から排便の前か後かを特定できる、すなわち腸音に排便の情報が含まれていることを実証した論文をIPSJ Trans Bioinformaticsに発表した。一方でAの検討が遅れ追加データが得られていないことから、Bについては進捗はなかった。

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

研究分担者および研究協力者の転職等の仕事の都合により、新規データ取得ができなかった。しかし研究倫理審査の承認を得たことから、2023年度以降にこの遅れは取り戻せると考えている。

今後の研究の推進方策

「5.研究実績の概要」で記載したAおよびCについては多重マイク化を待つことなく単一マイクのウェアラブル腸音計を作成し、データ取得を進めて排便予測のProof-of-Conceptを実現する。
また、Bについてはデータ取得や特徴量選択を待つことなく、逐次ベイズ推定アルゴリズムを構築し、状況によっては他分野への応用も検討する。

次年度使用額が生じた理由

腸音計の調達や腸音の予備データ取得が遅れたため、そのための経費を2023年度に繰り越した。2023年度にはこれらを実施するので、当初の計画通りになる予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Defecation Prediction System Using Bowel Sound2022

    • 著者名/発表者名
      Soki Marumoto, Takatomi Kubo, Makoto Tada, Kazushi Ikeda
    • 雑誌名

      IPSJ Transactions on Bioinformatics

      巻: 15 ページ: 17~21

    • DOI

      10.2197/ipsjtbio.15.17

    • 査読あり

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公開日: 2023-12-25  

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