2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of basic technology for early MCI screening based on quantification of errors and gaze behaviors
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16K16468
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| Research Institution | Tokyo University of Science, Suwa |
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Principal Investigator |
山口 武彦 諏訪東京理科大学, 工学部, 講師 (50713442)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | MCI早期発見 / VR-IADL / マイクロエラー / 行動特徴量 / 行動認識技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，VR技術を用いて構築されたIADLタスク環境において計測したタスク中の手の振舞、視線（注視行動）情報を用いて，タスク中の誤り行動（Omission error：OE, Commission error：CE, Micro-error：ME）を識別するためのモデル開発を目的とした．提案モデルを実現するための技術的な課題として，①IADL タスクにおける MCI 患者の OE，CE，MEの行動，注視行動の定量化，② 定量化された OE，CE，MEから有効な特徴量を選定、を解決し，MCI 患者と健常者の誤り動作プロセスの識別モデルを開発した．
平28年度は，非没入型のVR技術を用いたタブレット型IADL環境（VR-IADL）を開発し，ユーザビリティ評価を行った．実験は，アメリカのTemple大学の協力を得た（健常な大学生20名，健常高齢者7名，MCI患者7名）．また，VR-IADLタスクにおいて，タブレット操作時の指の動きと視線の情報を計測した．それらの情報をビデオ解析により定性的に解析し，OE, CE, MEの発生個所の特定を行った．特定した個所の行動時系列データから特徴量を簡易的に算出し，機械学習を用いてMEを識別するモデルを実装した．結果，83.3%の精度でMEを識別できることが分かった．また，VR-IADL中の注視行動のデータは，健常な大学生のみ計測実験を行った．実験では，高齢者の認知機能を模擬するため，VR-IADLと並行してアルファベットと数字の組み合わせを発言させるデュアルタスクを行った．結果からは，認知負荷をかけた場合とそうでない場合では，視線の振舞いに違いが表れ，機械学習によるそれらの振舞の識別精度は，87％であった．
平成29年度は，OE，CE ，MEとそれに関連する注視行動の定量化の精度を上げると共に，有効な特徴量の選定を行った．また，ビデオ映像解析法との比較による感度評価，定量化された特徴量に基づく，OE，CE，ME と注視行動プロセスのモデル化を行った．
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