2019 Fiscal Year Annual Research Report
視覚認知障害解消のための画像変換手法を用いたIot型視覚呈示システムの開発研究
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17H02132
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
田中 敏明 東京大学, 先端科学技術研究センター機構, 特任研究員 (40248670)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 士雄 北海道科学大学, 保健医療学部, 准教授 (40760260)
泉 隆 東海大学, 基盤工学部, 教授 (80193374)
巖淵 守 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授 (80335710)
白銀 暁 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究室長 (90404764)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 視覚認知障害 / 画像変換手法 / 視覚情報呈示 / バーチャルリアリティ技術 / リハビリテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年1月、3次元HMDと歩行センサ同期装置製作の過程で、当初の予定に反し、動的環境条件での映像加工した視野提示領域の拡大のためHMD提示画像に一部歪みが生じたが、画質向上および画像処理手法を見直し、期間内に改善した。これより、①本HMDにジャイロセンサおよび加速度センサを搭載させ、②被験者に対応する３次元無視領域を改善するためのHMDの画像縮小率および視野領域の画像移動条件を各被験者の無視障害に適応させるモード機能を追加した。③日常生活で本HMDを使用している際、特に動的条件である歩行時のHMD使用に関して、歩行計測を可能とするセンシングを実施可能とするセンサを選定し、歩行アプリを開発した。これにより、歩行速度や歩行距離に即応してHMDの画像呈示を変化することが可能となった。さらに、HMDおよび歩行アプリのワイヤレス化は可能となったが、ノイズ等の影響のため10ｍ以内での実施は可能となった。本システムの効果検証として、総数として健常人10名、空間無視を有する脳血管障害者5名のデータを収集した。健常人に関しては往復6－10ｍ歩行において、HMDの画像処理（縮小率100-70％、画像移動、矢印等の視覚刺激注意喚起）を実施したなかで、転倒およびバランス不安定性、転倒は生じなかった。また、バーチャル酔いはなかったが数名において軽度の眩暈を訴えた。空間無視患者に関しては、HMDを装着した状況での平行棒内立位での歩行および座位でのHMDによる無視検査において、健常人と同じ傾向を示した。限定された実験時間での実施のため複数回施行することは出来ないため、今後は空間無視の重度の違いによるHMD上での画像呈示と歩行速度を多様にかえた条件での検証が必要と考える。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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