2018 Fiscal Year Research-status Report
Development of a stress assessment system in daily situations using non-contact IoT sensor module
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17K01597
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| Research Institution | Aino University |
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Principal Investigator |
五十嵐 朗 藍野大学, 医療保健学部, 教授 (10570632)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 拓世 藍野大学, 医療保健学部, 講師 (40582862)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 自律神経調節機能 / 非接触計測 / IoTセンサ / ストレスチェック / 脈波 / 呼吸波形 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度はシングルボードコンピュータを用いたRGB画像データからの生体信号の抽出処理について、使用するシングルボードのコンピュータの選定、作業性ストレスを負荷した際の脈波成分の変化についての基礎的な検証を行った。
今年度はシングルボードコンピュータを用いたRGB画像データからの生体信号の抽出処理に関しては、昨年度に入手したRGBカメラ及びボードでの画像取得・脈波抽出処理の開発を行った。しかし、処理速度の問題などからオフラインでデータ処理を行うにとどまった。
自律神経機能調節の評価に関しては、健常成人5名を対象としてRGBカラー画像から抽出した脈波成分を用いて末梢交感神経活動を間接的に反映する指標である基準化脈波容積（NPV）を算出して、左手第2指指尖部に装着した透過型光センサからのNPV値との比較を行った。しかし、RGBカラー画像から抽出した脈波成分を用いて算出したNPV値の変化は、手指でのNPV値の変化と一致せず、安静時とストレス負荷時の平均値に有意な差は見られなかった。原因としてはNPV値の算出式が透過光に対するものであり、RGBカラー画像から抽出した脈波は反射光計測によるものであるため、反射光による補正式の検討が必要となった。
補助センサの開発に関しては、6軸（3軸加速度、3軸ジャイロ）センサモジュールの出力にカルマンフィルタを適用することで演算出力にドリフトが発生しないことを確認した。体表面多点変位計測の結果から左鎖骨下近傍で変位が大きいことから、健常成人5名を対象として左鎖骨下に6軸センサモジュールを装着し、演算出力波形と電気的インピーダンス法で計測した呼吸波形との比較を行った。その結果、前額面と矢状面の変化パターンを比較することで腹式呼吸及び胸式呼吸の区別が可能であることが示唆された。また、呼吸停止時には心拍動に伴う心弾動図（BCG）が計測できることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
上述したようにシングルボードコンピュータによるRGBカラー画像からの脈波抽出に関しては、GPU搭載小型ボードの使用や演算処理の簡略化などの改善検討が必要である。
自律神経調節機能の評価については、反射光計測に対応したNPV値の補正方法および他のストレス評価指標の適用を検討する必要がある。ただし、今年度の被験者においても抽出した脈波成分の平均値は、安静時とストレス負荷時において手指のNPV値の変化と一致することを確認できている。平均値であれば演算処理も簡略化できるため、前述のシングルボードコンピュータによるRGBカラー画像処理の負荷軽減につながると考えている。
補助センサに関しては基本的な動作確認が終了し、システムへの組み込みを検討する段階にある。後述する方策により研究推進を図る。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度は本研究課題の最終年度として、IoTセンサモジュールとクラウドサーバを利用した自律神経機能の評価システムを構築する。IoTセンサモジュールに関しては、GPU搭載の小型ボードの使用も考慮し、RGBカラー画像からリアルタイム追従・脈波抽出処理の構築を進める。
自律神経調節機能の評価については、反射光計測に対応したNPV値の補正方法の検討を行うとともに、他のストレス評価指標である脈拍変動解析などの検討も同時に進める。最終的には、唾液中のコルチゾール濃度との比較実験を行い、本システムで使用する評価パラメータを決定する。
補助センサに関しては、センサ装着の負荷を軽減するワイヤレス化の検討を行い、IoTセンサモジュールとの連携が可能なシステム構成を検討する。
クラウドサーバを利用した自律神経機能の評価に関しては、Windows Azure、Google Cloud Platform、Amazon Web Serviceなどの各種仮想クラウドサーバサービスのベンチマークテストを行うとともに、できるだけ既存の開発リソースを活用可能なサービスを選択することで開発工数の圧縮を図り、自律神経調節機能の評価システムを構築する。
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| Causes of Carryover |
2017年度内の支出がソフトウェア開発用コンピュータの購入のための設備備品費分の繰り越しがあったが、クラウドサーバレンタル費用等が発生しなかったため、もともと2018年度に予定されていた支出内に収まったことにより次年度使用額として発生した。
次年度は、IoTセンサモジュールとしてこれまでの研究成果をまとめるとともに、クラウドサーバを利用した自律神経機能の評価を行うため、仮想クラウドサーバサービスの利用料が発生する。また、自律神経機能の評価としてNPVだけでなく、唾液中のコルチゾール濃度との比較実験を行うための評価キット等の医療用具・試薬類を購入する。それ以外の経費としては、研究成果発表のための学会参加旅費および論投稿用費用などに使用する予定である。
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