2022 Fiscal Year Annual Research 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 – 2023-03-31
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| Keywords | 非接触計測 / 脈波 / 呼吸波形 / 自律神経調節機能 / ストレスチェック / IoTセンサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，RGBカラー画像を用いた非接触計測で得られる生体情報と温湿度や照度などの環境条件を複合センシング可能な非接触計測IoTセンサモジュールの開発を目指した。まず，生体組織への光侵達長が波長により異なることに着目したRGBカラー画像からの脈波抽出処理について検討した。従来は脈波を抽出する関心領域（ROI）を固定していたが，輝度差分画像の差分値を0から1で正規化し，しきい値により輝度差分画像を2値化処理することで，一定以上の変化のある領域（ROI area）を選択的に抽出する手法を考案した。今年度は，その至適なしきい値について検討を行った。しきい値を細かく変化させて，ROI areaと抽出された脈波成分の振幅がどのように変化するのかを確認した。その結果，個人差を吸収可能な至適なしきい値を決定することができた。
呼吸などを計測する補助センサの開発に関して，今年度は6軸加速度・ジャイロセンサとMPUを内蔵した小型モジュールを使用するシステムを検討した。従来のArduinoと6軸加速度・ジャイロセンサを用いたシステムと歩行時含めて同様な結果が得られ，大幅な小型化に成功した。
長期間データから周期変動パターンの検出については，行動記録計を用いて瞬時心拍数をクラウドサーバー上に蓄積することで解析を行った。時系列データに対して，学習データを長短期記憶ネットワークにより処理し，予測値と実測値の比較を行ったところ，概ね同様な変化を示した。今年度は，短期変動に着目して，瞬時心拍間隔（RRI）の時系列データを利用する時間領域解析について検討し，RMSSD（隣接するRRIの差の2乗平方根）が副交感神経とストレス両方の指標として使用できることが確認できた。さらには，実測値と予測値を比較すると外気温による影響も見られ，ストレスや循環器疾患の予防には重要な情報であることが確認できた。
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