著者

玉置 理沙 藤本 まなと 諏訪 博彦 安本 慶一

雑誌

第28回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集

巻号頁・発行日

pp.98-105, 2020-11-04

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近年,糖尿病患者のための血糖値コントロール支援が盛んに行われている.しかし,糖尿病患者ではない成人を支援する手法はほとんど存在しない.血糖値の高すぎるピークや長時間に及ぶ食後高血糖は,2 型糖尿病をはじめとする生活習慣病を引き起こす原因となり,糖尿病患者と診断される前の未病の段階で予防することが重要である.そのためには,血糖値コントロールが必要であり,リアルタイムで血糖値を把握しながら血糖値を予測できることが望ましい.本研究では,摂取予定の食事を撮影すると,事前に予測血糖値を提示し,また,血糖値の高いピークが生じる可能性が高い場合には摂取して良い食べ物と摂取すべきでない食べ物を提示することで,血糖値をコントロールするシステムを提案する.本研究では,血糖値コントロールシステムへの実現に向けた第一段階として,血糖値推定モデルの作成と検証を目的としたデータ分析を行った.具体的には,4 名の被験者から血糖値推定を目的とし,食事中の GI 値や前回の食事時間からの経過時間,睡眠時間のデータを収集・特徴量を抽出し,各被験者に対する血糖値推定モデルをランダムフォレストを使って構築した.その結果,最も精度の高い被験者の RMSE(二乗平均平方根誤差)は 10.09,R^2(決定関数)は 0.82,MAE(平均絶対誤差)は 6.00 であった.この結果から,提案システムの実現可能性が示された.

著者

石丸 大稀 藤本 まなと 中村 優吾 諏訪 博彦 安本 慶一

雑誌

2021年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 (ISSN:1884197X)

巻号頁・発行日

vol.2021, 2021-09-10

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本研究では人が互いにコミュニケーションを取る際,リアルとバーチャルでどのような違いがあるのかを考察し,その違いを小さくするための技術開発を行う.本発表では目的や用途による変化の分析から,今後のAR技術開発の対象とする分野を検討する.

著者

高橋 雄太 音田 恭宏 藤本 まなと 荒川 豊

雑誌

情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS)

巻号頁・発行日

vol.8, no.2, pp.43-55, 2018-05-22

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老後を健康にすごすうえで,歩行能力は非常に重要である.そのため,歩行能力を改善あるいは維持するためのリハビリテーションがケアの一環としてよく行われている.しかしながら,超高齢化社会が進むと,ケアワーカ不足によって,このようなリハビリテーションが十分に受けられなくなる可能性が高い.そこで,センサを用いて,日常の歩行から歩行能力の評価を行うことができれば,歩行能力の低下の検知,歩行能力の改善度の把握,効果的なリハビリテーション計画が可能となると考えている.歩行能力の評価では,ウェアラブル機器を用いることも考えられたが,ヒアリングの結果,高齢者は機器の装着を好まないことが分かったため,我々は,杖に注目した.本研究では,杖を使い,歩行リハビリテーションを行っている高齢者の歩行能力を計測,評価可能なシステムを提案する.本提案システムの特徴は,歩行者ではなく,杖にセンサを取り付け,杖の動きから,歩行者の歩行状態を推定する点である.試作したセンサを用いて,実際の杖利用者の歩行データを用い,加速度センサの変化に基づく歩行検知アルゴリズムと,重回帰モデルに基づく歩行距離推定アルゴリズムを提案する.そして,高齢者,片麻痺患者,健常者を含む16名に協力いただいた実験の結果,提案システムは95.56%の精度で健常者の歩行を検出するとともに,88.06%の精度ですべての実験協力者の歩行距離を推定可能であることを明らかにした.

著者

鳥羽 望海 藤本 まなと 諏訪 博彦 酒井 元気 酒造 正樹 安本 慶一

雑誌

研究報告知能システム(ICS) (ISSN:2188885X)

巻号頁・発行日

vol.2022-ICS-206, no.2, pp.1-7, 2022-03-03

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労働者の心理状態を知ることは,労働者の不調を上司や産業医が事前に把握し,健全な組織運営をすることに貢献する.一方,昨今の COVID-19 の影響で,労働者がテレワークが取り入れられるようになり,上司や産業医にとってテレワーク中の労働者の心理状態は把握しにくい.我々は費用と労力,感染リスクを減らせるメリットがあるオンラインミーティングサービスに着目し,オンラインミーティングで得られる動画や音声などのマルチモーダルデータを用いて労働者の感情を推定する手法を検討する.オンラインミーティングサービスを用いてグループディスカッションを被験者にしてもらい,そこから映像,心拍など様々なデータをセンシングして参加者の状態を推定する.グループディスカッション中の参加者の心拍,発言録から得られた感情極性,顔のランドマーク座標,他者からの感情アノテーションの 4 種類の指標から,他者への感情アノテーションを推定するために Light GBM (Gradient Boosting Machine),SVR (Support Vector Regression) の解析を行った結果,平均絶対誤差に関して 1.780 という結果を算出した SVR のほうが良いモデルであることがわかった.

著者

高橋 雄太 音田 恭宏 藤本 まなと 荒川 豊

雑誌

マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2017論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.44-51, 2017-06-21

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超高齢化社会の到来によりリハビリテーションでの人手が不足し,効果的なリハビリ支援が行えなくなる可能性がある.効果的なリハビリテーションを行うには,大がかりな装置や専用の環境による歩行評価が必要になるが,人手不足などの要因により高齢者や片麻痺患者のようなリハビリ患者の歩行評価を定期的に行うことは難しい.本研究では日常の歩行をセンサデバイスによってセンシングすることで歩行能力の評価を人手を介さずに行うシステムの構築を目指す.日常の歩行から歩行能力の評価が行えれば,歩行能力の低下の検知,歩行能力の改善度の把握,効果的なリハビリテーション計画が可能となり,リハビリテーションの支援に繋がる.日常の歩行をセンシングするにあたってセンサデバイスの装着位置が重要となるが,我々は利用者の装着時の負担が少なく,片麻痺患者のような非対称な歩行を行う患者の歩行動作の検出が容易となる理由から杖にセンサデバイスを装着することにした.杖に装着したセンサデバイスで歩行評価を行うため,本稿では歩行動作の検出をリアルタイムに行うアルゴリズムと歩行距離を推定する重回帰モデルの構築を行った.構築した歩行動作検出アルゴリズムと歩行距離の推定モデルを評価したところ,歩行動作の検出率は95.56%で,歩行距離の推定精度は83.79%となった.この結果から,杖に装着したセンサデバイスにより歩行動作をある程度の精度で認識できることがわかった.