排泄介助支援のための膀胱内蓄尿量予測システムの構築

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2022年度は，蓄尿量予測モデルの構築よび，排尿間隔予測手法の構築を行った．蓄尿量予測モデルの構築においては，昨年度から検討している非線形蓄尿量変動モデルと，既存の線形のモデルとの比較を行った．比較実験として，超音波センサによる膀胱内の実際の蓄尿量の推移と，各モデルにおける近似精度を比較した．全194データにたいし平均絶対誤差により精度を比較した結果，既存の線形モデルにたいし，本研究で検討している非線形蓄尿量変動モデルによる誤差の減少が確認された．また2021年度に引き続き，ハイパースペクトルカメラによるモデルパラメータの推定を，RGBカメラにより簡易的に行うことを目的とし，ハイパースペクトルカメラにたいし，ガウス関数をもとにした観測モデルを構築しスパース性を考慮した最適化手法を適用することで，3波長から462波長の吸光スペクトルを推定する手法について検討を行った．排尿間隔の予測手法の構築では，排尿直後に次の排尿時刻の予測を行う手法について検討した．提案手法では，排尿直後に次の排尿時刻の初期予測を累積摂取水分量と累積排尿量の差および口内水分量から算出する．初期予測は予測後に行う飲水等の影響をうけるため誤差が生じる．そこで，累積摂取水分量，口内水分量，初期予測排尿時刻から誤差を補正し予測精度の向上を図った．検証実験では，初期予測および誤差を補正するための補正項を決定するために用いる回帰手法の違いによる最終的な予測精度の比較を行った．さらに，摂取水分量，排尿量などに加え，皮膚からの蒸散，深部体温を考慮するため，発汗計，深部体温計により蒸散による体内水分量の変動および，深部体温の変動による腎臓への血液量の変動を考慮に入れることで，より高精度な排尿間隔の予測手法に取り組んだ．