Fundamental study of continuous blood pressure measurement using a wearable sensor attached to nail surface

使用附着在指甲表面的可穿戴传感器进行连续血压测量的基础研究

• 批准号: 22H03982
• 负责人: 石井 耕平
• 金额: $ 11.48万
• 依托单位: Kagawa National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03982/
• 关键词: 爪; 付け爪; ウェアラブル; 連続血圧; 遠隔モニタリング; ウェアラブルセンサ; 血圧; 遠隔モニタリンク

被験者を対象とした実験環境の構築として、ひずみゲージによる爪の微小ひずみ、レーザードップラ―血流計による末梢血流量、非観血連続血圧計による血圧計測を被験者に対して実施できる環境を構築した。これらの環境を用いて、被験者を対象とした実験を進めている。指や爪、骨の形状、血管走行は個人差があり、個人差が計測に及ぼす影響を検証する必要がある。そこで、指先の3Dモデルに対して有限要素解析行うこととした。この有限要素解析では、MRI撮影した被験者の指の断層画像を用いて、指、爪、骨を含む3Dモデルを構築した。このモデルに文献に基づいて配置及び直径を決定した血管モデル組込み、解析モデルとした。解析の妥当性を検証することを目的として、安静時の血圧変動を入力情報として解析を行った。結果として、爪に生じるひずみの振幅は10^-5程度、ひずみの大きさは縦方向に比べ横方向が大きい結果となった。これまでに得られている被験者実験の結果との対応が確認できたといえる。生活環境下において計測を行った際、心拍由来の信号に重畳する体動由来のノイズ成分除去が課題となる。そこで、ノイズ成分除去を目的とした信号処理の基礎実験として、深層ニューラルネットワークを用いた心拍推定のためのプログラム実装を行った。使用したモデルは5つであり、模擬データによる解析実施し，睡眠時及び通常活動時の両方においてより高い精度で心拍数を予測できるモデルについて検討を行った。

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