作業動作計測に基づく腰部疾病リスク管理システムの開発

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昨年度に取り組んだ動作計測に基づく作業認識手法を用いて，本年度は実際の介護施設における移乗介助の認識を行った．介護施設は利用者のプライバシーの観点から動画撮影が困難であること，作業認識は介護記録の作成に役立つことから，本研究が目指す「作業動作計測に基づく腰部疾病管理システム」の適用対象として理想的である．まず実験室内で介護作業を模した作業動作の計測を行い，動作計測に使用する慣性センサ6個の配置を決定した．次に介護施設において決定した慣性センサ配置の検証を行った後，介護士2名による実際の介助作業を計測し，車いす‐ベッド間の移乗介助の識別を行った．識別器には迎田らが提案した2つの階層からなる階層HSMM[1]を使用し，移乗介助に対する尤度を1秒ごとに算出した．識別の結果，真値となる作業ラベルの記録方法や識別対象作業の定義方法など課題は残るが，提案手法を用いることで利用者・介護士双方に負担を与えることなく作業の認識と背部姿勢の計測が行えることが示唆された．また，これまでの研究内容を「作業動作・負担計測システム」としてまとめ，博士論文として発表した．この博士論文は，腰部疾病リスク評価のためのデータベース作成に有用であると考えられる．[1]迎田 隆幸，島 圭介，宮島 沙織，橋元 裕紀，田中 孝之，谷 直道，泉 博之：未分類状態を考慮した隠れセミマルコフモデルによる時系列パターン解析，電気学会研究会資料，vol.39，pp.89-93，2018．