权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Establishment of a national total medical support system utilizing an on-time medical care management system for virtual beds at home

利用家庭虚拟床位准时医疗管理系统，建立全国全面医疗保障体系

基本信息

批准号：
21K12710
负责人：
小林威仁
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Saitama Medical University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

患者の状態変化に対して精度・信頼度ともに安心できる迅速な検出・総合評価を遠隔、例えば在宅でも可能にすることで疾病増悪の予防・軽症化を図る目的でその体制を確立する。まず先にストレスフリーかつ精度の高いデバイス改良に取り組んだ。結果として患者本人においても身体的・精神的負担を軽減でき、かつ患者管理における医療側の労務負担や医療費削減に結び付けるためにデータの管理方法や参照体制の確立を行った。測定組織部の血流低下による血管容積変化およびモーションアーチファクトによる誤差要因に対するセンサ感受性の調整を行うにあたり、これまでのPPG信号の高周波成分（電源など）と、毛細血管密度や静脈血量の変化、温度変動等の低周波成分の両方を除去する目的でバンドパス・フィルタ処理（0.4Hz～4Hz）を行うシステムの改良を手掛けた。その必要性は従来法では除去されるノイズ成分が限定され、最終解析時の測定誤差範囲の改善に限界が生じてしまう為であった。新しい試みとして、可変タップ長の適応フィルターアルゴリズムに基づくモーションアーティファクトキャンセル機能を備えた、フォトプレチスモグラフ測定におけるモーションアーチファクトの低減のためのリファレンスとしてのオプティカルフローセンサを用いた。結果として良質なPPG信号の抽出が可能となった。現在は、永続的なPPG測定プロセスを目的として、ベースライン変動様のアーチファクト発生に対して、これまでのローパス有限インパルス応答処理を行い、PDの脈波を平滑化し、ベースライン変動ノイズ除去して適切な除去ノイズを分析し、その特徴を検出し新しい試みとして分光時間深層ニューラルネットワークを用いたフォトプレチスモグラムから機械学習/深層学習を行い至適ノイズ除去法確立に向けて取り組んでいる。

The patient's status changes, accuracy, confidence, and reassurance, rapid detection, comprehensive evaluation, remote, and in-home possibilities, and the establishment of a system for the prevention and management of disease. The first step is to improve the accuracy of the system. The results showed that the patient's physical and mental burden was reduced, the patient management burden was reduced, the medical expenses were reduced, and the management method was established. The measurement of blood flow in tissue parts due to changes in blood vessel volume and changes in blood capillary density and venous blood volume error due to changes in PPG sensitivity The purpose of removing low frequency components such as temperature fluctuations is to improve the performance of processing (0.4 Hz ~4Hz). The necessity of the method is to limit the determination error range in the final analysis. The new test center can be used to test the length of the test center, the basic test center, the test center, the test center, and the test center. As a result, it is possible to extract a good PPG signal. Now, the PPG measurement is always performed for the purpose of analysis, analysis. The characteristics of the system are detected in the new test center and the spectral time is used in the deep test center. The machine learning/deep learning is performed in the appropriate test center and the spectral time is used in the deep test center. The removal method is used to establish the direction of the system.