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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。

Patients の state - the にし seaborne て precision, letter 頼 degrees ともに ease できる quickly な検 out · 総 close review 価を far, example えば in curtilage でも may にすることで disease raised 悪の to 軽 disease, chemical を図る purpose でその system を established する. Youdaoplaceholder0 first, にストレスフリにストレスフリにストレスフリにストレスフリにストレスフリ with high precision <s:1> デバスス improve に and take the んだ group んだ. Results として person においても body, mental burden を軽 minus でき, かつ patient management における medical side の労 burden や medical に knot び pay cuts けるためにデータののや reference system management method to establish line をった. の low blood flow measurement organization department による vascular volume variations change およびモーションアーチファクトによる error by にす seaborne るセンサ susceptibility の line adjustment をうにあたり, これまでのの PPG signal high frequency components (power など) と, capillary density や vein blood の variations and temperature variations such as の low-frequency component の struck party を remove する Objective: でバドパスドパス · フィタタ to treat (0.4Hz - 4Hz) を to うシステム <s:1> improve を handhook けた. その necessity は従 to method では remove されるノイズ composition が qualified され, final resolution の measuring error when van 囲の improve に limit が raw じてしまう for であった. Try new しいみとして, - タップ long の optimum 応フィルターアルゴリズムに base づくモーションアーティファクトキャンセをル function for えた, フォトプレチスモグラフ determination におけるモーションアーチファクトの low cut 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 with いた . The result is that ととて good なPPG signal <s:1> extraction が may となった. Now は, yong 続な PPG measurement プロセスを purpose として, ベースライン - move others のアーチファクト発 raw にし seaborne て, これまでのローパス limited インパルス応 a line をい処 and PD pulse のを smoothing し, ベースライン - move ノイズ remove して appropriate な remove ノイズを analysis し, その, 徴を検し new しい try みとして spectral time deep ニューラルネットワークを with いたフォトプレチスモグラムから mechanical line/deep learning をい to optimum ノイズ removal method established に to けて group take りんでいる.