生体信号の計測と処理、解析技術

IoT、クラウドコンピューティング技術の急速な発展にともない、ヘルスケアのあり方が大きく変わろうとしている。また、高齢化が進み人生100年時代といわれる現在、生き生きと活躍できる健康寿命を延ばすことが大きな社会的課題である。新たなヘルスケアのありかたとして、症状が出てから病院に駆け込む従来の健康維持から、常時、いながらにして健康状態をモニターし見守るユビキタス・ヘルスケアシステムの実現が求められる。 　本セミナーでは従来高価な医療機器によって計測、分析されてきた生体信号 (心電図、脳波等) を身近なIoTデバイスで計測し健康管理に利用する方法について学ぶ。計測から解析方法まで実習を交えて具体的な実践知識として習得することを目的としている。

1. ユビキタスヘルスケアの世界について
   • IoT、クラウド情報システムにより常時健康状態をモニターするユビキタスヘルスケアの重要性について心電図を例に歴史的な変遷を含めて言及する。
2. 脈波で知る血管年齢
   1. 脈波とその測定 (実習)
   2. 脈波信号の成り立ちとパラメータ推定
   3. 重回帰分析・主成分分析を用いた血管年齢推定法
3. 腕時計で知る生体リズム
   1. 腕時計型脈拍センサーによる長時間脈拍数モニター
   2. クラウドからのデータダウンロード
   3. コサイナー法による生体リズムの分析
4. 心拍変化で知る心理状態 (わくわく感、集中度)
   1. 心理状態を知るESM (経験サンプリング法)
   2. 生理指標と心理指標の関連付け
5. 心電図計測IoTデバイスの紹介 (実習)
6. 長時間心電図による新疾患リスクの評価
   1. ホルター心電図による24時間心電図長期記録
   2. 心電図波形分析
      1. T波オルタナンスによるリスク評価
   3. 心拍変動分析 (分析方法)
      1. 瞬時心拍数の推定
      2. 心拍変動の周波数領域指標の計算と応用
      3. 心拍変動の時間領域指標の計算と応用
   4. 心拍変動分析との応用 (自律神経機能の評価)
7. 身近になった脳波測定
   1. 脳波の計測 (デモ)
   2. 脳波の周波数分析とストレス評価
   3. 脳波の時間周波数分析
   4. てんかん発作波の自動検出
• 質疑応答