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アイテム
心身の健康管理に向けた機械学習による光電容積脈波解析法の提案
https://isu.repo.nii.ac.jp/records/2000082
https://isu.repo.nii.ac.jp/records/200008246ac91ef-49a9-4bc4-8969-489b2fe70588
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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3.伊藤嘉章_博士学位論文.pdf (3.5 MB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2025-04-25 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 心身の健康管理に向けた機械学習による光電容積脈波解析法の提案 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||||||||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||||||||||
| 著者 |
伊藤, 嘉章
× 伊藤, 嘉章
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| 著者（英） | ||||||||||||||
| 姓名 | Ito, Yoshiaki | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | 現代社会において、心理的ストレスが健康に与える影響が深刻であり、早期の評価と介入が求められている。従来の心理的ストレス評価は心電計による心拍変動（HRV）解析が主流であったが、この方法に用いる心電計は医療用機器であるため、日常生活での活用には課題があった。そこで心電計の機能である心拍間隔情報（RRI）を代替する脈拍間隔情報（PPI）を高精度かつ簡便に測定できる光電容積脈波(PPG)の活用が注目されている。また、AI技術（機械学習）を応用すれば、看護師の臨床判断を支援できる可能性があり、本研究は指尖容積脈波の動態変化を機械学習モデルに学習させることで心理的ストレスを分類する新たな解析法の提案を目的とした。 第2章では、指尖部と前腕部で測定した脈拍間隔（PPI）の違いを定量的に評価し、測定部位がPPIに与える影響を検証した。PPGは指尖部と前腕部で測定し、同時にRRIを算出した。PPIとRRIを安静状態およびColor Word Conflict Test中（CWT中）に連続的に測定した。PPIの一貫性を検証するためにRRIとの級内相関係数を算出した。PPIの一致性を評価するために、各PPIとRRIにおいてBland-Altman分析を行い、系統誤差を検証した。実験の結果、指尖部で測定したPPIと前腕で測定したPPIのRRIとの級内相関係数は安静時とCWT中のどちらも高い一貫性を示した（ICC>0.9）。Bland-Altman分析の結果、前腕部のPPIよりも、指尖部のPPIは安静時とCWT中のどちらにおいてもRRIと一致する傾向があった。 第3章では、指尖容積脈波を用いた心理的ストレス状態を判別する機械学習モデルの予測精度を検証した。安静状態とCWT中の心理的ストレス状態の指尖容積脈波を測定し、波高比、カオス指標、時間領域指標、周波数解析指標を算出し、機械学習に用いる特徴量とした。データを訓練する機械学習モデルはElastic Netモデルを選択し、特徴量のデータを学習させ、予測モデルを構築した。実験の結果、予測モデルによる安静状態とCWT中の分類性能は、適合率：0.90、再現率：0.70、F1スコア：0.79、正解率：0.75、Area Under the Curve：0.78であった。実験の結果、指尖容積脈波を機械学習モデルを用いた新たな解析法は、心理的ストレス状態を非侵襲的かつ客観的に評価できる可能性が示唆された。 第4章では、実験結果から明らかになった心理的ストレス状態を判別する新たな解析法の一般化に向けた課題、本研究の解釈における制約と限界について整理し、今後の研究の課題について述べる。 |
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| 言語 | ja | |||||||||||||
| 学位名 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 学位名 | 博士 （生命理工学） | |||||||||||||
| item_10006_degree_grantor_9 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 学位授与機関名 | 医療創生大学 大学院 | |||||||||||||
| 学位授与年月日 | ||||||||||||||
| 学位授与年月日 | 2025-03-01 | |||||||||||||
| dissertation_number | ||||||||||||||
| 学位授与番号 | 甲第16号 | |||||||||||||
