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知識/教育分野・言語習熟度による前頭葉脳

血流ネットワーク構造の推定

・記憶の想起過程における

言語想起／非言語想起の判別

・生体情報を用いた多岐選択問題

解答時における確信度の推定

・色聴感覚刺激による絶対音感

学習時の脳活動分析

における優位性の判別日本語 英語

言語リスニング時

における前頭葉脳血流量

ネットワーク

健康福祉分野

・生体情報の非接触

モニタリングシステム

・睡眠時無呼吸検出

・睡眠段階の推定

・非接触での血圧推定

・掻破時間計測システム

・嚥下機能評価システム

・高齢者の転倒検知

・蓄尿量予測システム

・広域前頭葉脳活動データ

を用いた不安状態の推定

呼吸

心拍

・LPガス使用時における廃棄エネルギー回収

・環境由来の嗅覚刺激に

ロバストな知的作業判別

・建設時の掘削地盤の固さ/掘削孔の形状の評価

・急速載荷試験における

杭変位量の推定

・セルフセンシングによる

自動吸換気システム

環境評価分野

ガスメータ

ガスコンロ

ガスボイラー

LPガスタンク

圧力調整器

廃棄エネルギーの回収

ガスメータ

ガスコンロ

ガスボイラー

LPガスタンク

圧力調整器

廃棄エネルギーの回収

・高時間分解能クラブフェイス

軌跡の推定

・ゴルフボール軌跡推定のための初期条件推定

・運動学習における上達/後退の数理モデルの構築

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4 -0.04-0.02

00.02

0.040.06

0.08

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

yx

z

-0.4

-0.2

0

0.2

0.4 -0.04-0.02

00.02

0.040.06

0.08

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

yx

z

人間のスキル評価分野

ゴルフスウィング評価 クラブフェイスの軌跡

A0 =Vi

ΣaCe

Σ b

Bt

音響機器の条件を除く

出発系

ベース領域

観点：超高感度化(発想の方向性)

低周波化

到達系(新たなマーケット)ターゲット領域

超高感度圧力センサ(既存技術の中の本質)

既存技術（シーズ）

マーケット（ニーズ）

低周波圧力計測

Pi (t)

電極

オリフィス

Q : permanent electric chargek : stiffnessA : cross-sectional area

エレクトレットフィルム

p(t) : internal pressureV : volumeT : absolute temperature

バックチャンバー

Vcc

eo(t)i(t)

L

d+x(t)ec(t)

e : dielectric constant of airr : density of airR : gas constant

物理定数および変数

G : gainRc : input resistanceCc : electric capacitance

FET

圧力

入力

電圧出力

空気力学

動力学

エレクトロニクス

ハーゲンポアズイユの法則 理想気体の法則

ニュートンの慣性の法則

ガウスの法則 電気回路

Pi (t)

フックの法則

eo (t)

－

－ d

－－

QεA

Rc G－ 1

sCcRc

e (t)iec(t)

－VP0 Ak +g

A 1m1s

1s

D－ －

－

－ x(t)dxdt dt2dx2

1s

πr48Lη

1Va

RTVa

－

－

－

－－

－

p(t)

pi (t)-p(t)

圧力

電圧

入力

出力

0

[dB]

[Hz]

fp

6dB/oct

12dB/oct

fc

-12dB/oct

fn20log10

AQG(k+ )

VγP0A2

-40

周波数特性

空気力学 動力学 エレクトロニクス

Pi (t)

0

[dB

]

[Hz]fn20log10K

-12dB/oct

Resonance

Flat gainfc6dB/oct

d

0

[B]

[Hz]

20log10QGεA

High Pass Filtering

S2πfp1 +

S2πfp

S2πfc1 +

S2πfcー QG

εA・ eo (t)

)2s2 +2ζ(2πfn)s+(2πfn(2πfp)2K

fp

6dB/oct

-30

[dB

]

[Hz]

High Pass Filtering

圧力

入力 電圧出力

fc, fpの値を低く設計できれば、低周波領域でも感度が下がらない

コンデンサマイクロホン

超高感度圧力センサ

通常のコンデンサマイクロホンと比較して、低周波領域の感度が高い。この低周波領域を利用して新ニーズへ展開を図る。

0.1 1 10 100 1000 10000 Frequency [Hz]

10

0

-10

-20

[dB

]

0.1 1 10 100 1000 10000

10

0

-10

-20

[dB ]

Frequency [Hz]

生体計測のために使用

コンデンサマイクロフォン

チャンバ

OPEN

ON

OFF

CLOSE

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20-2

-1

0

1

2

Time [sec]

Volta

ge [V

]

脈波呼吸イビキ

呼吸

イビキ

脈波

呼吸

イビキ

脈波

生体信号

脈、呼吸、イビキ、寝返りなどによる振動が、エアマットレス内の空気に伝搬し、

空気内の圧力を変動させる。その圧力変動を超高感度圧力センサで計測する。

95 100 105Time [s]

65 70 75 80 85Time [s]

40 45 50 55 60Time [s]

200

400

200

140 16060 80 100 120

0

0 20 40-400

Time [s]

[mV]

心拍

呼吸

イビキ

正常状態 イビキ 呼吸停止 正常状態 寝返り 正常状態

正常状態 イビキ 呼吸停止

携帯電話

[V]

[V]

[V]

[V]自宅寝室

医療機関

呼吸停止

脈の状態

拘束性が高い

リビング

寝室

和室

風呂

トイレ

いつでも どこでも シームレスな健康モニタ

リビングルーム寝室 便座

和室風呂

outp

ut [V

]ou

tput

[V]

outp

ut [V

]ou

tput

[V]

停止

停止

エアマットレス

超高感度圧力センサ

睡眠障害を持つ患者

健康な被験者睡眠段階（6段階）覚醒：WREM：R

Non-REM1：NR1Non-REM2：NR2Non-REM3：NR3Non-REM4：NR4

(夢を見る睡眠)浅い睡眠

深い睡眠

RW

NR1NR2NR3NR4睡

眠段階

睡眠の質は、量より質。疲労は深い睡眠(徐波睡眠：NR3, NR4)の時に回復するため、長時間睡眠を取ったとしても、徐波睡眠が取れないと疲労が回復しない。

睡眠の質は、量より質。疲労は深い睡眠(徐波睡眠：NR3, NR4)の時に回復するため、長時間睡眠を取ったとしても、徐波睡眠が取れないと疲労が回復しない。

102030405060708090

100

0

frequ

ency

[%]

102030405060708090

100

0

frequ

ency

[%]

20 30 40 50 60 70 80 903age [years]

10 20 30 40 50 60 70 80 903age [years]

10

覚醒レム睡眠

ノンレム睡眠1

ノンレム睡眠 2

ノンレム睡眠 3ノンレム睡眠4

20歳Wake : 1.7 %REM : 24.4 %NR1 : 4.3 %NR2 : 49.1 %NR3 : 5.9 %NR4 : 14.6 %

50歳Wake : 3.6 %REM : 24.1 %NR1 : 6.7 %NR2 : 56.5 %NR3 : 6.1 %NR4 : 3.0 %

睡眠段階の出現率

非接触の生体計測システム

•脳波•眼球運動•アゴ筋電

•拘束性が強い•計測機器が高価•専門家による判断が必要

・ ベットの上に寝るだけ

・脈波

睡眠段階を推定

推定

• Wake• REM• Non-REM1• Non-REM2• Non-REM3• Non-REM4

睡眠段階を判定

R-K法

• Wake (覚醒)• REM (夢)• Non-REM1 (浅い)• Non-REM2• Non-REM3• Non-REM4 (深い)

睡眠段階

xm(t):

脈波体動脈波体動

生体情報の非接触計測生体情報の非接触計測

0 50 100 150 200250 300 350 4000

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

Time [min]

Delta wavexm(t)x(t)^

Observer compensated the phase shift errors

睡眠周期の補正睡眠周期の補正

特別擁護施設特別擁護施設

睡眠の質の評価による生活習慣改善の指導睡眠の質の評価による生活習慣改善の指導 TxTx

dx(t)dt

dx(t)dt^̂

== ーー TxTxtxtx x(t)x(t)

^̂＋ (1 + ) xm(t) ＋ (1 + ) xm(t) TxTxtxtx ーー

ym(t)ym(t)yy-- xm(t)xm(t)

TyTy dy(t)dt

dy(t)dt^̂

== ーー TyTytyty x(t)x(t)

^̂ー (1ー ) ym(t) ー (1ー ) ym(t) TyTytyty ーー

xm(t)xm(t)xx-- ym(t)ym(t)

Tx dx(t)dt^

= ー Txtx x(t)

^＋ (1 + ) xm(t) Txtx ー

ym(t)y- xm(t)

Ty dy(t)dt^

= ー Tyty x(t)

^ー (1ー ) ym(t) Tyty ー

xm(t)x- ym(t)

個別適合パラメータを入力とし、共通モデルをもとにした睡眠状態観測器個別適合パラメータを入力とし、共通モデルをもとにした睡眠状態観測器

睡眠周期に関する共通モデル睡眠周期に関する共通モデル1x

1sTy

1y

1sTx

・xm(t):睡眠深度の指標・ym(t):REM睡眠の指標・xm(t):睡眠深度の指標・ym(t):REM睡眠の指標

xm(t)xm(t) ym(t)ym(t)

個別適合パラメータ個別適合パラメータ

睡眠段階の推定結果睡眠段階の推定結果

＜目的＞ 睡眠の質を改善するために、睡眠段階を非接触で推定することを目的とする。＜方法＞ 睡眠周期に関する状態観測器を構築することで、睡眠の周期の補正を行う。＜目的＞ 睡眠の質を改善するために、睡眠段階を非接触で推定することを目的とする。＜方法＞ 睡眠周期に関する状態観測器を構築することで、睡眠の周期の補正を行う。

＜結果＞＜結果＞

R-K法

非接触生体計測システム

Time [min]

Time [min]

同じ被験者のデータ

判定者2

判定者1

一致率：7割程度

判定結果

R-K法の個別判定における不確定性

判定結果

睡眠段階

出現確率

体動発生 体動なし

体動

睡眠段階

判定者1

判定者2

睡眠段階 睡眠段階出現確率

空気圧方式

・運輸事業者の操縦・運転者の健康管理への活用

・健康保険組合の福利厚生の一環とした健康管理や、現在の生体システムを活用した健康管理サービス関連のビジネスに興味をお持ちの企業

・介護施設等における入居者の、健康管理支援サービスへの活用

・運輸事業者の操縦・運転者の健康管理への活用

・健康保険組合の福利厚生の一環とした健康管理や、現在の生体システムを活用した健康管理サービス関連のビジネスに興味をお持ちの企業

・介護施設等における入居者の、健康管理支援サービスへの活用

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