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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-16 16:15 高齢者の認知機能予測に向けた手指運動データの特徴分析手法の提案 ○勢一隼人・陳 思楠・林 敦子・中村匡秀（神戸大）  WIT2023-6 |
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| 抄録 | （和） | 近年，認知機能と手指巧緻性に関係があることが示唆される研究が盛んとなっている．しかしながら，これまでには人間の手指先の全てを対象とした研究は少なく，分析手法は確立されていない．我々の研究グループでは，画像認識とタッチパネル操作を組み合わせる手指運動計測システムを開発している．そこで本研究は，我々は開発したシステムで抽出した手指運動データを利活用し，手指巧緻性に関する分析手法を提案することを目的とする．我々のキーアイデアは，不等間隔な手指運動時系列データに着目し，状態空間モデルを利用して分析することである．提案手法の流れとして，(Step 1) データの読み込みと整理．(Step 2) 座標データの変換．(Step 3) データ特徴の個別比較．また，ケーススタディでは，2種類のタッピング課題（i.e., normal課題とnback課題）に従って計測されたデータを抽出し，手指運動の反応時間と速度，差分距離，角度という 4つのパラメータの分析実例を示し，考察を行う．さらに，関連研究との違いや，本手法の改善すべき点も述べる．これによって，手指巧緻性における新たな指標を確立することが期待でき，高齢者の認知機能が衰退する兆候を早期発見することに繋げられる． |
| （英） | In recent years, a growing body of research has suggested a relationship between cognitive function and manual dexterity. However, studies on all aspects of human fingertip movements have been limited, and analysis methods still need to be well-established. Our research group is developing a finger motion measurement system that combines image recognition and touch panel manipulation. Therefore, the purpose of this study is to utilize the finger motion data extracted using our developed system and propose an analysis method for assessing manual dexterity. Our key idea is to focus on irregularly sampled finger motion time-series data and analyze it using a state-space model. The proposed method follows steps: (Step 1) Data loading and organization. (Step 2) Coordinate data transformation. (Step 3) Individual comparison of data features. In a case study, we extract data measured according to two types of tapping tasks (i.e., normal task and n-back task). We provide analysis examples of four parameters: reaction time and speed of finger motion, the difference in distance, and angle. We also discuss the findings, highlighting the differences from related studies and identifying areas for improvement in our method. It expects to establish new indicators for manual dexterity, enabling the early detection of signs of cognitive decline in older adults. | |
| キーワード | （和） | 認知機能予測 / 手指運動 / 時系列データ / 状態空間モデル / 特徴分析 / / / |
| （英） | Cognitive function prediction / Finger movements / Time-series data / State-space model / Feature analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 81, WIT2023-6, pp. 30-35, 2023年6月. | |
| 資料番号 | WIT2023-6 | |
| 発行日 | 2023-06-09 (WIT) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | WIT2023-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT |
| 開催期間 | 2023-06-16 - 2023-06-17 |
| 開催地（和） | 沖縄産業振興センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 福祉情報工学、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WIT |
| 会議コード | 2023-06-WIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 高齢者の認知機能予測に向けた手指運動データの特徴分析手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposing a Feature-Analysis Method of Finger-Movement Data for Predicting Cognitive Function of Elderly People |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 認知機能予測 / Cognitive function prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 手指運動 / Finger movements |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列データ / Time-series data |
| キーワード(4)（和/英） | 状態空間モデル / State-space model |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴分析 / Feature analysis |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 勢一 隼人 / Hayato Seiichi / セイイチ ハヤト |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 思楠 / Sinan Chen / チン シナン |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 敦子 / Atsuko Hayashi / ハヤシ アツコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura / ナカムラ マサヒデ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-06-16 16:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | WIT |
| 資料番号 | WIT2023-6 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.81 |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-09 (WIT) |
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