共同研究・競争的資金等の研究課題

超高齢化の進行に伴う医療費・介護費等の増大は、先進各国共通の課題であり、疾病・介護予防へと政策が転換され始めている。個人の努力による生活習慣改善に限界が指摘される中で、本研究では住環境(住宅や地域)の改善によるCo-Benefit である健康寿命延伸効果に着目し、大規模なフィールド調査と追跡・介入調査によって住環境と脳情報や要介護状態等、新たな客観データによる健康影響の客観的論拠の獲得を進めている。 本年度もさまざまな世代を対象として自宅と自宅以外の環境が居住者の健康に及ぼす影響の調査を目的とした横断面調査の補充ならびに、研究代表者らの科研費基盤A（23246102、26249083）から実施してきた経年調査（縦断面調査）、住環境・執務環境の建替・改修前後調査（介入調査）を実施した。 具体的には、青壮年期～中年期を対象とした調査では、自宅環境と居住者の健康(客観指標：家庭血圧、脳MRI撮像データ、睡眠状態、体温、身体活動量、心拍、呼吸機能等)との関連の検証に加え、オフィスでの知的生産性の検証を行った。日中の知的生産性はオフィス環境そのものの影響のほか、前日の自宅での睡眠・休息が影響するため、良質な自宅・オフィスの環境がもたらす相乗効果に関する被験者実験を行った。 また、自宅と自宅以外の環境の相乗効果は幼・少年期にも存在するため、幼稚園・小中学校での活発な身体活動と自宅での良好な睡眠が、病欠確率と学習効率への影響を調査・分析した。環境側の調査項目としては温湿度、一部調査で光・音・空気環境、カビ・ダニ測定等を行った。 調査対象地は、高知県(梼原町、高知市)、山口県(長門市)、福岡県(北九州市)、愛媛県（新居浜市）、東京都（渋谷区）、神奈川県(横浜市）、山梨県(上野原市、大月市)、大阪府（堺市）、広島県(広島市)、三重県（津市、伊勢市）、熊本県（熊本市）、石川県（志賀町)であった。 住環境と健康状態に関する主観・客観データを収集する大規模なフィールド調査（断面調査、追跡・介入調査）を円滑に実施できるようにするためには、研究代表者、研究分担者、連携研究者間の緊密な共同作業は当然として、地方自治体の首長部局、住宅都市部局、医療・福祉部局、教育委員会）、地元の企業・団体（工務店、学校、医療・福祉機関等）、地元住民（自治会等）との信頼関係の構築と緊密な連携が不可欠である。そのために、全国各地に出張し、事前・事後打合せ、調査協力者への説明会、調査結果の還元のための集会等を精力的に行なった。 住環境と健康状態に関する主観・客観データを収集する大規模なフィールド調査を円滑に実施できるようにするために、地方自治体、地元の企業・団体、地元住民との信頼関係の構築と緊密な連携を維持するために、全国各地に出張し、事前・事後打合せ、調査協力者への説明会、調査結果の還元のための集会等、研究室ウェブサイト上の全国各地での調査状況動画記録の公開等、引き続き、精力的に行なってゆく。 また、脳の健康に関する研究を補強するための研究分担者、連携研究者を追加する予定である。

本課題では、実環境下にて得られる視覚情報から人の興味・意図を推定することによって人の活動を支援することを最終目的とし、研究代表者らが過去の研究で得た人の視覚的注意のモデル化に関する知見に基づき、高次の視覚的顕著性特徴抽出と自己運動・動作推定による一人称視点映像に対する視覚的注意推定技術の確立を図る。また、視覚的顕著性モデルに基づき、注視誘導技術を実現する。さらに、当該分野の更なる発展に繋がる試みとして、研究分担者と共に視線計測装置を用いて注視情報が紐付いた大規模な一人称視点映像データベースを構築する。 本年度は、CNNを用いた視覚的顕著性推定技術の確立に向けて、Xceptionモデルを用いたマルチタスクによる視覚的顕著性推定の高精度化に関する研究を実施した。人の視覚情報の処理において、視覚的注意とシーン分類は密接に関連していると考えられる。よって我々は、これらを同時に予測するネットワークを構築することにより、顕著性マップ予測の精度向上を図った。一方、ウェアラブルディスプレイを考慮した注視誘導を実現するため、光投影システムによる注視誘導技術に関する研究を実施した。研究成果として、限られた範囲内での色成分制御によって注視の誘導が可能であることを確認した。 2018年度の課題は下記2つであった。 【課題1】注視情報が付与された大規模な一人称映像データベースの構築 【課題2】高次の視覚的特徴を考慮した顕著性推定モデルの構築 これら課題については、当初の予定通りに進行している。また、【研究実績の概要】でも述べたように、視覚的顕著性モデルに基づいた注視誘導技術についても成果が得られている。 今後の研究計画としては、基本的には当初の申請通りに進める予定である。特に、課題2の高次の視覚的特徴を考慮した顕著性推定モデルは本課題の重要な基盤技術であるため、その確立が急務である。したがって、2019年度は主に課題2に取り組む予定である。

本研究は非接触で正確な心拍を検出し、これを用いて精度の高い5段階の睡眠段階判定を目指す。通常正確な心拍を検出するためには接触性の心拍センサ（ECG装置など）を用いているが、申請者は開発したセンサをベッドに取り付けるだけで心拍を確実に検出できるシステム構築に成功している。また通常正確な睡眠段階を判定するには専門施設に入院して終夜ポリソムノグラフィー（PSG）検査を行うが、PSGは心拍モニターを含む数多くのデバイスを装着し非日常的な環境で行われる。これに対して本研究では非接触型心拍検出システムを用いて睡眠段階を正確に把握することを可能にする。

睡眠は健全な身体・精神状態に必要不可欠です。また良質な睡眠には太陽光、明暗サイクルが重要です。光環境の乱れは、深部体温やメラトニンリズムに影響し、睡眠障害を引き起します。しかし、高齢者では加齢現象及び睡眠の質的低下により、生活の質の低下や様々な身体・精神疾患の上昇が報告され、更に外出減少等により自然光にあたる機会が減り不眠症、抑うつ状態などを生じています。本研究では、太陽光の一部のバイオレットライト(VL)に着目し、日中3時間・10日間のVL照射が高齢者の睡眠の質及び体温やホルモン分泌といった生理機能・概日リズムに及ぼす影響を調べることを目的とし、高齢者に対する光療法の確立を目指します。 本研究は、日中の3時間（午前11時-午後2時）のバイオレットライト照射が睡眠の質に与える影響をポリソムノグラフィーを用いて臨床研究を施行した。その結果、バイオレットライト照射群では、ノンレム睡眠中の深睡眠（N3）の割合がコントロール群と比較して有意に増加しました（p=0.03）。一方で、総睡眠時間（TST）には有意な差は見られなかった。この結果は、光が視交叉上核（SCN）などを介して睡眠-覚醒サイクルなどの生体リズムに影響を与えるメカニズムと関連する可能性を示唆する。 本邦における調査では、基本的には健康ではあるが、睡眠の量や質に何らかの問題を抱える人の割合は65歳以上では約30 %で、他の年代、例えば40-50代の18.9 %と比較しても約1.5倍となっている。超高齢社会到来の本邦において今後さらに睡眠障害に対する有効なアプローチが求められると言える。本研究では、本邦において超高齢社会の到来やコロナ禍による外出減少傾向等にてさらに重要度を増している高齢者の睡眠診療において、光照射を用いたより侵襲性の少ない不眠に対する新たな治療法開発につながる結果と言える。

本研究では、簡易脳波測定器を用いてリアルタイムで認知負荷量を推定し、認知作業分 析を実施する。これにより、手術における認知プロセスの形式知化と構造化を図り、サー ジカルインテリジェンスのレポジトリーを構築することを目的とする。また、手術中の認 知負荷が手術成績に与える影響について探索的な分析を行い、これらの結果を基に認知プ ロセスの修練に特化した動画教材を開発する。

本研究の目的は，スマートフォンのみで脳波と視線を簡単に同時計測し，建物内の環境および知的生産性をオンライン評価するシステムを初めて構築する事である。最終年度までに，スマートフォンのみで脳波と視線を同時に計測するシステムを構築し，興味・関心，集中，ストレス度をオンライン評価する新しいスマートシステムを構築した．脳波と視線情報を用いて執務環境における知的生産性の新しい定量評価を確立した．