2022年度ベンチャー体験工房9

Undergraduate School and Graduate School

学部・大学院

ベンチャー体験工房9: 「快風」「快麗」健康ビッグデータ基盤の構築; 浴槽とトイレを利用した日常の生体データを長期に亘って蓄積するIoT要素技術とシステム「快風」「快麗」の開発を目指す。
AI、Big Data、MATLAB、IoT、マイコンなど最新技術を組み合わせ、チームワークで日常健康管理に役立つものづくりをアイディア出しから実装まで、生体医用情報工学関連の基礎知識と応用実技を学びながら、生体信号の特有な処理・解析手法を用い、アルゴリズム（雑音除去、特徴点検出、健康状態変動解析など）を開発する。シラバス詳細

2022年4月

4月11日
授業内容：学生は自己紹介をします。先生はベンチャー体験工房の活動内容とスケジュールを説明します。ベンチャー体験工房の実験・データ収集場所を見学します。

4月18日
授業内容：学生はグループ分けを行い、工房活動を始めます。心電図信号収集システムを構築します。実験装置が正常に接続されているかどうかをテストします。信号発生器を使用して、心電図信号収集システムをテストします。

4月25日
授業内容：自身の心電図信号を収集します。安静時の心電図データを計測します。そのあと、マスターステップを使って、運動中心電図の収集を試しました。

6月13日
授業内容：先生は心電信号の計測方法と処理アルゴリズムを説明しました。学生は安静時（座位、仰臥位）、運動時（マスターステージ、自転車）など異なる条件で自身の心電信号を計測しました。

6月20日
授業内容：心電信号のトレンド変動、高周波ノイズ、ハムノイズの除去、Rピークの検出などのアルゴリズムを開発し、自身から計測した心電信号にデジタル処理を施しました。

6月27日
授業内容：学生課の通知によりOnline授業を実施しました。安静時の心電図と運動中の心電図の信号処理アルゴリズム設計とプログラム実装について勉強しました。

10月11日
授業内容：これから３ｄプリンターを使って作るものを説明し、ソフトのチュートリアルを行いました。

10月17日
授業内容：実験に使われるケースをモデリングしつつ、更なるfusion 360の機能について説明しました。

10月24日
授業内容：モデルの調整、ケーブルと電極の溶接。

11月7日
授業内容：３Ⅾプリンターによって作られた各種部品を組み立て、実際の実験環境に合うように調整しました。

11月14日
授業内容：色々なタイプのOPENBCIの使用を試して、バケツを使わずに、電極を体に貼り付けて、生体信号を計測してみました。計測環境の電気ノイズ（ハム）や、電極接触不良や運動によるアーチファクト、筋肉収縮による筋電EMGなどは心電信号ECGに混入するため、ノイズが激しかったです。

11月21日
授業内容：導電率を測定する装置を用いて、食塩（NaCl）を加えた水道水の導電率を計測します。異なる導電率が実験結果に与える影響を観測できます。前回よりは、ECGの特徴がはっきり見えました。

12月5日
授業内容：前の実験で異なる導電率を有する水を介して取得した心電信号を処理し，QRSピークの位置と振幅を検出した。

12月12日
授業内容：それぞれの導電率における平均ピーク値を求め、MATLABコマンド'boxchart'や'boxplot'を使って、水の導電率と平均QRSピークの振幅値の関係を解析した。

12月19日
授業内容：上記の解析に続き、異なる導電率の条件で、計測した心電信号のQRSピークの平均振幅の有意差を解析した。

1月5日
授業内容：boxplotでグラフ生成してみたけれども、間違った結果が出たので、問題点を見つけるためにpeakにさらなる処理をしました。

1月16日
授業内容：boxplotで得られたグラフが実際の予測に合わなかったのは、データを処理する際に大きな誤差を削除しなかったためだと推測され、データを再処理しました。

1月23日
授業内容：filterのパラメータを調整し、誤差が大きすぎる区間を削除し、ベースラインのドリフトが解消されていないことがわかり、データを処理し続けました。

1月30日
授業内容：データを処理しましたが、結果が良くなかったので，塩の量を増やし実験の設計を続けました。