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Term 2012年度秋学期最終発表 ウェアラブル心拍センサを利用した 食行動検知手法 2013/01/28(Mon) CPSF B3 mina 親:M2 hiru 1 概要 ウェアラブル心拍センサを使用し、食行動を検知する手法の 提案を行う 2 目次 はじめに 概要 関連研究 生体センサによる食行動検知実験 手法 実験 予備実験 本実験 結果と考察 まとめ 3 背景 健康問題の深刻化 Ex)糖尿病、肥満、高血圧などの生活習慣病 原因：食生活、たばこ、運動 ヘルスサイエンスの分野 食事、運動、心の健康の重要性 生体情報センシング技術の発展 心拍や自律神経の様子を取得する多くの既存研究 Ex)運動支援、音楽レコメンデーション 4 生体情報を元に取得可能なコンテクスト 姿勢 笑い 気分 異常 眠気 緊張度 睡眠 リラックス 5 生体センサを利用した既存研究 人の感情を元にした研究 Emotion-based music recommendation by association discovery from film music Fang-Fei Kuo, 2005/ACM international conference 「感性アプリ」 立命館大学他 脈波センサから脈拍数に加えて自律神経の状態を解析、環境の変化に よって生まれた感情を表現 「脈音〜MyanNe」 脈拍数と連動したBGM、テンポ 睡眠状態に入るとBGM OFF etc 6 問題意識 生体センサを利用し、食行動検知を行う研究は未だ少ない 生体センサを利用することで様々なコンテクストが取得、応用で きる 食行動の検知手法について確立されたものはない 7 目的 ウェアラブル心拍センサを利用し食行動を検知する手法を提 案、評価する 今回対象とした食行動 静止した状態で飲食物を口にする行為 食事開始から終了の時間帯を検知する 8 想定アプリケーション 人々の健康意識の改善や健康状態のモニタリング ライフログ 個人利用だけでなく医師など第三者への情報提供 ダイエット支援 投薬、血糖値測定のタイミングのアドバイス 9 食行動検知に関する既存研究 腕に装着した加速度センサを利用 Oliver Amft, Holger Junker, and Gerhard Troster, “Detection of eating and drinking arm gestures using inertial bodywornsensors”,inProceedings,NinthIEEE International Symposium on Wearable Computers, 2005, pp. 160–163 イヤホン型のセンサを使用し咀嚼音や飲み込む際の音を利用 Koji Yatani,Khai N.Truong, “BodyScope:A Wearable Acoustic Sensor for Activity Recognition”,Ubicomp2012 用途によりセンサの種類が限定されている 心拍センサを使用することで特定の行動に限定しないコンテクストを取 得出来る 10 本研究の流れ • 予備実験 • 仮説を立てる • 本実験 • 仮説検証 • 考察 11 生体センサによる食行動検知手法 使用センサ ウェアラブル心拍センサ WHS-1”My Beat” 心拍数、周期、波形、体表温、３軸加速度センサ内蔵 自律神経、姿勢、睡眠状態etcを取得可能 データの取得回数：約60回/min 12 予備実験 成人女性２名に１日中センサを装着し、得られたデータから 食行動にみられる現象の仮説を以下のように立てた H1:心拍数の数値が上昇（RRIの数値が減少） H2:体表温の数値が上昇 H3:HF> LF かつHFの値が食中および食後に上昇 HF 13 本実験 10人の健康な被験者に起床してから就寝するまでの1日の間セ ンサを装着して貰いデータを取得 仮説を検証するため、以下の生体情報を取得した D1:心拍数（H1:心拍数の数値が上昇） D2:体表温（H2:体表温の数値が上昇） D3:自律神経指数（H3:HF>HF かつHFの値が食中および食後に上 昇） 80代女性 LF 被験者内訳 １人 50代女性 １人 50代男性 １人 20代男性 ６人 20代女性 14 D1:心拍数の解析方法 H1:心拍数の数値が上昇（RRIの数値が減少）の検証 心拍数(RRI)の数値の変動をみるため、各データの平均値と変 動係数を求めることにより解析した 変動係数 C.V. の式 ※a :データ数， x :各データの値, x :データの平均値 15 D1:心拍数の解析結果と考察 結果 平均値：食以外の行動時よりも食行動時のほうが高い（RRIの平均 値が低い）被験者は7人 変動係数：食以外の行動時と比べて食行動時のほうが低い被験者 は6人 H1:心拍数の数値の上昇が半数以上でみられた 考察 移動時の影響などから食行動開始時の心拍数が安定しなかったこ とも多く今後移動時の心拍数平均も考慮する必要 16 D2:体表温の解析結果と考察 H2:体表温の数値が上昇の検証 食行動時と前後においての変化を調べるために食前30分前、 食中、食後30分の平均値を算出した 結果 食前から食中で7人が上昇 食中から食後で5人が上昇 ※食行動がきっかけとなり体温の上昇が見られた被験者が殆ど 値が一定又は下降した被験者 外気温度や衣類の影響が考えられる 17 D3:HFとLF/HFの解析方法 H3:HF> LF HF かつHFの値が食中および食後に上昇の検証 自律神経指標算出方法 RRI(心拍間隔）を求め、心拍変動時系列のパワースペクトルから 算出 LF/HF…交感神経の指標 HF…副交感神経の指標 ※LF:LowFrequency,0.04Hz-0.15Hz, ※HF:High Frequency,0.15Hz-0.4Hz 18 D3:HFとLF/HFの解析と結果 値の大小と変化について調べるために心拍数毎に得られた データを5分毎の平均値にして解析した LF 結果：被験者10人の全24回の食行動のうち，HF> HF であった 割合が70.8%，HFが上昇した割合が41.7% LF HFの上昇は認められなかったが，HFと HF の大小について食行 動時の上昇が認められた 19 D3:HFとLF/HFについての考察 LF HF> HF である割合が高かった (70.8％） 特に自律神経指標について 個人差がある 心拍変動には自律神経機能以外にも様々な臓器や器官、物理 的要因や精神的要因が影響を与える HFの変化にみられるように安定した値を取得することが難し い 今回摂取する飲食物を限定しなかったため，短時間のつまみ食い や早食いを含めた検知結果となった 今後、飲食物の種類分けをしていく必要 20 実験結果（まとめ） 食行動検知率：33.3％ 仮説 検証項目 結果 H1:心拍数数値上昇 D1:心拍数 70% H2:体表温数値上昇 D2:体表温 60% LF H3:HF> HF かつHF上昇 D3:自律神経指数 HF> HF :70.8% LF HF:41.7％ 21 食行動検知時の環境について 今回食行動の前後が静止状態であった場合において食行動を 検知できた デスクワークを長時間している間や激しい移動のない高齢者の食 行動検知に今回の手法は有効 今後、生活スタイルや飲食物、個人による食行動検知手法につい て確立する 24 センサ装着に関して 「センサを１日つける事に違和感がある」 見慣れない物を１日体に装着することの精神的な戸惑い 1週間装着した後 ：「日常的にセンサを装着する事への抵抗は 少なくなった」 継続使用することでセンサへの抵抗は抑制できるのではないか 25 まとめ ウェアラブル心拍センサを用いて心拍数，体表温，自律神経 指数の値を分析した食行動検知手法を提案した 心拍センサから得られる生体情報には個人差があることや生活ス タイルなどの環境による制約が大きい 今後の展望 情報処理学会全国大会（3/6-8)に向けて より多くのデータ収集と高精度な食行動取得手法の確立 生体センサの情報をリアルタイムに取得，分析しユーザに フィードバックを行う 食行動だけではなく運動や睡眠と組み合わせ複合的な情報を 利用した健康増進の為のアプリケーションの作成 26 ご清聴ありがとうございました 27 食行動記録に関する既存研究 FoodLog, http://www.foodlog.jp/ ユーザに能動的に記録行動を求める点で自主性が要求される 継続的な健康状態や健康意識の改善には、個人に合った健康 メニューの提示やシステムからユーザへの働きかけが重要 S.Shyam Sundar,Saraswathi Bellur, Haiyan Jia, “Motivational Technologies:A Theoretical Framework for Desighning Preventive Health Applications”, Persuasive Technology.Design for Health and Safety Lecture Notes in Computer Science Volume 7284,2012,p112-122 28