教員詳細

〇着床前、腹部皮膚に直接又は下着を介してウェアラブル体温計（体表体温計、深部体温計）を密着する。（図左）
〇睡眠中、定期的に体温データを自動的に計測する。起床後、(a)体温データをエンコードしたQRコードを、(b)携帯電話カメラで撮影し、(c)デコードして、データベースサーバに送信する。（図中）
〇長期に渡って収集したデータを解析し、隠れマルコフモデルで学習させ、個人別の最適条件で、生理周期の高低温2相性を推定し、排卵期と月経期を推定する。
〇図右は、６ヵ月に渡って、基礎体温計（BBT）、体表体温計（SBT）と深部体温計（CBT）によるそれぞれの計測データ、および生理周期の高低温２相性の自動推定結果を示す。実際に記録した月経期(＊)、排卵期(●)と比較して、自動推定結果を評価する。
〇14～46歳の30人のボランティアから収集した190回の生理周期データ（月経期のみ）を用いて検証した結果、感度91.8%、正確度96.6%、また誤差範囲0、±1、±2日に収まる確率はそれぞれ、71.6%、82.2%、95.3%である。

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〇特殊な電極を浴槽壁に貼り付けて（埋め込み）浴槽に入るだけで、入浴時の心電信号を全自動的に計測する。（図左）
〇ユーザ端末（CBB）は心電信号を計測?リアルタイム解析すると同時に、データ蓄積用のデータウェアハウスに送信する。
〇心電信号をリアルタイムに処理することにより、熱負荷下の不整脈やストレスなど各種心身状態の異変を素早く検知し、緊急時には迅速に適切な対策を行い、突然死を防止するだけでなく、個人別の最適な入浴環境の構築（入浴時間、姿勢、入浴剤、水位、水温、室温、照度、背景音など）を可能にする。
〇長期に亘るデータ収集と解析により健康状態の変化をモニタリングし、気軽に日常健康管理と発病の早期予知に役立つ。
〇図右上は入浴中60秒間の心電信号を示す。図右下は入浴剤の有無による心拍数変動の有意差検定結果を示す（一人ずつ２回、各15分入浴）。温浴効果によるストレス変化（上昇?下降）は人によって異なるため、入浴の快適さを定量化する根拠として心身快適度の指標を提案し、応用範囲を広げる。

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〇高感度圧力センサを内蔵したセンサボードを用いて、呼吸運動と心臓拍動に由来する微弱な圧力変化信号を計測し、呼吸数、心拍数と体動を検出する。
〇センサボードは枕又はマットの下に置いて、従来の睡眠習慣に全く影響することなく、無拘束な状態で、全自動連続モニタリングする。
〇睡眠中に計測された信号は、ベッドサイドボックスを通じて、インターネット経由でデータベースサーバに蓄積される。
〇長期にわたって収集したデータを解析し、バイオリズムの微小な変化や異常を素早く把握し、日頃の「体の語り」を聞き取り、健康状態や体調変化をいち早く検知し、各種心身疾患、特にサイレントキラーと呼ばれている生活習慣病の早期予知と日常健康管理に役立てる。
〇健常者（20代）と心臓病患者（５0代）の約2年間のデータを解析し、健康状態の変動軌跡を示した。前者は限定的な季節変動なのに対し、後者は体調変化がSum1に起きた事を明確に示している。（赤字はデータ解析の開始季節）

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