体温変化に伴う冷え症の重症度予測に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-1-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Study on Severity Prediction of Sensitivity to Cold followed by Change in Body Temperature

著者名: 大仲 優希史（大阪電気通信大学）,松村 雅史（大阪電気通信大学）,松井 信正（長崎総合科学大学）,水野 裕志（大阪電気通信大学）

著者名(英語): Yukifumi Onaka (Osaka Electro Communication University),Masafumi Matsumura (Osaka Electro Communication University),Nobumasa Matsui (Nagasaki Institute of Applied Science),Yuji Mizuno (Osaka Electro Communication University)

キーワード: 冷え症|ウェアラブル|機械学習|中枢温|末梢温重症度予測|Sensitivity to Cold|Wearable|Machine Learning|Core Temperature|Peripheral TemperatureSeverity Prediction

要約(日本語): VDT作業が拡大する一方で運動不足や生活習慣の乱れによる血行障害が進み、四肢末端の体温低下に伴う冷え症者が増加している。一般に冷え症は、中枢温と末梢温との温度較差の回復が遅ければ冷え症の自覚を有している状態であると提唱されている。日常生活下では、提唱されている中枢温の測定は難しいため、臨床現場では、額と足表面の温度較差から冷え症を判定しているが、額表面では、外気温の影響を受けるため、温度較差にバラツキが生じる。また、従来の研究では、温度較差による冷え症の重症度分類に関する研究が進められているが、連続的な体温測定から重症度を予測して、予防するシステムは提案されていない。本研究では、機械学習による予測中枢温と末梢温との温度較差を連続的に測定できるウェアラブルシステムを提案し、温度較差の変化率と臨床実績のある重症度分類に基づく指標温度への到達時間を統計的に解析することで重症度の予測方法を検討する。