- １．ベッドサイドでの使用例顔色や血流のモニタリングなどによる、体調の確認呼吸の有無や活動の有無等による、生存確認活動の様子により、転倒、転落予測、危険度のアラーム発報
- １．モーションセンサーによる身体の動きをフォロー転倒や長期（例えば、24～48時間）の動きが無い場合などを判断した場合、登録したIDにフィードバックを送る。
- ・サーモカメラ・深度カメラ・RGBカメラ・赤外線スペクトルセンサー等を3Dプリンターを利用した製品を作成し、１つの筐体に収めた。・RaspberryPi4+ディープラーニングユニットを利用し、端末サイドのシステムは、Python+OpenCVによる顔認識機能、サーバーへの伝送機能を実装。サーバーサイドは、googleAppsScriptにて実装。データはgoogleSpreadsheetへ書き込みを行うように設定して、LineBOTシステムを実装。・リアルタイム処理を実現。
Team浜松医大＿浜松ささえあいハッカソン
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Team浜松医大＿浜松ささえあいハッカソン by yasnufkin, ayumin, dr-valley is licensed under the Creative Commons - Attribution license.
Summary
浜松医大チームです。
浜松ささえあいハッカソンテンプレート
浜松ささえあいハッカソンテンプレート
Materials
Tools
Blueprints
Making
- dr-valley
- ayumin
- yasnufkin
- Akira
作成動機
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- 在宅療養をする方は、自分自身の健康問題に必ずしもタイムリーに対処できていない
- 健康寿命をより延伸するためには、健康時からの体調管理、健康生活の保持、増進に対するアプローチが必要と考えるが、過去の健康アプリケーションの利用データからは積極的な活用はない
- 能動的なアプリ等の活用デザインではなく、自動的なデータ収集による健康状態のフィードバックを行うことで、健康状態の見える化することを目的とする
- センサー類・AIを用いて、心身の体調（表情、姿勢、表面温度など）のフィードバック（例えばbotのようなかたち）を行うことで、日々の体調管理をすることを目的とした
- 職場の物づくり好き、作業好きの有志の集まり。類は友を呼ぶ。
- 健康な方、慢性疾患を持つ方を含めて、日々の健康状態を客観的な判断をしたい
- 日々の体調変化を負担を掛けずに、客観的にとらえたい
- 人間の感覚的な部分で、状態の良い、悪いの判断をすることがある（顔色がよいなど）
- 顔色がよい、悪いを客観的に評価できるか？
- 視覚データだけで、どこまで、体調の良しあし、医療的な部分の判断がどこまでできるか
- データの蓄積により、体調変化についての縦断的なデータ活用による、AIによる体調判断
- センサー類による自動化されたデータ収集、解析、フィードバック
- 深度カメラ、RGBカメラ、サーモカメラ、通信はBluetoothかWiFi
- スマホと連動させ、アプリによる健康状態のフィードバック
- 1.実画像、赤外線、深度、サーモ、スペクトルの各種光学センサ を利用して身体動作や顔面の各部の変化を日々記録し、日常の 健康管理につなげる試み。
- ＊本日の開発時間で行ったことを記入してください
- ラズパイでの実装
- 画像認識プログラムの開発
- センサー類を収納するケースを３DーCADにて設計
References
Usages
Project comments
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