東北大学フォーラム2023 in東京
生体データから人類の幸福を目指すイノベーション－生体信号解析とウェアラブルセンサが実現するリアルタイム健康管理－

東北大学 大学院情報科学研究科
湯田 恵美 2023/7/15
Graduate School of Information Sciences Tohoku University
Assoc. Prof. Emi Yuda, DEng, PhD.

今日のお話
本日はお招きいただきまして，ありがとうございます．
多くの方にとって身近なテクノロジー，「ウェアラブルセンサ」を中心にお話します．
よろしくお願いします．

1. はじめに
2. スマートヘルスケア
3. 生体信号の応用：健康管理からリハビリテーションまで
4. おわりにウェアラブルセンサついてます！

1．はじめにAssoc. Prof. Emi Yuda, DEng, PhD.
東京都三鷹市出身．博士（工学）．生体信号処理，生体ビッグデータ解析に関する研究に従事．生体ゆらぎ機序の解明にも取り組む．

2013

サンタモニカ大学 コンピュータサイエンス専攻 助手

2015

名古屋市立大学 大学院医学研究科 NEDOプロジェクト研究員

2019東北大学大学院大学工学研究科 電気エネルギーシステム専攻 助教

2020

東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター 助教

2023

東北大学 大学院情報科学研究科 准教授

Members of Yuda Laboratory
PI: Assoc. Prof. Emi Yuda, DEng, PhD
Researcher: Dr. Itaru Kaneko, PhD

Researcher: Dr. Yutaka Yoshida, PhD
Researcher: (Visiting): Hiroaki Sakamoto
Researcher: (Visiting): Daisuke Hirahara
Technical Staff: Yuta Tarusawa

Technical Staff: Asahi Nishimura
Lab Manager: Hiroyuki Sakano, MBA, PhD
and Graduate School of Information Science and Technology,

Tohoku University students (as Research Assistant)Smaller companies

Advisor CTO
Establishment: October 1, 2020
President: Junichiro Hayano, MD, PhD
Development and provision of sensor
onboarding algorithms (B to B)
CTO: Chief Technology Officer

Representative Director CTO
Establishment: April 18, 2023
President: Kazuma Kurita
Operation of care studios (B to C)

T-Biz Office #303 (HBSL)WHAT WE CAN DO
1. Bio-Signal Processing &Measurement （生体信号計測・処理）
2. Bio-Medical Big Data Analysis（生体ビッグデータ解析）ヒトの生体信号に関する研究：80%
仮説駆動型研究とデータ駆動型

その他：20%動物（マウス，ウシ，サルなどの）生体信号，巡回セールスマン問題など

ヒトに生じる現象の機序を解明するためには，ヒトを直接計測するしかない！
そのための非侵襲・非接触技術を開発する

2．スマートヘルスケア

スマートヘルスケア：断片化されたヘルスケア提供メカニズムの統合
電子的な患者記録を利用して，プロセスを合理化し，健康上のリスクを軽減して健康を改善する

ヒト生体信号の活用
1.
PREVENTION

2.
DIAGNOSIS

3.MEDICALTREATMENT

4.REHABIL-ITATION

治療に近い研究を目指す！
1. 予防（未病）ストレス，疲労， 覚醒，情動，感性，ヘルスケア
2. 診断 睡眠時無呼吸(SAS)，心房細動(AF) , 音声解析
3. 治療 リズム障害，概日リズム，光治療，せん妄，薬剤アドヒアランス
4. リハビリテーション ヘルスプロモーション，運動生理学

ウェアラブルセンサ

Photoplethysmogram （PPG）は，透過光や反射光の量の変化に基づいて血管内血液量を記録する方法．簡便で非侵襲的．照射光は緑色光（500～600nm）．この波長域の光は，体内組織よりも血液中の酸化ヘモグロビンに対して強い吸光度特性を持つ．

生体計測✓ 覚醒時，日常活動下，睡眠時など連続的に取得✓ 病気のスクリーニングや予後予測に応用する（ヘルスケア）✓ ストレス，疲労，感情などの推定（健康科学）

STEP
ENERGYEXPENDITURE
ACTIVITY TYPE
BODY MOTIONSLEEP STATE
SKIN TEMPERATURE
HEART RATEUV INDEXCONVERSATIONTIME

身 体 加 速 度（出力値）

3軸加速度の単位は1/1024G ，測定範囲は±4Gレンジ，出力値は-4096～+4095
サンプリング周波数：20.5Hz
加速度値はセンサーから直接出力（補正なし）

Steps11 パラメータの計測

EE(Kcal)Activity type
Body
movement

1.
2.
3.
4.

STEPS
SLEEP STATEACTIVITY TYPE
BODY MOVEMENT DURING
SLEEP
5. STRENGTH EXERCISE
6. SKIN TEMPERATURE
7. PULSE RATE
8. ULTRAVIOLET RADIATION LEVEL
9. VOLUME OF CONVERSATION
10.ACCELERATION
11.PPIStage
Skin
temperature

Pulse rate
UVVolume ofconversation
Acceleration
X

活動量や脈拍間隔を可視化✓ 脈波測定は光電式（反射式）：約20Hz✓ 温度：デジタル半導体温度センサー✓ 消費カロリーは加速度から推定

YZ

PPI

SLEEP

Visualizing Acceleration (x,y,z) and PPI

𝑆𝑦𝑛𝑡ℎ𝑒𝑡𝑖𝑐 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑙𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =(𝑋 2 + 𝑌 2 + 𝑍 2 )長時間計測24時間を超えるウェアラブルモニタリング

ECG

3．生体信号の応用

健康管理からリハビリテーションまで

ECG

心拍変動解析

R-R4962

63

R-R50

64

R-R51

65

66

R-R, ms

1200
1100
1000
90057 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72

R-R, ms

1200
1100
1000
900060120

Time, sec

180240https://mathworld.wolfram.com/FourierTransform.html

さまざまな心拍変動
Healthy at rest

R-R interval
ms

1200
1000

1000

800

800600600

400

4000406080100120

Congestive heart failure
at rest1200

R-R interval
ms2001000

800

800600600

400

400
20406080

Time, sec

10020120406080

100120100120

Healthy during
exercise

1200

10000

Healthy duringmental stress

1200

020406080

Time, sec

Sleeping peacefully?

(すやすや眠る？)

寝落ちしたのはいつ？
Sleep Quality

Hayano J, Yuda E et al. Novel Sleep Indicator of Heart Rate Variability: Power
Concentration Index of High-Frequency Component. 39th Annual International Conferenceof the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2017高周波成分のパワー集中度
HF power concentration index: Hsi
Fm (Hz): Frequency of the highest peak in HF band (0.15-0.45 Hz)
S(L): Total power between Fm ± L/2 (L = 0.14 Hz)
S(ω): Total power between Fm ± ω/2 (0 <ω <L)
R(ω): Ratio of S(ω) to S(L)
R(ω)=100×(S(ω))⁄(S(L))
His: AUC of R(ω)

1 𝐿
Hsi(%) = න 𝑅 𝜔 𝑑𝜔
𝐿 0

入眠判定

入眠時およびNREM睡眠時のHsi
Hayano J,Yuda E et al. Appl Sci .2020, 10(9), 3336.

ノンレム睡眠のバイオマーカー
Female 28 year oldFemale 70 year old

被験者のヒプノグラムの一例．BM,RR間隔，His．
緑色の部分はHsiから推定されるNREM睡眠（70%以上）．
特許第6829880号 入眠評価システム，プログラムおよび記憶媒体

ドライバーの眠気検出

Dip & Waves
湯田恵美ほか．運転中の眠気シグナル，心拍変動のDip & Waveの発生機序：覚醒維持検
査時のポリグラフによる検討．自動車技術会2018年秋季大会

情動と集中力

特許第7058383号 情動判定装置、情動判定方法、及びプログラム

間質液グルコース

Yuda E et al. Spectral Structure and Nonlinear Dynamics Properties of Long-Term Interstitial
Fluid Glucose, International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics (IJBBB)
10:3, 137-143, 2020.

熱中症の検出
file: YE_h.cdm frame (sec)=86400

HRHsi
VLF

240160800504030
20100HFA

1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50

LFA

CVHR: 7.6 (00:00:00 to 06:00:00)
160
12080402010HFFBM

00.50
0.40
0.30
0.20
0.10200150
10050
0HF spiky burst

Pos

10500700 0800 0900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 0000 0100 0200 0300 0400 0500 0600
TIME OF DAY (h)Yuda E et al. Heart Rate Prodromal Sign of Heat Stroke: Spiky Burst of HighFrequency Component, International Conference on Environment and BioEngineering (ICEBE) 2019

4．おわりに✓ 予防からリハビリテーションまで，
生体信号処理とウェアラブルセンサーを活用することができる✓ ヒトの状態を評価，推定，予測する✓ ヒトの健康と安全を守るテクノロ
ジーを生み出すありがとうございました