科学技術と日本の将来重度心身障害児・者の反応を最大化するシステムの開発
島根大学大学院
自然科学研究科・理工学専攻・機械・電気電子工学コース
2年
奥井 大貴

背景
現在、医療技術の発達により先進国の平均寿命は延びている[1]。これは障害者にも言え，その背景には新生児医療の進歩による超未熟児や病弱児の生存率上昇が挙げられる[2]。以前は助けることのできなかった命を助けることができるようになった一方で，障害児の介助・教育現場では障害の重度化，重複化，多様化への対応が求められる[3]。
介助・教育現場では，ワンスイッチや視線入力機器などのテクノロジー導入が進められ，それらを取り入れた障害児教育の事例が増えている[4][5]。
我々の研究室は主に視線入力機器を用いて，重度心身障害児・者（以下，重症児・者）のコミュニケーションの支援を目的とした機器やソフトを開発している。
重症児・者とは重度の身体障害に加え，重度の知的障害がある者のことを指す。彼らは他にも大脳性視覚障害（cerebral visual impairment; 以下，CVI）等の合併が認められることが多い[6]。障害の特性上，生活の大部分を支援者の介助に依存している。したがって重症児・者と支援者の関係性が生活の質に大きくかかわる。しかし，重症児・者は外部からの刺激に対して反応が小さく遅い傾向がある。それが周りの者の不安を促し支援を消極的にしてしまう現状がある[7]。

目的
本研究では，重症児・者の反応を最大化し，周囲に提示することで重症児・者と支援者の関係性をより良いものにし，重症児・者の生活の質向上を目的とする。
そこで本研究では重症児・者の好みや特性が表現できるような視線入力お絵描きゲームを製作し，お絵描き中の心拍情報から自律神経活動を解析するシステムを製作する

視線入力お絵描きゲームの開発
視線入力デバイスは比較的安価で精度の高いゲーム用の視線入力デバイスである Tobbi社の視線入力機を想定する（図 1）。視線入力お絵描きゲームは，ゲーム開発エンジンである Unity を使用し，言語は C#を用いる。想定ユーザーは，注視や追視といった複雑な視線操作を困難とする重症児・者とする。したがって視線を動かすだけで個性が現れるような機能を 3 つ付けた。
1 つ目は，視線を動かす速さによってペン幅が変わる機能，2 つ目は視線移動の速度が変化することでしぶきが発生する機能，3 つ目はもともと塗ってある色と新たに塗った色が混ざる機能だ（図 2）。
心拍解析システムの開発
心拍を検知するセンサーは主に透過型のものと反射型のものがある。透過型のものは，設置できる身体部位の制限が比較的に厳しく，重症児・者によっては使えない場合があるため，反射型の脈波センサーを使う。反射型の脈波センサーは 550nm 付近の炎色波長の光を生体に向けて照射し，光検出器を用いて生体内を反射した光を検出する[8]。検出した光をマイクロコンピューターで処理し，心拍を検出する。
本研究では Arduino を用いて脈波センサーの開発を行った。Arduino で，一分間の心拍数を示す BPM と心拍間の時間間隔をミリ秒で示す RRI を算出し，シリアライズ通信でPC にそれらを送るようにした。
PC では，解析を行いたい期間の RRI 群を 1 秒間隔にリサンプリングし，周波数解析する 。 周 波 数 解 析 の 結 果 を も と に 0.04Hz-0.15Hz で あ る 低 周 波 領 域 の パ ワ ー （ Lowfrequency power ； 以 下 ， LF ） と 0.15Hz-0.4Hz で あ る 高 周 波 領 域 の パ ワ ー （ Highfrequency power；以下，HF）を算出する。LF は交感神経と副交感神経 2 つの活動量を，HF は副交感神経のみ活動量を反映しており，LF/HF が交感神経活動と副交感神経活動のバランスを表している[10]。
本研究では，Python を用いて心拍を解析するシステムを製作した。

視線入力お絵描きゲームの試行
視線入力お絵描きゲームは，たくさんの視線入力ゲームが入っている”EyeMoT Sensory”の一つのゲームとして，2021 年 6 月に配布を開始した。ゲーム配布は島根大学助教伊藤史人が運営しているサイトで行い，2022 年 1 月の時点で 1 万 7 千以上ダウンロードされている[9]。
配布した後，アンケートとインタビューを行ったので，結果を表 1 に示す。

実験
重度心身障害児・者一名を対象に以下の手順で実験を行った。実験協力者はウエスト症候群で両上肢下肢・運動・機能障害がある。年齢は 19 歳，性別は女性。
1.

身体に脈波センサーを設置し，アプリを起動する

2.

心拍が落ち着くのを待ち，心拍を 3 分間計測する

3.

お絵描き起動後，お絵描き中の心拍を 3 分間計測する

結果
ゲーム前とゲーム中の RRI 推移を図 4 と図 5 に示す。これらの周波数解析の結果を図 6と図 7 に示す。赤い部分と青い部分はそれぞれ LF と HF の周波数涼気を示している。
表 2 にゲーム前とゲーム後の LF，HF，LF/HF を示す。ゲーム前に比べてゲーム中のLF は約 1.8 倍に上昇しており，HF は 1.1 倍でほとんど変化していない。LH/HF1.6 倍に上昇していることからゲーム中に交感神経の活動が活発になっていたことが分かる。

考察
本研究の視線入力お絵描きゲームは，インタビュー調査やダウンロード数から重症児・者に活用することができることがわかった。
アンケート調査から，重症児・者自身に対しては因果関係理解や視行動の形成などの効果があり，支援者や周囲の人に対しては重症児・者へ関わる機会や質の増加があった。
心拍解析ではゲーム前と比べてゲーム中は交感神経の活動が活発になっているという結果が得られた。このことから，重症児・者の見かけの反応は小さいながらも興奮状態となっていたことが考えらえる。

今後の課題
本研究では視線入力は重症児・者に活用できるということに加え，バイタルデータを解析することで見かけ上，反応が小さい重症児・者の反応を読み取ることができることが分かった。
しかし，実験を行う上でのセンシングの不安定さや RRI 推移の解析だけでは多角的な視点に欠けること，実験サンプルが少ないことが課題として挙げられる。
これらのことから今後 2 つのことに取り組んでいきたい。
1 つ目は非接触型心拍センサーの開発である。現在，顔面の輝度から心拍を検知するシステムがある[11]。このシステムを用いることで重症児・者の身体的な特性を問わず，開発したシステムを活用できるのではないかと考える。
2 つ目はより多くのバイタルデータを複合的に解析することである。瞬間的なバイタル
サインでは SPO2 や発汗，血圧，長期的なバイタルサインでは唾液中アミラーゼが挙げられる。これら複数のパラメータを活用することで，重症児の状態をより解像度高くとらえることができると考える。
また，このほかにも実験協力者を増やし，サンプル数を増やすことも求められる。

おわりに本研究ではテクノロジーを導入することで重症児・者の生活の質向上を図った。これは優しさから行った研究ではない。豊かな社会をつくるための研究だ。社会の豊かさは様々な定義で語られるが私はそこに所属するすべての人が幸せを感じている社会こそ豊かな社会なのではないかと考える。今後もテクノロジーを扱うものとして豊かな社会になるよう貢献していきたい。

図 1 視線入力機

図 4 重症児・者の絵を製品化

図 4 ゲーム前の RRI 推移
図 2 ゲーム画面

図 5 ゲーム中の RRI 推移

図 3 脈波センサー

図 6 ゲーム前の周波数解析結果

表 1 アンケート結果

図 7 ゲーム中の周波数解析結果
表 2 LF, HF, LF/HF の変化

[1]“平均寿命の推移”，厚生労働省，https://www.mhlw.go.jp/stf/wp/hakusyo/kousei/19/backdata/01-01-02-01.html，（最終閲覧日 2022/12/25）[2] “Children with cerebral palsy: severity and trends over time”，Paediatric and Perinatal
Epidemiology，Geraldine Surman, Karla Hemming, Mary J Platt, Jackie Parkes, Abbi Green,
Jane Hutton, Jennifer J Kurinczuk，第 23 巻，6 号，p513-521(2009)[3] “特別支援教育に関する教育課程の編成等についての実践研究”，文部科学省，
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/tokubetu/main/006/h25/1340273.htm ,(最終閲覧日 2022/12/1)[4] “視線入力型意思伝達装置 ―視線入力装置の有効活用―”，リハビリテーション・エ
ンジニアリング，31 巻，4 号，p126-129，伊藤直弥 (2016)[5] “重度・重複障害教育における ICT 活用の現状と課題”，熊本大学教育学部紀要，63 巻，p151-158，大杉 成喜 (2014)[6]リハビリテーション医学全書 15 脳性麻痺 第 2 版，五味重春編，医歯薬出版，p481502(1989)[7] 坂口しおり，「障害の重い子どもの評価と支援」, ジーアス教 育新社.（2019）[8]”脈波センサ”，ROHM，
https://www.rohm.co.jp/electronics-basics/sensors/sensor_what3 ,(最終閲覧日2023/01/25)[9]“ポランの広場”，伊藤史人，https://www.poran.net/ito/ ，（最終閲覧日 2023/01/25）[10]“心拍変動周波数解析の LF 成分・HF 成分と心拍変動係数の意義 ―加速度脈波測定システムによる自律神経機能評価―”，総合健診，32 巻，6 号，p504-512，高田晴子, 高田幹夫, 金山愛（2005）[11]“顔の画像からリアルタイムに脈拍を計測する技術を開発”，株式会社富士通研究所，
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2013/03/18.html ,（最終閲覧日 2023/01/2005）