セッション詳細

Thursday, 12 September
9月12日(木)
 

D会場 医療・看護・スポーツ

座長:黒田嘉宏(筑波大学)

6D-01
食関連行動を反映した箱庭ゲームによるコミュニケーション誘発の基礎的検討
〇與那原 響(東京大学)、西山 未央(三菱電機株式会社)、竹内 俊貴(東京大学)、鳴海 拓志(東京大学)、谷川 智洋(東京大学)、廣瀬 通孝(東京大学)
社会全体の健康寿命の延伸のため、高齢者がコミュニケーションを取って心身の健康を保つことは重要であるが、SNSを活用する高齢者は多くない。本研究では、食事をテーマにすることでSNS利用のハードルを下げ、食関連行動を反映する箱庭ゲームを用いてインセンティブを与え、コミュニケーションを誘発するシステムの構築を目指す。スマートフォン用アプリケーションを用いて実験を行い、SNS利用行動の変化を評価した。
6D-02
閉鎖空間の患者と家族を繋ぐ360°カメラを用いたシステム
〇上甲 志歩(大阪工業大学大学院)、大須賀 美恵子(大阪工業大学)、多田 雄真(大阪国際がんセンター)、石川 淳(大阪国際がんセンター)
家族と離れ閉鎖空間で治療する造血幹細胞移植患者は「家族やペットに会いたい」「買うものを自分で選びたい」との願望をも持つ.そこで遠隔にある360°カメラのリアルタイム映像と音声を,ネットワークを介して病室の患者にHMDかプロジェクションマッピングで提示して家族と繋ぐシステムを開発している.患者は撮影者の撮影方向に依らず自由に視点を操ることができる.撮影者は患者の視点が分かる機能の追加に取り組んでいる.
6D-03
患者の3DCGモデルと手術室の全天球画像を内視鏡姿勢に連動させた視覚刺激による内視鏡外科手術支援システム
〇小川 真智子(明治大学)、福地 健太郎(明治大学)
内視鏡手術において手術時間を短縮するには身体部位や手術器具の位置姿勢の把握を瞬時に行う必要があるが,内視鏡映像のみで行うのは難しい.我々はモニタ上に表示された内視鏡映像の周囲に,内視鏡の姿勢に連動して変化する視覚刺激を提示するシステムを構築した.視覚刺激には手術室内の全天球画像を用いることで方位を瞬時に把握することを支援し,また患者の身体を簡易な3DCGで提示し身体部位の位置姿勢の把握を支援する.
6D-04
Virtual reality simulation for training of endonasal robotic suturing using multiple difficulty levels
〇HEREDIA PEREZ Saul Alexis(東京大学)
Although robotic systems support neurosurgeons in the realization of complex surgical tasks, a properly training curriculum is required for skills acquisition. We propose the use of VR simulation for training of endonasal dura mater suturing using multiple difficulty levels.
6D-05
悪い,やっぱつれぇわ,生理痛
〇麻田 千尋(甲南大学)、原 直弥(甲南大学)、東 直樹(甲南大学)、堤 琴里(甲南大学)、大塚 雄太(甲南大学)、合田 怜央(甲南大学)、石田 健太郎(甲南大学)、大森 和(甲南大学)、朝日 隆大(甲南大学)
月経に関する認識の差を埋めるため,電気刺激と振動覚刺激を組み合わせた独自の周波数,振幅を発生させることにより,子宮収縮感のある痛みを持続的に下腹部に与えるデバイスを作成した.また,日常行動を加速度センサで検出し,腹部に取り付けた水による重量感と検出した値に応じた速さで出血機構から温感提示することで,重量感,血が垂れる感覚を与える.これらの要素を組み合わせ,誰でも月経を体験することを可能にした.
6D-06
歩行リスクレベルの推定結果に基づき負荷を調整するスクワットトレーニングシステム
〇迫田 航(広島大学大学院工学研究院)、Tadayon Ramin(アリゾナ州立大学)、Ramirez Antonio(広島大学大学院工学研究院)、Das Swagata(広島大学大学院工学研究院)、岸下 優介(広島大学大学院工学研究院)、山本 征孝(広島大学大学院工学研究院)、栗田 雄一(広島大学大学院工学研究院、JSTさきがけ)
本研究では,人工筋をアクチュエータとしたアシストスーツを用いて,ロコモティブシンドロームのリスクを低減するためのエクサゲームを開発する.第一にAdaptive Neural Network(ANN)を用いて,スクワット運動時の関節角度などからロコモのリスクをリアルタイムで予測する.予測されたリスクレベルに応じて,アシストスーツに取り付けた人工筋の駆動方法を変えて,スクワット時の負荷量を調整する.
6D-07
MR空間における高齢者の歩行様態とその影響
〇池野 大悟(東京都市大学)、野田 茂穂(国立研究開発法人 理化学研究所)、宮地 英生(東京都市大学)
障害物を伴う実験はそれを仮想的に表示することで安全に配慮した測定を行うことができる。しかし現実と仮想の認識にずれが生じてしまうことが判明している。そこでHMDを使用したビデオスルー型MR環境を構築し、この環境において光学式モーションキャプチャシステムを用い、脚部に合計6つのマーカーを装着し、歩行の様子を計測した。本研究では現実環境とVR環境においての歩行様態の差異を評価するための指標を検討する。
6D-08
下肢筋力増強を目的としたMRインラインスケートの開発
〇西 尚登(大阪工業大学)、矢野 浩二朗(大阪工業大学)
下肢の筋肉は全体の筋肉量の約三分の二を占め、動かすことにより全身運動に近い効果が得られるため、下肢筋力の重要性が注目されている。しかし、現在リリースされているVRアプリは殆どが腕による操作が中心であり、全身を用いたアプリに関しては、高価な専用機材を設置する必要がある。本研究では安価で下肢筋力のトレーニングを行えるアプリとして、HMDおよびスライドボードを用いたMRインラインスケートアプリを提案する。
6D-09
Prediction of ping-pong ball trajectory based on neural network using player’s body motions
〇陳 剣宇(東京大学)、森崎 汰雄(東京大学)、王 安晟(東京大学)、牧野 泰才(東京大学)、篠田 裕之(東京大学)
In this study, we predict the trajectory of a ping-pong ball base on a neural network using players’ body motions. It will show which motions causing mistakes, therefore making table tennis training more effective.