非接触型バイタルセンシングテクノロジー「リズミル」
リズミルでわかること

算出可能な項目

リズミルは映像脈波抽出技術を使ってバイタルデータを取得し、以下のような項目を算出可能です。

平均心拍数、S/N比、フレームレート、信頼性指標、振幅変動係数、LF(低周波数成分)、HF(高周波数成分)、TP(解析領域のトータルパワー)、LF/HFなど

リズミルの算出可能な項目

活用例

リズミルの測定項目を使って、以下のような使い方が考えられます。

運動強度の計算

カルボーネンの式によって心拍数から運動強度を算出することが可能です。

運動強度 = (心拍数 - 安静時心拍数) ÷ (最大心拍数 - 安静時心拍数) × 100

体調の可視化

心拍数と体調は密接に関係しています。

体調が悪い場合、体は血液を全身に行き渡らせようとして心臓の動きを早めるため、心拍数が上昇します。例えば、発熱傾向の推定に応用することなども考えられます。

心理面の可視化

心拍数は心理面とも関係しています。

人はストレスを受けると自律神経系の交感神経が活発になり、心拍数が上昇します。さらに、交感神経系が優勢になると心拍変動(心拍間隔の差)が減少します。

心拍の間隔を正確に検知することで交感神経と副交感神経の活動バランスを算出できる可能性があります。

血圧傾向の可視化

リズミルで取得できるバイタルデータから信号波の伝播速度を算出することで、血圧変動の傾向がわかります。

血圧の絶対値についても、AIに推論させることで算出できる可能性があります。

健康スクリーニング

心拍の乱れなどから、医療機関へ受診勧奨をする対象者をスクリーニング。

医療機関の外にいる未病患者の行動変容を促すことが期待されます。

医療機関との共同研究

医療分野での活用をめざした研究も実施しています。

脈の規則性スコアリング

映像からリズミルで抽出された信号波を解析し、心拍間隔データのばらつきなどから、脈の規則性に関するデータを得ることができます。
健康状態を把握するための情報の一つとして、脈の規則性スコアリングの活用を検討しています。

不整脈との関係性

「不整脈」は循環器系疾患などの要因となることがある疾患の一つと知られています。不整脈には様々な種類があり、中には重篤な疾患の要因となったり、ひどい場合は命に関わるような危険なものであったりするものも含まれています。

現在、リズミルによる脈の規則性スコアリングと、実際の不整脈に関連性が見られるかについて医療機関と共同研究を行っています。

今後さらに研究を進め、医療機器プログラム認証も視野に入れ、疾患予防などのシーンでもリズミルを活用することをめざしています。

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