TNO at ホルストセンター は、人の呼吸数、心拍数、姿勢を検知することができる超薄型のコンフォータブルスマートセンサーマットを開発しました。このマルチモーダルセンシングマットは、印刷されたピエゾ抵抗センサーとピエゾ電気センサーの組み合わせで構成されています。ベッドシーツの下に敷くことで、病院のベッドで寝ている患者や自宅で寝ている赤ちゃんの長期的なモニタリングが可能になります。
また、オフィスチェアの座面や背もたれに組み込むことで、働く人の活力を高め、伸ばすことができます。 また、車のシートに装着することで、ドライバーの姿勢や覚醒度をモニタリングすることができます。
アンタブラスティック・モニタリング
世界では、30歳から70歳までの約26％の人が睡眠時無呼吸症候群に苦しんでいます。 睡眠時無呼吸症候群の方は、脳卒中になる確率が4倍高く、この症状が原因で心血管系疾患が原因で毎年多くの方が亡くなっています。睡眠時無呼吸症候群にかかる医療費は世界中で急速に増加しており、その治療法に対する要望は高まっています。睡眠時無呼吸症候群の患者さんは、いわゆる睡眠センターで監視され、決して良いとは言えない環境の中で何晩も眠らなければならないことがよくあります。
TNOのホルストセンターで大面積センサーのプログラムマネージャーを務めるPeter Zalarは、次のように説明します。「ベッドに横たわる人の姿勢、呼吸数、心拍数は、圧電型とピエゾ抵抗型の力センサーを大面積に配置したマトリックスで把握することができます。これらのセンサーは薄いエラストマーに印刷されているため、非常に感度が高く、患者が動いてもすぐに信号を再発信する。このため、データの質を最大限に高め、患者さんのモニタリングを完全な遠隔で、かつ確実に行うことができます。また、センサーが目立たず、不快感を与えないため、患者さんに気づかれることなく、偏りのない膨大な量のデータを蓄積することが可能です。さらに、複数のデータソースを組み合わせることで、患者さんの健康状態をより確実に把握することができます。"
ヘルスケアやウェルネスにおけるさまざまなアプリケーション
スマートセンサーマットは非侵入型のデバイスであるため、長期的なモニタリングが可能です。マットは、組み込まれた物体の中に消えるだけです。例えば、ベビーベッドの中で赤ちゃんの活動や呼吸数をモニターするなど、さまざまな用途が考えられます。
ピーター・ザラー 「もう一つの応用分野は、自動車です。車のシートに装着して使用することで、座る姿勢や心拍数をモニターし、ドライバーの覚醒度の目安にすることができます。自律走行技術が発達しても、ドライバーは形式的に注意を払う必要がありますが、ドライバーの不摂生によって注意散漫になったり、居眠りしたりする可能性が高まります。このマットがあれば、ハンドル操作中の居眠りを防ぐことができ、人命救助につながるかもしれません。"
ピーターは続けます。「オフィスチェアに組み込むと、体勢を変えるタイミングや、立ち上がって運動するタイミングを知らせることができます。これは、従業員の活力を向上させるのに役立ちます。さらに、オフィス家具のデザイナーが、人に不快感や害を与える可能性のある椅子の部分を特定することで、より人間工学に基づいた椅子を作るのにも役立ちます。" と述べています。
テクノロジーの深堀り
大面積の圧力センサーに対する既存のソリューションは、剛性が高く、多くの場合、実用化が困難な静電容量式センサーをベースにしています。このセンサーマットは、独自の素材とデザインにより、すべて自社開発されたものです。
とPeterは説明します。「TNOのホルストセンターでは、大面積の多層スクリーン印刷とラミネーションの技術を最適化し、90×200cmという大きな基板にセンサーアレイを印刷できるようにしました。また、ピエゾ電気センサーにエラストマー基板や積層板を使用することで、感度を向上させることができました。 さらに、心拍の検出に用いられる圧縮に対する感度を向上させるため、圧電センサーの形状を最適化した。さらに、圧電センサーの形状を最適化し、心拍を検出する圧縮感度を向上させるとともに、基本ソフトウェアやアルゴリズム、高速読み出しシステムなどを開発しました。これらの技術革新に関して、3つの特許を申請しています。"
費用対効果
マトリックス構造内のピエゾ電気センサーとピエゾ抵抗センサーの数と比率を調整することができる。このため、マットの表面積が大きくても小さくても、センサーの種類を増やしたり減らしたりすることができ、長期的に高い費用対効果を発揮する。また、アルゴリズムの調整も可能なので、ハードウェアとソフトウェアの両方をアプリケーションに合わせて調整することができます。
とPeterは付け加えます。「ホルストセンターのTNOは、現在、（印刷）温度センサーなどの新しいセンサーモダリティを追加し、このデータを活用するアルゴリズムのアプリケーションの可能性と予測品質を広げることに取り組んでいます。
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