体調変化とデータ欠損にロバストな無拘束型睡眠段階推定と個人化による精度向上

通过不受限制的睡眠阶段估计和个性化来提高准确性，该个性化对身体状况的变化和丢失的数据具有鲁棒性

基本信息

批准号：
17J10128
负责人：
田島友祐
金额：
$ 1.6万
依托单位：
The University of Electro-Communications
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-26 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，拘束型器具の装着・専門医師の診断が必要であった従来の推定法から，無拘束型器具で取得可能な生体データ（心拍・体動・呼吸）に対し周波数解析を用いた睡眠段階推定手法の実用化に取り組む．この目標達成のため，(ⅰ) 従来の心拍だけの推定ではなく，他の生体データ（体動・呼吸）を用いた睡眠段階推定精度の向上，(ⅱ) 個人の日々の体調変化や被験者によって推定精度が減少しない推定法の確立，(ⅲ) 就寝直後のような短時間における推定法の確立，(ⅳ) 生体データ欠損時での近似的な補完方法の確立，の４つのサブテーマを掲げ，２０１７・２０１８年度で取り組んだ．２０１９年度はこれらのサブテーマに対し，人間が保有する生体リズムを新たに考慮することで睡眠段階推定の高精度化を目指すとともに，健常者だけでなく無呼吸症候群のような睡眠障害を持つ被験者に対しても実験をすることで，性別・年齢だけでなく健康状態を問わないロバストな推定法の確立に取り組む．具体的には，人間が持つ約９０分の周期の体内周期であるウルトラディアンリズムに着目し，睡眠時の生体振動データの平均・分散・標準偏差などの特徴量からウルトラディアンリズムの周期変化を捉え，周期に合わせたデータ区間を決定し推定することでより高精度な推定が可能となる．被験者実験より，２０代から７０代までの男女に対して睡眠時の生体振動データを取得し，提案法を用いたところ体内周期変化を考慮することで，１０％程度の睡眠段階推定精度の向上が実現した．また，無呼吸症候群患者の睡眠時の生体振動データを用いたところ無呼吸による中途覚醒で体内周期が乱れることがわかり，考慮をしない推定法よりも誤推定を減らすことが可能となった．また，体内周期の乱れを健常者との睡眠データと比較をすることで異常を検知する可能性が存在し，睡眠障害の診断の指標の一つとしてを示唆することが可能となった．

在这项研究中，可以通过从常规估计方法中获得非策略的设备来获得生物学数据（心率，身体运动和呼吸），该方法可以连接和诊断专家实际使用估计的睡眠阶段。为了实现这一目标，不仅仅估计（ⅰ）常规心率，而且还通过使用其他生物识别数据（身体运动和呼吸）来改善睡眠阶段的估计，（ⅱ），由于个人变化和受试者个人建立一种估计方法，该方法不会降低估计准确性，（ⅲ）在短时间内建立估计方法，例如在就寝时间后立即建立估算方法，，2017年和2018年对此进行了努力。在2019财年，这些子的主题旨在通过考虑人类拥有的生物节奏来改善估计的睡眠阶段，并具有呼吸暂停综合症等睡眠障碍，我们将通过进行健康的人来建立一个努力。强大的估计方法不管性别和年龄如何，但健康。具体而言，重点是超级节奏，这是人类约90分钟的人类周期，超级节奏的周期与平均分布式，分布式，标准生物振动数据的标准偏差的周期变化。通过根据周期确定和估算数据部分。从实验的实验中，考虑到人体内部周期的变化，在20多岁和70年代的男性和女性中获得了生物振动数据，从而提高了大约10％的睡眠阶段。此外，使用呼吸暂停综合征患者睡眠期间的生物振动数据，很明显，由于呼吸暂停，身体周期受到了干扰，并且比未考虑的估计方法可以减少错误估计。此外，有可能通过将身体周期的疾病与睡眠数据与健康的人进行比较，可以检测到异常，从而建议您建议使用睡眠障碍的指标之一。