2024-03-29T04:19:17Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002092202023-04-27T10:00:04Z01164:06390:10480:10481
スマートウォッチを用いた咳嗽好発時間帯記録システムの構築jpnヘルスケアhttp://id.nii.ac.jp/1001/00209118/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=209220&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan公立はこだて未来大学公立はこだて未来大学山名, 風太奥野, 拓咳嗽の発生時刻を記録し,咳嗽が多く発生する時間帯(咳嗽好発時間帯)を知ることは原因疾患の特定に有効である.しかし現状の医療機関で用いられている方法は患者への負担が大きい.そこで本研究では,患者の負担を軽減するために,装着時の違和感が小さいスマートウォッチを用いて咳嗽の発生時刻を自動的に記録するシステムを構築する.システムはスマートウォッチを用いて患者の音声を録音し,咳嗽検出アルゴリズムによって咳嗽と非咳嗽を分類する.本研究ではより精度が高いアルゴリズムを選定するため,実際の患者の咳嗽音を用いて二つのアルゴリズムを比較する.評価実験の結果,ランダムフォレストを用いて学習させたモデルを使用したアルゴリズムに比べて,Apple 社が公開している音声分析用のフレームワークである Sound Analysis の方が精度が高いことが分かった.そのため,本研究では咳嗽検出に Sound Analysis を用いる.また実験用のシステムを構築して最大稼働時間を評価した結果,患者の音声を常時録音するには不十分であることが分かった.そのため,録音時の音質を低下させることによって,最大稼働時間を延長する必要がある.AA12628327研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS)2021-CDS-3024142021-01-182188-86042021-01-15