睡眠段階遷移時の心拍変化に着目した睡眠段階推定技術

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2016-12-22
• タイトル: 睡眠段階遷移時の心拍変化に着目した睡眠段階推定技術
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sleep Stage Classification Based on a Relationship between Sleep Stage Transition and Heart Rate Change
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [テクニカルノート] 睡眠段階，心拍変動，データマイニング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTサービスエボリューション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Service Evolution Laboratories
• 著者名: 武田, 十季; 新島, 有信; 渡部, 智樹; 吉田, 和広; 水野, 理
• 著者名(英): Toki, Takeda; Arinobu, Niijima; Tomoki, Watanabe; Kazuhiro, Yoshida; Osamu, Mizuno
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ユーザが健康な生活を送るためには，ユーザ自身が日々の睡眠状態を把握して，良い睡眠を確保できるよう意識することが重要である．日常生活におけるユーザの睡眠状態を客観的に把握するために，近年では，侵襲性の低いセンサデバイスで計測可能な心拍変動のみを用いて，睡眠段階を分類する研究が取り組まれている．従来の研究では睡眠段階の系列について機械学習によるモデル化を行って予測していたが，睡眠の性質は個人差が大きく，一部のユーザについて予測精度が低下するという問題があった．本研究では，個人差の問題に対して，睡眠段階が異なる段階へ遷移する周辺にて，心拍が大きく変化する傾向に着目し，心拍の分散を用いて，あらかじめ睡眠段階の遷移傾向が高いグループと低いグループに分けて学習・推定を行うことを提案する．さらに本研究では，睡眠段階遷移と心拍の変化の関係性をとらえる新たな心拍特徴量の検討をあわせて行い，精度向上を目指す．45名の健常者の覚醒・レム睡眠・ノンレム睡眠の3段階を分類する評価実験では，提案手法が従来手法に比べて高い精度で分類できたことを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We proposed a new estimation model of sleep stage based on a relationship between sleep stage transition and heart rate change. We focused on the tendency of the magnitude of HRV change to be greater during sleep stage transitions than when sleep stage is constant. Our proposed model includes the probability of HRV change when the sleep stage transitions and selects the distribution and transition probabilities model of the sleep stages for each period of time based on the magnitude of HRV change. Experimental results demonstrated that this model provides more accurate sleep stage classification than conventional models.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 9, 号 4, p. 6-10, 発行日 2016-12-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会