2017 Fiscal Year Annual Research Report
Signal Processing for Non-intrusive Sleep Monitoring
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15K12072
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
CHEUNG GENE 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (40577467)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 順貴 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (80334259)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | sleep monitoring / graph signal processing |
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| Outline of Annual Research Achievements |
この研究の目的は、捕捉された深度ビデオ（アクティブセンシング技術を使用して暗闇の中でうまく動作する）およびオーディオを使用して非侵襲的に睡眠時無呼吸を検出し、無気化およびビット深度強化を実施し、低コストながらKinectカメラを使用すると、空間分解能が低く、ビット深度が低いため、技術的課題が生じます。我々の最初の研究では、maximum a posteriori（MAP）処方を用いる前に、グラフ信号の滑らかさを介した正確な深度信号回復に焦点を当てている。非負行列分解を用いて抽出された音声特徴と組み合わせることにより、我々はSVMのような単純な分類器を介して睡眠時無呼吸型を分類することに成功した。
我々は、2017年4月にIEEEのMultimedia論文を受け入れた睡眠時無呼吸を検出するために、ビデオとオーディオの機能を使用した非侵入型睡眠モニタリングに関する以前の研究を拡張し、低ビット深度ビデオから3Dトラッキングを介して人間の心拍数とリズムを非侵襲的に推定した。重要なアイデアは、画素当たりの量子化された深度画像が非常に多いグラフに対して、目標平滑信号を復元することである。実験結果は、十分な精度で心拍数および不規則な心拍を検出できることを示している。この作業によって、2017年7月にIEEE Transactions on Multimedia論文が作成された。
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Research Products
(3 results)
