Development of High-dimensional Body Activity Time Series Analysis Methods for Unobtrusive Sleep Monitoring

Research Project

Project/Area Number	21K12040
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Kansai University
Principal Investigator	堀口由貴男関西大学, 総合情報学部, 教授 (50362455)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	睡眠計測 / パターン抽出 / 時空間データ解析 / 知的情報処理 / 意思決定支援
Outline of Research at the Start	本研究では，睡眠障害の手がかりが身体の大小さまざまな動きに含まれているとの仮説の下，高い空間分解能で睡眠中の身体の動きを捉えた高次元身体活動時系列から，睡眠障害を特徴づける時空間パターンを抽出する知的情報処理技術を開発する．まず，普段どおりの睡眠をとる中で睡眠の問題に関するデータ収集ができるように，装置類の身体装着が不要な非干渉型計測により取得した体圧分布時系列からのパターン抽出技術の開発に取り組む．次に，睡眠計測の非専門家によるデータ解釈を認知的に支援するために，障害の種類や症状の深刻度に応じた時空間パターンを明らかにする．