| Project/Area Number |
22K19826
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
Takadama Keiki 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20345367)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 睡眠時無呼吸症候群 / 機械学習 / 無拘束型センサ / 生体振動データ / 睡眠時無呼吸症候 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，睡眠障害の約6割を占める睡眠時無呼吸症候群(sleep apnea syndrome：SAS)に着目し，睡眠中にマットレスセンサから得られる生体振動データ(心拍・呼吸・体動を含む合成波)からSASを判定する方法を考案する．挑戦的な観点としては，SASの主たる原因である無呼吸や低呼吸に着目するのではなく，その時期以外の睡眠中や無/低呼吸が起こらない日中の生体振動データを用いた判定を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
To detect the sleep apnea syndrome (SAS) which is accounted for an approximately 60% of sleep disorder, this research proposes the two types of the non-contact SAS detection methods based on the biological vibration data during “daytime” and “sleep”, both of which are acquired from a sensor set under a mattress, and shows that the proposed methods succeed to derive the high accuracy of SAS detection. This research has also revealed that the vibration around 3Hz frequency is found in the biological vibration data of the SAS patients, while it is not found in the date of the healthy persons.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
学術的意義としては，無呼吸時に生じる覚醒以外の非覚醒状態においてSAS判定を可能にすることに加え，睡眠中ではなく日中においてSAS判定を実現する方法を確立することで，従来手法の問題を克服することである．社会的意義としては，無拘束型のマットセンサを用いた提案手法によってSASを早期に発見することで，糖尿病・高血圧・心筋梗塞・脳梗塞のリスクを低減させ，SASによる不眠からくるヒューマンエラーや産業・交通事故を削減し，労働生産性の低下を抑制することが可能となる．
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