| 研究課題/領域番号 |
21H03546
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
満倉 靖恵 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60314845)
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| 研究分担者 |
白濱 龍太郎 順天堂大学, 医学部, 非常勤講師 (10769532)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 睡眠計測 / 睡眠5段階判定 / 睡眠段階判定 / 心拍検出 / デイリー計測 / 非接触計測 / PSG |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は非接触で正確な心拍を検出し、これを用いて精度の高い5段階の睡眠段階判定を目指す。通常正確な心拍を検出するためには接触性の心拍センサ（ECG装置など）を用いているが、申請者は開発したセンサをベッドに取り付けるだけで心拍を確実に検出できるシステム構築に成功している。また通常正確な睡眠段階を判定するには専門施設に入院して終夜ポリソムノグラフィー（PSG）検査を行うが、PSGは心拍モニターを含む数多くのデバイスを装着し非日常的な環境で行われる。これに対して本研究では非接触型心拍検出システムを用いて睡眠段階を正確に把握することを可能にする。
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| 研究実績の概要 |
本研究は非接触で正確な心拍を検出し、これを用いて精度の高い5段階の睡眠段階判定を目指す。通常正確な心拍を検出するためには接触性の心拍センサなどを用いているが、申請者は開発したセンサをベッドに取り付けるだけで心拍を確実に検出できるシステム構築に成功した。また通常正確な睡眠段階を判定するには専門施設に入院して終夜ポリソムノグラフィー（PSG）検査を行うが、PSGは心拍モニターを含む数多くのデバイスを装着し非日常的な環境で行われる。特に２０２１年度は非接触性簡易システムとして、ベッドの脚に取り付けるセンサを使って、得られる情報を使って正確に心拍を検出し、そこから睡眠の深度を確定するシステムを確立することを目的とした。４つのベッドの脚からそれぞれ信号が得られるが、ベッドの足から得られる信号はそれぞれ独立であり、ごくわずかな動きでノイズも拾うため、ノイズ除去に力を入れる必要があった。我々はこリアルタイムでノイズを除去する方法を提案した。また、得られる信号からノイズをリアルタイムで除去し、心拍を検出するために必要なR波検出を行い、心拍の計算にはRRIから確率分布を用いた方法によって７８%の検出率（健常者50名）となった。また、寝ている向きや体の状態によってセンサから得られる信号は異なるため、様々な体勢で実験を行っている。現状は以下の通りである。
1)寝位置: 中央，寝姿勢: 仰向け 心拍検出率 ９３％ ２）寝位置: 中央，寝姿勢: 仰向け 心拍検出率 ８０％ ３）寝位置: 中央，寝姿勢: 右側臥位 心拍検出率 ７８％ ４）寝位置: 中央，寝姿勢: 左側臥位 心拍検出率 ７８％ ５）寝位置: ベッド右寄り, 寝姿勢: 仰向け 75% 6) 寝位置: ベッド左寄り, 寝姿勢: 仰向け ７）寝位置: 右斜め, 寝姿勢: 仰向け ６８％ ８）寝位置: 左斜め, 寝姿勢: 仰向け74％
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
実験もできるようになり、順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度はまずはトランスレーショナルリサーチとして、マーモセットの睡眠中に心拍を計測し、心拍と睡眠の関係性を完全に抑え、明らかにしていく。また、実際に人の睡眠実験を行い、心拍情報のみを用いた睡眠段階の判定を行う。終夜睡眠ポリソムノグラフィー（PSG）から得られる睡眠深度を正解とし、各睡眠深度における心拍特徴を決定づける事が重要である。そこで睡眠深度と心拍・心拍変動の特徴を明らかにする。
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