| 研究課題/領域番号 |
21K12040
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
堀口 由貴男 関西大学, 総合情報学部, 教授 (50362455)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 睡眠計測 / 時空間データ解析 / 時系列解析 / パターン抽出 / 信号源分離 / 時系列クラスタリング / 異常検出 / 知的情報処理 / 意思決定支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，非干渉型計測により睡眠中の身体の動きを高い空間分解能で捉える体圧分布時系列から呼吸異常を特徴づける時空間パターンを抽出するデータ解析技術の開発に取り組んだ．取り組みは二つの主要技術の開発に分かれる．一つは体圧分布時系列からの呼吸運動とその空間分布を推定する技術の開発であり，さまざまな種類の身体運動の成分が複合する時系列からのブラインド信号源分離に成功した．もう一つは呼吸運動の波形からの異常検出技術の開発であり，変化点検出と時系列クラスタリングの応用により睡眠時無呼吸等の異常事象を検出するのに有用な呼吸運動パターンの抽出に成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本人の5人に1人が睡眠に問題を抱えているといわれている．睡眠中は意識を喪失しているために異常が生じても自覚症状に乏しい．そのような睡眠中の異常に対する調査や処置効果の継続的確認の方法として，症状に関する情報が自然と収集されることが理想である．呼吸運動は複雑な様相を呈するため，パターン抽出と判別には高度なデータ処理が求められる．本研究の開発技術は，精緻な非干渉型の睡眠計測と呼吸異常の検出に貢献する．
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