| 研究課題/領域番号 |
24500213
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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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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
中島 弘史 工学院大学, 情報学部, 准教授 (40613641)
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| 研究分担者 |
山口 泰弘 東京大学, 医学部, 講師 (60376473)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2012年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 睡眠時無呼吸症候群 / 無呼吸低呼吸指数 / 呼吸音 / いびき / 音響特徴量 / 機械学習 / なし |
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| 研究成果の概要 |
手軽で低コストなSAS 診断システムを構築することを目的とし、睡眠中の呼吸音のみから無呼吸低呼吸指数（AHI）を予測するモデルを構築した。本モデルは，睡眠中の呼吸音からいびきを検出し、いびきのない区間（休止区間）の継続長に関するヒストグラムから、SAS の診断基準であるAHI を予測するものである。AHIの予測精度を高めるためバンドパスフィルタ、パワースペクトルサブトラクション、最大パワー波形化、ダイナミックレンジ波形化などの処理を行った。SASの入院患者11名について本モデルの予測精度を分析したところ、AHIの平均推定誤差は約37%であった。
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