| 研究課題/領域番号 |
26330338
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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 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 苫小牧工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
三上 剛 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 准教授 (40321369)
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| 研究分担者 |
米澤 一也 独立行政法人国立病院機構函館病院(臨床研究部), 臨床研究部, その他 (20301955)
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| 研究協力者 |
高橋 弘毅
小島 洋一郎
荒木 毅
堀口 さくら
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | いびき / 睡眠時無呼吸症候群 / 機械学習 / 非定常性 / Hilbert-Huang変換 / 非線形 / 非定常 / 生体信号処理 / パターン認識 / パターン識別 |
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| 研究成果の概要 |
この研究では、いびきの音の特徴から睡眠時無呼吸症候群（SAS）を簡易診断する情報工学的手法の構築を目的として、SAS患者が一晩でかくすべてのいびき音の特徴について明らかにした。
本研究では一晩でかくいびきの数が膨大なことから、類似した特徴の音をいくつかのグループに自動的に分類する大規模データ解析で用いられるクラスタリング手法を用いて、その特徴について解析した。
その結果、いびき音は当初の予想より極めて多様であり、同じSAS重症度の患者であっても統一的に議論することが難しいことが判明した。そこで無呼吸が生じた直後にかいたいびきの非定常性に着目したところ，通常時のいびきとの差異が明らかになった。
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