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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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