| 研究課題/領域番号 |
24700498
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
榎本 崇宏 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 講師 (90418989)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | いびき |
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| 研究実績の概要 |
現在、閉塞型無呼吸症候群(OSAS)の診断には、睡眠ポリグラフ検査が行われているが、長時間にわたり複数のトランスデューサを装着する必要があるため、患者に負担がかかると考えられる。非接触マイクロフォンを用いたいびき解析による自動OSAS診断システムが開発できれば，自宅での手軽な検査が可能になると思われる。そのため，このシステム開発を行うことは重要な研究課題であると思われる。
平成26年度は，大きく分けて，主に4つの研究を進めてきた。１ニューラルネットワーク(NN)を用いた低SNRのいびき・呼吸音区間検出法の更なる高速化について検討を行ってきた。その結果、テストデータを効果的に用いることにより、方法の精度をほとんど劣化させず、高速に有音区間を検出できることが分かった。２信号波形から包絡線情報を表現する：PNAR（正負振幅比）を用いたいびき・呼吸音分類法をまとめ、性能評価を行なった結果、大規模データベースにおいても方法の有効性を確認することができた。３生体のモデルによる自動睡眠音分類システムの提案を行い、提案システムの有効性を確認した。４絶対音感モデルの提案を行ない、研究用音楽データベースに対して提案法の有効性を確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初計画していたとおり,有音区間検出法、検出法の高速化、睡眠音分類法、いびきの特徴量抽出、OSASスクリーニング法の検討が終了しているので概ね順調に進展しているが、一部では、目的の性能が達成できておらず、問題点、改善点を検討して、性能改善に取り組んでいるため、やや遅れていると評価している。
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| 今後の研究の推進方策 |
①いびき・呼吸音区間検出法の高速化について、計算時間を測定して性能評価を行う。
②睡眠音分類法の更なる性能向上を図る。
③生体モデルを用いたいびき解析によるOSAS診断法の更なる性能向上を図る。
④日本人のいびきならではの特徴を調査する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
いびきの大規模データベース解析によるOSASの診断能を評価するとともに、その結果について打合せを行ない、その結果を論文誌、国際会議等で発表する予定だったが、解析法の開発に遅れが生じてしまったことにより次年度使用額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
解析法の開発、診断能の評価と打合せ、論文誌ならびに国際会議等での発表を次年度に行う事とし、次年度使用額はその経費に充てる事としたい。
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