| 研究課題/領域番号 |
26330338
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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, その他部局等, 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), その他部局等, その他 (20301955)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 生体信号処理 / パターン識別 / いびき / 睡眠時無呼吸症候群 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、睡眠時に録音した音データから、いびき音を自動的に抽出する手法の構築を行った。終夜録音した睡眠時の音データに対して、ある一定以上の音量を有する区間を切り取ったが、このような区間は必ずしもいびきとは限らず、咳払い、布団のずれ、寝言、屋外の雑音などが混入している。この切り取った区間を「いびき」または、「非いびき」として弁別処理した。
一度の吸気に伴って発生するいびき音は通常非定常である。音響特徴として短時間の部分時系列を作成し、その部分時系列に対してパワースペクトルを計算することで処理単位の特徴量とするが、その前に、Cavsogluらの先行研究に倣ってエピソード全体を処理単位として特徴抽出を行い、識別処理にはk-Nearest Neighbor法を用いた。その結果、いびき音の検出に関してSensitivityが97%、Specificityが72%程度となった。Specificityが低いためまだ改善の余地が残されていると考える。
また，いびき音の非定常で非線形な音響特性を明らかにすることで、弁別処理の性能向上に寄与するものと考え、切り出したいびき音に対してHilbert-Huang変換を行い，いびき音に内在する非定常性と非線形性について明らかにした．その結果、ある種のいびき音の基本周波数に変調が生じていることが明らかになった。
以上の成果は、国内の学術講演会およびシンポジウムで３回、国際会議において１回発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定どおり、いびき音と非いびき音の弁別手法を構築した．しかし，実用的にまだ性能が十分でないため，今後も改善の余地がある．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成27年度は前年度の研究を継続し、既に構築したいびき音と非いびき音を弁別する手法の改善を行い，より実用的な性能が得られるようにする。また，さらに大規模ないびき音データと非いびき音データを用いて、より客観的な評価を行う。その後、クラスタリング等の手法を用いて、いびき音全体の要約と可視化を行う手法の構築について検討する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
いびきと非いびきの違いを識別器が学習するために必要となる訓練用サンプルが必要となるが、この訓練サンプルを作成するのは膨大な手作業になるため、当初３名の研究協力者のための謝金として計上していた。しかし、この作業を年度内に開始することができず、今年度は比較的小規模な訓練データを用いたため、謝金として使用することがなかった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度は大規模データの整理を行い訓練サンプルを作成するため、当初計画していた謝金が必要となる。そのため、予定どおりの執行が可能と考える。
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