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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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