抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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睡眠は健康で生産的な生活に必須であるが,その重要性は大きく見過ごされており,集団が睡眠を少なくし,睡眠障害を発生させることを可能にしている。この傾向は,健康,性能,気分,記憶,社会的関係および生産性を危険にさらす悪い質と不十分な睡眠の流行をもたらす。この流行を克服するための第一段階は,個々および社会レベルでのそれを明らかにすることに依存している。生理学的信号を追跡できる異なるウェアラブルデバイスの利用可能性は,問題を定義し定量化する大きな機会を表す。多くのそのようなデバイスは光ルミネセンス(PPG)センサを組み込んでいる。これは,PPGセンサから得られた情報に基づく人間の睡眠構造への洞察を得ることを目的とする研究において興味を引き起こす。本研究では,PPGから得られた区間間隔系列に基づき,心拍変動の特徴を用いる新しい自動睡眠解析を検証することを目的とした。候補アルゴリズムを,全夜間最先端睡眠研究の金標準評価に対して試験した。PPGに基づく睡眠スコアリングは,睡眠段階の識別において非常に良く機能するが,睡眠/覚醒分離は十分ではなく,改善を必要とする。この最後のタスクは,PPG能力を持つデバイスの大部分が,より良い分離のための追加情報を提供する加速度計を備えているという事実によって容易にされる。睡眠分析器における着用可能な装置から加速度計とPPG信号を組み合わせることは,睡眠マクロおよびマイクロアーキテクチャを含む睡眠と覚醒の信頼できる正確な自動検出を提供する可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】