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J-GLOBAL ID：201902214466996044   整理番号：19A1634721

家庭用カメラを用いた睡眠段階推定法【JST・京大機械翻訳】

Sleep stage estimation method using a camera for home use

著者 (5件)： Nochino Teruaki (Division of Health Sciences, Osaka University Graduation School of Medicine, Suita, Osaka, Japan) ,  Ohno Yuko (Division of Health Sciences, Osaka University Graduation School of Medicine, Suita, Osaka, Japan) ,  Kato Takafumi (Department of Oral Physiology, Osaka University Graduation School of Density, Suita, Osaka, Japan) ,  Taniike Masako (United Graduate School of Child Development, Osaka University, Suita, Osaka, Japan) ,  Okada Shima (Ritsumeikan University, College of Science Engineering, Kusatsu, Shiga, Japan)
資料名： Biomedical Engineering Letters  (Biomedical Engineering Letters)
巻： 9  号： 2  ページ： 257-265  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4106A  ISSN： 2093-9868  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は睡眠を監視し評価するための簡単な技術を開発した。しかし,いくつかの問題は,例えば,家庭用デバイスとしての高コストセンサとアルゴリズムのために解決されなければならない。本研究では,カメラとビデオ処理を用いた安価で簡単な睡眠監視システムを開発することを目的とした。睡眠ポリグラフ(PSG)記録は,4つの連続した夜の6人の被験者で行われた。被験者の身体運動をウェブカメラで同時に記録した。ビデオデータからビデオ処理により身体運動を抽出し,機械学習のために5つのパラメータを計算した。これらの5つのパラメータをサポートベクトルマシンに適用することにより,4つの睡眠段階(WAKE,LIGHT,DEEPおよびREM)を推定した。全体の推定精度は70.3±11.3%で,DEEP(82.8±4.7%)で最も高い精度,LIGHTで最も低く(53.0±4.0%),睡眠技術者によるPSGデータで手動で記録された正確な睡眠段階と比較した。REM睡眠の推定精度は68.0±6.8%であった。κはすべての被験者で0.19±0.04であった。本非接触睡眠監視システムは,REM睡眠検出による睡眠段階推定において十分な精度を示した。このシステムの低コスト計算電力は,モバイルアプリケーションと家庭用デバイスへのモジュール化に有利である。Copyright 2019 Korean Society of Medical and Biological Engineering Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *カメラ ,  レム睡眠 ,  録画装置 ,  ポリソムノグラフィー ,  電力 ,  サポートベクトルマシン ,  監視装置 ,  機械学習
準シソーラス用語： モジュール化 ,  推定精度 ,  身体運動 ,  被験者 ,  低価格 ,  *睡眠相 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 睡眠段階 ,  身体運動 ,  ビデオ監視 ,  ビデオ画像処理

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  動物生理一般  (EJ02010E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 家庭 ,  睡眠段階 ,  推定法