講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-03-03 10:45
[ポスター講演]呼吸音による無呼吸低呼吸指数予測モデルの分析 ○加科優希・中田日都・坂田直人・中島弘史(工学院大)・山口泰弘(東大) EA2014-113 SIP2014-154 SP2014-176 |
抄録 |
(和) |
睡眠時無呼吸症候群(SAS)は,患者が日中の強い眠気によって交通事故を引き起こす例などが報告されており,早期発見が望まれる病である.我々は過去の報告で睡眠中の呼吸音からSASの診断基準である無呼吸低呼吸指数(AHI)を予測するモデルを提案した.しかしこの報告では,モデルの設計と誤差の評価を,同じ少人数の被験者で行っており,実用を想定した評価は不十分であった.本研究では,睡眠時の雑音が予測精度に与える影響の調査した.その結果,睡眠中に発生する物音等は予測精度にほとんど影響しないことがわかった.また,予測モデルの汎化性能の評価をした結果,提案モデルの汎化性能は高く,設計時の被験者の種類による予測精度の差は,3%未満であることがわかった. |
(英) |
Sleep Apnea Syndrome (SAS) is a type of sleep disorder that causes behavioral effects such as the daytime sleepiness. As it has been reported that the daytime sleepiness may lead to a car accident at the end, the early detection of the disorder is desirable. The previous report by the authors proposed a prediction model for Apnea Hypopnea Index (AHI) that is a diagnostic criterion for SAS. The model predicts AHI based on breath sounds during sleep. However, as the evaluations for the model and errors were performed among few subjects, it would be insufficient as a practical use in terms of the number of subjects. This report presents an investigation for the effectiveness of noises during sleep on prediction accuracy. As a result, it was found that the prediction accuracy was relatively stable even if the noises during sleep were around. Moreover, the results indicated the high generalization ability of the proposed model and that the prediction errors among the subjects were lower than 3%. |
キーワード |
(和) |
睡眠時無呼吸症候群 / 無呼吸低呼吸指数 / 呼吸音 / いびき / / / / |
(英) |
Sleep Apnea Syndrome / Apnea Hypopnea Index / Breath sounds / Snoring sounds / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 473, EA2014-113, pp. 225-230, 2015年3月. |
資料番号 |
EA2014-113 |
発行日 |
2015-02-23 (EA, SIP, SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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EA2014-113 SIP2014-154 SP2014-176 |
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