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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-05 14:20
覚醒時における睡眠時無呼吸症候群患者の生体振動データの時系列分析
中理怡恒田島友祐髙玉圭樹電通大MICT2019-32 MI2019-59
抄録 (和) 本研究では,睡眠時無呼吸症候群(SAS)患者と健常者に対して,マットセンサを用いた被験者実験により得られた生体振動データを時系列分析する.具体的には,覚醒(浅い睡眠)におけるSAS患者と健常者の生体データを構成する周波数を機械学習の一つであるRandom Forestを用いて学習した特徴を抽出し分析する.実験をした結果,次の知見が得られた.覚醒時の生体振動データは,(1)健常者は主に体動に相当する高周波数帯の成分に特徴が現れる.(2)SAS患者は,主に呼吸などに相当する低周波数帯の成分に特徴が表れていた.(3)軽症のSAS患者からも同様の特徴が得られた.この違いを用いることで,生体振動データからSASの早期発見の実現可能性を示唆した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 睡眠時無呼吸症候群 / マットレスセンサ / Random Forest / ヘルスケア / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 263, MICT2019-32, pp. 33-38, 2019年11月.
資料番号 MICT2019-32 
発行日 2019-10-29 (MICT, MI) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MICT2019-32 MI2019-59

研究会情報
研究会 MI MICT  
開催期間 2019-11-05 - 2019-11-05 
開催地(和) 筑波大学 
開催地(英) Univ. of Tsukuba 
テーマ(和) 医用画像工学一般,ヘルスケア・医療情報通信技術 
テーマ(英) Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MICT 
会議コード 2019-11-MI-MICT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 覚醒時における睡眠時無呼吸症候群患者の生体振動データの時系列分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Time-series Analysis of Biological Vibration Data of Sleep Apnea Syndrome Patients During WAKE 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 睡眠時無呼吸症候群 /  
キーワード(2)(和/英) マットレスセンサ /  
キーワード(3)(和/英) Random Forest /  
キーワード(4)(和/英) ヘルスケア /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中理 怡恒 / Iko Nakari / ナカリ イコウ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田島 友祐 / Yusuke Tajima / タジマ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 髙玉 圭樹 / Keiki Takadama / タカダマ ケイキ
第3著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-11-05 14:20:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 MICT 
資料番号 MICT2019-32, MI2019-59 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.263(MICT), no.264(MI) 
ページ範囲 pp.33-38 
ページ数
発行日 2019-10-29 (MICT, MI) 


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