| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 3l |
| セッション名 |
| 高齢者と介護 |
| 講演日 |
| 2019/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 B棟 B32 |
| 講演番号 |
| J-010 |
| タイトル |
| 睡眠時における無呼吸状態推定のための最適周波数帯域の検討 |
| 著者名 |
| 西尾啓汰, 高尾郁也, 鏑木崇史, 栗原陽介, |
| キーワード |
| 睡眠時無呼吸, 無拘束生体計測, ウェーブレット変換, 積層自己符号化器 |
| 抄録 |
| 本稿では、睡眠中の無呼吸状態を無拘束で推定するため、各時刻の周波数分布に着目した手法を検討する。計測した呼吸信号にウェーブレット変換を適用することで求めた各時刻の周波数分布にたいし3つの異なる観点から特徴量を定義し、各特徴量の推定精度について比較する。1つ目は周波数分布の最大周波数を特徴量とする手法、2つ目は正常呼吸時において主となる周波数帯域を特徴量とする手法、3つ目は全周波数帯域を特徴量とし、積層自己符号化器で推定する手法である。検証実験の結果、各手法の正答率は0.75, 0.86, 0.90となり、全周波数帯域を特徴量とし、積層自己符号化器により推定する手法が最も高い精度となった。 |
| 本文pdf |
| PDF download (485.6KB) |