| 講演名 | 2020-11-04 Random Forestsによる健常者とSAS患者の学習結果の違いに基づく生体振動データの周波数解析 中理 怡恒(電通大), 髙玉 圭樹(電通大), |
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| 抄録(和) | 健常者と睡眠時無呼吸症候群(SAS)患者に対して，WAKE（浅い睡眠）とnon-WAKE時のマットセンサから得られた生体振動データのパワースペクトルの各周波数の密度をRandom Forestsで学習し，各周波数のWAKE/non-WAKE分類における重要度を計算したところ，それに差異があった．その差異を重点的に周波数解析したところ，次の知見が得られた．WAKE時の生体振動データは，（1）健常者は大きい体動が生じるため，その時間のパワースペクトルの密度が全体的に大きくなり，（2）SAS患者は大きい体動を生じないWAKEもあり，その時のパワースペクトルは0.3Hz付近の密度が大きくなる傾向が見られ，これは無呼吸/低呼吸による自律神経の乱れにより呼吸が乱れたと考えられる．これからの知見から，新たなSAS判定の指標としての期待ができる． |
| 抄録(英) | This paper described a frequency analysis of bio-vibration data obtained from mat sensor with sleep apnea syndrome (SAS) subjects and non-SAS subjects based on the differences. The differences were discovered through the comparison of the feature importance of each frequency calculated from Random Forests trained with the power spectrum of bio-vibration data during WAKE (shallow sleep) and non-WAKE. From the result, the following implications have been revealed: the bio-vibration data during WAKE show that (1) the density of the power spectrum at the time of WAKE is generally larger in non-SAS subjects because of the WAKE with large body movements, and (2) SAS subjects have the tendency to increase the density of the power spectrum around 0.3Hz, which may be a disruption of breathing due to the disturbance of the autonomic nervous system caused by apnea/hypopnea. Based on future findings, we can expect to use this as the novel indicator of SAS. |
| キーワード(和) | 睡眠時無呼吸症候群 / 無拘束型測定 / Random Forests / 周波数解析 / ヘルスケア / マットセンサ |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | MICT2020-17,MI2020-43 |
| 発行日 | 2020-10-28 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT / MI |
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| 開催期間 | 2020/11/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Virtual (TBD) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 花田 英輔(佐賀大) / 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Eisuke Hanada(Saga Univ.) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 和泉 慎太郎(神戸大) / 小林 匠(横浜国大) / 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 朔 啓太(九大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) / 高林 健人(岡山県立大) / 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keita Saku(Kyushu Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Random Forestsによる健常者とSAS患者の学習結果の違いに基づく生体振動データの周波数解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Frequency Analysis of Bio-vibration Data based on Difference of Results Learned by Random Forests between SAS/non-SAS Subjects |
| サブタイトル（和） | |
| 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） | 無拘束型測定 |
| キーワード(3)（和/英） | Random Forests |
| キーワード(4)（和/英） | 周波数解析 |
| キーワード(5)（和/英） | ヘルスケア |
| キーワード(6)（和/英） | マットセンサ |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中理 怡恒 / Iko Nakari |
| 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） | 髙玉 圭樹 / Keiki Takadama |
| 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) |
| 発表年月日 | 2020-11-04 |
| 資料番号 | MICT2020-17,MI2020-43 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MICT-219,MI-220 |
| ページ範囲 | pp.48-53(MICT), pp.48-53(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-28 (MICT, MI) |