JP5857609B2 - 睡眠状態判別装置 - Google Patents
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Description
リを中核としてソフトウェアにより各機能部が構成されているが、各機能部はハードウェアにより構成しても構わないし、ハードウェアとソフトウェアとを協働させて構成しても構わない。
まず、被験者は脳波センサを装着した状態で、振動検知装置1が設置されたベッドに入床する。このとき、被験者やオペレータがタッチパネル21を操作して、明示的に教師データ(学習データ)の取得の開始を指示する(#01)。このとき、タイマ14aが0リセットされ、入床してからの経過時間の計時を開始する(#02)。
,RR間隔変動係数,VLF値,LF値,HF値,LF/HF値,VLF傾き,LF傾き,HF傾き]が得られる。この特徴量ベクトルvtに、脳波解析部によって脳波から算出された睡眠状態を付加した[vt,睡眠状態]が時刻tにおける教師データとなる。
施形態では、在床者Mのみを被験者として教師データを取得している。これにより、その在床者Mに特化された教師データが得られる。そのため、在床者Mに対する判別精度を向上させることができる。一方、複数の被験者から教師データを取得すると、特徴量における個人差が吸収され、汎用的な教師データが得られる。また、複数の被験者に在床者Mを含めると、汎用的でありながら、在床者Mの特徴を反映した教師データが得られる。
十分な量の教師データが取得されると、学習部は教師データからSVMを学習させる、すなわち、SVMを構築する。なお、上述したように、本実施形態では単位(スケール)が異なる複数の特徴量を用いているため、本実施形態では教師データを正規化する(#21)。具体的には、特徴量種別毎に平均値および標準偏差を求めておき、特徴量種別毎に(教師データ―平均値)/標準偏差を算出し、その算出した値を新たな教師データとして用いればよい。このように、教師データを正規化することにより、判別規則としてのSVMに対するスケールの差異の影響を小さくすることができる。
教師データ集合を生成し、残りを睡眠用教師データ集合とする(#22)。具体的には、公知の方法によって、覚醒用教師データ集合および睡眠用教師データ集合から、覚醒と睡眠を判別するためのSVMを構築する(#23)。
EM睡眠用教師データ集合を生成し、その残りをnon−REM睡眠用教師データ集合とする(#24)。このREM睡眠用教師データ集合とnon−REM睡眠用教師データ集合とから、REM睡眠とnon−REM睡眠とを判別するためのSVMを構築する(#25)。
なっているデータを抽出し、深non−REM睡眠用教師データ集合を生成し、その残りを浅non−REM睡眠用教師データ集合とする(#26)。この深non−REM睡眠用教師データ集合と浅non−REM睡眠用教師データ集合とから、non−REM睡眠(深)とnon−REM睡眠(浅)とを判別するためのSVMを構築する(#27)。
図6は、判別処理の流れを表すフローチャートである。まず、在床者Mはベッドに入床し、電源スイッチ22を操作して睡眠状態判別装置の電源を投入する(#31)。
(1)上述の実施形態では、10の特徴量を用いたが、特徴量の種別やその種別数は適宜変更可能である。例えば、体動数や呼吸変動係数等を用いても構わない。
12:出力信号取得部(脈波取得部)
13:脈波算出部(脈波取得部)
14:特徴量算出部
14b:拍動間隔情報算出部
14c:拍動周波数特性算出部
14d:パワースペクトル算出部
14e:傾き算出部
14f:RR間隔変動係数算出部
15:睡眠状態判別部
Claims (5)
- 在床者の脈波を取得する脈波取得部と、
前記脈波に基づいて複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
教師データに基づいて学習されたサポートベクタマシンに対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別する睡眠状態判別部と、を備え、
前記特徴量算出部は、
前記脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部と、
前記拍動間隔情報から心臓の拍動周波数特性を算出する拍動周波数特性算出部と、
前記拍動周波数特性のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルを超低周波領域、低周波領域および高周波領域に分類したうちの前記高周波領域における傾きを前記特徴量として算出する傾き算出部と、を備えた睡眠状態判別装置。 - 前記傾き算出部は、前記特徴量として、前記両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルの前記超低周波領域および前記低周波領域における傾きを算出する請求項1記載の睡眠状態判別装置。
- 前記睡眠状態が階層的に定義され、
前記睡眠状態判別部は、前記睡眠状態の階層に対応して階層的に前記睡眠状態を判別する請求項1または2に記載の睡眠状態判別装置。 - 前記サポートベクタマシンは、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記教師データに基づいて学習され、
前記睡眠状態判別部は、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記特徴量を用いて判別を行う請求項1から3のいずれか一項に記載の睡眠状態判別装置。 - 前記教師データは、前記在床者から取得された前記特徴量と、当該特徴量が取得された際の睡眠状態と、である請求項1から4のいずれか一項に記載の睡眠状態判別装置。
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