JP7419719B2 - 睡眠ステージ推定装置、睡眠ステージ推定方法及びプログラム - Google Patents
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Description
後述される実施例を概略すると、図1に示されるように、睡眠ステージ推定装置100は、被検者の睡眠中の脈波や心拍等の拍動データ及び加速度や角速度等の体動データを取得すると、拍動データから一定時間毎の特徴量(例えば、心拍間隔の平均、標準偏差、LF/HF比など)を算出し、時系列に得られた特徴量から特徴量系列を生成する。そして、睡眠ステージ推定装置100は、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、各時刻における特徴量から、被検者が各睡眠ステージにいると推定される確率を示す睡眠ステージ確率を推定する。例えば、睡眠ステージ確率推定モデルは、ロジスティック回帰モデルによって実現されてもよく、3つ以上の睡眠ステージ(例えば、浅い睡眠、深い睡眠、レム睡眠、ノンレム睡眠等)に分類する場合、多クラスロジスティック回帰モデルによって実現されてもよい。
ここで、睡眠ステージ推定装置100は、例えば、サーバなどの計算装置であってもよく、図2に示されるようなハードウェア構成を有してもよい。すなわち、睡眠ステージ推定装置100は、バスBを介し相互接続されるドライブ装置101、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU(Central Processing Unit)104、インタフェース装置105及び通信装置106を有する。
次に、図3を参照して、本開示の一実施例による睡眠ステージ推定装置100を説明する。図3は、本開示の一実施例による睡眠ステージ推定装置100の機能構成を示すブロック図である。
Pr(mti)=1/(1+exp(-ax+b))
として定式化されてもよい。なお、パラメータa,bは、後述される条件付き確率場(CRF)モデルの学習時に決定されてもよい。なお、睡眠ステージ遷移確率推定モデルのパラメータは、以下の条件付き確率場(CRF)の学習と同時に行ってもよく、条件付き確率場(CRF)のパラメータの一部として学習してもよい。
次に、図4を参照して、本開示の一実施例による睡眠ステージ推定処理を説明する。当該睡眠ステージ推定処理は、上述した睡眠ステージ推定装置100によって実現され、例えば、睡眠ステージ推定装置100のプロセッサがプログラム又は命令を実行することによって実現されてもよい。図4は、本開示の一実施例による睡眠ステージ推定処理を示すフローチャートである。
[付記]
本開示の一態様では、被検者の拍動データ及び体動データを取得する被検者データ取得部と、
前記拍動データから特徴量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、前記算出した特徴量系列から前記被検者の睡眠ステージ確率系列を推定する睡眠ステージ確率推定部と、
前記体動データから体動量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルを利用して、前記算出した体動量系列から前記被検者の睡眠ステージ遷移確率系列を推定する睡眠ステージ遷移確率推定部と、
学習済み条件付き確率場モデルを利用して、前記睡眠ステージ確率系列及び前記睡眠ステージ遷移確率系列から前記被検者の睡眠ステージ系列を推定する睡眠ステージ推定部と、
を有する睡眠ステージ推定装置が提供される。
被検者の拍動データ及び体動データを取得するステップと、
前記拍動データから特徴量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、前記算出した特徴量系列から前記被検者の睡眠ステージ確率系列を推定するステップと、
前記体動データから体動量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルを利用して、前記算出した体動量系列から前記被検者の睡眠ステージ遷移確率系列を推定するステップと、
学習済み条件付き確率場モデルを利用して、前記睡眠ステージ確率系列及び前記睡眠ステージ遷移確率系列から前記被検者の睡眠ステージ系列を推定するステップと、
を有する睡眠ステージ推定方法が提供される。
睡眠ステージ推定装置のコンピュータが実行するプログラムであって、前記コンピュータに、
被検者の拍動データ及び体動データを取得する処理と、
前記拍動データから特徴量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、前記算出した特徴量系列から前記被検者の睡眠ステージ確率系列を推定する処理と、
前記体動データから体動量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルを利用して、前記算出した体動量系列から前記被検者の睡眠ステージ遷移確率系列を推定する処理と、
学習済み条件付き確率場モデルを利用して、前記睡眠ステージ確率系列及び前記睡眠ステージ遷移確率系列から前記被検者の睡眠ステージ系列を推定する処理と、
を実行させるプログラムが提供される。
110 被検者データ取得部
120 睡眠ステージ確率推定部
130 睡眠ステージ遷移確率推定部
140 睡眠ステージ推定部
Claims (9)
- 被検者の拍動データ及び体動データを取得する被検者データ取得部と、
前記拍動データから特徴量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、前記算出した特徴量系列から前記被検者の睡眠ステージ確率系列を推定する睡眠ステージ確率推定部と、
前記体動データから体動量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルを利用して、前記算出した体動量系列から前記被検者の睡眠ステージ遷移確率系列を推定する睡眠ステージ遷移確率推定部と、
前記睡眠ステージ確率系列を観測素性とし、前記睡眠ステージ遷移確率系列を遷移素性とする素性関数から構成される学習済み条件付き確率場モデルを利用して、前記睡眠ステージ確率系列及び前記睡眠ステージ遷移確率系列から前記被検者の睡眠ステージ系列を推定する睡眠ステージ推定部と、を有し、
前記学習済み条件付き確率場モデルは、前記睡眠ステージ確率系列または前記睡眠ステージ遷移確率系列の学習系列データと正解ラベル列の確率の交差エントロピーを最小化するパラメータを求めることにより学習される、
睡眠ステージ推定装置。 - 前記特徴量系列は、所定時間毎の心拍間隔の平均、標準偏差及びLF/HF比の1つ以上の時系列データを含む、請求項1記載の睡眠ステージ推定装置。
- 前記学習済み睡眠ステージ確率推定モデルは、前記特徴量系列の特徴量から各睡眠ステージの確率を推定するロジスティック回帰モデルから構成される、請求項1又は2記載の睡眠ステージ推定装置。
- 前記学習済み睡眠ステージ確率推定モデルは、前記拍動データの特徴量と、対応する正解の睡眠ステージとのペアから構成される訓練データを利用した教師有り学習によって取得される、請求項1乃至3何れか一項記載の睡眠ステージ推定装置。
- 前記体動量系列は、角速度の時系列データを含む、請求項1乃至4何れか一項記載の睡眠ステージ推定装置。
- 前記学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルは、前記体動量系列の体動量から睡眠ステージ間の遷移確率を推定するシグモイド関数から構成される、請求項1乃至5何れか一項記載の睡眠ステージ推定装置。
- 前記学習済み条件付き確率場モデルは、前記交差エントロピーを前記パラメータで偏微分した値を用いて、確率的勾配降下法または動的計画法によって前記パラメータを繰り返し更新することにより、前記最小化するパラメータを求める、請求項1乃至6何れか一項記載の睡眠ステージ推定装置。
- 睡眠ステージ推定装置における睡眠ステージ推定方法であって、
被検者の拍動データ及び体動データを取得するステップと、
プロセッサが、前記拍動データから特徴量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、前記算出した特徴量系列から前記被検者の睡眠ステージ確率系列を推定するステップと、
前記プロセッサが、前記体動データから体動量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルを利用して、前記算出した体動量系列から前記被検者の睡眠ステージ遷移確率系列を推定するステップと、
前記プロセッサが、前記睡眠ステージ確率系列を観測素性とし、前記睡眠ステージ遷移確率系列を遷移素性とする素性関数から構成される学習済み条件付き確率場モデルを利用して、前記睡眠ステージ確率系列及び前記睡眠ステージ遷移確率系列から前記被検者の睡眠ステージ系列を推定するステップと、を有し、
前記学習済み条件付き確率場モデルは、前記睡眠ステージ確率系列または前記睡眠ステージ遷移確率系列の学習系列データと正解ラベル列の確率の交差エントロピーを最小化するパラメータを求めることにより学習される、
睡眠ステージ推定方法。 - 睡眠ステージ推定装置のコンピュータが実行するプログラムであって、前記コンピュータに、
被検者の拍動データ及び体動データを取得する処理と、
前記拍動データから特徴量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ確率推定モデルを利用して、前記算出した特徴量系列から前記被検者の睡眠ステージ確率系列を推定する処理と、
前記体動データから体動量系列を算出し、学習済み睡眠ステージ遷移確率推定モデルを利用して、前記算出した体動量系列から前記被検者の睡眠ステージ遷移確率系列を推定する処理と、
前記睡眠ステージ確率系列を観測素性とし、前記睡眠ステージ遷移確率系列を遷移素性とする素性関数から構成される学習済み条件付き確率場モデルを利用して、前記睡眠ステージ確率系列及び前記睡眠ステージ遷移確率系列から前記被検者の睡眠ステージ系列を推定する処理として実行させ、
前記学習済み条件付き確率場モデルは、前記睡眠ステージ確率系列または前記睡眠ステージ遷移確率系列の学習系列データと正解ラベル列の確率の交差エントロピーを最小化するパラメータを求めることにより学習される、
プログラム。
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