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講演抄録/キーワード
講演名 2020-11-04 15:00
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
中理怡恒髙玉圭樹電通大MICT2020-17 MI2020-43
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. 
(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 / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 219, MICT2020-17, pp. 48-53, 2020年11月.
資料番号 MICT2020-17 
発行日 2020-10-28 (MICT, MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 MICT2020-17 MI2020-43

研究会情報
研究会 MICT MI  
開催期間 2020-11-04 - 2020-11-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
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 2020-11-MICT-MI 
本文の言語 日本語 
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(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) 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 /  
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) 髙玉 圭樹 / Keiki Takadama / タカダマ ケイキ
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)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-11-04 15:00:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 MICT 
資料番号 MICT2020-17, MI2020-43 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.219(MICT), no.220(MI) 
ページ範囲 pp.48-53 
ページ数
発行日 2020-10-28 (MICT, MI) 


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