Depthデータに基づく睡眠中の体動および呼吸トラッキング

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS4-1-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Sleep Body Movement and Breathing Tracking Based on Depth data

著者名: 小谷 龍雅（鳥取大学）,櫛田 大輔（鳥取大学）

著者名(英語): Ryuga Kodani (Tottori University),Daisuke Kushida (Tottori University)

キーワード: 呼吸推定|Depthカメラ|Depthデータ|体動検知|周波数解析|Respiration estimation|Depth camera|Depth data|Body movement detection|Frequency analysis

要約(日本語): 睡眠時無呼吸症候群（SAS : Sleep Apnea Syndrome）は睡眠中に無呼吸を引き起こす病気であり，生活習慣病とも相関があるため早期発見・早期治療が大切である。SASの確定診断には一般的に睡眠ポリグラフ（PSG：Polysomnography）検査が用いられるが，様々な機器を患者に取り付けて行う検査のため，観察者効果による影響は避けられない。また，睡眠中に発生する病気であるため自覚し難く，結果としてPSG検査を受けない潜在的患者は15%と言われている。本論文では，Depthカメラで得られる距離情報を2次元平面内に記録したDepthデータを用いて簡易で非接触・非拘束な呼吸推定方法を提案した。Depth値の周波数解析を行うことで対象者の位置，呼吸回数，体動検知を行い，就寝姿勢が変わったとしても継続的に対象者をトラッキングしながら呼吸推定が可能であることを確認した。