深度センサを用いた睡眠時における無呼吸の自動判別に関する基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM19016

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2019/03/15

タイトル(英語): Basic Study on Automatic Detection of Apnea during Sleep Using a Depth Sensor

著者名: 久下沼 聖之(日本大学),永島 彰人(日本大学),松村 太陽(日本大学),小野 隆(日本大学)

著者名(英語): Kiyoyuki Kugenuma(Nihon University),Akito Eijima(Nihon University),Taiyou Matumura(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University)

キーワード: 睡眠時無呼吸症候群|閉塞性睡眠時無呼吸症候群|中枢性睡眠時無呼吸症候群|無侵襲|深度センサ|ウェーブレット変換|Sleep Apnea Syndrome|Obstructive Sleep Apnea Syndrome|Central Sleep Apnea Syndrome|Noninvasive|Depth Sensor|Wavelet Transform

要約(日本語): 睡眠時無呼吸症候群(以降SAS)の検査に用いる測定器は侵襲であり患者への負担が大きい。そこで本研究は、無侵襲である深度センサを用いたSASの検査方法の確立を目指している。これまで腹部や胸部の振幅から呼吸状態を測定し、SASの傾向を得てきた。今回は振幅とその位相差からSASを自動判別する方法を提案し、模擬実験を行い良好な結果が得られた。これより、本検査方法は実現可能であることを確認した。

要約(英語): Measuring instruments used for examination of sleep apnea syndrome (hereinafter SAS) are invasive and burdensome on patients. Therefore, this research aims at establishing the inspection method of SAS using a non-invasive depth sensor. We have measured the respiratory state from the amplitude of the abdomen and chest and have gained the tendency of SAS. In this report, we propose a method to automatically distinguish SAS from amplitude and phase difference and conducted a simulation experiments to obtain good results. From this, it was confirmed that this inspection method is feasible.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,790 Kバイト