深度センサを用いた睡眠時無呼吸症候群の判別における腹部と胸部の位置特定方法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM20013

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2020/03/27

タイトル(英語): Proposal of a Method to Identify the Position of the Abdomen and Chest to Distinguish Sleep Apnea Syndrome Using a Depth Sensor

著者名: 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): Akito Eijima(Nihon University),Taiyo Matsumura(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|深度センサ|スクリーニング検査|非侵襲|フーリエ変換|Sleep Apnea Syndrome|Obstructive Sleep Apnea Syndrome|Depth Sensor|Screening test|Noninvasive|Fourier Transform

要約(日本語): 本研究は、非侵襲に近い非接触型の深度センサを用いた睡眠時無呼吸症候群(SAS)の検査方法の確立を目指している。これまで骨格認識機能を用いた初期調整が必要であった。この方法は深度センサとヒトの位置関係を正確にする必要があった。今回は深度画像の時系列変化に対して周波数解析を行い、腹部と胸部の位置を特定する手法を提案した。さらにSASを模擬した実験を行い、無呼吸を判別し、これより本手法の有効性を示した。

要約(英語): We aim to establish an examination method for sleep apnea syndrome using a depth sensor. Until now, initial adjustment using the skeleton recognition was necessary. This time, we proposed a method to identify the position of abdomen and chest by frequency analysis of the time series change of depth images. From these, the usefulness of our method was shown.

原稿種別: 日本語

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