Autonomic nerve Computer Interface の構築に向けた確率モデルを用いた呼吸性洞性不整脈の抽出精度向上

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE11037

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学研究会

発行日: 2011/03/22

タイトル(英語): High accuracy extraction of respiratory sinus arrhythmia with probabilistic model for Autonomic nerve Computer Interface

著者名: 沼田 崇志(東京大学),小川 雄太郎(東京大学),吉田 塁(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Numata Takashi(Graduate School of Frontier Sciences,The University of Tokyo),Ogawa Yutaro(Graduate School of Frontier Sciences,The University of Tokyo),Yoshida Lui(Graduate School of Frontier Sciences,The University of Tokyo),Kotani Kiyoshi(Graduate School of Frontier Sciences,The University of Tokyo),Jimbo Yasuhiko(Graduate School of Frontier Sciences,The University of Tokyo)

キーワード: 自律神経活動|呼吸性洞性不整脈|アイソメトリック運動|autonomic nervous activity|respiratory sinus arrhythmia|isometric exercise

要約(日本語): RSA(Respiratory Sinus Arrhythmia)の振幅は副交感神経活動の指標として知られているが，体動や期外収縮がみられる実生活環境において精度良く推定することは難しい．そこで本研究では，確率モデルに基づいた情報処理を行うことで，実生活環境においても高精度にRSA振幅を抽出する信号処理手法を提案する．そして，提案手法により体動及びアイソメトリック運動時における副交感神経活動を評価し，体動及びR波の誤認識時においても高精度にRSA振幅を抽出できた．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 897 Kバイト