深度センサを用いた睡眠時無呼吸症候群の自動判別

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門

発行日: 2019/11/01

タイトル(英語): Automatic Detection of Sleep Apnea Syndrome using a Depth Sensor

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

著者名(英語): Taiyo Matsumura (College of Science and Technology, Nihon University), Kiyoyuki Kugenuma (College of Science and Technology, Nihon University), Akito Eijima (College of Science and Technology, Nihon University), Takashi Ono (College of Science and Technology, Nihon University)

キーワード: 閉塞性睡眠時無呼吸症候群，中枢性睡眠時無呼吸症候群，スクリーニング検査，無侵襲，深度センサ，ウェーブレット変換　　obstructive sleep apnea syndrome，central sleep apnea syndrome，screening test，noninvasive，depth sensor，wavelet transform

要約(英語): We aim to establish an examination method that can determine the apnea condition. So far, we have conducted experiments simulating OSAS and CSAS, measured chest and abdomen amplitudes with a depth sensor, and overlaid each waveform to visually grasp the characteristics of OSAS and CSAS. However, it is difficult to determine the characteristics of SAS visually from the waveform, because the actual screening test of SAS takes a long time. In this paper, we propose a method to automatically detect OSAS and CSAS from measured chest and abdomen amplitude waveforms.

本誌: 電気学会論文誌A（基礎・材料・共通部門誌） Vol.139 No.11 （2019） 特集Ⅰ：電気電子工学関連分野における教育フロンティア　特集Ⅱ：イノベーションを創出する最新の計測技術2019

本誌掲載ページ: 573-578 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejfms/139/11/139_573/_article/-char/ja/