ニューラルネットワークを用いた睡眠中の呼吸音検出法の高速化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-060

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): Speed Up Neural Network Based Technique for Detecting Breathing During Sleep

著者名: 川野 憲市郎(徳島大学),榎本 崇宏(徳島大学),Udantha Abeyratne(The University of Queensland),芥川 正武(徳島大学),木内 陽介(徳島大学),小中 信典(徳島大学),川田 育二(阿南共栄病院),陣内 自治(阿南共栄病院)

著者名(英語): Kenichiro Kawano(Tokushima University),Takahiro Emoto(Tokushima University),Udantha Abeyratne(The University of Queensland),Masatake Akutagawa(Tokushima University),Yohsuke Kinouchi(Tokushima University),Shinsuke Konaka(Tokushima University),Ikuji Kawata(Anan Kyoei Hospital),Osamu Jinnouchi(Anan Kyoei Hospital)

キーワード: 呼吸音,ニューラルネットワーク,テスト

要約(日本語): 睡眠時無呼吸症候群診断のために実施する睡眠ポリグラフ検査では、睡眠中の呼吸状態を知るために、サーミスタ法等を用いている。これらの方法では、就寝者の呼吸情報を得るために、体に直接計測装置を取り付ける必要があるため、不便である。本研究グループでは、ニューラルネットワーク(NN)を用いて、睡眠音から有音区間を非接触検出する方法を開発している。この方法は、背景音に埋もれた呼吸音でさえ、高精度に検出する事ができる。しかしながら、複数のNNを学習する必要があるため、処理時間が長くなることが考えられる。この論文では、NNのテストを有効活用して、より高速に、呼吸音を検出する方法を提案する。コンピュータシミュレーションを通して、提案法は従来法に比べて、同等の精度を有して、高速に低SNRの呼吸音を検出できる事が示唆された。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 296 Kバイト