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共同発表:腕の動きを元に、正確に睡眠覚醒状態を判定する方法ACCELを開発
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共同発表:腕の動きを元に、正確に睡眠覚醒状態を判定する方法ACCELを開発
ポイント 腕時計型のウェアラブルデバイスなどから得られる腕の動きから、装着者が眠っているのか起きて... ポイント 腕時計型のウェアラブルデバイスなどから得られる腕の動きから、装着者が眠っているのか起きているのかを判定するデータ解析アルゴリズム「ACCEL」を開発しました。 腕の動きの躍度(加加速度)を元に、機械学習を用いた解析を行うことで、高い感度(睡眠状態を睡眠と判定する割合)と特異度(覚醒状態を覚醒と判定する割合)を両立した、正確な睡眠覚醒判定が可能となりました。 特に、既存の手法よりも高い睡眠判定の特異度を達成したことで、一時的な覚醒をより正確に判定できるようになりました。就寝中の短い覚醒が増えることは、夜間のまとまった睡眠がとりにくくなっていることを示唆し、こういった睡眠の“質”の低下が関わる健康状態の変化を把握するのに役立つと期待されます。 東京大学 大学院医学系研究科の上田 泰己 教授らの研究グループは、腕時計型のウェアラブルデバイスなどを用いて計測することができる腕の動きの情報