Works/Undergrads/220114 の履歴(No.1)

Works/Undergrads#FY2025

呼吸運動パターンのバイグラム計量に基づく異常睡眠エポック検出

奥村 悠太

睡眠ポリグラフ（PSG）検査において検査技師は，計測された呼吸運動の時系列（呼吸曲線）を視覚的に分析して無呼吸等の異常を記録する．著者らはこの解析作業の自動化を目的として，呼吸曲線から異常部分を検出するデータ処理技術の開発に取り組んでいる．先行研究では呼吸曲線を分割して呼吸運動パターンで符号化し，各パターンの出現頻度に基づいて異常睡眠エポックを検出するロジスティック回帰モデル（基準モデル）を構築した.本研究では，バイグラム（bi-gram）計量により呼吸運動パターンの連なり方がもつ情報を抽出し，それらを新たな特徴量として導入することで異常検出性能の向上を目指す．500睡眠エポック分のPSGデータを用いて提案モデルの性能を検証した結果を報告する．