2022年1月21日 【東大】腕の動きを元に正確に睡眠覚醒状態判定 「ACCEL」を開発

 

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等を用いて計測することができる腕の動きの情報から、その人が眠っているのか、起きているのかを正確に判定する手法を開発した。この手法の名称は『ACCEL(ACceleration-based Classification and Estimation of Long-term sleep–wake cyclesの略称)』。加速度計を用いた腕の動きの測定と、睡眠覚醒状態を知るためのPSG測定(注1)を同時に行い、得られたデータを機械学習で解析することで開発された。ACCELによる睡眠覚醒判定には、ウェアラブルデバイスで測定した腕の動きの加速度の変化を表す躍度(加速度の微分値であり、加加速度とも呼ばれる)のみを用いる。ACCELを用いた睡眠判定精度は、90%以上の高い感度と80%以上の高い特異度を達成している。既存の手法の多くは、睡眠判定の特異度が高くないという問題点があったが、ACCELは特にこの点を解決する新規手法として期待される。

※ PSG測定:ポリソムノグラフィー(polysomnography)を略してPSGと呼んでいる。PSG測定では、脳波を測定するための複数の電極を頭に装着するほか、筋肉の緊張具合や、目の動きを測定するための電極、呼吸状態をモニターするためのセンサー、心電図など、複数の電極・センサーを装着。現在、睡眠状態を知るための最も正確な測定法として用いられている。


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