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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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