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阪大、スマートフォンやタブレット端末で録音された音から睡眠個性を視覚化するAI技術を開発

発表日:2017年3月24日

AI技術により音から睡眠個性を視覚化、

快適な眠りのパーソナル化に期待

~ビッグデータ解析で睡眠個性に応じた睡眠支援システムの実現へ~

【本研究成果のポイント】

◆スマホなどの携帯端末で録音された音データのみから、機械学習によって個人毎の睡眠パターンを可視化するAI技術を開発。

◆睡眠環境音は豊富な情報を含んでいるが、室内外の音全てが記録されるためノイズ処理や睡眠関連音の識別が困難であった。

◆簡便に家庭で睡眠を自己管理することができるソフトの開発や、個人の睡眠パターンに応じた照明やエアコンなどの制御に期待。

■概要

大阪大学 センターオブイノベーション(COI)拠点は、JST(国立研究開発法人 科学技術振興機構)の研究成果展開事業「センター・オブ・イノベーション(COI)プログラム」による支援のもと、脳マネジメントにより潜在力を発揮するスーパー日本人の実現を目指し、医脳理工・産学連携のプロジェクトを進めています。

このたび、大阪大学 産業科学研究所の福井 健一 准教授と同大学 歯学研究科・加藤 隆史 教授らの研究グループは共同で、スマートフォンやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習(注1)により可視化・評価するAI技術を開発しました(図1)。

これまで睡眠環境音(注2)は豊富な情報を含んでいるものの、室内外の全ての音であるため、ノイズ処理や睡眠関連音(歯ぎしり、体動、いびきなど)の識別が困難でした。

今回、福井准教授らの研究グループは、複数の機械学習の手法を組み合わせ、高精度に睡眠関連音を抽出し、睡眠関連音の特徴に応じてそれらを2次元平面に自動マッピングするユニークな手法を開発しました(図2)。

睡眠実験の結果、提案法による睡眠パターンの可視化(図2上段)は睡眠ポリソムノグラフィ(PSG)検査(注3)により推定された睡眠段階(図2下段)と高い関連を確認しました。例えば、図2の被験者はいびき音と深睡眠(N3)の関連が強いことが分かります。別の被験者は浅い睡眠(N1もしくはN2)時に多くの歯ぎしり音を確認しています。同様の関連性を10名の被験者で確認しました。

※図1~2は添付の関連資料を参照

各睡眠関連音の推移を可視化したデータは、快適な睡眠のパーソナル化に応用が可能です。本成果が、家庭で手軽に睡眠を自己管理できるスマートフォンやタブレットアプリケーションソフトの開発につながれば、睡眠障害の早期発見や健康増進に役立ちます。さらに、歯ぎしり、体動、いびきなどに表れた個人の睡眠パターンに応じた照明やエアコンの制御など、質の高い睡眠へ導く技術にも期待が高まります。

なお、本成果は、米国人工知能学会が発行する会議録「AAAI2017 Workshop Proceedings」にて公開されます。

※リリース詳細は添付の関連資料を参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

図1~2

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0440490_01.JPG

リリース詳細

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0440490_02.pdf

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