抄録
G-017
アンサンブル学習を用いた無呼吸状態の無拘束推定
小濱美咲・西尾啓汰(青学大)・鏑木崇史(国際基督教大)・栗原陽介(青学大)
睡眠時無呼吸症候群の患者は世界に9億3000万人いると推定される一方で,受診率は15%程度と低い.よって,本来治療を受けるべき潜在患者に症状を自覚させ,医療機関での適切な処置を促すことが重要である.そのため筆者らはこれまで,圧力センサを用いて睡眠中の呼吸を無拘束に計測し,無呼吸状態をモニタリングする手法を提案してきた.しかし,呼吸の仕方に個人差があることから,被験者の違いが呼吸停止の判定精度に強く影響を与える問題があった.そこで本研究では,圧力センサで計測した呼吸の信号に対し,アンサンブル学習に基づく分類器を適用することで,被験者の違いによる個人差にロバストな無呼吸状態の推定を行う手法を提案する.