【seeds睡眠】睡眠環境音に基づく睡眠個性の可視化と良否判別

『睡眠環境音に基づく睡眠個性の可視化と良否判別』

大阪大学　産業科学研究所　第1研究部門（情報・量子科学系）　准教授福井健一

■新技術の概要

本発明は､睡眠中の音から生体活動（いびき､歯ぎしり､体動）および周囲の環境音に基づき､機械学習により睡眠の評価を行う技術である。

1.自己組織化マップを拡張した独自技術により，1晩の睡眠パターンを可視化する技術､2.隠れマルコフモデルにより睡眠の時系列パターンを学習し､睡眠の質判別を行う技術を開発した（大阪大学ＣＯＩセンター・オブ・イノベーションプログラムの研究成果）

■従来技術・競合技術との比較

専門施設以外での睡眠評価には､圧力マット､振動加速度､ラジオ波を用いるものなど様々存在するが､これらは全て睡眠ステージを推定している。しかし睡眠ステージは一般ユーザに提示する情報としては適していない。一方､本技術は睡眠中の生体活動のパターンや良否判定といった､一般ユーザにも分かりやすい指標を提示できる。

■新技術の特徴

・非接触・安価なデバイス（携帯端末搭載のマイクなど）を使用可能
・睡眠中の生体活動パターンによる一般ユーザ向け評価
・AI（機械学習）によるデータ駆動型評価

■想定される用途

・睡眠管理アプリ（携帯端末）
・快眠寝具
・睡眠環境制御のための睡眠評価