【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

 

 

■関連情報

・外国出願特許あり

 

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