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加速度センサによる体動数および体動間隔に基づいた睡眠覚醒判定手法の検討

机译：基于机身运动数和加速度传感器的运动间隔检查睡眠唤醒确定方法

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摘要

睡眠のモニタリングは生活の質を向上させる上で重要である．これまで多くの睡眠に関する研究が発表され，睡眠モニタリング用のデバイスも開発されている．現在普及している睡眠覚醒判定手法の一つとして，手首に装着した加速度センサを用いて，ユーザの睡眠中の体動数から睡眠覚醒判定を行う手法が挙げられる．しかし，既存の手法では覚醒を睡眠と誤判定しやすい傾向があり，十分な精度には達していないと言える．本研究では，体動数に加え体動間隔も利用した，より精度の高い睡眠覚醒判定手法を提案する．提案手法は，既存の2種類の睡眠覚醒判定手法を組み合わせたものになっており，体動数を算出するためにColeアルゴリズムを利用し，体動間隔を算出するためにESSアルゴリズムを利用する．被除者45名分の公開データを用いて既存手法の2種類のアルゴリズムおよび提案手法の睡眠覚醒判定の精度を評価した結果，Coleアルゴリズムは74.7%，ESSアルゴリズムは731%，提案手法は76.6%であった．本手法は加速度センサのみを用いており，計算負荷も小さいため，多くの睡眠モニタリング用デバイスの精度向上に有用である．
机译：睡眠监测对于提高生活质量非常重要。到目前为止，许多睡眠的研究已经宣布，并且还开发了睡眠监测的设备。作为目前广泛的睡眠觉醒确定方法之一，安装在手腕上的加速度传感器用于执行睡眠期间从运动的数量执行睡眠觉醒确定的方法。然而，在现有的方法中，易于易于确定觉醒和错误的决策，并且可以说尚未达到足够的准确度。在这项研究中，我们提出了一种使用身体运动编号和间隔间隔更准确的睡眠觉​​醒确定方法。该方法是两个现有睡眠唤醒确定方法的组合，并利用ESS算法使用COLE算法计算身体移动间隔来计算运动的数量。由于评估了现有方法的睡眠唤醒判断的准确性和使用45判别的公共数据的现有方法的睡眠唤醒判断的准确性，COLE算法为74.7％，ESS算法为731％，所提出的方法达到76.6％。该方法仅使用加速度传感器，并且对于提高许多睡眠监测设备的准确性也是有用的，因为计算负载也很小。

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