Improving sleep quality by measuring sleep by using millimeter wave radar, daytime activity and room environment

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目的：本研究は、ニューラルネットワークに基づく負担や拘束を抑制する計測手法を用いてマイクロ波レーダーによる睡眠・覚醒の非接触判定の有効性を検証した。方法：日常的な寝室環境で15人に対して合計38夜に携帯型脳波眼電計、アクチグラフ、マイクロ波レーダーによる同時に記録した。携帯型脳波眼電計から脳波眼電データによって高周波で睡眠段階を推定する睡眠判定プログラムによる睡眠・覚醒の判定を教師値とした。stratified k fold cross-validation(k=5)のF1-score 、AUPRCなどによって多層パーセプトロンのモデルを選定した。訓練済みモデルによってマイクロ波レーダーの睡眠・覚醒の判定の一致率、感度、特異度、Cohen's kappa値を算出した。睡眠パラメータの入眠潜時、睡眠開始後覚醒、総睡眠時間、睡眠効率において各方法間の信頼性を評価した。結果：マイクロ波レーダーの睡眠・覚醒の判定の全体一致率は95.38%、感度は76.70%、特異度は97.05%であり、被験者の平均のCohen's kappaは0.63であった。睡眠パラメータにおいて睡眠開始後覚醒は有意な偏り(p= 0.04)が認められたが、他方がなかった。結論：ニューラルネットワークに基づく負担や拘束を抑制する計測手法によるマイクロ波レーダーの睡眠・覚醒の非接触判定の有効性が示された。この手法で得られた結果は、アクチグラフと同程度または上回っていた。