Self-Guided Mental Health Care by Using Wearable Biological Sound Sensor

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本年度の研究目的は，セルフメンタルヘルスケアの実現に向けて，高精度な定量的ストレス指標の確立とストレス低減効果が得られるマインドフルネス瞑想のプログラムの構築である。そのためにまず，セルフメンタルヘルスケアにおいて，安定したストレス測定ができるよう効果的なノイズ除去法を確立した。具体的には，前年度に提案したノイズ除去法に用いた多チャネルウィナーフィルタの固定マージンを，ノイズと生体音の信号レベルの比を用いて動的に調整することで，個人差やノイズ環境によらず優れたノイズ除去効果が得られることを確認できた。ただしこの手法は，生体音とノイズを取得するための二つのセンサが必要となる。単一のセンサから呼吸音を抽出する手法としては，昨年度に提案した非負値行列因子分解を用いた手法があるが，多様な異常呼吸音への対応が難しかった。そこで，異常呼吸音が含まれる生体音にも適用可能なウェーブレットを用いたノイズ除去手法を提案し，日常生活において発生するノイズを適切に除去できることを確認した。また，より正確な定量的ストレス評価指標を確立するために，身体的負荷および精神的負荷のストレス課題時における生体音センサから得られる各種生体指標，唾液アミラーゼ活性，およびLF/HFを比較することで，ストレスと相関の高い生体指標について調査した。さらに，マインドフルネス瞑想中における脳波データを解析することで有効な瞑想プログラムを確認した。