Real-time Emotion Analysis during Sleep using Sleep Sensing Stream Systems

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究課題では，研究代表者らのこれまでの睡眠データ分析研究を発展させ，睡眠時のリアルタイム情動推定を行う．これは，睡眠中の脳波を用いて，ポジティブ・ネガティブな情動をリアルタイムで推定するものである．これによって，睡眠の深さといった従来の指標とは異なる視点から睡眠を捉えることが可能となり，睡眠医科学の新たな領域の開拓につながることが期待できる．一方，本研究の遂行には，様々な分析処理，対象データ，フィードバック刺激等の追加・変更等を柔軟に行える柔軟なリアルタイムデータ処理基盤が必要である．そこで本研究では，睡眠分析用リアルタイム睡眠センシングストリーム基盤を研究開発し，それを活用してヒトの睡眠時リアルタイム情動推定を行う．初年度である2022年度は，以下のような研究成果を得た．(1) リアルタイム睡眠センシングストリーム基盤の研究開発：脳波計測デバイスを用いたシステムの開発に先立って，ファイルに格納された脳波データを疑似的にリアルタイム送信し機械学習モデルを用いて睡眠ステージ判定を行うサーバ・クライアント型のプロトタイプシステムを開発し，処理速度や判定精度に関する予備的な検討を行った．(2) 睡眠時リアルタイム情動推定：①オフラインでの高精度な睡眠ステージ判定モデルの構築を行った．5クラスの単一モデルを使用した場合AUROCは0.948であったが，層別2クラスモデルを組み合わせることで，平均0.97のAUROCを達成した．②覚醒時の感情価を推定するモデルを，動画視聴または画像視聴中の脳波データを用いて構築した．感情喚起動画視聴中の感情価判別ではAUROCは0.84であり，画像視聴時には0.62であった．これにより，夢の感情価のモデル構築のための学習データの取得には，動画を用いる方が適していることが明らかになった．