An adaptive individualization of Hierarchical sleep modelling using Bayesian deep learning

2022年度は研究計画に基づき実験室環境でデータを採取し、提案する階層構造を持つ睡眠評価指標の基本アルゴリズムを構築することを目標に研究を推進した。主に実験室環境での無拘束生体情報計測デバイスの評価を中心に実施した。まず、実験環境整備として睡眠時の脳波計測を実施する方法と日常的な活動量の計測法としてスマートウォッチのアプリケーション開発について手順の確認を行った。さらに基本アルゴリズムの開発に向けては、既存のデータセットを用いて研究を推進した。具体的には、被験者に装着した加速度計から活性度を推定する方式について研究として"Estimation of Functional Independence Measure Motor Score Based on a Trunk Control Model"を、睡眠時の呼吸状態を無拘束で計測する方法として"Classification of Unconstrained Respiratory States Utilizing Multidimensional Probability Distribution Based on Respiratory Frequency Information at Each Time Step"をそれぞれInternational Journal of Affective Engineeringに報告をした。

2022年度は研究計画に基づき実験室環境でデータを採取し、提案する階層構造を持つ睡眠評価指標の基本アルゴリズムを構築することを目標に研究を推進した。主に実験室環境での無拘束生体情報計測デバイスの評価を中心に実施した。まず、実験環境整備として睡眠時の脳波計測を実施する方法と日常的な活動量の計測法としてスマートウォッチのアプリケーション開発について手順の確認を行った。さらに基本アルゴリズムの開発に向けては、既存のデータセットを用いて研究を推進した。具体的には、被験者に装着した加速度計から活性度を推定する方式について研究として"Estimation of Functional Independence Measure Motor Score Based on a Trunk Control Model"を、睡眠時の呼吸状態を無拘束で計測する方法として"Classification of Unconstrained Respiratory States Utilizing Multidimensional Probability Distribution Based on Respiratory Frequency Information at Each Time Step"をそれぞれInternational Journal of Affective Engineeringに報告をした。