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【24h】

Two-valued Estimation of Sleep State Using Body Movements Data

机译:使用身体运动数据的睡眠状态的两个值估计

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摘要

"浅睡眠"と"深睡眠"の2 値ではなく10 段階の睡眠状態で評価した場合,Fig. 3 からも読み取れるように,"浅睡眠"と"深睡眠"を分ける,睡眠状態4 と睡眠状態5 の間に,明確な体動発生後10 分以内の出現時間の差が無い.睡眠状態は"深睡眠"から"浅睡眠"へは体動をトリガーとして急激な変化をするため,体動前後での睡眠の質の変化は,体動間隔を用いて明確に分けられるが,"浅睡眠"から"深睡眠"へは徐々に変化する上に,その間体動の出現は少なくなるため,体動間隔のみで明確に区切りをつけることは難しいと考えられる.さらに体動間隔は体動の回数の個人差の影響を受けやすいという欠点がある.この事を克服するために著者らの先行研究において,各個人の体動の出現頻度に着目した,体動データのみから導かれる指標(体動密度)を提案している.体動密度は体動の出現頻度の周期性から睡眠周期を推定する事が可能である.体動間隔,体動密度共に体動データのみを用いて算出する指標であるため,本研究と同じ条件で併用することが可能である."浅睡眠"から"深睡眠"への段階的変化を体動密度との併用によって,より詳細な睡眠状態推定を検討する予定である.
机译:“浅睡眠”和“深睡眠”而不是两个值,而不是10步睡眠状态,“浅睡眠”和“深睡眠”读取。3,睡眠状态4,在状态5期间睡眠在发生清晰的身体运动后10分钟内的出现时间没有差异。睡眠状态是“深睡眠”,以“浅睡眠”突然变化为“浅睡眠”的触发,改变睡眠质量之后预先移动的是使用身体运动间隔清楚地分开,但“浅睡眠”到“深睡眠”将逐渐变化为“深睡眠”,它被认为难以清晰地分隔在车身运动间隔。此外,身体运动间隔还有缺点是,它易受移动数量的各个差异的影响。克服了在现有研究中,我们提出了仅源于车身运动数据的指示器(身体运动密度),专注于每个人体运动的外观频率。身体运动密度是身体运动的外观频率和睡眠周期的周期性,可以估计。因为身体移动间隔和车身运动密度都是仅使用身体移动数据计算的指示器,所以可以在相同的情况下组合使用作为本研究的条件。逐步改变为“深度睡眠”,计划通过与身体运动密度组合使用,考虑更详细的睡眠状态估计。

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