非負値行列因子分解を用いた心拍変動解析における個人差低減手法の開発とその眠気検出モデルへの適用

摘要

心拍変動（Heart rate variability；HRV）は自律神経活動を反映した現象であり，循環器系の疾患の診断や心理状態の推定に広く用いられ，これまでにHRV解析に基づいた眠気検出手法やてhかh発作予知手法が提案されている［1，2］．一般的にこれらの問題はHRVデータを特徴量とした異常検出問題として定式化され，異常検出アルゴリズムとして多変量統計的プロセス管理（multivariate statistical process control；MSPC）やone class support vector machine（OCSVM）が用いられてきた［3］．しかしながら，複数人から取得したHRVデータを用いて構築した単一の異常検出モデルでは，HRVに存在する個人差のため，必ずしも高い異常検出性能を達成することはできなかった．