画像処理·音響処理を用いた睡眠時無呼吸検知技術の開発

摘要

Sleep apnea is known as an unnoticeable symptom that causes severe diseases. Currently, it is reported that there exist many patients suffering with sleep apnea who need immediate medical attention. This paper presents a system for detecting obstructive sleep apnea using common non-invasive sensors such as camera and microphone. Specifically, we aim at reducing the effect of evaluation environments by combining image and sound processing. In image processing, the proposed system conducts MES analysis using breathing waveform extracted from video data. In sound processing, the system calculates the total variation norm from data such as zero crossing rates extracted from snoring sounds. Evaluation experiments for 24 participant's data (11 for positive and 13 for negative) demonstrate that the proposed system shows a maximum of 87.5% accuracy.%診察を受けていない睡眠時無呼吸症候群の患者が多く存在すると考えられており，自覚症状が少なく重篤な病気を引き起こすことから早期発見が重要な事項とされている。本研究では，現在の検査の前段階として使用できる，低コストで低負担な閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)検知手法を提案する。具体的には，カメラやマイクといった比較的安価で非接触なセンサを用いることで低コスト•低負担を実現し，画像処理と音響処理を組み合わせることで実験環境の違いによる精度の低下を抑える。本手法は，画像処理では撮影した映像から呼吸波形を抽出しMES解析を行い，音響処理ではいびきの音からゼロ交差率などを抽出し全変動ノルムを求め分類を行う。データ数24 (陽性：11,陰性：13)に対して，最大分類精度は87.5%であった。