時間依存型隠れマルコフモデルを用いた睡眠段階の判別Predicting sleep stages based on time-dependent hidden Markov model

摘要

近年，目覚めの悪さや酬眠時間の不足など，睡眠に関する悩みを抱える人は多い，同程度の睡眠時間であっても，目覚めの良い日もあれば悪い日もあるという経験は誰しもあるだろう．日々の快適な目覚めは，REM（Rapid Eye Movement）睡眠と呼ばれる眠りの浅い時間帯における起床によって実現する. 睡眠の深さを示す捌眠段階は，連続性や周期性といった特徴をもつため，心拍数や休動などの睡眠時生体情柏データを，酬民段階を示す指標として用いることができる．そこで本報告では，心拍データに対し，状態遷移確率が時間に依存する時間依存型隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model:HMM）を用いて，睡眠の深さを推定する方法を提案する.