ポイント
- スマホなどの携帯端末で録音された音データのみから、機械学習によって個人毎の睡眠パターンを可視化するAI技術を開発。
- 睡眠環境音は豊富な情報を含んでいるが、室内外の音全てが記録されるためノイズ処理や睡眠関連音の識別が困難であった。
- 簡便に家庭で睡眠を自己管理することができるソフトの開発や、個人の睡眠パターンに応じた照明やエアコンなどの制御に期待。
大阪大学 センターオブイノベーション（ＣＯＩ）拠点は、ＪＳＴ（国立研究開発法人 科学技術振興機構）の研究成果展開事業「センター・オブ・イノベーション（ＣＯＩ）プログラム」による支援のもと、脳マネジメントにより潜在力を発揮するスーパー日本人の実現を目指し、医脳理工・産学連携のプロジェクトを進めています。
このたび、大阪大学 産業科学研究所の福井 健一 准教授と同大学 歯学研究科・加藤 隆史 教授らの研究グループは共同で、スマートフォンやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習注１）により可視化・評価するＡＩ技術を開発しました（図１）。
これまで睡眠環境音注２）は豊富な情報を含んでいるものの、室内外の全ての音であるため、ノイズ処理や睡眠関連音（歯ぎしり、体動、いびきなど）の識別が困難でした。
今回、福井准教授らの研究グループは、複数の機械学習の手法を組み合わせ、高精度に睡眠関連音を抽出し、睡眠関連音の特徴に応じてそれらを２次元平面に自動マッピングするユニークな手法を開発しました（図２）。
睡眠実験の結果、提案法による睡眠パターンの可視化（図２上段）は睡眠ポリソムノグラフィ（ＰＳＧ）検査注３）により推定された睡眠段階（図２下段）と高い関連を確認しました。例えば、図２の被験者はいびき音と深睡眠（Ｎ３）の関連が強いことが分かります。別の被験者は浅い睡眠（Ｎ１もしくはＮ２）時に多くの歯ぎしり音を確認しています。同様の関連性を１０名の被験者で確認しました。
各睡眠関連音の推移を可視化したデータは、快適な睡眠のパーソナル化に応用が可能です。本成果が、家庭で手軽に睡眠を自己管理できるスマートフォンやタブレットアプリケーションソフトの開発につながれば、睡眠障害の早期発見や健康増進に役立ちます。さらに、歯ぎしり、体動、いびきなどに表れた個人の睡眠パターンに応じた照明やエアコンの制御など、質の高い睡眠へ導く技術にも期待が高まります。
なお、本成果は、米国人工知能学会が発行する会議録「ＡＡＡＩ２０１７ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ」にて公開されます。
＜研究の背景＞
大阪大学 ＣＯＩ拠点では、産学連携アンダーワンルーフのもと、医学・脳科学・理学・工学が連携（医脳理工連携）して、脳機能の解明を行い人間の状態（感情やストレスの状態）との因果関係を解明する研究を行っています。これらの情報を基に、人間の各状態に応じた活性化の手法を開発し、社会に提供する脳マネジメントシステムの研究開発を進めています。
今後、社会に提供される脳マネジメントシステムは状態を検知し、活性化手段を提供し、活性化状態を評価し、さらなる活性化につなげるというサイクルを繰り返しますが、活性化手段の１つとして高品質な睡眠を確保することは重要です。日本人の５人に１人が不眠に悩んでいるという報告があります。従来、睡眠の質は専門的な施設や病院でなければ計測できませんでした。そこで家庭で簡単に計測でき、かつ体調や周囲の環境によって異なる睡眠パターンを把握することが可能なシステムの開発が重要になります。
＜社会に与える影響（社会的意義）＞
本研究成果を応用することで快適な睡眠のパーソナル化が可能になり、家庭で手軽に睡眠を自己管理するスマートフォンやタブレットアプリケーションソフトの開発によって、健康増進や睡眠障害の早期発見が期待できます。また個人の睡眠パターンに応じて照明やエアコンなどの環境を制御することで質の高い睡眠へ導く技術開発にも期待が高まります。
大阪大学Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ（ＣＯＩ）拠点
【プロジェクトリーダー】 パナソニック（株） フェロー 上野山 雄
【研究リーダー】 大阪大学 産業科学研究所 教授 松本 和彦
＜参考図＞
図１ 睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術の流れ図
図２ 提案法による睡眠パターンの可視化結果（上段）と睡眠ステージ（下段）の比較
提案法（上段）の縦軸は音の周波数特徴に基づいて類似する音同士が近くに配置されている。
＜用語解説＞
- 注１） 機械学習
- 明示的なプログラミングなしにデータから対象のモデルをコンピューター上に自動構築する数理的技術。今回はその中でも教師なし学習（教師とは人が明示的に与える正解情報）である自己組織化マップ（Ｓｅｌｆ－Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｍａｐ；ＳＯＭ）を改良した技術によって、多次元の音特徴情報を２次元平面に写像（マッピング）しています。
- 注２） 睡眠環境音
- 睡眠環境中の全ての音（歯ぎしりなどの睡眠関連音や、エアコンの音、車の音、話し声など）。
- 注３） 睡眠ポリソムノグラフィ検査
- 典型的には、睡眠時における脳波、呼吸、脚の運動、あごの運動、眼球運動（レム睡眠とノンレム睡眠）、心電図、酸素飽和度、胸壁の運動、腹壁の運動などを記録するものです。
＜論文情報＞
| タイトル |
“Personal Sleep Pattern Visualization via Clustering on Sound Data” |
| 著者名 |
Hongle Wu、Takafumi Kat、Tomomi Yamada、Masayuki Numao and Ken-ichi Fukui |
| 掲載誌 |
ＡＡＡＩ２０１７ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ |
＜特記事項＞
大阪大学ＣＯＩ拠点は、ＪＳＴ センター・オブ・イノベーション（ＣＯＩ）プログラムによる支援により、金沢大学、パナソニック（株）など１７機関、２７企業と共同で研究を進めています。
本技術は、特許出願中です。
| 出願番号 |
特願2016-089830 |
| 出願日 |
平成２８年４月２７日 |
| 発明者 |
福井、呉、加藤、山田、沼尾 |
| 発明の名称 |
睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラム |
＜お問い合わせ先＞
＜研究成果に関すること＞
福井 健一（フクイ ケンイチ）
大阪大学 産業科学研究所 准教授
Tel：06-6879-8427
E-mail：
＜大阪大学ＣＯＩプロジェクトに関すること＞
大阪大学 センター・オブ・イノベーション（ＣＯＩ）研究推進機構
Tel：06-6879−4988
E-mail：
＜ＣＯＩプログラムに関すること＞
酒井 重樹（サカイ シゲキ）
科学技術振興機構 イノベーション拠点推進部ＣＯＩグループ
Tel：03-5214-7997
E-mail：
＜報道担当＞
科学技術振興機構 広報課
〒102-8666 東京都千代田区四番町５番地３
Tel：03-5214-8404 Fax：03-5214-8432
E-mail：