心拍変動のカオス性に着目した眠気(生理状態)の推定

概要

生理学の分野では、心拍間隔データの周波数分析や積率統計量に基づく自律神経機能の評価が知られている。また近年では、生体データのカオス解析が注目されている。本研究では、既存の自律神経活動指標に加え、カオスの定量化指標の一つであるカオス尺度を用いて、心拍間隔(RRI)データから自律神経の活動や、眠気・ストレスなどの生理状態を推定することを目指す。
データからリアプノフ指数により近い値を算出するための修正カオス尺度を提案するとともに、身体的負荷や精神的負荷を加えた状態とRRIのカオス尺度との関連について調査する基礎的な実験を行った。

産業界への展開例・適用分野

近年では、様々なウェアラブル生体センサ類が開発されており、継続的に生体データを取得することが可能になってきている。例えば、自動車運転中に小型の心拍センサで計測した心拍間隔(RRI)データをリアルタイムに分析し、眠気を検知するドライバー眠気推定システムなどへの応用が期待される。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
真尾 朋行	数理工学専攻	物理統計学分野	博士2回生
梅野 健	数理工学専攻	物理統計学分野	教授

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