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

健常な心臓の拍動の時間間隔には変動があり、この変動(心拍変動)の周波数分析や積率統計量に基づく分析により自律神経機能を評価する方法が知られている。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。本研究では心拍変動のカオス性に着目し、既存の心拍変動解析による自律神経活動指標に加えて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。

これまでに行った実験から、RRIのカオス尺度が眠気や副交感神経活動と関連する可能性が得られた。

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1回生

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