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[3F2-GS-10j-02] 変分敵対的ドメインニューラルネットワークによる個人差を考慮した睡眠評価
キーワード：深層学習、ドメイン適応、睡眠評価
睡眠は覚醒時における身体的，精神的な機能に影響を及ぼす生体現象であり，日々の健康管理の指標として睡眠状態を評価することは重要である．睡眠は年齢，体調や寝室内の環境などに大きく影響を受けるため，実用的な睡眠計測法を確立するためには，幅広い年代，様々な環境に対応した睡眠モデルを構築する必要がある．睡眠環境音に基づき睡眠評価を行う既存の研究では個人差，環境差について考慮していなかった．本研究では個人差，環境差を考慮した睡眠評価を目的として，変分敵対的ドメインニューラルネットワークと長・短期記憶を用いて睡眠評価を行う手法を提案する．実験により，新規被験者に対して従来の睡眠環境音に基づく睡眠評価と同等以上の精度を発揮することを確認した．
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