[3I3-OS-5a] 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI(1/2)

[3I3-OS-5a-03] 自己注意機構付きオートエンコーダによるRR間隔データを用いた居眠り運転手法の開発

〇堀 憲太郎^1,2、岩本 洋紀¹、藤原 幸一³、加納 学¹ (1. 京都大学、2. クアドリティクス株式会社、3. 名古屋大学)

キーワード：心拍変動、居眠り運転検知、自己注意機構付きオートエンコーダ、脳波判読、ドライビングシミュレータ

居眠り運転は重大な交通事故の原因であり，事故防止には居眠り運転検知が求められる．睡眠状態の変化は自律神経系に影響し，そのため心電図上のRR間隔（RRI）の変動である心拍変動（HRV）も変化する．これまでにHRVに基づいた居眠り運転検知システムが提案されているが， HRV指標の計算に3分程度のRRIデータが必要であるため，その時系列的な特徴が失われる可能性がある．そこで本研究では，RRIデータの時系列としての性質を考慮するため，RRIデータを直接用いるドライバー眠気検知手法を提案する．提案法では，異常検出アルゴリズムを用いて眠気によるRRIデータの変化を検出する．異常検出アルゴリズムとして，ニューラルネットワークの一種である自己注意機構付きオートエンコーダを採用した．提案法の性能評価のために，ドライビングシミュレータを用いた実験を行った．実験では25人の被験者の運転中のRRIデータを計測し，睡眠専門医が脳波データを判読することで，居眠り状態をラベリングした．本実験の結果，提案法では，感度0.80，誤検出率0.12であり，従来のHRVに基づく手法より高い居眠り運転検知性能を達成した.