DEIM Forum 2017 E6-1

マウスの脳波／筋電データを利用した睡眠ステージ判定
鈴木

悠太†

佐藤

牧人††

塩川 浩昭†††

柳沢正史††

北川 博之†††† 筑波大学 システム情報工学研究科 〒 305–8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学 国際統合睡眠医科学研究機構 (WPI-IIIS) 〒 305–8575 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† 筑波大学 計算科学研究センター 〒 305–8577 茨城県つくば市天王台 1-1-1
E-mail: †kitamannn.2312@kde.cs.tsukuba.ac.jp, ††{sato.makito.ge,yanagisawa.masa.fu}@u.tsukuba.ac.jp,†††{shiokawa,kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし マウスの脳波や筋電データから睡眠ステージを判定することは，睡眠解析において極めて重要な課題となっている．しかし，現在の睡眠ステージの判定は熟練の判定者の目視による判定が主流となっており，精度の高い自動睡眠ステージ判定手法は未だ存在していない．そのため，睡眠ステージの判定には膨大な人件費や時間が必要となり，
睡眠研究および診断の大規模化の大きな障害となっている．精度の高い自動睡眠ステージ判定が実現できない原因として，脳波および筋電データから特徴抽出を行う際に全ての睡眠ステージの特徴を十分に抽出できていないこと，および，睡眠ステージの時系列性を考慮していないことの 2 点が考えられる．そこで本研究では，(1) 各睡眠ステージの特徴をよく表現できる特徴量の推定，(2) 睡眠ステージの時系列性を考慮した特徴量の作成，および (3) 分類器による判定において複数の睡眠ステージの特徴を持った確実性が低い判定に対する再判定により高精度な睡眠ステージ判定を行う．本研究では，実際のマウスの脳波および筋電データを用いた評価実験により提案手法の有効性を示した．
キーワード マウス, 脳波, 筋電データ, 睡眠ステージ判定, 時系列データ, 主成分分析, SVM, 機械学習

1. は じ め に

動睡眠ステージ判定が実現できない原因としては，次の 2 つのような問題が考えられる：(a) 脳波および筋電データから特徴

臨床用，研究用を含めて，ノンレム睡眠やレム睡眠，覚醒と抽出を行う際に全ての睡眠ステージの特徴，その中でも特にレいった睡眠ステージに関する情報は睡眠解析を行う上で基準とム睡眠の特徴を十分に抽出することができていないこと，およなる情報である．しかし，睡眠ステージの自動判定は，現在市

び (b) 人間が目視により判定する場合には前後のデータとの時販されているソフトウェアも含めて，専門家の要求する判定精

系列的な繋がりを考慮しながら判定を行うのに対して，多くの度 95%以上を実現している手法は未だ存在していない．睡眠ス

既存手法では脳波および筋電データの波形の情報のみから睡眠テージを判定する場合，熟練の判定者の目視による手作業でのステージを判断しており，睡眠ステージの時系列性を考慮した

睡眠ステージ判定が現在主流となっている．このため，睡眠研

判定を行っていないことの 2 点である．

究および診断を行う上で手作業での睡眠ステージ判定では，人そこで本研究では，上記の問題を解決するマウスの睡眠ス

件費や時間といったコストが大きくかかるため，睡眠研究の大テージ判定手法 MASC を提案する．本研究の提案手法 MASC

規模化が困難となっている．ゆえに，睡眠ステージの高精度なは以下の 3 つのアプローチをとる：(1) 使用する特徴量の違い

自動判定技術の確立は，睡眠研究の大規模化において極めて重による各睡眠ステージの判定精度の違いを調べることで，各睡要な課題となっている．

眠ステージの特徴をよく表現できる特徴量を推定する，(2) 分

この問題を解決するために，1960 年頃から様々な動物を対象

類器に与えるパラメータとして睡眠ステージの時系列性を考慮として睡眠ステージ判定手法が開発されてきた．これまでに，した特徴量の作成を行う，(3) 分類を行った結果について，分

ニューラルネットワークを用いた手法 [1] や波形認識法と決定類器による判定の確実性が低い判定に対する再判定を行う．分

木学習を用いた手法 [2] などの様々な分類方法を利用した睡眠類器による判定の確実性が低い判定とは，複数の睡眠ステージ

ステージ判定手法が開発されてきた．最近では，判定精度を向の特徴を持つようなデータに対する判定のことを示す．確実性上させるために特徴量について解析・考察を行う手法が増えてが低い判定の場合であっても，SVM などの分類器では確率がおり，線形判別分析を用いた手法 [3] や単純ベイズ分類器を用一番高い睡眠ステージへ必ず分類されるが，確実性が低いためいた手法 [4]，特徴量抽出と赤外線センサを用いた手法 [5]，密正しくない判定をしている可能性が高い．

度ベースクラスタリングを用いた手法 FASTER [6] などが開発

本研究では，上述のアプローチ (1)〜(3) を適用することで高されてきた．今まで開発されてきたこれらの手法は，ノンレム

い睡眠ステージ判定精度を実現した睡眠ステージ判定手法の構睡眠や覚醒に対する判定精度は比較的専門家が要求する 95%に築を目指す．本稿では，提案手法 MASC の詳細について述べ近い値を実現するのに対し，レム睡眠に対する判定精度についるとともに，実際のマウスの脳波および筋電データを利用して，てはまだ 50〜80%程度が限界という問題がある．精度の高い自既存手法との比較を通じた提案手法 MASC の有効性について

図 1 典型的なマウスのノンレム睡眠の波形例

図2

典型的なマウスのレム睡眠の波形例(上段：脳波，下段：筋電データ)

図3(上段：脳波，下段：筋電データ)

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

2e+05

Power
1

Frequency[Hz]

0e+00

7

4e+05

(上段：脳波，下段：筋電データ)

8e+05
5

4e+05

Power
3

0e+00

1500000
Power
50000001

典型的なマウスの覚醒の波形例

13Frequency[Hz]

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Frequency[Hz]

図 4 典型的なマウスのノンレム睡眠における 図 5 典型的なマウスのレム睡眠における脳波の 図 6 典型的なマウスの覚醒における脳波の脳波の周波数スペクトル例

周波数スペクトル例

議論する．

周波数スペクトル例

設定する．脳波および筋電データを 20 秒間隔のエポックに分

本稿の構成は以下のとおりである．まず 2 節にて，マウスの割する例を図 7 に示す．一般的にマウスの睡眠ステージ判定で睡眠ステージの概要と本研究で扱うマウスの睡眠ステージのは，各エポックに対してその脳波および筋電データの波形を比判定方法について説明する．3 節では，関連研究ついて説明す較することで睡眠ステージを判定する．

る．4 節では，前述の 3 つのアプローチを用いた提案手法である MASC について述べる．また，5 節で提案手法の有効性を確かめるための評価実験について述べる．最後に 6 節にて，本研究のまとめと今後の課題について述べる．

2. 事前準備：マウスの睡眠ステージの判定方法
2. 1 脳波／筋電データを用いたマウスの睡眠ステージ判定
現在利用されている睡眠ステージ判定方法は，マウスの脳波

図 7 エポックの分割方法

および筋電データと睡眠ステージとの関係性を用いて判定するものが主流である．脳波とはマウスの脳から生じる電気活動を

2. 3 マウスの睡眠ステージ

脳表などに置いた電極で記録したものであり，筋電データとはマウスにおける睡眠ステージは，エポックをノンレム睡眠，

脊髄から生じる電気活動を脊髄に置いた電極で記録したものでレム睡眠，覚醒の 3 つのステージに分類することができる．

ある．睡眠ステージ判定では，まず脳波および筋電データにつ

図 1 はノンレム睡眠における典型的な波形を示し，図 4 は図

いて 2. 2 節で説明するエポックという単位にデータを分割する．

1 における脳波の周波数スペクトルを示したものである．ノン

その後，各エポックについて，2. 3 節で説明する脳波および筋レム睡眠では，脳波は 1Hz から 6Hz の低周波成分 (デルタ波)

電データの振幅や周波数特性といった睡眠ステージごとの特徴を多く含んで振幅が大きくなるのに対し，筋電データの振幅はの違いを利用することで睡眠ステージを判定する．

小さくなる特徴がある．

2. 2 エポック

図 2 はレム睡眠における典型的な波形を示し，図 5 は図 2 に睡眠ステージ判定を含む睡眠解析では，一般的に脳波およびおける脳波の周波数スペクトルを示したものである．レム睡

筋電データを一定区間ごとに区切って解析を行う．一定期間に眠では，脳波は 7Hz から 11Hz の高周波成分 (シータ波) を多区切った脳波および筋電データをエポックと呼ぶ．マウスの睡く含むがノンレム睡眠と比べて振幅が小さくなる，また，筋電眠解析を行う場合，一般的にエポックの間隔は 4 秒から 20 秒

データの振幅は非常に小さいという特徴をもつ．

が用いられており，本研究ではエポックの間隔は 20 秒間隔と図 3 は覚醒における典型的な波形を示し，図 6 は図 3 における脳波の周波数スペクトルを示したものである．覚醒では，脳波はレム睡眠時の脳波パターンと似た周波数特性を持つのに対し，筋電データの振幅は非常に大きいという特徴がある．

3. 関 連 研 究
3. 1 FASTER
密度ベースクラスタリングを用いた睡眠ステージ判定手法として，Sunagawa らの研究がある [6]．FASTER では，同じ睡図 8 提案手法 MASC の概要

眠ステージに分類されるエポックは脳波および筋電データを主成分分析することにより得られる特徴空間において分布が密集するという性質に基いて睡眠ステージ判定を行う．FASTER ではまず，主成分分析 [10] により脳波および筋電データから特徴抽出を行う．次に，脳波および筋電データに関して，ノンパラ
メトリック密度推定クラスタリング [11] により特徴が似ている
エポック同士を同じクラスタにまとめる．最後に，各クラスタの特徴から最も類似する睡眠ステージにエポックを分類する．

FASTER による睡眠ステージ判定では，ノンレム睡眠および覚醒に対しては非常に高い判定精度で分類することができるが，レム睡眠に対する判定精度は 80%であるという問題がある．

3. 2 exFASTER
密度ベースクラスタリングと状態遷移モデルを用いた睡眠ス
テージ判定手法として我々の先行研究である exFASTER がある [7]．

Sunagawa らの睡眠ステージ判定手法 FASTER は，時系列性を考慮していない分類であるという特徴がある．しかし，時系列の情報には重要な情報が含まれており，人間が目視で睡眠ステージを判定する場合，前後数エポックについての睡眠ス
テージの流れを見て判定することが知られている．また，睡眠ステージは頻繁に遷移するものではないという特徴がある．し
たがって，コンピュータによる判定において，数秒から数十秒の間で異なる睡眠ステージに遷移している判定をした場合，その判定は誤っている可能性が高いと考えられる．
そこで我々は FASTER を改良し，各睡眠ステージを隠れマ
ルコフモデル [13] に準じた状態としてモデル化した．これにより，FASTER による判定結果の中から確率的に不自然な睡眠
ステージ遷移をしているエポックを検出し，より妥当と考えられる睡眠ステージへ再分類する手法 exFASTER を提案した．

exFASTER を用いた睡眠ステージ判定により，FASTER と比較してノンレム睡眠に対する判定精度を 4%以上向上することができたが，FASTER において問題となっていたレム睡眠に対する判定精度は同等であった．

4. 提案手法 MASC
既存手法においてレム睡眠の Sensitivity が低い原因として，先行研究 [7] でも着目していた時系列性の問題に加えて，睡眠ステージの特徴抽出を行うときにレム睡眠の特徴が充分に抽出することができていない可能性があると考えた．そこで本研究では，各睡眠ステージをよく表現できる特徴量の抽出および睡眠ステージの時系列性の考慮した分類に着目した睡眠ステージ
判定手法 MASC について提案する．

4. 1 概要

本節で提案する手法 MASC の概要を図 8 に示す．
本手法では，まずエポックごとに分割された脳波および筋電データを FFT [12] により周波数スペクトルに変換し，それぞれの周波数スペクトルから主成分分析を用いて特徴量抽出 (4. 2
節) を行う．その後，抽出した特徴量と睡眠ステージの時系列性を考慮した特徴量を入力パラメータとして与えた分類器を用いて睡眠ステージ判定を行う (4. 3 節) ．本手法では分類器として SVM (Support Vector Machine) [14] を使用して睡眠ス
テージ判定を行った．最後に，分類器を用いて睡眠ステージ判定を行った結果の中で，分類器による判定の確実性が低い判定に対する再判定について 4. 4 節で説明する．

4. 2 主成分分析を用いた特徴量抽出
脳波および筋電データから各睡眠ステージの特徴を抽出する方法として，本手法では主成分分析 [10] を使用する．特徴量として主成分を用いた分類では主成分数によって判定精度が大きく変動するため，妥当な主成分数を決める必要がある．そこで
本研究では，脳波および筋電データの主成分数を変化することによる判定精度への影響について実験を行う．最適な主成分数の推定に関する評価実験について 5. 3. 1 節で説明する．

4. 3 時系列性を考慮した特徴量を用いた分類
3. 2 章で述べた通り，一般的に睡眠ステージは一定の規則にしたがって遷移することが知られており，睡眠ステージ判定において時系列性を考慮することは重要であるといえる．本研究では，分類器へ入力する特徴量として，脳波および筋電データの主成分に加えて，直前や直後の睡眠ステージ判定結果を加えることを考える．
本研究では，時系列性を考慮した特徴量として，(1) 睡眠ス
テージの判定結果を文字列シーケンスとする特徴量，(2) 直前
または直後数エポックにおける各睡眠ステージの占有確率を重みなし確率とした特徴量，および (3) 各睡眠ステージの占有確率を重み付き確率とした特徴量の 3 種類の特徴量を提案する．
これら 3 種類の特徴量について，判定対象のエポックの直前 k
エポックからの時系列性のみを考慮した場合と，判定対象のエポックの前後 k エポックの時系列性を考慮した場合を組み合わせた 6 種類の特徴量を用いて分類を行う．
図 9 を例にして，考慮するエポックの数を k = 3 としたときの特徴量の詳細についていくつか説明する．図 9 は連続する 7
エポックについて，判定対象をエポック 4 としたときの前後 3
エポックの睡眠ステージ判定結果を示したものである．

MASC は，時系列性を考慮した特徴量として t− および t+

レム睡眠, 覚醒 }，位置 p が表すエポックの睡眠ステージを S(p)としたとき，重み関数 ws を以下に示す．
∑
p gs (p)ws = ∑ ∑.
s
p gs (p)
図 9 時系列性を考慮した特徴量の作成

ただし，gs (p) はガウス関数であり，計算式を以下に示す．また，本研究では，σ = 0.8 を用いた．

という特徴量を抽出する．t− は判定対象の直前 k エポックの睡眠ステージ判定結果により得られる時系列特徴量を示し，t+gs (p) =()
exp − p22
σ(S(p) = s)0(Otherwise)

は判定対象の直後 k エポックの睡眠ステージ判定結果により得

k = 3 で直前の時系列性のみを考慮する場合，定義 4.2 より重られる時系列特徴量を示したものである．

a ) 直前 k エポックの睡眠ステージ判定結果を文字列シー

みの値は判定対象に近いエポックから順に 0.82，0.17，0.01 となる．したがって，図 9 の場合，判定対象に近いエポック 3 とエポッケンスとした特徴量
図 9 より，判定対象の直前の 3 エポックについての睡眠ス

ク 5 の重みが大きくなるため，この特徴量では，各睡眠ステージ

テージ判定結果は，時系列が古い順に「覚醒」「覚醒」「ノンレの重み付き占有確率を t− = {p−p−p−
N REM ，REM ，
W ake } = {0.82

ム睡眠」であることがわかる．この特徴量では，睡眠ステージ++，0.00，0.18}，t+ = {p+N REM ，pREM ，pW ake } = {1.00，0.00

判定結果を時系列が古い順に t− = { 覚醒，覚醒，ノンレム睡，0.00} という 6 次元の特徴量として保持する．

眠 } という 3 次元の文字シーケンスとして特徴量を保持する．

時系列性を考慮した特徴量を用いることにより判定精度へ

b ) 前後 k エポックにおける各睡眠ステージの占有確率をの影響と考慮するエポックの数 k の違いによる影響について

5. 3. 2 節で説明する．5. 3. 1 節で推定する脳波および筋電デー

重みなし確率とした特徴量
図 9 より，判定対象の直前 3 エポックについてノンレム睡

タの主成分と 5. 3. 2 節で作成する時系列特徴量により学習した眠が占める割合は 1/3 = 33%，レム睡眠は 0/3 = 0%，覚醒SVM を用いて睡眠ステージを判定する．

は 2/3 = 67% であり，直後 3 エポックについてノンレム睡眠

4. 4 確実性の低い判定に対する再判定が占める割合は 3/3 = 100%，レム睡眠は 0/3 = 0%，覚醒は本実験における睡眠ステージの判定に用いた分類器は，One-

0/3 = 0% である．この特徴量では，各睡眠ステージの占有

Versus-Rest 形式の多クラス分類 SVM [15] を用いて分類を行−−
確率を t− = {p−N REM ，pREM ，pW ake } = {0.33，0.00，0.67}，

う．One-Versus-Rest 形式の多クラス分類 SVM を用いた理由++
t = {p+N REM ，pREM ，pW ake } = {1.00，0.00，0.00} という 6−−次元の特徴量として保持する．ただし，p−
N REM ，pREM ，pW ake

は，SVM は識別境界面から最近傍エポックまでの距離であるはそれぞれ直前 k エポックにおける各睡眠ステージの占有確率

未知データに対する汎化性能が高いと考えられるためである．

++
を示し，p+N REM ，pREM ，pW ake はそれぞれ直後 k エポックに

One-Versus-Rest 形式の多クラス分類 SVM では，「ノンレム睡おける各睡眠ステージの占有確率を示す．

眠とそれ以外の睡眠ステージを判定する SV MN 」，「レム睡眠と+c ) 前後 k エポックにおける各睡眠ステージの占有確率をマージンが最大となるように識別境界面を設定することから，それ以外を判定する SV MR 」，および「覚醒とそれ以外を判定する SV MW 」の 3 つの SVM を組み合わせて分類を行う．各

重み付き確率とした特徴量
図 9 のエポック 4 の睡眠ステージを判定するときに用いる時

SVM では，特徴量空間において特定の睡眠ステージのエポッ

系列情報としては，エポック 4 から遠いエポック 1 やエポック

クとそれ以外の睡眠ステージのエポックを識別境界面により二7 の睡眠ステージの情報よりもエポック 4 に近いエポック 3 や分する．特定の睡眠ステージのエポックが密集している方向を

エポック 5 の睡眠ステージの情報のほうが重要度が高いといえ正方向，それ以外の睡眠ステージのエポックが密集している方る．そこで本特徴量では，判定対象であるエポックとの距離を

向を負方向として識別境界面からの距離を求め，正方向に最も示す位置関数および占有確率の重み関数を定義する．

離れている SVM の睡眠ステージを判定結果とする．

［定義 4.1］（位置関数） 判定対象エポックを et ，直前または直3 つの SVM による判定の中で，1 つの睡眠ステージを分類す

後のエポックを e とするとき，エポック e の位置を表す位置関る SVM でのみ正方向に大きく離れているような場合であれば，数 P (e) は下記の通りである．

その判定は正しい判定である可能性が高い．しかし，複数の睡i− k+1P (e) = 0



 i
k+1

眠ステージの特徴を持つようなエポックの場合，2 つ以上の睡(e が et より i 個前のエポックである場合)

眠ステージについて正方向に大きく離れておりそれぞれ識別境(e = et )界面からの距離がほぼ同じような状況において，コンピュータ(e が et から i 個後のエポックである場合)は機械的に一番距離が離れている睡眠ステージを判定結果とするが，この判定は誤っている可能性が高いと考えられる．

= −0.25，P (あるエポック e は，識別境界面からマージンまでの距離を 1［定義 4.2］（重み関数） 睡眠ステージを s ∈ { レム睡眠, ノン面から特徴点までの正方向の距離を dN , dR , dW とする．負方1
図 9 の例の場合では，P ( エポック 3) = − 3+1
3
エポック 7) = 3+1 = 0.75 となる．

としたとき，各 SVM (SV MN , SV MR , SV MW ) の識別境界図 10 主成分とノンレム睡眠 Sensitivityの関係

図 11 主成分とレム睡眠 Sensitivity の関係

向に特徴点が存在する場合，ds (s ∈ {N, R, W }) の値は負となる．正方向に最も離れた睡眠ステージと 2 番目に離れた睡眠ス
テージの距離 ds の差 D(e) は以下の式で表される．

D(e) = max(ds ) − next max(ds )MASC では，4. 2 節および 4. 3 節で抽出した特徴量を用いて分類した睡眠ステージ判定結果の中で，D(e) の値が閾値 θD よ

図 12 主成分と覚醒 Sensitivity の関係

これに対して Specificity は，表 1 を用いて以下の計算式で表される．

TN
FP + TN
この式は，レム睡眠の Specificity の場合であれば，人間によSpecif icity =る判定でレム睡眠ではないと判定されたエポックの中で，コンピュータによる判定でも正しくレム睡眠ではないと判定されたものの割合を示す．

りも小さい判定を確実性が低い判定であるとする．そして確実

Accuracy は，T PN ，T PR ，T PW をそれぞれノンレム睡眠，性が低い判定に対して 5. 3. 2 節で作成する特徴量とは異なる時

レム睡眠，覚醒の場合における T P の値とし，同様に F NN ，系列特徴量により学習した SVM を用いて再判定を行う．閾値

F NR ，F NW をそれぞれノンレム睡眠，レム睡眠，覚醒の場合

θD の推定および再判定に用いる分類器の選定について 5. 3. 3における F N の値とした時，以下の計算式で表される．

節および 5. 3. 4 節で説明する．

T PALL = T PN + T PR + T PW

5. 評 価 実 験

F NALL = F NN + F NR + F NW

本節では，提案手法 MASC のパラメータチューニングに関Accuracy =する予備実験，および MASC の有効性を示すために実施した

T PALLT PALL + F NALL

ノイズが少ないマウスおよびノイズが多いマウスを対象とした

この式は，人間による判定とコンピュータによる判定が一致し評価実験について述べる．本実験は 14-Fold Cross Validation

た割合を示している．
本実験では，これら 7 つの評価指標を用いて，睡眠ステージ

で実験を行った．

判定手法の判定精度を計算する．

5. 1 データセット
本実験で用いるマウスのデータは，比較的ノイズが少ないマ
ウス 14 匹に関する人手でラベル付けした脳波および筋電デー
タを使用する．本実験で用いるマウスはすべて，薬物投与や遺伝子組み換えなどが行われていない健常体を表す WildType で

人間による判定

表 1 評価指標の計算
コンピュータによる判定
○
×
○
TP
FN
×
FP
TN

ある．脳波および筋電データのサンプリング周波数は 250Hz，
エポックサイズは 20 秒である．エポック数は 4 日分の 17,280

5. 3 予備実験：適切なパラメータの決定

エポックであり，14 匹のマウスで計 241,920 エポックである．

5. 3. 1 最適な主成分数の推定

5. 2 評 価 指 標

分類器の入力パラメータとして与える脳波および筋電データ

本実験では，睡眠ステージ判定の判定精度を計算するための評の周波数スペクトルの主成分を，それぞれ第 1 主成分から第 30

価指標として，Sensitivity [6] と Specificity [6]，Accuracy [6]主成分まで変化させて分類を行った場合についてのノンレム睡を用いる．Sensitivity と Specificity は，各睡眠ステージごと

眠の Sensitivity を図 10，レム睡眠の Sensitivity を図 11，覚に計算することとする．Sensitivity は，表 1 を用いて以下の計

醒の Sensitivity を図 12 に示す．

算式で表される．

図 10 から図 12 より，脳波の主成分は主成分数が増加に伴いSensitivity =TP
TP + FN

全ての睡眠ステージにおいて判定精度が段階的に向上する傾向にあり，第 20 主成分を超えたところで判定精度が一定になる

この式は，レム睡眠の Sensitivity の場合であれば，人間によることがわかる．筋電データの主成分については，ノンレム睡眠

判定でレム睡眠と判定されたエポックの中で，コンピュータにおよびレム睡眠の Sensitivity は主成分数に関係なくほぼ一定

よる判定でも正しくレム睡眠と判定されたものの割合を示す．

であるが，覚醒の Sensitivity は主成分数が 4 以上の時に値がmethod
直前のみ (シーケンス)
直前のみ (重みなし確率)
直前のみ (重み付き確率)
前後考慮 (シーケンス)
前後考慮 (重みなし確率)
前後考慮 (重み付き確率)
時系列性の考慮なし

表 2 k の違いによるノンレム睡眠 Sensitivity の変化
k=1
k=2
k=3
k=4
89.01 ± 3.54%
90.27 ± 2.67%
91.06 ± 2.55%
87.79 ± 4.70%
93.22 ± 1.80%
93.93 ± 1.67%
94.16 ± 1.59%
94.22 ± 1.60%
93.22 ± 1.80%
93.22 ± 1.80%
93.44 ± 1.77%
93.74 ± 1.68%
91.13 ± 2.67%
92.38 ± 2.02%
92.58 ± 2.51%
88.30 ± 5.29%
93.35 ± 1.66%
93.94 ± 1.49%
94.09 ± 1.53%
94.19 ± 1.58%
03.35 ± 1.66%
93.36 ± 1.65%
93.40 ± 1.61%
93.65 ± 1.58%
90.82 ± 1.82%

k=588.30 ± 4.09
94.21 ± 1.60
93.88 ± 1.67
89.97 ± 2.94
94.20 ± 1.55
93.80 ± 1.52

method直前のみ (シーケンス)
直前のみ (重みなし確率)
直前のみ (重み付き確率)
前後考慮 (シーケンス)
前後考慮 (重みなし確率)
前後考慮 (重み付き確率)
時系列性の考慮なし

表 3 k の違いによるレム睡眠 Sensitivity の変化
k=1
k=2
k=3
90.90 ± 3.55%
91.02 ± 3.57%
90.89 ± 3.40%
94.23 ± 3.59%
93.78 ± 3.62%
93.51 ± 3.63%
94.23 ± 3.59%
94.24 ± 3.60%
94.14 ± 3.59%
92.93 ± 3.17%
92.72 ± 3.00%
93.09 ± 2.95%
96.03 ± 2.97%
95.30 ± 2.89%
94.75 ± 3.14%
96.03 ± 2.97%
96.01 ± 2.95%
95.89 ± 2.77%
92.29 ± 3.82%

k=491.36 ± 3.39%
93.27 ± 3.62%
93.92 ± 3.59%
94.04 ± 2.83%
94.31 ± 3.23%
95.50 ± 2.80%

k=591.39 ± 3.52
93.17 ± 3.60
93.83 ± 3.63
94.54 ± 2.12
94.05 ± 3.36
95.25 ± 2.91

method直前のみ (シーケンス)
直前のみ (重みなし確率)
直前のみ (重み付き確率)
前後考慮 (シーケンス)
前後考慮 (重みなし確率)
前後考慮 (重み付き確率)
時系列性の考慮なし

表 4 k の違いによる覚醒 Sensitivity の変化
k=1
k=2
k=3
95.61 ± 2.40%
95.91 ± 1.97%
95.86 ± 1.95%
95.24 ± 2.21%
95.59 ± 1.87%
95.88 ± 1.73%
95.24 ± 2.21%
95.30 ± 2.08%
95.34 ± 2.07%
95.36 ± 2.21%
95.34 ± 2.06%
95.28 ± 2.16%
95.32 ± 2.33%
95.59 ± 1.96%
95.84 ± 1.73%
95.32 ± 2.33%
95.36 ± 2.17%
95.40 ± 2.16%
95.43 ± 2.13%

k=495.77 ± 2.20%
95.99 ± 1.77%
95.44 ± 1.97%
95.48 ± 2.58%
95.97 ± 1.67%
95.51 ± 2.05%

k=5
96.06 ± 1.84
96.07 ± 1.75
95.47 ± 1.92
94.57 ± 4.01
96.08 ± 1.67
95.53 ± 1.99

最大になり一定の値をとるようになることがわかる．以上の結考慮するほうが高い判定精度を示すことがわかる．

果より，全ての判定精度について最大値をとる範囲は，脳波のノンレム睡眠の Sensitivity は，各睡眠ステージの占有確率

主成分数が 20 以上で筋電データの主成分数が 4 以上であるこを特徴量とする分類については，考慮するエポックの数が大きとがわかる．そこで本手法では，脳波の主成分数は 20，筋電図

いほど判定精度が向上し，重みなし確率の場合は k が 4 以上のの主成分数は 4 を使用することとする．

ときに一定である．これに対して，レム睡眠の Sensitivity は，

5. 3. 2 睡眠ステージの時系列性を考慮した特徴量の選定

重みなし確率の場合は考慮するエポックの数が大きいほど判定

時系列性の考慮による判定精度への影響と，4. 3 節で述べた

精度が低下し，重み付き確率の場合は k が 3 以下のときは一定

6 種類の特徴量の違いによる判定精度への影響について予備実

で 4 以上のときは考慮するエポックの数が大きいほど判定精度験を行った．ノンレム睡眠の Sensitivity について判定精度のが低下している．ノンレム睡眠の Sensitivity が最大となる k

比較を行ったものを表 2，レム睡眠の Sensitivity については表の範囲とレム睡眠の Sensitivity が最大となる k の範囲には重3，覚醒の Sensitivity については表 4 に示す．表に示した値は，複がないため，本研究では，k の値の変化による Sensitivity へ(平均値 ± 標準偏差%) の形式で示した実験結果である．

の影響が大きいレム睡眠を優先して，k = 3 を使用する．

表 2，表 3 より，ノンレム睡眠の Sensitivity，レム睡眠の以上の結果より，本研究では，前後 3 エポックにおける各睡Sensitivity は，直前または前後のエポックにおける各睡眠ス

眠ステージの占有確率を重み付き確率とした特徴量を用いて分テージの占有確率を特徴量とすることで，時系列性を考慮しな類を行うこととする．

い場合と比較して高い判定精度を示すことが明らかになった．

5. 3. 3 再判定に用いる閾値 θD の推定

一方で，文字列シーケンスを特徴量とする場合は時系列性を考コンピュータによる判定においてノンレム睡眠と判定された

慮しない場合と比べて同等かそれ以下の判定精度を示している

エポックについての D(e) のヒストグラムを図 13 に示す．ただことがわかる．したがって，本研究では，時系列性を考慮した

し，赤色で示したヒストグラムはコンピュータによりノンレム

特徴量として各睡眠ステージの占有確率を用いる．

睡眠と判定された全てのエポックについてのヒストグラムを示

また表 2，表 3 より，ノンレム睡眠の Sensitivity は直前の時す．また，青色のヒストグラムはノンレム睡眠と判定されたエ系列性のみを考慮する場合と前後の時系列性を考慮する場合とポックの中で誤判定されたエポックのヒストグラムを示す．同

比較して有意差はないが，レム睡眠の Sensitivity は前後の時様に，コンピュータによる判定においてレム睡眠と判定された系列性を考慮する場合の方が約 2%ほど向上していることがわ

エポックについての D(e) のヒストグラムを図 14，覚醒と判定

かる．表 4 より，覚醒の Sensitivity は，時系列性を考慮するされたエポックについての D(e) のヒストグラムを図 15 に示ことによる判定精度のへの影響はなく，考慮するエポックの数

す．図 13 から図 15 においてビンの幅は 0.2 を用いた．

についても判定精度への影響はないことがわかる．したがって，

図 13，図 15 より，コンピュータによりノンレム睡眠または時系列性を考慮した特徴量を作成する場合，前後の時系列性を覚醒と判定されたエポックの中で誤判定されたエポックの多く

〜30Hz) の主成分 20 次元と筋電データ (30Hz〜100Hz) の主成分 4 次元，判定対象の前後 3 エポックにおける各睡眠ステー
ジの占有確率を重み付き確率とした特徴量 6 次元を与える．

FASTER の入力は，脳波 (1Hz〜30Hz) の周波数スペクトル 30
次元と筋電データ (1Hz〜30Hz) の周波数スペクトル 30 次元を合わせた 60 次元に対して主成分分析による特徴抽出を行う
図 13 ノンレム睡眠と判定されたエポックの D(e) のヒストグラム

ことで得られる主成分 4 次元を与える．exFASTER の入力は，

FASTER と同様の脳波と筋電データの周波数スペクトルの主成分 4 次元と FASTER による睡眠ステージ判定結果を与える．

5. 4. 2 実験結果と考察
ノイズが少ないマウスに対して各手法を適用した結果を表 5に示す．表に示した値は，(平均値 ± 標準偏差%) の形式で示し
図 14 レム睡眠と判定されたエポックの D(e) のヒストグラム

た実験結果である．
表 5 より，FASTER や exFASTER と比較して，レム睡眠のSpecificity 以外の評価指標は判定精度が向上していることがわ
かる．特に，ノンレム睡眠の Sensitivity 以外の評価指標については，標準偏差の値から明らかに有意差があることがわかる．
また，ノンレム睡眠の Specificiy，レム睡眠の Specificity，覚醒の Sensitivity と Specificity については，専門家が要求する
図 15 覚醒と判定されたエポックの D(e) のヒストグラム精度である 95%を超えており，ノンレム睡眠の Sensitivity，レム睡眠の Sensitivity，Accuracy についても，95%に非常に近は D が 2 以下の非常に確実性が低いエポックであることがわい値を示していることがわかる．

かる．しかしながら，ノンレム睡眠または覚醒のエポック全体

誤判定されたエポックについて調査した結果，誤判定の大半のごく一部であるため，これらのエポックに対する再判定によが睡眠ステージが遷移する前後のエポックであることがわかっ

る判定精度への影響は少ないと考えられる．これに対して図 14

た．睡眠ステージが遷移する前後のエポックの判定は，専門家

より，コンピュータによりレム睡眠と判定されたエポックの中による判定であっても専門家によって意見が別れることが多く，

で誤判定されたエポックは全体の約 1/3 を占め，正しく判定さ異なる専門家により同じマウスの睡眠ステージ判定を行った場

れたエポックの分布は D が 3 から 6 付近に多いことがわかる．

合の睡眠ステージ判定結果の一致率は約 95%と言われているこ

これに対して，誤判定されたエポックの D の分布は 0 から 4とより，本手法によるノイズが少ないマウスを対象とした自動付近に多いことがわかる．よって本研究では，確実性の低い判

睡眠ステージ判定については，非常に専門家に近い判定精度で定を検出するための閾値として θD = 4 を使用する．

睡眠ステージ判定を行うことができていると考えられる．

5. 3. 4 再判定に用いる分類器の選定

5. 5 評価実験 2：ノイズが多いマウス

5. 3. 3 節より，誤判定されたエポックの大半はコンピュータ

5. 5. 1 データセット

によりレム睡眠と判定されたエポックであることがわかった．

本実験で用いる学習データは，5. 1 節で説明したノイズが少

また，コンピュータによりレム睡眠と判定されたエポックの中ないマウスを使用し，評価に用いるデータはノイズが多いマウ

で誤判定されたエポックについて調査した結果，誤判定エポッ

ス 7 匹の脳波および筋電データを人手でラベル付けしたもので

クの 90%以上がノンレム睡眠のエポックであることがわかった．

ある．ノイズが多いマウスの脳波および筋電データのサンプリ

5. 3. 2 節の表 2 においてノンレム睡眠の Sensitivity が最も高い

ング周波数は 250Hz，エポックサイズは 20 秒である．エポッ

値を示した時系列特徴量は，前後 5 エポックにおける各睡眠ス

ク数は 2 日分の 8,640 エポック，計 60,480 エポックである．

テージの占有確率を重みなし確率とした特徴量であることがわ

5. 5. 2 実験結果と考察

かる．そこで MASC では，コンピュータによりレム睡眠と判

ノイズが多いマウスに各手法を適用した結果を表 6 に示す．

定されたエポックの中で D(e) の値が閾値 θD = 4 より小さい

表 6 より，FASTER や exFASTER と比較して，ノンレム

エポックについて，脳波の主成分 20 次元，筋電データの主成

睡眠の Sensitivity，レム睡眠の Specificity 以外の評価指標は

分 4 次元，および前後 5 エポックにおける各睡眠ステージの占判定精度が向上していることがわかる．また，ノンレム睡眠の有確率を重みなし確率とした特徴量 6 次元を用いて学習された

Sensitivity，レム睡眠の Specificity についても明らかに有意差

SVM を用いて再判定を行う．

がないことがわかる．特にノンレム睡眠の Specificity と覚醒の5. 4 評価実験 1：ノイズが少ないマウス

Sensitivity については値が大きく向上しており，標準偏差の値

5. 4. 1 比 較 手 法

が大きく減少している．これは，FASTER および exFASTER

本実験では，提案手法 MASC，FASTER [6]，exFASTER [7]を用いた睡眠ステージ判定では，ノンレム睡眠と覚醒の間で睡の 3 つの手法について比較を行う．MASC の入力は，脳波 (1Hz

眠ステージが遷移する場合について，遷移する位置が正しく検

method
MASC
FASTER
exFASTER

表 5 ノイズが少ないマウスに対する睡眠ステージ判定精度の比較
ノンレム睡眠レム睡眠
覚醒
Sensitivity
Specificity
Sensitivity
Specificity
Sensitivity
Specificity
94.37 ± 1.44% 96.63 ± 1.30% 94.74 ± 2.86% 97.37 ± 0.94% 95.42 ± 2.25% 98.09 ± 0.93%
89.49 ± 0.41% 94.02 ± 0.73% 78.36 ± 1.00% 98.33 ± 0.06% 94.61 ± 0.72% 92.31 ± 0.36%
93.79 ± 0.21% 93.87 ± 0.54% 79.72 ± 0.59% 99.08 ± 0.05% 94.79 ± 0.59% 95.26 ± 0.20%

Accuracy
94.76 ± 1.02%
91.09 ± 0.21%
93.41 ± 0.21%

methodMASC
FASTER
exFASTER

表 6 ノイズが多いマウスに対する睡眠ステージ判定精度の比較
ノンレム睡眠レム睡眠
覚醒
Sensitivity
Specificity
Sensitivity
Specificity
Sensitivity
Specificity
94.19 ± 5.47% 93.71 ± 2.07% 92.95 ± 7.11% 96.01 ± 2.60% 91.10 ± 4.98% 99.50 ± 0.34%
91.26 ± 6.01% 79.04±25.86% 88.95 ± 6.65% 97.24 ± 3.03% 75.55±28.85% 94.79 ± 4.01%
95.02 ± 2.49% 78.65±25.44% 88.08 ± 6.08% 97.89 ± 3.02% 75.40±28.64% 97.14 ± 1.71%

Accuracy
92.40 ± 3.31%
82.32±13.39%
83.93±14.69%

出できず遷移付近の覚醒エポックまでノンレム睡眠と誤判定していることが原因であると考えられる．本手法では時系列性を謝辞考慮した特徴量を作成することで，ノンレム睡眠とレム睡眠の本研究の一部は，科学研究費補助金・新学術領域研究 “宇宙遷移を正しく検出でき，高い判定精度を示したと考えられる．

に生きる” 「超ストレス環境・宇宙を見据えた新規睡眠覚醒制

一方で，ノイズが少ないマウスの場合と比較して，レム睡眠

御手法の開発」および文部科学省・地域イノベーション・エコ

の Sensitivity と覚醒の Sensitivity については値が減少しておシステム形成プログラム「つくばイノベーション・エコシステ

り，専門家が要求する判定精度である 95%をまだ満たしていな

ムの構築」による助成を受けたものである．

いことがわかる．また，覚醒の Specificity 以外の評価指標において標準偏差が大きく増加しているため，マウスのごとに判定
精度のばらつきが非常に大きく，安定していないことがわかる．

6. まとめと今後の課題
本研究では，マウスの睡眠ステージを自動判定するための手法を提案した．本研究では，既存手法の多くでは，睡眠ステー
ジ判定において時系列性の考慮をしていないという問題および各睡眠ステージの特徴を正しく抽出することができていないという問題がある点に着眼した．また，分類器を用いた分類ではコンピュータはそれぞれの睡眠ステージへ分類される確率を求め，一番高い確率の睡眠ステージへ分類する．しかし，複数の睡眠ステージの特徴を持つデータの場合，それぞれの睡眠ス
テージへ分類される確率の差が小さいため，機械的に一番確率が高い睡眠ステージへ分類されるような確実性の低い判定が含まれることがあるという問題がある．そこで本研究では以下の3 つのアプローチをとった手法 MASC を提案した：(1) 各睡眠
ステージの特徴をよく表現できる特徴量の推定，(2) 分類器に与えるパラメータとして睡眠ステージの時系列性を考慮した特徴量の作成，(3) アプローチ (1) および (2) を用いて分類を行った結果について，分類器による判定の確実性が低い判定に対す
る再判定を行う．提案手法 MASC についてノイズが少ないマ
ウスを用いて実験を行った結果，既存手法と比較して非常に判定精度が向上し，専門家が要求する判定精度 95%以上という精度に非常に近い値を実現することができた．また，ノイズが多いマウスを用いて実験を行った結果，平均で 92.40%という高い判定精度を実現することができた．
今後は，脳波および筋電データに混入するノイズを除去する
ことにより，ノイズが多いマウスに対しても高い判定精度を実現できる手法の提案，および睡眠障害のような健常体のマウスと異なる睡眠ステージ遷移の傾向があるマウスに対しても高い判定精度を実現できる手法の提案をする予定である．[12, 14]

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