DEIM Forum 2016 G4-3

脳波／筋電図を利用したマウスの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‡‡ 筑波大学 システム情報系情報工学域 〒 305–8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1
E-mail: †, ††{s1520652,sato.makito.ge,yanagisawa.masa.fu}@u.tsukuba.ac.jp,‡, ‡‡{shiokawa,kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし

脳波や筋電図から獲得される時系列データからノンレム睡眠やレム睡眠，覚醒といった睡眠ステージを判定することは，睡眠解析の臨床および研究において極めて重要な課題である．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は未だ存在していない．このため，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，睡眠研究および睡眠診断の大規模化が困難となっている．そこで本研究では，脳波および筋電図を利用した高精度な睡眠ステージ判定手法 exFASTER を提案する．

exFASTER では，Sunagawa らにより提案された FASTER において時系列の情報を考慮していないことにより誤判定されるデータについて正しく判定を行うために，FASTER の判定結果に関して時系列的に不自然な睡眠ステージの遷移を行っているデータに対して判定結果の修正を行う．本稿では，提案手法 exFASTER および，既存手法 FASTERについて，比較的ノイズが少ないマウス 14 匹を用いて比較評価を行った結果，exFASTER の判定精度は FASTER より統計的に有意に高いことを明らかにした．
キーワード

脳波，筋電図，睡眠ステージ判定，マウス，時系列データ

1. は じ め にではレム睡眠の特徴であるシータ波とノンレム睡眠のデルタ波を検出することで睡眠ステージの判定を行っているが，個体 A

臨床用，研究用を含めて，睡眠ステージに関する情報は睡眠のデルタ波は 4Hz，シータ波は 7Hz 付近に現れ，個体 B のデ解析を行う上で基準となる情報である．しかし，睡眠ステージ

ルタ波は 7Hz，シータ波は 10Hz 付近に現れるといったように，の自動判定は，現在市販されているものも含めて，精度の高い

個体ごとにデルタ波やシータ波の現れる周波数帯が異なり，デ睡眠ステージ判定アルゴリズムは未だ存在していない．そのた

ルタ波とシータ波で周波数帯域が重複することがある．これがめ，睡眠ステージを判定する場合，主に熟練の判定者の目視に複数の個体に対して同時に睡眠ステージ判定を行うことができよる手作業での睡眠ステージ判定が現在主流となっている．熟ない原因である．脳波および筋電図にノイズがのる原因として練の判定者によりコンピュータの補助なしで睡眠判定を行う場

は，電極を埋め込む場所のずれにより同じ位置のデータがとれ合，24 時間分のデータに対して睡眠ステージ判定を行うには，ないということやマウスの動きにより電極がずれることなどが2 時間以上の時間が必要となる．このため，睡眠研究および睡考えられる．ノイズがのることにより，デルタ波やシータ波と眠診断を行う上で，主に人件費や時間といったコストが大きくいった本来の波形の特徴とは違うノイズの特徴が波形に現れてかかるため，睡眠研究の大規模化が困難となっている．このよ

しまい，正しく睡眠ステージが判定できなくなる．これらの問

うに，睡眠ステージの高精度な自動判定技術の確立は，睡眠研

題を解決することが出来れば，睡眠ステージ判定の自動化が可

究の大規模化において極めて重要な課題となっている．

能になると考えられる．

1960 年頃から，様々な動物を対象として，ニューラルネット

上記の問題の中で，脳波や筋電図の特性の個体差の影響を可能

ワーク [1] や波形認識法と決定木学習 [2] などの様々な技法を利

なかぎり小さくすることで自動化を達成したマウスの睡眠ステー

用した睡眠ステージ判定手法が開発されてきた．しかし，これジ判定手法として，Sunagawa らが提案した FASTER (Fully

らの睡眠ステージ判定手法の多くは，人間の手によるパラメー

Automated Sleep sTaging method via EEG/EMG Record-

タの調整や結果の修正などが必要な半自動の睡眠ステージ判定ing) [3] がある．FASTER は脳波および筋電図について周波数手法である，もしくは，複数の個体に対しては使用できない手特性が似ているデータ同士を同じクラスタに分類し，クラスタ法であるといった問題があった．睡眠ステージの自動判定が困

単位で睡眠ステージ判定を行うことで，脳波や筋電図の特性の難となる原因としては，脳波および筋電図の特性の個体差やノ個体差の影響を可能なかぎり小さくした睡眠ステージ判定手法

イズが非常にのりやすいことなどが考えられる．脳波および筋である．FASTER は従来の半自動睡眠ステージ判定手法と比電図の特性の個体差とは，たとえば，多くの睡眠ステージ判定

較して同程度の判定精度である 90%程度の判定精度を実現して

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：筋電図)

図 3 典型的なマウスの覚醒の波形例(上段：脳波，下段：筋電図)

いることが報告されている．従来，24 時間分のデータに対して(上段：脳波，下段：筋電図)

いて説明する．

目視による睡眠ステージ判定に 2 時間以上要していたのに対し睡眠ステージを判定するための方法としては，脳波／筋電図て，FASTER を用いることで判定時間を約 10 分にまで短縮すの波形と睡眠ステージとの関係性を用いたものが主流である．

ることができる．また，FASTER は脳波や筋電図の特性の個

睡眠ステージは，大きく分けて，ノンレム睡眠，レム睡眠，

体差に強い性質を持つことが知られており，複数の個体や薬物覚醒という 3 つのステージに分類される．ノンレム睡眠は，睡投与または遺伝子組み換えされたマウスに対しても高い判定精

眠全体の約 8 割を占める睡眠で，身体を支える筋肉は働いてい度を実現している．

るため寝返りを打つという特徴がある．これに対してレム睡眠

しかし FASTER には，全体的な判定精度は 90%程度を実現

は，基本的にノンレム睡眠の後に現れる睡眠で，身体を支えるしているがレム睡眠に限定したときの判定精度が 80%程度が筋肉の緊張がほとんどないため，あまり動きがないという特徴限界である，ノイズを含むデータに対しては精度が大きく下ががある．

る，といった問題がある．また，FASTER では，睡眠ステージ
判定を行う際に時系列の情報を考慮せずに判定を行っている．

各睡眠ステージにおけるマウスの脳波および筋電図の典型的な波形例を図 1–3 に示す．

FASTER において正しく判定できないデータには，例えば，本

図 1 はノンレム睡眠における典型的な波形を示したものであ来はノンレム睡眠が続いている脳波／筋電図のデータにおいて，る．ノンレム睡眠において，脳波は 1-6Hz の低周波成分 (デルノイズやマウスの寝返りなどが原因でノンレム睡眠のデータのタ波) を多く含んで振幅が大きくなるのに対し，筋電図の振幅

一部がレム睡眠や覚醒であると誤判定でされてしまうといったは小さくなる特徴がある．図 2 はレム睡眠における典型的な波ものが多くある．このような誤判定は，時系列で見ていると不形を示したものである．レム睡眠では，脳波は 7-11Hz の高周

自然な睡眠ステージの遷移をしている場合が多い．

波成分 (シータ波) を多く含むがノンレム睡眠と比べて振幅がそこで本研究では，FASTER を拡張したより高精度な自動小さくなる，また，筋電図の振幅は非常に小さいという特徴を

睡眠ステージ判定手法 exFASTER を提案する．exFASTER

もつ．図 3 は覚醒における典型的な波形を示したものである．

では，FASTER を用いた睡眠ステージ判定結果を利用し，時覚醒では，脳波はレム睡眠時の脳波パターンと似た波形を持つ

系列的に不自然な遷移をしている睡眠ステージ部分をより妥のに対し，筋電図の振幅はノンレム睡眠およびレム睡眠と比較

当な睡眠ステージへと自動修正する．本研究では，提案手法

して非常に大きいという特徴がある．

exFASTER の詳細について述べるとともに，実際のマウスの睡眠ステージ判定を含む睡眠解析では，一般的に解析を一定

脳波および筋電図データを利用した既存手法との比較を通じた

区間ごとに区切って行い，一区間のことをエポックと呼ぶ．マ

exFASTER の有効性について議論する．

ウスの睡眠解析を行う場合，一般的にエポックの間隔は 4-20 秒

本稿の構成は以下のとおりである．まず 2 節にて，本研究でを用いる．間隔が短いほど精度が高くなるが，計算量が大きく扱う睡眠ステージ判定方法について概説する．その後，先行研なるという問題がある．本研究では，エポックの間隔は 20 秒

究である FASTER について 3 節で述べる．4 節では我々の提間隔とする．

案手法である exFASTER の詳細について説明し，5 節にて実データを用いた有効性評価を行う．6 節にて，本研究に関連する研究について外観を述べた後，7 節にて本稿をまとめる．

2. 事前準備 : 睡眠ステージの分類
本節では，本研究で対象とする睡眠ステージの判定方法につ3. 先行研究 : FASTER
本節では，既存の自動睡眠ステージ判定手法である FASTER[3] について説明する．
FASTER は，(1) 特徴抽出ステップ，(2) クラスタリングス
テップ，(3) アノテーションステップという 3 つのステップから構成されている．特徴抽出ステップでは，主成分分析 [4] によ

FASTER では，α = 50%，β = 10% を推奨している．ただし，

り脳波／筋電図のデータから特徴抽出を行う．クラスタリング

この閾値の値はマウスの種類や個体などによって変動することステップでは，脳波／筋電図のデータに関して，特徴が似ていがあるため，最適な値を選択する必要がある．

るエポック同士を同じクラスタに分類する．そして，アノテー
ションステップでは，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．本節では，この 3 つのステップについて説明する．

4. 提案手法 exFASTERFASTER を用いた睡眠ステージ判定は，時系列の情報は考慮していない手法である．しかし，時系列の情報には重要な情

3. 1 特徴抽出ステップ報が含まれていることがある．例えば，あるエポックが覚醒で特徴抽出ステップでは，まず脳波／筋電図の時系列データ

あると判定される場合においても，前後のエポックがノンレム

をエポック単位に分割をする．次に分割した各エポックを，睡眠である時，時系列的な睡眠ステージの遷移を考慮すると覚FFT(Fast Fourier Transform) [5, 6] により周波数領域のデー醒と判定された結果が誤っている可能性がある．

タに変換する．最後に，脳波／筋電図の周波数領域データに対そこで本研究では，各睡眠ステージを隠れマルコフモデ

して主成分分析 [4] を行うことで，脳波／筋電図の特徴を抽出

ル [8, 9] に準じた状態としてモデル化することで，確率的に不する．FASTER において主成分分析で獲得する主成分は第 4

自然な睡眠ステージの遷移をしているエポックの検出を行い，主成分までとする．

より妥当である睡眠ステージに再分類する手法 exFASTER を

3. 2 クラスタリングステップ

提案する．exFASTER では，まず人手でラベル付けした脳波

クラスタリングステップでは，特徴抽出ステップで抽出したおよび筋電図の睡眠ステージ判定結果を学習データとして与え4 つの主成分を特徴ベクトルとしてクラスタリングを行うことたマルコフモデルの遷移確率を求めることで，遷移する確率がで，脳波／筋電図の波形の特徴が似ているエポック同士を同じ

極めて低い，つまり不自然な睡眠ステージの遷移をしているエクラスタに分類する．FASTER では，クラスタリング手法とポックの検出を行う．そして，不自然な睡眠ステージの遷移をして Azzalini らが提案したノンパラメトリック密度推定クラス

行うエポックの中でも，FASTER のクラスタリングステップ

タリング [7] を用いている．ノンパラメトリック密度推定クラにおいて分類されたクラスタの中心から大きく離れているエスタリングでは，4 つの主成分を特徴ベクトルとした座標軸上

ポックを間違った睡眠ステージに分類されているエポックであにおいてガウシアンカーネル関数による確率密度推定を用いたるとしてマルコフモデルの遷移確率が最も高くなるような睡眠クラスタリングを行う．確率密度推定では，4 つの主成分を特ステージへ分類を変更する．

徴ベクトルとした座標軸上においてエポックが密集している場
所で高い確率密度を示す．

本節の構成は以下のとおりである．まず 4. 1 節にて，隠れマ
ルコフモデルに準じた状態遷移を用いた睡眠ステージのモデル

3. 3 アノテーションステップ化を用いた睡眠ステージ間の遷移確率の計算について述べる．

アノテーションステップでは，まず各クラスタの EMG パ

4. 2 節では，エポックが自身が分類されるクラスタの中心から

ワーおよび EEG デルタパワーを計算する．EMG パワーとは，どれくらい離れているかを示す指標である不確実度の定義につ

1 エポック分の筋電図のスペクトルの総和をとったものであり，いて述べる．4. 3 節では，4. 1 節で求めた睡眠ステージ間の遷クラスタの EMG パワーとは，クラスタ内に存在する全てのエ移確率と 4. 2 節で求めた不確実度を用いることで，不自然な睡ポックの EMG パワーにおける中央値のことを指す．これに対眠ステージの遷移を検出する方法について述べる．

して，EEG デルタパワーとは，1 エポック分の脳波のスペクト
ルの中でも 1-6Hz(デルタ波成分) のみの総和をとったものであり，クラスタの EEG デルタパワーとは，クラスタ内に存在する全てのエポックの EEG デルタパワーの中における中央値のことを指す．

4. 1 睡眠ステージ間の遷移確率の計算
本節では，隠れマルコフモデル [8, 9] に準じた状態遷移を用いた睡眠ステージのモデル化について述べる．
エポック数を N ，エポックの集合を E = {E1 , E2 , · · · , EN }とする，ただしエポックの集合 E は E1 から順に時系列順に並アノテーションステップでは各クラスタの EMG パワーとんでいるものとする．本節では，n 番目のエポック En の睡眠

EEG デルタパワーを計算後，クラスタの EMG パワーが閾値

ステージが y ∈ {N, R, W } (ただし，N：ノンレム睡眠，R：レPEM G よりも大きいクラスタについて，クラスタに含まれる

ム睡眠，W：覚醒とする) である確率 p を求める方法について

全てのエポックを覚醒状態のエポックに分類する．次に，閾値

説明する．

PEM G よりも EMG パワーが小さいクラスタの内，EEG デル

学習データとして人手でラベル付けした脳波および筋電図のタパワーが閾値 Pdelta よりも大きいクラスタについて，その睡眠ステージ判定結果を用意する．この人手でラベル付けしたクラスタに含まれる全てのエポックをノンレム睡眠のエポック

脳波および筋電図の睡眠ステージ判定結果を用いて，連続すに分類する．そして残ったクラスタに含まれる全てのエポック

る 2 つのエポックの睡眠ステージの遷移の様子を観測すること

をレム睡眠のエポックに分類する．閾値 PEM G は，全エポッで，図 6 のような，遷移前の睡眠ステージを a，遷移後の睡眠

クの EMG パワーを値が小さい順で並べた際の下から α%目のステージを b としたときの睡眠ステージ間の遷移確率 pab を求値とする．同様に，閾値 Pdelta は，全エポックの EEG デルタ

める (ただし、a, b ∈ {N, R, W }(N ：ノンレム睡眠，R：レム睡

パワーを値が小さい順で並べた際の下から β%目の値とする．

眠，W ：覚醒) とする)．遷移前の睡眠ステージがノンレム睡眠

図 5 エポック間の睡眠ステージの遷移

4. 3 睡眠ステージの遷移の修正
本研究では時系列的に不自然な睡眠ステージの遷移を次のように定義する．
図4

定義 4.2 (不自然な睡眠ステージの遷移)

遷移確率 pab

不自然な睡眠ステージの遷移を行うエポックとは，遷移確率 pであるエポックからノンレム睡眠に遷移した回数を A，レム睡が閾値 θp よりも小さく，そして不確実度 u が閾値 θu よりも大眠に遷移した回数を B，覚醒に遷移した回数を C とした場合のきいようなエポックとする．閾値 θp とは，前後のエポックに遷移確率 pN N ，pN R ，pN W は以下の式で表される．

対して不自然な睡眠ステージの遷移を行っているエポックを検

pN N =

A
A+B+C

(1)

B
(2)
A+B+C
C
pN W =(3)
A+B+C
遷移前の睡眠ステージをレム睡眠とした場合の遷移確率 pRN ，
pN R =

pRR ，pRW ，遷移前の睡眠ステージを覚醒とした場合の遷移確率 pW N ，pW R ，pW W についても同様に求めることができる．

出するための閾値である．また，閾値 θu とは，クラスタの中心から大きく外れたエポックを検出するための閾値である．

p < θp と u > θu の両方を満たすエポックが存在する場合，
そのエポックは不自然な睡眠ステージの遷移を行っているとして，遷移確率 p が最も大きくなる睡眠ステージに分類を変更
する．

5. 評 価 実 験求めた睡眠ステージ間の遷移確率 pab を用いて，図 5 のよ

本節では提案手法 exFASTER の有効性評価を行う．本実験でうに，n 番目のエポックを En ，n-1 番目のエポックを En−1 ，は，提案手法 exFASTER と Sunagawa らが提案した FASTER

n+1 番目のエポックを En+1 として，En−1 ，En ，En+1 におの睡眠ステージ判定精度を 5. 2. 2 節で説明する評価指標を用けるそれぞれの状態を x, y, z ∈ {N, R, W } とする．このとき，

いて比較する．また，FASTER では閾値として EEG デルタ

睡眠ステージ x から睡眠ステージ y に遷移する確率を pxy ，睡パワーを用いていたが，EEG シータパワーや，EEG デルタ

眠ステージ y から睡眠ステージ z に遷移する確率を pyz としたパワー及び EEG シータパワーの比率については閾値としてとき，En が睡眠ステージ y となる遷移確率 p は以下の式で表用いていない．これらの値を閾値として用いることは，睡眠される．

ステージを判定する上で有効であると考えられるため，本実

p = pxy × pyz(4)験では，EEG デルタパワーの代わりに EEG シータパワーや，

4. 2 不確実度 u の計算

EEG デルタパワー及び EEG シータパワーの比率を FASTER

不確実度は，エポックが自身が分類されるクラスタの中心かと exFASTER における閾値として用いた手法についても比較

らどれくらい離れているかを示す値であり，エポックがクラス
タの中心に近いほど小さい値をとり，エポックがクラスタの中
心から遠いほど大きい値をとる．本研究では不確実度 u を次の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図のように定義する．

データを使用する．本実験で用いるマウスはすべて，薬物投与定義 4.1 (不確実度 u)

FASTER のクラスタリングステップで生成されるクラスタの集合を C = {C1 , · · · , CM } としたとき，クラスタ Ci (1 <= M)=i<に含まれるエポックの集合を Ci = {Ei1 , , Ei2 , · · · , EiL } とする．ただしクラスタ Ci に含まれるエポックの数を L とする．

FASTER のアノテーションステップで求めた各クラスタの
EMG パワーと EEG デルタパワーより，クラスタ Ci の EMG
パワーと EEG デルタパワーをそれぞれ m0 ，e0 としたとき，クラスタ Ci に含まれるエポック Eij (1 <= L) の EMG パ=j <ワーと EEG デルタパワーがそれぞれ mj ，ej であるとすれば，不確実度 u は以下の式で表される．

pu = (m0 − mj )2 + (e0 − ej )2を行う．

や遺伝子組み換えなどが行われていない正常な状態を表す野生型 (WildType) である．マウスの脳波および筋電図のサンプリ
ング周波数は 250Hz，エポックサイズは 20 秒である．脳波および筋電図のエポック数は，全てのマウスに関して 2014 年 11
月 8 日から 2014 年 11 月 12 日の 4 日分の 17,280 エポックであり，14 匹のマウスで計 241,920 エポックとする．

5. 2 実 験 方 法
本実験では，交差検証 (Cross Validation) を用いて実験を行う．交差検証では，まず全てのマウスの中から 1 匹のマウスを訓練データとして，5. 2. 1 節で述べる手法を用いて睡眠ステー
ジ判定を行い，5. 2. 2 節で述べる 7 つの評価指標のひとつであ(5)

る Accuracy が最も高くなるような PEM G と Pdelta を求める．

表1

評価指標の計算
コンピュータによる判定

人間による判定

○

×

○

TP

FP

×

FN

TN

求めた PEM G と Pdelta を用いて，残りのマウスをテストデー
タとした睡眠ステージ判定を行い，7 つの評価指標を用いた判定精度の計算を行う．同様の計算を他のマウスをそれぞれ訓練
データとした場合に関しても行い，各マウスを訓練データとし
図6て得られた判定精度の平均を最終的な判定精度とする．

睡眠ステージ間の遷移確率 Pab の学習結果

5. 2. 1 比 較 手 法
Accuracy は，T PN REM ，T PREM ，T PW AKE をそれぞれノ

本実験では，以下の 6 つの手法について比較を行う．

•

exFASTER delta

ンレム睡眠，レム睡眠，覚醒の場合における TP の値とし，同•exFASTER theta

様に F PN REM ，F PREM ，F PW AKE をそれぞれノンレム睡•exFASTER ratio

眠，レム睡眠，覚醒の場合における FP の値とした時，以下の•FASTER delta

計算式で表される．

•

FASTER theta•

FASTER ratio

exFASTER は提案手法であり，FASTER は 3 節で説明した
Sunagawa らにより提案された手法である．exFASTER とFASTER の後に記した delta，theta，ratio は，それぞれ睡眠ステージを判定する閾値として EEG デルタパワー，EEG シー
タパワー，EEG デルタパワー及び EEG シータパワーの比率を使用した手法であることを表している．

FASTER delta と exFASTER delta を比較することにより，Sunagawa らが提案した FASTER と提案手法 exFASTER の比較を行う．また，exFASTER delta と exFASTER theta，ex-

FASTER ratio を比較することにより，EEG デルタパワーの代わりに EEG シータパワーや，EEG デルタパワー及び EEG
シータパワーの比率を用いた手法の有効性について検証する．

5. 2. 2 評 価 指 標
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価指標として，Sensitivity [3] と Specificity [3]，Accu-

racy [3] を用いる．Sensitivity と Specificity は，各睡眠ステー
ジ (ノンレム睡眠，レム睡眠，覚醒) ごとに計算することとす
る．Sensitivity は，表 1 を用いて以下の計算式で表される．

TP
Sensitivity =TP + FP(6)

この式は，レム睡眠に関する Sensitivity の場合であれば，人間による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．

T PALL = T PN REM + T PREM + T PW AKE(8)F PALL = F PN REM + F PREM + F PW AKE
T PALL
Accuracy =T PALL + F PALL

(9)
(10)

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た割合を示している．
本実験では，ノンレム睡眠の Sensitivity と Specificity，レム
睡眠の Sensitivity と Specificity，覚醒の Sensitivity と Speci-

ficity，Accuracy という 7 つの評価指標を用いて，睡眠ステー
ジ判定手法の判定精度を計算する．

5. 3 実験結果と考察
5. 3. 1 遷移確率 pab の学習結果
5. 1 節で述べた 14 匹のマウスに関して人手でラベル付けした脳波および筋電図の睡眠ステージ判定結果を学習デー
タとして，遷移確率 pab を求めた結果を図 6 に示す．図 6 より，En−1 ，En+1 がノンレム睡眠の時，En がレム睡眠となる
確率は 2.59% × 19.24% = 0.498% であり，覚醒となる確率
は 3.44% × 4.82% = 0.166% であることがわかる．同様に，

En−1 ，En+1 がレム睡眠の時，En がノンレム睡眠となる確率
は 0.498%，覚醒となる確率は 0.002%であり，En−1 ，En+1 が覚醒の時，En がノンレム睡眠となる確率は 0.166%，レム睡眠となる確率は 0.002%であることがわかる．これより，連続する 3 つのエポックに関して，1 つ目と 3 つ目のエポックが同一の睡眠ステージで 2 つ目のエポックのみ違う睡眠ステージを示すような遷移をする確率はすべての場合において 1%よりも低
いことがわかる．また，En−1 と En と En+1 が全て異なる睡これに対して Specificity は，表 1 を用いて以下の計算式で表
される．

FN
(7)
FN + TN
この式は，レム睡眠に関する Specificity の場合であれば，人間
Specif icity =眠ステージであるような睡眠ステージの遷移を行う確率についても同様にすべて 1%よりも低いことがわかる．そして，覚醒からレム睡眠への遷移を含むような睡眠ステージの遷移を行う
確率についてもすべて 1%よりも低いことがわかる．これは，2によ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，節で説明したように，レム睡眠は基本的にノンレム睡眠の後に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現れる睡眠ステージであり，覚醒の後に現れる確率は極めて低れたものの割合を示す．

いため，不自然な睡眠ステージの遷移として考えることができ表 2 睡眠ステージ判定手法の判定精度の比較
ノンレム睡眠レム睡眠

覚醒

methodSensitivity

Specificity

Sensitivity

Specificity

Sensitivity

Specificity

Accuracy

FASTER delta

89.49±0.41%

94.02±0.73%

78.36±1.00%

98.33±0.06%

94.61±0.72%

92.31±0.36%

91.09±0.21%

FASTER theta

92.21±0.37%

85.90±0.68%

0.00±0.00%

100.00±0.00%

94.61±0.72%

92.31±0.36%

88.83±0.22%

FASTER ratio

89.51±0.41%

93.99±0.73%

78.20±1.00%

98.35±0.06%

94.61±0.72%

92.31±0.36%

91.10±0.20%

exFASTER delta

93.79±0.21%

93.87±0.54%

79.72±0.59%

99.08±0.05%

94.79±0.59%

95.26±0.20%

93.41±0.21%

exFASTER theta

96.22±0.17%

85.41±0.55%

0.00±0.00%

100.00±0.00%

94.55±0.61%

96.34±0.17%

90.62±0.24%

exFASTER ratio

93.84±0.20%

93.62±0.53%

79.00±0.61%

99.11±0.04%

94.61±0.58%

95.26±0.19%

93.33±0.21%

図 7 FASTER delta と exFASTER delta

図 8 exFASTER delta と exFASTER ratio 図 9 exFASTER delta と exFASTER thetaの Accuracy の箱ひげ図の Accuracy の箱ひげ図の Accuracy の箱ひげ図る．したがって，不自然な睡眠ステージの遷移を検出するため

Accuracy と exFASTER delta の Accuracy の間に有意な差はの閾値 θp は 1%が妥当であると考えられる．

ないとして，有意水準を 5%とする．14 匹のマウスに対して

5. 3. 2 睡眠ステージ判定手法の比較

FASTER delta を適用した結果の Accuracy と exFASTER を

14 匹のマウスに対して 6 つの手法を適用した結果について適用した結果の Accuracy に対して，t 検定を行った結果の p 値

表 2 に示す．表に示した値は，平均値 ± 標準偏差%の形式でが 0.000133，マン・ホイットニーの U 検定を行った結果の p 値示した実験結果である．表 2 の FASTER delta と exFASTER

が 0.000971 であった．どちらの値も有意水準である 5%より低

delta の実験結果より，Accuracy とノンレム睡眠の Sensitivity，い値であるため，FASTER delta の Accuracy と exFASTER

覚醒の Specificity に関しては exFASTER delta の方が高い値

delta の Accuracy の間に有意な差があるといえる．したがっを示していることがわかる．また，残りの 4 つの評価指標に関て，exFASTER の判定精度は FASTER より統計的に有意に高してはほぼ同程度の値であることがわかる．図 7 は，FASTER

いといえる．

delta の Accurcy と exFASTER delta の Accuracy について箱表 2 の exFASTER delta と exFASTER ratio，FASTER

ひげ図で表したものである．箱ひげ図とはデータのばらつき

delta と FASTER ratio の実験結果より，7 つの評価指標全具合を示すために用いる図で，データ内における最小値，第てにおいて同程度の値を示していることがわかる．図 8 は，ex-

1 四分位数，中央値，第 3 四分位数，最大値を表現している．

FASTER delta の Accurcy と exFASTER ratio の Accuracy

図 7 より，FASTER delta の Accurcy と exFASTER delta のについて箱ひげ図で表したものである．図 8 より，閾値としAccuracy の値の範囲について第 1 四分位数から第 3 四分位数て EEG デルタパワーを用いた場合と EEG デルタパワー及びまでの値には重複がないため，2 つの分布には差がある可能

EEG シータパワーの比率を用いた場合とでは，明確な有意差性が考えられる．FASTER delta の Accuracy と exFASTER

は確認できない．これは閾値として EEG デルタパワーを用い

delta の Accuracy の分布の有意な差の有無を検定するために，た場合と EEG デルタパワー及び EEG シータパワーの比率を標本が正規分布に従う分布であると仮定する t 検定 [10] と正用いた場合のどちらの場合においても，クラスタ単位の睡眠ス

規分布に従う分布であると仮定しないマン・ホイットニーのテージ判定はほぼ正確に行うことができていて，誤判定したエU 検定 [10] を行う．ただし，帰無仮説は，FASTER delta の

ポックの多くはクラスタに分類する段階で間違った睡眠ステー

ジのクラスタに分類されたためであると考えられる．
表 2 の exFASTER delta と exFASTER theta の実験結果より，Accuracy とノンレム睡眠の Specificity，レム睡眠の Sen-sitivity に関しては exFASTER delta の方が高い値を示していることがわかる．これに対して，ノンレム睡眠の Sensitivity に関しては exFASTER theta の方が高い値を示している．また，残りの 3 つの評価指標に関してはほぼ同程度の値であることがわかる．図 9 は，exFASTER delta の Accurcy と exFASTER

theta の Accuracy について箱ひげ図で表したものである．図9 より，exFASTER delta の Accurcy と exFASTER theta のAccuracy の値の範囲について 75%以上が重複していないため，

図 10 exFASTER delta における閾値 θu に対する Accuracy の比較

2 つの分布には差がある可能性が考えられる．exFASTER deltaの Accuracy と exFASTER theta の Accuracy の分布の有意な差の有無について，先程と同じ条件で t 検定とマン・ホイッ
トニーの U 検定を行った結果，t 検定では p 値が 0.00000155，
マン・ホイットニーの U 検定では p 値が 0.00000972 であった．どちらの値も有意水準である 5%より低い値であるため，

exFASTER delta の Accuracy と exFASTER theta の Accuracy の間に有意な差があるといえる．exFASTER theta において，レム睡眠の Sensitivity が 0.00 ± 0.00%，Specificity が100.00 ± 0.00% であったのは，全てのマウスにおいて EEG
シータパワーを閾値として睡眠ステージ判定を行っても正しく
睡眠ステージの判定を行うことができず，睡眠状態のエポック
全てを睡眠全体の約 8 割を占めるノンレム睡眠と判定した場合が最も高い精度を示したということが原因であると考えられる．

図 11 ノンレム睡眠と判定されたクラスタ 1 に分類されるエポックの散布図

以上のことより，睡眠ステージ判定を行うために用いる閾値としては EEG デルタパワーまたは EEG デルタパワー及び EEG
シータパワーの比率を用いることが有効であるということがいえる．

5. 3. 3 exFASTER delta における閾値 θu の分析
exFASTER delta に関して，閾値 θu を変化させた際の Accuracy の変化について図 10 に示す．ただし，図 10 における閾
値 θu の値は，exFASTER delta において不確実度 u の計算に

EEG デルタパワーの対数と EMG パワーの対数を用いて計算した場合の値とする．図 10 より，exFASTER delta の Accuracyは閾値 θu の値が 0.0 から 0.3 という小さい値の時に大きい値をとり，閾値 θu の値が 0.2 の時に最大の値となっていることがわかる．閾値 θu = 0.0 とした場合の exFASTER delta は，遷移確率 p < θp (= 1.0%) であるエポックに関して不確実度 u

図 12 ノンレム睡眠と判定されたクラスタ 2 に分類されるエポックの散布図を計算せずに睡眠ステージ判定した結果と同等であるため，本実験で用いたデータセットに対する不確実度 u の導入による効果は小さいことが明らかになった．この原因は，実データに含まれる誤判定が図 11 のようにクラスタの中心から離れた座標のみならず，図 12 のようにクラスタの重心付近にも多く存在していることに起因している．図 11,12 は，マウスに対して

exFASTER delta を適用することにより生成されるクラスタの中でノンレム睡眠と判定された 2 つのクラスタについて，横軸を EMG パワーの対数，縦軸を EEG デルタパワーの対数としてクラスタ内のエポックをプロットしたものである．ただし，○で示したものをノンレム睡眠のエポック，×で示したものをレム睡眠のエポック，□で示したものを覚醒のエポックとする．
図 11 では，誤判定であるレム睡眠や覚醒のエポックが正判定であるノンレム睡眠のエポックが密集している場所から離れた場所にプロットされていることが確認できる．これに対して図12 では，誤判定である覚醒のエポックと正判定であるノンレム
睡眠のエポックの大部分が重なった位置にプロットされていることが確認できる．ゆえに，閾値 θu を比較的小さくした場合の方が図 11 と図 12 のどちらの場合においても多くの誤判定エ
ポックを抽出できるため，より効果的に判定精度を向上する結果となっていると考えられる．これは，14 匹のマウスに関してある．しかし，時系列の情報には重要な情報が含まれているこ

遷移確率 p < θp となるようなエポックの総数が 18822 であるとが多く，FASTER において正しく判定できないエポックののに対して，p < θp となるエポックの中で人手でラベル付けし中には時系列を考慮した判定であれば正しく判定できるもの

た結果と異なっていたエポックの総数が約 70%を占める 12878

が多く存在した．そこで本研究では，Sunagawa らが提案したであることからも妥当であると考えられる．

マウスの自動睡眠ステージ判定手法 FASTER において，判定

5. 3. 4 本実験のまとめ結果について時系列的に不自然な睡眠ステージの遷移を行う

本実験を通じて exFASTER は Accuracy の精度を向上する

エポックを正しい睡眠ステージに再分類する処理を拡張したことができることを明らかにした．exFASTER では，3 つ以上

exFASTER を提案した．また，FASTER では閾値として用いの連続するエポックにおいて，同一の睡眠ステージ判定を正解ていない EEG シータパワーや，EEG デルタパワー及び EEGとする場合において，既存手法よりも高い精度で睡眠ステージ

シータパワーの比率を閾値として用いた手法についても提案判定を行うことが可能である．一方で，コンピュータの誤判定した．提案手法により時系列を考慮しないエポック単位の睡眠により正しくない睡眠ステージの判定が 2 つ以上連続して混ざ

ステージ判定では検出することができなかった不自然な睡眠スるような場合については，正しく判定することができないこと

テージの遷移を検出し，より妥当である睡眠ステージへの再分

も本実験を通じて明らかになった．これは，exFASTER では類を可能にした．既存手法 FASTER と提案手法 exFASTER

前後のエポックのみを用いて遷移確率の計算を行うことが原因について，比較的ノイズが少ない 14 匹にマウスを用いて評価指であると考えられる．これは，例えば 2 つ以上前または後のエ標 Sensitivity，Specificity，Accuracy による判定精度の比較

ポックも考慮した遷移確率モデルを導入することで解決できるを行った結果，exFASTER の判定精度は FASTER の判定精度可能性がある．

より高い精度を示した．また，閾値として EEG デルタパワー

6. 関 連 研 究
6. 1 主成分分析とニューラルネットワークを用いたヒトの睡眠ステージ判定手法

を用いた場合と EEG デルタパワー及び EEG シータパワーの比率を用いた場合とでは，有意な差は存在しないことがわかり，
閾値として EEG シータパワーを用いた場合には精度が低下す
ることがわかった．

ニューラルネットワークを用いたヒトの睡眠ステージ判定手

今後は，不確実度 u 以外の誤判定のエポックを検出するため法として，横山らの研究がある [1]．横山らの手法では，まずエの指標の提案や 2 つ以上離れたエポックも考慮した睡眠ステー

ポックごとに脳波のスペクトルに対して主成分分析を行うこと

ジ間の遷移確率の計算手法の提案をする予定である．

で，数次元の特徴ベクトルを抽出する．そして，ヒトの睡眠ス
テージの特徴である瘤波や紡錘波，徐波といった睡眠脳波中の謝

辞

特徴波の特徴ベクトルを教師データとして学習させたニューラ

本研究の一部は，科学研究費補助金・新学術領域研究 ” 宇宙

ルネットワークを用いて，主成分分析により抽出された特徴ベに生きる” 「超ストレス環境・宇宙を見据えた新規睡眠覚醒制

クトルから特徴波を検出することで，睡眠ステージを判定した．

御手法の開発」(#15H05942Y) による．

横山らの手法では，Sunagawa らの手法と同様に睡眠ステージ
判定の際に時系列の情報を考慮していない．

6. 2 波形認識法と決定木学習を用いたヒトの睡眠ステージ
判定手法
決定木学習を用いたヒトの睡眠ステージ判定手法として，花岡らの研究がある [2]．花岡らは，専門家の視察方法をコン
ピュータ処理に置き換える波形認識法を用いて睡眠ステージの判定に必要な特徴パラメータを抽出する．そして，正準判別分
析とランダムウォークに基づく離散化手法 RWS を用いて，特徴パラメータを少数の離散変量に変換した後，ブートストラッ
プ法でサンプリングした訓練事例から複数の小さな決定木の集
まり (コミッティ) を形成し，その分類結果を多数決処理して睡眠ステージを判定した．花岡らの手法では，Sunagawa らや横山らの手法と同様に睡眠ステージ判定の際に時系列の情報を考慮していない．

7. ま と め
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．先行研究である FASTER では，睡眠ステージの判定において時系列の情報は考慮していないという問題が文

献[1] 横山 幸生, 島田 尊正, 竹村 淳, 椎名 毅, 斉藤 陽一, ” 睡眠脳波の主成分分析とニューラルネットワークによる特徴波検出”, 電
子情報通信学会論文誌 A(1993) Vol.J76-A No.8 pp.1050-1058[2] 花岡 正明, 小林 正樹, 山崎 晴明, ” 波形認識法と決定木学習に基づく睡眠ステージの自動判定”, 電子情報通信学会論文誌
D(2001) Vol.J84-D2 No.12 pp.2672-2683[3] Genshiro A. Sunagawa, Hiroyoshi Sei, Shigeki Shimba,
Yoshihiro Urade, Hiroki R. Ueda, ”FASTER: an unsupervised fully automated sleep staging method for mice”, Genes
to Cells(2013) 18, pp.502-518[4] ボルチ B., ファング C. 原著, 中村慶一訳, ” 応用多変量解析”,
pp.204-215, 森北出版 (1975)[5] 佐川 雅彦, 貴家 仁志, ” 高速フーリエ変換とその応用”, 昭晃堂(1993)[6] 日野 幹雄, ” スペクトル解析”, 朝倉書店 (1990)[7] Adelchi Azzalini and Nicola Torelli, ”Clustering via nonparametric density estimation”, Stat Comput (2007) 17,
pp.71-80[8] 熊沢 逸夫, ” 学習とニューラルネットワーク”, 森北出版 (1998)[9] 中川聖一, ” 確率モデルによる音声認識”, 電子情報通信学会(1988)[10] Michael J.Crawley 原著, 野間口 謙太郎, 菊池 泰樹訳, ”統計学:
R を用いた入門書”, 共立出版 (2008)