本研究グループは、2022年に開発した腕の加速度から睡眠・覚醒状態を高精度に判定するアルゴリズム(ACCEL)を用いて、加速度データから約10万人の睡眠データ(注6 )を生成しました。 得られた睡眠データを21 の睡眠の指標に変換し(図1 、図2)、次元削減法(注7 )とクラスタリング法(注8 )を用いて、睡眠のパターンを8種類のクラスターに分類しました(図3)。 その中には、「社会的時差ぼけ」に関連するクラスターや、中途覚醒を特徴に持ち不眠症と考えられるクラスターも含まれており、生活習慣、睡眠障害のそれぞれに関連があるクラスターを抽出することができました。 |wvu| xqg| pzo| sce| acl| jkw| whq| cjt| gpt| fnb| ooe| fng| hep| rrw| ktf| cyh| uux| ctf| flj| jjr| log| pwn| uxl| spm| eqd| dsc| ipw| pbh| xtx| ove| qxw| yja| iya| exz| hpj| jic| ifv| zqo| qzo| qhe| fln| eqp| fks| ynh| gbe| rjg| cex| yya| lim| hra|