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公開番号2025118352
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-13
出願番号2024013624
出願日2024-01-31
発明の名称学習システム、推定システム、学習方法、及び推定方法
出願人パナソニックIPマネジメント株式会社
代理人弁理士法人北斗特許事務所
主分類A61B 5/08 20060101AFI20250805BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】人の呼吸状態の推定精度を向上することが可能な学習システムを提供する。
【解決手段】学習システム1は、信号取得部10と、状態取得部20と、モデル生成部30と、を備える。信号取得部10は、人に対して互いに異なる方向から電波を送信する複数の第1電波センサから、人から反射された電波に基づく複数のセンサ信号を取得する。状態取得部20は、複数のセンサ信号に対応する人の呼吸状態を取得する。モデル生成部30は、複数のセンサ信号と人の呼吸状態とに基づいて、学習済モデル31を生成する。学習済モデル31は、1以上の第2電波センサから入力されるセンサ信号に基づいて人の呼吸状態を推定する。1以上の第2電波センサの数は、複数の第1電波センサの数以下である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
人に対して互いに異なる方向から電波を送信する複数の第１電波センサから、前記人から反射された電波に基づく複数のセンサ信号を取得する信号取得部と、
前記複数のセンサ信号に対応する前記人の呼吸状態を取得する状態取得部と、
前記複数のセンサ信号と前記人の呼吸状態とに基づいて、１以上の第２電波センサから入力される１以上のセンサ信号に基づいて人の呼吸状態を推定する学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備え、
前記１以上の第２電波センサの数は、前記複数の第１電波センサの数以下である、
学習システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記信号取得部は、睡眠中の前記人から反射された電波に基づく複数のセンサ信号を取得し、
前記状態取得部は、前記人の呼吸状態として前記人の睡眠中の呼吸状態を取得する、
請求項１に記載の学習システム。
【請求項３】
前記モデル生成部は、前記複数のセンサ信号の各々に対して前記人の呼吸状態を正解とする教師データを用いて、１以上のセンサ信号を入力として人の呼吸状態を出力とする前記学習済モデルを生成する、
請求項１に記載の学習システム。
【請求項４】
前記複数のセンサ信号に基づいて前記人の姿勢を推定する姿勢推定部を更に備え、
前記姿勢推定部は、前記人の姿勢に基づいて、前記複数のセンサ信号の各々に対して、人の呼吸状態の状態信頼度を算出し、
前記モデル生成部は、前記複数のセンサ信号と、前記人の呼吸状態と、前記状態信頼度とに基づいて教師データを作成し、前記１以上のセンサ信号を入力として人の呼吸状態を出力とする前記学習済モデルを生成する、
請求項１に記載の学習システム。
【請求項５】
前記姿勢推定部は、前記人の姿勢及び前記人の姿勢の変化に基づいて、前記状態信頼度を算出する、
請求項４に記載の学習システム。
【請求項６】
前記複数のセンサ信号に基づいて１以上のセンサ信号を生成する信号処理部を更に備え、
前記モデル生成部は、前記１以上のセンサ信号と、前記人の呼吸状態とに基づいて、前記学習済モデルを生成する、
請求項１に記載の学習システム。
【請求項７】
前記信号処理部は、次元削減により、前記複数のセンサ信号に基づいて１以上のセンサ信号を生成する、
請求項６に記載の学習システム。
【請求項８】
請求項１に記載の学習システムにより生成される前記学習済モデルを用いて人の呼吸状態を推定する推定部と、
人に対して電波を送信する１以上の第２電波センサから、前記人から反射された電波に基づく１以上のセンサ信号を取得する、前記信号取得部である第１信号取得部とは異なる第２信号取得部と、を備え、
前記推定部は、前記第２信号取得部により取得される前記１以上のセンサ信号を前記学習済モデルに入力する、
推定システム。
【請求項９】
１以上のプロセッサにより実行され、
人に対して互いに異なる方向から電波を送信する複数の第１電波センサから、前記人から反射された電波に基づく複数のセンサ信号を取得する信号取得ステップと、
前記複数のセンサ信号に対応する人の呼吸状態を取得する状態取得ステップと、
前記複数のセンサ信号と前記人の呼吸状態とに基づいて、１以上の第２電波センサから入力されるセンサ信号に基づいて人の呼吸状態を推定する学習済モデルを生成するモデル生成ステップと、を有し、
前記１以上の第２電波センサの数は、前記複数の第１電波センサの数以下である、
学習方法。
【請求項１０】
１以上のプロセッサにより実行され、
請求項９に記載の学習方法により生成される前記学習済モデルを用いて人の呼吸状態を推定する推定ステップと、
人に対して電波を送信する１以上の第２電波センサから、前記人から反射された電波に基づく１以上のセンサ信号を取得する、前記信号取得ステップである第１信号取得ステップとは異なる第２信号取得ステップと、を有し、
前記推定ステップでは、前記第２信号取得ステップにより取得される前記１以上のセンサ信号を前記学習済モデルに入力する、
推定方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、学習システム、推定システム、学習方法、及び推定方法に関し、特に、センサ信号に基づいて呼吸状態を推定する学習システム、推定システム、学習方法、及び推定方法に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、人の睡眠中に取得した心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との間の瞬時位相差に基づく位相コヒーレンスと、体動情報、心拍情報又は呼吸情報と、を入力とする睡眠状態推定モデルを用いて睡眠状態を推定する睡眠状態推定システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－６３９２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、人に対して電波の送受信を行って得たセンサ信号は、人の姿勢によっては、人の呼吸状態を示す情報がセンサ信号に十分に含まれていない場合がある。したがって、センサ信号を入力として呼吸状態を推定する推定システムのための学習モデルを生成する際に、学習モデルによる人の呼吸状態の推定精度が十分に高くない場合がある。
【０００５】
本開示は、人の呼吸状態の推定精度を向上することが可能な学習システム、推定システム、学習方法、及び推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る学習システムは、信号取得部と、状態取得部と、モデル生成部と、を備える。前記信号取得部は、人に対して互いに異なる方向から電波を送信する複数の第１電波センサから、前記人から反射された電波に基づく複数のセンサ信号を取得する。前記状態取得部は、前記複数のセンサ信号に対応する前記人の呼吸状態を取得する。前記モデル生成部は、前記複数のセンサ信号と前記人の呼吸状態とに基づいて、学習済モデルを生成する。前記学習済モデルは、１以上の第２電波センサから入力される１以上のセンサ信号に基づいて人の呼吸状態を推定する。前記１以上の第２電波センサの数は、前記複数の第１電波センサの数以下である。
【０００７】
本開示の一態様に係る推定システムは、推定部と、前記信号取得部である第１信号取得部とは異なる第２信号取得部と、を備える。前記推定部は、前記学習システムにより生成される前記学習済モデルを用いて人の呼吸状態を推定する。前記第２信号取得部は、人に対して電波を送信する１以上の第２電波センサから、前記人から反射された電波に基づく１以上のセンサ信号を取得する。前記推定部は、前記第２信号取得部により取得される前記１以上のセンサ信号を前記学習済モデルに入力する。
【０００８】
本開示の一態様に係る学習方法は、１以上のプロセッサにより実行される。前記学習方法は、信号取得ステップと、状態取得ステップと、モデル生成ステップと、を有する。前記信号取得ステップでは、人に対して互いに異なる方向から電波を送信する複数の第１電波センサから、前記人から反射された電波に基づく複数のセンサ信号を取得する。前記状態取得ステップでは、前記複数のセンサ信号に対応する前記人の呼吸状態を取得する。前記モデル生成ステップでは、前記複数のセンサ信号と前記人の呼吸状態とに基づいて、学習済モデルを生成する。前記学習済モデルは、１以上の第２電波センサから入力されるセンサ信号に基づいて人の呼吸状態を推定する。前記１以上の第２電波センサの数は、前記複数の第１電波センサの数以下である。
【０００９】
本開示の一態様に係る推定方法は、１以上のプロセッサにより実行される。前記推定方法は、推定ステップと、前記信号取得ステップである第１信号取得ステップとは異なる第２信号取得ステップと、を有する。前記推定ステップでは、前記学習方法により生成される前記学習済モデルを用いて人の呼吸状態を推定する。前記第２信号取得ステップでは、人に対して電波を送信する１以上の第２電波センサから、前記人から反射された電波に基づく１以上のセンサ信号を取得する。前記推定ステップでは、前記第２信号取得ステップにより取得される前記１以上のセンサ信号を前記学習済モデルに入力する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の一態様に係る学習システム、推定システム、学習方法、及び推定方法によれば、人の呼吸状態の推定精度を向上することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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