児玉 耕太 教授らの研究グループが、研究成果を国際学術誌『IEEE Transactions on Consumer Electronics』に発表しました

星薬科大学の児玉耕太教授らの研究グループは、奈良先端科学技術大学院大学、名古屋市立大学、深圳先進技術研究院（中国科学院）などとの共同研究により単一チャネルの眼電図（EOG）信号のみを用いて、睡眠段階を高精度かつ安定的に推定する新たなアルゴリズムを開発しました。
睡眠の質は、心身の健康や生活習慣病の予防と深く関係しています。現在、睡眠評価の標準手法である睡眠ポリソムノグラフィ（PSG）は、脳波や心電図など複数のセンサーを必要とし、日常生活での継続的な利用は困難です。
本研究では、ウェアラブル機器に容易に組み込める眼電図（EOG）に着目し、最小限のセンサー構成で信頼性の高い睡眠段階推定を可能とするAIアルゴリズムを提案しました。
公開睡眠データベースを用いた検証の結果、従来のEOGベース手法と比較して、睡眠段階推定の精度と安定性が向上することを確認しました。
本研究成果は、IEEEの国際学術誌『IEEE Transactions on Consumer Electronics』 に掲載されました。

【研究成果のポイント】

1. 脳波（EEG）を用いず、眼電図（EOG）1チャネルのみで睡眠段階（覚醒、浅睡眠、深睡眠、レム睡眠）を推定する手法を開発しました。
2. 周波数特性の「形状変化」に着目した新しい信号表現と、情報ボトルネック理論に基づくAI手法を組み合わせることで、ノイズや個人差に強い睡眠解析を実現しました。
3. 特に推定が難しいとされる浅い睡眠（N1）や深睡眠（N3）、レム睡眠（REM）において従来法を上回る性能を示しました。
4. 計算量と消費電力を抑えた設計により、スマートウォッチや家庭用デバイスへの実装が可能であることを示しました。

【概要】
　星薬科大学薬学部医療データサイエンス研究室の児玉耕太教授と奈良先端科学技術大学院大学、名古屋市立大学、深圳先進技術研究院（中国科学院）などとの共同研究により単一チャネルの眼電図（EOG）信号のみを用いて、睡眠段階を高精度かつ安定的に推定する新たなアルゴリズムを開発しました。
睡眠の質は、心身の健康や生活習慣病の予防と深く関係しています。現在、睡眠評価の標準手法である睡眠ポリソムノグラフィ（PSG）は、脳波や心電図など複数のセンサーを必要とし、日常生活での継続的な利用は困難です。
本研究では、ウェアラブル機器に容易に組み込める眼電図（EOG）に着目し、最小限のセンサー構成で信頼性の高い睡眠段階推定を可能とするAIアルゴリズムを提案しました。
公開睡眠データベースを用いた検証の結果、従来のEOGベース手法と比較して、睡眠段階推定の精度と安定性が向上することを確認しました。
本研究成果は、IEEEの国際学術誌『IEEE Transactions on Consumer Electronics』 に掲載されました。

詳細は以下のプレスリリース資料をご確認ください。

【プレスリリース資料】

【論文タイトル】
Minimal-Sensor Sleep Monitoring for Consumer Devices via Robust EOG Encoding and Adaptive Calibration
堅牢なEOGエンコーディングと適応型キャリブレーションによる消費者向けデバイス向け最小センサー睡眠モニタリング

【掲載誌】
学術誌『IEEE Transactions on Consumer Electronics』
DOI:10.1109/TCE.2026.3660871

【問い合わせ先】
研究に関するお問い合わせ先

〒142-8501　東京都品川区荏原2-4-41
星薬科大学薬学部・医療データサイエンス研究室
教授　児玉　耕太 (KODAMA Kota)
E-mail：kodama.kota@hoshi.ac.jp

機関窓口
星薬科大学　総務部
Eメール：somu@hoshi.ac.jp　電話番号：03-5498-5978 （総務部）