概要

〇着床前、腹部皮膚に直接又は下着を介してウェアラブル体温計(体表体温計、深部体温計)を密着する。(図左)
〇睡眠中、定期的に体温データを自動的に計測する。起床後、(a)体温データをエンコードしたQRコードを、(b)携帯電話カメラで撮影し、(c)デコードして、データベースサーバに送信する。(図中)
〇長期に渡って収集したデータを解析し、隠れマルコフモデルで学習させ、個人別の最適条件で、生理周期の高低温2相性を推定し、排卵期と月経期を推定する。
〇図右は、6ヵ月に渡って、基礎体温計(BBT)、体表体温計(SBT)と深部体温計(CBT)によるそれぞれの計測データ、および生理周期の高低温2相性の自動推定結果を示す。実際に記録した月経期(*)、排卵期(●)と比較して、自動推定結果を評価する。
〇14~46歳の30人のボランティアから収集した190回の生理周期データ(月経期のみ)を用いて検証した結果、感度91.8%、正確度96.6%、また誤差範囲0、±1、±2日に収まる確率はそれぞれ、71.6%、82.2%、95.3%である。

研究カテゴリー

活動分野
信号処理
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