ヘルスセンシング株式会社は、生体センサーの開発により、安心・安全な生活の実現をサポートします。
TOPICS
続々と世界初の技術を誕生させています。
1．PSG実測値を教師データ(220例)としたBi-LSTM Deep Learningを用いて睡眠5段階推定モデルを実用化しました。
この結果、シート型BCGセンサー(睡神デルタ)1枚のみで、無拘束で、睡眠5段階推定モデル実現しました(世界初)
2．24時間リアルタイムで入院患者（入居者）の睡眠・覚醒・離床を推定するEnsemble Learningモデルを開発しました。
3．Deep Learningを用いてBCG信号からECG信号を推定するpECGモデルを開発しました。（世界初）
この結果、シート型BCGセンサーから得られたBCG信号をECG信号へ変換でき、無拘束で、ECG信号に極めて近い信号取得ができました。
4．シート型BCGセンサー（睡神デルタ）１枚のみで、無拘束で無呼吸症候群を検出するAIモデルを開発しました。（社会実証評価中／世界初）
社長コラム：鐘ヶ江正巳社長コラム
NEWS新着情報
- 2025年8月31日
- 弊社技術に関する論文が、Proceedings of the Japan Academy series B（英文、物理学・生物学）に受理され、8月31日に公開されました。
Unconstrained deep learning-based sleep stage classification
using cardiorespiratory and body movement activities
in adults with suspected sleep apnea
By Seiichi MOROKUMA,*1,† Toshinari HAYASHI,*2 Naoyuki MOTOMURA,*3
Masatomo KANEGAE,*3 Yoshihiko MIZUKAMI,*3 Shinji ASANO,*3 Ichiro KIMURA,*3
Kenji FUJITA,*3 Yutaka KOHDA,*3 Hiroshi IMAI,*3 Yuji TATEIZUMI,*4
Hitoshi UENO,*5 Subaru IKEDA*1 and Kyuichi NIIZEKI*6
「睡眠時無呼吸症が疑われる成人における心肺機能および体動活動を用いた制約のない深層学習に基づく睡眠段階分類 」
日本で最も権威のある学術雑誌は日本学士院紀要（和文、人文社会科学）、Proceedings of the Japan Academy series A（英文、数学）、Proceedings of the Japan Academy series B（英文、物理学・生物学）だと言われています。
英文2誌の要綱には学士院会員以外からの論文投稿も歓迎すると書かれています。しかし、米国科学アカデミー紀要と同様編集者の権限が強く、審査基準はある意味米国科学アカデミー紀要よりも厳しいとのことです。
- 2025年7月28日
- 「多摩イノベーションエコシステム促進事業リーディングプロジェクトのプレスリリースがありました。
弊社は多摩地域でイノベーションの創出に向けて取り組む令和7年度の「リーディングプロジェクト」に選定されました。
東京都HPのプレスリリース
多摩イノベーションエコシステム促進事業HPのリリース