A deep learning-enabled smart garment for accurate and versatile sleep conditions monitoring in daily life

要約

ウェアラブル・スマートシステムでは、睡眠の質を高め、睡眠に関連する慢性疾患を予防するために、睡眠に関連する様々な状態を継続的にモニタリングし、正確に分類することが重要である。しかし、電気生理学的睡眠モニタリングシステムにおけるデバイスと皮膚の結合品質に対する要求は、夜間装着の快適性と信頼性を妨げている。ここでは、位置決めや皮膚準備の必要なく、弱いデバイス-皮膚結合条件下で局所的な皮膚ひずみ信号を捕捉する、洗濯可能で皮膚適合性のあるスマート衣服睡眠モニタリングシステムを報告する。プリントテキスタイルをベースとしたひずみセンサーアレイは、0.1％から10％のひずみに100という高いゲージ率で応答し、ひずみ分離プリントパターン設計により外因性モーションアーチファクトに対する独立性を示します。可逆的な糊付け処理により、衣服に直接プリントする際のインク浸透深さを制御し、性能のバッチ間ばらつきを10%未満に抑えます。ディープラーニング、説明可能な人工知能（XAI）、および転移学習データ処理と組み合わせることで、このスマート衣服は6つの睡眠状態を98.6％の精度で分類することができ、実用化において優れた説明可能性（バイアスの少ない分類）と汎化性（1クラスあたり15サンプル未満の少数ショット学習で新規ユーザーに対する95％の精度）を維持し、次世代の日常的な睡眠ヘルスケア管理への道を開く。

要約(オリジナル)

In wearable smart systems, continuous monitoring and accurate classification of different sleep-related conditions are critical for enhancing sleep quality and preventing sleep-related chronic conditions. However, the requirements for device-skin coupling quality in electrophysiological sleep monitoring systems hinder the comfort and reliability of night wearing. Here, we report a washable, skin-compatible smart garment sleep monitoring system that captures local skin strain signals under weak device-skin coupling conditions without positioning or skin preparation requirements. A printed textile-based strain sensor array responds to strain from 0.1% to 10% with a gauge factor as high as 100 and shows independence to extrinsic motion artefacts via strain-isolating printed pattern design. Through reversible starching treatment, ink penetration depth during direct printing on garments is controlled to achieve batch-to-batch performance variation < 10%. Coupled with deep learning, explainable artificial intelligence (XAI), and transfer learning data processing, the smart garment is capable of classifying six sleep states with an accuracy of 98.6%, maintaining excellent explainability (classification with low bias) and generalization (95% accuracy on new users with few-shot learning less than 15 samples per class) in practical applications, paving the way for next-generation daily sleep healthcare management.

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