JP6482107B1 - Sleep evaluation device, sleep evaluation method, and sleep evaluation program - Google Patents

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  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

【課題】脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価する技術を提供する。
【解決手段】脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出部と、前記無呼吸/低呼吸イベント抽出部により抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出部と、を有し、前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価装置。
【選択図】図2A
A technique for accurately evaluating sleep evaluation based on a pulse wave is provided.
A first apnea / hypopnea event extraction unit that extracts an apnea / hypopnea event based on a shape of temporal change in amplitude of a pulse wave, and the apnea / hypopnea event extraction unit extracts the apnea / hypopnea event extraction unit. Among the first apnea / hypopnea events, the first apnea / hypopnea event during the period in which the measured blood oxygen concentration is not decreased is excluded and the rest is used as the second apnea event. A second apnea / hypopnea event extraction unit that extracts as a hypopnea event, and determines the second apnea / hypopnea event as a true apnea / hypopnea event Sleep evaluation device.
[Selection] Figure 2A

Description

本発明は、睡眠評価技術に関し、特に、睡眠時無呼吸/低呼吸症候群の評価技術に関する。   The present invention relates to a sleep evaluation technique, and more particularly to a sleep apnea / hypopnea syndrome evaluation technique.

睡眠を評価する技術としては、終夜睡眠ポリグラフィー検査(PolySomnoGraphy:PSG)が良く知られている。   As a technique for evaluating sleep, an overnight polysomnography (PSG) is well known.

PSG検査とは、夜間睡眠中の身体の状態を、装着した電極を通して測定する検査で睡眠障害や睡眠呼吸障害などを確定診断する装置として知られている。特に、脳波を測定することで、精度の良い睡眠障害の診断が可能である。   The PSG test is known as a device for confirming a sleep disorder or sleep respiratory disorder by a test that measures the state of the body during sleep at night through a worn electrode. In particular, it is possible to accurately diagnose sleep disorders by measuring brain waves.

脳波を測定することは、装置の複雑化や測定のコスト増を招くため、代替の検査が研究されている。   Measuring brain waves increases device complexity and measurement costs, so alternative tests are being studied.

例えば、特許文献1では、以下の技術が開示されている。
皮膚を介して血管に光を放射する発光素子と、上記血管からの反射光又は上記血管を介した透過光を皮膚を介して受光する受光素子とを含む光探触子と、入力される駆動信号に基づいて上記発光素子を駆動する駆動回路と、上記受光素子により受光された光を電気信号に変換して出力する検出回路とを備えた光探触子回路を用いて血管脈波測定を行う血管脈波測定システムにおいて、上記電気信号を上記駆動信号として上記駆動回路に直接に同期帰還することで、上記検出回路から自励発振信号を発生して、当該自励発振信号を血管脈波信号として測定する測定手段と、上記自励発振信号のレベルが実質的に最大となるように、上記検出回路及び上記駆動回路の少なくとも一方の動作点を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする血管脈波測定システム。
For example, Patent Document 1 discloses the following technique.
An optical probe including a light emitting element that emits light to a blood vessel through the skin, and a light receiving element that receives reflected light from the blood vessel or transmitted light through the blood vessel through the skin, and an input drive A blood vessel pulse wave measurement is performed using an optical probe circuit including a drive circuit that drives the light-emitting element based on a signal, and a detection circuit that converts light received by the light-receiving element into an electrical signal and outputs the electrical signal. In the vascular pulse wave measurement system to be performed, the electric signal is directly and synchronously fed back to the drive circuit as the drive signal to generate a self-excited oscillation signal from the detection circuit, and the self-excited oscillation signal is converted into the vascular pulse wave. Measuring means for measuring as a signal, and control means for controlling an operating point of at least one of the detection circuit and the driving circuit so that the level of the self-excited oscillation signal is substantially maximized. Blood vessels Measurement system.

上記の技術により、発光素子から受光素子までの光の伝搬距離が異なる場合であっても、簡単な構成で脈動波形データを取得でき、血管脈波測定を行うことができる。   With the above technique, even when the propagation distance of light from the light emitting element to the light receiving element is different, pulsation waveform data can be acquired with a simple configuration, and blood vessel pulse wave measurement can be performed.

また、特許文献2では、以下の技術が開示されている。
人体の橈骨動脈部の血管上の皮膚を介して設けられ当該血管に流れる脈波の圧力変化を検出して血管脈波信号の電圧値として測定する第1の圧力センサと、印加する圧力値を制御可能な圧力印加機構と、上記第1の圧力センサの近傍に設けられ、圧力値が予め校正されかつ上記圧力印加機構により第2の圧力センサ及び上記皮膚を介して上記血管に対して応力を印加するときの圧力値を検出する第2の圧力センサと、上記人体の指尖部の血管上の皮膚を介して設けられ当該血管に流れる脈波の圧力変化を検出して血管脈波信号の電圧値として測定する第3のセンサと、上記各血管脈波信号及び上記検出される圧力値に基づいて、上記橈骨動脈部の第1の最大血圧値及び上記指尖部の第2の最大血圧値を測定する制御手段と、を備える睡眠状態モニタリングシステムであって、
上記制御手段は、
(A)所定の時間期間において上記第1の最大血圧値が所定の第1のしきい値以上増加しているときに上記第2の最大血圧値が所定の第2のしきい値以上減少しているときに、上記人体が覚醒状態であると判断し、
(B)上記時間期間において、上記第1の最大血圧値が上記第1のしきい値以上増加しているときに上記第2の最大血圧値が所定の第3のしきい値以上増加し、もしくは、上記第1の最大血圧値が上記しきい値以上減少しているときに上記第2の最大血圧値が上記第3のしきい値以上減少しているとき、上記人体が睡眠状態であると判断することを特徴とする睡眠状態モニタリングシステム。
Patent Document 2 discloses the following technique.
A first pressure sensor that is provided through the skin on the blood vessel of the radial artery of the human body and that detects a pressure change of the pulse wave flowing through the blood vessel and measures it as a voltage value of the blood vessel pulse wave signal; A controllable pressure application mechanism, provided in the vicinity of the first pressure sensor, the pressure value is calibrated in advance, and stress is applied to the blood vessel via the second pressure sensor and the skin by the pressure application mechanism. A second pressure sensor that detects a pressure value when applied, and a pressure change of a pulse wave that is provided through the skin on the blood vessel of the fingertip of the human body and that flows through the blood vessel to detect a vascular pulse wave signal Based on the third sensor to measure as a voltage value, each vascular pulse wave signal and the detected pressure value, the first maximum blood pressure value of the radial artery portion and the second maximum blood pressure of the fingertip portion A sleep means comprising a control means for measuring values A Nita ring system,
The control means includes
(A) When the first maximum blood pressure value is increased by a predetermined first threshold value or more during a predetermined time period, the second maximum blood pressure value is decreased by a predetermined second threshold value or more. The human body is determined to be awake,
(B) In the time period, when the first maximum blood pressure value is increased by the first threshold value or more, the second maximum blood pressure value is increased by a predetermined third threshold value or more, Alternatively, the human body is in a sleep state when the second maximum blood pressure value is decreased by the third threshold value or more when the first maximum blood pressure value is decreased by the threshold value or more. The sleep state monitoring system characterized by determining.

上記の技術により、脈波波形信号のデータを用いて、従来技術に比較して極めて簡単な構成でかつ高精度に血圧を測定して、高精度で覚醒状態又は睡眠状態を判別することができる。   With the above technique, it is possible to measure the blood pressure with an extremely simple configuration and with high accuracy using the data of the pulse waveform signal, and to determine the arousal state or the sleep state with high accuracy. .

特許第5017501号公報Japanese Patent No. 5017501 特許第6059699号公報Japanese Patent No. 6059699

上記特許文献1に記載の技術では、睡眠中における脈圧の変化に基づいて、睡眠評価を行っている。具体的には、脈波波形のグラフから、レム覚醒時は、最大血圧値Pmaxが無呼吸時に比較して緩やかに上昇した後、下降し、それを繰り返していること、また、無呼吸時は、最大血圧値Pmaxがレム覚醒時に比較して早く上昇した後、下降し、それを繰り返していることを示す。しかしながら、このような脈波の波形に基づいて、睡眠障害、とりわけ、睡眠時無呼吸/低呼吸症候群などを精度良く検知する技術は開示されていない。   In the technique described in Patent Document 1, sleep evaluation is performed based on changes in pulse pressure during sleep. Specifically, from the graph of the pulse waveform, at the time of REM awakening, the maximum blood pressure value Pmax gradually rises compared to during apnea, then falls and repeats, and during apnea, It shows that the maximum blood pressure value Pmax rises earlier than REM awakening, then falls, and is repeated. However, a technique for accurately detecting a sleep disorder, in particular, sleep apnea / hypopnea syndrome, based on such a pulse wave waveform is not disclosed.

また、上記特許文献2に記載の技術では、人体の橈骨動脈部と人体の指尖部の血管との脈波の圧力変化に基づいて、測定圧力と所定の閾値とを比較することで、人体が睡眠状態であることを判定することができるため、血圧装置構成が簡単であって、しかも高精度で覚醒状態又は睡眠状態を判別することができる。   Further, in the technique described in Patent Document 2, the human body is compared with the measured pressure based on the pressure change of the pulse wave between the radial artery portion of the human body and the blood vessel of the fingertip portion of the human body. Therefore, it is possible to determine the awake state or the sleep state with high accuracy.

しかしながら、特許文献2においても、睡眠障害、とりわけ、睡眠時無呼吸/低呼吸症候群などを精度良く検知する技術は開示されていない。   However, Patent Document 2 does not disclose a technique for accurately detecting sleep disorders, particularly sleep apnea / hypopnea syndrome.

本発明は、脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価する技術を提供することを目的とする。   An object of this invention is to provide the technique which evaluates sleep evaluation accurately based on a pulse wave.

本発明の一観点によれば、脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出部と、前記無呼吸/低呼吸イベント抽出部により抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出部と、を有し、前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価装置が提供される。   According to one aspect of the present invention, a first apnea / hypopnea event extraction unit that extracts an apnea / hypopnea event based on a temporal change shape of the amplitude of a pulse wave, and the apnea / hypopnea event Out of the first apnea / hypopnea events extracted by the extraction unit, the first apnea / hypopnea event during the period in which the measured blood oxygen concentration is not decreased is excluded and the rest A second apnea / hypopnea event extraction unit that extracts the second apnea / hypopnea event, and determines that the second apnea / hypopnea event is a true apnea / hypopnea event. A sleep evaluation apparatus is provided.

前記脈波の振幅の時間変化の形状として、振幅(電圧)の緩やかな変動が生じる第1の期間と、それに続く、振幅(電圧)の大きな降下と次いで元の振幅(電圧)に戻る第2の期間との2つの期間からなるテンプレートを利用し、実際の脈波の中から前記テンプレートと形状が近似する期間を前記第1の無呼吸/低呼吸イベント期間とすることが好ましい。   As the shape of the time variation of the amplitude of the pulse wave, a first period in which a gradual fluctuation of the amplitude (voltage) occurs, followed by a large drop in amplitude (voltage), and then a second that returns to the original amplitude (voltage). It is preferable to use a template composed of two periods, i.e., a period of the above-mentioned period, and to set the first apnea / hypopnea event period as a period in which the shape approximates the template from an actual pulse wave.

前記第2の無呼吸/低呼吸イベント期間と、脳波測定において測定された第3の無呼吸/低呼吸イベント期間とを比較し、前記第3の無呼吸/低呼吸イベント期間と略(実質的に)一致する前記第2の無呼吸/低呼吸イベント期間における脈波の形状を前記テンプレートとして利用する処理を行うことが好ましい。   The second apnea / hypopnea event period is compared with the third apnea / hypopnea event period measured in the electroencephalogram measurement. It is preferable to perform processing using the pulse wave shape in the second apnea / hypopnea event period that coincides with the template as the template.

ある期間における前記第2の無呼吸/低呼吸イベント数に基づいて、無呼吸/低呼吸症候群であるか否かを判定するようにすると良い。   It is preferable to determine whether or not the patient has an apnea / hypopnea syndrome based on the second apnea / hypopnea event number in a certain period.

PSG評価結果と比較しながらイベント数が同等になるように前記テンプレートを修正していくことが好ましい。   It is preferable to modify the template so that the number of events is equal while comparing with the PSG evaluation result.

前記脈波として、末梢脈波と橈骨脈波とを用いるようにしても良い。   As the pulse wave, a peripheral pulse wave and a radial pulse wave may be used.

本発明の他の観点によれば、脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出ステップと、前記無呼吸/低呼吸イベント抽出ステップにより抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出ステップと、を有し、前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法が提供される。   According to another aspect of the present invention, a first apnea / hypopnea event extracting step of extracting an apnea / hypopnea event based on a shape of time variation of the amplitude of the pulse wave, and the apnea / hypopnea Among the first apnea / hypopnea events extracted by the event extraction step, the first apnea / hypopnea events in the period in which the measured blood oxygen concentration is not decreased are excluded and remain. Extracting a second apnea / hypopnea event as a second apnea / hypopnea event, wherein the second apnea / hypopnea event is a true apnea / hypopnea event. A sleep evaluation method characterized by determining is provided.

また、本発明は、脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出手順と、前記無呼吸/低呼吸イベント抽出手順により抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出手順と、を有し、前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。   In addition, the present invention provides a first apnea / hypopnea event extraction procedure for extracting an apnea / hypopnea event based on the shape of time variation of the amplitude of the pulse wave, and the apnea / hypopnea event extraction procedure. Out of the extracted first apnea / hypopnea events, the first apnea / hypopnea event during the period when the measured blood oxygen concentration is not decreased is excluded and the rest is set to the second A second apnea / hypopnea event extraction procedure that extracts as an apnea / hypopnea event, and determining the second apnea / hypopnea event as a true apnea / hypopnea event A program for causing a computer to execute a characteristic sleep evaluation method.

本発明によれば、脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価することができる。   According to the present invention, sleep evaluation can be accurately evaluated based on pulse waves.

本発明の第1の実施の形態による睡眠評価技術を適用することができる睡眠評価システムの一構成例を示すシステム図である。It is a system diagram showing an example of 1 composition of a sleep evaluation system which can apply sleep evaluation technology by a 1st embodiment of the present invention. 本実施の形態による睡眠評価データ解析装置の一構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the example of 1 structure of the sleep evaluation data analysis apparatus by this Embodiment. 無呼吸/低呼吸イベントと血中酸素濃度とを比較して、真の無呼吸/低呼吸イベントを抽出する比較抽出部の一構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows one structural example of the comparison extraction part which compares an apnea / hypopnea event and blood oxygen concentration, and extracts a true apnea / hypopnea event. 記憶部の一構成例を示す図である。It is a figure which shows one structural example of a memory | storage part. データ解析処理の流れを示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the flow of a data analysis process. 第1の実施の形態で説明したステップS4の処理の一例を示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows an example of the process of step S4 demonstrated in 1st Embodiment. 図6(a)は、無呼吸/低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とにおける基線(テンプレート)の一例を示す図であり、図6(b)は、図6(a)に対応する期間における脈波の振幅の時間変化の一例を示す図である。FIG. 6A is a diagram showing an example of a baseline (template) in the apnea / hypopnea period and the subsequent awakening period, and FIG. 6B is a pulse in the period corresponding to FIG. It is a figure which shows an example of the time change of the amplitude of a wave. 脈波と、血中酸素濃度(SpO2)と、いびきと、体動との振幅(電圧)の時間変化の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the time change of the amplitude (voltage) of a pulse wave, blood oxygen concentration (SpO2), snoring, and a body motion. 異なる患者の脈波に基づく第1の無呼吸/低呼吸イベントと、脳波測定(PSG)に基づく無呼吸/低呼吸イベントとを対比させて示した図である。It is the figure which contrasted and showed the 1st apnea / hypopnea event based on the pulse wave of a different patient, and the apnea / hypopnea event based on an electroencephalogram measurement (PSG).

以下において、本発明の実施の形態による睡眠評価技術について図面を参照しながら詳細に説明する。   Hereinafter, a sleep evaluation technique according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(第1の実施の形態)
図1は、本発明の第1の実施の形態による睡眠評価技術を適用することができる睡眠評価システムの一構成例を示すシステム図である。図2Aは、本実施の形態による睡眠評価データ解析装置の構成例を示す機能ブロック図である。図2Bは、無呼吸/低呼吸イベントと血中酸素濃度とを比較して、真の無呼吸/低呼吸イベントを抽出する比較抽出部の一構成例を示す機能ブロック図である。図3は、記憶部の一構成例を示す図である。図4は、データ解析処理の流れを示すフローチャート図である。図6(a)は、無呼吸/低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とにおける基線(テンプレート)の一例を示す図であり、図6(b)は、図6(a)に対応する期間における脈波の振幅の時間変化の一例を示す図である。図7は、脈波と、血中酸素濃度(SpO2)と、いびきと、体動との振幅(電圧)の時間変化の一例を示す図である。図8は、異なる患者の脈波に基づく第1の無呼吸/低呼吸イベントと、脳波測定(PSG)に基づく無呼吸/低呼吸イベントとを対比させて示した図である。
(First embodiment)
FIG. 1 is a system diagram showing a configuration example of a sleep evaluation system to which the sleep evaluation technique according to the first embodiment of the present invention can be applied. FIG. 2A is a functional block diagram illustrating a configuration example of the sleep evaluation data analysis apparatus according to the present embodiment. FIG. 2B is a functional block diagram illustrating a configuration example of a comparison / extraction unit that extracts a true apnea / hypopnea event by comparing an apnea / hypopnea event with a blood oxygen concentration. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the storage unit. FIG. 4 is a flowchart showing the flow of data analysis processing. FIG. 6A is a diagram showing an example of a baseline (template) in the apnea / hypopnea period and the subsequent awakening period, and FIG. 6B is a pulse in the period corresponding to FIG. It is a figure which shows an example of the time change of the amplitude of a wave. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of temporal changes in amplitude (voltage) of pulse wave, blood oxygen concentration (SpO2), snoring, and body movement. FIG. 8 is a diagram showing a contrast between a first apnea / hypopnea event based on pulse waves of different patients and an apnea / hypopnea event based on electroencephalogram measurement (PSG).

(システム、装置の構成)
図1に示すように、本実施の形態による睡眠評価技術を適用することができる睡眠評価システムAは、被検体Hに設けたセンサ群であって、センサ群は、例えば、反射型光センサなどにより構成される橈骨用脈波測定用センサ(1)3、末梢用脈波測定用センサ(2)1と、血中酸素飽和度(SpO2)測定部5と、体動を検出する体位センサ7と、いびきセンサ11と、を有している。
(System and device configuration)
As shown in FIG. 1, the sleep evaluation system A to which the sleep evaluation technique according to the present embodiment can be applied is a sensor group provided in a subject H, and the sensor group is, for example, a reflective optical sensor or the like A rib pulse wave measuring sensor (1) 3, a peripheral pulse wave measuring sensor (2) 1, a blood oxygen saturation (SpO2) measuring unit 5, and a body position sensor 7 for detecting body movement. And a snoring sensor 11.

睡眠データ記憶装置21は、上記センサ群からのセンサ値を受け取るインターフェイス部23と、センサ値を記憶するデータ記憶部(メモリ)25と、を有する。さらに、睡眠データ記憶装置21と接続(AR1)され、後述するデータ処理を行うデータ解析装置31を有する。データ記憶部(メモリ)25とデータ解析装置31とは、パーソナルコンピュータPCであっても良く、ハードディスク内に記憶されるプログラムをCPUにより実行するようにすると良い。   The sleep data storage device 21 includes an interface unit 23 that receives sensor values from the sensor group, and a data storage unit (memory) 25 that stores the sensor values. Furthermore, it has a data analysis device 31 connected to the sleep data storage device 21 (AR1) and performing data processing to be described later. The data storage unit (memory) 25 and the data analysis device 31 may be a personal computer PC, and the program stored in the hard disk is preferably executed by the CPU.

図2Aに示すように、データ解析装置31は、センサ群からのセンサ値を取得する各データ取得部31−1と、後述するテンプレート(基線)Lbと末梢用脈波測定用センサ(2)1により取得された脈波Laとを比較するLb−La比較部31−2と、脈波の振幅の時間変化の形状から無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出部(イベントIa抽出部)31−3と、イベントIaのうち、SpO2により血中酸素濃度が低い領域のみを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出部(Ia−SpO2比較抽出部)31−4と、を有する。   As shown in FIG. 2A, the data analysis device 31 includes a data acquisition unit 31-1 that acquires sensor values from the sensor group, a template (base line) Lb and a peripheral pulse wave measurement sensor (2) 1 described later. The Lb-La comparison unit 31-2 that compares the pulse wave La acquired by the above, and the first apnea / hypopnea event extraction that extracts the apnea / hypopnea event from the temporal change shape of the amplitude of the pulse wave Part (event Ia extraction part) 31-2 and second apnea / hypopnea event extraction that extracts only the region of low blood oxygen concentration due to SpO2 as the second apnea / hypopnea event in event Ia Part (Ia-SpO2 comparison and extraction part) 31-4.

図2Bに示すように、第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出部(Ia−SpO2比較抽出部)31−4は、PSGデータ/イベントIb比較部31−4−1と、イベントデータ切り分け部31−4−2と、PSG一致イベントデータ取得部31−4−3と、PSG一致イベントデータIbx抽出部31−4−4と、Ibx一致Lb適用部31−4−5と、を有する。   As shown in FIG. 2B, the second apnea / hypopnea event extraction unit (Ia-SpO2 comparison extraction unit) 31-4 includes the PSG data / event Ib comparison unit 31-4-1 and the event data separation unit 31. -4-2, a PSG match event data acquisition unit 31-4-3, a PSG match event data Ibx extraction unit 31-4-4, and an Ibx match Lb application unit 31-4-5.

図3に示すように、データ記憶部(メモリ)25は、センサデータを記憶する領域を有し、例えば、光センサ脈動データ記憶部25−1と、いびきデータ記憶部25−2と、体動データ記憶部25−3と、SpO2/脈動数記憶部25−4と、を有する。任意に、PSGデータ記憶部を有していても良い。これらのデータは、それぞれが同期して記憶されている。   As shown in FIG. 3, the data storage unit (memory) 25 has an area for storing sensor data. For example, the optical sensor pulsation data storage unit 25-1, the snoring data storage unit 25-2, and body motion It has a data storage unit 25-3 and an SpO2 / pulsation number storage unit 25-4. Optionally, a PSG data storage unit may be included. These data are stored in synchronization with each other.

(処理の手順)
図4に示すように、データ解析処理が開始され(Start)、ステップS1において各データ取得部31−1が、末梢脈波,SpO2,いびき,体動の各データをデータ記憶部(メモリ)25から取得する。ステップS2において、Lb−La比較部31−2が、無呼吸/低呼吸脈波パターン検出用テンプレート(基線Lb)とステップS1で取得した末梢用脈波Laとを比較していく。
(Processing procedure)
As shown in FIG. 4, the data analysis process is started (Start), and in step S1, each data acquisition unit 31-1 stores each data of peripheral pulse wave, SpO2, snoring, and body motion in a data storage unit (memory) 25. Get from. In step S2, the Lb-La comparison unit 31-2 compares the apnea / hypopnea pulse wave pattern detection template (base line Lb) with the peripheral pulse wave La acquired in step S1.

次いで、ステップS3において、イベントIa抽出部31−3が、ステップS2で両者が一致する、すなわち、無呼吸/低呼吸脈波パターン検出用テンプレート(基線Lb)と末梢用脈波Laとが一致する、末梢脈波から検出される低呼吸/無呼吸イベントIaを抽出する。   Next, in step S3, the event Ia extraction unit 31-3 matches both in step S2, that is, the apnea / hypopnea pulse wave pattern detection template (base line Lb) matches the peripheral pulse wave La. The hypopnea / apnea event Ia detected from the peripheral pulse wave is extracted.

本願の発明者は、図6(a)に示すように、睡眠時無呼吸/低呼吸症候群の典型的な患者の脈波の振幅の時間変化の形状が、以下のような特徴を有することに着目した。   As shown in FIG. 6A, the inventor of the present application has the following characteristics in the shape of time variation of the pulse wave amplitude of a typical patient with sleep apnea / hypopnea syndrome. Pay attention.

すなわち、脈波の振幅(光センサの出力電圧等に対応)の時間変化をとると、振幅(電圧)の緩やかな変動が生じる第1の期間(無/低呼吸期間)と、第1の期間に続く振幅(電圧)の大きな降下と次いでほぼ元の振幅(電圧)に戻る第2の期間(覚醒期間)との2つの期間からなることがわかる。このような脈波の波形を基線(テンプレート)として利用する。そして、図6(b)に示すような被験者の脈波の中からテンプレートと形状が近似する期間を前記第1の無呼吸/低呼吸イベント期間と定義する。そして、第1の無呼吸/低呼吸イベント期間に生じるイベントを第1のイベントIaと定義する。   That is, when a time change of the amplitude of the pulse wave (corresponding to the output voltage of the optical sensor or the like) is taken, a first period (no / low breathing period) in which a gradual fluctuation of the amplitude (voltage) occurs and the first period It can be seen that it consists of two periods: a large drop in the amplitude (voltage) following the second period, and then a second period (wake-up period) in which the amplitude (voltage) almost returns to the original. Such a pulse wave waveform is used as a base line (template). Then, a period in which the shape of the template approximates the pulse wave of the subject as shown in FIG. 6B is defined as the first apnea / hypopnea event period. An event that occurs during the first apnea / hypopnea event period is defined as a first event Ia.

例えば、イベントIaを抽出するためには、脳波が図6(a)のような形状のところを探す。図6(b)では、3箇所のIaが抽出されているが、これは、横軸が、無/低呼吸期間と覚醒期間とを合わせた期間としているものである。すなわち、図6(b)のイベント部分は、図6(a)で示す「睡眠から覚醒」となる特徴的な振幅パターンをイベントとして捉えたものである。   For example, in order to extract the event Ia, the brain wave is searched for a shape as shown in FIG. In FIG. 6 (b), Ia is extracted at three locations. The horizontal axis is a period obtained by combining the no-hypopnea period and the awakening period. That is, the event portion in FIG. 6B is obtained by capturing a characteristic amplitude pattern “sleep to awakening” shown in FIG. 6A as an event.

図6(b)においては、脈波の経時変化を示すとともに、同時に行ったPSGによる脳波検査の結果をも示している。PSG検査において、無/低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とが正確に評価できることは知られている。一方、脈波によっても、ほぼ同様な期間として、無/低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とをイベントIaとして抽出することができることがわかる。   FIG. 6B shows the change of the pulse wave over time and the result of the electroencephalogram examination by PSG performed at the same time. It is known that in the PSG test, the apnea / hypopnea period and the subsequent arousal period can be accurately evaluated. On the other hand, it can be seen that the pulse wave can also extract the no-hypopnea period and the subsequent awakening period as the event Ia as substantially the same period.

すなわち、図7に、図6(a),(b)に示すイベント検出の定義に基づいて、実際の脈波のイベントを検出した様子を示している。   That is, FIG. 7 shows a state in which an actual pulse wave event is detected based on the event detection definition shown in FIGS.

図4に戻って、ステップS4に示すように、ステップS3で検出した第1のイベントIaのうち、SpO2の値が低い期間T2(図7)のみのイベントを抽出しこれを第2のイベントIbとする。SpO2は、血液が実際にどの程度まで酸素を運べているかを示すことから、これが高いほど血液で酸素を運ぶ効率が良いことを意味する。SpO2の値が低い期間T2は、血液で酸素を運ぶ効率が悪い期間を示し、この期間以外の期間T1を、睡眠時無呼吸/低呼吸症候群とは関係のないイベントが発生している期間と見なして良い。尚、SpO2と脈波とは、同じパルスオキシメータで測定することができる装置が市販されているので便利である。   Returning to FIG. 4, as shown in step S4, from the first event Ia detected in step S3, an event of only a period T2 (FIG. 7) in which the SpO2 value is low is extracted and is extracted as a second event Ib. And Since SpO2 indicates how much oxygen the blood can actually carry, it means that the higher this is, the better the efficiency of carrying oxygen with blood. The period T2 in which the SpO2 value is low indicates a period during which oxygen is not efficiently carried by blood. The period T1 other than this period is a period during which an event unrelated to sleep apnea / hypopnea syndrome occurs. You can consider it. In addition, since the apparatus which can measure SpO2 and a pulse wave with the same pulse oximeter is marketed, it is convenient.

以上の手順によれば、図7に示すように、T2の期間において下向き矢印で示されたイベントを第2のイベント(真のイベント)として取り扱う。   According to the above procedure, as shown in FIG. 7, the event indicated by the downward arrow in the period T2 is handled as the second event (true event).

このようにすることで、脈波評価によっても、PSG評価と遜色のない精度によりイベントを検出することができる。   By doing in this way, even by pulse wave evaluation, an event can be detected with the same accuracy as PSG evaluation.

[実施例1]
(実証例)
図8は、4名の異なる患者Aから患者Dまでについて、上記の評価技術と同様に評価を行ってイベントを検出した例を示す図である。脈波に基づく評価と、PSGに基づく評価を併せて示す。尚、図8に示したイベントIaは、SpO2値を考慮しない第1のイベントである。
図8に示す結果を表1に示す。
[Example 1]
(Demonstration example)
FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which an event is detected by performing an evaluation on four different patients A to D in the same manner as the above evaluation technique. The evaluation based on the pulse wave and the evaluation based on the PSG are shown together. The event Ia shown in FIG. 8 is a first event that does not consider the SpO2 value.
The results shown in FIG. 8 are shown in Table 1.

表1は、患者Aから患者Dまでについて、末梢脈波の評価から検出した低/無呼吸の第1のイベントIaの総数と、PSG評価にも基づくイベント(無呼吸/低呼吸期間と、それに続く覚醒期間とを含むイベント)の総数を患者毎に示した表である。   Table 1 shows the total number of low / apnea first events Ia detected from peripheral pulse wave evaluations for patients A to D and the events based on PSG evaluation (apnea / hypopnea period and It is the table | surface which showed the total number of events) including the subsequent awakening period for every patient.

表1に示すように、脈波解析評価による第1のイベント数の方がPSG評価によって得られたイベント数よりも多いことがわかる。しかしながら、PSG評価はより精度が良いと考えられる。   As shown in Table 1, it can be seen that the number of first events by pulse wave analysis evaluation is larger than the number of events obtained by PSG evaluation. However, PSG evaluation is considered more accurate.

従って、SpO2値も考慮することで得られる第2のイベントを求める必要がある。   Therefore, it is necessary to obtain the second event obtained by considering the SpO2 value.

表2は、表1において、脈波イベントにおいてSpO2値を考慮して第2のイベントとした表である。   Table 2 is a table in Table 1 that takes the SpO2 value as the second event in the pulse wave event.

表2に示すように、脈波イベントにおいてSpO2値を考慮した第2のイベント数とPSG評価に基づくイベント数とを比較すると、両者はほぼ一致していることがわかる。   As shown in Table 2, when the second event number in consideration of the SpO2 value in the pulse wave event is compared with the event number based on the PSG evaluation, it can be seen that they are almost the same.

尚、表1と表2とを比べることで以下のような知見が得られた。
(1)SpO2のイベントのみでは不足していた被験者でも、PSGの結果と一致する傾向にある。
(2)SpO2イベントのみで十分な被験者は、イベント数が過剰になることがある。
In addition, the following knowledge was acquired by comparing Table 1 and Table 2.
(1) Even subjects who lacked only SpO2 events tend to agree with the PSG results.
(2) The number of events may be excessive for a subject who is sufficient only for the SpO2 event.

従って、上記(1),(2)の知見も考慮して、無呼吸/低呼吸症候群であるか否かを判定する必要がある。   Therefore, it is necessary to determine whether or not the patient has apnea / hypopnea syndrome in consideration of the findings (1) and (2).

最終的には、一次検査である上記の検査において異常がみられた場合には、2次検査としてPSG評価も行う必要がある。   Eventually, when an abnormality is observed in the above-described inspection, which is a primary inspection, it is necessary to perform PSG evaluation as a secondary inspection.

以上のように、本実施の形態によれば、脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価することができる。とりわけ、脳波による評価の前の一次的な検査として有用である。   As described above, according to the present embodiment, sleep evaluation can be accurately evaluated based on pulse waves. In particular, it is useful as a primary test before evaluation by an electroencephalogram.

(第2の実施の形態)
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。図5は、第1の実施の形態で説明したステップS4の処理の一例を示すフローチャート図であり、基線フィードバック処理の流れを示すフローチャート図である。ステップS4の処理が開始すると、ステップS4−1において、PSGデータと第2のイベントIbとを比較する。ステップS4−2において、ステップS4−1でPSGデータと一致している第2のイベントデータIbxと、PSGデータと一致していない第2のイベントデータIbyとを切り分ける。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a flowchart showing an example of the process of step S4 described in the first embodiment, and is a flowchart showing the flow of the baseline feedback process. When the process of step S4 is started, PSG data and the second event Ib are compared in step S4-1. In step S4-2, the second event data Ibx that matches the PSG data in step S4-1 and the second event data Iby that does not match the PSG data are separated.

ステップS4−3において、ステップS4−2で一致している第2のイベントデータIbxが多く得られるように、テンプレート(基線)データを修正する。   In step S4-3, the template (baseline) data is corrected so that a large amount of the second event data Ibx that matches in step S4-2 can be obtained.

次いで、ステップS4−4において、Ibx≦Nsであるか否かを判定する。ここで、Nsは、所定のイベント数のしきい値であり、例えば、PSG評価から得られたイベント数を適用することができる。   Next, in step S4-4, it is determined whether Ibx ≦ Ns. Here, Ns is a threshold value of a predetermined number of events, and for example, the number of events obtained from PSG evaluation can be applied.

ステップS4−4における判定結果がYesの場合には、ステップS4−5において、修正後の基線データは睡眠時無呼吸/低呼吸症候群の検出精度が良いと判断し、データ記憶部(メモリ)25等に基線データを格納し処理を終了する(End)。   If the determination result in step S4-4 is Yes, it is determined in step S4-5 that the corrected baseline data has good detection accuracy for sleep apnea / hypopnea syndrome, and the data storage unit (memory) 25 Etc., the base line data is stored, and the process is terminated (End).

ステップS4−4における判定結果がNoの場合には、修正後の基線データは睡眠時無呼吸/低呼吸症候群の検出精度が良くないと判断され、ステップS4−1に戻り、修正後の基線データに基づいて、同様の処理を繰り返し行う。   When the determination result in step S4-4 is No, it is determined that the corrected baseline data has poor detection accuracy of sleep apnea / hypopnea syndrome, and the process returns to step S4-1 to correct the baseline data. Based on the above, the same processing is repeated.

以上の処理により、本実施の形態では、PSG評価結果と比較しながら基線データをイベント数が同等になるように修正していくことで、脈波データによる評価技術において無呼吸/低呼吸症候群の検出精度を良くしていくことができる。   Through the above processing, in the present embodiment, the baseline data is corrected so that the number of events is equal while being compared with the PSG evaluation result. The detection accuracy can be improved.

上記の処理および制御は、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)によるソフトウェア処理、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)によるハードウェア処理によって実現することができる。   The above processing and control can be performed by software processing using a CPU (Central Processing Unit) or GPU (Graphics Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or FPGA (Field Programmable Gate) hardware.

また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。   Further, in the above-described embodiment, the illustrated configuration and the like are not limited to these, and can be appropriately changed within a range in which the effect of the present invention is exhibited. In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the object of the present invention.

また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。   Each component of the present invention can be arbitrarily selected, and an invention having a selected configuration is also included in the present invention.

また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。   In addition, a program for realizing the functions described in the present embodiment is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed to execute processing of each unit. May be performed. The “computer system” here includes an OS and hardware such as peripheral devices.

また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。   Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.

本発明は、睡眠評価装置に利用可能である。   The present invention can be used for a sleep evaluation apparatus.

A…睡眠評価システム
1…末梢用脈波測定用センサ(2)
3…橈骨用脈波測定用センサ(1)
5…血中酸素飽和度(SpO2)測定部
7…体位センサ
11…いびきセンサ
25…データ記憶部(メモリ)
31…データ解析装置
31−1…各データ取得部
31−2…Lb−La比較部
31−3…第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出部(イベントIa抽出部)
31−4…第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出部(Ia−SpO2比較抽出部)
A ... Sleep evaluation system 1 ... Peripheral pulse wave measurement sensor (2)
3 ... Pulse wave measurement sensor for ribs (1)
5 ... Blood oxygen saturation (SpO2) measurement unit 7 ... Body position sensor 11 ... Snoring sensor 25 ... Data storage unit (memory)
31 ... Data analysis device 31-1 ... Each data acquisition unit 31-2 ... Lb-La comparison unit 31-3 ... First apnea / hypopnea event extraction unit (event Ia extraction unit)
31-4 ... Second apnea / hypopnea event extraction unit (Ia-SpO2 comparison extraction unit)

Claims (8)

脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出部と、
前記無呼吸/低呼吸イベント抽出部により抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出部と、を有し、
前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価装置。
A first apnea / hypopnea event extraction unit that extracts an apnea / hypopnea event based on a shape of time variation of the amplitude of the pulse wave;
Among the first apnea / hypopnea events extracted by the apnea / hypopnea event extraction unit, the first apnea / hypopnea during a period in which the measured blood oxygen concentration has not decreased. A second apnea / hypopnea event extractor that excludes the event and extracts the rest as a second apnea / hypopnea event;
The sleep evaluation apparatus characterized in that the second apnea / hypopnea event is determined as a true apnea / hypopnea event.
前記脈波の振幅の時間変化の形状として、
振幅の緩やかな変動が生じる第1の期間と、それに続く、振幅の大きな降下と次いで元の振幅に戻る第2の期間との2つの期間からなるテンプレートを利用し、実際の脈波の中から前記テンプレートと形状が近似する期間を前記第1の無呼吸/低呼吸イベント期間とすることを特徴とする請求項1に記載の睡眠評価装置。
As the shape of the time variation of the amplitude of the pulse wave,
Using a template consisting of two periods, a first period in which a gradual fluctuation of the amplitude occurs, followed by a large drop in amplitude and then a second period in which the amplitude returns to the original amplitude, The sleep evaluation apparatus according to claim 1, wherein a period in which the shape approximates the template is set as the first apnea / hypopnea event period.
前記第2の無呼吸/低呼吸イベント期間と、脳波測定において測定された第3の無呼吸/低呼吸イベント期間とを比較し、
前記第3の無呼吸/低呼吸イベント期間と略一致する前記第2の無呼吸/低呼吸イベント期間における脈波の形状を前記テンプレートとして利用する処理を行うことを特徴とする請求項2に記載の睡眠評価装置。
Comparing the second apnea / hypopnea event period with a third apnea / hypopnea event period measured in the electroencephalogram measurement;
The processing using the shape of a pulse wave in the second apnea / hypopnea event period substantially coincident with the third apnea / hypopnea event period as the template is performed. Sleep evaluation device.
ある期間における前記第2の無呼吸/低呼吸イベント数に基づいて、無呼吸/低呼吸症候群であるか否かを判定することを特徴とする請求項2又は3に記載の睡眠評価装置。   4. The sleep evaluation apparatus according to claim 2, wherein it is determined whether or not an apnea / hypopnea syndrome is based on the second apnea / hypopnea event number in a certain period. PSG評価結果と比較しながらイベント数が同等になるように前記テンプレートを修正していくことを特徴とする請求項2から4までのいずれか1項に記載の睡眠評価装置。   The sleep evaluation apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein the template is modified so that the number of events is equal while being compared with a PSG evaluation result. 前記脈波として、末梢脈波と橈骨脈波とを用いることを特徴とする請求項2から5までのいずれか1項に記載の睡眠評価装置。   The sleep evaluation apparatus according to any one of claims 2 to 5, wherein a peripheral pulse wave and a radial pulse wave are used as the pulse wave. 脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出ステップと、
前記無呼吸/低呼吸イベント抽出ステップにより抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出ステップと、を有し、
前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法。
A first apnea / hypopnea event extraction step for extracting an apnea / hypopnea event based on a time-varying shape of the amplitude of the pulse wave;
Among the first apnea / hypopnea events extracted by the apnea / hypopnea event extracting step, the first apnea / hypopnea in a period in which the measured blood oxygen concentration is not decreased. A second apnea / hypopnea event extraction step that excludes the event and extracts the rest as a second apnea / hypopnea event;
The sleep evaluation method, wherein the second apnea / hypopnea event is determined as a true apnea / hypopnea event.
脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸/低呼吸イベントを抽出する第1の無呼吸/低呼吸イベント抽出手順と、
前記無呼吸/低呼吸イベント抽出手順により抽出された前記第1の無呼吸/低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第1の無呼吸/低呼吸イベントを除外して残りを第2の無呼吸/低呼吸イベントとして抽出する第2の無呼吸/低呼吸イベント抽出手順と、を有し、
前記第2の無呼吸/低呼吸イベントを真の無呼吸/低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
A first apnea / hypopnea event extraction procedure for extracting an apnea / hypopnea event based on a time-varying shape of the amplitude of the pulse wave;
Among the first apnea / hypopnea events extracted by the apnea / hypopnea event extraction procedure, the first apnea / hypopnea in a period in which the measured blood oxygen concentration has not decreased. A second apnea / hypopnea event extraction procedure that excludes the event and extracts the rest as a second apnea / hypopnea event;
A program for causing a computer to execute a sleep evaluation method, wherein the second apnea / hypopnea event is determined as a true apnea / hypopnea event.
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