CN103945762B

CN103945762B - 睡眠评价装置

Info

Publication number: CN103945762B
Application number: CN201280057500.8A
Authority: CN
Inventors: 堤正和; 原田洋; 原浩贵; 东郷秀孝
Original assignee: Omron Healthcare Co Ltd
Current assignee: Omron Healthcare Co Ltd
Priority date: 2011-11-24
Filing date: 2012-10-17
Publication date: 2016-03-02
Anticipated expiration: 2032-10-17
Also published as: US9161719B2; DE112012004904T5; JP2013106906A; WO2013077118A1; JP5853635B2; CN103945762A; US20140323919A1

Abstract

本发明提供一种睡眠评价装置，睡眠评价装置(100)包括：取得部，用于取得声音；以及确定部，用于根据由取得部取得的声音的产生时间量，来确定鼾声的等级。确定部基于在取得部中取得声音的累计时间相对于在取得部中取得声音的次数之比，来确定鼾声的等级。

Description

睡眠评价装置

技术领域

本发明涉及一种睡眠评价装置，特别是涉及一种在非打扰状态下评价被测量者的睡眠状态的睡眠评价装置。

背景技术

以往针对评价睡眠的装置开发了各种技术。

例如专利文献1(日本专利公开公报特开2006-014813号)公开了一种技术，该技术以判断失眠症状等为目的，利用垫子状压力传感器，根据呼吸、身体动作和心跳信息来判断睡眠状态，并且以时间顺序制作睡眠日志。

此外，作为需要改善的影响睡眠的症状，除了上述失眠以外还包括鼾声。鼾声除了会给同室就寝的人带来不舒服感觉以外，还包含发现睡眠呼吸暂停综合征等重要问题。

关于检测这种鼾声的发生，专利文献2(日本专利公开公报特开2006-167427号)公开了一种技术，该技术读取睡眠中的呼吸声，并针对该读取的呼吸声按照多个频域检测物理量的判断值，并且基于该判断值，将睡眠中的人的呼吸声识别为睡眠呼吸声、鼾声和爆音中的至少一种。

专利文献1：日本专利公开公报特开2006-014813号

专利文献2：日本专利公开公报特开2006-167427号

但是，在专利文献2记载的技术中，由于为了按照读取的声音的每个频域进行解析等需要进行高级处理，所以评价睡眠的装置中需要较高性能的信息处理装置，由此，存在装置成本上升的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的在于提供一种能够以较低价格实现的、检测睡眠时发生鼾声的睡眠评价装置。

本发明一方面的睡眠评价装置包括：取得装置，用于取得声音；以及确定装置，用于根据由取得装置取得的声音的产生时间量，来确定鼾声的等级，确定装置基于在取得装置中取得声音的累计时间、在取得装置中取得声音的次数以及累计时间相对于次数之比，来确定鼾声的等级。

优选的是，确定装置在每个规定期间确定鼾声的等级，当在规定期间取得声音的累计时间比第一时间长时、或短于比第一时间短的第二时间时，确定装置确定未发生鼾声。

优选的是，确定装置在每个规定期间确定鼾声的等级，当在规定期间取得声音的次数在第一次数以上时、或小于比第一次数少的第二次数时，确定装置确定未发生鼾声。

优选的是，睡眠评价装置还包括：检测装置，用于检测被测量者的身体动作；以及显示控制装置，用于使显示装置显示由检测装置检测出的身体动作和由确定装置确定的鼾声等级的时间变化。

优选的是，睡眠评价装置还包括判断装置，用于根据由取得装置取得的声音的连续发出声音期间的长度和连续未发出声音期间的长度，判断是否发生了睡眠呼吸暂停综合征鼾声。

按照本发明，基于发出声音的时间量来确定鼾声的等级。由此，不要求睡眠评价装置进行高级处理，可以实现比较低价的睡眠评价装置。

此外，按照本发明，基于连续发出声音期间和连续未发出声音期间的长度，判断是否发生了睡眠呼吸暂停综合征鼾声。由此，不要求睡眠评价装置进行高级处理，可以实现比较低价的睡眠评价装置。

附图说明

图1是表示本实施方式的睡眠评价装置的外观的具体例子的图。

图2是表示睡眠评价装置的侧面的示意图。

图3是从斜上方观察睡眠评价装置的外观的示意图。

图4是表示睡眠评价装置的硬件构成的具体例子的框图。

图5是说明睡眠评价装置的使用例的图。

图6是用于说明睡眠评价装置的功能模块的图。

图7是表示对鼾声进行录音的声音波形的一个例子的图。

图8是表示基于规定的阈值将图7所示的声音波形二值化后的结果的图。

图9是用于在鼾声检测部中执行鼾声检测的处理流程图。

图10是图9的鼾声检测处理的子程序的流程图。

图11是用于说明计算有声区间判断阈值的具体例子的图。

图12是表示输入鼾声检测部的声音数据和该声音数据二值化后的模型的一个例子的图。

图13是用于说明输出信号的确定方式的图。

图14是用于说明输出信号的确定方式的图。

图15是用于在SAS鼾声检测部中执行鼾声检测的处理流程图。

图16是图15的鼾声检测处理的子程序的流程图。

图17是对鼾声进行录音的波形的一个例子的图。

图18是表示按时间顺序放大图17中的A所示区间的波形的图。

图19是由SAS鼾声检测部生成的声音模型的一个例子的图。

图20是用于说明OSAS周期的机理的图。

图21是表示显示鼾声等级的画面的一个例子的图。

图22是表示显示鼾声等级的画面的另一个例子的图。

附图标记说明

10按钮组

10A～10E按钮

20显示部

30麦克风

40控制部

100睡眠评价装置

112鼾声检测部

113自动增益调整部

114SAS鼾声检测部

115解析处理部

具体实施方式

下面参照附图对本发明的实施方式进行说明。在以下的说明中，相同的部件和结构要素采用相同的附图标记。它们的名称和功能也相同。

<外观>

图1是表示本实施方式的睡眠评价装置100的外观的具体例子的图。此外，图2是表示睡眠评价装置100的侧面的示意图，图3是从斜上方观察的外观的示意图。

参照图1～图3，作为一个例子，睡眠评价装置100具有将长方体或纵长形状的箱体直立在基座上的外观，该纵长形状的箱体的角部进行了圆形倒角处理。

参照图1，在基座表面上配置有操作用的按钮组10。按钮组10包含按钮10A～10E。此外，在所述箱体内设置有麦克风(后述的麦克风30)、控制部40和通信部50。此外，在直立设置于该基座的箱体的表面上具有显示部20，并形成有用于使声音进入上述麦克风的麦克风孔30A。

通信部50以无线或有线方式与其他设备进行通信。作为一个例子，通信部50设置在箱体的与基座相反侧的端部附近。睡眠评价装置100利用通信部50与个人计算机(以下称为PC)或手机等的显示装置(省略图示)连接，可以向该显示装置输出显示数据。

<硬件构成>

图4是表示睡眠评价装置100的硬件构成的具体例子的框图。

参照图4，按钮组10、麦克风30、显示部20和通信部50都与控制部40连接。本实施方式的麦克风30构成身体动作传感器。另外，身体动作传感器也可以使用多普勒传感器或超声波传感器。此外，身体动作传感器可以采用照相机，并通过在控制部40中进行图像解析来检测被试验者的身体动作。

按钮组10的按钮10A～10E(参照图1)分别向控制部40输出表示被操作的操作信号。

控制部40包括：CPU(CentralProcessingUnit中央处理单元)41，用于进行整体控制；以及存储器42，用于存储由CPU41执行的程序等。

控制部40通过由CPU41执行存储在存储器42内的显示用的程序，并利用输入的操作信号和传感器信号进行运算，来检测鼾声的等级。此外，控制部40检测因SAS(SleepApneaSyndrome：睡眠呼吸暂停综合征)发生的鼾声(以下适当地称为“SAS鼾声”)或因OSAS(ObstructiveSleepApneaSyndrome：阻塞性睡眠呼吸暂停综合征)发生的鼾声(以下适当地称为“OSAS鼾声”)。

用于输出上述等级等的处理包含显示控制，该显示控制用于生成显示数据并基于该显示数据在显示部20上进行画面显示。另外，该处理也可以包含通信控制，该通信控制用于通过通信部50向外部的显示装置发送显示数据。

通信部50例如可以采用红外线通信或利用蓝牙(注册商标)进行的通信等无线通信，直接与显示装置进行通信，也可以具有互联网连接功能并通过互联网与显示装置进行通信。

此外，通信部50具有无线LAN(LocalAreaNetwork局域网)的服务器功能，并且向通过无线LAN连接而访问的显示装置发送例如由HTML(HyperTextMarkupLanguage超文本标记语言)等标记语言表现的后述显示数据。

<使用例>

图5是说明睡眠评价装置100的使用例的图。

参照图5，睡眠评价装置100通过配置在被测量者的附近，由作为声音传感器的麦克风30检测被测量者附近的声音。将声音信号作为传感器信号向控制部40输出。

控制部40根据声音信号检测被测量者的“鼾声”，并基于检测结果判断鼾声的状态。

<OSAS的说明>

接着，对OSAS进行说明。OSAS是指因睡眠使舌根或咽喉的肌肉松弛而使上呼吸道逐渐变窄乃至阻塞，从而导致无呼吸、低呼吸的症状。OSAS也被认为是脑血管障碍的主要原因。其原因可以列举肥胖和上呼吸道肌肉功能异常等。

具有OSAS症状的患者在睡眠时反复后述的具有周期性的睡眠模式。将上述睡眠模式称为“OSAS周期”。此外，发出由特有的声压构成的特征性的鼾声。在以下的说明中，也将上述鼾声称为“OSAS鼾声”。由于普通的鼾声是具有规则性、暂时的鼾声，而OSAS鼾声因上呼吸道狭窄而导致舌根或上颚部振动而发生，所以不规则。

图20是用于说明OSAS周期的机理的图。

参照图20(A)，OSAS周期大体分为三个阶段。

在第1阶段(#1)中，从普通的鼾声伴随上呼吸道的狭窄而变化成作为大鼾声的OSAS鼾声。在第2阶段(#2)中，呼吸变得极为细微或无呼吸。并且，在第3阶段(#3)中，产生身体动作并发出与破裂声或大声叹息相似的声音而成为觉醒状态。

具有OSAS症状的患者在睡眠时周期性地反复进行作为上述特有睡眠模式的由#1～#3构成的OSAS周期。

图20(B)是说明伴随OSAS周期的上呼吸道状态的图。

参照图20(B)，#1中从通常状态发展为上呼吸道逐渐变窄。#2中上呼吸道进一步变窄直到完全阻塞。#3中上呼吸道的状态恢复通常状态。此时，检测出与破裂声或叹息相似的声音。

<功能构成>

图6是用于说明睡眠评价装置100的功能模块的图。

参照图6，在睡眠评价装置100中，从麦克风30输入的声音信号在电子音量调整部101中调整音量之后，输出到A/D(Analog/digital数字/模拟)转换器102。并且，上述声音信号在A/D转换器102中被转换为数字信号之后，输出到声音取样部111。

另外，A/D转换器102还将上述转换后的数字信号输出到自动增益调整部113。自动增益调整部113基于输入的声音信号，生成对电子音量调整部101进行控制的控制信号，并发送给电子音量调整部101。与此对应，在电子音量调整部101中，适当地执行使从麦克风30输入的声音信号的增益下降等处理。

声音取样部111对从A/D转换器102输出的数字信号进行去噪处理，并将结果输出到鼾声检测部112。

在鼾声检测部112中，基于参照图9等说明的处理内容检测鼾声，并且将该检测结果输出到解析处理部115。

此外，鼾声检测部112将从声音取样部111输出的去噪后的信号，输出到SAS(SleepApneaSyndrome：睡眠呼吸暂停综合征)鼾声检测部114。

SAS鼾声检测部114基于从鼾声检测部112输出的去噪后的信号，并且按照参照图15等在后面说明的处理内容来检测鼾声，并将其结果输出到解析处理部115。

如后所述，鼾声检测部112设定有声区间判断阈值。并且，基于上述有声区间判断阈值，对在声音取样部111中去噪后的声音信号检测是否发生了鼾声。具体地说，确定发生了鼾声的区间(有声区间)和未发生鼾声的区间(无声区间)。并且，在该有声区间的期间中，将特定的信号(fSIG)发送给自动增益调整部113。由此，自动增益调整部113可以生成控制信号，以便在从A/D转换器102输出的数字信号中调整发生了鼾声的期间的增益。具体地说，如后所述，鼾声检测部112输出fSIG＝0或fSIG＝1的信号。“0”是指无声区间，“1”是指有声区间。并且，自动增益调整部113在有声区间、即接收到fSIG＝1的期间调整增益。

此外，鼾声检测部112还将fSIG信号输出到SAS鼾声检测部114。SAS鼾声检测部114对应于fSIG信号的值来执行处理。

解析处理部115基于来自鼾声检测部112和SAS鼾声检测部114的检测输出，向显示控制部120发送控制信号，该控制信号控制显示部20中的检测结果的显示方式。

此外，睡眠评价装置100包括：录音模块140，用于对由麦克风30取得的声音进行录音；以及录音控制部130，用于控制该录音模块140的动作。

并且，解析处理部115在基于从SAS鼾声检测部114输出的检测结果的时机，将用于使录音模块140开始录音动作的触发信号输出到录音控制部130。

在睡眠评价装置100中，由声音取样部111、鼾声检测部112、自动增益调整部113、SAS鼾声检测部114和解析处理部115构成鼾声算法部110。并且鼾声算法部110、电子音量调整部101、A/D转换器102、显示控制部120和录音控制部130通过控制部40来实现。控制部40包括构成上述部分的硬件资源。另外，特别是鼾声算法部110、显示控制部120和/或录音控制部130也可以通过由CPU41执行存储在存储器42(或相对于睡眠评价装置100主体能够装拆的存储介质)内的程序来实现。此外，录音模块140通过由CPU41执行存储在存储器42等内的程序来记录声音。声音被存储在存储器42(或相对于睡眠评价装置100主体能够装拆的存储介质)内。

存储介质可以列举以非易失性或非暂时性(non-transitory)方式存储程序的介质，例如CD-ROM(CompactDisk-ReadOnlyMemory只读光盘)、DVD-ROM(DigitalVersatileDisk-ReadOnlyMemory高密度只读光盘)、USB(UniversalSerialBus通用串行总线)存储器、存储卡、FD(FlexibleDisk软盘)、硬盘、磁带、盒式磁带、MO(MagneticOpticalDisk磁光盘)、MD(MiniDisk迷你光盘)、IC(IntegratedCircuit集成电路)卡(除了存储卡以外)、光卡、掩膜型ROM、EPROM和EEPROM(ElectronicallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory电可擦可编程只读存储器)等。

另外，在睡眠评价装置100中还可以具有扬声器，并且通过对按钮组10进行操作，CPU41可以再生由录音模块140记录的声音。

<鼾声检测部112的鼾声检测>

(鼾声检测的概况)

一般来说，鼾声与呼吸的节奏同步、特别是在呼气时发生。图7是表示对鼾声进行录音的声音波形的一个例子的图。

从图7可以看出，鼾声可以说是以一定程度的固定间隔间歇性产生的声音的连续。并且，在本实施方式中，将鼾声假设为“一定以上的有声区间和相同的一定以上的无声区间交替且连续的声音”，并且将有声区间定义为“音量(声音的振幅)超过某一阈值的区间”，此外，将音量在该阈值以下的区间定义为无声区间。

基于上述定义，相对于图7所示的波形，可以得到图8所示的二值化后的单纯的声音模型。图8是表示基于规定的阈值将图7所示的声音波形二值化后的结果的图。并且，图8中，声音模型由点划线表示，有声区间的发生次数由“1”、“2”等数字表示。此外，图8中，有声区间记载并表示为文字“S”加上作为下标的发生次数。

在图8所示的模型化中，使用了声音振幅的绝对值。即，在本实施方式中为了检测鼾声，使用对输入的声音信号的原始波形进行全波整流后的波形(使负值侧翻转后的波形)。另外，图7和图8中表示了全波整流前的波形。

并且，在本实施方式的鼾声检测部112中，从图8所示的鼾声的声音模型中取得用于判断鼾声产生的指标r。按照以下式(1)算出r。

[式1]

r = \frac{S}{N} = \frac{Σ_{i = 1}^{n} S_{i}}{N} ... (1)

式(1)中，S是每单位时间(例如15秒～30秒左右)的全部有声区间长度的总和。此外，N是每上述单位时间的有声区间的发生次数。如果针对图8所示的例子研究r，则S是图8中S1～S5所示的区间的时间长度的总和。其中，N是5。

(用于鼾声检测的处理内容)

图9是用于在鼾声检测部112中执行鼾声检测的处理流程图。

参照图9，首先在步骤S10中，鼾声检测部112判断用于开始鼾声检测的条件是否成立，如果判断条件成立，则使处理前进至步骤S20。

在此，用于开始鼾声检测的条件可以列举如下情况：操作按钮组10中的规定按钮、由计时器60进行计时的时刻到达预先设定的用于开始鼾声检测的时刻、或通过通信部50从外部装置输入用于开始鼾声检测的指令。

在步骤S20中，鼾声检测部112执行鼾声检测处理。步骤S20中的处理内容将在后面参照图10进行说明。另外，图10是步骤S20中的鼾声检测处理的子程序的流程图。并且，如果步骤S20中的鼾声检测处理结束，则鼾声检测部112使处理前进至步骤S30。

在步骤S30中，鼾声检测部112判断是否具有检测结果的输出请求，如果具有上述请求，则使处理前进至步骤S40。

在步骤S40中，鼾声检测部112向解析处理部115输出检测结果，并结束处理。

参照图10，在步骤S20的鼾声检测处理中，首先在步骤S201中，鼾声检测部112设定上述有声区间判断阈值，并使处理前进至步骤S202。

对步骤S201中的有声区间判断阈值的设定进行说明。

利用在鼾声检测处理开始后的规定时间从声音取样部111输入的声音数据来设定有声区间判断阈值。另外，使用的声音数据是对从声音取样部111输入的声音信号的原始波形进行全波整流后的数据。并且，将以上述方式进行全波整流后的声音数据的音量作为“AD值”，以下进行说明。

例如利用上述规定时间的AD值的最大值(以下也称为“最大AD值”)和最小值(以下也称为“最小AD值”)来设定有声区间判断阈值。

另外，有时不能利用最大AD值和最小AD值的组合来判断鼾声。在这种情况下，使图10所示的鼾声检测处理中止(不使处理前进至步骤S202)，并使处理返回图9。此时，在步骤S40(图9)中，代替从鼾声检测部112向解析处理部115输出鼾声检测的检测结果，而是输出表示该检测中止的信号。

在此，不能利用最大AD值和最小AD值的组合来判断鼾声的情况可以列举：最大AD值在最小AD值以下时；或者是最大AD值在最小AD值以上、且最大AD值和最小AD值之间的差在规定值以下时等。

此外，作为利用最大AD值和最小AD值设定的有声区间判断阈值的具体例子，可以列举的是在最小AD值上加上最大AD值和最小AD值的差分而得到的值。参照图11来说明上述具体例子。

图11中将有声区间判断阈值表示为值SH。计算值SH时首先计算最大AD值(图11中的“DH”)和最小AD值(图11中的“DL”)的差分。图11中差分表示为“DIF”。接着，计算相对于该差分DIF的一定比率(“1/4”、“1/5”等)的值。根据使用睡眠评价装置100的各环境适当设定“一定比率”。图11中，差分DIF的一定比率的值表示为“V1”。并且，最小AD值加上值V1为值SH、即有声区间判断阈值。

返回图10，在步骤S202中，鼾声检测部112执行鼾声测定处理，并且使处理前进至步骤S203。鼾声测定处理用于确定鼾声检测部112输出的信号fSIG的值(1或0)。将在后面对该处理的内容进行说明。

在步骤S203中，判断从使步骤S202的鼾声测定处理开始起是否经过了上述单位时间，如果判断未经过上述单位时间，则使处理返回步骤S202，如果判断经过了上述单位时间，则使处理前进至步骤S204。

在步骤S204中，基于步骤S202中的鼾声测定处理的结果，计算上述S和N，并使处理前进至步骤S205。

在步骤S205中，判断用于结束鼾声检测的条件是否成立，如果判断条件成立，则使处理返回图9，如果判断条件不成立，则使处理返回步骤S203。

在此，作为鼾声检测结束的条件可以列举如下情况：操作按钮组10中的规定按钮、到达预先存储在存储器42内的结束时刻、以及通过通信部50从外部装置输入有结束鼾声检测的指令。

在以上参照图10说明的处理中，每经过单位时间都执行S和N的值的计算，但是计算上述值的时机并不限定于此，例如也可以是在制作用于显示后述的图21等所示的解析结果的数据时，计算上述值。

另外，在步骤S202的鼾声测定处理中，鼾声检测部112例如将fSIG的值设定成作为初始值的“0”，此外，取得每个规定时间的AD值，并且将该取得的AD值连续一定次数以上并超过有声区间判断阈值作为条件，将fSIG的值更新为“1”。

另外，在将fSIG的值更新为“1”之后，鼾声检测部112将连续特定次数以上且AD值低于有声区间判断阈值作为条件，将fSIG的值更新为“0”。

通过以上述方式设定fSIG的值，不是包含图12所示的以小间距切换判断结果的部分的声音模型，而是如图14所示，可以生成将上述小间距的切换作为噪声除去的声音模型。

图12是表示输入鼾声检测部112的声音数据和该声音数据二值化后的模型的一个例子的图。另外，图12中由点划线表示声音模型。在图12所示的声音模型中，在A或B所示的部分中，在较短时间内切换High(与“fSIG＝1”对应的“有鼾声”的状态)和Low(与“fSIG＝0”对应的“无鼾声”的状态)。

另一方面，图13是用于说明按照上述鼾声测定处理的输出信号确定方式的图。图13中放大了时间轴(横轴)来表示图12等所示的音量波形。

图13中点划线所示的声音模型在时刻T1从Low切换为High，并在时刻T2从High切换为Low。

在图13的例子中，在时刻T1之前(图中左侧)表示了四个圆形标记。它们表示了连续四次检测出超过了有声区间判断阈值(SH)的值。在上述例子中，上述“一定次数”的一个例子为“4”。并且，在图13所示的声音模型中，对应于连续四次检测出超过了有声区间判断阈值的值，将状态从Low切换为High。

此外，在图13的例子中，在时刻T2之前表示了四个圆形标记。它们表示连续四次检测出低于有声区间判断阈值(SH)的值。在上述例子中，上述“特定次数”的一个例子为“4”。并且，在图13所示的声音模型中，对应于连续四次检测出低于有声区间判断阈值的值，将状态从High切换为Low。

通过对应于以上述方式连续一定次数检测出超过/低于SH的值来切换信号，将声音模型在图12中用A和B所示的短时间内的切换作为噪声除去，从而可以生成图14所示的声音模型。

<解析结果的生成>

基于以上说明的鼾声检测部112的检测结果，在检测期间计算每单位时间的S和N的值。基于此，解析处理部115可以按照上述式(1)，求出每单位时间的r的值。

并且，解析处理部115在每单位时间基于r的值来确定鼾声的等级。

另外，例如r的值越大、即每单位时间的鼾声发生时间越长且鼾声次数越少，则将鼾声的等级设定为高等级。在此，等级的高低是指等级越高则发生频率高的鼾声。

此外，当r低于特定的值时、S超过一定的值时或N超过规定的值时，判断鼾声的等级为“0”、即未发生鼾声。当S超过一定的值时，如果在该结果对应的单位时间中检测出的声音为外面通过的车辆的汽笛声等鼾声以外的持续产生的声音，则判断未发生鼾声。当N超过规定的值时，如果该结果对应的单位时间中检测出的声音为从电视机或立体声音响播放的音乐等鼾声以外的断续产生的声音，则判断未产生鼾声。另外，在本实施方式中，r低于特定的值相当于规定期间取得声音的累计时间比特定的时间短的情况、以及规定期间取得声音的次数在特定的次数以下的情况。

<解析结果的显示例>

图21是表示显示作为上述解析结果的鼾声等级的画面例子的图。

图21所示的画面中表示了从2011年7月6日的17时到第二天7月7日的0时为止的检测结果。另外，在上述例子中，睡眠评价装置100还可以检测被测量者的睡眠深度和身体动作的程度。并且，在图21的画面中，“睡眠”表示睡眠深度的变化，“身体动作”表示身体动作的程度，并且“鼾声等级”表示基于上述r的值和N、S的值求出的每单位时间的鼾声等级的变化。

例如基于在步骤S30中存在输出请求，在步骤S40中将上述画面作为检测结果显示在显示部20上。另外，CPU41也可以对应于来自其他装置的请求，向其他装置发送用于显示图21所示画面的数据。

另外，在图21的“睡眠”的坐标图中，以涂成阴影的方式显示被判断为睡眠较浅(判断为睡眠深度低于规定的值)的期间。

图22是显示鼾声等级的画面的另一个例子的图。在图22所示的画面中，显示了从7月5日星期二到7月10日星期日的每天中对应于24小时的信息。

在图22中，折线坐标图表示睡眠深度。此外，与图21的“睡眠”同样，以涂成阴影的方式表示判断为睡眠较浅的期间。另外，未用折线表示的期间是未进行与睡眠深度等睡眠相关的检测的期间。

此外，在图22中局部用圆形标记表示。上述圆形标记表示了基于上述r的值和N、S的值求出的鼾声等级在规定的等级以上(例如等级3以上)。

通过表示图21或图22所示的鼾声等级，可以客观地向被测量者等通知发生鼾声。

<SAS鼾声检测部114的鼾声检测>

(SAS鼾声检测的概况)

被诊断为OSAS的患者的鼾声具有以下特征。

1)鼾声密集连续的区间和较长的无声区间交替出现

2)与普通的鼾声不同，吸气时也发出声音的倾向较高

图17是表示对诊断为OSAS的患者的鼾声进行录音的波形的一个例子的图。并且，图18是表示按时间顺序放大了图17中的A所示区间的波形的图。相对于图17，图18中将横轴放大了13～14倍左右。另外，在各图中，横轴表示测量的时刻(时：分：秒)。例如“2：56：30”表示上午2时56分30秒。

并且，图18中，线L1表示了利用上述有声区间判断阈值生成的声音模型。在SAS鼾声检测部114中，将线L1中出现的一连串有声区间进一步如线L2所示视为一个声音组来生成声音模型。图19是表示由SAS鼾声检测部114生成的声音模型的一个例子的图。在由SAS鼾声检测部114生成的声音模型中，通过在图18中以表示为线L2的方式将一连串有声区间看作一个声音组，能够以图19中表示为Sh和Sl的方式形成具有较长跨距的有声区间和无声区间。由此，在本实施方式中，可以从鼾声音量的检测结果中取得用于发现OSAS特征的指标。

另外，作为指标可以列举各有声区间的长度(图19的Sh)和各无声区间的长度(图19的Sl)。并且，在本实施方式中，在Sl满足以下式(2)的条件、且Sh满足式(3)的条件的情况下，判断发生了SAS鼾声(OSAS鼾声)。

[式2]

Slmin≤Sl≤Slmax…(2)

Shmin≤Sh≤Shmax…(3)

在式(2)中，Slmin和Slmax是用于判断Sl而预先确定的值。此外，在式(3)中，Shmin和Shmax是用于判断Sh而预先确定的值。

(用于OSAS鼾声检测的处理内容)

图15是表示用于在SAS鼾声检测部114中执行鼾声检测的处理流程图。

参照图15，首先在步骤SB10中，SAS鼾声检测部114判断用于开始鼾声检测的条件是否成立，如果判断条件成立，则使处理前进至步骤SB20。在此，用于开始鼾声检测的条件可以列举如下情况：操作按钮组10中的规定按钮、由计时器60进行计时的时刻到达预先设定的用于开始鼾声检测的时刻、或通过通信部50从外部装置输入用于开始鼾声检测的指令。

在步骤SB20中，SAS鼾声检测部114执行鼾声检测处理。步骤SB20的处理内容将在后面参照图16进行说明。另外，图16是步骤SB20的鼾声检测处理的子程序的流程图。并且，如果步骤SB20的鼾声检测处理结束，则SAS鼾声检测部114使处理前进至步骤SB30。

在步骤SB30中，SAS鼾声检测部114判断是否具有检测结果的输出请求，如果判断具有上述请求，则使处理前进至步骤SB40。

在步骤SB40中，SAS鼾声检测部114向解析处理部115输出检测结果并结束处理。

参照图16，在步骤SB20的鼾声检测处理中，首先在步骤SB211中，SAS鼾声检测部114设定上述有声区间判断阈值并使处理前进至步骤SB212。有声区间判断阈值例如使用在步骤S201中设定的值。

在步骤SB212中，SAS鼾声检测部114执行鼾声测定处理并使处理前进至步骤SB213。判断用于结束鼾声检测的条件是否成立，如果判断条件成立，则使处理返回图15，如果判断条件不成立，则使处理返回步骤SB212。在此，结束鼾声检测的条件可以列举如下情况：操作按钮组10中的规定按钮、到达在存储器42中预先存储的结束时刻、或通过通信部50从外部装置输入有结束鼾声检测的指令。

在以上参照图16说明的处理中，直到用于结束鼾声检测的条件成立为止，持续进行鼾声测定处理。

另外，在图16的步骤SB212的鼾声测定处理中，SAS鼾声检测部114利用High计数和Low计数来设定fGRP信号的值。并且，SAS鼾声检测部114将以上述方式设定了值的fGRP信号与其时刻一起存储。由此，SAS鼾声检测部114可以生成参照图19等说明的声音模型。

信号fGRP是图18中表示为线L2那样的将接近的鼾声发生区间汇总处理的声音模型中的、用于表示有声区间/无声区间的信号。“fGRP＝1”表示有声区间，“fGRP＝0”表示无声区间。

在鼾声测定处理中，在从上一次执行该处理时到本次执行该处理时，SAS鼾声检测部114将fSIG的值从“0”切换为“1”作为条件，将High计数的计数值加1并更新，并且将fSIG的值从“1”切换为“0”作为条件，将Low计数的计数值加1并更新(步骤SC90)。并且，SAS鼾声检测部114将High计数或Low计数的计数值超过规定阈值作为条件，来切换鼾声有无的判断结果(fGRP＝1/0)。即，如果High计数的值超过规定的阈值，则将fGRP的值切换为1。此外，如果Low计数的值超过规定的阈值，则将fGRP的值切换为0。由此，能够生成声音模型，该声音模型能够确定参照图19说明的SAS鼾声的特征。

如上所述，将fGRP信号与其时刻一起存储。由此，SAS鼾声检测部114可以生成参照图19等说明的声音模型。并且，在步骤SB40中，SAS鼾声检测部114基于该声音模型，至少一个一个地计算作为上述指标的Sh和Sl，并基于上述值，按照式(2)和式(3)判断有无发生SAS鼾声(OSAS鼾声)，并且将结果输出到解析处理部115。

[变形例等]

在以上说明的本实施方式中，例如图21和图22所示，解析处理部115例如可以基于由鼾声检测部112计算出的S值和N值来计算鼾声的等级，并将该等级显示为检测结果。

另外，解析处理部115可以基于由SAS鼾声检测部114检测的检测结果，将判断为发生了SAS鼾声的时间段显示为检测结果。虽然在图21和图22中将检测结果与成为检测对象的时刻一起显示，但在这种显示中，例如通过对产生鼾声的时间段进行着色显示，来显示发生SAS鼾声的时间段。

此外，为了将发生的鼾声客观地传达给非测量者等，解析处理部115可以在利用鼾声检测部112的检测结果判断为鼾声等级在规定等级以上的期间、或者是在利用SAS鼾声检测部114的检测结果判断为发生了SAS鼾声的期间，通过录音控制部130使录音模块140动作，对由麦克风30取得的声音进行录音。解析处理部115在鼾声测定中从鼾声检测部112依次取得S值和N值来依次确定鼾声的等级，并且将确定的等级在规定等级以上作为条件，向录音控制部130指示录音。此外，解析处理部115依次从SAS鼾声检测部114取得检测结果，并且将发生SAS鼾声作为条件，向录音控制部130指示录音。

本发明实施方式的所有内容均为举例说明，本发明并不限定于此。本发明的范围并不由以上说明的内容来表示，而是由权利要求来表示，并包含与权利要求等同的内容和在权利要求范围内的所有变更。

Claims

1.一种睡眠评价装置(100)，其特征在于包括：

取得装置(30)，用于取得声音；以及

确定装置，用于根据由所述取得装置取得的声音的产生时间量，来确定鼾声的等级，

所述确定装置基于在所述取得装置中取得声音的累计时间、在所述取得装置中取得声音的次数以及所述累计时间相对于所述次数之比，来确定所述鼾声的等级。

2.根据权利要求1所述的睡眠评价装置，其特征在于，

所述确定装置在每个规定期间确定所述鼾声的等级，

当在所述规定期间取得声音的累计时间比第一时间长时、或短于比所述第一时间短的第二时间时，所述确定装置确定未发生鼾声。

3.根据权利要求2所述的睡眠评价装置，其特征在于，

所述确定装置在每个规定期间确定所述鼾声的等级，

当在所述规定期间取得声音的次数在第一次数以上时、或小于比所述第一次数少的第二次数时，所述确定装置确定未发生鼾声。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的睡眠评价装置，其特征在于还包括：

检测装置，用于检测被测量者的身体动作；以及

显示控制装置，用于使显示装置显示由所述检测装置检测出的身体动作和由所述确定装置确定的鼾声等级的时间变化。

5.根据权利要求1所述的睡眠评价装置，其特征在于，还包括判断装置，用于根据由所述取得装置取得的声音的连续发出声音期间的长度和连续未发出声音期间的长度，判断是否发生了睡眠呼吸暂停综合征鼾声。