JP2002078690A - 睡眠状態判定方法 - Google Patents
睡眠状態判定方法Info
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- JP2002078690A JP2002078690A JP2000271456A JP2000271456A JP2002078690A JP 2002078690 A JP2002078690 A JP 2002078690A JP 2000271456 A JP2000271456 A JP 2000271456A JP 2000271456 A JP2000271456 A JP 2000271456A JP 2002078690 A JP2002078690 A JP 2002078690A
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- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 脈拍間隔の変動による判定方法に比べて計算
処理が容易であり、且つ体動等に伴うノイズの影響を受
け難く、より正確に睡眠状態（レム睡眠とノンレム睡
眠）を判定できる睡眠状態判定方法を提供すること。 【解決手段】 睡眠状態判定装置は、睡眠中に計測され
た生体（人間）の脈波データから１拍毎のピークを検出
して包絡線を作成し、その包絡線の変動状態から睡眠状
態を判定する。つまり、図６に示す様に、包絡線の変動
状態が略一定な時をノンレム睡眠とし、包絡線の変動状
態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定する。この判
定方法では、計測された脈波の頂点または底点の抽出が
多少不正確になっても、それによって包絡線の変動状態
が大きく変化することはないので、従来の脈拍間隔の変
動から睡眠状態を判定する方法と比較して計算処理が圧
倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態を判定することがで
きる。
処理が容易であり、且つ体動等に伴うノイズの影響を受
け難く、より正確に睡眠状態（レム睡眠とノンレム睡
眠）を判定できる睡眠状態判定方法を提供すること。 【解決手段】 睡眠状態判定装置は、睡眠中に計測され
た生体（人間）の脈波データから１拍毎のピークを検出
して包絡線を作成し、その包絡線の変動状態から睡眠状
態を判定する。つまり、図６に示す様に、包絡線の変動
状態が略一定な時をノンレム睡眠とし、包絡線の変動状
態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定する。この判
定方法では、計測された脈波の頂点または底点の抽出が
多少不正確になっても、それによって包絡線の変動状態
が大きく変化することはないので、従来の脈拍間隔の変
動から睡眠状態を判定する方法と比較して計算処理が圧
倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態を判定することがで
きる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体から計測され
た脈波に基づいて生体の睡眠状態を判定する睡眠状態判
定方法に関する。
た脈波に基づいて生体の睡眠状態を判定する睡眠状態判
定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、人間の睡眠状態（眠りの深
さ）は、脳波をはじめ眼球運動、筋電、心電などの生体
信号を同時に測定する睡眠ポリグラフィーにて判定する
ことができる。しかし、睡眠ポリグラフィーによる測定
は装置が大掛かりなため、入院が必要となる。しかも、
頭部および顔面等にセンサーを装着する必要があるた
め、装着感が悪く、センサーを付けることによって睡眠
が妨げられ、正確な検査ができないといった問題があっ
た。そこで、睡眠ポリグラフィーに代わる手段として、
睡眠中の呼吸数や脈拍数に着目し、その変化から睡眠状
態を判定する方法が提案されている（特開平３−４１９
２６号公報参照）。
さ）は、脳波をはじめ眼球運動、筋電、心電などの生体
信号を同時に測定する睡眠ポリグラフィーにて判定する
ことができる。しかし、睡眠ポリグラフィーによる測定
は装置が大掛かりなため、入院が必要となる。しかも、
頭部および顔面等にセンサーを装着する必要があるた
め、装着感が悪く、センサーを付けることによって睡眠
が妨げられ、正確な検査ができないといった問題があっ
た。そこで、睡眠ポリグラフィーに代わる手段として、
睡眠中の呼吸数や脈拍数に着目し、その変化から睡眠状
態を判定する方法が提案されている（特開平３−４１９
２６号公報参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、睡眠中の呼
吸数や脈拍数から睡眠状態を検出する方法では、心電図
のＲＲ間隔に相当する脈拍間隔を求め、その脈拍間隔の
変動（揺らぎ）から睡眠状態（レム睡眠とノンレム睡
眠）を判定している。この場合、脈拍間隔を求めるため
には、１拍毎の脈波のピーク（トップまたはボトム）を
正確に検出する必要がある。しかし、脈波が安定してい
る時には比較的正確に脈波のピークを検出することがで
きるが、睡眠時の体動等によって脈波が乱れると、脈波
のピークは血流以外の要因でずれが生じるため、脈波の
ピークを誤検出する可能性がある。このため、正確な脈
拍間隔を求めるためには複雑な計算処理が必要となり、
簡便に睡眠状態を判定することが困難であった。
吸数や脈拍数から睡眠状態を検出する方法では、心電図
のＲＲ間隔に相当する脈拍間隔を求め、その脈拍間隔の
変動（揺らぎ）から睡眠状態（レム睡眠とノンレム睡
眠）を判定している。この場合、脈拍間隔を求めるため
には、１拍毎の脈波のピーク（トップまたはボトム）を
正確に検出する必要がある。しかし、脈波が安定してい
る時には比較的正確に脈波のピークを検出することがで
きるが、睡眠時の体動等によって脈波が乱れると、脈波
のピークは血流以外の要因でずれが生じるため、脈波の
ピークを誤検出する可能性がある。このため、正確な脈
拍間隔を求めるためには複雑な計算処理が必要となり、
簡便に睡眠状態を判定することが困難であった。
【０００４】また、健康な人間の場合は、レム睡眠とノ
ンレム睡眠に伴う脈拍間隔の揺らぎが生じるが、健康を
害している人間や老人の場合は、脈拍間隔の揺らぎが小
さくなるため、レム睡眠とノンレム睡眠を判定すること
が困難である。本発明は、上記事情に基づいて成された
もので、その目的は、脈拍間隔の変動による判定方法に
比べて計算処理が容易であり、且つ体動等に伴うノイズ
の影響を受け難く、より正確に睡眠状態（レム睡眠とノ
ンレム睡眠）を判定できる睡眠状態判定方法を提供する
ことにある。
ンレム睡眠に伴う脈拍間隔の揺らぎが生じるが、健康を
害している人間や老人の場合は、脈拍間隔の揺らぎが小
さくなるため、レム睡眠とノンレム睡眠を判定すること
が困難である。本発明は、上記事情に基づいて成された
もので、その目的は、脈拍間隔の変動による判定方法に
比べて計算処理が容易であり、且つ体動等に伴うノイズ
の影響を受け難く、より正確に睡眠状態（レム睡眠とノ
ンレム睡眠）を判定できる睡眠状態判定方法を提供する
ことにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】（請求項１の手段）本発
明の睡眠状態判定方法は、生体から計測された脈波の１
拍毎の頂点または底点を結んだ包絡線を作成し、その包
絡線の変動状態が略一定な時をノンレム睡眠とし、包絡
線の変動状態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定す
ることを特徴とする。この判定方法では、脈波の頂点ま
たは底点の抽出が多少不正確になっても、包絡線の変動
状態が大きく変化することはないので、従来の脈拍間隔
の変動から睡眠状態を判定する方法と比較して計算処理
が圧倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態を判定すること
ができる。
明の睡眠状態判定方法は、生体から計測された脈波の１
拍毎の頂点または底点を結んだ包絡線を作成し、その包
絡線の変動状態が略一定な時をノンレム睡眠とし、包絡
線の変動状態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定す
ることを特徴とする。この判定方法では、脈波の頂点ま
たは底点の抽出が多少不正確になっても、包絡線の変動
状態が大きく変化することはないので、従来の脈拍間隔
の変動から睡眠状態を判定する方法と比較して計算処理
が圧倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態を判定すること
ができる。
【０００６】（請求項２の手段）本発明の睡眠状態判定
方法は、生体から計測された脈波の１拍毎の高さを波高
として求め、その波高の変動状態が略一定な時をノンレ
ム睡眠とし、波高の変動状態が揺らいでいる時をレム睡
眠として判定することを特徴とする。この判定方法で
は、脈波の頂点または底点の抽出が多少不正確になって
も、波高の変動状態が大きく変化することはないので、
従来の脈拍間隔の変動から睡眠状態を判定する方法と比
較して計算処理が圧倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態
を判定することができる。
方法は、生体から計測された脈波の１拍毎の高さを波高
として求め、その波高の変動状態が略一定な時をノンレ
ム睡眠とし、波高の変動状態が揺らいでいる時をレム睡
眠として判定することを特徴とする。この判定方法で
は、脈波の頂点または底点の抽出が多少不正確になって
も、波高の変動状態が大きく変化することはないので、
従来の脈拍間隔の変動から睡眠状態を判定する方法と比
較して計算処理が圧倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態
を判定することができる。
【０００７】（請求項３の手段）本発明の睡眠状態判定
方法は、生体から計測された脈波の１拍毎の高さを波高
として求めた後、その波高の中心を結んだ基線を作成
し、その基線の変動状態が略一定な時をノンレム睡眠と
し、基線の変動状態が揺らいでいる時をレム睡眠として
判定することを特徴とする。この判定方法では、脈波の
頂点または底点の抽出が多少不正確になっても、波高の
変動状態が大きく変化することはないので、従来の脈拍
間隔の変動から睡眠状態を判定する方法と比較して計算
処理が圧倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態を判定する
ことができる。
方法は、生体から計測された脈波の１拍毎の高さを波高
として求めた後、その波高の中心を結んだ基線を作成
し、その基線の変動状態が略一定な時をノンレム睡眠と
し、基線の変動状態が揺らいでいる時をレム睡眠として
判定することを特徴とする。この判定方法では、脈波の
頂点または底点の抽出が多少不正確になっても、波高の
変動状態が大きく変化することはないので、従来の脈拍
間隔の変動から睡眠状態を判定する方法と比較して計算
処理が圧倒的に簡素であり、簡便に睡眠状態を判定する
ことができる。
【０００８】（請求項４の手段）請求項１に記載した睡
眠状態判定方法において、包絡線の変動状態を示す指標
を統計処理によって求める。
眠状態判定方法において、包絡線の変動状態を示す指標
を統計処理によって求める。
【０００９】（請求項５の手段）請求項２に記載した睡
眠状態判定方法において、波高の変動状態を示す指標を
統計処理によって求める。
眠状態判定方法において、波高の変動状態を示す指標を
統計処理によって求める。
【００１０】（請求項６の手段）請求項３に記載した睡
眠状態判定方法において、基線の変動状態を示す指標を
統計処理によって求める。
眠状態判定方法において、基線の変動状態を示す指標を
統計処理によって求める。
【００１１】（請求項７の手段）請求項４〜６に記載し
た睡眠状態判定方法において、一定時間に計測される各
データの平均値、最大値、最小値、分散値、偏差の少な
くとも１つを前記指標として求める。
た睡眠状態判定方法において、一定時間に計測される各
データの平均値、最大値、最小値、分散値、偏差の少な
くとも１つを前記指標として求める。
【００１２】（請求項８の手段）請求項１〜７に記載し
た睡眠状態判定方法において、人間の手首または前腕部
で計測された脈波から包絡線、波高、基線の何れか１つ
を作成する。
た睡眠状態判定方法において、人間の手首または前腕部
で計測された脈波から包絡線、波高、基線の何れか１つ
を作成する。
【００１３】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。 （第１実施例）図１は脈波の計測データである。本実施
例の睡眠状態判定方法は、生体（人間）から計測された
脈波の包絡線、波高、基線の何れか１つまたは２つ以上
を作成し、その包絡線、波高、基線の変動状態が略一定
な時をノンレム睡眠とし、包絡線、波高、基線の変動状
態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定するものであ
る。なお、図１に示す様に、包絡線とは、脈波の１拍毎
の頂点または底点を結んだ線であり、波高とは、個々の
脈波の高さであり、基線とは、波高の中心を結んだ線を
言う。この睡眠状態の判定は、ＣＰＵ（マイクロプロセ
ッサ）を内蔵する睡眠状態判定装置１（図２参照）によ
って行われる。
基づいて説明する。 （第１実施例）図１は脈波の計測データである。本実施
例の睡眠状態判定方法は、生体（人間）から計測された
脈波の包絡線、波高、基線の何れか１つまたは２つ以上
を作成し、その包絡線、波高、基線の変動状態が略一定
な時をノンレム睡眠とし、包絡線、波高、基線の変動状
態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定するものであ
る。なお、図１に示す様に、包絡線とは、脈波の１拍毎
の頂点または底点を結んだ線であり、波高とは、個々の
脈波の高さであり、基線とは、波高の中心を結んだ線を
言う。この睡眠状態の判定は、ＣＰＵ（マイクロプロセ
ッサ）を内蔵する睡眠状態判定装置１（図２参照）によ
って行われる。
【００１４】以下に、睡眠状態を判定する睡眠状態判定
装置１の処理手順を図３に示すフローチャートに基づい
て説明する。 Step10…睡眠中に脈波センサ２で検出された脈波情報
（電気信号）から脈波を計測する（図１参照）。なお、
脈波センサ２は、例えば図２に示す様に、発光素子２ａ
と受光素子２ｂを有する周知の光学式、あるいは超音波
式、ドップラー式、圧力式等でも良い。この脈波センサ
２は、人間の手首または指等に装着され、検出した脈波
を電気信号（例えば電圧信号）に変換して睡眠状態判定
装置１へ出力している。
装置１の処理手順を図３に示すフローチャートに基づい
て説明する。 Step10…睡眠中に脈波センサ２で検出された脈波情報
（電気信号）から脈波を計測する（図１参照）。なお、
脈波センサ２は、例えば図２に示す様に、発光素子２ａ
と受光素子２ｂを有する周知の光学式、あるいは超音波
式、ドップラー式、圧力式等でも良い。この脈波センサ
２は、人間の手首または指等に装着され、検出した脈波
を電気信号（例えば電圧信号）に変換して睡眠状態判定
装置１へ出力している。
【００１５】Step20…Step10で計測した脈波データをデ
ジタルフィルタに通して不要な周波数成分をカットす
る。 Step30…脈波データから１拍毎のピークを検出する。 Step40…包絡線、波高、基線の何れか１つまたは２つ以
上を作成する。ここでは、包絡線を作成する場合につい
て説明する。包絡線は、上記の様に、計測された脈波の
１拍毎のピークを結んで作成される。なお、脈波の頂点
同士を結んで作成される包絡線Ａと、脈波の底点同士を
結んで作成される包絡線Ｂの何方か一方を使用すれば良
い。
ジタルフィルタに通して不要な周波数成分をカットす
る。 Step30…脈波データから１拍毎のピークを検出する。 Step40…包絡線、波高、基線の何れか１つまたは２つ以
上を作成する。ここでは、包絡線を作成する場合につい
て説明する。包絡線は、上記の様に、計測された脈波の
１拍毎のピークを結んで作成される。なお、脈波の頂点
同士を結んで作成される包絡線Ａと、脈波の底点同士を
結んで作成される包絡線Ｂの何方か一方を使用すれば良
い。
【００１６】Step50…包絡線の変動状態を検出する。こ
こでは、一定時間（例えば２０秒間）における包絡線の
平均値、最大値、最小値、分散値、偏差等、統計処理に
よって求められる少なくとも１つを指標とし、その値の
変動を検出する。 Step60…包絡線の変動状態から睡眠状態を判定する。こ
こでは、Step50の統計処理によって求めた指標の変動が
ある範囲内（例えば２５％以内の変動）の場合はノンレ
ム睡眠とし、それ以上の場合はレム睡眠として判定す
る。 Step70…Step60で判定した睡眠状態を表示する。
こでは、一定時間（例えば２０秒間）における包絡線の
平均値、最大値、最小値、分散値、偏差等、統計処理に
よって求められる少なくとも１つを指標とし、その値の
変動を検出する。 Step60…包絡線の変動状態から睡眠状態を判定する。こ
こでは、Step50の統計処理によって求めた指標の変動が
ある範囲内（例えば２５％以内の変動）の場合はノンレ
ム睡眠とし、それ以上の場合はレム睡眠として判定す
る。 Step70…Step60で判定した睡眠状態を表示する。
【００１７】（本実施例の作用及び効果）睡眠中に計測
した脈波の包絡線、波高、基線の変動状態と、脈拍間隔
の変動状態とを照らし合わせると、図４に示す様に、包
絡線、波高、基線の変動状態が略一定の時は、脈拍間隔
の変動状態も略一定となる。しかし、図５に示す様に、
包絡線、波高、基線の変動状態が揺らいでいる時は、脈
拍間隔の変動状態も揺らいでいることが分かる。脈拍間
隔の変動状態が略一定な時はノンレム睡眠であり、脈拍
間隔の変動状態が揺らいでいる時はレム睡眠であること
は既に知られている。従って、図４及び図５に示した様
に、包絡線、波高、基線の変動状態と脈拍間隔の変動状
態とに相関があることから、包絡線、波高、基線の変動
状態によって睡眠状態（レム睡眠とノンレム睡眠）を判
定することができる。
した脈波の包絡線、波高、基線の変動状態と、脈拍間隔
の変動状態とを照らし合わせると、図４に示す様に、包
絡線、波高、基線の変動状態が略一定の時は、脈拍間隔
の変動状態も略一定となる。しかし、図５に示す様に、
包絡線、波高、基線の変動状態が揺らいでいる時は、脈
拍間隔の変動状態も揺らいでいることが分かる。脈拍間
隔の変動状態が略一定な時はノンレム睡眠であり、脈拍
間隔の変動状態が揺らいでいる時はレム睡眠であること
は既に知られている。従って、図４及び図５に示した様
に、包絡線、波高、基線の変動状態と脈拍間隔の変動状
態とに相関があることから、包絡線、波高、基線の変動
状態によって睡眠状態（レム睡眠とノンレム睡眠）を判
定することができる。
【００１８】実際に、レム睡眠時とノンレム睡眠時とで
包絡線データを比較すると、図６に示す様に、レム睡眠
時の方がノンレム睡眠時より包絡線の変動状態が大きい
ことが分かる。この包絡線データから２０秒ずつの標準
偏差を求めると、ノンレム睡眠時には、０〜２０秒で
０．１５、２０〜４０秒で０．１６、４０〜６０秒で
０．１６と殆ど変化していない。しかし、レム睡眠時に
は、０〜２０秒で０．１６、２０〜４０秒で０．０９、
４０〜６０秒で０．１０と大きく低下し、６０〜８０秒
で０．１５とまた上昇している。即ち、標準偏差が大幅
に変化している（揺らいでいる）。従って、包絡線の変
動状態が略一定の時（統計処理によって求めた指標の変
動がある範囲内の場合）はノンレム睡眠と判定し、包絡
線の変動状態が揺らいでいる時（統計処理によって求め
た指標の変動がある範囲を超えている場合）はレム睡眠
と判定するができる。
包絡線データを比較すると、図６に示す様に、レム睡眠
時の方がノンレム睡眠時より包絡線の変動状態が大きい
ことが分かる。この包絡線データから２０秒ずつの標準
偏差を求めると、ノンレム睡眠時には、０〜２０秒で
０．１５、２０〜４０秒で０．１６、４０〜６０秒で
０．１６と殆ど変化していない。しかし、レム睡眠時に
は、０〜２０秒で０．１６、２０〜４０秒で０．０９、
４０〜６０秒で０．１０と大きく低下し、６０〜８０秒
で０．１５とまた上昇している。即ち、標準偏差が大幅
に変化している（揺らいでいる）。従って、包絡線の変
動状態が略一定の時（統計処理によって求めた指標の変
動がある範囲内の場合）はノンレム睡眠と判定し、包絡
線の変動状態が揺らいでいる時（統計処理によって求め
た指標の変動がある範囲を超えている場合）はレム睡眠
と判定するができる。
【００１９】本実施例の判定方法によれば、計測された
脈波の頂点または底点の抽出が多少不正確になっても、
それによって包絡線の変動状態が大きく変化することは
ないので、従来の脈拍間隔の変動から睡眠状態を判定す
る方法と比較して計算処理が圧倒的に簡素であり、簡便
に睡眠状態を判定することができる。また、この判定方
法では、正確な脈拍間隔を必要としないので、時間軸の
測定精度があまり要求されないため、外乱に強く、極め
て良好なＳ／Ｎ比を得ることができる。更に、包絡線、
波高、基線は呼吸状態を表していることから、本実施例
の判定方法を睡眠時無呼吸症等の診断に応用することも
できる。
脈波の頂点または底点の抽出が多少不正確になっても、
それによって包絡線の変動状態が大きく変化することは
ないので、従来の脈拍間隔の変動から睡眠状態を判定す
る方法と比較して計算処理が圧倒的に簡素であり、簡便
に睡眠状態を判定することができる。また、この判定方
法では、正確な脈拍間隔を必要としないので、時間軸の
測定精度があまり要求されないため、外乱に強く、極め
て良好なＳ／Ｎ比を得ることができる。更に、包絡線、
波高、基線は呼吸状態を表していることから、本実施例
の判定方法を睡眠時無呼吸症等の診断に応用することも
できる。
【００２０】なお、図３は、包絡線の変動状態によって
睡眠状態を判定するフローチャートであるが、図７及び
図８に示す様に、波高及び基線の場合でも同様の処理手
順で睡眠状態を判定することができる。
睡眠状態を判定するフローチャートであるが、図７及び
図８に示す様に、波高及び基線の場合でも同様の処理手
順で睡眠状態を判定することができる。
【図１】脈波の計測データである。
【図２】脈波センサの装着状態を示す断面図である。
【図３】睡眠状態判定装置の処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図４】包絡線、波高、基線の変動状態と脈拍間隔の変
動状態を表すグラフである（変動状態が略一定の時）。
動状態を表すグラフである（変動状態が略一定の時）。
【図５】包絡線、波高、基線の変動状態と脈拍間隔の変
動状態を表すグラフである（変動状態が揺らいでいる
時）。
動状態を表すグラフである（変動状態が揺らいでいる
時）。
【図６】レム睡眠時とノンレム睡眠時の包絡線データを
表すグラフである。
表すグラフである。
【図７】睡眠状態判定装置の処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図８】睡眠状態判定装置の処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
１ 睡眠状態判定装置 ２ 脈波センサ Ａ 包絡線 Ｂ 包絡線
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 難波 晋治 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 Ｆターム(参考） 4C017 AA09 AC03 AC23 AC28 BC11
Claims (8)
- 【請求項１】生体から計測された脈波の１拍毎の頂点ま
たは底点を結んだ包絡線を作成し、その包絡線の変動状
態が略一定な時をノンレム睡眠とし、前記包絡線の変動
状態が揺らいでいる時をレム睡眠として判定する睡眠状
態判定方法。 - 【請求項２】生体から計測された脈波の１拍毎の高さを
波高として求め、その波高の変動状態が略一定な時をノ
ンレム睡眠とし、前記波高の変動状態が揺らいでいる時
をレム睡眠として判定する睡眠状態判定方法。 - 【請求項３】生体から計測された脈波の１拍毎の高さを
波高として求めた後、その波高の中心を結んだ基線を作
成し、その基線の変動状態が略一定な時をノンレム睡眠
とし、前記基線の変動状態が揺らいでいる時をレム睡眠
として判定する睡眠状態判定方法。 - 【請求項４】請求項１に記載した睡眠状態判定方法にお
いて、 前記包絡線の変動状態を示す指標を統計処理によって求
めることを特徴とする睡眠状態判定方法。 - 【請求項５】請求項２に記載した睡眠状態判定方法にお
いて、 前記波高の変動状態を示す指標を統計処理によって求め
ることを特徴とする睡眠状態判定方法。 - 【請求項６】請求項３に記載した睡眠状態判定方法にお
いて、 前記基線の変動状態を示す指標を統計処理によって求め
ることを特徴とする睡眠状態判定方法。 - 【請求項７】請求項４〜６に記載した睡眠状態判定方法
において、 一定時間に計測される各データの平均値、最大値、最小
値、分散値、偏差の少なくとも１つを前記指標として求
めることを特徴とする睡眠状態判定方法。 - 【請求項８】請求項１〜７に記載した睡眠状態判定方法
において、 人間の手首または前腕部で計測された脈波から前記包絡
線、前記波高、前記基線の何れか１つを作成することを
特徴とする睡眠状態判定方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000271456A JP4224935B2 (ja) | 2000-09-07 | 2000-09-07 | 睡眠状態判定方法 |
| US09/935,678 US6856829B2 (en) | 2000-09-07 | 2001-08-24 | Method for detecting physiological condition of sleeping patient based on analysis of pulse waves |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000271456A JP4224935B2 (ja) | 2000-09-07 | 2000-09-07 | 睡眠状態判定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002078690A true JP2002078690A (ja) | 2002-03-19 |
| JP4224935B2 JP4224935B2 (ja) | 2009-02-18 |
Family
ID=18757740
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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