JP2003079587A - 睡眠段階判定方法 - Google Patents
睡眠段階判定方法Info
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- JP2003079587A JP2003079587A JP2001277465A JP2001277465A JP2003079587A JP 2003079587 A JP2003079587 A JP 2003079587A JP 2001277465 A JP2001277465 A JP 2001277465A JP 2001277465 A JP2001277465 A JP 2001277465A JP 2003079587 A JP2003079587 A JP 2003079587A
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 睡眠の不調や睡眠時間の不足に伴う病理解析
や健康管理のためには睡眠状態の監視が必要不可欠であ
る。睡眠の状態検出には国際的基準として睡眠ポリグラ
フ計測法があるが、これは被験者の身体に多数の検出器
を取付けるため精神的な苦痛を伴い、また自然な状態で
のデータが得にくい。 【解決手段】 被験者を拘束する測定法をより自然な姿
にする試みは種々行われており、エアマットを使って身
体からの情報を間接的に得る手段は、その中でも優れた
方法である。しかし、得られるデータが少なくなること
は避けられず、従来は覚醒と睡眠の判別あるいはレム睡
眠とノンレム睡眠の判別といった単純な解析しかしてい
なかった。そこで ここでは得られるデータを分別して
解析する方法を確立し、これに基づき国際基準に沿った
６段階の睡眠段階を判別できるようにした。これにより
睡眠を対象とする各種の解析、診断、施策がより普遍的
に行われ、また個人差や体調差といった外乱を除くこと
ができた。
や健康管理のためには睡眠状態の監視が必要不可欠であ
る。睡眠の状態検出には国際的基準として睡眠ポリグラ
フ計測法があるが、これは被験者の身体に多数の検出器
を取付けるため精神的な苦痛を伴い、また自然な状態で
のデータが得にくい。 【解決手段】 被験者を拘束する測定法をより自然な姿
にする試みは種々行われており、エアマットを使って身
体からの情報を間接的に得る手段は、その中でも優れた
方法である。しかし、得られるデータが少なくなること
は避けられず、従来は覚醒と睡眠の判別あるいはレム睡
眠とノンレム睡眠の判別といった単純な解析しかしてい
なかった。そこで ここでは得られるデータを分別して
解析する方法を確立し、これに基づき国際基準に沿った
６段階の睡眠段階を判別できるようにした。これにより
睡眠を対象とする各種の解析、診断、施策がより普遍的
に行われ、また個人差や体調差といった外乱を除くこと
ができた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】被験者の睡眠状態を監視する
には、まず被験者の睡眠段階を知る必要がある。その方
法は幾つかあるが、心拍波形の変動を検出し、このデー
タを解析することによって睡眠段階の推移を判定する睡
眠段階判定方法に関する。
には、まず被験者の睡眠段階を知る必要がある。その方
法は幾つかあるが、心拍波形の変動を検出し、このデー
タを解析することによって睡眠段階の推移を判定する睡
眠段階判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】自覚症状を伴わない症状から重い不眠症
まで睡眠の不調を訴える人が少なくなく、さらに近年で
は健常者でも睡眠時間が減少する傾向にあり、健康管理
の上で問題となっている。そこで、睡眠状態が一定の精
度で、簡便にかつ被験者に肉体的および精神的な負担を
かけずに監視できるとすれば、健康管理の上できわめて
意義が大きい。
まで睡眠の不調を訴える人が少なくなく、さらに近年で
は健常者でも睡眠時間が減少する傾向にあり、健康管理
の上で問題となっている。そこで、睡眠状態が一定の精
度で、簡便にかつ被験者に肉体的および精神的な負担を
かけずに監視できるとすれば、健康管理の上できわめて
意義が大きい。
【０００３】被験者の睡眠状態を監視するには、まず被
験者の睡眠段階を知る必要があり、その方法として睡眠
ポリグラフを用いて検出する方法を採るのが一般的であ
る。睡眠ポリグラフは、脳波，眼球運動，筋電データを
同時に測定できる装置であり、これらのデータから睡眠
段階判定プログラムを用いて判定を行う装置である。
験者の睡眠段階を知る必要があり、その方法として睡眠
ポリグラフを用いて検出する方法を採るのが一般的であ
る。睡眠ポリグラフは、脳波，眼球運動，筋電データを
同時に測定できる装置であり、これらのデータから睡眠
段階判定プログラムを用いて判定を行う装置である。
【０００４】睡眠ポリグラフを用いる計測法は国際的基
準となっており、精度は保証されるものであるが、計測
システムが高価であるために日常的に使用するのは経済
的理由により困難である。また、睡眠ポリグラフを用い
る計測法は身体に多数の電極やその他の検出器を装着し
なければならず、身体を強く拘束するために被験者の身
体的および精神的な苦痛を与える。また、正常な測定が
できるまで慣れるのに時間がかかるという問題があり、
日常的に使用することは難しい。
準となっており、精度は保証されるものであるが、計測
システムが高価であるために日常的に使用するのは経済
的理由により困難である。また、睡眠ポリグラフを用い
る計測法は身体に多数の電極やその他の検出器を装着し
なければならず、身体を強く拘束するために被験者の身
体的および精神的な苦痛を与える。また、正常な測定が
できるまで慣れるのに時間がかかるという問題があり、
日常的に使用することは難しい。
【０００５】ところで、心拍数，呼吸数，血圧の変動お
よび体動の有無や大きさなどの変動は睡眠段階の変化と
関係があることは以前から指摘されており、これらのデ
ータの一つもしくは複数種類を用いて間接的に睡眠段階
を計測する方法が試みられている。即ち、心拍数、呼吸
数、血圧の変動および体動の有無や大きさなどの変動の
データから睡眠段階の変動の類似性を抽出して、睡眠段
階を判定しようとするものである。
よび体動の有無や大きさなどの変動は睡眠段階の変化と
関係があることは以前から指摘されており、これらのデ
ータの一つもしくは複数種類を用いて間接的に睡眠段階
を計測する方法が試みられている。即ち、心拍数、呼吸
数、血圧の変動および体動の有無や大きさなどの変動の
データから睡眠段階の変動の類似性を抽出して、睡眠段
階を判定しようとするものである。
【０００６】このような試みの一つとして特開２０００
−３２５３１５号公報では、生体信号を非接触的に計測
し、その出力信号から心拍波形、呼吸波形などの生体情
報を抽出し、これらの生体情報から睡眠状態を判定して
いる。
−３２５３１５号公報では、生体信号を非接触的に計測
し、その出力信号から心拍波形、呼吸波形などの生体情
報を抽出し、これらの生体情報から睡眠状態を判定して
いる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記の睡眠状態の判定
装置による判定方法は、心拍信号の生体情報データと睡
眠段階の変動の類似性に着目し心拍信号等の生体情報デ
ータの推移から睡眠段階を推定する方法であって、睡眠
ポリグラフの測定結果に近い結果を出すことができる。
しかし上記の判定方法では、異なった被験者の個人差に
よって、あるいは同一被験者であっても異なった体調の
場合には、同じ判定結果が得られないという問題があっ
た。
装置による判定方法は、心拍信号の生体情報データと睡
眠段階の変動の類似性に着目し心拍信号等の生体情報デ
ータの推移から睡眠段階を推定する方法であって、睡眠
ポリグラフの測定結果に近い結果を出すことができる。
しかし上記の判定方法では、異なった被験者の個人差に
よって、あるいは同一被験者であっても異なった体調の
場合には、同じ判定結果が得られないという問題があっ
た。
【０００８】上記の問題を解決するために、本発明の睡
眠段階判定法は、心拍信号を無侵襲かつ無拘束で測定し
てデータ解析行うことで日常的に容易に使用できるとと
もに、被験者の個人差や同一被験者であっても異なった
体調に影響されない睡眠段階判定方法を提供する。
眠段階判定法は、心拍信号を無侵襲かつ無拘束で測定し
てデータ解析行うことで日常的に容易に使用できるとと
もに、被験者の個人差や同一被験者であっても異なった
体調に影響されない睡眠段階判定方法を提供する。
【０００９】
【課題を解決するための手段】生体信号を採取する方法
としてエアマットの圧力検出の手法は知られているが、
第１の発明はこのデータのみから睡眠の６段階判別を可
能にする解析手段を確立したものである。
としてエアマットの圧力検出の手法は知られているが、
第１の発明はこのデータのみから睡眠の６段階判別を可
能にする解析手段を確立したものである。
【００１０】第２の発明の睡眠段階判定方法は、心拍波
形の低周波成分から睡眠段階の線形増減率を求めるステ
ップと、心拍波形の中間周波成分から睡眠段階変動波形
を求めるステップと、心拍波形の高周波成分からレム睡
眠期を検出するステップと、前記睡眠段階の線形増減率
と前記睡眠段階変動波形と前記レム睡眠期情報から睡眠
段階を判定するステップとからなる睡眠段階判定方法。
形の低周波成分から睡眠段階の線形増減率を求めるステ
ップと、心拍波形の中間周波成分から睡眠段階変動波形
を求めるステップと、心拍波形の高周波成分からレム睡
眠期を検出するステップと、前記睡眠段階の線形増減率
と前記睡眠段階変動波形と前記レム睡眠期情報から睡眠
段階を判定するステップとからなる睡眠段階判定方法。
【００１１】第３の発明の睡眠段階判定方法は、第１の
発明において、前記睡眠段階の線形増減率は、予め求め
られている心拍波形の低周波成分の線形増減率との相関
係数を乗じて求めることを特徴とする。
発明において、前記睡眠段階の線形増減率は、予め求め
られている心拍波形の低周波成分の線形増減率との相関
係数を乗じて求めることを特徴とする。
【００１２】第４の発明の睡眠段階判定方法は、第１の
発明において、前記睡眠段階変動波形は、予め求められ
ている心拍波形の中周波成分の振動波形との相関係数を
乗じて求めることを特徴とする。
発明において、前記睡眠段階変動波形は、予め求められ
ている心拍波形の中周波成分の振動波形との相関係数を
乗じて求めることを特徴とする。
【００１３】第５の発明の睡眠段階判定方法は、第１の
発明において、前記レム睡眠期は、心拍波形の高周波成
分の乱高下時期から判定することを特徴とする。
発明において、前記レム睡眠期は、心拍波形の高周波成
分の乱高下時期から判定することを特徴とする。
【００１４】第６の発明の睡眠段階判定方法は、第１の
発明において、心拍波形の高周波成分の乱高下時期と中
間周波の変動波形が極大と一致する時期を前記レム睡眠
期と判定することを特徴とする。
発明において、心拍波形の高周波成分の乱高下時期と中
間周波の変動波形が極大と一致する時期を前記レム睡眠
期と判定することを特徴とする。
【００１５】本発明の睡眠段階判定方法は、心拍信号の
波形をほぼ１日相当のおよそ25時間周期のサーカディア
ンリズムに基づく変動分（低周波成分）と、90分から12
0分周期のウルトラディアン・リズムに基づく変動分
（中間周波成分）とをそれぞれ抽出して睡眠段階の変動
を判定し、これらを重ね合わせることで、睡眠段階全体
の変動と見出だすとともに、心拍波形の高周波成分の変
動波形からレム睡眠時期を確定して、睡眠段階の推移波
形を導いている。
波形をほぼ１日相当のおよそ25時間周期のサーカディア
ンリズムに基づく変動分（低周波成分）と、90分から12
0分周期のウルトラディアン・リズムに基づく変動分
（中間周波成分）とをそれぞれ抽出して睡眠段階の変動
を判定し、これらを重ね合わせることで、睡眠段階全体
の変動と見出だすとともに、心拍波形の高周波成分の変
動波形からレム睡眠時期を確定して、睡眠段階の推移波
形を導いている。
【００１６】被験者の個性や体調の変化は、およそ25時
間周期のサーカディアンリズムに基づくによる変動分に
強く現れると考えられるので、本発明の睡眠段階判定方
法のように２５時間周期のサーカディアンリズムに依存
する変動と、90分から120分周期のウルトラディアン・
リズムに依存する変動とを分離して睡眠段階の判定を行
うことで、被験者の個性や体調の変化の影響を受けない
睡眠段階の変動波形が実現できる。
間周期のサーカディアンリズムに基づくによる変動分に
強く現れると考えられるので、本発明の睡眠段階判定方
法のように２５時間周期のサーカディアンリズムに依存
する変動と、90分から120分周期のウルトラディアン・
リズムに依存する変動とを分離して睡眠段階の判定を行
うことで、被験者の個性や体調の変化の影響を受けない
睡眠段階の変動波形が実現できる。
【００１７】また、本発明の睡眠段階判定方法は心拍信
号を測定することにより判定する方法であるが、心拍信
号の測定にはエアマットを用いる等の無侵襲かつ無拘束
な計測方法によって測定することが可能であるために、
被験者に身体的および精神的な負担をかけることなく睡
眠段階の計測を行うことができる。
号を測定することにより判定する方法であるが、心拍信
号の測定にはエアマットを用いる等の無侵襲かつ無拘束
な計測方法によって測定することが可能であるために、
被験者に身体的および精神的な負担をかけることなく睡
眠段階の計測を行うことができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】図１に示すように、エアマットレ
ス１と、微小な圧力変動を検出可能なセンサ２をエアチ
ューブ２１で接続することで、エアマットレス１内部の
圧力変動を測定できるように構成する。エアマット１は
布団等の寝具５の下に敷くか、あるいは寝具５の中に内
臓させることによって、寝具５上で就寝する被験者の心
拍振動がエアマットレス１に伝わるように配置する。就
寝の妨げにならないならば、寝具の上に置いてもよい。
ス１と、微小な圧力変動を検出可能なセンサ２をエアチ
ューブ２１で接続することで、エアマットレス１内部の
圧力変動を測定できるように構成する。エアマット１は
布団等の寝具５の下に敷くか、あるいは寝具５の中に内
臓させることによって、寝具５上で就寝する被験者の心
拍振動がエアマットレス１に伝わるように配置する。就
寝の妨げにならないならば、寝具の上に置いてもよい。
【００１９】センサ２は、微小な圧力の変動を検出でき
るものであればよく、特にコンデンサマイクロフォン型
の微差圧センサを用いるのが好ましい。センサ２の出力
は、バンドパスフィルタ３に送られ、その後の信号処理
に適切な周波数の帯域に制限される。今回は、低周波、
中間周波、高周波の３つの帯域の信号に分けられる。
るものであればよく、特にコンデンサマイクロフォン型
の微差圧センサを用いるのが好ましい。センサ２の出力
は、バンドパスフィルタ３に送られ、その後の信号処理
に適切な周波数の帯域に制限される。今回は、低周波、
中間周波、高周波の３つの帯域の信号に分けられる。
【００２０】バンドパスフィルタ３で処理された信号は
プロセッサ４で演算処理することによって睡眠段階の判
定が行われる。まず、低周波、中間周波、高周波の３つ
の帯域の信号からそれぞれ睡眠段階の変動分を解析し、
その結果を重ねあわせることで、最終的に睡眠段階を判
定する。
プロセッサ４で演算処理することによって睡眠段階の判
定が行われる。まず、低周波、中間周波、高周波の３つ
の帯域の信号からそれぞれ睡眠段階の変動分を解析し、
その結果を重ねあわせることで、最終的に睡眠段階を判
定する。
【００２１】図２は、信号処理の流れを示すブロック図
である。エアマットレス１の内部の圧力変動をセンサ２
で検出し、その出力をバンドパスフィルタ３に送る。バ
ンドパスフィルタ３には低周波用フィルタ３１、中間周
波用フィルタ３２と高周波用フィルタ３３の３個のフィ
ルタが設けられている。
である。エアマットレス１の内部の圧力変動をセンサ２
で検出し、その出力をバンドパスフィルタ３に送る。バ
ンドパスフィルタ３には低周波用フィルタ３１、中間周
波用フィルタ３２と高周波用フィルタ３３の３個のフィ
ルタが設けられている。
【００２２】低周波用フィルタ３１は、およそ２５時間
周期のサーカディアンリズムの一部として扱うことがで
きるように通過帯域が設定される。また中間周波用フィ
ルタ３２は、ウルトラディアンリズムとノンレム睡眠お
よびレム睡眠の推移の関係に着目し、まず 一晩の心拍
数変動からウルトラディアンリズム成分を抽出するた
め、この変動成分を通過させる位相ひずみのない線形非
巡回型バンドパスフィルタを使用する。さらに高周波用
フィルタ３３は、レム睡眠期の心拍振動が高周波帯域成
分が顕著になる時期の高周波成分が分離できるように通
過帯域が設定される。
周期のサーカディアンリズムの一部として扱うことがで
きるように通過帯域が設定される。また中間周波用フィ
ルタ３２は、ウルトラディアンリズムとノンレム睡眠お
よびレム睡眠の推移の関係に着目し、まず 一晩の心拍
数変動からウルトラディアンリズム成分を抽出するた
め、この変動成分を通過させる位相ひずみのない線形非
巡回型バンドパスフィルタを使用する。さらに高周波用
フィルタ３３は、レム睡眠期の心拍振動が高周波帯域成
分が顕著になる時期の高周波成分が分離できるように通
過帯域が設定される。
【００２３】プロセッサ４は、バンドパスフィルタ３か
ら送られてくる信号を解析処理する手段であり、低周波
用フィルタ３１の出力は、増減率演算手段４１で睡眠段
階の線形増減率が推定される。また、バンドパスフィル
タ３の中間周波用フィルタ３２の出力は、振動波形生成
手段４２でもって睡眠段階の変動分の波形が推定され
る。さらに、高周波用フィルタ３３の出力は、ＲＥＭ睡
眠時期推定手段４３でもって、ＲＥＭ睡眠段階の時期を
推定する。
ら送られてくる信号を解析処理する手段であり、低周波
用フィルタ３１の出力は、増減率演算手段４１で睡眠段
階の線形増減率が推定される。また、バンドパスフィル
タ３の中間周波用フィルタ３２の出力は、振動波形生成
手段４２でもって睡眠段階の変動分の波形が推定され
る。さらに、高周波用フィルタ３３の出力は、ＲＥＭ睡
眠時期推定手段４３でもって、ＲＥＭ睡眠段階の時期を
推定する。
【００２４】上記の増減率演算手段４１、振動波形生成
手段４２およびＲＥＭ睡眠時期判定手段４３の出力は、
睡眠段階判定手段４４に送られ、最終的に睡眠段階の判
定が行われる。また、この結果はモニタ６あるいはその
他の外部接続機器に出力される。
手段４２およびＲＥＭ睡眠時期判定手段４３の出力は、
睡眠段階判定手段４４に送られ、最終的に睡眠段階の判
定が行われる。また、この結果はモニタ６あるいはその
他の外部接続機器に出力される。
【００２５】本発明は、睡眠段階の変動を、およそ２５
時間周期のサーカディアンリズムに依存する変動と、９
０分から１２０分周期のウルトラディアンリズムに依存
する変動とに分離し、それぞれの変動部分の推定を行
い、これらの結果を総合して睡眠段階を判定する。以下
で各々の変動部分の推定方法を詳細に説明する。
時間周期のサーカディアンリズムに依存する変動と、９
０分から１２０分周期のウルトラディアンリズムに依存
する変動とに分離し、それぞれの変動部分の推定を行
い、これらの結果を総合して睡眠段階を判定する。以下
で各々の変動部分の推定方法を詳細に説明する。
【００２６】図３は一晩の睡眠の心拍の変動を示すグラ
フであり、図４は一晩の睡眠の心拍変動で低周波フィル
タを通過した低周波帯域成分を記録したグラフである。
図４で描かれている直線は、低周波帯域成分の変動を一
次関数で近似したものであり、最小自乗法を用いて求め
た。
フであり、図４は一晩の睡眠の心拍変動で低周波フィル
タを通過した低周波帯域成分を記録したグラフである。
図４で描かれている直線は、低周波帯域成分の変動を一
次関数で近似したものであり、最小自乗法を用いて求め
た。
【００２７】図５は、図３の心拍変動を検出した際に同
時に睡眠段階を記録したグラフである。この睡眠段階に
ついても一晩の変動を一次関数で近似した結果を直線で
示してある。
時に睡眠段階を記録したグラフである。この睡眠段階に
ついても一晩の変動を一次関数で近似した結果を直線で
示してある。
【００２８】ここで、心拍波形の低周波帯域成分の一晩
の変動の線形増減率と睡眠段階の一晩の変動の線形増減
率との相関を実験データから求めてみると、高い相関が
あることが判明した。したがって心拍波形の低周波帯域
成分の一晩の変動の線形増減率が分れば、上記の相関関
係を用いて、一晩の睡眠段階の線形増減率を直ちに求め
られ、その結果一晩の睡眠段階の変動を一次関数で表す
ことができる。
の変動の線形増減率と睡眠段階の一晩の変動の線形増減
率との相関を実験データから求めてみると、高い相関が
あることが判明した。したがって心拍波形の低周波帯域
成分の一晩の変動の線形増減率が分れば、上記の相関関
係を用いて、一晩の睡眠段階の線形増減率を直ちに求め
られ、その結果一晩の睡眠段階の変動を一次関数で表す
ことができる。
【００２９】図６は中間周波帯域の解析を説明するため
の説明図であり、その中で（ａ）は睡眠段階の変化を記
録したものであり、（ｂ）は同時に測定した心拍波形の
変化を記録したものであり、（ｃ）は（ａ）の睡眠段階
の波形を図２に示したフィルター３２と同種のフィルタ
ーに通した出力波形であり、（ｄ）は（ｂ）の心拍波形
のデータをフィルター３２に通した出力波形である。
の説明図であり、その中で（ａ）は睡眠段階の変化を記
録したものであり、（ｂ）は同時に測定した心拍波形の
変化を記録したものであり、（ｃ）は（ａ）の睡眠段階
の波形を図２に示したフィルター３２と同種のフィルタ
ーに通した出力波形であり、（ｄ）は（ｂ）の心拍波形
のデータをフィルター３２に通した出力波形である。
【００３０】ここで、睡眠段階の中間周波フィルター波
形（図６（ｃ））と、心拍波形の中間周波フィルター波
形（図６（ｄ））との相関を求めると低周波帯域と同様
に高い相関があることが判明した。したがって心拍波形
の中間周波帯域成分の一晩の変動のを求めれば、上記の
相関関係を用いて、一晩の睡眠段階の変動を求めること
ができる。
形（図６（ｃ））と、心拍波形の中間周波フィルター波
形（図６（ｄ））との相関を求めると低周波帯域と同様
に高い相関があることが判明した。したがって心拍波形
の中間周波帯域成分の一晩の変動のを求めれば、上記の
相関関係を用いて、一晩の睡眠段階の変動を求めること
ができる。
【００３１】図７はレム睡眠期の分析を説明するための
説明図であり、その中で（ａ）は睡眠段階の変化を記録
したものであり、（ｂ）は同時に測定した心拍波形の変
化を記録したものであり、（ｃ）は（ｂ）の波形を図２
に示した高周波フィルター３３に通した出力波形であ
る。
説明図であり、その中で（ａ）は睡眠段階の変化を記録
したものであり、（ｂ）は同時に測定した心拍波形の変
化を記録したものであり、（ｃ）は（ｂ）の波形を図２
に示した高周波フィルター３３に通した出力波形であ
る。
【００３２】図７（ａ）と（ｃ）と見較べるとわかるよ
うに睡眠段階のレム睡眠期（図７（ａ）のＲレベル）に
は、心拍波形の高周波成分は乱高下する状態となってい
る。そこで、心拍波形の高周波成分の乱高下する時期を
レム睡眠期と判定する。具体的には、（Ｃ）の波形の包
絡線を求め、その極大値をレム睡眠期と判定する。いう
までもなく、（Ｃ）の波形の包絡線の極大値は、数カ所
出現するのが普通である。
うに睡眠段階のレム睡眠期（図７（ａ）のＲレベル）に
は、心拍波形の高周波成分は乱高下する状態となってい
る。そこで、心拍波形の高周波成分の乱高下する時期を
レム睡眠期と判定する。具体的には、（Ｃ）の波形の包
絡線を求め、その極大値をレム睡眠期と判定する。いう
までもなく、（Ｃ）の波形の包絡線の極大値は、数カ所
出現するのが普通である。
【００３３】また、心拍波形の中間周波フィルター波形
（図６（ｄ））の極大値となる付近はレム睡眠期となる
可能性が高いので、（Ｃ）の波形の包絡線の極大と心拍
波形の中間周波フィルター波形（図６（ｄ））の極大と
がともに成立する時期をレム睡眠期と判定してもよい。
（図６（ｄ））の極大値となる付近はレム睡眠期となる
可能性が高いので、（Ｃ）の波形の包絡線の極大と心拍
波形の中間周波フィルター波形（図６（ｄ））の極大と
がともに成立する時期をレム睡眠期と判定してもよい。
【００３４】次に検出した心拍波形から睡眠段階を判定
する実際の手順を説明する。ここで、低周波帯域での睡
眠段階の変動をsｌ(t)、中間周波帯域での睡眠段階の変
動をsｍ(t)、一晩の睡眠段階の平均睡眠段階の値をsａ
とすると、睡眠段階推移s(t) は次式で与えられる。
する実際の手順を説明する。ここで、低周波帯域での睡
眠段階の変動をsｌ(t)、中間周波帯域での睡眠段階の変
動をsｍ(t)、一晩の睡眠段階の平均睡眠段階の値をsａ
とすると、睡眠段階推移s(t) は次式で与えられる。
【００３５】
【数１】
【００３６】低周波帯域では、睡眠段階の推移sｌ(t)
は一次関数で表されると考えてよい。そこで、心拍波形
の変化率を求め、心拍波形の低周波帯域での変化率と睡
眠段階の変化率との間の予め求めてある相関係数gｈｃ
とを用いて、sｌ(t) は次のように表される。ここで、
ａおよびｂは定数である。
は一次関数で表されると考えてよい。そこで、心拍波形
の変化率を求め、心拍波形の低周波帯域での変化率と睡
眠段階の変化率との間の予め求めてある相関係数gｈｃ
とを用いて、sｌ(t) は次のように表される。ここで、
ａおよびｂは定数である。
【００３７】
【数２】
【００３８】次に、中間周波帯域では、心拍波形の変動
と睡眠段階の変動との間に高い相関があることから、こ
の両者の相関係数ｃを用いてsｍ(t) は次のように表さ
れる。
と睡眠段階の変動との間に高い相関があることから、こ
の両者の相関係数ｃを用いてsｍ(t) は次のように表さ
れる。
【００３９】
【数３】
【００４０】また平均睡眠段階の値sａ は、高周波帯域
の心拍波形から得られる複数個のレム睡眠期の時刻ｔの
値を睡眠段階の変動s(t) に代入して求めた値の平均値
である。
の心拍波形から得られる複数個のレム睡眠期の時刻ｔの
値を睡眠段階の変動s(t) に代入して求めた値の平均値
である。
【００４１】このようにして、睡眠段階推移s(t)が確定
することから各時刻における睡眠段階が求められる。
することから各時刻における睡眠段階が求められる。
【００４２】図８は睡眠ポリグラフにより求めた睡眠段
階の推移と上述のようにして求めた睡眠段階推移s(t)を
示すグラフである。図８睡眠段階の推移のグラフは連続
関数で表現されているが、レム睡眠段階と4段階のノン
レム睡眠および覚醒状態を示す離散的な表現に変換する
ことは容易にできる。
階の推移と上述のようにして求めた睡眠段階推移s(t)を
示すグラフである。図８睡眠段階の推移のグラフは連続
関数で表現されているが、レム睡眠段階と4段階のノン
レム睡眠および覚醒状態を示す離散的な表現に変換する
ことは容易にできる。
【００４３】
【発明の効果】従来知られている心拍信号などの生体情
報から睡眠段階を判定する睡眠段階判定方法では、個人
差あるいは日々の体調の違いによる影響に左右される結
果、正確な睡眠段階を判定することが困難であった。
報から睡眠段階を判定する睡眠段階判定方法では、個人
差あるいは日々の体調の違いによる影響に左右される結
果、正確な睡眠段階を判定することが困難であった。
【００４４】本発明の睡眠段階判定方法は、心拍信号の
波形をほぼ１日であるおよそ25時間周期のサーカディア
ンリズムに基づく変動分（低周波成分）と、90分から12
0分周期のウルトラディアン・リズムに基づく変動分
（中間周波成分）とをそれぞれ抽出して睡眠段階の変動
を推定し、これらを重ね合わせることで、睡眠段階全体
の変動と見出だすとともに、心拍波形の高周波成分の変
動波形からレム睡眠時期を確定して、睡眠段階の推移波
形を導いている。
波形をほぼ１日であるおよそ25時間周期のサーカディア
ンリズムに基づく変動分（低周波成分）と、90分から12
0分周期のウルトラディアン・リズムに基づく変動分
（中間周波成分）とをそれぞれ抽出して睡眠段階の変動
を推定し、これらを重ね合わせることで、睡眠段階全体
の変動と見出だすとともに、心拍波形の高周波成分の変
動波形からレム睡眠時期を確定して、睡眠段階の推移波
形を導いている。
【００４５】そのために、被験者の個人差あるいは日々
の体調の違いの影響を受けることなく睡眠段階の推移を
精度よく判定することができる。
の体調の違いの影響を受けることなく睡眠段階の推移を
精度よく判定することができる。
【００４６】また、本発明の睡眠段階判定方法は、エア
マットを用いる等の無侵襲かつ無拘束な計測方法によっ
て心拍信号を測定することが可能な判別方法であるの
で、被験者に身体的および精神的な負担をかけることな
く睡眠段階の計測を行うことができる。
マットを用いる等の無侵襲かつ無拘束な計測方法によっ
て心拍信号を測定することが可能な判別方法であるの
で、被験者に身体的および精神的な負担をかけることな
く睡眠段階の計測を行うことができる。
【図１】本発明の睡眠段階判定方法を実現する一実施例
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図２】本発明の実施例の制御の流れを示すブロック図
である。
である。
【図３】一晩の睡眠の心拍の変化を記録したグラフであ
る。
る。
【図４】一晩の睡眠の心拍変動で低周波フィルタを通過
した低周波帯域成分を記録したグラフである。
した低周波帯域成分を記録したグラフである。
【図５】一晩の睡眠段階の変化を記録したグラフであ
る。
る。
【図６】中間周波帯域の解析を説明するための説明図で
ある。
ある。
【図７】レム睡眠期の解析を説明するための説明図であ
る。
る。
【図８】本発明の実施例によって求めた睡眠段階の推移
を示すグラフである。
を示すグラフである。
1 エアーマット
2 センサ
21 エアーチューブ
3 バンドパスフィルタ
31 低周波用フィルタ
32 中間周波用フィルタ
33 高周波用フィルタ
4 プロセッサ
41 増減率演算手段
42 振動波形生成手段
43 ＲＥＭ睡眠時期推定手段
44 睡眠段階判定手段
5 モニタ
6 寝具
Claims (6)
- 【請求項１】 被験者からは心拍波形のデータを得るだ
けで国際基準の睡眠ポリグラフを用いる睡眠段階の判定
法に近似した睡眠段階の推定が出来る心拍波形の解析方
法。 - 【請求項２】 心拍数と睡眠段階との相関から睡眠段階
を推定する方法であって，心拍波形の低周波成分から睡
眠段階の線形増減率を求めるステップと、心拍波形の中
間周波成分から睡眠段階変動波形を求めるステップと、
心拍波形の高周波成分からレム睡眠期を検出するステッ
プと、前記睡眠段階の線形増減率と前記睡眠段階変動波
形と前記レム睡眠期情報から睡眠段階を判定するステッ
プとからなる睡眠段階判定方法。 - 【請求項３】 前記睡眠段階の線形増減率は、予め求め
られている心拍波形の低周波成分の線形増減率との相関
係数を乗じて求めることを特徴とする請求項１または２
に記載の睡眠段階判定方法。 - 【請求項４】 前記睡眠段階変動波形は、予め求められ
ている心拍波形の中周波成分の振動波形との相関係数を
乗じて求めることを特徴とする請求項１〜３のいずれか
に記載の睡眠段階判定方法。 - 【請求項５】 前記レム睡眠期は、心拍波形の高周波成
分の乱高下時期から判定することを特徴とする請求項１
〜４のいずれかに記載の睡眠段階判定方法。 - 【請求項６】 心拍波形の高周波成分の乱高下時期と中
間周波の変動波形が極大と一致する時期を前記レム睡眠
期と判定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか
に記載の睡眠段階判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001277465A JP2003079587A (ja) | 2001-09-13 | 2001-09-13 | 睡眠段階判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001277465A JP2003079587A (ja) | 2001-09-13 | 2001-09-13 | 睡眠段階判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003079587A true JP2003079587A (ja) | 2003-03-18 |
Family
ID=19101986
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001277465A Pending JP2003079587A (ja) | 2001-09-13 | 2001-09-13 | 睡眠段階判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003079587A (ja) |
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-
2001
- 2001-09-13 JP JP2001277465A patent/JP2003079587A/ja active Pending
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| A521 | Written amendment |
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| A131 | Notification of reasons for refusal |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20110705 |