JP2004358235A - 睡眠分析装置および睡眠分析機能をコンピュータに付与するプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 睡眠深度データを用いながらも、比較的信頼性の高い睡眠分析を簡易迅速になし得る新たな睡眠分析手法を提供する。
【解決手段】 出現比率変換処理部１０３は、ＲＡＭ１０２に格納されている睡眠深度データ（質的変数）を読み出し、睡眠深度≧２（深睡眠：ＳＷＳ）の移動出現比率ｎ-M.A.R.（量的変数）を算出する。しかる後、評価結果算出処理部１０４は、算出されたＳＷＳの移動出現比率データ（量的変数）をＲＡＭ１０２から読み出し、これを評価規則記憶部１０５中の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出する。たとえば、評価要素が「寝つきのよさ」の場合、入床から上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が立ち上がるまでの時間をＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.から検出する。そして、この立ち上がり時間の長さに応じた評価点を対応する点数テーブルから取得する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、睡眠分析装置および睡眠分析機能をコンピュータに付与するプログラムに関する。

従来、睡眠の分析は、たとえば図１０に示す睡眠深度のグラフを参照して行うのが一般的である。

同図のグラフは、被験者の一日の睡眠状態をデータ化したものであり、横軸は入床後の経過時間、縦軸は睡眠深度である。睡眠深度としては、たとえば図示の如く、覚醒状態（Ｗ）、ＲＥＭ（Round Eye Moving）状態（Ｒ）の他、眠りの深さに応じた４段階の睡眠深度が設定される。なお、同図のデータは、通常、被験者に計測機器を装着して脳波、心拍、呼吸、皮膚温度等を計測し、この計測データを既存のポリグラフ法を用いて処理することにより算出される。この他、出願人が学校法人立命館と共同で出願した以下の特許文献１の手法を採用すれば、被験者の睡眠深度を無拘束且つ高精度に推定することもできる。
特願２００２−２５１３９４号

上記従来手法によって生成されるグラフは、睡眠深度が質的変数によって表現されているため、医師等の専門家によらなければ、被験者の睡眠状態を適正に分析評価できない。

しかし、近年、高齢化、高ストレス化社会の進行に伴って睡眠に悩む人が急増しており、このような状況下では、医師等の専門家によらずとも、比較的信頼性の高い睡眠分析を簡易迅速になし得る装置・システムの実現が望まれる。ところが、上記グラフには睡眠深度が質的変数にて表現されているため、これを用いてコンピュータや睡眠分析装置に睡眠分析を実行させようとすると、質的変数を分析評価する際の医師等の分析手法に応じた膨大な知識データベースやそれを用いた演算処理プログラムが必要となってしまい、簡易迅速な分析評価を実現できない。また、質的変数で表現されたグラフから、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」等の様々な評価要素を定量的に分析評価するのは極めて困難である。

そこで、本発明は、かかる問題を解消し、上記睡眠深度のグラフ・データを用いながらも、比較的信頼性の高い睡眠分析を簡易迅速になし得る新たな睡眠分析手法を提供することを課題とする。

本発明は、時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータ（質的変数）から睡眠深度の出現比率に関するデータ（量的変数）を生成し、この出現比率に関するデータを処理して、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」等の評価要素に対する分析評価を行うものである。すなわち、質的変数であった睡眠深度を量的変数である睡眠深度の出現比率に変換することで、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」等の様々な評価要素を定量的に評価できるようになり、もって処理の簡素化を図りながら、比較的信頼性の高い睡眠分析を実現することができるようになる。

各請求項に係る発明の特徴はそれぞれ以下のとおりである。

請求項１の発明は、時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータから睡眠深度の出現比率に関するデータを生成するデータ生成手段と、評価要素に応じた評価規則を記憶する記憶手段と、前記データ生成手段によって生成された睡眠深度の出現比率に関するデータを前記記憶手段に記憶された評価規則に従って処理し当該評価要素に対する評価結果を算出する評価結果算出手段とを有することを特徴とする睡眠分析装置である。

請求項２の発明は、請求項１に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、前記記憶手段は、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルのサイクル時間に基づいて睡眠リズムを評価する規則を記憶し、前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から前記変動サイクルのサイクル時間を検出し、このサイクル時間を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における睡眠リズムの評価結果を算出することを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項２に記載の睡眠分析装置において、前記記憶手段は、前記変動サイクルの一サイクル時間の長さに応じて設定された点数を記憶しており、前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記睡眠リズムのランクを算出することを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を算出し、前記記憶手段は、前記出現比率に基づいて睡眠時における頭の休息を評価する規則を記憶し、前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって算出された前記出現比率を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における頭の休息の評価結果を算出することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項４に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、前記記憶手段は、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルの一サイクル期間中に前記出現比率の上限がどのレベルに達するかに応じて設定された点数を記憶しており、前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記頭の休息のランクを算出することを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項１に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、ＲＥＭレベルの睡眠深度の出現比率を算出し、前記記憶手段は、前記出現比率に基づいて睡眠時における体の休息を評価する規則を記憶し、前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって算出された前記出現比率を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における体の休息の評価結果を算出することを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項６に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、ＲＥＭレベルの睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、前記記憶手段は、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルの一サイクル期間中に前記出現比率の上限がどのレベルに達するかに応じて設定された点数を記憶しており、前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記体の休息のランクを算出することを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項１に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、前記記憶手段は、時間軸上に前記出現比率をプロットしたときに当該出現比率が最初に立ち上がるまでの時間に基づいて寝つきのよさを評価する規則を記憶し、前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から当該出願比率が時間軸上において最初に立ち上がるまでの時間を検出し、この時間を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における寝つきのよさの評価結果を算出することを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項８において、前記記憶手段は、前記出現比率が最初に立ち上がるまでの時間の長さに応じて設定された点数を記憶しており、前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された前記立ち上がるまでの時間に対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこの得点から前記寝つきのよさのランクを算出することを特徴とする。

請求項１０の発明は、請求項１に記載の睡眠分析装置において、前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、前記記憶手段は、時間軸上に前記出現比率をプロットしたときに当該出現比率が最後に立ち下がる際の傾きに基づいて目覚めのよさを評価する規則を記憶し、前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から当該出願比率が時間軸上において最後に立ち下がる際の傾きを検出し、この傾きを前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における目覚めのよさの評価結果を算出することを特徴とする。

請求項１１の発明は、請求項１０に記載の睡眠分析装置において、前記記憶手段は、前記出現比率が最後に立ち下がる際の傾きに応じて設定された点数を記憶しており、前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された前記傾きに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこの得点から前記目覚めのよさのランクを算出することを特徴とする。

請求項１２の発明は、睡眠状態を分析する睡眠分析装置において、時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータから睡眠深度の出現比率に関するデータを求め、求めた出現比率に関するデータに基づいて、睡眠分析を行うことを特徴とする。

これら請求項１ないし１２に記載の発明概念は、請求項１３ないし２４に記載の如く、コンピュータに睡眠分析機能を付与するためのプログラムとして把握することもできる。

なお、上記各請求項のうち、請求項２および３は「睡眠のリズム」を分析評価する際の構成を示し、上記請求項４および５は「頭の休息」を分析評価する際の構成を示し、上記請求項６および７は「体の休息」を分析評価する際の構成を示し、上記請求項８および９は「寝つきのよさ」を分析評価する際の構成を示し、上記請求項１０および１１は「目覚めのよさ」を評価分析する際の構成を示すものであるが、各請求項の発明は、睡眠分析装置がこれら評価要素の何れか一つのみを実行するものである場合のみならず、これらの評価要素の全部または一部を適宜組み合わせて実行するものである場合にも、さらには、これら以外の評価要素を分析する手段をさらに組み合わせるものである場合にも、該当する評価要素の分析評価手段として適用され得るものである。

同様に、請求項１３ないし２４に記載の発明は、上記評価要素の何れか一つのみを実行する機能をコンピュータに付与する場合のみならず、これらの評価要素の全部または一部を適宜組み合わせて実行する機能をコンピュータに付与する場合にも、さらには、これら以外の評価要素を分析する機能をさらに組み合わせてコンピュータに付与する場合にも、適用され得るものである。

本発明の特徴は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。

ただし、以下の実施の形態は、あくまでも、本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載されたものに制限されるものではない。

本発明によれば、質的変数であった睡眠深度データを量的変数である睡眠深度の出現比率に関するデータに変換し、変換後のデータを用いて各評価要素を分析・評価するものであるから、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」等の様々な評価要素を定量的に評価できるようになり、もって処理の簡素化の実現と、信頼性の高い睡眠分析結果の提供を、同時に実現することができる。

以下、本発明の実施の形態につき図面を参照して説明する。

まず、図１に実施の形態に係る睡眠分析システムの構成を示す。図示の如く、睡眠分析システムは、生体情報（心拍数、呼吸数、体動等）を計測するための生体情報計測装置と、この生体情報計測装置から供給されるデータ（計測値）を処理して睡眠分析を行う睡眠分析装置から構成される。

ここで、生体情報計測装置は、たとえば、被験者に装着される計測器具（パッド、等）と、計測器具からの信号を処理して、当該被験者の生態情報（脳波、心拍、呼吸、皮膚温度等）を計測する処理回路から構成される。また、睡眠分析装置は、たとえば、睡眠分析用のソフトウエア（プログラム、データベース）を汎用パーソナルコンピュータ等にインストールすることにより構成される。この他、睡眠分析装置は、ＣＰＵに必要な機能を実行させるためのソフトウエア（プログラム、データベース）を内蔵ＲＯＭ（Read Only Memory）等にあらかじめ実装した機器として構成することもできる。

図２に、汎用パーソナルコンピュータに睡眠分析用のソフトウエアをインストールする場合の構成例を示す。睡眠分析用ソフトウエアを保持したディスク（ＣＤ−ＲＯＭ等）がディスクドライブに装着されると、このソフトウエアがディスクから読み出され、ハードディスクに格納される。このソフトウエアが起動されると、対応するプログラムとデータベースがハードディスクからＲＡＭ（Random Access Memory）上に展開され、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって、当該プログラムに応じた機能が実行される。

図３は、睡眠分析装置によって実行される機能を機能ブロックとして示したものである。図示のとおり、睡眠分析装置は、睡眠深度推定処理部１０１と、ＲＡＭ１０２と、出現比率変換処理部１０３と、評価結果算出処理部１０４と、評価規則記憶部１０５と、睡眠タイプ分類処理部１０６とからなる機能ブロックを備えている。なお、ＲＡＭ１０２は、上記図２に示すＲＡＭのうち、睡眠分析時にワークＲＡＭとして用いられる領域を、便宜上、図示したものである。

睡眠深度推定処理部１０１は、生態情報計測装置によって計測された被験者の一日の睡眠状態データを、たとえば、上述のポリグラフ法に従う処理工程にて演算処理し、上記図１０に示すような睡眠深度データを算出する。ＲＡＭ１０２は、各部の処理結果を一時記憶する。

出現比率変換処理部１０３は、睡眠深度推定処理部１０１にて算出した睡眠深度データからｎ分間毎の移動出現比率ｎ-M.A.R.（s,t）を算出する。ここで、移動出現比率ｎ-M.A.R.（s,t）は、以下の数式に従って算出される。

ここで、エポックナンバーとは、上記ｎ分間をＴ分間毎に区分したときの区分番号のことである。したがって、エポックナンバーｔのタイミングにおける睡眠深度Stage(t)が設定値ｓにあるときSS（s,t）＝Ｔとなり、設定値ｓ以外のときSS（s,t）＝０となる。上記式（１）は、全てのエポックナンバーにおけるSS（s,t）を加算し、この加算値が当該ｎ分間に占める割合から、当該ｎ分間における移動出現比率ｎ-M.A.R.（s,t）を算出する。

なお、かかる移動出現比率ｎ-M.A.R.（s,t）の具体的算出例については、追って、睡眠分析装置の動作説明において例示する。

評価結果算出処理部１０４は、出現比率変換処理部１０３にて算出された移動出現比率データを、評価規則記憶部１０５に保持された評価規則に従って処理し、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」、「目覚めのよさ」の評価要素に対する評価結果を算出する。また、睡眠深度推定処理部１０１にて算出された睡眠深度データを、評価規則記憶部１０５に保持された評価規則に従って処理して「中途覚醒」の評価要素に対する評価結果を算出する。

評価規則記憶部１０５は、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」、「目覚めのよさ」および「中途覚醒」の評価要素に対する評価規則（データベース）を保持している。また、各評価規則にて参照するための点数テーブルＡ〜Ｆを保持している。なお、評価規則および点数テーブルの具体例については、追って、睡眠分析装置の動作説明において例示する。

睡眠タイプ分析処理部１０６は、評価結果算出処理部１０４からの算出データから当該被験者の睡眠タイプに関する情報を生成して出力する。すなわち、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「体の休息」、「寝つきのよさ」、「目覚めのよさ」および「中途覚醒」の評価要素に対する評価結果を、被験者の性別、年齢、身長、体重等の個人情報および季節、入床時刻、起床時刻等の環境情報に基づいて補正・正規化し、各評価要素のランクに関する情報を出力する。

次に、図４を参照して、上記睡眠分析装置の動作について説明する。

被験者の計測データ（１日分）を受け取ると、睡眠深度推定処理部１０１は、かかる計測データから睡眠深度データを生成し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０１）。しかる後、評価結果算出処理部１０４は、格納された睡眠深度データをＲＡＭ１０２から読み出し、これを評価規則記憶部１０５中の「中途覚醒」の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０２）。

ここで、「中途覚醒」の評価規則は、全計測期間における睡眠深度＝Ｗ（覚醒）の回数（すなわち一晩の覚醒回数）が０回であるときに１００点とし、睡眠深度＝Ｗ（覚醒）の回数が増加する毎に点数が減少するよう規定されている。なお、一晩で６回以上の覚醒が起こった場合には不眠である恐れがあるとされていることから、睡眠深度＝Ｗ（覚醒）の回数が６回以上のときの得点を０点とするように規定しても良い。

さらに、睡眠時間を前半部分と後半部分、あるいはさらに細かく区分し、どの時間帯に覚醒が生じたかに応じて点数に重み付けを設定するようにしても良い。たとえば、中途覚醒が起こる人は睡眠の時間経過に伴って覚醒が増える傾向にあることから、睡眠の前半に起こる中途覚醒は不眠の度合が比較的重く、睡眠の後半に起こる中途覚醒は不眠の度合が比較的軽いと判断できる。したがって、覚醒回数が同じときの得点を、前半部分を小さくし、後半に向かうほど大きくようにしても良い。

上記Ｓ１０２において、評価結果算出処理部１０４は、まず、睡眠深度データから睡眠深度＝Ｗ（覚醒）の回数を検出する。たとえば、図１０に示す例では、睡眠深度＝Ｗ（覚醒）の回数は２回である。そして、この検出結果を上記評価規則に従って処理して「中途覚醒」に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する。

次に、出現比率変換処理部１０３は、ＲＡＭ１０２に格納されている睡眠深度データを読み出し、上記式（１）に従って、睡眠深度の設定値Ｓ≧２（深睡眠：ＳＷＳ）の移動出現比率ｎ-M.A.R.を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０３）。

図５および図６は、ｎ＝１０分、Ｔ＝０．５分としたときの算出例を示すものである。ここで、図５は、睡眠深度データと移動出現比率データとを時間軸上にプロットしたときのグラフを示し、図６は、移動出現比率データのみを時間軸上にプロットしたときのグラフを示す。

しかる後、評価結果算出処理部１０４は、格納されたＳＷＳの移動出現比率データをＲＡＭ１０２から読み出し、これを評価規則記憶部１０５中の「睡眠リズム」の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０４）。

ここで、「睡眠リズム」の評価規則は、以下のように規定されている。

（１）サイクルの設定
ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が０％から立ち上がり、所定の閾値レベルＳ１（たとえば４０％）を越え、再び０％となった後、次に立ち上がるまでの期間を１サイクルとする。

（２）サイクル毎の得点
１サイクル時間が所定の時間レンジＲ１内にあるときに１００点とし、このレンジＲ１から離れるに従って点数を減少させる。たとえば、ノンレム睡眠の開始からこれ引き続くレム睡眠の終了までの周期は９０分から１００分が適当とされていることから（たとえば、１９８４年朝倉書店発行「睡眠の科学」Ｐ３４参照）、９０分≦Ｒ１≦１００分とする。また、この時間レンジＲ１の前後３０分の範囲を段階的に区分して、Ｒ１から離れるに従って各区分の得点が小さくなるように、得点を設定する（時間レンジＲ１の前後３０分を越える場合は０点）。

（３）「睡眠リズム」の得点
各サイクルにおける得点を総計したものを、「睡眠リズム」の得点とする。

上記ステップＳ１０４において、評価結果算出処理部１０４は、まず、上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.から上記サイクルとサイクル時間を検出する。たとえば、図６に示す例では、かかるサイクルは５つである。そして、この検出結果を上記評価規則に従って処理して「睡眠リズム」に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する。

次に、評価結果算出処理部１０４は、上記ＳＷＳの移動出現比率データを評価規則記憶部１０５中の「頭の休息」の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０５）。

ここで、「頭の休息」の評価規則は、ノンレム睡眠が脳の睡眠と位置付けられていることから（たとえば、１９９４年朝倉書店発行「睡眠学ハンドブック」Ｐ３２参照）、以下のように規定されている。

（１）サイクルの設定
ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が０％から立ち上がり、所定の閾値レベルＳ１（たとえば４０％）を越え、再び０％となった後、次に立ち上がるまでの期間を１サイクルとする。

（２）サイクル毎の得点
１サイクルの期間内における上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.のピークが１００％に達するときに１００点とし、当該ピークが１００％から減少するに従って点数を減少させる。なお、睡眠時間が進行するほど移動出現比率ｎ-M.A.R.のピークが１００％に達し難いので、睡眠時間を前半部分と後半部分、あるいはさらに細かく区分し、後半に向かうほど１００点とするピーク値閾値を１００％から次第に下げるようにしても良い。

（３）「頭の休息」の得点
各サイクルにおける得点を総計したものを、「頭の休息」の得点とする。

上記ステップＳ１０５において、評価結果算出処理部１０４は、まず、上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.から上記サイクルと各サイクルにおける移動出現比率ｎ-M.A.R.のピークを検出する。たとえば、図６に示す例では、かかるサイクルは５つであり、１番目と２番目および５番目のサイクルにおいてピークが１００％に到達している。そして、この検出結果を上記評価規則に従って処理して「頭の休息」に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する。

次に、評価結果算出処理部１０４は、上記ＳＷＳの移動出現比率データを評価規則記憶部１０５中の「寝つきのよさ」の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０６）。

ここで、「寝つきのよさ」は入床から睡眠に入るまでの時間で評価できることから、当該「寝つきのよさ」の評価規則は、入床から上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が立ち上がるまでの時間により規定されている。たとえば、入床から移動出現比率ｎ-M.A.R.が立ち上がるまでの時間が２０分以内であるときを１００点とし、２０分から６０分までを１０分毎に区分して、２０分から離れるに従って点数が減少するように、各区分に得点を設定する（６０分を越える場合は０点）。

上記ステップＳ１０６において、評価結果算出処理部１０４は、まず、入床から上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が立ち上がるまでの時間を、上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.から検出する。そして、この検出結果を上記評価規則に従って処理して「寝つきのよさ」に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する。

次に、評価結果算出処理部１０４は、上記ＳＷＳの移動出現比率データを評価規則記憶部１０５中の「目覚めのよさ」の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０７）。

ここで、「目覚めのよさ」は目覚めの速さで評価できることから、当該「目覚めのよさ」の評価規則は、上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が最後に立ち下がる際の傾きにより規定されている。たとえば、最後の傾きの期間中に、n-M.A.Rが０％になる直前のタイミングにおけるＳＷＳ値を１００％から減算した値を「目覚めのよさ」の得点とする。

上記ステップＳ１０７において、評価結果算出処理部１０４は、まず、上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.が最後に立ち下がる際の傾きを、上記ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.から検出する。そして、この検出結果を上記評価規則に従って処理して「目覚めのよさ」に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する。

以上のようにしてＳＷＳの移動出現比率データを用いた評価処理が終了すると、次に、出現比率変換処理部１０３は、ＲＡＭ１０２に格納されている睡眠深度データを再度読み出し、上記式（１）に従って、睡眠深度の設定値Ｓ＝Ｒ（レム睡眠：ＲＥＭ）の移動出現比率ｎ-M.A.R.を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０８）。

図７および図８は、ｎ＝１０分、Ｔ＝０．５分としたときの算出例を示すものである。ここで、図７は睡眠深度データと移動出現比率データとを時間軸上にプロットしたときのグラフを示し、図８は移動出現比率データのみを時間軸上にプロットしたときのグラフを示す。

しかる後、評価結果算出処理部１０４は、格納されたＲＥＭの移動出現比率データをＲＡＭ１０２から読み出し、これを評価規則記憶部１０５中の「体の休息」の評価規則に従って処理して当該評価要素に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する（Ｓ１０９）。

ここで、「体の休息」の評価規則は、レム睡眠が体の睡眠と位置付けられていることから（たとえば、１９９４年朝倉書店発行「睡眠学ハンドブック」Ｐ３２参照）、以下のように規定されている。

（１）サイクルの設定
ＲＥＭの移動出現比率ｎ-M.A.R.が０％から立ち上がり、所定の閾値レベルＳ１（たとえば４０％）を越え、再び０％となった後、次に立ち上がるまでの期間を１サイクルとする。

（２）サイクル毎の得点
１サイクルの期間内における上記ＲＥＭの移動出現比率ｎ-M.A.R.のピークが１００％に達するときに１００点とし、当該ピークが１００％から減少するに従って点数を減少させる。なお、睡眠時間が進行するほど移動出現比率ｎ-M.A.R.のピークが１００％に達し難いので、睡眠時間を前半部分と後半部分、あるいはさらに細かく区分し、後半に向かうほど１００点とするピーク値閾値を１００％から下げるようにしても良い。

（３）「体の休息」の得点
各サイクルにおける得点を総計したものを、「体の休息」の得点とする。

上記ステップＳ１０９において、評価結果算出処理部１０４は、まず、上記ＲＥＭの移動出現比率ｎ-M.A.R.から上記サイクルと各サイクルにおける移動出現比率ｎ-M.A.R.のピークを検出する。たとえば、図８に示す例では、かかるサイクルは４つである。そして、この検出結果を上記評価規則に従って処理して「体の休息」に対する評価点を算出し、これをＲＡＭ１０２に格納する。

以上のようにして、「中途覚醒」、「睡眠リズム」、「頭の休息」、「寝つきのよさ」、「目覚めのよさ」、「体の休息」の評価要素に対する評価得点の算出処理が終了すると、次に、睡眠タイプ分類処理部１０６は、ＲＡＭ１０２に格納された各評価要素の評価得点をＲＡＭ１０２から読み出し、これを補正・正規化して各評価要素のランクに関する情報を出力する（Ｓ１１０）。かかるランク情報を表示装置（モニター）上に表示したときの表示例（３ケース）を、図９（ａ）〜（ｃ）に示す。かかる表示結果を参照することにより、ユーザは、被験者（ユーザが被験者の場合はユーザ自身）の睡眠タイプを即座に把握することができる。

以上、本実施の形態に係る睡眠分析装置よれば、質的変数である睡眠深度データを量的変数である移動出現比率に変換した後、これを用いて各評価要素を分析・評価するものであるから、各評価要素を定量的に分析評価できるようになり、もって、処理の簡素化を図りつつも、比較的信頼性の高い睡眠分析結果をユーザに提供できるようになる。

なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、他に種々の変更が可能であることは言うまでもない。

たとえば、上記実施の形態では、移動出現比率を用いた分析評価の実行対象を、「睡眠リズム」、「頭の休息」、「寝つきのよさ」、「目覚めのよさ」、「体の休息」としたが、本発明が対象とする評価要素はこれらに限定されず、これら以外の評価要素に対しても本発明を適宜適用可能である。

また、上記実施の形態では、深睡眠ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.を、睡眠深度の設定値Ｓ≧２として求めたが、深睡眠ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.を算出するための設定値Ｓはこれに限定されるものではなく、実験的・統計的分析結果に応じて適宜設定されるものである。この際、設定値Ｓは評価要素毎に変更されてもよく、また、睡眠深度のレベルが上記Ｗ、Ｒ、１、２、３、４から変更された場合には、設定値Ｓもそれに応じて適宜変更される。同様に、ＲＥＭ睡眠ＳＷＳの移動出現比率ｎ-M.A.R.も上記に限定されず、実験的・統計的分析結果に応じて適宜設定される。

その他、本発明の実施の形態は、本発明の技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。

実施の形態に係る睡眠分析システムの構成図 実施の形態に係る睡眠分析装置の構成図 実施の形態に係る睡眠分析装置の機能ブロック 実施の形態に係る睡眠分析装置の動作フローチャート 睡眠深度データからＳＷＳ出現比率データへの変換例を示す図 睡眠深度データからＳＷＳ出現比率データへの変換例を示す図 睡眠深度データからＲＥＭ出現比率データへの変換例を示す図 睡眠深度データからＲＥＭ出現比率データへの変換例を示す図 実施の形態に係る睡眠タイプの表示例を示す図 睡眠深度データの一例を示す図

符号の説明

１０３ 出現比率変換処理部
１０４ 評価結果算出処理部
１０５ 評価規則記憶部
１０６ 睡眠タイプ分類処理部

Claims (24)

1. 時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータから睡眠深度の出現比率に関するデータを生成するデータ生成手段と、
   評価要素に応じた評価規則を記憶する記憶手段と、
   前記データ生成手段によって生成された睡眠深度の出現比率に関するデータを前記記憶手段に記憶された評価規則に従って処理し当該評価要素に対する評価結果を算出する評価結果算出手段と、
   を有することを特徴とする睡眠分析装置。
2. 請求項１において、
   前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
   前記記憶手段は、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルのサイクル時間に基づいて睡眠リズムを評価する規則を記憶し、
   前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から前記変動サイクルのサイクル時間を検出し、このサイクル時間を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における睡眠リズムの評価結果を算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
3. 請求項２において、
   前記記憶手段は、前記変動サイクルの一サイクル時間の長さに応じて設定された点数を記憶しており、
   前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記睡眠リズムのランクを算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
4. 請求項１において、
   前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を算出し、
   前記記憶手段は、前記出現比率に基づいて睡眠時における頭の休息を評価する規則を記憶し、
   前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって算出された前記出現比率を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における頭の休息の評価結果を算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
5. 請求項４において、
   前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
   前記記憶手段は、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルの一サイクル期間中に前記出現比率の上限がどのレベルに達するかに応じて設定された点数を記憶しており、
   前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記頭の休息のランクを算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
6. 請求項１において、
   前記データ生成手段は、ＲＥＭレベルの睡眠深度の出現比率を算出し、
   前記記憶手段は、前記出現比率に基づいて睡眠時における体の休息を評価する規則を記憶し、
   前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって算出された前記出現比率を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における体の休息の評価結果を算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
7. 請求項６において、
   前記データ生成手段は、ＲＥＭレベルの睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
   前記記憶手段は、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルの一サイクル期間中に前記出現比率の上限がどのレベルに達するかに応じて設定された点数を記憶しており、
   前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記体の休息のランクを算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
8. 請求項１において、
   前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
   前記記憶手段は、時間軸上に前記出現比率をプロットしたときに当該出現比率が最初に立ち上がるまでの時間に基づいて寝つきのよさを評価する規則を記憶し、
   前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から当該出願比率が時間軸上において最初に立ち上がるまでの時間を検出し、この時間を前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における寝つきのよさの評価結果を算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
9. 請求項８において、
   前記記憶手段は、前記出現比率が最初に立ち上がるまでの時間の長さに応じて設定された点数を記憶しており、
   前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された前記立ち上がるまでの時間に対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこの得点から前記寝つきのよさのランクを算出する、
   ことを特徴とする睡眠分析装置。
10. 請求項１において、
    前記データ生成手段は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
    前記記憶手段は、時間軸上に前記出現比率をプロットしたときに当該出現比率が最後に立ち下がる際の傾きに基づいて目覚めのよさを評価する規則を記憶し、
    前記評価結果算出手段は、前記データ生成手段によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から当該出願比率が時間軸上において最後に立ち下がる際の傾きを検出し、この傾きを前記記憶手段に記憶された評価規則に従って評価して当該睡眠における目覚めのよさの評価結果を算出する、
    ことを特徴とする睡眠分析装置。
11. 請求項１０において、
    前記記憶手段は、前記出現比率が最後に立ち下がる際の傾きに応じて設定された点数を記憶しており、
    前記評価結果算出手段は、当該睡眠について検出された前記傾きに対する点数を前記記憶手段に記憶された点数情報をもとに求めこの得点から前記目覚めのよさのランクを算出する、
    ことを特徴とする睡眠分析装置。
12. 睡眠状態を分析する睡眠分析装置において、
    時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータから睡眠深度の出現比率に関するデータを求め、求めた出現比率に関するデータに基づいて睡眠分析を行う、
    ことを特徴とする睡眠分析装置。
13. コンピュータに睡眠分析機能を付与するプログラムであって、
    時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータから睡眠深度の出現比率に関するデータを生成するデータ生成処理工程と、
    評価要素に応じた評価規則を規定するデータベースと、
    前記データ生成処理工程によって生成された睡眠深度の出現比率に関するデータを前記データベースにて規定された評価規則に従って処理し当該評価要素に対する評価結果を算出する評価結果算出処理工程と
    を有することを特徴とするプログラム。
14. 請求項１３のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
    前記データベースは、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルのサイクル時間に基づいて睡眠リズムを評価する規則を規定し、
    前記評価結果算出処理工程は、前記データ生成処理工程によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から前記変動サイクルのサイクル時間を検出し、このサイクル時間を前記データベースに規定された評価規則に従って評価して当該睡眠における睡眠リズムの評価結果を算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
15. 請求項１４のプログラムにおいて、
    前記データベースは、前記変動サイクルの一サイクル時間の長さに応じて設定された点数を規定しており、
    前記評価結果算出処理工程は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記データベースに規定された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記睡眠リズムのランクを算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
16. 請求項１３のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を算出し、
    前記データベースは、前記出現比率に基づいて睡眠時における頭の休息を評価する規則を規定し、
    前記評価結果算出処理工程は、前記データ生成処理工程によって算出された前記出現比率を前記データベースに規定された評価規則に従って評価して当該睡眠における頭の休息の評価結果を算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
17. 請求項１６のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
    前記データベースは、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルの一サイクル期間中に前記出現比率の上限がどのレベルに達するかに応じて設定された点数を規定しており、
    前記評価結果算出処理工程は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記データベースに規定された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記頭の休息のランクを算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
18. 請求項１３のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、ＲＥＭレベルの睡眠深度の出現比率を算出し、
    前記データベースは、前記出現比率に基づいて睡眠時における体の休息を評価する規則を規定し、
    前記評価結果算出処理工程は、前記データ生成処理工程によって算出された前記出現比率を前記データベースに規定された評価規則に従って評価して当該睡眠における体の休息の評価結果を算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
19. 請求項１８のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、ＲＥＭレベルの睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
    前記データベースは、時間軸上における前記出現比率の変動サイクルの一サイクル期間中に前記出現比率の上限がどのレベルに達するかに応じて設定された点数を規定しており、
    前記評価結果算出処理工程は、当該睡眠について検出された全ての変動サイクルに対する点数を前記データベースに規定された点数情報をもとに求めこれを総計した総得点から前記体の休息のランクを算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
20. 請求項１３のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
    前記データベースは、時間軸上に前記出現比率をプロットしたときに当該出現比率が最初に立ち上がるまでの時間に基づいて寝つきのよさを評価する規則を規定し、
    前記評価結果算出処理工程は、前記データ生成処理工程によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から当該出願比率が時間軸上において最初に立ち上がるまでの時間を検出し、この時間を前記データベースに規定された評価規則に従って評価して当該睡眠における寝つきのよさの評価結果を算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
21. 請求項２０のプログラムにおいて、
    前記データベースは、前記出現比率が最初に立ち上がるまでの時間の長さに応じて設定された点数を規定しており、
    前記評価結果算出処理工程は、当該睡眠について検出された前記立ち上がるまでの時間に対する点数を前記データベースに規定された点数情報をもとに求めこの得点から前記寝つきのよさのランクを算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
22. 請求項１３のプログラムにおいて、
    前記データ生成処理工程は、所定レベル以上の睡眠深度の出現比率を所定時間単位毎に算出し、
    前記データベースは、時間軸上に前記出現比率をプロットしたときに当該出現比率が最後に立ち下がる際の傾きに基づいて目覚めのよさを評価する規則を規定し、
    前記評価結果算出処理工程は、前記データ生成処理工程によって所定時間単位毎に算出された前記出現比率から当該出願比率が時間軸上において最後に立ち下がる際の傾きを検出し、この傾きを前記データベースに規定された評価規則に従って評価して当該睡眠における目覚めのよさの評価結果を算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
23. 請求項２２のプログラムにおいて、
    前記データベースは、前記出現比率が最後に立ち下がる際の傾きに応じて設定された点数を規定しており、
    前記評価結果算出処理工程は、当該睡眠について検出された前記傾きに対する点数を前記データベースに規定された点数情報をもとに求めこの得点から前記目覚めのよさのランクを算出する、
    ことを特徴とするプログラム。
24. コンピュータに睡眠分析機能を付与するプログラムであって、
    時間軸上にプロットされた睡眠深度に関するデータから睡眠深度の出現比率に関するデータを求め、求めた出現比率に関するデータに基づいて睡眠分析を行う処理工程を含む、
    ことを特徴とするプログラム。
    
    

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