JP2005160650A - 無呼吸症候群判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】無拘束の測定方法と簡便な判定によって、確実に、睡眠時無呼吸症候群を判定できる無呼吸症候群判定装置を提供する。
【解決手段】仰臥する被験者１２の身体の下から、エアマット２等によって無拘束に心拍信号を検出し、検出された心拍信号に基づく心拍間隔信号より心拍変動のパワースペクトル密度を演算し、パワースペクトル密度のVLF帯域での明瞭なスペクトル（ピーク）に基づいて無呼吸症候群を判定する無呼吸症候群判定手段を備えることから、被験者に身体的および精神的な苦痛を与えることのなく、容易に、心拍信号を得て、確実に睡眠時無呼吸症候群を判定できる。
【選択図】 図１

Description

本発明は、就寝中（睡眠時）に無拘束に検出した生体信号から無呼吸症候群を判定できる無呼吸症候群判定装置に関する。

起床中に眠気に襲われ、社会生活が正常にできず社会問題も発生している睡眠時無呼吸症候群(ＳＡＳ：Sleep Apnea Syndrome)は、糖尿病、高血圧と並ぶ生活習慣病と位置づけられ、患者は、本邦成人の１〜３%に潜在的に存在すると推測されている。
（睡眠時無呼吸症候群の従来の検査方法）
睡眠時無呼吸症候群（SAS）の確定診断には、終夜睡眠ポリグラフィーを用いて、脳波、眼球運動、下顎の筋電図、気道音、鼻及び口の呼吸、心電図、呼吸に伴う胸部及び腹部の動き、体位、足の筋電図等を終夜連続して計測して行われる。この終夜睡眠ポリグラフィー装置を用いて睡眠時無呼吸症候群の確定診断を行う計測法（検査方法）は国際的基準となっており、精度は保証されている。

しかし、終夜睡眠ポリグラフィー装置を用いての計測法では、上記データを取得（計測）するために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に身体的および精神的な苦痛を与える。

また、終夜睡眠ポリグラフィー装置を用いての計測法は、身体を強い拘束により被験者に身体的および精神的な苦痛を与えるため、被験者本来のデータを取得（計測）しにくい状態を招いている。このため、被験者本来の安静時の正常な測定（計測）ができるまで、被験者は装置に慣れるための時間も必要となり、被験者は入院し、また、専門の技士によって終夜睡眠ポリグラフィー装置の操作が行われる必要がある。このため、検査費用も高価となっている。

更に、終夜睡眠ポリグラフィー装置自体も、高価であるために、日常的に使用するには経済的理由により困難でもある。

高価な終夜睡眠ポリグラフィー装置を有効に活用し、検査費用を削減するために、一般には、次のように、睡眠時無呼吸症候群の検査は二段階に分けて行われる。

まず（第１段階は）、補助診断として、自宅あるいは病院で携帯型睡眠ポリグラフィー(通常、病院から借用する)を用いて、無呼吸、血中酸素飽和度等の検査を被験者自身が行う。この被験者自身による終夜連続検査の後、検査データのコンピューター解析を実施し、無呼吸回数、無呼吸低呼吸指数、動脈血酸素飽和度等から、睡眠時無呼吸症候群疾患の可能性を判断する。そして、睡眠時無呼吸症候群疾患の可能性がある場合に、次の段階（第２段階）として、被験者を病院に入院させて、終夜睡眠ポリグラフィー装置を用いての計測（検査）を行うというものである。

すなわち、携帯型睡眠ポリグラフィー装置を用いた補助検査により睡眠時無呼吸症候群患者のスクリーニングを行い、睡眠時無呼吸症候群疾患の疑いが高い被験者に対して、終夜睡眠ポリグラフィー装置を用いることにより、高価で、操作に専門的な知識を必要とする終夜睡眠ポリグラフィー装置を有効活用し、適切な設備投資により、検査のコスト削減を行っている。

最近では、身体に検出器を装着しなければならないポリグラフィー装置と異なり、電極等の被験者への装着の必要のない無拘束の計測法が提案されている。すなわち、ネット状のシートに被験者を仰臥させ、被験者の体の動き（呼吸、心拍等を含む）に応じたネット状シートと被験者との間の浮遊容量の変化を検出することにより、呼吸や心拍や体動の情報を計測するものが提案されている。（例えば、特許文献１参照）また、エアマットに被験者を仰臥させ、エアマット内部の圧力を検出することにより、呼吸や心拍や姿勢や睡眠段階の情報を計測するものが提案されている。（例えば、特許文献２参照）
しかし、これらの無拘束の測定方法においても、睡眠時無呼吸症候群の判定には、複数の情報（少なくとも、呼吸、心拍の情報）の計測が要求され、判定が煩雑である。

最近、心電計によって計測される被験者の心拍変動を周波数解析が研究されている。欧米の心臓病学会の暫定的分類基準に従って、この心拍変動は、高周波 (HF;>0.15 Hz)、低周波 (LF;0.04〜0.15 Hz)、低低周波 (VLF; 0.0033〜0.04 Hz)，および超低周波(ULF; <0.0033 Hz)の成分に分類される。

心拍変動のHF成分が呼吸入力による副交感神経系のバックグランド活動の変調を表すのに対し、LF成分は血圧のフィードバック調節にともなう交感・副交感神経系活動の変調によるものであるとされている。そして、被験者が仰臥するシートの間に圧力検出チューブを位置させ、圧力検出チューブ内の微小圧力振動を検出することで、無拘束に心拍変動のHF成分とLF成分を計測することができ、これによって睡眠段階の判定ができることが提案されている。（例えば、特許文献３参照）また、心拍変動のULF成分は，活動−休息や睡眠−覚醒といった行動のリズム、内因性の概日リズムなどの要素が入り込んでくるが、これらはこれから解明される領域である。

更に、睡眠時無呼吸症候群の被験者の睡眠時無呼吸の出現に同期して、心拍数が変動し徐脈と頻脈が繰り返され、この周期性はVLF(Very Low Frequency: 0.0033〜0.04 Hz）帯域（成分）に明瞭なスペクトルとして見出されている。このことにより、心電計によって計測される被験者の心拍変動を周波数解析することにより睡眠時無呼吸症候群の判定が可能であることが指摘されている。（例えば、非特許文献１参照）

特開平５−２００００１号公報 特開２０００−２７１１０３号公報 特開２００３−１２６０５２号公報 大塚邦明「睡眠時無呼吸症候群」日本臨床５９巻５号 （２００１−５）ｐ.９８３−９９１

しかし、従来の無拘束の測定方法においては、睡眠時無呼吸症候群の判定には、複数の情報（少なくとも、呼吸、心拍の情報）の計測が要求され、判定が煩雑である。また、従来の心拍変動の周波数解析によるVLF成分の計測での睡眠時無呼吸症候群の判定は簡便だが、心拍変動を確実に取り込む必要から心電計の電極を装着するなど被験者を拘束するものである。

本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであって、無拘束の測定方法と簡便な判定によって、確実に、睡眠時無呼吸症候群を判定できる無呼吸症候群判定装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明の無呼吸症候群判定装置は、下記の（１）〜（４）の通りである。

（１）臥位の被験者（例えば、仰臥する被験者）の身体の下から無拘束に心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍信号検出手段より検出された心拍信号に基づく心拍間隔信号より心拍変動のパワースペクトル密度を演算する心拍変動パワースペクトル密度演算手段と、前記心拍変動パワースペクトル密度演算手段より演算された心拍変動のパワースペクトル密度に基づいて無呼吸症候群を判定する無呼吸症候群判定手段を備えることを特徴とする無呼吸症候群判定装置。

（２）前記心拍信号検出手段が、被験者の身体の下に敷かれたエアーマットと前記エアーマット内の空気の圧力変動を含む圧力信号を検出するセンサと前記センサにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタからなることを特徴とする上記（１）に記載の無呼吸症候群判定装置。
（３）前記心拍信号検出手段が、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出するために被験者の身体の下にシート状に形成された静電容量圧力トランスデューサと前記静電容量圧力トランスデューサにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタとからなることを特徴とする上記（１）に記載の無呼吸症候群判定装置。
（４）前記心拍信号検出手段が、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出するために被験者の身体の下に配設されたピエゾケーブルと前記ピエゾケーブルにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタとからなることを特徴とする上記（１）に記載の無呼吸症候群判定装置。

本発明の無呼吸症候群判定装置は、次のような効果を奏する。

臥位の被験者（例えば、仰臥する被験者）の身体の下から無拘束に心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍信号検出手段より検出された心拍信号に基づく心拍間隔信号より心拍変動のパワースペクトル密度を演算する心拍変動パワースペクトル密度演算手段と、前記心拍変動パワースペクトル密度演算手段より演算された心拍変動のパワースペクトル密度に基づいて無呼吸症候群を判定する無呼吸症候群判定手段を備えることから、無拘束な簡便な判定によって、確実に、睡眠時無呼吸症候群を判定できる。

また、前記心拍信号検出手段が、被験者の身体の下に敷かれたエアーマットと前記エアーマット内の空気の圧力変動を含む圧力信号を検出するセンサと前記センサにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタからなることから、被験者に身体的および精神的な苦痛を与えることのなく、容易に、心拍信号を得て、確実に睡眠時無呼吸症候群を判定できる。

また、前記心拍信号検出手段が、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出するために被験者の身体の下にシート状に形成された静電容量圧力トランスデューサと前記静電容量圧力トランスデューサにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタとからなることから、検出される複数の心拍信号から最適の心拍信号を用いることで、容易に、正確な心拍信号を得て、被験者に身体的および精神的な苦痛を与えることのなく、確実に睡眠時無呼吸症候群を判定できる。

前記心拍信号検出手段が、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出するために被験者の身体の下に配設されたピエゾケーブルと前記ピエゾケーブルにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタとからなることから、検出される複数の心拍信号から最適の心拍信号を用いることで、容易に、正確な心拍信号を得て、被験者に身体的および精神的な苦痛を与えることのなく、確実に睡眠時無呼吸症候群を判定できる。

以下、本発明の無呼吸症候群判定装置を添付図面に示す好適実施例に基づいて詳細に説明する。

図１は、本実施例（第１実施例）の無呼吸症候群判定装置での心拍信号の検出処理の概略を示す図である。

図１に示すように、被験者は、布団等の寝具１０の上に、枕１１に頭を載せて仰臥させられる（臥位の状態にさせられる）。そして、エアマット２が、寝具１０の上で被験者の下に置かれている。就寝の妨げになるようであれば、エアマット２を寝具１０の下に敷くか、あるいは寝具１０の中に内蔵させることもできるが、いずれにしても、エアマット２は、寝具１０上で就寝する被験者の心拍振動が伝わるように配置される。

微小な圧力変動を検出可能なセンサ４は、エアマット２とエアチューブ３で接続することで、エアマット２内部の圧力変動を測定できるように構成されている。センサ４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。又、センサ４は、エアマットレスの内部圧力を検出できる場所であれば、エアマット２の内部に配置されてもよい。

センサ４の出力（圧力信号）は、増幅器５を介しバンドパスフィルタ６に送られ、バンドパスフィルタ６は、その後の信号処理に必要な適切な周波数帯域に制限されている。本実施例のバンドパスフィルタ６は心拍信号のみを通過させる周波数帯域に設定されている。バンドパスフィルタ６で処理された信号は、アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器７を介し、ＣＰＵ８で心拍変動のVLF(Very Low Frequency: 0.0033〜0.04 Hz）帯域のパワースペクトル密度の演算が行われ、パワースペクトル密度のVLF(Very Low Frequency: 0.0033〜0.04 Hz）帯域でのピークの有無から、被験者が無呼吸症候群か否かを判定し、判定結果を表示器９に表示する。

心拍信号からのパワースペクトル密度の演算は、よく知られた方法によって行われる。（例えば、特開平８−３２２８１３号公報、特開２０００−２９６１１８号公報を参照）心拍信号が比較的定常性を有している場合には、簡便な演算方法としては、心拍信号の心拍間隔（Ｒ−Ｒ間隔）信号に基づいて生成される不等間隔時系列データを作り、この不等間隔時系列データで心拍間隔の間を補間して生成された時間的に等間隔の心拍間隔時系列データを生成し、この心拍等間隔時系列データの一定区間を切り出して、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）またはＡＲ（自己回帰モデル）等の周波数解析手法を施してパワースペクトル密度が演算される。（例えば、特開２０００−２９６１１８号での従来例）
図２は、本実施例の無呼吸症候群判定装置より導出された無呼吸症候群の被験者での睡眠時無呼吸が発現した時の心拍変動の周波数解析（パワースペクトル密度の演算）によるパワースペクトル密度を示す図である。

無呼吸症候群の被験者では、睡眠時無呼吸の出現に同期して、心拍数が変動して徐脈と頻脈が繰り返される。そして、この周期性は、図２に示されるように、VLF(Very Low Frequency: 0.0033〜0.04 Hz）帯域（成分）での明瞭なスペクトル（ピーク）として見出される。

第２の実施例としては、エアマット２に代わって、シート状に形成された静電容量圧力トランスデューサ１００を被験者の身体の下に敷いて、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出する。

図３（Ａ）は、シート状の静電容量圧力トランスデューサ１００から信号導出部１１０を経て圧力信号が圧力検出回路１２０に入力される様子を示す図である。

圧力トランスデューサ１００の格子を形成する横線と縦線は、それぞれ、後述するように交差部分がコンデンサを形成する２つの電極１０１，１０２を示している。信号導出部１１０では、２つの電極の各交差部分からの圧力信号を独立して導出することかでき、圧力検出回路１２０では、各交差部分での圧力を独立して検出することができる。

図３（Ｂ）は、このシート状の静電容量圧力トランスデューサ１００の基本構造であり図３（Ａ）の部分拡大図となっている。また、図３（Ｃ）は、図３（Ｂ）をＣ−Ｃ方向にみる断面図（Ｃ−Ｃ断面図）であり、図３（Ｄ）は、図３（Ｂ）をＤ−Ｄ方向にみる断面図（Ｄ−Ｄ断面図）ある。このシート状の圧力トランスデューサ１００は、基本的に、短冊状の平行に複数設けられる電極１０２（図では、縦に伸びる電極）の上に短冊状の誘電体材料（絶縁体）１０３を載せ、誘電体材料（絶縁体）１０３を電極１０２とで挟むように、短冊状の平行に複数設けられる電極１０１（図では、横に伸びる電極）を電極１０２と交差させて配置される構造をもち、電極１０１と電極１０２は、マトリックス状に交差部分１０４を作り、この部分にコンデンサが形成される。そして、このマトリックス状に配置された交差部分１０４のコンデンサの静電容量の電気特性を通して、この交差部分１０４での圧力を測定するものである。実際的な利用に際しては、このシート状の静電容量圧力トランスデューサ１００は、電極１０１，１０２の外側に（図３（Ｃ）（Ｄ）の下側と上側に）、更に、固いプレート（バックプレート）と柔らかいプレート（保護プレート）を有し、柔らかいプレート（保護プレート）側を上にして、対象（本実施例では被験者）が直接載せられ、対象から受ける圧力が測定される。

交差部分１０４のコンデンサの静電容量は、電極１０１と電極１０２の間の距離（間隔）に反比例することから、被験者が静電容量圧力トランスデューサ（マトリックス状に配置されたコンデンサ）１００の上に接触して仰臥すると、心拍動作によって各交差部分１０４のコンデンサの電極１０１と電極１０２の間の距離（間隔）が変化することで、静電容量が変化し、この静電容量の変化を通しての圧力信号を検出することで、心拍動作による圧力変動を検出できる。

シート状の静電容量圧力トランスデューサ１００は、この上に仰臥して接触する被験者の振動を精度よく検出する。特に、シート状の静電容量圧力トランスデューサ１００は、複数の交差部分１０４のコンデンサの静電容量を通して、シート上の複数の部分での圧力信号（圧力分布）を検出できる。このため、複数の部分での圧力信号の中で、最も、Ｓ／Ｎ比（信号対ノイズ）のよい心拍信号を検出しているもの（最適の心拍信号）を利用することで、正確に、心拍動作による圧力信号を検出できる、
尚、図３（Ａ）には示されていないが、圧力検出回路１２０で検出された各圧力信号（各交差部分での圧力信号）は、Ａ／Ｄ変換器を通してＣＰＵへと出力され、ＣＰＵでは、デジタル的なフィルター処理（心拍信号の抽出）がなされて、最適の心拍信号のパワースペクトル密度の演算が行われ、パワースペクトル密度のVLF(Very Low Frequency: 0.0033〜0.04 Hz）帯域でのピークの有無から、被験者が無呼吸症候群か否かを判定し、判定結果が表示器に表示される。

また、第３の実施例としては、エアマット２やシート状の圧力トランスデューサ１００に代わって、複数のピエゾケーブル２００を等間隔に並べてケーブルベースシート２５０内に配設して被験者の身体の下に敷いて、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出する。

図４（Ａ）は、ケーブルベースシート２５０に等間隔に並べられた複数のピエゾケーブル２００から信号導出部２１０を経て圧力信号が圧力検出回路２２０に入力される様子を示す図である。

信号導出部１１０では、複数のピエゾケーブル２００からの圧力信号を独立して導出することかでき、圧力検出回路１２０では、複数のピエゾケーブル２００での圧力を独立して検出することができる。

図４（Ｂ）は、ピエゾケーブルの基本構造を示す図である。ピエゾケーブルは、基本的に、芯線２０１と編み線２０３の間で、芯線２０１の周りにピエゾフィルム（圧電素子フィルム）２０２が配置され、編み線２０３の外側にカバー２０４をもつものである。

このように、ピエゾケーブル２００は、圧電素子２０２を内蔵したケーブルである。圧電素子は、圧力が加わると圧力に比例した電圧を発生する。このため、ピエゾケーブル２００では、ケーブルに衝撃が加えられたり、引っ張られたりすると、内蔵された圧電素子に、それらの力の大きさに比例して電圧変位が生じる。

被験者が、複数のピエゾケーブル２００を等間隔に並べたケーブルベースシート２５０の上に接触して仰臥すると、心拍動作の振動圧力がピエゾケーブル２００の圧電素子２０２に機械的信号として伝わり、この機械的振動に比例した電圧が圧電素子２０２に発生する。そして、この電圧を検出することで、心拍動作による圧力変動を検出できる。

また、複数のピエゾケーブル２００が並行して配置されるケーブルベースシート２５０は、この上に仰臥して接触する被験者の振動を精度よく検出する。特に、被験者に接触した複数のピエゾケーブル２００の信号から最もＳ／Ｎ比（信号対ノイズ）のよい心拍信号を検出しているもの（最適の心拍信号）を利用することにより、正確に、心拍動作による圧力信号を検出できる。

尚、図４（Ａ）には示されていないが、圧力検出回路２２０で検出された各圧力信号（各交差部分での圧力信号）は、図１の場合のセンサ４からの圧力信号と同様、増幅器、バンドパスフィルター（心拍信号の抽出用フィルター）、Ａ／Ｄ変換器、ＣＰＵへと出力され、ＣＰＵで、最適の心拍信号のパワースペクトル密度の演算が行われ、パワースペクトル密度のVLF(Very Low Frequency: 0.0033〜0.04 Hz）帯域でのピークの有無から、被験者が無呼吸症候群か否かを判定し、判定結果が表示器に表示される。

本発明の第１実施例の無呼吸症候群判定装置での心拍信号の検出処理の概略を示す図である。 本発明の実施例の無呼吸症候群判定装置より導出された無呼吸症候群の被験者での睡眠時無呼吸が発現した時の心拍変動の周波数解析（パワースペクトル密度の演算）によるパワースペクトル密度を示す図である。 （Ａ）は、本発明の第２実施例の無呼吸症候群判定装置での心拍信号の検出の概略を示す図である。（Ｂ）は、（Ａ）でのシート状の静電容量圧力トランスデューサの部分拡大図であり、（Ｃ），（Ｄ）は、それぞれ、（Ｂ）でのＣ−Ｃ断面図，Ｄ−Ｄ断面図である。 （Ａ）は、本発明の第３実施例の無呼吸症候群判定装置での心拍信号の検出の概略を示す図である。（Ｂ）は、（Ａ）でのピエゾケーブルの基本構造を示す図である。

符号の説明

１ 無呼吸症候群判定装置
２ エアマット
３ エアチューブ
４ センサ
５ 増幅器
６ バンドパスフィルター
７ Ａ／Ｄ変換器
８ ＣＰＵ
９ 表示器
１０ 寝具
１１ 枕
１２ 被験者
１００ 静電容量圧力トランスデューサ
１０１、１０２ 電極
１０３ 誘電体材料（絶縁体）
１０４ 電極の交差部分
１１０ 信号導出部
１２０ 圧力検出回路
２００ ピエゾケーブル
２０１ 芯線
２０２ ピエゾフィルム（圧電素子フィルム）
２０３ 編み線
２０４ カバー
２１０ 信号導出部
２２０ 圧力検出部
２５０ ケーブルベースシート

Claims (4)

1. 臥位の被験者の身体の下から無拘束に心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍信号検出手段より検出された心拍信号に基づく心拍間隔信号より心拍変動のパワースペクトル密度を演算する心拍変動パワースペクトル密度演算手段と、前記心拍変動パワースペクトル密度演算手段より演算された心拍変動のパワースペクトル密度に基づいて無呼吸症候群を判定する無呼吸症候群判定手段を備えることを特徴とする無呼吸症候群判定装置。
2. 前記心拍信号検出手段が、被験者の身体の下に敷かれたエアーマットと前記エアーマット内の空気の圧力変動を含む圧力信号を検出するセンサと前記センサにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタからなることを特徴とする請求項１に記載の無呼吸症候群判定装置。
3. 前記心拍信号検出手段が、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出するために被験者の身体の下にシート状に形成された静電容量圧力トランスデューサと前記静電容量圧力トランスデューサにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタとからなることを特徴とする請求項１に記載の無呼吸症候群判定装置。
4. 前記心拍信号検出手段が、被験者の心拍動作の圧力変動を含む圧力信号を検出するために被験者の身体の下に配設されたピエゾケーブルと前記ピエゾケーブルにより検出される前記圧力信号から心拍信号を抽出するフィルタとからなることを特徴とする請求項１に記載の無呼吸症候群判定装置。
   
   

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