JP2006026302A - 睡眠分析装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 エアマット1に横臥する被験者5の生体情報を検出するセンサ3と、センサ3の検出信号から、呼吸循環器系の生体信号と、体動信号とを分離する生体信号分離部6と、分離された呼吸循環器系の生体信号と、体動信号とから、睡眠段階を判断する睡眠状態判定部9を設ける。睡眠状態判定部9では、呼吸循環器系の生体信号によりノンレム段階の睡眠を判別し、体動信号又は呼吸循環器系の生体信号の変動率から、覚醒段階とレム睡眠段階とを判別する。
【選択図】 図1
Description
・覚醒(段階W):8〜12Hzのアルファ波と13〜40Hzの低振幅で不規則なベータ波がみられる。
・レム睡眠段階:覚醒時のような急速眼球運動(rapid eye movement:REM)が起こる。更に頤筋など抗重力筋の緊張が著しく低下する.
・ノンレム第1段階:アルファ波は消失し2〜7Hzの低振幅徐波が現れる.中心部には頭蓋頂鋭波(vertex sharp wave)と呼ばれる特徴的な波が出現する。半醒半睡状態あるいは入眠期と呼ばれる状態で、ゆっくりとした眼球運動(セム)がみられる。
・ノンレム第2段階:12〜14Hzで0.5秒以上の持続をもった明瞭な睡眠紡錘波が出現する。
・ノンレム第3、4段階:2Hz以下で75μV以上のデルタ波が出現する。判定区間に占めるデルタ波の割合によって、50%以上をノンレム第4段階、20〜50%をノンレム第3段階に分類する。
インターネット<URL:http://www.sleep-ukiha.syslabo.co.jp/cont071.html>
(1)睡眠分析装置の構成.
図1は、本発明の第1実施形態を示すものである。図1において、1はエアマットである。エアマット1にはエアホース2が接続されており、エアホース2には、圧力センサ3が取り付けられる。圧力センサ3は、エアマット1の圧力変化による信号を検出して、電気信号に変換する。
(2)睡眠分析の原理.
次に、生体信号分離部6で分離された心拍信号、呼吸信号、体動信号の生体信号により、睡眠状態判定部9でどのようにして睡眠状態が判定されるかについて説明する。
(2−1)周波数変動帯域を用いて睡眠分析.
先ず、呼吸循環器系生体信号の周波数分析して睡眠状態を判断する例から説明する。
(2−2)周期分散値を用いた睡眠分析.
次に、呼吸循環器系生体信号を周期分析して睡眠状態を判断する例について説明する。
(2−3)振幅分散値を用いた睡眠分析.
次に、呼吸循環器系生体信号を振幅解析して睡眠状態を判断する例について説明する。
(3)睡眠状態判定部の構成.
以上説明したように、呼吸循環器系生体信号の周波数変動帯域、呼吸循環器系生体信号の周期分散値、呼吸循環器系生体信号の振幅分散値を用いて、ノンレム4段階の睡眠段階が判断できる。また、体動頻度、又は呼吸循環器系生体信号の周波数変動帯域の変動率、呼吸循環器系生体信号の周期分散値の変動率、呼吸循環器系生体信号の振幅分散値の変動率を用いて、覚醒段階かレム睡眠段階かが判断できる。このような原理に基づいて、睡眠状態を判断する睡眠状態判定部9(図1)が構成できる。
(3−1)周波数変動帯域を用いた睡眠状態判定部.
図11は、睡眠状態判定部9の一例を示すものである。この例は、呼吸循環器系生体信号の周波数変動帯域を用いてノンレム4段階の睡眠段階が判断し、体動頻度を用いて覚醒段階かレム睡眠段階かを判断するものである。
(3−2)周期分析値を用いた睡眠状態判定部.
図14は、睡眠状態判定部9の他の例を示すものである。この例は、呼吸循環器系生体信号の周期分散値を用いてノンレム4段階の睡眠段階が判断し、体動頻度を用いて覚醒段階かレム睡眠段階かを判断するものである。
(3−3)振幅分散値を用いた睡眠判定部.
図17は、睡眠状態判定部9の更に他の例を示すものである。この例は、呼吸循環器系生体信号の振幅分散値を用いてノンレム4段階の睡眠段階が判断し、体動頻度を用いて覚醒段階かレム睡眠段階かを判断するものである。
以上、周波数変動帯域を用いて睡眠分析、周期分散値を用いて睡眠分析、振幅分散値を用いた睡眠分析について説明したが、睡眠分析は、これらの組み合わせで行うようにしても良いし、これら全て用いて行うようにしても良い。また、呼吸循環器系の生体信号としては、心拍信号又は呼吸信号のみを用いても良いし、心拍信号と呼吸信号の双方を用いるようにしても良い。
(4)リアルタイム処理について.
上述のように、ノンレム4段階の睡眠状態の判定は、呼吸循環器系の生体信号の周波数変動帯域Δf、周期分散値Δt、振幅分散値ΔAと、閾値St hR1、Sth12、Sth23、Sth34と比較することにより行われる。また、覚醒段階とレム睡眠との判断は、体動頻度と、閾値SthWRとを比較することにより行われか、又は、呼吸循環器系の生体信号の周波数変動帯域Δfの変化率、周期分散値Δtの変化率、振幅分散値ΔAの変化率と、閾値SthWRとを比較することにより行われる。人の睡眠段階を正確に判定するためには、被験者5の一晩の睡眠を計測した後でなければ、これらの閾値を正確に設定することはできない。
(5)閾値の設定について.
被験者5が本発明による睡眠分析システムにより計測する場合には、年齢別睡眠段階占有率を基準として閾値を絞り込むことが可能である。
SthR1:生体情報としての覚醒段階及びREM段階とノンレム1段階の閾値
Sth12:生体情報としてのノンレム2段階とノンレム3段階の閾値
Sth23:生体情報としてのノンレム3段階とノンレム2段階の閾値
Sth34:生体情報としてのノンレム4段階とノンレム3段階の閾値
各年齢における睡眠段階占有率を以下のように定義するものとする。
R_W:指定された年齢における覚醒段階の占有率
R_REM:指定された年齢におけるREM睡眠段階の占有率
R_1:指定された年齢におけるノンレム1段階の占有率
R_2:指定された年齢におけるノンレム2段階の占有率
R_3:指定された年齢におけるノンレム3段階の占有率
R_4:指定された年齢におけるノンレム4段階の占有率
(R_WからR_4までの総和は100%)
全睡眠時間をTとすると、指定された年齢におけるノンレム4段階の時間は、R_4*Tとなる。よって、ノンレム第4段階とノンレム第3段階とを弁別する閾値Sth34は、以下のようにして算出される。
Sth34をパラメータとして、Sth34≧S(t) を満たすtの総合時間T_Sleep4が
T_Sleep4=Σt=R_4*T
の条件を満たす時、Sth34がノンレム第4段階4とノンレム第3段階とを弁別する閾値となる。
Sth23をパラメータとして、Sth23≧S(t)>Sth34を満たすtの総合時間
T_Sleep3が
T_Sleep3=Σt=R_3*T
の条件を満たす時、Sth23がノンレム第3段階とノンレム第2段階とを弁別する閾値となる。
Sth12をパラメータとして、Sth12≧S(t)>Sth23を満たすtの総合時間
T_Sleep2が
T_Sleep2=Σt=R_2*T
の条件を満たす時、Sth12が睡眠段階2と1を弁別する閾値となる。
SthR1をパラメータとして、SthR1≧S(t)>Sth12を満たすtの総合時間T_Sleep1が
T_Sleep1=Σt=R_1*T
の条件を満たす時、SthR1が覚醒段階及びREM睡眠段階と睡眠段階1を弁別する閾値となる。
T_SleepREM=Σt=R_REM*T
の条件を満たす時、SthWRが睡眠段階覚醒と睡眠段階REMを弁別する閾値となる。
T_SleepW=Σt=R_W*T
の条件を満たす時、SthWRが睡眠段階覚醒と睡眠段階REMを弁別する閾値となる。
(6)睡眠状態判定部の閾値の設定.
図22は、図11に示した睡眠状態判定部9に、年齢別占有率表39を付加して、閾値を設定できるようにしたものである。図22において、閾値生成部27には、FFT処理部23から呼吸循環器系生体信号の周波数変動帯域Δfが送られると共に、体動信号が送られる。また、入力端子38に被験者5の年齢が入力されると、年齢別占有率表39から、年齢毎の睡眠段階占有率が出力され、この年齢毎の睡眠段階占有率が閾値生成部27に送られる。閾値生成部27により、上述したようにして、ノンレム4段階の閾値SthR1、Sth12、Sth23、Sth34、及び、覚醒段階とレム睡眠段階との閾値SthWRが生成される。ノンレム4段階の閾値SthR1、Sth12、Sth23、Sth34は、比較器25a〜25dに送られ、覚醒段階とレム睡眠段階との閾値SthWRは、比較器32に送られる。
(7)応用装置.
図23、図25に睡眠分析結果である睡眠段階を用いた応用装置を示す。本応用装置の例は、人の睡眠段階を知ることによって、睡眠状態に適したハードウェア機器(例えば炊飯器、給湯器、電話機など)の制御を行おうとするものである。
2 エアホース
3 圧力センサ
5 被験者
6 生体信号分離部
7a、7b、7c バンドパスフィルタ
8a。8b、8c 信号処理部
9 睡眠状態判定部
21 呼吸循環器系生体信号の入力端子
22 体動信号の入力端子
23 FFT処理部
24 分散値算出部
25a、25b、25c、25d 比較器
26 ノンレム睡眠段階判定部
27 閾値生成部
31 体動レベル正規化部
32 比較器
33 レム睡眠判定部
34 総合睡眠判定部
35 出力端子
36 変動率算出部
37 比較器
38 年齢入力端子
39 年齢別占有率表
51 睡眠段階入力インターフェース
52 演算処理ブロック
53 リモートコントロールインターフェース
54 リモートコントロールユニット
55 ハードウェア
56 ハードウェア
101 脳波用電極
102 オトガイ筋電極
103 眼球運動電極
104a、104b、104c センサインターフェース
105a、105b、105c A/D変換器
106 演算装置
121 呼吸循環器系生体信号の入力端子
122 体動信号の入力端子
123 周期計測部
124 分散値算出部
125a、125b、125c、125d 比較器
126 ノンレム睡眠段階判定部
127 閾値生成部
131 体動レベル正規化部
132 比較器
133 レム睡眠判定部
134 総合睡眠判定部
135 出力端子
136 変動率算出部
137 比較器
221 呼吸循環器系生体信号の入力端子
222 体動信号の入力端子
223 振幅計測部
224 分散値算出部
225a、225b、225c、225d 比較器
226 ノンレム睡眠判定部
226 ノンレム睡眠段階判定部
227 閾値生成部
231 体動レベル正規化部
232 比較器
233 レム睡眠判定部
234 総合睡眠判定部
235 出力端子
236 変動率算出部
237 比較器
Claims (10)
- エアマットに横臥する被験者の生体情報を検出するセンサと、
前記センサの検出信号から、呼吸循環器系の生体信号と、体動信号とを分離する生体信号分離手段と、
前記分離された呼吸循環器系の生体信号と、体動信号とから、睡眠段階を判断する睡眠状態判定手段とを有し、
前記睡眠状態判定手段において、ノンレム段階の睡眠判定は前記呼吸循環器系の生体信号により行い、覚醒段階とレム睡眠段階との判別は前記体動信号又は前記呼吸循環器系の生体信号の変動率により行う
ようにしたことを特徴とする睡眠分析装置。 - 前記睡眠状態判定手段は、前記呼吸循環器系の生体信号を周波数解析し、前記呼吸循環器系の生体信号の周波数変動帯域と閾値とを比較して、ノンレム段階の睡眠を判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 前記睡眠状態判定手段は、前記呼吸循環器系の生体信号を周期解析し、前記呼吸循環器系の生体信号の周期分散値と閾値とを比較して、ノンレム段階の睡眠を判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 前記睡眠状態判定手段は、前記呼吸循環器系の生体信号を振幅解析し、前記呼吸循環器系の生体信号の振幅分散値と閾値とを比較して、ノンレム段階の睡眠を判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 前記睡眠状態判定手段は、体動信号を解析して体動頻度を求め、前記体動頻度と閾値とを比較して、覚醒段階とレム睡眠段階とを判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 前記睡眠状態判定手段は、前記呼吸循環器系の生体信号を周波数解析し、前記呼吸循環器系の生体信号の周波数変動帯域の変動率と閾値とを比較して、覚醒段階とレム睡眠段階とを判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 前記睡眠状態判定手段は、前記呼吸循環器系の生体信号を周期解析し、前記呼吸循環器系の生体信号の周期分散値の変動率と閾値とを比較して、覚醒段階とレム睡眠段階とを判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 前記睡眠状態判定手段は、前記呼吸循環器系の生体信号を振幅解析し、前記呼吸循環器系の生体信号の振幅分散値の変動率と閾値とを比較して、覚醒段階とレム睡眠段階とを判別するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 同一の被験者の過去のデータを統計処理して求められる基準値を基に前記閾値を決定して、リアルタイムに睡眠状態を分析するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
- 年齢に対する睡眠段階の占有率の情報を基に前記閾値を決定して、リアルタイムに睡眠状態を分析するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の睡眠分析装置。
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