JP2006280686A - 睡眠段階判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】呼吸信号のみを用いた、信頼性の高い睡眠段階判定を可能とする睡眠段階判定装置を提供する。
【解決手段】人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備えることから、複数の生体信号を要することなく、比較的検出しやすい呼吸信号の変動を検出するのみの簡素なセンサ構造及び回路構成とすることが可能であり、検出誤差の少ない精度良い睡眠段階判定を可能とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、睡眠段階を判定する装置に関する。

従来の睡眠段階の判定は、特に医療現場において、脳波、眼球運動及びオトガイ筋電図の各データを取得し、これらデータに基づいて睡眠段階を判定する睡眠ポリグラフによってなされてきたが、前記データの取得において、人体に電極を貼り付けなければならないため、測定が煩わしい上に、測定装置の操作など専門的な知識が要求され、一般家庭において測定できるものではなかった。

そこで、寝具の下に圧電素子などの振動センサを配し、寝具上の人体の粗体動又は心拍数の内、少なくとも一方を検出し、検出された各データに基づき粗体動発生回数又は心拍数変動を算出し、これらと睡眠周期との相関から睡眠段階を判定する装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００２−２１９１１６

しかしながら、前記開示された装置においては、粗体動発生回数のみから睡眠段階を判定しようとした場合、睡眠周期の概略を検出することは可能であるが、信頼性の高い睡眠段階の判定とは言い難かった。

また、心拍数変動のみから睡眠段階を判定しようとした場合には、前記心拍数は、微細な信号であるため体動の影響を受けやすく、前記振動センサの出力から心拍数データを検出する際に、前記特許文献１の中でも記載しているように、粗体動発生時の信頼性の低い心拍数が検出されてしまうという問題点があった。この心拍数検出精度の低下を防ぐため、前記特許文献１においては、粗体動発生時に検出された心拍数を心拍数変動の算出に用いないように、別途粗体動も検出し、粗体動が発生した時点の心拍数のデータを取り除くことで補正しなければならならず、２種以上の信号を必要とするものであった。

従って本発明は上述の問題点を解決し、呼吸信号のみを用いた、信頼性の高い睡眠段階判定を可能とする睡眠段階判定装置を提供する。

上記課題を解決するために本発明は、人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備える睡眠段階判定装置を提供する。

また、前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動を所定の時間毎に区切って設定した各単位区間に対して、睡眠段階を判定する。

また、前記睡眠段階判定手段は、睡眠段階を、覚醒段階、深睡眠段階、浅睡眠段階及びレム睡眠段階の４段階に分類して判定する。

また本発明は、人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備える睡眠段階判定装置であって、前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動に基づいて、入床及び離床状態の判定を行なう入床・離床判定手段と、体動の有無及び大きさの判定を行なう体動判定手段と、前記体動判定手段の判定結果に基づいて、覚醒及び睡眠状態の判定を行なう覚醒判定手段及び中途覚醒判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床及び覚醒の各判定手段の判定結果とに基づいて、覚醒状態から睡眠状態へ移行する入眠状態を判定する入眠判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床、体動、覚醒及び入眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、睡眠の深さを判定する睡眠判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記覚醒、中途覚醒、入眠及び睡眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、起床状態を判定する起床判定手段とを備える睡眠段階判定装置を提供する。

また、前記入床・離床判定手段は、ある閾値以上の呼吸信号の振幅が所定時間以上続いた場合に、入床状態であると判定する。

また、前記体動判定手段は、呼吸信号の振幅のばらつき及び大きさと呼吸信号の周期とに各々設定された閾値により、粗体動、細体動又は無体動のいずれの体動状態にあるかを判定する。ここで、前記無体動の状態とは、呼吸波形が安定している状態を示すものである。

また、前記覚醒判定手段は、ある一定時間の体動状態の変動から、覚醒状態、不安定状態及び安定状態のいずれの状態にあるかを判定する。

また、前記中途覚醒判定手段は、所定以上の大きさの体動が所定時間以上継続した場合に、前記所定時間覚醒状態であると判定する。

また、前記入眠判定手段は、人の入眠付近における初期の覚醒状態の推移傾向と呼吸信号の変動傾向とから、覚醒状態を判定することにより、入眠状態を決定する。

また、前記睡眠判定手段は、深い睡眠状態の判定を行なう深睡眠判定手段と、レム睡眠及び浅い睡眠状態の判定を行なうレム・浅睡眠判定手段とを更に備える。

また、前記深睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数、呼吸数のばらつき及び呼吸周期のばらつきが各々所定の閾値以下であり、且つ、所定時間内に体動が無い場合に、深睡眠状態であると判定する。

また、前記レム・浅睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数と全睡眠状態における呼吸数の平均値とを比較し及び前記所定時間の継続をカウントすることに基づく判定と、前記所定時間内の無呼吸状態の有無に基づく判定とから、レム睡眠状態及び浅睡眠状態を判定する。

また、前記起床判定手段は、最後に睡眠状態と判定された時間から所定時間以前に覚醒状態が現れていない場合に、前記最後に睡眠状態と判定された時間を起床状態であると判定する。

更に、心拍に関する指標を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍に関する指標を用いて、前記睡眠段階を補正する補正手段とを更に備える。

本発明の睡眠段階判定装置は、人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備えることから、複数の生体信号を要することなく、比較的検出しやすい呼吸信号の変動を検出するのみの簡素なセンサ構造及び回路構成とすることが可能であり、検出誤差の少ない精度良い睡眠段階判定を可能とする。

また、前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動を所定の時間毎に区切って設定した各単位区間に対して、睡眠段階を判定することから、入床状態、覚醒状態又は睡眠状態などの睡眠段階判定における各種状態を明確に分類することを可能とする。

また、前記睡眠段階判定手段は、睡眠段階を、覚醒段階、深睡眠段階、浅睡眠段階及びレム睡眠段階の４段階に分類して判定することから、睡眠段階を解りやすく被験者に提供することを可能とし、被験者自身が睡眠の質を認識し管理することに役立つものである。

また本発明の睡眠段階判定装置は、人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備える睡眠段階判定装置であって、前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動に基づいて、入床及び離床状態の判定を行なう入床・離床判定手段と、体動の有無及び大きさの判定を行なう体動判定手段と、前記体動判定手段の判定結果に基づいて、覚醒及び睡眠状態の判定を行なう覚醒判定手段及び中途覚醒判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床及び覚醒の各判定手段の判定結果とに基づいて、覚醒状態から睡眠状態へ移行する入眠状態を判定する入眠判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床、体動、覚醒及び入眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、睡眠の深さを判定する睡眠判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記覚醒、中途覚醒、入眠及び睡眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、起床状態を判定する起床判定手段とを備えることから、複数の判定を組み合わせることによる信頼性の高い睡眠段階判定が可能である。

また、前記入床・離床判定手段は、ある閾値以上の呼吸信号の振幅が所定時間以上続いた場合に、入床状態であると判定することから、入床状態と離床状態との明確な区別が可能であり、睡眠のリズムを知ることを可能とする。

また、前記体動判定手段は、呼吸信号の振幅のばらつき及び大きさと呼吸信号の周期とに各々設定された閾値により、粗体動、細体動又は無体動のいずれの体動状態にあるかを判定することから、睡眠段階と相関の高い体動を呼吸信号に基づいて簡便に精度良く判定可能である。

また、前記覚醒判定手段は、ある一定時間の体動状態の変動から、覚醒状態、不安定状態及び安定状態のいずれの状態にあるかを判定することから、覚醒状態と睡眠状態のリズムを把握することが可能である。

また、前記中途覚醒判定手段は、所定以上の大きさの体動が所定時間以上継続した場合に、前記所定時間覚醒状態であると判定することから、睡眠状態であるとして処理されがちな睡眠途中の覚醒状態を精度良く判定可能とする。

また、前記入眠判定手段は、人の入眠付近における初期の覚醒状態の推移傾向と呼吸信号の変動傾向とから、覚醒状態を判定することにより、入眠状態を決定することから、人が寝入った状態を、実際の人の入眠傾向に基づいて精度良く判定することを可能とする。

また、前記睡眠判定手段は、深い睡眠状態の判定を行なう深睡眠判定手段と、レム睡眠及び浅い睡眠状態の判定を行なうレム・浅睡眠判定手段とを更に備え、前記深睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数、呼吸数のばらつき及び呼吸周期のばらつきが各々所定の閾値以下であり、且つ、所定時間内に体動が無い場合に、深睡眠状態であると判定するものであり、また、前記レム・浅睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数と全睡眠状態における呼吸数の平均値とを比較し及び前記所定時間の継続をカウントすることに基づく判定と、前記所定時間内の無呼吸状態の有無に基づく判定とから、レム睡眠状態及び浅睡眠状態を判定するものであることから、睡眠の各状態が明確に区分され、睡眠の質を判断する基準となり得る信頼性の高い睡眠状態判定を可能とする。

また、前記起床判定手段は、最後に睡眠状態と判定された時間から所定時間以前に覚醒状態が現れていない場合に、前記最後に睡眠状態と判定された時間を起床状態であると判定することから、人が目覚めた状態を、実際の人の起床傾向に基づいて精度良く判定することを可能とする。

更に、心拍に関する指標を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍に関する指標を用いて、前記睡眠段階を補正する補正手段とを更に備えることにより、呼吸信号の変動に基づいて判定された睡眠段階に対して、心拍数の変動を適用した補正をするため、心拍数の変動のみで睡眠段階を判定する場合と異なり、より信頼性の高い睡眠段階判定が可能である。

本発明の睡眠段階判定装置は、人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備えて構成する。

また、前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動を所定の時間毎に区切って設定した各単位区間に対して、睡眠段階を判定するものである。

また、前記睡眠段階判定手段は、睡眠段階を、覚醒段階、深睡眠段階、浅睡眠段階及びレム睡眠段階の４段階に分類して判定するものである。

また本発明の睡眠段階判定装置は、人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備える睡眠段階判定装置であって、前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動に基づいて、入床及び離床状態の判定を行なう入床・離床判定手段と、体動の有無及び大きさの判定を行なう体動判定手段と、前記体動判定手段の判定結果に基づいて、覚醒及び睡眠状態の判定を行なう覚醒判定手段及び中途覚醒判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床及び覚醒の各判定手段の判定結果とに基づいて、覚醒状態から睡眠状態へ移行する入眠状態を判定する入眠判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床、体動、覚醒及び入眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、睡眠の深さを判定する睡眠判定手段と、前記呼吸信号の変動と、前記覚醒、中途覚醒、入眠及び睡眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、起床状態を判定する起床判定手段とを備えて構成する。

また、前記入床・離床判定手段は、ある閾値以上の呼吸信号の振幅が所定時間以上続いた場合に、入床状態であると判定するものである。

また、前記体動判定手段は、呼吸信号の振幅のばらつき及び大きさと呼吸信号の周期とに各々設定された閾値により、粗体動、細体動又は無体動のいずれの体動状態にあるかを判定するものである。

また、前記覚醒判定手段は、ある一定時間の体動状態の変動から、覚醒状態、不安定状態及び安定状態のいずれの状態にあるかを判定するものである。

また、前記中途覚醒判定手段は、所定以上の大きさの体動が所定時間以上継続した場合に、前記所定時間覚醒状態であると判定するものである。

また、前記入眠判定手段は、人の入眠付近における初期の覚醒状態の推移傾向と呼吸信号の変動傾向とから、覚醒状態を判定することにより、入眠状態を決定するものである。

また、前記睡眠判定手段は、深い睡眠状態の判定を行なう深睡眠判定手段と、レム睡眠及び浅い睡眠状態の判定を行なうレム・浅睡眠判定手段とを更に備えるものである。

また、前記深睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数、呼吸数のばらつき及び呼吸周期のばらつきが各々所定の閾値以下であり、且つ、所定時間内に体動が無い場合に、深睡眠状態であると判定するものである。

また、前記レム・浅睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数と全睡眠状態における呼吸数の平均値とを比較し及び前記所定時間の継続をカウントすることに基づく判定と、前記所定時間内の無呼吸状態の有無に基づく判定とから、レム睡眠状態及び浅睡眠状態を判定するものである。

更に、前記起床判定手段は、最後に睡眠状態と判定された時間から所定時間以前に覚醒状態が現れていない場合に、前記最後に睡眠状態と判定された時間を起床状態であると判定するものである。

本発明の実施例は、呼吸信号のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置の一例である。以下図面を用いて実施例１を説明する。

まず、図１及び図２を用いて、実施例１の睡眠段階判定装置の構成を説明する。図１は、睡眠段階判定装置１の使用時の外観図であり、図２は、ブロック図を示す。図１において、睡眠段階判定装置１は、寝具に横臥した人体の生体信号を検出するためのセンサ部２と、前記センサ部２に接続され睡眠段階の判定を行なう制御ボックス３とから成り、前記制御ボックス３は、睡眠段階の判定結果やガイダンス表示などを行なう表示部４及び電源オン／オフ又は測定開始／終了などの操作を行なう操作部５を備えて構成する。

ここで、前記センサ部２は、例えば、非圧縮性の流体を内封したマットレスの圧力変動を、コンデンサマイクロホンを用いて検出するものであり、図示したように前記マットレスを、寝具の下に敷くことにより、仰臥位の被験者の生体信号を検出するものである。

また、図２において、前記制御ボックス３は、前記センサ部２、表示部４及び操作部５をＣＰＵ６に接続して成る。また、前記ＣＰＵ６は、前記センサ部２で検出された生体信号から呼吸信号を検出する呼吸検出部７、睡眠段階判定のための各種判定を行なう判定部８、睡眠段階判定のための各種条件式や判定結果等を記憶しておく記憶部９及び睡眠段階判定装置１に電力を供給する電源１０に接続して構成する。この場合において、前記ＣＰＵ６は、睡眠段階判定装置１を制御する制御部と時間を計測する計時部とを内部に備えるものであり、また、前記判定部８は、睡眠段階を判定するための次の８つの判定部を含む。すなわち、入床・離床判定部１１、体動判定部１２、覚醒判定部１３、入眠判定部１４、深睡眠判定部１５、レム・浅睡眠判定部１６、中途覚醒判定部１７及び起床判定部１８である。ここで、本実施例においては、前記各判定部によって判定される睡眠段階は、覚醒段階、深睡眠段階、浅睡眠段階、レム睡眠段階の４段階を判定するものとする。なお、これら８つの判定部については、各々フローチャートを用いて後述する。

次に図３及び図４のフローチャートを用いて、睡眠段階測定装置１の主な動作を説明する。図３はメイン動作を示すフローチャートであり、図４は前記各判定部１１から１８を用いた睡眠段階判定の流れを示すフローチャートである。

まず図３に示すように、前記操作部５の電源オン操作により睡眠段階測定装置１の電源をオンすると、ステップＳ１において、就寝姿勢を取り、前記操作部５の測定開始の操作を行なうように指示するガイダンスが表示部４に表示され、測定開始操作がされたか否かを判定する。測定開始操作がされなければＮＯに進み、ステップＳ１において前記ガイダンスを表示し続ける。また、測定開始操作がされたらＹＥＳに進み、ステップＳ２において、前記センサ部２により生体信号が検出され、ＣＰＵ６に内蔵の計時部で計測した時刻と共に生体信号データとして記憶部９に記憶される。ステップＳ３において、測定終了の操作がされたか否かが判断され、測定終了操作がされなければＮＯに進み、ステップＳ２の生体信号の検出及び記憶を続け、測定終了操作がされたらＹＥＳに進み、ステップＳ４において、ＣＰＵ６内の制御部により前記検出した生体信号の処理をするよう各部を制御する。すなわち、前記記憶部９に記憶した生体信号データを読み出し、呼吸検出部７において呼吸信号を検出し、この呼吸信号により得られる波形の振幅及び周期が演算され、呼吸データとして前記記憶部９に記憶する。このとき、前記呼吸データは、所定時間（例えば３０秒）を１単位とする単位区間毎に記憶されるものとする。なお、前記呼吸信号の波形の振幅及び周期の演算に関しては、既に公知であるため省略する。

記憶部９に記憶された全ての生体信号データに対して、呼吸データが検出され記憶されると、ステップＳ５において、前記呼吸データを用いて、判定部８内の各判定部１１から１８により、後述する睡眠段階判定が行なわれる。

ステップＳ６において、前記睡眠段階判定の判定結果を前記表示部４に表示すると共に、ステップＳ７において、操作部５の電源オフ操作がされたか否かが判断され、電源オフ操作がされていなければＮＯに進み、ステップＳ６の表示を続け、電源オフ操作された場合にはＹＥＳに進み、睡眠段階測定装置１の電源をオフし終了となる。

次に図４のフローチャートを用いて、前記判定部８内における各判定部１１から１８を用いた睡眠段階判定の流れを説明する。

判定部８は、ＣＰＵ６に制御され、前記図３のステップＳ４において記憶部９に前記単位区間毎に記憶された呼吸データに基づいて、以下の判定処理を順次行なうものである。

すなわち、前記各判定処理は、ステップＳ１１において、前記入床離床判定部１１により、前記呼吸データ変動に基づいて、測定開始から測定終了までの間の入床又は離床の判定を行なう。ステップＳ１２において、体動判定部１２により、呼吸データから得られる波形の振幅又は周期などに基づいて、寝返りなどの大きな動きである粗体動、いびきなどの小さな動きである細体動及び安定した呼吸状態のときに得られる無体動の各状態の内、各単位区間がどの状態にあるかを判定する。ステップＳ１３において、覚醒判定部１３により、前記判定された体動の状態に基づいて明らかな覚醒状態であるか否かを判定する。ステップＳ１４において、入眠判定部１４により、入床直後の覚醒状態から、どの単位区間において睡眠状態へ移行したか（以下、入眠区間と言う。）を判定する。ステップＳ１５において、深睡眠判定部１５により、呼吸データの変動と前記判定された体動の状態とから、深い睡眠状態にあるか否か判定する。ステップＳ１６において、レム・浅睡眠判定部１６により、前記深睡眠判定部１５により深睡眠状態と判定されなかった各単位区間に対して、レム睡眠状態又は浅い睡眠状態のいずれかを判定する。ステップＳ１７において、中途覚醒判定部１７により、体動の継続期間に基づいて入眠状態途中での覚醒状態の有無を判定する。ステップＳ１８において、起床判定部１８により、どの単位区間において睡眠状態から起床状態へ移行したか（以下、起床区間と言う。）を判定する。

以上全判定が終了すると、図３のメイン動作を示すフローチャートに戻り、ステップＳ６において、各判定処理により判定された、覚醒状態、深い睡眠状態、浅い睡眠状態及びレム睡眠状態は、各々前記覚醒段階、深睡眠段階、浅睡眠段階及びレム睡眠段階として結果表示されるものである。

前記各判定部１１乃至１８の処理を、各々図５乃至図１６の各フローチャートを用いて順を追って説明する。ただし、以下アルファベットなどで示された各定数は、睡眠ポリグラフ検査のデータによる睡眠段階判定と睡眠段階測定装置１による実測データとの相関に基づいて設定されるものであるとする。

図５のフローチャートを用いて入床・離床判定部１１の処理を説明する。

ステップＳ２１において、記憶部９に記憶された呼吸データに対して設定した各単位区間の総数をｎｍａｘ区間とし、ｎ＝１区間目からｎ＝ｎｍａｘ区間目までの各単位区間毎に処理するため、ｎ＝０として初期設定する。続いてステップＳ２２において、ｎ＝ｎ＋１として１単位区間分進め記憶部９の該当する単位区間の呼吸データを読み込む。

ステップＳ２３において、人が通常の仰臥位でいるときに認められる呼吸振幅の大きさの最小値をＡとし、前記単位区間ｎ内の呼吸波形の振幅について、大きさＡ以上の振幅がｔ（ｓｅｃ）以上継続しているかどうか判定される（図６参照）。ここで、Ａ及びｔは定数であり、ｔ<単位時間である。これに当たる場合には、呼吸が検出されていると判断しＹＥＳに進み、ステップＳ２４において、被験者は入床状態にあるとして、前記単位区間ｎを入床区間と判定し、ステップＳ２５において、該当する単位区間ｎに関連付けて記憶部９に記憶する。また、前記ステップＳ２３の条件に当てはまらない場合には、呼吸は検出されていないと判断しＮＯに進み、ステップＳ２７において、被験者は離床状態であるとして、前記単位区間ｎを離床区間と判定し、ステップＳ２５において、前記と同様にして記憶される。ステップＳ２６において、全単位区間ｎｍａｘにおいて前記入床・離床判定がなされたか否か、すなわちｎ＝ｎｍａｘかが判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み再びステップＳ２２において、ｎ＝ｎ＋１として入床・離床判定を繰り返し、全単位区間の判定がなされるとＹＥＳに進み、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

図７のフローチャートを用いて体動判定部１２の処理を説明する。

体動判定部の処理は、まず、前記単位区間ｎに関わらず、呼吸信号の波形の振幅から体動の大きさを判定し、次に、単位区間ｎ内における前記判定された体動の有無により、各単位区間ｎの体動状態を判定するものである。

よって、ステップＳ３１において、測定開始から測定終了までの総呼吸数をｉｍａｘ回とし、ｉ＝０として初期設定する。続いてステップＳ３２において、ｉ＝ｉ＋１として１呼吸数分進め、記憶部９のｉ＝１回目からｉ＝ｉｍａｘ回目までの各呼吸数ｉに該当する呼吸波形を読み込む。

ステップＳ３２において、更にｉ＝ｉ＋２回目とｉ＝ｉ＋３回目の呼吸波形を読み込み、この連続する３つの呼吸波形の振幅のばらつきにより体動の有無を判定する。すなわち、前記３つの呼吸波形の振幅の標準偏差≧Ｂ１（ここで、Ｂ１は、呼吸波形が安定しているか否かの閾値をしめす定数である。）かどうかを判定する。前記標準偏差<Ｂ１であった場合、呼吸のばらつきは小さいため呼吸波形が安定していると判断しＮＯに進み、ステップＳ３８において、前記連続する３つの呼吸波形の内、ｉ＝ｉ＋１回目の呼吸は無体動状態を示すものと判定する（図８参照）。また、前記標準偏差≧Ｂ１であった場合、呼吸のばらつきが大きいため体動有り、と判断しＹＥＳに進み、ステップＳ３４において、前記ｉ＝ｉ＋１回目の呼吸波形の振幅の大きさ≧Ｂ２（ここで、Ｂ２は、人が通常の仰臥位でいるときに認められる呼吸振幅の最大値であり、Ｂ２>Ａなる定数である。）かどうかを判定する。前記振幅の大きさ≧Ｂ２であった場合ＹＥＳに進み、ステップＳ３５において、ｉ＝ｉ＋１回目の呼吸は粗体動状態であると判定する（図９参照）。また、前記振幅の大きさ<Ｂ２であった場合ＮＯに進み、ステップＳ３６において、呼吸波形の周期により体動の大きさを判定する。すなわち、前記ｉ＝ｉ＋１回目の呼吸周期≧Ｂ３であるかどうかを判定する。前記呼吸周期≧Ｂ３であった場合ＹＥＳに進み、粗体動と状態であると判定する。また、呼吸周期<Ｂ３であった場合ＮＯに進み、ステップＳ３７において、呼吸波形の振幅及び周期共に小さいが変動が大きいと判断され、細体動状態であると判定される（図１０参照）。

このように、粗体動、細体動及び無体動の各体動の状態が判定されると、ステップＳ３９において、該当する呼吸数ｉに関連付けて記憶部９に記憶され、ステップＳ４０において、全呼吸数ｉｍａｘにおいて前記体動判定がなされたか否か、すなわちｉ＝ｉｍａｘかが判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み、再びステップＳ３２からｉ＝ｉ＋１として体動判定を繰り返し、全呼吸数の判定がなされるとＹＥＳに進み、今度は、ステップＳ４１以降の単位区間ｎ毎の体動判定を行なう（図１１参照）。

すなわち、図５のステップＳ２１及びステップＳ２２と同様にして、ステップＳ４１において単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ４２において、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間の呼吸データを読み込む。続くステップＳ４３において、前記読み込んだ単位区間ｎ内に、前記粗体動状態と判定された呼吸波形が有るかどうか判定され、有る場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ４４において、この単位区間ｎを粗体動区間と判定する。また、無い場合にはＮＯに進み、ステップＳ４５において、同単位区間ｎに、前記細体動状態と判定された呼吸波形が有るかどうか判定され、有る場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ４６において、この単位区間ｎを細体動区間と判定する。また、無い場合にはＮＯに進み、ステップＳ４７において、この単位区間ｎを無体動区間と判定する。

このように、粗体動区間、細体動区間及び無体動区間の判定がなされると、ステップＳ４８において、該当する単位区間ｎに関連付けて記憶部９に記憶され、ステップＳ４９において、全単位区間ｎｍａｘにおいて上記判定がなされたか否か判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み、再びステップＳ４２からｎ＝ｎ＋１として単位区間毎の体動判定を繰り返し、全単位区間の判定がなされるとＹＥＳに進み、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

図１２のフローチャートを用いて覚醒判定部１３の処理を説明する。

前述と同様に単位区間毎の判定を行なうため、ステップＳ５１において、単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ５２において、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間ｎの呼吸データを読み込む。以下、図１１に示すように、続くステップＳ５３において、例えば、前記読み込んだ単位区間ｎの前後各±２区間の合計５区間の単位区間が記憶部９内に存在するかどうか判断される。存在しない場合にはＮＯに進み、再びステップＳ５２に戻りｎ＝ｎ＋１として進める。また前記５区間が存在する場合にはＹＥＳに進み、５区間を記憶部９より読み込む。続くステップＳ５５において、前記５区間の各単位区間の体動値Ｚを求める。前記体動値Ｚは、前記図７を用いて詳述した体動判定部１２の体動区間の判定に基づき、粗体動区間であればＺ＝２、細体動区間であればＺ＝１、無体動区間であればＺ＝０として定義される値である。これと共に、前記各単位区間の体動値Ｚに基づいて５区間の体動値Ｚの総和（ここで、０≦Ｚの総和≦１０であり、以下、Ｚの総和をΣＺと言う場合がある。）も求める。

ステップＳ５６において、前記５区間の体動値Ｚの総和＝１０であるか否かが判定される。前記Ｚの総和＝１０であった場合ＹＥＳに進み、ステップＳ５７において、前記５区間全てが粗体動区間であることから、前記ステップＳ５２で読み込んだ単位区間ｎ（５区間の中央の単位区間）を覚醒状態にある覚醒区間と判定する。また、体動値Ｚの総和が１０に満たない場合ＮＯに進み、ステップＳ５８において、ステップＳ５６と同様にして、５≦前記体動値Ｚの総和≦９であるか否かが判定される。前記Ｚの総和がこの範囲内にあった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ５９において、前記単位区間ｎを、呼吸状態が比較的不安定であるレム睡眠又は浅睡眠状態の可能性が高い不安定区間と判定する。また、Ｚの総和が前記範囲になかった場合、すなわちＺの総和<≦４であった場合にはＮＯに進み、前記単位区間ｎを呼吸状態が比較的安定している深睡眠又は浅睡眠状態の可能性が高い安定区間と判断する。

このように、覚醒区間、不安定区間及び安定区間の判定がなされると、ステップＳ６１において、該当する単位区間ｎに関連付けて記憶部９に記憶され、ステップＳ６２において、単位区間ｎｍａｘが前記５区間の中に存在したかどうか判断され、存在していなければＮＯに進み、再びステップＳ５２に戻りｎ＝ｎ＋１として単位区間毎の覚醒判定を繰り返し、存在していた場合にはＹＥＳに進み、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

図１３のフローチャートを用いて入眠判定部１４の処理を説明する。

入床直後の初期の覚醒状態から睡眠状態へ移行する単位区間（以下、入眠区間と言う。）を判定するために、前記図１２に詳述した覚醒判定部１３により、体動値Ｚによる覚醒判定に加えて、人の入眠の傾向に基づいて、より詳細に初期の覚醒区間を判定していくことによって前記入眠区間を定義するものである。

前述と同様に単位区間毎の判定を行なうため、ステップＳ７１において、単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ７２おいて、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間ｎの呼吸データを読み込む。続くステップＳ７３において、読み込んだ単位区間ｎが、前記図１２で詳述した不安定区間であるか否かを判定する。ただし、この不安定区間は初期の覚醒区間の継続後に初めて出現する不安定区間である。よって、前記不安定区間でない場合にはＮＯに進み、この単位区間を改めて覚醒区間として置き換えて記憶し、再びステップＳ７２からの処理を前記不安定区間を読み込むまで繰り返す。このとき、前記単位区間が安定区間であった場合であっても、通常の人の呼吸においては、入床直後の初期の覚醒状態から不安定状態を経ずに、突如として安定状態が現れることは考えにくい。従って、この安定区間は信頼性の低いデータであると容易に推定可能であり、覚醒区間として置き換えることは妥当であると言える。

また、前記単位区間ｎが不安定区間であった場合にはＹＥＳに進み、前記単位区間ｎから一定区間数Ｃ１までの間に覚醒区間と判定された単位区間が存在するか否かが判定される。ここで、前記単位区間ｎが入眠区間であるとした場合、人の睡眠において、入眠直後に覚醒することは考えにくいことから、前記一定区間数Ｃ１は、人が通常入眠直後に覚醒しないとされる範囲を設定した定数である。従って、前記単位区間ｎから一定区間数Ｃ１までの間に覚醒区間が存在した場合にはＮＯに進み、前記単位区間ｎを覚醒区間と置き換えて記憶し、再びステップＳ７２からの処理を繰り返す。また、覚醒区間が存在しなかった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７５において前記単位区間ｎを入眠（仮）区間として、ステップＳ７７以降の処理によって、より厳密に入眠区間を判定する。

ステップＳ７７以降の処理は、発明者が実測により見出した、人の入眠付近の３つの呼吸変動傾向に基づいて、前記入眠（仮）区間以降の不安定区間と判定された単位区間の内、どの単位区間までを覚醒区間と見なして置換すべきかを判定することにより、その直後の単位区間を入眠区間として定義するものである。

まず、ステップＳ７７において、図５を用いて詳述した入床・離床判定部１１により入床区間と判定された各単位区間の内、測定開始後最も早く入床区間と判定された単位区間から前記入眠（仮）区間の直前の単位区間までを基準範囲として設定し、この基準範囲において、各単位区間毎の呼吸数に対する分散σ^２を求める。また、前記基準範囲を含み、前記入眠（仮）区間から一定区間数α、β及びγ（ここで、α、β及びγは、α<β<γとして設定される定数であり、前記３つの呼吸変動傾向を判別するために適した時間間隔を実測から割り出して設定されるものである。）分増加させた範囲までを、各々α範囲、β範囲及びγ範囲とし、各範囲を設定する単位区間を各々α区間、β区間及びγ区間として定義し、前記基準範囲と同様にして、これら各範囲の呼吸数の分散を求め、各々σα^２、σβ^２及びσγ^２とする。これら分散σ^２、σα^２、σβ^２及びσγ^２に基づいて、前記３つの呼吸変動傾向を各々条件Ｄ、条件Ｅ及び条件Ｆとして判定する。

１つ目の呼吸変動傾向は、被験者の呼吸のばらつきが急速に低減して睡眠状態に至るものである。従って、ステップＳ７８において、「σα^２>σβ^２（式１）」且つ「σβ^２≦Ｃ２（式２）」なる式により定義される条件Ｄにより判定される。すなわち、前記式１に示すように、範囲の増加に従って急速に呼吸数のばらつきが減少し、且つ、前記式２に示すように、母集団の増加に伴う分散が一定数Ｃ２よりも小さくなるものである。ここで、前記Ｃ２は、入眠後に現れる呼吸数のばらつきに有意に近しいと判定可能な定数である。この条件Ｄに該当する場合には、β区間はすでに睡眠状態にあると判定できる。

これに従い、条件Ｄに該当する場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７９において、少なくとも、α区間までは覚醒区間であると判定し、このα区間の直後の単位区間を入眠区間として決定する。また、条件Ｄに該当しない場合にはＮＯに進み、ステップＳ８０において、２つ目の呼吸変動傾向の判定を行なう。

２つめの呼吸変動傾向は、被験者の呼吸のばらつきが徐々に低減して睡眠状態に至るものである。従って、「σ^２×Ｃ３≧σα^２≧σβ^２（式３）」なる式により定義される条件Ｅにより判定される。ここで、前記Ｃ３は、Ｃ３<１なる定数であり、基準範囲のばらつきに対して何割か低減させるものである。ただし、前記式２のＣ２との間にはσ^２×Ｃ３>Ｃ２なる関係が存在する。従って、式３に示すように、前記Ｃ３により低減した基準範囲のばらつきに対し、α範囲のばらつきが小さく、β範囲のばらつきは更に小さくなるものである。

これに従い、条件Ｅに該当する場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７９において、ばらつきは非常に緩やかではあるが減少傾向にあることから、前記β区間までを覚醒区間であると判定し、このβ区間の直後の単位区間を入眠区間として決定する。また条件Ｅに該当しない場合にはＮＯに進み、ステップＳ８１において、３つ目の呼吸変動傾向の判定を行なう。

３つ目の呼吸変動傾向は、被験者の呼吸のばらつきが、基準範囲の呼吸のばらつきに比べて一旦ばらつきが増大した後に、再び減少するものである。従って、「σ^２<σβ^２（式４）」且つ「σγ^２<σβ^２（式５）」なる式により定義される条件Ｆにより判定される。ここで、この傾向は条件Ｄ及びＥに比べ、比較的長いスパンで見られる現象であることから、上記β範囲及びγ範囲を用いた条件としたものである。

これに従い、条件Ｆに該当する場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ７９において、前記γ範囲の内、少なくとも前記ばらつきが増大したβ区間までは覚醒区間であると判定し、β区間の直後の単位区間を入眠区間として決定する。

また条件Ｆに該当しない場合にはＮＯに進む。これは、前記条件Ｄ、Ｅ及びＦの何れの条件にも該当しなかった場合であり、ステップＳ８２において、前記区間数α、β及びγを各々区間数δだけ増加して、α範囲、β範囲及びγ範囲を各々再設定した上で、再びステップＳ７８に戻り、前記条件Ｄ、条件Ｅ及び条件Ｆを、入眠区間が決定するまで繰り返す。

また、前記ステップＳ７９において、入眠区間が決定されると、ステップＳ８３において、該当する単位区間ｎに関連付けて、前記覚醒区間及び入眠区間を記憶した後、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

図１４のフローチャートを用いて深睡眠判定部１５の処理を説明する。

ここで、深睡眠状態において、呼吸は穏やかな一定リズムになり、体動はほぼ起こらなくなることから、以下の判定を行なうものである。

前述と同様に単位区間毎の判定を行なうため、ステップＳ９１において、単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ９２おいて、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間ｎの呼吸データを読み込む。続くステップＳ９３において、読み込んだ単位区間ｎが、前記図１２で詳述した安定区間であるか否かを判定する。安定区間でない場合には、再びステップＳ９２に戻りｎ＝ｎ＋１として安定区間に該当するまで繰り返す。また安定区間であった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ９４において、多数の判定条件を複合した条件Ｇの判定を行なう。

前記条件Ｇは、「単位区間ｎ内の呼吸数≦Ｈ１」且つ「単位区間ｎ内の呼吸波形の周期の標準偏差≦Ｈ２」且つ「単位区間ｎと単位区間ｎの±１区間との呼吸数の差≦Ｈ３」且つ「単位区間ｎは無体動区間である」の条件を満たすときに、前記単位区間ｎを深睡眠区間として判定するものである（ここで、Ｈ１、Ｈ２及びＨ３は、実測により求められる定数である。）。

従って、ステップＳ９４において、読み込んだ単位区間ｎが条件Ｇを満たした場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ９５において、前記単位区間ｎを深睡眠区間と判定し、ステップＳ９６において記憶部９に記憶する。また、条件Ｇを満たさなかった場合にはＮＯに進み、ステップＳ９７において、不安定区間であると判断し、ステップＳ９６において、前記安定区間を不安定区間として置きかえて記憶部９に記憶する。ステップＳ９８において、全単位区間ｎｍａｘにおいて上記判定がなされたか否か判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み、再びステップＳ９２からのステップを繰り返し、全単位区間の判定がなされるとＹＥＳに進み、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

図１５のフローチャートを用いて、レム・浅睡眠判定部１６の処理を説明する。

ここで、レム睡眠状態においては、呼吸数の増加及び変動が継続して起こり、体動も多くなることから、以下の判定を行なうものである。

前述と同様に単位区間毎の判定を行なうため、ステップＳ１０１において、単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ１０２において、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間ｎの呼吸データを読み込む。

ステップＳ１０３において、読み込んだ単位区間ｎが、ｎ≠ｎｍａｘであるか且つ前記図１２で詳述した不安定区間であるか否かを判定する。単位区間ｎがｎ≠ｎｍａｘ且つ不安定区間であった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１０４において、不安定区間の継続回数をｊ＝ｊ＋１としてカウントし、続くステップＳ１０５において、「全入床区間における各単位区間内の呼吸数の平均値≦単位区間ｎの呼吸数」なる、条件Ｉの判定を行なう。すなわち、前述したように、レム睡眠においては呼吸数の増加が見られることから、睡眠中の平均的な呼吸数よりも前記単位区間ｎの呼吸数の方が多いか否かを判定するものである。

この条件Ｉを満たさない場合にはＮＯに進み、ステップＳ１０６において、前記継続回数ｊ＝１からｊ＝ｊまでの各単位区間を浅睡眠区間と判定する。また、条件Ｉを満たす場合にはＹＥＳに進み、再びステップＳ１０２においてｎ＝ｎ＋１として不安定区間の検出を行う。

前記ステップＳ１０３において、単位区間ｎが、ｎ＝ｎｍａｘであるか又は不安定区間でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ１１０において、不安定区間の継続回数ｊ＝０か否かを判断しｊ＝０であればＹＥＳに進み、再びステップＳ１０２に戻ってｎ＝ｎ＋１として不安定区間に該当するまで繰り返す。またｊ＝０でない場合にはＮＯに進み、ステップＳ１１１において、前記条件Ｉを満たす、継続回数ｊ＝１からｊ＝ｊまでの不安定区間に対して、継続回数ｊが一定回数ｊｘ以上か否か、ｊ≧ｊｘ（ここで、ｊｘは、レム睡眠状態の可能性を示唆する継続数である。）の判定がなされる。超えていない場合にはＮＯに進み、前記ステップＳ１０６に示したｊ＝１からｊ＝ｊまでの各単位区間を浅睡眠区間と判定する。また、超えた場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１１２において、前記継続回数ｊ＝１からｊまではレム睡眠状態である可能性が高いとして、各単位区間をレム睡眠（仮）区間と判定する。

ここで、睡眠時無呼吸症候群などによる無呼吸状態があった場合には、努力性呼吸が起きるため、前記ステップＳ１０５における条件Ｉの「単位区間ｎの呼吸数」は増加することになり、この異常値に基づいて前記条件Ｉが判定され、浅睡眠区間と判定されるべき区間がレム（仮）区間と判定されてしまう。そこで、ステップＳ１１３において、「全入床区間における安定区間数／（全入床区間数−覚醒区間）≧ｋ」なる条件Ｋの判定により、睡眠中の安定区間（すなわち深睡眠状態又は浅睡眠状態）が、所定の割合ｋ以上出現しているか否かを判定することにより、少なくとも一般的に正常とされる睡眠が保たれているかどうか判定するものである。前記条件Ｋを満たす場合には、睡眠は正常であり、条件Ｉの判定は妥当であると判断しＹＥＳに進み、ステップＳ１１５において、継続回数ｊ＝１からｊまでの各単位区間をレム睡眠区間と決定する。また、前記条件Ｋを満たさない場合、異常な睡眠状態があったと判断しＮＯに進み、ステップＳ１１４において、条件Ｌによる判定を行なう。

条件Ｌは、継続回数ｊ＝１からｊまでのレム睡眠（仮）区間において、「（各区間の最大呼吸数−各区間の最小呼吸数）／レム睡眠（仮）区間数≧Ｌｘ」の判定により、呼吸数にばらつきがあってもそれが正常な範囲か否かを判定するものであり、Ｌｘは、呼吸が異常であると定義する最小値である。すなわち、前記継続回数ｊ＝１からｊまでのレム睡眠（仮）区間のいずれかに無呼吸状態が出現したとするものである。従って、条件Ｌを満たす場合、すなわち呼吸に異常がある場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１０６において、前記レム睡眠（仮）区間とした継続回数ｊ＝１からｊまでの各単位区間を前記浅睡眠区間として決定する。また、条件Ｌを満たさない場合、すなわち呼吸が正常である場合にはＮＯに進み、ステップＳ１１５において、前記レム睡眠（仮）区間とした継続回数ｊ＝１からｊまでの各単位区間を前記レム睡眠区間と決定する。

前記レム睡眠区間及び浅睡眠区間が決定されると、ステップＳ１０７において各単位区間ｎに関連付けて記憶部９に記憶され、ステップＳ１０８において、継続回数ｊを一旦０に戻し、ステップＳ１０９において、全単位区間ｎｍａｘにおいて上記判定がなされたか否か判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み、再びステップＳ１０２からのステップを繰り返し、全単位区間の判定がなされるとＹＥＳに進み、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

図１６のフローチャートを用いて、中途覚醒判定部１７の処理を説明する。

睡眠状態にあっても、体動がある一定時間以上継続した場合には、途中で目覚めたと解することができ、以下の判定を行なうものである。

前述と同様に単位区間毎の判定を行なうため、ステップＳ１２１において、単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ１２２おいて、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間ｎの呼吸データを読み込む。ステップＳ１２３において、読み込んだ単位区間ｎが、ｎ≠ｎｍａｘであるか、且つ、図７に詳述した体動判定部１２で判定した、粗体動、細体動及び無体動の内、粗体動区間又は細体動区間のいずれか一方（以下、体動区間と言う）であるかを判定する。

単位区間ｎがｎ≠ｎｍａｘ且つ体動区間であった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１２４において、継続回数ｍ＝ｍ＋１としてカウントし、再びステップＳ１２２においてｎ＝ｎ＋１として体動区間の検出を繰り返す。また、単位区間ｎが、ｎ＝ｎｍａｘであるか又は体動区間であった場合にはＮＯに進み、ステップＳ１２５において、前記継続回数ｍがｍ≧ｍｘ（ここで、ｍｘは、中途覚醒の可能性を含む体動区間継続数である。）であるか否かが判断され、ｍ≧ｍｘの場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１２６において、ｍ＝１からｍ＝ｍまでの各単位区間は覚醒状態にあると判定し、各単位区間が深睡眠区間、浅睡眠区間及びレム睡眠区間として記憶されている場合であっても、各単位区間を覚醒区間と置きなおして記憶部９に記憶し、ステップＳ１２７において、継続回数ｍを一旦０に戻す。

また、継続回数ｍがｍｘを超えていない場合にはＮＯに進み、そのまま前記ステップＳ１２７において、継続回数ｍ＝０とする。ステップＳ１２８において、全単位区間ｎｍａｘにおいて上記判定がなされたか否か判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み、再びステップＳ１０２からのステップを繰り返し、全単位区間の判定がなされるとＹＥＳに進み、図１７に詳述する中途覚醒条件判定において、発明者が実測により見出した、人の中途覚醒時の傾向に基づいて定義した各条件により詳細に中途覚醒を判定する。この判定がなされた後に、図４のフローチャートに戻り、次の判定に進む。

ここで、図１７のフローチャートを用いて、前記中途覚醒条件判定を説明する。前記中途覚醒条件判定は、ステップＳ１３１において、単位区間ｎ＝０と初期設定し、ステップＳ１３２において、ｎ＝ｎ＋１として該当する単位区間ｎの呼吸データを読み込む。

ステップＳ１３３においては、まず、各単位区間ｎ毎の体動の状態を求める。すなわち、前述の体動判定部１２の説明において、図７のフローチャートのステップＳ３９において、１呼吸ｉに関連付けて記憶した粗体動、細体動及び無体動の各状態に対して、前記粗体動状態であればＵ＝２とし、同様にして細体動状態であればＵ＝１、無体動状態であればＵ＝０として、前記読み込んだ単位区間ｎ内の各呼吸ｉに応じて前記体動の状態を前記Ｕの総和（以下、ΣＵと言う）として求める。

次に、前記単位区間ｎにおいてΣＵ≧２か否かが判断される。ΣＵ≧２の場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１３４において、継続回数ｍ＝ｍ＋１としてカウントする。また、ΣＵ≧２でなかった場合にはＮＯに進み、継続回数をカウントせずにステップＳ１３５において、前回までカウントした継続回数がｍ≧ｍｐ（ここで、ｍｐは、中途覚醒の可能性を含む体動区間継続数を示す定数であり、ｍｐ<ｍｘなる定数である。）であるか否かを判断する。ｍ≧ｍｐでなかった場合には、中途覚醒の可能性はないとしてＮＯに進み、ステップＳ１４０において継続回数をｍ＝０に戻す。また、ｍ≧ｍｐであった場合には、継続回数ｍ＝１からｍ＝ｍまでの各単位区間ｎが覚醒状態にある可能性があるといえるためＹＥＳに進み、次の条件判定を行なう。

すなわち、ステップＳ１３６において、前記継続回数ｍ＝１からｍ＝ｍまでの単位区間の内、「（ΣＵ≧１０の単位区間ｎの数）≧ｍ１％」（ここで、ｍ１は全継続回数ｍに対する割合を示す定数である。）に該当するか否かを判定する。この条件に該当する場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１３９において、前記継続回数ｍ＝１からｍ＝ｍまでの各単位区間ｎを覚醒区間として置きなおし、記憶部９に記憶する。また、前記条件に該当しない場合にはＮＯに進み、次の条件判定を行なう。

すなわち、ステップＳ１３７において、「（ΣＵ≧１０の単位区間ｎの数）≧ｍ２％」（ここで、ｍ２は全継続回数ｍに対する割合を示す定数であり、ｍ２<ｍ１なる定数である。）に該当するか否かを判定する。この条件に該当しない場合には、ｍ＝１からｍ＝ｍまでの間に中途覚醒の可能性はないものとしてＮＯに進み、ステップＳ１４０において継続回数をｍ＝０に戻す。前記条件に該当する場合には、中途覚醒の可能性ありと判定しＹＥＳに進み、更に条件を加える。

すなわち、ステップＳ１３８において、「（ｍ＝１からｍ＝ｍまでの全単位区間の平均呼吸数）≧（ｎ＝１からｎ＝ｎｍａｘまでの全単位区間の平均呼吸数）×ｍｑ」に該当するか否かを判定する。ここで、ｍｑはｍｑ>１なる定数であり、一般的に睡眠状態での呼吸数に比べて覚醒状態での呼吸数の方が多いとされていることから、睡眠状態を含むｎ＝１からｎ＝ｎｍａｘまでの単位区間の平均呼吸数のｍｑ倍よりも、ｍ＝１からｍ＝ｍまでの単位区間の平均呼吸数が多ければ、明らかに覚醒状態にあると判定できると言える。

前記条件を満たしていなければ、ｍ＝１からｍ＝ｍまでの間に中途覚醒の可能性はないとしてＮＯに進み、ステップＳ１４０において継続回数をｍ＝０に戻す。また、前記条件を満たしている場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１３９において、前記継続回数ｍ＝１からｍ＝ｍまでの各単位区間ｎを覚醒区間として置きなおし、記憶部９に記憶した後、ステップＳ１４０において継続回数がｍ＝０に戻す。ステップＳ１４１において、全単位区間ｎｍａｘにおいて上記判定がなされたか否か判断され、全単位区間の判定がなされていなければＮＯに進み、再びステップＳ１３２からのステップを繰り返し、全単位区間の判定がなされるとＹＥＳに進み、図１６のフローチャートに戻る。

図１８のフローチャートを用いて、起床判定部１８の処理を説明する。

ステップＳ１５１において、単位区間ｎ＝ｎｍａｘとし、ステップＳ１５２において、ｎ＝ｎ−１として時間的に遡って、該当する単位区間ｎを読み込む。ステップＳ１５３において、読み込んだ単位区間ｎが、睡眠状態と判定されているか否か、すなわち、深睡眠区間、浅睡眠区間及びレム睡眠区間の内いずれか（以下、睡眠区間と言う。）に該当するか否かを判定する。睡眠区間に該当しない場合にはＮＯに進み、再びステップＳ１５２においてｎ＝ｎ−１として睡眠区間の検出を繰り返す。また前記単位区間ｎが睡眠区間であった場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１５４において、この単位区間ｎを起床（仮）区間として定義する。続くステップＳ１５５において、前記起床（仮）区間から更に一定区間数Ｒまで遡った各単位区間において、覚醒区間が存在するか否かを判定する。ここで、人の通常の睡眠において、目覚める一定時間前に覚醒が起こることはないと見なせることから、前記一定区間数Ｒは、前記一定時間を定義するものである。前記覚醒区間が存在した場合にはＹＥＳに進み、ステップＳ１５８において、この検出された覚醒区間から前記起床（仮）区間までの各単位区間を覚醒区間として定義し、ステップＳ１５４において、前記検出された覚醒区間の一つ前の単位区間を新たに起床（仮）区間として再定義し、再びステップＳ１５５において、前記一定区間数Ｒを設定する。また、前記ステップＳ１５５において、一定区間数Ｒまでの間に覚醒区間が存在しなかった場合にはＮＯに進み、ステップＳ１５６において、前記起床（仮）区間を起床区間として決定し、ステップＳ１５７において、該当する単位区間ｎに関連付けて記憶部９に記憶して、図４のフローチャートに戻る。

なお、本実施例においては、睡眠段階判定装置１として、マットレスとコンデンサマイクロホンセンサによる呼吸信号の検出を例としたが、マットレスの下に配して人体の圧力変動を検出するものとして、ピエゾケーブルなどの圧電素子、静電容量式センサ、フィルムセンサ又は歪ゲージなどを用いても良いし、呼吸信号が検出できるものであれば、腹部や胸部に抵抗線を貼付して呼吸動態を測定する装置又は呼気分析用のマスクを装着して直接呼吸測定する装置などの公知装置を用いても良い。

また、入眠判定部１４を説明した図１３のフローチャートのステップＳ７７以降においては、呼吸数の分散σ^２、σα^２、σβ^２及びσγ^２を用いた各条件Ｄ、Ｅ及びＦによる判定を行なったが、呼吸振幅の分散又は呼吸周期の分散を用いても良い。

また、図１７のフローチャートを用いて説明した中途覚醒条件判定のステップＳ１３８において、「（ｍ＝１からｍ＝ｍまでの全単位区間の平均呼吸数）≧（ｎ＝１からｎ＝ｎｍａｘまでの全単位区間の平均呼吸数）×ｍｑ」なる条件で、呼吸数による中途覚醒判定を行なったが、心拍に関する指標を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍に関する指標を用いて、前記睡眠段階を補正する補正手段とを更に備えることにより、例えば、「（ｍ＝１からｍ＝ｍまでの全単位区間の平均心拍数）≧（ｎ＝１からｎ＝ｎｍａｘまでの全単位区間の平均心拍数）×ｍｖ」（ここで、ｍｖは、ｍｖ>１なる定数である。）とする条件を加えて、この条件を満たす場合を覚醒状態と判定しても良く、より精度の高い覚醒判定が可能となる。

更に、睡眠段階判定装置１の判定結果の推移と、心拍信号検出手段により検出された心拍に関する指標の推移とを用いて、公知の相関を取ることにより、前記判定結果を補正しても良い。

実施例の睡眠段階判定装置の使用時外観斜視図である。 実施例の睡眠段階判定装置の電気ブロック図である。 メイン動作を示すフローチャートである。 睡眠段階判定の流れを示すフローチャートである。 入床・離床判定を示すフローチャートである。 離床状態の呼吸波形を示す図である。 体動判定を示すフローチャートである。 無体動状態の呼吸波形を示す図である。 粗体動状態の呼吸波形を示す図である。 細体動状態の呼吸波形を示す図である。 体動判定及び覚醒判定の関係を示す図である。 覚醒判定を示すフローチャートである。 入眠判定を示すフローチャートである。 深睡眠判定示すフローチャートである。 レム・浅睡眠判定を示すフローチャートである。 中途覚醒判定を示すフローチャートである。 中途覚醒条件判定を示すフローチャートである。 起床判定を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 睡眠段階判定装置
２ センサ部
３ 制御ボックス
４ 表示部
５ 操作部
６ ＣＰＵ
７ 呼吸検出部
８ 判定部
９ 記憶部
１０ 電源

Claims (14)

1. 人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、
   前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備えることを特徴とする睡眠段階判定装置。
2. 前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動を所定の時間毎に区切って設定した各単位区間に対して、睡眠段階を判定することを特徴とする請求項１記載の睡眠段階判定装置。
3. 前記睡眠段階判定手段は、睡眠段階を、覚醒段階、深睡眠段階、浅睡眠段階及びレム睡眠段階の４段階に分類して判定することを特徴とする請求項１又は２記載の睡眠段階判定装置。
4. 人体の呼吸信号の変動を検出する呼吸信号検出手段と、前記呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備える睡眠段階判定装置であって、
   前記睡眠段階判定手段は、前記呼吸信号の変動に基づいて、入床及び離床状態の判定を行なう入床・離床判定手段と、体動の有無及び大きさの判定を行なう体動判定手段と、
   前記体動判定手段の判定結果に基づいて、覚醒及び睡眠状態の判定を行なう覚醒判定手段及び中途覚醒判定手段と、
   前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床及び覚醒の各判定手段の判定結果とに基づいて、覚醒状態から睡眠状態へ移行する入眠状態を判定する入眠判定手段と、
   前記呼吸信号の変動と、前記入床・離床、体動、覚醒及び入眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、睡眠の深さを判定する睡眠判定手段と、
   前記呼吸信号の変動と、前記覚醒、中途覚醒、入眠及び睡眠の各判定手段の判定結果とに基づいて、起床状態を判定する起床判定手段とを備えることを特徴とする睡眠段階判定装置。
5. 前記入床・離床判定手段は、ある閾値以上の呼吸信号の振幅が所定時間以上続いた場合に、入床状態であると判定することを特徴とする請求項４記載の睡眠段階判定装置。
6. 前記体動判定手段は、呼吸信号の振幅のばらつき及び大きさと呼吸信号の周期とに各々設定された閾値により、粗体動、細体動又は無体動のいずれの体動状態にあるかを判定することを特徴とする請求項４又は５記載の睡眠段階判定装置。
7. 前記覚醒判定手段は、ある一定時間の体動状態の変動から、覚醒状態、不安定状態及び安定状態のいずれの状態にあるかを判定することを特徴とする請求項４乃至６の内いずれか一項に記載の睡眠段階判定装置。
8. 前記中途覚醒判定手段は、所定以上の大きさの体動が所定時間以上継続した場合に、前記所定時間覚醒状態であると判定することを特徴とする請求項４乃至７の内いずれか一項に記載の睡眠段階判定装置。
9. 前記入眠判定手段は、人の入眠付近における初期の覚醒状態の推移傾向と呼吸信号の変動傾向とから、覚醒状態を判定することにより、入眠状態を決定する事を特徴とする請求項４乃至８の内いずれか一項に記載の睡眠段階判定装置。
10. 前記睡眠判定手段は、深い睡眠状態の判定を行なう深睡眠判定手段と、レム睡眠及び浅い睡眠状態の判定を行なうレム・浅睡眠判定手段とを更に備えることを特徴とする請求項４乃至９の内いずれか一項に記載の睡眠段階判定装置。
11. 前記深睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数、呼吸数のばらつき及び呼吸周期のばらつきが各々所定の閾値以下であり、且つ、所定時間内に体動が無い場合に、深睡眠状態であると判定することを特徴とする請求項１０記載の睡眠段階判定装置。
12. 前記レム・浅睡眠判定手段は、所定時間内の呼吸数と全睡眠状態における呼吸数の平均値とを比較し及び前記所定時間の継続をカウントすることに基づく判定と、前記所定時間内の無呼吸状態の有無に基づく判定とから、レム睡眠状態及び浅睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１０又は１１記載の睡眠段階判定装置。
13. 前記起床判定手段は、最後に睡眠状態と判定された時間から所定時間以前に覚醒状態が現れていない場合に、前記最後に睡眠状態と判定された時間を起床状態であると判定することを特徴とする請求項４乃至１２の内いずれか一項に記載の睡眠段階判定装置。
14. 心拍に関する指標を検出する心拍信号検出手段と、前記心拍に関する指標を用いて、前記睡眠段階を補正する補正手段とを更に備えることを特徴とする請求項１乃至１３の内いずれか一項に記載の睡眠段階判定装置。
    
    
    

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