JP2007044331A - 無呼吸検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易構成で無呼吸の種別を精度良く判定できる無呼吸検査装置の提供。
【解決手段】無呼吸検査装置は、脈波センサ１から得られた赤色脈波データＤ_Ｒ（ｔ）と赤外脈波データＤ_ＩＲ（ｔ）を基に酸素飽和濃度（ＳｐＯ_２）を算出し、この低下を契機に無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）を規定する無呼吸判定手段２０、赤色及び赤外脈派データを合成し、有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光の脈派データに対応する合成脈派データＤ_Ｇ（ｔ）を得る合成脈波データ生成手段３０、心拍周波数よりも低い高域遮断周波数を持ち呼吸周波数Ｆ_Ｂを含む周波数帯域の低周波データＤ（ｔ）を合成脈派データから得るデータ抽出手段４０、及び低周波データのうち無呼吸継続時間に亘るデータについて脈動度合いから無呼吸種別を判定する無呼吸種別判定手段５０を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、睡眠時無呼吸症候群の診断等に好適な無呼吸検査装置に関し、特に、簡易型で無呼吸の種別までも高精度に判定できる無呼吸検査装置に関する。

特開２００２−１５３４３２公報においては、手首に装着した脈波センサから得られた脈波データを低域通過フィルタに通して不要周波数成分（体動や外来光による３Ｈｚ以上のノイズ）をカットし、この低周波データに様々な後処理を施し、無呼吸の種別（中枢型無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸）を判定する様々な診断法が開示されている。例えば、低周波データの脈波振幅若しくは波形の長さから判定するようになっている。

なお、中枢型無呼吸とは、脳中枢の異常から呼吸停止で腹壁若しくは胸郭運動も停止した状態であり、閉塞型無呼吸とは、脂肪や舌で気道が閉塞されることによる呼吸停止で腹壁若しくは胸郭運動がなお生じている状態であり、混合型無呼吸とは中枢型無呼吸に引き続いて閉塞型無呼吸が起る状態を言う。
特開２００２−１５３４３２公報

心拍（脈拍）周波数は成人平均で約１Ｈｚ、呼吸周波数は成人平均で約０．４Ｈｚである。上記公報に係る発明において、３Ｈｚ以下の低周波数の脈波データでは、心拍周波数成分が無呼吸の種別に拘わらず主たる脈波として顕著に存在し、それよりも低い呼吸周波数の成分が心拍周波数成分のゆらぎとして付帯する。このゆらぎを評価する計量的表現は上記公報に見られるように様々存在するものの、呼吸周波数以外の不要周波数成分の紛れ込みにより呼吸周波数成分の強度とゆらぎ度との相関性が担保できない。また、上記公報に係る発明において、脈波センサに用いた発光素子は単一であり、単色光源であるか否かは記載されていないものの、その発光波長の如何によっては有酸素（酸化）ヘモルロビンの吸光係数と無酸素（還元）ヘモクロビンの吸光係数とが一致しないため、脈波データに酸素飽和濃度の変動を反映した成分が紛れ込んで呼吸周波数成分によるゆらぎ自体を擾乱している。このため、脈波データのゆらぎから無呼吸の種別を判定する方法では判定精度が悪く、信頼性に乏しい。

そこで、上記問題点に鑑み、本発明の課題は、簡易構成でありながらも、無呼吸の種別を精度良く判定できる無呼吸検査装置を提供することにある。

ところで、呼吸周波数とは、腹壁若しくは胸郭運動に起因して口や鼻による換気（呼吸）周波数であるが、口気流や鼻気流が停止し、酸素飽和濃度が低下して無呼吸時間と判定された場合でも、閉塞型無呼吸や混合型無呼吸では腹壁若しくは胸郭運動がなおあることから、その影響が脈波センサの検知対象である動脈血層にも波及するものである。心拍運動は血管内部に流れるヘモクロビン流量の心拍脈動をもたらすが、呼吸運動、つまり腹壁若しくは胸郭運動は血管の外部から歪み作用し、ヘモクロビン流量の脈動をもたらしている。本発明者らは、ヘモクロビンの吸光を計測する脈波センサを用いて腹壁若しくは胸郭の周期運動を脈動として直接捉えることが課題解決の方向付けであると着眼した。

上記課題を解決するため、本発明に係る第１の無呼吸検査装置は、図１に示す如く、脈派データ収集手段１０，無呼吸判定手段２０，第３脈波（合成脈波）データ生成手段３０，データ抽出手段４０及び無呼吸種別判定手段５０とを有して成る。

脈派データ収集手段１０は、脈波センサ１などから成り、第１波長光（例えば赤色光Ｒ）と第２波長光（例えば赤外光ＩＲ）とを動脈血層ＴＧに照射してそれからの非吸収光（反射光又は透過光）をそれぞれ受光し、時系列の第１（赤色）脈派データＤ_Ｒ（ｔ）と時系列の第２（赤外）脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）とを得る。無呼吸判定手段２０は、第１（赤色）脈派データＤ_Ｒ（ｔ）及び第２（赤外）脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）に基づき時系列の酸素飽和濃度を算出し、この酸素飽和濃度の低下を契機に無呼吸期間を規定する。第３脈波（合成脈波）データ生成手段３０は、第１（赤色）脈派データＤ_Ｒ（ｔ）及び第２（赤外）脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）を重み付け等で合成し、有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光（例えば緑色光）の時系列の脈派データに対応する第３脈派（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）を得る。データ抽出手段４０は、心拍周波数よりも低い高域遮断周波数を持ち呼吸周波数を含む周波数帯域の低周波データＤ（ｔ）を第３脈派（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）から得る。そして、無呼吸種別判定手段５０は、低周波データＤ（ｔ）のうち無呼吸期間に亘る無呼吸期間データについて脈動度合いから無呼吸種別を判定する。

斯かる構成の無呼吸検査装置においては、第３脈波（合成脈波）データ生成手段３０によって、有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光の時系列の第３脈波（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）を得ているため、酸素飽和濃度が経時的に変動しても、第３脈波（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）にはそれを反映した成分が紛れ込まず、ヘモクロビン流量に応じた推移を示すことになるから、腹壁若しくは胸郭の周期運動を反映する脈動が際立っている。しかも、データ抽出手段４０によって、この第３脈波（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）から、心拍周波数よりも低い高域遮断周波数を持ち呼吸周波数を含む周波数帯域の低周波データＤ（ｔ）を得ているため、低周波データＤ（ｔ）には心拍周波数成分が紛れ込まないので、呼吸周波数（腹壁若しくは胸郭の運動周波数）成分が更に際立ち、閉塞型無呼吸のときは脈動として明瞭に現われる。また中枢型無呼吸のときは脈動がないことからフラットとなり、更に混合型無呼吸のときはフラットの後に脈動が現われる。

このため、無呼吸種別判定手段５０による判定精度が高まり、無呼吸種別の判定結果の信頼性が向上する。加えて、手首等に装着する脈波センサだけで無呼吸種種別の判定に必要なデータ収集が可能となるので、睡眠時の被験者に拘束感を与えずに検査でき、装置構成も簡素化できる。更に、第３脈波（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）は無呼吸期間を規定するに用いる酸素飽和濃度を算出するための第１脈派データＤ_Ｒ（ｔ）及び第２脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）を合成したものであるから、脈波センサにおいて第３脈波用光源などを省略でき、脈派データ収集手段１０の構成の複雑化も回避でき、低コスト化に資する。

本発明に係る第２の無呼吸検査装置は、図１２に示す如く、上記第１の無呼吸検査装置における第３脈波（合成脈波）データ生成手段３０を具備せず、その代わりに、第１波長光，第２波長光，及び有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光（例えば緑色光Ｇ）を動脈血層ＴＧに照射してそれからの非吸収光をそれぞれ受光し、時系列の第１脈派データＤ_Ｒ（ｔ），時系列の第２脈派データＤ_ＩＲ（ｔ），及び時系列の第３脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を得る脈派データ収集手段１０′を設けたところにある。

斯かる構成では、第３脈波用光源などを追加した脈派データ収集手段１０′となるが、作用効果は上記第１の無呼吸検査装置の場合と同様である。

上記の無呼吸判定手段２０としては、無呼吸期間）の始期から所定時間（例えば２０秒）前の時点を無呼吸開始時刻として算出することが望ましい。酸素飽和濃度の低下は無呼吸開始時刻から平均２０秒遅延して起るとされているためである。無呼吸開始時刻及び無呼吸期間をメモリ６０に記録し、覚醒後に読み出して表示することにより、被験者自身も無呼吸の有無，その回数，無呼吸開始時刻，無呼吸時間などを知ることができる。

データ抽出手段４０はバンドパスフィルターとしての機能を持つが、周波数帯域は０Ｈｚ近傍周波数よりも高い低域遮断周波数を持つことが望ましい。外来光，体動，脈拍による血管のうねり成分などの極低周波ノイズをカットでき、低周波データＤ（ｔ）の不要なゆらぎを抑制することができる。また、周波数帯域としては、高域遮断周波数と低域遮断周波数との中間周波数に所定呼吸周波数を規定して成ることが望ましい。被験者の呼吸周波数は多少増減するからである。例えば、高域遮断波数は所定呼吸周波数より０．１Ｈｚ高い周波数で、低域遮断周波数は所定呼吸周波数より０．１Ｈｚ低い周波数としても良い。

しかし、予め定めた呼吸周波数を用いたのでは個体差や時間帯により不一致となる頻度が高くなるため、無呼吸判定手段２０が無呼吸期間を規定する度に、第３脈波（合成脈波）データＤ_Ｇ（ｔ）を周波数解析してから呼吸周波数を検出する呼吸周波数検出手段４２を設けるのが望ましい。被験者固有で無呼吸の起る時期の呼吸周波数が得られるから、低周波データＤ（ｔ）には被験者固有の呼吸周波数による脈動を際立てることができる。

ところで、この呼吸周波数検出手段４２を設けることは、第３脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を周波数解析するフーリエ変換手段の装備を必要とする。データ抽出手段４０はバンドパス機能を果すものであるから、このフーリエ変換手段を利用すると、データ抽出手段４０としては、無呼吸期間を含む第３脈波データＤ_Ｇ（ｔ）について高速フーリエ変換処理を施して周波数特性データＡ（ｆ）を得るＦＦＴ手段４１と、この周波数特性データＡ（ｆ）上で呼吸周波数Ｆ_Ｂを検出する呼吸周波数検出手段４２と、周波数特性データＡ（ｆ）のうち前記周波数帯域について高速逆フーリエ変換処理を施し前記低周波データＤ（ｔ）を得る逆ＦＦＴ手段４３とを有する構成を採用できる。このデータ抽出手段４０は、被験者固有の呼吸周波数Ｆ_Ｂの検出とその呼吸周波数Ｆ_Ｂを用いて規定される周波数帯域のバンドパス機能を兼備し、構成の簡易さと処理時間の短縮化を実現できる。

なお、呼吸周波数検出手段４２は、周波数特性データＡ（ｆ）のうち０．１Ｈｚ〜０．６Ｈｚの範囲におけるスペクトルの周波数を呼吸周波数Ｆ_Ｂとすることが望ましい。

低周波データＤ（ｔ）の脈動度合いから、例えば脈波の個数をカウントして無呼吸種別を直接判定することができる。ただ、脈波振幅が小さい場合もあり得るので、閾値の設定が微妙ではあるが、呼吸周波数を反映した小振幅の脈波は無視することができない。そこで、無呼吸種別判定手段５０としては、低周波データＤ（ｔ）うち無呼吸期間に亘る無呼吸期間データの脈動態様を呼吸周波数に基づき誇張する波形変形処理手段を有して成ることが望ましい。既に得られている被験者固有の呼吸周波数情報に関連付けて脈波の周期性が誇張変形されるため、脈動度合いを顕在化でき、無呼吸種別の判定精度が高まる。

この波形変形処理手段の一例として、無呼吸種別判定手段５０は、値域０〜１の正規化データＲ（ｔ）を作成する正規化処理手段５１を有する構成を採用できる。呼吸周波数の半周期をΔＴ、時点ｔの前記無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）、時点（ｔ＋ΔＴ）の無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）とすると、正規化データＲ（ｔ）は、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）≦Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）のときはＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）であって、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）＞Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）のときはＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）とする。低周波データＤ（ｔ）における呼吸周波数に同期する脈波は、その振幅が小さくても、頂点と底点の間隔が呼吸周期の半周期ΔＴであるので、低周波データＤ（ｔ）を半周期ΔＴで自己相関させることにより、低周波データＤ（ｔ）に脈波がある場合には、無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）に呼吸周波数に見合う脈波部分を強調でき、閉塞型無呼吸判定が容易となる。また、比を算出してあるから、低周波データＤ（ｔ）がフラットな場合には、無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）にゆらぎを抑制でき、中枢型無呼吸の判定が容易となる。

種別判定のための計量化法としては、上記値域０〜１の間を細分した区間ｉとこの区間に属する区間別データ数ｎ（ｉ）とが対応するヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段５２と、このヒストグラムのうち１に最も近い区間に属する区間別データ数Ｍの正規化データＲ（ｔ）の総データ数Ｎに対する比（Ｍ／Ｎ）を算出する中枢型度算出手段５３を設けることが望ましい。そして、比（Ｍ／Ｎ）が１近い第１閾値ＴＨ_１を超えるか否かを比較して超えるときは中枢型無呼吸と判定し、比（Ｍ／Ｎ）が０に近い第２閾値ＴＨ_２よりも小さいか否かを比較して小さいときは閉塞型無呼吸と判定し、比（Ｍ／Ｎ）が第１閾値ＴＨ_１以下で第２閾値ＴＨ_２以上か否かを比較し両閾値間のときは混合型無呼吸と判定する比較手段５４を設けることが望ましい。

この種別判定結果をメモリ６０に記録し、覚醒後に読み出して表示することにより、被験者自身もその結果を知ることができる。

本発明では、第３脈波データ生成手段によって、有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光の時系列の第３脈波データを得ているため、第３脈波データがヘモクロビン流量に応じた推移を示すことになるから、腹壁若しくは胸郭の周期運動を反映する脈動が際立ち、しかも、データ抽出手段によって、心拍周波数がカットされているため、低周波データに腹壁若しくは胸郭の運動周波数成分が更に際立つので、無呼吸種別の判定精度が高まり、信頼性が向上する。加えて、手首等に装着する脈波センサだけで無呼吸種種別の判定に必要なデータ収集が可能となるので、睡眠時の被験者に拘束感を与えずに検査でき、装置構成も簡素化できる。

次に、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

図１は本発明の実施例１に係る無呼吸検査装置を示す機能ブロック図、図２は同装置においてデータサンプリングから無呼吸種別の判定までの動作の流れを示すフローチャート、図３は同装置において酸素飽和濃度の計測ルーチンを示すフローチャート、図４は同装置において無呼吸種別の判定ルーチンを示すフローチャートである。

本例の無呼吸検査装置は、図１に示す如く、脈派データ収集手段１０，無呼吸判定手段２０，合成脈波データ生成手段３０，データ抽出手段４０，無呼吸種別判定手段５０，及びメモリ６０などを有している。本例においては、無呼吸判定手段２０，合成脈波データ生成手段３０，データ抽出手段４０，無呼吸種別判定手段５０，及びメモリ６０はマイクロコンピュータで構成されている。

脈派データ収集手段１０は、手首等に装着する腕時計型の脈波センサ１と、このセンサを制御してセンサ出力を受け取るエンコーダ／デコーダ回路２とを有する。脈波センサ１は、波長６６０ｎｍの赤色発光部（赤色発光ダイオード）１ｂと波長９０５ｎｍの赤外発光部（赤外発光ダイオード）１ｃとを交互に発光させるためのパルス幅変調（ＰＷＭ）回路１ａと、赤色光Ｒと赤外光ＩＲとが交互に手首等の動脈血層ＴＧに向け照射し、それからの反射光を交互に受光する単一の受光部（フォトダイオード）１ｅとを有する。回路２のエンコーダはパルス幅変調（ＰＷＭ）回路１ａを制御し、回路２のデコーダは、受光部１ｅからのセンサ出力をＡ／Ｄ変換した後、エンコーダに同期して所定のサンプリング周期で振り分け時系列の赤色脈波データＤ_Ｒ（ｔ）と時系列の赤外脈波データＤ_ＩＲ（ｔ）を生成する。

無呼吸判定手段２０は、赤色脈派データＤ_Ｒ（ｔ）及び赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）に基づき時系列の酸素飽和濃度（ＳｐＯ_２）を算出し、この酸素飽和濃度の低下を契機に無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）を規定する。また、無呼吸判定手段２０は、無呼吸期間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）の始期（Ｔ_Ｓ）から所定時間２０秒前の時点を無呼吸開始時刻（Ｔ_Ｓ−２０）として算出し、無呼吸開始時刻（Ｔ_Ｓ−２０）と無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）をメモリ６０に記憶する。合成脈波データ生成手段３０は、赤色脈派データＤ_Ｒ（ｔ）及び赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）を重み付け等で合成し、有酸素（酸化）ヘモクロビン（ＨｂＯ_２）の吸光係数と無酸素（還元）ヘモクロビン（Ｈｂ）の吸光係数とが実質的に等しい緑色脈波の時系列の脈派データに対応する合成脈派データＤ_Ｇ（ｔ）を得る。

データ抽出手段４０は、心拍周波数よりも低い高域遮断周波数を持ち呼吸周波数を含む周波数帯域の低周波データＤ（ｔ）を合成脈派データＤ_Ｇ（ｔ）から得るものであって、無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）を含む合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）について高速フーリエ変換処理を施して周波数特性データＡ（ｆ）を得るＦＦＴ手段４１と、この周波数特性データＡ（ｆ）上で呼吸周波数Ｆ_Ｂを検出する呼吸周波数検出手段４２と、周波数特性データＡ（ｆ）のうち上記周波数帯域について高速逆フーリエ変換処理を施し低周波データＤ（ｔ）を得る逆ＦＦＴ手段４３とを有している。

無呼吸種別判定手段５０は、低周波データＤ（ｔ）のうち無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）に亘る無呼吸期間データについて脈動度合いから無呼吸種別を判定するものであって、正規化処理手段５１，ヒストグラム生成手段５２，中枢型度算出手段５３及び比較手段５４とを有している。正規化処理手段５１は、値域０〜１の正規化データＲ（ｔ）を生成し、呼吸周波数の半周期をΔＴ、時点ｔの無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）、時点（ｔ＋ΔＴ）の無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）とすると、正規化データＲ（ｔ）は、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）≦Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）のときはＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）であって、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）＞Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）のときはＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）とする。ヒストグラム生成手段５２は、上記値域０〜１の間を細分した区間ｉとこの区間ｉに属する区間別データ数ｎ（ｉ）とが対応するヒストグラムを生成する。中枢型度算出手段５３は、このヒストグラムのうち１に最も近い区間に属する区間別データ数Ｍの正規化データＲ（ｔ）の総データ数Ｎに対する比（Ｍ／Ｎ）を算出する。比較手段５４は、比（Ｍ／Ｎ）が１近い第１閾値ＴＨ_１を超えるか否かを比較して超えるときは中枢型無呼吸と判定し、比（Ｍ／Ｎ）が０に近い第２閾値ＴＨ_２よりも小さいか否かを比較して小さいときは閉塞型無呼吸と判定し、比（Ｍ／Ｎ）が第１閾値ＴＨ_１以下で第２閾値ＴＨ_２以上か否かを比較し両閾値間のときは混合型無呼吸と判定し、判定結果をメモリ６０に記憶する。

次に、本例の無呼吸検査装置の動作を図２に基づいて詳細に説明する。脈波センサ１は赤色光Ｒと赤外光ＩＲを交互に動脈血層ＴＧに照射し、ステップＳＴ１において、エンコーダ／デコーダ回路２がセンサ出力を１６Ｈｚでサンプリングし、図５（ａ）に示す時系列の赤色脈波データＤ_Ｒ（ｔ）と図５（ｂ）に示す時系列の赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）とを生成する。ステップＳＴ２において、無呼吸判定手段２０が酸素飽和濃度ＳｐＯ_２（ｔ）を算出する。この算出ルーチンは図３に示す如く、ステップＳ１において、赤色脈波データＤ_Ｒ（ｔ）の交流成分ＡＣ_Ｒと赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）の交流成分ＡＣ_ＩＲとの振幅比ΔＡＣ（＝ＡＣ_ＩＲ／ＡＣ_Ｒ）を算出し、次にステップＳ２において、赤色脈波データＤ_Ｒ（ｔ）の直流成分ＤＣ_Ｒと赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）の直流成分ＤＣ_ＩＲとのレベル比ΔＤＣ（＝ＤＣ_ＩＲ／ＤＣ_Ｒ）を算出した後、ステップＳ３において、校正係数をａ，ｂとして、酸素飽和濃度ＳｐＯ_２（ｔ）＝ａ×Ｌｏｇ１０（ΔＡＣ×ΔＤＣ）＋ｂを算出する。

次いでステップＳＴ３において、図６（ａ）に示す過去３００秒分のデータ数の酸素飽和濃度ＳｐＯ_２（ｔ）を記憶した後、ステップＳＴ４において、合成脈波生成手段３０は、重み係数ΔＩを用い、赤色脈派データＤ_Ｒ（ｔ）と赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）を合成し（｛ΔＩ・Ｄ_Ｒ（ｔ）＋Ｄ_ＩＲ（ｔ）｝／２）、緑色光脈波に換算した合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を得て、ステップＳＴ５において図６（ｂ）に示す過去３００秒分の合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を記憶する。

ステップＳＴ６において、無呼吸判定手段２０は、過去３００秒分の酸素飽和濃度ＳｐＯ_２（ｔ）のデータを検索し、時間推移と共に９０％以下に低下したデータがあるか否かを判定する。低下しない場合はステップＳＴ１に戻るが、低下した場合はステップＳＴ７において、無呼吸判定手段２０は、その低下が回復し始めたか否かを判定する。回復し始めない場合はステップＳＴ１に戻るが、回復し始めた場合はステップＳＴ８において、無呼吸判定手段２０は、酸素飽和濃度ＳｐＯ_２（ｔ）が回復し始めた時点Ｔ_Ｅを算定し、ステップＳＴ９において、酸素飽和濃度ＳｐＯ_２（ｔ）の低下が始める時点Ｔ_Ｓを算定し、ステップ１０において、無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）が１０秒以上か否かを判定する。１０秒未満の場合はステップＳＴ１に戻るが、１０秒以上の場合は無呼吸判定結果となり、ステップ１１において、データ抽出手段４０及び無呼吸種別判定手段５０により、図４に示す無呼吸種別判定ルーチンが実行される。

まず、データ抽出手段４０のＦＦＴ手段４１は、ステップＴ１において、合成脈派データＤ_Ｇ（ｔ）について高速フーリエ変換（周波数解析）処理を施し、図７（ａ）に示す周波数特性データＡ（ｆ）を作成する。このＡ（ｆ）特性では、１Ｈｚ近傍スペクトルの周波数が心拍（脈拍）周波数、０Ｈｚ近傍周波数は主にノイズ成分で体動成分や脈拍による血管のうねり成分も含まれ、０．１Ｈｚ〜０．６Ｈｚの範囲に現われたスペクトルが呼吸周波数Ｆ_Ｂの成分であり、Ｆ_Ｂ〜１Ｈｚの間にも体動成分が現われている。そのため、呼吸周波数検出手段４２が図７（ａ）に示す周波数特性データＡ（ｆ）のうち０．１Ｈｚ〜０．６Ｈｚの範囲にあるスペクトルの周波数Ｆ_Ｂを検出して呼吸周波数とするため、被験者の無呼吸状態が生じた際の呼吸周波数Ｆ_Ｂを検出することができる。ステップＴ２において、逆ＦＦＴ手段４３は、周波数特性データＡ（ｆ）のうち低域遮断周波数（Ｆ_Ｂ−０．１）Ｈｚ〜高域遮断周波数（Ｆ_Ｂ＋０．１）Ｈｚの周波数帯域について高速逆フーリエ変換処理を施し、図７（ｂ）に示す低周波データ（呼吸曲線）Ｄ（ｔ）を生成する。呼吸周波数Ｆ_Ｂは周波数帯域の中心周波数である。

ステップＴ３において、無呼吸種別判定手段５０の正規化処理手段５１は、低周波データ（呼吸曲線）Ｄ（ｔ）の無呼吸期間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）に亘るデータを選択し、値域０〜１の正規化データＲ（ｔ）を生成する。呼吸周波数Ｆ_Ｂの半周期１／２Ｆ_ＢをΔＴ、時点ｔの無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）、時点（ｔ＋ΔＴ）の無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）とすると、正規化データＲ（ｔ）は、図８（ａ）に示す如く、次の通りである。

Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）＝Ｂ３≦Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）＝Ｂ４のときは、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）＝Ｂ３／Ｂ４＝Ｒ２であって、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）＝Ｂ１＞Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋Δｔ）＝Ｂ２のときは、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）＝Ｂ２／Ｂ１＝Ｒ１である。

次にステップＴ４において、ヒストグラム生成手段５２は、図８（ｂ）に示す如く、上記値域０〜１の間を細分した区間ｉとこの区間ｉに属する区間別データ数ｎ（ｉ）とが対応するヒストグラムを生成する。また、中枢型度算出手段５３は、区間別データ数ｎ（ｉ）のうち１に最も近い区間（１≧Ｒ（ｔ）≧０．９９５）に属する区間別データ数Ｍの正規化データＲ（ｔ）の総データ数Ｎに対する比（１００×Ｍ／Ｎ）％を算出する。

ステップＴ５において、比較手段５４は、比（１００×Ｍ／Ｎ）が第１閾値ＴＨ_１（８０％）を超えるか否かを比較して超えるときは中枢型無呼吸と判定し、比（１００×Ｍ／Ｎ）が第２閾値ＴＨ_２（４０％）よりも小さいか否かを比較して小さいときは閉塞型無呼吸と判定し、比（１００×Ｍ／Ｎ）が第１閾値ＴＨ_１以下で第２閾値ＴＨ_２以上か否かを比較し両閾値間のときは混合型無呼吸と判定する。

そして、ステップＴ６において、無呼吸種別の判定結果，無呼吸開始時刻（Ｔ_Ｓ−２０）及び無呼吸継続時間（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）がメモリ６０に記憶される。

図９（ａ）は中枢型無呼吸の無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）の推移を示すグラフ、図９（ｂ）はその無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）から得られた正規化データＲ（ｔ）の推移を示すグラフ、図９（ｃ）はその正規化データＲ（ｔ）から得られた区間別データ数ｎ（ｉ）である。無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）の推移はフラットである。その正規化では振幅の小さな脈波も誇張されるため、正規化データＲ（ｔ）では脈動が少し現われているが、比（１００×Ｍ／Ｎ）が第１閾値ＴＨ_１（８０％）を超えているため、中枢型無呼吸と判定される。

図１０（ａ）は閉塞型無呼吸の無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）の推移を示すグラフ、図１０（ｂ）はその無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）から得られた正規化データＲ（ｔ）の推移を示すグラフ、図１０（ｃ）はその正規化データＲ（ｔ）から得られた区間別データ数ｎ（ｉ）である。無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）の全域に亘り脈動が現われているが、その正規化では脈動が誇張されるため、正規化データＲ（ｔ）では脈動が顕著に現われ、比（１００×Ｍ／Ｎ）が第２閾値ＴＨ_２（４０％）未満であるため、閉塞型無呼吸と判定される。

図１１（ａ）は混合型無呼吸の無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）の推移を示すグラフ、図１１（ｂ）はその無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）から得られた正規化データＲ（ｔ）の推移を示すグラフ、図１１（ｃ）はその正規化データＲ（ｔ）から得られた区間別データ数ｎ（ｉ）である。無呼吸期間データＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）はフラットから脈動に推移しているため、正規化データＲ（ｔ）ではその様相が誇張されている。比（１００×Ｍ／Ｎ）が第２閾値ＴＨ_２（４０％）〜第１閾値ＴＨ_１（８０％）であるため、混合型無呼吸と判定される。

このように、有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい緑色光の時系列に対応する合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）が得られているため、酸素飽和濃度ＳｐＯ_２が経時的に変動しても、合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）にはそれを反映した成分が紛れ込まず、ヘモクロビン流量に応じた推移を示す。このため、合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）には腹壁若しくは胸郭の周期運動を反映する脈動が際立っている。しかも、合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）から、心拍周波数（約１Ｈｚ）よりも低い高域遮断周波数（Ｆ_Ｂ＋１）を持ち呼吸周波数Ｆ_Ｂを含む周波数帯域（Ｆ_Ｂ−０．１〜Ｆ_Ｂ＋０．１）の低周波データＤ（ｔ）を得ているため、低周波データＤ（ｔ）には心拍周波数成分が紛れ込まないので、呼吸周波数（腹壁若しくは胸郭の運動周波数）成分が更に際立ち、閉塞型無呼吸のときは脈動として明瞭に現われる。また中枢型無呼吸のときは脈動がないことからフラットとなり、更に混合型無呼吸のときはフラットの後に脈動が現われる。このため、無呼吸種別判定手段５０による判定精度が高まり、無呼吸種別の判定結果の信頼性が向上する。

加えて、手首等に装着する脈波センサ１だけで無呼吸種種別の判定に必要なデータ収集が可能となるので、睡眠時の被験者に拘束感を与えずに検査でき、装置構成も簡素化できる。更に、合成脈波データＤ_Ｇ（ｔ）は無呼吸期間を規定するに用いる酸素飽和濃度を算出するための第１脈派データＤ_Ｒ（ｔ）及び第２脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）を合成したものであるから、脈波センサ１において第３脈波用光源などを省略でき、脈派データ収集手段１０の構成の複雑化も回避でき、低コスト化に資する。

図１２は本発明の実施例２に係る無呼吸検査装置を示す機能ブロック図で、図１に示す部分と同一部分には同一参照符号を付しその説明は省略する。

本例の無呼吸検査装置は、図１２に示す如く、図１に示す無呼吸検査装置における合成脈波データ生成手段３０を具備せず、その代わりに、赤色光Ｒ，赤外光ＩＲ，及び有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい緑色光Ｇを動脈血層ＴＧに照射してそれからの非吸収光をそれぞれ受光し、時系列の赤色脈派データＤ_Ｒ（ｔ），時系列の赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ），及び時系列の緑色脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を得る脈派データ収集手段１０′を設けたところにある。脈波センサ１には波長５４０ｎｍの緑色発光部１ｃが追加されている。

図１３は本例においてデータサンプリングから無呼吸種別の判定までの動作の流れを示すフローチャートで、図２に示す部分と同一部分には同一参照符号を付しその説明は省略する。脈波センサ１は赤色光Ｒと赤外光ＩＲと緑色光Ｇをサイクリックに動脈血層ＴＧに照射し、ステップＳＴ１′において、エンコーダ／デコーダ回路２がセンサ出力を１６Ｈｚでサンプリングし、時系列の赤色脈波データＤ_Ｒ（ｔ）と時系列の赤外脈派データＤ_ＩＲ（ｔ）と時系列の緑色脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を生成する。ステップＳＴ５′において、過去３００秒分の緑色脈波データＤ_Ｇ（ｔ）を記憶する。

図１４は本例において無呼吸種別の判定ルーチンを示すフローチャートで、図４に示す部分と同一部分には同一参照符号を付しその説明は省略する。ステップＴ１′とＴ２′において図４のステップＴ１とＴ２の合成脈波が緑色脈波に代わっただけで、データＤ_Ｇ（ｔ）は実質等しい。

本例では、緑色発光部１ｃを追加した脈派データ収集手段１０′となるが、作用効果は図１に示す無呼吸検査装置の場合と同様である。

本発明の実施例１に係る無呼吸検査装置を示す機能ブロック図である。 同装置においてデータサンプリングから無呼吸種別の判定までの動作の流れを示すフローチャートである。 同装置において酸素飽和濃度の計測ルーチンを示すフローチャートである。 同装置において無呼吸種別の判定ルーチンを示すフローチャートである。 同装置において（ａ）は赤色脈波データの推移を示すグラフ、（ｂ）は同装置において赤外脈波データの推移を示すグラフである。 （ａ）は同装置において酸素飽和濃度の推移を示すグラフ、（ｂ）は同装置において合成脈波データの推移を示すグラフである。 （ａ）は同装置において周波数特性データを示すスペクトル図、（ｂ）は同装置において合成脈波データと低周波データを示すグラフである。 （ａ）は同装置において正規化処理の態様を説明する説明図、（ｂ）は同装置において生成されるヒストグラムである。 （ａ）は中枢型無呼吸の無呼吸期間データの推移を示すグラフ、（ｂ）はその無呼吸期間データから得られた正規化データの推移を示すグラフ、（ｃ）はその正規化データから得られたヒストグラムである。 （ａ）は閉塞型無呼吸の無呼吸期間データの推移を示すグラフ、（ｂ）はその無呼吸期間データから得られた正規化データの推移を示すグラフ、（ｃ）はその正規化データから得られたヒストグラムである。 （ａ）は混合型無呼吸の無呼吸期間データの推移を示すグラフ、（ｂ）はその無呼吸期間データから得られた正規化データの推移を示すグラフ、（ｃ）はその正規化データから得られたヒストグラムである。 本発明の実施例２に係る無呼吸検査装置を示す機能ブロック図である。 同装置においてデータサンプリングから無呼吸種別の判定までの動作の流れを示すフローチャートである。 同装置において無呼吸種別の判定ルーチンを示すフローチャートである。

符号の説明

１，１′…脈波センサ
１ａ…パルス幅変調（ＰＷＭ）回路
１ｂ…赤色発光部
１ｃ…赤外発光部
１ｄ…緑色発光部
１ｅ…受光部
２…エンコーダ／デコーダ回路
１０，１０′…脈派データ収集手段
２０…無呼吸判定手段
３０…合成脈波データ生成手段
４０…データ抽出手段
４１…ＦＦＴ手段
４２…呼吸周波数検出手段
４３…逆ＦＦＴ手段
５０…無呼吸種別判定手段
５１…正規化処理手段
５２…ヒストグラム生成手段
５３…中枢型度算出手段
５４…比較手段
６０…メモリ
Ｒ…赤色光
ＩＲ…赤外光
Ｇ…緑色光
ＴＧ…動脈血層
Ｄ_Ｒ（ｔ）…赤色脈波データ
Ｄ_ＩＲ（ｔ）…赤外脈波データ
Ｄ_Ｇ（ｔ）…合成（緑色）脈波データ
ＳｐＯ_２…酸素飽和濃度
（Ｔ_Ｅ−Ｔ_Ｓ）…無呼吸継続時間
（Ｔ_Ｓ−２０）…無呼吸開始時刻
Ａ（ｆ）…周波数特性データ
Ｆ_Ｂ…呼吸周波数
Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）…無呼吸期間データ
Ｄ（ｔ）…低周波データ（呼吸曲線）
Ｒ（ｔ）…正規化データ
ｎ（ｉ）…区間別データ数
ＴＨ_１…第１閾値
ＴＨ_２…第２閾値

Claims (13)

1. 第１波長光と第２波長光を動脈血層に照射してそれからの非吸収光をそれぞれ受光し、時系列の第１脈派データと時系列の第２脈派データを得る脈派データ収集手段と、前記第１及び第２脈派データに基づき時系列の酸素飽和濃度を算出し、この酸素飽和濃度の低下に基づき無呼吸期間を規定する無呼吸判定手段と、前記第１及び第２脈派データを合成し、有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光の時系列の脈派データに対応する第３脈派データを得る第３脈波データ生成手段と、心拍周波数よりも低い高域遮断周波数を持ち呼吸周波数を含む周波数帯域の低周波データを前記第３脈派データから得るデータ抽出手段と、前記低周波データのうち前記無呼吸期間に亘る無呼吸期間データについて脈動度合いから無呼吸種別を判定する無呼吸種別判定手段とを有して成ること特徴とする無呼吸検査装置。
2. 第１波長光，第２波長光，及び有酸素ヘモクロビンの吸光係数と無酸素ヘモクロビンの吸光係数とが実質的に等しい第３波長光を動脈血層に照射してそれからの非吸収光をそれぞれ受光し、時系列の第１脈派データ，時系列の第２脈派データ，及び時系列の第３脈波データを得る脈派データ収集手段と、前記第１及び第２脈派データに基づき時系列の酸素飽和濃度を算出し、この酸素飽和濃度の低下に基づき無呼吸期間を規定する無呼吸判定手段と、心拍周波数よりも低い高域遮断周波数を持ち呼吸周波数を含む周波数帯域の低周波データを前記第３脈派データから得るデータ抽出手段と、前記低周波データのうち前記無呼吸期間に亘る無呼吸期間データについて脈動度合いから無呼吸種別を判定する無呼吸種別判定手段とを有して成ること特徴とする無呼吸検査装置。
3. 請求項１又は請求項２において、前記無呼吸判定手段は、前記無呼吸期間の始期から所定時間前の時点を無呼吸開始時刻として算出することを特徴とする無呼吸検査装置。
4. 請求項１又は請求項２において、前記周波数帯域は、０Ｈｚ近傍周波数よりも高い低域遮断周波数を持つことを特徴とする無呼吸検査装置。
5. 請求項４において、前記周波数帯域は、前記高域遮断周波数と前記低域遮断周波数との中心周波数に所定呼吸周波数を規定して成ることを特徴とする無呼吸検査装置。
6. 請求項５において、前記高域遮断周波数は前記所定呼吸周波数より０．１Ｈｚ高い周波数で、前記低域遮断周波数は前記所定呼吸周波数より０．１Ｈｚ低い周波数であることを特徴とする無呼吸検査装置。
7. 請求項１又は請求項２において、前記無呼吸判定手段が前記無呼吸期間を規定する度に、前記第３脈波データを周波数解析してから前記呼吸周波数を検出する呼吸周波数検出手段を有して成ることを特徴とする無呼吸検査装置。
8. 請求項１又は請求項２において、前記データ抽出手段は、前記無呼吸期間を含む前記第３脈波データについて高速フーリエ変換処理を施して周波数特性データを得るＦＦＴ手段と、この周波数特性データ上で前記呼吸周波数を検出する呼吸周波数検出手段と、前記周波数特性データのうち前記周波帯域について高速逆フーリエ変換処理を施し前記低周波データを得る逆ＦＦＴ手段とを有して成ることを特徴とする無呼吸検査装置。
9. 請求項８において、前記呼吸周波数検出手段は、前記周波数特性データのうち０．１Ｈｚ〜０．６Ｈｚの範囲にあるスペクトルの周波数を前記呼吸周波数として検出することを特徴とする無呼吸検査装置。
10. 請求項１又は請求項２において、前記無呼吸種別判定手段は、前記無呼吸期間データの脈動態様を前記呼吸周波数に基づき誇張する波形変形処理手段を有して成ること特徴とする無呼吸検査装置。
11. 請求項１又は請求項２において、前記呼吸周波数の半周期をΔＴ、時点ｔの前記無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）、時点（ｔ＋ΔＴ）の前記無呼吸期間データをＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）とすると、前記無呼吸種別判定手段は、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）≦Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）のときはＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）であって、Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ）＞Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）のときはＤ_Ｅ−Ｓ（ｔ）／Ｄ_Ｅ−Ｓ（ｔ＋ΔＴ）である、値域０〜１の正規化データを生成する正規化処理手段を有して成ることを特徴とする無呼吸検査装置。
12. 請求項１１において、前記値域０〜１の間を細分した区間とこの区間に属する前記正規化データの区間別データ数とが対応するヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記ヒストグラムのうち１に最も近い区間に属する区間別データ数の前記正規化データの総データ数に対する比を算出する中枢型度算出手段を有して成ることを特徴とする無呼吸検査装置。
13. 請求項１２において、前記比が１近い第１閾値を超えるか否かを比較して超えるときは中枢型無呼吸と判定し、前記比が０に近い第２閾値よりも小さいか否かを比較して小さいときは閉塞型無呼吸と判定し、前記比が第１閾値以下で第２閾値以上か否かを比較し両閾値間のときは混合型無呼吸と判定する比較手段を有して成ることを特徴とする無呼吸検査装置。

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