JP2007061503A - 睡眠状態推定方法、システム及びその動作プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 睡眠中の被験者の体動や寝姿勢の変化に対応でき、非侵襲、無拘束のセンシングにて被験者の睡眠状態に関するデータを取得し、被験者が深い睡眠に陥った時間帯を推定できるようにする。
【解決手段】 被験者Ｈが睡眠する寝台４の振動レベルを超音波振動センサ１で検出し、前記寝台４の振動レベルデータを時刻に関連付けてパーソナルコンピュータ３で記録すると共に、前記振動レベルデータを解析する。パーソナルコンピュータ３は、寝台４の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻から、所定の閾値レベルを超える寝台４の振動レベルが検出された第２の時刻までを、当該被験者Ｈが深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する処理を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、被験者の睡眠状態、特に被験者が深い睡眠に陥った時間帯を、非侵襲、無拘束のセンシングにて得られたデータに基づいて推定する睡眠状態推定方法、システム及びその動作プログラムに関するものである。

被験者の健康状態の把握或いは快適な睡眠環境（空調環境）の追求等のために、被験者が如何なる睡眠状態で睡眠時間帯を過ごしたかの調査が必要となる場合がある。従来、人体の睡眠状態を把握する方法として、各種の生体情報を電気信号として検出するポリグラフを被験者に取り付け、脳波、眼球運動、頤筋（おとがいきん）等の筋電図、心電図等の生体情報を取得する方法がある。しかしながら、ポリグラフを用いる場合、被験者に直接電極やセンサ類を装着せねばならず、睡眠の質に影響を与えてしまう可能性がある。ポリグラフの他に、空気圧の変化から呼吸数を計測する方法や空気動圧センサにより呼吸、心拍、体動情報を計測する方法も提案されているが、やはりセンサ部との接触や圧力の付加が不可避となると共に、睡眠中の被験者の体動や寝姿勢の変化に対応できないという不都合がある。

一方、特許文献１には、テープ状に成形された圧電素子を寝具内に配設し、被験者の体動による前記圧電素子の変形に基づく出力信号を検出し、かかる出力信号の大きさから体動を求め、体動静止時間の変化量を求めて睡眠状態を判定する方法が開示されている。しかしながら、この特許文献１の方法でも、被験者の体圧を受ける位置に圧電素子を配置する必要があることから、被験者が寝心地に違和感を覚えることは避けられず、また体動を漏れなく正確に感圧するには、非常に広面積の圧電センサ若しくは多数の圧電素子を寝具内に配設する必要が生じ、睡眠状態の測定が大がかりになると共に、コスト面で不利となる。
特開平５−３３７１０３号公報

本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、簡単な構成で、睡眠中の被験者の体動や寝姿勢の変化に対応でき、しかも非侵襲、無拘束のセンシングにて被験者の睡眠状態に関するデータを取得し、かかるデータに基づき被験者の睡眠状態、特に被験者が深い睡眠に陥った時間帯を推定することができる睡眠状態推定方法、システム及びその動作プログラムを提供することを目的とする。

本発明の請求項１にかかる睡眠状態推定方法は、所定の寝台において睡眠中の被験者の体動に起因する前記寝台の振動レベルデータを時刻に関連付けて取得し、前記寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻から、所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻までを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると推定することを特徴とする。

本発明者らの研究によれば、浅い睡眠（レム期）から深い睡眠（ノンレム期）へは、体動のない安静状態が一定時間継続した後に移行し、逆に深い睡眠から浅い睡眠へは、体動の発生とほぼ同時に移行する（浅い睡眠に移行したから体動が発生するとも言える）ことが判明している。上記の睡眠状態推定方法はかかる知見に基づくものであって、睡眠中の被験者の体動に起因する寝台の振動レベルデータを時刻に関連付けて取得し、寝台の振動が実質的に検出されない安静状態が所定時間継続した第１の時刻を浅い睡眠から深い睡眠への移行時点とし、また所定の閾値レベルを超える寝台の振動レベルが検出された第２の時刻を深い睡眠から浅い睡眠への移行時点として扱うものである。そして、このようにして特定された前記第１時刻から第２時刻までの間の時間帯が、当該被験者において深い睡眠状態下にあった時間帯と推定されるものである。

請求項２にかかる睡眠状態推定方法は、請求項１において、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると推定することを特徴とする。

通常、健康な成人では、レム睡眠とノンレム睡眠とが約１．５時間の単位で交互に出現するとされている。ところで、浅い睡眠状態の時期（レム期）においても、体動が発生しない（寝台の振動が実質的に検出されない）安静状態が一定時間継続することはある。この場合、浅い睡眠状態であったにも拘わらず深い睡眠状態と誤推定してしまうケースが生じる。そこで、深い睡眠状態の時期（ノンレム期）は短い周期で断続的に出現することはないとの仮定のもと、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると推定することで、上述のような誤推定を抑止することができるようになる。

本発明の請求項３にかかる睡眠状態推定システムは、被験者が睡眠のために使用する所定の寝台の振動レベルを所定の時刻毎に検出する振動検出手段と、前記振動検出手段により検出された前記寝台の振動レベルデータを時刻に関連付けて記録するデータ記録手段と、前記データ記録手段により記録された前記振動レベルデータを解析するデータ解析手段とを備える睡眠状態推定システムであって、前記データ解析手段は、前記寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻から、所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻までを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する判定部を有することを特徴とする。

この構成によれば、振動検出手段により睡眠中の被験者の体動に起因する寝台の振動レベルが所定の時刻毎に検出され、データ記録手段により前記寝台の振動レベルデータが時刻に関連付けて記録される。そして、データ解析手段の判定部により、前記振動レベルデータに基づいて、寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻と、所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻が特定され、前記第１の時刻と第２の時刻との間が当該被験者において深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定される。

請求項４にかかる睡眠状態推定システムは、請求項３において、前記判定部に、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する継続条件判定部が備えられていることを特徴とする。この構成によれば、継続条件判定部により、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみが選別され、その選別された時間帯のみが当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると推定されるようになる。

請求項５にかかる睡眠状態推定システムは、請求項３において、前記振動検出手段が、超音波振動センサからなることを特徴とする。この構成によれば、体動に起因する寝台の振動が、超音波振動センサの出力信号として検出される。

本発明の請求項６にかかる睡眠状態推定システムの動作プログラムは、被験者が睡眠のために使用する所定の寝台の振動レベルを所定の時刻毎に検出し、これを時刻に関連付けて記録した振動レベルデータを解析するデータ解析手段を備える睡眠状態推定システムを動作させるプログラムであって、前記データ解析手段に、前記振動レベルデータに基づいて、前記寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻を求めさせる第１ステップと、所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻を求めさせる第２ステップと、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間帯を、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定させる第３ステップとを実行させることを特徴とする。

請求項７にかかる睡眠状態推定システムの動作プログラムは、請求項６において、前記データ解析手段に、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定させる第４ステップを実行させることを特徴とする。

請求項１、請求項３及び請求項６にかかる発明によれば、被験者の体動を、被験者が睡眠のために使用する寝台の振動レベルとして検出するので、睡眠中に被験者の体動や寝姿勢の変化に対応でき、また被験者に対して非侵襲、無拘束で体動情報をセンシングできる。すなわち、被験者に負担をかけることなく体動情報をセンシングできるので、被験者の睡眠状態の推定を的確に行うことができる。また、寝台に振動センサ等を取り付けるだけで済むので、特許文献１の方法に比べてより簡単な構成で睡眠状態の測定を行うことができる。

さらに、被験者の睡眠状態をリアルタイムで推定することが可能であることから、その推定結果を空調設備の制御系にフィードバックすることで、より快適な空調環境を提供することが可能となる。また、睡眠状態をモニタリングして深い睡眠状態が被験者の睡眠時間を通してどの程度存在したかを把握することができるので、日々の睡眠状況に基づいて日常の健康管理等を行うことができる。

請求項２、請求項４及び請求項７にかかる発明によれば、浅い睡眠状態であったにも拘わらず深い睡眠状態と誤推定してしまうケースを抑止でき、より信頼性の高い睡眠状態の推定が行えるようになる。

請求項５にかかる発明によれば、寝台の振動レベルを超音波振動センサにて検出するので、簡単な構成で且つ安価に睡眠状態推定システムを構築することができる。

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態につき説明する。
図１は、本発明にかかる睡眠状態推定システムＳの全体構成の一例を示す模式図である。この睡眠状態推定システムＳは、超音波振動センサ１及びセンサ制御部２からなる振動検出手段１０と、データ解析手段（及びデータ記録手段）として機能するパーソナルコンピュータ３とから構成されている。

振動検出手段１０は、ベッド等の寝台４において睡眠中の被験者Ｈの体動（手、足、頭等の動き、胴体の揺動、屈伸、或いは寝返り等による寝姿勢の変動等が相当する）に起因する寝台４の振動レベルを所定の時刻毎に検出するものである。該振動検出手段１０を構成する超音波振動センサ１は、寝台４の底板４１に取り付けられ、後記で詳述するが、寝台４の振動に応じた電圧信号を発生する。また、センサ制御部２は、超音波振動センサ１による振動測定動作を制御すると共に、超音波振動センサ１が発生する振動に応じた電圧信号を受信して記録する。前記超音波振動センサ１とセンサ制御部２とは、信号ケーブル１０１にて電気的に接続されている。

パーソナルコンピュータ３とセンサ制御部２とは、ＵＳＢケーブル等の信号ケーブル１０２にて電気的に接続されている。パーソナルコンピュータ３は、センサ制御部２から、寝台４の振動レベルに関するデータ（振動レベルデータ）を受信し、該振動レベルデータを解析して被験者Ｈの睡眠状態を判定するデータを生成する。

図２は、振動検出手段１０の電気的な詳細構成を示すブロック図である。超音波振動センサ１は、図２に断面構造を示しているように、液体収容空間１１０を備える筒状の密閉容器１１と、該密閉容器１１の底部付近（液体収容空間１１０の底板１１Ｂ）に配置された超音波振動子１２と、前記液体収容空間１１０に貯留される超音波伝播性の液体１３（例えば水や有機溶媒、或いはこれらの混合溶液）とを備えて構成されている。なお、超音波振動センサ１は、前記密閉容器１１の天板面１１Ｆが寝台４の底板４１に接するように、磁石や取り付け金具などを用いて寝台４に一体的に取り付けられる。

超音波振動子１２は、圧電素子等からなり、後述するセンサ制御部２の超音波送受信部２１（パルス発信部２１１）から与えられるパルス電圧により送信超音波１２ａを発信する。この送信超音波１２ａは、液体１３の液表面１３Ｆに向けて発信され、該液表面１３Ｆにて反射された受信超音波１２ｂが超音波振動子１２にて受信されるようになっている。受信された受信超音波１２ｂは、超音波振動子１２により電圧信号に変換され、超音波送受信部２１（パルス受信部２１２）へ送信される。

図３は、超音波振動センサ１による振動検出原理を示す説明図である。被験者Ｈの体動に起因して寝台４が振動すると、その振動は密閉容器１１に伝播し、これにより図３（ａ）に示すように、密閉容器１１に収容されている液体１３の液表面１３Ｆが揺れることになる。液表面１３Ｆが平静である場合（図２参照）、送信超音波１２ａは平面反射されることからその大部分は受信超音波１２ｂとして所定時間（超音波振動子１２から液表面１３Ｆまでの距離で定まる時間）後に超音波振動子１２にて受信されるが、図３（ａ）に示すように液表面１３Ｆに波動が生じると送信超音波１２ａは散乱的に反射されることから、所定時間後に超音波振動子１２で受信される受信超音波１２ｂの量が少なくなる（受信超音波１２ｂが超音波振動子１２へ到来するピーク時間にずれが生じる、と言うこともできる）。

例えば、図３（ｂ）〜（ｄ）に示すように、ある時刻ｔ１〜ｔ３において液表面１３Ｆが図示するように揺動した場合（或いは、同時刻において送信超音波１２ａが反射するスポットを部分的に見た場合に図３（ｂ）〜（ｄ）のように液表面１３Ｆの角度が異なる場合）、送信超音波１２ａはそれぞれの時刻ｔ１〜ｔ３に応じた傾きを持つ液表面１３Ｆにより異なる方向へ反射され、その受信超音波１２ｂ−１〜１２ｂ−３はそのまま超音波振動子１２へは入射されないこととなる。このことは、液表面１３Ｆの揺動が激しいほど、つまり寝台４の振動レベルが大きいほど顕著になる。従って、送信超音波１２ａを送信して所定時間後に受信される受信超音波１２ｂに由来する電圧信号をモニターすることにより、寝台４の振動レベルを知見することができる。

図２に戻って、センサ制御部２は、超音波送受信部２１と、Ａ／Ｄ変換部２２と、マイクロコンピュータ部２３と、Ｉ／Ｆ部２４とを備えて構成されている。超音波送受信部２１は、超音波振動子１２との間で信号ケーブル１０１を介してパルス電圧の送受信を行うもので、パルス発信部２１１と、パルス受信部２１２とを備えている。

パルス発信部２１１は、所定の電源回路（パルス発生回路）を備え、所定の時間間隔（例えば２０ｍｓ）でパルス電圧を生成して超音波振動子１２に供給する。これにより超音波振動子１２は、例えば２０ｍｓ毎に前記送信超音波１２ａを発信することになる。パルス受信部２１２は、高周波受信回路等からなり、所定のサンプリング時間（例えば２０ｍｓ）に超音波振動子１２が受信した受信超音波１２ｂに由来する電圧信号（パルス電圧）を受信する。このパルス受信部２１２で受信される電圧信号は、寝台４の振動レベルに応じたアナログ電圧信号である。なお、パルス発信部２１１及びパルス受信部２１２のパルス送信、受信タイミングは、マイクロコンピュータ部２３（後述の測定制御部２３１）により制御される。

Ａ／Ｄ変換部２２は、パルス受信部２１２で受信された前記アナログ電圧信号をデジタル信号（振動レベルデータ）に変換する。このデジタル信号は、マイクロコンピュータ部２３へ入力される。

マイクロコンピュータ部２３は、超音波送受信部２１及びＡ／Ｄ変換部２２に所定の制御信号を与えることで、前記超音波振動センサ１による振動検出動作を制御するもので、測定制御部２３１と、データバッファ２３２とを備えている。測定制御部２３１は、パルス発信部２１１に所定の時間間隔でパルス発信信号を与える。これを受けてパルス発信部２１１は前述のパルス電圧を超音波振動子１２に供給する。また、測定制御部２３１は、パルス受信部２１２に受信許可信号を与え、受信超音波１２ｂに由来する電圧信号を受信させる。そして、この受信タイミングに合わせてＡ／Ｄ変換部２２にＡ／Ｄ変換させ、受信した電圧信号をデジタル信号に変換させる。

データバッファ２３２は、Ａ／Ｄ変換部２２から入力されるデジタル信号を一時的に格納するものである。このデータバッファ２３２に所定のデータ量が蓄積されると、測定制御部２３１は、Ｉ／Ｆ部２４を介してパーソナルコンピュータ３へデータ転送させる。なお、データバッファ２３２として大容量のものを用い、睡眠期間中の全データをデータバッファ２３２へ時刻情報に関連付けて記録させ、被験者Ｈが覚醒した後の適宜な時期にパーソナルコンピュータ３へダウンロードさせるようにしても良い。

Ｉ／Ｆ部２４は、信号ケーブル１０２を介してパーソナルコンピュータ３との間でデータ通信を行うためのインターフェイス回路であり、振動レベルデータをパーソナルコンピュータ３との通信プロトコルに従った通信信号に変換する。

次に、図４は、パーソナルコンピュータ３（データ解析手段）の機能的な構成を示す機能ブロック図である。このパーソナルコンピュータ３には、睡眠状態推定に関連する機能構成として、Ｉ／Ｆ部３１、データ記録部３２（データ記録手段）、振幅値データ生成部３３、判定部３４及び表示・出力制御部３５が備えられている。

Ｉ／Ｆ部３１は、センサ制御部２との間でデータ通信を行うためのインターフェイス回路であり、センサ制御部２から入力されたデータ信号をパーソナルコンピュータ３が処理可能な形式のデータに変換する。

データ記録部３２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等からなり、寝台４の振動レベルデータを時刻情報に関連付けて記録する。例えば、前記パルス受信部２１２のサンプリング周期が２０ｍｓである場合、２０ｍｓ単位の時刻情報と共に、その時にパルス受信部２１２で検出された電圧信号に相当するデジタル信号が振動レベルデータとして記録されるものである。

振幅値データ生成部３３は、サンプルホールド回路等からなり、データ記録部３２に例えば２０ｍｓ間隔のデータとして記録されている振動レベルデータを読み出し、例えば１秒単位で振動レベルデータの最大値と最小値とを求める演算（この場合、５０サンプルの中から最大値と最小値を求める演算）を行う。これは、２０ｍｓ単位の振動レベルデータ個々では、振動波のどのポイントに相当するデータであるのかが判明し難いからで、取得された各時刻における振動レベルデータを所定の単位時間内（例えば１秒）でのグループデータとして扱うものとし、該グループデータの最大値と最小値とを求めることで、前記単位時間内における振動レベルを振幅値の大きさ（最大値と最小値との差）として把握するものである。すなわち、単位時間内に生じた振動レベルが大きいほど、超音波振動センサ１の液表面１３Ｆの波動が大きくなり、その分、超音波振動子１２で受信される受信超音波１２ｂの量の単位時間内におけるバラツキが大きくなることから、前記振幅値を寝台４の振動レベルの大きさ、つまり被験者Ｈの体動の度合いに等価なものと扱えるからである。

図５は、２００秒間に２０ｍｓ間隔で取得された振動レベルデータ（１００００データ）の記録状況（超音波振動センサ１の出力信号レベルの変動）を示すグラフ図である。この図例では、時刻３０秒〜６０秒付近において振動レベルデータの振れが他の時刻に比べて大きくなっており（図中の符合ｍの円で囲んだ部分）、かかる時間帯において寝台４に振動が発生したことが分かる。前記データ記録部３２に格納されているのは、この図５に示すような超音波振動センサ１の出力信号レベルの変動データである。

次に図６は、図５に示されたような２０ｍｓ間隔で取得された振動レベルデータに基づいて、前記振幅値データ生成部３３で求められる振幅値の一例をグラフ化した図である。ここでは、１秒単位で振動レベルデータをグループ化し、それぞれの単位で最大値と最小値とを求め、両者の差を振幅値として表している。この図６のグラフでも、図５の符合ｍの円部分に対応する時間帯の振幅値が大きくなっており、より明瞭化された形で寝台４の振動発生の有無が把握できるようになる。

図４に戻って、判定部３４は、前記振幅値データ生成部３３の出力に基づいて、被験者Ｈが深い睡眠状態下にあった時間帯を求める機能部であって、睡眠段階判定部３４１、判定データ設定部３４２、継続条件判定部３４３及び継続値設定部３４４を備えて構成されている。この判定部３４で行われる演算処理は、
［１］浅い睡眠（レム睡眠）から深い睡眠（ノンレム睡眠）へは、体動のない安静状態が一定時間継続した後に移行し、逆に深い睡眠から浅い睡眠へは、体動の発生とほぼ同時に移行する（浅い睡眠に移行したことに起因して体動が発生する）、
［２］レム睡眠とノンレム睡眠とは約１．５時間の単位で交互に出現し、通常ノンレム睡眠が短い周期で断続的に出現することはない、
という２つの知見に立脚している。

睡眠段階判定部３４１は、上記知見［１］に基づき、図６のグラフに示したような振幅値データ生成部３３の出力をデータ解析し、寝台４の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した時刻（第１の時刻）から、所定の閾値レベルを超えるような大きな寝台４の振動レベルが検出された時刻（第２の時刻）までを、当該被験者Ｈが深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する処理を行う。

判定データ設定部３４２は、前記睡眠段階判定部３４１での判定基準となる基準値の設定を受け付け、これを記憶する。具体的には、前記第１の時刻を導くための安静状態継続時間及び安静状態を特定する振動レベルデータの閾値、さらに前記第２の時刻を導くための振動レベルデータの閾値などが判定データ設定部３４２に保持される。前記安静状態継続時間は、本発明者らの実験によれば、多少のバラツキはあるものの、夏期、冬期のいずれも概ね３００〜６００秒程度であることから、このような時間範囲内の適宜な時間が選択される。また、振動レベルデータの閾値は、使用する超音波振動センサ１の特性に応じて適宜設定される。例えば、図５、図６の縦軸に示したような信号レベルを発生する超音波振動センサ１を用いた場合、振幅値が「５０」以下のときを安静状態とし、振幅値が「２００〜４００」程度の値を前記第２の時刻を導く閾値とすることができる。この判定データ設定部３４２に設定されている設定値は、前記睡眠段階判定部３４１における判定処理の際に適宜読み出される。

継続条件判定部３４３は、上記知見［２］に基づき、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者Ｈが深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する。すなわち、継続条件判定部３４３は、前記睡眠段階判定部３４１にて深い睡眠状態の時間帯と判定されたもののうち、継続時間が所定の時間長さに満たないものを除外する処理を行う。

継続値設定部３４４は、前記継続条件判定部３４３での判定基準となる基準時間長さの設定を受け付け、これを記憶する。一般に、ノンレム睡眠は約１．５時間継続することから、その１／４程度の時間長さ（２０分程度）を基準時間長さとすることができる。この継続値設定部３４４に設定されている設定値は、前記継続条件判定部３４３における判定処理の際に適宜読み出される。

表示・出力制御部３５は、前記判定部３４での判定結果を、外部のプリンタに出力させたり、パーソナルコンピュータ３に備えられているディスプレイ等に表示させたりするために、判定部３４の出力データに対して所定のデータ変換処理を行う。

図７は、夏期において、特定の被験者Ｈに対してポリグラフを取り付けて測定した睡眠段階データ５１と、その被験者Ｈが睡眠のために使用した寝台４に超音波振動センサ１を取り付けて求めた１秒単位の振幅値データ５２との関係を示すグラフ図である。睡眠段階データ５１は、ポリグラフとして日本光電社製polymateAP1124を用い、脳波、眼球運動、頤筋電図の測定結果から、国際睡眠段階判定基準(Richtschaffen & kales)と睡眠段階判定基準の自動判定のための補足定義及び修正を参考にして３０秒に１回判定したものである。睡眠段階は、覚醒期をstageＷ、レム期をstageＲ、stage１，２の浅い睡眠をstageＬ、stage３，４の深い睡眠（ノンレム期）をstageＤ、体動などでデータが乱れている時間帯をstageＭとして５段階評価した。図７の右側縦軸のＭ，Ｗ，Ｒ，Ｌ，Ｄの記号は、これらのステージに対応するものである。

図７の測定例では、２３時〜７時までの睡眠時間中に、比較的長いstageＤの深い睡眠が符合(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)で示す時間帯（０時前後、３時前後、６時前後）に３回表れている。同図において、睡眠段階データ５１が符合(Ａ)の時間帯においてstageＬの浅い睡眠からstageＤの深い睡眠に移行する時刻（符合５１１で指す時刻）の前に、振幅値データ５２には振幅値が所定レベルよりも小さい安静状態が一定時間継続する時間帯（符合５２１で指す時間帯；この時間帯の終了時刻が「第１の時刻」）が記録されている。そして、睡眠段階データ５１がstageＤの深い睡眠からstageＬの浅い睡眠へ移行する時刻（符合５１２で指す時刻）とほぼ同時に、振幅値データ５２には、それまでの安静状態を打ち破るような大きな振幅値（符合５２２で指す振幅値；この振幅値が出現する時刻が「第２の時刻」）が記録されている。

同様に、睡眠段階データ５１が符合(Ｂ)の時間帯においてstageＬからstageＤに移行する時刻（符合５１３で指す時刻）の前に、振幅値データ５２には安静状態が一定時間継続する時間帯（符合５２３で指す時間帯）が記録され、睡眠段階データ５１がstageＤからstageＬへ移行する時刻（符合５１４で指す時刻）とほぼ同時に、振幅値データ５２には、大きな振幅値（符合５２４で指す振幅値）が記録されている。また、睡眠段階データ５１が符合(Ｃ)の時間帯においてstageＬからstageＤに移行する時刻（符合５１５で指す時刻）の前に、振幅値データ５２には安静状態が一定時間継続する時間帯（符合５２５で指す時間帯）が記録され、睡眠段階データ５１がstageＤからstageＬへ移行する時刻（符合５１６で指す時刻）のすぐ後に、振幅値データ５２には、大きな振幅値（符合５２６で指す振幅値）が記録されている。このように、図７に示す測定例には、上記知見［１］の傾向、すなわち浅い睡眠から深い睡眠へは、体動のない安静状態が一定時間継続した後に移行し、逆に深い睡眠から浅い睡眠へは、体動の発生とほぼ同時に移行するという傾向がよく表れている。

図８は、冬期において、同じ被験者Ｈに対して同様にポリグラフを取り付けて測定した睡眠段階データ５３と、その被験者Ｈが睡眠のために使用した寝台４に超音波振動センサ１を取り付けて求めた１秒単位の振幅値データ５４との関係を示すグラフ図である。冬期の場合も同様に、比較的長いstageＤの深い睡眠の時間帯である符合(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)で示す時間帯において、それぞれ睡眠段階データ５３がstageＬからstageＤに移行する時刻（符合５３１，５３３，５３５で指す時刻）の前に、振幅値データ５４には安静状態が一定時間継続する時間帯（符合５４１，５４３，５４５で指す時間帯）が記録されている。また、睡眠段階データ５３がstageＤからstageＬへ移行する時刻（符合５３２，５３４，５３６で指す時刻）とほぼ同時に、振幅値データ５４には、それぞれ大きな振幅値（符合５４２，５４４，５４６で指す振幅値）が記録されている。

図７、図８に示す通り、ポリグラフを用いて求めた睡眠段階データ５１、５３と、寝台４に超音波振動センサ１を取り付けて求めた振幅値データ５２、５４とは一定の相関性があることから、被験者Ｈにポリグラフを取り付けなくとも、少なくともstageＤの深い睡眠の出現時刻の推定が可能となるものである。

図９は、図７に示した夏期の睡眠段階データ５１と、振幅値データ５２に基づき上述の睡眠段階判定部３４１にて判定処理した第１判定データ６１との関係を示すグラフ図である。第１判定データ６１には、睡眠段階データ５１の符合(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)で示すstageＤの深い睡眠時間帯に対応して、「深い睡眠」と判定された符合(Ａ)’，(Ｂ)’，(Ｃ)’の部分が存在している。なお、第１判定データ６１に付記している符合６１１，６１３，６１５が「第１の時刻」であり、符合６１２，６１４，６１６が「第２の時刻」である。従って、睡眠段階判定部３４１の判定出力にて、stageＤの深い睡眠の出現時刻を推定することができる。

しかし、第１判定データ６１の符合６１７で示す時間帯においては、睡眠段階データ５１ではstageＤではないのに関わらず、断続的に「深い睡眠」と判定されている。これは、stageＬの浅い睡眠状態の時期においても、体動が発生しない（寝台４の振動が実質的に検出されない）安静状態が一定時間継続することがあり、一方睡眠段階判定部３４１は一定時間継続する安静状態の出現を判定条件としているからである。この符合６１７で示す時間帯については、睡眠状態を誤判定していることになるので、前記継続条件判定部３４３により、このような誤判定部分を取り除く処理がなされるものである。

図１０は、図７に示した睡眠段階データ５１と、図９に示した第１判定データ６１に対して継続条件判定部３４３による処理を加えた第２判定データ６２との関係を示すグラフ図である。この第２判定データ６２には、前記第１判定データ６１において、継続時間が所定の時間長さよりも短いstageＤは、継続条件判定部３４３の処理によりstageＤと扱われなくなることから、睡眠段階データ５１の符合(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)で示すstageＤの睡眠時間帯に対応した符合(Ａ)’，(Ｂ)’，(Ｃ)’の部分のみが、「深い睡眠」の時間帯として表れている。このように、以上の処理を行うことで、実際にポリグラフにより測定された睡眠状態に概ね一致した睡眠状態の推定が行えることが確認された。

図１１は、図８に示した冬期の睡眠段階データ５３と、振幅値データ５４に基づき上述の睡眠段階判定部３４１にて判定処理した第１判定データ６３との関係を示すグラフ図である。第１判定データ６３には、睡眠段階データ５３の符合(Ａ)，(Ｂ)，(Ｃ)で示すstageＤの深い睡眠時間帯に対応して、「深い睡眠」と判定された符合(Ａ)’，(Ｂ)’，(Ｃ)’の部分が存在している。しかし、第１判定データ６３の符合６３１で示す時間帯においては、図９の場合と同様に、睡眠段階データ５１ではstageＤではないのに関わらず、断続的に「深い睡眠」と判定されてしまっている。そこで、より正確な推定データを導出するために、前記継続条件判定部３４３による処理が行われる。

図１２は、図８に示した睡眠段階データ５３と、図１１に示した第１判定データ６３に対して継続条件判定部３４３による処理を加えた第２判定データ６４との関係を示すグラフ図である。この第２判定データ６４には、前記第１判定データ６３において、継続時間が所定の時間長さよりも短いstageＤは、継続条件判定部３４３の処理によりstageＤと扱われなくなることから、睡眠段階データ５３の符合(Ｂ)，(Ｃ)で示すstageＤの睡眠時間帯に対応した符合(Ｂ)’，(Ｃ)’の部分のみが、「深い睡眠」の時間帯として表れている。なお、睡眠段階データ５３の符合(Ａ) で示すstageＤの部分は、比較的継続時間が短いことから、この第２判定データ６４では消失している。ここでも、実際にポリグラフにより測定された睡眠状態に概ね一致した睡眠状態の推定が行えることが確認された。

続いて、本発明にかかる睡眠状態推定システムＳの動作について説明する。図１３は、振動検出手段１０による振動レベルデータの測定動作を示すフローチャートである。測定が開始されると、タイマー部（図２では図略）が機能し、サンプリング周期であるか否かが確認される（ステップＳ１１）。このサンプリング周期は、上述したように、例えば２０ｍｓに設定される。

サンプリング周期が到来すると（ステップＳ１１でＹＥＳ）、測定制御部２３１から与えられる制御信号に応じて、超音波送受信部２１のパルス発信部２１１からパルス電圧が超音波振動子１２に供給される（ステップＳ１２）。このパルス電圧を受けて超音波振動子１２は、密閉容器１１に収容されている液体１３（液表面１３Ｆ）に向けて送信超音波１２ａを発信する。該送信超音波１２ａは、液表面１３Ｆで反射され、超音波振動子１２にて受信される。続いて、測定制御部２３１からパルス受信部２１２に受信許可信号が与えられ、超音波振動子１２が受信した受信超音波１２ｂに由来するアナログ電圧信号がパルス受信部２１２で受信される（ステップＳ１３）。

パルス受信部２１２で受信されたアナログ電圧信号は、Ａ／Ｄ変換部２２によりデジタル信号（振動レベルデータ）に変換される（ステップＳ１４）。そして、この振動レベルデータは、データバッファ２３２及びＩ／Ｆ部２４を介してパーソナルコンピュータ３へ転送され、データ記録部３２（図４参照）に時刻に関連付けて記録される（ステップＳ１５）。続いて、測定の終了時刻であるか否かが確認され（ステップＳ１６）、測定終了時刻でない場合は（ステップＳ１６でＮＯ）、ステップＳ１１に戻って処理が繰り返される。一方、測定終了時刻である場合は（ステップＳ１６でＹＥＳ）、測定動作が終了されるものである。

次に、図１４は、パーソナルコンピュータ３（データ解析手段）における睡眠状態推定処理動作を示すフローチャートである。データ解析処理が開始されると、センサ制御部２から送信されデータ記録部３２に格納されている時刻に関連付けられた振動レベルデータが読み出される（ステップＳ２１）。そして、振幅値データ生成部３３により、図６に示したように、例えば１秒単位で振動レベルデータをグループ化し、それぞれの単位で最大値と最小値とを求め、両者の差を振幅値として表すデータが生成される（ステップＳ２２）。

続いて、判定部３４により、ステップＳ２２で生成された振幅値データに基づいて、被験者Ｈが深い睡眠状態下にあった時間帯を判定する処理が行われる。先ず、睡眠段階判定部３４１による判定処理が行われるのであるが、判定データ設定部３４２に、前記睡眠段階判定部３４１での判定基準となる新たな基準値の設定が有ったか否かが確認され（ステップＳ２３）、新たな設定があった場合は（ステップＳ２３でＹＥＳ）、判定基準値が更新される（ステップＳ２４）。新たな設定がない場合は（ステップＳ２３でＮＯ）、デフォルト値を用いて睡眠段階判定部３４１で判定処理が実行される。

睡眠段階判定部３４１においては、判定データ設定部３４２の基準値と各時刻における振動レベルデータとの比較が行われる。そして、振動レベルデータが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した時刻（第１の時刻）と、第１の時刻に突入後、所定の閾値レベルを超えるような振動レベルデータが記録されている時刻（第２の時刻）とを抽出することで、前記振動レベルデータが睡眠段階データ（例えば図９に示す第１判定データ６１）に置換される（ステップＳ２５）。

これに続き、ステップＳ２５で求められた睡眠段階データに基づき、継続条件判定部３４３による継続条件判定処理が実行される。かかる処理に先立ち、継続値設定部３４４に、前記継続条件判定部３４３での判定基準となる新たな基準時間長さの設定が有ったか否かが確認され（ステップＳ２６）、新たな設定があった場合は（ステップＳ２６でＹＥＳ）、判定基準値が更新される（ステップＳ２７）。新たな設定がない場合は（ステップＳ２６でＮＯ）、デフォルト値を用いて継続条件判定部３４３で判定処理が実行される。

継続条件判定部３４３においては、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを抽出する処理が為される。このような継続条件を前記睡眠段階データに加えることで、例えば図９に示す第１判定データ６１が、図１０に示すような第２判定データ６２に書き換えられ（ステップＳ２８）、被験者Ｈの睡眠状態を推定するデータが生成される。

このようにして判定部３４にて生成された睡眠状態推定データは、表示・出力制御部３５へ出力され、プリンタ等での印字処理、ディスプレイ等での表示処理、或いは所定の記録媒体への記録処理等が行われ（ステップＳ２９）、処理が終了する。

以上、本発明にかかる睡眠状態推定システムＳの実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば下記のような実施形態を採ることもできる。
（１）上述の実施形態では、振動検出手段として超音波振動センサ１を用いた例について説明したが、振動検出手段は被験者Ｈの体動に起因する寝台４の振動を検知できるものであれば特に制限はなく、例えば角速度センサ等も用いることができる。また、超音波振動センサ１を寝台４の底板４１に取り付ける例を示したが、側板等に取り付けるようにしても良い。さらに、より振動を正確にキャッチするために、超音波振動センサ１を複数個寝台４に取り付けても良い。

（２）上記で説明した睡眠状態推定システムＳによる睡眠状態推定結果をリアルタイムで空調設備等へ出力させるようにし、前記空調設備等において睡眠状態推定結果に基づきフィードバック制御を行うようにしても良い。この場合、例えば「深い睡眠状態」と判定されているときは空調制御を行わず、「浅い睡眠状態」と判定されているときは、室内温度や寝具の温度等に応じて空調制御を行うようにすれば良い。

（３）上述の実施形態では、センサ制御部２とパーソナルコンピュータ３とを信号ケーブル１０２で接続した例を示したが、両者を所定の通信回線（インターネット等）を介して遠隔的に接続するようにしても良い。例えば、被験者Ｈの自宅のベッドに超音波振動センサ１を取り付けると共にインターネットに接続されたセンサ制御部２を設置し、センサ制御部２から所定のサーバ装置を介して病院等に設置されているパーソナルコンピュータ３に振動レベルデータを送信するように構成しても良い。

（４）また、上述の睡眠状態推定システムＳとしてではなく、センサ制御部２及び／又はパーソナルコンピュータ３に振動レベルデータ測定及び睡眠状態判定処理を実行させる動作プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびメモリカードなどの電子的に読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

本発明にかかる睡眠状態推定システムＳの全体構成の一例を示す模式図である。 振動検出手段１０の電気的な詳細構成を示すブロック図である。 超音波振動センサ１による振動検出原理を示す説明図である。 パーソナルコンピュータ３（データ解析手段）の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 振動レベルデータの記録状況を示すグラフ図である。 図５に示されたような振動レベルデータに基づいて、振幅値データ生成部３３で求められる振幅値データの一例を示すグラフ図である。 夏期において、特定の被験者Ｈに対してポリグラフを取り付けて測定した睡眠段階データ５１と、その被験者Ｈが睡眠のために使用した寝台４に超音波振動センサ１を取り付けて求めた１秒単位の振幅値データ５２との関係を示すグラフ図である。 冬期において、同じ被験者Ｈに対して同様にポリグラフを取り付けて測定した睡眠段階データ５３と、その被験者Ｈが睡眠のために使用した寝台４に超音波振動センサ１を取り付けて求めた１秒単位の振幅値データ５４との関係を示すグラフ図である。 図７に示した睡眠段階データ５１と、振幅値データ５２に基づき睡眠段階判定部３４１にて判定処理した第１判定データ６１との関係を示すグラフ図である。 図７に示した睡眠段階データ５１と、図９に示した第１判定データ６１に対して継続条件判定部３４３による処理を加えた第２判定データ６２との関係を示すグラフ図である。 図８に示した睡眠段階データ５３と、振幅値データ５４に基づき睡眠段階判定部３４１にて判定処理した第１判定データ６３との関係を示すグラフ図である。 図８に示した睡眠段階データ５３と、図１１に示した第１判定データ６３に対して継続条件判定部３４３による処理を加えた第２判定データ６４との関係を示すグラフ図である。 振動検出手段１０による振動レベルデータの測定動作を示すフローチャートである。 パーソナルコンピュータ３における睡眠状態推定処理動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 超音波振動センサ
１０ 振動検出手段
１２ 超音波振動子
１３ 液体
１３Ｆ 液表面
２ センサ制御部
２１ 超音波送受信部
２２ Ａ／Ｄ変換部
２３ マイクロコンピュータ部
３ パーソナルコンピュータ（データ解析手段）
３２ データ記録部（データ記録手段）
３３ 振幅値データ生成部
３４ 判定部
３４１ 睡眠段階判定部
３４２ 判定データ設定部
３４３ 継続条件判定部
３４４ 継続値設定部
４ 寝台
Ｈ 被験者
Ｓ 睡眠状態推定システム

Claims (7)

1. 所定の寝台において睡眠中の被験者の体動に起因する前記寝台の振動レベルデータを時刻に関連付けて取得し、
   前記寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻から、所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻までを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると推定することを特徴とする睡眠状態推定方法。
2. 前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると推定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態推定方法。
3. 被験者が睡眠のために使用する所定の寝台の振動レベルを所定の時刻毎に検出する振動検出手段と、
   前記振動検出手段により検出された前記寝台の振動レベルデータを時刻に関連付けて記録するデータ記録手段と、
   前記データ記録手段により記録された前記振動レベルデータを解析するデータ解析手段とを備える睡眠状態推定システムであって、
   前記データ解析手段は、前記寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻から、所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻までを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する判定部を有することを特徴とする睡眠状態推定システム。
4. 前記判定部に、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定する継続条件判定部が備えられていることを特徴とする請求項３に記載の睡眠状態推定システム。
5. 前記振動検出手段が、超音波振動センサからなることを特徴とする請求項３に記載の睡眠状態推定システム。
6. 被験者が睡眠のために使用する所定の寝台の振動レベルを所定の時刻毎に検出し、これを時刻に関連付けて記録した振動レベルデータを解析するデータ解析手段を備える睡眠状態推定システムを動作させるプログラムであって、
   前記データ解析手段に、前記振動レベルデータに基づいて、前記寝台の振動レベルが所定レベルよりも小さい安静状態が所定時間継続した第１の時刻を求めさせる第１ステップと、
   所定の閾値レベルを超える前記寝台の振動レベルが検出された第２の時刻を求めさせる第２ステップと、
   前記第１の時刻から第２の時刻までの時間帯を、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定させる第３ステップと
   を実行させることを特徴とする睡眠状態推定システムの動作プログラム。
7. 前記データ解析手段に、前記第１の時刻から第２の時刻までの時間が、所定の時間長さよりも長い時間帯のみを、当該被験者が深い睡眠状態下にあった時間帯であると判定させる第４ステップを実行させることを特徴とする請求項６に記載の睡眠状態推定システムの動作プログラム。

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