JP2008093416A - 自律神経状態判定装置、自律神経状態判定方法および自律神経状態判定プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】自律神経の活動の状態の変化タイミングを精度よく特定することのできる律神経状態判定装置を提供する。
【解決手段】睡眠中の被験者の自律神経指標を計測する自律神経指標計測手段と、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定部１４０と、各サイクル枠内の時間枠であって、サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定部１４２と、サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する睡眠状態判定部１４４と、活動状態の変化に基づいて、変化タイミングを検出する変化タイミング検出部１４６とを備えた。
【選択図】 図１
【解決手段】睡眠中の被験者の自律神経指標を計測する自律神経指標計測手段と、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定部１４０と、各サイクル枠内の時間枠であって、サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定部１４２と、サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する睡眠状態判定部１４４と、活動状態の変化に基づいて、変化タイミングを検出する変化タイミング検出部１４６とを備えた。
【選択図】 図１
Description
本発明は、被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定装置、自律神経状態判定方法および自律神経状態判定プログラムに関するものである。
従来、睡眠ポリグラフを使い脳波、眼球運動、筋電等を記録して睡眠段階を計測する方法が知られている。例えば脈波間隔を基に心拍のゆらぎを解析し自律神経状態を判定する方法が知られている。この方法では、得られる交感神経活動と副交感神経活動を基に睡眠状態も判定することができる（例えば、「特許文献１」参照）。さらに、エアマットにて心拍変動情報などを用いてリアルタイムに睡眠段階を検出するものもある（例えば、「特許文献２」参照）。
例えば、レム睡眠の後半で目覚めるとすっきり起きられると言われている。このため、レム睡眠の後半において目覚まし制御を行うことが望ましい。このように、睡眠状態など自律神経の活動状態に応じた制御を行いたいという要望がある。
このような処理においては、睡眠状態など自律神経の活動状態の変化のタイミングを特定することが必要となる。しかし、睡眠状態など自律神経の活動状態は、揺らぎが大きく正確に活動状態の変化タイミングを特定することが困難であった。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、自律神経の活動の状態の変化タイミングを精度よく特定することのできる律神経状態判定装置、自律神経状態判定方法および自律神経状態判定プログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定装置であって、任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を計測する自律神経指標計測手段と、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定手段と、各サイクル枠内の時間枠であって、前記サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定手段と、前記サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する活動状態特定手段と、前記活動状態特定手段により特定された活動状態の変化に基づいて、前記活動状態の変化タイミングを検出する変化タイミング検出手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明の他の形態は、被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定方法であって、任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を計測する自律神経指標計測ステップと、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定ステップと、各サイクル枠内の時間枠であって、前記サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定ステップと、前記サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する活動状態特定ステップと、前記活動状態特定ステップにおいて特定された活動状態の変化に基づいて、前記活動状態の変化タイミングを検出する変化タイミング検出ステップとを有することを特徴とする。
また、本発明の他の形態は、被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定処理をコンピュータに実行させる自律神経状態判定プログラムであって、任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を取得する自律神経指標取得ステップと、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定ステップと、各サイクル枠内の時間枠であって、前記サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定ステップと、前記サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する活動状態特定ステップと、前記活動状態特定ステップにおいて特定された活動状態の変化に基づいて、前記活動状態の変化タイミングを検出する変化タイミング検出ステップとを有することを特徴とする。
本発明にかかる自律神経状態判定装置によれば、自律神経指標計測手段が、任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を計測し、サイクル枠設定手段が、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定し、判定枠設定手段が、各サイクル枠内の時間枠であって、サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定し、活動状態特定手段が、サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定し、変化タイミング検出手段が、活動状態特定手段により特定された活動状態の変化に基づいて、活動状態の変化タイミングを検出するので、自律神経の活動の状態の変化タイミングを精度よく特定することができるという効果を奏する。
また、本発明の他の形態にかかる自律神経状態判定方法によれば、自律神経指標計測ステップにおいて、任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を計測し、サイクル枠設定ステップにおいて、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定し、判定枠設定ステップにおいて、各サイクル枠内の時間枠であって、サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定し、活動状態特定ステップにおいて、サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定し、変化タイミング検出ステップにおいて、活動状態特定ステップにおいて特定された活動状態の変化に基づいて、活動状態の変化タイミングを検出するので、自律神経の活動の状態の変化タイミングを精度よく特定することができるという効果を奏する。
また、本発明の他の形態にかかる自律神経状態判定プログラムによれば、自律神経指標取得ステップにおいて、任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を取得し、サイクル枠設定ステップにおいて、予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定し、判定枠設定ステップにおいて、各サイクル枠内の時間枠であって、サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定し、活動状態特定ステップにおいて、サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定し、変化タイミング検出ステップにおいて、活動状態特定ステップにおいて特定された活動状態の変化に基づいて、活動状態の変化タイミングを検出するので、自律神経の活動の状態の変化タイミングを精度よく特定することができるという効果を奏する。
以下に、本発明にかかる律神経状態判定装置、自律神経状態判定方法および自律神経状態判定プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかる自律神経活動状態判定システム１の全体構成を示す図である。自律神経活動状態判定システム１は、睡眠状態の変化タイミングを検出し、この変化タイミングにしたがい、目覚まし処理を行う。
図１は、実施の形態１にかかる自律神経活動状態判定システム１の全体構成を示す図である。自律神経活動状態判定システム１は、睡眠状態の変化タイミングを検出し、この変化タイミングにしたがい、目覚まし処理を行う。
自律神経活動状態判定システム１は、自律神経状態判定装置１００と、センサヘッド２００とを備えている。自律神経状態判定装置１００は、入力部１０２と、表示部１０４と、記憶部１０６と、電源供給部１０８と、時計部１１０と、制御部１２０と、加速度計測部１２２と、脈波計測部１２４と、光源駆動部１２６と、脈拍間隔算出部１３０と、自律神経指標算出部１３２と、脈拍偏差算出部１３４と、体動判定部１３６と、覚醒判定部１３８と、サイクル枠設定部１４０と、判定枠設定部１４２と、睡眠状態判定部１４４と、変化タイミング検出部１４６と、目覚まし時刻設定部１５０と、目覚まし範囲設定部１５２と、目覚まし制御部１５４と、スピーカ１６０と、バイブレータ１６２とを備えている。センサヘッド２００は、光源２０２と受光部２０４とを備えている。
ここで、図１に示す自律神経活動状態判定システム１の装着の例について説明する。図２は、図１に示す自律神経状態判定装置１００の装着の一例を示す図である。図２のように、自律神経状態判定装置１００は例えば手首に腕時計のような形で装着される。このとき脈波の計測用のセンサヘッド２００が小指に装着される。
図１の説明に戻ると、入力部１０２は、ユーザが電源をＯＮ／ＯＦＦする、または表示を切り替える要求や指示を行うスイッチである。表示部１０４は、睡眠状態判定結果を表示する表示装置であり、具体的には、ＬＣＤなどである。
記憶部１０６は、脈波データ、心電データ、体動データなどの計測データ、脈拍間隔データ、脈波偏差データなど処理後のデータ、睡眠状態を判定する閾値などのデータを記憶する記憶部であり、具体的には、フラッシュメモリなどである。電源供給部１０８は、自律神経状態判定装置１００の電力を供給する電源であり、具体的には、バッテリである。時計部１１０は、時刻を計測する装置である。具体的には、リアルタイムクロックＩＣなどである。
制御部１２０は、計測のタイミングの制御、受信データの蓄積、処理などを行う。加速度計測部１２２は、被験者の体動を示す体動データとして加速度データを計測し、データ変換をする計測部であり、加速度センサである。加速度センサは、３軸方向の−２ｇ〜２ｇの加速度を計測する加速度計であり、自律神経状態判定装置１００本体に搭載されている。また、加速度計測部１２２は、加速度センサのアナログデータのゲイン、オフセットを調整回路で調整した後、１０ビットＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換する。そして、変換後のデータを制御部１２０に向けて出力する。
センサヘッド２００は、光源２０２である青色ＬＥＤと受光部２０４であるフォトダイオードからなり、皮膚表面に光を照射し、毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動をフォトダイオードで捉える。
脈波計測部１２４は、被験者の脈波データを計測し、データ変換をする。脈波計測部１２４は、脈波センサのフォトダイオードからの出力電流を電流電圧変換器で電圧に変換し、増幅器で電圧を増幅して、ハイパスフィルタ（カットオフ周波数：０．１Ｈｚ）とローパスフィルタ（カットオフ周波数：５０Ｈｚ）を施した後、１０ビットＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換する。そして、変換後の脈波データを制御部１２０に向けて出力する。光源駆動部１２６は、光源２０２として例えば青色ＬＥＤを使用する場合、これを駆動するための電圧供給部である。
脈拍間隔算出部１３０は、脈波計測部１２４により得られた脈波データから脈波間隔を算出する。ここで、脈拍間隔とは、脈波の一周期の時間間隔である。具体的には、脈波計測部１２４が計測した脈波から一連の脈波データをサンプリングする。そして、サンプリングした一連の脈波データを時間微分して一連の脈波データの直流変動成分を得る。さらに一連の脈波データから直流変動成分を除去する。
そして、直流変動成分を除去された一連の脈波データの処理ポイントを中心とした前後約１秒の脈波データの最大値と最小値を取得し、最大値と最小値との間の所定の値を脈波間隔閾値とする。間隔閾値としては、例えば最大値、最小値の差を振幅として、最小値から振幅の９割の値を用いるのが好ましい。さらに、直流変動成分を除去された一連の脈波データから閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔を脈拍間隔とする。
この脈拍間隔データは不等間隔データである。周波数解析を行うためには等間隔データに変換する必要がある。そこで、不等間隔の脈拍間隔データを補間、再サンプリングし、等間隔の脈拍間隔データを生成する。例えば、３次の多項式補間法によって補間する点の前後それぞれ３点のサンプリング点を用いて等間隔の脈拍間隔データを生成する。
自律神経指標算出部１３２は、睡眠状態を判定する低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）の指標ＬＦと高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）の指標ＨＦという二つの自律神経指標を算出する。図３は、自律神経指標算出部１３２の処理を説明するための図である。
まず等間隔の脈拍間隔データを例えばＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）にて周波数スペクトル分布に変換する。次に、得られた周波数スペクトル分布より、ＬＦ，ＨＦを得る。具体的には、複数のパワースペクトルのピーク値とピーク値を中心として前後等間隔の１点との３点の合計値の算術平均をとってＬＦ、ＨＦとする。
なお、本実施の形態においては、データ処理の負担を軽減する観点から、周波数解析法としてＦＦＴ法を用いたが、他の例としては、ＡＲモデル、最大エントロピー法、ウェーブレット法などを用いてもよい。
脈拍偏差算出部１３４は、脈波計測部１２４により得られた脈波データのうち例えば１分間内における瞬間脈拍の偏差、すなわち脈波偏差を算出する。体動判定部１３６は、加速度計測部１２２から取得した３軸方向の加速度データを時間微分して３軸方向の加速度の微係数を求め、３軸方向の加速度のそれぞれの微係数の二乗和の平方根である体動データの変動量および脈拍間隔内の体動データの変動量の平均である体動量を求める。そして、体動量の変動量が所定の閾値より大きい場合に体動と判定する。例えば、所定の閾値として体動計に使用されている微小な体動の最小値である０．０１Ｇを用いる。
覚醒判定部１３８は、体動判定部１３６によって判定された体動の発生頻度が所定の閾値以上である場合に覚醒状態であると判定し、体動の発生頻度が所定の閾値未満である場合は睡眠状態であると判定する。
具体的には、覚醒判定部１３８は、体動判定部１３６から体動の有無を取得し、設定区間にける体動発生頻度を計測する。ここで、設定区間としては例えば１分間が好ましい。そして、体動発生頻度が予め定めた閾値以上である場合に覚醒状態であると判定する。一方、体動発生頻度が閾値未満である場合は睡眠状態であると判定する。例えば、閾値としては、過去の覚醒時における体動頻度から２０回／分を用いるのが好ましい。
サイクル枠設定部１４０は、サイクル枠を設定する。例えば、１２０分のサイクル枠が設定する。サイクル枠とは、睡眠の１サイクルが含まれる時間間隔、すなわち時間枠である。睡眠の１サイクルは、９０分から１２０分程度である。したがって、サイクル枠は、例えば９０分としてもよい。すなわち、睡眠の１サイクルを含む時間枠であればよく、１２０分に限定されない。サイクル枠設定部１４０は、現在時刻を基準として、過去１２０分前までの時間枠をサイクル枠として設定する。
図４は、サイクル枠設定部１４０の処理を説明するための図である。図４に示すサイクル枠は、１２０分である。例えば、２３時から自律神経指標の計測を開始したとする。この場合には、２３時から継続して自律神経指標の計測が行われる。そして、１時になると、２３時から１時までの１２０分が経過するので、この時間枠をサイクル枠として設定する。さらに、１時１分になると、２３時１分から１時１分までの１２０分をサンプル枠として設定する。このように、サイクル枠設定部１４０は、例えば１分を設定間隔として、設定間隔おきにサンプル枠を設定してする。なお、設定間隔は、サンプル枠より短い間隔であればよい。さらに、設定間隔は、後述の継続性判定枠に比べて短い時間間隔であることが望ましい。
再び説明を図１に戻す。判定枠設定部１４２は、判定枠を設定する。ここで、判定枠とは、睡眠状態変化を判定するための時間枠である。ここで、判定枠は、例えば、サイクル枠のうち最も遅い時刻を含む時間枠である。さらに、時間的な長さは予め設定されている。
図５は、判定枠を説明するための図である。図５に示す判定枠は、２３時から１時のサイクル枠に対して設定される判定枠である。このように、判定枠は、サイクル枠のうち遅い時刻に対応する境界位置、すなわち後端である１時を境界とする７分間の時間枠である。さらに、２３時１分から１時１分のサイクル枠に対して設定される判定枠は、１時１分を境界とする７分間の時間枠である。
このように、サイクル枠に対する相対的な判定枠の位置が予め設定されている。そして、サイクル枠が定まると、これにしたがい、相対的な判定枠の位置に基づいて、判定枠の絶対位置を特定する。
例えば、相対的な判定枠の位置として、サイクル枠の後端を境界とする７分の時間枠と設定されている。そして、サイクル枠設定部１４０により、２３時から１時のサイクル枠が設定されたとする。この場合、判定枠設定部１４２は、サイクル枠にしたがい、１時を後端とする７分の時間枠、すなわち０時５３分から１時までの時間枠を判定枠として設定する。なお、判定枠は、サイクル枠における相対的な位置が予め設定された時間枠であればよく、最も遅い時刻を含む時間枠に限定されるものではない。
サイクル枠設定部１４０により１分の設定間隔おきにサイクル枠が設定されると、判定枠設定部１４２は、各サイクル枠に対する判定枠を設定する。すなわち、１分の設定間隔おきに複数の判定枠を設定する。
睡眠状態判定部１４４は、自律神経指標算出部１３２により算出された自律神経指標ＬＦ，ＨＦと、脈拍偏差算出部１３４により算出された脈拍偏差とに基づいて、自律神経の活動状態として睡眠状態を判定する。睡眠状態として、睡眠深度を判定する。ここで、睡眠深度とは、被験者の脳の活動状態の程度を示す指標である。本実施の形態においては、ノンレム睡眠、レム睡眠のいずれに該当するかを判定する。なお、本実施の形態にかかる睡眠状態判定部１４４は、状態判定手段として機能する。
図６は、睡眠中に得られた自律神経指標を示す図である。レム睡眠とノンレム睡眠は、自律神経指標と閾値との大小関係によって判別される。しかし、図５に示す例においては、時間の経過とともにレム睡眠およびノンレム睡眠のそれぞれに対応する自律神経指標の値が徐々に増加している。これは、サーカディアンリズムの影響によるものである。このように、自律神経指標のベース自体が増加している場合には、すべての自律神経指標を利用してレム睡眠かノンレム睡眠かを判定したのでは、判定誤差が生じる可能性が高い。
また、自律神経の指標は、個人差の影響も受ける。したがって、この場合、２３時から５時までのすべての自律神経指標の値を利用すると、正確な睡眠状態を判別することができない場合がある。
そこで、本実施の形態においては、このサイクル枠内の自立神経指標のみを用いて睡眠状態を判定する。これにより、サーカディアンリズムの影響等を排除し、より精度よく睡眠状態を判定することができる。
変化タイミング検出部１４６は、睡眠状態判定部１４４により判定された各判定枠における睡眠状態に基づいて、睡眠状態の変化のタイミングを検出する。
目覚まし時刻設定部１５０は、被験者からの指示により目覚まし時刻を設定する。目覚まし範囲設定部１５２は、目覚まし範囲を設定する。ここで、目覚まし範囲とは、目覚まし時刻を基準とした所定の時間幅の範囲である。目覚まし範囲は例えば２時間である。
より具体的には、目覚まし範囲設定部１５２は、予め所定の時間幅を保持している。そして、保持している時間幅の範囲であって、かつ目覚まし時刻設定部１５０が設定した目覚まし時刻を基準とする範囲を目覚まし範囲として決定する。
なお、本実施の形態においては、目覚まし範囲設定部１５２は、目覚まし時刻設定部１５０によって設定された目覚まし時刻を基準とし、目覚まし時刻から所定の時間幅だけ早い時刻までの範囲を目覚まし範囲として決定したが、目覚まし範囲はこれに限定されるものではない。
例えば、目覚まし時刻を基準とし、目覚まし時刻から所定の時間幅だけ遅い時刻までの範囲を目覚まし範囲としてもよい。また例えば、目覚まし時刻を中心時刻とし、当該時刻の前後の所定の時間幅の範囲を目覚まし範囲としてもよい。
目覚まし制御部１５４は、スピーカ１６０およびバイブレータ１６２を駆動する時刻を決定し、当該時刻になるとスピーカ１６０およびバイブレータ１６２を駆動する。スピーカ１６０およびバイブレータ１６２は、目覚まし機構である。スピーカ１６０は、目覚まし音声を出力する。また、バイブレータ１６２は、振動を発生する。
図７は、自律神経活動状態判定システム１による睡眠状態判定処理を含む目覚まし処理を示すフローチャートである。被験者は、睡眠前に自律神経活動状態判定システム１を装着し、入力部１０２から電源および目覚まし機能を起動する。また、目覚まし時刻をセットする。これにより、目覚まし時刻設定部１５０は、目覚まし時刻をセットする。このとき、加速度計測部１２２は、加速度の計測を開始する（ステップＳ１００）。また、脈波計測部１２４は、脈波の計測を開始する（ステップＳ１２０）。
加速度計測部１２２が加速度の計測を開始すると、体動判定部１３６は、加速度計測部１２２から取得した３軸方向の加速度データから体動データを得る。そして、体動データの変動量が閾値より大きい場合に体動と判定する（ステップＳ１０２）。
体動判定部１３６が体動ありと判定した場合に（ステップ１０４，Ｙｅｓ）、覚醒判定部１３８は、覚醒状態か睡眠状態かを判定する（ステップＳ１０６）。体動判定部１３６が、覚醒状態と判定した場合は（ステップＳ１０８，覚醒）、体動判定部１３６は、覚醒判定部１３８は、記憶部１０６に入眠時刻、覚醒時刻、一連の睡眠中の中途覚醒回数を保持させる。さらに、表示部１０４に入眠時刻、覚醒時刻、中途覚醒回数を表示する（ステップＳ１１０）。
一方、脈波計測部１２４が脈波の計測を開始すると、脈拍間隔算出部１３０は脈拍間隔を算出するための動的閾値である脈拍間隔閾値を算出する（ステップＳ１２２）。次に、脈拍間隔算出部１３０は、直流変動成分を除去された一連の脈波データから脈波間隔閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔を脈拍間隔として得る（ステップＳ１２４）。
次に、脈拍間隔算出部１３０は、ステップＳ１０２における体動判定の結果、およびステップＳ１０６における覚醒判定の結果に基づいて、睡眠状態であって、かつ体動がない場合のみ脈拍間隔データを保存する（ステップＳ１３０）。
次に、脈拍間隔算出部１３０は、一連の脈拍間隔データをＦＦＴ法などの周波数解析法によって周波数スペクトル分布に変換する（ステップＳ１３２）。そして、自律神経指標算出部１３２は、ステップＳ１３２において周波数スペクトル分布に変換された一連の脈拍間隔データの複数のパワースペクトルの値から自律神経指標ＬＦ，ＨＦを算出する（ステップＳ１５０）。次に、脈拍偏差算出部１３４は、脈拍偏差を算出する（ステップＳ１５２）。算出された自律神経指標ＬＦ，ＨＦおよび脈拍偏差を、検出時刻に対応付けて記憶部１０６に格納する。
次に、睡眠状態判定部１４４は、自律神経指標ＬＦ，ＨＦ、および脈拍偏差に基づいて睡眠状態を判定し、検出時刻に対応付けて記憶部１０６に保持させる（ステップＳ１５２）。そして、表示部１０４に睡眠状態を表示し（ステップＳ１５４）、さらに睡眠中の体動量を表示する（ステップＳ１５６）。次に、目覚まし制御部１５４は、目覚ましタイミング制御処理を行う（ステップＳ１６０）。以上で目覚まし処理が完了する。
図８は、図７において説明した睡眠状態判定処理（ステップＳ１５２）における詳細な処理を示すフローチャートである。まず、サイクル枠設定部１４０は、サイクル枠を設定する（ステップＳ２００）。本実施の形態においては、サイクル枠は、１２０分である。したがって、１２０分間分のデータに対し、ステップＳ２０２からステップＳ２０６の処理を行う。
すなわち、まず、ステップＳ１２２において任意の検出時刻に対応付けて蓄積された自律神経指標データと、ステップＳ１２６において同一の検出時刻に対応付けて蓄積された脈拍偏差とを平面座標に散布図プロットする（ステップＳ２０２）。このプロットに対応する検出時刻と同一の検出時刻に対応付けてステップＳ１１０において蓄積された覚醒データがある場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、対応するプロットを散布図から削除する（ステップＳ２０６）。これにより、睡眠中のデータのみを対象として睡眠状態を判定することができる。したがって、より精度よく睡眠状態を判定することができる。
なお、平面座標におけるｘ座標はＬＦ／ＨＦ、ｙ座標は脈拍偏差である。また、他の例としては、ｘ座標をＬＦ、ｙ座標にＨＦとしてプロットしてもよい。
サイクル枠内のすべてのデータを散布図にプロットするまでステップＳ２０２からステップＳ２０６までの処理を繰り返す（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）。本実施の形態においては、１２０個のデータを散布図にプロットするまで繰り返す。
次に、散布図中のプロットをクラスタリングすることにより、睡眠状態を判定する。具体的には、まず、Ｋ−平均アルゴリズムを用いて散布図を２クラスタに分割する（ステップＳ２１０）。そして、クラスタの中心が原点に近い方のクラスタのクラスタＩＤを第１クラスタとする。また、クラスタの中心が原点から遠い方のクラスタのクラスタＩＤを第２クラスタとする。なお、本実施の形態においては、データ処理の負担を軽減する観点から、クラスタリング手法としてＫ−平均法を用いたが、他の例としては、ＦＣＭ法、エントロピー法などを用いてもよい。
そして、散布図にプロットされた各データに対し、クラスタＩＤを付与する（ステップＳ２１４）。このとき、クラスタＩＤの付与されないデータに対しては、覚醒データである旨を示すクラスタＩＤを付与する（ステップＳ２１６）。次に、クラスタＩＤが付与された１００のデータを時系列にソートする（ステップＳ２１８）。
時系列にソートされた各データに付与されたクラスタＩＤに基づいて、睡眠状態を判定する（ステップＳ２２０）。具体的には、第１クラスタのクラスタＩＤが付与されたデータに対応する検出時刻における眠状態は、ノンレム睡眠と判定する。また、第２クラス他のクラスタＩＤが付与されたデータに対応する検出時刻における睡眠状態はレム睡眠と判定する。以上のように、クラスタリングを行うことにより、精度よく睡眠状態を判定することができる。
なお、上述のように、１２０分のサイクル枠を１分の設定間隔おきに設定した場合には、所定の時刻が、複数のサイクル枠に含まれることになる。そして、サイクル枠ごとに同一の時刻に対して異なる判定結果が得られる可能性がある。リアルタイム性を重視する観点からは、対象となる時刻がサイクル枠のうちより遅い時刻になるようなサイクル枠を利用した処理により判定するのが望ましい。すなわち、任意の時刻が経過したときに、当該時刻をサイクル枠の後端とするサイクル枠における処理に基づいて、当該時刻の睡眠状態を判定する。
図９は、図７において説明した目覚まし駆動処理（ステップＳ１６０）における詳細な処理を示すフローチャートである。現在時刻が、目覚まし時刻に基づいて設定された目覚まし範囲に含まれる場合には（ステップＳ３００，Ｙｅｓ）、判定枠設定部１４２は、判定枠を設定する（ステップＳ３０２）。現在時刻を含むサイクル枠に対応する判定枠を設定する。例えば、現在時刻が７時である場合には、７時を終端とする１２０分のサイクル枠に対する判定枠として、６時５３分から７時までの７分間を設定する。
次に、変化タイミング検出部１４６は判定枠設定部１４２により設定された判定枠におけるレム睡眠の割合を算出する（ステップＳ３０４）。図１０は、変化タイミング検出部１４６の処理を説明するための図である。図１０に示すように、判定枠における１分ごとの睡眠状態を特定する。判定枠が７分であるので、７回の判定結果が得られる。
再び説明を図９に戻す。判定枠に含まれる判定結果のうちレム睡眠の割合が閾値よりも大きい場合には（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、現在レム睡眠中であり、まだノンレム睡眠に切り替っていないと判断する。なお、ここで閾値は予め設定されている。閾値は、例えば６０％である。なお、閾値は任意であり、６０％に限定されるものではない。
また、判定枠に含まれる判定結果のうちレム睡眠の割合が閾値よりも小さい場合には（ステップＳ３０６，Ｎｏ）、現在の時刻が目覚まし範囲の最後端であるか否かを判定する（ステップＳ３０８）。そして、現在の時刻が目覚まし範囲の最後端であると判定された場合には（Ｓ３０８，Ｙｅｓ）、目覚ましを駆動する（ステップＳ３２０）。一方、ステップＳ３０８において、現在の時刻が目覚まし範囲の最後端でないと判定された場合には（Ｓ３０８，Ｎｏ）、ステップＳ３０２の判定枠設定の処理に戻る。
次に、１分経過すると、サイクル枠を変更する（ステップＳ３１０）。さらに、判定枠を変更する（ステップＳ３１２）。すなわち、サイクル枠および判定枠をそれぞれ１分後にずらす。例えば、ステップＳ３０２において７時を後端とする判定枠を設定した場合には、ステップＳ３１０およびステップＳ３１２においては、７時１分を後端とするサイクル枠および判定枠をそれぞれ設定する。
次に、ステップＳ３１２において設定された判定枠におけるノンレム睡眠の割合を特定する（ステップＳ３１４）。ノンレム睡眠の割合が閾値よりも大きい場合には（ステップＳ３１６，Ｙｅｓ）、変化タイミング検出部１４６は、現在時刻をレム睡眠からノンレム睡眠に変化した変化タイミングと特定する（ステップＳ３１８）。なお、この閾値は、ステップＳ３０６において利用する閾値と同一である。なお、他の例としては、それぞれ異なる閾値を設定してもよい。次に、目覚まし制御部１５４は、目覚ましを駆動する（ステップＳ３２０）。
ステップＳ３１６において、ノンレム睡眠の割合が閾値以下である場合（ステップＳ３１６，Ｎｏ）、すなわち、この時刻において既にレム睡眠と判定された場合には、現在の時刻が目覚まし範囲の最後端であるか否かの判定を行う（ステップＳ３０８）。そして、現在の時刻が目覚まし範囲の最後端でないと判定された場合には（ステップＳ３０８，Ｎｏ）、ステップＳ３０２に戻り、再びサイクル枠および判定枠を設定し処理を継続する。
また、ステップＳ３０６，Ｓ３０８、Ｓ３１６の判定処理の判定がＹｅｓの場合には、ステップＳ３２０の処理が行われることになる。以上で、目覚まし駆動処理（ステップＳ１６０）が完了する。
なお、他の例としては、ステップＳ３０６においてレム睡眠の割合が閾値以下であった場合には、再びレム睡眠に変化するのを待ち、レム睡眠に移行した後に、ステップＳ３１０からステップＳ３１８の処理によりレム睡眠からノンレム睡眠への変化タイミングを特定してもよい。そして、この変化タイミングで目覚ましを駆動する。
以上のように、判定枠における睡眠状態の割合の変化を参照することにより、精度よくレム睡眠からノンレム睡眠への変化タイミングを特定することができる。
また、被験者に対して行った実験により、レム睡眠からノンレム睡眠への変化のタイミングにおいて目覚めると快適に目覚めることがわかっている。そこで、このように、レム睡眠からノンレム睡眠への変化タイミングにおいて目覚ましを駆動させることとした。これにより、被験者を快適に目覚めさせることができる。
図１１は、実施の形態１にかかる自律神経状態判定装置１００のハードウェア構成を示す図である。自律神経状態判定装置１００は、ハードウェア構成として、自律神経状態判定装置１００における睡眠状態判定処理を実行する睡眠状態判定プログラムなどが格納されているＲＯＭ５２と、ＲＯＭ５２内のプログラムに従って自律神経状態判定装置１００の各部を制御するＣＰＵ５１と、自律神経状態判定装置１００の制御に必要な種々のデータを記憶するＲＡＭ５３と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５７と、各部を接続するバス６２とを備えている。
先に述べた自律神経状態判定装置１００における睡眠状態判定プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
この場合には、睡眠状態判定プログラムは、自律神経状態判定装置１００において上記記録媒体から読み出して実行することにより主記憶装置上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
また、本実施の形態の睡眠状態判定プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
（実施の形態２）
図１２は、実施の形態２にかかる自律神経活動状態判定システム２の全体構成を示す図である。自律神経活動状態判定システム２は、交感神経と副交感神経のいずれが優位の状態であるかに基づいて、目覚まし制御を行う。実施の形態２にかかる自律神経活動状態判定システム２の自律神経状態判定装置１０１は、睡眠状態判定部１４４にかえて優位判定部１７０を備えている。
図１２は、実施の形態２にかかる自律神経活動状態判定システム２の全体構成を示す図である。自律神経活動状態判定システム２は、交感神経と副交感神経のいずれが優位の状態であるかに基づいて、目覚まし制御を行う。実施の形態２にかかる自律神経活動状態判定システム２の自律神経状態判定装置１０１は、睡眠状態判定部１４４にかえて優位判定部１７０を備えている。
優位判定部１７０は、自律神経指標ＬＦ，ＨＦと、脈拍偏差とに基づいて、自律神経の活動状態として、交感神経と副交感神経のいずれが優位の状態であるかを判定する。そして、目覚まし制御部１５４は、優位判定部１７０による判定結果に基づいて、目覚まし制御を行う。なお、本実施の形態にかかる優位判定部１７０は、活動状態特定手段として機能する。
図１３は、実施の形態２にかかる自律神経活動状態判定システム２による睡眠状態判定処理を含む目覚まし処理を示すフローチャートである。実施の形態２においては、自律神経指標ＬＦ，ＨＦを算出し、脈拍偏差を算出すると、次に、優位判定部１７０は、自律神経指標ＬＦ，ＨＦおよび脈拍偏差に基づいて、交感神経と副交感神経のいずれが優位の状態にあるかを判定する（ステップＳ１７０）。そして、目覚まし駆動処理（ステップＳ１６０）においては、優位判定部１７０による判定結果に基づいて、目覚まし駆動処理を行う。
図１４は、図１３において説明した優位判定処理（ステップＳ１７０）における詳細な処理を示すフローチャートである。優位判定処理（ステップＳ１７０）においては、ステップＳ２０２からステップＳ２１８までの処理により、各時刻におけるプロットを２クラスタに分割し、各時刻のクラスタＩＤを特定する。なお、ステップＳ２０２からステップＳ２１８までの処理は、実施の形態１において図８を参照しつつ説明した睡眠状態判定処理（ステップＳ１５２）におけるステップＳ２０２からステップＳ２１８までの処理と同様である。
次に、第１クラスタのクラスタＩＤが付与されたデータに対する検出時刻は、副交感神経優位の状態にあると判定する。また、第２クラスタのクラスタＩＤが付与されたデータに対する検出時刻は、交感神経優位の状態にあると判定する（ステップＳ２３０）。
図１５は、図１３において説明した目覚まし駆動処理（ステップＳ１６０）における詳細な処理を示すフローチャートである。現在時刻が、目覚まし時刻に基づいて設定された目覚まし範囲に含まれる場合には（ステップＳ３００，Ｙｅｓ）、判定枠設定部１４２は、判定枠を設定する（ステップＳ３０２）。次に、変化タイミング検出部１４６は判定枠設定部１４２により設定された判定枠における交換神経優位の割合を算出する（ステップＳ３０４）。
判定枠に含まれる判定結果のうち交換神経優位の割合が閾値よりも大きい場合には（ステップＳ３０６，Ｙｅｓ）、現在交換神経優位の状態であり、まだ副交換神経優位の状態には切り替っていないと判断する。
次に、１分経過すると、サイクル枠を変更する（ステップＳ３１０）。さらに、判定枠を変更する（ステップＳ３１２）。判定枠における副交換神経優位の割合を特定する（ステップＳ３１４）。副交換神経優位の割合が閾値よりも大きい場合には（ステップＳ３１６，Ｙｅｓ）、変化タイミング検出部１４６は、現在時刻を交換神経優位から副交換神経優位に変化した変化タイミングと特定する（ステップＳ３１８）。次に、目覚まし制御部１５４は、目覚ましを駆動する（ステップＳ３２０）。以上で、目覚まし駆動処理（ステップＳ１６０）が完了する。
なお、実施の形態２にかかる自律神経活動状態判定システム２のこれ以外の構成および処理は、実施の形態１にかかる自律神経活動状態判定システム１の構成および処理と同様である。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。
そうした第１の変更例としては、レム睡眠からノンレム睡眠への変化タイミングにかえて、ノンレム睡眠からレム睡眠への変化タイミングを検出し、この変化タイミングに適した制御を行ってもよい。同様に、副交感神経優位の状態から交感神経優位の状態への変化タイミングを検出し、この変化タイミングに適した制御を行ってもよい。
また、第２の変更例としては、本実施の形態にかかる制御内容は、目覚ましのタイミングにおける音声出力と、バイブレータ駆動であったが、これに限定されるものではない。例えば、電気刺激（電流、電圧による刺激）を生成し、これを被験者に与えてもよい。また、匂いを発生させてもよい。また、各変化タイミングに適した音楽を再生してもよい。また、照明を制御してもよい。また、気温、湿度、気圧などを制御してもよい。また、酸素発生器で高濃度酸素を発生して活性度を上げてもよい。また、季節に応じた適切な熱を刺激として与えてもよい。
１，２ 自律神経活動状態判定システム
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５７ 通信Ｉ／Ｆ
６２ バス
１００，１０１ 自律神経状態判定装置
１０２ 入力部
１０４ 表示部
１０６ 記憶部
１０８ 電源供給部
１１０ 時計部
１２０ 制御部
１２２ 加速度計測部
１２４ 脈波計測部
１２６ 光源駆動部
１３０ 脈拍間隔算出部
１３２ 自律神経指標算出部
１３４ 脈拍偏差算出部
１３６ 体動判定部
１３８ 覚醒判定部
１４０ サイクル枠設定部
１４２ 判定枠設定部
１４４ 睡眠状態判定部
１４６ 変化タイミング検出部
１５０ 目覚まし時刻設定部
１５２ 目覚まし範囲設定部
１５４ 目覚まし制御部
１６０ スピーカ
１６２ バイブレータ
１７０ 優位判定部
２００ センサヘッド
２０２ 光源
２０４ 受光部
５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５７ 通信Ｉ／Ｆ
６２ バス
１００，１０１ 自律神経状態判定装置
１０２ 入力部
１０４ 表示部
１０６ 記憶部
１０８ 電源供給部
１１０ 時計部
１２０ 制御部
１２２ 加速度計測部
１２４ 脈波計測部
１２６ 光源駆動部
１３０ 脈拍間隔算出部
１３２ 自律神経指標算出部
１３４ 脈拍偏差算出部
１３６ 体動判定部
１３８ 覚醒判定部
１４０ サイクル枠設定部
１４２ 判定枠設定部
１４４ 睡眠状態判定部
１４６ 変化タイミング検出部
１５０ 目覚まし時刻設定部
１５２ 目覚まし範囲設定部
１５４ 目覚まし制御部
１６０ スピーカ
１６２ バイブレータ
１７０ 優位判定部
２００ センサヘッド
２０２ 光源
２０４ 受光部
Claims (12)
- 被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定装置であって、
任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を計測する自律神経指標計測手段と、
予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定手段と、
各サイクル枠内の時間枠であって、前記サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定手段と、
前記サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する活動状態特定手段と、
前記活動状態特定手段により特定された活動状態の変化に基づいて、前記活動状態の変化タイミングを検出する変化タイミング検出手段と
を備えたことを特徴とする自律神経状態判定装置。 - 前記判定枠設定手段は、前記サイクル枠のうち遅い時刻に対応する境界位置を境界位置とする前記判定枠を設定することを特徴とする請求項１に記載の自律神経状態判定装置。
- 前記活動状態特定手段は、前記判定枠内における所定の時間間隔おきの複数の時刻における活動状態を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の自律神経状態判定装置。
- 前記変化タイミング検出手段は、前記判定枠における単位時間に対応する各時刻における活動状態のうち、所定の活動状態の割合および継続性に基づいて、前記変化タイミングを検出することを特徴とする請求項１または２に記載の自律神経状態判定装置。
- 前記活動状態特定手段は、前記活動状態としてノンレム睡眠またはレム睡眠の睡眠状態を当該睡眠状態の連続性に基づき特定し、
前記変化タイミング検出手段は、前記判定枠内におけるレム睡眠の割合が閾値以下から閾値より大きい値に変化した場合に、前記ノンレム睡眠から前記レム睡眠への変化タイミングとして検出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の自律神経状態判定装置。 - 前記睡眠状態特定手段は、前記活動状態としてノンレム睡眠またはレム睡眠の睡眠状態を当該睡眠状態の連続性に基づき特定し、
前記変化タイミング検出手段は、前記判定枠内におけるノンレム睡眠の割合が閾値以下から閾値より大きい値に変化した場合に、前記レム睡眠から前記ノンレム睡眠への変化タイミングとして検出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の自律神経状態判定装置。 - 前記活動状態特定手段は、前記活動状態として交感神経優位と副交感神経優位の状態を当該自律神経活動状態の連続性に基づき特定し、
前記変化タイミング検出手段は、前記判定枠内における交感神経優位の状態の割合が閾値以下から閾値より大きい値に変化した場合に、前記副交感神経優位の状態から前記交感神経優位の状態への変化タイミングとして検出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の自律神経状態判定装置。 - 前記活動状態特定手段は、前記活動状態として交感神経優位と副交感神経優位の状態を当該自律神経活動状態の連続性に基づき特定し、
前記変化タイミング検出手段は、前記判定枠内における副交感神経優位の状態の割合が閾値以下から閾値より大きい値に変化した場合に、前記交感神経優位の状態から前記副交感神経優位の状態への変化タイミングとして検出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の自律神経状態判定装置。 - 前記変化タイミング検出手段により検出された前記変化タイミングに基づいて、前記被験者の環境状態を制御する制御手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の自律神経状態判定装置。
- 前記制御手段は、光、音、匂い、温度、湿度、気圧、電流、電圧、熱、酸素または振動の少なくとも１つの刺激を提示することを制御することを特徴とする請求項９に記載の自律神経状態判定装置。
- 被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定方法であって、
任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を計測する自律神経指標計測ステップと、
予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定ステップと、
各サイクル枠内の時間枠であって、前記サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定ステップと、
前記サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する活動状態特定ステップと、
前記活動状態特定ステップにおいて特定された活動状態の変化に基づいて、前記活動状態の変化タイミングを検出する変化タイミング検出ステップと
を有することを特徴とする自律神経状態判定方法。 - 被験者の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定処理をコンピュータに実行させる自律神経状態判定プログラムであって、
任意の単位時間ごとに睡眠中の被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を取得する自律神経指標取得ステップと、
予め定められた長さの時間枠であって、睡眠の１サイクルを含む時間枠であるサイクル枠を、当該サイクル枠の長さより短い時間間隔である設定間隔おきに複数設定するサイクル枠設定ステップと、
各サイクル枠内の時間枠であって、前記サイクル枠内の所定の位置を基準とする予め定められた長さの時間枠である判定枠を設定する判定枠設定ステップと、
前記サイクル枠内において計測された自律神経指標に基づいて、当該サイクル枠内の前記判定枠内の複数の時刻における自律神経の活動状態を特定する活動状態特定ステップと、
前記活動状態特定ステップにおいて特定された活動状態の変化に基づいて、前記活動状態の変化タイミングを検出する変化タイミング検出ステップと
を有することを特徴とする自律神経状態判定プログラム。
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