JP2009112402A - 睡眠計及び睡眠状態判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易に眠りの状態を観測できる睡眠計及び睡眠状態判定方法を提供する。
【解決手段】睡眠計は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、前記脳波における前記δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分の含有量、含有率に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段と、を備える。睡眠状態判定方法は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出するステップと、前記δ波、α波、σ波、β波の含有量、含有率に基づいて所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定するステップとを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体の睡眠状態を判定する睡眠計及び睡眠状態判定方法に関する。

人が、健康な生活を営むためには、十分な眠りを確保することが重要であることが知られている。眠りの状態は、まず、本人以外による外観観察によって、起きている状態か、寝ている状態か判断される。また、客観的に眠りの状態を調べるために、例えば、体温、心拍、発汗、血圧等の測定結果からも睡眠状態が分析されている。さらに、脳は微弱であるが電気を発していることが知られており、脳に電極を装着することによって、いわゆる脳波を検出することができる。この脳波を検知することで様々な眠りの状態が調べられている（例えば、非特許文献１参照。）。

従来、脳波を検出して眠りの状態を調べるものとしては、例えば、電極を額におき、増幅器、マイクロ制御器等を備えた睡眠プロファイルを求める装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

市川忠彦著、「脳波の旅への誘い」、星和書店 特表２００１−５０３６６７号公報

上記従来技術による睡眠プロファイルを求める装置では、額に電極をおいているので、ノイズとしての筋電の影響を大きく受けることが考えられる。

また、例えば、終夜睡眠ポリグラフィー（ＰＳＧ）検査を受けるなど、眠りの状態を臨床的に検査するためには、大がかりな装置が必要であった。また、被験者は通常とは違う病院内のベッドで頭部に数多くの電極を装着して眠りにつかなければならず、慣れない環境下に置かれるため普段と同じように眠ることができない場合があった。このため、簡易に日常的な眠りの状態を検査することは困難であった。

そこで、本発明の目的は、簡易に眠りの状態を観測できる睡眠計及び睡眠状態判定方法を提供することである。

本発明に係る睡眠計は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、
前記脳波における前記δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分の含有量及び含有率に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする。

前記睡眠状態判定手段は、前記α波の含有率に基づいて、Ｗａｋｅ状態を判定してもよい。また、前記睡眠状態判定手段は、前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態を判定してもよい。さらに、前記睡眠状態判定手段は、前記σ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態を判定してもよい。またさらに、前記睡眠状態判定手段は、前記β波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定してもよい。

前記睡眠状態判定手段は、
（ａ）前記α波の含有率に基づいて、Ｗａｋｅ状態であるか否か判定し、
（ｂ）前記α波による判定でＷａｋｅ状態でないと判断した場合に、前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態を判定し、
（ｃ）前記δ波による判定でＤｅｅｐ睡眠状態でないと判定した場合に、前記σ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態を判定し、
（ｄ）前記σ波による判定でＬｉｇｈｔ睡眠状態でないと判定した場合に、前記β波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定する、
ようにしてもよい。

また、前記睡眠状態判定手段は、前記（ａ）から（ｄ）の判定で睡眠状態を判定できなかった場合には、直前の時間ブロックで判定された睡眠状態と同じ睡眠状態であると判定してもよい。

また、前記生体の身体の動きを検出する体動検出部をさらに備えてもよい。この場合、前記睡眠状態判定手段は、前記体動検出部による体動検出結果に基づいて睡眠状態を判定してもよい。

さらに、前記生体の頭部に装着した脳波検出端子を介して脳波を検出する脳波検出手段をさらに備えてもよい。また、前記脳波検出手段は、単一の脳波検出端子を介して脳波を検出するものであってもよい。

またさらに、判定された前記睡眠状態を時間ブロックごとに表示する表示手段をさらに備えてもよい。

また、前記睡眠状態判定手段は、Ｗａｋｅ状態と、ＲＥＭ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態とを判定してもよい。

本発明に係る睡眠状態判定方法は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記δ波、α波、σ波、β波の含有量及び含有率に基づいて所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定するステップと
を含むことを特徴とする。

前記睡眠状態を判定するステップは、
（ａ）前記α波の含有率を所定の閾値と比較して、Ｗａｋｅ状態を判定するステップと、
（ｂ）前記δ波の含有量を所定の閾値と比較して、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態を判定するステップと、
（ｃ）前記σ波の含有量を所定の閾値と比較して、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態を判定するステップと、
（ｄ）前記β波の含有率を所定の閾値と比較して、ＲＥＭ睡眠状態を判定するステップと、
を含んでもよい。

前記（ａ）から（ｄ）の各ステップで睡眠状態を判定できなかった場合には、直前の時間ブロックで判定された睡眠状態と同じ睡眠状態であると判定するステップをさらに含んでもよい。

また、前記生体の体動を検出するステップと、
前記睡眠状態を判定するステップにおいて、前記生体の体動の観測有無に応じてＷａｋｅ状態を判定するステップをさらに含んでもよい。

本発明に係る睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させる睡眠状態判定プログラムは、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記δ波、α波、σ波、β波の含有量及び含有率に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと、
を含むことを特徴とする。

また、前記睡眠状態判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。

本発明に係る睡眠計及び睡眠状態判定方法によれば、在宅のままでも簡易に睡眠状態を判定することができる。

本発明の実施の形態に係る睡眠計及び睡眠状態判定方法について、添付図面を用いて説明する。なお、図面において実質的に同一の部材には同一の符号を付している。

実施の形態１
図１は、本発明の実施の形態１に係る睡眠計１０の構成を示すブロック図である。この睡眠計１０は、頭部に装着した脳波検出端子１を介して脳波を検出する脳波検出部２と、検出した脳波を記録する記録部３と、検出した脳波を周波数分析する周波数分析部４と、周波数分析の結果から睡眠状態を判断する睡眠状態判断部５と、判断された睡眠状態を表示する表示部７と、外部のネットワーク２０に接続された通信インタフェース８とを備える。この睡眠計１０では、脳波を周波数分析してδ波、α波、σ波、β波とを抽出し、それぞれの含有量、含有率に基づいて所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定する。この場合、あらかじめ、δ波、α波、σ波、β波の含有量又は含有率と、視察判定で判定した睡眠状態の種類及び段階との関係から算出した判定条件を用いる。この判定条件は、例えば、後述する表１である。これによって、簡易に睡眠状態を判定できる。

次に、この睡眠計１０の各構成部材について説明する。
まず、脳波検出端子１は、頭部の任意の箇所に装着できる。この脳波検出端子１は、基準電極以外に、単一の探査電極だけで構成できる。探査電極を頭に取り付ける箇所としては、例えば、国際的な約束事である１０−２０電極法（ten-twenty electrode system）に従って取り付ける箇所を選択すればよい。ここでは探査電極をＣ３（左中心部）に取り付け、基準電極を耳（Ａ）に取り付けて脳波を検出した。このように１ｃｈのみの脳波によって睡眠状態を判定することができる。なお、複数の探査電極を設けてもよい。なお、目の周囲は眼球周囲の筋肉からの筋電による影響が多く、また、額周辺部分も筋電による影響が多いので、探査電極は、これらの箇所を避けて装着することが好ましい。

脳波検出部２は、非常に微弱なμＶ単位の脳波を検出できるものを用いる。記録部３には、通常のＨＤＤ、ＲＡＭ、光ディスク等の記録媒体を用いることができる。周波数分析部４は、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数分析を行えるものを用いることができる。なお、脳波は、およそ０．５〜４．０Ｈｚのδ波帯域、４．０〜８．０Ｈｚのθ波帯域、８．０〜１２．０Ｈｚのα波帯域、１２．０〜１６．０Ｈｚのσ波帯域、１３．０〜４０．０Ｈｚのβ波帯域などの複数の帯域にわたるので、周波数分析部４としては、上記各帯域成分を抽出できるものを用いる。

睡眠状態判断部５は、あらかじめ脳波の周波数分析結果から得られたδ波、σ波の含有量、及び、α波、β波の含有率と、視察判定結果あるいは終夜睡眠ポリグラフィー（ＰＳＧ）検査による結果とを対比して算出した判定条件に基づいて、睡眠状態を判定する。

なお、表示部７では、判定結果を視覚的にわかりやすく表示することができる。通信インタフェース８からネットワーク２０を介して外部機器に睡眠状態の判定結果を伝達してもよい。また、ネットワーク２０は、有線の場合に限られず、無線であってもよい。これによって、在宅の通常の睡眠環境下で得られた睡眠状態の判定結果を、ネットワーク２０を介して特定の外部機器に集積することもできる。

ここで判定しようとする睡眠状態について概説する。睡眠状態について研究が進むにつれて、睡眠状態といっても一様ではなく、様々な深さの眠りが存在することが明らかにされている。さらに、睡眠状態には、２つの特徴的な状態であるＲＥＭ睡眠（レム睡眠）とＮｏｎＲＥＭ睡眠（ノンレム睡眠）があることが見出されている。ＲＥＭ睡眠は、閉じたまぶたの下で眼球が激しく動く急速眼球運動（Rapid Eye Movement：ＲＥＭ）が見られることから名付けられており、睡眠の中で最も浅い眠りの状態であって、脳は起きているときに近く、活発に活動している。その一方、身体は骨格筋の緊張はゆるんでいて、外部からの刺激には反応しにくい状態となっている。また、ＮｏｎＲＥＭ睡眠は「レムのない眠り」とも呼ばれる睡眠状態であって、眠りの深さによっておよそ四段階に分かれることが知られている。第１段階は、目が覚めている状態から睡眠状態へと移行する、まどろんでいる状態である。また、第２段階は、本格的な眠りに入った状態である。さらに、第３段階と第４段階とは熟睡状態であり、より深い眠りの状態である。十分な眠りを得るためには、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の深い段階の睡眠を一定時間確保することが必要とされる。そこで、ここでは、Ｗａｋｅ状態（覚醒状態：Ｗ）、ＲＥＭ睡眠状態（Ｒ）、及び、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階及び第２段階を浅い眠りであるＬｉｇｈｔ睡眠状態（ＬＳ）とし、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階及び第４段階を深い眠りであるＤｅｅｐ睡眠状態（ＤＳ）として、いずれの睡眠状態であるかを判定する。

図２は、本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。
（ａ）まず、生体から脳波を検出する（Ｓ０１）。
（ｂ）検出した脳波（ＥＥＧ）を周波数分析して、α波、δ波、σ波、β波の各周波数成分を抽出する（Ｓ０２）。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各成分を抽出すればよい。
（ｃ）δ波、α波、σ波、β波の含有量、含有率に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定する（Ｓ０３）。この睡眠状態の判定ステップの詳細は、図３に示した。
（ｄ）判定された睡眠状態を表示する（Ｓ０４）。例えば、図４では、各時間ブロックごとにＷａｋｅ状態（覚醒状態）（Ｗ）、ＲＥＭ睡眠状態（Ｒ）、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階及び第２段階）（ＬＳ）、Ｄｅｅｐ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階及び第４段階）（ＤＳ）のいずれであるかの判定結果を示している。
以上によって、所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定できる。

図３は、図２のステップＳ０３の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。なお、下記表１は、図３の各判断ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５、Ｓ１６における判定条件及び判定結果を示す表である。
（ａ）所定の時間ブロックごとに判定対象とする（Ｓ１１）。
（ｂ）体動を含むか否か判断する（Ｓ１２）。例えば、体動を検知した場合には、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ１７）。
（ｃ）α波の含有率が第１の閾値（Ｔｈ１）以上か否か判断する（Ｓ１３）。α波の含有率が第１の閾値（Ｔｈ１）以上の場合には、Ｗａｋｅ状態と判定する。一方、第１の閾値（Ｔｈ１）未満の場合には、ステップＳ１４に移行する。
（ｄ）δ波の含有量が第２の閾値（Ｔｈ２）以上か否か判断する（Ｓ１４）。δ波の含有量が第２の閾値（Ｔｈ２）以上の場合には、Ｄｅｅｐ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階又は第４段階：ＤＳ）と判定する（Ｓ１８）。一方、第２の閾値（Ｔｈ２）未満の場合には、ステップＳ１５に移行する。
（ｅ）σ波の含有量が第３の閾値（Ｔｈ３）以上か否か判断する（Ｓ１５）。σ波の含有量が第３の閾値（Ｔｈ３）以上の場合には、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階又は第２段階）と判定する（Ｓ１９）。一方、第２の閾値（Ｔｈ２）未満の場合には、ステップＳ１６に移行する。
（ｅ）β波の含有率が第４の閾値（Ｔｈ４）以上か判断する（Ｓ１６）。β波の含有率が閾値Ｔｈ４以上の場合には、ＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ２０）。
一方、β波の含有率が閾値Ｔｈ４未満の場合には、上記のいずれの判定条件も満たさないこととなる。この場合、睡眠状態の変化は連続的なものと考えられるので、変化が検出できなかったものとして、直前の時間ブロックについての睡眠状態と同じ睡眠状態と判定する（Ｓ２１）。
（ｆ）全ての時間ブロックについて判定終了か否か判断する（Ｓ２２）。全ての時間ブロックについて判定を終えていれば、全体として終了する。一方、残っている時間ブロックがあれば、次の時間ブロックについて判定するために、ステップＳ１２に戻る。
以上によって、一連の眠りにわたる睡眠状態を判定できる。

図４は、上記実施の形態１に係る睡眠状態判定法を用いてヒトの睡眠状態を判定した結果を示す図である。各図の横軸は時間である。上段は終夜睡眠ポリグラフィー（ＰＳＧ）検査の判定結果である。上段から２番目は実施の形態１に係る睡眠状態判定法による睡眠状態の判定結果を示すものである。３段目は脳波（ＥＥＧ）中のα波の含有率の時間変化を示すものである。４段目はδ波の含有量の時間変化を示すものである。５段目はσ波の含有量の時間変化を示すものである。６段目はβ波の含有率の時間変化を示すものである。

図４の３段目のα波の含有率の時間変化を検討すれば、α波の含有率が第１の閾値（Ｔｈ１）以上の部分がＷａｋｅ状態と対応することがわかる。４段目のδ波の含有量の時間変化を検討すれば、第２の閾値（Ｔｈ２）以上の部分がＤｅｅｐ睡眠状態（ＤＳ）と対応することがわかる。５段目のσ波の含有量の時間変化を検討すれば、第３の閾値（Ｔｈ３）以上の部分がＬｉｇｈｔ睡眠状態（ＬＳ）と対応することがわかる。６段目のβ波の含有率の時間変化を検討すれば、第４の閾値（Ｔｈ４）以上の部分がＲＥＭ睡眠状態と対応することがわかる。

なお、脳波のδ波、α波、σ波、β波などの各周波数成分の含有量、含有率について、上記第１の閾値（Ｔｈ１）から第４の閾値（Ｔｈ４）を用いて睡眠状態を判定する順序及び各閾値の設定等は、脳波のδ波、α波、σ波、β波などの各周波数成分の含有量、含有率と、終夜睡眠ポリグラフィー（ＰＳＧ）検査の判定結果とを対比検討することによって、本発明者が見出したものである。

まず、脳波中のα波の含有率が所定値、すなわち、第１の閾値（Ｔｈ１）以上の場合にＷａｋｅ状態であると判定することができる。次に、δ波、σ波、β波などの各周波数成分の含有量、含有率の間の関係に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態、Ｄｅｅｐ睡眠状態を判定することを検討した。この場合に、体動等に基づくアーチファクトが脳波中に存在すると周波数分析した場合にδ波にその影響が現れることを見出し、あらかじめ体動の観測有無を判断して、体動を検知した場合にもＷａｋｅ状態と判定することとした。

図５は、脳波のδ波含有量とσ波含有量と、ＰＳＧ判定結果との関係を示すグラフである。図６は、δ波含有量とβ波含有率と、ＰＳＧ判定結果との関係を示すグラフである。それぞれのグラフ中では、ＰＳＧ判定結果のＷａｋｅ状態（◇）、ＲＥＭ睡眠状態（■）、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（△）、Ｄｅｅｐ睡眠状態（□）で表している。なお、グラフ中ではＲＥＭ睡眠状態とＤｅｅｐ睡眠状態とを同じ記号で示しているためわかりにくくなってしまっているので、便宜上それぞれの睡眠状態が占有している領域を点線で囲った。

（ａ）図５及び図６のグラフを検討すれば、特に、図６によれば、δ波含有量が所定値以上の場合にほぼＤｅｅｐ睡眠状態と考えることができる。そこで、δ波含有量が所定値、つまり第２の閾値（Ｔｈ２）以上の場合にＤｅｅｐ睡眠状態と判定することができる。
（ｂ）次に、図５からわかるようにσ波含有量だけではＤｅｅｐ睡眠状態とＬｉｇｈｔ睡眠状態とを区別できないが、δ波含有量によってほぼＤｅｅｐ睡眠状態を除くことができる。そこで、σ波含有量が所定値、つまり第３の閾値（Ｔｈ３）以上の場合にＬｉｇｈｔ睡眠状態であると判定することができる。
（ｃ）さらに、図６によれば、β波含有率が所定値、つまり第４の閾値（Ｔｈ４）以上の場合にＲＥＭ睡眠状態と判定できる。
以上のようにして、本発明者は、δ波、α波、σ波、β波の含有量、含有率について、上記の順序でそれぞれの睡眠状態を判定することができることを見出し、本発明に係る睡眠状態判定方法に至ったものである。

なお、ここでは、図４、図５、図６及び表１に示す例を挙げて説明したが、これらは本発明に係る睡眠状態判定法を説明するための一例であって、判定条件の設定及びその判定順序等は上記例に限定されるものではない。

実施の形態２
図７は、本発明の実施の形態２に係る睡眠計１０ａの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ａは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、生体の表面部に装着した体動センサ１３を介して体動を検出する体動検出部１４を備える点で相違する。ここでは、体動の検出有無をＷａｋｅ状態の判定に用いている。なお、これに限られず、体動等によってＤｅｅｐ睡眠、Ｌｉｇｈｔ睡眠、ＲＥＭ睡眠の判定を行ってもよい。この場合には、体動検出部１４はさらに睡眠状態判定部５と接続してもよい。この実施の形態２に係る睡眠計１０ａでは、これらを検出する部材を備えたことによってＷａｋｅ状態の判定をより正確に行うことができる。

本発明は、在宅のままでも簡易に睡眠状態を判定できる睡眠計及び睡眠状態判定方法として用いることができる。

本発明の実施の形態１に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。 図２のステップＳ０３の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法を用いたヒトの睡眠状態の判定結果を示す図である。 脳波のδ波含有量とσ波含有量と、ＰＳＧ判定結果との関係を示すグラフである。 脳波のδ波含有量とβ波含有率と、ＰＳＧ判定結果との関係を示すグラフである。 本発明の実施の形態２に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 脳波検出端子、２ 脳波検出部、３ 記録部、４ 周波数分析部、５ 睡眠状態判定部、７ 表示部、８ 通信インタフェース、１０、１０ａ、１０ｂ 睡眠計、１３ 体動センサ、１４ 体動検出部、２０ ネットワーク

Claims (18)

1. 生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、
   前記脳波における前記δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分の含有量及び含有率に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段と、
   を備えることを特徴とする睡眠計。
2. 前記睡眠状態判定手段は、前記α波の含有率に基づいて、Ｗａｋｅ状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
3. 前記睡眠状態判定手段は、前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
4. 前記睡眠状態判定手段は、前記σ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
5. 前記睡眠状態判定手段は、前記β波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
6. 前記睡眠状態判定手段は、
   （ａ）前記α波の含有率に基づいて、Ｗａｋｅ状態であるか否か判定し、
   （ｂ）前記α波による判定でＷａｋｅ状態でないと判断した場合に、前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態を判定し、
   （ｃ）前記δ波による判定でＤｅｅｐ睡眠状態でないと判定した場合に、前記σ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態を判定し、
   （ｄ）前記σ波による判定でＬｉｇｈｔ睡眠状態でないと判定した場合に、前記β波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
7. 前記睡眠状態判定手段は、前記（ａ）から（ｄ）の判定で睡眠状態を判定できなかった場合には、直前の時間ブロックで判定された睡眠状態と同じ睡眠状態であると判定することを特徴とする請求項６に記載の睡眠計。
8. 前記生体の身体の動きを検出する体動検出部をさらに備え、
   前記睡眠状態判定手段は、前記体動検出部による体動検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
9. 前記生体の頭部に装着した脳波検出端子を介して脳波を検出する脳波検出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
10. 前記脳波検出手段は、単一の脳波検出端子を介して脳波を検出することを特徴とする請求項９に記載の睡眠計。
11. 判定された前記睡眠状態を時間ブロックごとに表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
12. 前記睡眠状態判定手段は、Ｗａｋｅ状態と、ＲＥＭ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態とを判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
13. 生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出するステップと、
    前記δ波、α波、σ波、β波の含有量及び含有率に基づいて所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定するステップと
    を含むことを特徴とする睡眠状態判定方法。
14. 前記睡眠状態を判定するステップは、
    （ａ）前記α波の含有率を所定の閾値と比較して、Ｗａｋｅ状態を判定するステップと、
    （ｂ）前記δ波の含有量を所定の閾値と比較して、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態を判定するステップと、
    （ｃ）前記σ波の含有量を所定の閾値と比較して、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態を判定するステップと、
    （ｄ）前記β波の含有率を所定の閾値と比較して、ＲＥＭ睡眠状態を判定するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項１３に記載の睡眠状態判定方法。
15. 前記（ａ）から（ｄ）の各ステップで睡眠状態を判定できなかった場合には、直前の時間ブロックで判定された睡眠状態と同じ睡眠状態であると判定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の睡眠状態判定方法。
16. 前記生体の体動を検出するステップと、
    前記睡眠状態を判定するステップにおいて、前記生体の体動の観測有無に応じてＷａｋｅ状態を判定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の睡眠状態判定方法。
17. 生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波、α波、σ波、β波の各周波数成分を抽出するステップと、
    前記δ波、α波、σ波、β波の含有量及び含有率に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと、
    を含む睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させることを特徴とする睡眠状態判定プログラム。
18. 請求項１７に記載の前記睡眠状態判定プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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