JP2009172197A - 睡眠状態の判定方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、呼吸信号のみを用いて睡眠段階を判定すること、および、非仰臥状態での睡眠段階を判定することを可能とする、体動検知センサーを用いた睡眠状態の判定方法およびシステムの提供。
【解決手段】体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号の周波数スペクトルを求め、該周波数スペクトルにおける高調波の分布に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とし、好ましくは、周波数スペクトルにおける第二高調波および第三高調波の分布に基づきレム睡眠とノンレム睡眠を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法およびシステム。
【選択図】図５

Description

本発明は、呼吸動作による体動信号に基づく睡眠状態の判定方法およびシステムに関し、例えば、体動信号の周波数スペクトルにおける高調波の分布に基づき睡眠状態を判定する睡眠状態の判定方法およびシステムに関する。

睡眠状態は、身体は眠っているにも関わらず、脳は覚醒状態にあるレム睡眠期（ＲＥＭ）と、脳も休息している状態にあるノンレム睡眠期（ＮＯＮ−ＲＥＭ）とに分けられる。更に、睡眠状態の深さに応じて生体情報が変化することが知られおり、皮膚温、体動、心拍数などの生体情報を基に睡眠状態の深さを判定する方法が提言されている（例えば、特許文献１）。

呼吸信号のみを用いて睡眠段階の判定を可能とする装置も提言されており、例えば特許文献２には、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、好ましくは、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睡眠段階判定装置が開示される。

また、体動を検知するセンサーとしては、本発明者が提言した、ブリッジ状に撓ませた圧電フィルムと、圧電フィルムの両端を結ぶ圧電フィルムより短い伸縮可能な部材とから構成され、被検体に当接する伸縮可能な部材の伸縮動に追従して、圧電フィルムの撓みが変化する体動検知センサーがある（特許文献３）。
特開２００４−２５４８２７号公報 特開２００６−２８０６８６号公報 特開２００６−３４０８２０号公報

特許文献１に開示される装置は、呼吸信号のみを用いて睡眠段階の判定を行うことはできなかった。
また、特許文献２に開示される装置は、仰臥状態での睡眠段階の判定を可能とするものであり、立位状態や座位状態での睡眠状態を判定可能とするものではなかった。

本発明は、呼吸信号のみを用いて睡眠段階を判定すること、および、非仰臥状態での睡眠段階を判定することを可能とする、体動検知センサーを用いた睡眠状態の判定方法およびシステムを提供することを目的とする。

第１の発明は、体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号の周波数スペクトルを求め、周波数スペクトルにおける高調波の分布に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法である。
第２の発明は、第１の発明において、周波数スペクトルにおける第二高調波および第三高調波の分布に基づきレム睡眠とノンレム睡眠を判定することを特徴とする。
第３の発明は、体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号におけるピークの周期を算出し、その周期が一定の範囲であるかに基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法である。
第４の発明は、体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号における上方ピークと下方ピークの途中の領域の波形に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法である。
第５の発明は、第１ないし４のいずれかの発明において、さらに、記憶した体動信号の強度に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする。
第６の発明は、第１ないし５のいずれかの発明において、前記体動検知センサーは、圧電フィルムの伸縮により生じる出力電圧により体動を検知する体動検知センサーであることを特徴とする。
第７の発明は、体動検知センサーと、体動検知センサーにより誘起された電荷を電圧信号に変換し、デジタル信号に変換する信号変換手段と、信号変換手段からの信号を表示する表示手段と、信号変換手段からの信号に基づき第１ないし６のいずれかの発明に係る睡眠状態の判定方法を実施する演算部とを備える睡眠状態の判定システムである。

本発明によれば、呼吸の変化により睡眠状態を判定することが可能となる。
また、睡眠時の呼吸信号の波形を解析することにより、睡眠段階を判定することが可能となる。

最良の形態の本発明に係る睡眠状態の判定方法は、曲折された圧電フィルムが被検体の体動に伴い生じる電圧の変化を測定することで呼吸による体動データを収集し、収集した体動データに基づいて非睡眠状態（覚醒状態）と睡眠状態を判定するものである。
非睡眠状態と睡眠状態の判定は、大別すると、（一）呼吸の動作による体動の収集データにより判定する方法と、（二）収集した体動データの周波数スペクトルにより判定する方法の２つがある。
また、本発明は、（三）周波数スペクトルにおける第二高調波および第三高調波の分布に基づきレム睡眠状態とノンレム睡眠状態を判定することをも特徴とする。

外部における立位状態や座位状態での睡眠状態を判定可能とすべく、体動検知センサーは主記憶部および電源が内臓され、身体に装着して携帯できるものを使用する。
好ましい多様の体動検知センサーは、図１に示す如く、ブリッジ状に撓ませた圧電フィルムと、圧電フィルムの両端を結ぶ圧電フィルムより短い伸縮可能な部材とから構成され、被検体に当接する伸縮可能な部材の伸縮動に追従して、圧電フィルムの撓みが変化する体動検知センサーが例示される。
圧電フィルムの一端は、カバー部材内に挿入されたバンド部材と接続され、被検体の体動に伴い伸縮される。例えば胸部または腹部に取り付けた場合、吐息時には肺内の空気が吐き出されることにより胸囲・復囲が小さくなると、バンド部材に引っ張られた圧電フィルムが縮み、逆に、吸息時には肺内に空気が吸い込まれることにより胸囲・復囲が大きくなると、圧電フィルムは引っ張られて伸びることとなる。

圧電フィルムがコンデンサとなっているため、放電がなければ理想的には電圧が出力されたままの状態となる。例えば、ＰＶＤＦを用いた場合はその電圧が大きく数ボルト以上になる。放電の際には、抵抗を経由して放電電流を電圧に変換することで微分特性を取得することができる。ここで、抵抗は、なるべく高い電圧の出力が得ることができ、且つ、必要な周波数の信号を取ることができるように、使用する圧電フィルムの種類や形状（大きさや厚さ）などに応じて最適なものを選択する。

圧電フィルムの材料としては、ピエゾ効果を示すものであればその種別を問わないが、装着感を高めるためには軽量で柔軟性に富むものが好ましい。ピエゾ材料としては、ＰＺＴ等の圧電セラミックが有名であるが、軽量で柔軟性に富み、加工性がよいＰＶＤＦが好ましい材としてあげられる。ＰＶＤＦは応答帯域がきわめて広く、固有の共振周波数を持ちにくいという特徴も有する。なお、ＰＶＤＦは高温度環境下での利用に適していないため、そのような環境下で利用する場合には圧電セラミックを使用した薄膜、厚膜を用いることとなる。

圧電フィルムは、導電布テープによりシールドすることでノイズ対策を施すのが好ましい。導電布テープは電子機器の電磁波や静電気のシールド、信号ケーブルやコネクタのシールドに使用される一般的なものでよく、粘着面にも導電性があり、貼り合わせても導通があるため、確実にシールド効果を得ることができる。

また、圧電フィルムは図２に示す如く、ケース部材内に収納するのが好ましい。圧電フィルムをカバー部材内に収納すると、胸部にセンサー部を取り付けても、フィルムが直接体に密接されないため、心臓の鼓動によるノイズも抑えることができるからである。

体動検知センサーは、チャージアンプやＦＥＴ（電界降下トランジスタ）などの測定回路に接続され、そこで圧電フィルムに誘起された電荷量を電圧信号に変換する。測定回路を通すことにより、圧電フィルム電荷が誘起された時だけ出力することができるため、体位の変化により生じるノイズ、心臓の鼓動によるノイズの影響を受けにくくすることができ、体動の有無を瞬時に判断することができる。
測定回路のアナログ電圧信号はデジタル信号に変換され（Ａ／Ｄ変換）、画面上に出力されるとともに、コンピュータの専用プログラムに送信され、そこで体動の有無が判定される。電圧信号が基準値以下の場合には、体動がないものとしてカウントし、体動がない状態が一定時間以上継続した場合には、警報を発して異常を知らせるように構成することができる。携帯型のモニターシステムを実現するためには、上記測定回路として小型のチャージアンプを用いるのが好ましい。

以下では、本発明の詳細を実施例で説明するが、本発明はこれらの実施例によって何ら限定されることはない。

実施例１の体動検知センサーは、図１に示す如く、ブリッジ状に撓ませた厚さ２８μmのＰＶＤＦフィルムからなる圧電フィルム２と、圧電フィルム２の両端を結ぶ圧電フィルム２より短い伸縮可能な弾性部材３とを備え、バンド部材３１および３２で被検者に固定することで、弾性部材３の伸縮動に追従して、圧電フィルム２の撓みが変化するセンサー部１を有する体動検知センサーである。図１では、カバー部材を図示省略しているが、実際には図２に示す如く、センサー部１はカバー部材に収納されている。

また、センサー部１と隣接して設けられた回路部４は主記憶部を有しており、記憶したデータをＵＳＢケーブルにより、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）に転送することが可能である。圧電フィルム２で呼吸信号に応じた発生した電荷は、回路部４のチャージアンプで電圧に変換される。その電圧号は、Ａ／Ｄ変換され、１秒間に１５．２６回のデジタル信号がＰＣに出力される。ＰＣに導入された専用ソフト（HULINKS社FlexPro7）にデータを取り込み、出力された波形に基づき被検者の状態と波形信号の相関性を検証した。

上記体動検知センサーを胸部に装着した座位の被検者の呼吸動作による体動を測定した。
図３（ａ）は非睡眠時における呼吸による体動の測定グラフであり、図３（ｂ）は図３（ａ）の点線箇所を拡大したものである。
非睡眠状態（活動中）は、振幅が急に増減するのが特徴である。作業中のみならず、会話をしている時にも振幅は不規則となることが確認されている。

図４（ａ）は睡眠時（ノンレム）における呼吸による体動の測定グラフであり、図４（ｂ）は図４（ａ）の点線箇所を拡大したものである。
睡眠中の呼吸は振幅周期が一定であること、図４（ｂ）の点線箇所で示すように静止領域が観察できることが特徴である。

図３および図４から、次の条件を単独でまたは組み合わせることにより、睡眠状態と非睡眠状態を判定できることが確認できた。
（ア）記憶した体動信号におけるピークの周期を算出し、その周期が一定の範囲であるかに基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定できること。図３では、上方ピークも下方ピークも周期が一定ではなく、図４では上方ピークも下方ピークも周期が一定である。
（イ）記憶した体動信号における上方ピークと下方ピークの途中の領域の波形に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定できること。図４（ｂ）では上方ピークと下方ピークの途中に点線で囲んだ静止領域を観察することができる。
（ウ）睡眠状態の出力信号の方が、非睡眠状態の出力信号と比べ出力信号が大きいこと。
なお、体動の波形に基づく分析はレム睡眠状態（居眠り状態）にも適用可能である。レム睡眠状態とノンレム睡眠状態では、後述のとおり、ＦＥＴ分析した際に違いが認識可能となる。

以上の検証は、被検者からの申告と出力された波形の測定者による分析に基づき行ったが、専用のソフトウェアを開発することでコンピュータにより自動判定を行うことができることは言うまでもない。ここで、コンピュータは、ＣＰＵ（中央処理装置）、主記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）、補助記憶装置（ＨＤＤ等）などからなる処理装置と、各種データや動作命令等の入力を行なうためのポインティングデバイス（マウス等）と、各種データや動作命令等の入力のための文字情報入力デバイス（キーボード等）と、ディスプレイと、を備えたものであり、いわゆるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
なお、ソフトウェア開発の際は、睡眠状態と非睡眠状態とを区別する任意の基準値を設定可能とすることが好ましく、ノイズ等による誤判定を防ぐために閾値を設けてもよい。

実施例２では、（ａ）非睡眠状態、（ｂ）レム睡眠状態（居眠り時）、（ｃ）ノンレム睡眠時における呼吸による体動を測定し、いずれの状態にあるかを判定することを試みた。
図５の左のグラフは、理想的なノンレム睡眠時の呼吸波形のシミュレーションである。これをＦＥＴ解析すると図５の右のグラフのように基本波、第二高調波、第三高調波の周波数成分を得られることが分かった。そこで、実際に同一被検者の（ａ）非睡眠状態、（ｂ）レム睡眠状態、（ｃ）ノンレム睡眠状態の呼吸による体動の測定し、ＦＥＴ解析を行ったところ、図６（ａ）〜（ｃ）の結果が得られた。なお、他の測定条件は、実施例１と同じである。

図６（ａ）は、非睡眠状態の呼吸測定値の周波数スペクトルである。０．３Ｈｚの帯域付近に強い信号が確認できることから、呼吸周期は３．３秒であることが分かる。図６（ａ）では、第二高調波および第三高調波を検出することができない。
図６（ｂ）は、レム睡眠状態の呼吸測定値の周波数スペクトルである。図６（ｂ）では、第二高調波を基本波の約８０％の信号強度で検出することができ、第三高調波を基本波の約５０％の信号強度で検出することができる。
図６（ｃ）は、ノンレム睡眠状態の呼吸測定値の周波数スペクトルである。図６（ｃ）では、第二高調波および第三高調波を強い信号で検出することができる。

以上より、例えば、基本波の信号強度の６０〜７０％に基準値を設定することで、第二高調波と第三高調波のいずれもが検出できない場合には非睡眠状態と判定し、第二高調波のみが検出できればレム睡眠状態と判定し、第二高調波および第三高調波が検出できればノンレム睡眠状態と判定することが開示される。
なお、本実施例の判定手法と実施例１の判定手法を組み合わせることにより、判定精度を高めてもよい。

実施例３では、自動車の助手席に搭乗中の被検者の呼吸による体動を測定し、睡眠状態を判定することを試みた。測定に用いた機器は、実施例１および２と同じである。
図７（ａ）は、非睡眠時における呼吸による体動の測定グラフである。図７（ａ）では、体動が不規則であること、後述の図８（ｂ）と比べ出力が大きいことが確認できる。
図７（ｂ）は、図７（ａ）のＦＥＴ解析結果（周派数スペクトル）である。図７（ｂ）では、第二高調波および第三高調波を検出することができない。
図８（ａ）は、睡眠時（ノンレム）における呼吸による体動の測定グラフである。図８（ａ）では、体動が規則的であること、前述の図７（ｂ）と比べ出力が小さいことが確認できる。
図８（ｂ）は、図８（ａ）のＦＥＴ解析結果（周派数スペクトル）である。図８（ｂ）では、第二高調波を検出することができないが、第三高調波を検出することができる。

図８のグラフは、被検者の自己申告によればノンレム睡眠時のものであるとのことであるが、第二高調波を検出することができないことから、レム睡眠状態とノンレム睡眠状態を判定することは難しい。しかし、少なくとも非睡眠状態か睡眠状態であるかの判定は可能であることが確認できた。
自動車などの運転者を対象とする場合を想定すると、レム睡眠状態とノンレム睡眠状態の判定に実益は無く、睡眠状態と非睡眠状態の判別ができれば十分である。そのため、第二高調波と第三高調波のいずれかが検出できる場合には、広義の睡眠状態であると判定すること、好ましくは、体動測定データの信号強度との組み合わせにより、非睡眠状態と睡眠状態を判定することが開示される。

本発明は、病院等での利用の他、自動車や電車等の運転者の居眠り検知に利用することができる。

実施例１の方法に用いられる体動検知センサーの概要構成図である。 実施例１の方法に用いられる体動検知センサーの写真である。 実施例１の非睡眠時の呼吸による体動測定結果を示す図面である。 実施例１の睡眠時の呼吸による体動測定結果を示す図面である。 （ａ）ノンレム睡眠時の呼吸による体動測定のシミュレーション結果と、（ｂ）（ａ）のＦＥＴ解析結果（周派数スペクトル）を示す図面である。 実施例２の（ａ）非睡眠時、（ｂ）レム睡眠時、（ｃ）ノンレム睡眠時における呼吸測定値のＦＥＴ解析結果（周派数スペクトル）を示す図面である。 実施例３の（ａ）非睡眠時の呼吸測定結果と、（ｂ）（ａ）のＦＥＴ解析結果（周派数スペクトル）を示す図面である。 実施例３の（ａ）睡眠時の呼吸測定結果と、（ｂ）（ａ）のＦＥＴ解析結果（周派数スペクトル）を示す図面である。

符号の説明

１ センサー部（カバー部材）
２ 圧電フィルム
３ 弾性部材
４ 回路部
３１、３２ バンド部材

Claims (7)

1. 体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号の周波数スペクトルを求め、該周波数スペクトルにおける高調波の分布に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法。
2. 周波数スペクトルにおける第二高調波および第三高調波の分布に基づきレム睡眠とノンレム睡眠を判定することを特徴とする請求項１の睡眠状態の判定方法。
3. 体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号におけるピークの周期を算出し、その周期が一定の範囲であるかに基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法。
4. 体動検知センサーにより単位時間における呼吸動作による体動信号を記憶し、記憶した体動信号における上方ピークと下方ピークの途中の領域の波形に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠状態の判定方法。
5. さらに、記憶した体動信号の強度に基づき非睡眠状態と睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の睡眠状態の判定方法。
6. 前記体動検知センサーは、圧電フィルムの伸縮により生じる出力電圧により体動を検知する体動検知センサーであることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の睡眠状態の判定方法。
7. 体動検知センサーと、体動検知センサーにより誘起された電荷を電圧信号に変換し、デジタル信号に変換する信号変換手段と、信号変換手段からの信号を表示する表示手段と、信号変換手段からの信号に基づき請求項１ないし６のいずれか一項に記載の睡眠状態の判定方法を実施する演算部とを備える睡眠状態の判定システム。