JP2009172197A - 睡眠状態の判定方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
【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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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(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。
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。
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。
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。
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)
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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