JP2009297474A - 睡眠段階判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の睡眠を妨げることなく睡眠段階の判定及び記録が可能であり、かつ安価であって被験者が日常的に使用できる運用費用の睡眠段階判定装置を提供する。
【解決手段】睡眠段階判定装置は、呼吸信号及び心拍信号を検出する無拘束の生体信号検出手段と、呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散との少なくともいずれか一方をもって脳波のδ波比率を求めるδ波比率推定手段と、前記δ波比率推定手段によって求めた脳波のδ波比率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を特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、被験者を拘束することなく生体信号を検出し、その信号から心拍信号並びに呼吸信号を抽出することにより被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置に関する。

社会が複雑化・高度化するにつれて、その状況に対応しようとすることにより起きるストレスが原因で不眠症を訴える人が増加している。現状では不眠症及び不眠の傾向が顕著な人は国民の約２０〜３０％といわれており、社会構造の変化および経済活動における競争激化の影響で２４時間就業による交代勤務などのストレスを受けやすい勤務態勢が増加し、睡眠に起因する身体的および心的不調はますます増加すると考えられる。

睡眠は健康のバロメータであると言われ、快適な睡眠により気分のよい目覚めができれば、目覚めた際に颯爽とした気分となり健康を実感することは、日常において多く経験する。一方不眠症や不眠傾向にある場合、あるいは深夜労働などのために昼夜の生活が逆転した睡眠を強いられる場合などでは、その目覚めの後の気分は芳しくないことが多い。即ち意識するか、無意識であるかに拘わらず、睡眠の状態がその後の覚醒時の気分や行動に影響を及ぼし、引いては覚醒後の活動の質を定めることになる。

睡眠は我々の身体活動および心的活動に重要な影響を及ぼす要素であり、良好な睡眠を取ることができれば身体的および心的に健康的な日常活動が保証されると言ってよい。快適な睡眠をとることができれば、心的には安定した状態となり、また精神的に安定していれば、快適な睡眠をとることができることは知られている。

睡眠状態を改善するには睡眠時の睡眠段階の推移を１週間乃至１ヶ月の長期間に亙って測定することが必要となる。従来の睡眠段階を測定する方法としてはＰＳＧ法が知られているが、ＰＳＧ法により被験者の睡眠感を求めようとする方法では、被験者の頭部に電極を装着して測定データを採取する必要があり、被験者に身体的並びに精神的な負担をかけることから日常的に使用することは困難である。また、被験者の頭部に装着される電極が負担となり、日常と同様の睡眠が得られないという問題がある。さらに測定に使用する機器が高価であることから、被験者が病院生活あるいは在宅にて恒常的に使用するには実用的でない。

被験者の睡眠時の睡眠深度の推移を長期間に亙って測定することは健康管理において重要であると考えられているが、睡眠深度の推移を測定するのに用いることができる装置であって、被験者の睡眠を妨げることがないとともに装置の価格および運用において安価であるという条件を満たす睡眠段階の判定装置が無いのが実情である。

本発明は上記の問題点を鑑み、被験者の睡眠を妨げることなく睡眠段階の判定及び記録が可能であり、かつ安価であって被験者が日常的に使用できる運用費用の睡眠段階判定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の解決手段の睡眠段階判定装置は、呼吸信号及び心拍信号を検出する無拘束の生体信号検出手段と、呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散との少なくともいずれか一方をもって脳波のδ波比率を求めるδ波比率推定手段と、前記δ波比率推定手段によって求めた脳波のδ波比率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を特徴とする。

上記の第１の解決手段によれば、無拘束の生体信号検出手段から心拍信号及び呼吸信号を検出し、その信号を演算処理することにより睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置であるので、被験者に身体的及び精神的な負担をかけることなく睡眠段階の判定が可能である。また、深い睡眠段階において現れるδ波比率を推定することにより、睡眠段階を高い精度で判定することができる。

本発明の第２の解決手段は、第１の解決手段の睡眠段階判定装置であって、呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）から推定した脳波のδ波比率を含む判定条件と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散から推定した脳波のδ波比率を含む判定条件の論理積を用いて深いノンレム睡眠段階を判定することを特徴とするものであり、より精度の高い睡眠段階判定を実現できる。ここで深いノンレム睡眠段階は国際睡眠判定基準（ＰＳＧ判定）であるノンレム睡眠３、４段階に相当する。

本発明の第３の解決手段は、第１の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記δ波比率推定手段は呼吸信号のＨＦと心拍信号のＬＦを用いて脳波のδ波比率を求めることを特徴とする。

本発明の第４の解決手段は、第３の解決手段の睡眠段階判定装置であって、さらに、呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）から求めた睡眠段階を判定する第１の指標値と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散から求めた第２の指標値との少なくともいずれか一方を演算する指標値演算手段を備え、前記睡眠段階判定手段は前記指標値を用いてレム睡眠段階および覚醒状態を判定することを特徴としており、浅い睡眠段階を判定するのに好適な指標値を得ることができる。

本発明の第５の解決手段は、第４の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記睡眠段階判定手段は、第１の指標値を含む判定手段と第２の指標値を含む判定手段との論理積を用いてレム睡眠段階および覚醒状態を判定することを特徴としており、より精度の高い睡眠段階判定を実現できる。

本発明の第６の解決手段は、第１の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記心拍信号の強度信号は、心拍信号検出手段で検出した信号をＡＧＣ制御した際の係数の逆数の信号であることを特徴とする。

本発明の第７の解決手段は、第１の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記生体信号検出手段は、微差圧センサと生体信号検出部とからなり、生体信号検出部の内部に収容されている空気の圧力変化を微差圧センサでもって検出することにより生体信号を検出することを特徴としており、被験者に非拘束な構成の生体信号部であるので被験者の身体および精神に負担をかけることがない。

本発明の第８の解決手段は、第７の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記生体信号検出手段の生体信号検出部は、弾性を有する中空のチューブであることを特徴としており、被験者の呼吸、心拍あるいは体動の振動が中空のチューブ内の空気に伝わり、その振動を微差圧センサで検出する。

本発明の第９の解決手段は、第７の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記生体信号検出手段の生体信号検出部は、内部に空気を充填したマットであることを特徴としており、被験者の呼吸、心拍あるいは体動の振動が内部に空気を充填したマット内の空気に伝わり、その振動を微差圧センサで検出する。

本発明の第１０の解決手段は、第１の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記心拍信号は前記生体信号検出手段により得られた生体信号から整形増幅手段により抽出される信号であることを特徴とする。

本発明の第１１の解決手段は、第１の解決手段の睡眠段階判定装置であって、前記呼吸信号は前記生体信号検出手段により得られた生体信号から整形増幅手段により抽出される信号であることを特徴とする。

本発明の睡眠段階装置は、深い睡眠段階の判定の場合には脳波のδ波の比率を推定して行い、一方レム睡眠あるいは覚醒状態の判定には自律神経系の活動と高い相関を有する指標値を演算して睡眠段階を判定するために、高い精度の睡眠段階の判定を行うことができる。また、装置の構成がシンプルであるために使用環境を選ばない。

また、被験者を拘束しない生体信号検出手段を用いているので、被験者に身体的および精神的な負担をかけることなく被験者の覚醒状態を検出することを実現するものである。

図をもって本発明の睡眠段階判定装置について詳細に説明する。なお、本発明は本実施例によって限定されるものではない。

図１は本発明の睡眠段階判定装置の実施例における生体信号検出手段の構成と、その検出信号から睡眠段階を判定する工程を説明する説明図であり、図２は図１に示す生体信号検出手段を矢視方向から見た側面図である。図３は図１に示す生体信号検出手段とは別の生体信号検出手段を示す説明図である。

図１は、本発明の睡眠段階判定装置の生体信号検出手段の構成とその検出信号から睡眠段階を判定する工程を示すブロック図を示しており、図２には、図１中の矢視方向から見た一部断面図が示されている。図１に示す生体信号検出手段１は、被験者を拘束することなく被験者の微細な生体信号を検出する検出手段であり、信号増幅整形手段２により、信号を後の処理工程で処理できるように生体検出手段１で検出された信号を増幅し、不要な信号をバンドパスフィルターなどにより除去する。

生体信号検出手段１は圧力センサ１ａと圧力検出チューブ１ｂとからなり、被験者を拘束しない生体信号の検出手段を構成している。圧力センサ１ａは、微小な圧力の変動を検出するセンサであり、本実施例では、低周波用のコンデンサマイクロホンタイプを使用するが、これに限るものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジを有するものであればよい。

本実施例で使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ｂ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１ｂに加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また周波数特性は０．７Ｈｚ〜２０Ｈｚの間でほぼ平坦な出力値を示し、呼吸信号等の微少な生体信号を検出するのに適している。

圧力検出チューブ１ｂは、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度の弾力を有するものを使用する。また圧力変化を適切な応答速度で圧力センサ１ａに伝達するために圧力検出チューブ１ｂの中空部の容積を適切に選ぶ必要がある。圧力検出チューブ１ｂが適度な弾性と中空部容積を同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ｂの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。

圧力検出チューブ１ｂは寝台１２上に敷かれた硬質シート１３の上に配置され、その上に弾性を有するクッションシート１４が敷かれており、その上には被験者が横臥する。なお、圧力検出チューブ１ｂは、クッションシート１４などに組み込んだ構成にすることにより、圧力検出チューブ１ｂの位置を安定させる構造としてもよい。なおここでは、布団などの寝具については図示しない。

本実施例では、図１に示すように２組の生体信号検出手段が設けられており、一方が被験者の胸部の部位の生体信号を検出し、他方が被験者の臀部の部位を検出することで、被験者の就寝の姿勢に関わらず生体信号を安定して検出するように構成されているが、胸部の部位または臀部の部位の一方のみ圧力検出チューブ１ｂを配置する構成としてもよい。

生体信号検出手段１によって検出された生体信号は、人の身体から発する様々な振動が混ざりあった信号であり，その中に呼吸信号を始めとして心拍信号や寝返り等の信号が含まれている。信号増幅整形手段２において、生体信号検出手段１によって検出された生体信号を増幅し、さらに明らかに異常なレベルの信号を除去するなどして適切な信号整形処理を行う。

信号増幅整形手段２の出力信号には、呼吸、心拍、体動などの生体の発する様々な信号が含まれており、心拍信号／呼吸信号検出手段３において、バンドパスフィルター等を用いて心拍信号及び呼吸信号を検出する。

ＨＦ／ＬＦ値検出手段４は自律神経系の活動を示すＨＦ及びＬＦを検出する手段であり、ＨＦ及びＬＦは自律神経の活動状況を示すパラメータである。

心拍信号／呼吸信号検出手段３により検出された心拍信号及び呼吸信号から心拍信号からＲ−Ｒ間隔信号演算部４１により、Ｒ波の隣り合うピークの間隔、すなわちＲ−Ｒ間隔信号を検出する。

上述のＲ−Ｒ間隔信号は、心拍信号の強さがピークとなる付近の波形（Ｒ波）の間隔を変数とする信号であり、心拍変動解析によく使用される。図４に示すＲ−Ｒ間隔信号演算部４１において検出されたＲ−Ｒ間隔信号はパワースペクトル密度演算部４２においてパワースペクトル密度が演算され、ＨＦ／ＬＦ値演算部４３においてＨＦおよびＬＦの値が検出される。

図５及び図６はＲ−Ｒ間隔信号から求めたパワースペクトル密度の例を示すものであり、図５は交感神経系が優位な場合のパワースペクトル密度を示し、図６は副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示している。これから分かるようにパワースペクトル密度は、自律神経系の状態により、異なる様相を示すことが分かる。

すなわち、パワースペクトル密度において略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域に顕著な極大値が現れる。ここで、略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域おける極大値をＬＦと呼び、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値をＨＦと呼ぶ。ＬＦが大きく、ＨＦが小さい場合には、交感神経系が活発で緊張時であることを示し、ＬＦが小さくＨＦが大きい場合には、副交感神経系が活発であることを示している。

睡眠中は心拍数が減少するが、これは緊張時に活発となる交感神経系活動が低下し、弛緩時に活発となる副交感神経系活動が増加することによるものである。即ち睡眠の深さの状態によりＨＦおよびＬＦの値は顕著に変動する。

ＨＦ／ＬＦ値検出手段４は、上記のＨＦおよびＬＦの値をパワースペクトル密度から検出する手段であり、ここで検出されたＨＦおよびＬＦの値が睡眠段階を検出するパラメータとして用いられる。

一方、信号強度演算手段７では、心拍信号及び呼吸信号の強度即ち振幅値を検出する。図６に示すように、自動利得制御部（ＡＧＣ）７１において心拍信号及び呼吸信号の出力が所定の信号レベルの範囲に入るように自動的にゲイン制御を行っている。いわゆるＡＧＣ回路であり、この際のゲインの値（係数）を信号強度演算部７２に出力する。ゲイン制御は、例えば信号のピーク値が上限閾値を超えた場合に出力信号の振幅が小さくなるようにゲインを設定し、ピーク値が下限閾値を下回った場合に振幅が大きくなるようにゲインを設定している。

信号強度演算部７２は、自動利得制御部７１において生体信号に対して施したゲイン制御の係数から信号の強度を演算する。上述のＡＧＣ回路から得られるゲインの値は信号の大きさが大なるときには小さく、また信号の大きさが小なるときは大きく設定されるように信号強度を示す関数を設定するのがよい。

δ波比率推定手段５は、ＨＦ／ＬＦ値検出手段４で検出されたＨＦおよびＬＦを用いて脳波のδ波比率を推定する手段である。δ波は深い睡眠段階において多く見られる脳波の波形であり、δ波比率推定手段５は脳波のα波、β波、θ波、δ波成分のうち、そのδ波の比率を推定することにより深い睡眠段階であることを判定する。

判定指標値判定手段６は、ＨＦ／ＬＦ値検出手段４で検出されたＨＦおよびＬＦを用いて自律神経系の活動を把握するための指標値を演算する手段であり、覚醒状態及びレム睡眠の判定を行う。

δ波比率推定手段８は、信号強度演算手段７で検出された信号強度を用いて脳波のδ波比率を推定する手段である。δ波は深い睡眠段階において多く見られる脳波の波形成分であり、δ波比率推定手段８はδ波の比率を推定する。

判定指標値判定手段９は、信号強度演算手段７で検出された信号強度を用いて自律神経系の活動を把握するための指標値を演算する手段であり、覚醒状態及びレム睡眠の判定を行う。

睡眠段階判定手段１０は、δ波比率推定手段５、８で得られたδ波比率から深い睡眠段階を判定するとともに、判定指標値判定手段６、９で得られた指標値から浅い睡眠段階を判定する。その結果は、データ記憶・出力手段１１に出力することにより図示しないモニター装置に表示すること、あるいは印刷装置に印刷することが可能となる。

上述の実施例では、生体信号検出手段として中空のチューブを用いた例で説明したが、図２に示すエアマットを検出手段として用いることも可能である。ここでは、生体信号検出手段１５は内部に空気を封入したエアマット１５ａの一端にエアチューブ１５ｂが接続され、微差圧センサ１５ｃに接続されて構成されている。圧力センサ１５ｃは、図１に示す中空のチューブを用いた生体信号検出手段の場合で説明したものと同じセンサ、即ち圧力センサ１ａを用いることができる。

次に被験者の睡眠段階を判定する手順について説明する。生体検出手段１の生体検出部１ｂで検出された生体信号は、呼吸信号、心拍信号及び寝返り等の体動信号を含む複雑な振動の信号であり、加えて呼吸信号および心拍信号は微細な信号であるので、信号増幅整形手段２において信号の増幅および整形を行い、次いで心拍信号／呼吸信号検出手段３において心拍信号及び呼吸信号をバンドパスフィルターなどの手段により検出する。

本実施例の睡眠段階判定装置では深い睡眠段階を判定するために異なる方法で求めた２種類の脳波のδ波比率の推定値を用いる。δ波比率の推定値の一方は心拍信号及び呼吸信号からＲ−Ｒ間隔信号のパワースペクトル密度を求め、ＨＦとＬＦを検出してこのＨＦとＬＦからδ波比率の推定値を求める。δ波比率の推定値の他方は心拍信号及び呼吸信号の強度を求め、その分散の値から算出する。

ＨＦおよびＬＦを用いてδ波比率の推定値を求める手順を説明する。ＨＦ／ＬＦ値検出手段４内のＲ−Ｒ間隔演算手段により心拍信号／呼吸信号検出手段３で検出した心拍信号及び呼吸信号のそれぞれの信号のピーク間隔（以下「Ｒ−Ｒ間隔」と呼ぶ）を求める。次いでパワースペクトル密度演算部４２により心拍信号及び呼吸信号のパワースペクトル密度を演算する。図５あるいは図６の例に示すような出力が得られる。

ここでＲ−Ｒ間隔信号のパワースペクトル密度について説明する。図５は、交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示し、図６は副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示している。これから分かるようにパワースペクトル密度は、自律神経系の状態により、異なる様相を示すことが分かる。

すなわち、略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域に顕著な極大値が現れる。ここで、略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域おける極大値をＬＦと呼び、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値をＨＦと呼ぶことにする。ＬＦが大きく、ＨＦが小さい場合には、交感神経が活発で緊張時であることを示し、ＬＦが小さくＨＦが大きい場合には、副交感神経が活発であることを示している。

睡眠中は心拍数が減少するが、これは緊張時に活発となる交感神経活動が低下し、弛緩時に活発となる副交感神経活動が増加することによるものである。即ち睡眠の深さの状態によりＨＦおよびＬＦの値は顕著に変動する。深い睡眠段階を判定するには、ＨＦの値が大であるほど深い睡眠段階である。

ＨＦ／ＬＦ検出手段４のＨＦ／ＬＦ検出部４３はパワースペクトル密度演算部４２で得られたパワースペクトル密度からＨＦおよびＬＦを検出する手段であり、検出された心拍信号のＨＦおよびＬＦと呼吸信号のＨＦおよびＬＦとをδ波比率推定手段５に送る。

δ波比率推定手段５はＨＦ／ＬＦ検出手段４で得られた心拍信号のＨＦおよびＬＦと呼吸信号のＨＦおよびＬＦを用いて指標値Ｐ１を下記の式（Ａ）により求める。
Ｐ１＝ＨＦ_Ｂ／（ＨＦ_Ｂ＋ＬＦ_Ｒ） （Ａ）
ここで、ＨＦ_Ｂは呼吸信号から算出したＨＦであり、ＬＦ_Ｒは心拍信号から算出したＬＦである。

図８にδ波比率推定手段５によって算出した指標値Ｐ１の時系列データを示す。即ち、図７は一晩の睡眠における指標値Ｐ１の推移を示すものであり、横軸は時間（秒）、縦軸に指標値Ｐ１を百分率に換算した値を示す。

図９は指標値Ｐ１を算出した際に同時に検出した脳波のδ波比率を指標値と並べて表示したものであり、指標値Ｐ１は移動平均を求めることで高周波成分を除去している。脳波のδ波比率と指標値Ｐ１との相関を求めたところ、０．８以上の高い相関を示すことが判明した。即ち指標値Ｐ１から脳波のδ波比率を推定することができる。

δ波比率推定手段５において指標値Ｐ１を算出し、δ波比率と指標値Ｐ１との相関が高いことから、予め求めておいたδ波比率との関係を用いてδ波比率の値を求めて睡眠段階判定手段１０に送る。

心拍信号および呼吸信号の強度から脳波のδ波比率の推定値を求める手順を説明する。心拍信号／呼吸信号検出手段３で検出した心拍信号及び呼吸信号から信号強度演算手段７の自動利得制御部７１においてＡＧＣ制御が行われ、信号強度（振幅）が所定の範囲に制限される。心拍信号及び呼吸信号の異常値が排除されることになり、データの信頼性が向上する効果がある。

信号強度演算部７２では自動利得制御部７１において心拍信号及び呼吸信号に適用されたゲインの値を用いて信号強度を算出する。心拍強度信号及び呼吸強度信号のデータは１秒ごとにサンプリングされ、呼吸強度の時系列データが得られる。本実施例ではゲインの逆数と比例する関数を設定し信号強度とする。

信号強度分散演算部７３において、心拍強度信号及び呼吸強度信号の所定時間のデータの分散を求める。心拍強度信号の場合では、時系列データのうち基準時点から６０秒間のデータを取得し、そのデータの分散を算出する。呼吸強度信号の場合では、時系列データのうち基準時点から１８０秒間のデータを取得し、そのデータの分散を算出する。δ波比率推定手段８は心拍強度信号の分散あるいは呼吸強度信号の分散を用いて式（Ｂ）により指標値Ｐ２を求める。
Ｐ２＝ａ／Ｓ （Ｂ）
ここで、Ｓは心拍強度信号の分散あるいは呼吸強度信号の分散であり、ａは定数である。

図１０にδ波比率推定手段８によって算出した推定値Ｐ２の時系列データを示す。即ち図１０は一晩の睡眠における心拍強度信号Ｓの推移を示すものであり、横軸は時間（秒）、縦軸に第２の指標値を百分率に換算した値である。

図１１はδ波比率の推定値を算出した際に同時に検出した脳波のδ波比率を指標値と並べて表示したものであり、δ波比率の推定値は移動平均を求めることで高周波成分を除去している。脳波のδ波比率と心拍強度信号Ｓとの相関を求めたところ、０．８以上の高い負の相関を示すことが判明した。したがって脳波のδ波比率と推定値との間には高い負の相関を示すことが分かる。

δ波比率推定手段８において指標値Ｐ２を算出する際に呼吸信号から算出した分散Ｓを用いてもよいが、本実施例では心拍信号から算出した分散Ｓを用いる方がより相関が高いことを確認済みである。

睡眠段階判定手段１０において、脳波のδ波比率の２つの推定値を用いて被験者の睡眠段階を判定する。脳波のδ波はノンレム睡眠のうちでも深い睡眠段階で多く出現する波形であり、δ波比率推定手段５、８で得られたδ波比率の推定値が所定比率以上であればノンレム睡眠の深い睡眠段階であると判定することができる。本発明では、脳波のδ波比率の推定値を異なる２つの方法で得ており、それぞれ単独でもノンレム睡眠の深い睡眠段階であることを判定することを可能であるが、２つの推定値がともに深い睡眠段階であると判定できた場合にノンレム睡眠の深い睡眠段階であると判定する。単独で推定値を適用する場合と比較してより高い精度の睡眠段階の判定を行う。

一方、レム睡眠段階および覚醒状態においてはδ波の出現は顕著でなく、δ波比率の推定値をもってレム睡眠段階および覚醒状態を判定することは困難である。そこで、ＨＦおよびＬＦから算出した指標値と信号強度の分散から算出した指標値をもって覚醒状態及びレム睡眠段階を判定する。

判定指標値演算手段６においてＨＦおよびＬＦを用いた睡眠段階の指標値を演算する。本実施例では式（Ａ）のＰ１を指標値とする。

判定指標値演算手段９においては、次の式（Ｃ）の値Ｐ３を睡眠段階の指標値とする。
Ｐ３＝ｂ・Ｓ （Ｃ）
ここで、Ｓは心拍強度信号の分散あるいは呼吸強度信号の分散であり、ｂは定数である。ただし、覚醒状態の判定には呼吸強度信号の分散Ｓを用いるものとし、レム睡眠段階の判定には心拍強度信号の分散Ｓを用いるものとする。

睡眠段階の判定は睡眠段階判定装置１０において図１２に示すフロー図のように行われる。まずδ波比率推定手段５、８で求めたδ波比率の推定値を用いてノンレム睡眠の第３段階及び第４段階（深いノンレム睡眠段階）の判定を行う（第１ステップ）。次いで判定指標値演算手段６、９で求めた睡眠段階の指標値を用いて覚醒状態の判定を行い（第２ステップ）、さらに判定指標値演算手段６、９で求めた睡眠段階の指標値を用いてレム睡眠段階の判定を行う（第３ステップ）。以上の判定が該当しないならばノンレム睡眠の第１段階及び第２段階（浅いノンレム睡眠段階）と判定する（第４ステップ）。

睡眠段階の判定の第１ステップでは、脳波のδ波比率から被験者の睡眠段階がノンレム睡眠の第３段階及び第４段階（深いノンレム睡眠段階）であるか判定する。δ波比率推定手段５で求めたδ波比率の推定値とδ波比率推定手段８で求めたδ波比率の推定値とがともに所定の値以上となれば、ノンレム睡眠の第３段階及び第４段階（深いノンレム睡眠段階）と判定する

睡眠段階の判定の第２ステップの覚醒状態の判定は、睡眠段階の判定の指標値Ｐ１が閾値ｐ１以下でかつ指標値Ｐ３が閾値ｑ１以上であれば被験者は覚醒状態であると判定する。指標値Ｐ１は式（Ａ）においてＨＦは呼吸信号から求めたＨＦと、ＬＦは心拍信号から求めたＬＦを用いており、ＨＦの値が小さく、ＬＦの値が大であるならば副交感神経系の活動が不活発であり、指標値Ｐ１が閾値ｐ１以下であれば覚醒状態と捉える。一方、第２の指標値Ｐ３は式（Ｃ）において心拍信号から求めた分散Ｓを用いて算出するものであり、分散Ｓが大であるほど交感神経が活発であるので、指標値Ｐ３が閾値ｑ１以上であれば覚醒状態と捉える。２つの条件がともに成立するならば覚醒状態と判定する。閾値ｐ１及び閾値ｑ１は予め実験等により求めておくものとする。

睡眠段階の判定の第３ステップのレム睡眠段階の判定は、睡眠段階の判定の指標値Ｐ１が閾値ｐ２以下でかつ指標値Ｐ３が閾値ｑ２以上であれば被験者はレム睡眠段階であると判定する。指標値Ｐ１は式（Ａ）において呼吸信号から求めたＨＦと、心拍信号から求めたＬＦを用いており、ＨＦの値が小さく、ＬＦの値が大であるならば副交感神経系の活動が不活発であり、第２ステップにより覚醒状態ではないと分かっているので、指標値Ｐ１が閾値ｐ２以下であればレム睡眠段階と捉える。一方、第２の指標値Ｐ３は式（Ｃ）において呼吸信号から求めた分散Ｓを用いて算出するものであり、分散Ｓが大であるほど交感神経が活発であり、第２ステップにより覚醒状態ではないと分かっているので、指標値Ｐ３が閾値ｑ１以上であればレム睡眠と捉える。２つの条件がともに成立するならばレム睡眠段階と判定する。閾値ｐ２及び閾値ｑ２は、予め実験等により求めておくものとする。

第１のステップから第３のステップでノンレム睡眠の第３段階及び第４段階、覚醒状態およびレム睡眠段階でないと確認された場合に、睡眠段階の判定の第４ステップにおいては、ノンレム睡眠の第１段階及び第２段階（浅いノンレム睡眠段階）と判定する。

睡眠段階判定手段１０は、以上の判定手順で睡眠段階の判定を所定時間間隔で実行し、データ記憶・出力手段１１に出力する。

本実施例においては、各睡眠段階の判定における指標値の算出において、心拍信号および呼吸信号のいずれかに限定してδ波比率あるいは指標値を求めたがこれに限るものではない。

本発明の睡眠段階判定装置は、被験者の呼吸信号及び心拍信号から自律神経系の交感神経あるいは副交感神経系の活動と相関の高い指標値を求め、その指標値を用いて睡眠段階を判定するものであり、精度の高い睡眠段階の判定を実現するものである。

また、本発明の睡眠段階判定装置は被験者を拘束しない生体信号検出手段を用いて検出した呼吸信号および心拍信号から指標値を算出する構成であるので、被験者に身体的及び精神的な負担をかけることがないので、日常的に使用することが可能である。

また、本発明の睡眠段階判定装置を用いることにより、被験者の就寝中の睡眠段階の推移を容易にかつ精度よく入手することが可能になり、その結果は被験者の健康管理にとって重要なデータと成り得るものであり、本発明の睡眠段階判定装置は健康管理に役立つと期待されることが大なるものがある。

本発明の睡眠段階判定装置の構成と睡眠段階を判定する工程を示すブロック図である。 生体検出手段の側方から見た断面図である。 別の生体信号検出手段を示す平面図である。 ＨＦ／ＬＦ値検出手段の詳細を示すブロック図である。 交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度のグラフである。 副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度のグラフである。 信号強度演算部の詳細を示すブロック図である。 心拍信号から求めた副交感神経成分の推移を示すグラフである。 副交感神経成分と脳波のδ波比率との相関を示すグラフである。 心拍強度のばらつきの推移を示すグラフである。 心拍強度のばらつきと脳波のδ波比率との相関を示すグラフである。 睡眠段階判定のステップを説明するフロー図である。

符号の説明

１ 生体信号検出手段
２ 信号増幅整形手段
３ 心拍信号／呼吸信号検出手段
４ ＨＦ／ＬＦ値検出手段
５ δ波比率推定手段
６ 判定指標値演算手段
７ 信号強度演算手段
８ δ波比率推定手段
９ 判定指標値演算手段
１０ 睡眠段階判定手段
１１ データ記憶出力手段
１２ 寝台
１３ 硬質シート
１４ クッションシート
１５ 生体信号検出手段
４１ Ｒ−Ｒ間隔信号演算部
４２ パワースペクトル密度演算部
４３ ＨＦ／ＬＦ値演算部
７１ 自動利得制御部（ＡＧＣ）
７２ 信号強度演算部
７３ 信号強度分散演算部

Claims (11)

1. 呼吸信号及び心拍信号を検出する無拘束の生体信号検出手段と、
   呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散との少なくともいずれか一方をもって脳波の周波数解析によるデルタ成分比率を求めるδ波比率推定手段と、
   前記デルタ波成分比率推定手段によって求めた脳波のδ波比率を用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と
   を備えることを特徴とする睡眠段階判定装置。
2. 呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）から推定した脳波のδ波比率を含む判定条件と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散から推定した脳波のδ波比率を含む判定条件の論理積を用いて深いノンレム睡眠段階を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
3. 前記デルタ波成分比率推定手段は呼吸信号のＨＦと心拍信号のＬＦを用いて脳波のδ波比率を求めることを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
4. さらに、呼吸信号及び心拍信号のＲ−Ｒ間隔の信号を高速フーリエ変換して求めたパラメータ（ＨＦ及びＬＦ）から求めた睡眠段階を判定する第１の指標値と、呼吸信号及び心拍信号から算出した信号強度の分散から求めた第２の指標値との少なくともいずれか一方を演算する指標値演算手段を備え、前記睡眠段階判定手段は前記指標値を用いてレム睡眠段階および覚醒状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
5. 前記睡眠段階判定手段は、第１の指標値を含む判定手段と第２の指標値を含む判定手段との論理積を用いてレム睡眠段階および覚醒状態を判定することを特徴とする請求項４に記載の睡眠段階判定装置。
6. 前記心拍信号の強度信号は、心拍信号検出手段で検出した信号をＡＧＣ制御した際の係数の逆数の信号であることを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
7. 前記生体信号検出手段は、微差圧センサと生体信号検出部とからなり、生体信号検出部の内部に収容されている空気の圧力変化を微差圧センサでもって検出することにより生体信号を検出することを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
8. 前記生体信号検出手段の生体信号検出部は、弾性を有する中空のチューブであることを特徴とする請求項７に記載の睡眠段階判定装置。
9. 前記生体信号検出手段の生体信号検出部は、内部に空気を充填したマットであることを特徴とする請求項７に記載の睡眠段階判定装置。
10. 前記心拍信号は前記生体信号検出手段により得られた生体信号から整形増幅手段により抽出される信号であることを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
11. 前記呼吸信号は前記生体信号検出手段により得られた生体信号から整形増幅手段により抽出される信号であることを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。