JP2011015887A - 生体状態取得装置、生体状態取得プログラム、生体状態取得装置を備えた機器及び空気調和機 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】生体の体表面に電磁波を送信し、その反射波をIQ検波して、I信号とQ信号を出力するIQ検波器20から出力されたI信号とQ信号とを時系列に順次取得するIQ信号取得手段51と、IQ信号取得手段51で取得した取得信号のIQ平面上の軌跡に基づいて、生体の状態を取得する生体状態取得手段52とを有するものである。
【選択図】図1
Description
図1は、本発明の実施の形態1に係る生体状態取得装置を備えた生体状態取得システムの構成を示すブロック図である。実施の形態1では、生体状態の基礎データとして呼吸に関する呼吸情報を取得する。そして、取得した呼吸情報に基づいて自律神経の状態と、ヒトの睡眠深度とを算出(取得)する場合について説明する。
生体状態取得システム100は、睡眠中のヒトに対して電磁波(マイクロ波)を送信し、その送信波のヒトからの反射波を受信するドップラレーダセンサー10と、IQ検波器20と、バンドパスフィルター30と、AD変換器40とを備えている。生体状態取得システム100は更に、生体状態取得装置としての演算装置50と、各種データ(後述の学習データ等)を記憶する記憶装置60とを備えている。
ドップラレーダセンサー10は、睡眠中のヒトに向けて電磁波を照射し、ヒトからの反射波をアンテナ(図示せず)で受信する。そして、ドップラレーダセンサー10は、受信した反射波を増幅器で増幅してIQ検波器20に出力する。IQ検波器20に入力された信号は、I信号とQ信号に分解された後、バンドパスフィルターにより呼吸信号が抽出され、AD変換器40でデジタル信号に変換された後、演算装置50に出力される。演算装置50には、AD変換器40からの呼吸信号(I信号とQ信号)が時系列に順次入力される。
(S1:I信号及びQ信号取得)
演算装置50のIQ信号取得手段51は、ヒトの体表面の動きに応じてAD変換器40から時系列に順次出力されたIQ信号を取得する。そして、生体状態取得手段52は、取得したI信号及びQ信号のIQ平面上の軌跡に基づき、まず、速度ベクトルのノルムを算出する。以下、速度ベクトルのノルム算出について説明する。
IQ信号取得手段51で取得した取得信号をIQ平面上にプロットすると、ヒトの体表面の動きに応じて次の図3に示すような軌跡を描く。
図3(A)の反時計回り方向の矢印は、体表面がドップラレーダセンサー10に近づいたときのIQ信号のIQ平面上の座標の軌跡の方向を示している。図3(B)の時計回り方向の矢印は、体表面がドップラレーダセンサー10から遠ざかったときのIQ信号のIQ平面上の座標の軌跡の方向を示している。また、図3(A)の各点1〜9及び図3(B)の各点1〜9はサンプリングタイム毎のIQ信号の座標をプロットしたものである。
呼吸時の体表面の動作は、上述したように吸い込み時は、吸い込み開始後、徐々に速度が上昇してピークに達する。そして、呼吸の端点(吸う吐くの切り替わり時)に向かって今度は速度が下降し、呼吸の端点で略ゼロとなる。体表面の動きが速いと、ドップラ効果による反射波の位相変化が大きくなる。このため、IQ平面上において図3(A)の各点間の間隔が、動作開始時は間隔が狭く、次第に間隔が広くなり、軌跡の中間部分では最も長くなった後、再度間隔が狭くなっていく様子が示されている。吐き出し時も同様の特徴を有するIQ平面となる。
呼吸によって体表面が動く場合、上述したように吸い込みと吐き出しのそれぞれの動作の略中間で体表面の動きの速度が最も速くなり、また、呼吸の端点(吸う吐くの切り替わり時)で、体表面の速度は略ゼロとなる。よって、速度ベクトルのノルムの時系列データは、図4に示したように、吸い込み動作と吐き出し動作のそれぞれで山型のカーブを描く。従って、速度ベクトルのノルムの時系列データの2山分が1呼吸を示すことになる。よって、IQ信号から速度ベクトルのノルムを順次算出し、ノルムの時系列データから呼吸を検出することが可能となる。
呼吸検出手段53は、時系列のノルム算出結果から、上述したように2山のカーブを1呼吸として検出し、呼吸情報を算出する。呼吸情報として、一定期間(例えば過去2分間)の呼吸数を算出する。また、一定期間の呼吸周期の変動幅(1呼吸に要する時間の変動幅(標準偏差))を算出する。
睡眠中において、呼吸による体表面の動きが安定している場合は上記の方法で呼吸を検知できるが、体表面の動きが複雑な場合、呼吸を正確にカウントできないことがある。例えば複数の筋肉が活動してドップラシフトを相殺し、体表面の動きを検知できない場合が考えられる。このような場合、呼吸数の補正が必要である。よって、ステップS4では、呼吸を正確にカウントできているかを判別するための、呼吸数の補正要否判定処理を行う。なお、補正要否判定処理の詳細は後述することにし、ここでは呼吸数を正確にカウントでき、補正不要と判定した場合の生体状態取得処理の説明を続ける。
自律神経の状態が交感神経優位状態では、呼吸数が多く且つ呼吸周期の変動幅が大きくなり、逆に副交感神経優位状態では、呼吸数が少なく呼吸周期の変動幅が小さくなる特徴がある。よって、呼吸数及び呼吸周期の変動幅を求めることにより、自律神経の状態判定が可能となる。
また、睡眠深度判定手段55は、呼吸情報に基づいて睡眠深度を判定する。次に、睡眠深度判定手段55の動作について説明する。
以下、呼吸数の補正要否判定の詳細について説明する。呼吸数の補正が必要な場合とは、上述したように例えば呼吸中の体表面の動きが複雑でドップラシフトを相殺してしまう場合等が該当する。次の図8に、体表面の動きが複雑な場合の体表面の変位量(の平均値)の時系列データの一例を示す。
図8の例では、体表面の動きが複雑な場合の例として、吸い込み及び吐き出しのそれぞれの動作に際し、体表面全体の動きの平均値が変動しない期間が存在する例を示している。図8の横長の楕円で囲った部分がその期間を示している。図中実線で示す体表面の動きを計測した場合のIQ平面は、次の図8のようになる。
体表面全体の動きの平均値が変化しない期間では、体表面全体においてドップラレーダセンサーに近づく動作と離れる動作とが混在し、結果としてドップラシフトが相殺されている。よって、その期間のIQ信号のIQ平面上での速度ベクトルはゼロとなる。図9において縦長の楕円で囲った部分が、速度ベクトルがゼロになる部分を示している。従って、図9に示すような速度ベクトルのノルムの時系列データは次の図10のようになる。
図9のIQ平面の場合、速度ベクトルのノルムの時系列データでは、図10に示すように吸い込み動作及び吐き出し動作のそれぞれが2山となって現れる。すなわち、1呼吸が4山となって現れる。呼吸検出手段53では、上述したように2山を1呼吸とカウントするアルゴリズムを採用しているため、1呼吸が4山となって現れると、正確には1呼吸である部分が2呼吸としてカウントされてしまうことになる。
呼吸周期は、図4の速度ベクトルのノルムの場合、時間Ta、Tb、Tcに示される時間である。呼吸周期の頻度分布を取ると、図11に示すように、略正規分布状の形状となる。これに対し、図10の速度ベクトルのノルムの場合、正確には4山を1呼吸としてカウントし、呼吸周期を時間TA+TBとして算出すべきところ、2山を1呼吸としてカウントし、呼吸周期が時間TA、TB・・・と算出される。従って、呼吸周期の頻度分布は、図12に示されるように、明らかに2極化された分布となり、2つの山を持つ形状となる。したがって、呼吸検出手段53は呼吸数カウント後、呼吸周期の頻度分布を算出し、頻度分布が略正規分布状の形状であるか否かによって呼吸カウントが正常に行われているかいないかを判定できる。
呼吸検出手段53は、呼吸周期の頻度分布を算出し(S21)、該分布が略正規分布状の形状であるか否かをチェックする(S22)。分布が略正規分布状の形状であれば、正常な呼吸数カウントが行われているものと判断し、補正不要と判定する(S23)。一方、呼吸周期の分布が略正規分布状の形状から乖離していれば、正常な呼吸数カウントが行われていないものと判断し、補正必要と判定する(S24)。呼吸周期の頻度分布が略正規分布状の形状であるか否かについては、呼吸周期の頻度分布のモーメントを算出し、これを閾値判定することで判定する。具体的には例えば3次モーメントである尖り度を算出し、この尖り度が予め設定した閾値3(正規分布)から乖離していれば、略正規分布状の形状から乖離していると判定する。
ステップS3では、2山を1呼吸としてカウントするアルゴリズムを採用しているため、図10の測定データの場合、図14〜図16に示すように、正確には1呼吸であるところ、2呼吸とカウントされる。よって、2呼吸を1呼吸としてカウントし直す補正を行うとともに、呼吸周期を補正する。具体的には、一定期間の呼吸数を算出後、その算出結果の呼吸数を2で除算し、補正後の呼吸数とする。なお、一定期間の速度ベクトルのノルムの時系列データそのものから、例えばゼロクロス点によるカウント方法により、4(ゼロクロスの個数)×N(山の数)個分で1呼吸とカウントし直す補正を行うようにしてもよい。また、呼吸周期の補正は、例えば図10の例で説明すると、時間TA+TBを呼吸周期として算出し直す補正を行う。
実施の形態2は、心拍のように体動による体表面の動きが小さく、また、複雑な動きをする生体状態を取得する場合に好適な方法を説明するものである。
実施の形態2の生体状態取得システム200は、バンドパスフィルター30が実施の形態1の呼吸用のバンドパスフィルター31に代えて心拍・体動用の高域のバンドパスフィルター32を備えている。また、生体状態取得手段52が、生体の心拍を検出して心拍数等の心拍情報を算出する心拍検出手段56と、自律神経状態判定手段54Aと、睡眠深度判定手段55Aとを備えている。その他の構成は実施の形態1と同様である。
図18は、本発明の実施の形態2に係る演算装置における生体状態取得処理の流れを示すフローチャートである。
(S31:I信号及びQ信号取得)
生体状態取得システムにおいてIQ検波器20から出力されたI信号及びQ信号は、呼吸や心拍並びに体動も全て混在した信号である。このため、IQ検波器20から出力されたI信号及びQ信号を心拍及び体動検知用の高域のバンドパスフィルター32に通すことにより、心拍信号及び体動信号を抽出する。そして、この信号がAD変換器40でデジタル信号に変換されてIQ信号取得手段51に入力される。なお、バンドパスフィルター32の通過周波数帯域は予め設定されている。このように、IQ信号取得手段51は、ヒトの体表面の動きに応じてAD変換器40から時系列に順次出力されるIQ信号(心拍及び体動信号)を取得する。
そして、心拍検出手段56は、IQ信号取得手段51で取得された取得信号(心拍信号及び体動信号が混在した信号)のIQ平面上の点を原点からのベクトルで表現する(以下、このベクトル(IQ平面上の取得信号の位置ベクトル)をIQベクトルという)。そして、そのIQベクトルのノルム(振幅=I及びQそれぞれの自乗和の平方根)を算出する。
ここで、IQ信号取得手段51で取得された取得信号は、心拍信号及び体動信号が混在した信号であるため、心拍検出手段56は、上述したようにローパスフィルター(図示せず)を通過させる。この結果、心拍による脈動を示す心拍信号の波形が得られる。
図19と図20とを比較して明らかなように、ローパスフィルター(図示せず)を通過させることにより、実際の脈動波形と同期した心拍信号の波形が得られている。
図21は、ローパスフィルター処理後のI信号及びQ信号の信号強度(振幅=I及びQそれぞれの自乗和の平方根)の時系列データを示す図である。図21は図20の一部拡大図に相当する。
心拍検出手段56は、ローパスフィルター処理後のI信号及びQ信号の信号強度(振幅=I及びQそれぞれの自乗和の平方根)の時系列データ(以下、振幅時系列データという)から心拍数をカウントする。図21に示すように、振幅時系列データのピークから次のピークまでを1拍としてカウントする。
心拍検出手段56は、以上の方法で単位期間(例えば過去1分間)の心拍数を算出する。以上の心拍数の算出を一定期間(例えば3分間)に渡って行い、心拍数時系列データを生成する。また、心拍検出手段56は、一定期間内の心拍数の変動幅(標準偏差)を算出する。以上のように、心拍検出手段56は、心拍数及び心拍数の変動幅を心拍情報として算出する。
睡眠中において、心拍による体表面の脈動が複雑である場合、例えば1拍の中で体表面が2段階に脈打つ場合が考えられる。この場合、上記の方法では1拍が複数の拍動としてカウントされる場合がある。この場合、心拍数の補正が必要である。よって、ステップS35では、心拍を正確にカウントできているかを判別するための、心拍数の補正要否判定を行う。なお、補正要不要判定処理の詳細は後述することにし、ここでは心拍数を正確にカウントでき、補正不要と判定した場合の生体状態取得処理の説明を続ける。
自律神経状態判定手段54Aは、心拍検出手段56で算出された心拍情報に基づいて自律神経の状態を判定するための指標を算出する。この指標は、単位時間の心拍数又は一定期間における心拍数の変動幅そのものの値であってもよいし、何らかの関数にそれぞれを代入して得られた値等でもよく、交感神経が優位なほど、大きい値を取るものとする。この指標により自律神経の状態を判定することができる。例えば、指標と予め設定した閾値とを比較し、指標が閾値よりも大きい場合、交感神経優位と判定し、指標が閾値未満の場合、副交感神経優位と判定する。その他、例えば交感神経の活動度合いを判定するようにしてもよい。
また、睡眠深度判定手段55Aは、心拍検出手段56で算出された心拍情報に基づいて睡眠深度を判定する。次に、睡眠深度判定手段55Aの動作について説明する。
以下、心拍数の補正要否判定の詳細について説明する。心拍数の補正が必要な場合とは、上述したように、例えば1拍の中で体表面が2段階に脈打つ場合等が該当する。次の図25に、体表面の動きが複雑な場合の体表面の変位量(の平均値)の時系列データの一例を示す。
心拍検出手段56は、振幅時系列データから心拍数をカウントする場合、図25の測定データでは、正確には1拍であるところ、図26〜図28に示すように2拍としてカウントされる。図26〜図28は、それぞれ図22〜図24で示したカウント方法に対応している。心拍数の補正要否判定のアルゴリズムは、基本的に実施の形態1の呼吸数の補正要否判定のアルゴリズムと同様であり、以下、心拍数の補正要否判定処理について簡単に説明する。
図30及び図31との比較から分かるように、正常に心拍数カウントが行われている場合は略正規分布状の形状となるのに対し、正常に行われていない場合は複数(ここでは2つ)の山を持つ形状となる。
実施の形態3は、生体状態として、特に体動を取得する生体状態取得装置について説明する。
実施の形態3の生体状態取得システム300は、生体状態取得手段52が、体動検出手段57と、自律神経状態判定手段54Bと、睡眠深度判定手段55Bとを備えており、その他の構成は実施の形態2と同様である。以下、実施の形態3が実施の形態2と異なる部分を中心に説明する。
体動検出手段57は、IQ信号取得手段51で取得された取得信号(I信号及びQ信号)のIQ平面上の軌跡から例えば寝返りなどの体動を検出するものである。
(S61:I信号及びQ信号取得)
生体状態取得システムにおいてIQ検波器20から出力されたI信号及びQ信号は、呼吸や心拍並びに体動も全て混在した信号である。このため、IQ検波器20から出力されたI信号及びQ信号を心拍及び体動検知用の高域のバンドパスフィルター32に通すことにより、心拍信号及び体動信号を抽出する。そして、この信号がAD変換器40でデジタル信号に変換されてIQ信号取得手段51に入力される。なお、バンドパスフィルター32の通過周波数帯域は予め設定されている。このように、IQ信号取得手段51は、ヒトの体表面の動きに応じてAD変換器40から時系列に順次出力されるIQ信号(心拍及び体動信号)を取得する。
そして、体動検出手段57は、サンプリングタイム毎の取得信号(心拍信号及び体動信号が混在した信号)のIQベクトルのノルム(=I及びQそれぞれの自乗和の平方根)を算出し、単位期間(例えば、5秒)のノルムの積算値を算出する。
体動検出手段57は、単位期間のノルムの積算値と予め設定された閾値とを比較し(S63)、単位期間のノルムの積算値が閾値以上であれば体動有りと判定し、体動発生数としてカウントする(S64)。単位期間のノルムの積算値が閾値未満であれば、体動無しと判定する(S65)。ステップS31〜S34までの処理を一定期間(例えば8分)行う(S66)。
一定期間が経過すると、自律神経状態判定手段54Bは、ステップS63〜S66でカウントされた一定期間内の体動数に基づき自律神経の状態を判定するための指標を算出する。この指標は、体動数そのものの値であってもよいし、何らかの関数にそれぞれを代入して得られた値等でもよく、ここでは交感神経が優位なほど、大きい値を取るものとする。この指標により、自律神経の状態を判定することができる。例えば、指標と予め設定した閾値とを比較し、指標が閾値よりも大きい場合、交感神経優位と判定し、指標が閾値未満の場合、副交感神経優位と判定する。その他、例えば交感神経の活動度合いを判定するようにしてもよい。
また、睡眠深度判定手段55Bは、一定期間の体動数に基づいて睡眠深度を判定する。次に、睡眠深度判定手段55Bの動作について説明する。
上記実施の形態1〜3では、生体状態取得手段52がそれぞれ呼吸検出手段53、心拍検出手段56、体動検出手段57を別々に備えた例を説明した。実施の形態4の生体状態取得システムにおける生体状態取得手段52は、これら全ての検出手段を備えた構成としたものである。
実施の形態4の生体状態取得システム400は、生体状態取得手段52が、実施の形態1〜3と同様の呼吸検出手段53、心拍検出手段56及び体動検出手段57を備えている。更に、生体状態取得手段52は、各検出手段53,56,57の検出結果(ヒト(生体)の呼吸数、呼吸周期変動(呼吸数変動)、心拍数、心拍数変動、体動数)を適宜組み合わせて自律神経状態を判定する自律神経状態判定手段54Cを備えている。また、生体状態取得手段52は、各検出手段53,56,57の検出結果(ヒト(生体)の呼吸数、呼吸周期変動(呼吸数変動)、心拍数、心拍数変動、体動数)を適宜組み合わせてヒトの睡眠深度を判定する睡眠深度判定手段55Cを備えている。これら複数の検出結果を組み合わせて自律神経の状態及び睡眠深度を判定することにより、心拍、呼吸及び体動のそれぞれのみを用いて自律神経の状態及び睡眠深度を判定する方法と比べて、高精度な判定が可能である。以下、実施の形態4が実施の形態1〜3と異なる部分を中心に説明する。
実施の形態4の演算装置50は、以上の特徴を踏まえた睡眠深度の判定を行う。
(S81〜S83:体動、呼吸、心拍に関する情報取得)
生体状態取得手段52の体動検出手段57、呼吸検出手段53及び心拍検出手段56のそれぞれは、ある睡眠深度判定期間(例えば8分間)内において、体動、呼吸及び心拍をそれぞれ検出する。体動検出手段57、呼吸検出手段53及び心拍検出手段56のそれぞれの動作は上記実施の形態と同様であり、体動検出手段57は体動数を算出し(S81)、呼吸検出手段53は呼吸数及び呼吸周期の変動幅を算出する(S82)。心拍検出手段56は心拍数及び心拍数変動幅を算出する(S83)。
そして、自律神経状態判定手段54Cは、体動、呼吸及び心拍に関する各種算出結果に基づき自律神経の状態を判定する。すなわち、体動発生数、呼吸数、呼吸周期の変動幅、心拍数及び心拍数の変動幅を複数組み合わせて用い、自律神経の状態を判定するための指標を算出する。この指標は何らかの関数にそれぞれを代入して得られた値等でもよく、交感神経が優位なほど、大きい値を取るものとする。この指標により、自律神経の状態を判定することができる。例えば、指標と予め設定した閾値とを比較し、指標が閾値よりも大きい場合、交感神経優位と判定し、指標が閾値未満の場合、副交感神経優位と判定する。その他、例えば交感神経の活動度合いを判定するようにしてもよい。
また、睡眠深度判定手段55Cは、体動検出手段57で算出された一定期間の体動数に基づいて、まず、睡眠深度が覚醒又は浅睡眠の第1状態か、REM睡眠又は深睡眠のどちらかである第2状態かを区別する。すなわち、体動数が第2体動数閾値(実施の形態3の図33参照)以上で、且つ体動信号のIQベクトルのノルムの積算値が予め設定された第1体動積算値閾値よりも大きいか否かを判断する(S85)。この判断がYESであれば、睡眠深度が第1状態と判定し、覚醒又は浅睡眠のどちらかであると判断できる。
数日間睡眠状態を測定する学習期間を設けて入眠から起床までの睡眠深度サイクルを学習し、その学習期間における学習データが、脳波等の別装置の測定データに基づく睡眠深度の判別結果と一致するように各閾値を設定する。
上記各実施の形態では、呼吸、心拍、体動に基づいて自律神経の状態及び睡眠深度を判定していたが、実施の形態5では、IQ平面上に描かれる軌跡から直接自律神経の状態及び睡眠深度を判定する生体状態取得システムについて説明する。
実施の形態5の生体状態取得システム500は、生体状態取得手段52が、安定度算出手段58と、自律神経状態判定手段54Dと、睡眠深度判定手段55Dとを備えている。また、バンドパスフィルター30Aの通過周波数帯域は、安定度算出手段58における安定算出処理に適した帯域として予め設定されている。その他の構成は実施の形態1と同様である。以下、実施の形態5が実施の形態1と異なる部分を中心に説明する。
安定度算出手段58は、IQ信号取得手段51で取得された取得信号(I信号及びQ信号)のIQ平面上の軌跡の安定度を算出する。安定度の算出方法については後述する。測定対象となる生体が深睡眠中にあるときは筋肉の活動が安定するため、図38に示すように、取得信号はIQ平面上でほぼ同じ軌跡を繰り返し描く。一方、深睡眠以外の場合は、取得信号はIQ平面上に図39のような不安定な軌跡を描く。このように、軌跡の安定度は、覚醒、REM睡眠、浅睡眠、深睡眠の順に高くなり、睡眠深度と相関がある。よって、軌跡の安定度から睡眠深度を判定することが可能である。
(安定度の算出方法1)
IQ平面をM×M個の画素からなる量子化した有限平面で表現する。一定期間内に測定データがIQ平面上に描く軌跡に用いられる画素数をカウントし、この逆数を軌跡の安定度の指標とする。量子化したIQ平面上で用いられる画素数は、軌跡が不安定である度合いに応じて多くなる。よって、不安定であるほど安定度の指標は小さな値となり、これを安定度の指標とする。
IQ平面上に一定期間に描かれる軌跡と、この直後に描かれる軌跡の類似度を算出し、これを軌跡の安定度の指標とする。類似度は相互情報量、相関係数などを用いる。
(S101:I信号及びQ信号取得)
生体状態取得システム500においてIQ検波器20から出力されたI信号及びQ信号は、呼吸や心拍並びに体動も全て混在した信号であるため、その信号をバンドパスフィルター30Aに通すことにより安定度算出に適した信号が抽出される。そして、この信号がAD変換器40でデジタル信号に変換されてIQ信号取得手段51に入力される。このように、IQ信号取得手段51は、ヒトの体表面の動きに応じてAD変換器40から時系列に順次出力されるIQ信号を取得する。
安定度算出手段58は、一定期間内にサンプリングタイム毎に得られる取得信号(I信号及びQ信号)をIQ平面上にプロットする。
安定度算出手段58は、IQ平面上にプロットされたサンプリングタイム毎の取得信号が描く軌跡の安定度を算出する。なお、軌跡の安定度そのものを自律神経の状態を判定するための指標としてもよい。この指標により自律神経の状態を判定することができる。例えば、指標と予め設定した閾値とを比較し、指標が閾値よりも大きい場合、交感神経優位と判定し、指標が閾値未満の場合、副交感神経優位と判定する。その他、例えば交感神経の活動度合いを判定するようにしてもよい。
睡眠深度判定手段55Dは、安定度算出手段58で算出された安定度と予め設定された第1安定度閾値、第2安定度閾値(<第1安定度閾値)、第3安定度閾値(<第2安定度閾値)とを比較し、睡眠深度を判定する。すなわち、安定度が第1安定度閾値以上であれば覚醒と判定し(S104、S105)、第1安定度閾値未満で且つ第2安定度閾値以上であればREM睡眠と判定する(S106、S107)。また、安定度が第2安定度閾値未満で且つ第3安定度閾値以上であれば浅睡眠と判定し(S108、S109)、第3安定度閾値未満であれば深睡眠と判定する(S108、S110)。
入眠開始から一定時間後、又は睡眠サイクルの所定回数繰り返し後のREM睡眠の後、又はREM睡眠時間がある一定以上の時間となる場合の3つの条件のうち、少なくとも1以上の条件が満たされる状態を、起床状態(一番目覚めかけている状態)と判定する。入眠から起床までの睡眠中に、複数回、REM睡眠状態となるが、その各REM睡眠の時間は、起床に向けて徐々に長くなる。このため、REM睡眠の時間がある一定以上の時間となる場合を条件として、その条件を満たすREM睡眠後が起床状態にあると判定できる。起床状態を判定するための各条件は、学習機能に基づいて設定しても良い。
実施の形態6は、実施の形態1〜5で説明した生体状態取得システムを備えた機器に関するもので、特にここでは空気調和機について説明する。
空気調和機600は、生体状態取得システム100と、室内空間を空調する空調手段610と、生体状態取得システムの取得結果に基づき空調手段610を制御するとともに空気調和機600全体の制御を行う演算装置620とを備えている。演算装置620はマイクロコンピューターで構成され、内部にCPU、ROM及びRAMを備えており、ROMに記憶されている各種プログラムに従って動作する。なお、生体状態取得システム100の演算装置50の生体状態取得プログラムを演算装置620に記憶することにより、演算装置620に生体状態取得装置としての機能を持たせるようにしてもよい。
演算装置620は、生体状態取得システム100からの睡眠深度の判定結果を取得し(S121)、判定結果に応じた空調制御を行う。すなわち、判定結果がREM睡眠又は浅睡眠の場合には、その睡眠深度対応の目標温度に設定する(S122、S123)。判定結果が深睡眠の場合には深睡眠対応の目標温度に設定し(S122、S124)、起床時であれば、起床時対応の目標温度に設定する(S122、S125)。そして、演算装置620は、室内空間の温度が目標温度となるように空調手段610を制御する(S126)。
Claims (34)
- 生体の体表面に電磁波を送信し、その反射波をIQ検波して、I信号とQ信号を出力するIQ検波器から出力されたI信号とQ信号とを時系列に順次取得するIQ信号取得手段と、
該IQ信号取得手段で取得した取得信号のIQ平面上の軌跡に基づいて、前記生体の状態を取得する生体状態取得手段と
を有することを特徴とする生体状態取得装置。 - 前記生体状態取得手段は、前記生体の呼吸を検出する呼吸検出手段を有することを特徴とする請求項1記載の生体状態取得装置。
- 前記呼吸検出手段は、前記IQ平面上の軌跡から各取得信号間の速度ベクトルのノルムの時系列データを求め、該時系列データから1呼吸に対応する呼吸信号を検出して一定期間内の呼吸数を呼吸情報として算出する呼吸検出手段を有することを特徴とする請求項2記載の生体状態取得装置。
- 前記呼吸検出手段は、呼吸の吸い込みと吐き出しの切り替わり時に前記速度ベクトルのノルムが略ゼロとなることによる、前記時系列データの波形の周期的な変動に基づいて1呼吸に対応する呼吸信号を検出することを特徴とする請求項3記載の生体状態取得装置。
- 前記呼吸検出手段は、前記一定期間内の呼吸数と前記一定期間における呼吸周期の変動幅のうち少なくとも一方を呼吸情報として算出することを特徴とする請求項4記載の生体状態取得装置。
- 前記生体状態取得手段は、前記呼吸検出手段で算出された前記呼吸情報の少なくとも1以上に基づいて前記生体の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定手段を備えたことを特徴とする請求項3乃至請求項5の何れかに記載の生体状態取得装置。
- 前記生体状態取得手段は、前記呼吸検出手段で算出された前記呼吸情報の少なくとも1以上に基づいて前記生体の睡眠深度を判定する睡眠深度判定手段を備えたことを特徴とする請求項2乃至請求項5の何れかに記載の生体状態取得装置。
- 前記呼吸検出手段は、前記一定期間内の呼吸周期の頻度分布を算出し、該頻度分布が略正規分布状の形状であるか否かに基づいて呼吸数のカウントが正常に行われているか否かを判断することを特徴とする請求項5記載の生体状態取得装置。
- 前記呼吸検出手段は、前記呼吸周期の頻度分布が略正規分布状の形状ではなく、2つ以上の山を持つ形状である場合、正常な呼吸数のカウントが行われていないと判断し、前記山の個数Nに基づいて、過去の一定期間内の呼吸数を、N呼吸が1呼吸となるように補正することを特徴とする請求項8記載の生体状態取得装置。
- 前記呼吸検出手段は、前記呼吸周期の頻度分布のモーメントを算出し、該モーメント算出結果に基づいて前記頻度分布が略正規分布状の形状であるか否かを判断することを特徴とする請求項8又は請求項9記載の生体状態取得装置。
- 前記生体状態取得手段は、前記生体の心拍を検出する心拍検出手段を有することを特徴とする請求項1記載の生体状態取得装置。
- 前記心拍検出手段は、IQ平面上の前記取得信号の位置ベクトルのノルムを算出し、そのベクトルノルムの時系列データをローパスフィルタ処理して心拍信号を抽出することを特徴とする請求項11記載の生体状態取得装置。
- 前記心拍検出手段は、前記抽出した心拍信号の波形の周期的な変動に基づいて1心拍に対応する心拍信号を検出し、単位期間における心拍数を心拍情報として算出することを特徴とする請求項12記載の生体状態取得装置。
- 前記心拍検出手段は、前記単位期間における心拍数を一定期間に渡って算出し、該一定期間内の心拍数の変動幅を心拍情報として算出することを特徴とする請求項12又は請求項13記載の生体状態取得装置。
- 前記生体状態取得手段は、前記心拍検出手段で算出された前記心拍情報の少なくとも一つ以上に基づいて前記生体の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定手段を備えたことを特徴とする請求項13又は請求項14記載の生体状態取得装置。
- 前記生体状態取得手段は、前記心拍検出手段で算出された前記心拍情報の少なくとも1以上に基づいて前記生体の睡眠深度を判定する睡眠深度判定手段を備えたことを特徴とする請求項13又は請求項14記載の生体状態取得装置。
- 前記心拍検出手段は、前記単位期間における心拍数を一定期間に渡って算出し、該一定期間内の心拍数の頻度分布を算出し、該頻度分布が略正規分布状の形状であるか否かに基づいて心拍数のカウントが正常に行われているか否かを判断することを特徴とする請求項13乃至請求項16の何れかに記載の生体状態取得装置。
- 前記心拍検出手段は、前記心拍数の頻度分布が略正規分布状の形状ではなく、2つ以上の山を持つ形状である場合、正常な心拍数のカウントが行われていないと判断し、前記山の個数Nに基づいて、過去の前記一定期間内の心拍数を、N心拍が1心拍となるように補正することを特徴とする請求項17記載の生体状態取得装置。
- 前記心拍検出手段は、前記心拍数の頻度分布のモーメントを算出し、該モーメント算出結果に基づいて前記頻度分布が略正規分布状の形状であるか否かを判断することを特徴とする請求項17又は請求項18記載の生体状態取得装置。
- 前記生体状態取得手段は、IQ平面上の前記取得信号の位置ベクトルのノルムを単位期間分積算し、その積算値に対して閾値判定を行って前記単位期間内の体動の有無を判定する体動検出手段を備え、
該体動検出手段は、前記積算値が閾値以上の場合に体動有り、前記積算値が閾値未満の場合に体動無しと判定することを特徴とする請求項1記載の生体状態取得装置。 - 前記体動検出手段は、体動の有無判定の結果に基づいて一定期間内の体動数を算出し、前記生体状態取得手段は、前記体動検出手段で算出された体動数に基づいて自律神経の状態を判定する自律神経状態判定手段を備えたことを特徴とする請求項20記載の生体状態取得装置。
- 前記体動検出手段は、体動の有無判定の結果に基づいて一定期間内の体動数を算出し、
前記生体状態取得手段は、前記体動検出手段で算出された前記体動数に基づいて前記生体の睡眠深度を判定する睡眠深度判定手段を備えたことを特徴とする請求項20記載の生体状態取得装置。 - 前記生体状態取得手段は、
前記生体の呼吸を検出して呼吸に関する呼吸情報を算出する呼吸検出手段と、前記生体の心拍を検出して心拍に関する心拍情報を算出する心拍検出手段のうち少なくとも一方と、
IQ平面上の前記取得信号の位置ベクトルのノルムを単位期間分積算し、その積算値に対して閾値判定を行い、前記単位期間内の体動の有無を判定し、判定結果に基づいて一定期間内の体動数を算出する体動検出手段と、
前記生体の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定手段とを備え、
該自律神経状態判定手段は、前記呼吸検出手段と前記心拍検出手段のうち少なくとも一方の算出結果と、前記体動検出手段の算出結果とに基づいて自律神経の状態を判定することを特徴とする請求項1乃至請求項22の何れかに記載の生体状態取得装置。 - 前記生体状態取得手段は、
前記生体の呼吸を検出して呼吸に関する呼吸情報を算出する呼吸検出手段と、前記生体の心拍を検出して心拍に関する心拍情報を算出する心拍検出手段のうち少なくとも一方と、
IQ平面上の前記取得信号の位置ベクトルのノルムを単位期間分積算し、その積算値に対して閾値判定を行い、前記単位期間内の体動の有無を判定し、判定結果に基づいて一定期間内の体動数を算出する体動検出手段と、
前記生体の睡眠深度を判定する睡眠深度判定手段とを備え、
該睡眠深度判定手段は、前記呼吸検出手段と前記心拍検出手段のうち少なくとも一方の算出結果と、前記体動検出手段の算出結果とに基づいて睡眠深度を判定することを特徴とする請求項1乃至請求項22の何れかに記載の生体状態取得装置。 - 前記睡眠深度判定手段は、前記体動検出手段の算出結果に基づいて、浅睡眠である第1状態か、深睡眠又はREM睡眠のどちらかである第2状態かを判定し、
前記睡眠深度判定手段は、前記第2状態と判定した場合、前記呼吸検出手段と前記心拍検出手段のうち少なくとも一方の算出結果に基づいて、呼吸と心拍のうち少なくとも一方の安定度を判定し、安定度が高い場合、深睡眠と判定し、安定度が低い場合、REM睡眠と判定することを特徴とする請求項24記載の生体状態取得装置。 - 前記生体状態取得手段は、
前記IQ信号取得手段で取得した取得信号のIQ平面上の軌跡の安定度の指標を算出する安定度算出手段と、
該安定度算出手段で算出された安定度の指標に基づいて前記生体の自律神経の状態を判定する自律神経状態判定手段と
を備えたことを特徴とする請求項1記載の生体状態取得装置。 - 前記生体状態取得手段は、
前記IQ信号取得手段で取得した取得信号がIQ平面上で描く前記軌跡の安定度の指標を算出する安定度算出手段と、
前記安定度算出結果で算出された安定度の指標に基づいて前記生体の睡眠深度を判定する睡眠深度判定手段と
を備えたことを特徴とする請求項1記載の生体状態取得装置。 - 自律神経の状態が反映されたIQ平面上の軌跡のパターンと睡眠深度が反映されたIQ平面上の軌跡のパターンのうち少なくとも一方を予め保持する記憶装置を備え、
前記生体状態取得手段は、前記IQ信号取得手段で取得した取得信号に基づくIQ平面上の軌跡と、前記記憶装置に記憶された軌跡のパターンとを照合することで、自律神経の状態と睡眠深度のうち少なくとも一方を判定することを特徴とする請求項26又は請求項27記載の生体状態取得装置。 - 前記睡眠深度判定手段は、予め設定された閾値による閾値判定により、REM睡眠、浅睡眠及び深睡眠の何れの睡眠深度であるかを判定することを特徴とする請求項7、16、22の何れかに記載の生体状態取得装置。
- 前記睡眠深度判定手段は、学習期間を設けて入眠から起床までの睡眠深度サイクルを学習し、その学習期間における睡眠深度サイクルが基本の睡眠深度サイクルに近づくように前記閾値を変更することを特徴とする請求項29記載の生体状態取得装置。
- 前記睡眠深度判定手段は、入眠開始から一定時間後、又は睡眠サイクルの所定回数繰り返し後のREM睡眠の後、又はREM睡眠時間がある一定以上の時間となる場合の3つの条件のうち、少なくとも1以上の条件が満たされる状態を、目覚めかけている起床状態であると判定することを特徴とする請求項29記載の生体状態取得装置。
- コンピュータを、
請求項1乃至請求項31の何れかに記載の前記IQ信号取得手段と、
請求項1乃至請求項31の何れかに記載の前記生体状態取得手段として機能させるための生体状態取得プログラム。 - 請求項1乃至請求項31の何れかに記載の生体状態取得装置と、
該生体状態取得装置で取得された生体状態に基づいて機器本体の運転を制御する演算装置と
を備えたことを特徴とする生体状態取得装置を備えた機器。 - 請求項1乃至請求項31の何れかに記載の生体状態取得装置と、
室内空間を空調する空調手段と、
前記生体状態取得装置で取得された生体状態に基づいて前記空調手段を制御する演算装置と
を備えたことを特徴とする空気調和機。
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