JP2011083563A - 介護評価指標推定装置及び介護評価指標推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 被介護者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、介護者側の負担も大幅に軽減し、介護分野において被介護者の身体機能を評価するために使用される各種介護評価指標を高精度に推定することができる介護評価指標推定装置を提供する。
【解決手段】 介護評価指標推定装置は、被験者の心拍信号の強度を算出する心拍強度算出部５と、算出された心拍強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出部６と、算出された分散値に基づいて、被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部７と、判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出部８と、算出された睡眠評価指標に基づいて、介護分野において被介護者の身体機能を評価するために使用される介護評価指標を推定する介護評価指標推定部９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、介護分野において被介護者の身体機能を評価するために使用される各種介護評価指標を推定する介護評価指標推定装置及び介護評価指標推定方法に関し、特に睡眠と介護評価指標との関係に着目した技術に関する。

睡眠は健康のバロメータであるといわれ、快適な睡眠をして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。睡眠は、人間の身体活動及び心的活動に重要な影響を及ぼす要素であり、良好な睡眠をとることができれば身体的及び心的に健康的な日常活動が保証されるといってよい。快適な睡眠をとることができれば、心的に安定した状態となり、逆に、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。すなわち、被験者の睡眠時の生体信号情報から睡眠の質を知ることができれば、快適な睡眠であるか否かという睡眠感を把握することが可能となり、さらに精神的な面での健康度、換言すれば心的健康度を把握することができると考えられる。

本願発明者は、特許文献１のように、このような睡眠と心的健康度との関係に着目した技術について開発を行っている。具体的には、この特許文献１に記載された技術は、睡眠時の被験者の心拍信号に基づいて算出した心拍強度信号の一定時間内のデータの分散値を算出し、睡眠中の分散値の変動傾向に基づいて心的健康度及び睡眠感評価値を求めるものである。

また、特許文献２には、睡眠時の生理情報に基づいて睡眠状態を判定し、この睡眠状態に応じた健康情報の提供を行う健康管理装置が開示されている。

特開２００７−１２５３３７号公報 特開２００７−７１４９号公報

ところで、睡眠は長時間とればよいというものではなく、過度の睡眠をとることは、人間の健康や寿命に影響することがわかりつつある。また、高齢者の睡眠は、若年層に比べ、深いノンレム睡眠段階が少ないことが知られている。このことから、高齢者の身体機能は、睡眠と何らかの因果関係を有し、睡眠の質を高めることが身体機能の向上につながり、認知症等の防止を図ることができると推察される。

ここで、介護分野において被介護者の身体機能を評価するために使用される評価指標としては、認知症ケアを意識した介護者による高齢者（被介護者）の総合的機能評価尺度であるＣＰＡＴ（Ｃａｒｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｔｏｏｌ）や、認知機能や記憶力を簡便に測定するための認知機能検査であるＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ−Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）等がある。

ＣＰＡＴは、介護者が被介護者を観察し、約６０項目の質問に対する被介護者の状況を収集することによって介護の要否等を把握することを目的とするツールであり、その得点として求められた評価指標は、介護にどれだけ手間がかかるかを示す被介護者の自立度を表す生活全般評価指標として介護プランの作成に有効利用されている。また、ＭＭＳＥは、面接形式で１１項目の質問を被介護者に与え、その回答をみることによって認知機能の程度を示す評価指標を求めるものである。

介護現場においては、的確な介護による機能改善を図るために、このような各種介護評価指標を用いることにより、被介護者の状態を的確に把握することを試みている。

しかしながら、このような各種介護評価指標は、それを求めるために多岐にわたる質問に対する回答を収集する必要があり、非常に手間を要する。また、これら各種介護評価指標と睡眠の質との関係については何ら研究がなされていないのが現状であり、この関係を見出すことができれば、介護による改善効果を定量化することができ、被介護者毎に必要な介護方法の最適化を図ることができるといえる。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、被介護者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、介護者側の負担も大幅に軽減し、介護分野において被介護者の身体機能を評価するために使用される各種介護評価指標を高精度に推定することができる介護評価指標推定装置及び介護評価指標推定方法を提供することを目的とする。

本願発明者は、睡眠の質と介護分野において使用される各種介護評価指標との関係について鋭意研究を行った結果、これらの間に所定の相関があり、睡眠の質を的確に求めることができれば精度よく介護評価指標を推定することができることを見出し、本発明を完成させるに至った。

すなわち、上述した目的を達成する本発明にかかる介護評価指標推定装置は、被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段と、前記生体信号検出手段によって検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出手段と、前記生体信号強度算出手段によって算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、前記分散値算出手段によって算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、前記睡眠段階判定手段によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出手段と、前記睡眠評価指標算出手段によって算出された睡眠評価指標に基づいて、介護分野において被介護者たる前記被験者の身体機能を評価するために使用される介護評価指標を推定する介護評価指標推定手段とを備えることを特徴としている。

また、上述した目的を達成する本発明にかかる介護評価指標推定方法は、所定の生体信号検出手段によって被験者の生体信号を検出する生体信号検出工程と、信号処理を行うプロセッサによって前記生体信号検出工程にて検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出工程と、前記プロセッサによって前記生体信号強度算出工程にて算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、前記プロセッサによって前記分散値算出工程にて算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程と、前記プロセッサによって前記睡眠段階判定工程にて判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出工程と、前記プロセッサによって前記睡眠評価指標算出工程にて算出された睡眠評価指標に基づいて、介護分野において被介護者たる前記被験者の身体機能を評価するために使用される介護評価指標を推定する介護評価指標推定工程とを備えることを特徴としている。

このような本発明にかかる介護評価指標推定装置及び介護評価指標推定方法は、被介護者の生体信号強度の分散値に基づいて睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出し、睡眠評価指標と介護評価指標との間の相関関係に基づいて、算出した睡眠評価指標に対応する介護評価指標を推定する。

本発明においては、睡眠評価指標を的確に算出し、さらに、この睡眠評価指標に基づいて介護評価指標を高精度に推定することができることから、介護評価指標を求めるために多岐にわたる質問に対する回答を収集することなく、被介護者に身体的及び心的負担を何ら負わせず且つ介護者側の負担も大幅に軽減し、毎日の睡眠評価によって介護評価指標を高精度に推定することができ、被介護者毎に必要な介護方法の最適化を図ることができる。

本発明の実施の形態として示す介護評価指標推定装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態として示す介護評価指標推定装置の構成を示す図であり、図１において矢視方向からみたときの一部断面図である。 本発明の実施の形態として示す介護評価指標推定装置において、介護評価指標を推定する際の一連の手順を示すフローチャートである。 （ａ）は心拍強度の時系列データを示し、（ｂ）は心拍強度の分散値の時系列データを示す図である。 図４（ｂ）に示す心拍強度の分散値の時系列データに対して３００点移動平均処理を施して得られた時系列データを示す図である。 分散値区分毎の発生頻度を示す図である。 睡眠評価指標とＣＰＡＴによる評価指標との関係を示す図である。 睡眠評価指標とＭＭＳＥによる評価指標との関係を示す図である。 他の生体信号検出部の構成を示す図である。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

この実施の形態は、介護分野において被介護者の身体機能を評価するために使用される各種介護評価指標を推定する介護評価指標推定装置である。特に、この介護評価指標推定装置は、被介護者の生体信号から求めた睡眠の質に基づいて介護評価指標を高精度に推定するものである。

図１に、本発明の実施の形態として示す介護評価指標推定装置の処理をブロックとして表した構成を示し、図２に、図１において矢視方向からみたときの一部断面図を示している。すなわち、介護評価指標推定装置は、被験者（被介護者）の生体信号を検出する生体信号検出部１と、この生体信号検出部１によって検出された生体信号を増幅する信号増幅部２と、この信号増幅部２によって増幅された生体信号に対してフィルタリング処理を施すフィルタ部３と、このフィルタ部３を通過した心拍信号に対して自動的に利得制御を行う自動利得制御部４と、心拍信号の強度を算出する心拍信号強度算出部５と、この心拍強度算出部５によって算出された心拍強度の分散値を算出する分散値算出部６と、この分散値算出部６によって算出された心拍強度の分散値に基づいて被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部７と、この睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階に基づいて睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出部８と、この睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に基づいて介護評価指標を推定する介護評価指標推定部９とを備える。なお、これら各部のうち、少なくとも、心拍信号強度算出部５、分散値算出部６、睡眠段階判定部７、睡眠評価指標算出部８、及び、介護評価指標推定部９は、例えば、信号処理を行うコンピュータにおけるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やメモリ等のハードウェアを用いて実行可能なプログラムとして実装したり、コンピュータに装着可能な拡張ボードに搭載されたＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の専用プロセッサを用いて実装したりすることができる。

生体信号検出部１は、被験者の微細な生体信号を検出する無侵襲センサである。具体的には、生体信号検出部１は、圧力検出チューブ１ａと、この圧力検出チューブ１ａの内部に収容されている空気の微小な圧力変動を検出するセンサである微差圧センサ１ｂとから構成され、無侵襲な生体信号の検出手段を構成している。

圧力検出チューブ１ａとしては、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な弾力を有するものを使用する。また、圧力検出チューブ１ａとしては、圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ｂに伝達するために、チューブの中空部の容積を適切に選択する必要がある。圧力検出チューブ１ａが適度な弾性と中空部容積とを同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ａ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。

このような圧力検出チューブ１ａは、寝台１１上に敷設された硬質シート１２上に配置される。介護評価指標推定装置においては、硬質シート１２上に弾性を有するクッションシート１３が敷設されており、圧力検出チューブ１ａの上に被験者が横臥することになる。なお、圧力検出チューブ１ａは、クッションシート１３等に組み込んだ構成とすることにより、圧力検出チューブ１ａの位置を安定させる構造としてもよい。

微差圧センサ１ｂは、微小な圧力の変動を検出するセンサである。本実施の形態においては、微差圧センサ１ｂとして、低周波用のコンデンサマイクロフォンタイプのものを使用するが、これに限定されるものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジとを有するものであればよい。本実施の形態において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１ａ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、このコンデンサマイクロフォンは、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とを有し、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１ａ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、０．１Ｈｚ〜２０Ｈｚの間で略平坦な出力値を示し、心拍及び呼吸等の微小な生体信号を検出するのに適している。

本実施の形態においては、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ように、２組の圧力検出チューブ１ａが設けられており、被験者の就寝の姿勢にかかわらず生体信号を検出するように構成されている。なお、介護評価指標推定装置においては、胸部の部位又は臀部の部位の一方のみに圧力検出チューブ１ａを配置する構成としてもよい。このような生体信号検出部１によって検出された生体信号は、信号増幅部２に供給される。介護評価指標推定装置は、このような無侵襲で生体信号を検出する構成とすることにより、日常生活において容易に使用することができる。

信号増幅部２は、後の処理工程で処理できるように生体信号検出部１によって検出された信号を増幅する。この信号増幅部２によって増幅された生体信号は、フィルタ部３に供給される。

フィルタ部３は、信号増幅部２によって増幅された生体信号から呼吸信号等の不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号を抽出する。すなわち、生体信号検出部１によって検出された生体信号は、人体から発する様々な振動が混ざり合った信号であり、その中に心拍信号をはじめとして呼吸信号や寝返りを示す信号等の様々な信号が含まれている。このうち、心拍信号は、心臓のポンプ機能に基づく圧力の変化（すなわち血圧）が振動となって生体信号に含まれるものである。介護評価指標推定装置においては、これをフィルタ部３によって抽出することにより、心拍信号として認識する。このフィルタ部３を通過した心拍信号は、自動利得制御部４に供給される。

自動利得制御部４は、フィルタ部３の出力が所定の信号レベルの範囲内に入るように自動的に利得制御を行ういわゆるＡＧＣ回路である。この自動利得制御部４による利得制御は、例えば信号のピーク値が所定の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利得を設定するとともに、ピーク値が所定の下限閾値を下回った場合に振幅が大きくなるように利得を設定している。自動利得制御部４は、このような利得制御を行った際の利得の値（係数）を心拍信号強度算出部５に供給する。

心拍信号強度算出部５は、自動利得制御部４において心拍信号に対して施した利得制御の係数に基づいて、心拍信号の強度を算出する。上述したＡＧＣ回路から得られる利得の値は、信号の大きさが大きいときには小さく、また、信号の大きさが小さいときは大きく設定されることから、利得の値を用いて信号強度を示すには、利得の値と反比例するように信号強度を示す関数を設定するのが望ましい。心拍信号強度算出部５は、算出した心拍強度について個人差をなくして一般化するために、正規化して百分率表現値とした上で、分散算出部６に供給する。

分散算出部６は、心拍強度算出部５によって算出された心拍強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する。なお、本実施の形態においては、ある時点において、その時点までの一定時間内にサンプリングしたデータのばらつきを示す指標を分散値と称するものとすると、そのデータの標準偏差を分散値として採用している。具体的には、分散算出部６は、心拍強度のデータが１秒毎に測定されているものとすると、一連の心拍強度のデータのうち、６０秒間のデータの分散値を算出する。ある時点から遡及して６０秒間のデータ、すなわち、６０個の心拍強度データの分散値を算出し、その後、次の１秒後から遡及して６０秒間のデータの分散値を算出する、といった処理を繰り返し行う。この結果、分散算出部６は、心拍強度のばらつき（分散値）についての１秒間隔の時系列データを得ることができる。分散算出部６は、このようにして得られた時系列データを睡眠段階判定部７に供給する。

睡眠段階判定部７は、分散値算出部６から供給された心拍強度の分散値の時系列データに基づいて、被験者の睡眠段階を判定する。すなわち、睡眠段階判定部７は、心拍強度の分散値の推移する傾向（変動傾向）に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠段階、すなわち、レム睡眠及び４段階のノンレム睡眠の種別を判定する。なお、体動がある場合には、信号が大きく振れ且つその心拍強度の分散値も大きくなる。そこで、睡眠段階判定部７は、このような異常値の影響を除去するため、所定値を超える心拍強度の分散値をその所定値で置換する等の異常値処理を行う。そして、睡眠段階判定部７は、例えば３００点といった所定個数の分散値のデータ毎に移動平均処理を行い、平滑化処理を行う。そして、睡眠段階判定部７は、平滑化処理を施した分散値の時系列データを、予め定められた分散値の区分に応じて、上述したレム睡眠及び４段階のノンレム睡眠に対応する５段階に分類し、区分毎の発生頻度（発生時間）を算出する。このとき、睡眠段階判定部７は、後に詳述するように、心拍強度の分散値が約２．５％である場合を国際睡眠深度判定基準における深い睡眠であるノンレム睡眠３段階及び４段階に対応させることにより、本発明による手法と国際睡眠深度判定基準とを関連付ける。この睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階判定結果は、睡眠評価指標算出部８に供給される。

睡眠評価指標算出部８は、睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する。具体的には、睡眠評価指標算出部８は、上述した分散値の時系列データの区分毎の発生頻度に対して所定の重み付けを行い、その値を睡眠評価指標として算出する。この睡眠評価指標算出部８による処理は、睡眠段階判定部７による処理とともに、後に詳述するものとする。

介護評価指標推定部９は、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に基づいて、介護評価指標を推定する。具体的には、介護評価指標推定部９は、睡眠評価指標と介護評価指標との対応関係を示すマップデータを図示しないメモリ等に格納しておき、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に応じて、このメモリ等から介護評価指標を読み出す。ここで、介護評価指標としては、認知症ケアを意識した介護者による高齢者（被介護者）の総合的機能評価尺度であるＣＰＡＴ、及び／又は、認知機能や記憶力を簡便に測定するための認知機能検査であるＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ−Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）が挙げられる。なお、睡眠評価指標とこれらの介護評価指標との対応関係については、後に詳述するものとする。介護評価指標推定部９は、上述した分散値の時系列データや睡眠評価指標等とともに、推定した介護評価指標を出力し、図示しない表示装置に表示させたり、印刷装置によって印刷させたり、記憶装置にデータとして記憶させたりする。

このような介護評価指標推定装置は、図３に示すような一連の手順にしたがって、介護評価指標を推定する。

まず、介護評価指標推定装置においては、図３に示すように、ステップＳ１において、心拍強度の信号を取り込む。すなわち、介護評価指標推定装置においては、生体信号検出部１によって検出された生体信号を信号増幅部２によって増幅し、フィルタ部３によって呼吸信号等の不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去して心拍信号を検出する。そして、介護評価指標推定装置においては、検出した心拍信号に対して自動利得制御部４によって利得制御を行うことによってピーク値を制御し、心拍強度算出部５により、このときの自動利得制御部４の利得の値を用いて心拍強度を算出する。これにより、図４（ａ）に示すような心拍強度の時系列データが得られる。

続いて、介護評価指標推定装置においては、ステップＳ２において、分散値算出部６によって心拍強度の分散値を算出する。具体的には、分散値算出部６は、各時点から遡及して６０秒間のデータの分散値（標準偏差）を算出する。これにより、図４（ｂ）に示すような心拍強度の分散値の時系列データが得られる。なお、図４（ｂ）に示す心拍強度の分散値の単位は、想定される最大の心拍強度の分散値を基準とする百分率である。

そして、介護評価指標推定装置においては、ステップＳ３乃至ステップＳ６において、睡眠段階判定部７による睡眠段階の判定及び睡眠評価指標算出部８による睡眠評価指標の算出を行う。

すなわち、介護評価指標推定装置においては、ステップＳ３において、睡眠段階判定部７により、心拍強度の分散値の時系列データのうち、所定値を超える心拍強度の分散値をその所定値で置換する等の異常値処理を行うとともに、所定個数の分散値のデータ毎に移動平均処理を行い、平滑化処理を行う。これにより、図５に示すような移動平均処理後の心拍強度の分散値の時系列データが得られる。

続いて、介護評価指標推定装置においては、ステップＳ４において、睡眠段階判定部７により、平滑化処理を施した分散値の時系列データを、予め定められた分散値の区分に応じて５段階に分類し、区分毎の発生頻度（発生時間）を算出する。図６に、その結果の具体例を示している。この５段階の分散値の区分は、被験者に現れる最大の分散値（標準偏差）に対して割合で表したものであり、ここでは、２．５％以下、２．５〜３．５％、３．５〜４．５％、４．５〜５．５％、５．５％以上の５つの区分に分類し、これらの区分に該当する分散値（標準偏差）がどの程度の時間、出現するかを棒グラフで示したものである。そして、介護評価指標推定装置においては、ステップＳ５において、睡眠段階判定部７により、全睡眠時間に対する各区分の時間の割合を睡眠段階の判定結果として求める。

なお、心拍強度の分散値区分は、時系列データの平均値及び標準偏差（分散値）を用いて区分の境界値を定めることにより、個人差による影響をなくすことができる。例えば、時系列データの平均値、平均値から標準偏差分だけ大きい値、平均値から標準偏差の２倍分だけ大きい値、平均値の標準偏差分だけ小さい値等を用いることによって正規化されるため、個人差による影響をなくすことが可能となる。図６に示す心拍強度の分散値区分は、このようにして正規化して定めたものである。

ここで、いわゆる国際睡眠段階判定方法（ポリソノグラフ）においては、δ波成分の割合に基づいて睡眠深度を決定するが、本発明による手法との関係をみると、本願発明者による実験の結果、δ波成分の割合と心拍強度の分散値とは略反比例することがわかっている。また、δ波成分が２０％以上の場合には、深い睡眠であると判定するが、これは、約２．５％以下の心拍強度の分散値に相当する。このように、介護評価指標推定装置においては、心拍強度の分散値が約３％（２．５％以下、２．５〜３．５％）である場合を国際睡眠深度判定基準における深い睡眠であるノンレム睡眠３段階及び４段階に対応させることにより、重要な深い睡眠の基準については、国際睡眠深度判定基準に合わせた処理を行っている。

図４（ｂ）及び図６からわかるように、心拍強度の分散値が小さいほど、深い睡眠であって精神的に安定していると考えられるため、心拍強度の分散値が２．５％以下の値を示す場合には、精神的に安定しており、分散値が高くなるにしたがって、浅い睡眠でよく眠れていないと考えてよい。

そして、介護評価指標推定装置においては、ステップＳ６において、睡眠評価指標算出部８により、睡眠評価指標を算出する。このとき、睡眠評価指標算出部８は、次式（１）を用いて睡眠評価指標を算出する。
Ｓ＝α・ｔ_１＋β・ｔ_２＋γ・ｔ_３＋δ・ｔ_４＋ε・ｔ_５ ・・・（１）

上式（１）において、ｔ_１，ｔ_２，ｔ_３，ｔ_４，ｔ_５は、それぞれ、分散値が２．５％以下、２．５〜３．５％、３．５〜４．５％、４．５〜５．５％、５．５％以上の区分に該当する分散値が発生した合計時間である。また、α，β，γ，δ，εは、それぞれ、国際睡眠深度判定基準と関連付けた重み係数であり、分散値が小さいほど大きな値となるように定められる。なお、図６に示した度数分布が得られた場合には、α＝１０、β＝４、γ＝２、δ＝１、ε＝０と定めて睡眠評価指数を算出すると、
Ｓ＝２．１７×１０＋１．６５×４＋１．０７×２＋１．２２×１＋１．２３×０＝３１．６６
となる。

介護評価指標推定装置においては、このようにして睡眠評価指標を算出すると、ステップＳ７において、介護評価指標推定部９により、図示しないメモリ等に格納されたマップデータを参照し、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に対応する介護評価指標を読み出す。

ここで、実際に２５人の被験者に対して、ＣＰＡＴによる介護指標を求めるとともに本発明の手法によって睡眠評価指標を算出する調査を２回行い、その関係をプロットすると図７に示すように、睡眠評価指標が約３５未満の領域では略二次関数にしたがった分布が得られ、睡眠評価指標が約３５以上の領域では略一次関数にしたがった分布が得られた。すなわち、睡眠評価指標を変数Ｘとし、ＣＰＡＴによる介護指標をＹとすると、ＣＰＡＴによる介護指標Ｙは、次式（２）によって推定することができる。
Ｙ＝ａ（Ｘ−ｂ）^２＋ｃ （Ｘ＜３５）
Ｙ＝ｄＸ＋ｅ （３５≦Ｘ） ・・・（２）

また、実際に２５人の被験者に対して、ＭＭＳＥによる介護指標を求めるとともに本発明の手法によって睡眠評価指標を算出する調査を２回行い、その関係をプロットすると図８に示すように、３方向に放射状に広がる分布が得られた。なお、ＭＭＳＥによる介護指標は、その値が大きいほど被験者の認知機能が高く、介護の必要性が少ないことを示している。したがって、図８に示す例においては、睡眠評価指標が約３０以下の場合には、認知機能が良好な場合と悪い場合との双方が生じることから、認知機能からみたときの睡眠評価指標は大きい方が望ましいことがわかる。

以上のことから、ＣＰＡＴとＭＭＳＥとを考慮した最適な睡眠評価指標は、約２５〜５０であることがわかる。このように、睡眠評価指標と介護評価指標との関係を定量化できたことは極めて有益である。

介護評価指標推定装置においては、図７及び／又は図８に示すような睡眠評価指標と介護評価指標との対応関係を示すマップデータに基づいて、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に対応する介護評価指標を介護評価指標推定部９によって推定し、一連の処理を終了する。

介護評価指標推定装置においては、このような一連の手順にしたがって、睡眠評価指標に基づいて介護評価指標を高精度に推定することができる。介護者は、このようにして推定された介護評価指標を閲覧することにより、被介護者の状態を的確に把握することができ、例えば睡眠評価指標が上述した約２５〜５０の範囲となるように介護者のケアを行うといったように、介護による機能改善を図る１つの手段として睡眠評価指標を効果的に利用することが可能となる。

以上説明したように、本発明の実施の形態として示す介護評価指標推定装置においては、心拍強度の分散値に基づいて睡眠の質を示す睡眠評価指標を的確に算出し、さらに、この睡眠評価指標に基づいて介護評価指標を高精度に推定することができる。したがって、介護評価指標推定装置においては、介護評価指標を求めるために多岐にわたる質問に対する回答を収集することなく、被介護者に身体的及び心的負担を何ら負わせず且つ介護者側の負担も大幅に軽減し、毎日の睡眠評価によって介護評価指標を高精度に推定することができ、被介護者毎に必要な介護方法の最適化を図ることができる。

また、リハビリテーション等を行って介護者の機能改善がなされた場合には、睡眠評価指標も推奨される範囲になることから、この介護評価指標推定装置を利用することにより、介護の効果を定量的に評価することが可能となる。

さらに、介護の目的は、被介護者を活性化する施策を行い、少しでも自立できる方向に被介護者の状態を変化させることである。このような被介護者の状態変化の評価は、既存のように介護者の観察によって評価することも重要であるが、介護評価指標推定装置を利用して客観的に評価可能な指標を求めることは、介護者側の大きな励みになるという効果も奏する。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上述した実施の形態では、心拍信号を検出する方法として、被験者の身体の下に敷設した無拘束の生体信号検出部１によって得られた生体信号から心拍信号を抽出する方法を示したが、本発明は、継続的に心拍信号又は心拍信号と同等の信号が得られる検出手段であれば適用可能である。例えば、本発明は、手首や上腕部等の身体に装着するタイプの心拍計や脈拍計であってデータを連続的に記録することが可能なものであれば生体信号検出部１として適用可能である。

また、生体信号検出部１としては、上述した中空チューブを用いる代わりに、図９に示すようなエアマット式の検出手段を用いてもよい。すなわち、図９に示す生体信号検出部２０は、内部に空気を封入したエアマット２０ａの一端にエアチューブ２０ｂが接続され、さらに、このエアチューブ２０ｂに微差圧センサ２０ｃが接続されて構成される。なお、微差圧センサ２０ｃは、中空チューブを用いた生体信号検出部１の場合において説明したものと同様のものを用いることができる。

さらに、上述した実施の形態では、心拍強度のばらつきを示す分散値として標準偏差を採用したが、本発明は、例えば、分散、偏差平方和、所定範囲等の統計量を採用してもよい。

さらにまた、上述した実施の形態では、睡眠評価指標に基づいて、ＣＰＡＴ及び／又はＭＭＳＥによる評価指標を推定するものとして説明したが、本発明は、他の介護評価指標についても同様に適用することができる。

このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

１，２０ 生体信号検出部
１ａ 圧力検出チューブ
１ｂ，２０ｃ 微差圧センサ
２ 信号増幅部
３ フィルタ部
４ 自動利得制御部
５ 心拍強度算出部
６ 分散値算出部
７ 睡眠段階判定部
８ 睡眠評価指標算出部
９ 介護評価指標推定部
１１ 寝台
１２ 硬質シート
１３ クッションシート
２０ａ エアマット
２０ｂ エアチューブ

Claims (9)

1. 被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段と、
   前記生体信号検出手段によって検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出手段と、
   前記生体信号強度算出手段によって算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、
   前記分散値算出手段によって算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、
   前記睡眠段階判定手段によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出手段と、
   前記睡眠評価指標算出手段によって算出された睡眠評価指標に基づいて、介護分野において被介護者たる前記被験者の身体機能を評価するために使用される介護評価指標を推定する介護評価指標推定手段とを備えること
   を特徴とする介護評価指標推定装置。
2. 前記介護評価指標推定手段は、前記介護評価指標として、介護者による被介護者の総合的機能評価尺度であるＣＰＡＴによる評価指標、及び／又は、認知機能若しくは記憶力を測定するための認知機能検査であるＭＭＳＥによる評価指標を推定すること
   を特徴とする請求項１記載の介護評価指標推定装置。
3. 前記介護評価指標推定手段は、前記睡眠評価指標算出手段によって算出された睡眠評価指標が約３５未満の場合には当該睡眠評価指標を変数とする所定の二次関数にしたがって、睡眠評価指標が約３５以上の場合には当該睡眠評価指標を変数とする所定の一次関数にしたがって、ＣＰＡＴによる評価指標を推定すること
   を特徴とする請求項３記載の介護評価指標推定装置。
4. 前記睡眠段階判定手段は、予め定められた分散値の区分に応じて、前記分散値算出手段によって算出された生体信号強度の分散値を国際睡眠深度判定基準における睡眠段階に分類し、前記被験者の睡眠段階を判定すること
   を特徴とする請求項１乃至請求項３のうちいずれか１項記載の介護評価指標推定装置。
5. 前記睡眠段階判定手段は、前記分散値算出手段によって算出された生体信号強度の分散値が約３％である場合を、前記国際睡眠深度判定基準におけるノンレム睡眠３段階及び４段階に対応させるように分類すること
   を特徴とする請求項４記載の介護評価指標推定装置。
6. 前記睡眠段階判定手段は、前記区分毎の生体信号強度の分散値の発生頻度を算出し、
   前記睡眠評価指標算出手段は、前記区分毎の生体信号強度の分散値に重み付けして睡眠評価指標を算出すること
   を特徴とする請求項４記載の介護評価指標推定装置。
7. 前記生体信号検出手段は、前記被験者の身体の下に敷設された手段によって生体信号を検出し、検出した生体信号から心拍信号を抽出すること
   を特徴とする請求項１乃至請求項６のうちいずれか１項記載の介護評価指標推定装置。
8. 前記生体信号検出手段は、前記被験者の身体の下に敷設された手段の内部に収容されている空気の圧力変動を微差圧センサによって検出すること
   を特徴とする請求項７記載の介護評価指標推定装置。
9. 所定の生体信号検出手段によって被験者の生体信号を検出する生体信号検出工程と、
   信号処理を行うプロセッサによって前記生体信号検出工程にて検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出工程と、
   前記プロセッサによって前記生体信号強度算出工程にて算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、
   前記プロセッサによって前記分散値算出工程にて算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程と、
   前記プロセッサによって前記睡眠段階判定工程にて判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出工程と、
   前記プロセッサによって前記睡眠評価指標算出工程にて算出された睡眠評価指標に基づいて、介護分野において被介護者たる前記被験者の身体機能を評価するために使用される介護評価指標を推定する介護評価指標推定工程とを備えること
   を特徴とする介護評価指標推定方法。

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