JP2013081707A - 睡眠状態判別装置および睡眠状態判別方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特徴量算出部14は脈波に基づいて複数の特徴量を算出する。睡眠状態判別部15は教師データに基づいて統計的学習を用いて学習された判別規則に対して特徴量を適用することにより在床者の睡眠状態を判別する。特徴量算出部14は、脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部14bと、拍動間隔情報から心臓の拍動周波数特性を算出する拍動周波数特性算出部14cと、拍動周波数特性のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部14dと、両対数軸平面上で表現されたパワースペクトルの高周波領域における傾きを前記特徴量として算出する傾き算出部14eと、を備えている。
【選択図】図2
Description
まず、被験者は脳波センサを装着した状態で、振動検知装置1が設置されたベッドに入床する。このとき、被験者やオペレータがタッチパネル21を操作して、明示的に教師データ(学習データ)の取得の開始を指示する(#01)。このとき、タイマ14aが0リセットされ、入床してからの経過時間の計時を開始する(#02)。
十分な量の教師データが取得されると、学習部は統計的学習により、教師データから判別規則を学習する。なお、上述したように、本実施形態では単位(スケール)が異なる複数の特徴量を用いているため、本実施形態では教師データを正規化する(#21)。具体的には、特徴量種別毎に平均値および標準偏差を求めておき、特徴量種別毎に(教師データ―平均値)/標準偏差を算出し、その算出した値を新たな教師データとして用いればよい。このように、教師データを正規化することにより、判別規則に対するスケールの差異の影響を小さくすることができる。
図6は、判別処理の流れを表すフローチャートである。まず、在床者Mはベッドに入床し、電源スイッチ22を操作して睡眠状態判別装置の電源を投入する(#31)。
(1)上述の実施形態では、10の特徴量を用いたが、VLF傾き,LF傾き,HF傾きを用いる限りは、その他の特徴量の種別やその種別数は適宜変更可能である。例えば、体動数や呼吸変動係数等を用いても構わない。
12:出力信号取得部(脈波取得部)
13:脈波算出部(脈波取得部)
14:特徴量算出部
14b:拍動間隔情報算出部
14c:拍動周波数特性算出部
14d:パワースペクトル算出部
14e:傾き算出部
14f:RR間隔変動係数算出部
15:睡眠状態判別部
Claims (5)
- 在床者の脈波を取得する脈波取得部と、
前記脈波に基づいて複数の特徴量を算出する特徴量算出部と、
教師データに基づいて統計的学習を用いて学習された判別規則に対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別する睡眠状態判別部と、を備え、
前記特徴量算出部は、
前記脈波から心臓の拍動間隔を表す拍動間隔情報を算出する拍動間隔情報算出部と、
前記拍動間隔情報から心臓の拍動周波数特性を算出する拍動周波数特性算出部と、
前記拍動周波数特性のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部と、
両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルを超低周波領域、低周波領域および高周波領域に分類したうちの前記高周波領域における傾きを前記特徴量として算出する傾き算出部と、を備えた睡眠状態判別装置。 - 前記傾き算出部は、前記特徴量として、前記両対数軸平面上で表現された前記パワースペクトルの前記超低周波領域および前記低周波領域における傾きを算出する請求項1記載の睡眠状態判別装置。
- 前記睡眠状態が階層的に定義され、
前記睡眠状態判別部は、前記睡眠状態の階層に対応して階層的に前記睡眠状態を判別する請求項1または2記載の睡眠状態判別装置。 - 前記判別規則は、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記教師データに基づいて学習され、
前記睡眠状態判別部は、前記特徴量の種別毎に、当該特徴量の種別毎の平均値および標準偏差を用いて正規化された前記特徴量を用いて判別を行う請求項1から3のいずれか一項に記載の睡眠状態判別装置。 - 在床者の脈波を取得するステップと、
両対数軸平面上で表現された、前記脈波に基づいて算出された心臓の拍動間隔の拍動周波数特性のパワースペクトルを超低周波領域、低周波領域および高周波領域に分類したうちの前記高周波領域における傾きを特徴量として算出するステップと、
前記脈波に基づいてさらに少なくとも1つの特徴量を算出するステップと、
教師データに基づいて統計的学習を用いて学習された判別規則に対して前記特徴量を適用することにより前記在床者の睡眠状態を判別するステップと、を備えた睡眠状態判別方法。
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