JP2014008161A

JP2014008161A - 生体情報解析装置

Info

Publication number: JP2014008161A
Application number: JP2012146075A
Authority: JP
Inventors: Yuki Fujiwara; 裕貴藤原
Original assignee: Fukuda Denshi Co Ltd
Current assignee: Fukuda Denshi Co Ltd
Priority date: 2012-06-28
Filing date: 2012-06-28
Publication date: 2014-01-20
Anticipated expiration: 2032-06-28
Also published as: JP6013048B2

Abstract

【課題】胸骨上窩部圧センサを用いて効率よく睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の型判定を行う技術を提供する。
【解決手段】被検者の呼吸に関連する情報が取得される。また、被検者の胸骨上窩部に取り付けられた胸骨上窩部圧センサ２０を用いて取得された胸壁の動きに関連する情報が取得される。次に、上記呼吸に関連する情報に基づいて、被検者が無呼吸もしくは低呼吸状態であることを示す無呼吸・低呼吸イベントが検出される。そしてその後、胸骨上窩部圧センサ２０を用いて取得された胸壁の動きに関連する情報に基づいて、検出された無呼吸・低呼吸イベントに対して、ＳＡＳの型判定が行われる。
【選択図】図２

Description

本発明は生体情報解析装置に関する。

睡眠時無呼吸症候群(Sleep Apnea Syndrome: SAS)は、睡眠の分断による過度の日中傾眠を伴い、睡眠時に１０秒以上連続した無呼吸が５回／時間又は３０回／７時間以上発生する疾患である。ＳＡＳのうち、閉塞型呼吸イベントが優位のものは閉塞型睡眠時無呼吸（obstructive sleep apnea：OSA）、中枢型呼吸イベントが優位のものは中枢型睡眠時無呼吸（central sleep apnea：CSA）と呼ばれる。ＯＳＡの場合、睡眠中に上気道が閉塞して気流が停止するが、その間も、胸壁と腹壁の呼吸運動が認められる。一方、ＣＳＡにおいては、睡眠中に呼吸筋への刺激が消失して無呼吸となる。

ＳＡＳの型判定を行うには呼吸努力の検出が必要不可欠である。現状、呼吸努力の測定には食道内圧測定が必要であるが、食道内圧はバルーンカテーテルを鼻から食道内に挿入して圧力トランスデューサで測定するか、先端に圧力センサを取り付けたシリコンチューブを鼻から食道内に挿入して測定しなくてはならず、患者の負担が大きい上、カテーテルやチューブの挿入に熟練を要するため、技師や看護婦にとっても容易でなかった。そのため、食道内圧に代わる非侵襲的な呼吸努力の測定方法が求められている。

非侵襲的な呼吸努力の測定方法としては、従来、胸部又は腹部にベルトを巻きつけて装着するタイプの呼吸努力センサを用いる方法が知られている。これは、ベルト状の伸縮性ピエゾセンサ（圧電素子）からなり、被検者の呼吸筋の動きに応じて該センサが伸縮して圧電素子から電圧を出力するというものである。ポリグラフにてこの電圧を測定することで、被検者の呼吸努力状態を観察することができる。このような従来の呼吸努力センサは、被検者の胸部又は腹部にベルトを巻きつけて装着することになるため、被検者に圧迫感・不快感を与える可能性がある。

これに対し、より簡便に呼吸努力を検出できるものとして、胸骨上窩部圧センサの使用が考えられる。特許文献１は、胸骨上窩部圧センサを用いて上気道抵抗症候群の診断を行う技術を開示している。特許文献１では、更に、胸骨上窩部圧センサを用いてＳＡＳの型判定を行うことも可能である旨示唆している。

特開２００５−２２４４３９号公報

しかし現在のところ、胸骨上窩部圧センサは、ＳＡＳの型判定においては、波形比較による目視用の指標として使われているにすぎず、このセンサを用いてＳＡＳの型の自動判定を行うアルゴリズムは未だ確立されていない。

そこで、本発明は、胸骨上窩部圧センサを用いて効率よくＳＡＳの型判定を行う技術を提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、被検者の呼吸に関連する情報を取得する第１の取得手段と、被検者の胸骨上窩部に取り付けられた胸骨上窩部圧センサを用いて取得された胸壁の動きに関連する情報を取得する第２の取得手段と、前記呼吸に関連する情報に基づいて、被検者が無呼吸もしくは低呼吸状態であることを示す無呼吸・低呼吸イベントを検出する検出手段と、前記胸骨上窩部圧センサを用いて取得された胸壁の動きに関連する情報に基づいて、前記無呼吸・低呼吸イベントに対して、睡眠時無呼吸症候群の型判定を行う判定手段とを有することを特徴とする生体情報解析装置が提供される。

本発明によれば、胸骨上窩部圧センサを用いて効率よくＳＡＳの型判定を行うことができる。

実施形態における生体信号測定装置の外観斜視図。実施形態における生体信号測定装置の構成例を示すブロック図。実施形態におけるカニューレの装着例を示す図。実施形態における胸骨上窩部圧センサの装着例を示す図。実施形態におけるＳＡＳの型判定の概念を説明する図。実施形態におけるＳＡＳの型判定処理を示すフローチャート。実施形態における胸骨上窩部の振れ検出を説明する図。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の実施に有利な具体例を示すにすぎない。また、以下の実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の課題解決のために必須のものであるとは限らない。

図１は、本実施形態における生体情報解析装置の一例としての生体信号測定装置１００を示す外観斜視図である。また、図２は、本実施形態における生体情報解析装置の一例としての生体信号測定装置１００の構成例を示すブロック図である。生体信号測定装置１００は、容易に持ち運べるように小型軽量でありながら、被検者の呼吸に関連する生体情報を被検者から直接取得するための構成を有している。しかし、本発明において、呼吸に関連する生体情報を直接被検者から取得するための構成は必須ではない。本発明に係る生体情報解析装置は、あらかじめ測定された呼吸に関連する生体情報を、例えば直接又はネットワークを介して接続された記憶装置や記憶媒体から取得するなど、任意の方法で取得可能であればよい。したがって、本発明に係る生体情報解析装置の機能は、パーソナルコンピュータ等によっても実現可能である。

生体信号測定装置１００は、上記のとおり小型軽量の筐体８を有し、この筐体８には電池蓋７が形成されている。表示部１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を有し、設定内容、各センサ信号の状態等を表示する。記録／エンタースイッチ２が押されると、記録が開始される。また、設定期間中は、このスイッチはエンタースイッチとして機能し、設定中の設定項目の確定を行う。記録中にイベントスイッチ３が押されると、イベント情報が記録される。

カニューレコネクタ４には、被検者の鼻及び口に近接する位置に取り付けられるカニューレ３０が接続される。カニューレ３０は、例えば鼻カニューレであり、図３（ａ）に示されるように、鼻腔管を被検者の鼻孔内に挿入した状態で、サージカルテープ等を使用して固定される。また、カニューレ３０は鼻口カニューレでもよく、その場合、図３（ｂ）に示されるように、鼻腔管を被検者の鼻孔内に挿入した状態で、かつ、口腔管が被検者の口の外側よりわずか内側に入るような状態で、サージカルテープ等を使用して固定される。

ＳｐＯ_２コネクタ５には、例えば被検体の指先又は耳たぶ又は額に装着されて経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ_２）によって呼吸の状態を間接的に検出するためのＳｐＯ_２センサ４０が接続される。

アナログコネクタ６には、胸骨上窩部圧センサ２０が接続される。胸骨上窩部圧センサ２０は、胸壁の動きが胸骨上窩部の動きと連動していることを利用したもので、例えば圧電素子を有し、被検者の胸骨上窩部に装着され、胸骨上窩部の運動に応じて胸骨上窩部から加えられる圧力（胸骨上窩部圧）を示す電気信号を出力する。図４に胸骨上窩部圧センサ２０の装着例を示す。図示の如く、胸骨上窩部圧センサ２０は被検者の胸骨上窩部にサージカルテープ２５等で固定される。胸部又は腹部にベルトを巻きつけて装着するタイプの呼吸努力センサに比べ装着が簡便で、被検者にも圧迫感・不快感を与えにくいことは明らかであろう。

胸骨上窩部圧センサ２０から出力された電気信号は、胸壁の動きに関連する情報を表す。図２を参照すると、この電気信号はアナログコネクタ６を介して増幅器１１０に入力されてそこで増幅された後、Ａ／Ｄコンバータ１２０で、所定のサンプリング周波数及びビット数でサンプリングされてデジタルデータに変換される。こうして、被検者の胸壁の動きに関連する情報が取得される。

カニューレ３０に入力された呼吸フローはカニューレコネクタ４を介して呼吸フローセンサ１１２に入力されてそこで電気信号に変換される。すなわち呼吸フローセンサ１１２は、被検者の鼻及び口腔の気流の圧力変化や流速変化により呼吸を直接的に検出する。こうしてこの電気信号は、被検者の鼻及び口腔の気流に関連する情報を表す。呼吸フローセンサ１１２から出力された電気信号は、増幅器１１４で増幅され、Ａ／Ｄコンバータ１１６で、所定のサンプリング周波数及びビット数でサンプリングされてデジタルデータに変換される。このようにして、被検者の呼吸に関連する情報が取得される。なお、ここでは、鼻及び口腔の気流の圧力変化や流速変化により呼吸を直接的に検出するカニューレに接続された呼吸フローセンサを用いて被検者の呼吸に関連する情報を取得する構成としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、カニューレ及び呼吸フローセンサの代わりに、あるいはそれらに加えて、鼻及び口に近接して取り付けられ、鼻及び口腔の気流の温度変化及び／又は湿度変化により呼吸を検出するための温度センサ及び／又は湿度センサを用いて被検者の呼吸に関連する情報を取得する構成としてもよい。

ＳｐＯ_２センサ４０から出力された電気信号は、ＳｐＯ_２コネクタ５を介して増幅器１１８に入力されてそこで増幅された後、Ａ／Ｄコンバータ１１９で、所定のサンプリング周波数及びビット数でサンプリングされてデジタルデータに変換される。このデータを、被検者の呼吸に関連する情報として取得することも可能である。

Ａ／Ｄコンバータ１２０、１１６、１１９より出力されたデジタルデータはそれぞれ、信号処理部１３０に入力される。信号処理部１３０は、これらのデータに対して、所定のフィルタ処理やノイズ除去といった信号処理を行う。信号処理済みの各データは、記憶部１５０に記憶される。記憶部１５０は例えばハードディスクドライブや不揮発性半導体メモリで構成されうる。外部のパーソナルコンピュータ等へのデータ転送を容易にするために、着脱可能な半導体メモリカードで構成されるとよい。以下、これら信号処理済みの胸骨上窩部圧センサ２０及びカニューレ３０からのデータをそれぞれ、「呼吸フローデータ」、「胸骨上窩データ」という。

制御部１４０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有し、ＲＯＭあるいは記憶部１５０に記憶されたプログラムを実行して各部を制御することにより装置全体の動作を統括的に制御する。

操作部１６０は、記録／エンタースイッチ２、イベントスイッチ３を含むユーザインタフェースである。

本実施形態における生体信号測定装置１００の構成は、概ね以上のとおりである。なお、その他各種測定項目（脈拍数、体位、体動等）に対応するセンサ類を接続可能に構成することも可能であるが、説明を簡単にするため、ここでは省略する。

胸骨上窩部圧センサ２０、カニューレ３０、ＳｐＯ_２センサ４０が被検者の所定部位に装着され、記録／エンタースイッチ２が押下されると、生体信号測定装置１００は測定・記録を開始する。制御部１４０は、信号処理済みのデータを測定時刻と関連付けて記憶部１５０に順次書き込んでいく。これらのデータは例えば２４時間に亘って記録することが可能である。

次に、本実施形態におけるＳＡＳの型判定処理を説明する。

睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）のうち、閉塞型呼吸イベントが優位のものは閉塞型睡眠時無呼吸（obstructive sleep apnea：OSA）、中枢型呼吸イベントが優位のものは中枢型睡眠時無呼吸（central sleep apnea：CSA）と呼ばれる。図５（ａ）に示すように、ＯＳＡの場合、睡眠中に上気道が閉塞して口鼻呼吸が停止するが、その間も、胸壁と腹壁の呼吸運動が行われるため、胸骨上窩部の振れが認められる。一方、図５（ｂ）に示すように、ＣＳＡにおいては、睡眠中に呼吸筋への刺激が消失しているため、口鼻呼吸が停止するとともに、胸骨上窩部の振れもなくなるかあるいはあってもわずかである。この観点より、本実施形態におけるＳＡＳの型判定は、各無呼吸・低呼吸イベントにおいて胸骨上窩部の振れがどのような状態であるかを推定することによって行われる。

ＳＡＳの型判定処理を実行する前に、測定データの解析処理において、測定データ全体から、口鼻呼吸について無呼吸もしくは低呼吸状態であることを示す無呼吸・低呼吸イベントを検出しておく。無呼吸・低呼吸イベントの検出処理自体は、公知の手法を用いればよく、例えば、呼吸フローデータから、呼吸量が所定値より低い状態が所定時間以上持続した場合、無呼吸・低呼吸イベントが検出される。

ＳＡＳの型判定処理は、このようにして無呼吸・低呼吸イベントが検出された後に行われる。図６は、本実施形態における、胸骨上窩データを用いたＳＡＳの型判定処理を示すフローチャートである。このＳＡＳの型判定処理は、データ転送を受けたパーソナルコンピュータ等で実行することができる。もっとも、生体信号測定装置１００単体で実行する構成としてもよい。

Ｓ２では、胸骨上窩部の振れ検出閾値Ｔｈが初期値に設定される。

その後、Ｓ４〜Ｓ１２の処理を、胸骨上窩データの波形サンプル数分繰り返す（ループ１）。

まずＳ４では、胸骨上窩データの波形サンプルの注目ペアの振幅を取得する。ここで、注目ペアとは、波形サンプルの注目位置での山（上に凸の波形）と谷（下に凸の波形）のペア（山と谷が交互に存在するもの）をいう。またここで、振幅とは、図７に示すように、当該ペアの山と谷との差（Peak-to-Peak）をいうものとする。Ｓ６では、Ｓ４で取得した振幅と振れ検出閾値Ｔｈとを比較する。ここで、Ｓ４で取得した振幅が振れ検出閾値Ｔｈを超えているときは、Ｓ８に進み、この位置を胸骨上窩部の振れが検出された位置として、（ａ）検出位置（サンプル番号）、（ｂ）振幅値、及び（ｃ）活動持続時間（図７参照）、のデータを記憶する。

次に、Ｓ１０で、過去２分間の振幅の平均値Ｍに所定の割合ｗ（例えば０．２５）を乗じて得た値ｗ・Ｍを計算し、このｗ・Ｍと現在の振れ検出閾値Ｔｈとを比較する。ここで、ｗ・Ｍが現在の振れ検出閾値Ｔｈを超える場合は、Ｓ１２で振れ検出閾値Ｔｈをｗ・Ｍの値で更新する。

以上のループ１の処理が完了すると、処理はＳ１４に進み、上記ループ１で胸骨上窩の振れが１つ以上あったかどうか、すなわち、Ｓ６で振幅が振れ検出閾値Ｔｈを超えていると少なくとも１回は判定されたかどうかを判定する。ここで胸骨上窩の振れが１つもなかったと判定されたときは、胸骨上窩部圧センサ２０の装着不良と推定される。そこでこの場合は、Ｓ２８に進み、センサ装着不良のため判定不可能である旨のメッセージを表示する。

一方、Ｓ１４において、胸骨上窩の振れが１つ以上あったと判定された場合は、Ｓ１６〜Ｓ２６の処理を、無呼吸・低呼吸イベント数分繰り返す（ループ２）。

まずＳ１６では、無呼吸・低呼吸イベントの前後Ｎ（例えばＮ＝１０）秒以内に胸骨上窩の振れがあるかどうかを判定する。ここでそのような振れがある場合は、処理はＳ１８に進む。

Ｓ１８では、無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内に所定の胸骨上窩運動閾値以上の振幅の胸骨上窩の振れがあるかどうかを判定する。ここで、そのような所定の胸骨上窩運動閾値以上の振幅の胸骨上窩の振れがある場合には、当該無呼吸・低呼吸イベントを、閉塞型睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）と判定する（Ｓ２０）。

Ｓ１８において、無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内に所定の胸骨上窩運動閾値以上の振幅の胸骨上窩の振れがないときは、処理はＳ２２に進む。

Ｓ２２では、無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内に胸骨上窩の振れがＬ（例えばＬ＝１０）秒以上ない区間が存在するかどうかを判定する。ここで、無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内に胸骨上窩の振れがＬ秒以上ない区間が存在する場合は、当該無呼吸・低呼吸イベントを、中枢型睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）と判定する（Ｓ２４）。

また、Ｓ１６で、無呼吸・低呼吸イベントの前後Ｎ秒以内に胸骨上窩の振れはないと判定された場合は、当該無呼吸・低呼吸イベントを未判定イベントとする（Ｓ２６）。同様に、Ｓ２２で、無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内に胸骨上窩の振れがＬ秒以上ない区間は存在しないと判定された場合も、当該無呼吸・低呼吸イベントを未判定イベントとする（Ｓ２６）。このような場合には閉塞型か中枢型かを判定することは困難であり判定誤りを防止するため、ここでは「未判定」としたものである。

以上のループ２の処理が完了すると、本実施形態におけるＳＡＳの型判定処理が終了する。

本実施形態の処理をまとめる。

まず、被検者の鼻及び口に近接する位置に取り付けられたカニューレ３０から呼吸フローセンサ１１２を用いて取得された被検者の鼻及び口腔の気流に関連する情報が入力される。また、被検者の胸骨上窩部に取り付けられた胸骨上窩部圧センサ２０を用いて取得された胸壁の動きに関連する情報が入力される。次に、呼吸フローセンサ１１２を用いて取得された被検者の鼻及び口腔の気流に関連する情報に基づいて、被検者が無呼吸もしくは低呼吸状態であることを示す無呼吸・低呼吸イベントが検出される。そしてその後、胸骨上窩部圧センサ２０を用いて取得された胸壁の動きに関連する情報に基づいて、検出された無呼吸・低呼吸イベントに対して、ＳＡＳの型判定が行われる。

以上の処理により、胸骨上窩部圧センサを用いて効率よくＳＡＳの型判定を行うことができる。

Claims

被検者の呼吸に関連する情報を取得する第１の取得手段と、
被検者の胸骨上窩部に取り付けられた胸骨上窩部圧センサを用いて取得された胸壁の動きに関連する情報を取得する第２の取得手段と、
前記呼吸に関連する情報に基づいて、被検者が無呼吸もしくは低呼吸状態であることを示す無呼吸・低呼吸イベントを検出する検出手段と、
前記胸骨上窩部圧センサを用いて取得された胸壁の動きに関連する情報に基づいて、前記無呼吸・低呼吸イベントに対して、睡眠時無呼吸症候群の型判定を行う判定手段と、
を有することを特徴とする生体情報解析装置。
前記被検者の呼吸に関連する情報は、
被検者の鼻及び口に近接して取り付けられるカニューレに接続され、被検者の鼻及び口腔の気流の圧力変化及び／又は気流変化により呼吸を検出するための呼吸フローセンサ、
被検者の鼻及び口に近接して取り付けられ、被検者の鼻及び口腔の気流の温度変化及び／又は湿度変化により呼吸を検出するための温度センサ及び／又は湿度センサ、
被検者の指先又は耳たぶ又は額に取り付けられ、動脈血酸素飽和度によって呼吸の状態を検出するためのＳｐＯ_２センサ、
のうちの少なくともいずれかから得られる情報であることを特徴とする請求項１に記載の生体情報解析装置。
前記判定手段は、
（ａ）前記無呼吸・低呼吸イベントが検出された時点を含む所定区間において、前記胸壁の動きに関連する情報が第１の閾値以上の振幅の振れがあることを示す場合で、かつ、
（ｂ）前記無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内において、前記胸壁の動きに関連する情報が第２の閾値以上の振幅の振れがあることを示す場合は、
当該無呼吸・低呼吸イベントを閉塞型睡眠時無呼吸症候群と判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報解析装置。
前記判定手段は、更に、
（ａ）前記無呼吸・低呼吸イベントが検出された時点を含む前記所定区間において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第１の閾値以上の振幅の振れがあることを示すものの、
（ｂ）前記無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第２の閾値以上の振幅の振れがあることを示さず、かつ、
（ｃ）当該持続時間内において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第１の閾値以上の振幅の振れが所定時間以上ないことを示す場合は、
当該無呼吸・低呼吸イベントを中枢型睡眠時無呼吸症候群と判定することを特徴とする請求項３に記載の生体情報解析装置。
前記判定手段は、更に、
（ａ）前記無呼吸・低呼吸イベントが検出された時点を含む前記所定区間において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第１の閾値以上の振幅の振れがないことを示す場合は、当該無呼吸・低呼吸イベントについては未判定イベントとすることを特徴とする請求項４に記載の生体情報解析装置。
前記判定手段は、更に、
（ａ）前記無呼吸・低呼吸イベントが検出された時点を含む前記所定区間において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第１の閾値以上の振幅の振れがあることを示すものの、
（ｂ）前記無呼吸・低呼吸イベントの持続時間内において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第２の閾値以上の振幅の振れがあることを示さず、かつ、
（ｃ）当該持続時間内において、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第１の閾値以上の振幅の振れが所定時間以上ないことを示さない場合は、
当該無呼吸・低呼吸イベントについては未判定イベントとすることを特徴とする請求項５に記載の生体情報解析装置。
入力された全区間にわたり、前記胸壁の動きに関連する情報が前記第１の閾値以上の振幅の振れがない場合は、前記胸骨上窩部圧センサが装着不良と判定することを特徴とする請求項３乃至６のいずれか１項に記載の生体情報解析装置。