JP2018161432A - 睡眠状態の評価 - Google Patents
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Abstract
Description
以下の発明は以上の成果及び考察に基づく。
[1]被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成するステップ(ステップ1)と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析するステップ(ステップ2)と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出するステップ(ステップ3)と、及び
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するステップ(ステップ4)と、
を含む、ノンレム睡眠を検出する方法。
[2]ステップ1の時系列データが、心電図のR-R間隔又は脈波の拍動間隔を用いて生成される、[1]に記載の検出方法。
[3]ステップ2の前に、ステップ1で生成した時系列データから外れ値を除去するとともに、欠損部分が補間される、[1]又は[2]に記載の検出方法。
[4]前記ウィンドウのサイズを規定する時間長が1分〜15分である、[1]〜[3]のいずれか一項に記載の検出方法。
[5]ステップ3における、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度が以下の(1)〜(6)の手順で算出される、[1]〜[4]のいずれか一項に記載の検出方法、
(1)各ウィンドウのスペクトルから、高周波数領域(0.15〜0.45 Hz)でパワーが最も高いピークを検出し、その周波数をFm(Hz)とする;
(2)Fm(Hz)を中心とする領域へのパワー集中度を調べる周波数帯の幅をLとする;
(3)心拍変動スペクトルをP(f)とし、そのFm-L/2からFm+L/2の範囲のパワーの和S(L)を以下の式で求める;
[7]脈波検出用の又は心電図記録用の検出手段と、
前記検出手段が取得したデータから、被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する手段と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する手段と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する手段と、
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するする手段と、
を備える入眠評価システム。
[8]取得したデータから被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する処理と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する処理と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する処理と、
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
[9][8]に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
本発明の第1の局面は、ノンレム睡眠を検出する方法に関する。本発明の検出方法では、以下のステップ1〜4を行う。
ステップ1:被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成するステップ
ステップ2:前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析するステップ
ステップ3:各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出するステップ
ステップ4:算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するステップ
ωを特定(例えば0.01)し、パワー比の値が基準値(閾値)よりも高いとき又は基準値以上のときにノンレム睡眠の状態であると判定する。基準値の具体例は30%〜60%の範囲内の特定の値(例えば30%、40%、50%等)である。尚、基準値は複数名(好ましくは100名以上、更に好ましくは200名以上)の被験者から取得したデータに基づき設定することができる。
ωを2点(例えば0.01Hzと0.1Hz)に設定し、各々のパワー比を算出し、その比率R(ω=0.01Hz)/R(ω=0.1Hz)が基準値よりも高いとき又は基準値以上のときにノンレム睡眠の状態であると判定する。尚、基準値は複数名(好ましくは100名以上、更に好ましくは200名以上)の被験者から取得したデータに基づき設定することができる。
図2は、本発明のノンレム睡眠検出システムの構成例を概念的に示す図である。ノンレム睡眠検出システム1は、検出器2、演算処理手段3、操作手段4、記憶手段5、及び出力手段6を備える。
本発明はノンレム睡眠検出システムに用いるコンピュータプログラムも提供する。本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータに以下の処理(i)〜(iv)を実行させる。尚、本発明のコンピュータプログラムは、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、BD(Blu-ray(登録商標) Disc)、或いは各種メモリーカード(USBフラッシュメモリー、SDメモリーカード等)等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納した状態、或いはクラウドコンピュータからダウンロードする形態で提供される。
(i)取得したデータから被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する処理
(ii)前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する処理
(iii)各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する処理
(iv)算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定する処理
1.HF成分のパワー集中度の指標
新しい睡眠指標(sleep indicator,SI)として、心拍変動のパワースペクトルのHF領域(0.15-0.4 5Hz)の最も高いピークとその周辺にパワーが集中する度合いを表す指標を開発した(図3)。SIの計算方法は以下の通りとした。
睡眠時無呼吸障害の診断を目的として睡眠ポリグラフ検査を受けた人で、心房細動、ペーメーカ埋込例、apnea-hypopnea indexが30以上の重症睡眠時無呼吸を有しない男性176例(51±16歳)、女性86例(52±18歳)の睡眠ポリグラフデータを分析の対象とした。
睡眠ポリグラフ検査では、心電図は修正V2誘導で記録し、500 Hzで標本化した。また、左手首に3軸加速度計を内蔵した体動センサを装着し、アクチグラフを記録した。
睡眠ステージは、American Academy of Sleep Medicine(AASM)guidelines(非特許文献5)に従って、30秒毎のエポックを覚醒、NREM、REMの3ステージのいずれかとして判定した。さらに、連続する10個のエポックを1セグメント(5分)とし、10個中6個以上のエポックが同じ睡眠ステージであった時、それをそのセグメントの睡眠ステージとした。同じ睡眠ステージのエポックが6個未満のセグメントは、移行セグメントとして分類した。
統計解析には、Statistical Analysis Systemプログラムパッケージ(SAS Institute Inc.、Cary、NC、米国)を用いた。睡眠ステージによる心拍数、心拍変動指標、体動、SIの差は、general linear modelによるANOVAによって検定した。各指標によるNREM睡眠の検出力は、覚醒およびREM睡眠に分類されたセグメントと、NREM睡眠に分類されたセグメントの間の識別力を、receiver-operating characteristic(ROC) curveのarea under the curve(AUC)によって評価した。P<0.05を統計的有意性の基準とした。
図4は代表例の覚醒からNREM睡眠への移行時(左図)とNREM睡眠中(右図)のデータを示す。覚醒時に比べ、NREMステージでは先鋭なHF成分のスペクトルが現れ、SIの値が70%を超えている。図5は代表例の全就床時間中のデータで、NREMステージにはSIが70%を超えている。本研究では262件の睡眠ポリグラフから、合計22,103セグメントのデータが得られ、3,522セグメント(15.9%)は覚醒ステージ、7,759(35.1%)はNREMステージ、3136(14.2%)はREMステージ、残りの7,686(34.8%)が移行セグメントであった。
NREM睡眠に伴う呼吸の規則性の増加を利用した、心拍変動のパワースペクトルのHF成分のパワーの集中度を表す指標(SI)は、NREM睡眠と、覚醒およびREM睡眠との識別において、心拍数や従来の心拍変動指標、加速度による体動の指標よりも、高い識別力を有する。
2 検出器
3 演算処理手段
4 操作手段
5 記憶手段
6 出力手段
Claims (9)
- 被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成するステップ(ステップ1)と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析するステップ(ステップ2)と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出するステップ(ステップ3)と、及び
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するステップ(ステップ4)と、
を含む、ノンレム睡眠を検出する方法。 - ステップ1の時系列データが、心電図のR-R間隔又は脈波の拍動間隔を用いて生成される、請求項1に記載の検出方法。
- ステップ2の前に、ステップ1で生成した時系列データから外れ値を除去するとともに、欠損部分が補間される、請求項1又は2に記載の検出方法。
- 前記ウィンドウのサイズを規定する時間長が1分〜15分である、請求項1〜3のいずれか一項に記載の検出方法。
- ステップ3における、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度が以下の(1)〜(6)の手順で算出される、請求項1〜4のいずれか一項に記載の検出方法、
(1)各ウィンドウのスペクトルから、高周波数領域(0.15〜0.45 Hz)でパワーが最も高いピークを検出し、その周波数をFm(Hz)とする;
(2)Fm(Hz)を中心とする領域へのパワー集中度を調べる周波数帯の幅をLとする;
(3)心拍変動スペクトルをP(f)とし、そのFm-L/2からFm+L/2の範囲のパワーの和S(L)を以下の式で求める;
- 請求項1〜5のいずれか一項に記載の検出方法によって得られた情報と、アクチグラム、心電図、脈波、呼吸曲線、酸素飽和度、及びそれらの信号の時系列解析指標から選択される一以上の手段を利用して求めた一以上の指標を併用し、入眠時刻、覚醒時刻、中途覚醒時刻、再入眠時刻、睡眠時間、入眠潜時、睡眠効率、睡眠の質、睡眠ステージ、無呼吸・低呼吸の時刻、及び無呼吸・低呼吸の頻度からなる群より選択される一以上の睡眠パラメータを推定することを特徴とする、睡眠パラメータの推定方法。
- 脈波検出用の又は心電図記録用の検出手段と、
前記検出手段が取得したデータから、被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する手段と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する手段と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する手段と、
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するする手段と、
を備える入眠評価システム。 - 取得したデータから被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する処理と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する処理と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する処理と、
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項8に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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