JP2018166775A - 呼吸計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】就寝者の呼吸状態の変化をより精度よく計測することができる、新規な構造の呼吸計測装置を提供すること。【解決手段】就寝者１２の呼吸動作に伴う圧力変動を検出する圧力センサ２０と、圧力センサ２０により検出された圧力変動時系列データにおける呼吸に関連する周波数成分に対してＣＤＭ処理を行い、瞬時周波数の時系列データを生成するデータ生成手段Ａと、データ生成手段Ａで得られたデータを出力する出力手段５２と、を備えるようにした。【選択図】図５

Description

本発明は、就寝者の呼吸の状況を計測する、呼吸計測装置に関するものである。

従来から、医療や介護等の分野において、患者等の睡眠状態や健康状態を把握する指標として、就寝時の呼吸状態を計測することが行われている。例えば、特許第５６７９９７１号公報（特許文献１）には、就寝者の胸や腹に巻かれたバンドが呼吸動作で伸長されるテンションを測定したり、就寝者の下に敷くマットに感圧センサを設けて就寝者の呼吸動作に伴う圧力変動を測定して、就寝者の呼吸波形を計測することが提案されている。さらに、特許第４５５４４７６号公報（特許文献２）には、寝具平面に敷設した光ファイバ式センサを用い、呼吸動作に伴う光ファイバの形状変化により生じる偏波変動の検出値から呼吸波形を計測する装置が提案されている。

ところで、上記特許文献１や２に記載の従来の呼吸計測装置では、いずれも呼吸動作に伴い変動するセンサ等の出力値の時系列データをフーリエ変換して、得られたパワースペクトルから呼吸に関する周期振動を検出することが、一般的に行われている。

しかしながら、かかる方法で得られた周期振動は、ある時間間隔のデータが定常であるとしてその時間間隔に亘っての平均的な振幅（周波数スペクトル）が求められるものであることから、呼吸振動の瞬時値を表すものではない。それゆえ、呼吸状態の急激な変化を検知することが難しく無呼吸状態の検出等を有効に行えないおそれがあり、正確な呼吸状態を把握するためには、未だ改良の余地があった。

特許第５６７９９７１号公報 特許第４５５４４７６号公報

本発明は、上述の事情を背景に為されたものであって、その解決課題は、就寝者の呼吸状態の変化をより精度よく計測することができる、新規な構造の呼吸計測装置を提供することにある。

以下、このような課題を解決するために為された本発明の態様を記載する。なお、以下に記載の各態様において採用される構成要素は、可能な限り任意の組み合わせで採用可能である。

本発明の第一の態様は、就寝者の呼吸動作に伴う圧力変動を検出する圧力センサと、前記圧力センサにより検出された圧力変動時系列データにおける呼吸に関連する周波数成分に対してＣＤＭ処理を行い、瞬時周波数の時系列データを生成するデータ生成手段と、前記データ生成手段で得られたデータを出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。

本態様に従う構造とされた呼吸計測装置によれば、圧力センサによって検出された、就寝者の呼吸動作に伴う圧力変動時系列データにおける呼吸に関する周波数成分に対して、データ生成手段においてＣＤＭ (Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ) 処理を行うことにより瞬時周波数の時系列データを得ることができ、得られた瞬時周波数の時系列データを任意の方法で出力手段を介して出力することができる。これにより、従来のフーリエ変換処理では得られなかった、呼吸に関連する瞬時周波数を計測することができ、就寝者の呼吸数や呼吸振動をある区間の平均値ではなく瞬時値として得ることができる。その結果、就寝者の呼吸の状態をより精度よく計測することができ、リアルタイムに得られる呼吸間隔変動のデータから睡眠状態の判定（レム／ノンレム睡眠）や無呼吸状態の検知などを瞬時に行うことが可能となる。

本発明の第二の態様は、前記第一の態様に記載のものにおいて、前記データ生成手段が、瞬時周波数の正常範囲を設定する正常範囲設定部と、前記瞬時周波数の値が前記正常範囲を逸脱する場合に異常値と判定する異常値判定部とを含んでいるものである。

本態様によれば、瞬時周波数の時系列データにおける出力周波数が０．１Ｈｚ〜０．５Ｈｚの範囲内であれば、安静時の呼吸による圧力変動波形を反映し、その範囲を逸脱すれば、無呼吸状態や寝返りなどの体動発生を検知できるという本発明者等が見出した知見に基づき、例えば安静時の呼吸による圧力変動に基づく瞬時周波数の範囲を正常範囲として設定し、その範囲を逸脱する値を異常値と判定することにより、正確な安静時の瞬時呼吸数を取得したり、異常の発生を検知することが可能となる。

本発明の第三の態様は、前記第二の態様に記載のものにおいて、前記異常値判定部が、前記瞬時周波数の値が前記正常範囲の上限値を超えた場合に前記就寝者の前記呼吸動作以外の体動による異常値と判定するようになっているものである。

本態様によれば、上記瞬時周波数が正常範囲を上回った場合は、体動による変動として峻別でき、かかるノイズを取り除いた安静時の瞬時呼吸数を取得することができる。

本発明の第四の態様は、前記第二または第三の態様に記載のものにおいて、前記データ生成手段が、前記ＣＤＭ処理によりさらに瞬時振幅の時系列データを生成するものであり、前記正常範囲設定部が前記瞬時振幅の安静時の平均値をさらに設定するようになっており、前記異常値判定部が、前記瞬時振幅の安静時の平均値の１／３以下となった場合に、無呼吸による異常値と判定するようになっているものである。

本態様によれば、データ生成手段において、ＣＤＭ処理によりさらに瞬時振幅の時系列データを生成することにより、瞬時振幅の値を利用して、かかる値が正常範囲設定部で予め設定された安静時の平均値の１／３以下になった場合は、無呼吸と判定でき、無呼吸の発生を速やかに確認することができる。

本発明の第五の態様は、前記第一乃至第四の何れか一つの態様に記載のものにおいて、前記圧力変動時系列データにおける呼吸に関連する前記周波数成分が、０．１〜０．５Ｈｚのものである。

本態様によれば、周波数成分を０．１〜０．５Ｈｚのものに設定することにより、心拍に関連する周波数成分を除去しつつ、呼吸に関連した周波数帯域を広くサンプリングすることができる。これにより、安静時の瞬時呼吸数に加えて、無呼吸状態も容易に確認することが可能となる。

本発明の第六の態様は、前記第一乃至第五の何れか一つの態様に記載のものにおいて、前記圧力センサが、多数の感圧点が分散配置されたシート形状を有し、前記就寝者を支持する支持面上に配設されて、前記就寝者の少なくとも胸部から腹部に亘る上半身が載置されるようになっている多点検出感圧センサによって構成されているものである。

本態様によれば、多数の感圧点が分散配置されたシート形状の多点検出感圧センサを用いることにより、就寝者の体を拘束することなく、就寝時等の就寝者の呼吸動作に基づく圧力変動を安定して取得することができる。しかも、シート形状の多点検出感圧センサには、呼吸動作によって変動する就寝者の少なくとも胸部から腹部に亘る上半身が載置されるようになっていることから、呼吸動作に基づく圧力変動を最も有利に取得できる感圧点を選択することができ、呼吸に関する周波数成分を含んだ圧力変動時系データを有利に得ることができる。

本発明の第七の態様は、前記第六の態様に記載のものにおいて、前記データ生成手段が圧力変動算出部を含み、前記圧力変動算出部が、前記多数の感圧点のうち、呼吸周波数帯域の出力値が大きい順に選択した複数の前記感圧点から得られる出力値の平均値から、前記圧力変動時系列データを算出するものである。

本態様によれば、呼吸周波数帯域の出力値が大きい順に選択した複数の感圧点から得られる出力値の平均値に基づき、圧力変動時系列データを算出していることから、呼吸動作に基づく圧力変動を最も有利に表わす圧力変動時系列データを有利に取得することができる。

本発明の第八の態様は、前記第六の態様に記載のものにおいて、前記データ生成手段が圧力変動算出部を含み、前記圧力変動算出部が、前記多数の感圧点のうち、取得圧力のパワースペクトルの全面積に対する呼吸周波数帯域の占める割合が大きい順に選択した複数の前記感圧点から得られる出力値の平均値から、前記圧力変動時系列データを算出するものである。

本態様によれば、取得圧力のパワースペクトルの全面積に対する呼吸周波数帯域の占める割合が大きい順に選択した複数の感圧点から得られる出力値の平均値から、圧力変動時系列データを算出することにより、呼吸に関する周波数成分を含んだ圧力変動時系データを一層確実に得ることができる。なお、選択される感圧点の数は、呼吸に対応した体動が現れる部位が分散される場合もあることから、好ましくは２〜５つ、より好ましくは４つ程度の感圧点を選択することが望ましい。

本発明によれば、圧力センサによって検出された、就寝者の呼吸動作に伴う圧力変動時系列データにおける呼吸に関する周波数成分に対して、データ生成手段においてＣＤＭ処理を行うことにより瞬時周波数の時系列データを得ることができる。これにより、就寝者の呼吸数や呼吸振動を、従来の如きある区間の平均値ではなく瞬時値として得ることができる。その結果、リアルタイムに得られる呼吸間隔変動のデータから睡眠状態の判定や無呼吸状態の検知などを瞬時に行うことが可能となる。

本発明の一実施形態としての呼吸計測装置を備えたベッドを示す斜視図。 図１の平面図。 本実施形態の呼吸計測装置を示す平面図。 図３におけるＩＶ−ＩＶ断面拡大図。 本発明の制御方法を示すフローチャート。 感圧点選択処理を示すフローチャート。 異常値検出処理を示すフローチャート。 圧力変動時系列データと、それをＣＤＭ処理した瞬時周波数データおよび瞬時振幅データを示す図（安静時）。 圧力変動時系列データをＣＤＭ処理した瞬時振幅データと瞬時周波数データを示す図（無呼吸時）。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１および図２には、本発明の一実施形態に従う構造とされた呼吸計測装置１０が示されている。呼吸計測装置１０は、例えば就寝者１２を支持するベッド１４の床部１６の支持面１８上に配設された圧力センサとしてのシート状の多点検出感圧センサ２０と、多点検出感圧センサ２０に電気的に接続された制御装置２２を含んで構成されている。より詳細には、図１および図２に示されているように、多点検出感圧センサ２０は、例えばマットレス等を備えた床部１６の支持面１８上の一部の領域に配設されており、多点検出感圧センサ２０上に就寝者１２の胸部２４から腹部２６に亘る上半身２８が載置されるようになっている。そして、かかる多点検出感圧センサ２０を用いて、就寝者１２の呼吸動作に伴う圧力変動が検出されるようになっている。なお、以下の説明において、上方とは、図１中の上方、下方とは、図１中の下方、また前方とは、図２中の上方、後方とは、図２中の下方を言うものとする。また、図１，２では、理解を容易とするため、就寝者１２を仮想線で記載している。

図３に示されているように、多点検出感圧センサ２０は、歪ゲージや磁歪体を用いたロードセル等を用いて、例えば歪ゲージを４隅に配設して面圧分布センサを構成する等しても良いが、本実施形態においては、シート状の静電容量型センサによって、圧力センサとしての多点検出感圧センサ２０が構成されている。静電容量型センサとしては、従来公知のものが適宜に採用可能である。

図３および図４に、多点検出感圧センサ２０を構成する静電容量型センサを概略的に示す。なお、図３においては、後述する誘電層３２および表側基材３４を透視して図示すると共に、後述する感圧点４２を内部に斜線を付した四角で示す。

多点検出感圧センサ２０を構成する静電容量型センサは、誘電層３２と、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘと、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙと、表側配線０１ｘ〜３２ｘと、裏側配線０１ｙ〜２５ｙと、表側基材３４と、裏側基材３６と、表側配線用コネクタ３８と、裏側配線用コネクタ４０と、を備えている。

誘電層３２は、例えばエラストマーとしてのウレタン発泡体製であって、平面視で略矩形平板形状のシート状を呈し、弾性変形可能とされている。また、表側基材３４は、例えばゴム製であって、平面視で略矩形平板形状を呈しており、誘電層３２の上方（表側）に積層されている。さらに、裏側基材３６は、例えばゴム製であって、平面視で略矩形平板形状を呈しており、裏側基材３６は、誘電層３２の下方（裏側）に積層されている。

図４に示されているように、表側基材３４の外縁と裏側基材３６の外縁とは接合されており、表側基材３４と裏側基材３６が、袋状に貼り合わされている。これにより、誘電層３２は、当該袋内に収容されている。加えて、誘電層３２の上面四隅は、表側基材３４の下面四隅に、スポット的に接着されている一方、誘電層３２の下面四隅は、裏側基材３６の上面四隅に、スポット的に接着されている。それゆえ、誘電層３２は、表側基材３４および裏側基材３６に対して、使用時にシワがよらないように、位置決めされるようになっている。なお、誘電層３２は、四隅が接着された状態で、表側基材３４および裏側基材３６に対して、水平方向（前後左右方向）に弾性変形可能とされている。

表側電極０１Ｘ〜３２Ｘは、図３に示されているように、誘電層３２の上面に、合計３２本配置されており、各々、例えば、アクリルゴムと、導電性カーボンブラックと、を含んで形成されている。また、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘは、各々、略帯状を呈しており、柔軟に伸縮可能に形成されている。さらに、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘは、各々、横方向（図３中、左右方向）に延在していると共に、縦方向（図３中、上下方向）に所定間隔を隔てて離間して、互いに略平行になるように配置されている。

表側配線０１ｘ〜３２ｘは、誘電層３２の上面に、合計３２本配置されており、各々、例えば、アクリルゴムと、銀粉と、を含んで形成されている。また、表側配線０１ｘ〜３２ｘは、各々、略線状を呈している。さらに、表側配線用コネクタ３８は、表側基材３４および裏側基材３６の隅部に配置されている一方、表側配線０１ｘ〜３２ｘは、各々、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘの端部と表側配線用コネクタ３８と、を接続している。

一方、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙは、誘電層３２の下面に、合計２５本配置されている。裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙは、各々、例えば、アクリルゴムと、導電性カーボンブラックと、を含んで形成されている。また、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙは、各々、帯状を呈しており、柔軟に伸縮可能に形成されている。さらに、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙは、各々、縦方向（図３中、上下方向）に延在していると共に、横方向（図３中、左右方向）に所定間隔を隔てて離間して、互いに略平行になるように配置されている。このように、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘと裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙとは、上方または下方から見て、互いに直交する略格子状に配置されている。

裏側配線０１ｙ〜２５ｙは、誘電層３２の下面に、合計２５本配置されている。裏側配線０１ｙ〜２５ｙは、各々、例えば、アクリルゴムと、銀粉と、を含んで形成されている。また、裏側配線０１ｙ〜２５ｙは、各々、線状を呈している。さらに、裏側配線用コネクタ４０は、表側基材３４および裏側基材３６の隅部に配置されている一方、裏側配線０１ｙ〜２５ｙは、各々、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙの端部と裏側配線用コネクタ４０と、を接続している。

感圧点４２は、図３に内部に斜線を付した四角で示すように、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘと、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙと、が上下方向に交差する部分（重複する部分）に配置されて、誘電層３２の略全面に亘って、縦横に略均等に配置されている。すなわち、圧力センサとしての多点検出感圧センサ２０は、多数（本実施形態では、３２×２５＝８００個）の感圧点４２が分散配置された構造を有している。また、感圧点４２は、各々、表側電極０１Ｘ〜３２Ｘの一部と、裏側電極０１Ｙ〜２５Ｙの一部と、誘電層３２の一部と、を備えている。

図３に示されているように、制御装置２２は、表側配線用コネクタ３８および裏側配線用コネクタ４０と、電気的に接続されている。制御装置２２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４４と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４６と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４８と、電源回路５０と、モニタ５２や図示しないタイマー、カウンタ、入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）等を備えている。ＲＯＭ４６には後述する制御方法に基づく制御プログラム等が記憶されている一方、ＲＡＭ４８には、制御プログラムの演算値等が一時的に格納されるようになっている。なお、制御装置２２は、後述するデータ生成手段Ａ、圧力変動算出部ａ₁ 、正常範囲設定部ａ₂ 、異常値判定部ａ₃ を備えており、これらは、ＲＯＭ４６に記憶され、ＣＰＵ４４によって実行されるソフトウェアによって実現されている。

電源回路５０は、感圧点４２に、周期的な矩形波電圧を走査的に順番に印加する。また、ＲＯＭ４６には、予め、感圧点４２に構成されたコンデンサの静電容量と体圧（圧力）との対応を示すマップが格納されている。一方、ＲＡＭ４８には、表側配線用コネクタ３８、裏側配線用コネクタ４０から入力される感圧点４２の静電容量が一時的に格納される。そして、ＣＰＵ４４が、ＲＡＭ４８に格納された感圧点４２の静電容量から、ＲＯＭ４６に記憶されたマップに基づいて、感圧点４２に作用している体圧を検出するようになっている。なお、かかる制御装置２２における作業内容や測定結果等は、モニタ５２に出力されるようになっている。

次に、本実施形態の呼吸計測装置１０を用い、就寝者１２がベッド１４の床部１６上に横たわって就寝した際に、就寝者１２の呼吸動作に伴う圧力変動から就寝者１２の呼吸に関する瞬時周波数データを得る方法について説明する。

図５に、制御装置２２のデータ生成手段Ａの処理内容を示す。本制御処理は、例えば、制御装置２２に設けられた図示しない操作ボタン（操作ボタンは、制御装置２２に設けられたモニタ５２上に表示されるＧＵＩ等でも良い）を使用者が操作すること等によって開始されるようになっている。先ず、データ生成手段Ａは、Ｓ１において、圧力データの取得を実行する。かかる圧力データの取得（Ｓ１）とは、全ての感圧点４２における任意の区間Ｎ（秒）の圧力変動の時系列データを取得することである。

圧力データの取得（図５中、Ｓ１）が終了した後に、データ生成手段Ａは、Ｓ２において、感圧点選択処理を実行する。

感圧点選択処理（Ｓ２）の処理内容を、図６を用いて説明する。先ず、データ生成手段Ａは、Ｓ２０において、Ｓ１で取得した全ての感圧点４２における圧力データに対してＦＦＴ解析（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）を行い、全ての感圧点４２における周波数毎のパワースペクトルを求める。続いて、Ｓ２１において、かかる全ての感圧点４２におけるパワースペクトルを用いて、全面積すなわち全周波数帯域における積分値と、呼吸周波数帯域（例えば０．１〜０．５Ｈｚ）における積分値を計算し、全周波数帯域における積分値に対する呼吸周波数帯域における積分値の割合が大きい順に例えば４つの感圧点４２を選択して、感圧点選択処理（Ｓ２）を終了する。なお、選択される感圧点４２の数は１つでもよいが、呼吸に対応した体動が複数の感圧点４２に分散して及ぼされる場合も考慮し、２〜５個等複数選択することが好ましく、より好ましくは４つ程度であることが望ましい。

感圧点選択処理（図５中、Ｓ２）が終了した後に、データ生成手段Ａの圧力変動算出部ａ₁ は、Ｓ３において、感圧点選択処理（Ｓ２）で選択された例えば４つの感圧点４２から得られる出力値の平均値を、圧力変動時系列データとして算出・取得する。

圧力変動時系列データを算出・取得（図５中、Ｓ３）が終了した後に、データ生成手段Ａは、Ｓ４において、圧力センサとしての多点検出感圧センサ２０により検出された上記圧力変動時系列データを用いて、呼吸に関連する周波数成分すなわち例えば０．１〜０．５Ｈｚの範囲内の周波数成分に対してＣＤＭ処理を実行する。

次に、上記Ｓ４におけるＣＤＭ処理の詳細について、以下に説明する。ＣＤＭ処理とは、時系列内の予め定められた範囲内の周波数成分の瞬時周波数と瞬時振幅の時間的変化を分析する信号処理の手法である。今回、与えられた時系列である圧力変動時系列データ：Ｘ（ｔ）に対して、関心のある成分（呼吸に関連する成分）：ｘ（ｔ）の瞬時周波数：Ｆ（ｔ）および瞬時振幅：Ａ（ｔ）を求める手順について説明する。呼吸に関連する周波数成分が、０．１〜０．５Ｈｚすなわち（０．３Ｈｚ（中心周波数：ｆ₀ ）±０．２Ｈｚ（ｆ_w ））の範囲内にあることが分かっているとすると、瞬時周波数：Ｆ（ｔ）と中心周波数：ｆ₀ とのずれを位相：Ｐ（ｔ）の変化であると見なすと、数１に示す関係がある。

これにより、関心のある成分：ｘ（ｔ）の瞬時振幅：Ａ（ｔ）とすると、ｘ（ｔ）は数２のように表される。

一方、元の圧力変動時系列データ：Ｘ（ｔ）は、ｘ（ｔ）以外の成分：ｚ（ｔ）を含むので、数３のように表される。

数３の複素数での表現は、数４のように表される。

なお、ここで、ｚ（ｔ）には、０．１〜０．５Ｈｚすなわち（０．３Ｈｚ（中心周波数：ｆ₀ ）±０．２Ｈｚ）の範囲内の成分は含まれていないと仮定している。次に、数４の両辺にｅｘｐ（−ｉ２πｆ₀ ｔ）を掛けて周波数軸上で−ｆ₀ だけシフトさせた信号をＹ（ｔ）とすると、数５のように表される。

これにより、求めたい成分の瞬時周波数は、Ｙ（ｔ）中の±ｆ_w の範囲内に存在していることになる。そこで、Ｙ（ｔ）を周波数：ｆ_w のローパスフィルタにかけると、出力される時系列データは、数６のように表される。

このようにして求められた数６の時系列データ：ｙ（ｔ）を用いて、関心のある成分（呼吸に関連する成分）：ｘ（ｔ）の瞬時振幅：Ａ（ｔ）を求めることができる。すなわち、数６より、ｙ（ｔ）の振幅＝｜ｙ（ｔ）｜＝Ａ（ｔ）／２であることから、瞬時振幅：Ａ（ｔ）は数７から求められる。

また、数６の時系列データ：ｙ（ｔ）を用いて、関心のある成分（呼吸に関連する成分）：ｘ（ｔ）の瞬時周波数：Ｆ（ｔ）も求めることができる。まず、数６より、Ｐ（ｔ）を求める、すなわち、数６の時系列データ：ｙ（ｔ）を用いて、数８に示すようにｙ（ｔ）／｜ｙ（ｔ）｜からｅｘｐ（ｉＰ（ｔ））を求めた後、数９を用いてＰ（ｔ）を求める。

そして、数９を用いることにより、数１から瞬時周波数：Ｆ（ｔ）が求められるようになっているのである。以上のようにして、瞬時周波数：Ｆ（ｔ）と瞬時振幅：Ａ（ｔ）が得られるのである。

Ｓ４においてＣＤＭ処理が行われることにより、データ生成手段Ａは、Ｓ５において、呼吸に関連する周波数成分の瞬時周波数および瞬間振幅の時系列データを生成し、瞬時周波数・振幅取得が実行される。なお、かかるデータ生成手段によって得られたデータは、例えばグラフ表示等により可視化されてモニタ５２に対して出力されるようになっている。

瞬時周波数・振幅取得（図５中、Ｓ５）が終了した後に、データ生成手段Ａは、Ｓ６において、異常値検出処理を実行する。

異常値検出処理（Ｓ６）の処理内容を、図７を用いて説明する。先ず、データ生成手段Ａの正常範囲設定部ａ₂ には、Ｓ６０において、瞬時周波数の正常範囲および瞬時振幅の安静時の平均値が予め設定されている。本実施形態では、かかる瞬時周波数の正常範囲は予め一般的な安静時の呼吸動作に基づく圧力変動の範囲として想定された値である０．１〜０．５Ｈｚに設定されるようになっているが、予め取得された就寝者１２の安静時の瞬時周波数の範囲に基づいて設定するようにしてもよい。一方、瞬時振幅の安静時の平均値は、予め取得された就寝者１２の安静時における瞬時振幅の平均値を用いて設定されるようになっている。本実施形態では、平均値：０．０２ｋＰａ（キロパスカル）が設定されている。

データ生成手段Ａの異常値判定部ａ₃ は、Ｓ６０〜Ｓ６４において、瞬時周波数の値が正常範囲を逸脱する場合に異常値と判定するようになっている。より詳細には、データ生成手段Ａの異常値判定部ａ₃ は、Ｓ６０において、Ｓ５で取得した瞬時周波数が正常範囲である０．１〜０．５Ｈｚ以上か否かを判定し、かかる瞬時周波数が０．５Ｈｚ以上である場合（Ｓ６０＝Ｙｅｓ）すなわち異常値である場合には、就寝者１２の呼吸動作以外の体動が発生しているものとして、Ｓ６１において、体動発生を例えばモニタ５２に文字列やグラフ表示の色の変更等で出力すると共にＲＡＭ４８内に書き込んだ後に、異常値検出処理（Ｓ６）を終了する。一方、瞬時周波数が０．５Ｈｚ未満である場合（Ｓ６０＝Ｎｏ）には、次のＳ６２に進み、瞬時周波数が正常範囲である０．１〜０．５Ｈｚ以下か否かを判定する。かかる瞬時周波数が０．１Ｈｚ以下である場合（Ｓ６２＝Ｙｅｓ）すなわち異常値である場合には、さらにＳ６３に進んで、瞬時振幅がＳ６０で設定した安静時の平均値：０．０２ｋＰａの１／３以下か否かを判定する。ここで、瞬時振幅が安静時の平均値の１／３を超える場合（Ｓ６３＝Ｎｏ）には、体動が発生しているものとして、Ｓ６１において、体動発生を例えばモニタ５２に文字列等で出力すると共にＲＡＭ４８内に書き込んだ後に、異常値検出処理（Ｓ６）を終了する。一方、瞬時振幅が安静時の平均値の１／３以下である場合（Ｓ６３＝Ｙｅｓ）には、無呼吸が発生しているものとして、Ｓ６４において、無呼吸発生を例えばモニタ５２に文字列等で出力すると共にＲＡＭ４８内に書き込んだ後に、異常値検出処理（Ｓ６）を終了する。加えて、瞬時周波数が０．１Ｈｚを超える場合（Ｓ６２＝Ｎｏ）には、瞬時周波数が正常範囲（０．１〜０．５Ｈｚ）であることから、そのまま異常値検出処理（Ｓ６）を終了する。

異常値検出処理（図５中、Ｓ６）が終了した後に、データ生成手段Ａは、Ｓ７において、呼吸計測を終了するか否かを判断する。かかる判断は、例えば、制御装置２２に設けられた図示しない操作ボタン（操作ボタンは、制御装置２２に設けられたモニタ５２上に表示されるＧＵＩ等でも良い）を使用者が操作すること等によって行われる。引き続き呼吸計測を行う場合（Ｓ７＝Ｎｏ）には、圧力変動時系列データの取得（Ｓ３）〜呼吸計測終了の判断（Ｓ７）を繰り返して呼吸データの取得を継続する。一方、呼吸計測を終了する場合（Ｓ７＝Ｙｅｓ）には、図５に示す一連の作業を完了する。

次に、本実施形態の呼吸計測装置１０を用いた呼吸計測について、図８および図９の実測データを用いて具体的に説明する。先ず、図５に示すような制御装置２２のデータ生成手段Ａの処理としてのＳ１〜Ｓ３を行うことにより、図８（ａ）に示されているような圧力変動時系列データを取得する。そして、かかる圧力変動時系列データを用いて、呼吸に関連する周波数成分すなわち０．１〜０．５Ｈｚの範囲内の周波数成分に対してＣＤＭ処理を実行する（図５中、Ｓ４参照）ことにより、図８（ｂ），（ｃ）に示されているような瞬時周波数と瞬時振幅の時間的変化のデータを取得できるようになっている。なお、図８は、就寝者１２の安静状態におけるデータを示している。すなわち、図８（ａ）〜（ｃ）に示されているように、各データが時間に対して略一定となっていると共に、瞬時周波数が０．１〜０．５Ｈｚの範囲内に納まっていることが分かる。

続いて、図９（ａ）（ｂ）に、安静状態にあった就寝者１２が無呼吸となった場合（図中、略１２５〜１７５秒の間）の瞬時周波数と瞬時振幅の時間的変化のデータを示す。かかる場合において、図７に示す異常値検出処理を実行すると、略１２５〜１７５秒の間において瞬時周波数は０．１Ｈｚ以下であることから、Ｓ６０＝ＮｏかつＳ６２＝Ｙｅｓとなる。無呼吸というのは、瞬時周波数が０Ｈｚであることに相当するが、図９（ｂ）から分かるように０Ｈｚであることを正確に測定することは極めて困難である。それゆえ、本実施形態においては、Ｓ６３を行うすなわち略１２５〜１７５秒の間の瞬時振幅が安静時（図９中、略２０〜１２０秒の間）の１／３以下になっていることを確認することにより、無呼吸発生を容易に検知することができることが分かる。

本実施形態に従う構造とされた呼吸計測装置１０によれば、圧力センサとしての多点検出感圧センサ２０によって検出される就寝者１２の呼吸動作に伴う圧力変動時系列データを用いて呼吸に関連する周波数成分に対してＣＤＭ処理を行うことにより、呼吸に関連する周波数成分の瞬時周波数および瞬間振幅の時系列データを、従来のフーリエ変換処理によって得られるような平均値ではなく瞬時値として得ることができる。それゆえ、就寝者１２の呼吸の状態をより精度よく計測することができると共に、リアルタイムに得られる呼吸間隔変動のデータから睡眠状態の判定（レム／ノンレム睡眠）などを瞬時に行うことが可能となるのである。

例えば、瞬時周波数の時系列データにおける周波数が０．１Ｈｚ〜０．５Ｈｚの範囲内であれば安静時の呼吸による圧力変動波形を反映していると判断する（図８（ｃ）参照）一方、上記周波数範囲を逸脱すれば、無呼吸状態や寝返りなどの体動発生を検知できるという本発明者等が見出した知見に基づき、例えば安静時の呼吸による圧力変動に基づく瞬時周波数の範囲を正常範囲として設定し、その範囲を逸脱する値を異常値と判定することにより、正確な安静時の瞬時呼吸数を取得したり、異常の発生を検知することが可能となるのである。より詳細には、ＣＤＭ処理を行う周波数成分を０．１〜０．５Ｈｚの呼吸に関連する周波数成分に設定することにより、心拍に関連する周波数成分を除去しつつ、呼吸に関連した周波数帯域を広くサンプリングすることができるようになっているのである。そして、上記瞬時周波数が正常範囲を上回った場合は、体動による変動として峻別できる一方、上記瞬時周波数が正常範囲を下回った場合は、瞬時振幅の値を利用することにより、安静時の瞬時振幅の平均値の１／３以下になった場合に無呼吸と判定できることから、無呼吸の発生を速やかかつ容易に確認することができるようになっているのである。

また、本実施形態では、多数の感圧点４２が分散配置されたシート形状の多点検出感圧センサ２０を用いることにより、就寝者１２の体を拘束することなく、就寝時等の就寝者１２の呼吸動作に基づく圧力変動を安定して取得できるようになっている。しかも、シート形状の多点検出感圧センサ２０には、呼吸動作によって変動する就寝者１２の少なくとも胸部２４から腹部２６に亘る上半身２８が載置されるようになっていることから、呼吸動作に基づく圧力変動を最も有利に取得できる感圧点４２を選択することができ、呼吸に関する周波数成分を含んだ圧力変動時系データを有利に得ることができるのである。加えて、圧力変動時系列データを算出するため感圧点４２が、全ての感圧点４２におけるパワースペクトルを用いて、全面積すなわち全周波数帯域における積分値と、呼吸周波数帯域（例えば０．１〜０．５Ｈｚ）における積分値を計算し、全周波数帯域における積分値に対する呼吸周波数帯域における積分値の割合が大きい順に選択した複数（本実施形態では４つ）から構成されていることから、かかる複数の感圧点４２の圧力変動時系列データの平均値によって、呼吸に関する周波数成分を含んだ圧力変動時系データを一層確実に得ることができるようになっている。

以上、本発明の実施形態について詳述してきたが、本発明はその具体的な記載によって限定されない。例えば、上記実施形態では、圧力変動時系列データを算出するため感圧点４２が、全ての感圧点４２におけるパワースペクトルを用いて全面積すなわち全周波数帯域における積分値と呼吸周波数帯域（例えば０．１〜０．５Ｈｚ）における積分値を計算し、全周波数帯域における積分値に対する呼吸周波数帯域における積分値の割合が大きい順に選択した４つから構成されていたが、圧力変動時系列データを算出するため感圧点４２が、全ての感圧点４２におけるパワースペクトルを用いて全面積すなわち全周波数帯域における積分値と呼吸周波数帯域（例えば０．１〜０．５Ｈｚ）における積分値を計算し、呼吸周波数帯域における積分値の割合が大きい順に選択した複数の感圧点４２から構成されていてもよい。これにより、呼吸動作に基づく圧力変動を最も有利に表わす圧力変動時系列データを一層有利に取得することができる。

また、上記実施形態では、圧力変動時系列データを算出するため感圧点４２が４つから構成されていたが、５つ以上であってもよい。さらに、上記実施形態では、圧力センサとしてのシート状の多点検出感圧センサ２０は、就寝者１２を支持するベッド１４の床部１６の支持面１８上に配設されていたが、床部１６を構成するマットレス等の内部や下面側に配設されていてもよい。加えて、圧力センサは例示の多点検出感圧センサ２０に限らず、就寝者１２の呼吸動作に伴う圧力変動を検出し得るものであれば、任意の圧力センサを用いることができる。なお、上記実施形態では、制御装置２２における作業内容や測定結果等は、モニタ５２に出力されるようになっていたが、プリンタや音声等の公知の任意の出力手段に出力可能である。

１０：呼吸計測装置、１２：就寝者、１８：支持面、２０：多点検出感圧センサ（圧力センサ）、２４：胸部、２６：腹部、２８：上半身、４２：感圧点、５２：モニタ（出力手段）、Ａ：データ生成手段Ａ、ａ₁ ：圧力変動算出部、ａ₂ ：正常範囲設定部、ａ₃ ：異常値判定部

Claims (8)

1. 就寝者の呼吸動作に伴う圧力変動を検出する圧力センサと、
   前記圧力センサにより検出された圧力変動時系列データにおける呼吸に関連する周波数成分に対してＣＤＭ処理を行い、瞬時周波数の時系列データを生成するデータ生成手段と、
   前記データ生成手段で得られたデータを出力する出力手段と、を備えた
   ことを特徴とする呼吸計測装置。
2. 前記データ生成手段が、瞬時周波数の正常範囲を設定する正常範囲設定部と、前記瞬時周波数の値が前記正常範囲を逸脱する場合に異常値と判定する異常値判定部とを含んでいる請求項１に記載の呼吸計測装置。
3. 前記異常値判定部が、前記瞬時周波数の値が前記正常範囲の上限値を超えた場合に前記就寝者の前記呼吸動作以外の体動による異常値と判定するようになっている請求項２に記載の呼吸計測装置。
4. 前記データ生成手段が、前記ＣＤＭ処理によりさらに瞬時振幅の時系列データを生成するものであり、前記正常範囲設定部が前記瞬時振幅の安静時の平均値をさらに設定するようになっており、前記異常値判定部が、前記瞬時振幅の安静時の平均値の１／３以下となった場合に、無呼吸による異常値と判定するようになっている請求項２または３に記載の呼吸計測装置。
5. 前記圧力変動時系列データにおける呼吸に関連する前記周波数成分が、０．１〜０．５Ｈｚのものである請求項１〜４の何れか１項に記載の呼吸計測装置。
6. 前記圧力センサが、多数の感圧点が分散配置されたシート形状を有し、前記就寝者を支持する支持面上に配設されて、前記就寝者の少なくとも胸部から腹部に亘る上半身が載置されるようになっている多点検出感圧センサによって構成されている請求項１〜５の何れか１項に記載の呼吸計測装置。
7. 前記データ生成手段が圧力変動算出部を含み、前記圧力変動算出部が、前記多数の感圧点のうち、呼吸周波数帯域の出力値が大きい順に選択した複数の前記感圧点から得られる出力値の平均値から、前記圧力変動時系列データを算出する請求項６に記載の呼吸計測装置。
8. 前記データ生成手段が圧力変動算出部を含み、前記圧力変動算出部が、前記多数の感圧点のうち、取得圧力のパワースペクトルの全面積に対する呼吸周波数帯域の占める割合が大きい順に選択した複数の前記感圧点から得られる出力値の平均値から、前記圧力変動時系列データを算出する請求項６に記載の呼吸計測装置。

Images