JP2018527980A - 睡眠現象のモニタリング - Google Patents

Abstract

本発明は、睡眠現象を検出するための方法およびシステムに関し、この現象は睡眠周期ならびに睡眠時無呼吸および低呼吸などの睡眠障害の少なくとも１つを含む。心弾道信号は被験者から検出され、この信号は被験者の心拍変動（ＨＶＶ）および１回拍出量（ＳＶ）に関する同時情報を提供する。現在発生している心臓病学および呼吸関連の睡眠現象の測定した特性を反映するパラメータの値は、少なくとも心弾道信号を処理することによって取得される。取得されたパラメータは、睡眠現象の検出の判断に使用され、モニタリング結果は、現在発生している睡眠現象の検出に応答して出力される。

Description

本発明は、独立請求項１の前文に規定された睡眠現象をモニタリングするための方法に関する。本発明はさらに、独立請求項１５の前文に規定された睡眠現象をモニタリングするためのシステムに関する。

睡眠は、ノン−レム（急速眼球運動）睡眠、および夢見睡眠としても知られているレム睡眠という２つの主な種類の睡眠を特徴とすることができる。ノンレム睡眠は、睡眠への移行の最も浅い睡眠の段階から浅い睡眠の第２の段階に移行し、睡眠者が目覚めることが非常に難しい深い睡眠の第３の段階に深まる、異なる深度を有する３つの段階の睡眠からなる。睡眠は、深い回復性睡眠時間およびより意識がはっきりしている段階が交互に起こる、一連の反復性睡眠段階で発生する。これらの期間は、睡眠周期と呼ばれ得る。

睡眠時無呼吸（睡眠時低呼吸）は、睡眠中の呼吸一時停止を特徴とする睡眠障害の一例である。そのような一時停止は、数秒または数分にもわたって続く場合がある。呼吸が一時停止したとき、二酸化炭素が人体、特に血管系に蓄積する。脳は、呼吸させるために高い二酸化炭素濃度を検出する血流での受容体によってこの人を覚醒させるように信号を送る。その後、この人は再び眠りに落ちる。この種の出来事は、夜間に数回発生し、睡眠の質を著しく低下させる場合があり、さらに、様々な危険性を引き起こす場合があり、かつ／または様々な健康問題の進行における重要な寄与因子である場合がある。

低呼吸（減呼吸）は、別の種類の睡眠障害を指し、過度に浅い呼吸または異常に低い呼吸数の発現を伴う。これは一般的に、肺への空気の動きの減少によって定義され、血中の酸素濃度の減少を引き起こす。睡眠時無呼吸のように、低呼吸に悩む人が夜ぐっすりと眠ることができる場合であっても、しっかり休息したと感じないように睡眠が妨げられる。

心弾道図記録法（ＢＣＧ）は、心臓への衝撃力の尺度である。これは、心電図信号（ＥＣＧ）の機械的応答と特徴付けられ得る。心臓が血液を送り出すとき、心臓の動きが胸部に反跳効果をもたらすこと、および血液の動きが全身で反跳効果をもたらすことという２つの機械的効果が測定され得る。バリストカーディオグロジック（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｌｏｇｉｃ）信号とも呼ばれ得る心弾道図（ＢＣＧ）信号は、体内で上下に流れる血液に基づいた特徴的な形態を有する。この信号、たとえばＢＣＧ信号の形状の遅延および詳細は、心機能障害を明らかにすることができる。ＢＣＧ信号のいわゆるＪピークは、Ｒピークが心電図（ＥＣＧ）で使用されるのと同様に心拍数（ＨＲ）および心拍変動（ＨＲＶ）を測定するために使用することができる。

心弾道図データは、心臓の心筋活動に反応して起こる身体の機械的運動量を示す。そのような心弾道図データは次に、被験者の心臓運動を示すデータを処理するために使用することができる。加速度計（複数可）または角速度センサ（複数可）に基づく心弾道図記録法は、心臓の相対１回拍出量および心拍間時間の両方を測定するための非侵襲性で、目立たなく、かつ比較的軽量の方法を提供する。

心拍変動（ＨＲＶ）とは、心臓の心拍間間隔の変動を指す。測定された生理学的現象はＨＲＶおよび心拍間間隔についても同様であるが、これらを説明する代表的なパラメータは異なる。心拍間時間は一般的に時間尺度で表されるが、心拍数（ＨＲ）は一般的に周波数尺度、たとえば１分あたりの心拍数で表される。心拍変動（ＨＲＶ）は、いくつかの連続する拍動間での相対速度変化を示すことにより表すことができる。心拍変動（ＨＲＶ）は、好適なデータ処理関数により心拍間間隔の検出から計算することができる。心拍間間隔の変動は生理学的現象である。心臓の洞房結節がいくつかの異なる入力を受け取り、瞬間心拍数およびその変動が、これらの入力の結果である。近年の研究では、心拍変動（ＨＲＶ）が高いことを、良好な健康、および調子が良いことと結びつける傾向が強くなってきており、一方で、心拍変動（ＨＲＶ）の減少は、ストレスおよび疲労と関連付けられている。

周波数領域での心拍変動（ＨＲＶ）の解析は、自律心臓血管制御の治験において広く使用されている手法である。通常、変動は、スペクトルプロファイルにおいて、高周波（ＨＦ）帯域（０．１０〜０．４０Ｈｚ）、低周波（ＬＦ）帯域（０．０４〜０．１０Ｈｚ）、および超低周波（ＶＬＦ）帯域（＜０．０４Ｈｚ）に区別される。たとえば、呼吸周期は、心拍数の自然で明確に検出可能な変動を引き起こし、そこでＥＣＧにおけるＲ−Ｒ間隔およびＢＣＧでのＪ−Ｊ間隔は、吸気時に短くなり、呼気時に長くなる。この変動は、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）と呼ばれ、高周波（ＨＦ）帯域で検出される。低周波（ＬＦ）帯域（０．０４〜０．１０Ｈｚ）は、血圧の調整、および、いわゆる０．１Ｈｚ揺らぎを含む血管運動神経性緊張に関係する振動を表す。低周波（ＬＦ）帯域での心拍変動は、低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）と称され得る。

１回拍出量変動（ＳＶＶ）は、人工呼吸器によって誘発される動脈圧の変化を指す。１回拍出量変動（ＳＶＶ）は自然に発生する現象であり、この現象では動脈圧が陰圧換気（自発呼吸）に続発する胸腔内圧の変化により、吸気時に低下し、呼気時に上昇する。１回拍出量変動（ＳＶＶ）は、浮遊期間にわたる最小値と最大値の平均値で割られる最大１回拍出量（ＳＶ）と最小１回拍出量（ＳＶ）との変化百分率として定義することができる。

呼吸数（ＲＲ）は、被験者の呼吸速度を指す。これは心臓病学の尺度ではないが、呼吸数（ＲＲ）は心弾道信号を検出するために使用される同じセンサ（複数可）を使用して検出することができ、これは呼吸が加速度計（複数可）および／または角速度センサ（複数可）で検出可能な被験者の身体の動きを引き起こすためである。呼吸数（ＲＲ）はまた、１回拍出量（ＳＶ）信号振幅が呼吸によって変調されるため、１回拍出量変動（ＳＶＶ）信号から間接的に取得することができる。

特許文献１（国際公開第２０１０／１４５００９号パンフレット）は、被験者の生理学的状態を示す情報を判定するための装置を開示している。この装置は、複数の空間軸に沿って測定された被験者の心臓運動を示す心弾道図データを取得する加速度計センサデバイスを備える。

非特許文献１（Ｕｌｆ Ｍｅｒｉｈｅｉｎａ、「ＭＥＭＳ ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒｓ ｔａｒｇｅｔ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｔｉｍｅｓ Ｅｕｒｏｐｅ、２０１３年３月、４０〜４１頁）は、被験者の回復状態またはストレスレベルをモニタリングするための相対心拍出量変動および心拍間時間の利用を開示している。

様々な睡眠障害が一般的に睡眠検査室で診断され、脳波図（ＥＥＧ）、呼吸の流れまたは呼吸筋状態、筋肉活動、および心電図（ＥＣＧ）を含む様々な測定の組み合わせを使用している。そのような測定準備は複雑かつ煩わしく、それ故に長期的な使用または家庭での使用に実用的ではない。したがって、睡眠障害を検出し、特徴付ける代替的かつより簡易な手法の必要性がある。

国際公開第２０１０／１４５００９号パンフレット

Ｕｌｆ Ｍｅｒｉｈｅｉｎａ、「ＭＥＭＳ ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒｓ ｔａｒｇｅｔ ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｔｉｍｅｓ Ｅｕｒｏｐｅ、２０１３年３月、４０〜４１頁

本発明の目的は、従来技術の欠点を克服するために方法および装置を提供することである。本発明の目的は、請求項１の特徴的な部分に係る方法によって達成される。本発明の目的は、さらに請求項１５の特徴的な部分に係る装置によって達成される。

本発明の好ましい実施形態が、従属請求項に開示されている。

本発明は、同時に得られる心拍変動（ＨＲＶ）および１回拍出量変動（ＳＶＶ）の両方の特定の特性の解析を組み合わせる概念に基づいており、その結果、ＨＲＶへの睡眠周期およびストレスまたは疲労の影響は、無呼吸または低呼吸などの睡眠障害によって引き起こされる影響と区別することができ、それ故に睡眠周期の検出および信頼性の高い睡眠障害の検出を可能にする。さらに、睡眠状態の検出の判断は、呼吸数（ＲＲ）または呼吸数変動（ＲＲＶ）など、心拍変動（ＨＲＶ）信号および１回拍出量（ＳＶ）信号を検出するのに使用される同じセンサ出力信号から受信した追加情報を利用することができる。

無呼吸および低呼吸などの睡眠障害の検出では、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）値およびその導関数を使用することができる。これに関して、測定信号は、低周波揺らぎの望ましい特性を表す出力を受信するために外挿することができる。心拍変動（ＨＲＶ）および特に超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）の特性のさらなる解析により、睡眠障害はより信頼性の高い様式で認識することができ、睡眠障害に基づく変化は、たとえばストレスの影響と区別することができる。心拍変動（ＨＲＶ）の低周波（ＬＦ）揺らぎは、睡眠障害を解析するのに特に有用である。一般的に心拍変動での０．０１〜０．０４Ｈｚの範囲の超低周波揺らぎは、ＶＬＦＨＲＶの二乗平均平方根（ｒｍｓ）値、ＶＬＦＨＲＶの変化率を示すＶＬＦＨＲＶの一次導関数の計算で外挿することができ、随意によりｒｍｓの出力および／または変化率の計算を円滑化するローパスフィルタを使用して外挿することができる。これらの計算方法は数学的に単純であるが、これらの方法は意思決定に有用な情報を提供する。

睡眠周期（ＳＣ）の検出では、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）および低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）の両方または超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）は、１回拍出量変動（ＳＶＶ）に関する情報と組み合わせて使用することができる。さらに、回復指数は、睡眠周期信号をローパスフィルタリングすることによって計算することができ、夜間の被験者の回復レベルを示す。

本発明は、被験者の心臓病学的機能および呼吸機能に関する情報を提供するいくつかの変数を同時に検出するために非侵襲性かつ目立たない信号検出を利用することができる利点を提供し、この情報は睡眠現象を検出するための判断に利用することができる。そのような信号検出方法は、現在発生している心臓病学的機能および呼吸機能を表す信号を同時に取得するための様々な既知の方法を含むことができる。取得した信号は、信号処理デバイスで処理することができる電気信号を含むことが好ましい。いくつかの実施形態において、信号検出は心弾道信号検出を含んでもよく、検出した信号は１つの心弾道信号または複数の心弾道信号を含む。本出願では、心弾道信号という用語は主に、被験者からの直接的または間接的に検出可能な未処理の信号を指し、心弾道図信号という用語は主に、心弾道信号を処理することによって取得される信号を指す。心弾道信号（複数可）の使用は特に有益である場合があり、これはこれらの信号が検出デバイスで被験者に直接触れることさえせずに睡眠現象の検出に必要な信号を取得することを可能にするからである。

第１の態様によれば、睡眠現象を検出するための方法が提供される。本方法は、被験者の心臓の心拍信号および１回拍出量信号を同時に取得することと、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つを取得するために心拍信号を処理することとを含む。１回拍出量信号は１回拍出量変動信号を取得するために処理され、少なくとも１つの心拍変動値が取得され、取得した低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号それぞれ１つの特性を表す。１回拍出量変動値が取得され、１回拍出量変動信号の特性を表し、少なくとも１つの心拍変動値および１回拍出量変動値は、現在発生している睡眠現象を検出するのに使用され、現在発生している睡眠現象の検出に応答してモニタリング結果が出力される。

第２の態様によれば、睡眠現象を検出するための方法は、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの変化率を取得し、かつ低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの変化率を心拍変動値として使用するために、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つの一次導関数を計算することによってさらに処理することをさらに含む。

第３の態様によれば、本方法は、ある期間にわたって低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれの変化率の平均値をさらに計算することと、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれの変化率の平均値を心拍変動値として使用することとをさらに含む。

第４の態様によれば、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの計算された変化率または変化率の平均値は、さらにローパスフィルタリングされる。後処理によって引き起こされる遅延効果は、フィルタリングした信号を前述の期間における出力信号と組み合わせる出力信号を生成することによって低減され、それぞれの信号を後処理する結果は、心拍変動値として使用される。

第５の態様によれば、１回拍出量信号を処理することは、ａ）１回拍出量変動値を取得するために移動または固定時間窓にわたって１回拍出量信号のｒｍｓ値を計算すること、およびｂ）ローパスフィルタリングした１回拍出量変動値を取得するために２つの連続する１回拍出量サンプルの間の１回拍出量の変化の絶対値を計算することによって取得した信号をローパスフィルタリングすることの少なくとも１つを含む。

第６の態様によれば、本方法は、正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために１回拍出量変動値を使用することと、正常呼吸または深呼吸の欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用することとをさらに含む。

第７の態様によれば、本方法は、被験者の呼吸リズムおよび深度を示す呼吸数値を計算することと、正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために呼吸数値を使用することとをさらに含む。同様に、正常呼吸または深呼吸の検出した欠如は、睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用される。

第８の態様によれば、呼吸数値は、１回拍出量信号および１回拍出量変動信号のいずれか１つに基づいて計算される。

第９の態様によれば、本方法は、少なくとも１つの心弾道信号を処理することによって１回拍出量信号および心拍信号を生成することをさらに含む。

第１０の態様によれば、少なくとも１つの心弾道信号は、ベッド構造に取り付けられた心弾道図デバイスから受信される。

第１１の態様によれば、心弾道図デバイスは、被験者の心弾道信号を検出するように構成された加速度計または角速度センサを使用する。

第１２の態様によれば、本方法は、睡眠時無呼吸および低呼吸の少なくとも１つの睡眠障害を検出するのに使用され、睡眠障害は、超低周波心拍変動の増加を検出し、有意ではない１回拍出量変動を検出し、かつ正常呼吸または深呼吸の欠如を検出することによって認識される。

第１３の態様によれば、本方法は、睡眠周期を検出するのに使用され、睡眠周期は、呼吸深度フリーの高周波心拍変動値と低周波心拍変動値との比を表す心拍変動比率信号から検出される。呼吸深度フリーの高周波心拍変動は、高周波心拍変動値を１回拍出量変動値で割ることによって取得される。

第１４の態様によれば、本方法は、心拍変動比率信号をローパスフィルタリングすることによって回復指数を計算することをさらに含む。

別の態様によれば、コンピューティングデバイスまたはデータ処理システムによって実行されるとき、コンピューティングデバイスまたはデータ処理システムに上述の方法を実施させる命令を有する、コンピュータプログラムが提供される。

さらなる態様によれば、コンピュータデバイスまたはデータ処理システムで実行されるとき、睡眠現象を検出するための方法を実施ための命令を含む、非一時的コンピュータ可読メモリが提供される。本方法は、被験者の心臓の心拍信号および１回拍出量信号を同時に取得することと、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つを取得するために心拍信号を処理することとを含む。１回拍出量信号は、１回拍出量変動信号を取得するために処理され、少なくとも１つの心拍変動値が取得され、この値は取得した低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの特性を表す。１回拍出量変動値が取得され、この値は１回拍出量変動信号、ならびに現在発生している睡眠現象を検出するための少なくとも１つの心拍変動値および１回拍出量変動値の特性を表す。

第１のシステム態様によれば、被験者の心拍信号および被験者の１回拍出量信号を同時に取得するように構成された検出手段と、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つを取得するために心拍信号を処理するように構成された処理手段とを備える、睡眠現象を検出するためのシステムが提供される。本システムは、ユーザにユーザインターフェースを提供するためのインターフェース手段を備える。処理手段はまた、１回拍出量変動信号を取得するために１回拍出量信号を処理し、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの特性を表す少なくとも１つの心拍変動値を取得し、かつ１回拍出量変動信号の特性を表す１回拍出量変動値を取得するように構成される。処理手段は、現在発生している睡眠現象を検出するために少なくとも１つの心拍変動値および１回拍出量変動値を使用するように構成される。インターフェース手段は、現在発生している睡眠現象の検出に応答してモニタリング結果を出力するように構成される。

第２のシステム態様によれば、処理手段は、低周波心拍変動信号および超低周波信号のそれぞれ１つの変化率を取得するために、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つの一次導関数を計算し、かつ低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの変化率を心拍変動値として使用するようにさらに構成される。

第３のシステム態様によれば、処理手段は、ある期間にわたって低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの変化率の平均値を計算し、かつ低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの変化率の前記平均値を心拍変動値として使用するようにさらに構成される。

第４のシステム態様によれば、処理手段は、低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの計算された変化率またはその変化率の平均値をフィルタリングするように構成されたローパスフィルタをさらに備える。出力信号におけるフィルタリングによって引き起こされる遅延効果は、フィルタリングした信号を前述の期間における出力信号と組み合わせる出力信号を生成することによって低減される。出力信号は、心拍変動値として使用される。

第５のシステム態様によれば、１回拍出量信号を処理することは、ｉ）１回拍出量変動値を取得するために移動または固定時間窓にわたって１回拍出量信号のｒｍｓ値を計算することと、ｉｉ）ローパスフィルタリングした１回拍出量変動値を取得するために２つの連続する１回拍出量サンプル間の１回拍出量の変化の絶対値を計算することによって取得された信号をローパスフィルタリングすることとの少なくとも１つを含む。

第６のシステム態様によれば、処理手段は、正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために１回拍出量変動値を使用し、かつ正常呼吸または深呼吸の欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用するように構成される。

第７のシステム態様によれば、処理手段は、被験者の呼吸リズムおよび深度を示す呼吸数値を計算し、正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために呼吸数値を使用し、かつ正常呼吸または深呼吸の検出した欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用するようにさらに構成される。

第８のシステム態様によれば、呼吸数値は、１回拍出量信号および１回拍出量変動信号のいずれか１つに基づいて計算される。

第９のシステム態様によれば、処理手段は、１回拍出量信号および心拍信号を生成するために少なくとも１つの心弾道信号を処理するように構成されたデバイスを備える。

第１０のシステム態様によれば、検出手段は、ベッド構造に取り付けられた心弾道図デバイスを備える。

第１１のシステム態様によれば、心弾道図デバイスは、被験者の心弾道信号を検出するように構成された加速度計または角速度センサを含む。

第１２のシステム態様によれば、本システムは、睡眠時無呼吸または低呼吸の少なくとも１つの睡眠障害を検出するように構成される。睡眠障害は、超低周波心拍変動の増加を検出し、有意ではない１回拍出量変動を検出し、かつ正常呼吸または深呼吸の欠如を検出することによって認識される。

第１３のシステム態様によれば、本システムは、睡眠周期を検出するように構成される。睡眠周期は、呼吸深度フリーの高周波心拍変動と低周波心拍変動との比を表す心拍変動比率信号から検出され、呼吸深度フリーの高周波心拍変動は、高周波心拍変動値を１回拍出量変動値で割ることによって取得される。

第１４のシステム態様によれば、処理手段は、心拍変動比率信号をローパスフィルタリングすることによって回復指数を計算するようにさらに構成される。

以下において、添付の図面を参照しながら、好ましい実施形態に関連して、本発明をより詳細に説明する。
睡眠時無呼吸の間に測定された超低周波心拍変動の図である。 モニタリングシステムの一実施形態の機能的要素を示すブロック図である。 睡眠モニタリングシステムの機能的構成を示す図である。 遠隔モニタリングシステムを示す図である。 被験者の心拍周期の間の例示的なフィルタリングされた角度心弾動信号を示す図である。 睡眠障害検出のモニタリング結果を示す図である。 検出した心弾動信号から睡眠周期および睡眠障害を認識するための例示的なプロセスフローを示す図である。 睡眠周期を検出する例示的なプロセスフローをより詳細に示す図である。 呼吸数不規則性の計算を示す図である。 睡眠周期を表す信号を示す図である。

コンピュータという用語は、汎用中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向けプロセッサ、またはマイクロコントローラなどのプロセッサを備える任意の電子デバイスを指す。コンピュータは、データ（データ入力）を受信し、その後すぐに一連の所定の演算を実行し、それにより情報または信号（出力）の形態で結果を生成することができる。文脈に応じて、コンピュータという用語は、特にプロセッサを意味するか、またはより一般的に単一の容器もしくは筐体内に収容された相関要素の組み合わせと関連したプロセッサを指すことができる。

本明細書に記載のシステムおよび方法は、１つのコンピュータプログラムまたは複数のコンピュータプログラムによって具体化することができ、このコンピュータプログラムは単一のコンピュータシステム内または複数のコンピュータシステムにわたってアクティブおよび非アクティブの両方の様々な形態で存在することができる。たとえば、コンピュータプログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、実行可能コード、またはステップのいくつかを実行するための他のフォーマットでプログラム命令からなるソフトウェアプログラム（複数可）として存在することができる。上記のいずれかは、コンピュータ可読媒体に具体化することができ、この媒体は圧縮または非圧縮形式で記憶デバイスおよび信号を含む。

本明細書に使用されるとき、コンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置もしくはデバイスによって使用するためにまたはそれらと接続してプログラムを収容、記憶、通信、伝搬、または転送することができる任意の手段であり得る。コンピュータ可読媒体は、たとえば、これらに限定されないが、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、デバイス、または伝搬媒体であり得る。コンピュータ可読媒体のより具体的な例（非包括的なリスト）としては、１つまたは複数のワイヤを有する電気的接続、携帯用コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、および光ファイバ、ならびに携帯用コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を挙げることができる。

図１は、睡眠時無呼吸の間に測定された超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）とも呼ばれる、特徴的な超低周波心拍間時間揺らぎを示す。この例示的な図では、睡眠時無呼吸は、約０〜４０００秒、および約７０００秒〜９０００秒の期間に発生する。これはまた、秒単位で時間を表す水平の時間軸に沿った縞模様の領域でマークされる。この図の縦軸は、ミリ秒単位でのハイパスフィルタリングした心拍間時間を示す。心拍間時間揺らぎの変化は、様々な方法、たとえば心弾道図記録法（ＢＣＧ）を用いて測定することができる。代替的に、これらの測定パラメータは、たとえば、心電図記録法（ＥＣＧ）、血圧計による血圧測定、心弾道図デバイス、および、光電脈波計（ＰＰＧ）または圧力センサによる脈波信号測定で受信することができる。そのような測定によって取得された低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）および超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）の特性を使用して、この例では睡眠時無呼吸などの睡眠障害の期間を認識するが、睡眠中のてんかんの発作などの他の発作の期間も認識し、また睡眠周期および睡眠中のストレスからの回復も認識することができ、これはこれらの異なる睡眠現象が各々、独自の特徴的な周波数依存性を有するためである。これらの現象の周波数依存性が変化し、これによりそのような周波数依存性の解析がこれらの依存性を認識および区別するのに使用されることを可能にする。たとえば、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）は、睡眠時無呼吸などの睡眠障害の間に支配的な特性として現れるが、低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）は、正常な状況でより支配的であり、それ故に睡眠周期検出に有利である可能性が高い。

１回拍出量、各心拍中の循環に注入される血液量は、呼吸によって変調される。したがって、１回拍出量の検出は、呼吸深度の測定に有用な方法を提供する。１回拍出量変動は、被験者の正常呼吸または深呼吸を検出する良い指標である。しかしながら、１回拍出量変動は単独では、睡眠時無呼吸などの睡眠障害を検出するのに十分な対策ではあり得ず、これは測定した１回拍出量変動がベッドでの体位を移動し、または変える被験者の影響を受ける場合があり、たとえば血圧制御によって影響されるためである。しかしながら、呼吸による１回拍出量の変調によって引き起こされる高周波１回拍出量変動は、睡眠障害を解析するときに識別パラメータとして使用することができ、これは無呼吸および低呼吸の両方が、正常呼吸または深呼吸が発生しない被験者の状態を特徴とするためである。心拍変動と並行して１回拍出量変動を測定する可能性により、測定信号から睡眠障害の発生の検出が可能となる。したがって、最低限の計算で、１つまたは２つのセンサデータ信号入力から直接、正確な睡眠障害指標を取得することができる。心弾道信号は、１回拍出量変動および心拍変動の両方を同じ信号から測定する機会を与える信号の種類の一例である。心臓の機能性を検出するのに一般的に使用される心電図信号（ＥＣＧ）は、心臓の電気特性のみを反映するため、１回拍出量検出に有用ではない。心弾道信号は、心臓および血液の機械的運動を反映することができ、それ故に１回拍出量および心拍数の両方の関連パラメータを検出するのに適している。

図２のブロック図は、本発明に係るモニタリングシステム２００の一実施形態の機能要素を示す。モニタリングシステム２００は、被験者の１回拍出量と心拍間時間の両方を示す心弾動信号を取得するように構成されたセンサを含む構成の一例を与える。モニタリングシステム２００はまた、心弾動信号から、被験者の睡眠障害を示す出力パラメータの測定値を生成するように構成された信号処理手段を含む。これらの機能要素は、モニタリングシステム２００の１つの物理デバイス、または、２つ以上の電気的にもしくは通信可能に結合した物理デバイスとして実装されてもよい。

図２は、モニタリングシステム（２００）が、センサユニット（２０２）と制御ユニット（２０４）とを備える例示的な構成を示す。センサユニット（２０２）は、モニタリングされる被験者に取り付けられるべき要素として考えられてもよく、制御ユニット（２０４）は、センサユニット（２０２）に通信可能に結合されるが、モニタリングされる被験者から物理的に分離された要素として考えられてもよい。センサユニット（２０２）は、モニタリングした被験者に直接取り付けられるか、もしくは、被験者を圧迫していてもよく、または、被験者に取り付けられるか、もしくは、被験者を圧迫する要素、たとえばベッドもしくは椅子から間接的に心弾動信号を取得するように配置されてもよい。制御ユニット（２０４）は、センサユニット（２０２）によって提供された信号を処理するように適合された回路、および信号から取得されたデータを処理する回路を備えることが有利である。

センサユニット（２０２）は、心弾道信号を取得するための１つまたは複数のセンサ（２０６）を含む。心弾動図法とは、一般的に、心拍周期の間の身体の質量中心のずれに応答して発生する、身体の動きを測定するための技術を指す。センサは、身体の直線運動または角運動を検知することができ、したがって、たとえば、加速度計またはジャイロスコープであってもよい。

センサユニット（２０２）はまた、さらなる処理のための次の段階の要件を満たすように未処理の電気的な入力信号を操作する信号処理ユニット（２０８）をも含むことができる。信号処理は、たとえば、センサ入力信号を分離、フィルタリング、増幅、および変換して、別の制御デバイスまたは制御システムに転送することができる比例出力信号にすることを含んでもよい。信号処理ユニット（２０８）はまた、集計、積分、パルス幅変調、線形化、および信号に対する他の数学演算など、何らかの計算機能を実施することもできる。信号処理ユニット（２０８）は代替的に、制御ユニット（２０４）に含まれてもよい。

角運動のセンサが使用される場合、センサユニットは、被験者の胸部に取り付けられることが有利であり、胸部から、心拍毎の心臓の回転運動を検出および取得することができる。直線検出において、センサユニットは、被験者に直接取り付けられてもよいが、センサユニットは代替的に、たとえば、被験者が休むベッド、ベッドのマットレスなどに間接的に取り付けられてもよい。加速度計は、身体から中間アイテム（たとえば、ベッドまたはマットレス）へと伝達される運動から動脈内を移動する血液の反跳信号を検出するために使用することができる。センサをベッドに取り付けることにより、非常に自然な睡眠環境が可能となり、これはセンサまたは他の測定デバイスを被験者に取り付ける必要がないためである。したがって、測定状況自体は、被験者にストレスを引き起こしにくいことが予測され、測定から得られた結果は、被験者の自然な睡眠状況に相当する。

制御ユニット（２０４）は、さらなる処理のためにセンサによって生成される信号を入力するためにセンサユニットに通信可能に結合される。一般的に、結合は、センサユニットへの電力供給、ならびに、センサユニットと制御ユニットとの間の信号の有線交換の両方を可能にする、電気的なものである。しかしながら、センサユニットは、それ自体の電源、および、制御ユニットへの無線インターフェースを有する独立型ユニットであってもよい。他方、センサユニットおよび制御ユニットは、１つの一体型物理デバイスとして実装されてもよい。

制御ユニット（２０４）は、処理構成要素（２１０）を備えるデバイスである。処理構成要素（２１０）は、所定のデータに対する演算の系統的な実行を実施するための１つまたは複数のコンピューティングデバイスの組み合わせである。処理構成要素は、１つまたは複数の算術演算論理ユニット、いくつかの特別なレジスタおよび制御回路を備えることができる。処理構成要素は、コンピュータ可読データもしくはプログラム、またはユーザデータを記憶することができるデータ媒体を提供するメモリユニット（２１２）を備えることができ、または、当該メモリユニットに接続することができる。メモリユニットは、揮発性または不揮発性メモリ、たとえば、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ファームウェア、プログラマブル論理等の１つまたは複数のユニットを含んでもよい。

制御ユニット（２０４）はまた、制御ユニットの内部プロセスへとデータを入力するための少なくとも１つの入力ユニットと、制御ユニットの内部プロセスからデータを出力するための少なくとも１つの出力ユニットとを備えるインターフェースユニット（２１４）を備えることもでき、または、当該インターフェースユニットに接続することもできる。

回線インターフェースが適用される場合、インターフェースユニット（２１４）は一般的に、その外部接続点に送達される情報、および、その外部接続点に接続されている回線に供給される情報に対するゲートウェイとして作用するプラグインユニットを備える。無線インターフェースが適用される場合、インターフェースユニット（２１４）は一般的に、送信機および受信機を含む無線送受信機ユニットを備える。無線送受信機ユニットの送信機は、処理構成要素（２１０）からビットストリームを受信し、当該ビットストリームを、アンテナによって送信するための無線信号に変換することができる。対応して、アンテナによって受信される無線信号は、無線送受信機ユニットの受信機へと導くことができ、受信機は、無線信号を、さらなる処理のために処理構成要素（２１０）へと転送されるビットストリームに変換する。複数の異なる回線または無線インターフェースが１つのインターフェースユニット内に実装されてもよい。

インターフェースユニット（２１４）はまた、睡眠現象の検出によって引き起こされるとき、データを入力するためのキーパッド、タッチスクリーン、マイクロホン等、および、データをデバイスのユーザに対して出力するための画面、ディスプレイ、タッチスクリーン、スピーカ等を有するユーザインターフェースを備えることができる。ユーザへのデータは、インターフェースユニット（２１４）によって検出した睡眠現象の指標を表示もしくは鳴動することなどのモニタリング結果を提供し、または警報をインターフェースユニット（２１４）に開始させるのに使用することができる。検出した睡眠現象の瞬間提示に加えて、インターフェースユニット（２１４）またはこのユニットに取り付けられたメモリデバイス（図示せず）は、後の表示およびさらなる解析のためにデータを記憶することができる。

処理構成要素（２１０）およびインターフェースユニット（２１４）は、所定の、特にプログラムされたプロセスに従って受信および／または記憶されたデータに対する動作の系統的な実行を実施するための手段を提供するために、電気的に相互接続される。これらの動作は、図２のモニタリングシステムの制御ユニットのための、本明細書において説明されている手順を含む。

図３は、図２のセンサユニット（２０２）および制御ユニット（２０４）を含む睡眠現象モニタリングシステム（２００）の例示的な機能的構成を示す。

センサユニットは、被験者と直接的または間接的に接触しているとき、心拍周期中の身体の反跳運動に晒される。この運動に応答して、センサは、心弾動信号（Ｓ）を生成し、当該信号を制御ユニットに転送する。制御ユニットは、処理関数Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３およびＦ４の少なくともいくつかを含み、それらの各々は、心弾動信号（Ｓ）の値と、被験者の心臓の動作パラメータを示す出力パラメータ（ｐ１、ｐ２、ｐ３）の値と、被験者の呼吸の動作パラメータを示す出力パラメータｐ４の値との間の規則または対応関係を規定する。信号およびデータ処理の当業者に既知であるように、処理関数（Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４）は、一般的な信号および／もしくはデータ処理デバイスまたは特定用途向けプロセッサもしくは回路などの別個の処理デバイスまたは回路として実装されてもよく、あるいは処理関数（Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４）の少なくともいくつかまたは処理関数の部分を組み合わせるいくつかの処理デバイスまたは回路で実装されてもよい。処理関数のいずれかもまた、２つ以上の処理デバイスまたは回路の組み合わせを使用して実装されてもよい。時間に依存する被験者の生理学的特性を表す、すべてのパラメータ（ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４）が時間の関数であるので、パラメータ（ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４）の一連の時間的値は、検出した心弾道信号（Ｓ）の特定の特性を示す信号と考えられ、扱われてもよい。

図２の典型的な実施形態では、第１の関数（Ｆ１）は、被験者の心拍の心拍変動を表す第１のパラメータ（ｐ１）の値をもたらす。この心拍変動は、心弾道信号から取得された心拍間時間に基づいて計算することができ、計算した変動の周波数範囲は、変動信号が対象とする測定に関連した望ましい周波数で心拍変動（ＨＲＶ）に対応するように、第１の関数（Ｆ１）を調整することによって選択することができる。睡眠障害検出では、低周波心拍変動および／または超低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶおよびＶＬＦＨＲＶ）信号が第１の関数で計算されてもよい。測定した心拍間時間から低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）を計算するための第１の関数（Ｆ１）は、望ましい最終結果を取得するのに次に使用される中間信号などの１つまたは複数の中間結果が取得され得る、いくつかの計算段階を含むことができる。たとえば、心拍（ＨＲ）信号は、測定した心拍間時間に基づいて最初に計算されてもよい。一実施形態において、心拍（ＨＲ）信号はローパスフィルタリングされ、その結果、呼吸によって引き起こされる高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）は心拍（ＨＲ）信号から除外されるが、低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）、およびさらに極超低周波心拍変動（ＵＬＦＨＲＶ）などの任意のより低い周波数心拍変動（ＨＲＶ）信号は心拍（ＨＲ）信号に含まれる。次に、望ましい低周波心拍変動および／または超低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶおよびＶＬＦＨＲＶ）信号は、制御ユニット（２０４）の第１の関数（Ｆ１）内の心拍（ＨＲ）信号から計算される。超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）信号は、たとえばミリ秒単位での心拍（ＨＲ）信号の変動として提示されてもよい。低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）および／または超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）の計算は、様々な手法で、たとえば、規定の移動もしくは固定時間窓にわたって心拍（ＨＲ）信号の二乗平均平方根の値の計算によって、または例として指数デジタルフィルタを使用して心拍（ＨＲ）信号のローパスフィルタリングした平均から２つの連続する心拍（ＨＲ）信号サンプルの偏差の二乗をフィルタリングすることによって実施されてもよい。

制御ユニット（２０４）の第２の関数（Ｆ２）は、別の心拍変動信号（ＨＲＶ）を表す第２のパラメータ（ｐ２）をもたらし、これは高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）を含む。心拍変動（ＨＲＶ）信号、または心拍変動（ＨＲＶ）および／もしくは高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）を表す第２のパラメータ（ｐ２）を提供することは、同じバリストガーディオロジック（ｂａｌｌｉｓｔｏｇａｒｄｉｏｌｏｇｉｃ）信号（Ｓ）に基づいて提供されてもよい。制御ユニット（２０４）は、第２の関数（Ｆ２）を含むことができ、この関数は高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）を表す第２のパラメータ（ｐ２）に対する値を計算する。心弾道信号からの高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）の計算は、たとえば心拍間時間（ＢｔＢｔ）の変化の絶対値を計算することを含むことができる。この変化は、たとえば、２つの連続する心拍間時間の差の絶対値として計算されてもよく、時間をかけてこの値を平均化し、もしくはこの値をローパスフィルタリングすることによって、またはハイパスフィルタした心拍間時間信号の揺らぎの二乗平均平方根の値を計算し、もしくはこの値をローパスフィルタリングする時間をかけてこの値を平均化することによって計算されてもよい。

第３の関数（Ｆ３）は、被験者の心臓の１回拍出量変動（ＳＶＶ）を表す第３のパラメータ（ｐ３）の値をもたらす。１回拍出量変動（ＳＶＶ）を取得する第３の関数（Ｆ３）は、複数の計算段階を含むことができる。一例では、１回拍出量（ＳＶ）信号は、受信した心弾道信号の振幅から最初に取得され、この信号の変動（ＳＶＶ）は次に、１回拍出量信号を処理することによって取得される。１回拍出量変動（ＳＶＶ）は一般的に、たとえば２つの連続的に測定した１回拍出量の間の変化（ΔＳＶ）（１回拍出量の時間的変化）の絶対値を、計算した平均１回拍出量（ＳＶ）と比較して、相対変動値として提示される。１回拍出量変動ＳＶＶは、呼吸深度に少なくともに依存する。平均１回拍出量（ＳＶ）は、たとえば固定または移動時間窓にわたって１回拍出量（ＳＶ）の平均値を取得することなど、多くの手法で計算されてもよい。第３の関数（Ｆ３）はさらにまたは代替的に、ローパスフィルタリングした１回拍出量（ＬＰＳＶ）の計算を行うことができ、これは呼吸が弱い場合に被験者の１回拍出量が減少するので、睡眠障害検出のための入力として使用されてもよい。

制御ユニットが睡眠障害検出のための情報を提供するものである場合、このユニットは、同じバリストガーディオロジック（ｂａｌｌｉｓｔｏｇａｒｄｉｏｌｏｇｉｃ）信号（Ｓ）から被験者の呼吸数（ＲＲ）を計算し、かつ呼吸数（ＲＲ）を表す第４のパラメータ（ｐ４）を提供する、第４の関数（Ｆ４）をさらに含むことができる。典型的な実装形態において、呼吸数（ＲＲ）は、１回拍出量（ＳＶ）振幅が呼吸によって変調されるので、当業者に既知であるような１回拍出量（ＳＶ）信号に基づいて計算される。

制御ユニットはまた、データ処理関数（Ｆ５）を含み、この関数は関連パラメータ（ｐ１、ｐ２、ｐ３および／またはｐ４）のいずれかの同時に測定した値と、モニタリングした被験者からの少なくとも１つの睡眠現象の検出を示す出力パラメータＩの少なくとも１つの値との間の対応関係の規則を規定する。制御ユニット（２０４）は、出力パラメータＩの値を後の処理のためにローカルデータ記憶装置に記憶し、制御ユニットのユーザインターフェースを通じてこの値を１つまたは複数の媒体形式において出力し、かつ／または、この値をさらなる処理のために遠隔ノードに送信することができる。データ処理に使用される関連パラメータ（ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４）の選択は、検出される睡眠現象に依存する。この選択プロセスを図７と関連してさらに説明する。

図４は、図２のモニタリングシステムを含む遠隔モニタリングシステムを示す。このシステムは、図２のセンサユニット（２０２）および制御ユニット（２０４）を備えるローカルノード４００を含むことができる。加えて、ローカルノード（４００）は、遠隔ノード（４０２）に通信可能に接続することができる。

遠隔ノード（４０２）は、たとえば、モニタリングアプリケーションをサービスとして１人または複数のユーザに提供するアプリケーションサーバであってもよい。アプリケーションによってモニタリングされる態様の１つが、ユーザのストレスレベルであり得る。代替的に、遠隔ノードは、ストレスモニタリングアプリケーションがインストールされているパーソナルコンピューティングデバイスであってもよい。ローカルノードは、上述したセンサユニットおよび制御ユニットを含む専用デバイス、または、複数のデバイスの組み合わせであってもよい。代替的に、ローカルノードは、多目的コンピュータデバイス（たとえば、ユーザの携帯電話、ポータブルコンピューティングデバイス、または、ネットワーク端末）内のクライアントアプリケーションとインターフェースするセンサユニットとして実装されてもよい。コンピュータデバイス内のクライアントアプリケーションは、センサユニットおよびサーバアプリケーションとさらにインターフェースすることができる。サーバアプリケーションは、物理遠隔ノード（４０２）内で、または、通信ネットワークを通じてアクセス可能な遠隔ノードのクラウド内で利用可能であり得る。

前述の心弾道図デバイスの代わりに、被験者の心臓の１回拍出量と心拍間時間の両方を示す信号は、代替的に、脈波測定デバイスによって取得されてもよい。そのようなデバイスは、圧力センサを、被験者の外面上の位置に取り外し可能に取り付けるための固定要素を備える。圧力センサは、その位置にある組織の下の血管を拡張または収縮させる動脈圧波に応答した組織の変形に従って変動する脈波信号を生成するように構成することができる。処理構成要素は、脈波信号を入力し、当該脈波信号から、被験者の心臓の１回拍出量および心拍間時間を表す脈波パラメータを計算するように構成されている。

適用されるセンサは、微小電気機械デバイスであることが有利であるが、他の検出技術も同様に適用されてもよい。１回拍出量と心拍間間隔の両方を測定するための単一のセンサが使用されることが有利である。これは、当該センサが、費用を低減し、２つの種類のパラメータの処理を単純にするためである。

しかしながら、本発明はまた、同時検出が可能である限り、２つの別個の信号を生成する構成によって実施されてもよい。

この文脈における同時性は、被験者の心拍周期に従う、１つまたは複数の信号の周期的性質に関連付けられる。図５は、フィルタリングされ得る被験者の心拍周期中の例示的な角度心弾動信号を示す図である。縦軸は、特定の検知方向において検知される角速度の大きさを表し、横軸は、タイムステップの累積数すなわち経過時間を表す。制御ユニットは、様々な出力パラメータに関する値を生成するように構成することができ、たとえば、パラメータは、被験者の心臓の１回拍出量（ＳＶｎ）を示すことができる。

１回拍出量に関する出力パラメータは、角度心弾動信号の振幅を求め、この振幅を時間的拍出量を表すための値として使用することによって、生成することができる。たとえば、ピーク振幅、半振幅、または、二乗平均平方根振幅を、この目的に使用することができる。

信号は純粋に対称な周期波ではないため、振幅は、規定の基準値に対して、たとえば、信号曲線のゼロ点から測定されることが有利である。範囲内の他の基準値もまた、適用されてもよい。その後、１回拍出量変動の値を、２つの連続する時間的拍出量値の間の差として計算することができる。

代替的に、または付加的に、パラメータは、被験者の心拍を示してもよい。たとえば、角度心弾動信号（Ｓ）の特徴点を選択し、連続する信号系列における特徴点の出現を判定することによって、出力パラメータが生成されてもよい。たとえば、信号系列の最小値または最大値が、特徴点として適用されてもよい。特徴点の出現は、心拍のタイムスタンプと考えることができる。２つのタイムスタンプの間の周期が、被験者の心臓の時間的心拍間（Ｂ−Ｂ）時間を表すものと考えることができ、この逆数を、被験者の心拍数（ＨＲ）を周波数で表すものと考えることができる。したがって、心拍間時間変動の値を、２つの連続する心拍数値の間の差として計算することができる。

同様の方法が脈波信号とともに使用されてもよく、波の振幅を１回拍出量を求めるために適用することができ、連続する波の特徴点の間の周期を、心拍間間隔を求めるために適用することができる。

１回拍出量変動と心拍間時間変動の両方を求めるにあたって、測定信号の特定の周期が適用される。１回拍出量測定においては、振幅は、信号曲線周期の一時点におけるゼロ点と最大値との間で求められ得る。他方、平均振幅値を計算するために、信号曲線周期全体をも適用され得る。選択される振幅判定メカニズムに応じて、これらの２つの例の間の部分信号周期も適用されてもよい。心拍間時間または対応する心拍数は、２つの連続する信号曲線周期における特徴点の間の間隔から求められ得る。したがって、心拍間時間の変動の計算は、信号曲線の２つ以上の連続する周期を含み得る。

被験者の心拍間時間および１回拍出量に関する情報を含む信号は同時に取得され、睡眠障害指標または睡眠周期指標は、少なくとも低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）および／または超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）ならびに相対１回拍出量変動（ＳＶＶ）の関数として求められてもよく、これらの両指標は上述したように同時に取得した信号（複数可）に基づいて計算することができる。同様に、低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）、１回拍出量変動（ＳＶＶ）、およびさらに呼吸数（ＲＲ）は、上述したように同時に取得した信号（複数可）に基づいて計算することができる。この文脈において、１回拍出量信号および心拍間時間は、睡眠現象指標に使用されるパラメータの値を求めるために、１回拍出量の値または１回拍出量変動の値を求めるために適用される１つまたは複数の間隔、および心拍間時間の値を求めるために適用される１つまたは複数の間隔が、時間的に少なくとも部分的に重なり合う場合に同時に取得されると考えることができる。呼吸数（ＲＲ）情報は、同じ取得した信号（複数可）から取得されてもよく、呼吸数信号は、呼吸数を求めるために適用される１つまたは複数の間隔、ならびに心拍信号および／または１回拍出量信号を求めるために適用される１つまたは複数の間隔が時間的に少なくとも部分的に重なり合う場合に、心拍信号および／または１回拍出量信号のいずれかと同時に取得されると考えることができる。

同時測定の概念を、図５の例により示す。図５はまた、時間的拍出量（ＳＶ１、ＳＶ２）が、信号曲線のゼロ点と信号周期の最大点との間の差から計算される、簡略化した例示的計算方法を示す。時間的心拍間時間（ＢｔＢ１、ＢｔＢ２）が、２つの連続する信号周期の最大点の間の間隔から計算される。その後、時間的拍出量（ＳＶ１、ＳＶ２）の差から１回拍出量変動（ＳＶＶ１）を計算することができ、時間的心拍間時間（ＢｔＢ１、ＢｔＢ２）の間の差から心拍間間隔変動ＢｔＢＶを計算することができる。

１回拍出量変動の値を求めるためにこの例で適用される間隔、および、心拍間時間変動の値を求めるために適用される間隔が、図５において水平破線でマークされる。これらの間隔は時間的に少なくとも部分的に重なり合い、睡眠障害指標（ＳＤＩ）および／または睡眠周期指標（ＳＣＩ）の値を求めるために適用されてもよく、両指標は提示した原則およびプロセスで指示／検出され得る睡眠現象を表すことが分かる。この原則の、他の信号タイプまたは２つの別個の信号を使用する構成への適用は、当業者には明らかである。

迅速な検出結果を受け取ることが重要であるが、後処理解析中にフィルタリングすることによって引き起こされる遅延効果は、睡眠現象推定値を取得するために、特に睡眠障害推定値を取得するために、時間の流れを反転し、かつ計算したデータを元のデータと組み合わせることによって最小限にすることができる。

心拍変動を取得する方法の選択肢の１つは、連続する心拍間時間の差の絶対値をローパスフィルタリングすることである。１つの可能なフィルタ関数は、以下の通りである。

ｙ（ｔ）＝ｙ（ｔ−１）＊（１−ｋ）＋ｋ＊ｘ（ｔ）

式中、ｘ（ｔ）＝ＡＢＳ（ｔＢ２Ｂ（ｔ）−ｔＢ２Ｂｂ（ｔ−１））、ｙ（ｔ）およびｙ（ｔ−１）は、それぞれタイムステップｔおよびｔ−１における心拍間時間、ｋ＜１はフィルタ係数である。ｔＢ２Ｂ（ｔ）およびｔＢ２Ｂ（ｔ−１）は、それぞれタイムステップｔおよびｔ−１における心拍間時間である。上記の関数は、この関数からの出力信号が前の期間の出力信号と現在の期間の入力信号との組み合わせであることを示す。

睡眠障害検出に特に有用であることを見出している超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）、または睡眠周期（ＳＣ）検出に特に有用であることを見出している低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）を取得するために、心拍信号は適切に処理される。超低周波変動または低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）を取得するための有用で計算的に単純な方法は、好適な移動時間窓にわたって、または２つの連続する心拍（ＨＲ）サンプルの絶対値の計算した差を適切にフィルタリングすることによって心拍変動（ＨＲ）信号のｒｍｓ値を計算することである。超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）信号または低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）信号の変化率（ＲｏＣ）は、それぞれの超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）信号または低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）信号の一次導関数を計算することによって取得することができる。代替的にまたは付加的に、睡眠時無呼吸の発生を示す０．０１〜０．０４Ｈｚの超低周波域で特徴的な信号を取得するために、低周波心拍変動信号（ＬＦＨＲＶ）はさらにフィルタリングされてもよい。

この目的に適したローパスフィルタは、次のような特徴的な伝達関数を有することができる。

ｙ（ｔ）＝ｙ（ｔ−１）＊（１−ｋ）＋ｋ＊ｘ（ｔ）

式中、ｘ（ｔ）は現在のタイムステップｔにおける入力（計算したＬＦＨＲＶ値）であり、ｙ（ｔ）はタイムステップｔにおける出力を表し、ｙ（ｔ−１）は前のタイムステップにおける出力を示し、ｋ＜１はフィルタ係数である。低周波心拍変動信号を取得するための好適なタイムステップは、たとえば１秒以下であってもよい。

相対１回拍出量変動を計算する方法の選択肢の１つは、以下の通りである。

ＳＶＶ（ｔ）＝ＳＶＶ（ｔ−１）＊（１−ｋ）＋ｋ＊ｘ（ｔ）

式中、ＳＶＶ（ｔ）およびＳＶＶ（ｔ−１）は、それぞれタイムステップｔおよびｔ−１における相対１回拍出量変動であり、ｋ＜１はフィルタ係数であり、ｘ（ｔ）＝ＡＢＳ（ＳＶ（ｔ）−ＳＶ（ｔ−１））／ＡＶＥ＿ＳＶ（ｔ）であり、ここで、ＳＶ（ｔ）およびＳＶ（ｔ−１）はそれぞれタイムステップｔおよびｔ−１における１回拍出量であり、ＡＶＥ＿ＳＶ（ｔ）は、ローパスフィルタリングした１回拍出量関数である。

本発明の一実施形態においては、心弾動信号が、加速度計、または力もしくは圧力センサによって取得される。被験者の心拍が、被験者の身体内の血流をもたらし、結果として、測定可能な力をもたらす。

取得される力信号を微分する結果として、加速度信号がもたらされる。被験者の動きによってまたは他の外部要因から引き起こされる加速度の影響は、取得される加速度信号を関連帯域幅へとローパスフィルタリングすることによって低減することができる。たとえば、以下の関数を使用して、アナログフィルタとデジタルフィルタの両方を使用することができる。

ｙ（ｔ）＝ｙ（ｔ−１）＊（１−ｋ）＋ｋ＊ｘ（ｔ）

式中、ｙ（ｔ）およびｙ（ｔ−１）は、それぞれタイムステップｔおよびｔ−１におけるフィルタ出力であり、ｘ（ｔ）は、タイムステップｔにおけるフィルタ入力であり、ｋはフィルタ係数である。

その場合、検出される心拍について、フィルタリングされた関数が以下の基準のうちの１つまたは複数を満たすことを要求することによって、心拍を検出することができる。適用される基準は、連続する最大値および最小値のシーケンスを所定の閾値と比較し、３つの最小値と最大値とのシーケンス、ｍｉｎ１−＞ｍａｘ１−＞ｍｉｎ２−＞ｍａｘ２−＞ｍｉｎ３−＞ｍａｘ３、ここで、勾配の合計＝（ｍａｘ１−ｍｉｎ１）＋（ｍａｘ１−ｍｉｎ２）＋ｍａｘ２−ｍｉｎ２）＋（ｍａｘ２−ｍｉｎ３）＋（ｍａｘ３−ｍｉｎ３）は所定の限度を超え、ｍａｘ−＞ｍｉｎ−＞ｍａｘのシーケンス、ここで勾配の合計、たとえば、＝（ｍａｘ１−ｍｉｎ２）＋（ｍａｘ２−ｍｉｎ２）は所定の限度を超え、ｍｉｎ−＞ｍａｘ＞ｍｉｎのシーケンス、ここで、勾配の合計、たとえば、＝（ｍａｘ２−ｍｉｎ２）＋（ｍａｘ２−ｍｉｎ３）は所定の限度を超える。

これらの基準のうちの１つまたは複数が満たされる場合、心拍が検出される。適用される最大値または最小値のうちの１つ（たとえば、ｍａｘ１）は、検出される心拍のタイムスタンプとして選択することができる。これらの個々の心拍タイムスタンプに基づいて、上述したように、心拍間時間間隔を計算することができ、そこから、心拍間時間変動を計算することができる。

さらなる改善のために、不正確な時間間隔を除去することができ、欠けている間隔を、妥当な基準を用いて充填することができる。たとえば、母集団の最大心拍に対応するものよりも短い、導出される心拍間時間、または、測定されている被験者の心拍に対応する、導出される心拍間時間、または、測定が行われる条件下（たとえば、ベッドで眠っている）での母集団もしくは被験者に対応するものよりも短い、導出される心拍間時間が除去され、問題の母集団または被験者について可能であるものよりも大きい、心拍間時間に対する心拍の変化は許容されない。

妥当性に関する基準を適用すると、妥当な心拍が残り、たとえば、特定の睡眠障害または睡眠中のてんかん発作に対応する心拍変動パターンの検出のための心拍変動の正確な計算が可能である。

必要な信号およびパラメータが利用可能であるとき、決定木は、睡眠周期および／または睡眠障害の特性を心拍変動および／または１回拍出量変動の変化を引き起こす他の生理学的環境と区別することができるために睡眠障害の検出に利用されてもよい。そのような決定木に必要なパラメータを処理するための例示的なフローを図７と関連してさらに説明する。

睡眠障害の偽陽性を避けるために、特定の識別パラメータが利用されてもよい。そのような識別パラメータの一例が、たとえば１回拍出量変動（ＳＶＶ）である。別の有用な識別パラメータが呼吸数（ＲＲ）である。前述の低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）関連のパラメータの解析は、正常呼吸または深呼吸の欠如と組み合わされるとき、睡眠時無呼吸などの睡眠障害の指標を提供し、この指標は１回拍出量変動（ＳＶＶ）信号から検出され、呼吸数（ＲＲ）信号から取得され、または呼吸数不規則性（ＲＲＩ）信号として取得されてもよく、この呼吸数不規則性信号は呼吸数（ＲＲ）信号の導関数である。代替的または付加的な識別パラメータは、たとえば、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）の基本周波数であってもよく、この周波数は０．０１〜０．０４Ｈｚまたは血液酸素飽和度（ＳＰＯ２）の範囲内であるべきである。

図６は、上述の決定木による１回拍出量変動（ＳＶＶ）に関する情報と組み合わせられた図１に示した低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）の測定した揺らぎに基づいてモニタリングする睡眠障害の結果を示す。破線でマークした測定／検出した無呼吸（測定した無呼吸）が実線でマークした実際の診断した無呼吸（診断した無呼吸）と高い相関関係を有することを示すパラメータの解析の組み合わせ結果で分かり、診断した無呼吸結果はより複雑な臨床測定の組み合わせで受け入れられる。このグラフは、非侵襲的に、目立たないように、かつ高確度に睡眠障害を検出するために提示した測定システムの能力を明確に示す。

選択肢の１つは、モニタリングシステムが被験者をモニタリングするベッドで適用されるように構成される。したがって、モニタリングシステムは、ベッドに固定もしくは取り外し可能に結合され、またはベッドの不可欠な部分として含まれた、１つまたは複数の別個の要素を含むことができる。したがって、本発明の実施形態は、モニタリングシステムの要素の少なくとも一部を含むベッドも含む。

たとえば、被験者の心拍に対する身体の反跳は、長手方向にベッドを振動させる傾向があることが検出されている。この振動は、０．５〜３Ｈｚの周波数帯域で、最新の傾斜計を用いて一般的に毎分約６０回の心拍数を検出することができる。ベッドで使用されるセンサは好ましくは、一般的なベッドで十分な信号対ノイズ比を達成するために

（ｇは重力による地球の標準加速度を表す）未満であるべきであることが好ましい、低ノイズ密度を有する低ノイズセンサであってもよい。このようなセンサは、心弾道信号、および同様にほんのわずかにすぎない角度の傾斜の変化を検出することができる。振動の振幅は、約１ｍｇのオーダー（ｇ＝地球の標準加速度）であり、一般的に、振動の心弾道信号は、さらなるアナログデジタル変換前に増幅を必要とする。同じセンサは、被験者の運動によって引き起こされる縦および／または横の傾斜を検出するために使用することができる。一般的に、運動信号は、飽和を避けるために増幅されない。

図７は、検出された心弾道信号（Ｓ）から睡眠周期および睡眠障害を認識するために意思決定のパラメータを取得するための例示的なプロセスフローを示す。

段階７００では、心弾道信号（Ｓ）は、センサデバイス（複数可）を使用して取得される。この信号は次に、好ましくは並行して発生し得るいくつかの段階（７０１、７０２、７０３、７０４）で処理される。

段階７０１では、瞬間心拍数の速度情報が心弾道信号（Ｓ）から取得される。この心拍（ＨＲ）情報は、信号であると考えることができ、この情報はさらに処理することができる。この心拍（ＨＲ）信号は、低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）、および極低周波心拍変動（ＵＬＦＨＲＶ）情報の少なくともいくつかを含むことが好ましい。この心拍（ＨＲ）信号は、低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）パラメータの値を取得するために段階７１１でさらにローパスフィルタリングされ、またはそのようなパラメータもしくはハイパスフィルタした低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）パラメータとして使用される。代替的に、帯域パスフィルタは、心拍信号（ＨＲ）および望ましい心拍（ＨＲ）関連の出力パラメータ（ＬＦＨＲＶ、ＶＬＦＨＲＶ）に含まれる心拍周波数に応じて、心拍（ＨＲ）信号をフィルタリングするのに使用することができる。パラメータは、図３と関連して記載した第１の関数（Ｆ１）で取得することができる。

段階７０２では、心拍変動（ＨＲＶ）情報は、心弾道信号（Ｓ）から取得される。この心拍変動（ＨＲＶ）情報は、少なくとも高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）を表す信号と考えることができ、高周波心拍変動（ＨＲＨＲＶ）パラメータの値（複数可）はこの信号に基づいて取得される。高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）パラメータの値（複数可）は、図３と関連して記載した第２の関数（Ｆ２）で取得することができる。

段階７０３では、１回拍出量（ＳＶ）情報が心弾道信号（Ｓ）から取得される。この１回拍出量（ＳＶ）情報は、１回拍出量変動（ＳＶＶ）に関する情報を含む信号と考えることができる。１回拍出量（ＳＶ）信号は、１回拍出量変動（ＳＶＶ）パラメータの値（複数可）を取得するためにローパスフィルタによって、かつ／またはローパスフィルタリングした１回拍出量（ＬＰＳＶ）パラメータの値（複数可）を取得するためにハイパスフィルタによって、段階７１３でさらに処理することができる。１回拍出量変動（ＳＶＶ）パラメータおよび／またはローパスフィルタリングした１回拍出量（ＬＰＳＶ）パラメータは、図３と関連して記載した第３の関数（Ｆ３）で取得することができる。

段階７０４では、呼吸数（ＲＲ）情報は、心弾道信号（Ｓ）から取得され、呼吸数（ＲＲ）を表すパラメータが取得される。このパラメータは、図３と関連して記載した第４の関数（Ｆ４）で取得することができる。代替的な実装形態において、呼吸数（ＲＲ）パラメータは、１回拍出量（ＳＶ）信号を処理することによって取得することができる。

睡眠周期（ＳＣ）検出では、段階７１１、段階７０２および段階７１３で取得された超低周波心拍変動（ＶＨＦＨＲＶ）、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）、および１回拍出量変動（ＳＶＶ）パラメータの値は段階７２０で解析される。睡眠周期（ＳＣ）検出プロセスは、パラメータの関数をローパスフィルタリングすることをさらに含むことができる。

睡眠周期（ＳＣ）検出では、さらなるデータ処理段階（７２１）が回復指数（ＲＩ）値を計算するために含まれてもよく、この値は検出した一晩中の睡眠にわたる回復の大きさを表す。睡眠周期（ＳＣ）は専門家によってのみ完全に解析され得る複雑な曲線であるが、簡略化した回復指数（ＲＩ）は、回復の十分性を検出するために本明細書に提示する指標のような睡眠現象検出システム利用者に有用な指標であってもよい。そのような情報は、たとえば、最適なトレーニングおよび過度にトレーニングするのを避けることに対してモニタリングすることを望む運動家に有用であり、または身体的もしくは精神的問題に関連した睡眠障害を抱える人々をモニタリングするのに有用であり得る。

睡眠障害検出では、超低周波心拍変動（ＶＨＦＨＲＶ）、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）、ローパスフィルタリングした１回拍出量（ＬＰＳＶ）、呼吸数（ＲＲ）、および心拍（ＨＲ）パラメータの取得した値は、睡眠時無呼吸または低呼吸などの睡眠障害が現在の検出期間中に発生しているかどうかの判断をするための決定木における変数として使用されてもよい。睡眠時無呼吸の確率は、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）が増加し、すなわち、心拍数（ＨＲ）が約０．０１〜０．０４Ｈｚの代表的な周波数で振動し、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）および／または１回拍出量変動（ＳＶＶ）パラメータ値が有意ではない変動を示し、すなわち、正常呼吸または深呼吸の欠如を示し、ローパスフィルタリングした１回拍出量（ＬＰＳＶ）が減少を示し、すなわち、平均１回拍出量が基準値から減少しており、かつ／または減少傾向を有することを示し、正常ではない測定呼吸数（ＲＲ）信号が検出され、すなわち、超低（無呼吸）呼吸数（ＲＲ）または超高（低呼吸）呼吸数（ＲＲ）を示し、かつ心拍数（ＨＲ）変化が肯定的な傾向を有し、すなわち、心拍数が増加するように見える場合に高くなる。

上記の値のいずれかの基準レベルまたは基準値は、睡眠障害のない正常な睡眠周期中に被験者から検出され、および／または被験者から検出されると予期されたそれぞれの特性の正常値である。上述した上記特性のサブセットは、睡眠障害検出に十分であり得るが、正確な検出の信頼性は、より多くの基準が意思決定に使用されるときに増大し得る。例示的な構成では、超低周波心拍変動（ＶＬＦＨＲＶ）および１回拍出量変動（ＳＶＶ）は、正常呼吸または深呼吸の欠如に関する情報と組み合わせられるとき、睡眠障害を検出するのに十分であってもよく、この呼吸は呼吸数（ＲＲ）から検出することができ、１回拍出量変動（ＳＶＶ）信号から取得することができる。別の実施形態において、正常呼吸または深呼吸の欠如は、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）信号から検出される。決定木の正確な構造は、当業者に既知であるように、意思決定基準として使用されるパラメータによって異なり得る。

図８は、睡眠周期を求めるための例示的なプロセスを示す。

睡眠周期（ＳＣ）情報の抽出は、前述と同じ基本的信号、すなわち、心拍（ＨＲ）信号、心拍変動（ＨＲＶ）信号、および１回拍出量（ＳＶ）信号を利用し、これらの信号は段階８０１、段階８０２および段階８０３それぞれで取得される。

心拍（ＨＲ）信号は、低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）を計算するために段階８１１で処理される。この計算は、望ましく特徴的な低周波域の変動を抽出するために心拍（ＨＲ）信号をフィルタリングすることを含むことができる。

１回拍出量（ＳＶ）信号は、呼吸深度に比例する１回拍出量変動（ＳＶＶ）を計算するために段階８１３で処理される。この計算は、たとえば次の式で表すことができる。

ＳＶＶ＝ΔＳＶ／ＳＶ

心拍変動信号（ＨＲＶ）は、呼吸によって主に変調される高周波心拍変動を含む。段階８１９では、心拍変動（ＨＲＶ）信号は、呼吸深度フリーの高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）信号を取得するために、呼吸深度の影響が補償される。この補償は、１回拍出量変動信号（ＳＶＶ）に含まれる呼吸深度情報を利用することによって実施されてもよい。たとえば、高周波心拍変動（ＨＦＨＲＶ）信号と１回拍出量変動（ＳＶＶ）信号との比は、呼吸深度フリーの高周波心拍変動（ＲＦ−ＨＦＨＲＶ）を取得するために計算されてもよい。他の計算方法は、この範囲から逸脱することなく呼吸深度フリーの高周波心拍変動（ＲＦ−ＨＦＨＲＶ）を取得するのに使用することができる。

段階８２０では、呼吸深度フリーの高周波心拍変動（ＲＦ−ＨＦＨＲＶ）と低周波心拍変動（ＬＦＨＲＶ）との比を表す、心拍変動（ＨＲＶ）比率が計算される。この比率は、睡眠周期段階を説明し、ストレスおよび回復状態の指標となる。この比率は、睡眠周期指標（ＳＣＩ）と呼ばれてもよい。睡眠周期指標（ＳＣＩ）を計算するのに適用した関数の一例は、次の通りである。

段階８２０で計算された心拍変動（ＨＲＶ）は、信号からノイズを除去するためにさらにフィルタリングされてもよい。段階８２０の結果の代わりに、このフィルタリングの結果もまた、睡眠周期指標（ＳＣＩ）と呼ばれてもよい。

図９は、呼吸数不規則性（ＲＲＩ）の計算を示し、この計算は呼吸数の不規則性が睡眠深度の１つの特性であることにより、睡眠段階を示すためのさらなるパラメータとして使用することができる。

呼吸数（ＲＲ）は、図７と関連した記載と同様に段階９０４で取得される。たとえば、呼吸数は、心弾道信号（Ｓ）、または１回拍出量（ＳＶ）信号もしくは１回拍出量変動（ＳＶＶ）信号などのその導関数から抽出されてもよい。

段階９１４では、呼吸数の変動を表す、呼吸数不規則性（ＲＲＩ）が計算される。呼吸数（ＲＲ）の変動の計算は、当業者に既知であるようにパラメータの変動として計算されてもよい。この呼吸数不規則性（ＲＲＩ）は、睡眠段階の追加の指標として利用されてもよい。随意のフィルタリング段階９２１は、呼吸数不規則性（ＲＲＩ）信号からノイズを除去するためにさらに利用することができる。

図１０は、実際の被験者から測定された睡眠周期指標（ＳＣＩ）など、睡眠周期と相関する信号を示し、この信号は表示ユニットに表示することができる。曲線は上昇傾向を有しており、夜間での被験者の回復を示しており、これはたとえば、１回拍出量変動（ＳＶＶ）の増加を反映することが分かり得る。回復は、睡眠周期指標（ＳＣＩ）の上昇傾向として示す。睡眠の最初の数時間では、心拍変動（ＨＲＶ）およびそれ故に睡眠周期指標（ＳＣＩ）も比較的低く、被験者がストレスを受けているか、または疲れていることを示しており、朝には、心拍変動（ＨＲＶ）およびそれ故に睡眠周期指標（ＳＣＩ）も著しくより高い値を得ており、この値は連続する睡眠周期の間の睡眠周期指標（ＳＣＩ）値のレベル変化から分かることができ、被験者は十分に休息して朝目覚める。連続する睡眠周期の概略位置を円で強調表示している。

本発明またはその実施形態は、任意の特定のセンサの種類または任意のセンサの数に限定されないことに留意されたい。１つまたは複数のセンサは、必要な心拍数（ＨＲ）または心拍間時間（ＢｔＢｔ）および１回拍出量（ＳＶ）信号を取得するための手段に別々または組み合わせて使用することができる。

技術が進歩するとともに、本発明の基本的な着想を様々な方法で実施することができることが当業者には明らかである。それゆえ、本発明およびその実施形態は上記の例には限定されず、特許請求項の範囲内で変化することができる。

Claims (29)

1. 睡眠現象をモニタリングするための方法であって、前記方法は、
   被験者の心拍信号を取得することと、
   低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つを取得するために前記心拍信号を処理することと、
   前記取得した低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの特性を表す少なくとも１つの心拍変動値を取得することと、
   前記心拍信号を取得することと同時に、前記被験者の心臓の１回拍出量信号を取得することと、
   １回拍出量変動信号を取得するために前記１回拍出量信号を処理することと、
   前記１回拍出量変動信号の特性を表す１回拍出量変動値を取得することと、
   現在発生している睡眠現象を検出するために前記少なくとも１つの心拍変動値および前記１回拍出量変動値を使用することと、
   前記現在発生している睡眠現象の検出に応答してモニタリング結果を提供することと、
   を含む、方法。
2. 前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の前記それぞれ１つの変化率を取得するために、前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つの一次導関数を計算することによってさらに処理することと、
   前記低周波心拍変動信号および前記超低周波心拍変動信号の前記それぞれ１つの前記変化率を前記心拍変動値として使用することと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. ある期間にわたって前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の前記それぞれの前記変化率の平均値をさらに計算することと、
   前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の前記それぞれの前記変化率の前記平均値を前記心拍変動値として使用することと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記低周波心拍変動信号および前記超低周波心拍変動信号の前記それぞれ１つの前記計算された変化率または変化率の平均値はさらにローパスフィルタリングされ、前記ローパスフィルタリングすることによって引き起こされる遅延効果は、前記フィルタリングした信号を前述の期間における前記出力信号と組み合わせる出力信号を生成することによって低減され、結果として生じる組み合わせた信号は、前記心拍変動値として使用される、請求項２および３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記１回拍出量信号を前記処理することは、
   前記１回拍出量変動値を取得するために移動または固定時間窓にわたって前記１回拍出量信号のｒｍｓ値を計算することと、
   ローパスフィルタリングした１回拍出量変動値を取得するために２つの連続する１回拍出量サンプル間の１回拍出量の変化の絶対値を計算することによって取得された信号をローパスフィルタリングすることと、
   の少なくとも１つを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
6. 正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために前記１回拍出量変動値を使用することと、正常呼吸または深呼吸の前記欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用することと、
   をさらに含む、請求項１および５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記方法は、
   前記被験者の呼吸リズムおよび呼吸深度を示す呼吸数値を計算することと、
   正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために前記呼吸数値を使用することと、前記検出した正常呼吸または深呼吸の欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用することと、
   をさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記呼吸数値は、前記１回拍出量信号および前記１回拍出量変動信号のいずれか１つに基づいて計算される、請求項７に記載の方法。
9. 前記方法は、
   少なくとも１つの心弾道信号を処理することによって前記１回拍出量信号および前記心拍信号を生成することをさらに含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記少なくとも１つの心弾道信号は、ベッド構造に取り付けられた心弾道図デバイスから受信される、請求項９に記載の方法。
11. 前記心弾道図デバイスは、前記被験者の心弾道信号を検出するように構成された加速度計または角速度センサを使用する、請求項１０に記載の方法。
12. 前記方法は、睡眠時無呼吸および低呼吸の少なくとも１つの睡眠障害を検出するのに使用され、前記睡眠障害は、超低周波心拍変動の増加を検出し、有意ではない１回拍出量変動を検出し、かつ正常呼吸または深呼吸の欠如を検出することによって認識される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記方法は、睡眠周期を検出するのに使用され、前記睡眠周期は、呼吸深度フリーの高周波心拍変動値と前記低周波心拍変動値との比を表す心拍変動比率信号から検出され、前記呼吸深度フリーの高周波心拍変動は、前記高周波心拍変動値を前記１回拍出量変動値で割ることによって取得される、請求項５〜１１のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記心拍変動比率信号をローパスフィルタリングすることによって回復指数を計算すること、
    をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
15. 被験者の心拍信号を取得するように構成された検出手段と、
    処理手段であって、
    低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つを取得するために前記心拍信号を処理し、
    前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの特性を表す少なくとも１つの心拍変動値を取得するように構成される、処理手段と、
    ユーザにユーザインターフェースを提供するためのインターフェース手段と、を備え、
    前記検出手段は同時に、前記被験者の前記心拍信号を取得し、前記被験者の１回拍出量信号を取得するようにさらに構成され、
    前記処理手段は、
    １回拍出量変動信号を取得するために前記１回拍出量信号を処理し、
    前記１回拍出量変動信号の特性を表す１回拍出量変動値を取得するようにさらに構成され、前記処理手段は、現在発生している睡眠現象を検出するために前記少なくとも１つの心拍変動値および前記１回拍出量変動値を使用し、かつ前記現在発生している睡眠現象の前記検出によって引き起こされたデータを出力することによってモニタリング結果をインターフェース手段に提供するように構成され、
    前記インターフェース手段は、前記現在発生している睡眠現象の検出に応答してモニタリング結果を出力するように構成される、
    睡眠現象モニタリングシステム。
16. 前記処理手段は、前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の少なくとも１つの一次導関数を、前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の前記それぞれ１つの変化率を取得するために計算し、
    前記低周波心拍変動信号および前記超低周波心拍変動信号のそれぞれ１つの前記変化率を前記心拍変動値として使用するようにさらに構成される、請求項１５に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
17. 前記処理手段は、
    ある期間にわたって前記低周波心拍変動信号および前記超低周波心拍変動信号の前記それぞれの前記変化率の平均値を計算し、
    前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の前記それぞれの前記変化率の前記平均値を前記心拍変動値として使用するようにさらに構成される、請求項１５〜１６のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
18. 前記処理手段は、前記低周波心拍変動信号および超低周波心拍変動信号の前記それぞれ１つの前記計算された変化率または変化率の平均値をフィルタリングするように構成されたローパスフィルタをさらに備え、前記出力信号における前記フィルタリングによって引き起こされる遅延効果は、前記フィルタリングした信号を前述の期間における前記出力信号と組み合わせる出力信号を生成することによって低減され、前記出力信号は前記心拍変動値として使用される、請求項１６〜１７のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
19. 前記１回拍出量信号を前記処理することは、
    前記１回拍出量変動値を取得するために移動または固定時間窓にわたって前記１回拍出量信号のｒｍｓ値を計算することと、
    ローパスフィルタリングした１回拍出量変動値を取得するために２つの連続する１回拍出量サンプル間の１回拍出量の変化の絶対値を計算することによって取得された信号をローパスフィルタリングすることと、
    の少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
20. 前記処理手段は、正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために前記１回拍出量変動値を使用し、かつ前記正常呼吸または深呼吸の欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用するように構成される、請求項１５〜１９のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
21. 前記処理手段は、
    前記被験者の呼吸リズムおよび呼吸深度を示す呼吸数値を計算し、
    正常呼吸または深呼吸の欠如を検出するために前記呼吸数値を使用し、かつ前記検出した正常呼吸または深呼吸の欠如を睡眠現象の検出のための識別パラメータとして使用するようにさらに構成される、請求項１５〜２０のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
22. 前記呼吸数値は、前記１回拍出量信号および前記１回拍出量変動信号のいずれか１つに基づいて計算される、請求項２１に記載の睡眠現象を検出するための方法。
23. 前記処理手段は、前記１回拍出量信号および前記心拍信号を生成するために少なくとも１つの心弾道信号を処理するように構成されたデバイスを備える、請求項１５〜２２のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
24. 前記検出手段は、ベッド構造に取り付けられた心弾道図デバイスを備える、請求項１５〜２３のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
25. 前記心弾道図デバイスは、前記被験者の前記心弾道信号を検出するように構成された加速度計または角速度センサを含む、請求項２４に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
26. 前記システムは、睡眠時無呼吸または低呼吸の少なくとも１つの睡眠障害を検出するように構成され、前記睡眠障害は、超低周波心拍変動の増加を検出し、有意ではない１回拍出量変動を検出し、かつ正常呼吸または深呼吸の欠如を検出することによって認識される、請求項１５〜２５のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
27. 前記システムは、睡眠周期を検出するように構成され、前記睡眠周期は、呼吸深度フリーの高周波心拍変動と前記低周波心拍変動との比を表す心拍変動比率信号から検出され、前記呼吸深度フリーの高周波心拍変動は、前記高周波心拍変動値を前記１回拍出量変動値で割ることによって取得される、請求項１５〜２５のいずれか一項に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
28. 前記処理手段は、前記心拍変動比率信号をローパスフィルタリングすることによって回復指数を計算するようにさらに構成される、
    請求項２７に記載の睡眠現象モニタリングシステム。
29. コンピューティングデバイスまたはデータ処理システムによって実行されるとき、前記コンピューティングデバイスまたは前記データ処理システムに請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法を実施させる命令を有する、コンピュータプログラム。

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