JP3735603B2 - 睡眠状態検出装置および睡眠状態管理システム - Google Patents
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【０００１】
【発明の属する技術分野】
本願発明は、不眠症，睡眠時無呼吸症候群など睡眠障害の予防あるいは診断を目的とした簡易的な睡眠状態検出装置、およびこれを用いた睡眠状態管理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、日本人成人の５人に１人が不眠などの睡眠に障害を持つといわれており、睡眠状態を把握，管理，コントロールすることが求められてきている。
【０００３】
そこで、従来から睡眠状態を計測するのにさまざまな方法が取られている。臨床における検査としては睡眠ポリグラフ（PSG：Polysomnography）と呼ばれる装置を用い、脳波、筋電、眼電、心電などさまざまな生理データを計測し、睡眠深度、レム睡眠／ノンレム睡眠の状態を検査している。ただし、そのために多数の電極、センサなどを頭部、顔面、胸部に装着し、多数のケーブルに接続された状態で就寝する必要があり、患者への負担が非常に大きかった（例えば非特許文献１参照）。
【０００４】
また、睡眠ポリグラフでは一般には病院の検査室で終夜データ計測を行うことが多く、環境になれるために一日目は検査なしで検査室で就寝し、二日目に検査する。このため、計二晩が必要で患者の時間的負担も大きく、また立会いの検査技師の人件費など、病院側のコスト面での負担も大きかった（例えば非特許文献１参照）。そこで、患者の日常生活環境で簡易的に計測することでこれらの負担低減が可能と考えられる。
【０００５】
一方、睡眠時無呼吸症候群向けの簡易検査として、血中飽和酸素濃度(SpO2)、呼吸（鼻近く・胸腹部）、体位、いびき音を計測する携帯型の装置はすでに販売されている（例えば非特許文献２参照）。しかし、あくまでも睡眠時無呼吸状態の検査に限定しており、睡眠の段階など状態までを検査できるものではない。
【０００６】
また、睡眠状態を検査する方法としては、心拍と体動を用いて簡易的にレム睡眠／ノンレム睡眠状態を判定する方法が存在する（例えば、特許文献１、あるいは特許文献２参照）。しかし心拍については、あくまでも自律神経系の状態変化を捉えたもので、脳神経系、自律神経系の疾患や睡眠障害などがおきている患者ではかならずしも睡眠中の交感神経活性がレムの状態を反映しているわけではなく、正しくレム睡眠／ノンレム睡眠の識別を行うことが困難であった。
【０００７】
ところで、正しくレム睡眠／ノンレム睡眠の識別を行うためには、眼球運動を捉えるのがもっとも確実と言われている。これを簡易的に計測する装置としては、NightCapと呼ばれる帽子型の装置が存在するが、これも帽子が頭部全体を覆い、さらに帽子からケーブルでデータ収集装置へデータを送るため、睡眠時にわずらわしいため、装着性が悪い。また寝返りなどの動作により計測データへの外乱の影響が避けられない（例えば非特許文献３参照）。
【０００８】
一方快眠を求めるため、睡眠状態を手軽にチェックしたいという要求も高まっている。しかし現在のところ市販の手軽な睡眠チェック機器のようなものは存在しない。正常な睡眠の場合、ほぼ９０分のサイクルでレム睡眠が現れることが知られている。これがうつ病などで十分な睡眠深度がとれていないとサイクルが短くなる（レム潜時の短縮）などレム睡眠の状態が睡眠状態を表す有用な指標と言われている。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００２−３４９５５公報
【特許文献２】
特開２００１−２５８８５５公報
【非特許文献１】
日本睡眠学会編「睡眠学ハンドブック」朝倉書店、1998年9月10日、p.28-34、p.442-485
【非特許文献２】
チェスト株式会社、”睡眠時無呼吸”、[online]、チェスト株式会社、[平成１４年９月３日検索]、インターネット[URL : http://www.chest-mi.co.jp/product/sleep.htm]
【非特許文献３】
Olusola Ajilore, Robert Stickgold, Cynthia D. Rittenhouse & J. Allan Hobson., “Nightcap: Laboratory and Home-Based Evaluation of a Portable Sleep Monitor”, Psychophysiology 32:92-98 (1995)
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記の状況より、装着感が少なくユーザ自らが簡単に使用できユーザに負担の少なく、通常の睡眠のどんな状況でもロバストに確実に睡眠の状態の計測が可能な睡眠状態計測装置、およびこれを用いた睡眠状態管理サービスの提供を課題とする。特にレム睡眠、ノンレム睡眠、睡眠時無呼吸症候群の簡易的な検知を課題とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本願発明における睡眠状態計測装置は、被験者の額部に装着され、眼球の運動に伴う眼球電位の情報を計測する第１の計測手段と、この第１の計測手段と一体化されてなり、第１の計測手段への外乱の大きさの情報を計測する第２の計測手段と、この第２の計測手段によって得られた外乱の大きさの情報が所定の閾値を越えた場合は、前記第１の計測手段によって計測された眼球電位の情報を修正する修正手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本願発明における睡眠状態計測装置は、被験者の額部に装着され、被験者の上半身の加速度信号を計測する加速度計測手段と、この加速度計測手段によって計測された加速度信号を所定のフィルタを介して切り出し、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りを識別する識別手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本願発明の第１の発明にかかる実施形態を図面にもとづいて説明する。図１は、本願発明の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の第１の実施形態の全体構成例を示すブロック図である。センサモジュール（本体１１、およびセンサパッド１２）、ディスプレイ端末とから構成される。
【００１４】
眼球運動に伴って発生する眼球電位（ＥＯＧ : Electro-oculogram）を、装置の３つのセンサパッド１２に内蔵した電極１２１間の電位差より計測し、例えば１０００倍の増幅後、０．３Hzのハイパスフィルタ、２００Hzのローパスフィルタにより眼球の動きに伴う変動として捕らえる。
【００１５】
またセンサパッド１２それぞれに圧力センサ１２２を内蔵し、この圧力センサ１２２にかかる圧力を計測する。圧力センサ１２２にも同様のフィルタ処理を行う。これらのデータは本体１１のアンプ１１１、フィルタ１１２などアナログ回路にて信号処理された後、ＣＰＵ１１３に内蔵するＡＤ変換器によりＡＤ変換され、ＣＰＵにてデータ処理、および保存などの処理が行われる。
【００１６】
また本体１１には３軸の加速度センサ１１４も内蔵し、本体１１にかかる加速度を検出し、加速度センサ１１４にかかる動きを検出する。加速度データもＣＰＵ１１３にて処理、および保存などの処理が行われる。また処理されたデータはＣＰＵ１１３の制御に基づきBluetooth(TM)モジュール１１５を介し、外部の機器（たとえばディスプレイ端末１３）に送信される。
【００１７】
図２は第１の実施形態における睡眠状態管理システムの外形と装着のイメージである。センサモジュール本体１１の筐体はフレキシブルな素材で構成されており、この内部に加速度センサ１１４、ＣＰＵ１１３、その他部品、およびバッテリ１１６を実装した基板が内蔵されている。本体１１の裏面にはセンサパット１２が３つ、図の点線のような配置で設置される。
【００１８】
両端の２つのセンサパット１２はそれぞれ眼球の上部と側部に装着される。センサパット１２は使い捨てタイプで取り外しが可能である。装着位置の個人差を吸収するために、センサパット１２を接続するコネクタは形状、大きさが複数用意されるとよい。
【００１９】
またディスプレイ端末１３は例えば枕元などに置かれ、その都度、あるいはある程度まとめてデータをセンサモジュール本体１１から受信する。ディスプレイ端末１３では、例えば通常は目覚まし時計として時間表示を行い、起床設定時刻（目覚ましアラームのなる時間）まで受信を続ける。目覚ましをならすとともにデータの集計処理を行い、レム睡眠とノンレム睡眠の時間割合を計算し、正常バランスとのずれも含めて、これをディスプレイ端末１３に表示する。
【００２０】
図３は、外乱を受けたときのＥＯＧデータを除外する処理の流れの一例であり、計測データの一例である図４を参照して説明する。図４（ａ）〜（ｄ）は、あるサンプリングレートにおけるセンサパッドの圧力とＥＯＧの計測データとその処理結果の例であり、図４（ｅ）〜（ｈ）が本体の加速度センサの計測データと処理結果の例である。
【００２１】
まずセンサパッドにて圧力，ＥＯＧおよび本体にて加速度を計測する（Ｓ３１）。計測した圧力のデータを図４（ａ）、ＥＯＧを図４（ｃ）、加速度を図４（ｅ）のように計測されたものとする。
【００２２】
次に、３つのセンサパットの圧力のうちいずれかの圧力データが設定した閾値以上に変化したか否かを判断する（Ｓ３２）。ここでは、図４（ｂ）のような圧力データを微分したデータが所定の閾値以上に変化したか否かで判断する。なお、圧力微分データが大きいということは、圧力が大きく変化したことを意味する。図４（ｂ）の区間４１が閾値以上の区間になる。
【００２３】
次に、閾値を超えている区間４１に相当する図４（ｃ）のＥＯＧ計測データの区間４２分を、圧力変化による影響を受けている範囲として破棄し、その直前のサンプリングデータを現在の値とする（Ｓ３３）。その結果、図４（ｄ）のように圧力変化による影響を受けていない部分のみ残る。
【００２４】
次に、図４（ｅ）のような加速度データについても同様に設定した閾値以上の変化をした場合、それから設定されている時間内のＥＯＧは変化を無視する。具体的には、加速度データを積分した図４（ｆ）のようなデータが所定の所定の閾値以上に変化したか否かで判断する（Ｓ３４）。図４（ｆ）の区間４３が閾値以上の区間になる。
【００２５】
次に、閾値を超えている区間４３に相当する図４（ｇ）のＥＯＧ計測データの区間４４４分を、加速度変化による影響を受けている範囲として破棄し、その直前のサンプリングデータを現在の値とする（Ｓ３５）。その結果、図４（ｈ）のように加速度変化による影響を受けていない部分のみ残る。最後に、図４（ｄ）や図４（ｈ）のような処理後のＥＯＧデータを外乱の影響を除去したＥＯＧのデータとして出力する（Ｓ３６）。そして本体１１は、出力されたＥＯＧのデータの集計処理を行い、ＥＯＧデータの値が所定の大きさ以上の区間をレム睡眠として、レム睡眠とノンレム睡眠の時間割合を計算し、正常バランスとのずれも含めて、これをディスプレイ端末１３に表示する。なお、所定の大きさ以上のＥＯＧの値はランダムに現れるので、現れてから所定時間範囲内をレム睡眠としてもよい。
【００２６】
このように本実施形態によれば、外乱の影響を受けないＥＯＧデータを出力することができ、その結果レム睡眠やノンレム睡眠といった睡眠状態を計測することができる。
【００２７】
本実施形態の変形例として、レム睡眠／ノンレム睡眠の識別のみでなく、入眠時刻、覚醒時刻の判定にも用い、快眠の度合いを判定する場合の実施形態を述べる。この処理の流れを図５に示す。
【００２８】
入眠時には、ゆっくりとした眼球運動が起こることが知られており、これをＳＥＭ(Slow Eye Movement )という。そこで、まず本実施形態のＥＯＧのセンサモジュールを用い計測した眼球運動のデータ（例えば図４（ｄ）や（ｈ）のようなデータ）を２種類のフィルタにより分離する。
【００２９】
例えば０．０３〜１Hz（Ａとする）、１〜２００Hz（Ｂとする）の２種類のフィルタを用いて、それぞれ出力し（Ｓ５１）、その比を計算する。この結果、Ａ＋Ｂがある振幅（設定値１）以上で、さらにＡ／Ｂがある設定した値（設定値２）以上であればＳＥＭと判断する（Ｓ５２，Ｓ５３）。
【００３０】
またＡ＋Ｂがある振幅（設定値３）以上で、さらにＡ／Ｂがある設定した値（設定値４）以下であればレム睡眠と判断する（Ｓ５４，Ｓ５５）。
【００３１】
次に、ＳＥＭの開始時刻を入眠時刻ｔ２として取得する（Ｓ５６）。一方、別途本体１１の加速度センサから得られる加速度データをもとに体位と活動量を取得し、これらのデータから臥床時刻ｔ１を検出しておく（Ｓ５７）。そして、臥床後入眠までの時間（入眠潜時という）ｔ１−ｔ２を算出する（Ｓ５８）。入眠潜時が短いほどよい睡眠感が得られると言われているので、入眠潜時ｔ１−ｔ２を快眠指数として使用することができる。
【００３２】
また、徐波睡眠（ノンレム睡眠のうち、深い睡眠状態のことで無体動状態）の時間と、レム睡眠の時間の割合を求め、これを快眠指数と定義してもよい。このとき、徐波睡眠は加速度センサの出力が設定した閾値以下の状態が続いている場合、徐波睡眠と判定し、徐波睡眠状態を検出する（Ｓ５９）。ここでは、図６（ａ）の時間と加速度の関係において、検出された加速度が所定の振幅以下の区間６１を徐波睡眠状態として検出する。そして、徐波睡眠状態の開始と終了時刻から徐波睡眠時間を取得する（Ｓ５１０）。
【００３３】
一方、レム睡眠の判定はすでに述べたようにＥＯＧの出力から行う。ここではレム睡眠の開始と終了時刻からレム睡眠時間を取得する（Ｓ５１１）。ここでは図６（ｂ）の時間とＥＯＧの関係において、検出されたＥＯＧが所定の振幅以上の区間６２をレム睡眠状態として検出する。
【００３４】
その結果、例えば次のような式で快眠指数で算出する（Ｓ５１２）。
快眠指数＝徐波睡眠の合計時間／レム睡眠の合計時間
【００３５】
この値は個人により最適な値があり、これに近いほど快眠の状態と判定する。個人の最適な値は、使用しながら、主観的な睡眠感を翌朝に入力することにより学習させる。もしくは入眠潜時、徐波睡眠時間、レム睡眠時間をそのまま表示してもよい。
【００３６】
図７は、図３の処理の別の実施形態として、外乱の状態に応じて選択的にＥＯＧのデータ処理を切り替え、常に計測できるようにする処理の流れの一例を示す。あらかじめ、圧力および加速度に対する計測データ特性（計測の感度に関するパラメータ）を保持しておく。図８（ａ）は、圧力とＥＯＧ計測の感度のパラメータをグラフ形式で表したもの、図８（ｂ）は加速度とＥＯＧ計測の感度のパラメータをグラフ形式で表したものである。これらはグラフでなく、表形式のテーブルで保持していてもよい。
【００３７】
まず、あるサンプリングレートで、それぞれのセンサパッド１２の圧力、本体１１の加速度を計測する（Ｓ７１）。計測した圧力に応じて計測データ特性をテーブルから取得し（Ｓ７２）、次に計測した加速度に応じて計測データ特性をテーブルから取得する（Ｓ７３）。そして、圧力に対するＥＯＧの処理ルーチンおよび加速度に対するＥＯＧの処理ルーチンのパラメータの設定を変更する（Ｓ７４）。ＥＯＧを計測し各パラメータを反映させたデータを出力する（Ｓ７５）。このデータを計測したＥＯＧデータとして、以下図３のステップＳ３２以降の処理に続く。
【００３８】
これにより、圧力が強くかかり続けていることにより、ＥＯＧの微妙な変化が計測できないような状態において、センサに対する計測感度を上昇させることができる。
【００３９】
本願発明の第２の実施形態として、本システムを特に睡眠時無呼吸症候群の検査に用いる場合の実施形態を述べる。以下、第１の実施形態と同じ構成は、第１の実施形態と同じ番号で示す。
【００４０】
睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング検査には、動脈血血中酸素飽和濃度(SpO2)、鼻での呼吸、胸部の呼吸、いびき音を計測するのが一般的である。これに対し本願発明では、本人の自己検査などの日常での使用にも耐え得るよう、装着性を高め、前額部（または胸，腹，喉など）の加速度から呼吸変動、体動、寝息、いびき、歯軋り、うなりなどによる振動を計測するものである。
【００４１】
本体１１の加速度センサ１１４で計測した加速度信号をそれぞれに対応した帯域を持つバンドバスフィルタ１１２により、呼吸（0.01Hz〜１Hz）、体動(１Hz〜５０Hz)、いびき（５０Hz〜6kHzで音圧レベル高い）、寝息（５０Hz〜6kHzで音圧レベル低い）として切り出す。歯軋りやうなりなども含めた寝息、いびきの識別にはＦＦＴ（高速フーリエ変換）などの周波数解析により、あらかじめ調べておいた睡眠状態それぞれのスペクトルパターンの特徴からパターン認識を行う。例えば、図１０（ａ）〜（ｄ）のようなスペクトルパターンを用意しておき、フィルタを介して得られた加速度信号のパターンとマッチングをとることで認識可能である。
【００４２】
また寝息、いびきなどの計測には、音響信号としてマイクロホンにて計測する場合もある。その構成を図９に示す。以下、第１の実施形態と同じ構成は、第１の実施形態と同じ番号で示す。マイクロホン１１７を用いた場合も前に述べた加速度信号と同様に各信号に対応した帯域のバンドパスフィルタ１１８により識別する。いびき（50Hz以上で音圧レベル高い）、寝息（50Hz以上で音圧レベル低い）として切り出す。あるいは、ＦＦＴなど周波数解析により、あらかじめ調べておいたそれぞれのスペクトルパターンの特徴からパターン認識を行う。
【００４３】
このように呼吸状態の検出を行い、呼吸のパターンの変動のない部分が所定時間以上（例えば１０秒以上）続いた場合、無呼吸状態と判断し、ディスプレイ端末に送信し、データを記録する。
【００４４】
第３の実施形態として、腕時計型のSpO2センサとの組み合わせにより、呼吸、体動、いびきに加え、SpO2の状態を確認する場合も考えられる。その場合の構成を図１１に示す。この場合、上記と同様に加速度、あるいは音声を用いて呼吸状態を検出し、無呼吸状態を検出するものである。
【００４５】
この場合、額部のセンサモジュール１２と、腕時計型SpO2センサ１４それぞれがたとえばBluetooth(TM) モジュールを内蔵している。額部のセンサモジュール１２から無呼吸状態を検出したとき、その前後のSpO2データを腕時計SpO2センサ１５１から取得し、検出した無呼吸状態に同期してSpO2データの低下が見られる場合、無呼吸状態が正しく検出できていると判定することができる。
【００４６】
第４の実施形態として、センサモジュールの小型化を目的とした、バッテリの代わりに無線による電力供給を行う場合を図１２に示す。電力供給にはコイルを用いた電磁誘導による方法を用いる。ここではバッテリをなくし、常に電力供給を行うように、ディスプレイ端末１３に電力供給用コイル１３１を搭載し、本体１１に電力受信用コイル１１９を搭載する構成とした。また、本体１１に小型のバックアップ用バッテリを用意し、このバッテリの容量がある容量以下になったときにディスプレイ端末１３からの電力供給を行うように制御してもよい。
【００４７】
また、無線に使用する周波数帯の異なる複数のセンサモジュールを用い、計測したい位置を選択してセンサモジュールを駆動しデータ収集してもよい。
【００４８】
また、無呼吸を検出したときに、上記実施形態のようにこれを記録し、翌朝本人に通知するだけでなく、無呼吸状態を改善するためアクチュエータとの組み合わせをする場合もある。例えば無呼吸状態を検出したとき、エアバック内蔵の枕にその情報をBluetooth(TM) を介して送信し、枕内のエアバック内の空気量を制御することで頭の向きを変化させ、無呼吸状態を改善させる。あるいは同様にエアマットに対して、無呼吸状態の情報を送信し、エアマットのふくらみを制御することで体位変換（寝返り）を促し無呼吸状態を改善する。
【００４９】
また、センサパッド１２は、一般にＥＯＧを計測する際に、皮膚インピーダンスを低くするために導電性のゲルをつけることが多い。このゲルにリラクセーション効果のある香りをつけてもよい。あるいは、冷却効果のあるシートと一体化することで、安眠効果を増強してもよい。
【００５０】
第５の実施形態として、痴呆患者などのレム睡眠異常のスクリーニングなどに用いる場合、状態に応じて選択的にデータを収集することもある。例えば図１３のように、例えば腕部に装着した加速度センサ１４１と組み合わせ、センサヘッド１２で取得したＥＯＧからレム睡眠状態と判定されたときの体動の大きさを取得し、この値がある設定値以上であるとき、レム睡眠時の体動が異常であると判定し、睡眠障害の可能性が高いと判定することができる。
【００５１】
このように選択的にデータを収集することで低消費電力化を測りつつ必要な情報だけを切り出して記録することができ効率的である。あるいは、レム睡眠時の異常を検知するためには、高感度の加速度センサを用いる場合もあり、このような場合、腕部の加速度センサを高感度型とし、ＥＯＧの外乱計測用には通常タイプの加速度センサをＥＯＧ取得用センサヘッドに一体化した形で用いてもよい。あるいは、これら２種類の加速度センサをともに腕、あるいＥＯＧ取得用センサヘッドにまとめて実装してもよい。このとき加速度センサはひとつで、出力後のアナログ回路にて２種類のゲインを用意し、簡易的に高感度と低感度の加速度データを生成してもよい。
【００５２】
なお、ここで示した実施形態はあくまで一例で、この構成の限りでない。
【００５３】
また、本願発明の実施形態における図３や図７の処理をコンピュータで実行可能なプログラムで実現し、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現することも可能である。
【００５４】
なお、本願発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリ等、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。
【００５５】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーションシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【００５６】
さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００５７】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００５８】
なお、本願発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【００５９】
また、本願発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本願発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００６０】
【発明の効果】
以上、説明したように、ＥＯＧ取得用のセンサヘッドと、外乱を計測する圧力センサ、加速度センサを一体化することで、日常生活下のさまざまな状態ごとに計測のできる睡眠状態計測装置と、これを用い睡眠状態を管理するシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【図２】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態管理システムの構成イメージ図。
【図３】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の処理の流れの一例を示す図。
【図４】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態検出装置にて処理されるデータのイメージ図。
【図５】本願発明の第１の実施形態の変形例（快眠指数を求める）に係わる睡眠状態検出装置の処理の流れを示す流れ図。
【図６】本願発明の第１の実施形態の変形例（快眠指数を求める）に係わる睡眠状態検出処理を説明するための時間と加速度、時間とＥＯＧの関係を示す図。
【図７】本願発明の第１の実施形態の変形例（外乱の状態に応じた処理）に係わる睡眠状態検出装置の処理の流れの一例を示す図。
【図８】本願発明の第１の実施形態の変形例（外乱の状態に応じた処理）に係わる睡眠状態検出処理を説明するための圧力とＥＯＧ計測の感度、加速度とＥＯＧ計測の感度のパラメータをグラフ形式で表した図。
【図９】本願発明の第２の実施形態に係わる睡眠状態検出装置において音声を取得する場合の構成例を示すブロック図。
【図１０】本願発明の第２の実施形態に係わる睡眠状態検出装置におけるパターン認識用のスペクトルパターン。
【図１１】本願発明の第３の実施形態（SpO2との組み合わせ）に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【図１２】本願発明の第４の実施形態（無線電力供給）に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【図１３】本願発明の第５の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【符号の説明】
１１…センサモジュール本体
１２…センサヘッド
１３…ディスプレイ端末
１１１…アンプ
１１２…フィルタ
１１３…ＣＰＵ
１１４…加速度センサ
１１５…Bluetooth(TM)モジュール
１１６…バッテリ
１２１…電極
１２２…圧力センサ
【発明の属する技術分野】
本願発明は、不眠症，睡眠時無呼吸症候群など睡眠障害の予防あるいは診断を目的とした簡易的な睡眠状態検出装置、およびこれを用いた睡眠状態管理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、日本人成人の５人に１人が不眠などの睡眠に障害を持つといわれており、睡眠状態を把握，管理，コントロールすることが求められてきている。
【０００３】
そこで、従来から睡眠状態を計測するのにさまざまな方法が取られている。臨床における検査としては睡眠ポリグラフ（PSG：Polysomnography）と呼ばれる装置を用い、脳波、筋電、眼電、心電などさまざまな生理データを計測し、睡眠深度、レム睡眠／ノンレム睡眠の状態を検査している。ただし、そのために多数の電極、センサなどを頭部、顔面、胸部に装着し、多数のケーブルに接続された状態で就寝する必要があり、患者への負担が非常に大きかった（例えば非特許文献１参照）。
【０００４】
また、睡眠ポリグラフでは一般には病院の検査室で終夜データ計測を行うことが多く、環境になれるために一日目は検査なしで検査室で就寝し、二日目に検査する。このため、計二晩が必要で患者の時間的負担も大きく、また立会いの検査技師の人件費など、病院側のコスト面での負担も大きかった（例えば非特許文献１参照）。そこで、患者の日常生活環境で簡易的に計測することでこれらの負担低減が可能と考えられる。
【０００５】
一方、睡眠時無呼吸症候群向けの簡易検査として、血中飽和酸素濃度(SpO2)、呼吸（鼻近く・胸腹部）、体位、いびき音を計測する携帯型の装置はすでに販売されている（例えば非特許文献２参照）。しかし、あくまでも睡眠時無呼吸状態の検査に限定しており、睡眠の段階など状態までを検査できるものではない。
【０００６】
また、睡眠状態を検査する方法としては、心拍と体動を用いて簡易的にレム睡眠／ノンレム睡眠状態を判定する方法が存在する（例えば、特許文献１、あるいは特許文献２参照）。しかし心拍については、あくまでも自律神経系の状態変化を捉えたもので、脳神経系、自律神経系の疾患や睡眠障害などがおきている患者ではかならずしも睡眠中の交感神経活性がレムの状態を反映しているわけではなく、正しくレム睡眠／ノンレム睡眠の識別を行うことが困難であった。
【０００７】
ところで、正しくレム睡眠／ノンレム睡眠の識別を行うためには、眼球運動を捉えるのがもっとも確実と言われている。これを簡易的に計測する装置としては、NightCapと呼ばれる帽子型の装置が存在するが、これも帽子が頭部全体を覆い、さらに帽子からケーブルでデータ収集装置へデータを送るため、睡眠時にわずらわしいため、装着性が悪い。また寝返りなどの動作により計測データへの外乱の影響が避けられない（例えば非特許文献３参照）。
【０００８】
一方快眠を求めるため、睡眠状態を手軽にチェックしたいという要求も高まっている。しかし現在のところ市販の手軽な睡眠チェック機器のようなものは存在しない。正常な睡眠の場合、ほぼ９０分のサイクルでレム睡眠が現れることが知られている。これがうつ病などで十分な睡眠深度がとれていないとサイクルが短くなる（レム潜時の短縮）などレム睡眠の状態が睡眠状態を表す有用な指標と言われている。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００２−３４９５５公報
【特許文献２】
特開２００１−２５８８５５公報
【非特許文献１】
日本睡眠学会編「睡眠学ハンドブック」朝倉書店、1998年9月10日、p.28-34、p.442-485
【非特許文献２】
チェスト株式会社、”睡眠時無呼吸”、[online]、チェスト株式会社、[平成１４年９月３日検索]、インターネット[URL : http://www.chest-mi.co.jp/product/sleep.htm]
【非特許文献３】
Olusola Ajilore, Robert Stickgold, Cynthia D. Rittenhouse & J. Allan Hobson., “Nightcap: Laboratory and Home-Based Evaluation of a Portable Sleep Monitor”, Psychophysiology 32:92-98 (1995)
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記の状況より、装着感が少なくユーザ自らが簡単に使用できユーザに負担の少なく、通常の睡眠のどんな状況でもロバストに確実に睡眠の状態の計測が可能な睡眠状態計測装置、およびこれを用いた睡眠状態管理サービスの提供を課題とする。特にレム睡眠、ノンレム睡眠、睡眠時無呼吸症候群の簡易的な検知を課題とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本願発明における睡眠状態計測装置は、被験者の額部に装着され、眼球の運動に伴う眼球電位の情報を計測する第１の計測手段と、この第１の計測手段と一体化されてなり、第１の計測手段への外乱の大きさの情報を計測する第２の計測手段と、この第２の計測手段によって得られた外乱の大きさの情報が所定の閾値を越えた場合は、前記第１の計測手段によって計測された眼球電位の情報を修正する修正手段とを具備することを特徴とする。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本願発明における睡眠状態計測装置は、被験者の額部に装着され、被験者の上半身の加速度信号を計測する加速度計測手段と、この加速度計測手段によって計測された加速度信号を所定のフィルタを介して切り出し、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りを識別する識別手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本願発明の第１の発明にかかる実施形態を図面にもとづいて説明する。図１は、本願発明の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の第１の実施形態の全体構成例を示すブロック図である。センサモジュール（本体１１、およびセンサパッド１２）、ディスプレイ端末とから構成される。
【００１４】
眼球運動に伴って発生する眼球電位（ＥＯＧ : Electro-oculogram）を、装置の３つのセンサパッド１２に内蔵した電極１２１間の電位差より計測し、例えば１０００倍の増幅後、０．３Hzのハイパスフィルタ、２００Hzのローパスフィルタにより眼球の動きに伴う変動として捕らえる。
【００１５】
またセンサパッド１２それぞれに圧力センサ１２２を内蔵し、この圧力センサ１２２にかかる圧力を計測する。圧力センサ１２２にも同様のフィルタ処理を行う。これらのデータは本体１１のアンプ１１１、フィルタ１１２などアナログ回路にて信号処理された後、ＣＰＵ１１３に内蔵するＡＤ変換器によりＡＤ変換され、ＣＰＵにてデータ処理、および保存などの処理が行われる。
【００１６】
また本体１１には３軸の加速度センサ１１４も内蔵し、本体１１にかかる加速度を検出し、加速度センサ１１４にかかる動きを検出する。加速度データもＣＰＵ１１３にて処理、および保存などの処理が行われる。また処理されたデータはＣＰＵ１１３の制御に基づきBluetooth(TM)モジュール１１５を介し、外部の機器（たとえばディスプレイ端末１３）に送信される。
【００１７】
図２は第１の実施形態における睡眠状態管理システムの外形と装着のイメージである。センサモジュール本体１１の筐体はフレキシブルな素材で構成されており、この内部に加速度センサ１１４、ＣＰＵ１１３、その他部品、およびバッテリ１１６を実装した基板が内蔵されている。本体１１の裏面にはセンサパット１２が３つ、図の点線のような配置で設置される。
【００１８】
両端の２つのセンサパット１２はそれぞれ眼球の上部と側部に装着される。センサパット１２は使い捨てタイプで取り外しが可能である。装着位置の個人差を吸収するために、センサパット１２を接続するコネクタは形状、大きさが複数用意されるとよい。
【００１９】
またディスプレイ端末１３は例えば枕元などに置かれ、その都度、あるいはある程度まとめてデータをセンサモジュール本体１１から受信する。ディスプレイ端末１３では、例えば通常は目覚まし時計として時間表示を行い、起床設定時刻（目覚ましアラームのなる時間）まで受信を続ける。目覚ましをならすとともにデータの集計処理を行い、レム睡眠とノンレム睡眠の時間割合を計算し、正常バランスとのずれも含めて、これをディスプレイ端末１３に表示する。
【００２０】
図３は、外乱を受けたときのＥＯＧデータを除外する処理の流れの一例であり、計測データの一例である図４を参照して説明する。図４（ａ）〜（ｄ）は、あるサンプリングレートにおけるセンサパッドの圧力とＥＯＧの計測データとその処理結果の例であり、図４（ｅ）〜（ｈ）が本体の加速度センサの計測データと処理結果の例である。
【００２１】
まずセンサパッドにて圧力，ＥＯＧおよび本体にて加速度を計測する（Ｓ３１）。計測した圧力のデータを図４（ａ）、ＥＯＧを図４（ｃ）、加速度を図４（ｅ）のように計測されたものとする。
【００２２】
次に、３つのセンサパットの圧力のうちいずれかの圧力データが設定した閾値以上に変化したか否かを判断する（Ｓ３２）。ここでは、図４（ｂ）のような圧力データを微分したデータが所定の閾値以上に変化したか否かで判断する。なお、圧力微分データが大きいということは、圧力が大きく変化したことを意味する。図４（ｂ）の区間４１が閾値以上の区間になる。
【００２３】
次に、閾値を超えている区間４１に相当する図４（ｃ）のＥＯＧ計測データの区間４２分を、圧力変化による影響を受けている範囲として破棄し、その直前のサンプリングデータを現在の値とする（Ｓ３３）。その結果、図４（ｄ）のように圧力変化による影響を受けていない部分のみ残る。
【００２４】
次に、図４（ｅ）のような加速度データについても同様に設定した閾値以上の変化をした場合、それから設定されている時間内のＥＯＧは変化を無視する。具体的には、加速度データを積分した図４（ｆ）のようなデータが所定の所定の閾値以上に変化したか否かで判断する（Ｓ３４）。図４（ｆ）の区間４３が閾値以上の区間になる。
【００２５】
次に、閾値を超えている区間４３に相当する図４（ｇ）のＥＯＧ計測データの区間４４４分を、加速度変化による影響を受けている範囲として破棄し、その直前のサンプリングデータを現在の値とする（Ｓ３５）。その結果、図４（ｈ）のように加速度変化による影響を受けていない部分のみ残る。最後に、図４（ｄ）や図４（ｈ）のような処理後のＥＯＧデータを外乱の影響を除去したＥＯＧのデータとして出力する（Ｓ３６）。そして本体１１は、出力されたＥＯＧのデータの集計処理を行い、ＥＯＧデータの値が所定の大きさ以上の区間をレム睡眠として、レム睡眠とノンレム睡眠の時間割合を計算し、正常バランスとのずれも含めて、これをディスプレイ端末１３に表示する。なお、所定の大きさ以上のＥＯＧの値はランダムに現れるので、現れてから所定時間範囲内をレム睡眠としてもよい。
【００２６】
このように本実施形態によれば、外乱の影響を受けないＥＯＧデータを出力することができ、その結果レム睡眠やノンレム睡眠といった睡眠状態を計測することができる。
【００２７】
本実施形態の変形例として、レム睡眠／ノンレム睡眠の識別のみでなく、入眠時刻、覚醒時刻の判定にも用い、快眠の度合いを判定する場合の実施形態を述べる。この処理の流れを図５に示す。
【００２８】
入眠時には、ゆっくりとした眼球運動が起こることが知られており、これをＳＥＭ(Slow Eye Movement )という。そこで、まず本実施形態のＥＯＧのセンサモジュールを用い計測した眼球運動のデータ（例えば図４（ｄ）や（ｈ）のようなデータ）を２種類のフィルタにより分離する。
【００２９】
例えば０．０３〜１Hz（Ａとする）、１〜２００Hz（Ｂとする）の２種類のフィルタを用いて、それぞれ出力し（Ｓ５１）、その比を計算する。この結果、Ａ＋Ｂがある振幅（設定値１）以上で、さらにＡ／Ｂがある設定した値（設定値２）以上であればＳＥＭと判断する（Ｓ５２，Ｓ５３）。
【００３０】
またＡ＋Ｂがある振幅（設定値３）以上で、さらにＡ／Ｂがある設定した値（設定値４）以下であればレム睡眠と判断する（Ｓ５４，Ｓ５５）。
【００３１】
次に、ＳＥＭの開始時刻を入眠時刻ｔ２として取得する（Ｓ５６）。一方、別途本体１１の加速度センサから得られる加速度データをもとに体位と活動量を取得し、これらのデータから臥床時刻ｔ１を検出しておく（Ｓ５７）。そして、臥床後入眠までの時間（入眠潜時という）ｔ１−ｔ２を算出する（Ｓ５８）。入眠潜時が短いほどよい睡眠感が得られると言われているので、入眠潜時ｔ１−ｔ２を快眠指数として使用することができる。
【００３２】
また、徐波睡眠（ノンレム睡眠のうち、深い睡眠状態のことで無体動状態）の時間と、レム睡眠の時間の割合を求め、これを快眠指数と定義してもよい。このとき、徐波睡眠は加速度センサの出力が設定した閾値以下の状態が続いている場合、徐波睡眠と判定し、徐波睡眠状態を検出する（Ｓ５９）。ここでは、図６（ａ）の時間と加速度の関係において、検出された加速度が所定の振幅以下の区間６１を徐波睡眠状態として検出する。そして、徐波睡眠状態の開始と終了時刻から徐波睡眠時間を取得する（Ｓ５１０）。
【００３３】
一方、レム睡眠の判定はすでに述べたようにＥＯＧの出力から行う。ここではレム睡眠の開始と終了時刻からレム睡眠時間を取得する（Ｓ５１１）。ここでは図６（ｂ）の時間とＥＯＧの関係において、検出されたＥＯＧが所定の振幅以上の区間６２をレム睡眠状態として検出する。
【００３４】
その結果、例えば次のような式で快眠指数で算出する（Ｓ５１２）。
快眠指数＝徐波睡眠の合計時間／レム睡眠の合計時間
【００３５】
この値は個人により最適な値があり、これに近いほど快眠の状態と判定する。個人の最適な値は、使用しながら、主観的な睡眠感を翌朝に入力することにより学習させる。もしくは入眠潜時、徐波睡眠時間、レム睡眠時間をそのまま表示してもよい。
【００３６】
図７は、図３の処理の別の実施形態として、外乱の状態に応じて選択的にＥＯＧのデータ処理を切り替え、常に計測できるようにする処理の流れの一例を示す。あらかじめ、圧力および加速度に対する計測データ特性（計測の感度に関するパラメータ）を保持しておく。図８（ａ）は、圧力とＥＯＧ計測の感度のパラメータをグラフ形式で表したもの、図８（ｂ）は加速度とＥＯＧ計測の感度のパラメータをグラフ形式で表したものである。これらはグラフでなく、表形式のテーブルで保持していてもよい。
【００３７】
まず、あるサンプリングレートで、それぞれのセンサパッド１２の圧力、本体１１の加速度を計測する（Ｓ７１）。計測した圧力に応じて計測データ特性をテーブルから取得し（Ｓ７２）、次に計測した加速度に応じて計測データ特性をテーブルから取得する（Ｓ７３）。そして、圧力に対するＥＯＧの処理ルーチンおよび加速度に対するＥＯＧの処理ルーチンのパラメータの設定を変更する（Ｓ７４）。ＥＯＧを計測し各パラメータを反映させたデータを出力する（Ｓ７５）。このデータを計測したＥＯＧデータとして、以下図３のステップＳ３２以降の処理に続く。
【００３８】
これにより、圧力が強くかかり続けていることにより、ＥＯＧの微妙な変化が計測できないような状態において、センサに対する計測感度を上昇させることができる。
【００３９】
本願発明の第２の実施形態として、本システムを特に睡眠時無呼吸症候群の検査に用いる場合の実施形態を述べる。以下、第１の実施形態と同じ構成は、第１の実施形態と同じ番号で示す。
【００４０】
睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング検査には、動脈血血中酸素飽和濃度(SpO2)、鼻での呼吸、胸部の呼吸、いびき音を計測するのが一般的である。これに対し本願発明では、本人の自己検査などの日常での使用にも耐え得るよう、装着性を高め、前額部（または胸，腹，喉など）の加速度から呼吸変動、体動、寝息、いびき、歯軋り、うなりなどによる振動を計測するものである。
【００４１】
本体１１の加速度センサ１１４で計測した加速度信号をそれぞれに対応した帯域を持つバンドバスフィルタ１１２により、呼吸（0.01Hz〜１Hz）、体動(１Hz〜５０Hz)、いびき（５０Hz〜6kHzで音圧レベル高い）、寝息（５０Hz〜6kHzで音圧レベル低い）として切り出す。歯軋りやうなりなども含めた寝息、いびきの識別にはＦＦＴ（高速フーリエ変換）などの周波数解析により、あらかじめ調べておいた睡眠状態それぞれのスペクトルパターンの特徴からパターン認識を行う。例えば、図１０（ａ）〜（ｄ）のようなスペクトルパターンを用意しておき、フィルタを介して得られた加速度信号のパターンとマッチングをとることで認識可能である。
【００４２】
また寝息、いびきなどの計測には、音響信号としてマイクロホンにて計測する場合もある。その構成を図９に示す。以下、第１の実施形態と同じ構成は、第１の実施形態と同じ番号で示す。マイクロホン１１７を用いた場合も前に述べた加速度信号と同様に各信号に対応した帯域のバンドパスフィルタ１１８により識別する。いびき（50Hz以上で音圧レベル高い）、寝息（50Hz以上で音圧レベル低い）として切り出す。あるいは、ＦＦＴなど周波数解析により、あらかじめ調べておいたそれぞれのスペクトルパターンの特徴からパターン認識を行う。
【００４３】
このように呼吸状態の検出を行い、呼吸のパターンの変動のない部分が所定時間以上（例えば１０秒以上）続いた場合、無呼吸状態と判断し、ディスプレイ端末に送信し、データを記録する。
【００４４】
第３の実施形態として、腕時計型のSpO2センサとの組み合わせにより、呼吸、体動、いびきに加え、SpO2の状態を確認する場合も考えられる。その場合の構成を図１１に示す。この場合、上記と同様に加速度、あるいは音声を用いて呼吸状態を検出し、無呼吸状態を検出するものである。
【００４５】
この場合、額部のセンサモジュール１２と、腕時計型SpO2センサ１４それぞれがたとえばBluetooth(TM) モジュールを内蔵している。額部のセンサモジュール１２から無呼吸状態を検出したとき、その前後のSpO2データを腕時計SpO2センサ１５１から取得し、検出した無呼吸状態に同期してSpO2データの低下が見られる場合、無呼吸状態が正しく検出できていると判定することができる。
【００４６】
第４の実施形態として、センサモジュールの小型化を目的とした、バッテリの代わりに無線による電力供給を行う場合を図１２に示す。電力供給にはコイルを用いた電磁誘導による方法を用いる。ここではバッテリをなくし、常に電力供給を行うように、ディスプレイ端末１３に電力供給用コイル１３１を搭載し、本体１１に電力受信用コイル１１９を搭載する構成とした。また、本体１１に小型のバックアップ用バッテリを用意し、このバッテリの容量がある容量以下になったときにディスプレイ端末１３からの電力供給を行うように制御してもよい。
【００４７】
また、無線に使用する周波数帯の異なる複数のセンサモジュールを用い、計測したい位置を選択してセンサモジュールを駆動しデータ収集してもよい。
【００４８】
また、無呼吸を検出したときに、上記実施形態のようにこれを記録し、翌朝本人に通知するだけでなく、無呼吸状態を改善するためアクチュエータとの組み合わせをする場合もある。例えば無呼吸状態を検出したとき、エアバック内蔵の枕にその情報をBluetooth(TM) を介して送信し、枕内のエアバック内の空気量を制御することで頭の向きを変化させ、無呼吸状態を改善させる。あるいは同様にエアマットに対して、無呼吸状態の情報を送信し、エアマットのふくらみを制御することで体位変換（寝返り）を促し無呼吸状態を改善する。
【００４９】
また、センサパッド１２は、一般にＥＯＧを計測する際に、皮膚インピーダンスを低くするために導電性のゲルをつけることが多い。このゲルにリラクセーション効果のある香りをつけてもよい。あるいは、冷却効果のあるシートと一体化することで、安眠効果を増強してもよい。
【００５０】
第５の実施形態として、痴呆患者などのレム睡眠異常のスクリーニングなどに用いる場合、状態に応じて選択的にデータを収集することもある。例えば図１３のように、例えば腕部に装着した加速度センサ１４１と組み合わせ、センサヘッド１２で取得したＥＯＧからレム睡眠状態と判定されたときの体動の大きさを取得し、この値がある設定値以上であるとき、レム睡眠時の体動が異常であると判定し、睡眠障害の可能性が高いと判定することができる。
【００５１】
このように選択的にデータを収集することで低消費電力化を測りつつ必要な情報だけを切り出して記録することができ効率的である。あるいは、レム睡眠時の異常を検知するためには、高感度の加速度センサを用いる場合もあり、このような場合、腕部の加速度センサを高感度型とし、ＥＯＧの外乱計測用には通常タイプの加速度センサをＥＯＧ取得用センサヘッドに一体化した形で用いてもよい。あるいは、これら２種類の加速度センサをともに腕、あるいＥＯＧ取得用センサヘッドにまとめて実装してもよい。このとき加速度センサはひとつで、出力後のアナログ回路にて２種類のゲインを用意し、簡易的に高感度と低感度の加速度データを生成してもよい。
【００５２】
なお、ここで示した実施形態はあくまで一例で、この構成の限りでない。
【００５３】
また、本願発明の実施形態における図３や図７の処理をコンピュータで実行可能なプログラムで実現し、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現することも可能である。
【００５４】
なお、本願発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリ等、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。
【００５５】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーションシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
【００５６】
さらに、本願発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００５７】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００５８】
なお、本願発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
【００５９】
また、本願発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本願発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００６０】
【発明の効果】
以上、説明したように、ＥＯＧ取得用のセンサヘッドと、外乱を計測する圧力センサ、加速度センサを一体化することで、日常生活下のさまざまな状態ごとに計測のできる睡眠状態計測装置と、これを用い睡眠状態を管理するシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【図２】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態管理システムの構成イメージ図。
【図３】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の処理の流れの一例を示す図。
【図４】本願発明の第１の実施形態に係わる睡眠状態検出装置にて処理されるデータのイメージ図。
【図５】本願発明の第１の実施形態の変形例（快眠指数を求める）に係わる睡眠状態検出装置の処理の流れを示す流れ図。
【図６】本願発明の第１の実施形態の変形例（快眠指数を求める）に係わる睡眠状態検出処理を説明するための時間と加速度、時間とＥＯＧの関係を示す図。
【図７】本願発明の第１の実施形態の変形例（外乱の状態に応じた処理）に係わる睡眠状態検出装置の処理の流れの一例を示す図。
【図８】本願発明の第１の実施形態の変形例（外乱の状態に応じた処理）に係わる睡眠状態検出処理を説明するための圧力とＥＯＧ計測の感度、加速度とＥＯＧ計測の感度のパラメータをグラフ形式で表した図。
【図９】本願発明の第２の実施形態に係わる睡眠状態検出装置において音声を取得する場合の構成例を示すブロック図。
【図１０】本願発明の第２の実施形態に係わる睡眠状態検出装置におけるパターン認識用のスペクトルパターン。
【図１１】本願発明の第３の実施形態（SpO2との組み合わせ）に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【図１２】本願発明の第４の実施形態（無線電力供給）に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【図１３】本願発明の第５の実施形態に係わる睡眠状態検出装置の構成例を示すブロック図。
【符号の説明】
１１…センサモジュール本体
１２…センサヘッド
１３…ディスプレイ端末
１１１…アンプ
１１２…フィルタ
１１３…ＣＰＵ
１１４…加速度センサ
１１５…Bluetooth(TM)モジュール
１１６…バッテリ
１２１…電極
１２２…圧力センサ
Claims (9)
- 被験者の額部に装着され、眼球の運動に伴う眼球電位の情報を計測する第１の計測手段と、
この第１の計測手段と一体化されてなり、第１の計測手段への外乱の大きさの情報を計測する第２の計測手段と、
この第２の計測手段によって得られた外乱の大きさの情報が所定の閾値を越えた場合は、前記第１の計測手段によって計測された眼球電位の情報を修正する修正手段と、
を具備することを特徴とする睡眠状態検出装置。 - 前記第２の計測手段は、第１の計測手段へかかる圧力を計測する圧力センサであることを特徴とする請求項１記載の睡眠状態検出装置。
- 前記第２の計測手段は、第１の計測手段へかかる加速度を計測する加速度センサであることを特徴とする請求項１記載の睡眠状態検出装置。
- 被験者の額部に装着され、眼球の運動に伴う眼球電位の情報を計測する第１の計測手段と、
この第１の計測手段と一体化されてなり、第１の計測手段への外乱の大きさの情報を計測する第２の計測手段と、
この第２の計測手段によって得られた外乱の大きさの情報が所定の閾値を越えた場合は、前記第１の計測手段によって計測された眼球電位の情報を修正する修正手段と、
この修正手段にて修正された眼球電位の情報を送信する送信手段とを有する睡眠状態検出装置と、
この睡眠状態検出装置の送信手段によって送信された眼球電位の情報を受信する受信手段と、
この受信手段にて受信した眼球電位をもとに、睡眠状態を表示する表示手段とを有するディスプレイ端末を具備することを特徴とする睡眠状態管理システム。 - 被験者の上半身に装着され、被験者の額部の加速度信号を計測する加速度計測手段と、
この加速度計測手段によって計測された加速度信号を所定のフィルタを介して切り出し、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りを識別する識別手段とを具備することを特徴とする睡眠状態検出装置。 - 被験者の上半身に装着され、被験者の額部の加速度信号を計測する加速度計測手段と、
この加速度計測手段と一体化されてなり、被験者の額部の音声を計測する音声計測手段と、
この音声計測手段によって計測された音声および前記加速度計測手段によって計測された加速度信号を所定のフィルタを介して切り出し、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りなどの睡眠状態を識別する識別手段とを具備することを特徴とする睡眠状態検出装置。 - 被験者の額部に装着され、被験者の額部の加速度信号を計測する加速度計測手段と、
この加速度計測手段によって計測された加速度信号を所定のフィルタを介して切り出し、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りなどの睡眠状態を識別する識別手段と、
前記被験者の動脈血血中酸素飽和濃度を計測する濃度計測手段と、
この濃度計測手段によって計測された動脈血血中酸素飽和濃度の情報および前記識別手段にて識別された睡眠状態を送信する送信手段と、
前記送信手段により送信された情報を受信する受信手段と、
この受信手段にて受信した情報をもとに、睡眠状態を表示する表示手段とを具備することを特徴とする睡眠状態管理システム。 - 前記ディスプレイ端末は、前記睡眠状態検出装置の駆動用電力を供給する電力供給コイルを有し、
前記睡眠状態検出装置は、前記電力供給コイルからの電力を受信する電力受信コイルを具備することを特徴とする請求項４記載の睡眠状態管理システム。 - 被験者の額部に装着され、眼球の運動に伴う眼球電位の情報を計測する第１の計測手段と、
この第１の計測手段と一体化されてなり、第１の計測手段への外乱の大きさの情報を計測する第２の計測手段と、
この第２の計測手段によって得られた外乱の大きさの情報が所定の閾値を越えた場合は、前記第１の計測手段によって計測された眼球電位の情報を修正する修正手段と、
被験者の額部に装着され、被験者の額部の加速度信号を計測する加速度計測手段と、
この加速度計測手段によって計測された加速度信号を所定のフィルタを介して切り出し、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りを識別する識別手段とを具備することを特徴とする睡眠状態検出装置。
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Families Citing this family (17)
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| CN104434380A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-03-25 | 胡炳坤 | 一种维持人体侧卧睡眠的方法及装置 |
| JP6565401B2 (ja) * | 2015-07-15 | 2019-08-28 | Tdk株式会社 | 睡眠時鼾解析装置、睡眠時鼾解析方法及びそのプログラム |
| CN105380600A (zh) * | 2015-11-04 | 2016-03-09 | 北京握奇数据系统有限公司 | 一种基于穿戴式智能设备的自动睡眠侦测方法及系统 |
| JP6269980B2 (ja) * | 2015-12-16 | 2018-01-31 | 株式会社エムール | 睡眠情報収集システム |
| JP2019097847A (ja) * | 2017-12-01 | 2019-06-24 | ディメンシア・フロント株式会社 | 脳機能疾病鑑別方法及び脳機能疾病鑑別方法を実行するコンピュータ用のプログラム、並びに睡眠評価シート |
| EP3946004A1 (en) * | 2019-03-28 | 2022-02-09 | Sunrise SA | System comprising a sensing unit and a device for processing data relating to disturbances that may occur during the sleep of a subject |
| CN112205963B (zh) * | 2020-09-09 | 2021-07-06 | 成都理工大学 | 可穿戴式视疲劳检测装置 |
| KR102317290B1 (ko) * | 2020-11-26 | 2021-10-26 | 웰트 주식회사 | 디지털 바이오 마커를 기반으로 한 진단 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 |
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