JP3987053B2 - 睡眠状態判定装置および睡眠状態判定方法 - Google Patents
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Description
者の脈波の一周期の時間間隔データである脈拍間隔データと該被験者の体動を示す体動デ
ータとに基づいて該被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置であって、前記体動デ
ータの変動が第1の所定の閾値より大きい場合に前記体動と判定する体動判定手段と、前
記体動判定手段によって前記体動と判定された場合に該体動と判定された体動データと並
行して計測された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外してデータ処理する脈
拍間隔データ処理手段と、前記脈拍間隔データ処理手段によってデータ処理された一連の
脈拍間隔データから取得した自律神経指標に基づいて前記睡眠状態を判定する睡眠状態判
定手段と、前記脈波から脈波データをサンプリングし、サンプリングした一連の脈波デー
タを時間微分して該一連の脈波データから該直流変動成分を除去する直流変動成分除去手
段と、前記直流変動成分除去手段によって直流変動成分を除去された一連の脈波データの
所定の時間間隔内の脈波データの最大値と最小値を取得し、該最大値と該最小値との間の
所定の値を第3の所定の閾値とする閾値取得手段と、前記直流変動成分除去手段によって
直流変動成分を除去された一連の脈波データから前記閾値取得手段によって取得された第
3の所定の閾値に一致する該一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時
刻の間隔から脈拍間隔データを取得する脈拍間隔データ取得手段と、を備え、前記脈拍間
隔データ処理手段は、前記脈拍間隔データ取得手段によって取得された脈拍間隔データか
ら一連の脈拍間隔データを生成し、前記脈拍間隔データ取得手段は、前記第3の所定の閾
値を超える直前の前記一連の脈波データの値と時刻をy1とt1とし、該第3の所定の閾
値を超えた直後の該一連の脈波データの値と時刻をy2とt2として、該第3の所定の閾
値に一致する該一連の脈波データの値と時刻をy0とtとしたときに、t=t1+(t2
−t1)×(y0−y1)/(y2−y1)によって該第3の所定の閾値に一致する前記
一連の脈波データの値が現れた時刻tを算出することを特徴とする。
実施の形態1では、本発明に係る睡眠状態判定装置を加速度センサを用いて脈波センサへの体動の影響を低減する場合について説明する。まず、本発明に係る睡眠状態判定装置の構成について説明する。図1は、本発明に係る睡眠状態判定装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、睡眠状態判定装置10は、入力部11と、表示部12と、記憶部13と、体動計測部14と、脈波計測部15と、データ通信部16と、時刻取得部17と、電力供給部18と、覚醒/睡眠判定部19と、体動サンプリングデータ処理部20と、脈波データサンプリング処理部21と、脈波間隔データ処理部22と、自律神経指標データ処理部23と、睡眠状態判定部24と、制御部25とを有する。
t=t1+(t2−t1)×(y0−y1)/(y2−y1) (式1)
したがって、このようにして算出された第3の所定の閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた前回の時刻をt0とすると、脈拍間隔データは、時間間隔(t−t0)で求められる。
自律神経系の変動は、睡眠状態の変化と、生体の持つサーカディアンリズム(概日リズム)とによって影響を受けることが知られている。この影響を低減するために睡眠状態判定装置10は、時刻計測部17を内蔵し、時刻と対応付けて第1の判定閾値から第6の判定閾値までの判定閾値を変更することによりサーカディアンリズムの影響を低減し、睡眠状態の判定精度を向上することができる。
快眠度(%)=(1−定数A×abs(深睡眠割合−標準深睡眠割合)/標準深睡眠割合
−定数B×abs(レム睡眠割合−標準レム睡眠割合)/標準レム睡眠割合)×100
(式2)
ところで、実施の形態1では、本発明に係る睡眠状態判定装置10を加速度センサ141を用いて脈波センサ151への体動の影響を低減する場合について説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、本発明に係る睡眠状態判定装置10を睡眠中の不整脈や無呼吸などの異常を検出する場合に適用することができる。そこで、本実施の形態2では、本発明に係る睡眠状態判定装置10を睡眠中の不整脈や無呼吸などの異常を検出する場合について説明する。なお、本実施の形態2のでは、実施の形態1と共通な部分については説明を省略する。
ところで、上記の実施の形態1および2では、本発明に係る睡眠状態判定装置10を体動センサとして加速度センサ141を用いる場合についてしたが、本発明はそれに限定されるものではなく、本発明に係る睡眠状態判定装置を体動センサとしてマットセンサを用いる場合に適用することができる。ここでは、本発明に係る睡眠状態判定装置を体動センサとしてマットセンサを用いる場合について説明する。なお、本実施の形態3のでは、実施の形態1と共通な部分については説明を省略する。
また、図19を参照して、本実施の形態4に係る睡眠状態判定装置10の構成について説明する。図19は、本実施の形態4に係る睡眠状態判定装置10の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、睡眠状態判定装置10は、マットセンサ261内に体動抽出部2611、脈波抽出部2612を設けた構成でも適用できる。体動抽出部2611は前述したようにベッド27のマットレス28の表面に設置された体動等を検出するセンサからの体動成分を抽出する。一方、脈波抽出部2612はマットセンサの出力から周波数解析等で脈波成分を抽出する。この抽出した体動成分と脈波成分はそれぞれ体動計測部26及び脈波計測部15に入力され、実施の形態1及び2と同様な処理手順で睡眠状態が判定される。
11 入力部
12 表示部
13 記憶部
14、26 体動計測部
15 脈波計測部
16 データ通信部
17 時刻計測部
18 電力供給部
19 覚醒/睡眠判定部
20 体動サンプリングデータ取得部
21 脈波サンプリングデータ取得部
22 脈拍間隔データ処理部
23 自律神経指標データ処理部
24 睡眠状態判定部
25 制御部
27 ベッド
28 マットレス
191 体動判定部
192 覚醒判定部
201 脈波間隔データ取得部
221 異常データ除外部
222 脈拍間隔データ補間部
223 波形異常検出部
231 周波数スペクトル変換部
232 自律神経指標取得部
261 マットセンサ
2611 体動抽出部
2612 脈波抽出部
Claims (13)
- 被験者の脈波の一周期の時間間隔を示す脈拍間隔データと該被験者の体動を示す体動データとに基づいて該被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置であって、
前記体動データの変動量が第1の所定の閾値より大きい場合に体動ありと判定する体動判定手段と、
前記体動判定手段によって体動ありと判定された場合に該体動データと並行して計測された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外してデータ処理する脈拍間隔データ処理手段と、
前記脈拍間隔データ処理手段によってデータ処理された一連の脈拍間隔データから取得した自律神経指標に基づいて前記睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段と、
前記脈波から脈波データをサンプリングし、サンプリングした一連の脈波データを時間微分して該一連の脈波データから該直流変動成分を除去する直流変動成分除去手段と、
前記直流変動成分除去手段によって直流変動成分を除去された一連の脈波データの所定の時間間隔内の脈波データの最大値と最小値を取得し、該最大値と該最小値との間の所定の値を第3の所定の閾値とする閾値取得手段と、
前記直流変動成分除去手段によって直流変動成分を除去された一連の脈波データから前記閾値取得手段によって取得された第3の所定の閾値に一致する該一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔から脈拍間隔データを取得する脈拍間隔データ取得手段と、を備え、
前記脈拍間隔データ処理手段は、前記脈拍間隔データ取得手段によって取得された脈拍間隔データから一連の脈拍間隔データを生成し、
前記脈拍間隔データ取得手段は、前記第3の所定の閾値を超える直前の前記一連の脈波データの値と時刻をy1とt1とし、該第3の所定の閾値を超えた直後の該一連の脈波データの値と時刻をy2とt2として、該第3の所定の閾値に一致する該一連の脈波データの値と時刻をy0とtとしたときに、t=t1+(t2−t1)×(y0−y1)/(y2−y1)によって該第3の所定の閾値に一致する前記一連の脈波データの値が現れた時刻tを算出することを特徴とする睡眠状態判定装置。 - 前記体動判定手段によって判定された体動の発生頻度が第2の所定の閾値以上である場合に覚醒中の体動と判定し、該体動の発生頻度が該第2の閾値未満である場合は睡眠中の体動と判定する覚醒判定手段とをさらに備え、
前記脈拍間隔データ処理手段は、前記覚醒判定手段によって睡眠中の体動と判定された場合に該睡眠中の体動と判定された体動データと並行して計測された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外してデータ処理をすることを特徴とする請求項1に記載の睡眠状態判定装置。 - 前記覚醒判定手段は、前記体動判定手段によって判定された体動の発生頻度が第2の所定の閾値以上であり、かつ、前記脈拍間隔データが過去の睡眠中の脈拍間隔データの平均値より短い場合は、覚醒中の体動と判定することを特徴とする請求項2に記載の睡眠状態判定装置。
- 前記覚醒判定手段によって前記体動と判定された場合に該体動と判定された体動データと並行して計測された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外する異常データ除外手段をさらに備え、
前記脈拍間隔データ処理手段は、前記異常データ除外手段によって前記体動と判定された体動データと並行して計測された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外してデータ処理をすることを特徴とする請求項2または3に記載の睡眠状態判定装置。 - 前記異常データ除外手段によって該体動と判定された体動データと並行して計測された脈拍間隔データを除外された一連の脈拍間隔データを高次の多項式で補間する脈拍間隔データ補間手段をさらに備え、
前記脈拍間隔データ処理手段は、前記脈拍間隔データ補間手段によって補間された一連の脈拍間隔データに基づいて時間的に等間隔の一連の脈拍間隔データにデータ処理をすることを特徴とする請求項4に記載の睡眠状態判定装置。 - 前記脈拍間隔データ補間手段によって高次の多項式で補間された一連の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換し、周波数スペクトル分布に変換された一連の脈拍間隔データの複数のパワースペクトルの値から自律神経指標を取得する自律神経指標取得手段とを、さらに備え、
前記睡眠状態判定手段は、前記自律神経指標取得手段によって取得された自律神経指標に基づいて前記睡眠状態を判定することを特徴とする請求項5に記載の睡眠状態判定装置。 - 前記睡眠状態判定手段は、前記複数のパワースペクトルの値のうち、低周波数の領域にあるパワースペクトルの値をLF、高周波数の領域にあるパワースペクトルの値をHFとしたときに、LF/HFの値が第1の判定閾値よりも小さく、かつ、HFの値が第2の判定閾値2よりも大きいときは深睡眠と判定し、また、LF/HFの値が第3の判定閾値よりも大きく、かつ、HFの値が第4の判定閾値より小さく、かつ、LF、HFの標準偏差の合計が第5の判定閾値より大きいときはレム睡眠と判定し、深睡眠およびレム睡眠以外のときは浅睡眠と前記睡眠状態を判定することを特徴とする請求項6に記載の睡眠状態判定装置。
- 時刻を計測する時刻計測手段をさらに備え、
前記睡眠状態判定手段は、前記時刻計測手段によって計測された時刻に応じた前記被験者のサーカディアンリズムの影響を考慮に入れて前記第1の判定閾値から前記第5の判定閾値までの判定閾値を変更することを特徴とする請求項7に記載の睡眠状態判定装置。 - 前記体動判定手段によって体動と判定された脈拍間隔データの波形と正常な脈拍間隔データの波形との一致度を算出して該一致度が第4の所定の閾値未満である場合は、該体動と判定された脈拍間隔データを波形異常として検出する波形異常検出手段をさらに備え、
前記脈拍間隔データ処理手段は、前記波形異常検出手段によって波形異常として検出された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外してデータ処理をすることを特徴とする請求項1に記載の睡眠状態判定装置。 - 前記脈拍間隔データ処理手段は、前記覚醒判定手段が前記睡眠中の体動と判定した場合に、前記波形異常検出手段によって波形異常として検出された脈拍間隔データを一連の脈拍間隔データから除外してデータ処理をすることを特徴とする請求項1に記載の睡眠状態判定装置。
- 前記波形異常検出手段は、前記覚醒判定手段によって睡眠中の体動と判定された脈拍間隔データの波形と正常な脈拍間隔データの波形との相関係数を算出して該相関係数が第4の所定の閾値未満の場合は、該脈拍間隔データを波形異常として検出することを特徴とする請求項9または10に記載の睡眠状態判定装置。
- 前記波形異常検出手段は、前記覚醒判定手段によって睡眠中の体動と判定された脈拍間隔データの波形と異常な脈拍間隔データの波形とをマッチングして、波形の識別と発生頻度を検出することを特徴とする請求項9乃至11のいずれか一つに記載の睡眠状態判定装置。
- 3軸方向の加速度データを前記体動データとして計測する体動計測手段と、
前記体動計測手段によって計測された3軸方向の加速度データを時間微分して3軸方向の加速度データの微係数を求め、該3軸方向の微係数のそれぞれの二乗和の平方根である前記体動データの変動量を算出する体動サンプリングデータ処理手段と、
をさらに備え、
前記体動判定手段は、前記体動サンプリングデータ処理手段によって算出された体動データの変動量が第1の所定の閾値より大きい場合に、前記体動と判定することを特徴とする請求項1乃至4または9のいずれか一つに記載の睡眠状態判定装置。
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