JP4359128B2 - Control system - Google Patents
Control system Download PDFInfo
- Publication number
- JP4359128B2 JP4359128B2 JP2003399332A JP2003399332A JP4359128B2 JP 4359128 B2 JP4359128 B2 JP 4359128B2 JP 2003399332 A JP2003399332 A JP 2003399332A JP 2003399332 A JP2003399332 A JP 2003399332A JP 4359128 B2 JP4359128 B2 JP 4359128B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sleep
- information
- control system
- sleep stage
- signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本発明は、就寝中の被験者の睡眠状態を無侵襲,無拘束,無意識に計測して、国際的基準である6段階に準拠する睡眠段階を名義的尺度で同定する睡眠段階推定を行い、その推定結果を利用して種々の機器の制御が行われる制御システムに関するものである。 The present invention measures the sleep state of a sleeping subject non-invasively, unconstrained, and unconsciously, and performs sleep stage estimation to identify a sleep stage that conforms to the international standard of six stages on a nominal scale, The present invention relates to a control system in which various devices are controlled using estimation results.
睡眠段階推定手段を用いた制御システムに関連する先行技術文献としては次のようなものがある。
睡眠の質と量は、ヒトの心身の健康度に大きな影響を与える。睡眠状態が無侵襲,無拘束,無意識に精度よく計測できれば、医師の診断情報のみならず在宅などでの健康モニタ−や、温湿度管理機器の就寝中におけるより快適な操作への適用が可能となり、その意義は大きい。 The quality and quantity of sleep has a major impact on the physical and mental health of humans. If the sleep state can be accurately measured in a non-invasive, non-restrained and unconscious manner, it will be possible to apply not only to the doctor's diagnostic information, but also to health monitoring at home, etc., and more comfortable operation of temperature / humidity management devices while sleeping. The significance is great.
このような目的のために、従来より研究開発されてきた成果並びに先行出願技術について説明する。図7及び図8は、計測自動制御学会論文集VOL.36,No.11,P894−P900「エアマットレス型無拘束生体計測の実用化研究」で開示されている、無拘束センサ手段による生体情報収集装置及び計測デ−タの波形図である。 For this purpose, the results of research and development and the prior application techniques that have been researched and developed in the past will be described. 7 and FIG. 8 show the Society of Instrument and Control Engineers Vol. 36, no. 11, P894-P900 is a waveform diagram of a biological information collecting apparatus and measurement data by an unconstrained sensor means disclosed in "Practical research on air mattress type unconstrained biological measurement".
図7において、1は内部の圧力変化を外部に取り出し可能に設計されたエアマットレス、2はその上に敷かれた通常の蒲団、3はこの蒲団上で就寝している被験者である。 In FIG. 7, 1 is an air mattress designed to be able to take out an internal pressure change to the outside, 2 is a normal guard laid on the mat, and 3 is a subject sleeping on the guard.
4は無拘束型のセンサ手段であり、具体的には広帯域,高感度の圧力センサで実現されており、エアマットレス1内の微小な圧力変動を検出する。5はフィルタ手段であり、低周波帯域のフィルタ5a、中周波帯域のフィルタ5b、高周波帯域のフィルタ5c並びに各フィルタの出力のゲインコントロ−ラよりなる。
Reference numeral 4 denotes an unconstrained sensor means, which is specifically realized by a wide-band, high-sensitivity pressure sensor, and detects minute pressure fluctuations in the
低周波帯域のフィルタ5aは、圧力変動信号から呼吸(Respiration)情報を抽出し、ゲインコントロ−ラを経て信号処理部8に出力する。中周波帯域のフィルタ5bは、圧力変動信号から心拍(Heart beating)変動情報を抽出し、ゲインコントロ−ラ及び整流平滑回路6を経て信号処理部8に出力する。高周波帯域のフィルタ5cは、圧力変動信号からいびき(Snoring)情報を抽出し、ゲインコントロ−ラ及び整流平滑回路7を経て信号処理部8に出力する。
The low frequency band filter 5a extracts respiration information from the pressure fluctuation signal, and outputs it to the signal processing unit 8 via a gain controller. The medium frequency band filter 5 b extracts heartbeat fluctuation information from the pressure fluctuation signal, and outputs it to the signal processing unit 8 via the gain controller and the rectifying and smoothing circuit 6. The high
図8は、信号処理部8の処理結果得られる計測デ−タの波形図であり、(A)は呼吸情報、(B)は心拍変動情報、(C)はいびき情報をそれぞれ示している。
このような無拘束型のセンサ手段とフィルタ手段による信号処理により、無拘束で被験者の生体情報を得ることが可能である。なお、呼吸情報の変動がピ−クを示す位置から寝返り(Turning over)情報も抽出できる。
FIG. 8 is a waveform diagram of measurement data obtained as a result of processing by the signal processing unit 8, (A) shows respiration information, (B) shows heart rate variability information, and (C) shows snoring information.
By such signal processing by the unconstrained sensor means and the filter means, it is possible to obtain biological information of the subject without restraint. Note that turning over information can also be extracted from the position where the change in respiratory information shows a peak.
図9は、計測自動制御学会論文集VOL.37,No.9,P821−P828「無拘束エアマットレス型生体センサによる睡眠段階の推定」で開示されている技術内容を説明する波形図である。この論文では、中周波帯域のフィルタより得られる心拍数変動に着目してデ−タ処理を行い、入眠より目覚めまでの間に推移する睡眠段階を連続的な情報として抽出する。 FIG. 9 shows the Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers VOL. 37, No. 9 is a waveform diagram illustrating the technical contents disclosed in P821 to P828 “Estimation of Sleep Stage by Unrestrained Air Mattress Type Biosensor”. In this paper, data processing is performed with a focus on heart rate fluctuations obtained from a filter in the middle frequency band, and sleep stages that transition from falling asleep to awakening are extracted as continuous information.
図9(A)は、この研究成果を検証するために、脳波,眼球運動,筋電デ−タに基づき、国際的基準であるRechtshaffen&Kales法により計測された6段階(覚醒,レム睡眠,ノンレム睡眠段階1,2,3,4)の推移を示す波形図、(B)は無拘束型のセンサ手段で計測された心拍変動の推移を示す波形図。(C)はこの心拍変動をデ−タ処理して得られた睡眠段階を連続的に表した波形図である。
Fig. 9 (A) shows the results of this study, in order to verify the results of this study, based on the electroencephalogram, eye movement, and myoelectric data. Waveform diagram showing transition of
(A)と(C)の比較で明らかなように、(C)に示された無拘束型のセンサ手段で得られる睡眠段階情報と(A)の国際的基準による睡眠段階情報とは、変化の傾向が相当の精度で一致しており、(C)の連続的な情報でも大まかには国際的基準に準拠した睡眠の6段階を推定することは可能である。 As is clear from the comparison between (A) and (C), the sleep stage information obtained by the unconstrained sensor means shown in (C) and the sleep stage information according to the international standard in (A) are changed. Are consistent with considerable accuracy, and it is possible to roughly estimate six stages of sleep based on international standards even with continuous information in (C).
このような研究成果を応用したシステムに関する先行出願で公開された発明として、例えば特開2000−215「睡眠の深さ判定方法および判定装置」には、心拍数,呼吸数,寝返り頻度のレベル変化により、睡眠の深さ(覚醒,レム睡眠,ノンレム睡眠1,2,及びノンレム睡眠3,4)を推定する技術が開示されている。
As an invention disclosed in a prior application relating to a system to which such research results are applied, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-215 “Sleep Depth Judgment Method and Judgment Device” includes level changes in heart rate, respiration rate, and wake-up frequency. Discloses a technique for estimating the depth of sleep (wakefulness, REM sleep, non-REM
同じく、先行出願である特開2002−52010「就寝状態監視装置」には、無拘束型の生体センサで得られる就寝中の被験者の生体デ−タを蓄積したデ−タベ−スを持ち、正常状態との比較監視をリアルタイムに実行し、無呼吸状態等の異常に即応できるネットワ−クを介した外部監視システムが開示されている。 Similarly, the prior application Japanese Patent Laid-Open No. 2002-52010 “sleeping state monitoring device” has a database that stores biological data of a sleeping subject obtained by an unconstrained biological sensor, and is normal. An external monitoring system via a network is disclosed that can perform comparative monitoring with a state in real time and can immediately respond to an abnormality such as an apnea state.
このような連続的な情報に基づく従来技術では、睡眠段階の推定精度に限界があり、前記のように大まかには国際的基準に準拠した睡眠の6段階を推定することは可能であるが、現在の睡眠段階が6段階のどこであるかを、精度よく離散的なカテゴリ−として、いわゆる名義的な尺度で推定することは困難であり、医師の治療情報として利用するためには、情報の質が低いという問題がある。 In the prior art based on such continuous information, there is a limit to the accuracy of estimating the sleep stage, and as described above, it is possible to roughly estimate the 6 stages of sleep in accordance with international standards. It is difficult to estimate where the current sleep stage is from the 6 stages as a discrete category with high accuracy, using a so-called nominal scale. There is a problem that is low.
さらに無拘束で得られる生体情報を利用すれば、介護を要する高齢者、病人等が就寝中により快適な睡眠が得られるように温湿度管理機器を操作・制御することが可能であるが、従来装置では、睡眠段階の高精度な情報を得ることが困難であるために、より快適な睡眠環境を提供できる温湿度管理機器を実現できない、という問題がある。 Furthermore, using biometric information obtained without restriction, it is possible to operate and control temperature and humidity management equipment so that elderly people who need nursing care, sick people, etc. can get more comfortable sleep while sleeping, Since it is difficult for the device to obtain highly accurate information on the sleep stage, there is a problem that a temperature and humidity management device that can provide a more comfortable sleep environment cannot be realized.
本発明の目的は、無拘束で得られる生体情報を利用し、国際的基準である睡眠の6段階に準拠した、現在の睡眠段階が6段階のどこであるかを、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに推定する装置を用い、高精度の睡眠段階推定情報に基づいて、快適な睡眠環境を提供するための制御システムを実現することにある。 The object of the present invention is to use the biometric information obtained without restriction, and accurately identify on the nominal scale where the current sleep stage is based on the 6 stages of sleep, which is an international standard. It is to realize a control system for providing a comfortable sleep environment based on highly accurate sleep stage estimation information using a device that estimates in real time.
このような課題を達成するために、本発明では、請求項1の制御システムにおいては、
機器を制御する制御装置を設定値指定手段の設定値信号と睡眠段階推定手段の信号とに基づいて制御する制御システムにおいて、
無拘束型生体センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報を入力し睡眠の段階を名義的尺度で推定演算する睡眠段階推定手段と、
この睡眠段階推定手段の信号に基づいてこの睡眠段階推定手段に対応した信号を出力する演算デ−タ指定手段と、
この演算デ−タ指定手段からの信号と前記設定値指定手段の設定値信号とに基づいて前記制御装置を制御する信号を演算し前記制御装置に出力する演算部と、
前記体動情報は心拍変動の所定時間毎の分散から求められる指標値として求める手段と、
この指標値に基づいてレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定する手段と
を具備したことを特徴とする制御システム。
In order to achieve such a problem, according to the present invention, in the control system of
In the control system for controlling the control device for controlling the device based on the set value signal of the set value specifying means and the signal of the sleep stage estimating means,
Sleep stage estimation means for inputting a heart rate variability information and body movement information of a living body measured by an unconstrained biosensor and estimating and calculating a sleep stage with a nominal scale;
Calculation data specifying means for outputting a signal corresponding to the sleep stage estimation means based on the signal of the sleep stage estimation means;
A calculation unit that calculates a signal for controlling the control device based on the signal from the calculation data specifying means and the set value signal of the set value specifying means, and outputs the signal to the control device ;
Means for obtaining the body movement information as an index value obtained from a variance of heart rate variability every predetermined time;
A control system comprising means for identifying REM sleep and midway awakening information on a nominal scale based on the index value .
本発明の請求項2においては、請求項1記載の制御システムにおいて、
前記生体の呼吸情報及び又はいびき情報を睡眠の段階を名義的尺度で同定するための情報として追加する手段を具備したことを特徴とする。
According to a second aspect of the present invention, in the control system according to the first aspect,
Means for adding the breathing information and / or snoring information of the living body as information for identifying the stage of sleep on a nominal scale is provided.
本発明の請求項3においては、請求項1又は請求項2記載の制御システムにおいて、前記睡眠の段階を国際的基準である6段階に名義的尺度で同定することを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the control system according to the first or second aspect, the sleep stages are identified on a nominal scale by six stages which are international standards.
本発明の請求項4においては、請求項1乃至請求項3の何れかに記載の制御システムにおいて、
マット、電気毛布、あんか、こたつ、スト−ブの暖房器具の温度を制御することを特徴とする。
According to a fourth aspect of the present invention, in the control system according to any one of the first to third aspects,
It is characterized by controlling the temperature of mats, electric blankets, bean paste, kotatsu, and stove heaters.
本発明の請求項5においては、請求項1乃至請求項4の何れかに記載の制御システムにおいて、
エアコン、ク−ラ−等の温湿度管理機器の温度又は湿度を制御することを特徴とする。
According to
It is characterized by controlling the temperature or humidity of a temperature and humidity management device such as an air conditioner or a cooler.
本発明の請求項1によれば、次のような効果がある。
例えば、快適な睡眠を得るために就寝中は暖房又は冷房することが多い。就寝時から起床時まで連続して暖房又は冷房すると睡眠途中で暑くなったり、寒くなったりすることがある。電気毛布で暖めて寝始めるが、睡眠途中でその電気毛布を自分の足で蹴飛ばしてしまうことはしばしばある。
According to
For example, in order to obtain a comfortable sleep, it is often heated or cooled while sleeping. When heating or cooling continuously from bedtime to waking up, it may become hot or cold during sleep. He warms up with an electric blanket and begins to sleep, but often he kicks the electric blanket with his feet during sleep.
そのようなことを無くすために、最適な冷暖房ではないが弱めの冷暖房にしたり、就寝開始時にだけ最適な冷暖房を行い、一定時間経過後は冷暖房を弱めたり停止したりしている。従って就寝している人にとっては、最適な温度環境になっているとは言えない。 In order to eliminate such a situation, although it is not optimum cooling / heating, it is made weaker heating / cooling, optimal cooling / heating is performed only at the start of bedtime, and cooling / heating is weakened or stopped after a certain period of time. Therefore, it cannot be said that it is an optimum temperature environment for a sleeping person.
最適な温度環境を作るためには、どうしても就寝している人の生体情報を基に温度制御することが必要である。人の睡眠時の体温は、日中活動している時よりも低くなる。従って、睡眠時には就寝開始時に最適な温度に設定し、眠りが深くなるにつれて周囲温度を下げるようにし、逆に眠りが浅くなるにつれて周囲温度を上げるように制御すれば、快適な睡眠を得ることが可能である。また、不要な冷暖房を削減できるので省エネも実現できる。 In order to create an optimal temperature environment, it is necessary to control the temperature based on the biological information of the person who is sleeping. A person's temperature during sleep is lower than when he is active during the day. Therefore, it is possible to obtain a comfortable sleep by setting the optimal temperature at the start of bedtime during sleep, lowering the ambient temperature as sleep goes deeper, and conversely raising the ambient temperature as sleep goes shallower. Is possible. In addition, unnecessary air conditioning can be reduced, so energy saving can be realized.
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば無拘束で得られる生体情報を利用し、国際的基準である睡眠の6段階に準拠した、現在の睡眠段階がどの段階であるかを、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに推定し、この情報に基づき、種々の機器を制御することができるので、より快適な睡眠環境を提供できる制御システムが得られる。 As is clear from the above description, according to the present invention, it is possible to determine which stage of the current sleep stage is based on six stages of sleep, which is an international standard, using biological information obtained without restriction. Since it is possible to estimate in real time with a nominal scale and to control various devices based on this information, a control system that can provide a more comfortable sleep environment can be obtained.
本発明の請求項2によれば、次のような効果がある。
呼吸情報、いびき情報を利用することにより、睡眠段階推定精度を高めることのできる制御システムが得られる。
呼吸情報を監視することにより、睡眠障害になる睡眠時無呼吸症候群の検出が可能となり、睡眠段階推定精度を高めることができる制御システムが得られる。
According to
By using respiratory information and snoring information, a control system capable of improving sleep stage estimation accuracy can be obtained.
By monitoring the respiratory information, it is possible to detect a sleep apnea syndrome that becomes a sleep disorder and to obtain a control system that can improve the accuracy of sleep stage estimation.
本発明の請求項3によれば、次のような効果がある。
国際的基準である6段階に名義的尺度で同定できると、医療関係者の尺度と同じくなり、医療関係者と同一基準で話し合うことができ、医療関係者のこれまでの多くの治験を活用できる制御システムが得られる。
医療関係者と共同で、睡眠時無呼吸症候群治療、不眠症治療等に本発明を応用し易くなる制御システムが得られる。
According to claim 3 of the present invention, there are the following effects.
If it can be identified with a nominal scale in six levels, which are international standards, it will be the same as the scale of medical personnel, and it will be possible to discuss with medical personnel on the same standard, and many clinical trials of medical personnel can be utilized. A control system is obtained.
A control system that makes it easy to apply the present invention to sleep apnea syndrome treatment, insomnia treatment, etc. in cooperation with medical personnel is obtained.
本発明の請求項4によれば、次のような効果がある。
快適な睡眠を得ることが可能な制御システムが得られる。
就寝時から連続して暖房すると睡眠途中で暑くなることがある。電気毛布で暖めて寝始めるが、睡眠途中でその電気毛布を自分の足で蹴飛ばしてしまうことはしばしばある。従って就寝している人にとっては、最適な温度環境になっているとは言えない。
According to claim 4 of the present invention, there are the following effects.
A control system capable of obtaining a comfortable sleep is obtained.
Heating continuously from bedtime may become hot during sleep. He warms up with an electric blanket and begins to sleep, but often he kicks the electric blanket with his feet during sleep. Therefore, it cannot be said that it is an optimum temperature environment for a sleeping person.
最適な温度環境を作るためには、どうしても就寝している人の生体情報を基に温度制御することが必要である。人の睡眠時の体温は、日中活動している時よりも低くなる。従って、就寝開始時に最適な温度に設定し、眠りが深くなるにつれて周囲温度を下げるようにし、逆に眠りが浅くなるにつれて周囲温度を上げるように制御すれば、快適な睡眠を得ることが可能である。
省エネの実現が可能な制御システムが得られる。
本発明では、一定温度で暖房せずに、眠りが深い時には自動的に弱めの暖房にするので、弱めの暖房にした分だけ省エネが可能な制御システムが得られる。
In order to create an optimal temperature environment, it is necessary to control the temperature based on the biological information of the person who is sleeping. A person's temperature during sleep is lower than when he is active during the day. Therefore, it is possible to obtain a comfortable sleep by setting the optimal temperature at the start of bedtime, lowering the ambient temperature as sleep goes deeper, and conversely raising the ambient temperature as sleep goes shallower. is there.
A control system capable of realizing energy saving is obtained.
According to the present invention, since heating is automatically performed when the sleep is deep without heating at a constant temperature, a control system capable of saving energy by the amount of weak heating is obtained.
本発明の請求項5によれば、次のような効果がある。
快適な睡眠を得ることが可能である制御システムが得られる。
快適な睡眠を得るために就寝中は暖房又は冷房することが多い。就寝時から起床時まで連続して暖房又は冷房すると睡眠途中で暑くなったり、寒くなったりすることがある。
According to
A control system capable of obtaining comfortable sleep is obtained.
In order to obtain a comfortable sleep, it is often heated or cooled while sleeping. When heating or cooling continuously from bedtime to waking up, it may become hot or cold during sleep.
そのようなことを無くすために、最適な冷暖房ではないが弱めの冷暖房にしたり、就寝開始時にだけ最適な冷暖房を行い、一定時間経過後は冷暖房を弱めたり停止したりしている。従って就寝している人にとっては、最適な温度環境になっているとは言えない。 In order to eliminate such a situation, although it is not optimum cooling / heating, it is made weaker heating / cooling, optimal cooling / heating is performed only at the start of bedtime, and cooling / heating is weakened or stopped after a certain period of time. Therefore, it cannot be said that it is an optimum temperature environment for a sleeping person.
最適な温度環境を作るためには、どうしても就寝している人の生体情報を基に温度制御することが必要である。人の睡眠時の体温は、日中活動している時よりも低くなる。従って、就寝開始時に最適な温度に設定し、眠りが深くなるにつれて周囲温度を下げるようにし、逆に眠りが浅くなるにつれて周囲温度を上げるように制御すれば、快適な睡眠を得ることが可能である。 In order to create an optimal temperature environment, it is necessary to control the temperature based on the biological information of the person who is sleeping. A person's temperature during sleep is lower than when he is active during the day. Therefore, it is possible to obtain a comfortable sleep by setting the optimal temperature at the start of bedtime, lowering the ambient temperature as sleep goes deeper, and conversely raising the ambient temperature as sleep goes shallower. is there.
省エネの実現が可能である制御システムが得られる。
本発明では、一定温度で暖房せずに、眠りが深い時には自動的に弱めの暖房にするので、弱めの暖房にした分だけ省エネが可能である制御システムが得られる。
A control system capable of realizing energy saving can be obtained.
In the present invention, the heating system is automatically heated to a weaker level when sleep is deep without heating at a constant temperature, so that a control system capable of saving energy by the amount of the weaker heating can be obtained.
以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。
図1は本発明の推定方法を適用した睡眠段階推定装置の一例を示す機能ブロック図であり、図7の従来装置で説明した要素と同一要素には同一符号を付して説明を省略する。
以下、図7と相違部分のみ説明する。
Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of a sleep stage estimation apparatus to which the estimation method of the present invention is applied. The same elements as those described in the conventional apparatus in FIG.
Only the differences from FIG. 7 will be described below.
フィルタ手段5からの心拍変動情報Ib、呼吸情報Ir、いびき情報Isは、本発明推定方法が適用される睡眠段階推定演算部9に入力される。10は被験者3の就寝中の体動を監視する赤外線カメラ、11はその画像処理手段であり、正規化した体動情報出力Imを睡眠段階推定演算部9に与える。尚後述するが、心拍変動情報Ibに基づいて体動情報を推定演算することも可能であり、その場合には赤外線カメラは設置しなくてもよい。
Heart rate variability information Ib, respiration information Ir, and snoring information Is from the filter means 5 are input to a sleep stage estimation calculation unit 9 to which the estimation method of the present invention is applied.
12は、心拍変動情報Ibを入力する動的モデルであり、所定数の過去のサンプルデ−タにより、従来の静的な線形モデル式よりは精度の高い連続的な睡眠段階情報Scを出力する。
即ち、入力を中周波帯域の心拍数変動hu(t)、出力を同帯域の睡眠段階推移Sm(t)として時間差分方程式で(1)式のように与える。
That is, the heart rate fluctuation hu (t) in the intermediate frequency band and the output as the sleep stage transition Sm (t) in the same band are given by the time difference equation as shown in equation (1).
テストデ−タによる最小二乗法で係数を決定し、睡眠段階推移Sm(t)と心拍数変動hu(t)の関係は、(2)式に示す動的モデルで与えられる。 The coefficient is determined by the least square method based on the test data, and the relationship between the sleep stage transition Sm (t) and the heart rate fluctuation hu (t) is given by the dynamic model shown in the equation (2).
このダイナミックモデルを用い、中周波帯域の心拍数変動から睡眠段階推移を推定した結果は、後述の図3(B)に示されており、同図(A)の国際的な基準による睡眠段階の推移との近似性は、静的なモデルによる従来の睡眠段階の推移よりは精度の高いものである。 The result of estimating the sleep stage transition from the heart rate fluctuation in the middle frequency band using this dynamic model is shown in FIG. 3B to be described later, and the sleep stage according to the international standard of FIG. The approximation to the transition is more accurate than the transition of the conventional sleep stage based on the static model.
動的モデル12よりの連続的な睡眠段階情報Scは、生体情報として外部に出力されるとともにメンバ−シップ関数手段13に入力され、名義的な尺度で離散的な睡眠段階情報Smに変換され、睡眠段階同定手段14に入力される。
The continuous sleep stage information Sc from the
メンバ−シップ関数手段13におけるデ−タ処理の概要につき説明する。まず次のような仮定を設定する。
(a1)ヒトは、就寝して起床するまでに覚醒,レム睡眠,ノンレム睡眠段階1,2,3,4の全てを経験する。
(a2)各睡眠における心拍数はある分布(例えば正規分布)に従う。
An outline of data processing in the membership function means 13 will be described. First, the following assumptions are set.
(A1) A human experiences all of wakefulness, REM sleep, and non-REM sleep stages 1, 2, 3, and 4 before going to bed and getting up.
(A2) The heart rate in each sleep follows a certain distribution (for example, a normal distribution).
心拍数変動から動的モデルで推定した連続的な睡眠段階を、最小値から最大値までの間をN(>6)等分し、睡眠段階ごとの睡眠時間数のヒストグラムhis(k)を作り、このヒストグラムを計測デ−タごとに比較できるように(3)式のように基準化する。 A continuous sleep stage estimated by the dynamic model from heart rate variability is divided into N (> 6) from the minimum value to the maximum value, and a histogram his (k) of the sleep time for each sleep stage is created. The histogram is standardized as shown in equation (3) so that it can be compared for each measurement data.
ここでShは、連続的な睡眠段階の変動幅である。前記仮定(a1),(a2)により、(3)式のヒストグラムは睡眠カテゴリ−に対応する6つの正規分布確率関数に重みwiを乗じた和の多峰型密度関数で与えられる。 Here, Sh is a fluctuation range of continuous sleep stages. According to the assumptions (a1) and (a2), the histogram of the equation (3) is given as a multimodal density function obtained by multiplying six normal distribution probability functions corresponding to the sleep category − by the weight wi.
(3)式に最もフィットするこれらの6正規分布関数の母数mi,標準偏差σiは(4)式の最適化問題の解として与えられる。 The parameters mi and standard deviation σi of these six normal distribution functions that best fit the equation (3) are given as solutions of the optimization problem of the equation (4).
係数wiは一晩の睡眠において各睡眠段階の占める割合の平均値であり、それぞれの睡眠
6(覚醒W),5(レム睡眠R),4(ノンレム睡眠1),3(ノンレム睡眠2),2(ノンレム睡眠3),1(ノンレム睡眠4)に対して(5)式の値をとるものとする。添字の数は上の数(睡眠段階)に対応する。
The coefficient wi is the average value of the ratio of each sleep stage in the overnight sleep, and each sleep
6 (Awakening W), 5 (REM Sleep R), 4 (Non-REM Sleep 1), 3 (Non-REM Sleep 2), 2 (Non-REM Sleep 3), 1 (Non-REM Sleep 4) Shall be taken. The number of subscripts corresponds to the upper number (sleep stage).
この値は健常者におけるデ−タであり、テストの結果とよく一致するものである。(4)式は標準的な最適化アルゴリズム(例えばNewton−Raphson法)で解く事ができる。テストで求められたデ−タの各睡眠における基準化した心拍数の平均値miと標準偏差σiは(6)式のようになり、これらを探索範囲とする。 This value is data in healthy individuals and is in good agreement with the test results. Equation (4) can be solved by a standard optimization algorithm (for example, Newton-Raphson method). The average value mi and the standard deviation σi of the normalized heart rate in each sleep of the data obtained in the test are as shown in equation (6), and these are used as the search range.
以上のようにして求められた6つの確率密度関数の指数関数部は連続的睡眠段階を6段階の睡眠へ変換する(7)式のメンバ−シップ関数となる。 The exponential function part of the six probability density functions obtained as described above becomes a membership function of equation (7) that converts the continuous sleep stage into six stages of sleep.
この関数に連続的に推定された睡眠段階k を代入し、得られた変数yi(i=1,2,3,4,5,6)はそれぞれの睡眠段階に帰属する度合いを示し、その最大のものを対応する睡眠段階とする。
yi(i=1,2,3,4,5,6)は、0〜1の値を持ち、確率変数として取り扱うことができる。
Substituting continuously estimated sleep stage k into this function, the obtained variable yi (i = 1, 2, 3, 4, 5, 6) indicates the degree to which each sleep stage belongs, and its maximum Is the corresponding sleep stage.
yi (i = 1, 2, 3, 4, 5, 6) has a value of 0 to 1 and can be handled as a random variable.
このようなデ−タ処理により、メンバ−シップ関数手段13は連続的な睡眠段階情報を、6つの離散的なカテゴリ−の睡眠段階に分類した出力Smに変換して睡眠段階同定手段14に入力する。 By such data processing, the membership function means 13 converts the continuous sleep stage information into an output Sm classified into six discrete categories of sleep stages, and inputs it to the sleep stage identification means 14. To do.
以上説明したように、メンバ−シップ関数手段13により、睡眠の6段階は名義的尺度で推定可能である。
本発明では、同定の精度をより高めるために、睡眠段階同定手段14に体動情報を導入し、比較的区別が難しいとされる途中覚醒とレム睡眠の同定精度を向上せしめている点を特徴としている。
As described above, the six stages of sleep can be estimated on the nominal scale by the membership function means 13.
In the present invention, in order to further improve the accuracy of identification, body movement information is introduced into the sleep stage identification means 14, and the identification accuracy of mid-wake and REM sleep, which is considered to be relatively difficult to distinguish, is improved. It is said.
体動情報は、前記のように赤外線カメラ10等の画像情報の処理でImとして直接計測が可能である(図3(C)参照)が、ここでは心拍変動情報Ibを体動推定演算手段15に導き、途中覚醒とレム睡眠を区別する指標Iwrを得る手法を説明する。
As described above, the body motion information can be directly measured as Im by the processing of the image information of the
エアマットレスを用いた圧力変動を計測する無拘束型センサ手段においては、体動による圧力変動は心拍変動に比べて極めて大きい。そこで時間tにおける体動M(t)は、心拍変動デ−タの所定時間(例えば1分)ごとの分散より求める。 In the unconstrained sensor means for measuring pressure fluctuation using an air mattress, the pressure fluctuation due to body movement is extremely larger than the heartbeat fluctuation. Therefore, the body motion M (t) at time t is obtained from the variance of the heart rate variability data every predetermined time (for example, 1 minute).
体動があると、1分毎の心拍変動デ−タの分散は大きな値を持ち、この値は体動の大きさに比例する。睡眠段階と体動の関係を求めるために、睡眠段階ごとの体動の大きさ(分散)を求め睡眠段階と関係づける。ここでは、基準化された体動の大きさM´(t)を(8)式のように定義する。 When there is a body motion, the variance of the heart rate variability data per minute has a large value, and this value is proportional to the size of the body motion. In order to obtain the relationship between the sleep stage and the body movement, the magnitude (dispersion) of the body movement for each sleep stage is obtained and related to the sleep stage. Here, the standardized body motion magnitude M ′ (t) is defined as in equation (8).
あらかじめパラメ−タとして与えておく、被験者の着床時と起床直前の覚醒時のM(t)の平均値M0とM´(t)に基づいて次式の指標を定義する。
Iwr(t)=M´(t)/M0 (9)
Based on the average values M0 and M '(t) of M (t), which are given in advance as parameters, when the subject wakes up and awakens immediately before waking up, an index of the following equation is defined.
Iwr (t) = M '(t) / M0 (9)
全てのテストデ−タにおいて従来法から判定したレム睡眠と途中覚醒時の指標Iwrの平均値と(±標準偏差)はそれぞれ、
途中覚醒時:Iwr=1.1(±0.23)
レム睡眠時:Iwr=0.53(±0.19)
であり、明らかな差がある。
The average value (± standard deviation) of the index Iwr at the time of REM sleep and mid-wake awakening determined from the conventional method in all test data,
During awakening: Iwr = 1.1 (± 0.23)
During REM sleep: Iwr = 0.53 (± 0.19)
There is a clear difference.
これから、途中覚醒の最低値0.87を用いて、
Iwr(t)>0.87のとき途中覚醒
Iwr(t)≦0.87のときレム睡眠
と判別することが可能となる。
From now on, using the lowest awakening value of 0.87,
When Iwr (t)> 0.87, it is possible to wake up halfway. When Iwr (t) ≦ 0.87, it is possible to determine REM sleep.
16は被験者の個人生体情報デ−タベ−スであり、体動推定演算手段15、メンバ−シップ関数手段13、睡眠段階同定手段14に個人固有のパラメ−タ情報を提供する。このデ−タベ−スへの個人生体情報は、図2で後述する過去デ−タを蓄積する個人生体情報デ−タベ−ス手段17より与えられ、学習効果により演算精度を高めるためのチュ−ニングデ−タとして使用される。 Reference numeral 16 denotes a subject's personal biometric information database, which provides individual body-specific parameter information to the body motion estimation calculation means 15, the membership function means 13, and the sleep stage identification means 14. The personal biometric information to this database is given from the personal biometric information database means 17 for accumulating past data, which will be described later with reference to FIG. 2, and is used to increase the calculation accuracy by the learning effect. Used as ning data.
フィルタ手段5から得られるいびき情報Is並びに呼吸情報Irも睡眠段階同定手段14に導入され、レム睡眠同定の補助デ−タや無呼吸状態の監視デ−タとして利用されると共に、生体情報として睡眠段階推定演算部9より出力される。 Snoring information Is and respiratory information Ir obtained from the filter means 5 are also introduced into the sleep stage identification means 14 and used as auxiliary data for REM sleep identification and monitoring data for apnea, and sleep as biological information. Output from the stage estimation calculation unit 9.
以上説明したように、本発明の特徴部である睡眠段階推定演算部9の出力は、動的モデル12よりの連続的睡眠段階情報Sc、睡眠段階同定手段14からの名義的尺度による睡眠段階情報Sa並びに心拍変動情報Ib、体動情報Im、いびき情報Is、呼吸情報Irの6情報である。
As described above, the output of the sleep stage estimation calculation unit 9 which is a characteristic part of the present invention is the continuous sleep stage information Sc from the
図2はこれらの情報を利用する制御システムの全体構成を示す機能ブロック図である。
18は記憶・保持手段であり、睡眠段階推定演算部9の出力情報(Sc,Sa,Ib,Im,Is,Ir)を収集してリアルタイム情報を出力すると共に、所定期間(1日間などの短期)のデ−タを蓄積し、所定期間経過後は最新デ−タで更新することにより所定期間の情報の変化傾向(トレンド)を把握できる機能を有する。
FIG. 2 is a functional block diagram showing the overall configuration of a control system that uses these pieces of information.
Reference numeral 18 denotes storage / retention means that collects output information (Sc, Sa, Ib, Im, Is, Ir) from the sleep stage estimation calculation unit 9 and outputs real-time information, and outputs a predetermined period (a short period such as one day). ) Data is accumulated, and after a predetermined period has elapsed, it is updated with the latest data, thereby having a function of grasping the change trend (trend) of information during the predetermined period.
記憶・保持手段18よりの所定期間経過後の情報は、個人生体情報デ−タベ−ス手段17で収集され、長期間(週、月、年)の個人デ−タが蓄積される。このデ−タは前記したように、睡眠段階推定演算部9に推定演算のパラメ−タとして供給される。 Information after a predetermined period from the storage / holding means 18 is collected by the personal biometric information database means 17 and personal data for a long period (week, month, year) is accumulated. As described above, this data is supplied to the sleep stage estimation calculation unit 9 as a parameter for estimation calculation.
そして、図2に示す本発明の要点は、従来、温湿度制御システムに対して定数の設定値入力を与えて制御していたのを、最適な睡眠環境を提供できるように、就寝者の睡眠段階に応じて、その設定値入力を調整できるようにした点にある。
設定値入力演算部20は、マニュアル設定器等からの設定値指定情報Csを格納する設定値指定手段21、設定値入力を調整するための演算デ−タを指定する演算デ−タ指定手段22、及びそれらの両手段からの出力デ−タを用いて演算する演算部23で構成される。
制御装置26には演算部23の出力信号f(S,R)が設定値入力として与えられる。
The main point of the present invention shown in FIG. 2 is that the sleep control of the sleeper is performed so that an optimal sleep environment can be provided, which is conventionally controlled by giving a constant set value input to the temperature and humidity control system. The set value input can be adjusted according to the stage.
The set value
The control device 26 is given the output signal f (S, R) of the calculation unit 23 as a set value input.
設定値指定情報Csは、アナログ信号、ディジタル信号又はリモコンのようなマニュアル設定器から通信デ−タとして、設定値指定手段21に与えられる。
設定値指定手段21では、設定値指定情報Csに基づいた設定値Sを出力する。
The set value designation information Cs is given to the set value designation means 21 as communication data from a manual setter such as an analog signal, a digital signal or a remote controller.
The set
演算デ−タ指定手段22は、演算デ−タ指定情報取込格納部24とセレクタ25で構成され、演算デ−タ指定情報Crに基づき、睡眠段階に対応した演算デ−タRを出力する。
ここでは、説明の便宜上、離床時の演算デ−タは省略する。現実には、6睡眠段階以外に、就寝していない離床時の演算デ−タも指定しなければならない場合がある。
演算デ−タ指定情報取込格納部24には、演算デ−タ指定手段22に取り付けられたスイッチのON/OFF接点信号、外部からの接点信号や有線又は無線によるデ−タ通信手段によって、演算デ−タ指定情報Crが制御実行前又は実行中に与えられる。
The calculation data specifying means 22 includes a calculation data specifying information fetching storage unit 24 and a selector 25, and outputs calculation data R corresponding to the sleep stage based on the calculation data specifying information Cr. .
Here, for convenience of explanation, calculation data at the time of getting out of bed is omitted. In reality, in addition to the 6 sleep stages, it may be necessary to specify calculation data when leaving the bed without going to bed.
The calculation data designation information fetching and storing unit 24 includes an ON / OFF contact signal of a switch attached to the calculation data designation means 22, a contact signal from the outside, and a wired or wireless data communication means. Calculation data designation information Cr is given before or during control execution.
演算デ−タ指定情報取込格納部24は、演算デ−タ指定情報Crを取り込んで格納し、睡眠段階ごとに指定された演算デ−タRw、Rr、R1、R2、R3、R4を出力する。
ここで、
Rw:覚醒用演算デ−タ
Rr:レム睡眠用演算デ−タ
R1:ノンレム睡眠1用演算デ−タ
R2:ノンレム睡眠2用演算デ−タ
R3:ノンレム睡眠3用演算デ−タ
R4:ノンレム睡眠4用演算デ−タ
である。
セレクタ25は、選択指定信号である6段階睡眠情報Saによって睡眠段階に対応する演算デ−タを上記6種類の演算デ−タから選択して出力する。
The calculation data designation information fetching storage unit 24 fetches and stores the calculation data designation information Cr, and outputs calculation data Rw, Rr, R1, R2, R3, R4 designated for each sleep stage. To do.
here,
Rw: Computation data for awakening Rr: Computation data for REM sleep R1: Computation data for
The selector 25 selects and outputs the calculation data corresponding to the sleep stage from the six types of calculation data based on the six-stage sleep information Sa which is a selection designation signal.
具体的に、図4の例で説明する。
演算デ−タ指定情報取込格納部24では、演算デ−タ指定情報Crを取り込んで格納し、演算デ−タRw、Rr、R1、R2、R3、R4を出力する。この例では、演算デ−タ指定情報Crとして、Rw=1、Rr=0.9、R1=0.8、R2=0.7、R3=0.6、R4=0.5が与えられている。演算部23の演算としては乗算の例である。
Specifically, an example of FIG. 4 will be described.
The calculation data designation information fetching storage unit 24 fetches and stores the calculation data designation information Cr, and outputs calculation data Rw, Rr, R1, R2, R3, R4. In this example, Rw = 1, Rr = 0.9, R1 = 0.8, R2 = 0.7, R3 = 0.6, R4 = 0.5 are given as the operation data designation information Cr. Yes. The calculation of the calculation unit 23 is an example of multiplication.
就寝時の初めの睡眠段階は覚醒なので、6段階睡眠情報Sa=Wである。セレクタ25の選択指定信号が覚醒Wであるので、セレクタは覚醒用演算デ−タRwを選択し、演算デ−タR=Rwとなる。 Since the first sleep stage at bedtime is awakening, the six-stage sleep information Sa = W. Since the selection designation signal of the selector 25 is the awakening W, the selector selects the awakening calculation data Rw, and the calculation data R = Rw.
次の睡眠段階はノンレム睡眠1なので、6段階睡眠情報Sa=1である。セレクタの選択指定信号がノンレム睡眠1であるので、セレクタはノンレム睡眠1用演算デ−タR1を選択し、演算デ−タR=R1となる。
それ以降は、R=R2→R3→R4→R2 ・・・・・・・ となる。
Since the next sleep stage is
After that, R = R2 → R3 → R4 → R2...
演算部23では、演算デ−タ指定情報Crによって指定される睡眠段階に対応した演算デ−タRと、設定値情報Csに基づく設定値Sとで演算した値f(S,R)=SxRを出力する。その演算結果f(S,R)=SxRは、制御システムの設定値入力として与えられる。 In the calculation unit 23, a value f (S, R) = SxR calculated by calculation data R corresponding to the sleep stage specified by the calculation data specifying information Cr and a set value S based on the set value information Cs. Is output. The calculation result f (S, R) = SxR is given as a set value input for the control system.
図4の例では、睡眠段階の遷移 Rw→R1→R2→R3→R4→R2 ・・・・・・・に対応して、演算部の出力SxRは SxRw=Sx1→SxR1=Sx0.8→SxR2=Sx0.7→SxR3=Sx0.6→SxR4=Sx0.5→SxR2=Sx0.7 ・・・・・・・ となる。 In the example of FIG. 4, the output SxR of the calculation unit is SxRw = Sx1 → SxR1 = Sx0.8 → SxR2 corresponding to the transition of the sleep stage Rw → R1 → R2 → R3 → R4 → R2. = Sx0.7 → SxR3 = Sx0.6 → SxR4 = Sx0.5 → SxR2 = Sx0.7
この結果、
例えば、快適な睡眠を得るために就寝中は暖房又は冷房することが多い。就寝時から起床時まで連続して暖房又は冷房すると睡眠途中で暑くなったり、寒くなったりすることがある。電気毛布で暖めて寝始めるが、睡眠途中でその電気毛布を自分の足で蹴飛ばしてしまうことはしばしばある。
As a result,
For example, in order to obtain a comfortable sleep, it is often heated or cooled while sleeping. When heating or cooling continuously from bedtime to waking up, it may become hot or cold during sleep. He warms up with an electric blanket and begins to sleep, but often he kicks the electric blanket with his feet during sleep.
そのようなことを無くすために、最適な冷暖房ではないが弱めの冷暖房にしたり、就寝開始時にだけ最適な冷暖房を行い、一定時間経過後は冷暖房を弱めたり停止したりしている。
従って就寝している人にとっては、最適な温度環境になっているとは言えない。
In order to eliminate such a situation, it is not optimum cooling / heating, but weaker heating / cooling is performed, optimal cooling / heating is performed only at the start of going to bed, and cooling / heating is weakened or stopped after a certain period of time.
Therefore, it cannot be said that it is an optimum temperature environment for a sleeping person.
最適な温度環境を作るためには、どうしても就寝している人の生体情報を基に温度制御することが必要である。人の睡眠時の体温は、日中活動している時よりも低くなる。従って、就寝開始時に最適な温度に設定し、眠りが深くなるにつれて周囲温度を下げるようにし、逆に眠りが浅くなるにつれて周囲温度を上げるように制御すれば、快適な睡眠を得ることが可能である。また、不要な冷暖房を削減できるので省エネも実現できる。 In order to create an optimal temperature environment, it is necessary to control the temperature based on the biological information of the person who is sleeping. A person's temperature during sleep is lower than when he is active during the day. Therefore, it is possible to obtain a comfortable sleep by setting the optimal temperature at the start of bedtime, lowering the ambient temperature as sleep goes deeper, and conversely raising the ambient temperature as sleep goes shallower. is there. In addition, unnecessary air conditioning can be reduced, so energy saving can be realized.
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば無拘束で得られる生体情報を利用し、国際的基準である睡眠の6段階に準拠した、現在の睡眠段階がどの段階であるかを、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに推定し、この情報に基づき、種々の機器を制御することができるので、より快適な睡眠環境を提供できる制御システムが得られる。 As is clear from the above description, according to the present invention, it is possible to determine which stage of the current sleep stage is based on six stages of sleep, which is an international standard, using biological information obtained without restriction. Since it is possible to estimate in real time with a nominal scale and to control various devices based on this information, a control system that can provide a more comfortable sleep environment can be obtained.
体動情報は、心拍変動情報に基づいて推定する体動推定演算手段からの情報を使用したので、心拍変動情報検出手段とは別に、体動情報検出用ハ−ドウェアを用意する必要がない。そのためハ−ドウェア構成は単純であり、体動情報検出用ハ−ドウェアの費用を削減でき、安価な制御システムが得られる。
比較的簡単な演算で体動情報を検出できる制御システムが得られる。
Since the body motion information uses information from the body motion estimation calculation means that estimates based on the heart rate variability information, it is not necessary to prepare body motion information detection hardware separately from the heart rate variability information detection means. Therefore, the hardware configuration is simple, the cost of the body motion information detection hardware can be reduced, and an inexpensive control system can be obtained.
A control system capable of detecting body movement information with a relatively simple calculation can be obtained.
赤外線カメラや焦電センサはプライバシ−を侵害するという理由で使用を拒否されることが多い。それに対して、心拍変動情報から体動情報を得る方法は、赤外線カメラや焦電センサを使用しなくともよいので、プライバシ−の侵害という点に関してはほとんど問題が発生しない制御システムが得られる。 Infrared cameras and pyroelectric sensors are often rejected because they infringe on privacy. On the other hand, the method for obtaining body motion information from heartbeat variability information does not require the use of an infrared camera or pyroelectric sensor, and therefore a control system can be obtained that hardly causes problems in terms of privacy infringement.
体動情報を心拍変動の所定時間毎の分散から求められる指標値として求める手段と、この指標値に基づいてレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定する手段とを具備したので、心拍変動情報検出手段とは別に、体動情報検出用ハ−ドウェアを用意する必要がない。そのためハ−ドウェア構成は単純であり、体動情報検出用ハ−ドウェアの費用を削減でき、安価な制御システムが得られる。 Since it has means for obtaining body motion information as an index value obtained from the variance of heart rate variability every predetermined time, and means for identifying REM sleep and mid-wake information on a nominal scale based on this index value, heart rate variability Apart from the information detection means, it is not necessary to prepare hardware for detecting body movement information. Therefore, the hardware configuration is simple, the cost of the body motion information detection hardware can be reduced, and an inexpensive control system can be obtained.
比較的簡単な演算で体動情報を検出できる制御システムが得られる。
体動情報を導入することにより、比較的区別が難しいとされる途中覚醒とレム睡眠の同定精度を向上できる制御システムが得られる。
A control system capable of detecting body movement information with a relatively simple calculation can be obtained.
By introducing body motion information, a control system that can improve the identification accuracy of awakening and REM sleep, which are considered to be relatively difficult to distinguish, is obtained.
赤外線カメラや焦電センサはプライバシ−を侵害するという理由で使用を拒否されることが多い。それに対して、心拍変動情報から体動情報を得る方法は、赤外線カメラや焦電センサを使用しなくともよいので、プライバシ−の侵害という点に関してはほとんど問題が発生しない制御システムが得られる。 Infrared cameras and pyroelectric sensors are often rejected because they infringe on privacy. On the other hand, the method for obtaining body motion information from heartbeat variability information does not require the use of an infrared camera or pyroelectric sensor, and therefore a control system can be obtained that hardly causes problems in terms of privacy infringement.
体動情報は、無拘束型体動検出センサ手段より得たので、心拍変動情報検出手段から得られる体動情報と比較して、体動に関してより多くの情報を得ることが可能である。右側に又は左側に寝返りを打った、手足を伸ばした、咳払いをした、立ち上がった等の情報まで入手できる制御システムが得られる。
心拍変動情報検出手段から得られる体動情報では、それらの情報を入手することは不可能である。
Since the body motion information is obtained from the unconstrained body motion detection sensor means, it is possible to obtain more information regarding the body motion as compared with the body motion information obtained from the heartbeat fluctuation information detection means. It is possible to obtain a control system that can obtain information such as turning over on the right side or the left side, extending limbs, coughing, and standing up.
With body motion information obtained from the heart rate variability information detecting means, it is impossible to obtain such information.
心拍変動の中周波帯域の動的モデルにより連続的な睡眠段階情報推定する手段と、この連続的な睡眠段階情報より睡眠の各段階における心拍数変動がある分布特性を有することを利用し睡眠の段階を名義的尺度で同定するメンバ−シップ関数手段とを具備したので、静的なモデルによる従来の睡眠段階の推定より精度が高い制御システムが得られる。 A means of estimating continuous sleep stage information by a dynamic model of heart rate variability in the middle frequency band, and using this continuous sleep stage information to have a certain distribution characteristic of heart rate variability in each stage of sleep. Since the membership function means for identifying the stage on a nominal scale is provided, a control system with higher accuracy than the conventional sleep stage estimation by a static model can be obtained.
生体の呼吸情報及び又はいびき情報を睡眠の段階を名義的尺度で同定するための情報として追加する手段を具備したので、呼吸情報、いびき情報を利用することにより、睡眠段階推定精度を高めることができる制御システムが得られる。
呼吸情報を監視することにより、睡眠障害になる睡眠時無呼吸症候群の検出が可能となり、睡眠段階推定精度を高めることができる制御システムが得られる。
Since means for adding the respiratory information and / or snoring information of the living body as information for identifying the sleep stage with a nominal scale is provided, the sleep stage estimation accuracy can be improved by using the respiratory information and the snoring information. A control system that can be obtained.
By monitoring the respiratory information, it is possible to detect a sleep apnea syndrome that becomes a sleep disorder and to obtain a control system that can improve the accuracy of sleep stage estimation.
前記睡眠の段階を国際的基準である6段階に名義的尺度で同定したので、医療関係者の尺度と同じくなり、医療関係者と同一基準で話し合うことができ、医療関係者のこれまでの多くの治験を活用できる制御システムが得られる。
医療関係者と共同で、睡眠時無呼吸症候群治療、不眠症治療等に本発明を応用し易くなる制御システムが得られる。
Since the stage of sleep has been identified with the international standard of six stages, which is the nominal scale, it is the same as the scale of medical personnel and can be discussed with the medical personnel on the same standard. A control system that can take advantage of clinical trials is obtained.
A control system that makes it easy to apply the present invention to sleep apnea syndrome treatment, insomnia treatment, etc. in cooperation with medical personnel is obtained.
図5は、本発明を電気毛布や電気あんか等の暖房器具の制御装置に適用した実施例を示す。
45は電気毛布であり、AC電源で駆動されるヒ−タ46、温度センサ48を有する。
50は設定値入力演算部であり、マニュアル設定器44からの設定値指定情報Cs、演算デ−タ指定情報Crに基づいて、時々刻々変化する6段階睡眠情報Saに対応したf(S,R)を出力する。
47は温度制御部であり、設定値入力演算部50の出力f(S,R)を電気毛布への設定値入力(=目標温度設定値)として電気毛布45の温度を制御する。温度制御部47は、指定された設定温度となるように温度センサ48の計測値を監視しながら、ヒ−タ46の加熱量を制御する。
FIG. 5 shows an embodiment in which the present invention is applied to a control device for a heating appliance such as an electric blanket or an electric fan.
An electric blanket 45 includes a heater 46 and a temperature sensor 48 driven by an AC power source.
A
この結果、
マット、電気毛布、あんか、こたつ、スト−ブの暖房器具の温度を制御したので、快適な睡眠を得ることが可能な制御システムが得られる。
就寝時から連続して暖房すると睡眠途中で暑くなることがある。電気毛布で暖めて寝始めるが、睡眠途中でその電気毛布を自分の足で蹴飛ばしてしまうことはしばしばある。従って就寝している人にとっては、最適な温度環境になっているとは言えない。
As a result,
Controlling the temperature of the mat, electric blanket, bean paste, kotatsu, and stove heater provides a control system that can provide a comfortable sleep.
Heating continuously from bedtime may become hot during sleep. He warms up with an electric blanket and begins to sleep, but often he kicks the electric blanket with his feet during sleep. Therefore, it cannot be said that it is an optimum temperature environment for a sleeping person.
最適な温度環境を作るためには、どうしても就寝している人の生体情報を基に温度制御することが必要である。人の睡眠時の体温は、日中活動している時よりも低くなる。従って、睡眠時には就寝開始時に最適な温度に設定し、眠りが深くなるにつれて周囲温度を下げるようにし、逆に眠りが浅くなるにつれて周囲温度を上げるように制御すれば、快適な睡眠を得ることが可能である。 In order to create an optimal temperature environment, it is necessary to control the temperature based on the biological information of the person who is sleeping. A person's temperature during sleep is lower than when he is active during the day. Therefore, it is possible to obtain a comfortable sleep by setting the optimal temperature at the start of bedtime during sleep, lowering the ambient temperature as sleep goes deeper, and conversely raising the ambient temperature as sleep goes shallower. Is possible.
省エネの実現が可能な制御システムが得られる。
本発明では、一定温度で暖房せずに、眠りが深い時には自動的に弱めの暖房にするので、弱めの暖房にした分だけ省エネが可能な制御システムが得られる。
A control system capable of realizing energy saving is obtained.
According to the present invention, since heating is automatically performed when the sleep is deep without heating at a constant temperature, a control system capable of saving energy by the amount of weak heating is obtained.
図6は、本発明をエアコンやク−ラ−等の温湿度管理機器の制御装置に適用した実施例を示す。
51はエアコン本体であり、冷暖房器52、除湿・加湿器53、温度センサ54、湿度センサ55を有する。
FIG. 6 shows an embodiment in which the present invention is applied to a control device for temperature and humidity management equipment such as an air conditioner and a cooler.
An air conditioner
58は設定値入力演算部であり、マニュアル設定器44からの設定値指定情報Cs(T)、演算デ−タ指定情報Cr(T)に基づいて、時々刻々変化する6段階睡眠情報Saに対応したf(S,R(T))を出力する。
58 is a set value input calculation unit, which corresponds to the six-stage sleep information Sa that changes from time to time based on the set value designation information Cs (T) and calculation data designation information Cr (T) from the
56は温度制御部であり、設定値入力演算部の出力f(S,R(T))をエアコンへの温度設定値入力(=目標温度設定値)としてエアコンの温度を制御する。温度制御部は、指定された設定温度となるように温度センサ54の計測値を監視しながら、冷暖房器52の冷暖房を制御する。
A
59は設定値入力演算部であり、マニュアル設定器44からの設定値指定情報Cs(H)、演算デ−タ指定情報Cr(H)に基づいて、時々刻々変化する6段階睡眠情報Saに対応したf(S,R(H))を出力する。
59 is a set value input calculation unit, which corresponds to the six-stage sleep information Sa that changes from time to time based on the set value designation information Cs (H) and the calculation data designation information Cr (H) from the
57は湿度制御部であり、設定値入力演算部の出力f(S,R(H))をエアコンへの湿度設定値入力(=目標湿度設定値)としてエアコンの湿度を制御する。湿度制御部は、指定された設定湿度となるように湿度センサ55の計測値を監視しながら、除湿・加湿器53の除湿・加湿を制御する。
A
この結果、
エアコン、ク−ラ−等の温湿度管理機器の温度又は湿度を制御したので、快適な睡眠を得ることが可能である制御システムが得られる。
快適な睡眠を得るために就寝中は暖房又は冷房することが多い。就寝時から起床時まで連続して暖房又は冷房すると睡眠途中で暑くなったり、寒くなったりすることがある。
As a result,
Since the temperature or humidity of the temperature and humidity management device such as an air conditioner or a cooler is controlled, a control system capable of obtaining a comfortable sleep can be obtained.
In order to obtain a comfortable sleep, it is often heated or cooled while sleeping. When heating or cooling continuously from bedtime to waking up, it may become hot or cold during sleep.
そのようなことを無くすために、最適な冷暖房ではないが弱めの冷暖房にしたり、就寝開始時にだけ最適な冷暖房を行い、一定時間経過後は冷暖房を弱めたり停止したりしている。従って就寝している人にとっては、最適な温度環境になっているとは言えない。 In order to eliminate such a situation, although it is not optimum cooling / heating, it is made weaker heating / cooling, optimal cooling / heating is performed only at the start of bedtime, and cooling / heating is weakened or stopped after a certain period of time. Therefore, it cannot be said that it is an optimum temperature environment for a sleeping person.
最適な温度環境を作るためには、どうしても就寝している人の生体情報を基に温度制御することが必要である。人の睡眠時の体温は、日中活動している時よりも低くなる。従って、就寝開始時に最適な温度に設定し、眠りが深くなるにつれて周囲温度を下げるようにし、逆に眠りが浅くなるにつれて周囲温度を上げるように制御すれば、快適な睡眠を得ることが可能である。 In order to create an optimal temperature environment, it is necessary to control the temperature based on the biological information of the person who is sleeping. A person's temperature during sleep is lower than when he is active during the day. Therefore, it is possible to obtain a comfortable sleep by setting the optimal temperature at the start of bedtime, lowering the ambient temperature as sleep goes deeper, and conversely raising the ambient temperature as sleep goes shallower. is there.
省エネの実現が可能である制御システムが得られる。
本発明では、一定温度で暖房せずに、眠りが深い時には自動的に弱めの暖房にするので、弱めの暖房にした分だけ省エネが可能である制御システムが得られる。
A control system capable of realizing energy saving can be obtained.
In the present invention, the heating system is automatically heated to a weaker level when sleep is deep without heating at a constant temperature, so that a control system capable of saving energy by the amount of the weaker heating can be obtained.
以上説明した実施例では、睡眠段階の推定を国際的な基準である6段階で説明したが、治療若しくは機器制御に際して、必ずしも6段階の分解能を必要としない場合には、ノンレム1及び2をあわせて1カテゴリ−とし、ノンレム3及び4を1カテゴリ−とし、合計4段階情報としてもよいし、覚醒,ノンレム,レムの3段階情報として利用することも可能である。
In the above-described embodiment, sleep stage estimation has been described in six stages, which are international standards. However, in the case where treatment or device control does not necessarily require six stages of resolution,
本発明で使用される無拘束型センサ手段としては、エアマットレスの内部圧力を導入した高感度の圧力センサや赤外線カメラを例示したが、これに限定されるものではなく、他の心拍数変動センサ、体動センサを利用することも可能である。 As the unconstrained sensor means used in the present invention, a high-sensitivity pressure sensor and an infrared camera introduced with the internal pressure of the air mattress are exemplified, but the present invention is not limited to this, and other heart rate fluctuation sensors It is also possible to use a body motion sensor.
1 エアマットレス
2 蒲団
3 被験者
4 無拘束型センサ手段
5 フィルタ手段
9 睡眠段階推定演算部
10 赤外線カメラ
11 画像処理手段
12 動的モデル
13 メンバ−シップ関数手段
14 睡眠段階同定手段
15 体動推定演算手段
16 個人生体情報デ−タベ−ス
17 個人生体情報蓄積デ−タベ−ス手段
18 記憶保持手段
19 睡眠段階推定手段
20 設定値入力演算部
21 設定値指定手段
22 演算デ−タ指定手段
23 演算部
24 演算デ−タ指定情報取込格納部
25 セレクタ
26 制御装置
27 機器
DESCRIPTION OF
Claims (5)
無拘束型生体センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報を入力し睡眠の段階を名義的尺度で推定演算する睡眠段階推定手段と、
この睡眠段階推定手段の信号に基づいてこの睡眠段階推定手段に対応した信号を出力する演算デ−タ指定手段と、
この演算デ−タ指定手段からの信号と前記設定値指定手段の設定値信号とに基づいて前記制御装置を制御する信号を演算し前記制御装置に出力する演算部と、
前記体動情報は心拍変動の所定時間毎の分散から求められる指標値として求める手段と、
この指標値に基づいてレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定する手段と
を具備したことを特徴とする制御システム。 In the control system for controlling the control device for controlling the device based on the set value signal of the set value specifying means and the signal of the sleep stage estimating means,
Sleep stage estimation means for inputting a heart rate variability information and body movement information of a living body measured by an unconstrained biosensor and estimating and calculating a sleep stage with a nominal scale;
Calculation data specifying means for outputting a signal corresponding to the sleep stage estimation means based on the signal of the sleep stage estimation means;
A calculation unit that calculates a signal for controlling the control device based on the signal from the calculation data specifying means and the set value signal of the set value specifying means, and outputs the signal to the control device ;
Means for obtaining the body movement information as an index value obtained from a variance of heart rate variability every predetermined time;
A control system comprising means for identifying REM sleep and midway awakening information on a nominal scale based on the index value .
を具備したことを特徴とする請求項1記載の制御システム。 The control system according to claim 1, further comprising:
を特徴とする請求項1又は請求項2記載の制御システム。 The control system according to claim 1 or 2, characterized by the above-mentioned.
を特徴とする請求項1乃至請求項3の何れかに記載の制御システム。 The control system according to any one of claims 1 to 3, wherein:
を特徴とする請求項1乃至請求項4の何れかに記載の制御システム。 The control system according to any one of claims 1 to 4, wherein:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003399332A JP4359128B2 (en) | 2003-11-28 | 2003-11-28 | Control system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003399332A JP4359128B2 (en) | 2003-11-28 | 2003-11-28 | Control system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2005152537A JP2005152537A (en) | 2005-06-16 |
JP4359128B2 true JP4359128B2 (en) | 2009-11-04 |
Family
ID=34723912
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003399332A Expired - Fee Related JP4359128B2 (en) | 2003-11-28 | 2003-11-28 | Control system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4359128B2 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101629870B1 (en) | 2014-03-31 | 2016-06-13 | 한양대학교 산학협력단 | System and method for monitoring sleeping condition |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5169070B2 (en) * | 2007-08-15 | 2013-03-27 | 日本電気株式会社 | Air conditioning control system, air conditioner, air conditioning control method, and air conditioning control program |
JP5402195B2 (en) * | 2008-09-08 | 2014-01-29 | ダイキン工業株式会社 | Air conditioning control system |
JP6078899B2 (en) * | 2012-08-03 | 2017-02-15 | 株式会社スリープシステム研究所 | Sleep environment temperature control device and sleep environment temperature control method |
CN105091218B (en) * | 2015-07-31 | 2018-03-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | Air conditioner intelligent sleep control method |
CN105091217B (en) * | 2015-07-31 | 2019-02-05 | 青岛海尔空调器有限总公司 | Air conditioner intelligent control method |
CN107421077B (en) * | 2017-08-18 | 2019-10-01 | 青岛海尔空调器有限总公司 | A kind of air-conditioner control method and air conditioner based on sleep quality state |
CN113599051A (en) * | 2021-07-15 | 2021-11-05 | 麒盛科技股份有限公司 | Electric bed control method, system and computer program based on deep learning algorithm |
-
2003
- 2003-11-28 JP JP2003399332A patent/JP4359128B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101629870B1 (en) | 2014-03-31 | 2016-06-13 | 한양대학교 산학협력단 | System and method for monitoring sleeping condition |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2005152537A (en) | 2005-06-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3754394B2 (en) | Sleep stage estimation apparatus and apparatus using signals output from sleep stage estimation apparatus | |
CN108292173B (en) | Apparatus for controlling equipment based on biometric information and method thereof | |
JP5089676B2 (en) | Air conditioner | |
JP4980410B2 (en) | Air conditioner and air conditioning system | |
US8348840B2 (en) | Device and method to monitor, assess and improve quality of sleep | |
JP2006194540A (en) | Air-conditioning control method using hot/cold feeling predicted value, air conditioner, program for air conditioner, and server device | |
CN110062707B (en) | Wake induction device and wake induction system | |
JP2006516925A (en) | Apparatus and method for controlling physical properties of a bed | |
CN112032971B (en) | Indoor thermal environment regulation and control method based on heart rate monitoring | |
JP2014534038A (en) | Method and apparatus for verifying compliance of dental instrument treatment | |
JP7338886B2 (en) | Area-based environmental management system, method and program | |
WO2007066493A1 (en) | Environment control device, environment control method, environment control program, and environment control system | |
CN111854076B (en) | Self-adjustment control method and system based on indoor load and comfort level | |
JP4359128B2 (en) | Control system | |
JP4390535B2 (en) | Sleep stage estimation method and apparatus using the method | |
Fakir et al. | Prediction of individual thermal sensation from exhaled breath temperature using a smart face mask | |
CN112336307A (en) | Real-time dynamic prevention and detection system for pressure damage based on optical sensor | |
JP2008232467A (en) | Air-conditioning control system | |
JP6048041B2 (en) | Sleep environment control system | |
JPH07243687A (en) | Air conditioner | |
Farhad et al. | Measurement of vital signs with non-invasive and wireless sensing technologies and health monitoring | |
JPH07328079A (en) | Sleeping device | |
Johnson et al. | A new method for the quantification of breathing | |
JPH06347078A (en) | Air-conditioner | |
Nkurikiyeyezu et al. | Conceptual design of a collective energy-efficient physiologically-controlled system for thermal comfort delivery in an office environment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060602 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20090218 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090508 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090702 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090728 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090807 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120814 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130814 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130814 Year of fee payment: 4 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130814 Year of fee payment: 4 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |