JP4390718B2 - 睡眠環境制御装置及び睡眠環境制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体情報に基づいて睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置及び睡眠環境をコンピュータに制御させる睡眠環境制御プログラムに関する。

近年、健康意識が高まる中で、一般の家庭において日々快適な睡眠を得るために、睡眠環境を制御して睡眠を管理することにより健康管理に勤めたいというニーズが生まれてきている。

従来、無拘束でヒトの呼吸情報、心拍変動情報及びいびき情報を測定し、測定結果から、ヒトの睡眠状態を推定し、かかる睡眠状態に応じてヒトの睡眠環境が快適となるように制御する装置が開発されている。

かかる従来技術による睡眠状態の推定は、測定した呼吸情報、心拍変動情報及びいびき情報のうち、特に心拍変動の増減変動、時間的間隔に重点を置いてこれらの変化から睡眠状態を推定するものである（特許文献1）。
特開２００３−３３９６７４号公報

しかしながら、上記従来技術の睡眠状態の推定に基づく睡眠環境制御においては、測定した心拍変動情報の信号が微小であり、また心拍以外の影響によりノイズが多く含まれるため、信号の増幅処理や、周波数解析のためのＦＦＴ処理やフィルタ演算処理を行わなければならず、処理が複雑となるという課題があった。

そこで本発明は、無拘束状態においても円滑に検出できるヒトの呼吸信号または体動信号を用いながら、眠りが深い・浅いといった睡眠状態を簡易かつ精度よく推定し、かかる睡眠状態に応じてヒトの睡眠が快適となるように睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置及び睡眠環境制御プログラムを提供することを課題とする。

本発明に係る睡眠環境制御装置は、睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置において、生体情報および体動を取得するセンサからのデータに基づき呼吸および前記体動に関する時系列方向の波形曲線を算出する波形算出手段と、前記睡眠環境の温度である睡眠環境温度を調節する温度調節手段と、該波形算出手段によって算出された波形曲線と基準軸とで囲まれた面積の各々の値から分散と平均を求めて前記分散を前記平均の２乗で除して評価値を算出して、該評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて、前記温度調節手段により前記睡眠環境を制御する睡眠環境制御手段とを備えていることを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置によると、呼吸に関する時系列方向の波形曲線の波形形状に基づいて睡眠環境を制御することができる。

本発明に係る睡眠環境制御装置では、前記睡眠環境制御手段は、前記評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の前記波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて睡眠状態を推定する睡眠状態推定手段をさらに備え、該睡眠状態推定手段により推定される睡眠状態に基づいて、前記温度調節手段により前記睡眠環境を制御することを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置によると、呼吸に関する時系列方向の波形曲線の波形形状に基づいて睡眠状態を推定することができ、該睡眠状態に基づいて睡眠環境を制御することができる。

このような睡眠環境制御装置によると、睡眠状態推定手段により推定される睡眠状態に基づいて睡眠環境温度を調節することにより、睡眠環境を制御することができる。

本発明に係る睡眠制御装置では、前記睡眠環境制御手段は、前記睡眠状態推定手段により睡眠状態が浅い眠りの状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が第１快適温度となるように前記温度調節手段に調節させ、深い眠りの状態であると推定される場合には、前記第１快適温度よりも低い第２快適温度となるように、前記温度調節手段に調節させることを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置によると、ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態から深い眠りの状態へ移行する際にはヒトの体温を低下させるというヒトの体温調節機能を促進することができる。

本発明に係る睡眠制御装置では、前記睡眠環境制御手段は、睡眠環境の制御を開始してから所定期間経過後は、前記睡眠状態推定手段により睡眠状態が浅い眠りの状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が前記第１快適温度よりも高い第３快適温度となるように前記温度調節手段に調節させ、深い眠りの状態であると推定される場合には、前記第３快適温度よりも低く前記第２快適温度と同じかそれよりも高い第４快適温度となるように、前記温度調節手段に調節させることを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置によると、ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態と深い眠りの状態との間を所定回数繰り返した後は、ヒトの体温を上昇させるというヒトの体温調節機能を促進することができる。

本発明に係る睡眠環境制御装置では、前記睡眠環境制御手段は、睡眠環境の制御を開始した直後に、前記睡眠状態推定手段により睡眠状態が覚醒の状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が前記第１快適温度よりも低い第５快適温度となるように前記温度調節手段に調節させることを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置では、ヒトの睡眠状態が入眠直後の覚醒の状態から浅い眠りの状態へ移行する際には、ヒトの体温を低下させるというヒトの体温調節機能を促進することができる。

本発明に係る睡眠環境制御装置では、前記睡眠環境制御手段は、睡眠環境の制御を開始してから所定期間経過後は、前記睡眠状態推定手段により睡眠状態が覚醒の状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が第３快適温度と同じかそれよりも高い第７快適温度となるように前記温度調節手段に調節させることを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置では、ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態と深い眠りの状態との間を所定回数繰り返した後に覚醒状態へと移行する際には、ヒトの体温をおよそ平熱と同じかそれ以上に上昇させるというヒトの体温調節機能を促進することができる。

本発明に係る睡眠環境制御装置では、前記睡眠環境は掛布団と敷布団との間の空間によって形成される環境であって、前記温度調節手段は、前記掛布団及び／又は前記敷布団の内部に風を吹き込み、該風の温度を調節することにより前記睡眠環境温度を調節することを特徴とする。

このような睡眠環境制御装置では、睡眠環境温度を素早く効率よく調節することができる。

このような睡眠環境制御装置によれば、波形が描く面積から波形形状を把握しているので、比較的簡易に算出することができ、その結果精度よく睡眠状態を推定することができる。なお、基準軸とは面積算出のために想定した、生体情報を取得するセンサからの出力が時系列方向で全て一定値、例えば零であると仮定した時に描かれる直線のことである。

本発明に係る睡眠環境制御プログラムは、睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置としてコンピュータを機能させる睡眠環境制御プログラムにおいて、生体情報および体動を取得するセンサからのデータに基づき呼吸および前記体動に関する時系列方向の波形曲線を算出する波形算出ステップと、前記睡眠環境の温度である睡眠環境温度を調節する温度調節ステップと、該波形算出ステップによって算出された波形曲線と基準軸とで囲まれた面積の各々の値から分散と平均を求めて前記分散を前記平均の２乗で除して評価値を算出して、該評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて、前記温度調節ステップにより前記睡眠環境を制御する睡眠環境制御ステップとを、備えていることを特徴とする睡眠環境制御プログラムである。
また、前記睡眠環境制御ステップは、前記評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の前記波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて睡眠状態を推定する睡眠状態推定ステップをさらに備え、該睡眠状態推定ステップにより推定される睡眠状態に基づいて、前記温度調節ステップにより前記睡眠環境を制御することを特徴とする睡眠環境制御プログラムである。
また、前記睡眠環境制御ステップは、前記睡眠状態推定ステップにより睡眠状態が浅い眠りの状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が第１快適温度となるように前記温度調節ステップに調節させ、深い眠りの状態であると推定される場合には、前記第１快適温度よりも低い第２快適温度となるように、前記温度調節ステップに調節させることを特徴とする睡眠環境制御プログラムである。
また、前記睡眠環境は掛布団と敷布団との間の空間によって形成される環境であって、前記温度調節ステップは、前記掛布団及び／又は前記敷布団の内部に風を吹き込み、該風の温度を調節することにより前記睡眠環境温度を調節することを特徴とする睡眠環境制御プログラムである。

以上のように本発明によれば、規則的、不規則的に時々刻々と変動する時系列方向の呼吸動作波形に基づいて、眠りが深い・浅いといった睡眠状態を簡易かつ精度よく推定することができ、推定した睡眠状態に基づいてヒトの体温調節機能を促進するために睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置を提供することができる。

本発明の特徴は、以下に示す実施の形態の説明により更に明らかとなろう。

ただし、以下の実施の形態は、あくまでも、本発明の一つの実施形態であって、本発明ないし各構成要件の用語の意義は、以下の実施の形態に記載されたものに制限されるものではない。

以下、本発明の実施の形態につき図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る睡眠環境制御装置の構成を示している。

本実施形態に係る睡眠環境制御装置は、図１に示す如く生体情報を取得するセンサの一つである呼気バンド１からのデータに基づき呼吸に関する時系列方向特性である波形曲線を算出する波形算出手段を含む生体情報処理部４、睡眠状態を推定すると共に睡眠環境を制御する睡眠環境制御部５、ヒトが横たわるための敷布団２、横たわっているヒトの体を覆うための掛布団３および睡眠環境を変化させる睡眠環境調節手段６から構成される。

図１では、敷布団２上にヒトが横たわっており、該ヒトの上半身に呼気バンド１が取り付けられている。呼気バンド１とは、図２に示す如く、ストレーンゲージ１ａ（例えば、伸縮するゴムの管の中に導電液を封入したもの）のついた弾力性のあるバンドである。この呼気バンド１をヒトの胸部や腹部にまきつけると、ヒトの呼吸運動によりストレーンゲージ１ａが伸縮し、その電気的な抵抗が変化する。

生体情報処理部４は、ストレーンゲージ１ａの抵抗変化をブリッジ回路などを介して電圧変化に変換し、この電圧変化をヒトの呼吸運動波形として測定する。

睡眠環境制御部５は、生体情報処理部４により測定されたヒトの呼吸運動波形に基づいてヒトの睡眠状態を推定し、かかる推定に基づいて睡眠環境調節手段６を制御することによりヒトが快適に眠れるように睡眠環境を制御する。

尚、睡眠環境とは、ヒトが睡眠を取る際に置かれている環境をいい、例えば、該ヒトが睡眠を取る部屋内の空間、或いは、ヒトが眠る際に利用する敷布団２と掛布団３の間の空間（以下、寝床内と呼ぶ。）等により形成される環境を意味する。

睡眠環境調節手段６は、ヒトの睡眠環境を調節できるものであればよく、本実施の形態では、敷布団２や掛布団３の内部に風を送り込むことができ、該風の温度調節により寝床内の温度調節が可能な送風装置を採用している。

以下、図３に基づいて睡眠環境制御部５によるヒトの睡眠状態の推定方法について説明する。

図３は、生体情報処理部４により測定したヒトの呼吸運動波形を示す。図３では、横軸が測定時間（sec）、縦軸が電圧（Ｖ）であり電圧が正の時は吸気運動を示す。なお、図３において時間軸の２０秒から３０秒にかけての区間で波形に大きい変化が見られるのは体動による影響であり、体動による電圧の変化は呼吸運動に対して目立って大きいことが知られている。

この体動からの情報は、睡眠状態の推定のうち“覚醒”状態か、覚醒状態以外のいわゆる“眠っている”状態であるかの推定に利用することができる。尚、ここで言う体動とは睡眠時の寝返りなどのことだけではなく、覚醒状態での体動も含む。

睡眠環境制御部５は、上述のように電圧の変化から体動の状態が検出可能であるため、本実施形態では図３の電圧変化における各ピーク値の比を体動検出に使用する（以下、ピーク値比と呼ぶ）。尚、ピーク値とは電圧が正でかつ最大値を示す電圧波形形状がピークとなる箇所の値である。図３では、時間０〜５９秒の区間に、正のピーク値のポイントは１４ポイント（Ｐ１〜Ｐ１４）存在する。

また、当該電圧変化の各ピークのタイミング間の時間間隔（以下、ピーク間隔と呼ぶ）が所定の範囲外であることは実験・調査データから覚醒又は体動ということができるので、ピーク間隔も覚醒の推定に使用する。

また、生体情報が明らかに異常な値をとる、又は異常な周期が存在する場合は、覚醒を表す状態と判断する。

このように、睡眠環境制御部５は、ピーク値比とピーク間隔に基づいてヒトが覚醒状態にあるか否かを推定する。

ここで、ピーク値、ピーク間隔は、具体的には次のように算出する。即ち、測定された電圧変化のデータが所定の正の閾値（本実施形態では１Ｖ）を越えてから、所定の負の閾値（本実施形態では−１Ｖ）に達するまでの間の最大値を電圧の正のピーク値として算出する。このように負の閾値を設けることにより、ヒステリシス効果で正のピーク値の誤検出を防止することができる。また、算出した正のピーク値から次の正のピーク値に到達するまでの時間をピーク間隔とする。以上により、ピーク値比とピーク間隔は次式で表される。

さらに、睡眠環境制御部５は、ピーク間面積を算出し、その後各ピーク間面積の平均と分散を算出して評価値ＳＶを算出し、該評価値ＳＶと所定の閾値とを比較することによって、ヒトの睡眠状態を推定する。

この評価値ＳＶはヒトの呼吸運動波形の波形形状に応じた値を示す。ピーク間面積とは各ピークタイミング間においてヒトの呼吸運動波形と基準軸とで囲まれた各区間の面積のことで、電圧値が負である区間では積分値の絶対値を使用する。なお、基準軸は任意であるが、ここではセンサからの出力が時系列方向において全て一定値、さらには零であると想定した時の特性直線とした。ここで、分散Ｂは、ピーク間面積をｇ_ｊ（ [ｊ＝１，２，３，…，（ｎ−１）]）、各ピーク間面積の平均をＡとすると
次式

で与えられるので、評価値ＳＶは次式で与えられる。

以上のように睡眠環境制御部５は、生体情報処理部４により測定されたヒトの呼吸運動波形から、該波形のピーク値比とピーク間隔およびピーク間面積に基づいてヒトの睡眠状態を推定する。

次に、睡眠環境制御部５によるヒトの睡眠環境の制御方法について説明する。

ヒトは、入床してから入眠するまでは覚醒状態にあり、入眠するとその睡眠状態は、覚醒の状態から浅い睡りの状態へ移行する。その後、浅い眠りの状態から深い眠りの状態へ移行し、再び浅い眠りの状態へと移行する。このようなヒトの睡眠状態における、浅い眠りの状態から深い眠りの状態を経て再び浅い眠りの状態への一連の移行を睡眠サイクルという。該睡眠サイクルに要する時間は、一般的に略９０分といわれている。

ヒトは、この睡眠サイクルを複数回繰り返した後、再び覚醒の状態へ移行し、やがて目覚めると言われている。

一方、ヒトは体温調節機能を備えており、ヒトが入床した後、該体温調節機能は、ヒトの睡眠状態の変化に連動してヒトの体温を次のように変動させると言われている。

即ち、ヒトが入床から入眠までの覚醒の状態にあるときは、該体温調節機能は、通常、ヒトの体温を平熱(通常、約３５〜３６℃程度と言われている。)に保っている。 ヒトの睡眠状態が覚醒の状態から浅い眠りの状態へと移行する際には、ヒトの体の末梢部から熱を放熱させ、その体温を平熱から略０．２〜０．３℃低下させる。

ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態からさらに深い眠りの状態へと移行する際には、さらにヒトの体温を略０．２〜０．３℃低下させる。

続いて、ヒトの睡眠状態が深い眠りの状態から浅い眠りの状態へ移行する際には、ヒトの体温を略０．２〜０．３℃上昇させる。

上述したように、ヒトは、睡眠サイクルを複数回繰り返した後覚醒の状態へ移行する。ヒトが覚醒状態に近づくにつれて、ヒトの体温調節機能は、ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態から深い眠りの状態へ移行する際のヒトの体温の低下の割合を小さくする。即ち、ヒトは覚醒状態に近づくにつれて、その体温が上昇し、再び覚醒状態へと移行する場合には、体温は平熱かそれより高い温度となる。

このようなヒトの体温調節機能が適切に機能することによって、ヒトは快適な睡眠を得ることができるが、かかる体温調節機能が適切に機能できるか否かはヒトの睡眠環境によって左右される。

本実施の形態における睡眠環境制御部５は、ヒトがかかる体温調節機能を効果的に機能させることができるように睡眠環境調節手段６を制御して睡眠環境を調節する。

具体的には、睡眠環境制御部５はヒトの睡眠環境として、寝床内の温度を制御する。

ヒトが、上述の体温調節機能を機能させるにあたり具体的に寝床内の温度をどのように変化させるのが最も良いかは、ヒトそれぞれの個人差や季節環境によって異なる。 しかしながら、ヒトが四季を通じて最も快適に感じる寝床内温度は略３２℃といわれていることから、本実施の形態における睡眠環境制御部５は、この３２℃を中心温度ＣＴ℃として、季節を夏季と冬季に分けて、以下に示すように寝床内の温度制御を行っている。

季節が夏季の場合、ヒトが入床してから覚醒の状態にあるときは睡眠環境調節手段６を制御して寝床内の温度を略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）（第５快適温度）とする。

これは、ヒトは覚醒の状態から浅い眠りの状態に移行する際に、ヒトの温度調節機能が、ヒトの表面の皮膚から熱を放熱させ、ヒトの体温を低下させるため、かかる放熱を促進するためである。

ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態にあるときは、寝床内の温度をＣＴ℃（３２℃）（第１快適温度）とする。

これは、ヒトが浅い眠りの状態にあるときは、体温調節機能が低下し、ヒトの体温は寝床内の温度の影響を受けるため、寝床内温度の影響を受けたとしてもヒトが快適に感じることができるようにするためである。

ヒトの睡眠状態が深い眠りの状態にあるときは略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）（第２快適温度）とする。

これは、ヒトの睡眠状態が浅い眠りの状態から深い眠りの状態へと移行する際には、ヒトの体温がさらに低い温度へ下降するからである。

ヒトが入床後、その睡眠サイクルを所定回数、例えば３回繰り返したと考えられる時間の経過後は、ヒトが浅い眠りの状態にあるときは寝床内の温度を略（ＣＴ＋１）℃（略３３℃）（第３快適温度）とし、深い眠りの状態にあるときは略ＣＴ℃（略３２℃）（第４快適温度）とし、覚醒状態へ移行したときは略（ＣＴ＋１）℃（略３３℃）（第７快適温度）とする。

これはヒトが再び覚醒の状態へと移行する場合には、ヒトの体温調節機能は、その体温を略平熱かそれ以上に上昇させるためである。

他方、季節が冬季の場合は、ヒトが入床してから覚醒の状態にあるときは睡眠環境調節手段６を制御して寝床内の温度を略（ＣＴ＋１）℃（略３３℃）（第６快適温度）とし、その他の睡眠状態における睡眠環境調節手段６の制御は夏季の場合と同様とする。

冬季は、末梢部の冷えによる血管収縮等が、入眠時の放熱の妨げの原因となる。

このことから、冬季には、ヒトが入床してから覚醒の状態にあるときは中心温度ＣＴ℃より高めに設定する必要があるからである。

以下では、図４および図５に示すフローチャートに基づいて、睡眠環境制御部５による睡眠状態の推定および夏季の場合の睡眠環境の制御方法を説明する。

図４はステップＳ１００〜Ｓ１１０までのフローチャートを示している。

ステップＳ１００では、時間計測用タイマーをリセットし、諸変数（ループ回数変数ｉなど）やメモリなどをクリアする。

ステップＳ１０１では、各ハードウエアすなわちタイマーや生体情報データメモリなどに時間計測、生体情報データ取込みを開始させるトリガ信号を発生させる。これ以降、タイマーは時間計測を開始し、所定期間毎（本実施形態では６０秒毎としている）にインタラプトＴ信号を発生させる。また、生体情報処理部４はセンサからの呼吸情報に基づいた電圧変化の測定を開始し、それとともに生体情報データメモリはそのデジタルデータ取込みを開始する。

ステップＳ１０２ではインタラプトＴ信号の受信により、生体情報データメモリに所定期間６０秒分のデータが蓄積されたかどうか確認する。確認されたらステップＳ１０３へ進み、それ以外はステップＳ１０２へ分岐する。

スッテプＳ１０３では前記の方法によりピークを検出し、ピーク間隔、ピーク値比の算出を行う。

スッテプＳ１０４では全てのピーク間隔が所定の範囲内にあるかどうか判定し、範囲内にある場合はフラグPIflagを１に、それ以外のときは０にセットする。なお、PIflag＝０の場合とは、“覚醒”状態にある体動又は睡眠状態とはみなせない状態を表している。

スッテプＳ１０５では全てのピーク値比が所定の範囲内にあるかどうか判定し、範囲内にある場合はフラグPVflagを１に、それ以外のときは０にセットする。なお、PVflag＝０の場合とは、“覚醒”状態にある体動又は睡眠状態とはみなせない状態を表している。

スッテプＳ１０６ではフラグPIflag、PVflagが両者とも所定の範囲内にある場合、すなわち（PIflag，PVflag）＝（１，１）の場合にはステップＳ１０７に、それ以外ではステップＳ１０９ｃに分岐する。

ステップＳ１０７では所定期間６０秒区間内における（ｎ−１）箇所のピーク間面積ｇ_ｊ（ [ｊ＝１，２，３，…，（ｎ−１）]）を算出し、その後各ピーク間面積の平均と分散を算出して評価値ＳＶを算出する。

ステップＳ１０８では、評価値ＳＶと睡眠状態を規定する比較値との比較を行い、評価値ＳＶが比較値未満のときはステップＳ１０９ａに、それ以外のときはステップＳ１０９ｂ分岐する。本実施形態では比較値として０．２を使用している。

ステップＳ１０９ａ、Ｓ１０９ｂ、Ｓ１０９ｃでは、SleepValue[i]にそれぞれ睡眠状態値Deep、Light、MTをセットする。

ステップＳ１１０ではループ回数変数ｉをインクリメントし、当該所定期間分の睡眠状態値設定作業の終了を示すインタラプトＳＶ信号を発生させる。次の所定期間の状態推定ルーチンを開始するためステップＳ１０２へ戻る。

図５は、ステップＳ２００〜Ｓ２１０までのフローチャートを示している。

ステップＳ２００では、上記インタラプトＳＶ信号を受信した場合のみステップＳ２０１へ進む。

ステップＳ２０１では、ループ回数変数ｉが５以上であるかどうか判定する。すなわち５期間分の睡眠状態値が得られているか判定する。これは所定のタイミングにおける睡眠状態を推定するために、複数の所定期間分の睡眠状態値を使用するため（本実施形態では５期間分）、開始直後はその複数の所定期間分の睡眠状態値が得られているかの判定が必要となることによる。ループ回数変数ｉが５以上の場合はステップＳ２０２へ、それ以外はステップＳ２００へ分岐する。

ステップＳ２０２では、カウント用変数DeepCount、MTCountをクリアする。

ステップＳ２０３では、SleepValue[i-4]〜SleepValue[i]の５つにおいて、DEEP、MTがいくつあるかカウントし、DEEPの数を変数DeepCount、MTの数を変数MTCountにセットする。

ステップＳ２０４では、変数DeepCount、変数MTCountの値に応じて睡眠状態の推定を行い、SleepState[i]に推定値“WAKE”、“REM”、“DEEP”、“LIGHT”の何れかをセットする。この値は当該所定期間の睡眠状態の推定を行った最終結果の値である。ステップＳ１０６やステップＳ１０８においてフラグPIflag、PVflagや評価値ＳＶを各閾値と比較することで、ステップＳ１０９ａ〜ｃにおいて所定期間における睡眠状態値をセットしたが、これは言わば仮決めの状態である。この段階では、例えば寝返りの体動をステップＳ１０６で“覚醒”と誤判定する可能性もあり得、より精度の向上を図るべきである。よって、本実施形態では、この段階では睡眠状態推定の確定を行わない。

そこで、ステップＳ２０３、ステップＳ２０４では、当該期間より以前の履歴情報であるSleepValue[i−4]〜SleepValue[i-1]も用い、その仮決めされた睡眠状態値を参酌して当該期間の睡眠状態推定を行うことで、精度の向上を図っている。なお、上記の場合に限らず、所定期間の推定において過去の履歴だけでなく、それより後の睡眠状態値を参酌しても構わない。

以下、ステップＳ２０５からステップＳ２１０では、睡眠環境制御部５による寝床内温度の制御方法を示している。

ステップＳ２０５では、ループ回数変数ｉを５で割った余りが０であるかどうかを判定する。ループ回数変数ｉを５で割った余りが０である場合には、ステップＳ２０６へ進み、そうでない場合はステップＳ２００へ戻る。

上述の如く、ループ回数変数ｉは、本実施形態では所定期間として1分毎にインクリメントされるため、ループ回数変数ｉを５で割った余りが０である場合とは、ループ回数変数ｉが５の倍数となるときである。これは、即ち５分毎にステップＳ２０５からステップＳ２１０を実行し、寝床内温度の制御を行なうことを示している。

ステップＳ２０６では、所定値を示す変数をＳＣとして、ループ回数変数ｉが３×ＳＣ以上であるかどうかを判定し、ループ回数変数ｉが３×ＳＣ以上の場合はステップＳ２０９へ、それ以外はステップＳ２０７へ分岐する。尚、変数ＳＣは、睡眠サイクル時間が略９０分であることから、本実施形態ではＳＣ＝９０としている。

ループ回数変数ｉが３×ＳＣ以上であるかどうかとは、ヒトが入床し、図４および図５に示すフローチャートが開始されてから睡眠サイクル３回分の時間が経過したかどうか判定することを意味している。ヒトは、上述したように、睡眠サイクルを所定回数繰り返し、覚醒の状態へ移行するときにその体温が上昇する。

従って、本実施の形態では、かかる睡眠サイクルの繰り返しが３回発生したと考えられる時間が経過したときを境として睡眠環境の制御方法を異なるものとしている。

ステップＳ２０７では、ループ回数変数ｉが５であるかどうか判定し、ループ回数変数ｉが５である場合はステップＳ２０８へ進み、そうでない場合はステップＳ２１０へ進む。

ステップS２０８では、SleepState[ｉ-4]からSleepState[ｉ-1]に睡眠状態値が格納されておらず、さらに図４および図５に示すフローチャートが開始されてから５分経過後の状態であることから、睡眠状態値は“WAKE”であるとして、寝床内の温度が略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）となるように睡眠環境調節手段６から送出される風の温度を調節し、ステップＳ２００へ戻る。

ステップＳ２０９では、SleepState[ｉ-4]からSleepState[ｉ]のそれぞれに格納されている睡眠状態値“WAKE”“REM”“LIGHT”“DEEP”の数をカウントする。

カウント数の最も多い睡眠状態値が“WAKE”の場合は、ヒトの睡眠状態を覚醒の状態であると判定し、寝床内の温度が略（ＣＴ＋１）℃（略３３℃）となるように睡眠環境調節手段６から送出される風の温度を調節する。

カウント数の最も多い睡眠状態値が“REM”又は“LIGHT”の場合は、ヒトの睡眠状態は浅い眠りの状態にあると判断し、寝床内の温度が略（ＣＴ＋１）℃（略３３℃）となるように睡眠環境調節手段６から送出される風の温度を調節する。

カウント数の最も多い睡眠状態値が“DEEP”の場合は、ヒトの睡眠状態は深い眠りの状態にあると判断し、寝床内の温度が略ＣＴ℃（略３２℃）となるように睡眠環境調節手段６から送出される風の温度を調節する。

尚、睡眠状態値のカウント数が等しい場合には、優先順位を次のようにする。

即ち、“REM”、“LIGHT”＞“DEEP”＞“WAKE”とする。

以上の処理を行ったのち、ステップＳ２００へ戻る。

ステップＳ２１０では、SleepState[ｉ-4]からSleepState[ｉ]のそれぞれに格納されている睡眠状態値“WAKE”“REM”“LIGHT”“DEEP”の数をカウントする。

カウント数の最も多い睡眠状態値が“WAKE”の場合は、寝床内の温度が略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）となるように睡眠環境調節手段６をして送出される風の温度を調節する。

カウント数の最も多い睡眠状態値が“REM”又は“LIGHT”の場合は、ヒトの睡眠状態は浅い眠りの状態にあると判断し、寝床内の温度が略ＣＴ℃（略３２℃）となるように睡眠環境調節手段６をして送出される風の温度を調節する。

カウント数の最も多い睡眠状態値が“DEEP”の場合は、ヒトの睡眠状態は深い眠りの状態にあると判断し、寝床内の温度が略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）となるように睡眠環境調節手段６をして送出される風の温度を調節する。

尚、睡眠状態値のカウント数が等しくなった場合には、優先順位を次のようにする。

即ち、 “REM” 、“LIGHT”＞“DEEP”＞“WAKE”とする。

以上の処理を行ったのち、ステップＳ２００へ戻る。

以上のように、睡眠環境制御部５は、ヒトの呼吸運動波形のピーク間隔、ピーク値比により“覚醒”かどうかの判定を行い、またかかる波形のピーク間面積の平均値、分散により“深い眠り”、“浅い眠り”のいずれであるかを判定し、判定された睡眠状態に応じて、ヒトの体温調節機能が効率よく機能するように睡眠環境である寝床内温度を制御する。

尚、冬季の場合には、上記ステップＳ２１０において、カウント数の最も多い睡眠状態値が“WAKE”の場合に、寝床内の温度が略（ＣＴ＋１）℃（略３３℃）となるように睡眠環境調節手段６をして送出される風の温度を調節する。

図１０に、睡眠環境制御部５による睡眠状態の推定結果とかかる結果に基づく寝床内の温度制御結果を示す。図１０では、睡眠状態に基づいて以下にように寝床内の温度調整が行われていることがわかる。

＜睡眠環境制御開始〜３×ＳＣ分＞
覚醒の状態（WAKE） ：略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）
浅い眠りの状態（LIGHT+REM） ：略 ＣＴ ℃（略３２℃）
深い眠りの状態（DEEP） ：略（ＣＴ−１）℃（略３１℃）
＜３×ＳＣ分後〜覚醒＞
覚醒の状態（WAKE） ：略（ＣＴ＋１）℃ （略３３℃）
浅い眠りの状態（LIGHT+REM） ：略（ＣＴ＋１）℃ （略３３℃）
深い眠りの状態（DEEP） ：略 ＣＴ ℃ （略３２℃）
尚、本実施形態では、上述の如く睡眠環境制御部５は、ヒトの睡眠環境として睡
眠環境調節手段６により寝床内の温度を制御しているが、寝床内温度に限らず、ヒトが寝ている室内の温度を調節できる冷暖房機能等を備えた空調装置により制御することとしてもよい。

また、睡眠環境制御部５はヒトの睡眠サイクルが３回繰り返したと考えられる期間が経過したときを境に睡眠環境の制御方法を異なるものとしているが、３回に限られず、それぞれのヒトの特性に応じて変更することとしてもよい。

さらに、睡眠環境制御部５は、上述した睡眠状態の推定方法に限定されず種々の睡眠状態推定方法に基づいて睡眠環境を制御することができ、例えば、睡眠ポリグラフ法やその他、以下の文献に記載されている睡眠深度の推定方法に基づいて睡眠環境を制御することとしてもよい。

１．特開平９−２９４７３１号公報
２．特開平２００１−６１８２０号公報
３．計測自動制御学会論文集 Ｖｏｌ１３８，Ｎｏ．７，５８１／５８
また、本実施形態では詳説していないが、各期間の睡眠状態値に重み付けをして睡眠状態を推定してもよい。例えば、SleepState[5]を決定するのにSleepValue[3]〜SleepValue[7]を用いて変数DeepCountを算出する際、SleepValue[3]とSleepValue[7]がDeepのときは1回とせずに0.5回、SleepValue[5] がDeepのときは1回とせずに2回とするなどして重み付けを変える。これにより一層の精度の向上が期待できる。

なお、推定値“WAKE”は国際基準により規定された睡眠深度の定義によると“覚醒”であり、“REM”は“レム睡眠”、“LIGHT”は“睡眠深度１，２”の状態、“DEEP”は“睡眠深度３，４“の状態である。

本実施形態における睡眠環境制御部５による睡眠状態推定結果とＰＳＧによる推定結果との比較を図６に載せる。

図６では、“REM”と“LIGHT”の推定を「浅い」、”DEEP”の推定を「深い」としている。図６を参照すると、就寝してから浅い睡眠に入るタイミングや、例えば１〜３時間付近の深い睡眠のタイミング、睡眠のサイクル等の傾向が、ＰＳＧの結果と比較して精度よく推定されていることが確認できる。なお、７時間以降は、ＰＳＧの結果では浅い眠りであるのに対して呼吸運動からの推定では覚醒状態と判断している傾向が見られる。この理由として、睡眠の特性上、明け方になるに従い体動が増加することが知られており、明け方に頻発した体動を覚醒と判定してしまった事が考えられる。なお、ＰＳＧの結果はAllan Rechtschaffen＆Anthony Kalesの手法に基づいた判定であるが、判定者の主観によって判定のずれが生じることもあり、ＰＳＧの判定結果が被験者の実際の状態と一致しない場合もありうる。

なお、上記実施形態では生体情報センサーとして呼気バンド１を用いているが、その他の生体情報センサーとして無拘束センサー、例えば、シート状の静電容量型のセンサーを用いることもできる。この場合は、図７および図８に示すように、敷布団２に該シート状静電容量型センサー７が取り付けられる。

該シート状静電容量型センサー７ではヒトの上半身により圧迫されて電極間の距離が変動し、これに伴ってシート状静電容量型センサー７の静電容量が変動する。よってこの場合は、生体情報処理部４はヒトの呼吸運動及び体動によるシート状静電容量型センサー７の静電容量の変動データを測定する。具体的には、例えばLC共振回路を用いてその共振周波数を測定する。この場合には、睡眠環境制御部５は、生体情報処理部４の出力信号であるヒトの呼吸運動や体動に基づく静電容量の変動波形曲線を用いて睡眠状態を推定する。具体的には前記の呼気バンドの例と同じである。

図９に生体情報処理部４により測定したヒトの呼吸運動による電圧変化を示す（なお、サンプリング周波数は１０Ｈｚ）。図９では、横軸が測定時間（sec）、縦軸が共振周波数（Hz）である。図（ｂ）は図（ａ）の縦軸のレンジを絞って呼吸運動の波形が確認しやすいように縦軸方向において拡大した図である。時間軸の６０秒辺りから１００秒辺りにかけて、波形の変化に体動による影響が見られる。このように体動による周波数の変化は呼吸運動の場合と比べてかなり大きい。以上のように、波形は共振周波数に関するものであるが、この場合でも然るべき閾値を設定することで、前記実施形態と同様に演算、推定等を行うことが可能である。

また、上記実施形態では、睡眠環境制御部５は、生体情報処理部４により測定された電圧変化をサンプリング周波数１００Ｈｚでサンプリングしてデジタル化し、所定の一区間として６０秒間の電圧測定結果に基づいてピーク間隔値、ピーク値、さらにピーク間面積の平均と分散に基づいた評価値を用いて睡眠状態を推定しているが、当該サンプリング周波数、閾値および一区間の長さは、適宜変更することができる。また、睡眠環境制御部５が睡眠状態を推定する際のピーク間隔値などの閾値は、複数の被験者からのデータを統計処理することによりチューニングした値を適用する。

なお、図４及び図５に示す処理フローは、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩなどで実現できる。また、ソフトウエア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。図１には、睡眠環境制御装置の構成を機能ブロックとして示したが、これらの機能ブロックが、ハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、それらの組合せ等、いろいろな形態で実現できることは言うまでもない。例えば図１における生体情報処理部４、睡眠環境制御部５の機能ないし図４及び図５の処理を実行するためのプログラムをパーソナルコンピュータにインストールして睡眠環境制御装置を構成することもできる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、かかる実施の形態は、特許請求の範囲に示された技術的思想の範囲内において、適宜、種々の変更が可能である。

実施の形態に係る睡眠環境制御装置の構成を示す図である。 実施の形態に係る生体情報を取得するセンサーの一つである呼気バンドを示す図である。 実施の形態に係る生体情報処理部により抽出された呼吸信号波形を示す図である。 実施の形態に係る睡眠状態を推定するフローチャートを示す図である。 実施の形態に係る睡眠状態を推定するフローチャートを示す図である。 実施の形態に係る睡眠環境制御装置による睡眠状態推定結果と睡眠ポリグラフによる睡眠深度の実測データを比較した結果を示す図である。 シート状の静電容量型の無拘束生体情報センサーを用いた場合の睡眠環境制御装置の構成を示す図である。 シート状の静電容量型の無拘束生体情報センサーを用いた場合の睡眠環境制御装置の構成を示す図である。 シート状の静電容量型の無拘束生体情報センサーを用いた場合の生体情報処理部により抽出された呼吸信号波形を示す図である。 実施の形態に係る睡眠環境制御装置による睡眠状態推定結果とかかる結果に基づく寝床内温度制御結果を示す図である。

符号の説明

１ 呼気バンド
２ 敷布団
３ 掛布団
４ 生体情報処理部
５ 睡眠環境制御部
６ 環境調節手段
７ シート状静電容量型センサー

Claims (8)

1. 睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置において、
   生体情報および体動を取得するセンサからのデータに基づき呼吸および前記体動に関する時系列方向の波形曲線を算出する波形算出手段と、
   前記睡眠環境の温度である睡眠環境温度を調節する温度調節手段と、
   該波形算出手段によって算出された波形曲線と基準軸とで囲まれた面積の各々の値から分散と平均を求めて前記分散を前記平均の２乗で除して評価値を算出して、該評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて、前記温度調節手段により前記睡眠環境を制御する睡眠環境制御手段とを、
   備えていることを特徴とする睡眠環境制御装置。
2. 前記睡眠環境制御手段は、前記評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の前記波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて睡眠状態を推定する睡眠状態推定手段をさらに備え、
   該睡眠状態推定手段により推定される睡眠状態に基づいて、前記温度調節手段により前記睡眠環境を制御することを特徴とする請求項１に記載の睡眠環境制御装置。
3. 前記睡眠環境制御手段は、
   前記睡眠状態推定手段により睡眠状態が浅い眠りの状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が第１快適温度となるように前記温度調節手段に調節させ、深い眠りの状態であると推定される場合には、前記第１快適温度よりも低い第２快適温度となるように、前記温度調節手段に調節させることを特徴とする請求項２に記載の睡眠環境制御装置。
4. 前記睡眠環境は掛布団と敷布団との間の空間によって形成される環境であって、
   前記温度調節手段は、前記掛布団及び／又は前記敷布団の内部に風を吹き込み、該風の温度を調節することにより前記睡眠環境温度を調節することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載された睡眠環境制御装置。
5. 睡眠環境を制御する睡眠環境制御装置としてコンピュータを機能させる睡眠環境制御プログラムにおいて、
   生体情報および体動を取得するセンサからのデータに基づき呼吸および前記体動に関する時系列方向の波形曲線を算出する波形算出ステップと、
   前記睡眠環境の温度である睡眠環境温度を調節する温度調節ステップと、
   該波形算出ステップによって算出された波形曲線と基準軸とで囲まれた面積の各々の値から分散と平均を求めて前記分散を前記平均の２乗で除して評価値を算出して、該評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて、前記温度調節ステップにより前記睡眠環境を制御する睡眠環境制御ステップとを、
   備えていることを特徴とする睡眠環境制御プログラム。
6. 前記睡眠環境制御ステップは、前記評価値と睡眠状態を規定する比較値との比較および前記体動の前記波形のピーク間隔およびピーク値比に基づいて睡眠状態を推定する睡眠状態推定ステップをさらに備え、
   該睡眠状態推定ステップにより推定される睡眠状態に基づいて、前記温度調節ステップにより前記睡眠環境を制御することを特徴とする請求項５に記載の睡眠環境制御プログラム。
7. 前記睡眠環境制御ステップは、
   前記睡眠状態推定ステップにより睡眠状態が浅い眠りの状態であると推定される場合には、前記睡眠環境温度が第１快適温度となるように前記温度調節ステップに調節させ、深い眠りの状態であると推定される場合には、前記第１快適温度よりも低い第２快適温度となるように、前記温度調節ステップに調節させることを特徴とする請求項６に記載の睡眠環境制御プログラム。
8. 前記睡眠環境は掛布団と敷布団との間の空間によって形成される環境であって、
   前記温度調節ステップは、前記掛布団及び／又は前記敷布団の内部に風を吹き込み、該風の温度を調節することにより前記睡眠環境温度を調節することを特徴とする請求項５乃至７の何れか一項に記載された睡眠環境制御プログラム。
   

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