JP4407365B2 - 睡眠状態検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、睡眠時におけるユーザの睡眠状態を検出し、当該ユーザの健康状態を所定の通報先に通報する睡眠状態検出装置に関する。

近年、睡眠中に呼吸が停止してしまう、所謂無呼吸症候群といった睡眠中に発生する病気の存在が着目されているが、これに伴い、ユーザの睡眠中の健康状態を把握するシステムが提案されている。しかしながら、このシステムとしては、例えば心電図を計測するための電極や呼吸を検知するためのセンサ等をユーザの身体に装着するものが多いので、ユーザに強いる負担が大きく、また、計測中（睡眠中）に装着されたセンサ等が外れてしまうという問題があった。これに対して、ユーザの睡眠中の健康状態を非接触で計測する試みもなされている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照。）。

具体的には、特許文献１には、ヒトを含む動物の生体情報を検出する医療用生体情報検出装置が開示されている。特に、この医療用生体情報検出装置は、被検体の生体情報に関する動画像情報を入力する手段と、所定のフレームレートで入力される動画像上の時系列情報について、更新される第１の時点での画像と、第１の時点に対して所定の関係で更新される第２の時点での画像とのそれぞれの対応する領域における第１次情報変化量を検出するための１次加工手段と、この第１次情報変化量を要素として新たに配列することによって任意の時系列情報である時系列信号化第１次情報変化量を生成し、必要に応じてこの時系列信号化第１次情報変化量とは異なる物理的意義を有する時系列信号化第２次情報変化量までを抽出するための２次加工手段と、必要に応じて高次な特徴量を抽出するための高次加工手段とを備え、さらに、加工後の情報や特徴量を出力する手段と、それらを内部制御する手段とを具備したものである。これにより、この医療用生体情報検出装置は、被検体への電極固定等の接触や束縛なしで、光学的遠隔観測によって生体情報を動画像として抽出することができるとしている。

また、特許文献２には、横になった状態の被監視生体を撮像して撮像画像の変化に基づいて無呼吸状態の発生を検出する無呼吸検出手段と、この無呼吸検出手段によって無呼吸状態が検出されたときには、警報の報知や被監視生体についての所定の情報を出力する報知出力手段とを有する生体監視装置が開示されている。特に、この生体監視装置において、無呼吸検出手段は、予め設定された時間を超える無呼吸が連続して所定回数発生したときには、無呼吸状態の発生と判定するものである。これにより、この生体監視装置においては、被監視生体が無呼吸状態に陥ったことを確実に検出することができ、当該被監視生体についての適切な監視を行うことができるとしている。

特開平７−１２４１２６号公報 特開２００２−３０６４５５号公報

しかしながら、特許文献１及び特許文献２をはじめとする従来の技術は、無呼吸症候群等の睡眠時における異常状態の有無を調査することが可能な特定の検査機関にて専用的に用いられることを対象としている。従って、無呼吸症候群等の睡眠中に発生する病気は、自覚症状がない場合が多いので、日常の睡眠時に異常状態の有無を検出可能であることが望ましい。

そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、日常の睡眠状態を検出して異常状態の有無を確実に検出することができる睡眠状態検出装置を提供することを目的とする。

本発明に係る睡眠状態検出装置は、上述の課題を解決するために、ユーザが就寝の際に横たわるベッド本体の周囲音を検出するとともに、得られた音声信号に基づいていびきの発声を検出し、検出されたいびきが定常的であるか否かを推定する。そして、本発明に係る睡眠状態検出装置は、推定されたいびきの状態に基づいて、ユーザが無呼吸状態に陥ったか否かを推定し、推定された無呼吸状態が異常状態であるか否かを判断し、さらに、ユーザが異常状態であると判断された場合には、通報先に対して通報する。

本発明に係る睡眠状態検出装置によれば、睡眠時に生じる無呼吸に起因する異常状態を病院等の特定の検査機関に出向くことなく確実に検出することができ、その旨を通報することによって早期対応が可能となる。

以下、本発明を適用した具体的な実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

本発明は、睡眠時におけるユーザの睡眠状態を検出し、当該ユーザの健康状態を第三者に通報する睡眠状態検出装置に適用される。

この睡眠状態検出装置は、例えば図１に示すように、ユーザＵＳが就寝する寝室等に設置され、ベッド状の外観を呈して構成される。具体的には、睡眠状態検出装置は、ユーザＵＳが就寝の際に横たわるベッド本体１に、ユーザＵＳの睡眠中における各種情報を検出する各種センサが設けられて構成される。

このセンサとしては、ベッド本体１上にシート状に設けられた圧力マットセンサ２、ベッド本体１の側方に設けられた複数のマイク３及び複数の側方人体検知センサ４、ベッド本体１に対する天井等の上方に設けられた複数の上方人体検知センサ５及び単一のカメラ６を備える。ここで、側方人体検知センサ４は、ユーザＵＳの睡眠中における高さに設けられると共に、ユーザＵＳの睡眠中でない時の高さに設けられる。

これら各種センサの検出値を示すセンサ信号は、ベッド本体１に付設又は内蔵された信号処理モジュール７によって解析され、ユーザＵＳの睡眠状態が推定される。睡眠状態検出装置は、このユーザＵＳの睡眠状態の推定結果に基づいて、信号処理モジュール７に内蔵された通報モジュール８により、例えば病院や宅外の親近者といった所定の通報先ＲＰに対して、ゲートウェイＧＷ及びインターネット網等のネットワーク網ＮＴを介して通報する。また、通報モジュール８は、宅内の通報先ＲＰに対して通報する場合には、図示しない非ＩＰ（Internet Protocol）網を介して通報する。

［睡眠状態検出装置の構成］
このような睡眠状態検出装置における各種センサ並びに信号処理モジュール７及び通報モジュール８は、図２に示すような回路構成からなる。具体的には、睡眠状態検出装置は、上述したセンサ群に対応するセンサ部１０と、上述した信号処理モジュール７に相当する前処理部２０、睡眠状態検出部３０及び健康状態検出部４０と、上述した通報モジュール８に相当する通報部５０とを備える。

センサ部１０は、上述した圧力マットセンサ２、マイク３、側方人体検知センサ４、上方人体検知センサ５及びカメラ６を有する。

マイク３は、例えばコンデンサマイク等から構成され、ユーザＵＳが発声するいびき音等を常時検出する。このマイク３によって検出された音声信号は、前処理部２０のＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換部２１に供給される。

カメラ６は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラから構成され、ベッド本体１に横たわった状態におけるユーザＵＳの上半身又は全身を上方から常時撮像する。なお、カメラ６は、当該睡眠状態検出装置が設置される部屋が暗い場合等、可視光を用いた撮像が困難である場合には、赤外線を照射するライトを付設してもよい。このカメラ６によって撮像された映像信号は、センサ信号として前処理部２０のＡ／Ｄ変換部２２に供給される。

圧力マットセンサ２は、ベッド本体１の床面に敷設された空気圧型又は圧電型のセンサであり、横たわったユーザＵＳの微小な体動や振動を能動的に検出する。空気圧型の圧力マットセンサ２は、マット本体内に空気が封入されたものであり、例えば図３に示すように、ユーザＵＳの微小な体動や振動を空気圧の変化として捉え、この空気圧の変化を空気チューブ４ａを介してマイク４ｂに伝達することにより、ユーザＵＳの微小な体動や振動を電気信号に変換する。また、圧力マットセンサ２は、圧電型である場合には、特に図示しないが、ユーザＵＳの微小な体動や振動に応じて生じるマット本体そのものの微小な形状変化をそのまま電気信号に変換する。

圧力マットセンサ２は、空気圧型及び圧電型のいずれの場合にも、ユーザＵＳの微小な体動や振動を検出するので、睡眠中におけるユーザＵＳの呼吸、心拍、体動等を電気的な生体信号として取得することが可能である。この圧力マットセンサ２によって検出された生体信号は、センサ信号として前処理部２０のＡ／Ｄ変換部２３に供給される。

側方人体検知センサ４及び上方人体検知センサ５は、焦電型のセンサであり、ベッド本体１に横たわったユーザＵＳの大きな体動を受動的に検出する。側方人体検知センサ４は、ベッド本体１のベット面に対する高さ方向におけるユーザＵＳの体動を検出し、上方人体検知センサ５は、ベット面に対する横方向におけるユーザＵＳの体動を検出する。これにより、側方人体検知センサ４及び上方人体検知センサ５では、ユーザＵＳが横たわった状態における体動及びユーザＵＳが起きあがった状態における体動を検出する。

側方人体検知センサ４及び上方人体検知センサ５は、その検出範囲内で所定の指向性を有しているので、その指向方向をベッド本体１の後方又は上方からユーザＵＳが横たわっている方向になるように設定することにより、睡眠中におけるユーザＵＳの寝返りや起床を検出する。例えば、睡眠状態検出装置は、図１に示したように、側方人体検知センサ４を、ベッド本体１に横たわった状態におけるユーザＵＳを検出する高さに設けると共に、頭部を持ち上げて起床した状態におけるユーザＵＳを検出する高さに設けるといったように、ベッド本体１の床面からの高さ方向を３段階に変化させて配置した場合、当該側方人体検知センサ４の指向方向を水平方向に設定することにより、頭部を持ち上げて起床した状態におけるユーザＵＳを検出する２段目の側方人体検知センサ４に基づいて、ユーザＵＳが一時的に起床した旨を検出し、起床回数を計数することができる。

このように、側方人体検知センサ４及び上方人体検知センサ５は、ユーザＵＳの寝相が悪く、圧力マットセンサ２によって情報を検出することができない状況であっても、精度よく起床の有無を検出することを可能とする。この側方人体検知センサ４及び上方人体検知センサ５によって検出されたセンサ信号は、前処理部２０のＡ／Ｄ変換部２４に供給される。

このようなセンサ部１０を構成する各種センサは、いずれもユーザＵＳの身体に直接装着されるものではなく、そのまま生体情報を検出することができるので、睡眠中におけるユーザＵＳの寝返り等によって外れてしまうことがなく、また、ユーザに強いる負担も低減させることができる。

前処理部２０は、アナログ信号のセンサ信号をディジタル信号に変換する４つのＡ／Ｄ変換部２１，２２，２３，２４と、これらＡ／Ｄ変換部２１，２２，２３，２４によって変換されたディジタル信号に対して周波数分離処理を施すフィルタ部２５とを有する。

フィルタ部２５は、Ａ／Ｄ変換部２１，２２，２３，２４によって変換されたディジタル信号に対して周波数分離処理を施し、複数の周波数成分に分離する。ここで、フィルタ部２５は、各センサ信号に応じて、予め設定された異なる周波数分離処理を行う。

具体的には、フィルタ部２５は、圧力マットセンサ２によって検出された生体信号に基づくディジタル生体信号から０．２Ｈｚ付近の低周波成分を分離し、これを呼吸信号として抽出する。また、フィルタ部２５は、圧力マットセンサ２によって検出された生体信号に基づくディジタル生体信号から１Ｈｚ付近の高周波成分を分離し、これを心拍信号として抽出する。

睡眠状態検出装置は、例えば呼吸信号と心拍信号とについての所定時間内の周期及び振幅の安定性に基づいて、ユーザＵＳが睡眠状態に移行したか否かを判断し、睡眠の深度を推定することができる。また、フィルタ部２５は、詳細は後述するが、無呼吸の有無を検出するために、マイク３によって検出された音声信号に基づくディジタル音声信号からいびき音の主成分信号を抽出する。フィルタ部２５は、このようにして周波数分離を施した複数のディジタル信号を睡眠状態検出部３０に供給する。

このように、前処理部２０は、センサ部１０から供給された信号に基づいてユーザＵＳの睡眠状態を検出するために必要となる処理を施す。

睡眠状態検出部３０は、いびきの発声から睡眠状態を判断するためのいびき検出部３１及びいびき状態推定部３２、無呼吸状態を判断するための無呼吸状態推定部３３と、心拍状態を判断するための心拍状態推定部３４、起床回数を判断するための起床回数推定部３５、体動状態を判断するための体動状態推定部３６を有する。なお、このうち、いびき検出部３１、いびき状態推定部３２、及び無呼吸状態推定部３３は、後に詳述するように、無呼吸症候群を検出するために設けられるものである。

いびき検出部３１は、前処理部２０におけるフィルタ部２５から供給されたディジタル信号のうち、マイク３によって検出された音声信号に基づくいびき音の主成分信号が所定以上のレベルである場合には、ユーザＵＳがいびきを発声していると判断する。いびき検出部３１は、いびきの発声を検出した旨を示す信号をいびき状態推定部３２に供給する。

いびき状態推定部３２は、いびき検出部３１によっていびきが検出されると、その発声しているいびきが定常的であるか否かを推定する。いびき状態推定部３２は、詳細は後述するが、いびき音の主成分信号の時間変化の相関を求めることにより、いびきの定常性を推定することができる。いびき状態推定部３２は、推定したいびきの状態を示す信号を無呼吸状態推定部３３に供給する。

無呼吸状態推定部３３は、いびき状態推定部３２によって推定されたいびきの状態の時間変化に基づいて、ユーザＵＳが無呼吸状態に陥ったか否かを推定する。無呼吸状態推定部３３は、詳細は後述するが、いびき状態推定部３２によって求められたいびき音の主成分信号の相関に基づいて、無呼吸状態の有無を推定することができる。

心拍状態推定部３４は、前処理部２０におけるフィルタ部２５から供給されたディジタル信号のうち、圧力マットセンサ２によって検出された生体信号に基づく心拍信号に基づいて、心拍状態を推定する。このとき、心拍状態推定部３４は、ユーザＵＳの正常時における心拍数や呼吸数等を記憶した睡眠状態記憶部３７に記憶されている情報と、検出された心拍信号に基づく心拍数とを比較し、その差分に基づいて、ユーザＵＳの心拍状態を推定する。圧力マットセンサ２によって検出された生体信号に基づくディジタル信号から、前処理部２０におけるフィルタ部２５によって周波数分離された心拍信号は、通常であればその周期が略一定となる。そこで、心拍状態推定部３４は、心拍信号の非定常状態や心停止状態を検出することにより、睡眠中における動悸や不整脈、心停止等の異常を適切に検出することができる。

起床回数推定部３５は、前処理部２０のフィルタ部２５から供給されたディジタル信号のうち、カメラ６によって撮像された映像信号、圧力マットセンサ２によって検出された生体信号、及び側方人体検知センサ４によって検出された生体信号に基づくディジタル生体信号に基づいて、ユーザＵＳが睡眠中に起床した回数（頻度）を推定し、いびき音のピーク周波数や音量と組み合わせることにより、睡眠の深度等を推定する。例えば、起床回数推定部３５は、カメラ６の視野からユーザＵＳが消失したことを示す信号や、圧力マットセンサ２からの信号が途切れたことを示す信号、ユーザＵＳの就寝位置を検出する側方人体検知センサ４及び起床位置を検出する側方人体検知センサ４の信号に基づいて、一時的な起床があった旨を判断することができる。

また、起床回数推定部３５は、上方人体検知センサ５によって検出された信号に基づいて、起床回数を計数することもできる。このとき、起床回数推定部３５は、入眠前と入眠後の起床を識別するために、カメラ６によって撮像された映像信号を用いてもよい。例えば、起床回数推定部３５は、カメラ６によって撮像された映像全体の輝度が高い場合には、当該睡眠状態検出装置が設置された部屋が明るく入眠前であると判断する一方で、輝度が低い場合には、睡眠すべき時間帯であると判断することができる。

体動状態推定部３６は、前処理部２０のフィルタ部２５から供給されたディジタル信号のうち、圧力マットセンサ２によって検出された生体信号、及び上方人体検知センサ５によって検出された生体信号に基づくディジタル生体信号に基づいて、ユーザＵＳの体動状態を推定する。具体的には、体動状態推定部３６は、ディジタル生体信号の振幅変動の大きさ、及びその振幅変動が継続する時間の長さに基づいて、ユーザＵＳの体動状態を推定する。これにより、体動状態推定部３６は、ユーザＵＳの寝返りの頻度等を検出することができる。

このように、睡眠状態検出部３０は、前処理部２０から供給された信号に基づいて、ユーザＵＳの睡眠状態を検出する。

健康状態検出部４０は、ユーザＵＳの健康状態が異常レベルであると判断するための判断条件としてのスコアを設定する異常レベル判断設定部４１と、ユーザＵＳの健康状態が異常レベルであるか否かを推定する異常レベル推定部４２と、時間情報を計数するタイマー部４３と、異常状態を判断する異常判断部４４とを有する。

異常レベル判断設定部４１は、無呼吸状態に陥る時間や回数（頻度）、心拍の不安定さ、起床回数（頻度）、寝返りの回数（頻度）といった各種健康状態が、どの程度であれば異常であると判断するかを、ユーザＵＳによって予め任意にスコアとして設定される。例えば、異常レベル判断設定部４１には、普段無呼吸状態に陥ることがないユーザＵＳである場合には、無呼吸設定スコアとして、「スコア０（なし）」が設定される。このとき、異常レベル判断設定部４１は、例えばユーザＵＳのスイッチ操作による設定によってユーザＵＳごとの異常レベルが設定されることになる。この異常レベル判断設定部４１に設定されたスコアは、異常判断部４４によって読み出される。

異常レベル推定部４２は、睡眠状態検出部３０によって検出された睡眠状態と、タイマー部４３によって計数される時間情報とに基づいて、上述した各種健康状態について個別にスコア化し、ユーザＵＳの健康状態が異常レベルであるか否かを推定する。異常レベル推定部４２は、求めたスコアを異常判断部４４に供給する。

タイマー部４３は、異常レベル推定部４２によって健康状態が異常レベルであるか否かを推定する際に用いる時間情報を計数する。

異常判断部４４は、異常レベル判断設定部４１から読み出したスコアと、異常レベル推定部４２から供給されたスコアとに基づいて、ユーザＵＳが異常状態であるか否かを判断する。例えば、異常判断部４４は、普段無呼吸状態に陥ることがないとして、異常レベル判断設定部４１に無呼吸設定スコアとして「スコア０」が設定されている場合に、異常レベル推定部４２から供給された無呼吸スコアが少しでも値を有していた場合、すなわち、無呼吸状態が少しでも認められた場合には、異常状態であると判断する。また、異常判断部４４は、睡眠状態検出部３０における起床回数推定部３５によって推定された起床回数を異常レベル推定部４２によってスコア化した情報に基づいて、例えば頻繁にトイレに行くといったユーザＵＳの動作を判断し、異常状態であるか否かを判断する。

このように、健康状態検出部４０は、睡眠状態検出部３０によって検出された睡眠状態に基づいて、ユーザＵＳの健康状態（異常の程度）を判断する。

通報部５０は、通報先ＲＰを設定する通報先設定部５１と、通報先ＲＰに対して通報すべき情報を設定する通報情報設定部５２と、通報方式を選択する通報方式選択部５３と、ＶＯＩＰ（Voice Over IP）通話を行う通報方式の１つとしてのＶＯＩＰ通話部５４と、メール転送を行う通報方式の１つとしてのメール転送部５５と、ディジタル信号をアナログ信号に変換する通報方式の１つとしてのＤ／Ａ（Digital to Analog）変換部５６とを有する。

通報先設定部５１は、通報したい通報先ＲＰがユーザＵＳによって予め任意に登録される。例えば、通報先設定部５１には、通報先ＲＰの電話番号や電子メールアドレス等が登録される。なお、通報先ＲＰとしては、１つのみならず、複数登録することができる。

通報情報設定部５２は、通報先ＲＰに対して通報すべき情報の種類がユーザＵＳによって予め任意に設定される。例えば、通報情報設定部５２には、心拍に異常が生じた場合には心拍信号を送信するように設定される。また、通報情報設定部５２には、マイク３によって検出されたいびき、圧力マットセンサ２によって検出された呼吸、カメラ６によって撮像された映像等のセンサ部１０によって検出された各種生体信号に基づく情報を送信するといったように、複数の情報を送信するように設定することもできる。さらに、通報情報設定部５２には、センサ部１０によって検出された各種生体信号に基づく情報ではなく、異常状態である旨を示す所定のアラームやメッセージ等を設定することもできる。

通報方式選択部５３は、通報先設定部５１に設定された通報先ＲＰに関する情報と通報情報設定部５２に設定された通報すべき情報とに基づいて、適切な通報方式（ＶＯＩＰ、メール、アナログ回線等）を選択して決定する。例えば、通報方式選択部５３は、通報先設定部５１に複数の電子メールアドレスが設定されていると共に、通報情報設定部５２によって心拍信号を送信する旨が設定されている場合に、心拍に異常が生じた場合には、通報方式としてメール転送部５５を選択し、登録された複数の通報先のうち何れかの又は全ての電子メールアドレス宛てに心拍信号を送信するように制御する。

ＶＯＩＰ通話部５４は、通報方式の１つとして設けられるものであり、通報先ＲＰとＶＯＩＰ通話を行うものである。睡眠状態検出装置においては、このＶＯＩＰ通話部５４を設けることにより、通報先ＲＰとの双方向通話を行うことが可能となり、健康状態を示す情報を当該通報先ＲＰに対して送信するのみならず、ユーザＵＳの現況等をリアルタイムに通報することが可能となる。

メール転送部５５は、通報方式の１つとして設けられるものであり、通報先ＲＰに対して電子メールを転送するものである。睡眠状態検出装置においては、このメール転送部５５を設けることにより、ユーザＵＳが口頭で通報することができない状況に陥った場合であっても、適切に通報することが可能となる。

Ｄ／Ａ変換部５６は、通報方式の１つとして設けられるものであり、マイク３によって検出されてディジタル化されたディジタル音声信号や、カメラ６によって撮像されてディジタル化されたディジタル映像信号をアナログの音声信号や映像信号に再変換する。このＤ／Ａ変換部５６を設けることにより、ユーザＵＳの現況を視覚的及び又は聴覚的な情報として通報することが可能となり、通報先ＲＰが状況を的確に把握することを可能とする。

このように、通報部５０は、健康状態検出部４０における異常判断部４４によってユーザＵＳが異常状態であると判断された場合には、所定の通報先ＲＰに対して、適切な通報形態でその旨を通報する。

［睡眠状態検出装置による無呼吸状態の検出動作］
このような睡眠状態検出装置においては、上述したように、ユーザＵＳが睡眠中に無呼吸状態に陥っているか否かを検出することができる。ここで、無呼吸症候群は、突然無呼吸状態に陥るのではなく、定常的ないびきを発声していた状態から非定常ないびきを発声した後に無呼吸状態に陥るという特性がある。したがって、無呼吸状態を自動的に検出するためには、いびきの検出と、いびきの状態の把握が重要となる。この無呼吸状態の検出方法について、図４(ａ)及び図４(ｂ)を用いて説明する。

通常のいびきは、１ｋＨｚ付近に固有のピーク周波数を有することが知られており、その周期も比較的一定である。そこで、睡眠状態検出装置においては、センサ部１０におけるマイク３によって検出された音声信号に基づくディジタル音声信号から、前処理部２０のフィルタ部２５によっていびき音の主成分を抽出する。そして、いびき検出部３１により、主成分信号が所定以上のレベルである場合には、ユーザＵＳがいびきを発声していると判断する。

ここで、通常の睡眠時におけるいびきは、その周期が略一定であるので、その主成分信号は、例えば図４(ａ)中の時間領域Ａに示すように、一定時間間隔で振幅のピークが出現する。これに対して、無呼吸症候群であるユーザＵＳの無呼吸状態は、いびき音の主成分信号が、図４(ａ)中の時間領域Ｂに示すように、無呼吸状態に陥る兆候として、その振幅が図４(ａ)中の時間領域Ａにおける周期及び振幅と比較してランダムとなり、非定常且つ不安定となる。

睡眠状態検出装置においては、この様子を定量化するために、いびき検出部３１によっていびきが検出されると、いびき状態推定部３２によってその発声しているいびきが定常的であるか否かを推定する。このとき、いびき状態推定部３２は、いびき音の主成分信号の相関係数ｒをパラメータとして求める。

相関係数は、下記の式に示すように表現され、図４（ｂ）に示すように０乃至１の値をとる。

いびき音の主成分信号が定常的である場合には、図４(ｂ)中の時間領域Ａに示すように、１．０付近の値をとり、非定常的である場合には、図４(ｂ)中の時間領域Ｂに示すように、定常的である場合よりも低い値で推移する。そこで、いびき状態推定部３２は、この相関係数ｒに所定の閾値ＴＨを設け、相関係数がこの閾値ＴＨを下回った場合には、無呼吸状態に陥る兆候であると推定する。

さらに、いびきが不安定である状態から無呼吸状態に変化すると、いびき音の主成分信号は、図４(ａ)中の時間領域Ｃに示すように、振幅が０となる。そこで、いびき状態推定部３２によって無呼吸状態に陥る兆候が推定された後、いびき音の主成分信号の振幅が所定未満のレベルとなった場合には、無呼吸状態推定部３３によってユーザＵＳが無呼吸状態に陥ったと推定する。

このように、ユーザＵＳが睡眠中に無呼吸状態に陥っているか否かを適切に検出することができる。なお、睡眠状態検出装置においては、マイク３によって検出された音声信号のみに基づいて、無呼吸状態の検出を行うのではなく、圧力マットセンサ２によって検出された生体信号に基づく呼吸信号等に基づいて、複合的に相関係数ｒを算出する数式を使用して、判断するようにしてもよい。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、睡眠状態検出装置によれば、ベッド本体１の周囲音をマイク３によって検出すると共に、得られた音声信号に基づいて、いびき検出部３１によっていびきの発声を検出し、検出されたいびきが定常的であるか否かをいびき状態推定部３２によって推定する。そして、推定されたいびきの状態に基づいて、ユーザＵＳが無呼吸状態に陥ったか否かを無呼吸状態推定部３３によって推定し、推定された無呼吸状態の継続時間等が異常状態であるか否かを異常判断部４４によって判断し、さらに、ユーザＵＳが異常状態であると判断した場合には、通報部５０によって通報先ＲＰに対して通報する。

これにより、睡眠時に生じる無呼吸に起因する異常状態を病院等の特定の検査機関に出向くことなく確実に検出することができ、その旨を通報することによって早期対応が可能となる。

また、マイク３によって得られた信号を周波数分析することによっていびき固有の周波数、例えば１ｋＨｚ前後を検出することによって、ユーザＵＳの睡眠の深度をいびき状態推定部３２によって推定することができる。

さらに、ユーザＵＳの健康状態が異常レベルであると判断するための判断条件を、通報する条件として設定する異常レベル判断設定部４１を備えるので、ユーザＵＳによって異常と判断する条件が異なる場合であっても、異常状態の通報を適切に行うことが可能となる。

さらにまた、通報先ＲＰを設定する通報先設定部５１と、通報先ＲＰに対して通報すべき情報を設定する通報情報設定部５２とを備えるので、ユーザＵＳの異常状態を適切な通報先ＲＰに対して通報することができ、その際に、ユーザＵＳや通報先ＲＰにとって必要な情報のみを通報することが可能となる。更には適切な通報方式を選択する通報方式選択部５３を備えるので、通報先ＲＰの通信環境や異常状態の内容等に応じた適切な通報を行うことが可能となる。

なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

本発明の実施形態として示す睡眠状態検出装置の構成を示す図である。 同睡眠状態検出装置の回路構成を示すブロック図である。 空気圧型のマットセンサの構成を示す図である。 (ａ)はいびき音の主成分信号の波形例を示す図であり、（ｂ）はいびき音の主成分信号の相関係数の波形例を示す図である。

符号の説明

１ ベッド本体
２ 圧力マットセンサ
２ａ 空気チューブ
２ｂ マイク
３ マイク
４ 側方人体検知センサ
５ 上方人体検知センサ
６ カメラ
７ 信号処理モジュール
８ 通報モジュール
１０ センサ部
２０ 前処理部
２１，２２，２３，２４ Ａ／Ｄ変換部
２５ フィルタ部
３０ 睡眠状態検出部
３１ いびき検出部
３２ いびき状態推定部
３３ 無呼吸状態推定部
３４ 心拍状態推定部
３５ 起床回数推定部
３６ 体動状態推定部
３７ 睡眠状態記憶部
４０ 健康状態検出部
４１ 異常レベル判断設定部
４２ 異常レベル推定部
４３ タイマー部
４４ 異常判断部
５０ 通報部
５１ 通報先設定部
５２ 通報情報設定部
５３ 通報方式選択部
５４ ＶＯＩＰ通話部
５５ メール転送部
５６ Ｄ／Ａ変換部
ＧＷ ゲートウェイ
ＮＴ ネットワーク網
ＲＰ 通報先
ＵＳ ユーザ

Claims (5)

1. 睡眠時におけるユーザの睡眠状態を検出し、当該ユーザの健康状態を所定の通報先に通報する睡眠状態検出装置において、
   前記ユーザが就寝の際に横たわるベッド本体の周囲音を検出する周囲音検出手段と、
   前記周囲音検出手段によって検出された音声信号に基づいて、いびきの発声を検出するいびき検出手段と、
   前記いびき検出手段によって検出されたいびきが定常的であるか否かを推定するいびき状態推定手段と、
   前記いびき状態推定手段によって推定されたいびきの状態から、前記ユーザが無呼吸状態に陥ったか否かを推定する無呼吸状態推定手段と、
   前記無呼吸状態推定手段によって推定された無呼吸状態が異常状態であるか否かを判断する異常判断手段と、
   前記異常判断手段によって前記ユーザが異常状態であると判断された場合に、前記通報先に対して通報する通報手段とを備え、
   前記いびき検出手段は、マイクによって検出された音声信号に基づくディジタル音声信号から、フィルタ部によっていびき音の主成分を抽出し、主成分信号が所定以上のレベルである場合には、ユーザがいびきを発声していると判断し、
   前記いびき状態推定手段及び前記無呼吸状態推定手段は、いびき音の主成分信号が、一定時間間隔で振幅のピークが出現した場合には、前記いびき検出手段により検出されたいびきが定常的であると推定し、前記ユーザが無呼吸状態に陥っていないことを推定し、
   前記いびき状態推定手段は、いびき音の主成分信号の周期及び振幅が、無呼吸状態に陥る兆候として、いびきが定常的であるときの周期及び振幅と比較してランダムとなり、非定常且つ不安定となった場合には、前記いびき検出手段により検出されたいびきが定常的ではないと推定し、この無呼吸状態に陥る兆候が推定された後、前記いびき検出手段により検出されたいびき音の主成分信号の振幅が所定未満のレベルとなった場合には、前記無呼吸状態推定手段は、ユーザが無呼吸状態に陥ったと推定すること
   を特徴とする睡眠状態検出装置。
2. 前記いびき検出手段は、前記周囲音検出手段により検出された音声信号のうち、いびき固有の周波数を検知し、
   前記いびき状態推定手段は、前記いびき検出手段により検出された周波数に基づいて前記ユーザの睡眠の深さを推定すること
   を特徴とする請求項１に記載の睡眠状態検出装置。
3. 前記異常判断手段は、
   前記無呼吸状態推定手段によって推定された無呼吸状態の異常レベルを推定する異常レベル推定部と、
   前記ユーザの健康状態が異常レベルであると判断する判断条件が入力される異常レベル判断設定部とを備え、
   前記異常レベル推定部で推定した異常レベルが前記異常レベル判断設定部に設定された判断条件を満たした場合には、異常状態であると判断することを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態検出装置。
4. 前記通報手段は、
   予め登録された複数の通報先のうち、何れかの通報先を設定する通報先設定手段と、
   前記通報先設定手段で設定された通報先への通報方式を選択する通報方式選択手段と
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態検出装置。
5. 前記通報手段は、前記ユーザが異常状態であると判断された場合に、前記周囲音検出手段により検出された音声信号、異常状態である旨を示す所定のアラーム又はメッセージを通報先に通報することを決定する通報情報設定部を備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態検出装置。
   

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