JP4487980B2 - 睡眠検査装置および睡眠時無呼吸検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、睡眠検査または睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ：Sleep apnea syndrome）の診断のために使用される装置に関し、特にセンサ部分の改良に関する。

睡眠検査または睡眠時無呼吸検査に用いられる生体センサとしては、鼻口などの呼吸を検知するための気流センサ、いびきを検知するための気管音センサ、呼吸運動を計測するための呼吸センサ、心拍を計測するための心拍センサなど様々なセンサが、各々の目的に応じて使用される。特に、睡眠時無呼吸検査では、呼吸運動を計測するために、胸や腹にバンド状の歪ゲージを巻付け、胸と腹との動きの位相差や運動の大きさを計測し、上気道の狭窄による、いわゆる閉塞型であるのか、鼻および口からの換気が停止するのと同時に、胸部と腹部の呼吸も停止する、いわゆる中枢型であるのかなどの診断を行う。またその際、寝姿勢を計測する為の体位センサなどを併用して用いている。

したがって、睡眠検査および睡眠時無呼吸検査では、多種多様な生体センサが用いられ、それが患者への負担を大きくさせている。特に、患者が自宅へ検査装置を持ち帰って自らセンサを装着する場合、できるだけ生体センサの種類を少なくし、より多くの情報を得るセンサシステムが強く期待される。

一方、特許文献１では、体動を加速度センサで検知して、中途覚醒を判定する中途覚醒の判定システムが提案されている。また、特許文献２では、加速度センサからの出力を周波数分離してそれぞれ解析することで、被検者の日常生活における姿勢や動作を計測するようにした体動解析装置が提案されている。
特開２００２−３４９５５号公報 特開平７−１７８０７３号公報

したがって、上述のように加速度センサを用いて、睡眠検査および睡眠時無呼吸検査に用いる各生体情報を得ることも考えられる。しかしながら、特許文献１の加速度センサは、体動を検出しているだけで、心拍や脈拍は、別の検出手段で検出しており、上述の問題が残る。一方、特許文献２では、体動を１台の加速度センサで検出しているが、日常生活の立ったり座ったりを検出しており、睡眠時無呼吸検査で測定するような僅かで変化が少ない体動を検出することはできない。特に、心拍に比べて呼吸は、遅く、信号成分を分離するのにノウハウが必要である。

本発明の目的は、１台の加速度センサから、睡眠検査および睡眠時無呼吸検査に必要な生体の情報を得ることができる睡眠検査装置および睡眠時無呼吸検査装置を提供することである。

本発明に係る睡眠検査装置及び睡眠時無呼吸検査装置の少なくとも一方の機能を実現する構成は、三次元の加速度センサと、前記加速度センサの出力をフィルタリングするローパスフィルタと、前記加速度センサの出力を所望とするゲインで増幅するアンプと、ｘ軸方向を患者の左右方向とし、ｙ軸方向を患者の身長方向とし、ｚ軸方向を患者の体厚方向とするとき、前記加速度センサから得られるｘ，ｚの各ＤＣ成分ＤＣｘ，ＤＣｚから患者の寝姿勢を検出し、前記加速度センサから得られるｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを前記ローパスフィルタでフィルタリングし、さらに前記アンプで増幅した出力を用いて、（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ のピーク周期の逆数から患者の呼吸数を検出する信号処理手段とを含むことを特徴とする。

この構成によれば、ｘ軸方向を患者の左右方向とし、ｙ軸方向を患者の身長方向とし、ｚ軸方向を患者の体厚方向とするとき、三次元の加速度センサから得られるｘ，ｚの各ＤＣ成分ＤＣｘ，ＤＣｚから患者の寝姿勢（脚側から見た患者の身長軸（ｙ軸）回りの回転）を検出することができ、前記ｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを０．３Ｈｚ程度のローパスフィルタでフィルタリングし、増幅した出力を用いて、（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ のピーク周期の逆数からは患者の呼吸数を検出することができる。したがって、１台の三次元の加速度センサによって患者の寝姿勢および呼吸数を検出することができ、睡眠検査又は睡眠時無呼吸検査に必要な生体の情報を得ることができる。そして、患者からセンサの装着や計測の負担を低減することができるとともに、データ取得エラーの低減化に期待することができる。

また、本発明に係る睡眠検査装置及び睡眠時無呼吸検査装置の少なくとも一方の機能を実現する構成は、前記信号処理手段は、前記加速度センサからｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取り込むタイミングを表す変数をｉとした場合に、前記タイミングｉにおいて、第１に、前記加速度センサからｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取り込み、第２に、前記各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚに基づいて前記（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ を絶対値Ｂiとして求め、第３に、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る移動平均値Ｂｍｅａｎを更新し、第４に、前記移動平均値Ｂｍｅａｎを前記絶対値Ｂｉから減算してゼロ点シフトを補正値Ｂ０ｉとして行い、第５に、前記補正値Ｂ０ｉに対してローパスフィルタ処理をフィルタリング値ＢＦｉとして行い、第６に、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る標準偏差Ｂσを更新し、第７に、前記標準偏差Ｂσに予め定める閾値Ｔｈに加算して閾値ＢＴｈを求め、第８に、今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈを超えているか否かを判断し、前記第８の判断で超えている場合には、第９に、さらに前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１と比較し、前記第９の判断で超えている場合にはピーク値ＢＰを今回のフィルタリング値ＢＦｉで更新し、ピーク値ＢＰの存在を表すフラグＦを１にセットし、第１０に、前記第８の判断で今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈ以下である場合および前記第９で前記フラグＦに１をセットした後に、前記変数ｉに１を加算した後に、前記第１に戻り、第１１に、前記第９の判断で今回のフィルタリング値ＢＦｉが前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１以下である場合、前記フラグＦが１にセットされているか否かを判断し、前記第１１の判断で前記フラグＦが１にセットされていない場合には、第１２に、前記変数ｉに１を加算した後に、前記第１に戻り、前記第１１の判断で前記フラグＦが１にセットされている場合には、第１３に、前記ピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ）を取り込み、第１４に、前回のピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ−１）からの周期ＢＴ（ｋ）を求め、第１５に、前記周期ＢＴ（ｋ）の逆数を求めることで、今回の１分間当りの呼吸数Ｂｆ（ｋ）を求め、前記変数ｉを１に初期化した後に、前記第１に戻ることを特徴とする。

この構成によれば、１台の三次元の加速度センサによって患者の寝姿勢および呼吸数を検出することができ、睡眠検査又は睡眠時無呼吸検査に必要な生体の情報を得ることができる。そして、患者からセンサの装着や計測の負担を低減することができるとともに、データ取得エラーの低減化に期待することができる。

本発明の睡眠検査装置および睡眠時無呼吸検査装置は、以上のように、三次元の加速度センサから得られるｘ，ｚの各ＤＣ成分から患者の寝姿勢を検出し、前記ｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分をローパスフィルタでフィルタリングし、増幅した出力から患者の呼吸を検出する。

それゆえ、１台の加速度センサから、睡眠検査や睡眠時無呼吸検査に必要な生体の情報を得ることができ、患者からセンサの装着や計測の負担を低減することができるとともに、データ取得エラーの低減化に期待することができる。

［実施の形態１］
図１は、本発明の実施の一形態に係る睡眠時無呼吸検査装置１の電気的構成を示すブロック図である。この睡眠時無呼吸検査装置１は、患者の心拍数、呼吸数および寝姿勢を検出するために患者に装着するセンサとしては、三次元の加速度センサ２のみを用いる。前記加速度センサ２の出力の各ｘ，ｙ，ｚ成分は、フィルタＦ１〜Ｆ３に共通に入力される。前記各フィルタＦ１〜Ｆ３の出力は、それぞれアンプＡ１〜Ａ３において所望とするゲインで増幅され、アナログ／デジタル変換器ＡＤ１〜ＡＤ３においてデジタル値に変換された後、マイクロコンピュータおよびその周辺回路などを備えて構成される演算処理回路３へ入力される。前記アナログ／デジタル変換器ＡＤ１〜ＡＤ３および演算処理回路３は、前記センサ、アンプおよびフィルタの各出力を後述するようにして解析し、睡眠時無呼吸検査に用いられるデータを作成する信号処理手段を構成する。

図２および図３は、前記加速度センサ２の取付け状態を示す図である。前記加速度センサ２は、図２において参照符号２ａで示すように患者４の胸に、好ましくは、図３で示すように患者４のみぞおち付近に、テープなどで貼付けられる。また好ましくは、図２において参照符号２ｂで示すように患者４の腹にも設けられることで、胸と腹との動きの位相差を計測することができる。取付け方向は、ｘ軸方向を患者４の左右方向、ｙ軸方向を患者４の身長方向、ｚ軸方向を患者４の体厚方向となっている。

図４は、前記フィルタＦ１〜Ｆ３およびアンプＡ１〜Ａ３の具体的構成を示すブロック図である。前記三次元の加速度センサ２からは、各成分の出力ｘ，ｙ，ｚに、参照用の出力ｒｅｆが出力される。各出力ｘ，ｙ，ｚ，ｒｅｆの出力端は、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサから成る加速度センサ２のバイアス用の高周波信号を除去するコンデンサＣｘ１，Ｃｙ１，Ｃｚ１，Ｃｒ１を介して接地されている。たとえば、Ｃｘ１，Ｃｙ１，Ｃｚ１，Ｃｒ１＝０．０１μＦである。

前記出力ｘ，ｚは、抵抗Ｒｘ１，Ｒｚ１を介して姿勢情報ｘ，ｚとして出力され、前記アナログ／デジタル変換器ＡＤ１に入力される。したがって、前記フィルタＦ１は、スルーフィルタであり、アンプＡ１のゲインは、１であり、前記加速度センサ２の出力の殆どを占めるＤＣ成分がそのまま出力されることになる。たとえば、Ｒｘ１，Ｒｚ１＝１ｋΩである。

また、前記各出力ｘ，ｙ，ｚは、前記フィルタＦ２を構成する結合コンデンサＣｘ２，Ｃｙ２，Ｃｚ２および入力抵抗Ｒｘ２，Ｒｙ２，Ｒｚ２を介して、前記アンプＡ２を構成するオペアンプＯＰｘ，ＯＰｙ，ＯＰｚの反転入力端にそれぞれ入力される。このオペアンプＯＰｘ，ＯＰｙ，ＯＰｚの非反転入力端には、前記出力ｒｅｆが、入力抵抗Ｒｘ３，Ｒｙ３，Ｒｚ３および平滑コンデンサＣｘ３，Ｃｙ３，Ｃｚ３を介して入力されている。またこのオペアンプＯＰｘ，ＯＰｙ，ＯＰｚの反転入力端には、それぞれの出力が、相互に並列の帰還抵抗Ｒｘ４，Ｒｙ４，Ｒｚ４および帰還コンデンサＣｘ４，Ｃｙ４，Ｃｚ４を介して負帰還されている。オペアンプＯＰｘ，ＯＰｙ，ＯＰｚの出力は、抵抗Ｒｘ５，Ｒｙ５，Ｒｚ５を介して、呼吸情報ｘ，ｙ，ｚとして出力され、前記アナログ／デジタル変換器ＡＤ２に入力される。たとえば、Ｃｘ２，Ｃｙ２，Ｃｚ２＝１００μＦであり、Ｒｘ２，Ｒｙ２，Ｒｚ２＝１ｋΩであり、Ｒｘ３，Ｒｙ３，Ｒｚ３＝１０ｋΩであり、Ｃｘ３，Ｃｙ３，Ｃｚ３＝０．１μＦであり、Ｒｘ４，Ｒｙ４，Ｒｚ４＝３００ｋΩであり、Ｃｘ４，Ｃｙ４，Ｃｚ４＝０．１μＦであり、Ｒｘ５，Ｒｙ５，Ｒｚ５＝１ｋΩである。したがって、加速度センサ２の各出力ｘ，ｙ，ｚの内、前記ＤＣ成分に重畳する微小なＡＣ成分の０．３Ｈｚ以下の成分が、３００倍に増幅されて出力されることになり、前記フィルタＦ２は、ローパスフィルタとなる。

さらにまた、前記出力Ｚは、前記フィルタＦ３を構成する結合コンデンサＣｚ２０および入力抵抗Ｒｚ２０を介して、前記アンプＡ３を構成するオペアンプＯＰｚ０の反転入力端に入力される。このオペアンプＯＰｚ０の非反転入力端には、前記出力ｒｅｆが、入力抵抗Ｒｚ３０および平滑コンデンサＣｚ３０を介して入力されている。またこのオペアンプＯＰｚ０の反転入力端には、それぞれの出力が、相互に並列の帰還抵抗Ｒｚ４０および帰還コンデンサＣｚ４０を介して負帰還されている。オペアンプＯＰｚ０の出力は、抵抗Ｒｚ５０を介して、心拍情報として出力され、前記アナログ／デジタル変換器ＡＤ３に入力される。たとえば、Ｃｚ２０＝１０μＦであり、Ｒｚ２０＝１ｋΩであり、Ｒｚ３０＝１０ｋΩであり、Ｃｚ３０＝０．１μＦであり、Ｒｚ４０＝４００ｋΩであり、Ｃｚ４０＝０．００１μＦであり、Ｒｚ５０＝１ｋΩである。したがって、加速度センサ２の出力ｚの内、前記ＤＣ成分に重畳する微小なＡＣ成分の１０〜１５Ｈｚの成分が、４００倍に増幅されて出力されることになり、前記フィルタＦ３は、バンドパスフィルタとなる。

したがって、上述の図４の構成を模式的に示せば、図５で示すようになる。なお、加速度センサ２の取付け方向は、上述に限らず、後段のフィルタＦ１〜Ｆ３およびアンプＡ１〜Ａ３に対応していればよい。すなわち、出力ｘを結合コンデンサＣｚ２，Ｃｚ２０に入力するようになっていれば、患者４の体厚方向をｘ方向とすればよい。同様に、左右方向および上下方向も、これに合わせて設定されればよい。

前記アナログ／デジタル変換器ＡＤ１〜ＡＤ３においてデジタル値に変換された上記のような入力信号は、演算処理回路３に取込まれ、デジタルフィルタ処理によってＳＮを向上させて使用される。

演算処理回路３は、フィルタＦ２およびアンプＡ２を介して入力された０．３Ｈｚ以下の呼吸情報ｘ，ｙ，ｚから、前記デジタルフィルタ処理によって０．２Ｈｚ近傍の信号を抽出し、得られた呼吸に基づく体動データが、該演算処理回路３内のデータベースに格納されている呼吸中の体動データと、無呼吸中の体動データとに比較され、患者４が呼吸状態か無呼吸状態かのどちらかを推定する。図６には、前記加速度センサ２からの出力ｘ，ｙ，ｚをフィルタＦ２およびアンプＡ２を通過させた信号波形の一例を実線で示し、前記演算処理回路３によるデジタルフィルタ処理後の信号波形の一例を破線で示している。また、各信号を合成した絶対値も示し、その絶対値の信号から演算処理回路３内で求めた呼吸数の変化の一例を図７で示している。

さらに、加速度センサ２を、前記図２で示すように胸郭部と腹部とに配置し、計測した場合、無呼吸状態にある体動データから、以下の手順で、中枢性または閉塞性の判断を可能とする。すなわち、両部位の呼吸による体動データを比較すると、周期性のある動きの場合、動きの位相差は、２階微分値に当たる加速度値間でも維持されるので、直接両者の相互相関関数を計算することが可能である。これにより、動きの位相差の算出が可能となる。位相差が予め定める閾値以上の場合、その無呼吸状態が、前記データベースに格納されている中枢性と梗塞性との位相差のデータとの比較によって、無呼吸のタイプを推定することが可能である（前記図７は胸郭部と腹部とのデータを示しているが、健常者のデータである）。

同様に、演算処理回路３は、フィルタＦ３およびアンプＡ３を介して入力された１０〜１５Ｈｚ付近の心拍情報から、前記デジタルフィルタ処理によって１Ｈｚ付近の心拍信号を抽出し、得られた心拍信号のピークが分かると、そこからＲ−Ｒ間隔などの情報を得ることが可能となる。図８には、前記加速度センサ２からの出力ｚをフィルタＦ３およびアンプＡ３を通過させた信号波形の一例と、前記演算処理回路３によるデジタルフィルタ処理後のピークホールドした信号波形の一例とを示している。また、その信号から演算処理回路３内で求めた心拍数の変化の一例を図９で示している。

さらにまた、演算処理回路３は、抵抗Ｒｘ１，Ｒｚ１を介して入力されたＤＣ成分から、体動データの静的な情報を抽出する。図１０には、前記抵抗Ｒｘ１，Ｒｚ１を介する加速度センサ２からの出力ｘ，ｚの信号波形の一例と、その信号から演算処理回路３内で求めた寝姿勢変化の一例を示している。また図１０には、加速度センサ２からの出力ｙも示しているが、体軸（ｙ軸）回りの姿勢変化であるので、この出力ｙは殆ど変化せず、左右方向の出力ｘおよび前後方向の出力ｚが、寝姿勢を変化させる際に変化していることが理解される。このため、前記出力ｙは、寝姿勢の変化を検出するために取込んでいない。

以下に、寝姿勢、呼吸数および心拍数の解析方法を具体的に説明する。先ず寝姿勢については、前記演算処理回路３は、１００ｍｓｅｃ毎に、ｘ，ｚの各ＤＣ成分ＤＣｘ，ＤＣｚを取込み、（ＤＣｘ／（ＤＣｘ^２＋ＤＣｚ^２）^１／２，ＤＣｚ／（ＤＣｘ^２＋ＤＣｚ^２）^１／２）を求め、前記図１０で示す寝姿勢変化のグラフにおいて、ｘ軸方向に各サンプリングタイミングｔを取り、ｙ軸方向に患者４の体軸（ｙ軸）回りの姿勢を取り、（ｔ，０）を始点として、求めた値（ＤＣｘ／（ＤＣｘ^２＋ＤＣｚ^２）^１／２，ＤＣｚ／（ＤＣｘ^２＋ＤＣｚ^２）^１／２）を終点とするベクトルで表す。

次に、呼吸数については、図１１で示すように、前記演算処理回路３は、先ずステップＳ１で、タイミングを表す変数ｉを１に初期化し、以降１００ｍｓｅｃ毎に、ステップＳ２で、ｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取込み、（ＡＣｘ^２＋ＡＣｙ^２＋ＡＣｚ^２）^１／２を求める。これを絶対値Ｂｉとする。

続いてステップＳ３では、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る移動平均値Ｂｍｅａｎが更新され、ステップＳ４では、その平均値Ｂｍｅａｎが前記絶対値Ｂｉから減算されてゼロ点シフトが行われる。これを補正値Ｂ０ｉとする。ステップＳ５では、前記補正値Ｂ０ｉに対して０．３Ｈｚのローパスフィルタ処理が行われ、これをフィルタリング値ＢＦｉとする。

上述のようにステップＳ２〜Ｓ５でフィルタリング処理が行われると、ステップＳ１１では、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る標準偏差Ｂσが更新され、ステップＳ１２では、その標準偏差Ｂσが予め定める閾値Ｔｈに加算されて閾値ＢＴｈが求められる。

ステップＳ１３では、今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈを超えているか否かが判断され、超えている場合にはさらにステップＳ１４で、前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１と比較され、超えている場合にはステップＳ１５で、ピーク値ＢＰが今回のフィルタリング値ＢＦｉに更新され、さらにステップＳ１６でピーク値ＢＰが存在することを表すフラグＦが１にセットされる。前記ステップＳ１３において今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈ以下である場合および前記ステップＳ１６からはステップＳ１７に移り、前記変数ｉに１が加算されて前記ステップＳ２に戻り、次の加速度の計測値が取込まれる。

一方、前記ステップＳ１４において今回のフィルタリング値ＢＦｉが前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１以下である場合にはステップＳ１８に移り、前記フラグＦが１にセットされているか否かが判断され、セットされていない場合には単調に加速度が減少しているものと判断して前記ステップＳ１７からステップＳ２に戻り、次の加速度の計測値が取込まれる。

これに対して、前記ステップＳ１８において前記フラグＦが１にセットされている場合には、既に加速度のピークが検出された後減少しているものと判断し、ステップＳ１９では、前記ピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ）が取込まれ、ステップＳ２０では、前回のピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ−１）からの周期ＢＴ（ｋ）が求められる。さらにステップＳ２１で前記周期ＢＴ（ｋ）の逆数を求めることで、今回の１分間当りの呼吸数Ｂｆ（ｋ）が求められた後、前記ステップＳ１に戻って次のピーク検出が行われる。

また、図１２は、心拍数の解析方法を説明するためのフローチャートである。この図１２の解析方法は、前述の図１１で示す呼吸数の解析方法に類似し、対応する部分には同一のステップ番号に添字ａを付して示す。前記演算処理回路３は、先ずステップＳ１ａで、タイミングを表す変数ｉを１に初期化し、以降５ｍｓｅｃ毎に、ステップＳ２ａで、ＡＣ成分ＡＣｚを取込み、これを今回の値Ｈｉとする。

ステップＳ３ａでは、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る移動平均値Ｈｍｅａｎが更新され、ステップＳ４ａでは、その平均値Ｈｍｅａｎが前記値Ｈｉから減算されてゼロ点シフトが行われる。これを補正値Ｈ０ｉとする。ステップＳ５ａでは、前記補正値Ｈ０ｉに対して１０Ｈｚのローパスフィルタ処理が行われ、これをフィルタリング値ＨＦｉとする。

この図１２で示す心拍数の解析では、さらにステップＳ６で、前記値Ｈｉからフィルタリング値ＨＦｉが減算されて、結果として１０Ｈｚ以上のハイパスフィルタ処理されたフィルタリング値ＨＦｉ’が求められる。ステップＳ７ａでは、前記フィルタリング値ＨＦｉ’に対して１５Ｈｚのローパスフィルタ処理が行われ、こうしてバンドパスフィルタ処理された結果をフィルタリング値ＨＦｉ''とする。

上述のようにステップＳ２ａ〜Ｓ７でフィルタリング処理が行われると、ステップＳ１１ａでは、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る標準偏差Ｈσが更新され、ステップＳ１２ａでは、その標準偏差Ｈσが予め定める閾値Ｔｈに加算されて閾値ＨＴｈが求められる。

ステップＳ１３ａでは、今回のフィルタリング値ＨＦｉ''が前記閾値ＨＴｈを超えているか否かが判断され、超えている場合にはさらにステップＳ１４ａで、前回のフィルタリング値ＨＦｉ−１''と比較され、超えている場合にはステップＳ１５ａで、ピーク値ＨＰが今回のフィルタリング値ＨＦｉ''に更新され、さらにステップＳ１６ａでピーク値ＨＰが存在することを表すフラグＦが１にセットされる。前記ステップＳ１３ａにおいて今回のフィルタリング値ＨＦｉ''が前記閾値ＨＴｈ以下である場合および前記ステップＳ１６ａからはステップＳ１７ａに移り、前記変数ｉに１が加算されて前記ステップＳ２ａに戻り、次の加速度の計測値が取込まれる。

一方、前記ステップＳ１４ａにおいて今回のフィルタリング値ＨＦｉ''が前回のフィルタリング値ＨＦｉ−１''以下である場合にはステップＳ１８ａに移り、前記フラグＦが１にセットされているか否かが判断され、セットされていない場合には単調に加速度が減少しているものと判断して前記ステップＳ１７ａからステップＳ２ａに戻り、次の加速度の計測値が取込まれる。

これに対して、前記ステップＳ１８ａにおいて前記フラグＦが１にセットされている場合には、既に加速度のピークが検出された後減少しているものと判断し、ステップＳ１９ａでは、前記ピーク値ＨＰが検出されたタイミングＨτ（ｋ）が取込まれ、ステップＳ２０ａでは、前回のピーク値ＨＰが検出されたタイミングＨτ（ｋ−１）からの周期ＨＴ（ｋ）が求められる。さらにステップＳ２１ａで前記周期ＨＴ（ｋ）の逆数を求めることで、今回の１分間当りの心拍数Ｈｆ（ｋ）が求められた後、前記ステップＳ１ａに戻って次のピーク検出が行われる。

このように加速度センサ２において２軸以上の加速度値をセンシングすることで、重力加速度成分から寝姿勢の判定が可能となり、さらに３軸に次元を増やし、フィルタリングおよび適宜増幅することで、呼吸データおよび心拍データを得てそれらの相関付けが可能となり、１台の加速度センサ２から、睡眠時無呼吸検査に必要な生体の情報を得ることができ、患者４から加速度センサ２の装着や計測の負担を低減することができるとともに、データ取得エラーの低減化に期待することができる。

本発明の実施の一形態に係る睡眠時無呼吸検査装置の電気的構成を示すブロック図である。 加速度センサの取付け状態を示す模式的な側面図である。 加速度センサの取付け状態を示す模式的な斜視図である。 図１で示す睡眠時無呼吸検査装置におけるフィルタおよびアンプの具体的構成を示すブロック図である。 図４の構成を模式的に示すブロック図である。 加速度センサからの出力をローパスフィルタおよびアンプを通過させた信号波形ならびにそれをデジタルフィルタ処理した信号波形の一例を示す波形図である。 図６で示す波形から求めた呼吸数の変化の一例を示す波形図である。 加速度センサからの出力をバンドパスフィルタおよびアンプを通過させた信号波形およびそれをデジタルフィルタ処理した信号波形の一例を示す波形図である。 図６で示す波形から求めた心拍数の変化の一例を示す波形図である。 加速度センサからのＤＣ成分出力の信号波形の一例と、その信号から求めた寝姿勢変化の一例を示す波形図である。 呼吸数の解析方法を説明するためのフローチャートである。 心拍数の解析方法を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１ 睡眠時無呼吸検査
２ 加速度センサ
３ 演算処理回路
４ 患者
Ａ１〜Ａ３ アンプ
ＡＤ１〜ＡＤ３ アナログ／デジタル変換器
Ｆ１〜Ｆ３ フィルタ
ＯＰｘ，ＯＰｙ，ＯＰｚ，ＯＰｚ０ オペアンプ

Claims (4)

1. 三次元の加速度センサと、
   前記加速度センサの出力をフィルタリングするローパスフィルタと、
   前記加速度センサの出力を所望とするゲインで増幅するアンプと、
   ｘ軸方向を患者の左右方向とし、ｙ軸方向を患者の身長方向とし、ｚ軸方向を患者の体厚方向とするとき、前記加速度センサから得られるｘ，ｚの各ＤＣ成分ＤＣｘ，ＤＣｚから患者の寝姿勢を検出し、前記加速度センサから得られるｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを前記ローパスフィルタでフィルタリングし、さらに前記アンプで増幅した出力を用いて、（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ のピーク周期の逆数から患者の呼吸数を検出する信号処理手段とを含むこと
   を特徴とする睡眠検査装置。
2. 前記信号処理手段は、
   前記加速度センサからｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取り込むタイミングを表す変数をｉとした場合に、前記タイミングｉにおいて、第１に、前記加速度センサからｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取り込み、第２に、前記各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚに基づいて前記（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ を絶対値Ｂiとして求め、第３に、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る移動平均値Ｂｍｅａｎを更新し、第４に、前記移動平均値Ｂｍｅａｎを前記絶対値Ｂｉから減算してゼロ点シフトを補正値Ｂ０ｉとして行い、第５に、前記補正値Ｂ０ｉに対してローパスフィルタ処理をフィルタリング値ＢＦｉとして行い、第６に、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る標準偏差Ｂσを更新し、第７に、前記標準偏差Ｂσに予め定める閾値Ｔｈに加算して閾値ＢＴｈを求め、第８に、今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈを超えているか否かを判断し、前記第８の判断で超えている場合には、第９に、さらに前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１と比較し、前記第９の判断で超えている場合にはピーク値ＢＰを今回のフィルタリング値ＢＦｉで更新し、ピーク値ＢＰの存在を表すフラグＦを１にセットし、第１０に、前記第８の判断で今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈ以下である場合および前記第９で前記フラグＦに１をセットした後に、前記変数ｉに１を加算した後に、前記第１に戻り、第１１に、前記第９の判断で今回のフィルタリング値ＢＦｉが前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１以下である場合、前記フラグＦが１にセットされているか否かを判断し、前記第１１の判断で前記フラグＦが１にセットされていない場合には、第１２に、前記変数ｉに１を加算した後に、前記第１に戻り、前記第１１の判断で前記フラグＦが１にセットされている場合には、第１３に、前記ピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ）を取り込み、第１４に、前回のピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ−１）からの周期ＢＴ（ｋ）を求め、第１５に、前記周期ＢＴ（ｋ）の逆数を求めることで、今回の１分間当りの呼吸数Ｂｆ（ｋ）を求め、前記変数ｉを１に初期化した後に、前記第１に戻ること
   を特徴とする請求項１に記載の睡眠検査装置。
3. 三次元の加速度センサと、
   前記加速度センサの出力をフィルタリングするローパスフィルタと、
   前記加速度センサの出力を所望とするゲインで増幅するアンプと、
   ｘ軸方向を患者の左右方向とし、ｙ軸方向を患者の身長方向とし、ｚ軸方向を患者の体厚方向とするとき、前記加速度センサから得られるｘ，ｚの各ＤＣ成分ＤＣｘ，ＤＣｚから患者の寝姿勢を検出し、前記加速度センサから得られるｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを前記ローパスフィルタでフィルタリングし、さらに前記アンプで増幅した出力を用いて、（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ のピーク周期の逆数から患者の呼吸数を検出する信号処理手段とを含むこと
   を特徴とする睡眠時無呼吸検査装置。
4. 前記信号処理手段は、
   前記加速度センサからｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取り込むタイミングを表す変数をｉとした場合に、前記タイミングｉにおいて、第１に、前記加速度センサからｘ，ｙ，ｚの各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚを取り込み、第２に、前記各ＡＣ成分ＡＣｘ，ＡＣｙ，ＡＣｚに基づいて前記（ＡＣｘ ^２ ＋ＡＣｙ ^２ ＋ＡＣｚ ^２ ） ^１／２ を絶対値Ｂiとして求め、第３に、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る移動平均値Ｂｍｅａｎを更新し、第４に、前記移動平均値Ｂｍｅａｎを前記絶対値Ｂｉから減算してゼロ点シフトを補正値Ｂ０ｉとして行い、第５に、前記補正値Ｂ０ｉに対してローパスフィルタ処理をフィルタリング値ＢＦｉとして行い、第６に、予め定める以前のサンプリング数のデータに亘る標準偏差Ｂσを更新し、第７に、前記標準偏差Ｂσに予め定める閾値Ｔｈに加算して閾値ＢＴｈを求め、第８に、今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈを超えているか否かを判断し、前記第８の判断で超えている場合には、第９に、さらに前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１と比較し、前記第９の判断で超えている場合にはピーク値ＢＰを今回のフィルタリング値ＢＦｉで更新し、ピーク値ＢＰの存在を表すフラグＦを１にセットし、第１０に、前記第８の判断で今回のフィルタリング値ＢＦｉが前記閾値ＢＴｈ以下である場合および前記第９で前記フラグＦに１をセットした後に、前記変数ｉに１を加算した後に、前記第１に戻り、第１１に、前記第９の判断で今回のフィルタリング値ＢＦｉが前回のフィルタリング値ＢＦｉ−１以下である場合、前記フラグＦが１にセットされているか否かを判断し、前記第１１の判断で前記フラグＦが１にセットされていない場合には、第１２に、前記変数ｉに１を加算した後に、前記第１に戻り、前記第１１の判断で前記フラグＦが１にセットされている場合には、第１３に、前記ピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ）を取り込み、第１４に、前回のピーク値ＢＰが検出されたタイミングＢτ（ｋ−１）からの周期ＢＴ（ｋ）を求め、第１５に、前記周期ＢＴ（ｋ）の逆数を求めることで、今回の１分間当りの呼吸数Ｂｆ（ｋ）を求め、前記変数ｉを１に初期化した後に、前記第１に戻ること
   を特徴とする請求項３に記載の睡眠時無呼吸検査装置。

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