JP4528710B2 - 睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システム - Google Patents

睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システム Download PDF

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Description

この発明は、睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システムに関し、特に、ユーザの睡眠状態を示す指標を取得する睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システムに関するものである。
従来、被験者の脈波の一周期のデータである脈拍間隔データと被験者の体動を示す体動データに基づいて被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態計測装置の研究開発が進んでいる。かかる睡眠状態計測装置は、睡眠ポリグラフと呼ばれる脳波、眼球運動、筋電、心電などの生体信号のパターンから睡眠状態を自動的に判定する大掛かりな装置に比較して、日常生活において手軽に睡眠状態を判定することができる睡眠状態計測装置として注目されている。
かかる睡眠状態計測装置は、睡眠中の自律神経の活動である心拍の拍動間隔を脈波の脈拍間隔として捉え、脈拍間隔の変動から取得した自律神経指標に基づいて睡眠状態の判定を行っている。例えば、手の血管の血流変化である脈波は、心拍に同期して変動するために、脈波の脈拍間隔から心拍の拍動間隔を取得できる。例えば、特許文献１および特許文献２の従来技術では、脈波データの周波数スペクトル成分から求められた自律神経指標に基づく睡眠状態の判定が行われている。即ち、脈波データから一連の脈拍間隔データを求め、一連の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換し、周波数スペクトル分布に変換した一連の脈拍間隔データから求めた低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）と高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）におけるパワースペクトルの値から自律神経指標を取得し、自律神経指標から睡眠状態の判定を行っている。また、特許文献３の従来技術では、脈波データと共に体動データとを計測して、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠、中途覚醒などの睡眠状態の判定を行っている。
特開２００２−２９１７１０号公報 特開平０７−１４３９７２号公報 特開２００２−３４９５５号公報
しかしながら、上記の特許文献１〜３の従来技術では、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠、中途覚醒などの睡眠状態の判定を行うことはできるが、目的が日常生活下で手軽に計測する点にあるにも関わらず、結果として表示されるのが睡眠状態の時系列変化だけである。そして、このような睡眠状態の時系列変化を一般のユーザが参照しても、例えば眠りが深いのか又は寝付きが浅いのかといった、いわゆる睡眠の質を判断することが困難であった。
また、ユーザに睡眠の質を判断させるためには睡眠状態の指標化が必要となるが、個人差が大きいために絶対的な基準を定めるのは難しく、評価することは困難とされていた。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、睡眠状態を指標化して、ユーザが容易に睡眠状態を判断することができる睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る睡眠状態計測装置は、ユーザの自律神経指標を取得する自律神経指標取得部と、前記自律神経指標の時間変化と誤差が最小となる該正弦又は余弦関数のパラメータを決定し、該パラメータを用いた正弦又は余弦関数をユーザの睡眠周期を示す時間関数として取得する睡眠周期取得部を備え、前記自律神経指標の時間変化と、取得した前記睡眠周期を示す時間関数の変移と、の差異から睡眠周期性指標を算出する睡眠周期性指標算出部と、を備えることを特徴とする。
また、本発明に係る睡眠状態計測方法は、ユーザの自律神経指標を取得し、前記自律神経指標の時間変化と誤差が最小となる該正弦又は余弦関数のパラメータを決定し、該パラメータを用いた正弦又は余弦関数をユーザの睡眠周期を示す時間関数として取得する睡眠周期取得部を備え、前記自律神経指標の時間変化と、取得した前記睡眠周期を示す時間関数の変移と、の差異から睡眠周期性指標を算出する、ことを特徴とする。
また、本発明は、ユーザに対して計測を行う睡眠状態計測装置と、該睡眠状態計測装置と通信を行う情報処理装置とからなる睡眠状態計測システムであって、前記睡眠状態計測装置は、ユーザの自律神経指標を取得する自律神経指標取得部と、前記自律神経指標を送信するデータ送信部と、を備え、前記情報処理装置は、前記自律神経指標を受信するデータ受信部と、前記自律神経指標の時間変化と誤差が最小となる該正弦又は余弦関数のパラメータを決定し、該パラメータを用いた正弦又は余弦関数をユーザの睡眠周期を示す時間関数として取得する睡眠周期取得部を備え、前記自律神経指標の時間変化と、取得した前記睡眠周期を示す時間関数の変移と、の差異から睡眠周期性指標を算出する睡眠周期性指標算出部と、を備えることを特徴とする。
本発明によれば、睡眠周期性指標の算出により、睡眠状態を示した指標が取得できるので、睡眠状態を容易に判断することができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、副交感神経優位度指標の算出により、睡眠状態を示した指標が取得できるので、睡眠状態を容易に判断することができるという効果を奏する。
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システムの最良な実施の形態を詳細に説明する。第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置は、腕装着型のセンサモジュールにて、指の光電脈波と手首の加速度を計測し、これらに基づいて睡眠の状態を計測する場合に適用する。第２の実施の形態に係る睡眠状態計測システムは、睡眠状態計測装置が腕装着型のセンサモジュールにて指の光電脈波と手首の加速度を計測して自律神経指標を取得し、ＰＣが自律神経指標から睡眠状態を計測する場合に適用する。第３の実施の形態に係る睡眠状態計測装置は、マット型のセンサモジュールにて、胸部あるいは腹部の振動を圧力センサにて計測し心拍と体動を検出し、これらに基づいて睡眠の状態を計測する場合に適用する。第４の実施の形態に係る睡眠状態計測装置は、カメラにて、布団の差分画像から心拍と体動を検出し、これらに基づいて睡眠の状態を計測する場合に適用する。
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態では、本発明に係る睡眠状態計測装置に腕時計型のセンサモジュールを用い、加速度センサを用いて体動を計測し、指に装着する光電脈波センサで脈拍を取得し自律神経指標を計測する場合について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる睡眠状態計測装置１００の構成を示すブロック図である。本図に示すように、睡眠状態計測装置１００は、入力部１０１と、表示部１０２と、記憶部１０３と、体動計測部１０４と、加速度センサ１０５と、脈波計測部１０６と、データ通信部１０７と、時刻計測部１０８と、電力供給部１０９と、覚醒／睡眠判定部１１０と、体動サンプリングデータ処理部１１１と、脈波サンプリングデータ処理部１１２と、脈拍間隔データ処理部１１３と、自律神経指標データ処理部１１４と、睡眠リズム指標データ処理部１１５と、睡眠時間取得部１１６と、睡眠効率取得部１１７と、癒され度算出部１１８と、制御部１２０と、寝つき取得部１２１と、睡眠状態判定部１２２と、体動量取得部１２３と、中途覚醒取得部１２４と、偏差値取得部１２５と、を有する。本実施の形態にかかる睡眠状態計測装置１００は、計測したデータを解析し、解析結果を記憶部１０３に蓄積し、表示部１０２に表示する。
ここで、図１に示す睡眠状態計測装置１００の装着の例について説明する。図２は、図１に示す睡眠状態計測装置１００の装着の一例を示す図である。図２では、脈波センサ１１９は指に、睡眠状態計測装置本体１００は腕時計のように手首に装着されているが、脈波センサ１１９は、手のひらにバンソウ膏で装着することもできる。そして、表示部１０２には、計測中の睡眠状態や、計測した結果得られた指標などを表示する。なお、表示形式については、後述する。
図１に戻り、制御部１２０は、睡眠状態計測装置１００全体を制御する制御部であり、ユーザの要求および指示を受け付けて各処理部に対する処理要求およびデータの流れを制御する。具体的には、ユーザの要求を受け付けて電源のＯＮ／ＯＦＦ、睡眠状態判定機能の起動、および睡眠状態判定結果の表示などを制御する。
入力部１０１は、ユーザが電源をＯＮ／ＯＦＦする、または表示を切り替える要求や指示を行うスイッチである。表示部１０２は、レーダーチャートで睡眠状態測定結果を表示する表示装置であり、本実施の形態では、ＬＣＤを用いることとするが、一般に用いられるあらゆる表示手段で構成することができる。なお、表示画面例については後述する。
記憶部１０３は、脈波データ、体動データなどの計測データ、脈拍間隔データなど処理後のデータ、睡眠状態を判定する閾値、これらのデータを解析して得られる寝つき、睡眠時間、睡眠効率、癒され度、睡眠リズム指標、体動、中途覚醒などのデータを記憶する記憶部とする。記憶部１０３が、これらの指標を対応付けて保持することで、ユーザに対してこれらの指標を対応付けて提供することができる。これにより、ユーザは、各指標に基づいて、多面的に睡眠状態を判断することができる。
また、記憶部１０３は、本実施の形態ではフラッシュメモリを用いることとするが、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、メモリカードなどの一般的に用いられるあらゆる記憶手段で構成することができる。なお、寝つき、睡眠時間、睡眠効率、癒され度、睡眠リズム指標、体動、中途覚醒の具体的な説明は後に示す。
体動計測部１０４は、被験者の体動を示す体動データとして加速度データを計測し、データ変換をする計測部であり、加速度センサ１０５を接続する。加速度センサ１０５は、３軸方向の−２Ｇ〜２Ｇの加速度を計測する加速度計であり、睡眠状態計測装置１００内に搭載されている。また、体動計測部１０４は、加速度センサ１０５のアナログデータのゲイン、オフセットを調整回路で調整した後、１０ビットＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換して制御部１２０に入力する。なお、本実施の形態の体動計測部１０４は、例えば５０ｍｓ毎に計測を行うこととする。
脈波計測部１０６は、被験者の脈波データを計測し、データ変換をする計測部であり、脈波センサ１１９を有する。脈波センサ１１９は、青色ＬＥＤとフォトダイオードからなり、指の皮膚表面に光を照射し、毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動をフォトダイオードで捉えることで脈波を計測する。また、脈波計測部１０６は、脈波センサ１１９のフォトダイオードからの出力電流を電流電圧変換器で電圧に変換し、増幅器で電圧を増幅して、ハイパスフィルタ（カットオフ周波数：０．１Ｈｚ）とローパスフィルタ（カットオフ周波数：５０Ｈｚ）を施した後、１０ビットＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換して制御部１２０に入力する。
データ通信部１０７は、無線などでパソコンやＰＤＡ端末とデータの送受信を行う。また、データ通信部１０７は、本実施の形態ではBluetooth（登録商標）を用いて通信を行うこととするが、無線、有線を問わず一般に用いられるあらゆる通信手段で通信を行うことができる。
時刻計測部１０８は、時刻を計測する装置であり、具体的には、タイマとする。また、電力供給部１０９は、睡眠状態計測装置１００の電力を供給する電源であり、具体的には、バッテリとする。
体動サンプリングデータ処理部１１１は、体動計測部１０４から取得した３軸方向の加速度データから、体動データの変動量および脈拍間隔内の体動データの変動量の平均である体動量を求める。
図３は、体動サンプリングデータ処理部１１１が、体動データ変動量及び体動量を算出する手順を示した説明図である。本図の（Ａ）で示したグラフが、体動計測部１０４から取得した３軸方向それぞれの加速度データである。そして、体動サンプリングデータ処理部１１１は、取得したそれぞれの加速度データに対して、時間微分を行い、３軸方向それぞれの加速度の微係数を算出する。この算出された３軸方向の加速度の微係数の１分間の変移を、本図の（Ｂ）で示す。次に、体動サンプリングデータ処理部１１１は、この３軸方向の加速度の微係数の２乗和の平方根を算出し、これを体動データの変動量とする。この体動データの変動量の１分間の変移を、本図の（Ｃ）に示す。そして、体動サンプリングデータ処理部１１１は、この算出された体動データの変動量から脈拍間隔内の体動データの変動量の平均である体動量を算出する。また、本実施の形態の体動データの変動量は、例えば体動計測部１０４で計測される５０ｍｓ毎のユーザの体動の変動量とする。また、体動量とは、取得した体動データの変動量の１分間の平均値とする。そして、体動サンプリングデータ処理部１１１は、体動データの変動量および体動量を体動判定のためのデータとして体動判定部１５１に提供する。
図１に戻り、覚醒／睡眠判定部１１０は、被験者の体動データに基づいて被験者が覚醒しているか否かを判定する判定部であり、体動判定部１５１と覚醒判定部１５２を有する。体動判定部１５１は、睡眠状態計測装置１００を備えたユーザの体動を判定する。また、覚醒判定部１５２は、体動判定部１５１によって判定された体動の発生頻度からユーザが睡眠中か覚醒しているか判定する。
図４は、睡眠状態計測装置１００の覚醒／睡眠判定部１１０が睡眠中であるか否か判断する例を示した説明図である。なお、本図では、説明を容易にするため第２の所定の閾値は、５回／分とした場合の例とする。そして、第１の所定の閾値として体動計に使用されている微小な体動の最小値である０．０１Ｇを用いる。そして、体動判定部１５１は、体動サンプリングデータ処理部１１１から取得した体動データの変動量が第１の所定の閾値以上か否か比較を行い、第１の所定の閾値以上の場合はユーザが体動したと判定する。
そして、覚醒判定部１５２は、体動判定部１５１から体動の有無を取得し、設定区間にける体動発生頻度を計測する。ここで、設定区間としては例えば１分間が好ましい。本実施の形態では、覚醒判定部１５２は、体動発生頻度が第２の所定の閾値以上である場合に覚醒状態であると判定する。一方、体動発生頻度が第２の所定の閾値未満である場合は睡眠状態であると判定する。
また、本実施の形態と異なる例として、覚醒判定部１５２は、体動判定部１５１によって判定された体動の発生頻度が第２の所定の閾値以上であり、かつ、後述する処理により得られる脈拍間隔データが過去の睡眠中の脈拍間隔データの平均値より短い場合に覚醒中と判定してもよい。また、第２の所定の閾値は、過去の覚醒時における体動頻度から２０回／分とするのが好ましい。
図１に戻り、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、睡眠状態計測装置１００が装着されたユーザの脈波から脈波データをサンプリングして脈拍間隔データを取得する。
具体的には、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、脈波から脈波データをサンプリングし、サンプリングした一連の脈波データを時間微分して一連の脈波データの直流変動成分を取得し、一連の脈波データから直流変動成分を除去する。そして、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、直流変動成分を除去された一連の脈波データの処理ポイントを中心とした前後役１秒の脈波データの最大値と最小値を取得し、最大値と最小値との間の所定の値を第３の所定の閾値と設定する。例えば、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、第３の所定の閾値として最大値、最小値の差を振幅として、最小値から振幅の９割の値とする。さらに、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、直流変動成分を除去された一連の脈波データから第３の所定の閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔から脈拍間隔データを取得する。
脈拍間隔データ処理部１１３は、脈波サンプリングデータ処理部１１２が取得した脈拍間隔データから一連の脈拍間隔データ、例えば、１分間のデータセットを生成し、一連の脈拍間隔データを高次の多項式で補間する。ここで、脈拍間隔データ処理部１１３が一連の脈拍間隔データを補間する一例について説明する。
図５は、脈拍間隔データ処理部１１３が一連の脈拍間隔データを補間する一例を示す図である。本図に示すように、脈拍間隔データ処理部１１３は、不等間隔の脈拍間隔データを補間、再サンプリングし、等間隔の脈拍間隔データを生成する。補間の手法としては、例えば、脈拍間隔データ処理部１１３は、３次の多項式補間法によって補間する点の前後それぞれ３点のサンプリング点を用いて等間隔の脈拍間隔データを生成する。このようにして脈拍間隔データ処理部１１３は、不等間隔の一連の脈拍間隔データから等間隔の脈拍間隔データを生成する。これにより、自律神経指標データ処理部１１４は、生成された等間隔の脈拍間隔データから周波数スペクトル分布に変換することができる。
自律神経指標データ処理部１１４は、周波数スペクトル変換部１６１と自律神経指標取得部１６２とを有し、睡眠状態を判定する低周波数領域（０．０５〜０，１５Ｈｚ付近）の指標ＬＦと高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）の指標ＨＦという二つの自律神経指標を取得する。周波数スペクトル変換部１６１は、脈拍間隔データ処理部１１３によりデータ処理された一連の脈拍間隔データを、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）法などの解析手法により、周波数スペクトル分布に変換する。また、自律神経指標取得部１６２は、周波数スペクトル変換部１６１によって周波数スペクトル分布に変換された一連の脈拍間隔データの複数のパワースペクトルの値から自律神経指標ＬＦ，ＨＦを取得する。具体的には、自律神経指標取得部１６２は、複数のパワースペクトルのピーク値とピーク値を中心として前後等間隔の１点との３点の合計値の算術平均をとってＬＦ、ＨＦとする。
ここで、自律神経指標データ処理部１１４が、パワースペクトルの値から自律神経指標ＬＦ，ＨＦを取得する一例について説明する。図６は、自律神経指標データ処理部１１４がパワースペクトルの値から自律神経指標ＬＦ，ＨＦを取得する一例を示す図である。自律神経指標データ処理部１１４は、脈拍間隔データ処理部１１３によって等間隔の脈拍間隔データが生成されると、周波数解析を行って一連の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換する。なお、周波数解析法としては、ＡＲモデル、最大エントロピー法、ウェーブレット法等、どのような手法を用いても良いが、本実施の形態に係る自律神経指標データ処理部１１４では、データ処理の負担の軽いＦＦＴ法を用いている。
そして、睡眠状態計測装置１００は、上述して得られたデータから、ユーザの睡眠状態を認識するために用いられる指標を算出する。この算出する指標としては、例えば、寝つき、睡眠時間、睡眠効率、癒され度、睡眠リズム指標、体動、中途覚醒の７指標とする。
寝つき取得部１２１は、ユーザの寝付きを取得する。この寝つきは、入眠潜時（入床から入眠までの時間）の逆数とする。入床時刻は、例えば、ユーザが睡眠状態計測装置１００に対して計測開始を指示した時刻や、又はユーザが入力部１０１に対して入床した旨を入力した時刻とする。又は、睡眠状態計測装置１００に含まれる構成で、加速度センサ１０５から得られるユーザの手首の角度から、入床したか否かを判断してもよい。この手首の角度から入床したか否か判断する例としては、検出された手首の角度が仰臥位時の腕の角度付近となる頻度が、所定の頻度以上の場合に入床したと判断する。入眠時刻は、覚醒／睡眠判定部１１０で、入床後はじめて睡眠と判定された時刻とする。
睡眠時間取得部１１６は、睡眠状態計測装置１００を装着しているユーザの睡眠時間を取得する。睡眠時間は、覚醒時刻から入眠時刻の差とする。この覚醒時刻は、覚醒／睡眠判定部１１０が計測終了前直前にユーザが睡眠から覚醒に変化したと判定した時刻とする。
睡眠効率取得部１１７は、睡眠状態計測装置１００を装着しているユーザの睡眠効率を取得する。この睡眠効率は、睡眠時間内の覚醒以外の時間の割合とする。例えば、睡眠効率取得部１１７は、覚醒／睡眠判定部１１０により睡眠と判定された時間を、睡眠時間取得部１１６により取得された睡眠時間で除することで、睡眠効率を算出する。
睡眠状態判定部１２２は、自律神経指標データ処理部１１４が取得したＬＦとＨＦの値からユーザの睡眠状態を判定する。具体的には、睡眠状態判定部１２２は、ＬＦ／ＨＦの値が第１の判定閾値よりも小さく、かつ、ＨＦの値が第２の判定閾値よりも大きいときは深睡眠と判定し、また、ＬＦ／ＨＦの値が第３の判定閾値よりも大きく、かつ、ＨＦの値が第４の判定閾値より小さく、かつ、ＬＦ、ＨＦの標準偏差の合計が第５の判定閾値より大きいときはレム睡眠と判定し、深睡眠およびレム睡眠以外のときは浅睡眠と睡眠状態を判定する。
癒され度算出部１１８は、比較部１８１と、差分正規化部１８２と、平均取得部１８３とを有し、ユーザの癒され度（副交感神経優位度指標）を算出する。比較部１８１は、ＨＦがＬＦ以上となるか否かを比較する。なお、ＨＦ及びＬＦは、自律神経指標データ処理部１１４から取得した値とする。そして、比較部１８１は、ＨＦがＬＦ以上と判断した場合、差分正規化部１８２が、ＨＦとＬＦの差分を算出し、算出した差分をＨＦで除することで正規化を行う。この正規化した値が癒され度となる。そして、平均取得部１８３は、差分正規化部１８２が取得した時刻毎の癒され度から、睡眠中の癒され度の平均値を算出する。
図７は、癒され度算出部１１８における癒され度の算定の概念を示した図である。本図の（Ａ）において、睡眠状態判定部１２２で判定された睡眠状態の変移を示す。また、本図の（Ｂ）において、自律神経指標データ処理部１１４により取得したＨＦとＬＦの変移を示す。癒され度算出部１１８は、本図の（Ｂ）で示した斜線部分、つまりＨＦがＬＦより優位になった時刻において癒され度を取得することができる。
また、本図の（Ａ）と（Ｂ）を比較することで、癒され度と睡眠状態の関係が把握できる。具体的には、本図（Ａ）及び（Ｂ）から、睡眠状態のサイクルが深い状態の時刻で、ＨＦがＬＦより大きくなり、癒され度算出部１１８が癒され度を取得する。
また、癒され度とは、副交感神経の優位度合いを示したものとする。例えば、癒され度は、寝付きが悪く浅い眠りである場合には低い値を示し、深い眠りであれば高い値を示す。つまり、ユーザは癒され度を参照することで、睡眠中に安らいでいる度合いを把握することができる。換言すれば、癒され度は、睡眠の質を把握するための指標となる。
睡眠リズム指標データ処理部１１５は、睡眠リズム取得部１７１を有し、自律神経指標データ処理部１１４により取得したＨＦの変移から睡眠リズム指標を算出する。睡眠リズム取得部１７１は、自律神経指標データ処理部１１４が取得したＨＦの変移から、ユーザ毎に理想となるＨＦの変移を取得する。また、この理想となるＨＦの変移を、ユーザにおける睡眠周期の変移とする。そして、睡眠リズム指標データ処理部１１５は、自律神経指標データ処理部１１４により取得したＨＦの変移と、睡眠リズム取得部１７１が取得したユーザの睡眠周期の変移から、睡眠リズム指標を取得する。
図８は、睡眠リズム指標データ処理部１１５における睡眠リズム指標の算定の概念を示した図である。本図において、睡眠リズム指標データ処理部１１５により取得した実際のＨＦの変移及びユーザの理想とするＨＦの変移、つまり睡眠周期の変移を示している。睡眠リズム指標データ処理部１１５は、本図の斜線で示した部分、実際のＨＦの変移と理想とするＨＦの変移の残差の平均を算出し、理想とするＨＦの変移の振幅を算出した残差の平均で除した値が、睡眠リズム指標となる。次に、この理想とするＨＦの変移の算出方法について説明する。
睡眠リズム取得部１７１は、自律神経指標データ処理部１１４が取得したＨＦの時間経過から、時間経過に伴うＨＦの理想的な変移を算出する。本実施の形態は、睡眠リズム取得部１７１が、ＨＦの移動平均値のコサインカーブへの最小自乗フィッティングにより、ユーザ毎に理想となるＨＦの変移を求める例とする。そして、実際に自律神経指標データ処理部１１４が取得した時間経過にともなるＨＦの変移を、ｙ（ｔ）とする。さらに、睡眠リズム取得部１７１が、求める最小自乗フィッティングした後のＨＦの時間関数ｙf（ｔ）を、式（１）に示す。
ｙf（ｔ）＝Ｍ＋Ａcos（ωｔ＋φ）・・・（１）
なお、人間の睡眠リズムは９０分前後のサイクルを繰り返している。このため、睡眠リズム取得部１７１は、ωを、例えば６０分から１２０分の間の値で定めることとする。また、睡眠リズム取得部１７１は、Ｍ、Ａ、φの値については、ｙ（ｔ）の最小二乗法により算出する。その後、睡眠リズム取得部１７１は、残差が最小となるωの値を求める。このような手順により、睡眠リズム取得部１７１は、ユーザ毎に理想とするＨＦの変移を求めることができる。なお、ＨＦの時間経過の算出方法は、上述した手順に制限するものではなく、例えばサインカーブを用いて最小自乗フィッティングを行ってもよい。
そして、睡眠リズム指標データ処理部１１５は、睡眠リズム取得部１７１が取得した振幅Ａを、ｙ（ｔ）とｙf（ｔ）の残差自乗和の平方根の平均で除することで、睡眠リズム指標を算出する。この睡眠リズム指標rを求める式を、式（２）に示す。
Figure 0004528710
 なお、式（２）のｔiは、自律神経指標データ処理部１１４がＨＦを取得した時刻を示したものとする。
このような式（２）で算出される睡眠リズム指標は、振幅が大きく誤差が小さいほど、大きな値をとる。つまり、睡眠リズム指標は、睡眠リズム取得部１７１が取得した時間関数に実際に取得したＨＦが一致するほど大きな値となる。つまり、睡眠リズム指標が大きいほど、ユーザの睡眠が適切なリズムに従っていることを示している。したがって、ユーザは、睡眠リズム指標を参照することで、睡眠中に適したリズムで睡眠状態が変化しているか否かを把握することができる。換言すれば、睡眠リズム指標は、癒され度と同様に、睡眠の質把握するための指標となる。
体動量取得部１２３は、体動計測部１０４が計測した体動から、睡眠中の平均体動量を取得する。中途覚醒取得部１２４は、覚醒／睡眠判定部１１０の判定結果から、中途覚醒の回数及び時間合計を取得する。また、中途覚醒とは、入眠後起床までの間の覚醒を示し、瞬間的な覚醒を含むものとする。また、本実施の形態では、中途覚醒取得部１２４は、中途覚醒の回数及び時間合計を取得したが、中途覚醒を示す値としていずれか一つのみを取得してもよい。なお、覚醒／睡眠判定部１１０の判定結果は、予め記憶部１０３に記憶されているものとする。
これらの構成により、取得した値は、記憶部１０３に記憶される。図９は、睡眠状態計測装置１００がユーザＡに対して一晩睡眠を計測することで、取得できる睡眠状態を表す指標の例を示した図である。なお、本図では、入眠潜時を示したが、入眠潜時の逆数を算出することで寝つきを取得することができる。また、図示していないが、睡眠状態判定部１２２が判定した時間経過とともに変化する睡眠状態も取得することができる。
図１に戻り、偏差値取得部１２５は、計測結果を表示する際に、計測したユーザの指標毎の偏差値を取得する。このため、記憶部１０３は、予め複数のユーザから取得した睡眠時間、睡眠効率、癒され度、体動、リズム性、寝つき（入眠潜時の逆数）、中途覚醒のそれぞれの値を保持しているものとする。これにより、例えば、睡眠を計測したユーザＡの計測結果を表示する際に、偏差値取得部１２５は、記憶部１０３に記憶された複数のユーザの各指標の平均値と標準偏差を元に、ユーザＡの偏差値を算出する。なお、値が小さいほど状態がよいとされる体動、中途覚醒は、逆数を求めたのち、これら逆数から偏差値を算出することとする。これにより、これらの指標は、値が大きくなるほど良い状態を示すことになる。
睡眠状態計測装置１００において、制御部１２０が各部を制御することで行われる睡眠状態計測手順について説明する。図１０は、睡眠状態計測装置１００において行われる睡眠状態計測手順を示すフローチャートである。
まず、睡眠状態計測装置１００がユーザに装着され、ユーザから入力を入力部１０１で受け付けることで、制御部１５０が電源及び睡眠状態計測機能を起動する（ステップＳ１１０１）。そして、体動計測部１０４が、加速度センサ１０５により加速度データの計測および脈波計測部１０６が脈波センサ１１９により脈波データの測定を開始する（ステップＳ１１０２、ステップＳ１１１６）。
体動サンプリングデータ処理部１１１は、体動計測部１０４から取得した３軸方向の加速度データを時間微分して３軸方向の加速度の微係数を算出する（ステップＳ１１０３）。次に、体動サンプリングデータ処理部１１１は、３軸方向の加速度のそれぞれの微係数の二乗和の平方根を算出する（ステップＳ１１０４）。
そして、体動判定部１５１は、体動サンプリングデータ処理部１１１が算出した３軸方向の加速度の微係数の二乗和の平方根を取得し、取得した値により体動か否か判定する（ステップＳ１１０５）。具体的には、体動判定部１５１は、体動サンプリングデータ処理部１１１により算出された３軸方向の加速度の微係数の二乗和の平方根である体動データの変動量が第１の所定の閾値より大きい場合に体動と判定する。例えば、第１の所定の閾値として体動計に使用されている微小な体動の最小値である０．０１Ｇを用いる。そして、体動判定部１５１が体動ではないと判定した場合（ステップＳ１１０５：Ｎｏ）、再び体動計測部１０４の測定から処理が行われる（ステップＳ１１０２）。
そして、体動判定部１５１は、体動があったと判定した場合（ステップＳ１１０５：Ｙｅｓ）、体動判定部１５１は、記憶部１０３に体動量を保持する（ステップＳ１１０６）。
そして、覚醒判定部１５２は、設定区間、例えば、１分間の体動発生頻度を取得する（ステップＳ１１０７）。そして、覚醒判定部１５２は、取得した設定区間内の体動発生頻度から、覚醒か否か判定する（ステップＳ１１０８）。具体的には、覚醒判定部１５２は、体動判定部１５１によって判定された体動の発生頻度が第２の所定の閾値以上である場合に覚醒している判定し、体動の発生頻度が第２の閾値未満である場合に睡眠中と判定する。例えば、この第２の所定の閾値としては、過去の覚醒時における体動頻度から、２０回／分とする。
その結果、覚醒判定部１５２が、覚醒していると判定した場合（ステップＳ１１０８：Ｙｅｓ）、覚醒判定部１５２は、記憶部１０３に覚醒時刻、中途覚醒回数を保持する（ステップＳ１１０９）。また、覚醒判定部１５２が、覚醒していないと判定した場合（ステップＳ１１０８：Ｎｏ）、通常は特に処理を行わない。ただし、覚醒判定部１５２は、前回覚醒していて、今回覚醒していないと判断した場合、入眠したと判断し、記憶部１０３に入眠時刻を保存する。
そして、制御部１２０は、入力部１０１からのユーザの入力等により、体動の測定が終了したか否か判断する（ステップＳ１１１０）。また、制御部１２０が体動の計測が終了していないと判断した場合（ステップＳ１１１０：Ｎｏ）、再び体動計測部１０４の測定から処理が行われる（ステップＳ１１０２）。
また、制御部１２０が体動の計測が終了したと判断した場合（ステップＳ１１１０：Ｙｅｓ）、体動量取得部１２３は、記憶部１０３に予め記憶された体動計測部１０４が計測した体動から、睡眠中の平均体動量を取得する（ステップＳ１１１１）。そして、睡眠時間取得部１１６は、記憶部１０３に記憶された覚醒時刻と入眠時刻の差から、睡眠時間を取得する（ステップＳ１１１２）とする。次に、睡眠効率取得部１１７は、この睡眠時間内の覚醒以外の時間の割合から、睡眠効率を取得する（ステップＳ１１１３）。
次に、寝つき取得部１２１は、入眠潜時（入床から入眠までの時間）の逆数から、寝つきを取得する（ステップＳ１１１４）。そして、中途覚醒取得部１２４は、記憶部１０３に記憶された中途覚醒の回数、及び途中で発生した覚醒時間（覚醒時刻と入眠時刻と差分時間）から、中途覚醒の回数及び時間合計を取得する（ステップＳ１１１５）。
一方、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、脈波から脈波データをサンプリングし、サンプリングした一連の脈波データを時間微分して一連の脈波データの直流変動成分を取得し、一連の脈波データから直流変動成分を除去する（ステップＳ１１１７）。そして、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、直流変動成分を除去された一連の脈波データの所定の時間間隔内の脈波データの最大値と最小値を取得し、最大値と最小値との間の所定の値を第３の所定の閾値として決定する（ステップＳ１１１８）。例えば、第３の所定の閾値として最大値、最小値の差を振幅として、最小値から振幅の９割の値を用いる。さらに、脈波サンプリングデータ処理部１１２は、直流変動成分を除去された一連の脈波データから第３の所定の閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔から脈拍間隔データを取得する（ステップＳ１１１９）。
そして、脈拍間隔データ処理部１１３は、一連の脈拍間隔データを用いて１分間のデータセット生成する（ステップＳ１１２０）。次に、脈拍間隔データ処理部１１３は、一連の脈拍間隔データをスプライン補間、すなわち、高次の多項式で補間し、等間隔の脈拍間隔データを生成する（ステップＳ１１２１）。
さらに、周波数スペクトル変換部１６１は、脈拍間隔データ処理部１１３によってデータ処理された一連の脈拍間隔データをＦＦＴ法などの周波数解析法によって周波数スペクトル分布に変換する（ステップＳ１１２２）。そして、自律神経指標取得部１６２は、周波数スペクトル変換部１６１によって周波数スペクトル分布に変換された一連の脈拍間隔データの複数のパワースペクトルの値から自律神経指標ＬＦ，ＨＦを取得する（ステップＳ１１２３）。具体的には、複数のパワースペクトルのピーク値とピーク値を中心として前後等間隔の１点との３点の合計値の算術平均をとってＬＦ、ＨＦとする。
次に、睡眠状態判定部１２２が、取得したＬＦ、ＨＦからユーザの睡眠状態を判定し、判定結果を記憶部１０３の保存する（ステップＳ１１２４）。なお、睡眠状態の判断基準は上述したので説明を省略する。
そして、制御部１２０は、入力部１０１からのユーザの入力等により、脈波の測定が終了したか否か判断する（ステップＳ１１２５）。また、制御部１２０が脈波の計測が終了していないと判断した場合（ステップＳ１１２５：Ｎｏ）、再び脈波計測部１０６による測定から処理が行われる（ステップＳ１１１６）。
また、制御部１２０が脈波の計測が終了したと判断した場合（ステップＳ１１２５：Ｙｅｓ）、睡眠リズム取得部１７１は、ＨＦをコサインカーブへの最小自乗フィッティングにより、ユーザ毎の理想となる時間経過に伴うＨＦの変移を算出する（ステップＳ１１２６）。
次に、睡眠リズム指標データ処理部１１５は、フィッティング結果より、睡眠リズム指標を算出する（ステップＳ１１２７）。具体的には、睡眠リズム指標データ処理部１１５は、自律神経指標データ処理部１１４により取得したＨＦの変移と、フィッティング結果のＨＦの時間関数の残差自乗和の平方根の平均で除することで、睡眠リズム指標を算出する。
そして、癒され度算出部１１８は、ＨＦがＬＦ以上と判断した場合、１―ＬＦ／ＨＦの時間平均値を、癒され度として算出する（ステップＳ１１２８）。
次に、偏差値取得部１２５は、上述したステップＳ１１１１〜Ｓ１１１５、Ｓ１１２７、Ｓ１１２８で取得した体動、睡眠時間、睡眠効率、寝つき、中途覚醒の回数及び時間、睡眠リズム指標及び癒され度の偏差値を取得する（ステップＳ１１２９）。具体的には、例えば、偏差値取得部１２５は、記憶部１０３に記憶された複数のユーザの各指標の平均値と標準偏差を元に、睡眠状態計測装置１００を装着していたユーザの偏差値を算出する。
そして、表示部１０２は、偏差値取得部１２５で取得した各指標の偏差値を表示する（ステップＳ１１３０）。
図１１は、表示部１０２が表示する睡眠計測結果を示したレーダーチャートの一例を示した図である。本図に示すように、偏差値取得部１２５が取得した指標毎の偏差値を、表示部１０２に表示する。これにより、ユーザは、睡眠時間等のみならず、自己の詳細な睡眠状態を把握することができる。なお、本図では、複数のユーザの平均値を、基準として示している。
上述してきたように、第１の実施の形態では、睡眠状態計測装置１００は、睡眠覚醒、体動に関するデータとともに、同時に計測して得られた自律神経指標ＬＦ、ＨＦから、睡眠リズム指標や癒され度を算出することで、ユーザの睡眠の状態を多面的に表現することができる。そして、睡眠状態計測装置１００は、睡眠の状態を表現する際に、複数の指標をレーダーチャートなどの形で表示する。これにより、睡眠状態計測装置１００は、ユーザに対して、睡眠の状態を容易に認識できるように提示することができる。
上述した実施の形態によれば、睡眠状態計測装置が癒され度や睡眠リズム指標等の指標を取得して、ユーザがこれらの指標を参照することで、睡眠状態を容易に判断することができる。
また、本実施の形態における睡眠状態計測装置１００は、上述した指標を取得することができる。これにより、ユーザは睡眠状態を容易に判断することができる。
例えば、ユーザは、癒され度及び睡眠リズム指標等の指標を参照することで、従来のように睡眠時における問題の有無のみならず、問題がある場合にその問題が精神的なものであるのか、それとも環境によるものなのか推測することができる。
また、上述した処理を行う睡眠計測装置は、腕などに装着する装置に制限するものではなく、例えば脈波センサ等と通信可能なＰＣ等を用いて実現してもよい。
また、上述した第１の実施の形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。
（第１の実施の形態の変形例１）
第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１００は、自律神経指標を脈波から取得することに制限するものではなく、例えば心電図を用いても同様の計測が可能である。そこで、変形例１では、心電図を用いた例について説明する。本変形例にかかる睡眠状態計測装置は、脈波センサの代わりに心電センサを接続する。そして睡眠状態計測装置は、心電センサから心電位信号を取得し、一拍ごとの心拍を算出する。そして、これ以降の処理は、脈拍の代わりに心拍を用いること以外、上述した第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態の睡眠状態計測装置１００は取得した指標を表示部１０２に表示した。しかしながら、睡眠状態計測装置１００に備えられた表示部１０２に表示することに制限するものではなく、睡眠状態計測装置と通信可能なＰＣ等の情報処理装置に表示してもよい。その際、処理の一部を情報処理装置で行ってもよい。そこで第２の実施の形態では、睡眠状態計測装置及びＰＣで構成されている睡眠計測システムについて説明する。
図１２は、第２の実施の形態に係る睡眠計測システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る睡眠計測システムは、睡眠状態計測装置１２００と、ＰＣ１２５０とから構成されている。本実施の形態の睡眠計測システムでは、睡眠状態計測装置１２００が、脈波の計測から自律神経指標ＬＦ、ＨＦを取得してＰＣ１２５０に送信し、ＰＣ１２５０は受信した自律神経指標ＬＦ、ＨＦを解析して、睡眠リズム指標や癒され度等の指標を取得し、取得した指標をレーダーチャートに表示する。
睡眠状態計測装置１２００は、上述した第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１００とは、各指標を取得するための構成が削除された点が異なる。
ＰＣ１２５０は、上述した第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１００が備えていた各指標を取得する構成である、睡眠状態判定部１２２と、睡眠リズム指標データ処理部１１５と、睡眠時間取得部１１６と、睡眠効率取得部１１７と、癒され度算出部１１８と、寝つき取得部１２１と、体動量取得部１２３と、中途覚醒取得部１２４と、偏差値取得部１２５と、を備え、さらにデータ通信部１２５１と、表示部１２５２と、記憶部１２５３と、を備えた構成とする。なお、本実施の形態の睡眠状態計測システムの構成で、第１の実施の形態の睡眠状態計測装置１００と共通な構成については説明を省略する。
まず、睡眠状態計測装置１２００の構成について説明する。表示部１０２は、睡眠計測中の状態や、及び覚醒やレム睡眠等を示した睡眠状態の結果等を表示する。
記憶部１０３は、脈波データ、体動データなどの計測データ、脈拍間隔データなどのユーザの睡眠計測結果を示すデータと、睡眠状態を判定する閾値と、判定された睡眠状態データを記憶する記憶部である。
データ通信部１０７は、ＰＣ１２５０とデータの送受信を行う。また、データ通信部１０７は、本実施の形態では、取得した自律神経指標ＬＦ、ＨＦと、体動データと、睡眠／覚醒データをＰＣ１２５０に送信する。また、データ通信部１０７は、本実施の形態では一定時間ごと（例えば１分ごと）にＰＣ１２５０に送信する。
次に、ＰＣ１２５０の構成について説明する。データ通信部１２５１は、睡眠状態計測装置１２００とデータの送受信を行う。
表示部１２５２は、レーダーチャートで睡眠状態測定結果を表示する表示装置であり、第１の実施の形態の表示部１０２が表示する画面と同様とし、詳細な画面例は省略する。また、表示部１２５２は、本実施の形態ではＰＣに接続されたディスプレイを用いることとするが、一般に用いられるあらゆる表示手段で構成することができる。
記憶部１２５３は、ＰＣで解析して得られた寝つき、睡眠時間、睡眠効率、癒され度、睡眠リズム指標、体動、中途覚醒などのデータを記憶する記憶部とする。
また、本実施の形態の睡眠計測システムは、上述した構成に制限するものではない。例えば睡眠計測システムは、第１の実施の実施形態のように、睡眠状態計測装置が睡眠リズム指標データ処理部１１５や癒され度算出部１１８などの各指標を取得する構成を備え、ＰＣではこれらの指標の表示する表示部とデータ通信部を備える構成としてもよい。
他の例としては、睡眠状態計測装置では脈波のデータ処理まで行う構成とし、ＰＣで自律神経指標の取得し、取得した自律神経指標から各指標を取得する構成としてもよい。このように睡眠計測システムは、システムを構成する睡眠状態計測装置及びＰＣのうちのどちらか一つに、上述した構成を備えていればよい。
なお、本実施の形態に係る睡眠計測システムは、加速度センサ及び脈波センサを用いて睡眠状態を計測するものに制限するものではなく、後述する実施の形態のように他のセンサを用いて睡眠状態を計測してもよい。
そして、本実施の形態に係る睡眠計測システムは上述した構成を備えたことで、第１の実施の形態の睡眠計測装置と同様の効果を得ることができる。また、睡眠計測システムでは、ＰＣ１２５０の表示部１２５２に上述したレーダーチャート等で各指標表示する。このため、詳細に表示することが可能なので、各指標の確認が容易になる。また、睡眠計測装置及びＰＣの二つの装置で処理を行う場合、指標を算出するときの処理が分担されるので、各装置における負荷を軽減することができる。
（第３の実施の形態）
睡眠状態計測装置及び睡眠状態計測装置は、第１及び第２の実施の形態のように加速度センサと脈波センサを用いて睡眠状態を示す各種指標を計測するものに限らず、他の計測装置を用いて計測してもよい。例えば、圧力センサが、ユーザの胸部又は腹部の振動を計測して、心拍と体動を検出し、これに基づいて、睡眠状態を計測すること等が考えられる。そこで、第３の実施の形態に係る睡眠状態計測装置では、マット型のセンサモジュールを用いて計測する場合について説明する。
図１３は、第３の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１３００の構成を示すブロック図である。上述した第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１００とは、脈波センサ１１９が削除された代わりにマットセンサ１３０１が追加され、体動計測部１０４と処理が異なる体動計測部１３０２を備え、脈波計測部１０６が削除された代わりに心拍計測部１３０３を備え、脈波サンプリングデータ処理部１１２と処理の対象が異なる心拍サンプリングデータ処理部１３０４を備え、脈拍間隔データ処理部１１３と処理の対象が異なる心拍間隔データ処理部１３０５を備え、自律神経指標データ処理部１１４と処理の対象が異なる自律神経指標データ処理部１３０６を備えた点のみ異なる。なお、本実施の形態の睡眠状態計測装置１３００の構成で、第１の実施の形態の睡眠状態計測装置１００と共通な構成については説明を省略する。
マットセンサ１３０１は、マット型の圧力センサモジュールとし、ユーザの胸部あるいは腹部の振動を検出する。また、マットセンサ１３０１は、ユーザの不在、在床、体動等を測定可能な振動を検出できればよく、本実施の形態では、ポリフッ化ビニリデンなどの高分子圧電材料を薄膜状にし、両面に可とう性の電極膜を付着させてテープ状に形成した圧電素子とする。また、マットセンサ１３０１は、ユーザの胸部あるいは腹部等の振動を検出した場合、検出した信号を体動計測部１３０２及び心拍計測部１３０３に出力する。
図１４は、本実施の形態に係る睡眠状態計測装置１３００のマットセンサ１３０１の配置例を示した図である。本図に示すように、マットセンサ１３０１は、ベッド１４０１のマットレス１４０２の表面に設置されることで、ユーザの胸部あるいは腹部の振動を検出できる。
図１３に戻り、体動計測部１３０２は、マットセンサ１３０１から入力された検出信号から、ユーザの体動を計測する。本実施の形態においては、体動計測部１３０２は、検出信号に対して、体動を示す信号の帯域をフィルタリングにより抽出し、増幅器を介してＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換することで、ユーザの体動を計測する。そして、計測された体動は、第１の実施の形態と同様に、体動サンプリングデータ処理部１１１により処理が行われる。
心拍計測部１３０３は、マットセンサ１３０１から入力された検出信号から、ユーザの心拍を計測する。本実施の形態においては、心拍計測部１３０３は、検出信号に対して、心拍を示す信号の帯域をフィルタリングにより抽出し、増幅器を介してＡ／Ｄ変換でデジタル量に変換することで、ユーザの心拍を計測する。
心拍サンプリングデータ処理部１３０４及び心拍間隔データ処理部１３０５は、第１の実施の形態の脈波サンプリングデータ処理部１１２及び脈拍間隔データ処理部１１３とは、処理の対象を脈波の代わりに心拍に変更した点のみ異なり、実質的に処理は同等なので説明を省略する。
自律神経指標データ処理部１３０６は、周波数スペクトル変換部１６１と処理の対象が異なる周波数スペクトル変換部１３１１を備えた以外は、第１の実施の形態の自律神経指標データ処理部１１４と同様とし、説明を省略する。また、周波数スペクトル変換部１３１１は、第１の実施の形態で示した脈拍間隔データの代わりに、心拍間隔データ処理部１３０５によりデータ処理された一連の心拍間隔データを、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）法などの解析手法により、周波数スペクトル分布に変換する。
上述した第３の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１３００は、第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。さらに、第３の実施の形態に係る睡眠計測装置１３００は、ユーザに直接装着せずとも計測できるので、ユーザが快適な状態で各指標を計測できる。
（第４の実施の形態）
図１５は、第４の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１５００の構成を示すブロック図である。上述した第３の実施の形態に係る睡眠状態計測装置１３００とは、マットセンサ１３０１が削除された代わりにカメラ１５０１が追加され、画像差分演算部１５０３が追加され、体動計測部１３０２と処理が異なる体動計測部１５０２を備え、心拍計測部１３０３と処理が異なる心拍計測部１５０４を備えた点のみ異なる。なお、本実施の形態の睡眠状態計測装置１５００の構成で、第３の実施の形態の睡眠状態計測装置１３００と共通な構成については説明を省略する。本実施の形態に係る睡眠状態計測装置１５００は、カメラ１５０１により撮像されたユーザの画像から、睡眠状態を示す指標を計測する。
カメラ１５０１は、ユーザの動きを検出できる画像を撮像し、本実施の形態においてはユーザに掛けられた布団の画像を撮影する。画像差分演算部１５０３は、カメラ１５０１で撮像された画像から時間方向でフレーム毎の差分を算出し、画素毎の合計を計算することで、変位量に応じた値を取得する。つまり、ユーザに掛けられた布団は、ユーザの呼吸や心拍に同期して微妙に変位している。このため、撮像された布団の画像の差分から取得した変位量に応じた値は、ユーザの呼吸、心拍及び体動を示した値等が重畳されたものである。したがって、この変位量に応じた値を解析することで、心拍及び体動を計測することができる。
体動計測部１５０２は、画像差分演算部１５０３が取得する変位量に応じた値から、ユーザの体動を計測する。本実施の形態においては、体動計測部１５０２は、入力された変位量に応じた値に対して、体動を示す帯域でフィルタリングを行い、増幅器を介してＡ／Ｄ変換でデジタル量に変換することで、ユーザの体動を計測する。
心拍計測部１５０４は、画像差分演算部１５０３が取得する変位量に応じた値から、ユーザの心拍を計測する。本実施の形態においては、心拍計測部１５０４は、入力された変位量に応じた値に対して、心拍を示す帯域でフィルタリングを行い、増幅器を介してＡ／Ｄ変換でデジタル量に変換することで、ユーザの心拍を計測する。
上述したように、本実施の形態に係る睡眠状態計測装置１５００は、カメラ１５０１により撮像した画像から、心拍及び体動を検出した後、上述した実施の形態に係る睡眠状態計測装置１３００と同様の処理を行うことで、第３の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
また、上述した各実施の形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。
（変形例１）
上述した実施の形態に係る睡眠状態計測装置及び睡眠状態計測システムは、睡眠状態を示す指標をレーダーチャートで表示することに制限するものではない。そこで、変形例１は、睡眠状態計測装置又は睡眠状態計測装置に接続されたＰＣが、睡眠状態を示す各指標を棒グラフで表示する場合の例を示したものである。
図１６は、睡眠状態計測装置又はＰＣの表示部が表示する睡眠計測結果を示した棒グラフの一例を示した図である。本図に示すように、偏差値取得部１２５が取得した指標毎の偏差値を棒グラフとして表示部１０２に表示することができる。これにより、ユーザは、レーダーチャートと表示した場合と同様に、自己の詳細な睡眠状態を把握することができる。
また、睡眠状態を示した指標を、レーダーチャートや棒グラフ以外の表示形態で示してもよく、例えば、動物などの顔の表情で「笑い、普通、泣き」程度の段階で各指標を表現してもよい。
なお、上述した実施の形態では自律神経指標としてＬＦ、ＨＦを用いたが、心拍から算出できる自律神経指標として使われる他の指標を用いても良い。例えば、副交感神経を反映するＲＲ５０や、交感神経を反映する心拍標準偏差を用いてもよい。ＲＲ５０とは、例えば所定範囲（１分間）の一拍ごとの瞬時脈拍間隔の前回との差分が５０msec以上のときカウントアップするもので、副交感神経優位時の揺らぎを反映する指標となる。また心拍標準偏差は、ばらつきの度合いがＬＦに相当する交感神経の揺らぎをある程度反映するため、交感神経指標として使用することができる。
以上のように、本発明に係る睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システムは、ユーザの睡眠状態を計測する技術として有用であり、特に、ユーザが容易に睡眠状態を判断したい場合に適している。
第１の実施の形態にかかる睡眠状態計測装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態にかかる睡眠状態計測装置の装着の一例を示す図である。 第１の実施の形態にかかる睡眠状態計測装置の体動サンプリングデータ処理部が、体動データ変動量及び体動量を算出する手順を示した説明図である。 睡眠状態計測装置の覚醒／睡眠判定部が睡眠中であるか否か判断する例を示した説明図である。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の脈拍間隔データ処理部が一連の脈拍間隔データを補間する一例を示す図である。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の自律神経指標データ処理部がパワースペクトルの値から自律神経指標ＬＦ，ＨＦを取得する一例を示す図である。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の癒され度算出部における癒され度の算定の概念を示した図である。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の睡眠リズム指標データ処理部における睡眠リズム指標の算定の概念を示した図である。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置がユーザＡに対して一晩睡眠を計測することで、取得できる睡眠状態を表す指標の例を示した図である。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置において行われる睡眠状態計測手順を示すフローチャートである。 第１の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の表示部が表示する睡眠計測結果を示したレーダーチャートの一例を示した図である。 第２の実施の形態に係る睡眠計測システムの構成を示すブロック図である。 第３の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の構成を示すブロック図である。 第３の実施の形態に係る睡眠計測装置のマットセンサの配置例を示した図である。 第４の実施の形態に係る睡眠状態計測装置の構成を示すブロック図である。 変形例１に係る睡眠状態計測装置又はＰＣの表示部が表示する睡眠計測結果を示した棒グラフの一例を示した図である。
符号の説明
１００、１２００、１３００、１５００ 睡眠状態計測装置
１０１ 入力部
１０２ 表示部
１０３ 記憶部
１０４、１３０２、１５０２ 体動計測部
１０５ 加速度センサ
１０６ 脈波計測部
１０７ データ通信部
１０８ 時刻計測部
１０９ 電力供給部
１１０ 睡眠判定部
１１１ 体動サンプリングデータ処理部
１１２ 脈波サンプリングデータ処理部
１１３ 脈拍間隔データ処理部
１１４、１３０６ 自律神経指標データ処理部
１１５ 睡眠リズム指標データ処理部
１１６ 睡眠時間取得部
１１７ 睡眠効率取得部
１１８ 癒され度算出部
１１９ 脈波センサ
１２０ 制御部
１２１ 寝つき取得部
１２２ 睡眠状態判定部
１２３ 体動量取得部
１２４ 中途覚醒取得部
１２５ 偏差値取得部
１５１ 体動判定部
１５２ 覚醒判定部
１６１、１３１１ 周波数スペクトル変換部
１６２ 自律神経指標取得部
１７１ 睡眠リズム取得部
１８１ 比較部
１８２ 差分正規化部
１８３ 平均取得部
１２５０ ＰＣ
１２５１ データ通信部
１２５２ 表示部
１２５３ 記憶部
１３０１ マットセンサ
１３０３、１５０４ 心拍計測部
１３０４ 心拍サンプリングデータ処理部
１３０５ 心拍間隔データ処理部
１４０１ ベッド
１４０２ マットレス
１５０１ カメラ
１５０３ 画像差分演算部

Claims (12)

  1. ユーザの自律神経指標を取得する自律神経指標取得部と、
    前記自律神経指標の時間変化と誤差が最小となる該正弦又は余弦関数のパラメータを決定し、該パラメータを用いた正弦又は余弦関数をユーザの睡眠周期を示す時間関数として取得する睡眠周期取得部を備え、前記自律神経指標の時間変化と、取得した前記睡眠周期を示す時間関数の変移と、の差異から睡眠周期性指標を算出する睡眠周期性指標算出部と、
    を備えることを特徴とする睡眠状態計測装置。
  2. ユーザの体動を計測する体動計測部と、
    前記体動からユーザが睡眠中であるか否かを判定する睡眠判定部と、
    前記ユーザが睡眠中であるか否かの判定結果に基づき、ユーザの睡眠時間情報を取得する睡眠時間取得部と、
    前記ユーザが睡眠中であるか否かの判定結果に基づき、ユーザの睡眠効率情報を取得する睡眠効率取得部と、
    前記睡眠周期性指標と、前記睡眠時間情報と前記睡眠効率情報とのいずれか一つ以上とを対応付けて保持する睡眠情報保持部と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態計測装置。
  3. 前記対応付けて保持している前記睡眠周期性指標と、前記睡眠時間情報と前記睡眠効率情報とのいずれか一つ以上とを、偏差値として表示する睡眠結果表示処理部と、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の睡眠状態計測装置。
  4. 前記睡眠結果表示処理部は、前記偏差値をレーダーチャートとして表示すること、を特徴とする請求項３に記載の睡眠状態計測装置。
  5. 前記睡眠結果表示処理部は、前記偏差値毎に棒グラフで表示すること、を特徴とする請求項３に記載の睡眠状態計測装置。
  6. さらに、ユーザの脈拍又は心拍を検出する拍検出部を備え、
    前記自律神経指標取得部は、前記脈拍又は心拍の変動から自律神経指標を取得すること、
    を特徴とする請求項１乃至５のいずれか一つに記載の睡眠状態計測装置。
  7. 前記拍検出部は、ユーザの末梢血流の変化から脈波を計測する脈波計測部を備え、該脈波から脈拍を検出すること、
    を特徴とする請求項６に記載の睡眠状態計測装置。
  8. 前記拍検出部は、心電センサから入力された心電位信号から心拍を検出すること、
    を特徴とする請求項６に記載の睡眠状態計測装置。
  9. 前記拍検出部は、ユーザの体圧の変化を計測する圧力変動計測部を備え、ユーザの体圧の変化から心拍を検出すること、
    を特徴とする請求項６に記載の睡眠状態計測装置。
  10. 前記拍検出部は、ユーザに対して撮像を行う撮像部を備え、撮像されたユーザの画像の時間変化から心拍を検出すること、
    を特徴とする請求項６に記載の睡眠状態計測装置。
  11. ユーザの自律神経指標を取得し、
    前記自律神経指標の時間変化と誤差が最小となる該正弦又は余弦関数のパラメータを決定し、該パラメータを用いた正弦又は余弦関数をユーザの睡眠周期を示す時間関数として取得する睡眠周期取得部を備え、前記自律神経指標の時間変化と、取得した前記睡眠周期を示す時間関数の変移と、の差異から睡眠周期性指標を算出する、
    ことを特徴とする睡眠状態計測方法。
  12. ユーザに対して計測を行う睡眠状態計測装置と、該睡眠状態計測装置と通信を行う情報処理装置とからなる睡眠状態計測システムであって、
    前記睡眠状態計測装置は、
    ユーザの自律神経指標を取得する自律神経指標取得部と、
    前記自律神経指標を送信するデータ送信部と、を備え、
    前記情報処理装置は、
    前記自律神経指標を受信するデータ受信部と、
    前記自律神経指標の時間変化と誤差が最小となる該正弦又は余弦関数のパラメータを決定し、該パラメータを用いた正弦又は余弦関数をユーザの睡眠周期を示す時間関数として取得する睡眠周期取得部を備え、前記自律神経指標の時間変化と、取得した前記睡眠周期を示す時間関数の変移と、の差異から睡眠周期性指標を算出する睡眠周期性指標算出部と、
    を備えることを特徴とする睡眠状態計測システム。
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