JP4680289B2

JP4680289B2 - 睡眠評価装置及び睡眠評価方法

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Publication number: JP4680289B2
Application number: JP2008269100A
Authority: JP
Inventors: 周一和泉
Original assignee: Tanita Corp
Current assignee: Tanita Corp
Priority date: 2008-10-17
Filing date: 2008-10-17
Publication date: 2011-05-11
Anticipated expiration: 2028-10-17
Also published as: JP2010094379A

Description

本発明は、睡眠の有無及びその程度（例えば、睡眠時間や睡眠の質等）を評価する装置及びその方法に関する。

従来、人の睡眠時における生体情報を計測し、あるいは、それに基づいて、その睡眠状態に対する一定の評価を実行する装置（以下、まとめて「睡眠評価装置」という。）が提供されている。この睡眠評価装置によれば、例えば、寝床に就いてから起床までの間に、どの程度の睡眠時間が実質的に確保されたのか等が、具体的数値の裏付けをもって確認され得る。また、睡眠時において、前記生体情報に何らかの異変が生じた場合には、付添者等に適宜の処置を促すため、当該付添者等に向けて警報等を発する機能をもたせた装置もある。
このような睡眠評価装置としては、例えば以下に掲げる特許文献に開示されているようなものが知られている。
特開２００２−５２０１０号公報再表ＷＯ２００４／１０７９７８号公報特開２００６−２８０６８６号公報

これらの特許文献１乃至３に開示される技術の概要は次のようである。すなわち、特許文献１は、「エアマットの内部圧力変化」に基づく「被験者の生体データ」を測定し、これに基づいて「被験者の就寝状態を監視する」技術を開示する（以上、「」内は特許文献１の〔請求項１〕より）。また特許文献２は、「心拍信号あるいは呼吸信号、並びにこれらの信号から導出したパラメータのうち、少なくとも１つの信号を指標信号」についての「所定時間のデータから睡眠段階を判定する閾値を算出し、この閾値を用いて睡眠段階を判定する」技術を開示する（以上、「」内は特許文献２の〔請求項１〕より）。
さらに特許文献３は、「人体の呼吸信号の変動のみを用いて睡眠段階を判定する」技術を開示する（以上、「」内は特許文献３の〔請求項１〕より）。

これらの技術では、被験者の心拍数や呼吸数を利用する点において共通点があるといえる（特許文献１では例えば〔００１２〕。なお、特許文献２及び３では上述の引用事項から明らかである。）。また、これらの技術においてはすべて、被験者の心拍数等を検出するために、圧力センサの出力結果に対する周波数解析の手法を用いる点でも共通している（特許文献１では〔００２５〕等、特許文献２では第７頁第１３行〜第４７行等、特許文献３では〔００５１〕等、参照）。

このようなことからすると、被験者の睡眠状態を正確に評価するためには、この心拍数等の測定、あるいは算出結果の正確性が要求されるはずである。
しかしながら、この正確性を確保するのは容易ではない。言い換えると、測定された心拍数等のデータは、必ずしも、現実の被験者の状態を正確に反映しているとはいえず、当該データが全幅の信頼のおける正確無比なものであるという保障があるわけではないのである。実際、寝返り等の大きな振動があった場合の取扱いは比較的困難であるし、睡眠時無呼吸障害や不整脈のある被験者の睡眠状態を評価する場合にも、前記出力結果の解釈が比較的難しくなるという問題がある。

このようであると、不正確なデータに基づく不正確な睡眠評価が帰結されざるを得ない。
これを改善するためには、測定されるデータが、可能な限り正確に、現実の被験者の状態を反映するように工夫すること、あるいはまた、仮に当該データに一定程度の不正確さが伴うにしても、その取り扱い方に工夫を加えるなどして睡眠評価手法の妥当性を確保すること等が重要となる。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、前述した各種の課題の全部又は一部を解決可能な睡眠評価装置及び睡眠評価方法を提供することを課題とする。

本発明に係る睡眠評価装置は、上述した課題を解決するため、被験者の心拍数及び呼吸数の各々を、第１検出時間間隔ごとの時系列として検出する心拍・呼吸検出部と、前記心拍・呼吸検出部の検出結果に基づいて、前記被験者の睡眠の質を判定する判定手段と、を備える睡眠評価装置であって、前記判定手段は、前記被験者の入眠時点を判定し、前記時系列上にある、前記入眠時点から第１の所定時間だけ隔たった第１時点から、前記第１時点から第２の所定時間だけ隔たった第２時点までの窓を設定し、当該窓内に存在する前記心拍数についての第１標準偏差が第１所定値よりも大きい場合は、当該窓内のＡ個の第３時点（ただし、Ａは、Ａ≧２を満たす整数）の各々を中心とした第１時間幅内において、前記第１検出時間間隔ごとに検出された複数の前記呼吸数についてのＡ個の第２標準偏差を求め、そうではない場合は、当該窓内のＡ個の第３時点の各々を中心とした第１時間幅内において、前記第１検出時間間隔ごとに検出された複数の前記心拍数についてのＡ個の第３標準偏差を求め、前記Ａ個の第２又は第３標準偏差のうち最大値をもつものに対応する前記第３時点である最大値対応第３時点を求め、少なくとも当該最大値対応第３時点において、前記被験者はＲＥＭ（Rapid Eye Movement。以下同じ。）睡眠期にある、と判定する、ことを特徴とする。

本発明によれば、前記窓内における心拍数についての第１標準偏差（例えば、図９又は図１０中のｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが、その一具体例である。）が求められ、その値の大小が、第１所定値（例えば、図９中のｃｏｎｓｔ３が、その一具体例である。）を基準として判断される。そして、その結果は、ＲＥＭ睡眠期判定にあたって、その判定根拠として利用されるデータを、呼吸数に関する第２標準偏差とするか、あるいは、心拍数に関する第３標準偏差とするかという使い分けのために利用される。前者は、第１標準偏差＞第１所定値の場合、後者は、そうではない場合に利用される。
このようなことから、本発明においては、心拍数データに一定程度の不正確さが伴う場合は、その代わりに、呼吸数データ、ないしはそれについての標準偏差（即ち、前記第２標準偏差）が用いられるということになる。
一般に、心拍数というのは、その性質上、観測値のばらつきがさほど大きくなるはずがなく、したがって、第１標準偏差＞第１所定値が成立する場合とは、心拍数の値が、被験者の当該時点における正確な状況を反映していないという推測が成り立つ。そうすると、前述のような本発明に係る使い分けは極めて合理的な根拠に基づいているということができる。
このようにして、本発明によれば、一定の不正確性を伴う心拍数の標準偏差の利用が回避された上で、ＲＥＭ睡眠期の特定がなされる。
また、本発明によれば、まず、被験者の入眠時点が判定される。そして、前記窓の開始点としての意義を持つ第１時点が、この入眠時点を基準として定められる。
一般に、ＲＥＭ睡眠期というのは、入眠時点から一定程度の時間を経た後（例えば、９０分後等）に訪れることが知られているから、ＲＥＭ睡眠期の判定を行うにあたっては、その入眠時点から経過時間を勘案した上で、前述の窓の設定、及びそれに基づくＲＥＭ睡眠期の判定を行うのが合理的である。というのも、仮に、被験者の睡眠期間のすべてについて、ＲＥＭ睡眠期にあるかどうかの全探索を行う場合を想定すると明らかなように、処理時間の長期化等が懸念されるからである。
本発明によれば、このような意味において、被験者のＲＥＭ睡眠期の特定が好適に行われ得る。

なお、本発明において、「睡眠の質を判定する」という概念には、上述したところからも明らかなように、被験者がＲＥＭ睡眠期にあるかどうかという判定が含まれるほか、後述するように、被験者が深睡眠期・浅睡眠期にあるかどうかという判定や、被験者の全体的な睡眠傾向は良いか悪いかという判定、あるいは、より広く、被験者は睡眠状態にあるか覚醒状態にあるか、といった各種の判定が含まれる。要するに、「睡眠の質」というのは、このような各種の具体的な場合を総称する意義をもつ用語として使用されている。

この発明の睡眠評価装置では、前記判定手段は、前記最大値対応第３時点を含む第２時間幅内において、前記被験者はＲＥＭ睡眠期にある、と判定するように構成してもよい。
この態様によれば、被験者のＲＥＭ睡眠期の特定が、より好適に行われ得る。
すなわち、本発明においては、前記の最大値対応第３時点（例えば、図１０中の「ａ＝ｓｔａｒｔ＋Ｉ」によって指し示される時点が、その一具体例である。）だけをＲＥＭ睡眠期と判定する場合を積極的に除外するわけではないが、一般に、ＲＥＭ睡眠期というのは一定時間継続するのが通常であるから、ＲＥＭ睡眠期にあると強く推定される最大値対応第３時点が特定されるのであれば、その周囲においてもやはり、被験者はＲＥＭ睡眠期にあったと判断することが可能である。
本態様においては、最大値対応第３時点を含む第２時間幅（例えば、図１０中の「−ｃｏｎｓｔ４」及び「＋ｃｏｎｓｔ４」によって画される領域が、その一具体例である。）内において、被験者がＲＥＭ睡眠期にあると判定するのであるから、前述の事情によりよく適合し、したがって、被験者のＲＥＭ睡眠期の特定がより好適に行われ得るのである。
なお、本態様にいう「第２時間幅」の大きさは、前記の「第１時間幅」の大きさに等しくとも、あるいは、異なっていてもよい。

また、本発明の睡眠評価装置では、前記判定手段は、前記時系列上で前記窓を複数設定するとともに当該窓ごとに前記被験者のＲＥＭ睡眠期を判定し、そのような複数の窓のうち、前記時系列上のある窓における前記第１時点には、その直前に位置する窓において特定されたＲＥＭ睡眠期の端から所定の時間だけ隔たった時点が含まれる、ように構成してもよい。
この態様によれば、例えば、ある窓についてのＲＥＭ睡眠期が特定された後、次なる窓の設定が好適に行われ得ることになり、また、そのようにして次々に設定される窓について、ＲＥＭ睡眠期の特定が好適に行われ得ることになる。
なお、本態様にいう「ＲＥＭ睡眠期の端から所定の時間だけ隔たった時点」とは、例えば、図１０中の「ａ＝ｓｔａｒｔ＋Ｉ」に、「＋ｃｏｎｓｔ４」が加えられ、更に、「＋ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１」が加えられた時点が、その一具体例として含まれる。

また、本発明の睡眠評価装置では、前記判定手段は、前記窓内における前記被験者の中途覚醒の有無を判定し、前記中途覚醒がある場合、前記時系列上、その中途覚醒があった窓の直後の窓における前記第１時点には、前記中途覚醒の時点から覚醒が継続した時間だけ隔たった時点が含まれる、ように構成してもよい。
この態様によれば、ある窓において中途覚醒がある場合において、次なる窓の設定が好適に行われ得ることになる。なお、この態様における「中途覚醒の時点から覚醒が継続した時間だけ隔たった時点」というのを、被験者が再び入眠するに至った時点というのにほぼ同義であると考えるならば、本態様の技術的思想は、前述した、入眠時点を基準として第１時点を定める態様のそれと、本質的な相違はなく、その好適な発展形と捉えることも可能である。

なお、以上においては、図９、あるいは図１０中に示される符号等を適宜摘示したが、その詳細な説明については、後の実施形態において、図８乃至図１０等が参照されながら展開される。

また、本発明の睡眠評価装置では、前記被験者の身体の動きを、第２検出時間間隔で、数値化されたＮ個の体動データ（ただし、Ｎは、Ｎ≧２を満たす整数）として検出する体動検出手段を更に備え、前記心拍・呼吸検出部は、前記体動検出手段の検出結果に基づいて、前記心拍数及び呼吸数を検出する、ように構成してもよい。
この態様によれば、心拍数データ・呼吸数データが、体動データに基づいて検出されるようになっているから、例えば、これら心拍数・呼吸数を検出するために被験者に特別仕様の電極等を設置する、などといった必要がない。したがって、本態様によれば、心拍数・呼吸数を検出するために、被験者に余計な負担をかけることがないという利点が得られる。
なお、このような効果をより実効的に享受するためには、前記体動検出手段は、所定の流体を内封するマットレスを含み、前記流体の圧力変化に応じて、前記被験者の身体の動きを検出する、ように構成されてなお好適である。
なお、本態様にいう「第２検出時間間隔」は、前述の「第１検出時間間隔」と等しくとも、あるいは、異なっていてもよい。

この態様では、前記判定手段は、前記Ｎ個の体動データを区分けするＧ個のグループ（ただし、Ｇは、２≦Ｇ＜Ｎを満たす整数）の各々及び当該各々に含まれる体動データについての、Ｇ個の第４標準偏差を求め、前記Ｇ個の第４標準偏差の中から選択された、連続するｇｓ個の第４標準偏差（ただし、ｇｓ＜Ｇ）に基づいて、Ｌ個の標準偏差平均値（ただし、Ｌは、２≦Ｌ≦Ｇを満たす整数）を求め、当該Ｌ個の標準偏差平均値のうち、第ｐ番目の標準偏差平均値（ただし、ｐはｐ≦Ｌ−１を満たす整数）と第（ｐ＋１）番目の標準偏差平均値との差の絶対値が第２所定値以下である場合に、前記第ｐ番目の標準偏差平均値に対応する第４時点において、前記被験者は深睡眠期にある、と判定するように構成してもよい。
この態様によれば、「第４標準偏差」が、前述した時系列データとしての体動データのばらつきの程度を、Ｇ個のグループごとに表現する。さらに、「標準偏差平均値」は、この「第４標準偏差」の平均値であるから、結局、その「第４標準偏差」が対象とする期間よりも長期に亘る体動データのばらつきの程度を表現（しかも、一定程度平準化した上で表現）することになる。
これら第４標準偏差と標準偏差平均値との間には、「第４標準偏差」が、被験者の比較的短時間における体動の変化の様子をよく表し、「標準偏差平均値」が、比較的長時間における体動の変化の様子をよく表す（特に、周期的な変化はキャンセルされ得る）、という特性の相違がある。
そして、本態様では特に、後者の「標準偏差平均値」を利用して、被験者の深睡眠期が好適に特定される。すなわち、この標準偏差平均値の変動がより小さければ、被験者は、身体動作の少ない深睡眠と判定されるのである。

なお、この態様の一具体例については、後の実施形態において、図７等が参照されながら説明される。そこにおいては、例えば、本態様にいう「第２所定値」は“ａ０”、「第４時点」は“ＩとＩ＋ａ１とに挟まれた時間の中における、ある時点”、などというように、より具体化されたかたちで呈示される。
また、この態様においては、前記Ｌ個の標準偏差平均値の各々が、前記ｇｓ個の標準偏差に関する移動平均値として求められる、ように構成してもよい。
このような構成によれば、Ｌ個の標準偏差平均値の設定が好適になされる。すなわち、１個１個の標準偏差平均値が、ｇｓ個の標準偏差の移動平均値であるということは、そのｇｓの適当な設定等によって、前述した平準化、あるいは周期的な変化のキャンセル（ここでは、「移動平均」という概念が導入されている以上、これらのことを特に「平滑化」と呼び得る。）等が、より好適になされ得ることになるからである。つまり、本態様によれば、比較的長期に亘る体動の変化の様子を表す指標として、「標準偏差平均値」を使用することの意義がより高まる。
以上によれば、前述した本態様に係る作用効果がより実効的に奏される。
ちなみに、ここでいう「移動平均値」とは、例えば、第ｐ番目の標準偏差平均値が、第ｐ，第（ｐ−１），及び第（ｐ−２）のグループに対応する標準偏差の平均値であって、第（ｐ＋１）番目の標準偏差平均値が、第（ｐ＋１），第ｐ，及び第（ｐ−１）のグループに対応する標準偏差の平均値であるという場合、を含む。なお、後述する実施形態の説明においては、本態様にいう「移動平均値」に含まれる他の例についても説明される。

この態様では、前記判定手段は、前記Ｇ個の第４標準偏差に基づいて、前記被験者の睡眠傾向を、良い、悪い及び両者の中間のいずれか１つに該当するものと判定する、ように構成してもよい。
この態様によれば、前述の「第４標準偏差」に基づいて、被験者の睡眠傾向が判定される。例えば、被験者の全睡眠期間におけるＧ個の第４標準偏差の変遷を確認し、その値の変動が大きい部分と小さい部分とを区分けするとともに、後者の部分の、前者及び後者の全部分に対する割合が一定値以上であれば、睡眠傾向は良い、などと判定することが可能である。この場合、体動データのばらつきが小さい部分が、全睡眠期間の大勢を占めていると考えることができるからである。
より具体的には、前記判定手段は、前記Ｇ個の第４標準偏差のうち、第ｑ番目の第４標準偏差（ただｓ、ｑはｑ≦Ｇ−１を満たす整数）と第（ｑ＋１）番目の第４標準偏差との差の絶対値が第３所定値を下回るという条件を満たす場合は、当該条件を満たす各ｑについての前記絶対値の和を、当該条件を満たすｑの個数で除した平均値を求め、この平均値の大小関係、及び、（Ｇ−前記条件を満たすｑの個数）の大小関係に応じて、前記被験者の睡眠傾向を判定する、ように構成してもよい。
この態様によれば、前記でいうところの、「小さい部分」たる、幾つかの第４標準偏差の特定が、より好適に行われるとともに、そのような第４標準偏差のうちの隣り合うもの同士の差の絶対値が利用されて、被験者の睡眠傾向の判定がなされるようになっているので、より現実の状況に適合した睡眠傾向判定が行われ得る可能性が高まる。
いずれにせよ、これらの態様によれば、本発明に言う「睡眠の質」の判定が、より実効的に行われることになる。
なお、これらの態様の一具体例については、後の実施形態において、図１１及び図１２等が参照されながら説明される。そこにおいては、例えば、本態様にいう「第３所定値」が“ｃｏｎｓｔ５”などというように、より具体化されたかたちで呈示される。

また、「Ｇ個の標準偏差」が求められる本発明の睡眠評価装置では、前記判定手段は、前記時系列上における前記被験者の覚醒状態の有無を判定し、当該覚醒状態が一定時間以上、継続すると判定される場合において、その継続時間内に存在する前記心拍数及び前記呼吸数の標準偏差を求め、前記心拍数の標準偏差が第４所定値を下回り、又は、前記呼吸数の標準偏差が第５所定値を下回る場合に限り、前記継続時間中の任意の時点に対応する前記Ｇ個の標準偏差のうちの１つが、第６所定値を下回るとき、当該時点における前記被験者は浅睡眠期にある、と判定するように構成してもよい。
この態様によれば、心拍数の標準偏差が第４所定値を下回り、又は、前記呼吸数の標準偏差が第５所定値を下回る場合に限り、被験者の浅睡眠期の特定が行われる。その反面として、本態様においては、心拍数の標準偏差が第４所定値以上であり、かつ、前記呼吸数の標準偏差が第５所定値以上である場合は、その浅睡眠期の判定が行われないのである。これは、そのような場合は、既に述べたように、心拍数及び呼吸数に一定程度の不正確さが伴っていると考えられるからである。
このようなことから、本態様によれば、一定の不正確性を伴う心拍数、あるいは呼吸数の標準偏差の利用が回避された上で、浅睡眠期の特定がなされる。
なお、この態様では、前記第４及び第５所定値の少なくとも一方は、前記被験者の睡眠傾向が良いか、そうではないかに応じて、その大きさが異なる、ように構成してもよく、あるいは、前記第６所定値は、前記第４及び第５所定値に基づいて定められる、ように構成してもよい。
これらの態様によれば、第４、第５、及び第６所定値が好適に設定されることを通じて、被験者の浅睡眠判定が好適に行われ得ることになる。なお、前者の態様では、当然ながら、前述した「睡眠傾向」の判定が行われることを前提としている。
なお、以上の浅睡眠期を判定する態様の一具体例については、後の実施形態において、図１３及び図１４等が参照されながら説明される。そこにおいては、例えば、本態様にいう「第４所定値」が“ｃｏｎｓｔ１３”又は“ｃｏｎｓｔ１４”と、「第５所定値」は“ｃｏｎｓｔｏ１５”又は“ｃｏｎｓｔ１６”と、「第６所定値」は“ｓｔｄ・ｃｏｎｓｔ１７”と、などというように、より具体化されたかたちで呈示される。

また、前記の「睡眠傾向」の判定を含む、本発明の睡眠評価装置では、前記判定手段は、前記被験者の睡眠傾向が良いと判定される場合であり、かつ、前記深睡眠期と判定された時間が、第７所定値を下回る場合には、前記ｇｓ個の第４標準偏差についての標準偏差のうち最小値をもつものに対応する第５時点を求め、少なくとも当該第５時点において、前記被験者は深睡眠期にある、と改めて判定する、ように構成してもよい。
この態様によれば、深睡眠期特定の修正が行われる。すなわち、前述の睡眠傾向判定の結果が“良い”であるのに、特定された深睡眠期が比較的少ない場合は、本来、深睡眠期であると判定されるべき時間が、そうではないと判定されているおそれが高いので、本態様では、そのような場合において、その見落とし部分をきちんと深睡眠期と判定するべく、一種の再処理が行われるようになっているのである。
この際、本態様では、前述した深睡眠期の判定においては「標準偏差平均値」が用いられていたところ、「前記ｇｓ個の第４標準偏差についての標準偏差」が用いられる。つまり、両者間で使われる指標が異なっているので、深睡眠期特定の修正はよりよく行われることになる。

なお、「ｇｓ個の標準偏差」は、前述のように、「Ｇ個の第４標準偏差の中から選択された、連続する」標準偏差群である。また、本態様では、「ｇｓ個の第４標準偏差についての標準偏差のうち最小値をもつもの」が前提とされているので、その「ｇｓ個の第４標準偏差」（ないしは、それについての標準偏差）は、複数存在することが予定されている（もっとも、前述した「標準偏差平均値」も「Ｌ個」あることから、「ｇｓ個の第４標準偏差」はもともと複数存在することが予定されてはいる。）。
また、この態様の一具体例については、後の実施形態において、図１５等が参照されながら説明される。そこにおいては、例えば、本態様にいう「第７所定値」は“ｃｏｎｓｔ１８”、「第５時点」は“ｅｐｏｃｈ−ｃｏｎｓｔ２０とｅｐｏｃｈ＋ｃｏｎｓｔ２０とに挟まれた時間の中のある時点”、などというように、より具体化されたかたちで呈示される。

また、前記の「睡眠傾向」の判定を含む、本発明の睡眠評価装置では、前記判定手段は、前記被験者の睡眠傾向が悪くないと判定される場合であり、かつ、前記ＲＥＭ睡眠期と判定された時間が、第８所定値を下回る場合には、前記ＲＥＭ睡眠期と判定された期間の少なくとも一部を含んで、前記時系列上の第６時点から第７時点までの第２の窓を設定し、当該第２の窓内に存在する前記心拍数についての第５標準偏差が第９所定値よりも大きい場合は、当該第２の窓内のＢ個の第８時点（ただし、Ｂは、Ｂ≧２を満たす整数）の各々を中心とした第３時間幅内に存在する前記呼吸数についてのＢ個の第６標準偏差を求め、そうではない場合は、当該第２の窓内のＢ個の第８時点の各々を中心とした第３時間幅内に存在する前記心拍数についてのＢ個の第７標準偏差を求め、前記Ｂ個の第６又は第７標準偏差のうち最大値をもつものに対応する前記第８時点である最大値対応第８時点を求め、少なくとも当該最大値対応第８時点において、前記被験者はＲＥＭ睡眠期にある、と改めて判定する、ように構成してもよい。
この態様によれば、ＲＥＭ睡眠期特定の修正が行われる。すなわち、前述の睡眠傾向判定の結果が“悪い”とされているわけではないのに、特定されたＲＥＭ睡眠期が比較的少ない場合は、本来、ＲＥＭ睡眠期であると判定されるべき時間が、そうではないと判定されているおそれが高いので、本態様では、そのような場合において、その見落とし部分をきちんとＲＥＭ睡眠期と判定するべく、一種の再処理が行われるようになっているのである。
この際、本態様においても、前述したＲＥＭ睡眠の判定において用いられていた、第２及び第３標準偏差の使い分けと同様の、第６及び第７標準偏差の使い分けが行われるので、やはり、一定の不正確性を伴う心拍数の標準偏差の利用が回避された上での、ＲＥＭ睡眠期特定の修正がなされることになる。

なお、本態様にいう「第３時間幅」の大きさは、前記の「第１時間幅」、あるいは「第３時間幅」の大きさに等しくとも、あるいは、異なっていてもよい。
また、本態様にいう「第７時点」と「第６時点」との間の時間幅の大きさは、前記の「第２時点」と「第１時点」との時間幅の大きさと同じであってよいが、好ましくは、前者が後者よりも小さい方がよい(この場合は従って、「第３時間幅」は、「第１時間幅」又は「第２時間幅」よりも小さい方が通常は好ましい。)。というのも、前述の「第１時点」等が関わる処理は、ＲＥＭ睡眠期が全く特定されていない状況で、それを新たに特定するという意義をもつものであるから、窓はできる限り大きい方が好ましいのに対して、本態様に係る処理は、いわば判定し損ねたＲＥＭ睡眠期を見つけてその特定をやり直すという意義をもつものであるから、窓（この場合は「第２の窓」）はそれほど大きくなくともよいからである。
さらに、この態様の一具体例については、後の実施形態において、図１６、図１７、図１８及び図１９等が参照されながら説明される。そこにおいては、例えば、本態様にいう「第８所定値」が“ｃｏｎｓｔ２１”、「第９所定値」が“ｃｏｎｓｔ２３”、「第５標準偏差」が図１７又は図１９中の“ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒ”、「最大値対応第８時点」が図１９中の“ｍａｘＥｐ＝Ｒｅｐｃ＋Ｉ”によって指し示される時点、等々というように、より具体化されたかたちで呈示される。

以下では、本発明に係る実施の形態について図１以下の各図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態において参照する各図面においては、各部の寸法の比率が実際のものとは適宜に異ならせてある場合がある。

まず、図１及び図２を用いて、睡眠評価装置の構成を説明する。図１は、睡眠評価装置１の使用時の外観図であり、図２は、そのブロック図を示す。
図１において、睡眠評価装置１は、寝具に横臥した人体の生体信号を検出するためのセンサ部２と、センサ部２に接続され睡眠段階の判定及び睡眠の質の評価を行なう制御ボックス３とを備える。制御ボックス３は、睡眠段階の判定結果及び睡眠の評価指標などのガイダンス表示などを行なう表示部４及び電源オン／オフ又は測定開始／終了などの操作を行なう操作部５を備える。

ここで、センサ部２は、例えば、水、空気等の非圧縮性の流体を内封したマットレスの圧力変動を、マイクロホン（例えば、コンデンサマイクロホン）を用いて検出するものである。センサ部２は、図示したようにマットレスを、寝具の下に敷かれることにより、仰臥位の被験者の姿勢の変化等の体動や、場合により各種の生体信号を検出する。
ちなみに、本実施形態に係る睡眠評価装置１は、図１に示すように、被験者の身体を特に拘束することはない。これは、上述のように、センサ部２が寝具の下に配置されるだけで被験者の体動を検出することが可能となっていることによる。

制御ボックス３は、図２に示すように、前述の表示部４及び操作部５に加えて、心拍・呼吸検出部２０１、電源１０、計時部１１、制御部ＣＰ、記憶部２０及び解析部３０を備える。

心拍・呼吸検出部２０１は、センサ部２が検出した圧力変化に基づいて、被験者の心拍・呼吸を検出する。
センサ部２が検出した圧力変化には、被験者の心拍、あるいは呼吸に伴う身体位置変動によって引き起こされる圧力変化が含まれる。その圧力変化は、心拍、あるいは呼吸が通常一定の周期をもって行われることから、周期的な変化を含んでいる。
心拍・呼吸検出部２０１は、このことを利用して心拍・呼吸を検出するが、そのためには、当該心拍・呼吸検出部２０１は、圧力変化信号中の適当な帯域を通過させるフィルタ等を含んで好適である。

電源１０は、本実施形態に係る睡眠評価装置１に電力を供給する。また、計時部１１は、現在時刻を認識し、これを制御部ＣＰに伝達する。
解析部３０は、センサ部２が検出した被験者の姿勢変化等の様子や、計時部１１で計測された現在時刻等の情報に基づいて、被験者のその時時における睡眠状態やその質等を、演算、解析及び評価等を通じて判定ないし判断する。
記憶部２０は、前述の解析部３０における判定結果等を記憶する。あるいは、記憶部２０は、必要に応じて、解析部３０における演算途中で得られた中間結果、中間成果情報、等々を記憶するほか、睡眠評価装置１の動作に必要となるその他の各種情報やプログラム等を記憶する。
制御部ＣＰは、センサ部２から直接受けた入力信号、あるいは心拍・呼吸検出部２０１を介して受けた入力信号をデジタル信号に変換するＡＤコンバータ、あるいはＣＰＵ（Central Process Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、等その他必要な要素を備える（いずれも不図示）。
この制御部ＣＰは、その他、本実施形態に係る睡眠評価装置１全体を調和的に動作させるため、当該睡眠評価装置１に係る全般的な制御を行う。

なお、本発明にいう「判定手段」は、本実施形態でいう制御部ＣＰ、解析部３０及び記憶部２０を少なくとも含む。

以下では、上述のような構成を備える睡眠評価装置１の動作について、図３乃至図２４を参照しながら説明する。なお、以下に説明する各種の動作、演算、処理等については、特に断りがない限り、前述した制御部ＣＰが、主体的・主導的役割を担う。

まず、睡眠評価装置１の操作部５における電源ボタンがユーザにより押下されて、電源１０がＯＮとされると、制御部ＣＰは、現在時刻を取得するとともに（図３のステップＳ１）、これを表示部４において表示する（図３のステップＳ２）。
次に、制御部ＣＰは、測定開始の指令の有無を判断する（図３のステップＳ３）。この指令は、例えば、操作部５に対するユーザの測定開始ボタンの押下に基づいて発せられたり、あるいは、一定の時刻の到来に基づいていわば自動的に発せられたりする。また、ここでいう測定とは、センサ部２によって検出される被験者の体動の時間的変化を計測することを指す。

ここで、前記測定開始指令がない場合には、本実施形態に係る睡眠評価装置１は、基本的に、前述の現在時刻取得処理とその表示処理を繰り返し実行する（図３のステップＳ４；ＮＯ参照）。ただ、その繰り返し処理の実行中、ユーザによって、操作部５を用いた新たな現在時刻の設定が行われる場合には（図３のステップＳ４；ＹＥＳ）、その設定された時刻を表示する処理（図３のステップＳ５）が、間挿される。

一方、測定開始指令がある場合には、制御部ＣＰは前記繰り返し処理を脱し、別の処理へ移行する。すなわち、まず、測定が終了したかどうかが判断される（図３のステップＳ６）。終了していないと判断される場合には（図３のステップＳ６；ＮＯ）、制御部ＣＰは、センサ部２から、あるいは心拍・呼吸検出部２０１から取り込まれた信号についてＡＤ変換を実行し（図３のステップＳ７）、それにより得られたデジタルデータとしての体動データ、あるいは心拍データ・呼吸データを記憶部２０に記憶する（図３のステップＳ８）。
この一連の処理により、記憶部２０内には、例えば観念的には図４に示されるようなデータテーブルＴ１１が構築される。このデータテーブルＴ１１は、記憶部２０のアドレス番号１から１００までに対応する体動データの書込みを順次受ける。図では、これら各アドレスに対応して、体動データが、５１２，３５６，…，４５７，６１５，…，８２４と書き込まれていることがわかる。ちなみに、これらの変数名は、Ｄ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９９]が対応している（なお、体動データの個数が１００個とされているのは単なる一例である。）。
また、このようなデータテーブルＴ１１の構築に基づいて、呼吸数データ及び心拍数データそれぞれのデータテーブルＴ１２及びＴ１３が構築される。これらのデータテーブルＴ１２及びＴ１３は、それぞれ、記憶部２０のアドレス番号５０１から６００まで、及び、６０１から７００までに対応する呼吸数データ及び心拍数データの書込みを順次受ける。なお、このようなデータテーブルＴ１２及びＴ１３に埋められるべき数値は、本実施形態においては、後述する図５のステップＳ３２において求められる。
制御部ＣＰは、このようなデータテーブルＴ１１乃至Ｔ１３の構築と並行して、現在時刻を取得し（図３のステップＳ９）、表示する（図３のステップＳ１０）。

前記の図３のステップＳ６において、測定が終了したと判断される場合、即ち前記データテーブルＴ１１乃至Ｔ１３の構築が完了した場合には（図３のステップＳ６；ＹＥＳ）、このデータテーブルＴ１１乃至Ｔ１３内の体動データ、呼吸数データ及び心拍数データに対する解析が実行される（図３のステップＳ１１）。このデータ解析の点については、後に改めて詳細に説明する。
このデータ解析が終了すれば、制御部ＣＰは、その結果を表示し（図３のステップＳ１２）、現在時刻表示に戻るかどうかを判断した後、これが肯定され得れば前述した繰り返し処理に戻る（図３のステップＳ１３；ＹＥＳからステップＳ１へ）。なお、このステップＳ１３における判断は、言い換えると、例えば当該解析結果の表示がユーザの視認に十分な時間だけ行われたかどうか、と読み替えることができる。これは、制御部ＣＰによる一定時間経過判断によってもよいし、ユーザによる指令によってもよい。

次に、前述した、図３のステップＳ１１におけるデータ解析処理の内実について説明する。

まず、解析部３０は、本実施形態に係るデータ解析に必要な各種の配列変数を用意する（図５のステップＳ２１）。ここで各種の配列変数とは、図４に示すような、Ｓｔａｇｅ[ｘ]、Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎＡＶ[ｘ]である。

ここで第１に、Ｈｅｎｓａ[ｘ]は、前述したＤ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９９]の中から、ｘを基準に所定個数選ばれたＤ[ｓ]，Ｄ[ｓ＋１]，…，Ｄ[ｓ＋ｚ]（ｓは０，１，２，…，９８のいずれかであり、ｚは（前記所定個数−１）に一致する。）に関する標準偏差を意味する。つまり、Ａｖｅ・Ｄ＝（Ｄ[ｓ]＋Ｄ[ｓ＋１]＋…＋Ｄ[ｓ＋ｚ]）／（ｚ＋１）として、Ｈｅｎｓａ[ｘ]は、一般に、
Ｈｅｎｓａ[ｘ]＝ｓｑｒ〔（１／（ｚ＋１））・Σ（Ｄ[ｉ]−Ａｖｅ・Ｄ）^２〕 … （１）
である。ただし、ｉ＝ｓ，ｓ＋１，…，ｓ＋ｚである。また、“ｓｑｒ”は平方根を表す（以下同様である。）。
なお、本実施形態では特に、ｓ＝１０ｘ、かつ、ｚ＝９とされる。したがって、図４のデータテーブルＴ３に示すように、例えばＨｅｎｓａ[０]は、Ｄ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９]に関する標準偏差をもち、Ｈｅｎｓａ[５]は、Ｄ[５０]，Ｄ[５１]，…，Ｄ[５９]に関する標準偏差をもつ。本実施形態では、全体動データ数が１００個であるから、Ｈｅｎｓａ[ｘ]も、Ｈｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，…，Ｈｅｎｓａ[９]の１０個が定義される。
ちなみに、上述したような演算処理は、図５のステップＳ２２において行われる処理に同じである。かかる処理により、前記データテーブルＴ３には、Ｈｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，…，Ｈｅｎｓａ[９]の各具体値が書き込まれていく。なお、データテーブルＴ３は、記憶部２０内のアドレス番号２１１から２２０に対応する。

このようなＨｅｎｓａ[ｘ]は、上記算出根拠、あるいは式（１）からもわかるように、一定の期間（以下、これを「単位期間」ということがある。）における被験者の体動のばらつきの程度を表現する。なお、本実施形態における前記単位期間とは、上述したところからも明らかなように、センサ部２によって、生データたる体動データが１０個取得される期間にほぼ一致する。

第２に、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、前述したＨｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，…，Ｈｅｎｓａ[９]の中から、ｘを基準に所定個数選ばれた、Ｈｅｎｓａ[ｔ]，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋１]，…，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋ｙ]（ｔは０，１，２，…，８のいずれかであり、ｙは（前記所定個数−１）に一致する。）に関する一種の移動平均値を意味する。つまり、一般に、
ＨｅｎＡｖ[ｘ]＝（Ｈｅｎｓａ[ｔ]，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋１]，…，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋ｙ]）／（ｙ＋１） … （２）
である。
なお、本実施形態では特に、ｔ＝ｘ−１、かつ、ｙ＝２とされる。したがって、図４のデータテーブルＴ４に示すように、例えばＨｅｎＡｖ[１]は、Ｈｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，及びＨｅｎｓａ[２]に関する平均値をもつ。本実施形態では、Ｈｅｎｓａ[ｘ]の全個数が１０個であるから、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、Ｈｅｎｓａ[１]，Ｈｅｎｓａ[２]，…，Ｈｅｎｓａ[８]の８個が定義される。ただ、本実施形態ではこれに加えて、ＨｅｎＡＶ[０]と、ＨｅｎＡＶ[９]が特別に“０”に設定され、全部で１０個のＨｅｎＡＶ[ｘ]が定義される。
ちなみに、上述したような演算処理は、図５のステップＳ２３において行われる処理に同じである。かかる処理により、前記データテーブルＴ４には、ＨｅｎＡｖ[０]，ＨｅｎＡｖ[１]，…，ＨｅｎＡｖ[９]の各具体値が書き込まれていく。なお、データテーブルＴ４は、記憶部２０内のアドレス番号２２１から２３０に対応する。

このようなＨｅｎＡｖ[ｘ]は、上記算出根拠、あるいは式（２）からもわかるように、Ｈｅｎｓａ[ｘ−１]，Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎｓａ[ｘ＋１]の３つについて観念される期間（換言すると、ｘを中心とした、３つの単位期間）における被験者の体動のばらつきの程度の平均値を表現する。

最後に第３に、Ｓｔａｇｅ[ｘ]は、被験者が睡眠状態にあるか覚醒状態にあるか等の被験者の状態を表現する。この場合におけるｘは、本実施形態において、“エポック”を意味する。これは、上述のＨｅｎｓａ[ｘ]におけるｘも同様であり、そこでは、１個のｘが１０個の体動データをいわば代表するようなものとなっていたように、前記ｘは特に、体動データが１０個取得される期間を一まとまりとして数えることに基づき、その一単位（つまり、“１エポック”）が定められる。したがって、Ｓｔａｇｅ[ｘ]は、より正確に言えば、そのエポック毎（つまり、ｘ＝１，２，３，…毎）に、被験者が睡眠状態にあるか覚醒状態にあるか等を表現する変数としての意味をもつ。
図４では、データテーブルＴ２において、Ｓｔａｇｅ[０]及びＳｔａｇｅ[９]が“１”をとっており、被験者は、これらエポック０及び９において覚醒状態にあることが表されている。一方、Ｓｔａｇｅ[１]は“０”をとっており、被験者は、このエポック１において睡眠状態にあることが表されている。
なお、以下においては、Ｓｔａｇｅ[ｘ]がとるべき値として、上記“１”のほか、これと同義の記号として、“Ｗａｋｅ”を用いることがある。その意義は上述したところ明らかであるが、要するに、Ｓｔａｇｅ[ｘ]が、値１あるいは値Ｗａｋｅをとるとき、被験者は覚醒状態にあるということである。
なお、このような各Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値の設定は、後述する図７（深睡眠判定処理）、図８及び図９（ＲＥＭ睡眠判定処理）、図１３及び図１４（覚醒修正処理）、図１５（深睡眠修正処理）、図１６、図１７及び図１８（ＲＥＭ睡眠修正処理）に係る処理において行われる。Ｓｔａｇｅ[ｘ]については、その際に改めて触れる。

以下では、上述のＨｅｎｓａ[ｘ]、ＨｅｎＡｖ[ｘ]、あるいは呼吸数データ・心拍数データを用いた、被験者の睡眠評価処理の実質的部分について説明するが、本実施形態の睡眠評価装置１は、その処理を行う前提として、Ｓｔａｇｅ[ｘ]（ｘ＝０，１，２，…）の各々に、覚醒及び睡眠（非覚醒）の２つの状態のいずれかが代入されていることを前提とする。例えばＨｅｎｓａ[Ｉ＋１]−Ｈｅｎｓａ[Ｉ]（あるいは、Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]それ自体）がある所定値よりも大きい場合は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋１]＝１（即ち、覚醒）、そうでなければＳｔａｇｅ[Ｉ＋１]＝０（即ち、睡眠）、などというように、予めＳｔａｇｅ[ｘ]（ｘ＝０，１，２，…）の設定がなされているのである。
あるＳｔａｇｅ[ｘ]に、１及び０のいずれをとらせるべきかを決めるにあたっては、上記以外の基準も利用可能であるが、その判定基準例等については、例えば特願２００７−３３８９９３号公報を参照されたい。本発明は、この公報に記載されている覚醒状態及び睡眠状態の別を区分けする各種の判定手法を、その範囲内に収める。
いずれにせよ、このような前提処理が実行される結果、Ｓｔａｇｅ[ｘ]（ｘ＝１，２，３，…）は、図６に示すように、１又は０をもつ状態が作り出されることになる（図６では、たまたま、Ｓｔａｇｅ[０]，Ｓｔａｇｅ[２]，Ｓｔａｇｅ[９]に、１が代入されている例が示されている）。

以上を前提に、解析部３０は、まず、センサ部２及び心拍・呼吸検出部２０１の検出結果に基づいて、被験者の心拍数・呼吸数を求める（図５のステップＳ３２）。既に述べたように、人の心拍運動・呼吸運動は、通常一定の周期をもつ周期的な変化を含んでいるので、センサ部２の出力する体動データから、そのような周的変化成分を抽出すれば、心拍数・呼吸数の検出は可能となる。
なお、ここでいう心拍数・呼吸数は、例えば前記体動データの取得間隔を基準として求められる。最も単純には、体動データの取得間隔と、心拍数及び呼吸数が求められるべき時間間隔とは一致していてよい。例えば、体動データが時間ｔｋごとに取得されるのであれば、その時間ｔｋ内の心拍数及び呼吸数が逐次求められる、などというようである。もっとも、本発明は、このような形態に限定されるわけではない。
このようにして構築されるデータテーブルＴ１２及びＴ１３については、すでに図４を参照して説明した。

次に、解析部３０は、被験者が深睡眠状態にあった期間を求める（図５のステップＳ３３）。この処理の詳細は、図７（深睡眠判定処理）に示される。
まず、図７において、適宜使用される変数（ここではＩ）の初期設定が行われた後（図７のステップＳ１６１）、解析部３０は、次の条件式の真偽を判断する（図７のステップＳ１６２）。
ＡＢＳ〔ＨｅｎＡｖ[Ｉ]−ＨｅｎＡＶ[Ｉ＋１]〕≦ａ０ … （４）
ただし、“ＡＢＳ”は〔〕内の値の絶対値をとることを意味する（以下同様である。）。
この条件式はつまり、ＨｅｎＡＶ[ｘ]のうち、隣り合う値同士の差の絶対値が所定の値“ａ０”以下であるかどうか、の判断が行われることを表現している。
また、解析部３０は、この式（４）が真であれば、続いて、
Ｓｔａｇｅ[Ｉ]≠Ｗａｋｅ … （５）
の真偽を判断する（図７のステップＳ１６３）。

以上の式（４）及び式（５）のいずれもが、真である場合、変数ａ１に０が代入され（図７のステップＳ１６４）、解析部３０は続いて、次の条件式の真偽を判断する（図７のステップＳ１６５）。
ＡＢＳ〔ＨｅｎＡｖ[Ｉ＋ａ１]−ＨｅｎＡＶ[Ｉ＋１＋ａ１]〕≦ａ０ … （４）’
また、解析部３０は、この式（４）’が真であれば、続いて、
Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋ａ１]≠Ｗａｋｅ … （５）’
の真偽を判断する（図７のステップＳ１６６）。
これらの式（４）’及び式（５）’のいずれもが真である限りは、ａ１の値の１ずつの増加を伴いながら（図７のステップＳ１６７）、これら（４）’及び（５）’の判断が繰り返し行われる。

一方、上記式（４）’及び式（５）’のいずれかが偽である場合、解析部３０は、その場合のａ１が、所定値ａ２よりも大であるか否かが判断される（図７のステップＳ１６８）。これが肯定されれば、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の設定が行われる（図７のステップＳ１６９）。

ここでＳｔａｇｅ[ｘ]の設定処理の詳細は、図２０（ＳｅｔＳｔａｇｅ処理）に示される。この処理は、以下に述べる各種の処理においても適宜用いられる汎用処理であるが（即ち、サブルーチンであるが）、便宜上、ここで説明しておく。
まず、図２０では、メインルーチンから引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ，ｂａｓｅ）が与えられる。
以上を前提に、図２０においては、適宜使用される変数（ここではＩ）に、定数“ｓｔａｒｔ”が代入される（図２０のステップＳ３２１）。次に、定数“ｂａｓｅ”に、Ｉ（即ち、最初の時点では“ｓｔａｒｔ”）を加えた値が、（Ｓｔａｇｅ[ｘ]の配列数）−１よりも小さいか否かが判断される（図２０のステップＳ３２２）。これが肯定されれば、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]には、定数“ｓｔｇ”が代入される（図７のステップＳ３２３）。このような処理は、Ｉの１ずつの増加に伴い（図２０のステップＳ３２４）、そのようなＩが、定数“ｅｎｄ”に一致するか（図２０のステップＳ３２５）、あるいは、前記のＳｔａｇｅ配列数に係る判断が否定されるまで繰り返し行われる（図２０のステップＳ３２２；ＮＯ参照）。
以上によると結局、図２０では、Ｓｔａｇｅ[ｓｔａｒｔ]から数えて所定数のＳｔａｇｅ[ｘ]（つまり、Ｓｔａｇｅ[ｓｔａｒｔ]，Ｓｔａｇｅ[ｓｔａｒｔ＋１]，Ｓｔａｇｅ[ｓｔａｒｔ＋２]，…）に、状態値ｓｔｇが代入される処理が実行されることになる。ここでいう「所定数」の上限を画するのは、ｅｎｄの値、あるいは、ｂａｓｅ＋Ｉの値とＳｔａｇｅ配列数との大小関係如何による。

図７のステップＳ１６９における図２０の処理の利用においては、前記引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ，ｂａｓｅ）として、それぞれ、（Ｄｅｅｐ，０，ａ１，Ｉ）が与えられる。ここで値“Ｄｅｅｐ”は、深睡眠を意味する。このことから結局、図７のステップＳ１６９の処理では、Ｓｔａｇｅ[ｔｑ]，Ｓｔａｇｅ[ｔｑ＋１]，…，Ｓｔａｇｅ[ｔｑ＋ａ１]が値Ｄｅｅｐをとる、という状態が作り出されることになる（なお、ｔｑは、当該ステップＳ１６９の処理が行われる時点における図７上のＩの値である。）。

以上に述べたような処理は、図７上のＩの１ずつの増加を伴いながら（図７のステップＳ１７０）、ＨｅｎＡｖの配列数の上限に至るまで繰り返し行われる（図７のステップＳ１７１参照）。
なお、図７のステップＳ１６２及びステップＳ１６３のいずれかにおいて否定判断が下される場合には、前述した、所定値ａ１が関連する処理、あるいはＳｔａｇｅ[ｘ]の設定処理等は行われず、単に、図７上のＩの増加が行われて、再び、前記式（４）に係る判断処理以降の処理が繰り返し行われる（図７のステップＳ１６２；ＮＯ又はステップＳ１６３；ＮＯから、ステップＳ１７０への流れ参照）。

このような図７に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、前述のように、ｘを中心とした３つの単位期間における被験者の体動のばらつきの程度の平均値を表現しているので、式（４）中にみられる、“ＨｅｎＡｖ[Ｉ]−ＨｅｎＡＶ[Ｉ＋１]”とは、これを書き下せば、期間（Ｉ−１），Ｉ，（Ｉ＋１）についてのばらつきの程度の平均値と、期間Ｉ，（Ｉ＋１），（Ｉ＋２）についてのそれとの差を意味することになる（ＨｅｎＡｖが移動平均値であるから、両単位期間は一部重なり合っている。）。そして、その絶対値が“ａ０”以下であるというのは、被験者は、そのＩから（Ｉ＋１）への遷移において、一定程度安定した状態を維持したことを意味する。
このことは、前記式（４）’についても同様にいえる。違うのは、所定値ａ１が加算されているか否かだけである。

そして、この所定値ａ１は、図７のステップＳ１６５乃至Ｓ１６７の流れからも明らかなように、被験者が一定程度安定した状態を維持した“期間”を表現する。なぜなら、式（４）’（及び式（５）’）が満たされる限り、ａ１は増加し続けるからである。
このことにより、期間ａ１においては、被験者は深睡眠状態にあったことが強く推定されることになる。したがって、基本的には、図７のステップＳ１６９において、Ｓｔａｇｅ[ｔｑ]，Ｓｔａｇｅ[ｔｑ＋１]，…，Ｓｔａｇｅ[ｔｑ＋ａ１]に値Ｄｅｅｐが代入される処理が行われる、即ち、被験者の深睡眠期が特定されることになるのである。
なお、この場合において、図７のステップＳ１６８では、ａ１＞ａ２なる判断が行われているが、これは、ａ１が大きすぎる、換言するとａ１が通常考えられるような深睡眠期間を超える非常識な値をもつような場合に、そのようなａ１を基に深睡眠期判定を下すのを回避することを目的としている。このようなことから、所定値ａ２は、例えば、“人間一般を基準とした通常の深睡眠継続期間”を表現するものとして定めることができる。もっとも、このａ２の具体的な値は、その他の目的をもって、あるいは、何らかの別の基準からみて、長すぎるａ１を排除するために定められてもよい。
また、前記ａ１の増加が続行するためには前記式（４）’に加えて前記式（５）’が肯定される必要があるが、これは、仮に前記式（４）’が満たされるにしても、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋ａ１]≠Ｗａｋｅが満たされない、つまり被験者は覚醒状態にある場合に、それを深睡眠状態と判断することを回避する目的をもつ。図７のステップＳ１６３における前記式（５）に係る処理の意義についても、いま述べたところと基本的に同じである。

以上のように、図７の処理では、ＨｅｎＡｖ[ｘ]の値に基づいて、被験者の深睡眠期が特定されることになる。

次に、解析部３０は、被験者がＲＥＭ睡眠状態にあった期間を求める（図５のステップＳ３４）。この処理の詳細は、図８及び図９（ＲＥＭ睡眠判定処理）に示される。なお、図８及び図９は両者で一体の処理を表現する（図中の接続記号Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４参照）。

まず、図８において、各種の変数についての初期化が行われる（図８のステップＳ１８１）。ここで、各種の変数の中には、Ｉ，ａ，ｆｌｇ_ｒａｎｇｅが含まれ、特に、ａについてはａ＝０、ｆｌｇ_ｒａｎｇｅについてはｆｌｇ_ｒａｎｇｅ＝０と初期化される。なお、Ｉについては、このＲＥＭ睡眠判定処理において適宜使用される変数という意味をもつだけで、特別な意味はない。

次に、解析部３０は、入眠エポックを求める（図８のステップＳ１８２）。
その処理の詳細は、図２２に示される。この入眠エポック演算処理ではまず、適宜使用される変数（ここではＩ）の初期設定が行われた後（図２２のステップＳ１４１）、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]が“Ｗａｋｅ”に一致するかどうかを判断する（図２２のステップＳ１４２）。これが否定されれば、本処理に戻る（図２２のステップＳ１４２；ＮＯから図８のステップＳ１８３へ）。一方、肯定されれば、Ｉを１つだけ増加して、先の処理を繰り返す（図２２のステップＳ１４２；ＹＥＳからステップＳ１４３、及び、ステップＳ１４４、参照。）。
要するに、この入眠エポック演算処理では、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の中から、“Ｗａｋｅ”をもたないものが探索される。したがって、図１８の処理を経る結果、本処理（ここでは、図８の処理）の側から見ると、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]が値“Ｗａｋｅ”をもたない場合、あるいはＩの増加につれてもたなくなった場合における、“Ｉ”（以下、「入眠時のＩ」ということがある。）の値が返されてくることになる。
図８のステップＳ１８２では、このように返されてきた入眠時のＩを、変数ｓｔａｒｔに代入する。

次に解析部３０は、次の条件式の真偽を判断する（図８のステップＳ１８３）。
ｓｔａｒｔ＋ｃｏｎｓｔ１＞（Ｓｔａｇｅ[ｘ]の配列数）−１ … （６）
ここで、ｃｏｎｓｔ１は適当な定数である。
この式（６）が肯定される、言い換えると、入眠時のＩたるｓｔａｒｔにｃｏｎｓｔ１を加えた値が、既にＳｔａｇｅ[ｘ]の配列数を超えていれば、ＲＥＭ睡眠判定処理は終わる（図８のステップＳ１８３；ＹＥＳ参照）。なお、この式（６）中のｓｔａｒｔは、後に説明するように、適宜その内容が変わるので（図９のステップＳ２０３及び２０５等参照）、ｓｔａｒｔが、いつもその値として入眠時のＩをもっているわけではない。

他方、式（６）が否定されれば、各種の変数についての初期化が行われる（図８のステップＳ１８３；ＮＯから図８のステップＳ１８４へ）。ここで各種の変数の中には、ｆｌｇ_ｒａｎｇｅ，ｔｅｍｐがあり、ｆｌｇ_ｒａｎｇｅ＝０，ｔｅｍｐ＝０と初期化される。
次いで、図８上のＩに、“ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１”なる値が代入されて（図８のステップＳ１８５）、次の条件式の真偽が判断される（図８のステップＳ１８６）。
ｓｔａｒｔ＋Ｉ＜（Ｓｔａｇｅ[ｘ]の配列数）−１ … （７）
この判断が真である場合は、変数ｆｌｇ_ｒａｎｇｅに１が代入された後（図８のステップＳ１８７）、変数ｆｌｇ_ｒａｎｇｅが１であるか否かが判断される（図９のステップＳ２０１）。図８のステップＳ１８７を通過する限りは、これは当然に肯定されるから、ＲＥＭ睡眠判定処理はここで終わる。ここで、Ｉは、後に説明するように１ずつ増加していくことになるが（図９のステップＳ１９９参照）、入眠開始時ｓｔａｒｔに、そのようなＩ、即ち、順次ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１，ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１＋１，ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１＋２，…をとっていくＩを加えた値が、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の配列数を下回る場合には、本処理はいわば自動的に終了する。

他方、図８のステップＳ１８６の判断（式（７））が偽であれば、続いて、
Ｓｔａｇｅ[ｓｔａｒｔ＋Ｉ]＝Ｗａｋｅ … （８）
の真偽が判断される（図８のステップＳ１８８）。
そして、これが偽である場合（つまり、被験者が睡眠状態にある場合）は、「窓内の心拍数の標準偏差」の算出処理が行われる（図８のステップＳ１８８；ＮＯから図９のステップＳ１９３）。ここでいう「窓」とは、前記ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１（窓の始点）と、後述するｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１（窓の終点。図９のステップＳ２０６参照）とによって区切られた領域をいう（図１０参照。なお、この図については後にも触れる。）。そして、その中の「心拍数の標準偏差」とは、図４に示す記憶部２０に格納された心拍数データ中、前記窓に含まれる心拍数データに基づいて算出された標準偏差を意味する（図４中の符号ｓｒｈ１参照）。この標準偏差の求められ方は、前述した、体動データに基づくＨｅｎｓａ[ｘ]の求められ方と基本的に全く同じである。即ち、算出に利用されるデータの範囲（即ち、前記窓）の定められ方に違いはあるが、“標準偏差”それ自体は、前記(1)式中の変数が適宜適当なものに変更された式に従って求められてよい。

このようにして窓内の心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが求められたら、次に解析部３０は、このｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが所定値ｃｏｎｓｔ３よりも大であるか否かを判断する（図９のステップＳ１９４）。そして、これが肯定されれば、ｓｔａｒｔ＋Ｉを中心とした適当な範囲、好適には数分間内における呼吸数の標準偏差を求め（図９のステップＳ１９５）、否定されれば、ｓｔａｒｔ＋Ｉを中心とした数分間内における心拍数の標準偏差を求める（図９のステップＳ２００）。これらの値は、変数ｓｔｄに代入される。
次に解析部３０は、このｓｔｄとｔｅｍｐの大小関係について判断する（図９のステップＳ１９６）。ここでｓｔｄ＞ｔｅｍｐが成立する場合は、変数ａに、ｓｔａｒｔ＋Ｉが代入され（図９のステップＳ１９７）、変数ｔｅｍｐにｓｔｄが代入されて（図９のステップＳ１９８）、図８及び図９上のＩが１だけ増加させられる（図９のステップＳ１９９）。他方、図９のステップＳ１９６において、ｓｔｄ≦ｔｅｍｐが成立する場合は、単に、図８及び図９上のＩが１だけ増加させられる（図９のステップＳ１９６；ＮＯからステップＳ１９９）。Ｉは、当初、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１に等しいから（図８のステップＳ１８５参照）、以後、これを振り出しに、Ｉ＝ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１，ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１＋１，ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１＋２，…と順次増大していく。

以上に述べたような処理は、Ｉが、別に設定されたｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１に等しい値をとるに至るまで繰り返し行われる（図９のステップＳ２０６；ＮＯから接続記号Ｃ３、図８のステップＳ１８６の流れ）。なお、このことからもわかるように、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１＜ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１が成立している必要がある。

一方、このような処理の最中、当該処理からの離脱点が１つある。それは即ち、前述の図８のステップＳ１８８における判断である。
ここで、もし、前記式（８）が真である場合（つまり、被験者が覚醒状態にある場合）は、解析部３０は、覚醒継続エポックを求める（図８のステップＳ１８９）。
なお、図８の処理においては、図２３におけるＩとの関係から、覚醒継続エポック演算処理に入る前に、Ｉ＝ｓｔａｒｔ＋Ｉが実施され（図８のステップＳ１８８１）、同処理を抜けた後Ｉ＝Ｉ−ｓｔａｒｔが実施される（図８のステップＳ１８９１）。

覚醒継続エポック演算処理の詳細は、図２３に示される。この覚醒継続エポック数演算処理では、まず適宜使用される変数（ここではＸ）の初期設定が行われた後（図２３のステップＳ１５１）、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ]が“Ｗａｋｅ”に一致するかどうかを判断する（図２３のステップＳ１５２）。なお、この時点におけるＩは、一義的には定まらず、図９のステップＳ１９９におけるＩの増加処理を何度受けているかに応じて異なる。
前記ステップＳ１５２において、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ]＝Ｗａｋｅが否定されれば、本処理に戻る（図２３のステップＳ１５２；ＮＯから図８のステップＳ１９０へ）。一方、肯定されれば、Ｘを１つだけ増加して、先の処理を繰り返す（図２３のステップＳ１５２；ＹＥＳからステップＳ１５３、及び、ステップＳ１５４、参照）。
要するに、この覚醒継続エポック演算処理では、Ｓｔａｇｅ[ｘ]（ただし、ここでいうｘは、覚醒開始時点であるｓｔａｒｔ＋（図８上のＩ）以上である。）の中から、どこまで“Ｗａｋｅ”が維持されたのかが探索される。したがって、図２３の処理を経る結果、本処理（ここでは、図８の処理）の側から見ると、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ]が値“Ｗａｋｅ”をもたない場合における、あるいは、Ｘの増加につれてもたなくなった場合における、“Ｘ”（以下、このようなＸを、「覚醒継続のＸ」ということがある。）の値が返されてくることになる。
図８のステップＳ１８９では、このように返されてきた覚醒継続のＸを、変数ｂに代入する（以下、このｂも、「覚醒継続のｂ」ということがある。）。

次に解析部３０は、この覚醒継続のｂが、所定の定数ｃｏｎｓｔ２よりも大であるか否かを判断する（図８のステップＳ１９０）。ここで、もし、ｂ≦ｃｏｎｓｔ２である場合、つまり、覚醒継続の期間はさほど長くはないと判断されるときには、前記図８のステップＳ１８８において否定判断がされる場合と同じ流れになる（図８のステップＳ１９０；ＮＯから接続記号Ｃ２を経て、図９のステップＳ１９３の流れ、参照）。
他方、ｂ＞ｃｏｎｓｔ２である場合、つまり、覚醒継続の期間が一定程度長い場合は、変数ａに、ｓｔａｒｔ＋Ｉ＋ｂが代入され（図８のステップＳ１９１）、変数ｆｌｇ_ｗａｋｅに１が代入される（図８のステップＳ１９２）。さらに、これに引き続き、既に述べた図９のステップＳ２０１の判断処理が行われる。ここで、ｆｌｇ_ｒａｎｇｅ＝１が成立する場合（図９のステップＳ２０１；ＹＥＳ）は、既に述べたようにＲＥＭ睡眠判定処理は終わる。一方、ｆｌｇ_ｒａｎｇｅ＝１が成立しない場合は、ｆｌｇ_ｗａｋｅ＝０が成立するかどうかが判断される（図９のステップＳ２０２）。
ここでｆｌｇ_ｗａｋｅ＝０が成立しない場合は、変数ｓｔａｒｔに、ａが代入される（図９のステップＳ２０３）。他方、ｆｌｇ_ｗａｋｅ＝０が成立する場合は、Ｓｔａｇｅ[ｘ]変数の設定処理が行われる（図９のステップＳ２０４）。この処理については、既に図２０を参照して説明した。すなわち、この処理は、引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ，ｂａｓｅ）が与えられて始動するが、このＲＥＭ睡眠判定処理の場面では、図９に示すように、（ＲＥＭ，−ｃｏｎｓｔ４，ｃｏｎｓｔ４，ａ）が引数として与えられる。ここで値“ＲＥＭ”は、ＲＥＭ睡眠を意味する。このことから結局、図９のステップＳ２０４の処理では、ａを中心として、Ｓｔａｇｅ[−ｃｏｎｓｔ４]，Ｓｔａｇｅ[−ｃｏｎｓｔ４＋１]，Ｓｔａｇｅ[−ｃｏｎｓｔ４＋２]，…，Ｓｔａｇｅ[ａ]，…，Ｓｔａｇｅ[ｃｏｎｓｔ４−１]，Ｓｔａｇｅ[ｃｏｎｓｔ４]が値ＲＥＭをとる、という状態が作り出されることになる。以上の処理が終わると、変数ｓｔａｒｔに、ａ＋ｃｏｎｓｔ４が代入される（図９のステップＳ２０５）。

このような図９のステップＳ２０３及びステップＳ２０５の処理終了後、あるいは、前述した図９のステップＳ２０６において、Ｉが、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１に一致した場合はすべて、図中の接続記号Ｃ４を介して、図８のステップＳ１８３へと戻る。

このような図８及び図９に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、本処理の大きな目的は、被験者がＲＥＭ睡眠期にあった時期を特定し、これをＳｔａｇｅ[ｘ]に反映することにある。
そして、図８及び図９の処理では特に、この目的を達成するために、心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒの値の利用が図られており、しかも、その値の正確性が勘案されている。つまり、このｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが一定の理由により正確でないおそれがあるときには、ＲＥＭ睡眠期の特定作業が変更されるようになっているのである。

以下、この事情を、前述した図８及び図９に加えて、図１０を参照して説明する。
まず、この図１０では、図中左方において被験者の入眠時点が表現され、そこから右方に向かって実時間が進行していく様子が描かれている。入眠時点は、前述のように図８のステップＳ１８２によって求められる。
このような図１０を用いると、図８のステップＳ１８５からステップＳ２０６までの処理は、以下のように説明される。すなわち、まず、入眠開始時ｓｔａｒｔから所定の時間、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１の分だけ隔たった時点から、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１の時点までの窓が設定されるとともに（図１０の上段参照。図８のステップＳ１８５・図９のステップＳ２０６も参照）、この窓内における心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが求められる（図１０の最上段参照。図９のステップＳ１９３も参照）。
この窓内では、Ｉ＝１，２，３，…と増加していくに連れて、そのそれぞれに対応するｓｔｄが求められていくが（図１０の中段参照。図９のステップＳ１９５及びＳ２００も参照）、このｓｔｄは、当該窓内における心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒの、所定値ｃｏｎｓｔ３に対する大小関係に応じて、呼吸数又は心拍数の標準偏差を表現する（図９のステップＳ１９４、ステップＳ１９５、ステップＳ２００参照）。
つまり、ここでは、ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒ＞ｃｏｎｓｔ３が成立する場合、そのような心拍数の標準偏差が捨てられて、呼吸数の標準偏差の値が利用されることになる。これは、原理的に考えて、心拍運動、あるいはそれに基づいて発生した体動の観測上のばらつきがさほど大きくなるはずがなく、したがって、心拍数の標準偏差が一定程度大きな値をとる場合は、その心拍数の値が、被験者の当該時点における正確な状況を反映していない、言い換えると、心拍数以外の何らかの体動が心拍数データの値として拾われてしまっている可能性が高いという推測に基づいている。したがって、かかる場合は、心拍数データの中に一定の不正確さが伴っていると考えられるので、その代わりに、呼吸数データの利用が図られるのである。

以上の配慮が払われた上で、前記ｓｔｄの中で最も大きな値をとるｓｔｄ（図１０中段の「ｍａｘｓｔｄ」参照）、即ちｔｅｍｐが求められ、さらに、その窓内の最大標準偏差ｔｅｍｐが現れる時点である、ｓｔａｒｔ＋Ｉが、ａに格納される処理が実行される（図９のステップＳ１９７・ステップＳ１９８参照）。なお、上の説明から明らかなように、ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒの大きさ、あるいは現実の計算対象となる窓の相違等に応じて、ｓｔｄは、心拍数に係るものである場合も、呼吸数に係るものである場合もある。
そして、このようにして求められた時点ａは、呼吸数又は心拍数の標準偏差が最大値をとる時点なのであるから、少なくともＲＥＭ睡眠期の一部に含まれている可能性が大きい。このような考え方に基づき、図９のステップＳ２０４では、図２０上の引数ｂａｓｅにａが当てられることで、既に述べたように、Ｓｔａｇｅ[−ｃｏｎｓｔ４]，…，Ｓｔａｇｅ[ａ]，…，Ｓｔａｇｅ[ｃｏｎｓｔ４]が、値ＲＥＭをとる、という状態が作り出されることになる。

図８及び図９の処理では、基本的に、被験者が睡眠状態にある期間に関して、上述したような処理が繰り返し行われる。すなわち、被験者が睡眠状態にある限りは、前述したような窓が新たに設定され、その窓内におけるＲＥＭ睡眠期が特定されていく。典型的には、図９のステップＳ２０４において最初のＲＥＭ睡眠期が特定されたならば、その後、変数ｓｔａｒｔは、入眠時のＩを離れて、そこで特定されたＲＥＭ睡眠期の最終時点、即ちａ＋ｃｏｎｓｔ４＝ｓｔａｒｔ＋Ｉ＋ｃｏｎｓｔ４という新たな値をもつことになり（図９のステップＳ２０５参照）、そこから再び、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１の分だけ隔たった時点から、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１の時点までの窓が設定されて、上述と同様の処理が実行されることになる（図１０参照。図９及び図８の接続記号Ｃ４も参照）。

この際、本実施形態では、被験者が途中で覚醒してしまっていた場合の手当てもなされている。それが、図８のステップＳ１８８；ＹＥＳ以後の処理の意義である。すなわち、ここでは覚醒継続のｂが求められるが、それが一定程度長い場合には、被験者は、ほぼ完全な覚醒状態にあるという判断が可能であるので、もはやＲＥＭ睡眠期も何もあったものではない。したがって、その場合には、かかる覚醒継続のｂの長さを考慮に入れた上で、窓の始点が決定されるのである。図９のステップＳ１９１におけるａ＝ｓｔａｒｔ＋Ｉ＋ｂはまさに、そのような配慮に出ている（図１０の下段等参照）。そして、この場合、覚醒継続のｂの最終時点が再入眠時と考えられるので、そこを起点に改めて窓が設定されるのである（図１０の最右方に示すｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１参照）。

以上のようにして、図８及び図９の処理では、一定の不正確性を伴う心拍数の標準偏差の利用が回避された上で、ＲＥＭ睡眠期の特定がなされる。逆に言えば、この処理では、一定の正確性を伴う心拍数及び呼吸数データに基づいてのみ、ＲＥＭ睡眠期が特定されることになるのである。したがって、その特定は、一定程度の確からしさを具有するのである。

なお、以上の処理において、ｓｔｄの算出根拠となる時間的範囲（本発明にいう「第１時間幅」に該当）と、ＲＥＭ睡眠認定をする時間的範囲（即ち、ａ±ｃｏｎｓｔ４。本発明にいう「第２時間幅」に該当）とはともに、図１０に示すようにｓｔａｒｔ＋Ｉを中心とする時間的範囲であるが、両者の長さは一致していても、一致していなくてもよい。また、これら２つの時間的範囲のそれぞれと、前述した単位期間（即ち、図４において体動データＤが１０個取得されるための時間）との間の関係、あるいは、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１との間の関係、あるいは、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１との間の関係、は、基本的には、適宜自由に定められてよい。
もっとも、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１及びｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１それ自体は、一般的に人間が睡眠状態におちたときから概ね９０分後程度にＲＥＭ睡眠期が訪れることが知られているから、この「入眠後９０分」を有力な基準として定められることが好ましい。例えば、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１及びｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１が、この「入眠後９０分」を挟むように設定されていることが好ましく、より具体的にいえば、そのそれぞれが、実時間でみて、入眠後６０分後及び、入眠後１２０分後などと定められるのが最適な例の１つである。このようにしておけば、ＲＥＭ睡眠期の特定がより正確・的確に行われ得ることになる。

次に、解析部３０は、被験者の睡眠傾向を判定する（図５のステップＳ３５）。この処理の詳細は、図１１及び図１２（睡眠傾向判定処理）に示される。なお、図１１及び図１２は両者で一体の処理を表現する（図中の接続記号Ｄ１参照）。
まず、図１１において、各種の変数についての初期化が行われる（図１１のステップＳ２１１）。ここで、各種の変数の中には、ｔｌ，ｎｗ，ａｖｅ，Ｉがある。その意義ないし役割については後に説明される。ただし、Ｉについては、この睡眠傾向判定処理において適宜使用される変数という意味をもつだけで、特別な意味はない。

次に、解析部３０は、Ｓｔａge[Ｉ]＝Ｗａｋｅが成立するかどうかを判断する（図１１のステップＳ２１２）。この判断が偽である場合（つまり、被験者が睡眠状態にある場合）には、続いて、次の条件式の真偽の判断を行う（図１１のステップＳ２１５）。
ＡＢＳ〔Ｈｅｎｓａ[Ｉ]−Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]〕≧ｃｏｎｓｔ５ … （９）
この条件式はつまり、Ｈｅｎｓａ[ｘ]のうち、隣り合う値（あるいは、隣り合う単位期間）同士の差の絶対値が所定値ｃｏｎｓｔ５以上であるかどうか、の判断が行われることを表現している。上述した式（４）及び式（４）’が、ＨｅｎＡｖ[ｘ]が関係する判断であったのとは異なる。

この式（９）が真である場合は、変数ｎｗが１だけ増加される一方（図１１のステップＳ２１６）、偽である場合は、
ａｖｅ＝ＡＢＳ〔Ｈｅｎｓａ[Ｉ]−Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]〕＋ａｖｅ … （１０）
が実行される（図１１のステップＳ２１７）。つまり、変数ａｖｅに、それまでのａｖｅと式（９）の左辺との加算値が代入される。
この後、式（９）の真偽に関わらず、変数ｔｌが１だけ増加され（図１１のステップＳ２１８）、さらにＩも１だけ増加される（図１１のステップＳ２１８）。

以上の処理は、Ｉが、Ｓｔａge[ｘ]の配列数以上となるまで繰り返し行われる（図１１のステップＳ２１４参照）。そして、上述のように、Ｈｅｎｓａ[ｘ]が単位期間における被験者の体動のばらつきの程度を表現することからすると、この処理は、隣接する単位期間の間における体動のばらつきが一定程度以上大きい場合には、ｎｗがより大きくなり、逆に、当該体動のばらつきが一定程度以下である場合には、ａｖｅがより大きくなることになる。

Ｉが、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の配列数以上となると、次に解析部３０は、ａｖｅ＝ａｖｅ／ｔｌを実行する（図１２のステップＳ２１９）。以後、それぞれ適宜に定められた所定値ｃｏｎｓｔ６〜ｃｏｎｓｔ１１と、ａｖｅ等との大小関係に応じて、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄに、“ｂａｄ”（即ち、睡眠の質が悪い），“ｇｏｏｄ”（即ち、睡眠の質が良い）及び“ｂｏｒｄｅｒ”（即ち、睡眠の質が良とも悪ともいえない境界にある）のそれぞれの値が代入される。
なお、ｃｏｎｓｔ６＞ｃｏｎｓｔ７＞ｃｏｎｓｔ９＞ｃｏｎｓｔ１１が成立し、ｃｏｎｓｔ８＞ｃｏｎｓｔ１０が成立する。

第１に、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ６が成立する場合は、ｔｒｅｎｄに値“ｂａｄ”が代入される（図１２のステップＳ２２０；ＹＥＳからステップＳ２２１）。
また、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ６が成立しない場合（図１２のステップＳ２２０；ＮＯ）であっても、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ７が成立する場合（図１２のステップＳ２２２；ＹＥＳ）であり、かつ、前述したｎｗをｔｌで除した値がｃｏｎｓｔ８を下回る場合（図１２のステップＳ２２３；ＹＥＳ）も、ｔｒｅｎｄに値“ｂａｄ”が代入される。
さらに、前記のステップＳ２２２において、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ７が成立しない場合（図１２のステップＳ２２２；ＮＯ）でも、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ９が成立する場合（図１２のステップＳ２２５；ＹＥＳ）であり、かつ、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ１０が成立する場合（図１２のステップＳ２２６；ＹＥＳ）もやはり、ｔｒｅｎｄに値“ｂａｄ”が代入される。

第２に、前記のステップＳ２２３において、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ８が成立しない場合（図１２のステップＳ２２３；ＮＯ）は、ｔｒｅｎｄに値“ｇｏｏｄ”が代入される（図１２のステップＳ２２４）。
また、前記のステップＳ２２６において、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ１０が成立しない場合（図１２のステップＳ２２６；ＮＯ）であっても、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ８が成立しない場合（図１２のステップＳ２２７；ＮＯ）も、ｔｒｅｎｄに値“ｇｏｏｄ”が代入される。
さらに、前記のステップＳ２２５において、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ９が成立しない場合（図１２のステップＳ２２５；ＮＯ）であっても、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ１１が成立しない場合（図１２のステップＳ２２９；ＮＯ）は、ｔｒｅｎｄに値“ｇｏｏｄ”が代入される。また、ａｖｅ＞ｃｏｎｓｔ１１が成立する場合（図１２のステップＳ２２９；ＹＥＳ）であっても、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ８が成立しない場合（図１２のステップＳ２３０；ＮＯ）はやはり、ｔｒｅｎｄに値“ｇｏｏｄ”が代入される。

第３に、前記のステップＳ２２７において、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ８が成立する場合（図１２のステップＳ２２７；ＹＥＳ）は、ｔｒｅｎｄに値“ｂｏｒｄｅｒ”が代入される（図１２のステップＳ２２８）。
また、前記のステップＳ２３０において、ｎｗ／ｔｌ＜ｃｏｎｓｔ８が成立する場合（図１２のステップＳ２３０；ＹＥＳ）も、ｒｅｎｄに値“ｂｏｒｄｅｒ”が代入される。

このような図１１及び図１２に係る処理には次のような意義がある。
まず、前記のｔｌは、前記式（９）の真偽に関わらず増加していくから、これは単純に単位期間の数を意味している。ただし、ここでいう単位期間は、被験者が非覚醒状態にある場合の単位期間だけを意味する（図１１のステップＳ２１２参照）。また、ｎｗは、前記式（９）が真である場合に増加していくから、前記ｔｌのうち、被験者の体動が比較的激しい場合の数である。したがって、ｎｗ／ｔｌは、ｔｌのうち被験者の体動が比較的激しかった場合の数の割合ということになる。他方、ａｖｅは、前記式（９）が偽である場合の、その左辺の値を、Ｉの増加に連れて足し込んでいったものを、前記単位期間の数（即ち、ｔｌ）で割った値なのであるから（図１２のステップＳ２１９参照）、被験者の体動が比較的小さな場合におけるＨｅｎｓａ[ｘ]に関する一種の平均値を意味する（Ｈｅｎｓａ［ｘ］それ自体の平均値ではない。）。
以上のことから、以下では、これらｔｌ，ｎｗ，ｎｗ／ｔｌ，及びａｖｅのそれぞれを、非覚醒時期数ｔｌ、体動期数ｎｗ、体動期割合ｎｗ／ｔｌ、及び微体動平均値ａｖｅと呼ぶことがある。

図１１及び図１２は、このような意義をもつ各変数の大小に応じて、被験者の睡眠傾向を判定する。
例えば、微体動平均値ａｖｅが、相当程度大きいｃｏｎｓｔ６よりも大であれば、それだけで睡眠傾向は悪いと判定される（図１２のステップＳ２２０；ＹＥＳからステップＳ２２１の流れ参照）。これは、微体動平均値ａｖｅが、寝苦しさ、緊張、興奮、睡眠時無呼吸症候群等による一定程度の連続性ある細かな体動を表現していると考えられ、したがって、眠りの浅さの指標として用いられうるからである。
また、微体動平均値ａｖｅがそれほど大きな値ではないが、それでも一定の大きさをもち（＝ｃｏｎｓｔ７又はｃｏｎｓｔ９よりも大きく）、それにも関らず体動期割合ｎｗ／ｔｌが一定の閾値（ｃｏｎｓｔ８又はｃｏｎｓｔ１０）よりも小さいならば、やはり睡眠傾向は悪いと判定される（図１２のステップＳ２２２；ＹＥＳからステップＳ２２１に至る流れ参照。あるいは、図１２のステップＳ２２５；ＹＥＳから、ステップＳ２２６；ＹＥＳを経て、ステップＳ２２１に至る流れの場合も同様である。）。体動期割合ｎｗ／ｔｌが小さい場合に睡眠傾向が悪いとするのは、大きな体動がないにもかかわらず一定程度連続性のある細かな体動が続くことを重視するからである。

これに対して、睡眠傾向が良いと判定される場合は、上記とは反対、即ち微体動平均値ａｖｅがそこそこの値をとるが、体動期割合ｎｗ／ｔｌが一定の閾値よりも大きいときである（図１２のステップＳ２２２；ＹＥＳからステップＳ２２４に至る流れ、図１２のステップＳ２２５；ＹＥＳからステップＳ２２７；ＮＯを経てステップＳ２２４に至る流れ、あるいは、図１２のステップＳ２２９；ＹＥＳからステップＳ２３０；ＮＯを経てステップＳ２２４に至る流れ、参照）。
もっとも、微体動平均値ａｖｅが、相当程度小さなｃｏｎｓｔ１１よりも小であれば、それだけで睡眠傾向は良いと判定される（図１２のステップＳ２２９；ＮＯからステップＳ２２４の流れ参照）。

そして、睡眠傾向が良いとも悪いともいえない境界にある場合は、上記２つの場合のいずれの条件にも適合的でない場合、あるいは、当該条件からすり抜けた場合と考えてよい。

このようにして、図１１及び図１２の処理においては、主に、体動期割合ｎｗ／ｔｌ及び微体動平均値ａｖｅと、ｃｏｎｓｔ６＞ｃｏｎｓｔ７＞ｃｏｎｓｔ９＞ｃｏｎｓｔ１１が成立し、ｃｏｎｓｔ８＞ｃｏｎｓｔ１０が成立するという定数ｃｏｎｓｔ６〜ｃｏｎｓｔ１１との大小関係を適切に取り扱うことによって、被験者の睡眠傾向が適切に判定されることになる。

次に、解析部３０は、覚醒修正処理を行う（図５のステップＳ３６）。この処理の詳細は、図１３及び図１４（覚醒修正処理）に示される。なお、図１３及び図１４は両者で一体の処理を表現する（図中の接続記号Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３参照）。
まず、図１３において、解析部３０は、入眠エポックを求める（図１３のステップＳ２４１）。この処理については、既に図２２を参照して説明した。すなわち、この処理を経ることによって、入眠時のＩが返されてくることになる。
次に、この入眠時のＩを使い、かつ、そのＩを基準としてこれを１ずつ増加させながら（図１３のステップＳ２４４）、Ｓｔａｇｅ［Ｉ］＝Ｗａｋｅの真偽が判断される（図１３のステップＳ２４２）。ここに述べたステップＳ２４２及びＳ２４４の処理は、Ｓｔａｇｅ［Ｉ］＝Ｗａｋｅの判断が偽である以上（即ち、被験者の睡眠状態が続く以上）は、Ｉが、Ｓｔａｇｅ［ｘ］の配列数に一致するまで繰り返される（図１３のステップＳ２４５参照）。

他方、前記の図１３のステップＳ２４２の判断が真である場合は、解析部３０は続いて、覚醒継続エポックを求める（図１３のステップＳ２４３）。この処理についても、既に図２３を参照して説明した。すなわち、この処理を経ることによって、覚醒継続のＸが返されてくる。図１３のステップＳ２４３では、このように返されてきた覚醒継続のＸを、変数ｂに代入する（「覚醒継続のｂ」）。

次に、この覚醒継続のｂが、所定値ｃｏｎｓｔ１２よりも大であるか否かが判断される（図１３のステップＳ２４６）。これが否定されるときは、前記の図１３のステップＳ２４４の処理（Ｉの１だけ増加処理）に戻る。
他方、肯定されるときは、図１３及び図１４上のＩから覚醒継続のｂだけ離れた領域間（つまり、Ｉ及び（Ｉ＋ｂ）間）にある心拍数データを用いて、その標準偏差が算出されるとともに（図１３のステップＳ２４７）、同じく図１３及び図１４上のＩ及び（Ｉ＋ｂ）間にある呼吸数データを用いて、その標準偏差が算出される（図１３のステップＳ２４８）。両者はそれぞれ、変数ｓｔｄ_ｈｒ及びｓｔｄ_ｒｅｓに代入される。

次に、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄの値が、ｇｏｏｄであるか否かに応じ（図１３のステップＳ２４９）、ｇｏｏｄである場合は変数ｓｔｄに所定値ｃｏｎｓｔ１３が代入され（図１３のステップＳ２５０）、そうではない場合は変数ｓｔｄに所定値ｃｏｎｓｔ１４が代入される（図１３のステップＳ２５１）。なお、ｃｏｎｓｔ１３＜ｃｏｎｓｔ１４が成立する。

そして、このｓｔｄを用いて、次に、心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｈｒ＜ｓｔｄが判断される（図１３のステップＳ２５２）。これが否定される場合は、再び、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄの値がｇｏｏｄであるか否かに応じ（図１４のステップＳ２５３）、ｇｏｏｄである場合は変数ｓｔｄに所定値ｃｏｎｓｔ１５が代入され（図１４のステップＳ２５４）、そうではない場合は変数ｓｔｄに所定値ｃｏｎｓｔ１６が代入される（図１４のステップＳ２５５）。なお、ｃｏｎｓｔ１５＜ｃｏｎｓｔ１６が成立する。
そして、この新たに設定されたｓｔｄを用いて、今度は、呼吸数の標準偏差ｓｔｄ_ｒｅｓ＜ｓｔｄが判断される（図１４のステップＳ２５６）。これが再び否定される場合は、前記の図１３のステップＳ２４４の処理（Ｉの１だけ増加処理）に戻る（図１４のステップＳ２５６；ＮＯから接続記号Ｅ３の流れ参照）。

他方、前記のステップＳ２５２においてｓｔｄ_ｈｒ＜ｓｔｄが肯定され、又は、前記のステップＳ２５６においてｓｔｄ_ｒｅｓ＜ｓｔｄが肯定される場合は、適宜使用の変数ＩＩに０が設定され（図１４のステップＳ２５７）、次の条件式の真偽の判断が行われる（図１４のステップＳ２５８）。
Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋ＩＩ]＜ｓｔｄ・ｃｏｎｓｔ１７ … （１１）
これが真である場合は、Ｓｔａｇｅ［Ｉ＋ＩＩ］に値“Ｓｈａｌｌｏｗ”が代入された後（図１４のステップＳ２５９）、ＩＩが１だけ増加させられる（図１４のステップＳ２６０）。そうでない場合は、単にＩＩが１だけ増加させられる（図１４のステップＳ２５８；ＮＯからステップＳ２６０）。ここで値“Ｓｈａｌｌｏｗ”は、浅い眠りを意味する。
以上の処理は、ＩＩが、覚醒継続のｂに至るまで繰り返し行われる（図１４のステップＳ２６１参照）。

このような図１３及び図１４に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、この処理の目的は、いったんは覚醒状態と確定されたＳｔａｇｅ[ｘ]（ｘ＝１，２，３，…）の中から、“浅い眠り”と判定されるべきＳｔａｇｅ[ｘ]を改めて抽出しようとすることにある。
そして、図１３及び図１４の処理では特に、この目的を達成するために、心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｈｒ、呼吸数の標準偏差ｓｔｄ_ｒｅｓ、及び、図１１及び図１２の処理によって求められた睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄの値の利用が図られていることに特徴がある。しかも、本処理の目的を達成する上において、前記２つの標準偏差ｓｔｄ_ｈｒ及びｓｔｄ_ｒｅｓの利用に際しては、これらの標準偏差ｓｔｄ_ｈｒ又はｓｔｄ_ｒｅｓの値の正確性が勘案されている。つまり、これらｓｔｄ_ｈｒ又はｓｔｄ_ｒｅｓが一定の理由により正確でないおそれがあるときには、“浅い眠り”の抽出作業が変更又は中止されるようになっているのである。

このことは、具体的には、前記の図１３のステップＳ２４９から図１４のステップＳ２５６に至るまでの処理の中に現われている。
すなわち、図１３のステップＳ２４９からステップＳ２５２までは、実際に求められた心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｈｒが所定の基準値ｃｏｎｓｔ１３又はｃｏｎｓｔ１４以上となるとき、このｓｔｄ_ｈｒの不正確性が推認される（図１３のステップＳ２５２；ＮＯ及び接続記号Ｅ２以後、参照）。この際、基準値ｃｏｎｓｔ１３及びｃｏｎｓｔ１４（＞ｃｏｎｓｔ１３）の使い分けが行われているのは、睡眠傾向が良い場合とそうではない場合とで、標準的な心拍数の標準偏差に差が生じることが推測されるからである。すなわち、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄが値ｇｏｏｄをとるときは、より安定的な睡眠状態が推定されるから心拍数の標準偏差も小さいことが推定され、そうでないときは、そういうことが推定されないのである。
同じことは、呼吸数の標準偏差ｓｔｄ_ｒｅｓについても行われる。すなわち、図１４のステップＳ２５３からステップＳ２５６までは、実際に求められた呼吸数の標準偏差ｓｔｄ_ｒｅｓが所定の基準値ｃｏｎｓｔ１５又はｃｏｎｓｔ１６以上となるとき、このｓｔｄ_ｒｅｓの不正確性が推認される（図１４のステップＳ２５６；ＮＯ及び接続記号Ｅ３以降、参照）。この場合も、基準値ｃｏｎｓｔ１５及びｃｏｎｓｔ１６（＞ｃｏｎｓｔ１５）の使い分けが行われるが、その背景は、上述と同様である。

図１３及び図１４の中心的な処理、即ちＳｔａｇｅ[ｘ]に、“Ｓｈａｌｌｏｗ”を代入する処理（図１４のステップＳ２５９参照）は、呼吸数の標準偏差ｓｔｄ_ｈｒ、心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒｅｓについての、以上に述べたような正確性が確保された上で実行される。
すなわち、上で、図８及び図９の処理の意義を説明する際に触れた通り、心拍運動、呼吸運動、あるいはそれらに基づき発生する体動は、性質上、その観測値のばらつきがさほど大きくなるはずはないので、その標準偏差が一定程度大きな値をとる場合は、それは被験者の当該時点における正確な状況を反映していないといえる。したがって、図１３のステップＳ２５２においてｓｔｄ_ｈｒが基準値ｃｏｎｓｔ１３及びｃｏｎｓｔ１４たりうるｓｔｄを下回るのであれば、一定の正確性が推認されるし、図１４のステップＳ２５６においてｓｔｄ_ｒｅｓが基準値ｃｏｎｓｔ１５及びｃｏｎｓｔ１６たりうるｓｔｄを下回るのであれば、やはり一定の正確性が推認されるのである。そして、いずれの条件も満たされない場合は、何らかの意味において心拍数データ及び呼吸数データの取得に失敗しているおそれが考えられるから、そのような場合は、前述した“浅い眠り”の認定処理それ自体が行われないようになっているのである（図１３のステップＳ２５２；ＮＯ→ステップＳ２５６；ＮＯ→図１４及び図１３の接続記号Ｅ３参照）。
なお、図１３及び図１４の処理では、“浅い眠り”の認定の場面において、その判断基準に“ｓｔｄ”が用いられているが（図１４のステップＳ２５８）、これにより、当該認定にあたっては、睡眠傾向の相違が加味されることになる。この点も、図１３及び図１４の処理の特徴といえる。

以上のように、図１３及び図１４の処理においては、心拍数又は呼吸数の標準偏差の値の大きさに基づいて、それら各データの正確性が確保されているのかが確認された後に、覚醒修正処理が行われるようになっているので、当該の処理の正確性が高められることになる。

次に、解析部３０は、深睡眠修正処理を行う（図５のステップＳ３７）。この処理の詳細は、図１５（深睡眠修正処理）に示される。
まず、図１５において、解析部３０は、所定の条件を満たすＳｔａｇｅ［ｘ］の配列数を数える（図１５のステップＳ２７１）。この処理の詳細は、図２１（ＨｏｗＭａｎｅＳｔａｇｅ処理）に示される。
まず、図２１では、メインルーチンから引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ）が与えられる。
以上を前提に、図２１においては、各種の変数の初期化が行われる（図２１のステップＳ３３１）。ここで各種の変数の中には、Ｉ，Ｘが含まれ、Ｉ＝０、Ｘ＝０なる初期化が行われる。なお、Ｉについては、このＲＥＭ睡眠判定処理において適宜使用される変数という意味をもつだけで、特別な意味はない。
続いて、Ｉが定数“ｅｎｄ”以下であるかどうかが判断され（図２１のステップＳ３３２）。これが肯定される場合は、Ｓｔａｇｅ［Ｉ］が、値 “ｓｔｇ”をもつかどうかが判断され（図２１のステップＳ３３３）、これが肯定される場合は、Ｘが１だけ増加させられた後（図２１のステップＳ３３４）、Ｉが１だけ増加させられる（図２１のステップＳ３３５）。他方、ステップＳ３３３の判断が否定される場合は、単にＩが１だけ増加させられる（図２１のステップＳ３３５）。
この処理は、Ｉがｅｎｄと一致する値を持つに至るまで繰り返し行われる（図２１のステップＳ３３２参照）。
以上によると結局、図２１では、Ｓｔａｇｅ[ｘ]のうち値ｓｔｇをもつものの数が、変数Ｘの持つ値として返されてくることになる。

図１５のステップＳ２７１における図２１の処理の利用においては、前記引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ）として、それぞれ、（Ｄｅｅｐ，０，Ｓｔａｇｅ［ｘ］の配列数−１）が与えられる。このことから結局、図１５のステップＳ２７１の処理では、値ＤｅｅｐをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数はＸである、という結果が得られることになる（以下では、このようなＸを、「ＤｅｅｐをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数を表すＸ」と呼ぶことがある。）。

続いて、解析部３０は、入眠エポックを求める（図１５のステップＳ２７２）。この処理については、既に図２２を参照して説明した。すなわち、この処理を経ることによって、入眠時のＩが返されてくることになる。
図１５のステップＳ２７２では、このように返されてきた入眠時のＩを、変数ｓｔａｒｔに代入する。
次に、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄが、値“ｇｏｏｄ”をもつかどうかが判断され（図１５のステップＳ２７３）、これが否定される場合は、深睡眠修正処理は終了する。他方、ｔｒｅｎｄがｇｏｏｄをもつ場合は続いて、ＤｅｅｐをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数を表すＸがｃｏｎｓｔ１８を下回るかどうかが判断され（図１５のステップＳ２７４）、これが否定される場合にも、深睡眠修正処理は終了するが、肯定される場合には続いて、Ｈｔｅｍｐに定数ｃｏｎｓｔ１９が代入される（図１５のステップＳ２７５）。

次に解析部３０は、一種の窓、Ｉ−ｃｏｎｓｔ２０とＩ＋ｃｏｎｓｔ２０との区切られた領域内におけるＨｅｎｓａ［ｘ］の標準偏差が求められ、これが変数Ｈｓｔｄに代入される（図１５のステップＳ２７６）。この処理の考え方は、図９のステップＳ１９３に関して説明した、“窓内の心拍数の標準偏差”を求める処理の考え方とその基本は同じである。即ち、この場合でも、算出に利用されるデータの範囲（即ち、前記窓）の定められ方に違いはあるが、“標準偏差”それ自体は、前記(1)式中の変数が適宜適当なものに変更された式に従って求められてよい。

次に、このＨｓｔｄに関し、Ｈｔｅｍｐ＞Ｈｓｔｄが成立するかどうかが判断され（図１５のステップＳ２７７）、成立する場合は、Ｈｔｅｍｐに、このＨｓｔｄが代入され（図１５のステップＳ２７８）、変数ｅｐｏｃｈにＩが代入されて（図１５のステップＳ２７９）、Ｉが１だけ増加させられる（図１５のステップＳ２８０）。他方、Ｈｔｅｍｐ＞Ｈｓｔｄが成立しない場合（図１５のステップＳ２７５；ＮＯ）は、単にＩが１だけ増加させられる。

以上の処理は、Ｉが、Ｓｔａge[ｘ]の配列数から、所定値ｃｏｎｓｔ２０を差し引いた値に一致するまで繰り返し行われる（図１５のステップＳ２８１参照）。
そして、そのような処理が終了すると、Ｓｔａge[ｘ]の設定処理が行われる（図１５のステップＳ２８２）。この処理については、既に図２０を参照して説明した。すなわち、この処理は、引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ，ｂａｓｅ）が与えられて始動するが、この深睡眠修正処理の場面では、図１５に示すように、（Ｄｅｅｐ，ｅｐｏｃｈ−ｃｏｎｓｔ２０，ｅｐｏｃｈ＋ｃｏｎｓｔ２０，０）が引数として与えられる。このことから結局、図１５のステップＳ２８２の処理では、Ｓｔａｇｅ[ｅｐｏｃｈ−ｃｏｎｓｔ２０]，Ｓｔａｇｅ[ｅｐｏｃｈ−ｃｏｎｓｔ２０＋１]，Ｓｔａｇｅ[ｅｐｏｃｈ−ｃｏｎｓｔ２０＋２]，…，Ｓｔａｇｅ[ｅｐｏｃｈ＋ｃｏｎｓｔ２０−１]，Ｓｔａｇｅ[ｅｐｏｃｈ＋ｃｏｎｓｔ２０]が値Ｄｅｅｐをとる、という状態が作り出される。

このような図１５に係る処理には次のような意義がある。
この図１５の処理の目的は、本来であれば深睡眠判定がなされるべきＳｔａｇｅ[ｘ]がないかどうかを確認し、それがあれば、当該のＳｔａｇｅ[ｘ]に、正しく、値Ｄｅｅｐをもたせることにある。その際、この図１５の処理においては、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄの利用等が図られている。
すなわち、睡眠傾向が良いと判定されている場合であるのに、現時点における、ＤｅｅｐをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数を表すＸの値がそれほど大きくない場合（図１５のステップＳ２７３及びＳ２７４参照）は、Ｓｔａｇｅ[ｘ]中、本来は深睡眠と判定されるべきものについての見落としが存在する可能性が高い。
そこで、図１５の処理では、そのような場合、Ｈｅｎｓａ[ｘ]に関する、上述したような標準偏差Ｈｓｔｄを求め、このＨｓｔｄが、ｃｏｎｓｔ１９（あるいは、あるＨｓｔｄがＨｔｅｍｐを下回る場合は、そのｃｏｎｓｔ１９よりも更に小さいＨｓｔｄ＝Ｈｔｅｍｐ（図１５のステップＳ２７８参照））以下の場合におけるエポックＩ（＝ｅｐｏｃｈ）を基準に、深睡眠期認定をやり直すようになっている（図１５のステップＳ２７９及びステップＳ２８２間では、ｅｐｏｃｈを通じて相互に関連性がもたされている。）。このＨｓｔｄが小さければ小さいほど、体動は鎮静的であり、したがって被験者が深睡眠状態にあったことが強く推定されるからである。
このように、図１５の処理では、睡眠傾向判定処理が行われること等を前提に、Ｈｅｎｓａ[ｘ]の標準偏差Ｈｓｔｄに基づいて、より正確な深睡眠認定が行われることになる。

次に、解析部３０は、ＲＥＭ睡眠修正処理を行う（図５のステップＳ３８）。この処理の詳細は、図１６、図１７及び図１８（ＲＥＭ睡眠修正処理）に示される。なお、図１６、図１７及び図１８はこれら全部で一体の処理を表現する（図中の接続記号Ｆ０，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ５参照）。
まず、図１６において、解析部３０は、所定の条件を満たすＳｔａｇｅ［ｘ］の配列数を数える（図１６のステップＳ２９１）。この処理については、既に図２１を参照して説明した。すなわち、この処理は、引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ）が与えられて始動するが、このＲＥＭ睡眠修正処理の場面では、図１６に示すように、（ＲＥＭ,０,Ｓｔａｇｅ[ｘ]の配列数−１）が引数として与えられる。このことから結局、図１６のステップＳ２９１の処理では、値ＲＥＭをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数はＸである、という結果が得られることになる（以下では、このようなＸを、「ＲＥＭをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数を表すＸ」と呼ぶことがある。）。

次に、解析部３０は、最初のＲＥＭ睡眠開始エポックを算出する（図１６のステップＳ２９２）。つまり、Ｓｔａｇｅ[ｘ]（ｘ＝０，１，２，…）のうち、最初に値ＲＥＭをもつｘ、ないしＳｔａｇｅ[ｘ]が特定される。このｘは、変数Ｒｅｐｃに代入される。
次いで、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄが、値“ｂａｄ”をもつかどうかが判断され（図１６のステップＳ２９３）、これが肯定される場合は、ＲＥＭ睡眠修正処理は終了する。他方、ｔｒｅｎｄがｂａｄをもつ場合は続いて、ＲＥＭをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数を表すＸが定数ｃｏｎｓｔ２１を下回るかどうかが判断され（図１５のステップＳ２９４）、これが否定される場合にも、深睡眠修正処理は終了するが、肯定される場合には続いて、Ｊ＝０とされ（図１６のステップＳ２９５）、各種の変数についての初期化が行われる（図１６のステップＳ２９６）。ここで、各種の変数の中には、Ｉ，ｍａｘ，ｍａｘＥｐが含まれ、このうち特に、Ｉを除いては、ｍａｘ＝０、ｍａｘＥｐ＝０なる初期化が行われる。なお、Ｉについては、このＲＥＭ睡眠修正処理において適宜使用される変数という意味をもつだけで、特別な意味はない。

次に、解析部３０は、Ｊ＞ｃｏｎｓｔ２２が成立するかどうかを判断する（図１６のステップＳ２９８）。これが肯定される場合は、ＲＥＭ睡眠修正処理は終了するが、否定される場合は、Ｉに、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２が代入される（図１６のステップＳ２９９）。そして、以後、Ｉの１ずつの増加を伴いながら（図１６のステップＳ３００）、そのＩが、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２以上となるまで、以下に述べる処理が繰り返し行われる（図１６のステップＳ３０１；ＮＯから接続記号Ｆ０参照）。

すなわち、まず、「窓内の心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒ」の算出処理が行われる（図１７のステップＳ３０２）。ここでいう「窓」とは、前記ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２とｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２とによって区切られた領域をいう。そして、その中の「心拍数の標準偏差」とは、図４に示す記憶部２０に格納された心拍数データ中、前記窓に含まれる心拍数データに基づいて算出された標準偏差を意味する。
要するに、ここで行われる処理は、前記の図８及び図９で行われた、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１及びｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１間の窓内の心拍数データに基づく標準偏差を求める処理と、基本的に同じ考え方にもとづいている。したがって、算出に利用されるデータの範囲（即ち、前記窓）の定められ方に違いはあるが、図１７のステップＳ３０２における標準偏差それ自体は、前記(1)式中の変数が適宜適当なものに変更された式に従って求められてよい。

このようにして窓内の心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが求められたら、次に解析部３０は、このｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒが所定値ｃｏｎｓｔ２３よりも大であるか否かを判断する（図１７のステップＳ３０３）。そして、これが肯定されれば、Ｒｅｐｃ＋Ｉを中心とし、その前後に±ｃｏｎｓｔ２４の幅をもった間における呼吸数の標準偏差を求め（図１７のステップＳ３０４）、否定されれば、Ｒｅｐｃ＋Ｉを中心とし、その前後に±ｃｏｎｓｔ２４の幅をもった間における心拍数の標準偏差を求める（図１７のステップＳ３０５）。これらの値は、変数ｓｔｄに代入される。
次に解析部３０は、このｓｔｄと変数ｍａｘとの大小関係について判断する（図１７のステップＳ３０６）。ここでｓｔｄ＞ｍａｘが成立する場合は、変数ｍａｘＥｐに、Ｒｅｐｃ＋Ｉが代入され（図１７のステップＳ３０７）、変数ｍａｘにｓｔｄが代入されて（図１７のステップＳ３０８）、図１６の処理へと戻る（図１７及び図１６の接続記号Ｆ５参照）。他方、図１７のステップＳ３０６において、ｓｔｄ≦ｍａｘが成立する場合は、単に、図１６の処理へと戻る（図１７及び図１６の接続記号Ｆ５参照）。
既に述べたが、以後は、Ｉが、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２以上となるまで、以上の処理が繰り返し行われる（図１６のステップＳ３０１；ＮＯから接続記号Ｆ０参照）。

一方、前記の図１６のステップＳ３０１において、Ｉが、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２以上となる場合は、ｍａｘＥｐが、０である場合を除いて、Ｓｔａge[ｘ]の設定処理が行われる（図１８のステップＳ３１０）。この処理については、既に図２０を参照して説明した。すなわち、この処理は、引数（ｓｔｇ，ｓｔａｒｔ，ｅｎｄ，ｂａｓｅ）が与えられて始動するが、このＲＥＭ睡眠修正処理の場面では、図１８に示すように、（ＲＥＭ，ｍａｘＥｐ−ｃｏｎｓｔ２４，ｍａｘＥｐ＋ｃｏｎｓｔ２４，０）が引数として与えられる。このことから結局、図１８のステップＳ３１０の処理では、Ｓｔａｇｅ[ｍａｘＥｐ−ｃｏｎｓｔ２４]，Ｓｔａｇｅ[ｍａｘＥｐ−ｃｏｎｓｔ２４＋１]，Ｓｔａｇｅ[ｍａｘＥｐ−ｃｏｎｓｔ２４＋２]，…，Ｓｔａｇｅ[ｍａｘＥｐ＋ｃｏｎｓｔ２４−１]，Ｓｔａｇｅ[ｍａｘＥｐ＋ｃｏｎｓｔ２４]が、値ＲＥＭをとるという状態が作り出されることになる。以上の処理が終わると、変数Ｒｅｐｃに、ｍａｘＥｐが代入される（図１８のステップＳ３１１）。

このような図１６乃至図１８に係る処理には次のような意義がある。
この図１６乃至図１８の処理の目的は、本来であればＲＥＭ睡眠判定がなされるべきＳｔａｇｅ[ｘ]がないかどうかを確認し、それがあれば、当該のＳｔａｇｅ[ｘ]に、正しく、値ＲＥＭをもたせることにある。その際、この図１５の処理においては、睡眠傾向変数ｔｒｅｎｄの利用等が図られている。
すなわち、睡眠傾向が悪いと判定されているわけではないのに、現時点における、ＲＥＭをもつＳｔａｇｅ[ｘ]の数を表すＸの値がそれほど大きくない場合（図１６のステップＳ２９１及びＳ２９４参照）は、Ｓｔａｇｅ[ｘ]中、本来はＲＥＭ睡眠と判定されるべきものについての見落としが存在する可能性が高い。
そこで、図１６乃至図１８の処理では、そのような場合、まず、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２及びｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２間の窓内における心拍数の標準偏差ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒを求め、このｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒとｃｏｎｓｔ２３との間の大小関係に応じて、心拍数又は呼吸数の標準偏差ｓｔｄが求められる。この際、この標準偏差ｓｔｄは、図１６乃至図１８上のＩの増加に連れて逐次変わっていくが、図１７のステップＳ３０６〜ステップ３０８では、そのような各ｓｔｄのうち最大の値をもつものが選別され、さらに、その最大値ｍａｘ（＝最大のｓｔｄ）が現れる時点であるＲｅｐｃ＋Ｉが、ｍａｘＥｐに格納される処理が実行される。そしてＲＥＭ睡眠修正処理は、そのようにして求められた時期ｍａｘＥｐとの関連の上で行われるのである（図１８のステップＳ３１０参照）。

以上の処理は図１９において視覚的に表現されているが、この図１９は、前述のＲＥＭ睡眠判定処理に係る図１０との対比から明らかなように、同図と本質的に相違がない。特に、この図１９でも、Ｒｅｐｃ＋Ｉを中心としたｓｔｄが求められる際、前述の図９のステップＳ１９４、ステップＳ１９５及びステップＳ２００と同様、心拍数データの正確性に配慮が払われている（図１７のステップＳ３０３、ステップＳ３０４及びステップＳ３０５参照）。

ただ、この図１９では、最初のＲＥＭ睡眠開始エポックＲｅｐｃが、図１０における入眠時のＩと同等の役割を果たしている点が異なっている。ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２及びｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２間の窓は、このＲｅｐｃが一種の基準となって定められるのである（なお、図中ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２が、Ｒｅｐｃに一致させられているのは、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２＝０がありうることを示唆する。）。そして、このことから、例えば図中に示されるような位置Ｒｅｐｃ＋Ｉ（＝ｍａｘＥｐ）でＳｔａｇｅ[ｘ]＝ＲＥＭの設定処理が改めて行われるならば、図中符号Ｈｓに示される部分が、それ以前のＲＥＭ睡眠期に加えて、新たにＲＥＭ睡眠期として付け加えられることになる。
また、これに関連して、次の窓を設定するにあたっても、図１９では、更新後のＲｅｐc（図１８のステップＳ３１１参照）が、図１０におけるａ＋ｃｏｎｓｔ４（図９のステップＳ２０５参照）と同等の役割を果たす（図１９下段に示す「新たなＲｅｐｃ」参照）。
また、図１９では、図１０とは異なって、全エポックを対象としているわけではないので、ＲＥＭ睡眠期の設定が所定回数だけ完了したら、ＲＥＭ睡眠修正処理を抜けるようになっている（図１６のステップＳ２９８参照。同図に示す所定値ｃｏｎｓｔ２２はここでいう「所定回数」を意味し、Ｊは、ＲＥＭ睡眠期設定の回数をカウントする役割を果たす。）。

さらに、図１９において、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２＜ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２が成立することは、図１０において、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１＜ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１が成立することと同様であるが、図１９では、その処理以前にすでに認定済みのＲＥＭ睡眠期が存在することを前提としているので（図１６のステップＳ２９２参照）、一般に、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ２−ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ２の値は、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１−ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１の値よりも小さくてよく、むしろそのようにするのが好ましい（図１９参照）。このような設定方法をとっておけば、最初のＲＥＭ睡眠判定処理では、比較的広い範囲の中からＲＥＭ睡眠期の有無を探索し、後のＲＥＭ睡眠修正処理では、前段で認定されたＲＥＭ睡眠期を基礎としながら、その見落としを埋めていくという合理的・効率的な処理を行うことができる。

以上のようにして、図１６乃至図１８の処理においても、一定の正確性を伴う心拍数及び呼吸数データに基づいてのみ、ＲＥＭ睡眠期の修正が行われることになる。

以上図２３までを参照して行った説明が、図３のステップＳ１１におけるデータ解析処理の詳細である。このような各種の処理を経た後は、だいぶ前に述べたように、制御部ＣＰは、その結果を表示するが（図３のステップＳ１２）、それは例えば、図２４に示すようなものとなる。ここでは、たまたま、表示部４が、「睡眠時間０８：０１（即ち、８時間１分）」という結果を表示する例が示されている。この図２４において、午前１時、３時、５時ごろにみられるピークの部分が、ＲＥＭ睡眠期に該当する。

以下述べた、本実施形態に係る睡眠評価装置１によれば、次のような効果が奏される。
（１）本実施形態の睡眠評価装置１は、例えば、図９のステップＳ１９４、図１３のステップＳ２５２、図１４のステップＳ２５３、及び図１７のステップＳ３０３などの判断処理を通じて、一定の不正確さを伴っていると考えられる、心拍数・呼吸数、あるいはそれら各々の標準偏差の利用が好適に排除されるようになっている。したがって、本実施形態によれば、現実の状況をより正確に反映した睡眠評価が行われ得ることになる。

（２）また、本実施形態の睡眠評価装置１によれば、心拍数・呼吸数のみならず、例えば図７におけるＨｅｎＡｖ[ｘ]に基づく深睡眠期の特定、図１１及び図１２におけるＨｅｎｓａ[ｘ]に基づく睡眠傾向の判定、図１５におけるＨｅｎｓａ[ｘ]の標準偏差に基づく深睡眠期の修正特定、等、体動データから、より直接的に求められる各種のデータを用いて、被験者の睡眠の質が評価されるようになっている。これにより、本実施形態によれば、被験者の睡眠の質の多角的評価、あるいは複眼的評価が可能となっている。
また、これに関連して、本実施形態においては、例えば図１６乃至図１８のＲＥＭ睡眠修正処理が、上述の睡眠傾向処理の結果を利用する等というように、各処理が有機的に関連し合っているので、前述のような多角的評価等の効果はより実効的に奏されるようになっている。

（３）さらに、本実施形態の睡眠評価装置１によれば、前記（１）・（２）のような効果が奏されるにもかかわらず、基本的には、各種の標準偏差等、加減乗除加工のみを行ったデータを利用して、被験者の睡眠の質を把握することから、特別複雑な構成及び処理を必要としない。したがって、本実施形態によれば、低コスト、簡易な手法により、人の睡眠の質の可能な限りの正確な把握が可能になる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明に係る睡眠評価装置は、上述した形態に限定されることはなく、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）上記実施形態では、図９のステップＳ１９５、ステップＳ２００、図１３のステップＳ２４７、ステップＳ２４８、図１７のステップＳ３０４、ステップＳ３０５において、心拍数、あるいは呼吸数の標準偏差が求められているが、場合によっては、これらの各処理においては、当該標準偏差に代えて、心拍数の最大値、あるいは呼吸数の最大値が用いられてもよい。これによると、例えば図１７のステップＳ３０７では、ｍａｘＥｐが、その最大値たる心拍数、あるいは呼吸数に対応するエポックの値をもつことになり、図１８のステップＳ３１０において、そのようなｍａｘＥｐに基づく、ＲＥＭ睡眠期の修正特定が行われることになる。つまり、このような置換を行っても、図１６乃至図１８の全体の処理の趣旨は本質的な変更を受けないのである。
本発明においては、呼吸数についての「第２標準偏差」あるいは「第６標準偏差」なる概念が用いられ、心拍数についての「第３標準偏差」あるいは「第７標準偏差」なる概念が用いられているが、これらの概念は、上に述べたような意味において、それぞれ、「呼吸数の最大値」、又は「心拍数の最大値」と置換されることが可能である。
本発明は、そのような場合も、その範囲内に収める。

（２）上記実施形態では、体動データが１００個取得される例について説明しているが、上でも既に言及しているように、本発明がこの形態に限定されるわけでは勿論ない。むしろ、体動データの個数は通常、１００個よりも多い（あるいは、遥かに多い）と考えるのが自然である（上記で“１００個”が選択されたのは、まさに説明の便宜を図る目的以外の何らの目的もない。）。また、これに関連して、Ｈｅｎｓａ[ｘ]が、何個の体動データの標準偏差として求められるか、あるいは、ＨｅｎＡｖ[ｘ]が、何個のＨｅｎｓａ[ｘ]の平均値として求められるか、についても、基本的に自由に設定される事柄である。
さらに、これに関連して、上記実施形態における体動データは、センサ部２から取り込まれたアナログ信号に対してＡＤ変換を実行することで、デジタルデータとして取得されると好適であるが、この場合、そのＡＤ変換におけるサンプリング間隔の長さは、基本的に自由に定められ得る。ただ、当該サンプリング間隔が比較的長期に設定されるのであれば、体動データの全個数は減少する可能性が強く、短期に設定されるのであれば、増加する可能性が強い、ということはいえる（“可能性”というのは、寝床上の在留時間の長短が、被験者ごとに、あるいは同じ被験者でも日々の相違により、等々、一般に異なるからである。）。

（３）上記実施形態では、体動データＤ、心拍数データ、呼吸数データ、Ｓｔａｇｅ[ｘ]、Ｈｅｎｓａ[ｘ]、及びＨｅｎＡｖ[ｘ]のいずれもが、睡眠評価装置１の記憶部２０に記録されるようになっているが、本発明は、かかる形態にも限定されない。この記録は、例えば適当なインターフェイスを通じて外部記憶装置中の記録媒体になされるようになっていてもよい。

（４）本発明に係る睡眠評価装置は、被験者の体動をいわば受動的に受け取り、かつ、これに適当な解釈を施すことによって、その睡眠の質を評価することを主機能として持つが、その実施形態としては、かかる機能以外にも例えば、被験者を強制的に覚醒させる機能、要するに、目覚まし時計としての機能をもたせる等してよい。上記実施形態における睡眠評価装置１を前提としても、それが経時機能をもつ以上（図２中の計時部１１参照）、当該目覚まし時計としての機能を実現することは極めて容易である。そして、当然ながら、かかる実施形態も本発明の範囲内にある。

本発明の一実施形態に係る睡眠評価装置の使用時外観斜視図である。図１の睡眠評価装置の電気ブロック図である。図１の睡眠評価装置を運用するためのメインフローチャートである。図２の記憶部内に構築される、体動データ、呼吸数データ、心拍数データ、Ｓｔａｇｅ[ｘ]、Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎＡｖ[ｘ]の各具体値の構成例を示す説明図である。図３のステップＳ１１におけるデータ解析処理に係るメインフローチャートである。Ｓｔａｇｅ[ｘ]に睡眠及び覚醒の各状態が設定された例を示す説明図である。深睡眠判定処理の流れを示すフローチャートである。ＲＥＭ睡眠判定処理の流れを示すフローチャート（その１）である。ＲＥＭ睡眠判定処理の流れを示すフローチャート（その２）である。図８及び図９の処理を視覚的に把握するための説明図である。睡眠傾向判定処理の流れを示すフローチャート（その１）である。睡眠傾向判定処理の流れを示すフローチャート（その２）である。覚醒修正処理の流れを示すフローチャート（その１）である。覚醒修正処理の流れを示すフローチャート（その２）である。深睡眠修正処理の流れを示すフローチャートである。ＲＥＭ睡眠修正処理の流れを示すフローチャート（その１）である。ＲＥＭ睡眠修正処理の流れを示すフローチャート（その２）である。ＲＥＭ睡眠修正処理の流れを示すフローチャート（その３）である。図１６乃至図１８の処理を視覚的に把握するための説明図である。Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値の設定処理（ＳｅｔＳｔａｇｅ処理）の流れを示すフローチャートである。特定の条件を満たすＳｔａｇｅ[ｘ]の個数を算出する処理（ＨｏｗＭａｎｙＳｔａｇｅ処理）の流れを示すフローチャートである。入眠エポック演算処理の流れを示すフローチャートである。覚醒エポック演算処理の流れを示すフローチャートである。図３のステップＳ１１におけるデータ解析結果の一表示例を示す図である。

符号の説明

１……睡眠評価装置、２……センサ部、３……制御ボックス、４……表示部、５……操作部、１０……電源、１１……計時部、２０……記憶部、３０……解析部、ＣＰ……制御部、Ｔ１〜Ｔ４，Ｔ１２，Ｔ１３……データテーブル、Ｄ……体動データ、Ｈｅｎｓａ[ｘ]……（体動データに関する）標準偏差、ＨｅｎＡｖ[ｘ]……Ｈｅｎｓａ[ｘ]に関する平均値、ｗｉｎｄｏｗ_ｓｔａｒｔ１……窓の始点、ｗｉｎｄｏｗ_ｅｎｄ１……窓の終点、ｓｔｄ_ｒａｎｇｅ_ｈｒ……窓内の心拍数の標準偏差、ｓｔｄ……心拍数又は呼吸数の標準偏差

Claims

被験者の心拍数及び呼吸数の各々を、第１検出時間間隔ごとの時系列として検出する心拍・呼吸検出部と、
前記心拍・呼吸検出部の検出結果に基づいて、前記被験者の睡眠の質を判定する判定手段と、
を備える睡眠評価装置であって、
前記判定手段は、
前記被験者の入眠時点を判定し、
前記時系列上にある、前記入眠時点から第１の所定時間だけ隔たった第１時点から、前記第１時点から第２の所定時間だけ隔たった第２時点までの窓を設定し、
当該窓内に存在する前記心拍数についての第１標準偏差が第１所定値よりも大きい場合は、
当該窓内のＡ個の第３時点（ただし、Ａは、Ａ≧２を満たす整数）の各々を中心とした第１時間幅内において、前記第１検出時間間隔ごとに検出された複数の前記呼吸数についてのＡ個の第２標準偏差を求め、
そうではない場合は、
当該窓内のＡ個の第３時点の各々を中心とした第１時間幅内において、前記第１検出時間間隔ごとに検出された複数の前記心拍数についてのＡ個の第３標準偏差を求め、
前記Ａ個の第２又は第３標準偏差のうち最大値をもつものに対応する前記第３時点である最大値対応第３時点を求め、
少なくとも当該最大値対応第３時点において、前記被験者はＲＥＭ睡眠期にある、
と判定する、
ことを特徴とする睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記最大値対応第３時点を含む第２時間幅内において、前記被験者はＲＥＭ睡眠期にある、
と判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記時系列上で前記窓を複数設定するとともに当該窓ごとに前記被験者のＲＥＭ睡眠期を判定し、
そのような複数の窓のうち、
前記時系列上のある窓における前記第１時点には、
その直前に位置する窓において特定されたＲＥＭ睡眠期の端から所定の時間だけ隔たった時点が含まれる、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記窓内における前記被験者の中途覚醒の有無を判定し、
前記中途覚醒がある場合、
前記時系列上、その中途覚醒があった窓の直後の窓における前記第１時点には、
前記中途覚醒の時点から覚醒が継続した時間だけ隔たった時点が含まれる、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
前記被験者の身体の動きを、第２検出時間間隔で、数値化されたＮ個の体動データ（ただし、Ｎは、Ｎ≧２を満たす整数）として検出する体動検出手段を更に備え、
前記心拍・呼吸検出部は、
前記体動検出手段の検出結果に基づいて、前記心拍数及び呼吸数を検出する、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記Ｎ個の体動データを区分けするＧ個のグループ（ただし、Ｇは、２≦Ｇ＜Ｎを満たす整数）の各々及び当該各々に含まれる体動データについての、Ｇ個の第４標準偏差を求め、
前記Ｇ個の第４標準偏差の中から選択された、連続するｇｓ個の第４標準偏差（ただし、ｇｓ＜Ｇ）に基づいて、Ｌ個の標準偏差平均値（ただし、Ｌは、２≦Ｌ≦Ｇを満たす整数）を求め、
当該Ｌ個の標準偏差平均値のうち、第ｐ番目の標準偏差平均値（ただし、ｐはｐ≦Ｌ−１を満たす整数）と第（ｐ＋１）番目の標準偏差平均値との差の絶対値が第２所定値以下である場合に、
前記第ｐ番目の標準偏差平均値に対応する第４時点において、前記被験者は深睡眠期にある、
と判定する
ことを特徴とする請求項５に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記Ｇ個の第４標準偏差に基づいて、前記被験者の睡眠傾向を、良い、悪い及び両者の中間のいずれか１つに該当するものと判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記Ｇ個の第４標準偏差のうち、第ｑ番目の第４標準偏差（ただｓ、ｑはｑ≦Ｇ−１を満たす整数）と第（ｑ＋１）番目の第４標準偏差との差の絶対値が第３所定値を下回るという条件を満たす場合は、
当該条件を満たす各ｑについての前記絶対値の和を、当該条件を満たすｑの個数で除した平均値を求め、
この平均値の大小関係、及び、（Ｇ−前記条件を満たすｑの個数）の大小関係に応じて、前記被験者の睡眠傾向を判定する、
ことを特徴とする請求項７に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記時系列上における前記被験者の覚醒状態の有無を判定し、
当該覚醒状態が一定時間以上、継続すると判定される場合において、
その継続時間内に存在する前記心拍数及び前記呼吸数の標準偏差を求め、
前記心拍数の標準偏差が第４所定値を下回り、又は、
前記呼吸数の標準偏差が第５所定値を下回る場合に限り、
前記継続時間中の任意の時点に対応する前記Ｇ個の標準偏差のうちの１つが、第６所定値を下回るとき、当該時点における前記被験者は浅睡眠期にある、
と判定する
ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
前記第４及び第５所定値の少なくとも一方は、
前記被験者の睡眠傾向が良いか、そうではないかに応じて、その大きさが異なる、
ことを特徴とする請求項９に記載の睡眠評価装置。
前記第６所定値は、前記第４及び第５所定値に基づいて定められる、
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記被験者の睡眠傾向が良いと判定される場合であり、かつ、
前記深睡眠期と判定された時間が、第７所定値を下回る場合には、
前記ｇｓ個の第４標準偏差についての標準偏差のうち最小値をもつものに対応する第５時点を求め、
少なくとも当該第５時点において、前記被験者は深睡眠期にある、
と改めて判定する、
ことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
前記判定手段は、
前記被験者の睡眠傾向が悪くないと判定される場合であり、かつ、
前記ＲＥＭ睡眠期と判定された時間が、第８所定値を下回る場合には、
前記ＲＥＭ睡眠期と判定された期間の少なくとも一部を含んで、前記時系列上の第６時点から第７時点までの第２の窓を設定し、
当該第２の窓内に存在する前記心拍数についての第５標準偏差が第９所定値よりも大きい場合は、
当該第２の窓内のＢ個の第８時点（ただし、Ｂは、Ｂ≧２を満たす整数）の各々を中心とした第３時間幅内に存在する前記呼吸数についてのＢ個の第６標準偏差を求め、
そうではない場合は、
当該第２の窓内のＢ個の第８時点の各々を中心とした第３時間幅内に存在する前記心拍数についてのＢ個の第７標準偏差を求め、
前記Ｂ個の第６又は第７標準偏差のうち最大値をもつものに対応する前記第８時点である最大値対応第８時点を求め、
少なくとも当該最大値対応第８時点において、前記被験者はＲＥＭ睡眠期にある、
と改めて判定する、
ことを特徴とする請求項７乃至１２のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。