JP5153770B2 - いびき検知及び確認のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、リアルタイムの生理モニタリング、特に眠っている人の生理モニタリングのためのシステム及び方法に関する。さらに詳しくは、本発明は、ルールに基づく方法を使用して睡眠時にいつ人がいびきをかくか検知することに関する。

いびきの治療方法及び予防方法は、いびきをかいている人が必然的に眠っているという事実により、自己治療及び自己管理に本質的にはつながらない。そなため、治療又は予防がいびきの再発生を防ぐか、或いは実質的に低減するように施されるように、いびきをかいている人は通常、その人がいびきをかいているときを検知するためには別の人に頼らなければならない

いびきの治療又は予防の自動治療又は自動管理方法は、一般的に、人がいびきをかいているときを自動的に検知して、自動的に予防又は治療を施すシステムを要求する。例えば、治療は、連続するいびきを予防する、又は実質的に低減するために、人に彼又は彼女の体の姿勢を調整するように促すこと、或いは局所的に、好ましくは人の口腔内又は口腔近辺に薬物を投与すること、を含む。

２００６年１月５日に公開され、参照により全ての目的のためにそれら全体でここに組み込まれている国際出願番号ＷＯ２００６／００２３３８Ａ２は、咳−覚醒（ｃｏｕｇｈ−ａｒｏｕｓａｌ）イベントを認識するために呼吸及び音データを記録することにより、睡眠中の人のモニタリングシステムおよびモニタリング方法を開示する。参照は、また、咳―覚醒イベントが認識された場合、人に咳止め治療薬を投与することを開示している。咳の認識については、参照は、人からの呼吸信号、音信号、及びＥＥＧ信号を提供するセンサーを含むモニタリング用衣料と、咳イベントを認識するために処理され、前記センサー信号を受信するためのエンコード化された命令を含むコンピュータ読み取り可能メモリを含むコンピュータシステムと、を使用するモニタリングを開示している。呼吸データ及び信号は、好ましくは、個人の１回換気量を処理するセンサーから得られる。音データ及び信号は、好ましくは、個人の喉と接触するか、又は近接したセンサーから得られる。

先の自動いびき検知システムは、背景雑音、又は睡眠中の人から出る可能性のある他のアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）から、実際のいびきイベント識別することに関して、比較的に精密でなく不正確である。これは、予防又は治療の実施を不必要に引き起こす可能性がある。これらの偽陽性（ｆａｌｓｅ−ｐｏｓｉｔｉｖｅ）イベントに照らして、人が眠っている間にいびきの発生をより正確に及び精密に検知する自動的な方法及びシステムの必要性が依然として残る。

本発明は、人が眠っている間にいびきイベントの発生を検知して確認するシステム及びコンピュータに実装された方法に関する。好ましいシステムは、プロセッサと、動作可能なようにプロセッサに接続されたコンピュータ読み取り可能なメモリとを含む。メモリは、呼吸及び音を反映する信号を受信すること、及び呼吸の発生の検知及び音イベントの発生の検知によりいびきイベント候補（ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｎｏｒｅ ｅｖｅｎｔ）を決定すること、を含むステップをプロセッサに実行させるための命令で構成される。そのステップは、また、いびきイベント候補の直前直後の呼吸が他のいびきイベント候補を含むかを決定することにより、いびきイベント候補が途切れたいびきイベント（ｉｓｏｌａｔｅｄ ｓｎｏｒｅ ｅｖｅｎｔ）でないかを確認することを含む。

一実施形態において、人の呼吸が呼吸閾値に満たない量を有している場合に、呼吸の発生が検知される。例えば、呼吸閾値は、好ましくは約１．２５リットルである。他の実施形態において、呼吸閾値は、検知方法の所望の感度に依存して、より高く或いはより低くなり得る。

一実施形態において、音イベントの発生の検知は、人の口及び鼻の付近の音エネルギーを測定することにより、音エネルギーをサンプリングすることを含む。好ましくは、サンプリングされた音エネルギーは、約１５００Ｈｚの周波数でサンプリングされる少なくとも３０の音エネルギーサンプルの平均である。音イベントの発生は、好ましくは、サンプリングされた音エネルギーが音イベント閾値よりも大きく、音イベント期間よりも長く続く場合に検知される。例えば、音イベント期間は、好ましくは約５０ミリ秒である。

別の実施形態において、音イベントの発生は、ピーク音エネルギー発生率（ｐｅａｋ ｓｏｕｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ｒａｔｉｏ）が閾値率よりも大きな場合に検知される。好ましくは、ピーク音エネルギー発生率は、サンプリングされた音エネルギーの全持続期間に対する比で表されるピーク音エネルギーの時間的な位置である。さらに好ましくは、閾値率は、約１０％である。

さらに別の実施形態において、音イベントの発生は、サンプリングされた音エネルギーのピッチが最小ピッチよりも大きく最大ピッチよりも小さい場合にいびきイベント候補であることが決定される。好ましくは、最小ピッチは約１４であり、最大ピッチは約２８である。

さらに別の実施形態において、音イベントは、吸息（ｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ）の間に生じるサンプリングされた音エネルギーの比率が吸息閾値（ｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）よりも大きな場合に、いびきイベント候補としてラベル付けされる。好ましくは、吸息閾値は、約８０％である。

他の実施形態において、音イベントの発生は、上述の方法のいずれか、又は他の周知の方法の組み合わせを利用して、検知されて確認されることが可能である。

いびきイベントを決定するための第２の好ましいシステムは、プロセッサと、動作可能なようにプロセッサに接続され、胸郭の動きを感知することによって呼吸情報を提供し、口及び鼻の付近の音エネルギーを感知することによって音情報を提供するモニタリング装置と、動作可能なようにプロセッサに接続され、プロセッサにステップを実行させるための命令で構成されるコンピュータ読み取り可能なメモリと、を含む。そのステップは、モニタリング装置からの呼吸及び音を反映する信号を受信することと、呼吸の発生を検知すること及び音イベントの発生を検知することによって、いびきイベント候補を決定することと、いびきイベント候補の直前直後の呼吸が他のいびきイベント候補を含むかを決定することにより、いびきイベント候補が途切れたいびきイベントでないかを確認することと、を含む。

一実施形態において、人の呼吸が約１．２５リットルの呼吸閾値に満たない量を有している場合に、呼吸の発生が検知される。好ましくは、いびきイベント候補が途切れたいびきイベントではないという確認は、いびきイベント候補の直前直後の少なくとも５回の呼吸を処理して、前又は後の少なくとも５回の呼吸のうち少なくとも３回において他のいびきイベント候補を検知することにより達成される。

別の実施形態において、いびきイベント候補は、いびきイベント候補の直前直後の少なくとも７回の呼吸を処理して、いびきイベント候補の直前直後の少なくとも７回の呼吸が別のいびきイベント候補を含んでいない場合、いびきイベント候補を途切れたいびきイベントとして分類することにより確認される。

別の実施形態において、音イベントの発生は、音エネルギーが音イベント閾値よりも大きく、音イベント期間よりも長く続く場合に検知される。音イベントの発生は、サンプリングされた音エネルギーのピッチが最小ピッチよりも大きく最大ピッチよりも小さい場合にいびきイベント候補であることが決定される。

本発明はまた、いびきイベントを決定する方法に関し、その方法は、呼吸が呼吸閾値に満たない量を有している場合に呼吸の発生を検知し、サンプリングされた音エネルギーが音イベント閾値よりも大きく、且つ音イベント期間よりも長く、さらにピーク音エネルギー発生率が閾値率よりも大きな場合に、被験者の口及び／又は鼻の付近でサンプリングされた音エネルギーからの音イベントの発生を検知すること、を含む。ピーク音エネルギー発生率は、好ましくは、サンプリングされた音エネルギーの全持続期間に対する比で表されるピーク音エネルギーの時間的な位置である。その方法は、音イベントのサンプリングされた音エネルギーのピッチが最小の音エネルギーのピッチよりも大きく、且つ最大の音エネルギーのピッチよりも小さく、さらに吸息の間に生じるサンプリングされた音エネルギーの比率が吸息閾値（ｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）よりも大きな場合に、検知された音イベントがいびきイベント候補であるということを決定することをさらに含む。

したがって本発明は、人が眠っている間にいびきイベントの発生を自動的に検知する、精度及び正確度が上がったシステム及び方法を提供する。

装着可能なモニタリング装置および関連する処理システムの一実施形態を示す。 本発明のいびきイベント候補の検出および確認方法の一実施形態を示す。 ＲＣトレースおよびＡＢトレースにおいて非同期性を示すモニタリングデータの一実施形態を示す。 いびきイベント候補を検出する方法の実施形態の一連の結果を示す。 いびきイベント候補を検出する方法の実施形態についての別の一連の結果を示す。 いびきイベント候補を検出する方法の実施形態についてのさらに別の一連の結果を示す。

本発明は、以下に記載の本発明の好適な実施形態の詳述、本発明の特定の実施形態の具体例、及び添付の図面を参照することにより、さらに完全に理解される。

本発明は、人が眠っている間にいびきイベントの発生を検知し、確認するシステム及び方法に関する。いびきイベントの検知及び確認の好ましい方法と同様にそのような方法の実装ために使用される好ましいモニタリングシステムについても詳述される。

［好ましいモニタリングシステム］
好ましくは、生理モニタリングシステムは、睡眠中も人が束縛されないように構成される移動可能なシステム（ａｍｂｕｌａｔｏｒｙ ｓｙｓｔｅｍ）である。好ましくは、移動可能なモニタリングシステムは、医療又は他の訓練された人材による援助なしに使用するように構成される。好ましい移動可能な生理モニタリングシステム構成は、着用可能なアイテム、例えば、衣服、ベルト（ｂａｎｄ）、布片（ｐａｔｃｈ）などを含み、或いは、部分的なシャツ又はシャツに関連するもの、部分的なボディスーツ上又はフルボディスーツ内で邪魔にならずに快適であり、好ましくは、センサーが組み込まれる制限されない構成から作られる。

移動可能なモニタリングシステムの好ましい実施形態は、衣服又はシャツ１が描写されている図１に示され、人の睡眠を実質的に妨げないように、十分に快適で邪魔にならないことが好ましい。衣服１は、必要なモニタリングデータを集めるセンサーを携行するか、又は組み込まれた或いは一体化して内部に含まれたセンサーを有し、好ましくは、家でセットアップされて、少なくともまる一夜についての睡眠中の生理記録（ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ）を可能にする。

一実施形態において、衣服は、ヴィヴォメトリクス社（Ｖｉｖｏｍｅｔｒｉｃｓ， Ｉｎｃ．）（カリフォルニア州ヴェントゥーラ）製のＬＩＦＥＳＨＩＲＴ（登録商標）移動可能なモニタリング衣服である。そのような衣服は、本発明のためのデータを集めて提供するために使用されるモニタリング装置の好ましい一例である。しかしながら、そのような開示は本発明を限定することはなく、さらに他の実施形態において、本発明により処理されたデータは、周知の他のセンサー技術、及びモニタリングされる人の上にあるセンサーの他の配列及び配置により集められることが可能である。しかしながら、簡潔にするために、以下の記載は、大部分がモニタリング衣服及び関連するシステムコンポーネントの好ましい実施形態に関するものである。

衣服１は、好ましくはサイズセンサーを含み、さらに好ましくは、そのセンサーは、インダクティブ・プレスチモグラフィック（ＩＰ：ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｉｃ）センサーベルト５及び７（又は、呼吸速度及び呼吸気量情報を提供する他のタイプのセンサー）、体の姿勢や動きを感知する１つ以上の加速度計など、例えば、典型的な加速度計１１及び喉マイクロフォン１４といった音を検知する１つ以上のマイクロフォンを含む。衣服１は、組み込まれたＩＰセンサーベルト（呼吸測定のために呼吸インダクティブ・プレスチモグラフィック（ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｉｃ）ベルト又はＲＩＰベルトとして知られている）が人の胴体の断面及び外周を測定することができるように、拡大及び収縮して人の体に十分にぴったりとフィットする伸縮自在の材料から形成されることが好ましい。１つのＲＩＰベルトでも足りるが、２つのＲＩＰベルトが使用されることが好ましい：ベルト５は胸郭の高さにあり、ベルト７は腹部の高さにある。

“サイズセンサー”は、モニタリングされる人の体の部分、例えば、胴体、首、四肢、又はそれらの一部を説明するサイズ指示（ｓｉｚｅ ｉｎｄｉｃｉａ）に応答して信号を集める。サイズ指示は、体表面の選択された部分に沿った長さ、外周、直径、又は体の一部の断面積などを含むことが可能である。

サイズセンサー信号は、臓器系機能に関する情報を産出するために処理されることが可能である。胴体の１つ以上の高さ、例えば、腹部の高さ及び胸郭の高さにあるサイズセンサーからの信号は、呼吸速度、呼吸気量、呼吸イベントなどを決定するために、２−コンポーネント呼吸モデルを使用して、解釈されることが可能である。参照により全ての目的のためにそれら全体でここに組み込まれているＵＳ特許第６，５５１，２５２号、５，１５９，９３５号、４，７７７，９６２号、及びＵＳ特許出願第１０／８２２，２６０は、そのような信号処理を詳述している。

本発明にとって任意のさらなるセンサーは、衣服１の内部にあっても、或いは衣服１と通信してもよく、さらに、パルスオキシメーター、カプノグラフ、ＥＥＧ電極（９ａ及び９ｂとして示されている）などを含む。ＥＭＧ及びＥＯＣ信号は、シングルバイポーラ（ｓｉｎｇｌｅ ｂｉｐｏｌａｒ）（頭頂に位置する）ＥＥＧセンサー１５及びシングルリード（ｓｉｎｇｌｅ−ｌｅａｄ）ＥＯＧセンサー１３のような衣服１に好ましく含まれるＥＥＧ及びＥＯＧセンサーから得られることが可能である。ＥＥＧ及びＥＯＧセンサーは、例えば、導電性コネクタ１７を用いて、好ましくは、衣服１と電気的に通信する。病院、クリニック、又は研究所のセッティングにおいて、他の信号は、広範囲の生理センサーから得られてもよい。

局所的に関係する好ましい衣服１は、動作可能なようにデータケーブル２によって衣服１のセンサーと接続されるローカルデータレコーディングユニット３である。他の実施形態において、そのレコーディングユニットは、動作可能なように、例えば、短距離無線リンク方法を利用してセンサーに接続されてもよい。データレコーディングユニット３は、携行使用のために好ましく、さらに、ベルト上に装着できるか、ポケット内にしまえるか、或いは衣服１に組み込むことができるように、小型で軽量であることが好ましい。このユニットは、全ての医学の開示及びオフライン分析のための十分な精度と正確さとを備えたセンサーデータを格納し、センサー読み出しとの相関のための分析コンピュータへ伝送されてもよいデータを有するデジタルダイアリー（ｄｉｇｉｔａｌ ｄｉａｒｙ）を実装するためのタッチスクリーン又は他のユーザー入力設備を含んでもよい。

一般的に、初めのセンサー信号処理は、フィルタリング、デジタル処理、ノイズ制限、関係する信号コンポーネントの抽出などを含む。以下の初めの処理、呼吸サイズセンサー信号及びマイクロフォンサウンドデータ信号（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ ｓｏｕｎｄ ｄａｔａ ｓｉｇｎａｌ）の特定の処理は、好ましくは、本発明の方法に従っていびきを識別するために実行される。例えば、呼吸信号の処理は、キャリブレーション（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）、１回換気量信号（ｔｉｄａｌ ｖｏｌｕｍｅ ｓｉｇｎａｌ）の決定、及び１回換気量信号からの呼吸イベントの抽出を含む。参照により全ての目的のためにそれら全体でここに組み込まれているＵＳ特許第６，４１３，２２５号、５，１５９，９３５号、４，８３４，７６６号、及び２００４年４月９日にファイルされたＵＳ特許出願第１０／８２２，２６０は、そのような呼吸処理を詳述している。

一実施形態において、基本的な信号処理、例えば、フィルタリング及びデジタル処理は、データレコーディングユニット３上で行われる。そのユニットは、本発明の方法を実行し、識別されたいびきを記録するための十分な処理能力（例えば、マイクロプロセッサ、又はＦＰＧＡなど）を有してもよい。本発明の方法は、コンピュータ２１といった離れて設置された分析コンピュータで実行される分析ソフトウェアによって実装されてもよい。分析は、信号の記録と同時（オンライン）、或いは後（オフライン）のどちらでも行われることが可能である。オフライン分析では、センサーデータは、データレコーディングユニット３からコンパクトフラッシュ（登録商標）カードといったメモリーカード１９に接触する分析コンピュータ２１に伝送される。或いは、データは、携帯電話技術などを使用する伝送のような無線リンクによって伝送されてもよい。

本発明の方法は、ソフトウェア又はファームウェアプログラマブルシステム（ｆｉｒｍｗａｒｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｓｙｓｔｅｍ）で実行される。ソフトウェアプログラミングの場合において、本方法は、Ｃ言語、Ｃ＋＋といった標準コンピュータ言語、又はマットラブ（Ｍａｔｌａｂ）及び関連するツールボックス（ＭａｔｈＷｏｒｋｓ社、マサチューセッツ州ナティック）といった高レベルアプリケーション言語にコード化されることが好ましい。コードは、次に、マイクロプロセッサ或いは類似の装置を制御するため、実行可能なコンピュータ命令に翻訳又はコンパイルされる。ファームウェアプログラミングの場合において、ソフトウェア言語又はＶＨＤＬといったハードウェア言語で書かれた高レベル方法仕様は、プログラムされているハードウェア部分のメーカーによって供給されたツールによりビットコードに翻訳されることが好ましい。例えば、メーカーのツールは、ＦＰＧＡを構成するために、ビットストリームを作成する。

本発明の方法を実装する分析ソフトウェアの全て又は一部は、光ディスク２３といったコンピュータ読み取り可能媒体上のプログラム製品として利用可能に作成されてもよい。

［好ましいいびき検知方法］
本発明は、好ましくは、真のいびきイベント（ｔｒｕｅ ｓｎｏｒｅ ｅｖｅｎｔ）の発生を検出および確定することによって、ある人がいびきをかいているかどうかを決定する方法及びシステムを含む。一般的に、好適な方法は、真のいびきの特徴を示す特有のエネルギー、継続時間、形状、及びピッチからなる音イベントの発生を決定するために、ある人をモニタリングことによりいびきイベント候補を検出する。加えて、本発明は、上記の音の発生がまた、非アーチファクト（ｎｏｎ−ａｒｔｉｆａｃｔ）、吸息イベントと一致するかどうかを決定することが好ましい。いびきイベント候補が一旦検出されると、それが単独で起こるのか否か、又は他の一連のいびきイベントの間で起こっているのか否かを決定することにより、真のいびきイベントとして確定される。

好適な実施形態において、人がいついびきをかいているのかを決定するための方法は、人の呼吸を検出すること及び音イベントの発生を検出することにより、いびきイベント候補を決定することを含む。好適な方法はまた、いびきイベント候補の直前直後にある呼吸がその他のいびきイベント候補を含むことを決定することによって、検出されたいびきイベント候補が途切れたいびきイベントでないことを確定することを含む。

好ましくは、いびきイベント候補を検出する方法は、ルールに基づく方法を使用することを含む。いびきイベントに関連する音イベントは、通常は吸息中に発生し、ルールに基づく方法は、背景雑音、アーチファクト吸息（ａｒｔｉｆａｃｔ ｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ）、及び他の障害から、いびきイベント候補の正確且つ精密な区別を有利にすることができる。ルールに基づく方法を用いる好適な検出方法は、図２に示される。本明細書で実施形態として示すように、本方法は、好ましくは、いびきイベント候補を決定するための呼吸の発生及び音イベントを検出するための各種コンポーネントを含む。

好ましくは、実際の呼吸の発生を検出するためのコンポーネントは、実際の呼吸の初めと終わりを測ることによって吸息を特定することを含む。上記の特定は、例えばＵＳ特許出願公報第２００４／０，２４９，２２９号に記載のように、呼吸の検出方法１００を使用することによって行われることが好ましく、この公報は、その参照により全ての目的のためにそれら全体として本明細書に組み込まれる。本方法は、センサー、好ましくは上述したように人の胴体の周りに配置するＩＰサイズセンサーを用いて人の呼吸をモニタリングすること、及び、１回換気量トレース（“Ｖｔ”）及び吸息量トレース（“ＶｉＶｏｌ”）を実現するために１回換気量及び吸息量に関連する信号及びデータを処理することを含む。動作アーチファクト及び他の障害は、典型的には生理的限界を超えた異常に大きな呼吸を検出することになる。呼吸発生の測定中に上記の悪化した呼吸（ｔａｉｎｔｅｄ ｂｒｅａｔｈ）が含まれるのを制限するために、本発明は、ステップ１１０に示すように、呼吸が呼吸発生として検出されるために、測定した呼吸が呼吸閾値Ｔ_ｌよりも小さい量であることを要求することが好ましい。

呼吸閾値T_１は、アーチファクト呼吸と同様の実際の呼吸発生の既知量についてのヒストグラム又は他の分布に基づいた実証的データから選択されるのが好ましい。上記データは多数の人の典型であり、例えば年齢、身長、体重、及び性別といった、異なる身体的パラメータに合わせて調節されることが好ましい。一実施形態において、呼吸閾値Ｔ_ｌは、各個人について集められた呼吸の確率分布に基づいて各個人に対して選択される。他の実施形態において、呼吸閾値Ｔ_ｌは、検出方法の所望の感度に応じて、高くも低くも設定できる。好ましくは、呼吸閾値Ｔ_ｌは、約１リットルから約２リットルの間であり、より好ましくは、呼吸閾値Ｔ_ｌは、約１．５リットルである。好適な実施形態において、呼吸閾値Ｔ_ｌは、約１．２５リットルである。

いくつかの例、例えば上気道閉塞を示す患者において、患者がいびきをかいている間にモニタリングされている際に、胸郭（ＲＣ）及び腹部（ＡＢ）コンパートメント／信号間で、非同期性が見つかる可能性がある。上記の非同期性は、図３のトレースで見ることができる。そこでは、ＭＩＣトレースの部分３００が、ＲＣトレースの吸息部分３１０の期間に、しかしＡＢトレースの呼気の終わり及び吸息の開始部分３２０期間に起こる。ＲＣ信号及びＡＢ信号がＶｔトレースを形成するために合計されることから、このデータ間の非同期性は、いびきイベントが常に吸息に位置するとは限らないということをもたらす可能性がある。このため、いくつかのいびきイベントは、Ｖｔトレースのみに基づいた呼吸検出方法を使用する際に検出されない可能性がある。そのようなものとして、代わりの呼吸検出方法は、吸息の始めと終わりをマーキングする（ｍａｒｋ）ために、ＡＢ信号及びＲＣ信号を別々に処理することを含む。このように、音イベント、そしてこのような潜在的ないびきイベント候補は、ＲＣ信号及びＡＢ信号の両方について、独立して吸息をマーキングされることができる。これは、好ましくは、可能性があるいびきイベント候補が、ＲＣ信号及びＡＢ信号における非同期性が原因で不明になることがないよう保証する。

別の呼吸検出方法は、例えば約０．１５乃至０．５Ｈｚ間のトレースを高域フィルタリングすることによって、ＲＣトレース及びＡＢトレースをフィルタリング又は円滑化（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）することをさらに含むことが可能である。これらの波形の平均エネルギーは、音イベントの期間中、例えば、得られたトレースの振幅を二乗する（ｓｑｕａｒｉｎｇ）ことによって得ることができる。いびきイベントは、一般的には、非いびきイベント（ｎｏｎ−ｓｎｏｒｅ ｅｖｅｎｔ）よりも大きい高周波数の寄与を有することがある。このため、本方法は、平均化されたエネルギーが所定の閾値エネルギーよりも大きい場合に実際の呼吸発生を特定することを含むことができる。

実際の呼吸発生の検出に加えて、図２で実施されるいびきイベント候補を決定するための方法２００は、音イベントの発生を検出するためのコンポーネントも含む。好ましくは、音エネルギーは、人の口や鼻の付近、例えば喉の近くに配置されたマイクロフォン又は他の録音装置を使用してサンプリングされる。一実施形態において、マイクロフォンは、例えば、１）音のエンベロープ（ｓｏｕｎｄ ｅｎｖｅｌｏｐｅ）、（２）音イベント又はイベントマーカー、（３）ピッチ（ｐｉｔｃｈ）、（４）音エネルギー、（５）継続時間、及び（６）ピーク比（ｐｅａｋ ｆｒａｃｔｉｏｎ）又はピーク率といったパラメータのうち１つ以上をまず抽出し、さらに、提供された音響サンプル（ａｕｄｉｏ ｓａｍｐｌｅ）から関連するトレースを作成するために、使用される。

最初に、マイクロフォンからサンプリングした音エネルギーに対応する信号及びデータは、マイクロフォン・トレース（“ＭＩＣ”）を形成するよう処理される。好ましくは、音エネルギーは、約１０００Ｈｚ乃至約２０００Ｈｚの間の周波数でサンプリングすることによってＭＩＣトレースから派生する。音エネルギーは、例えば、好ましくは約２０乃至４０のサンプル範囲からマイクロフォン・サンプリングの絶対値を正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚｉｎｇ）且つ合計することによって、音エネルギー・トレース（“ＳＥ”）を形成するように処理されることができる。好適な実施形態おいて、５０ＨｚのＳＥトレースは、約１５００Ｈｚでサンプリングし、さらに３０サンプル毎についてマイクロフォン・サンプリングの絶対値を合計することによって、形成される。

音イベント・トレース（“ＥＶＴ”）は、その後、音イベントの発生時を決定するためにＳＥトレースを使用して形成されることが好ましい。好ましくは、ＥＶＴトレースは、ＳＥトレースと同じ解像度（ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）のバイナリ・トレースであり、音エネルギーは、ＥＶＴイベントの継続時間にわたるＳＥトレースの総体（ｉｎｔｅｇｒａｌ）である。ＳＥトレースが最初に高音イベント閾値Ｔ_ＵＳＥを超えて、さらに、ＳＥトレースが低音イベント閾値Ｔ_ＬＳＥよりも下に下がるときにＯＦＦに切り替わる前まで少なくとも音イベント期間Ｔ_３続く場合、ＥＶＴトレースはＯＮとみなされ、すなわち音イベントを検出する。一実施形態において、高音イベント閾値Ｔ_ＵＳＥはノイズ閾値の２倍又は約５０乃至７０の間として算出され、低音イベント閾値Ｔ_ＬＳＥは約２０乃至４０の間である。Ｔ_ＵＳＥ値及びＴ_ＬＳＥ値の単位は、マイクロフォンから８ビットでサンプリングした信号（８ ｂｉｔ ｓａｍｐｌｅｄ ｓｉｎｇｌｅｓ）に基づくのが好ましく、これは、修正・集計されてＳＥトレースを獲得する。上記のようなものとして、実際の単位は、相対的且つ未調整であり、単純に信号の量子化を参照する。

好ましくは、Ｔ_ＵＳＥ値及びＴ_ＬＳＥ値は、静止状態のベースライン・ノイズ及び音の値の実証的分布から選択される。この値は、ほとんどの音を感知できるように比較的低く設定することができるが、検出方法及び背景ノイズにの所望の感度によって高低様々に設定することもできる。ノイズ閾値は、マイクロフォン記録の少なくとも約２４０時間にわたって計算され、＋１乃至−１間の信号バリエーションをモニタリングすることによって決定されることが好ましい。好適な実施形態において、ＥＶＴトレースが３つの連続したサンプルに対して、ＥＶＴトレースが選択された音イベント期間Ｔ_３について約３０のＴ_ＬＳＥを下回る前に約６０のＴ_ＵＳＥを超えたときに、音イベントが検出される。

音イベントの継続時間は、例えばミリ秒単位での、ＥＶＴ ＯＮ期間の長さ、すなわち、Ｔ_ＵＳＥ及びＴ_ＬＳＥ閾値の間でのＳＥトレースの長さである。一実施形態において、例えば、ＥＶＴトレースは、本方法が音イベントを検出するために、ステップ２１０に示すように、少なくとも音イベント期間T_３の継続中で低音イベント閾値Ｔ_ＬＳＥよりも低いところまで下がる前に、好ましくは高音イベント閾値Ｔ_ＵＳＥを超えなければならないことが好ましい。Ｔ_３は、真のいびきイベントの継続時間の実証的な分布に基づくのが好ましく、閾値は、検出方法の所望の感度によって変えることができる。好ましくは、音イベント閾値Ｔ_３は４０ｍｓ乃至６０ｍｓの間にあり、さらに好ましくは、Ｔ_３は約５０ｍｓである。

図２に示すように、音イベントを決定するための別のコンポーネントは、ＥＶＴトレースの形状の解析を含むことが好ましい。真のいびきイベントは、通常、いびきイベント終了近くで、ピーク量に到達するまで、継続的に増量する傾向にある。音イベントの全継続時間中のＳＥトレースのピーク量の時間的な位置は、好ましくは、全ての音イベント継続時間の比、すなわちピーク音イベント発生比又は比率として計算され表わされる。例えば、ピーク音イベント発生率は、全ＥＶＴ継続時間の比（Ｐｅａｋ ｌｏｃａｔｉｏｎ−Ｓｔａｒｔ）／（Ｅｎｄ−Ｓｔａｒｔ）として表される各音イベントに対してＳＥトレースのピークを参照する。単独の音イベントが同ピーク量の多数のインスタンスを含む場合、第１ピーク量の位置が、ピーク音イベント発生率の算出で使用されることが好ましい。一般的に、この比及びピーク音イベント発生率は、真のいびきイベントに対して約１０％乃至２０％より下回ることが絶対にない。このように、本発明の一実施形態は、音イベントが検出されるために、ピーク音イベント発生率は、ステップ２２０に示すように閾値率Ｔ_４を超えなければならないことを要求する。ここでＴ_４は、約１０％以上であることが好ましく、約２０％以上であることがさらに好ましい。上述したその他の閾値と同様に、閾値率Ｔ_４は、既知のいびきイベントのピーク量の実証的な分布及びヒストグラムに基づいて選択されることが好ましく、さらに、その検出方法の所望の感度に基づいて調整されてもよい。

図２に示す好適ないびきイベント候補検出方法についての別のコンポーネントは、サンプリングされた音エネルギーのピッチの解析を含む。真のいびきイベントは、一般的に、これらの特徴である狭いピッチ範囲を有する。そのようなものとして、本方法の一実施形態は、ステップ２３０に示すように、サンプリングされた音エネルギーが最少ピッチＴ_５及び最大ピッチＴ_６の間に収まるかどうかを決定することを含む。好ましくは、最少ピッチＴ_５は約１０乃至２０の間にあり、最大ピッチＴ_６は２５乃至３５の間にあり、さらに好ましくは、Ｔ_５は約１４でＴ_６は約２８である。Ｔ_ＵＳＥE及びＴ_ＬＳＥ値と同様に、最大ピッチ及び最少ピッチの単位（ｕｎｉｔ）は、マイクロフォンがサンプリングされることから絶対ではないコンピュータ単位（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｕｎｉｔ）と相対的である。最大ピッチ及び最少ピッチは、既知のいびきイベントのピッチ幅の実証的な分布及びヒストグラムに基づいて選択されることが好ましく、また別の実施形態においては、検出方法の所望の感度に基づいて調整されてもよい。

音イベントのピッチは、未加工のＭＩＣトレースのＭｅｌケプストラムを使用して値を求めることが好ましい。ケプストラムは、まるで信号であるかのようにデシベル・スペクトルのフーリエ変換（ＦＴ）を行った結果である。ケプストラムは、ＦＴの対数（位相アンラッピングを施したもの）のＦＴ（信号のケプストラム＝ＦＴ（ｌｏｇ（ＦＴ（信号））＋ｊ２πｍ））として定義されることが好ましく、ここでｍは複素対数関数の角度を適切にアンラップするために必要な整数である。

実際のケプストラム（ｒｅａｌ ｃｅｐｓｔｒｕｍ）及び複素ケプストラム（ｃｏｍｐｌｅｘ ｃｅｐｓｔｒｕｍ）がある。実際のケプストラムは、実際値（ｒｅａｌ ｖａｌｕｅ）に対して定義された対数関数を使用することが好ましく、一方で、複素ケプストラムは、複素数値（ｃｏｍｐｌｅｘ ｖａｌｕｅ）に対して定義された複素対数関数を使用することが好ましい。複素ケプストラムは、初めのスペクトルの大きさ及び位相に関する情報を保有し、信号の復元を可能にする。実際のケプストラムは、スペクトルの大きさについての情報のみを使用する。

ケプストラムは、人の音声を表示するためのすぐれた特徴ベクトルである。上記の応用について、スペクトルは、最初にＭｅｌ周波数バンドを使用して変換されることが好ましい。結果は、Ｍｅｌ周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ；Ｍｅｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）と呼ばれ、声の識別、ピッチ検出及びその他の解析のために使用されることができる。これは、声道の残りの部分によって形成された「ひずみ」信号からの声帯振動から結果として出されたエネルギーを有利に分離するケプストラムの結果である。

図２はまた、吸息の間に発生する音イベントの比を決定するために、呼吸、音信号及びデータの入力を結合するコンポーネントを含む。一般的には、真のいびきイベントのうち約８０％乃至１００％は、吸息中に起こり、いびきイベントの残りの部分は呼気中に起こる。そのようなものとして、好適な方法の一実施形態は、サンプリングされた音イベントのどの部分が吸息中に起こるのかを決定し、且つ、音イベント全体の継続時間に関する比率として表現される上記部分が、ステップ２４０に示すように吸息閾値Ｔ_２よりも大きいかどうかを決定することを含む。好ましくは、吸息閾値Ｔ_２は、少なくとも約８０％であり、さらに好ましくは、少なくとも約９０％である。そのような閾値は、既知のいびきイベントの吸息比の実証的な分布及びヒストグラムに基づいて選択されることが好ましく、他の実施形態においては、検出方法の所望の感度に基づいて調整されてもよい。

いびきイベント候補を検出するための方法は、上述したコンポーネント並びに図２の実施形態で図示された全てを含んでもよく、或いは単独のコンポーネント又は複数のコンポーネントの組み合わせを含んでもよい。上記のコンポーネントの選択は、本検出方法の所望の感度に従って、若しくはモニタリングされる人の身体的特徴に基づいてなされてもよい。加えて、いびき検出方法についての他の実施形態は、ルールに基づく方法よりはむしろ、例えば機械学習法（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ）又はＷｉｌｅｙ−ＩｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅにあるＤｕｄａらの「パターン分類（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（第２版）」（２０００）など他のパターン認識法の使用といった、標準且つ既知のパターン認識アプローチの使用を含むことができ、上記文献は、それらの参照により全ての目的のためにそれら全体として本明細書に組み込まれる。

例えばステップ２５０に示すように、いびきイベント候補が一旦検出されると、真のいびきイベントを検出するための好適な方法は、図２のステップ２６０に示すように、検出されたいびきイベント候補が途切れたいびきイベントでなく真のいびきイベントであることを確認することを含む。好ましくは、これは、いびきイベント候補の直前直後にある呼吸が他のいびきイベント候補を含むか決定するためのルールに基づく方法を使用することによって達成される。

一般的には、真のいびきイベントは、途切れた状態で発生しない。むしろ、真のいびきイベントは、通常、連続する呼吸で発生するその他のいびきイベントに付随して起こる。そのようなものとして、好適な方法のうちの一実施形態は、個々の期間にわたって呼吸発生をモニタリングすること及び解析すること、並びにその期間内に全てのいびきイベント候補を特定するマーキングすることを含む。本方法は、好ましくは、次にその期間内に全てのいびきイベント候補をスキャンすること、及び隣接する呼吸中に発生するいびきイベントの数を決定することを含む。

例えば、各いびきイベント候補に対して、本方法は、５回前の呼吸又は５回後の呼吸の解析、若しくはその両方の解析を要求することができる。検査されたいびきイベント候補を囲んでいる前後５回の呼吸のうち少なくとも３回分が他のいびきイベント候補を含む場合、本方法は、そのいびきイベント候補を途切れていないものとして特定し、こうしてステップ２８０において真のいびきイベントとする。一方で、前後５回の呼吸のうち他のいびきイベント候補を含む呼吸が３回未満の場合、このいびきイベント候補は、ステップ２７０に示されるように、途切れたいびきイベントとして確認される。確認方法についての他のバリエーションは、検出方法の所望の感度に応じて、多少の近隣の呼吸の検査、並びにいびきイベント候補を含む近隣の呼吸の数に応じた他の要件を含むことができる。

検査されたいびきイベント候補が途切れたいびきイベントではないというさらなる検証として、確認方法はまた、近隣の呼吸のいずれもが別のいびきイベント候補を含まない場合、近隣の呼吸を解析すること、及びいびきイベント候補が途切れたものである、つまり真のいびきイベントではないとして分類することを含むことが好ましい。いびきは途切れた状態では起こらないということが前提であり、いくつかの誤って特定されたいびきイベント候補が、連続してラベル付けされる可能性は極めて低い。例えば、確認方法の一実施形態は、前の７回の呼吸の解析又は後に続く７回の呼吸の解析、若しくはその両方を含む。これらの前及び／又は後の呼吸がいずれもいびきイベント候補を含まない場合、検査されたいびきイベント候補は、ステップ２７０に示すように途切れたものとしてマーキングされる。一方で、これら前及び／又は後の呼吸の少なくとも１つが、実際には別のいびきイベント候補を含む場合は、検査されたいびきイベント候補は、ステップ２８０に示すように真のいびきイベントとして分類される。上述のように、確認方法の他のバリエーションは、検出方法の所望の感度に応じて、多少の近隣の呼吸の検査、並びにいびきイベント候補を含む近隣の呼吸の数に応じた他の要件を含むことができる。

［例］
いびきイベント候補の検出のための本発明は、単に例証する目的であり、実施され得る状態で本発明又は方法の範囲を限定するものとみなされない以下の例によって示される。

図４は、様々ないびき検出信号及び時間関数（ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｉｍｅ）といったデータの例示的なトレースの一実施例を示し、図４の上部から下部の順に、１回換気量トレース（Ｖｔ）４０９、吸息量トレース（ＶｉＶｏｌ）４１１、音イベント・トレース（ＥＶＴ）４０７、いびきトレース（ＳＮＯＲＥ）４１３、マイクロフォン・トレース（ＭＩＣ）４０１、音エネルギー・トレース（ＳＥ）４０３、及びピッチ・トレース（ＰＩＴＣＨ）４０５を含む。上述のように、いびきイベント候補を検出する好適な方法は、例えば、ＶｉＶｏｌ４１１が呼吸閾値Ｔ_１を超えるかどうかを決定し、ＥＶＴ４０７がＴ_ＬＳＥよりも下がらないうちに少なくとも音イベントの継続時間Ｔ_３について高音イベント閾値Ｔ_ＵＳＥを超えるかどうかを決定し、さらに、ＰＩＴＣＨ４０５が最小ピッチＴ_５と最大ピッチＴ_６との間に収まるかどうかを決定すること、を含む。これらのルールの１つ以上を順守することは、ＳＮＯＲＥトレース４１３におけるいびきイベント候補の検出を結果的にもたらす。

図５は、図４の例示的なトレースと同様な別の実施例を示す。図に示すように、例えばＥＶＴトレースの部分５００、並びに図５のＳＮＯＲＥ、ＰＩＴＣＨ、Ｖ_Ｔ、ＭＩＣ、及びＳＥトレースの対応する部分において、このいびき検出方法は、比較的小さい呼気イベントを含む呼吸を、いびきイベント候補としてマーキングしない。

図６は、図４の例示的なトレースと同様な別の実施例を示す。図６は、吸息中に起こるスピーチ又はアーチファクトがどのように起こるかを示し、例えばＭＩＣトレースの部分６００、並びにＥＶＴ、ＳＮＯＲＥ、ＰＩＴＣＨ、及びＳＥトレースの対応する部分は、いびきイベント候補として検出されない。マイクロフォン及び音エネルギー・トレースは、音の発生又は吸息の際のノイズを示すにもかかわらず、いびきトレースは、上記の音又はノイズをいびきイベント候補とは識別しない。

本明細書で使用される「約（ａｂｏｕｔ）」という語は、一般的に、対応する数字及び数字の範囲の両方を参照すると理解されるべきである。さらに、本明細書における全ての数領域は、その領域内の全ての整数を含むと理解されるべきである。

本発明の図示される実施形態が本明細書で記載されている一方、当然のことながら多数の修正及び他の実施形態が当業者によって考案され得る。本明細書に記載された実施形態の特徴は、他の実施形態を作り出すために、組み合わせたり、分離したり、置き換えたり、及び／又は、再配置したりすることができる。それゆえ、当然ながら、添付の請求項は、本発明の精神及び範囲内に入る上記の修正及び実施形態を全て包含するよう意図される。

多数の参考文献が本明細書に引用され、全ての目的のために参照により、その全ての開示が全体としてここに組み込まれている。さらに、これらの参考文献はいずれも、上記でいかに特徴付けられていようとも、本明細書で請求される主題の本発明よりも先行して認められるものではない。

Claims (14)

1. プロセッサと、
   動作可能なように前記プロセッサに接続されて、前記プロセッサに、
   呼吸及び音を反映する信号を受信し、
   呼吸の発生の検知及び音イベントの発生の検知によりいびきイベント候補を決定し、
   前記いびきイベント候補の直前直後の呼吸が他のいびきイベント候補を含むかを決定することにより前記いびきイベント候補が途切れたいびきイベントでないことを確認すること、
   を含むステップを実行させるための命令で構成されるコンピュータ読み取り可能なメモリと、を含み、
   前記いびきイベント候補の決定は、サンプリングされた音イベントのどの部分が吸息中に起こるのかを決定し、且つ、音イベント全体の継続時間に関する比率として表現される前記部分が、吸息閾値よりも大きいかどうかを決定することを含む、いびきイベントを決定するためのシステム。
2. 前記呼吸の発生は、前記呼吸が呼吸閾値に満たない量のときに検出されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記音イベントの発生の検出は、音エネルギーをサンプリングするために口又は鼻の近くで音エネルギーを測定すること、を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. サンプリングされた前記音エネルギーは、約１５００Hzの周波数でサンプリングされる少なくとも３０の音エネルギーサンプルの平均であることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 前記サンプリングされた音エネルギーが音イベント閾値よりも大きく且つ音イベント期間より長く持続するときに、前記音イベントの発生が検出されることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
6. 前記音イベント期間は、約５０ミリ秒であることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
7. ピーク音エネルギーの発生率が閾値率よりも大きいときに音イベントの前記発生は検出され、前記ピーク音エネルギーの発生率は、前記サンプリングされた音エネルギーの合計継続時間に対する比として表されるピーク音エネルギーの時間的な位置であることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
8. 前記音イベントの発生は、前記サンプリングされた音エネルギーのピッチが最少ピッチよりも大きくかつ最大ピッチよりも小さいときに、いびきイベント候補と決定されることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
9. プロセッサと、
   前記プロセッサに動作可能なように接続されて、胸郭の動きを感知することによって呼吸情報を提供し、口及び鼻の付近の音エネルギーを感知することによって音情報を提供するモニタリング装置と、
   動作可能なように前記プロセッサに接続されて、前記プロセッサに、
   前記モニタリング装置からの呼吸及び音を反映する信号を受信し、
   呼吸の発生の検知及び音イベントの発生の検知によりいびきイベント候補を決定し、
   前記いびきイベント候補の直前直後の呼吸が他のいびきイベント候補を含むかを決定することにより前記いびきイベント候補が途切れたいびきイベントでないことを確認すること、
   を含むステップを実行させるための命令で構成されるコンピュータ読み取り可能なメモリと、を含み、
   前記いびきイベント候補の決定は、サンプリングされた音イベントのどの部分が吸息中に起こるのかを決定し、且つ、音イベント全体の継続時間に関する比率として表現される前記部分が、吸息閾値よりも大きいかどうかを決定することを含む、いびきイベントを決定するためのモニタリングシステム。
10. 感知された呼吸が約１．２５リットルの呼吸閾値に満たない量であるときに、呼吸の発生が検出されることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
11. 前記いびきイベント候補の直前直後の少なくとも５回の呼吸を処理し、
    前記直前又は直後の少なくとも５回の呼吸のうち少なくとも３回において他のいびきイベント候補を検知すること、
    によっていびきイベント候補が途切れたいびきイベントでないと確認されることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
12. 前記音エネルギーが音イベント閾値より大きく且つ音イベント期間より長く持続するときに、前記音イベントの発生が検出されることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
13. サンプリングされた音エネルギーのピッチが最小ピッチより大きく且つ最大ピッチより小さいとき、前記音イベントの発生がいびきイベント候補であると決定されることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
14. 被験者の呼吸が呼吸閾値に満たない量のときに前記被験者の呼吸の発生を検知し、
    サンプリングされた音エネルギーが音イベント閾値より大きく且つ音イベント期間より長く持続したとき、及び前記サンプリングされた音エネルギーの合計継続時間に対する比として表されるピーク音エネルギーの時間的な位置であるピーク音エネルギー発生率が閾値率より大きいときに、被験者の口及び／又は鼻の近くでサンプリングされた音エネルギーからの音イベントの発生を検出し、
    前記音イベントのうち前記サンプリングされた音エネルギーのピッチが最小音エネルギー・ピッチよりも大きく且つ最大音エネルギー・ピッチより小さいときに、前記検出された音イベントがいびきイベント候補であることを決定すること、
    前記いびきイベント候補の直前直後の呼吸が他のいびきイベント候補を含むかを決定することにより前記いびきイベント候補が途切れたいびきイベントでないことを確認することを含み、
    前記いびきイベント候補の決定は、サンプリングされた音イベントのどの部分が吸息中に起こるのかを決定し、且つ、音イベント全体の継続時間に関する比率として表現される前記部分が、吸息閾値よりも大きいかどうかを決定することを含む、モニタリングされる被験者のいびきイベントを決定するための方法。

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