JP5177293B2 - 睡眠時無呼吸症候群の検査装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸症候群の検査装置に関する。

睡眠時無呼吸症候群は、１０秒以上呼吸が停止する状態である無呼吸状態が、７時間の睡眠中に３０回以上認められるもの、または、睡眠１時間当りに５回以上認められるものと定義される。睡眠時無呼吸症候群は、昼間の耐えがたい眠気，抑うつ，集中力の低下，いびき等の症状を引き起こす。また、睡眠時無呼吸症候群の患者自身は睡眠中であるため、家族等の同居者がいない場合などは、睡眠時無呼吸症候群の発見が遅れることが多い。

睡眠時無呼吸症候群の精密検査では、検査用のデータ取得装置の備えつけてある病室を有する病院への入院，及び専門医によるデータの解析が必要となる。すなわち、患者に費用及び時間の負担がかかる上、体にセンサを取りつける等が必要であることが多く、患者の肉体的負担となる。また、このような睡眠時無呼吸症候群の精密検査は、一度に検査できる人数が限られてしまい、病院側としても効率が悪い。

かかる観点から、睡眠時無呼吸症候群の精密検査が必要であるか否かを、事前に自宅等で検査できる簡易検査方法が望まれている。

特開２００１−２９３２８号公報

本発明の一態様は、睡眠時の無呼吸状態を検出可能な睡眠時無呼吸症候群の検査装置を提供することを目的とする。

本発明の態様の一つは、睡眠時無呼吸症候群の検査装置である。この睡眠時無呼吸症候群の検査装置は、収音装置で収音された被験者の睡眠時に生じる音響信号を分析する分析部と、
前記分析部の分析結果において、前記音響信号に睡眠状態が無呼吸状態から呼吸状態へ回復する際に生じる特徴音が含まれているか否かを判定する判定部と、を含む。

本発明の他の態様の一つは、上述した睡眠時無呼吸症候群の検査方法である。また、本発明の他の態様は、情報処理装置を睡眠時無呼吸症候群の検査装置として機能させるプログラム、及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。

開示の睡眠時無呼吸症候群の検査装置によれば、睡眠時無呼吸状態を検出することができる。

特徴音を含む音響信号の周波数スペクトルの一例を示すグラフである。 特徴音を含む音響信号の周波数スペクトルの一例を示すグラフである。 睡眠時無呼吸症候群の検査システムの構成例を示す図である。 音響分析部の構成例を示す図である。 睡眠状態決定部の構成例を示す図である。 呼吸音の周波数特性の例を示す図である。 特徴音Ｂの周波数特性の例を示す図である。 特徴音Ｃの周波数特性の例を示す図である。 呼吸音，特徴音Ａ，特徴音Ｂ，および特徴音Ｃの周波数特性の例を示す図である。 信号持続時間算出部における音響信号の持続時間算出処理のフローの例を示す図である。 音響信号の持続算出処理を説明する図である。 周波数特性比較部における睡眠状態決定処理のフローの例を示す図である。 無呼吸判定部の構成例を示す図である。 睡眠時無呼吸症候群の患者の睡眠時の呼吸の例を示すグラフである。 状態推移調査部の無呼吸状態判定処理のフローの例を示す図である。 睡眠時無呼吸症候群の検査装置の動作例のフローを示す図である。 睡眠状態決定部の構成例を示す図である。 信号持続時間算出部における音響信号の持続時間算出処理のフローの例を示す図である。 音響信号が音響フレームＦと音響フレームＦの直前の音響フレームＦ−１とにまたがる場合の例を示す図である。 睡眠時無呼吸症候群の検査システムの構成例を示す図である。 睡眠時無呼吸症候群の検査システムの構成例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施をするための形態（以下、実施形態という）について説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。

＜第１実施形態＞
第１実施形態における睡眠時無呼吸症候群の検査装置について説明する。被験者の就寝場所付近の適宜の位置に収音装置としてのマイクロフォンが設置され、被験者及び被験者の周囲の音響信号が収集される。すなわち、被験者は体にセンサが付けられるなどの拘束をされることなく、普段の睡眠時の状態で検査を受ける。第１実施形態における睡眠時無呼吸症候群の検査装置は、マイクロフォンが収集する、睡眠時の被験者によって生じる音響信号を分析し、周波数特性を求めることによって、被験者の睡眠時の無呼吸状態を検出する。

発明者らが実施した睡眠時の音響信号の調査によって、無呼吸状態の被験者が無呼吸状態から回復する、すなわち、無呼吸状態から呼吸状態に遷移する直前又は直後に以下で述べるような特徴的な音が生じることが分かった。以降、無呼吸状態の患者が、無呼吸状態から呼吸状態に遷移する直前又は直後に生じる特徴的な音は「特徴音」と呼ばれる。第１実施形態における睡眠時無呼吸症候群の検査装置は、睡眠時無呼吸症候群の患者が無呼吸状態から回復するときに生じやすい特徴音を、睡眠時無呼吸状態の検出に利用する。

調査によって得られた特徴音には、以下に示されるものがあった。
（特徴音Ａ）息を呑むような、又は、驚いたときに発せられるような、０．２秒から０．３秒程度の短い呼吸音。
（特徴音Ｂ）短いうなり声。
（特徴音Ｃ）患者の体の動きにより生じる音。例えば、患者が体を動かすことで生じる患者と布団との摩擦音である。

これらの特徴音はいずれも、無呼吸状態の患者が、体内の酸素が不足することによって苦しむときに発生するものと考えられる。

図１Ａおよび図１Ｂは、特徴音Ａ，特徴音Ｂ，および特徴音Ｃを含む音響信号の周波数スペクトルの一例を示すグラフである。図１Ａおよび図１Ｂに示されるグラフは、横軸が時間，縦軸が周波数，色の濃淡が周波数成分の大きさを示す。

図１Ａでは、点線で囲まれた箇所が、特徴音Ａ（患者の息を呑むような短い呼吸音）を示す。特徴音Ａまでは、患者の呼吸が停止している、すなわち、患者が無呼吸状態であるのに対し、特徴音Ａのあとでは患者の息をはく音と息を吸う音が続いており、特徴音Ａ以降では呼吸が回復したことが示される。

図１Ｂでは、１つめの点線で囲まれた箇所が、特徴音Ｂ（短い唸り声）を示す。２つめの点線で囲まれた箇所が、特徴音Ｃ（体が動く音や体の動きによって布団がすれる音）を示す。特徴音Ｂまでは、患者の呼吸が停止している、すなわち、患者が無呼吸状態であることを示す。また、図１Ｂには示されていないが、特徴音Ｃのあと、図１Ａと同様な、患者の息を吸う音とはく音が続き、呼吸が回復している。

特徴音Ａ，特徴音Ｂ，および特徴音Ｃは、それぞれが単独に発生することもあるし、図１Ｂに示されるように、組み合わせて発生することもある。

＜＜睡眠時無呼吸症候群の検査装置の構成例＞＞
図２は、睡眠時無呼吸症候群の検査システムの構成例を示す図である。睡眠時無呼吸症候群の検査システムは、睡眠時無呼吸症候群の検査装置１（以下、単に検査装置１），及び被験者３によって生じる音響を集音するマイクロフォン２を含む。

検査装置１は、図１Ａおよび図１Ｂに示されるような特徴音Ａ，特徴音Ｂ，および特徴音Ｃを用いて、被験者３の無呼吸状態を検出する装置である。

マイクロフォン２は、被験者３に近く、且つ、被験者３が発する音声や被験者３の体動音を精度よく収音できる位置に、被験者３の方を向いて配置される。例えば、マイクロフォン２は、被験者３の就寝場所の上方に設置される。

マイクロフォン２は、検査装置１と接続される。マイクロフォン２は、被験者３が発する呼吸音や音声、及び被験者３の体動音を含んだ被験者の周囲の音響信号を収集する。マイクロフォン２は、収集された音響の電気信号を検査装置１に出力する。以降、音響の電気信号を「音響信号」と呼ぶ。

検査装置１は、マイクロフォン２と接続されており、マイクロフォン２からの音響信号を入力として得る。検査装置１は、入力された音響信号を分析し、分析結果に基づいて、被験者の無呼吸状態を検出する。検査装置１は、無呼吸状態の検出結果を、検査装置１が接続されているネットワーク５，ディスプレイ６，スピーカ７，二次記憶装置８の少なくとも１つに出力する。

検査装置１は、入力部１１，出力部１５，ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１６，アナログ／ディジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）１７，バッファ１８，及び主記憶装置１９を備える。検査装置として、情報処置装置を適用することができる。

入力部１１は、外部の入力装置とのインタフェースである。入力部１１には、マイクロフォン２から音響信号が入力される。入力部１１は、入力された音響信号をＡ／Ｄ変換器１７に出力する。

Ａ／Ｄ変換器１７は、音響信号を入力として得る。Ａ／Ｄ変換器１７は、音響信号をアナログ信号からディジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器１７は、ディジタル信号に変換された音響データをバッファ１８に出力する。

バッファ１８は、Ａ／Ｄ変換器１７からディジタル信号に変換された音響データを入力として得る。バッファ１８は、入力される音響データをバッファする。

ＣＰＵ１６は、バッファ１８から１フレーム分の音響信号を順次取り出して処理を行う。１フレームとは、単位時間長である。１フレームは、例えば、１秒から数秒で規定される。以降、１フレーム分の音響信号は、音響フレームと呼ばれる。

主記憶装置１９は、作業領域にロードされた睡眠時無呼吸症候群の検査プログラム１９ａを保持する。ＣＰＵ１６は、主記憶装置１９から睡眠時無呼吸症候群の検査プログラム１９ａを読み出して、実行することによって、音響分析部１２，睡眠状態決定部１３，及び無呼吸判定部１４として動作する。

音響分析部１２は、音響フレームを入力として得る。音響分析部１２は、音響フレームを分析し、音響フレームの特徴量を算出する。特徴量には、例えば、音響フレームの周波数スペクトル，周波数スペクトルのパワースペクトル，音量などがある。音響分析部１２は、算出された音響フレームの特徴量を睡眠状態決定部１３に出力する。音響分析部１２の詳細については後述される。

睡眠状態決定部１３は、音響分析部１２によって算出された音響フレームの特徴量を入力として得る。睡眠状態決定部１３は、音響フレームの特徴量に基づいて、音響フレームの睡眠状態の判定材料となるパラメータ（以下、判定用パラメータと称する）を算出する。判定用パラメータには、音響分析部１２によって算出された音響フレームの特徴量に基づいて得られる値が採用される。例えば、判定用パラメータは、音響フレームにおける音響信号の持続時間や、ホルマント数及びパワースペクトルの分散などの周波数的特徴を表す物理量である。睡眠状態決定部１３は、特徴音Ａ，特徴音Ｂ，特徴音Ｃ，および呼吸音に対して予め算出された判定用パラメータの値（以降、比較値と称する）を保持する。睡眠状態決定部１３は、音響データの判定用パラメータの値と、特徴音Ａ〜Ｃの比較値および呼吸音の比較値とを比較して、音響フレームの睡眠状態を決定する。睡眠状態には、音響フレームに呼吸音が含まれる、すなわち、被験者が呼吸をしている状態である「呼吸あり状態」が含まれる。また、睡眠状態には、音響フレームに特徴音Ａ〜Ｃの何れかが含まれる、すなわち、被験者が呼吸停止の状態から呼吸状態に遷移する状態である「無呼吸回復状態」が含まれる。さらに、睡眠状態には、音響フレームに特徴音Ａ〜Ｃおよび呼吸音のいずれも含まれない、すなわち、被験者の呼吸が停止している「呼吸なし状態」が含まれる。睡眠状態決定部１３は、音響フレームの睡眠状態を無呼吸判定部１４に出力する。睡眠状態決定部１３の詳細については、後述される。

無呼吸判定部１４は、睡眠状態決定部１３から、音響フレームの睡眠状態を入力として得る。無呼吸判定部１４は、音響フレームの睡眠状態の履歴を調査して、被験者の無呼吸状態を検出する。無呼吸判定部１４は、被験者の無呼吸状態の検出結果を出力部１５に出力する。無呼吸判定部１４の詳細については、後述される。

出力部１５は、外部の装置とのインタフェースである。出力部１５は、被験者の無呼吸状態の検出結果を入力として得る。出力部１５は、被験者の無呼吸状態の検出結果を、ネットワーク５，ディスプレイ６，スピーカ７，又は二次記憶装置８の何れか１つ又は２つ以上に出力する。

例えば、被験者の無呼吸状態が検出された場合には、出力部１５はスピーカ７から無呼吸状態の検出結果を示す警告音を出力して被験者に報知してもよい。例えば、出力部１５から出力される音響フレームの被験者の無呼吸状態の検出結果は、二次記憶装置８に格納されてもよい。例えば、出力部１５から出力される無呼吸状態の検出結果は、ディスプレイ６に表示されてもよい。例えば、出力部１５から出力される被験者の無呼吸状態の検出結果は、睡眠時無呼吸症候群の検査の専門機関に、ネットワーク５を通じて送信されてもよい。

＜＜音響分析部の構成例＞＞
音響分析部１２は、音響フレームを分析し、音響フレームの特徴量を算出する。第１実施形態では、音響分析部１２は、音響フレームの特徴量として、例えば、周波数のパワースペクトルを算出する。

図３は、音響分析部１２の構成例を示す図である。音響分析部１２は、サブフレーム分割部１２１，時間／周波数変換部１２２，及びパワースペクトル算出部１２３を含む。

サブフレーム分割部１２１は、音響フレームを入力として得る。サブフレーム分割部１２１は、音響フレームを所定の時間長のサブフレームに分割する。音響フレームの時間長が２秒である場合、サブフレーム分割部１２１は、音響フレームを、例えば、１００等分し、所定の時間長として２０ミリ秒のサブフレームに分割する。サブフレーム分割部１２１は、サブフレームに分割された音響フレームを時間／周波数変換部１２２に出力する。

時間／周波数変換部１２２は、サブフレームに分割された音響フレームを入力として得る。時間／周波数変換部１２２は、サブフレーム単位でフーリエ変換を実行し、時間領域の音響信号を周波数領域の信号に変換する。時間／周波数変換部１２２は、１フレームに含まれる全サブフレームの周波数スペクトルを算出し終えると、算出された１フレームに含まれる全サブフレームの周波数スペクトルを、パワースペクトル算出部１２３に出力する。

パワースペクトル算出部１２３は、時間／周波数変換部１２２によって算出された１フレームに含まれる全サブフレームの周波数スペクトルを入力として得る。パワースペクトル算出部１２３は、各サブフレームの周波数スペクトルから各サブフレームのパワースペクトルを算出する。パワースペクトル算出部１２３は、１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを算出し終えると、算出された１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを出力する。

＜＜睡眠状態決定部の構成例＞＞
睡眠状態決定部１３は、音響フレームの特徴量から音響フレームの判定用パラメータの値を算出し、予め算出されている特徴音Ａ〜Ｃおよび呼吸音の比較値と比較し、音響フレームの睡眠状態を決定する。第１実施形態では、睡眠状態決定部１３は、音響分析部１２から入力される、１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルから得られる情報に基づいて、判定用パラメータの値を算出する。第１実施形態では、判定用パラメータとして、音響フレームに含まれる音響信号の持続時間，ホルマント数，および微細構造パワースペクトルの分散が用いられる。

図４は、睡眠状態決定部１３の構成例を示す図である。睡眠状態決定部１３は、信号持続時間算出部１３１と、周波数特性比較部１３２と、格納部１３３とを備える。

格納部１３３は、主記憶装置１９の記憶領域に作成される。格納部１３３は、特徴音Ａ，特徴音Ｂ，特徴音Ｃ，および呼吸音の比較値を格納する。呼吸音とは、息を吸う動作および息を吐く動作に伴って発生する一連の音、すなわち、寝息やいびき等の音である。特徴音Ａ，特徴音Ｂ，特徴音Ｃ，および呼吸音の比較値の種類と、入力される音響フレームから算出される判定用パラメータの値は同じ種類のものが用いられる。第１実施形態では、音響信号の持続時間と音響信号の周波数特性から得られる情報とが判定用パラメータとして用いられる。音響信号の周波数特性から得られる情報には、例えば、ホルマント数および微細構造パワースペクトルの分散値がある。

図５Ａ，図５Ｂ，および図５Ｃは、それぞれ呼吸音，特徴音Ｂ，および特徴音Ｃの周波数特性の一例を示す図である。また、図５Ａ，図５Ｂ，および図５Ｃに示される例では、周波数特性から得られる情報、すなわち、判定用パラメータとして、音響信号の持続時間，ホルマント数，および微細構造パワースペクトルの分散が示される。

図５Ａは、呼吸音の周波数特性の一例について示す図である。呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフでは、明確なピークはないが、細かい凹凸が見られる。呼吸音の音響信号の持続時間の範囲は、０．５秒から２．０秒である。呼吸音のホルマント数の範囲は、０個から１個である。図５Ａに示されるように、呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフには細かい凹凸があるため、パワースペクトルの平均からのばらつきを示す、呼吸音の微細構造パワースペクトルの分散は、一定の範囲の値をとり得る。

特徴音Ａ、すなわち、短い呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係は、図５Ａに示される呼吸音の、周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフに類似する。特徴音Ａの音響信号の持続時間は０．２秒から０．３秒である。また、特徴音Ａの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフは、図５Ａに示される呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフに類似するため、特徴音Ａに含まれるホルマント数の範囲は０個から１個である。さらに、特徴音Ａの微細構造パワースペクトルの分散も、呼吸音の微細構造のパワースペクトルの分散と近似する値をとり得る。

図５Ｂは、特徴音Ｂ、すなわち、うなり声の周波数特性の一例について示す図である。特徴音Ｂの音響信号の持続時間の範囲は、０．１秒から０．３秒である。図５Ｂに示されるように、特徴音Ｂの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフは、２個から３個の明確なピークが見られる。特徴音Ｂに含まれるホルマント数の範囲は、２個から４個である。図５Ｂに示される、特徴音Ｂの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフと、図５Ａに示される呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフとを比べると、特徴音Ｂのグラフの方がパワースペクトルの値の変動が大きい。従って、特徴音Ｂの微細構造パワースペクトルの分散の値は、呼吸音の微細構造パワースペクトルの分散の値よりも、大きい。

図５Ｃは、特徴音Ｃ、すなわち、被験者の体が動く音の周波数特性の一例について示す図である。特徴音Ｃの音響信号の持続時間の範囲は、０．５秒から３．０秒である。図５Ｃに示されるように、特徴音Ｃの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフは、明確なピークはなく、平坦である。特徴音Ｃの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフには明確なピークはないため、特徴音Ｃに含まれるホルマント数は、０個である。図５Ｃに示される、特徴音Ｃの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフと、図５Ａに示される呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフとを比べると、特徴音Ｃのグラフの方がパワースペクトルの値の変動が小さい。従って、特徴音Ｃの微細構造パワースペクトルの分散の値は、呼吸音の微細構造パワースペクトルの分散の値よりも小さい。

図６は、呼吸音，特徴音Ａ，特徴音Ｂ，および特徴音Ｃの周波数特性をまとめた表の例である。図６に示される例では、微細構造パワースペクトルの分散の範囲を予め“大”，“中”，“小”の３つに分類し、呼吸音の微細構造パワースペクトルの分散の取り得る値の範囲を“中”と定めた場合の例を示す。

特徴音Ａの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフ（図示せず）は、呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフ（図５Ａ）に類似するため、微細構造パワースペクトルの分散の値も類似する。従って、特徴音Ａの微細構造パワースペクトルの分散の値は、呼吸音と同じ"中"である。

特徴音Ｂの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフ（図５Ｂ）と、呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフ（図５Ａ）とを比べると、特徴音Ｂのグラフの方がパワースペクトルの値の分散が大きい。従って、特徴音Ｂの微細構造パワースペクトルの分散の値は、“大”である。

特徴音Ｃの周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフ（図５Ｃ）と、呼吸音の周波数とパワースペクトルとの関係を示すグラフ（図５Ａ）とを比べると、特徴音Ｃのグラフの方がパワースペクトルの値の分散が小さい。従って、特徴音Ｃの微細構造パワースペクトルの分散の値は、“小”である。

図４に戻って、信号持続時間算出部１３１は、１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを入力として得る。信号持続時間算出部１３１は、１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルから、当該音響フレームに含まれる音響信号の持続時間を算出する。

図７は、信号持続時間算出部１３１による、音響信号の持続時間算出処理のフローの例を示す図である。図７に示される例では、信号持続時間算出部１３１は、サブフレームＴにおける音響信号と、その時間的に前のサブフレームＴ−ｔにおける音響信号との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求め、音響信号の持続時間を算出する。音響フレームに含まれるサブフレームの数はＭ（Ｍは０を含まない自然数）と定められる。

信号持続時間算出部１３１は、音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルが音響分析部１２から入力されると、音響信号の持続時間算出処理を開始する。

信号持続時間算出部１３１は、サブフレームを示す変数Ｔの初期値をＴ＝１に設定する（ＯＰ１）。サブフレームを示す変数Ｔの範囲は、１≦Ｔ≦Ｍ−１である。

次に、信号持続時間算出部１３１は、サブフレームＴから時間的に遡るサブフレームの個数を示す変数ｔの値の初期値をｔ＝１に設定する（ＯＰ２）。サブフレームＴより時間的に前のサブフレームの個数を示す変数ｔの範囲は、１≦ｔ≦Ｔである。

信号持続時間算出部１３１は、サブフレームＴに含まれる音響信号と、サブフレームＴ−ｔに含まれる音響信号との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を、以下の式１を用いて算出する（ＯＰ３）。以降、サブフレームＴに含まれる音響信号と、サブフレームＴ−ｔに含まれる音響信号との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）は、「サブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）」と呼ばれる。

信号持続時間算出部１３１は、算出されたサブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、所定の閾値以上か否かを判定する（ＯＰ４）。例えば、所定の閾値は、０．７である。

算出されたサブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値以上である場合には（ＯＰ４：Ｙｅｓ）、サブフレームＴに含まれる音響信号と、サブフレームＴ−ｔに含まれる音響信号が同じ音響信号であるとみなされる。すなわち、サブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が閾値以上である場合には、音響信号が、サブフレームＴ−ｔからサブフレームＴまで持続していることが示される。

サブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が閾値以上である場合には（ＯＰ４：Ｙｅｓ）、次に、信号持続時間算出部１３１は、ｔが変数Ｔより小さいか否かを判定する（ＯＰ５）。すなわち、サブフレームＴより時間的に前のサブフレームＴ−ｔが存在するか否かを判定する。

変数ｔが変数Ｔより小さい場合には（ＯＰ５：Ｙｅｓ）、サブフレームＴより時間的に前に、サブフレームＴとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）が求められていないサブフレームＴ−ｔが存在することが示される。すなわち、サブフレームＴについて相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が継続していることが示される。

変数ｔが変数Ｔより小さい場合には（ＯＰ５：Ｙｅｓ）、信号持続時間算出部１３１は、変数ｔ＝ｔ＋１とする（ＯＰ６）。

変数ｔが変数Ｔ以上の場合には（ＯＰ５：Ｎｏ）、サブフレームＴより時間的に前の全てのサブフレームについて、サブフレームＴとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）が求められたことが示される。すなわち、サブフレームＴについて、相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が終了することが示される。このとき、処理はＯＰ９に移り、サブフレームＴの次のサブフレームＴ＋１について相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理に移る。

算出されたサブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値未満である場合には（ＯＰ４：Ｎｏ）、サブフレームＴに含まれる音響信号と、サブフレームＴ−ｔに含まれる音響信号とが異なる音響信号であるとみなされる。算出されたサブフレームＴとサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値未満である場合には、信号持続時間算出部１３１は、サブフレームＴとサブフレームＴより時間的に前のサブフレームとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理を終了する。

信号持続時間算出部１３１は、サブフレームＴ−ｔと、サブフレームＴ−ｔ+１との境界を音響信号の持続区間の境界に定める（ＯＰ７）。以降、音響信号の持続区間は、単に、「区間」とも呼ばれる。

次に、信号持続時間算出部１３１は、変数ＴがＭ−１より小さいか否かを判定する（ＯＰ８）。すなわち、信号持続時間算出部１３１は、音響フレームに含まれるすべてのサブフレームＴについて、サブフレームＴとサブフレームＴの時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が終了したか否かを判定する。

変数ＴがＭ−１より小さい場合には（ＯＰ８：Ｙｅｓ）、音響フレームに含まれるすべてのサブフレームＴについて、サブフレームＴとサブフレームＴの時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が終了していないことが示される。変数ＴがＭ−１より小さい場合には、信号持続時間算出部１３１は、変数Ｔ＝Ｔ＋１とする（ＯＰ９）。その後、処理がＯＰ２に移り、次のサブフレームＴについて、サブフレームＴとサブフレームＴの時間的に前のサブフレームとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が実行される。

変数ＴがＭ−１以上の場合には（ＯＰ８：Ｎｏ）、音響フレームに含まれるすべてのサブフレームＴについて、サブフレームＴとサブフレームＴの時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が終了したことが示される。信号持続時間算出部１３１は、ＯＰ７において定められた区間の境界に基づいて、音響信号の持続する区間を決定し、各区間に含まれる音響信号の持続時間を算出する（ＯＰ１０）。信号持続時間算出部１３１は、各区間に含まれるサブフレームの数を計算し、各区間における音響信号の持続時間を算出する。例えば、音響フレームの時間長が２秒であり、サブフレームの時間長が音響フレームの１００分の１の２０ミリ秒であるとすると、１つの区間にサブフレームが５つ含まれている場合には、その区間における音響信号の持続時間は０．１秒として算出される。

図８は、図７の音響信号の持続時間算出処理を説明する図である。図８において、音響フレームの先頭のサブフレームはサブフレーム０と示され、時間軸に沿って、サブフレーム１，サブフレーム２，・・・と示される。図８に示される例では、音響フレームのサブフレーム０からサブフレーム１７までが示される。

図８に示される例では、サブフレーム８からサブフレーム１３にまたがって、特徴音が含まれるものとする。また、図８に示される音響信号について、図７に示される処理を行った結果の一例をテーブルＴ１で示す。すなわち、グラフＧ１の音響信号を含む音響フレームに含まれるすべてのサブフレームＴについて、サブフレームＴとサブフレームＴからｔだけ時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理を行った結果の一部をテーブルＴ１で示す。テーブルＴ１では、縦がサブフレームを示す変数Ｔの値であり、横がサブフレームＴからｔだけ前のサブフレームＴ−ｔの値を示す。テーブルＴ１の座標（Ｔ，Ｔ−ｔ）に記載された値が、サブフレームＴとサブフレームＴからｔだけ時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値を示す。

例えば、テーブルＴ１は、図７に示すフローに従って、以下に示すようにして作成される。

信号持続時間算出部１３１は、まず、Ｔ＝１、ｔ＝１に設定する（図７：ＯＰ１，ＯＰ２）。信号持続時間算出部１３１は、サブフレーム１とサブフレーム０との相関係数ｒ_T
（ｔ）を求める（図７：ＯＰ３）。信号持続時間算出部１３１は、サブフレーム１とサブフレーム０との相関係数ｒ_T（ｔ）の値をテーブルＴ１の座標（１，０）に記録する。サ
ブフレーム１とサブフレーム０との相関係数ｒ_T（ｔ）の値があらかじめ定められた閾値
である０．７以上である場合（図７：ＯＰ４、Ｙｅｓ）、信号持続時間算出部１３１は、ｔはＴより小さいか否かを判定する（図７：ＯＰ５）。ｔ＝１、Ｔ＝１であるので、すなわち、ｔはＴと等しいので（図７：ＯＰ５、Ｎｏ）、信号持続時間算出部１３１は、Ｔ＝Ｔ＋１＝１＋１＝２にする（図７：ＯＰ９）。次に、信号持続時間算出部１３１は、ｔ＝１に設定し（図７：ＯＰ２）、サブフレーム２とサブフレーム１との相関係数ｒ_T（ｔ）
を求める（図７：ＯＰ３）。

以降、図７のＯＰ２〜ＯＰ９の処理を行って、信号持続時間算出部１３１は、図８に示されるテーブルＴ１を得る。

図７のＯＰ１０の処理において、音響フレームに含まれる全サブフレームＴについて、サブフレームＴとサブフレームＴより時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）が算出されると、信号持続時間算出部１３１は、音響信号の持続区間を求める。図８に示される例では、テーブルＴ１中の「０．７」未満となる座標と、「０．７」以上となる座標との間で音響信号の持続区間の境界が決定される。信号持続時間算出部１３１は、サブフレーム８からサブフレーム１３を含む区間Ａ，サブフレーム１６とサブフレーム１７とを含む区間Ｂを検出する。

信号持続時間算出部１３１は、区間Ａ，および区間Ｂそれぞれについて、音響信号の持続時間を算出する。図８に示される例では、サブフレームの時間長が０．０２秒であるとする。従って、図８に示される例では、区間Ａの持続時間は０．１２秒（０．０２秒×６）である。区間Ｂの持続時間は０．０４秒（０．０２秒×２）である。

信号持続時間算出部１３１は、音響フレームに含まれる各音響信号の持続区間と、音響信号の持続区間における音響信号の持続時間とを、周波数特性比較部１３２に出力する。

周波数特性比較部１３２は、１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトル，該当する音響フレームに含まれる音響信号の持続区間，及びそれぞれの音響信号の持続区間の持続時間を入力として得る。周波数特性比較部１３２は、音響フレームから、音響信号の持続時間が一定値以上である音響信号の持続区間のみを抽出する。音響信号の持続時間が一定値以上とは、例えば、特徴音Ｃの音響信号の持続時間の値が０．１秒から０．３秒なので、音響フレームに含まれる音響信号の持続時間が０．１秒以上であることをいう。

周波数特性比較部１３２は、抽出された区間について、平均パワースペクトルを算出する。抽出された区間の平均パワースペクトルから、周波数特性比較部１３２は、ケプストラム分析法等公知の方法を用いて、抽出された区間内での音響信号を包絡部分と微細構造部分とに分離する。周波数特性比較部１３２は、分離された包絡部分のパワースペクトルを算出する。周波数特性比較部１３２は、包絡部分のパワースペクトルの極大値（ピーク）の数を求め、ホルマント数とする。このとき、微小なピークはホルマント数から除いてもよい。

周波数特性比較部１３２は、以下の式２を用いて、抽出された区間における音響信号の微細構造のパワースペクトルの分散を算出する。

以上のようにして、周波数特性比較部１３２は、音響フレームに含まれる音響信号の持続時間が一定値以上の区間それぞれについて、ホルマント数と微細構造パワースペクトルの分散の値とを算出する。

例えば、図８に示される音響信号の場合には、区間Ａの持続時間は０．１２秒，区間Ｂの持続時間は０．０４秒であるので、区間Ａのみ持続時間が一定値（例えば、０．１秒）以上である。従って、周波数特性比較部１３２は、図８に示される音響信号の場合には、区間Ａを抽出する。周波数特性比較部１３２は、抽出された、区間Ａに含まれる音響信号の、ホルマント数と微細構造パワースペクトルの分散の値とを算出する。

周波数特性比較部１３２は、抽出された各区間における音響信号のホルマント数及び微細構造パワースペクトルの分散の値と、特徴音Ａ〜Ｃ及び呼吸音のホルマント数及び微細構造パワースペクトルの分散の比較値の範囲とをそれぞれ比較する。以降、区間に含まれる音響信号のホルマント数及び微細構造パワースペクトルの分散の値は、「睡眠状態判定用パラメータ」と呼ばれる。

周波数特性比較部１３２は、抽出された区間における睡眠状態判定用パラメータの値が、特徴音Ａ〜Ｃの睡眠状態判定用パラメータの比較値の範囲に含まれる場合には、当該区間に特徴音が含まれることを検出する。当該区間に特徴音が含まれることは、すなわち、当該区間を有する音響フレームに特徴音が含まれていることを示す。音響フレームに特徴音が含まれる状態は、被験者が呼吸停止状態から呼吸状態に遷移する状態である、「無呼吸回復状態」と呼ばれる。すなわち、周波数特性比較部１３２は、抽出された区間の内の少なくとも１つの区間が特徴音を含む場合には、音響フレームの睡眠状態を「無呼吸回復状態」であると判定する。

周波数特性比較部１３２は、抽出された区間の睡眠状態判定用パラメータの値が呼吸音の睡眠状態判定用パラメータの比較値の範囲に含まれる場合には、当該区間に呼吸音が含まれることを検出する。

周波数特性比較部１３２は、抽出された何れの区間にも特徴音が含まれず、且つ、抽出された区間のうち少なくとも１つの区間に呼吸音が含まれる場合には、音響フレームの睡眠状態を「呼吸あり状態」と判定する。

周波数特性比較部１３２は、抽出された区間のいずれも、特徴音も呼吸音も含まない場合には、音響フレームに特徴音も呼吸音も含まれていないことを検出する。音響フレームに特徴音も呼吸音も含まれていない場合には、被験者は呼吸停止状態であることが推測される。被験者が呼吸停止状態であると推測される状態を、「呼吸なし状態」と定義する。すなわち、抽出された区間のいずれの睡眠状態判定用パラメータの値も、特徴音Ａ〜Ｃ及び呼吸音のいずれかの睡眠状態判定用パラメータの比較値の範囲に含まれない場合には、周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態を「呼吸なし状態」であると判定する。

例えば、図８に示される例の音響信号の場合には、区間Ａに特徴音が含まれることが検出されるので、図８に示される例の音響信号の睡眠状態は「無呼吸回復状態」と判定される。

周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態の判定結果として「無呼吸回復状態」，「呼吸あり状態」，及び「呼吸なし状態」のいずれかを無呼吸判定部１４に出力する。

図９は、周波数特性比較部１３２の音響フレームの睡眠状態決定処理のフローの例を示す図である。

周波数特性比較部１３２は、１フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトル，該当する音響フレームに含まれる音響信号の持続区間，及びそれぞれの音響信号の持続区間の持続時間が入力されると、音響フレームの睡眠状態決定処理を開始する。

周波数特性比較部１３２は、音響信号の持続時間が一定値以上の区間が、音響フレームに含まれるか否かを判定する（ＯＰ１２）。例えば、周波数特性比較部１３２は、音響フレームに含まれる各区間について、音響信号の持続時間が０．１秒以上であるか否かを判定する。

音響信号の持続時間が一定値以上の区間が、音響フレームに含まれる場合には（ＯＰ１２：Ｙｅｓ）、周波数特性比較部１３２は、音響信号の持続時間が一定値以上の区間を抽出する。周波数特性比較部１３２は、抽出された各区間について、持続時間内の音響信号の周波数特性を算出する（ＯＰ１３）。算出される周波数特性は、ホルマント数や微細構造パワースペクトルの分散等であり、各区間に含まれるサブフレームのパワースペクトルに基づいて算出される。

周波数特性比較部１３２は、抽出された各区間の音響信号の周波数特性の値と、格納部１３３に格納される特徴音Ａ〜Ｃの周波数特性の比較値の範囲とを比較し、抽出された区間の何れかに特徴音が含まれるか否かを判定する（ＯＰ１４）。

抽出された区間の少なくとも１つに特徴音が含まれる場合には（ＯＰ１４：Ｙｅｓ）、周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態を「無呼吸回復状態」と決定する（ＯＰ１６）。周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態として「無呼吸回復状態」を出力し、音響フレームの睡眠状態決定処理を終了する。

抽出された区間の何れにも特徴音が含まれない場合には（ＯＰ１４：Ｎｏ）、周波数特性比較部１３２は、抽出された区間の少なくとも１つに呼吸音が含まれているか否かを判定する（ＯＰ１５）。

抽出された区間の少なくとも１つに呼吸音が含まれている場合には（ＯＰ１５；Ｙｅｓ）、周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態を「呼吸あり状態」に決定する（ＯＰ１７）。周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態として「呼吸あり状態」を出力し、音響フレームの睡眠状態決定処理を終了する。

音響信号の持続時間が一定値以上の区間が、音響フレームに含まれない場合には（ＯＰ１２：Ｎｏ）、周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態を「呼吸なし状態」に決定する（ＯＰ１８）。また、抽出された各区間のいずれも特徴音及び呼吸音を含まない場合には（ＯＰ１５；Ｎｏ）、周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態を「呼吸なし状態」に決定する（ＯＰ１８）。周波数特性比較部１３２は、音響フレームの睡眠状態として「呼吸なし状態」を出力し、音響フレームの睡眠状態決定処理を終了する。

＜＜無呼吸判定部の構成例＞＞
無呼吸判定部１４は、音響フレームの睡眠状態である、「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」，および「無呼吸回復状態」の何れか１つを入力として得る。無呼吸判定部１４は、音響フレームの睡眠状態の履歴に基づいて、被験者の無呼吸状態を検出する。

図１０は、無呼吸判定部１４の構成例を示す図である。無呼吸判定部１４は、状態推移調査部１４１，遅延素子１４２，及び状態メモリ１４３を含む。

入力された音響フレームの睡眠状態は、状態推移調査部１４１と、遅延素子１４２に入力される。遅延素子１４２は、１フレーム処理分遅延させて、音響フレームの睡眠状態を状態メモリ１４３に格納する。すなわち、遅延素子１４２は、音響フレームの睡眠状態が入力されると、一旦保持し、次の音響フレームの睡眠状態が入力されたときに、１つ前の音響フレームの睡眠状態を状態メモリ１４３に格納する。

状態メモリ１４３には、音響フレームの睡眠状態が時系列に沿って順番に格納される。状態メモリ１４３は、現音響フレームから時間的に遡って、例えば、数分間分の音響フレームの睡眠状態の履歴を格納する。

状態推移調査部１４１は、音響フレームの睡眠状態を入力として得る。音響フレームの睡眠状態が「無呼吸回復状態」である場合には、状態推移調査部１４１は、状態メモリ１４３に格納される音響フレームの睡眠状態の履歴を遡って調査する。

図１１は、睡眠時無呼吸症候群の患者の睡眠時の呼吸の例を示すグラフである。睡眠時無呼吸症候群の患者は、睡眠中、呼吸状態から、呼吸停止状態に遷移する。呼吸停止状態が一定時間（例えば、１０秒から２分程度）経過したのち、特徴音が発生して、睡眠時無呼吸症候群の患者は呼吸を開始する。すなわち、睡眠時無呼吸症候群の患者は、睡眠中、「呼吸あり状態」ののち、「呼吸なし状態」を一定時間継続し、「無呼吸回復状態」へと推移する。

状態推移調査部１４１は、睡眠時無呼吸症候群の患者の睡眠状態が、「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」を一定時間継続，「無呼吸回復状態」の順に推移することを利用し、被験者の無呼吸状態を検出する。すなわち、状態推移調査部１４１は、音響フレームの睡眠状態が「無呼吸回復状態」の場合には、状態メモリ１４３に格納される音響フレームの睡眠状態の履歴を調査する。状態推移調査部１４１は、現音響フレームの前に、「呼吸なし状態」が一定時間継続し、かつ、「呼吸なし状態」のさらに前に「呼吸あり状態」があるか否かを調査する。状態推移調査部１４１は、調査の結果、「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」が一定時間継続，その後「無呼吸回復状態」の順に被験者の睡眠状態が推移している場合には、被験者が無呼吸状態であることを検出する。

状態推移調査部１４１は、音響フレームの睡眠状態が「呼吸あり状態」および「呼吸なし状態」の場合には、処理を終了する。状態推移調査部１４１は、無呼吸状態の検出結果を出力部１５に出力する。

図１２は、無呼吸判定部１４の状態推移調査部１４１の無呼吸状態検出処理の例のフローを示す図である。状態推移調査部１４１は、睡眠状態決定部１３から、現音響フレームの睡眠状態が入力されることによって、無呼吸状態判定処理を開始する。

状態推移調査部１４１は、現音響フレームの睡眠状態が「無呼吸回復状態」であるか否かを判定する（ＯＰ２１）。

現音響フレームの睡眠状態が「無呼吸回復状態」でない場合には（ＯＰ２１：Ｎｏ）、すなわち、「呼吸なし状態」または「呼吸あり状態」の場合には、状態推移調査部１４１は、無呼吸状態判定処理を終了する。

現音響フレームの睡眠状態が「無呼吸回復状態」である場合には（ＯＰ２１：Ｙｅｓ）、状態推移調査部１４１は、状態メモリ１４３に格納されている音響フレームの睡眠状態の履歴を遡って調査する。

状態推移調査部１４１は、音響フレームの睡眠状態の履歴を遡って調査し、現音響フレームの前に、「呼吸なし状態」が一定時間継続しているか否かを調査する（ＯＰ２２）。呼吸をしていない状態が１０秒以上継続すると、無呼吸状態と判断される。しかし、被験者が呼吸していない状態が数分以上続くような場合は、音響を収録するマイクが被験者とは逆の方向を向いている等の状態が考えられる。したがって、状態推移調査部１４１は、「呼吸なし状態」が、例えば、１０秒以上２分未満継続しているか否かを調査する。なお、「呼吸なし状態」の継続時間は、睡眠状態が「呼吸なし状態」である音響フレームの連続している数によって検出可能である。例えば、１つの音響フレームが２秒である場合には、睡眠状態が「呼吸なし状態」である音響フレームが５つ以上連続している場合に、「呼吸なし状態」が１０秒以上継続していることが検出される。

「呼吸なし状態」が一定時間継続していない場合には（ＯＰ２２：Ｎｏ）、被験者が単に特徴音を発しただけの場合等が考えられ、被験者が無呼吸状態であるとは確定できない。したがって、状態推移調査部１４１は、無呼吸状態判定処理を終了する。

「呼吸なし状態」が一定時間継続している場合には（ＯＰ２２：Ｙｅｓ）、状態推移調査部１４１は、「呼吸なし状態」のさらに前に、「呼吸あり状態」があるか否かを調査する（ＯＰ２３）。「呼吸なし状態」のさらに前に、「呼吸あり状態」がない場合には（ＯＰ２３：Ｎｏ）、被験者が無呼吸状態であるとは確定できないため、状態推移調査部１４１は、無呼吸状態判定処理を終了する。

「呼吸なし状態」のさらに前に、「呼吸あり状態」がある場合には（ＯＰ２３：Ｙｅｓ）、状態推移調査部１４１は、被験者が無呼吸状態であることを検出する（ＯＰ２４）。状態推移調査部１４１は、無呼吸状態検出結果を出力部１５に出力し、無呼吸状態検出処理を終了する。

＜＜睡眠時無呼吸症候群の検査装置の動作例＞＞
図１３は、検査装置１の睡眠時無呼吸症候群の検査処理の例のフローを示す図である。

被験者３（図２）は、就寝時に、検査装置１を起動することによって、睡眠時無呼吸症候群の検査を開始する。被験者３は、マイクロフォン２（図２）が被験者３の発する呼吸音や音声、および被験者の体動音を精度よく収集可能な向きに向ける。例えば、被験者３の就寝時の位置に対して上方にマイクロフォン２が配置される。被験者３は、その後、就寝する。

検査装置１は、被験者３からの睡眠時無呼吸症候群の検査の開始操作を受け付けると、睡眠時無呼吸症候群の検査処理を開始する。

検査装置１の入力部１１は、マイクロフォン２からの音響信号の入力を受け付ける（ＯＰ３1）。音響信号は、アナログ／ディジタル変換器１７（図２），およびバッファ１８
（図２）を介して、音響フレームに変換され、音響分析部１２のサブフレーム分割部１２１に入力される。

サブフレーム分割部１２１は音響フレームが入力されると、音響フレームをサブフレームに分割する（ＯＰ３２）。サブフレーム分割部１２１は、サブフレームに分割された音響フレームを時間／周波数変換部１２２に出力する。

サブフレームに分割された音響フレームが入力されると、音響分析部１２の時間／周波数変換部１２２は、音響フレームに含まれる音響信号をフーリエ変換して、周波数領域の音響信号に変換する。時間／周波数変換部１２２は、周波数領域の音響信号に変換された音響フレームをパワースペクトル算出部１２３に出力する。パワースペクトル算出部１２３は、周波数領域の音響信号に変換された音響フレームが入力されると、音響フレームに含まれるサブフレームごとに、特徴量としてパワースペクトルを算出する（ＯＰ３３）。パワースペクトル算出部１２３は、算出された音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを、睡眠状態決定部１３に出力する。

音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルが入力されると、睡眠状態決定部１３は、例えば、図７に示される音響信号の持続時間算出処理，及び図９に示される睡眠状態決定処理を実行し、音響フレームの睡眠状態を決定する（ＯＰ３４）。睡眠状態決定部１３は、決定された音響フレームの睡眠状態を無呼吸判定部１４に出力する。

無呼吸判定部１４は、音響フレームの睡眠状態が入力されると、例えば、図１２に示される、無呼吸状態検出処理を実行し、音響フレームの睡眠状態の履歴から、被験者の無呼吸状態を検出する（ＯＰ３５）。無呼吸判定部１４は、被験者の無呼吸状態の検出結果を、出力部１５（図２）に出力する。

出力部１５は、無呼吸状態の検出結果を、ネットワーク５，ディスプレイ６，スピーカ７，二次記憶装置８の少なくとも１つに出力する。

検査装置１は、被験者３によって、睡眠時無呼吸症候群の検査の終了操作が行われたか否かを判定する（ＯＰ３６）。被験者３によって睡眠時無呼吸症候群の検査の終了操作が行われない場合には（ＯＰ３６：Ｎｏ）、処理がＯＰ３１に戻る。すなわち、被験者３が就寝中はＯＰ３１からＯＰ３５の処理が繰り返される。

被験者３が起床し、検査装置１を操作し、睡眠時無呼吸症候群の検査終了の操作を行うと、検査装置１が終了操作を検知し（ＯＰ３６：Ｙｅｓ）、睡眠時無呼吸症候群の検査が終了する。

＜＜第１実施形態の作用効果＞＞
第１実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査装置１は、睡眠時無呼吸症候群の患者が無呼吸状態から呼吸状態に遷移する際に生じる特徴的な音を利用して、被験者の無呼吸状態を検出する。すなわち、被験者の睡眠時の音の解析を行い、特徴音が含まれているか否かを以て、被験者が無呼吸状態か否かを判定する。従って、被験者に器具を取り付けることなく、音を用いた簡易的な睡眠時無呼吸症候群の検査を実施することができる。さらに、音の解析によって得られた周波数特性を用いて判定を行うので、音量のみに基づき判定を行う場合に比べて、無呼吸状態の誤検出を防ぐことができ、無呼吸状態の検出の精度が向上する。

また、検査装置１は、音響フレームに含まれる音響信号が特徴音および呼吸音か否かを判定し、音響フレームの睡眠状態を「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」，および「無呼吸回復状態」の何れかに決定する。音響フレームの睡眠状態が「無呼吸回復状態」と判定された場合には、検査装置１は、音響フレームの睡眠状態の履歴を調査し、睡眠状態が「呼吸あり状態」、「呼吸なし」状態が一定時間継続、「無呼吸回復状態」の順に遷移しているか否かを判定する。検査装置１は、音響フレームの睡眠状態が「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」が一定時間以上継続，「無呼吸回復状態」の順に推移する場合に、被験者が無呼吸状態であることを検出する。これによって、特徴音の誤検出等による無呼吸状態の誤検出を防止することができ、無呼吸状態の検出の精度を高めることができる。

被験者にとっては、検査装置１によって、簡易に睡眠時無呼吸症候群の検査を行うことができる。検査装置１の睡眠時無呼吸症候群の検査結果を受けて、被験者は自身の睡眠時無呼吸状態を知ることができ、睡眠時無呼吸症候群の疑いがある場合には、専門の機関に精密な検査を受けるための判断をすることができる。

＜＜第１実施形態の変形例＞＞
第１実施形態の検査装置１の睡眠状態決定部１３及び無呼吸判定部１４は、以下の様に構成されてもよい。睡眠状態決定部１３は、音響フレームに特徴音が含まれることを検出した場合に、特徴音が検出された旨の検出結果を無呼吸判定部１４に出力する。睡眠状態決定部１３から特徴音が検出された旨の検出結果が入力されると、無呼吸判定部１４は、被験者の睡眠状態が無呼吸状態であることを検出する。無呼吸判定部１４は、無呼吸状態の検出結果を、出力部１５（図２）に出力する。

また、第１実施形態の検査装置１の信号持続時間算出部１３１は、図７及び図８に示される例で説明されたようにして、音響信号の持続区間を求めた。これに代えて、信号持続時間算出部１３１は、基準のサブフレームＴとの相関係数を求める、時間的に前に遡るサブフレームＴ−ｔの数を予め決めておいてもよい。基準のサブフレームＴを含めて、時間的に前に遡るサブフレームの数ｗはウィンドウサイズと呼ばれる。信号持続時間算出部１３１は、ウィンドウに含まれるサブフレームそれぞれと基準のサブフレームとの相関係数を求めると、ウィンドウをずらして、次の基準のサブフレームＴ−１について、相関係数を求める。例えば、ウィンドウサイズがｗ＝２の場合には、信号持続時間算出部１３１は、基準のサブフレームＴとその直前のサブフレームＴ−１との相関係数を求めると、ウィンドウをずらして、次に、サブフレームＴ−１を基準のサブフレームとする。信号持続時間算出部１３１は、基準のサブフレームＴ−１とウィンドウに含まれるサブフレームＴ−２との相関係数を求める。さらに、信号持続時間算出部１３１は、ウィンドウをずらして、基準をサブフレームＴ−２とし、サブフレームＴ−２とウィンドウに含まれるサブフレームＴ−３との相関係数を求める。このように、信号持続時間算出部１３１は、ウィンドウを時間的に前に遡るようにしてずらしていき、基準のサブフレームをずらしながら、相関係数を求める。相関係数が閾値未満であるときには、その時の基準のサブフレームＴにおける音響信号とサブフレームＴ−ｔにおける音響信号とは異なる音響信号であるとみなされる。信号持続時間算出部１３１は、サブフレームＴ−ｔとサブフレームＴ−ｔ＋１との境界を音響信号の持続区間の境界に定める。

＜第２実施形態＞
第２実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査装置は、第１実施形態の検査装置１の構成と共通する構成を有するため、相違する点についてのみ説明する。第２実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査装置は、第１実施形態の検査装置１と、睡眠状態決定部１３の構成が異なる。

図１４は、第２実施形態の検査装置の睡眠状態決定部１３ｂの構成例を示す図である。第２実施形態の睡眠状態決定部１３ｂは、信号持続時間算出部１３１ｂ，周波数特性比較部１３２ｂ，格納部１３３，遅延素子１３４，およびパワースペクトル格納部１３５を備える。

睡眠状態決定部１３ｂに音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルが入力されると、音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルは、遅延素子１３４，信号持続時間算出部１３１ｂ，および周波数特性比較部１３２ｂに入力される。遅延素子１３４は、１つの音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルが入力されると、１フレーム処理分遅延させて、パワースペクトル格納部１３５に１つの音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを格納する。

パワースペクトル格納部１３５は、所定時間分の音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを格納する。

信号持続時間算出部１３１ｂは、１つの音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを入力として得る。信号持続時間算出部１３１ｂは、１つの音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルに基づいて、音響フレームに含まれる音響信号の持続区間と持続時間とを算出する。音響フレームに含まれる音響信号の持続時間算出処理は、第１実施形態の信号持続時間算出部１３１で説明された処理と同様でよい。

信号持続時間算出部１３１ｂは、例えば、式１を用いて、サブフレームＴとサブフレームＴよりｔだけ時間的に前のサブフレームＴ−ｔとの相関係数ｒ_T（ｔ）を求める。この
とき、第１実施形態の信号持続時間算出部１３１では、サブフレームの番号を示す変数Ｔの初期値は１であった。第２実施形態の信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレームの番号を示す変数Ｔの初期値を０として扱う。

図１５は、信号持続時間算出部１３１ｂが実行する音響信号の持続時間算出処理のフローの例を示す図である。図１５では、現在処理中の音響フレームＦ（Ｆは０を含む自然数）に含まれる先頭サブフレームはサブフレーム（Ｆ，０）と表わされる。音響フレームＦに含まれる先頭からＴ＋１番目のサブフレームはサブフレーム（Ｆ，Ｔ）と表わされる。

信号持続時間算出部１３１ｂは、音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルを、音響分析部１２から入力されると、音響信号の持続時間算出処理を開始する。

信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレームを示す変数Ｔの初期値をＴ＝０に設定する（ＯＰ４１）。サブフレームを示す変数Ｔの範囲は、０≦Ｔ≦Ｍ−１である（Ｍは１フレームに含まれるサブフレームの個数）。

次に、信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレームＴから時間的に遡るサブフレームの個数を示す変数ｔの値の初期値をｔ＝１に設定する（ＯＰ４２）。変数ｔの範囲は、１≦ｔである。

信号持続時間算出部１３１ｂは、Ｔ−ｔが０より小さいか否かを判定する（ＯＰ４３）。

Ｔ−ｔが０より小さい場合には（ＯＰ４３：Ｙｅｓ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）の時間的にｔ個前のサブフレームが、音響フレームＦの直前の音響フレームＦ−１に含まれるサブフレームであることを示す。従って、Ｔ−ｔが０より小さい場合には（ＯＰ４３：Ｙｅｓ）、信号持続時間算出部１３１ｂは、音響フレームＦに含まれるサブフレーム（Ｆ，Ｔ）と、音響フレームＦ−１に含まれるサブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める（ＯＰ４４）。信号持続時間算出部１３１ｂは、音響フレームＦの直前の音響フレームＦ−１に含まれるサブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）のパワースペクトルの値をパワースペクトル格納部１３５から読み出して、式１を用いて、相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める。

Ｔ−ｔが０以上の場合には（ＯＰ４３：Ｎｏ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）の時間的にｔ個前のサブフレームが、音響フレームＦに含まれることを示す。従って、信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）と、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）から見てｔ個前のサブフレーム（Ｆ，Ｔ−ｔ）との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める（ＯＰ４５）。信号持続時間算出部１３１ｂは、式１を用いて、相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める。

信号持続時間算出部１３１ｂは、算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、所定の閾値以上か否かを判定する（ＯＰ４６）。例えば、所定の閾値は、０．７である。

算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値以上である場合には（ＯＰ４６：Ｙｅｓ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）に含まれる音響信号とサブフレーム（Ｆ，Ｔ−ｔ）に含まれる音響信号が同じ音響信号であるとみなされる。または、算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値以上である場合には（ＯＰ４６：Ｙｅｓ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）に含まれる音響信号とサブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）に含まれる音響信号が同じ音響信号であるとみなされる。従って、算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が閾値以上である場合には、信号持続時間算出部１３１ｂは、次に、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）と、サブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）のさらに１つ前のサブフレームとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める。すなわち、信号持続時間算出部１３１ｂは、変数ｔ＝ｔ＋１とする（ＯＰ４７）。その後、処理がＯＰ４３に移り、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）と、サブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）が求められる。

算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値未満である場合には（ＯＰ４６：Ｎｏ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）に含まれる音響信号と、サブフレーム（Ｆ，Ｔ−ｔ）に含まれる音響信号が異なる音響信号であるとみなされる。又は、算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が、閾値未満である場合には（ＯＰ４６：Ｎｏ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）に含まれる音響信号と、サブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）に含まれる音響信号が異なる音響信号であるとみなされる。信号持続時間算出部１３１ｂは、算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が閾値未満である場合には（ＯＰ４６：Ｎｏ）、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）とサブフレーム（Ｆ，Ｔ）のｔ個前のサブフレームとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理を終了する。

算出された相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が閾値未満である場合には（ＯＰ４６：Ｎｏ）、信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレーム（Ｆ，Ｔ−ｔ）と、その１つ後のサブフレームとの境界を音響信号の持続区間の境界に定める（ＯＰ４８）。または、信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレーム（Ｆ−１，Ｍ＋Ｔ−ｔ）と、その１つ後のサブフレームとの境界を音響信号の持続区間の境界に定める（ＯＰ４８）。

次に、信号持続時間算出部１３１ｂは、変数ＴがＭ−１より小さいか否かを判定する（ＯＰ４９）。すなわち、信号持続時間算出部１３１ｂは、音響フレームＦに含まれるすべてのサブフレーム（Ｆ，Ｔ）について、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）からｔ個前のサブフレームとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理が終了したか否かを判定する。

変数ＴがＭ−１より小さい場合には（ＯＰ４９：Ｙｅｓ）、音響フレームＦに含まれるすべてのサブフレーム（Ｆ，Ｔ）について、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）からｔ個前のサブフレームとの相関係数ｒ_T（ｔ）を求める処理が終了していないことが示される。サブフレ
ーム（Ｆ，Ｔ）の次のサブフレーム（Ｆ，Ｔ＋１）について、サブフレーム（Ｆ，Ｔ＋１）からｔ個前のサブフレームとの相関係数ｒ_T（ｔ）を求めるため、信号持続時間算出部
１３１ｂは、変数Ｔ＝Ｔ＋１とする（ＯＰ５０）。その後、処理がＯＰ４２に移る。

変数ＴがＭ−１以上の場合には（ＯＰ４９：Ｎｏ）、音響フレームＦに含まれるすべてのサブフレーム（Ｆ，Ｔ）について、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）からｔ個前のサブフレームとの相関係数ｒ_T（ｔ）を求める処理が終了したことが示される。信号持続時間算出部１
３１ｂは、ＯＰ４８において定められた区間の境界に基づいて、音響信号の持続する区間を決定し、各区間に含まれる音響信号の持続時間を算出する（ＯＰ５１）。信号持続時間算出部１３１ｂは、各区間に含まれるサブフレームの数を計算し、各区間における音響信号の持続時間を算出する。

図１５に示される例では、信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）の値が閾値以下になるまで、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）と、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）からｔ個前のサブフレームとの相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を求める処理を行う。すなわち、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）に含まれる音響信号が音響フレームＦの直前の音響フレームＦ−１にまたがる場合には、信号持続時間算出部１３１ｂは、直前の音響フレームＦ−１から音響フレームＦに持続する音響信号の持続時間を算出する。

信号持続時間算出部１３１ｂは、音響フレームＦ−１におよぶ音響信号の区間と持続時間，その他の音響フレームＦに含まれる音響信号の区間と持続時間，及び音響フレームＦ−１におよんだ分の音響信号を含む音響フレームＦ−１のサブフレームのパワースペクトルとを周波数特性比較部１３２ｂに出力する。

周波数特性比較部１３２ｂは、音響フレームＦに含まれる全サブフレームのパワースペクトルと、音響フレームＦに含まれる音響信号の区間と持続時間と、を入力として得る。また、音響フレームＦに含まれる音響信号が、音響フレームＦの直前の音響フレームＦ−１に及ぶ場合には、周波数特性比較部１３２ｂは、直前の音響フレームＦ−１に及んだ分の音響信号が含まれるサブフレームのパワースペクトルも入力として得る。周波数特性比較部１３２ｂは、第1実施形態の周波数特性比較部１３２と同様にして、音響信号の持続
時間が一定値以上である区間を抽出する。周波数特性比較部１３２ｂは、抽出された区間の音響信号を含むサブフレームのパワースペクトルから、ホルマント数と微細構造パワースペクトルの分散とを算出する。音響フレームＦに含まれる音響信号が、直前の音響フレームＦ−１に及ぶ場合には、周波数特性比較部１３２ｂは、音響フレームＦ−１に及ぶ分の音響フレームＦ−１のサブフレームを含んだ区間の音響信号のホルマント数と微細構造パワースペクトルの分散とを算出する。

周波数特性比較部１３２ｂは、抽出された区間に含まれる音響信号のホルマント数と微細構造パワースペクトルの分散の値と、格納部１３３に格納される特徴音Ａ〜Ｃ及び呼吸音のホルマント数と微細構造パワースペクトルの分散との比較値の範囲とを比較する。比較の結果によって、周波数特性比較部１３２ｂは、音響フレームＦの睡眠状態を「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」，及び「無呼吸回復状態」の何れかに決定する。すなわち、周波数特性比較部１３２ｂは、図９に示される睡眠状態決定処理を実行する。

周波数特性比較部１３２ｂは、現音響フレームの睡眠状態を無呼吸判定部１４に出力する。

＜＜第２実施形態の作用効果＞＞
睡眠状態決定部１３ｂに、過去の音響フレームに含まれる全サブフレームのパワースペクトルの値を格納するパワースペクトル格納部１３５を備える。これによって、信号持続時間算出部１３１ｂは、現音響フレームの直前の音響フレームに含まれるサブフレームのパワースペクトルを用いて、音響信号の持続時間を算出することができる。直前の音響フレームに含まれるサブフレームのパワースペクトルを用いることによって、例えば、音響信号が直前の音響フレームに及ぶ場合にも、音響フレームの睡眠状態を精度よく決定することができる。

図１６は、第２実施形態の作用効果を説明するため例の図である。図１６に示される例では、特徴音の音響信号が連続する音響フレームＦ−１と音響フレームＦとに分断される。第１実施形態の睡眠状態決定部１３は、直前の音響フレームＦ−１に含まれるサブフレームのパワースペクトルを用いて音響信号の持続時間を算出することができない。すなわち、第１実施形態の睡眠状態決定部１３は、音響フレームＦに含まれる音響信号のみの持続時間，ホルマント数，微細構造パワースペクトルの分散を算出する。したがって、図１６に示される例における、音響フレームＦ−１及び音響フレームＦのそれぞれに含まれる特徴音の音響信号は、持続時間が一定値未満となってしまう可能性がある。また、音響フレームＦ−１及び音響フレームＦのそれぞれに含まれる特徴音の音響信号の睡眠状態判断用パラメータ（ホルマント数及び微細構造パワースペクトルの分散）の値は、特徴音Ａ〜Ｃ及び呼吸音の何れのホルマント数及び微細構造パワースペクトルの分散との比較値の範囲に含まれない可能性がある。すなわち、図１６に示される例の場合には、第１実施形態の睡眠状態決定部１３は、音響フレームＦ−１及び音響フレームＦの睡眠状態を「呼吸なし状態」と決定し、睡眠状態の誤りが発生する可能性がある。

また、呼吸音の音響信号が音響フレームＦ−１と音響フレームＦとにまたがる場合も考えられる。音響フレームＦ−１又は音響フレームＦに含まれる呼吸音の音響信号の睡眠状態判定用パラメータの値が、特徴音Ａ〜Ｃのいずれかの睡眠状態判定用パラメータが取り得る値の範囲に含まれる可能性がある。従って、第１実施形態の睡眠状態決定部１３は、呼吸音が音響フレームＦ−１と音響フレームＦとに含まれているにもかかわらず、音響フレームＦ−１又は音響フレームＦの睡眠状態を「無呼吸回復状態」と決定し、睡眠状態の誤りが発生する可能性がある。

第２実施形態の睡眠状態決定部１３ｂでは、直前の音響フレームＦ−１に含まれるサブフレームのパワースペクトルを用いて、音響フレームＦに含まれる音響信号の持続時間を算出することができる。また、音響信号が直前の音響フレームＦ−１に及ぶ場合には、直前の音響フレームＦ−１に及ぶ音響信号のサブフレームのパワースペクトルを用いて、音響フレームＦの睡眠状態決定処理を行うことができる。したがって、第２実施形態の睡眠状態決定部１３ｂは、図１６における音響フレームＦに特徴音が含まれることを検出することができ、音響フレームＦの睡眠状態を「無呼吸回復状態」と決定することができる。すなわち、第２実施形態の睡眠状態決定部１３ｂによれば、音響フレームの睡眠状態決定の誤りを抑えることができる。

＜＜第２実施形態の変形例＞＞
信号持続時間算出部１３１ｂは、２つ以上の音響フレームにわたって持続する音響信号の持続時間を算出する場合には、図１５のＯＰ４４における処理の代わりに、以下のような処理を行ってもよい。

図１５のＯＰ４３において、Ｔ−ｔが０より小さい場合には、信号持続時間算出部１３１ｂは、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）と、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）よりｔ個前のサブフレーム（Ｆ−ｎ，Ｍｎ＋Ｔ−ｔ）との相関係数ｒ_Ｔ（ｔ）を算出する。すなわち、サブフレーム（Ｆ，Ｔ）よりｔ個前のサブフレームが、音響フレームＦ−ｎに含まれることを示す。ｎは、以下の式３を満たす最大の０を含まない自然数である。

これによって、音響信号が音響フレームＦ−ｎに含まれるサブフレームから、音響フレームＦに含まれるサブフレーム（Ｆ，Ｔ）まで持続する場合でも、音響信号の持続時間を算出することができる。すなわち、音響信号が２つ以上の音響フレームにわたって持続する場合でも、音響信号の持続時間を算出することができる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査装置は、第１実施形態の検査装置１の構成と共通する構成を有するため、相違する点についてのみ説明する。

図１７は、睡眠時無呼吸症候群の検査システムの構成例を示す図である。第３実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査システムは、検査装置１ｃと、検査装置１ｃに接続された媒体駆動装置２０とを含む。第３実施形態の検査装置１ｃは、事前に録音された被験者の就寝中の音響データから、睡眠時無呼吸症候群の検査を行う。

検査装置１ｃは、入力部１１ｃ，ＣＰＵ１６，主記憶装置１９，出力部１５，バッファ１８，及びディスプレイ６を備える。

入力部１１ｃは、可搬記録媒体２１から音響データを読み出す媒体駆動装置２０と接続し、媒体駆動装置２０から可搬記録媒体２１に格納された音響データが入力される。または、入力部１１ｃは、ネットワーク１０と接続しており、ネットワーク１０を通じて被験者の端末から音響データが入力される。このとき、入力される音響データは、ディジタル信号に変換済みである。入力部１１ｃは、バッファ１８に音響データを出力する。

バッファ１８，主記憶装置１９，及びＣＰＵ１６については、第１実施形態で説明された構成と同様のため、説明は省略される。なお、ＣＰＵ１６は、主記憶装置１９に保持される睡眠時無呼吸症候群の検査プログラムを読み出し、音響分析部１２，睡眠状態決定部１３，及び無呼吸判定部１４として動作する。音響分析部１２，睡眠状態決定部１３，及び無呼吸判定部１４についても、第１実施形態で説明された構成と同様のため、説明は省略される。

出力部１５は、無呼吸判定部１４から無呼吸状態の検出結果を入力として得る。出力部１５は、無呼吸状態の検出結果をネットワーク５、プリンタ３０、及びディスプレイ６に出力する。出力部１５から出力される無呼吸状態の検出結果は、ディスプレイ６に表示されてもよい。出力部１５から出力される無呼吸状態の検出結果は、ネットワーク５を通じて、被験者の端末に送信されてもよい。出力部１５から出力される無呼吸状態の検出結果は、プリンタ３０に出力され、紙媒体に印刷されてもよい。

＜睡眠時無呼吸症候群の検査装置のハードウェア構成＞
第１実施形態の検査装置１，第２実施形態の検査装置，及び第３実施形態の検査装置１ｃ（以下、まとめて「検査装置」）は、情報処理装置（コンピュータ）を適用できる。情報処理装置とは、例えば、パーソナルコンピュータのような汎用のコンピュータや睡眠時無呼吸症候群の検査を実施する専用のコンピュータを用いて実現することができる。また、第１実施形態及び第２実施形態の検査装置は、携帯電話機を用いて実現することができる。

検査装置は、プロセッサ，主記憶装置，入力装置，出力装置，二次記憶装置，及び通信インタフェース装置のような周辺装置とのインタフェース装置を含む。主記憶装置及び二次記憶装置はコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

検査装置は、プロセッサが記録媒体に記憶されたプログラムを主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて周辺装置が制御されることによって、所定の目的に合致した機能を実現することができる。

プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）や、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）である。主記憶装置は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。

二次記憶装置は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ
ＲＯＭ）,又はハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。
また、二次記憶装置は、リムーバブルメディア、すなわち可搬記録媒体を含むことができる。リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、或いは、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）のようなディスク記録媒体である。

通信インタフェース装置は、有線のネットワーク、および、無線のネットワークと接続する。通信インタフェース装置は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）インタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路である。

さらに、周辺装置は、キーボードやポインティングデバイスのような入力装置や、ディスプレイ装置やプリンタのような出力装置を含む。また、入力装置はマイクロフォンのような音声の入力装置を含むことができる。また、出力装置は、スピーカのような音声の出力装置を含むことができる。

検査装置として使用されるコンピュータは、プロセッサによる記録媒体上の睡眠時無呼吸症候群の検査プログラムの実行を通じて、周辺装置が制御されることによって、音響分析部１２，睡眠状態決定部１３，及び無呼吸判定部１４としての機能を実現する。格納部１３３，状態メモリ１４３，パワースペクトル格納部１３５は、静的に又はプログラムの実行過程で主記憶装置又は二次記憶装置の記憶領域に作成される。

＜第４実施形態＞
図１８は、第４実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査システムの構成例を示す図である。第４実施形態の睡眠時無呼吸症候群の検査システムは、検査装置１００と、収音装置５０とを含む。検査装置１００は、分析部１０１，判定部１０２，検出部１０３，及び格納部１０４を含む。

収音装置５０は、被験者の睡眠時に生じた音響信号を収集し、検査装置１００に出力する。

検査装置１００の分析部１０１は、収音装置で収集された被験者の睡眠時に生じた音響信号を入力として得る。分析部１０１は、入力された音響信号を分析する。分析部１０１は、音響信号の分析結果を判定部１０２に出力する。

判定部１０２は、分析部１０１から音響信号の分析結果を入力として得る。判定部１０２は、分析部１０１の分析結果において、音響信号に特徴音が含まれているか否かを判定する。特徴音は、睡眠状態が無呼吸状態から呼吸状態へ回復する際に生じる音である。判定部１０２は、特徴音が含まれるか否かの判定結果を検出部１０３に出力する。

検出部１０３は、特徴音が含まれるか否かの判定結果を入力として得る。検出部１０３は、特徴音が含まれると判定された場合、無呼吸状態を検出する。検出部１０３は、無呼吸状態の検出結果を出力する。

睡眠時無呼吸症候群の検査装置１００は、睡眠状態が無呼吸状態から呼吸状態へ回復する際に生じる特徴音が、被験者の睡眠時に生じた音響信号に含まれることを判定する。これによって、特徴音が検出されない限り無呼吸状態は検出されないので、睡眠時の無呼吸状態を精度よく検出することができる。

また、検査装置１００は、以下のように構成されてもよい。分析部１０１は、入力された音響信号を単位時間毎に分析する。分析部１０１は、単位時間の音響信号の分析結果を判定部１０２に出力する。

判定部１０２は、単位時間の音響信号に特徴音が含まれているかを判定する。判定部１０２は、単位時間の音響信号に特徴音が含まれていない場合には、当該単位時間の音響信号に呼吸音が含まれているか否かを判定する。

判定部１０２は、単位時間の音響信号に特徴音が含まれている場合には、睡眠状態が「無呼吸回復状態」であると判定する。

判定部１０２は、単位時間の音響信号に特徴音が含まれていないが呼吸音が含まれている場合には睡眠状態が「呼吸あり状態」であると判定する。

判定部１０２は、単位時間の音響信号に特徴音及び呼吸音が含まれていない場合には睡眠状態が「呼吸なし状態」であると判定する。

判定部１０２は、判定された睡眠状態を、検出部１０３と格納部１０４に出力する。

格納部１０４は、判定部１０２からの睡眠状態を入力として得る。格納部１０４は、睡眠状態を時系列に沿った順番で格納する。すなわち、格納部１０４は、睡眠状態の履歴を保持する。

検出部１０３は、判定部１０２から睡眠状態を入力として得る。格納部に格納された睡眠状態の履歴が少なくとも「呼吸なし状態」から「無呼吸回復状態」への遷移を示す場合に、無呼吸状態を検出する。検出部１０３は、無呼吸状態の検出結果を出力する。

睡眠時無呼吸症候群の検査装置１００は、単位時間毎に音響信号を分析し、単位時間の音響信号に特徴音及び呼吸音が含まれているかを判定する。検査装置１００は、判定結果に基づいて、単位時間の音響信号から見た被験者の睡眠状態を「無呼吸回復状態」，「呼吸あり状態」，及び「呼吸なし状態」の何れかであると判定する。検査装置１００は、単位時間の被験者の睡眠状態の履歴が、少なくとも「呼吸なし状態」から「無呼吸回復状態」への遷移を示す場合に、被験者の無呼吸状態を検出する。これによって、より慎重に無呼吸状態を検出することができ、無呼吸状態の検出の精度を高めることができる。

また、検査装置１００の分析部１０１は、音響信号に含まれる被験者により生じる音の音響信号の持続時間と周波数特性を算出し、判定部１０２は、被験者により生じる音の音響信号の持続時間及び周波数特性が特徴音と一致するか否かを判定するようにしてもよい。

また、検査装置１００の分析部１０１は、単位時間における音響信号を所定の時間区間長でＭ個（Ｍ：０を含まない自然数）の時間区間に分割し、時間区間毎のパワースペクトルを算出するようにしてもよい。判定部１０２は、或る時間区間Ｔ（０≦Ｔ≦Ｍ−１）における音響信号のパワースペクトルと時間区間Ｔ以前の時間区間（Ｔ−ｔ）（０＜ｔ）における音響信号のパワースペクトルとの相関係数を求める。当該相関係数が閾値以上であれば、判定部１０２は、時間区間（Ｔ−ｔ）から時間区間Ｔまで持続する音響信号を検出することで、当該音響信号の持続時間を算出してもよい。さらに判定部１０２は、時間区間（Ｔ−ｔ）が当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間を示す場合には、時間区間Ｔにおける音響信号のパワースペクトルと当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間（Ｔ−ｔ）におけるパワースペクトルとの相関係数を求めてもよい。これによって、当該相関係数が閾値以上であれば、当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間（Ｔ−ｔ）から時間区間Ｔまで持続する音響信号を検出することができる。当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間（Ｔ−ｔ）から時間区間Ｔまで持続する音響信号が検出されることによって、判定部１０２は、或る単位時間の音響信号に特徴音又は呼吸音が含まれることを精度よく判定することができる。或る単位時間の音響信号に特徴音又は呼吸音が含まれることが精度よく判定されることによって、判定部１０２は、或る単位時間の睡眠状態を精度よく判定することができる。結果として、睡眠時の無呼吸状態の検出の精度が向上する。

判定部１０２は、時間区間（Ｔ−ｔ）から時間区間Ｔまで持続する音響信号の持続時間、ホルマント数及びパワースペクトルの分散特性を含む音響信号の音響的特徴を表す音響パラメータを算出してもよい。判定部１０２は、音響パラメータをあらかじめ定められた特徴音及び呼吸音の音響的特徴と比較することで、睡眠状態を「無呼吸回復状態」，「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」のいずれであるかを判定してもよい。

１，１ｃ，１００ 睡眠時無呼吸症候群の検査装置
２ マイクロフォン
３ 被験者
５ ネットワーク
６ ディスプレイ
７ スピーカ
８ 二次記憶装置
１１，１１ｃ 入力部
１２ 音響分析部
１３,１３ｂ 睡眠状態決定部
１４ 無呼吸判定部
１５ 出力部
１７ アナログ／ディジタル変換部
１８ バッファ
２０ 媒体駆動装置
２１ 可搬記録媒体
３０ プリンタ
５０ 収音装置
１０１ 分析部
１０２ 判定部
１０３ 検出部
１０４ 格納部
１２１ サブフレーム分割部
１２２ 時間／周波数変換部
１２３ パワースペクトル算出部
１３１,１３１ｂ 信号持続時間算出部
１３２ 周波数特性比較部
１３３ 格納部
１３４ 遅延素子
１３５ パワースペクトル格納部
１４１ 状態推移調査部
１４２ 遅延素子
１４３ 状態メモリ

Claims (11)

1. 収音装置で収音された被験者の睡眠時に生じる音響信号を分析し、前記音響信号に含まれる被験者によって生じる音と認められる音響信号の持続時間と周波数特性を算出する分析部と、
   前記分析部の分析結果に基づいて、前記音響信号の前記持続時間及び前記周波数特性が、前記被験者の睡眠状態が無呼吸状態から呼吸状態へ回復する際に生じる特徴音と一致するか否かを判定し、前記音響信号に前記特徴音が含まれているか否かを判定する判定部と、
   を含む睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
2. 前記音響信号に前記特徴音が含まれている場合に、無呼吸状態を検出する検出部をさらに含む請求項１に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
3. 前記分析部は、前記音響信号の分析を単位時間毎に行い、
   前記判定部は、前記分析部の分析結果に基づいて、当該単位時間の音響信号に少なくとも前記特徴音が含まれているか否かを判定し、当該単位時間の音響信号に前記特徴音が含まれている場合には睡眠状態が「無呼吸回復状態」であると判定し、当該単位時間の音響信号に前記特徴音及び呼吸音が含まれていない場合には前記睡眠状態が「呼吸なし状態」であると判定し、
   前記睡眠状態が少なくとも「呼吸なし状態」から「無呼吸回復状態」への推移を示す場合に、無呼吸状態を検出する検出部と、
   をさらに含む請求項１又は２に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
4. 前記睡眠状態の履歴を保持する格納部
   をさらに含む請求項３に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
5. 前記判定部は、当該単位時間の音響信号に前記特徴音は含まれていないが前記呼吸音が含まれている場合は前記睡眠状態が「呼吸あり状態」と判定し、
   前記検出部は、前記格納部に格納された前記睡眠状態の履歴が「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」，「無呼吸回復状態」の順に推移する場合に、前記無呼吸状態を検出する
   請求項４に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
6. 前記分析部は、単位時間における音響信号を所定の時間区間長でＭ個(Ｍ：0を含まない自然数)の時間区間に分割し、時間区間毎のパワースペクトルを算出し、
   前記判定部は、或る時間区間Ｔ(0≦Ｔ≦Ｍ−1)における音響信号のパワースペクトルと前記時間区間Ｔ以前の時間区間(Ｔ−ｔ)(0<ｔ)における音響信号のパワースペクトルとの相関係数を求め、当該相関係数が閾値以上であれば、前記時間区間(Ｔ−ｔ)から前記時間区間Ｔまで持続する音響信号を検出することで、当該音響信号の持続時間を算出する
   請求項１から５のいずれか一項に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
7. 前記判定部は、前記時間区間(Ｔ−ｔ)が当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間を示す場合には、前記時間区間Ｔにおける音響信号のパワースペクトルと当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間(Ｔ−ｔ)におけるパワースペクトルとの相関係数を求め、当該相関係数が前記閾値以上であれば、当該単位時間より以前の単位時間に含まれる時間区間(Ｔ−ｔ)から前記時間区間Ｔまで持続する音響信号を検出することで、当該音響信号の持続時間を算出する
   請求項６に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
8. 前記判定部は、前記音響信号の音響的特徴を表す音響パラメータを算出し、
   前記音響パラメータをあらかじめ定められる前記特徴音及び前記呼吸音の前記音響的特徴と比較することで、前記睡眠状態を「無呼吸回復状態」，「呼吸あり状態」，「呼吸なし状態」のいずれであるかを判定する
   請求項６又は７に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
9. 前記音響パラメータは、前記音響信号の持続時間、ホルマント数及びパワースペクトルの分散特性である
   請求項８に記載の睡眠時無呼吸症候群の検査装置。
10. コンピュータが、
    収音装置で収音された睡眠時に生じる音響信号を分析し、前記音響信号に含まれる被験者によって生じる音と認められる音響信号の持続時間と周波数特性を算出し、
    前記分析部の分析結果に基づいて、前記音響信号の前記持続時間及び前記周波数特性が、前記被験者が無呼吸状態から呼吸状態へ回復する際に生じる特徴音と一致するか否かを判定し、前記音響信号に前記特徴音が含まれているか否かを判定する
    睡眠時無呼吸症候群の検査方法。
11. 睡眠時無呼吸症候群の検査装置として動作するコンピュータに、
    収音装置で収音された睡眠時に生じる音響信号を分析し、前記音響信号に含まれる被験者によって生じる音と認められる音響信号の持続時間と周波数特性を算出するステップと、
    前記分析の結果に基づいて、前記音響信号の前記持続時間及び前記周波数特性が、前記被験者が無呼吸状態から呼吸状態へ回復する際に生じる特徴音と一致するか否かを判定し、前記音響信号に前記特徴音が含まれているか否かを判定するステップと
    を実行させるためのプログラム。

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