JP5263774B2 - 計算機システム - Google Patents

Description

本発明は、計算機システムに関し、特に、身体の向きの変化を検出することによって、睡眠の状態を評価するシステムに関する。

睡眠は、人が生存するために必須の行動である。心身の健康を維持するために、より質の高い睡眠を得たいというニーズは大きい。また、不眠症等の睡眠障害で悩む人も多い。睡眠の質を計る方法として、睡眠中の脳波、又は、眼球運動の変化に基づいて、ＲＥＭ睡眠、及び、ＮＲＥＭ睡眠を測定し、その出現パターンを分析する方法が一般的である。しかしながら、この測定には、拘束性が高く、大掛かりな装置（例えば、睡眠ポリグラフ）が必要である。また、専門家以外は、その測定結果を解析することが難しい。

家庭で毎日、簡便に睡眠の質を推測する方法の一つとして、寝返りに着目する方法が考えられる。寝返りは、睡眠中に、体重によって圧迫された身体の部分の痛み及び血行不良を、体位を変えることによって和らげるために生じる。したがって、寝返りが生じる前後の時間は、苦痛によって睡眠が浅い状態にあると考えられる。つまり、寝返りの頻度が多い場合には、全体的に睡眠が浅く、よく眠れていないことが示唆される。また、睡眠障害によって、床についているが、眠れずに覚醒したままの状態である場合には、人は更に頻繁に寝返りをうつ。

したがって、寝返りの頻度を観察することによって睡眠の質を計ることができる。例えば、睡眠中の体動頻度及び体動間隔を測定し、体動頻度が少ない方が良い睡眠を得られていると判断する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。体動によって生じる寝返りは、例えば、床の下に敷いたエアマットを用いて検出することができる。この方法には、利用者を拘束しないという利点がある。
特開平４−１０９９６０号

しかし、前述した特許文献１に記載された技術では、利用者のあらゆる体動を検出してしまうという問題がある。例えば、利用者がたまたま、顔が痒くて掻いた場合、又は、第三者によって床が振動した場合でも、利用者の体動が検出されるため、寝返りが生じたと誤って判定される。一方、人はゆっくりと寝返りをうつこともある。この場合には、体動はほとんど検出されないため、寝返りが生じたと判定されないという問題もある。

本発明は、前述した問題に鑑みてなされたもので、体動の大小にかかわらず、確実に寝返りを検出し、睡眠の状態を可視化することによって、睡眠の状態を評価することができるシステムを提供することを目的とする。

本発明の代表的な一例を示せば以下のとおりである。すなわち、利用者の腕に装着され、測定されたデータを送信する腕輪型の複数のセンサノードと、前記複数のセンサノードから送信されたデータを解析する計算機と、を備える計算機システムであって、前記複数のセンサノードは、前記利用者の身体の向きが変化する動作の時間よりも長い時間であるサンプリング周期毎に加速度を出力し、前記出力された加速度を前記計算機に送信し、前記計算機は、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、を備え、前記複数のセンサノードから送信された加速度を取得し、前記プロセッサは、前記取得した加速度の変化に基づいて、前記センサノードが装着された利用者の身体の向きが変化した時刻を検出し、前記検出された身体の向きが変化した各時刻の間隔に基づいて、前記利用者の睡眠の状態を評価することを特徴とする。

本発明の一実施形態によれば、睡眠モニタシステムは、睡眠中の寝返りを確実に検出し、この寝返り間隔に基づいて、睡眠の状態を評価することができる。

以下に、本発明の実施形態の睡眠モニタシステムについて、図１から図１２を用いて説明する。

図１は、本発明の実施形態の睡眠モニタシステムの構成の例を示すブロック図である。

本実施形態の睡眠モニタシステムは、腕輪型センサノード１、基地局１０２、及び、計算機１０３を備える。

睡眠モニタシステムは、当該システムの利用者（被観察者）の睡眠中の動作（又は、状態）を測定するセンサとして、例えば、加速度センサを備えた腕輪型センサノード１を用いる。腕輪型センサノード１は、利用者の腕に装着され、所定の周期（サンプリング周期）で加速度を出力し、出力された加速度（以下、センシングデータという）を基地局１０２へ送信する。

基地局１０２は、無線信号を受信するアンテナ１０１を備え、腕輪型センサノード１から送信されたセンシングデータを受信する。なお、基地局１０２は、無線のほか、赤外線又は有線によって、腕輪型センサノード１からセンシングデータを受信してもよい。基地局１０２は、腕輪型センサノード１から、センシングデータを受信し、受信したセンシングデータを計算機（ＰＣ）１０３へ転送する。

計算機１０３は、集計部２００、集計情報格納部３００、寝返り解析部４００、睡眠情報格納部５００、及び、表示内容生成部６００を備え、表示部１０４及び入力部１０５を接続する。

なお、計算機１０３は、図示しないプロセッサ、メモリ、及び、ストレージ装置（記憶媒体）を備える。ストレージ装置は、各種プログラム及びデータを格納する。メモリは、プロセッサによって実行される各種プログラムを格納する。プロセッサは、メモリに格納された各種プログラムを実行する。なお、計算機１０３のプロセッサ（図示省略）は、例えば、ストレージ装置（記憶媒体）に格納されたプログラムを所定のタイミングでメモリへロードし、ロードされたプログラムを実行することによって、集計部２００、寝返り解析部４００、及び、表示内容生成部６００の処理を実現する。

集計部２００は、基地局１０２によって転送されたセンシングデータを、所定の単位時間当たりのデータに変換し、変換されたデータを集計情報格納部３００に格納する。寝返り解析部４００は、集計情報格納部３００に格納された利用者の単位時間毎の動作、又は、状態の情報を解析し、図７及び図８を用いて後述する利用者の睡眠中の寝返り間隔の情報を生成する。また、寝返り解析部４００は、生成された寝返り間隔の情報を睡眠情報格納部５００に格納する。

なお、本実施形態の睡眠モニタシステムは、複数の腕輪型センサノード１を用いることによって、複数の利用者の睡眠状態を観察してもよい。この場合、腕輪型センサノード１から送信されるセンシングデータには、各腕輪型センサノード１の識別子を付与する。計算機１０３は、センシングデータに付与された腕輪型センサノード１の識別子によって、利用者を識別することができる。

睡眠モニタシステムの利用者、又は、利用者から委託を受けた者（医師等）は、入力部１０５を操作し、表示の処理を指示する。

表示内容生成部６００は、利用者等の指示に基づき、睡眠情報格納部５００に格納された睡眠情報から、利用者の睡眠状態を可視化、指標化した画面を生成し、生成された画面を表示部１０４に表示する。利用者等は、表示部１０４に表示された画面によって、利用者の睡眠状態を観察することができる。

なお、本実施形態では、計算機１０３が基地局１０２から送信されたセンシングデータを処理したが、遠隔地（利用者の睡眠状態を測定する場所から離れた場所）に設置されたサーバ装置が基地局１０２から送信されたセンシングデータを処理してもよい。この場合、サーバ装置は、ネットワーク（図示省略）によって基地局１０２に接続し、ネットワーク経由でセンシングデータを受信する。なお、サーバ装置は、計算機１０３と同じ構成でもよい。この場合、サーバ装置の集計部２００は、受信したセンシングデータを単位時間毎のデータに変換し、変換されたデータをサーバ装置の集計情報格納部３００に格納する。サーバ装置の寝返り解析部４００は、サーバ装置の集計情報格納部３００に格納されたデータから睡眠情報を生成し、生成された睡眠情報をサーバ装置の睡眠情報格納部５００に格納する。なお、計算機１０３（クライアント装置）は、ネットワークに接続されたサーバ装置の睡眠情報格納部５００から、睡眠情報を取得してもよい。計算機１０３（クライアント装置）の表示内容生成部６００は、サーバ装置の睡眠情報格納部５００から取得した睡眠情報を可視化、指標化した画面を生成し、生成された画面を表示部１０４に表示してもよい。

前述した構成によって、利用者、又は、利用者から委託を受けた者は、遠隔から利用者の睡眠状態を観察することができる。

本発明の実施形態のセンサノードは、例えば、腕輪型、又は、腕時計型のセンサである。以下に、腕輪型センサノード１について説明する。

図２は、本発明の実施形態の腕輪型センサノード１の構成の例を示す説明図である。

図２では、腕輪型センサノード１を正面から見た概略図（ａ）、及び、側方から見た断面図（ｂ）を表した。この腕輪型センサノード１は、利用者（腕輪型センサノード１の装着者）の体動によって生じる加速度、及び、腕輪型センサノード１が受ける重力加速度を検出する。

腕輪型センサノード１は、センサ装置１０、センサ装置１０を格納するケース１１、及び、ケース１１を人体の腕に装着するバンド１２を備える。

センサ装置１０は、センサ、制御部等を備える。なお、センサ装置１０については、図３を用いて後述する。腕輪型センサノード１に用いるセンサは、図２に示すようにＸ、Ｙ、Ｚの直交する３軸の加速度をそれぞれ検出することができる加速度センサが好適である。

計算機１０３は、加速度センサによって出力されたＸ、Ｙ、Ｚの直交する３軸の加速度（重力加速度）を用いて、利用者の手首がどの方向から重力を受けているかを解析することができる。つまり、本実施形態では、利用者の手首の角度（姿勢）の変化を測定することによって、利用者の寝返りを検出する。

また、本実施形態では、利用者がセンサノードを日中に利用する（例えば、センサノードを歩数計等として利用する）ことを考慮して、センサノードは、常時身体に装着しやすい腕輪形状ノードであるが、足に装着する足輪形状ノードであってもよいし、腹部に装着するベルト形状ノードであってもよいし、ポケットに入れる小型携帯の形状ノードであってもよい。

図３は、本発明の実施形態のセンサ装置１０のブロック図である。

センサ装置１０は、無線通信部（ＲＦ）２、マイクロコンピュータ３、リアルタイムクロック（ＲＴＣ）４、加速度センサ６、電池７、及び、スイッチ８を備える。

無線通信部２は、アンテナ５を備え、基地局１０２にセンシングデータを送信する。マイクロコンピュータ３は、センサ６及び無線通信部２を制御する。リアルタイムクロック４は、マイクロコンピュータ３を周期的に起動するタイマである。加速度センサ６は、Ｘ、Ｙ、Ｚの直交する３軸の加速度を検出する。電池７は、各部に電力を供給する。スイッチ８は、センサ６への電力の供給を制御するためのスイッチである。

また、センサ装置１０は、スイッチ８とセンサ６との間とグランドとをバイパスコンデンサＣ１によって接続してもよい。バイパスコンデンサＣ１は、ノイズを除去する。センサ装置１０は、スイッチ８を制御することによって、バイパスコンデンサＣ１への充放電回数を減らし、電力消費を低減することができる。

マイクロコンピュータ３は、ＣＰＵ３４、ＲＯＭ３３、ＲＡＭ３２、割り込み制御部３５、Ａ／Ｄコンバータ３１、シリアルコミュニケーションインターフェース（ＳＣＩ）３６、パラレルインターフェース（ＰＩＯ）３７、及び、発振部（ＯＳＣ）３０を備える。

ＣＰＵ３４は、演算処理を実行するプロセッサである。ＲＯＭ３３は、ＣＰＵ３４によって実行されるプログラム等を格納する。ＲＡＭ３２は、データ等を格納する。割り込み制御部３５は、ＲＴＣ４からの信号（タイマ割り込み）に基づいて、ＣＰＵ３４への割り込みを処理する。Ａ／Ｄコンバータ３１は、センサ６から出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。シリアルコミュニケーションインターフェース３６は、無線通信部２からシリアル信号を送受信する。パラレルインターフェース３７は、無線通信部２及びスイッチ８を制御する。発振部３０は、マイクロコンピュータ３の各部へクロックを供給する。

また、前述したマイクロコンピュータ３の各部は、システムバス３８を介して接続される。ＲＴＣ４は、所定の周期によって、割り込み信号（タイマ割り込み）を割り込み制御部３５に出力し、また、基準クロックをＳＣＩ３６に出力する。ＰＩＯ３７は、ＣＰＵ３４からの指令に応じて、スイッチ８を制御し、センサ６への電力の供給を制御する。

腕輪型センサノード１は、所定のサンプリング周期（例えば、０．０５秒）によって、マイクロコンピュータ３を起動し、センサ６からセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータに腕輪型センサノード１を特定する識別子及びタイムスタンプを付与する。センサ装置１０は、識別子及びタイムスタンプが付与されたセンシングデータを基地局１０２へ送信する。なお、腕輪型センサノード１の制御は、例えば、特開２００８−５９０５８号公報に記載された制御と同様でもよい。なお、腕輪型センサノード１は、連続的に取得したセンシングデータをＲＡＭ３２に格納し、所定のタイミングに、格納されたセンシングデータをまとめて基地局１０２に送信してもよい。

以下に、本実施形態の睡眠モニタシステムの処理の概要について説明する。

図４は、本発明の実施形態の睡眠モニタシステムの処理を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１では、基地局１０２は、腕輪型センサノード１から受信したセンシングデータを計算機１０３へ転送する。

次に、ステップＳ２では、計算機１０３の集計部２００は、利用者（腕輪型センサノード１の識別子）毎に、所定の周期（例えば、１分）で、腕輪型センサノード１から送信されたセンシングデータを集計し、集計したセンシングデータを集計情報格納部３００に格納する。

具体的には、集計部２００は、腕輪型センサノード１の識別子毎に、例えば、単位時間（例えば、1分間）に取得されたセンシングデータ（例えば、サンプリング周期０．０５秒で連続的に取得された１２００個のデータ）から、単位時間（例えば、１分間）当たりのＸ軸の加速度平均値３０３、Ｙ軸の加速度平均値３０４、及び、Ｚ軸の加速度平均値３０５を計算する。また、集計部２００は、図６を用いて後述する方法によって、運動頻度３０６を算出する。集計部２００は、計算されたＸ軸加速度平均値３０３、Ｙ軸加速度平均値３０４、Ｚ軸加速度平均値３０５、運動頻度３０６、腕輪型センサノード１の識別子３０１、及び、日時３０２を、センシングデータの集計情報として、集計情報格納部３００に格納する。

なお、本実施形態では、例えば、サンプリング周期を０．０５秒、単位時間を１分間としたが、サンプリング周期は、利用者の寝返りの動作（身体の向きが変化する動作）の時間よりも十分に長い、平均を求めるための単位時間と同じであってもよい。

次に、ステップＳ３では、寝返り解析部４００は、集計情報格納部３００に格納されたセンシングデータの集計情報から、運動頻度３０６を用いて、利用者毎の毎日の就寝時刻及び起床時刻を算出する。

なお、運動頻度３０６から就寝時刻及び起床時刻を判定する手法はいくつか知られている。例えば、Ｃｏｌｅ法（Ｃｏｌｅ ＲＪ、Ｋｒｉｐｋｅ ＤＦ、Ｇｒｕｅｎ Ｗ、Ｍｕｌｌａｎｅｙ ＤＪ、Ｇｉｌｌｉｎ ＪＣ．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｓｌｅｅｐ／ｗａｋｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｗｒｉｓｔ ａｃｔｉｖｉｔｙ．Ｓｌｅｅｐ１９９２；１５：４９１‐４６９）を適用してもよい。

ここで、Ｃｏｌｅ法とは、睡眠導入時の前後の数分間における1分間当たりのゼロクロス回数（加速度が０Ｇを通過する回数）を、Ｃｏｌｅ判別式に当てはめることによって、判定値を算出し、算出された判定値に基づいて、覚醒状態か、又は、睡眠状態かを判定する方法である。睡眠の時間における運動頻度３０６は、覚醒（起きている）時間における運動頻度よりもずっと小さい。本実施形態では、運動頻度３０６をＣｏｌｅ判別式に当てはめることによって、利用者の就寝時刻、及び、起床時刻を算出する。

次に、ステップＳ４では、寝返り解析部４００は、集計情報格納部３００に格納されたセンシングデータの集計情報から、利用者毎のＸ軸加速度平均値３０３、Ｙ軸加速度平均値３０４、及び、Ｚ軸加速度平均値３０５を用いて、ステップＳ３で求めた睡眠時間（すなわち、就寝時刻から起床時刻までの時間）の間の寝返り時刻を検出する。寝返り時刻を検出する方法については、図８を用いて後述する。

次に、ステップＳ５では、寝返り解析部４００は、ステップＳ３で検出した就寝時刻、Ｓ４で検出した各寝返り時刻、及び、Ｓ３で検出した起床時刻から、寝返り間隔５０４を計算する。また、寝返り解析部４００は、平均運動頻度５０５として、各寝返り間隔の間の運動頻度３０６の平均値を計算する。寝返り解析部４００は、ステップＳ３及びステップＳ４によって計算された結果を、利用者の睡眠情報として、睡眠情報格納部５００に格納する。睡眠情報格納部５００に格納される睡眠情報については、図７を用いて後述する。

最後に、ステップＳ６では、利用者、又は、利用者から委託を受けた者は、入力部１０５から表示処理の操作を指示する。表示内容生成部６００は、利用者等からの操作を受けると、睡眠情報格納部５００に格納された利用者の睡眠情報を取得し、取得された睡眠情報から、利用者の睡眠状態が可視化され、利用者の睡眠状態を評価することができる画面を生成し、生成された画面を表示部１０４に表示する。

以上が、本実施形態の睡眠モニタシステムの処理の概要である。以下に、睡眠モニタシステム各部の詳細な処理について説明する。

図５は、本発明の実施形態の集計情報格納部３００に格納される利用者の動作情報のフォーマットの例を示す説明図である。

集計部２００は、腕輪型センサノード１が、所定のサンプリング周期（例えば、０．０５秒）で出力したセンシングデータを集計し、単位時間（例えば、１分間）当たりの各軸の加速度平均値を計算する。また、０．０５秒毎のセンシングデータから、単位時間（１分間）当たりの運動頻度を計算する。運動頻度の計算方法については、図６を用いて後述する。集計部２００は、計算された各軸の加速度平均値、及び、運動頻度をセンシングデータの集計情報（利用者の動作情報）として集計情報格納部３００に格納する。

図５に示す利用者の動作情報は、例えば、腕輪型センサノード１の識別子３０１、単位時間で区切られた日時３０２、Ｘ軸加速度平均値３０３、Ｙ軸加速度平均値３０４、Ｚ軸加速度平均値３０５、及び、運動頻度３０６を含む。ここで、各加速度平均値３０３、３０４、３０５の単位は、重力加速度「Ｇ」（１Ｇ＝９．８０６６５メートル／秒²）である。運動頻度３０６の単位は、「回／分」である。以下に、運動頻度３０６の計算方法について説明する。

図６は、本発明の実施形態の運動頻度３０６を算出する方法を示す説明図である。

腕輪型センサノード１から出力されたセンシングデータは、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸の加速度を含む。はじめに、集計部２００は、サンプリング周期毎のＸ、Ｙ、Ｚの直交する３軸の加速度のスカラー量を計算する。スカラー量は、各軸の加速度をＸｇ、Ｙｇ、Ｚｇとすると、次の式によって計算される。

スカラー量＝（Ｘｇ²＋Ｙｇ²＋Ｚｇ²）^1/2
次に、集計部２００は、計算されたスカラー量に対して、フィルタ（バンドパスフィルタ）処理を実行する。集計部２００は、計算されたスカラー量から、所定の周波数帯域（例えば、０．１Ｈｚ〜５Ｈｚ）のみを抽出することによって、ノイズ成分を除去する。

次に、集計部２００は、フィルタ処理の後、図６に示すとおり、加速度のスカラー量が、所定の閾値（例えば、０Ｇ又は０．０５Ｇ）と交差した回数（ゼロクロス回数）を検出する。なお、加速度のスカラー量が所定の閾値を超えた回数をゼロクロス回数としてもよい。集計部２００は、単位時間（１分間）当たりに検出されたゼロクロス回数を、単位時間（１分間）当たりの運動頻度３０６とする。

運動頻度３０６は、利用者の手首の向き（重力加速度を受ける方向）にかかわらず、利用者が睡眠中に動いた量を示す。運動頻度３０６は、図４のステップＳ３において、就寝時刻及び起床時刻を検出するために利用される。また、睡眠の質の評価に利用されてもよい。

図７は、本発明の実施形態の睡眠情報格納部５００に格納される睡眠情報のフォーマットの例を示す説明図である。

寝返り解析部４００は、集計情報格納部３００に格納された動作情報を解析し、解析した結果を睡眠情報として睡眠情報格納部５００に格納する。睡眠情報は、腕輪型センサノード１の識別子５０１、開始時刻５０２、終了時刻５０３、寝返り間隔５０４、平均運動頻度５０５、及び、評価指数５０６を含む。

開始日時５０２は、寝返りが生じた時刻である。終了日時５０３は、次に寝返りが生じ、寝返り間隔が終了した時刻である。なお、一回（一晩）の睡眠における最初の開始日時５０２は、就寝時刻である。また、最後の終了日時５０３は、起床時刻である。また、睡眠中の各寝返り間隔の終了日時５０３は、次の寝返り間隔の開始日時５０２と等しい。

寝返り間隔５０４は、寝返りが生じた時刻（開始時刻５０２）と次に寝返りが生じた時刻（終了時刻５０３）との差によって算出される寝返りの時間間隔である。平均運動頻度５０５は、開始日時５０２から終了日時５０３までの１回の寝返り間隔において、単位時間（１分間）当たりの運動頻度３０６を平均した値である。評価指数５０６は、各寝返り間隔５０４毎の睡眠の質を示す指数である。評価指数５０６の計算方法については、図９を用いて後述する。

図８は、本発明の実施形態の寝返り時刻を検出する方法の例を示す説明図である。

寝返り解析部４００は、集計情報格納部３００に格納された利用者の動作情報を用いて、寝返り時刻を検出する。検出された寝返り時刻は、図７に示した寝返りの開始日時５０２、及び、終了日時５０３として、睡眠情報格納部５００に格納される。

加速度センサ６は、Ｘ、Ｙ、Ｚの直交する３軸の方向の加速度を出力する。なお、出力される加速度には、重力加速度と利用者の体動によって生じる加速度とがある。加速度センサ６は、静止している状態では、Ｘ、Ｙ、Ｚの直交する３軸の方向の重力加速度を出力する。

Ｘ、Ｙ、Ｚ軸別に出力される重力加速度の値は、加速度センサ６が重力加速度を受ける方向によって変化するため、加速度センサ６は、加速度センサ６自体の傾斜を検出することができる。つまり、利用者の身体に装着された加速度センサ６は、睡眠中の利用者の身体の向きの変化を検出することができる。加速度センサ６は、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸方向のそれぞれに０Ｇを中心とした正負いずれかの値を出力する。また、重力を受ける鉛直下向き方向に対して１軸又は２軸が水平である場合には、その軸の方向の重力加速度の値は０となる。

よって、加速度センサ６のＸ、Ｙ、Ｚ軸方向の出力値のうち、いずれかの値の正負が反転した場合には、寝返り解析部４００は、腕輪型センサノード１が受ける重力の方向が大きく変化した、すなわち、利用者が寝返りをしたと判定する。なお、ここで、加速度センサ６によって出力される加速度の単位は「Ｇ」である。

図８に示す８０１から８０７までの折れ線は、時系列に沿った、単位時間当たりのＸ軸の加速度平均値３０３、Ｙ軸の加速度平均値３０４、及び、Ｚ軸の加速度平均値３０５のいずれかの変化を示す。ここで、加速度平均値が＋０．１Ｇ以上の領域をＡ、加速度平均値が＋０．１から−０．１Ｇの間の領域をＢ、加速度平均値が−０．１Ｇ以下の領域をＣとする。

寝返り解析部４００は、加速度平均値が領域Ａから領域Ｃ、又は、領域Ｃから領域Ａに変化した時刻を検出し、検出された時刻を寝返り時刻とする。なお、加速度平均値が０Ｇの近傍の値を示す場合には、腕輪型センサノード１の傾斜がわずかに変化した場合でも、加速度平均値の正負の値が反転する。よって、寝返り解析部４００は、わずかな変化が誤って寝返りと判定されないように、領域Ｂにおける加速度平均値の変化を無視する。

また、本実施形態では、寝返り解析部４００は、サンプリング周期毎に出力された加速度の変化ではなく、サンプリング周期よりも長い単位時間当たりの加速度平均値の変化によって、利用者の寝返りを検出する。寝返りの動作は、必ずしも単純ではなく、複雑である。このため、寝返り動作の時間よりも極めて短い、例えば、０．０５秒のサンプリング周期で出力される加速度によって、寝返りを検出しようとする場合には、寝返りの動作の間に何度も加速度の正負が反転する。

これによって、寝返り解析部４００は、わずかな加速度の変化を誤って寝返りであると判定するおそれがある。一方、単位時間（例えば、１分間）当たりの加速度平均値を用いた場合には、寝返りの動作の複雑な動きは平均化されて滑らかになるため、誤判定の問題は生じない。

図８では、ある軸方向の加速度平均値は、８０１から８０２までは正の値であり、領域Ａに属する。次に、体向の変化によって、加速度平均値は、８０３から８０４へ変化し、また、正から負の値へ反転する。ただし、８０３から８０４の間の加速度平均値は領域Ｂに属しているため、寝返り解析部４００は、この間の変化を寝返りではないと判定する。加速度平均値は、８０５から８０６の間は、正の値であり、領域Ａに属する。次に、加速度平均値は、８０６から８０７に変化し、正から負の値へ反転する。また、８０７の加速度平均値は、領域Ｃに属する。したがって、寝返り解析部４００は、８０６から８０７への変化を寝返りと判定し、時刻８０８を寝返り時刻と判定する。

なお、仮に８０５が領域Ｃにあった場合には、寝返り解析部４００は、領域Ｂに属する点８０３から点８０４までの変化を無視し、領域Ａの８０２から領域Ｃの８０５への変化を寝返りと判定し、点８０５の時刻を寝返り時刻とする。また、寝返り解析部４００は、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸方向のすべての加速度平均値を用いて寝返りの有無を判定する。すなわち、寝返り解析部４００は、いずれの軸方向で寝返りが判定された場合も、寝返り時刻を検出する。

従来では、寝返りは、利用者の体動によって判定されていた。しかし、体動が必ずしも寝返りであるとは限らず、例えば、睡眠中の人がわずかに顔を掻いた場合、又は、第三者によって床が揺らされた場合にも、体動が生じる。このため、従来の方法によれば、検出された体動が誤って寝返りとして判定されるおそれある。

本実施形態では、利用者の体動ではなく、体向の変化を検出することによって、寝返りを判定する。寝返りが生じると、体向（利用者の身体の向き）が大きく変化することによって、身体が重力を受ける方向が大きく変化する。したがって、重力を受ける方向の変化を検出することによって、寝返りを検出することができる。寝返りを精度良く検出するためには、運動頻度よりも、体向（身体の向き）の変化を検出する方が好適である。

以下に、評価指数５０６の算出の方法について、説明する。寝返り解析部４００は、以下に示す対応表に基づき、睡眠の質を定める評価指数５０６を定める。

図９は、本発明の実施形態の寝返り間隔から評価指数を生成するための対応表の例を示す説明図である。

図９では、寝返り間隔５０４と評価指数５０６との対応を表した。

寝返り間隔５０４は、所定の区切り値によって区分された階級に分類される。評価指数５０６は、各階級に付与される評価値である。本実施形態では、例えば、寝返り間隔５０４が５分未満の場合には評価指数５０６を「１」とし、寝返り間隔５０４が５分以上かつ１５分未満の場合には評価指数５０６を「２」とし、寝返り間隔５０４が１５分以上かつ３０分未満の場合には評価指数５０６を「３」とし、寝返り間隔５０４が３０分以上の場合には評価指数５０６を「４」とする。

評価指数５０６は、寝返り間隔５０４の間の睡眠の質を示す。前述したように、寝返りの頻度が少ない方が睡眠状態は深い、すなわち、睡眠の質が高い。よって、寝返り間隔５０４が長い方が、評価指数５０６は高い。一方、寝返り間隔５０４が短い方が、評価指数５０６は低い。

なお、寝返り解析部４００は、寝返り間隔５０４に基づいて、睡眠状態を評価したが、寝返り間隔５０４のほかに、さらに、平均運動頻度５０５を用いて、睡眠状態を評価してもよい。

前述したように、寝返り解析部４００は、各寝返り間隔５０４を、所定の区切り値によって区分され評価指数「１」から「４」が付与された４階級に分類した。寝返り解析部４００は、さらに、各寝返り間隔５０４内の平均運動頻度５０５が所定の閾値よりも低い場合には、利用者（被観察者）が静かに寝ていると判定してもよい。この場合、各評価指数５０６が付与された各寝返り間隔５０４のうち、静かに寝ていると判定された寝返り区間５０４の評価指数５０６に、例えば、「０．５」を加算してもよい。

なお、本実施形態の睡眠モニタシステムとは別のセンサ又は装置によって、利用者の脳波、脈拍数、又は、呼吸数を測定してもよい。この場合、寝返り間隔５０４及び平均運動頻度５０５のほか、前述した測定結果を用いて、評価指数５０６を設定してもよい。

図１０は、本発明の実施形態の表示内容生成部６００が生成する表示画面の例を示す説明図である。

表示内容生成部６００は、睡眠情報格納部５００に格納された利用者の睡眠情報を取得し、取得した睡眠情報から、利用者の睡眠状態が可視化され、利用者の睡眠状態を評価することができる画面を生成し、生成された画面を表示部１０４に表示する。

グラフ１００１の横軸は時刻、縦軸は観察の日付である。グラフ１００１は、時系列に沿った寝返り時刻及び寝返り間隔５０４を表示した帯グラフである。各寝返り間隔５０４は、評価指数５０６に基づいて、濃淡によって区別される。領域１００２は、最も睡眠が深く、評価指数５０６が「４」である寝返り間隔５０４である。また、領域１００３は、評価指数５０６が「３」である寝返り間隔５０４である。領域１００４は、評価指数５０６が「２」である寝返り間隔５０４である。領域１００５は、最も睡眠が浅く、評価指数５０６が「１」である寝返り間隔５０４である。つまり、長い帯の方が睡眠の質が良い（睡眠が深い）ことを示す。

また、グラフ１００１では、毎晩の睡眠状態が表示される。このグラフ１００１によって、利用者等は、毎晩の就寝時刻、起床時刻、及び、睡眠中の眠りの深さの推移を視覚的に理解することができる。例えば、帯が長い場合は、睡眠時間が長く、全体的に帯が濃い場合は、深く眠れていることを示す。

なお、ここでは、睡眠の質（睡眠の深さ）を濃淡によって示したが、複数の色によって示してもよい。

図１１は、本発明の実施形態の表示内容生成部６００が生成する表示画面の別な例を示す説明図である。

グラフ１１０１では、グラフ１００１と同様に、各寝返り間隔を濃淡によって区別し、睡眠状態の推移を示した。ただし、グラフ１１０１の横軸は、時刻ではなく、就寝してからの経過時間である。

グラフ１１０１によって、利用者等は、就寝時刻を基準として、睡眠状態の推移を日毎に比較することができる。これによって、利用者等は、例えば、寝つきが悪い、中途覚醒がある、早朝覚醒がある等の睡眠状態の特徴を発見しやすくなる。

また、グラフ１１０２は、寝返り間隔５０４が所定の時間以上である睡眠時間が、全睡眠時間に占める割合の推移を示した。例えば、９月１日においては、寝返り間隔５０４が「３０分」以上である睡眠時間（言い換えると、評価指数が「４」以上となる睡眠時間）が全睡眠時間に対して占める割合は約５０％である。グラフ１１０２によって、利用者等は、睡眠の質の変化を観察することができる。

なお、グラフ１１０２は、例えば、寝返り間隔５０４が「１５分」以上である睡眠時間（言い換えると、評価指数が「３」以上となる睡眠時間）が全睡眠時間に対して占める割合であってもよい。

また、利用者等は、数か月分の睡眠状態をグラフに表示することによって、より効果的に睡眠状態を観察することができる。なお、グラフ１１０１では、就寝時刻を基準として、睡眠状態の推移を表示したが、例えば、起床時刻を基準として、睡眠状態の推移を表示してもよい。また、ここでは、睡眠の質（睡眠の深さ）を濃淡によって示したが、複数の色によって示してもよい。

図１２は、本発明の実施形態の表示内容生成部６００が生成する表示画面の別な例を示す説明図である。

グラフ１２０１では、利用者（本人）及び他の利用者について、それぞれの睡眠時間と熟眠占有率との関係を示した。グラフ１２０１の横軸は、睡眠時間、縦軸は、熟眠占有率（寝返り間隔５０４が所定の時間以上の睡眠時間が全睡眠時間に占める割合）である。グラフ１２０１に示した黒丸は、利用者（本人）の測定結果である。また、白丸は、本人以外他の利用者の測定結果である。

測定結果がグラフ１２０１の左上部の領域に属する場合には、睡眠時間が短くても深く眠れていることを示す。一方、測定結果が、グラフ１２０１の右下部に属する場合には、眠りが浅く、いつまでも寝ていることを示す。これによって、利用者（本人）は、自己の睡眠状態と他者の睡眠状態とを相対的に比較し、全体における自己の測定結果の位置を知ることができる。なお、グラフ１２０１の中心点（破線で示した二つの中心線の交点）は、表示されているすべての利用者の平均値に合せるように設定されてもよい。

なお、本実施形態のグラフ１２０１では、利用者（本人）の測定結果のほか、他の複数の利用者の測定結果を表示したが、利用者（本人）の月間の測定結果をまとめて表示してもよい。これによって、利用者本人は、自己の睡眠状態の傾向を知ることができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、睡眠モニタシステムは、身体に装着したセンサによって出力されたセンシングデータから、睡眠中の身体の向きの変化を検出し、寝返りが生じたと判定することができる。また、寝返り時刻の間隔（寝返り間隔）を睡眠状態の指標とすることによって、利用者の睡眠状態が可視化され、利用者の睡眠状態を評価することができる画面を生成することができる。これによって、利用者等は、睡眠状態を定量的に評価することができる。

なお、本発明の実施形態では、体動ではなく、身体の向きの変化を検出し、体向の変化を寝返りと判定するため、体動の大小にかかわらず寝返りを検出することができる。また、ゆっくりとした寝返りが生じた場合、又は、体動の瞬間を見逃した場合でも、寝返り後の身体の向きの変化によって、確実に寝返りを検出することができる。また、単位時間当たりの加速度平均値を用いて寝返りを検出するため、睡眠中の細かな動作を寝返りとして誤判定することがない。

また、本発明は、人の睡眠状態を観察、評価する計算機システムに適用することができる。特に、健康管理の一環として、利用者が毎日自宅において、簡便に睡眠状態を確認することができる睡眠モニタシステムに好適である。

本発明の実施形態の睡眠モニタシステムの構成の例を示すブロック図である。 本発明の実施形態の腕輪型センサノードの構成の例を示す説明図である。 本発明の実施形態のセンサ装置のブロック図である。 本発明の実施形態の睡眠モニタシステムの処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の集計情報格納部に格納される利用者の動作情報のフォーマットの例を示す説明図である。 本発明の実施形態の運動頻度を算出する方法を示す説明図である。 本発明の実施形態の睡眠情報格納部に格納される睡眠情報のフォーマットの例を示す説明図である。 本発明の実施形態の寝返り時刻を検出する方法の例を示す説明図である。 本発明の実施形態の寝返り間隔から評価指数を生成するための対応表の例を示す説明図である。 本発明の実施形態の表示内容生成部が生成する表示画面の例を示す説明図である。 本発明の実施形態の表示内容生成部が生成する表示画面の別な例を示す説明図である。 本発明の実施形態の表示内容生成部が生成する表示画面の別な例を示す説明図である。

符号の説明

１ 腕輪型センサノード
１０２ 基地局
１０３ 計算機
１０４ 表示部
１０５ 入力部
２００ 集計部
３００ 集計情報格納部
４００ 寝返り解析部
５００ 睡眠情報格納部
６００ 表示内容生成部

Claims (8)

1. 利用者の腕に装着され、測定されたデータを送信する腕輪型の複数のセンサノードと、前記複数のセンサノードから送信されたデータを解析する計算機と、を備える計算機システムであって、
   前記複数のセンサノードは、
   前記利用者の身体の向きが変化する動作の時間よりも長い時間である所定のサンプリング周期毎に加速度を出力し、
   前記出力された加速度を前記計算機に送信し、
   前記計算機は、
   プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、を備え、
   前記複数のセンサノードから送信された加速度を取得し、
   前記プロセッサは、
   前記取得した加速度の変化に基づいて、前記センサノードが装着された利用者の身体の向きが変化した時刻を検出し、
   前記検出された身体の向きが変化した各時刻の間隔に基づいて、前記利用者の睡眠の状態を評価することを特徴とする計算機システム。
2. 前記複数のセンサノードは、
   前記利用者の動作及び身体の向きに従って、正又は負の加速度を検出する加速度センサを備え、
   前記所定のサンプリング周期毎に、前記加速度センサによって検出された加速度を出力し、
   前記プロセッサは、
   所定の単位時間当たりの前記加速度の平均値を計算し、
   前記計算された加速度の平均値が、０よりも大きい第１基準値以上の値から、０よりも小さい第２基準値以下の値に変化した時刻、及び、前記第２基準値以下の値から、前記第１基準値以上の値に変化した時刻を、前記利用者の寝返り時刻に定め、
   前記定められた各寝返り時刻に基づいて、各寝返り間隔を計算し、
   前記計算された各寝返り間隔に基づいて、前記利用者の睡眠の状態を評価することを特徴とする請求項１に記載の計算機システム。
3. 前記加速度センサは、略直交する３方向の加速度を検出し、
   前記プロセッサは、
   所定の単位時間当たりの前記３方向の加速度の各々の平均値を計算し、
   前記計算された３方向の加速度の平均値のいずれがが、前記第１基準値以上の値から前記第２基準値以下の値に変化した時刻、及び、前記第２基準値以下の値から前記第１基準値以上の値に変化した時刻を、前記寝返り時刻に定めることを特徴とする請求項２に記載の計算機システム。
4. 前記加速度センサは、略直交する３方向の加速度を検出し、
   前記プロセッサは、
   所定のサンプリング周期毎の略直交する３方向の加速度の大きさを計算し、
   前記計算された加速度の大きさが、所定の時間内に、第３基準値を超える回数を運動頻度に定め、
   前記定められた運動頻度に基づいて、前記利用者の睡眠状態を評価することを特徴とする請求項２に記載の計算機システム。
5. 前記プロセッサは、
   前記計算された各寝返り間隔を、その時間によって複数に分類し、
   前記計算された各寝返り間隔を、前記各寝返り間隔の開始時刻、又は、終了時刻に基づいて、時間軸上に並べ、
   前記並べられた寝返り間隔を、前記各寝返り間隔の分類が区別可能に表示するためのデータを作成することを特徴とする請求項２に記載の計算機システム。
6. 前記プロセッサは、測定日毎に同じ時間軸を用いて、前記寝返り間隔を時間軸上に並べることを特徴とする請求項５に記載の計算機システム。
7. 前記プロセッサは、測定日毎の前記最初の寝返り間隔の開始時刻が時間軸上の同じ位置になるように、前記寝返り間隔を時間軸上に並べることを特徴とする請求項５に記載の計算機システム。
8. 前記プロセッサは、
   前記計算された各寝返り間隔を、その時間によって複数に分類し、
   前記複数に分類された寝返り間、隔のうち、睡眠の状態が良いと評価された寝返り間隔の合計が、前記利用者が就寝してから起床するまでの１回の睡眠時間に占める割合を熟眠占有率に定め、
   前記熟眠占有率と前記１回の睡眠時間との関係を示すデータを作成することを特徴とする請求項２に記載の計算機システム。

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