JP5430034B2 - 睡眠評価処理システム及び睡眠評価装置 - Google Patents
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Description
しかしながら、このようにして作成された回帰式は、同一タイプの睡眠評価装置に対しては同一の回帰式を組み込むことは可能であったが、例えば新しく改良した別の睡眠評価装置にそのまま組み込むと、装置の違いによる誤差が生じてしまう恐れがあった。そのため、新たな睡眠評価装置を開発する場合は、当該装置で測定される睡眠判定データに関するサンプルデータを改めて収集・解析し、この新たな睡眠評価装置用の新たな回帰式を再作成する必要があり、開発の労力及びコストがかかっていた。
また、睡眠点数などの睡眠指標を算出する回帰式の作成に際しては、更なる別の所定項目をも反映することで、睡眠の質の評価の精度を更に向上させることが望まれる。特に、睡眠の質の評価においては、睡眠の深さに係る項目と、睡眠のリズムに係る項目と、中途覚醒に係る項目と、を考慮することが重要であるが、従来の睡眠の質の評価においては、睡眠のリズム(周期)に係る項目の評価がされておらず、更に、深睡眠率が考慮されていないため、睡眠の深さに係る項目の評価能力を向上させる余地もある。
更に、睡眠時無呼吸症候群(sleep apnea syndrome;SAS)患者のような睡眠障害者と健常者とで、睡眠の質の評価結果に違いを持たせることができる睡眠評価処理システム及び睡眠評価装置が望まれる。
本発明は、PSGの測定データに基づいて作成される、汎用可能な睡眠の質の評価のための回帰式を用いる睡眠評価処理システム及び睡眠評価装置を提供することを目的とする。
なお、睡眠障害の判定には、無呼吸・低呼吸指数(apnea hypopnea index;AHI)やピッツバーグ睡眠質問票(pittsburgh sleep quality index;PSQI)、Visual Analog Scale(VSA)、OSA睡眠調査票(Oguri−Shirakawa−Azumi sleep inventory)、関西学院式眠気尺度(Kwansei−gakuin Sleepiness Scale;KSS)、セントマリー病院睡眠質問票(St.Marry’s Hospital Sleep Questionnaire)、アテネ不眠尺度(Athene Insomnia Scale;AIS)、エプワース睡眠尺度(Epworth sleepiness scale;ESS)、スタンフォード眠気尺度(Stanford Sleepiness Scale;SSS)等を用いるのが好適であるが、睡眠に関わる指標を広く用いることが可能であり、これらの各種指標に限定されるものではない。
ステップS21において、記憶部9に記憶された呼吸データ、体動データ、心拍データに対して設定した各エポックの総数をnmax区間とし、n=1区間目からn=nmax区間目までの各エポック毎に処理するため、n=0として初期設定する。続いてステップS22において、n=n+1として1エポック分進め記憶部9の該当するエポックの呼吸データを読み込む。
体動判定部の処理は、まず、前記エポックnに関わらず、呼吸信号の波形の振幅から体動の大きさを判定し、次に、エポックn内における前記判定された体動の有無により、各エポックnの体動状態を判定するものである。
前述と同様にエポック毎の判定を行なうため、ステップS51において、エポックn=0と初期設定し、ステップS52において、n=n+1として該当するエポックnの呼吸データを読み込む。以下、図12に示すように、続くステップS53において、例えば、前記読み込んだエポックnの前後各±2区間の合計5区間のエポックが記憶部9内に存在するかどうか判断される。存在しない場合にはNOに進み、再びステップS52に戻りn=n+1として進める。また前記5区間が存在する場合にはYESに進み、5区間を記憶部9より読み込む。続くステップS55において、前記5区間の各エポックの体動値Zを求める。体動値Zは、図7を用いて詳述した体動判定部12の体動区間の判定に基づき、粗体動区間であればZ=2、細体動区間であればZ=1、無体動区間であればZ=0として定義される値である。これと共に、前記各エポックの体動値Zに基づいて5区間の体動値Zの総和(ここで、0≦Zの総和≦10であり、以下、Zの総和をΣZと言う場合がある。)も求める。
入床直後の初期の覚醒状態から睡眠状態へ移行するエポック(以下、入眠区間と言う。
)を判定するために、図12に詳述した覚醒判定部13により、体動値Zによる覚醒判定に加えて、人の入眠の傾向に基づいて、より詳細に初期の覚醒区間を判定していくことによって前記入眠区間を定義するものである。
ここで、深睡眠状態において、呼吸は穏やかな一定リズムになり、体動はほぼ起こらなくなることから、以下の判定を行なうものである。
ここで、REM睡眠状態においては、呼吸数の増加及び変動が継続して起こり、体動も多くなることから、以下の判定を行なうものである。
睡眠状態にあっても、体動がある一定時間以上継続した場合には、途中で目覚めたと解することができ、以下の判定を行なうものである。
ステップS151において、エポックn=nmaxとし、ステップS152において、n=n−1として時間的に遡って、該当するエポックnを読み込む。ステップS153において、読み込んだエポックnが、睡眠状態と判定されているか否か、すなわち、深睡眠区間、浅睡眠区間及びREM睡眠区間の内いずれか(以下、睡眠区間と言う。)に該当するか否かを判定する。睡眠区間に該当しない場合にはNOに進み、再びステップS152においてn=n−1として睡眠区間の検出を繰り返す。また前記エポックnが睡眠区間であった場合にはYESに進み、ステップS154において、このエポックnを起床(仮)区間として定義する。続くステップS155において、前記起床(仮)区間から更に一定区間数Rまで遡った各エポックにおいて、覚醒区間が存在するか否かを判定する。ここで、人の通常の睡眠において、目覚める一定時間前に覚醒が起こることはないと見なせることから、前記一定区間数Rは、前記一定時間を定義するものである。前記覚醒区間が存在した場合にはYESに進み、ステップS158において、この検出された覚醒区間から前記起床(仮)区間までの各エポックを覚醒区間として定義し、ステップS154において、前記検出された覚醒区間の一つ前のエポックを新たに起床(仮)区間として再定義し、再びステップS155において、前記一定区間数Rを設定する。また、前記ステップS155において、一定区間数Rまでの間に覚醒区間が存在しなかった場合にはNOに進み、ステップS156において、前記起床(仮)区間を起床区間として決定し、ステップS157において、該当するエポックnに関連付けて記憶部9に記憶して、図3のメイン動作を示すフローチャートに戻る。以上の起床判定部18の処理結果に基づいて、前記深睡眠率演算部は、深睡眠率(%)を演算するために必要な「睡眠時間」すなわち「入眠から最終覚醒までの時間」を演算することが可能となる。
上記の様に、本実施形態では、睡眠の質を総合的に評価するための評価指数である睡眠点数を導くために、睡眠評価スコアを主成分分析法によって選定する。
Z1=a11X1+a12X2+a13X3+a14X4+a15X5+a16X6+a17X7+a18X8+a19X9…式(2)
Z2=a21X1+a22X2+a23X3+a24X4+a25X5+a26X6+a27X7+a28X8+a29X9…式(3)
Z3=a31X1+a32X2+a33X3+a34X4+a35X5+a36X6+a37X7+a38X8+a39X9…式(4)
Z4=a41X1+a42X2+a43X3+a44X4+a45X5+a46X6+a47X7+a48X8+a49X9…式(5)
Z5=a51X1+a52X2+a53X3+a54X4+a55X5+a56X6+a57X7+a58X8+a59X9…式(6)
Z6=a61X1+a62X2+a63X3+a64X4+a65X5+a66X6+a67X7+a68X8+a69X9…式(7)
Z7=a71X1+a72X2+a73X3+a74X4+a75X5+a76X6+a77X7+a78X8+a79X9…式(8)
Z8=a81X1+a82X2+a83X3+a84X4+a85X5+a86X6+a87X7+a88X8+a89X9…式(9)
Z9=a91X1+a92X2+a93X3+a94X4+a95X5+a96X6+a97X7+a98X8+a99X9…式(10)
但し、X1〜X9は、上述した9個の項目である。第1乃至第9主成分Z1〜Z9は互いに直交するように固有ベクトルa11〜a99が定められる。直交するとは互いに独立であり、両者の間に相関がないことを意味する。
以上、第1乃至第8のステップを経て、4個の睡眠評価スコアが選定され、後述する式(20)〜式(23)が導かれる。
差分睡眠周期スコアZb(st)=(Zb−平均Zb)/標準偏差Zb…式(12)
総就床時間Zc(st)=(Zc−平均Zc)/標準偏差Zc…式(13)
睡眠周期Zd(st)=(Zd−平均Zd)/標準偏差Zd…式(14)
深睡眠出現量Ze(st)=(Ze−平均Ze)/標準偏差Ze…式(15)
差分総就床時間スコアZf(st)=(Zf−平均Zf)/標準偏差Zf…式(16)
中長時間覚醒回数Zg(st)=(Zg−平均Zg)/標準偏差Zg…式(17)
短時間覚醒回数Zh(st)=(Zh−平均Zh)/標準偏差Zh…式(18)
睡眠効率Zi(st)=(Zi−平均Zi)/標準偏差Zi…式(19)
この標準化の処理によって、異なるスケールの深睡眠率Za、差分睡眠周期スコアZb、総就床時間Zc、睡眠周期Zd、深睡眠出現量Ze、差分総就床時間スコアZf、中長時間覚醒回数Zg、短時間覚醒回数Zh、及び睡眠効率Ziを同一の処理で取り扱うことが可能となる。ステップS249の処理が終了すると、ルーチンは、図19のフローチャートに戻る。
= 係数C1a * 標準値Za(st) + 係数C1b * 標準値Zb(st) + 係数C1c * 標準値Zc(st) + 係数C1d * 標準値Zd(st) + 係数C1e * 標準値Ze(st) + 係数C1f * 標準値Zf(st) + 係数C1g * 標準値Zg(st) + 係数C1h * 標準値Zh(st) + 係数C1i * 標準値Zi(st) …式(20)
= 係数C2a * 標準値Za(st) + 係数C2b * 標準値Zb(st) + 係数C2c * 標準値Zc(st) + 係数C2d * 標準値Zd(st) + 係数C2e * 標準値Ze(st) + 係数C2f * 標準値Zf(st) + 係数C2g * 標準値Zg(st) + 係数C2h * 標準値Zh(st) + 係数C2i * 標準値Zi(st) …式(21)
= 係数C3a * 標準値Za(st) + 係数C3b * 標準値Zb(st) + 係数C3c * 標準値Zc(st) + 係数C3d * 標準値Zd(st) + 係数C3e * 標準値Ze(st) + 係数C3f * 標準値Zf(st) + 係数C3g * 標準値Zg(st) + 係数C3h * 標準値Zh(st) + 係数C3i * 標準値Zi(st) …式(22)
= 係数C4a * 標準値Za(st) + 係数C4b * 標準値Zb(st) + 係数C4c * 標準値Zc(st) + 係数C4d * 標準値Zd(st) + 係数C4e * 標準値Ze(st) + 係数C4f * 標準値Zf(st) + 係数C4g * 標準値Zg(st) + 係数C4h * 標準値Zh(st) + 係数C4i * 標準値Zi(st) …式(23)
複数の睡眠評価スコア(説明変数)と、睡眠障害のダミー変数(目的変数)と、をロジスティック回帰分析(重回帰分析)することで、複数の睡眠評価スコアから睡眠障害に該当する確率(睡眠障害判別確率)を示すことができる。
本実施形態におけるロジスティック回帰分析では、目的変数を0/1(SASの有無:SAS群1/非SAS群0)のダミー変数で表す。また、説明変数は、睡眠判定データから算出した睡眠評価スコアである第1主成分スコア(睡眠深度スコア)、第2主成分スコア(睡眠周期スコア)、第3主成分スコア(睡眠時間スコア)、第4主成分スコア(中途覚醒スコア)のうちの少なくともいずれか3つのスコアを用いる。これにより、睡眠障害判別確率の回帰式を作成することが可能となる。ここでは、4つの睡眠評価スコアを用いる例を、図26を参照して説明する。
CPU6は、ステップS171において演算された第1主成分スコア(睡眠深度スコア)、第2主成分スコア(睡眠周期スコア)、第3主成分スコア(睡眠時間スコア)、第4主成分スコア(中途覚醒スコア)を用いて、以下の式(24)により変数Pを演算する(ステップS261)。なお、この時、第3主成分スコア(睡眠時間スコア)、第4主成分スコア(中途覚醒スコア)の符号を反転させる処理を適宜行ってもよい。
変数P
= 固定値F1 * 第1主成分スコア + 固定値F2 * 第2主成分スコア + 固定値F3 * 第3主成分スコア + 固定値F4 * 第4主成分スコア …式(24)
ここで、固定値F1〜F4は、ある母集団の主成分分析法から求めた固定値である。これらの固定値は記憶部9に記憶されており、CPU6が読み出して演算に用いる。
睡眠障害判別確率 = 1/(1+(exp−(P))) …式(25)
ステップS262の処理が終了すると、ルーチンは、図19のフローチャートに戻る。
睡眠点数 = 100 − (睡眠障害判別確率 * 100) …式(26)
CPU6は、ステップS265で得られた睡眠点数(Score)を記憶部9に記憶する(ステップS174、図19参照)。
このように、式(26)より、睡眠障害判別確率が高い場合には睡眠点数は低く算出され、睡眠障害判別確率が低い場合には睡眠点数は高く算出されることになる。これにより、SASが発症する前に、SASが発症するか否かを予測することが可能となる。
変数P = 固定値F1 * 第1主成分スコア + 固定値F2 * 第2主成分スコア + 固定値F3 * 第3主成分スコア + 固定値F4 * 第4主成分スコア …式(24)
判別確率 = 1/(1+(exp−(P))) …式(25)
睡眠点数 = 100 − (判別確率 * 100) …式(26)
一方、第2実施形態である睡眠評価システムは、被験者の生体信号を取得する測定装置と、本発明における睡眠点数(睡眠指数)を求めるための回帰式を含む一連の処理プログラムを実行するための情報処理端末と、から構成されるシステムである。前記生体信号に基づいて睡眠段階判定等を行う判定部(第1実施形態の判定部8に相当)は、測定装置及び情報処理端末のうちいずれかに構成されていればよい。測定装置で測定されたデータ等の情報処理端末への出力は、例えば有線又は無線の接続手段を用いるなど、特に限定されるものではない。
本発明によれば、睡眠の質を評価するための回帰式はPSGの測定データに基づいて作成されるので、このような回帰式を含む一連の処理プログラムを前記情報処理端末(例えばパーソナルコンピュータ)に導入すると共に、前記測定装置が被験者から検出した生体信号に基づいて、複数の変数データである睡眠判定データを算出して、被験者の睡眠の質の評価、即ち睡眠点数の算出が可能となる。しかも、本発明の睡眠の質を評価するための回帰式はPSGの測定データに基づいて作成されるので、前記取得装置は、所定項目(睡眠判定データ)を算出可能な生体情報を測定できるものであれば特に限定されるものではない。そのため、例えば、PSG測定装置を測定装置として、その睡眠判定データをそのまま代入して睡眠の質の評価に用いることもでき、医療機関における睡眠の質の評価においても有用である。具体的な処理の流れは、前記第1実施形態の睡眠測定装置1と同様であるので、詳細な説明は省略する。
2 センサ部(生体情報検出手段)
3 制御ボックス
4 表示部
5 操作部
6 CPU
7 生体データ検出部
8 判定部
9 記憶部
10 電源
20 評価部
Claims (8)
- 被験者の生体情報を検出して生体信号として出力する生体情報検出手段を含む測定装置と、前記生体信号に基づいて前記被験者の睡眠指数を演算する情報処理端末と、を有する睡眠評価システムであって、
前記情報処理端末は、
PSGの測定データに基づいて抽出された、少なくとも睡眠の深さに係る項目と、睡眠のリズムに係る項目と、中途覚醒に係る項目と、を含む複数種類の所定項目について主成分分析を行って得られる睡眠評価スコアの前記所定項目ごとの主成分係数と、前記被験者の前記生体信号から算出された前記所定項目に対応する睡眠判定データと、を乗算して睡眠評価スコアを算出し、
前記睡眠評価スコアについてロジスティック回帰分析を行って得られる睡眠障害判別確率を算出し、
前記睡眠障害判別確率に基づいて前記被験者の前記睡眠指数を演算すること
を特徴とする睡眠評価システム。 - 前記睡眠の深さに係る項目は深睡眠率又は深睡眠出現量の少なくとも一つを含み、前記睡眠のリズムに係る項目は睡眠周期又は差分睡眠周期スコアの少なくとも一つを含み、及び、前記中途覚醒に係る項目は睡眠効率又は中長時間覚醒回数の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項1に記載の睡眠評価システム。
- 前記睡眠評価スコアは、睡眠深度スコア、睡眠周期スコア、睡眠時間スコア、及び、中途覚醒スコアのいずれか1以上を含むことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の睡眠評価システム。
- 前記複数種類の所定項目は、深睡眠率、差分睡眠周期スコア、総就床時間、睡眠周期、深睡眠出現量、差分総就床時間スコア、中長時間覚醒回数、短時間覚醒回数、及び、睡眠効率を含むことを特徴とする請求項1乃至請求項3のうち、いずれか1に記載の睡眠評価システム。
- 被験者の生体情報を検出して生体信号として出力する生体情報検出手段と、前記生体信号に基づいて前記被験者の睡眠指数を演算する判定部と、を有する睡眠評価装置であって、
前記判定部は、
PSGの測定データに基づいて抽出された、少なくとも睡眠の深さに係る項目と、睡眠のリズムに係る項目と、中途覚醒に係る項目と、を含む複数種類の所定項目について主成分分析を行って得られる睡眠評価スコアの前記所定項目ごとの主成分係数と、前記被験者の前記生体信号から算出された前記所定項目に対応する睡眠判定データと、を乗算して睡眠評価スコアを算出し、
前記睡眠評価スコアについてロジスティック回帰分析を行って得られる睡眠障害判別確率を算出し、
前記睡眠障害判別確率に基づいて前記被験者の前記睡眠指数を演算すること
を特徴とする睡眠評価装置。 - 前記睡眠の深さに係る項目は深睡眠率又は深睡眠出現量の少なくとも一つを含み、前記睡眠のリズムに係る項目は睡眠周期又は差分睡眠周期スコアの少なくとも一つを含み、及び、前記中途覚醒に係る項目は睡眠効率又は中長時間覚醒回数の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項5に記載の睡眠評価装置。
- 前記睡眠評価スコアは、睡眠深度スコア、睡眠周期スコア、睡眠時間スコア、及び、中途覚醒スコアのいずれか1以上を含むことを特徴とする請求項5又は請求項6に記載の睡眠評価装置。
- 前記複数種類の所定項目は、深睡眠率、差分睡眠周期スコア、総就床時間、睡眠周期、深睡眠出現量、差分総就床時間スコア、中長時間覚醒回数、短時間覚醒回数、及び、睡眠効率を含むことを特徴とする請求項5乃至請求項7のうち、いずれか1に記載の睡眠評価装置。
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