JP5751162B2 - 呼吸検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、生体、特に人の呼吸を検出する呼吸検出装置に関する。また、呼吸検出装置の検出結果に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定装置に関する。さらには、睡眠状態の生体に対して、刺激を付与する刺激付与装置に関する。

従来、人体などの生体の生体情報、たとえば呼吸を検出する装置が知られている。このような生体の呼吸を検出する装置として、被検体の動きによって生ずる加速度を加速度センサで検出し、検出された加速度データに基づいて被検体の生体情報としての呼吸を検出する生体情報モニタシステムがある（たとえば、特許文献１参照）。

この生体情報モニタシステムでは、検出された加速度データの変動の周波数成分から特定の周波数帯域に属する加速度データを抽出し、抽出した加速度データの周波数成分を時間成分に変換し、時間軸上のピーク値間隔を求めて、このピーク値間隔に基づいて被検体の生体情報を測定するというものである。

特開２００７−１５１６１７号公報

しかし、上記特許文献１に開示された生体情報モニタシステムにおいては、被検体の動きを検出する加速度センサを内部に備えるセンサユニットを接着テープによって被検体の皮膚に接着している。このため、被検体である生体の加速度を検出する加速度センサを取り付ける手間がかかるという問題があった。

そこで、本発明の課題は、加速度センサなどのセンサを生体に取り付ける手間を軽減することができる呼吸検出装置を提供することにある。

上記課題を解決した本発明に係る呼吸検出装置は、生体の呼吸を検出する呼吸検出装置であって、生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサと、変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る呼吸検出装置は、複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用し、たとえば主成分分析を行うことにより、生体の呼吸波形を取得している。このため、センサの検出精度がさほど高くない場合でも、生体の呼吸波形に基づく呼吸状態を精度よく検出することができる。したがって、変動量センサを生体に対して接着させることなく、たとえば軽く触れた状態などで呼吸を検出することができる。よって、加速度センサなどのセンサを生体に取り付ける手間を軽減することができる。

ここで、変動量センサが、生体の体幹における複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサおよび生体の体幹における複数方向に対する位置をそれぞれ検出する位置センサのうちの少なくとも一方であるようにすることができる。

このように、生体の体幹の変動量としては、複数方向、たとえばＸ−Ｙ−Ｚ軸方向に対する加速度や、複数方向に対する位置を検出する位置を用いることができる。また、複数方向としては、たとえば互いに直交する２方向や３方向のほか、ロール方向およびピッチ方向とすることができる。

また、変動量センサが、生体の体幹における複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサおよび生体の体幹における複数方向に対する位置をそれぞれ検出する位置センサであり、呼吸波形を取得するにあたり、加速度センサの検出結果および位置センサの検出結果のいずれを用いるかを選択するセンサ選択手段をさらに備えるようにすることができる。

生体の存在環境に応じて、加速度センサや位置センサの検出精度が変動することがある。このため、呼吸波形を取得する際に利用するセンサをセンサ選択手段において選択することにより、さらに精度のよい呼吸波形の検出を行うことができる。

さらに、生体が移動中であるか否かを検出する移動状態検出手段をさらに備え、センサ選択手段は、移動状態検出手段の検出結果に基づいて、呼吸波形を取得するにあたって用いるセンサを選択するようにすることができる。

生体が移動状態である場合には、加速度センサの検出精度が低下することがある。このため、移動状態検出手段の検出結果に基づいて、呼吸波形を取得するにあたって用いるセンサを選択することにより、さらに精度のよい呼吸波形の検出を行うことができる。

また、本発明に係る睡眠深度推定装置は、上記の呼吸検出装置と、呼吸検出装置で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、検出された呼吸特徴量に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、を備えるものである。

本発明に係る睡眠深度推定装置は、上記の呼吸検出装置で検出された呼吸波形に基づいて睡眠深度を推定している。このため、精度のよい睡眠深度の推定を行うことができる。

他方、本発明に係る携帯電話は、生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサと、変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、生体に対して刺激を付与する刺激付与手段と、呼吸波形取得手段で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、検出された呼吸特徴量に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、備え、睡眠深度推定手段によって推定される睡眠深度に基づいて、刺激付与手段によって生体に付与する刺激の内容を決定することを特徴とする。

このように、睡眠深度に基づいて生体に付与する刺激の内容を決定することにより、睡眠状態にある生体に対して刺激を付与して、生体を覚醒させることができる。また、睡眠深度を精度よく推定できるので、不要な刺激付与を防止することができる。

そして、本発明に係る携帯電話用プログラムは、生体の体幹における複数方向への変動量をそれぞれ検出する変動量センサの検出結果に次元削減手法を適用することにより、生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得機能と、呼吸波形から、呼吸特徴量を検出し、検出された呼吸特徴量に基づいて、生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定機能と、睡眠深度に基づいて、生体に刺激を付与する刺激付与手段を制御する刺激付与制御機能と、を備えるものである。

本発明に係る呼吸検出装置によれば、加速度センサなどのセンサを生体に取り付ける手間を軽減することができる。

本発明の実施形態に係る携帯型装置のブロック構成図である。 携帯型装置の利用形態を示す模式図である。 携帯型装置に対する３軸方向を説明する説明図である。 利用者に対する携帯型装置の動きを説明する説明図である。 携帯型装置における処理手順を示すフローチャートである。 呼吸状態の算出に用いるセンサ情報を決定する手順を示すフローチャートである。 加速度センサ値の経時変化の例を示すグラフである。 磁気方位センサ値の経時変化の例を示すグラフである。 １次元に統合された加速度センサ値の経時変化を示すグラフである。 図９の一部を拡大したグラフである。 睡眠段階と呼吸変動係数の関係を示すグラフである。 マハラノビス距離とヒストグラムとの関係を示す概念図である。 生成したヒストグラムの例を示す図であり、（ａ）は睡眠段階III・IVのヒストグラム、（ｂ）は睡眠段階IIの第２ヒストグラム、（ｃ）は睡眠段階Ｉの第３のヒストグラム、（ｄ）は睡眠段階Ｗの第４ヒストグラムを示す。 実験の参加者における睡眠深度の時間変化の例を示す模式図である。 仮眠直後の参加者の反応時間を示すグラフである。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図示の便宜上、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。図１は、本発明の実施形態に係る携帯型装置のブロック構成図、図２は、携帯型装置の利用形態を示す模式図である。

〔呼吸状態判定〕
図１に示すように、本実施形態に係る携帯型装置Ｈは、携帯型制御装置１を備えている。携帯型制御装置１には、加速度センサ２、磁気方位センサ３、および通信装置４が接続されている。また、携帯型制御装置１には、バイブレータ５およびスピーカ６が接続されている。これらの携帯型制御装置１、加速度センサ２、磁気方位センサ３、通信装置４、バイブレータ５およびスピーカ６は、いずれも携帯型装置Ｈに設けられている。また、通信装置４は、車両に設けられる車両通信装置７との間で通信可能とされている。

携帯型制御装置１には、呼吸判定部１０および睡眠判定部２０が形成されている。呼吸判定部１０は、移動状態判定部１１、センサ情報選択部１２、および呼吸状態検出部１３を備えている。また、睡眠判定部２０は、呼吸特徴量推定部２１、睡眠深度推定部２２および睡眠深度制御部２３を備えている。呼吸判定部１０を備える携帯型制御装置１は、本発明の呼吸検出装置を構成する。また、睡眠判定部２０を備える携帯型制御装置１は、本発明の睡眠深度推定装置を構成する。

また、図２に示すように、携帯型装置Ｈは、本発明の生体である利用者Ｍが携帯して利用することができる装置である。図２に示す利用形態では、利用者Ｍは、ストラップに携帯型装置Ｈを取り付け、ストラップを介して携帯型装置Ｈを首から下げている。このとき、利用者Ｍは、携帯型装置Ｈを胸部に、衣服などを介して間接的に接触させている。利用者Ｍにおける携帯型装置Ｈが間接的に接触している胸部が本発明の検出部となる。

携帯型装置Ｈでは、利用者Ｍの胸部に間接的に接触することにより、利用者Ｍの体幹の変化に応じてその位置を変化させる。携帯型装置Ｈとしては、たとえば携帯電話を用いることもできる。特に、いわゆるスマートフォンを用いることもできる。携帯電話には、一般的に、利用者の声を電気信号に変換するマイクロフォンおよび通話相手の声を再生するスピーカを備えている。また、発信音を発する代わりに利用者に振動を付与するバイブレータが設けられている。このため、携帯型装置Ｈとしては、携帯電話、特にスマートフォンを好適に用いることができる。

加速度センサ２は、携帯型装置Ｈにおけるケース（筐体部）に取り付けられている。携帯型装置Ｈでは、図３に示すように、携帯型装置Ｈに対する相対的な３軸方向として、利用者Ｍの体幹に対する互いに交差、ここでは直交する複数方向であるＸ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向が定められている。Ｘ軸方向と、Ｙ軸方向とは直交しており、Ｘ−Ｙ平面に対してＸ軸方向が直交している。このため、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は、いずれも直交する３軸方向とされている。

加速度センサ２は、携帯型装置ＨにおけるＸ，Ｙ，Ｚ軸の３軸方向に対する加速度をそれぞれ検出している。加速度センサ２は、検出結果である３軸方向のそれぞれに対する加速度センサ値（以下「加速度センサ値」ともいう）を携帯型制御装置１の呼吸判定部１０における呼吸状態検出部１３に送信する。加速度センサ２は、本発明の変動量センサを構成し、加速度は本発明の変動量を構成する。

磁気方位センサ３は、携帯型装置Ｈにおけるケースに取り付けられている。磁気方位センサ３は、図３に示す利用者Ｍの検出部における携帯型装置Ｈのロール方向Ｒの変動量を示すロール角およびピッチ方向Ｐの変動量を示すピッチ角を検出している。磁気方位センサ３は、検出結果である携帯型装置Ｈのロール角およびピッチ角（以下「磁気方位センサ値」ともいう）を携帯型制御装置１の呼吸判定部１０における呼吸状態検出部１３に送信する。磁気方位センサ３は、本発明の変動量センサを構成する。

利用者Ｍに直接的または間接的に接触している携帯型装置Ｈは、図４に示すように、利用者Ｍの呼吸や姿勢角の変動によって変化する。利用者Ｍの呼吸の場合は、利用者Ｍの胸部に対して略直交する第１方向Ｌ１に上下運動する。また、姿勢角の変化によって第１方向と交差する第２方向Ｌ２に移動する。さらに、第１方向Ｌ１および第２方向Ｌ２の双方に交差する第３方向に対しても移動する。携帯型装置Ｈに設けられた加速度センサ２は、これらの方向に移動する携帯型装置Ｈの加速度のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸成分を検出する。また、磁気方位センサ３は、携帯型装置Ｈのロール角およびピッチ角を検出する。

通信装置４は、車両通信装置７から送信される車両情報を受信する。車両情報には、車両の速度や車両の姿勢などの車両に関する情報が含まれている。通信装置４は、車両通信装置７から受信した車両情報を携帯型制御装置１の呼吸判定部１０における移動状態判定部１１に送信する。

また、呼吸判定部１０における移動状態判定部１１は、通信装置４から送信される車両情報に基づいて、利用者Ｍの移動状態を判定する。ここでの移動状態としては、利用者Ｍが車両に乗って移動しているか否かの移動状態を判定している。移動状態判定部１１は、判定した利用者Ｍの移動状態をセンサ情報選択部１２に出力する。移動状態判定部１１を備える携帯型制御装置１は、本発明の移動状態検出手段を構成する。

センサ情報選択部１２は、移動状態判定部１１から出力された移動状態に基づいて、呼吸状態検出部１３で呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値を加速度センサ値および磁気方位センサ値の中から選択する。言い換えると、利用者Ｍが車両に乗っているか否か等を参照して、採用するセンサ値を選択する。センサ情報選択部１２は、選択したセンサ値に関する選択情報を呼吸状態検出部１３に出力する。センサ情報選択部１２を備える携帯型制御装置１は、本発明のセンサ選択手段を構成する。

呼吸状態検出部１３は、加速度センサ２から送信された加速度センサ値や磁気方位センサ３から送信された携帯型装置Ｈの磁気方位センサ値に基づいて、利用者Ｍの呼吸状態を呼吸波形によって検出して取得する。このとき、呼吸状態検出部１３では、生体の呼吸状態を検出するにあたって、センサ情報選択部１２から出力された選択情報に基づいて、加速度センサ値と磁気方位センサ値のいずれを利用するかを選択する。呼吸状態検出部１３は、検出した呼吸状態を呼吸特徴量推定部２１に出力する。呼吸状態検出部１３を備える携帯型制御装置１は、本発明の呼吸波形取得手段を構成する。

呼吸特徴量推定部２１は、呼吸状態検出部１３から出力された呼吸状態に基づいて、利用者Ｍの呼吸特徴量を推定する。呼吸特徴量推定部２１は、推定した呼吸特徴量を睡眠深度推定部２２に出力する。呼吸特徴量推定部２１を備える携帯型制御装置１は、本発明の呼吸特徴量検出手段を構成する。

睡眠深度推定部２２は、呼吸特徴量推定部２１から出力された呼吸特徴量に基づいて、利用者Ｍの睡眠深度を推定する。睡眠深度推定部２２は、推定した利用者Ｍの睡眠深度を睡眠深度制御部２３に出力する。睡眠深度推定部２２を備える携帯型制御装置１は、本発明の睡眠深度推定手段を構成する。

睡眠深度制御部２３は、睡眠深度推定部２２から出力された睡眠深度に基づいて、刺激付与手段であるバイブレータ５の作動強度やスピーカ６の音量といった刺激の内容を決定する。睡眠深度制御部２３は、作動強度および音量に応じた刺激付与信号をバイブレータ５およびスピーカ６に送信する。

バイブレータ５は、携帯型装置Ｈに設けられており、振動することによって、携帯型装置Ｈの利用者に対して振動による刺激を与える。バイブレータ５は、睡眠深度制御部２３から送信された刺激付与信号に応じて振動する。スピーカ６は、携帯型装置Ｈに設けられており、警告音を発することによって、携帯型装置Ｈの利用者に対して音声による刺激を与える。スピーカ６は、睡眠深度制御部２３から送信された刺激付与信号に応じた音量の警告音を発生する。

車両通信装置７は、たとえば利用者Ｍが乗車する車両に設けられている。車両通信装置７は、利用者が乗車している車両の速度や車両姿勢などの車両情報を、車両に設けられた各種装置などから取得している。車両通信装置７は、取得した車両情報を呼吸判定部１０における移動状態判定部１１に送信する。

次に、本実施形態に係る携帯型装置の動作について説明する。図５は、携帯型装置における処理手順を示すフローチャートである。図５に示すように、本実施形態に係る刺激付与装置では、まず、加速度センサ２から送信される加速度センサ値や磁気方位センサ３から送信される磁気方位センサ値などのセンサ情報を取得する（Ｓ１）。

センサ情報選択部１２において、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値を選択する（Ｓ２）。センサ値の選択は、図６に示すフローに沿って行われる。図６は、呼吸状態の算出に用いるセンサ情報を決定する手順を示すフローチャートである。図６に示すように、センサ値の選択を行う際には、利用者Ｍが停止（安静）中か否かを判断する（Ｓ２１）。

利用者Ｍが停止中であるか否かの判断は、通信装置４から送信される車両情報に基づいて行われる。センサ情報選択部１２では、車両情報に基づいて利用者Ｍが車両に乗車しているか否かを判断し、乗車している場合には、停止中でないと判断し、乗車していない場合には停止中であると判断する。センサ情報選択部１２は、その判断結果を選択情報として呼吸状態検出部１３に出力する。

利用者Ｍが自動車や鉄道などの車両に乗車して移動中である場合、加速度センサ２には車両の振動が加わるため、微小な呼吸波形を検出することが困難となる。その一方、磁気方位センサでは、車両の振動が加わったとしても、微小な呼吸波形をある程度の精度をもって検出することができる。このため、呼吸状態検出部１３では、センサ情報選択部１２から出力された選択情報を参照し、利用者Ｍが停止中であると判断した場合には、センサ値として、加速度センサ値および磁気方位センサ値の両方を利用可能とする。

その一方、磁気方位センサ３は、微小な地磁気を検出していることから、鉄製の橋脚や送電線の近くでは地磁気が乱れることにより、地磁気を精度よく検出することができなくなる。その結果、磁気方位センサ３によって検出された磁気方位センサ値の分散が大きくなってしまう。

そこで、ステップＳ２１において利用者Ｍが停止中であると判断した場合、呼吸状態検出部１３は、磁気方位センサ３から送信された磁気方位センサ値の分散を求め、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいか否かを判断する（Ｓ２２）。ここで、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さくない判断した場合には、利用者Ｍは車両に乗車しており、鉄製の橋脚の近くにいると考えられる。したがって、呼吸状態の検出する際に用いるセンサ値として加速度センサ値を選択する（Ｓ２３）。その後、図５に示すフローのステップＳ３に進む。

一方、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいと判断した場合には、利用者Ｍは車両に乗車しており、鉄製の橋脚等の近くにはいないと考えられる。したがって、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値として、加速度センサ値および磁気方位センサ値を選択する（Ｓ２４）。その後、図５に示すフローのステップＳ３に進む。

他方、ステップＳ２１において利用者Ｍが停止中でないと判断した場合、呼吸状態検出部１３は、磁気方位センサ３から送信された磁気方位センサ値の分散を求め、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいか否かを判断する（Ｓ２５）。ここで、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さいと判断した場合には、利用者Ｍは車両に乗車しておらず、鉄製の橋脚の近くにいないと考えられる。したがって、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値として、磁気方位センサ値を選択する（Ｓ２６）。その後、図５に示すフローのステップＳ３に進む。

一方、磁気方位センサ値の分散が所定のしきい値よりも小さくないと判断した場合には、利用者Ｍは車両に乗車しており、鉄製の橋脚等の近くにいると考えられる。したがって、加速度センサ値および磁気方位センサ値のいずれも精度のよい検出を行うことが困難であると考えられる。したがって、呼吸検出をすることなく（Ｓ２７）、ステップＳ１に戻る。

呼吸状態の検出に用いるセンサ値を選択したら、図５に示すフローに戻り、活動量指標の算出を行う（Ｓ３）。活動量指標の算出は、たとえば、加速度センサ値を用いて、下記（１）式によって行われる。

活動量指標を算出したら、活動量指標が一定値以下であるか否かを判断する（Ｓ４）。活動量には、利用者Ｍの呼吸のほか、着席状態から起立状態への行動、上体を動かす、などの行動が含まれる。ここでの一定値は、利用者Ｍが呼吸以外の行動、たとえば着席状態から起立状態への行動、上体を動かす行動の際に生じる活動量よりもわずかに小さい程度の大きさとする。このため、ここでの一定値は、経験的に求められる呼吸による活動量指標の最大値を用いることができる。

また、加速度センサ値の経時変化の例を図７に示す。図７に示すように、Ｘ方向の経時変化を示す折れ線Ｘ、Ｙ方向の経時変化を示す折れ線Ｙ、およびＺ方向の経時変化を示す折れ線Ｚのいずれにおいても、急激な変化が生じる変化部が存在する。これらの変化部は、利用者Ｍが上体を動かすなどによって生じた変化であり、この変化部Ｐにおいて活動量指標が大きくなる。さらに、磁気方位センサ値の経時変化の例を図８に示す。

ステップＳ４における判断の結果、活動量指標が一定値以下でないと判断した場合には、利用者Ｍの呼吸以外の活動による動作を検出したと考えられる。この場合には、活動量算出回数を計測するカウント値をクリア（ＣＯＵＮＴ＝０）とするとともに、特異値分解ＦｌａｇをＯＦＦにし（Ｓ１２）、ステップＳ１に戻る。

また、活動量指標が一定値以下でない（一定値を超える）と判断した場合には、カウント値をインクリメント（ＣＯＵＮＴ＝＋１）し、加速度センサ２から送信された加速度センサ値および磁気方位センサ３から送信された磁気方位センサ値を記憶しておく（Ｓ５）。記憶された加速度センサ値および磁気方位センサ値は、カウント値がクリアされることによって消去され、カウント値がクリアされるまでは記憶されている。

続いて、カウント値は一定値以上であるか否かを判断する（Ｓ６）。ここでの一定値は、特異値分解を行うためのデータとして十分な数、たとえば５０とされている。その結果、ＣＯＵＮＴ値が一定値以上でない（一定値未満である）と判断した場合には、特異値分解による呼吸特徴量の算出精度が低いと考えられるため、ステップＳ１に戻る。一方、ＣＯＵＮＴ値が一定値以上であると判断した場合には、特異値分解ＦｌａｇをＯＮにし（Ｓ７）、ステップＳ２で選択したセンサ値に対して特異値分解を行う。

特異値分解を行う際には、記憶されている複数の加速度センサ値から平均値ベクトルｍを算出し、送信された加速度センサ値から減算する。次に、送信された加速度センサ値ごとに、予め定められたスケーリング定数を乗じる。なお、本実施形態では、スケーリング定数は全て１とする。こうして得られたデータに対して特異値分解を行う。

特異値分解は、以下の手順で行われる。たとえば、呼吸状態を検出するためのセンサ値として加速度センサ値が選択された場合、加速度センサ値に含まれるｘ、ｙ、ｚの３次元の加速度センサ値を特異値分解により１次元に統合する。一次元に統合された加速度センサ値の経時変化を示すグラフを図９に示す。図９に示すグラフの波形におけるピークＰは、利用者Ｍの呼吸以外の動作に基づくものである。

ここで統合された加速度センサ値の波形からなる呼吸波形を呼吸状態として算出する。なお、呼吸状態を検出するためのセンサ値が磁気方位センサ値である場合には、２次元の磁気方位センサ値を１次元に統合し、加速度センサ値および磁気方位センサ値である場合には、５次元のセンサ値を１次元に統合する。

３次元方向の加速度センサ値の特異値分解を行うにあたり、３次元加速度センサ値ａを、下記（２）式で表されるベクトルとする。
ａ＝［ａｘ ａｙ ａｚ］＾Ｔ ・・・（２）

（２）式で表されたベクトルを複数並べた行列Ａを下記（３）式で示す。
Ａ＝［ａ１ ａ２ ・・・ａｎ］＾ｔ ・・・（３）

上記（３）式において、ｎは蓄積したＣＯＵＮＴ値であり、ここではｎ＝５０とされている。

そして、下記（４）式により特異値分解を行う。
Ａ＝ＵＳＶ＾Ｔ ・・・（４）

上記（４）式において、Ｕは、左特異ベクトルを列に持つｎ×ｎ行列、Ｖは、右特異ベクトルを列に持つｎ×ｎ行列である。また、Ｖ＝［ｖ１ ｖ２ ｖ３］は、Ａを次元削減手法として、主成分分析を行ったときの正規直交基底となっており、３次元ベクトルｖ１，ｖ２，ｖ３はそれぞれ第１、第２、第３主成分方向に対応している。

こうして特異値分解を行ったら、座標変換を行う（Ｓ８）。座標変換を行うにあたり、ステップＳ７で行った特異値分解における最大特異値σ１に対応する右特異ベクトルｖ１を座標変換ベクトルとする。さらに、ステップＳ４において記憶して加速度センサ値のベクトルから平均値ベクトルｍを減算した値を求める。この値と、右特異ベクトルｖ１との内積を呼吸運動指数とする。

こうして求めた呼吸運動指数をフィルタリングする（Ｓ９）。フィルタリングは、たとえば０．１〜０．６Ｈｚを通過帯域とするバンドパスフィルタに呼吸運動指数を通すことによって行われる。図１０に図９における領域Ｑを拡大した波形Ｗ１およびその波形をフィルタリングした波形Ｗ２を示す。

その後、所定時間が経過したか否かを判断する（Ｓ１０）。その結果、所定時間が経過していれば、呼吸特徴量を算出し（Ｓ１１）、利用者Ｍの呼吸状態を求めて、ステップＳ１に戻る。また、所定時間が経過していなければ、そのままステップＳ１に戻る。

このように、本実施形態に係る携帯型装置においては、Ｘ−Ｙ−Ｚの３軸方向への加速度センサ値やロール角およびピッチ角に対する磁気方位センサ値に主成分分析を行うことにより、利用者Ｍの呼吸状態を取得している。このため、加速度センサ値の精度がさほど高くない場合でも、利用者Ｍの呼吸状態を精度よく検出することができる。したがって、加速度センサ２や磁気方位センサ３を備える携帯型装置Ｈを利用者Ｍに対して接着等させることなく、たとえば軽く触れた状態などで呼吸を検出することができる。よって、加速度センサなどのセンサを利用者Ｍに取り付ける手間を軽減することができる。

また、利用者Ｍが車両に乗車しているか否かにより、さらには近くにおける鉄製の橋脚等の有無により、呼吸状態を検出する際に用いるセンサ値を選択している。このため、利用者Ｍの存在環境に応じて、加速度センサや磁気方位センサの検出精度が低い環境にある場合に、他のセンサ値を用いて呼吸状態を検出することができる。したがって、さらに精度のよい呼吸状態の検出を行うことができる。

〔睡眠深度判定〕
また、本実施形態に係る携帯型装置Ｈでは、呼吸判定部１０で検出された呼吸状態に基づいて、睡眠判定部２０において、利用者Ｍの睡眠深度を段階的に推定している。以下、睡眠深度の推定について説明する。携帯型装置Ｈは、睡眠判定部２０において、利用者Ｍの睡眠深度を判定している。

睡眠判定部２０における呼吸特徴量推定部２１では、呼吸判定部１０における呼吸状態検出部１３から出力された呼吸状態を示す呼吸波形から、単位時間あたりの平均呼吸時間や呼吸時間の標準偏差などの呼吸特徴量を抽出する。呼吸特徴量を抽出する際には、まず、呼吸が数回程度含まれる所定の時間が経過したか否かを判定し、所定の時間が経過している場合には呼吸特徴量を算出する。以下、同様の手順を繰り返す。

さらに、睡眠深度推定部２２において、呼吸特徴量推定部２１で推定した呼吸特徴量を用いて、利用者Ｍの睡眠深度を推定する。睡眠深度推定部２２では、睡眠深度を推定するにあたり、マハラノビス・タグチ法（以下「ＭＴ法」という）を用いている。ＭＴ法は、品質工学で主に用いられるいわゆるタグチメソッドの１つであり、複数の特徴量から単一尺度であるマハラノビス距離という判定値と、判定値の評価（Ｓ／Ｎ比）を行うタグチ法を組み合わせた統計的判別方法である。

判断に用いるマハラノビス距離は、特徴量間の違いやばらつきを考慮した判定値であり、基準となる集団のばらつきが小さく、基準となる集団の中心と離れるほどマハラノビス距離が大きくなる性質を有している。基準となる集団の中心からのずれが小さくても基準となる集団のばらつき量が小さきほどマハラノビス距離は大きくなる。

ここで、一般的な睡眠段階について説明する。図１１は、睡眠段階と呼吸変動係数の関係を示すグラフである。図１１に示すグラフにおいて、睡眠が深いほど睡眠段階が大きくなり、呼吸量が多いほど呼吸は不安定となっている。図１１に示すように、睡眠においては、睡眠が深くなるほど呼吸が安定する傾向がある。この傾向を利用し、深い眠りを基準として距離の大きさから睡眠段階を判定するものである。

睡眠深度推定部２２では、睡眠深度の推定を行うための睡眠深度推定用データベースを予め記憶している。いま、この睡眠深度推定用データベースの作成手順について説明する。睡眠深度推定用データベースを作成する際には、脳波を検出し、検出したから求めた睡眠深度と、脳波を検出したときの呼吸特徴量とのセットを睡眠深度推定の学習用データとする。

この学習用データを多数生成するとともに、生成した学習用データを睡眠深度ごとに分けて、マハラノビス距離のヒストグラムを生成する。マハラノビス距離とヒストグラムとの関係を示す概念図を図１２に示す。図１２に示すように、中心に基準となる集団を示す領域ＣＡがあり、その中心からの半径Ｒがマハラノビス距離にある場合、第１ヒストグラムＧ１、第２ヒストグラムＧ２、第３ヒストグラムＧ３等が生成される。また、生成したヒストグラムの例を図１３に示す。本実施形態においては、図１３（ａ）に示す睡眠段階III・IVの第１ヒストグラムＧ１、図１３（ｂ）に示す睡眠段階IIの第２ヒストグラムＧ２、図１３（ｃ）に示す睡眠段階Ｉの第３のヒストグラムＧ３、および図１３（ｄ）に示す睡眠段階Ｗの第４ヒストグラムＧ４の４段階のヒストグラムを生成し記憶している。これらのヒストグラムＧ１〜Ｇ４では、対応する睡眠段階の密度分布が示されていることとなる。

睡眠深度推定部２２では、呼吸特徴量推定部２１から出力された呼吸特徴量に対して、を予め記憶している４つの睡眠段階のヒストグラムから頻度を求め、この頻度に基づいて睡眠深度を推定する。たとえば、図１３に示すように、呼吸特徴量推定部２１から出力された呼吸特徴量が呼吸特徴量αである場合、第１ヒストグラムＧ１の頻度を第１頻度ａ、第２ヒストグラムＧ２の頻度を第２頻度ｂ、第３ヒストグラムＧ３の頻度を第３頻度ｃ、第３ヒストグラムＧ４の頻度を第４頻度ｄとする。

これらの第１頻度Ｇ１〜第４頻度Ｇ４の合計で各睡眠深度の頻度を除して睡眠深度確率を求める。睡眠深度確率は、利用者の睡眠深度が当該睡眠段階である確率である。たとえば、利用者Ｍの睡眠深度が睡眠段階III・IVである確率（III・IV確率）は、下記（５）式を用いて求めることができる。同様に利用者Ｍの睡眠深度が睡眠段階IIである確率（II確率）は、下記（６）式を用いて求めることができる。また、利用者Ｍの睡眠深度が睡眠段階Ｉである確率（Ｉ確率）は、下記（７）式を用いて求めることができる。さらに、利用者Ｍの睡眠深度が睡眠段階Ｗである確率（Ｗ確率）は、下記（８）式を用いて求めることができる。
III・IV確率＝｛ａ／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）｝・１００ ・・・（５）
II確率＝｛ｂ／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）｝・１００ ・・・（６）
Ｉ確率＝｛ｃ／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）｝・１００ ・・・（７）
Ｗ確率＝｛ｄ／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）｝・１００ ・・・（８）

こうして各睡眠段階に対する確率を求め、最も高い確率となっている睡眠段階を、利用者Ｍの睡眠深度として推定する。

このように、本実施形態に係る携帯型装置Ｈにおいては、睡眠判定部２０において、呼吸判定部１０で検出された呼吸波形に基づいて睡眠深度を推定している。このため、精度のよい睡眠深度の推定を行うことができる。特に、睡眠深度を推定するにあたり、複数段階の睡眠段階を設定している。このため、睡眠深度を定量的に推定することができる。さらに、睡眠深度を推定するにあたり、ＭＴ法を用いている。このため、睡眠深度を効率的かつ精度よく推定することができる。

〔刺激付与〕
さらに、本実施形態に係る携帯型装置Ｈでは、睡眠判定部２０における睡眠深度制御部２３において、睡眠深度推定部２２で推定された睡眠深度に基づいて、利用者Ｍに対する刺激付与を行うバイブレータ５やスピーカ６の制御を行っている。以下に、バイブレータ５やスピーカ６の制御について説明する。

睡眠深度制御部２３においては、睡眠深度推定部２２から出力される睡眠深度に基づいて、バイブレータ５やスピーカ６の制御を行う。この制御の説明に先立ち、睡眠の深さと利用者に与える刺激との一般的な傾向について説明する。仮眠中の睡眠の深さと、覚醒後の状態について行われた基礎実験の結果、以下の知見が得られている。

図１４は、実験の参加者における睡眠深度の時間変化の例を示す模式図、図１５は、仮眠直後の参加者の反応時間を示すグラフである。実験では、睡眠を取らずに休憩した場合を第１サンプル、１５分間仮眠した場合を第２サンプル、浅い眠りを維持するように刺激を付与した場合を第３サンプル、深い眠りに入った後に刺激を付与した場合を第４サンプルとした。これらのサンプルにおいて、参加者が目覚めた後の反応時間を測定した。

図１４においては、第１サンプルの睡眠深度の変化を第１グラフＬ１に示し、第２サンプルの睡眠深度の変化を第２グラフＬ２に示している。また、第３サンプルの睡眠深度の変化を第３グラフＬ３に示し、第４サンプルの睡眠深度の変化を第１グラフＬ４に示している。また、図１５においては、各サンプルにおける参加者が目覚めた後の反応時間を示している。

図１４および図１５における第４サンプルの例に見られるように、深い眠りの直後に覚醒すると、反応時間が遅く、目覚めが悪かった。この場合には、覚醒後の参加者がぼーっとした状態となる。また、第３サンプルの例に見られるように、深い眠りに入らないように刺激振動を付与して浅い眠りを維持し、その後に覚醒すると、反応時間は早く、目覚めがよかった。この場合には、覚醒後の参加者がすっきりした状態となる。この基礎実験の結果から、利用者Ｍの浅い眠りが一定時間継続した場合、あるいは利用者Ｍが深い眠りに入った場合に利用者Ｍに刺激を付与して睡眠深度を浅い眠りで維持することにより、利用者Ｍを覚醒後にすっきり起こすことができる。

このように、本実施形態に係る携帯型装置Ｈにおいては、利用者Ｍの睡眠深度に基づいて利用者Ｍに刺激を付与することにより、睡眠状態にある利用者Ｍに対して刺激を付与して、利用者Ｍを覚醒させることができる。また、睡眠深度を精度よく推定できるので、不要な刺激付与を防止することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。たとえば、上記実施形態においては、ストラップを介して携帯型装置Ｈを首から下げている利用者Ｍの胸部に接触させているが、これに代えて、利用者Ｍの胸ポケットに収容したり、胸部における上着と下着との間に挟んだりする態様とすることもできる。胸ポケットに収容したり、胸部における上着と下着との間に挟んだりする態様でも、利用者に接着等する場合よりも、センサを生体に取り付ける手間を軽減することができる。また、本実施形態においては、携帯型制御装置１とセンサとを一体型としているが、センサのみを生体に装着するようにすることもできる。また、携帯型制御装置１とセンサとの間における信号の伝送は、有線と無線のどちらで行うこともできる。

また、上記実施形態では、位置センサとして磁気方位センサ３を用いているが、これに代えて、ＧＰＳ装置などの位置センサを用いることもできる。ＧＰＳ装置を用いることにより、携帯型装置Ｈの位置をＸ−Ｙ−Ｚ方向の３次元方向に対する位置で検出することができる。あるいは、位置センサとしては、携帯型装置Ｈのケースに設けられた押圧センサを用いることもできる。押圧センサは、たとえば携帯型装置Ｈのケースにおける両端部にそれぞれ配設されており、利用者Ｍの動作に伴う押圧力を検出する。両端部のそれぞれにおける押圧センサの検出量により、利用者Ｍの動作を検出することができる。

さらに、上記実施形態では、センサ情報選択部１２は、車両から送信される車両情報によって生成された移動状態に基づいてセンサを選択しているが、たとえば室内において提供される種々の情報に基づいてセンサを選択することもできる。たとえば、室内において無線ＬＡＮが利用されている場合、無線ＬＡＮから送信される信号を受信したときに、利用者が車両に乗車しておらず、加速度センサ値を選択する態様とすることもできる。

他方、上記携帯型装置Ｈが携帯電話である場合、この携帯電話に用いる携帯電話用プログラムを用いることもできる。この携帯電話用プログラムは、加速度センサ２および磁気方位センサ３の検出結果に主成分分析を行うことにより、利用者Ｍの呼吸波形を取得する呼吸波形取得機能と、この呼吸波形から、呼吸特徴量を検出し、検出された呼吸特徴量に基づいて、利用者Ｍの睡眠深度を推定する睡眠深度推定機能と、この睡眠深度に基づいて、利用者Ｍに刺激を付与するバイブレータ５およびスピーカ６を制御する刺激付与制御機能と、を備える。

１…携帯型制御装置、２…加速度センサ、３…磁気方位センサ、４…通信装置、５…バイブレータ、６…スピーカ、７…車両通信装置、１０…呼吸判定部、１１…移動状態判定部、１２…センサ情報選択部、１３…呼吸状態検出部、２０…睡眠判定部、２１…呼吸特徴量推定部、２２…睡眠深度推定部、２３…睡眠深度制御部。

Claims (5)

1. 生体の呼吸を検出する呼吸検出装置であって、
   前記生体の体幹の動きに伴って発生する呼吸検出装置本体の複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサと、
   前記生体の体幹の動きに伴って発生する前記呼吸検出装置本体の複数の軸周りの回転をそれぞれ検出する位置センサと、
   前記加速度センサの検出結果および前記位置センサの検出結果のうち少なくとも何れかの検出結果に次元削減手法を適用することにより、前記生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、
   前記呼吸波形取得手段が前記呼吸波形を取得するにあたり、前記加速度センサの検出結果および前記位置センサの検出結果のいずれを用いるかを選択するセンサ選択手段と、
   を備えることを特徴とする呼吸検出装置。
2. 前記生体が移動中であるか否かを検出する移動状態検出手段をさらに備え、
   前記センサ選択手段は、前記移動状態検出手段の検出結果に基づいて、前記呼吸波形を取得するにあたって用いるセンサを選択する請求項１に記載の呼吸検出装置。
3. 請求項１又は２に記載の呼吸検出装置と、
   前記呼吸検出装置で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、
   前記検出された前記呼吸特徴量に基づいて、前記生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、
   を備える睡眠深度推定装置。
4. 生体の体幹の動きに伴って発生する携帯電話本体の複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサと、
   前記生体の体幹の動きに伴って発生する前記携帯電話本体の複数の軸周りの回転をそれぞれ検出する位置センサと、
   前記加速度センサの検出結果および前記位置センサの検出結果のうち少なくとも何れかの検出結果に次元削減手法を適用することにより、前記生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得手段と、
   前記呼吸波形取得手段が前記呼吸波形を取得するにあたり、前記加速度センサの検出結果および前記位置センサの検出結果のいずれを用いるかを選択するセンサ選択手段と、
   前記生体に対して刺激を付与する刺激付与手段と、
   前記呼吸波形取得手段で検出された呼吸波形から、呼吸特徴量を検出する呼吸特徴量検出手段と、
   前記検出された前記呼吸特徴量に基づいて、前記生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定手段と、備え、
   前記睡眠深度推定手段によって推定される睡眠深度に基づいて、前記刺激付与手段によって前記生体に付与する刺激の内容を決定することを特徴とする携帯電話。
5. 生体に対して直接的に又は間接的に接触する携帯電話に、
   前記生体の体幹の動きに伴って発生する前記携帯電話の複数方向への加速度をそれぞれ検出する加速度センサの検出結果および前記生体の体幹の動きに伴って発生する前記携帯電話の複数の軸周りの回転をそれぞれ検出する位置センサの検出結果のうち少なくとも何れかの検出結果に次元削減手法を適用することにより、前記生体の呼吸波形を取得する呼吸波形取得機能と、
   前記呼吸波形取得機能において前記呼吸波形を取得するにあたり、前記加速度センサの検出結果および前記位置センサの検出結果のいずれを用いるかを選択するセンサ選択機能と、
   前記呼吸波形から、呼吸特徴量を検出し、検出された前記呼吸特徴量に基づいて、前記生体の睡眠深度を推定する睡眠深度推定機能と、
   前記睡眠深度に基づいて、前記生体に刺激を付与する刺激付与手段を制御する刺激付与制御機能と、
   を実現させる携帯電話用プログラム。

Images