JP5874489B2 - 睡眠状態判定装置及び睡眠状態判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置及び睡眠状態判定方法に関する。

質の良い睡眠をとることは、体を健康に保つための大切な要素である。睡眠の質を計測する方法として、従来より脳波を計測する方法、アクチグラフと呼ばれる、加速度センサから推定する方法等が用いられてきた。

例えば、心電を検出し、心拍のＲ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル解析することによって得られるパワースペクトル面積を演算して睡眠状態を判定すること、心拍周期の時系列に対応する信号をテンプレート心拍周期との相関度合いに応じて分類すること、時系列上に窓を設定し、心拍数や呼吸数について標準偏差を求め、レム睡眠期を判定すること等が提案されている。

特開平６−７０８９８号公報 特開平６−２７７１９０号公報 特開２０１０−９４３７９号公報

早野順一郎、"生体リズムの加齢変化"、９５ＣＬＩＮＩＣＩＡＮ、９４Ｎｏ．４２９

しかしながら、上記従来技術において、周波数解析を行う場合にはその演算処理の負荷が大きいと言った問題があった。また、心拍数や呼吸数では、ノンレム睡眠における睡眠レベルを判定することはできなかった。

よって、本発明の目的は、睡眠状態を判定するための演算処理の負荷を軽減すると共に、睡眠レベルを判定する睡眠状態判定装置を提供することである。

開示の睡眠状態判定装置は、心拍を検知するセンサと、Ｒ波に基づく心拍間隔の変動を時系列に示すことによって得られる波形部分情報で異なる睡眠の深さに対応する複数の睡眠レベルを示したテンプレートを記憶した記憶部と、前記記憶部に記憶された前記テンプレートによって示される各睡眠レベルの前記波形部分情報と、前記センサによって検知された心拍値のＲ波に基づいて得られる睡眠中の波形部分情報とを比較する比較部と、前記比較部による睡眠レベル毎の比較結果に基づいて、前記テンプレートで示される前記複数の睡眠レベルのうち、前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する一致度判定部とを有する。

また、上記課題を解決するための手段として、睡眠状態判定方法、及び、コンピュータに上記睡眠状態判定装置として機能させるためのプログラムとすることもできる。

開示の技術では、周波数解析を行うことなく、心拍揺らぎの解析を可能とすることができる。

睡眠状態判定装置のハードウェア構成を示す図である。 心拍信号のサンプルを示す図である。 心拍間隔の変動を説明するための図である。 心拍間隔変動データを周波数解析した結果例を示す図である。 生体リズムのメカニズムを説明するための図である。 呼吸性洞性不整脈を説明するための図である。 周波数解析結果と心拍間隔との対応を説明するための図である。 睡眠状態判定方法を説明するための図である。 睡眠状態判定装置の機能構成例を示す図である。 睡眠状態判定処理の概要を説明するための図である。 睡眠状態判定処理の詳細を説明するための図である。 睡眠状態判定処理の他の例を説明するための図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。睡眠は、レム睡眠とノンレム睡眠と呼ばれる２つのステージに分かれていることが知られている。また、この睡眠は、おおよそ９０分程度でレム睡眠とノンレム睡眠を繰り返すと言われている。

（１）レム睡眠
レム（ＲＥＭ：Rapid Eye Movement）睡眠時は、体の骨格筋は弛緩状態だが、脳は覚醒に近い状態で活動し、まぶたの下の目がキョロキョロと動き、「体は眠っているのに脳は起きている」という状態と言われている。大抵は夢を見て寝返りなどの体動がある。一般的には、入眠してから６０〜１２０分程で最初のレム睡眠が出現する。その後、最初のレム睡眠の後、ノンレム睡眠とレム睡眠をおよそ９０分周期で繰り返すと言われている。夢を見るのは大抵このレム睡眠のときが多い。

（２）ノンレム睡眠
ノンレム（Non-REM：Non-Rapid Eye Movement）睡眠時は、脳の温度は下がり、体は弛緩して心拍のテンポも遅くなり、眼球は上転してほとんど動かない。「脳も体も休んでいる」状態である。さらにノンレム睡眠にも深い時期と浅い時期とがある。このノンレム睡眠の深さは睡眠の質とも関係しており、熟睡感に影響すると考えられている。

また、ヒトは人生の３分の１（１日２４時間のうち平均８時間）を眠って過ごすと言われている。睡眠は眠っているか起きているかだけではなく、幾つかの段階に分かれており、１晩のうちにこれらのステージを何回も繰り返す。

睡眠は脳波によって下記のようなステージに分類されている。
（１）ステージ１：入眠の初期のうとうとした状態ではα波は消失し、４−７Ｈｚの鋭波（シータ波（θ波））が見られる。
（２）ステージ２：睡眠が進むと１２−１４Ｈｚ前後の紡錘波や０．５秒以上の持続をもつＫ複合が見られるようになる。
（３）ステージ３：さらに眠りが深くなるデルタ波（δ波）と呼ばれる振幅の大きい遅い波が主体となってくる。これは０．５−３．５Ｈｚ位の高振幅徐波である。ステージ３では２０−５０％をデルタ波が占める。
（４）ステージ４：このステージでは５０％以上をデルタ波が占める。

このように、睡眠にはステージがある。本実施例では、周波数解析を行うことなく、脈波又は心電などの心拍情報を用いて、睡眠状態において、レム睡眠かノンレム睡眠か、ノンレム睡眠ならば睡眠の深さはどのレベルかなどを判断する。

レム睡眠、ノンレム睡眠の状態判断においては、ノンレム睡眠時には、副交感神経が有意となり、レム睡眠時には、副交感神経が劣勢になることが知られている。また、ノンレム睡眠時の睡眠レベルでは、副交感神経のレベルが大きくなることが知られている。このような知見を用い、心拍リズムに基づいて判定する。

その際、ユーザ毎に睡眠時の心電ＲＲＩ（R-R Interval）のテンプレートを用意し、一定時間ウィンドウ内での相関率で、レム睡眠及びノンレム睡眠の判断を行うと共に、波形振幅から呼吸の深さを判断することにより睡眠レベルを判定する。呼吸の深さが大きい程、睡眠レベルが深いと判断できる。

本実施例に係る睡眠状態判定装置は、腕等に装着するリストバンド型、耳等を挟むクリップ型等のウェアラブルコンピュータ等であり、図１に示すようなハードウェア構成を有する。図１は、睡眠状態判定装置のハードウェア構成を示す図である。図１において、睡眠状態判定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、記憶部１２と、表示部１３と、入力部１４と、心拍センサ１５とを有する。

ＣＰＵ１１は、記憶部１２に格納されたプログラムに従って睡眠状態判定装置１００全体を制御する。記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read-Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、記憶部１２の一部の領域が、ＣＰＵ１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。

表示部１３は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力部１４は、ユーザからの入力を受け付けるタッチセンサ、ボタン等である。心拍センサ１５は、光学センサ、心電センサ、非接触センサ等であり、心拍を検知するためのセンサである。検知された心拍値は、記憶部１２に記憶される。

本実施例では、心拍値から呼吸の深さを求めることによって、周波数解析を行うことなく、睡眠レベルを判定する。心拍値から呼吸の深さが求められる根拠について、先ず説明する。

図２は、心拍信号のサンプルを示す図である。図２に示すように、心電図に示される心拍には、主に、Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ波の５つの波が含まれている。その中で、Ｒ波は、心臓が収縮したときに現われる信号あり、心拍のピークを示す。Ｒ波とＲ波との間の時間を心拍間隔２（ＲＲＩ又はＲ−Ｒ間隔）と呼び、この時系列データによって心拍間隔の変動が示される。

図３は、心拍間隔の変動を説明するための図である。図３（Ａ）に示すグラフは、心電図の一部を示し、縦軸に心電の強さを示し、横軸に時間を示している。心電信号は、取得位置、取得方法にもよるが、だいたい数ｍＶ程度の信号であるが、アンプにより増幅している。グラフに示される心拍間隔２を計測し、時系列にその変動を示したグラフが図３（Ｂ）に示される。

図３（Ｂ）では、縦軸に図３（Ａ）の心拍間隔２を示し、横軸に時間を示している。心拍間隔変動データ３に基づいて得られる、心拍間隔２の変動を表す曲線３ｃは、サインカーブのような形を示す。曲線３ｃは心拍の揺らぎを現している。心拍の揺らぎは、自律神経と関係していることが分かっている。本実施例では、曲線３ｃにおける上端の値Ｗ２と下端の値Ｗ１との差（Ｗ２−Ｗ１）を呼吸の深さとして定義する。

次に、本実施例で定義される呼吸の深さと、本実施例では不要とする周波数解析による結果との対応について説明する。

図４は、心拍間隔変動データを周波数解析した結果例を示す図である。図４に示すように、周波数解析結果４は、縦軸にスペクトルパワー分布（ＰＳＤ（ｍｓ^２／Ｈｚ））を示し、横軸に周波数（Ｈｚ）を示すグラフで表される。ＬＦ（Low Frequency）成分領域（0.05Hz〜略0.15Hz）にＭＷＳＡ（Mayer Wave related Sinus Arrhythmia、血圧変動成分）４ａが現われ、ＨＦ（High Frequency）成分領域（0.15Hz〜0.4Hz）にＲＳＡ（Respiratory Sinus Arrhythmia、呼吸性洞性不整脈）４ｂが現われる。

ＬＦ領域は、は交感神経と副交感神経の両方の影響を受け、ＨＦ領域は、は副交感神経のみの影響を受けると考えられ、それぞれの代表値であるＭＷＳＡ４ａとＲＳＡ４ｂとが、自律神経活動の指標として参照されることがある。

図５は、生体リズムのメカニズムを説明するための図である。図５に示す生体リズムのメカニズムは、非特許文献１に基づく。呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）は、心臓迷走神経活動が原因とされ、更に、大きく３種類の生起原因によって制御されていると考えられている（非特許文献１）。

（１）呼吸中枢からの干渉（吸気時の抑制性刺激と呼気時の興奮）
（２）圧受容体及び化学受容体反射による興奮性刺激（血圧変動）
（３）中枢性迷走神経興奮性刺激（脳からの直接的な刺激）
上記生起原因（１）の呼吸中枢による呼気時の抑制刺激が最も強い。また、他の二つの生起原因（２）及び（３）による興奮性刺激も、呼気時に肺が膨らむと伸展受容体からの入力によって遮断されてしまう。これらの機序により、呼気時の心臓迷走神経活動は、その活動レベルに関係なく、実質的に停止する。その結果として、呼吸性洞性不整脈が現われる。呼気時と吸気時の心電図の平均Ｒ−Ｒ間隔の差が呼吸性洞性不整脈の振幅に相関がある。この振幅は呼気時と吸気時の心臓迷走神経活動レベルの差を反映していると考えられる。すでに述べたように、吸気時の活動レベルはゼロとみなせるので、呼吸性洞性不整脈ＲＳＡの振幅は心臓迷走神経活動の平均レベルを定量的に反映する指標となる。圧受容体反射感受性は血圧上昇に対する反射性のＲＲＩ間隔延長として測定され、副交感神経機能の定量的指標の一つである（非特許文献１から一部引用）。

上記から、比較的外乱が少ないような場合、即ち、睡眠時の落ち着いている場合等は、上記生起原因（１）による呼吸の影響が大きいと考えられる。

図６は、呼吸性洞性不整脈を説明するための図である。図６において、吸気時の心電図波形５ａと呼気時の心電図波形５ｂとが例示される。吸気時の心電図波形５ａにおける心拍間隔Ｗ１より、呼気時の心電図波形５ｂにおける心拍間隔Ｗ２の方が長い（Ｗ１＜Ｗ２）。呼吸性洞性不整脈ＲＳＡは、吸気時に頻拍となり、呼気時に徐拍となる生理的な不整脈である。

各心拍間隔Ｗ１と各心拍間隔Ｗ２とを時系列にプロットして繋げた曲線３ｃにおいて、呼気時には山部分を描き、吸気時には谷部分を描く。

図７は、周波数解析結果と心拍間隔との対応を説明するための図である。図７において、周波数解析結果４のＲＳＡ４ｂが、心拍間隔変動データ３に基づいて得られた曲線３ｃの振幅３ｄ（呼吸の深さ）に対応し、ＲＳＡ４ｂの周波数（Ｈｚ）が、振幅３ｄの変動によって起きる周期３ｅに対応する。振幅３ｄは、Ｗ１
このような対応付けにより、周波数解析を不要とすることができる。振幅３ｄを用いた本実施例に係る睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法について以下に説明する。

図８は、睡眠状態判定方法を説明するための図である。図８において、記憶部１２に記憶された心拍間隔変動データ３を所定時間間隔で区切ったウィンドウ８ａ内の一部分を拡大した心拍間隔の波形が、拡大心拍間隔データ８ｂに示される。上述したように、心拍間隔変動データ３はサインカーブのような周期性を示す波形であり、この周期の一部（例えば、下端から下端までの切り出し部分８ｃ）が明確である場合に、睡眠レベルが深いとする。下端から下端までを切り出した部分８ｃで、上端と下端との差８ｅが大きい程、睡眠レベルが高い（深い眠り）と判断する。また、周期８ｆも関係し、この周期８ｆが長い方が睡眠レベルが高い（深い眠り）と判断する。

切り出し部分８ｃに対して、予め、個人毎に作成されたテンプレート８を参照して、テンプレート８に格納されている、レム睡眠又はノンレム睡眠で分けられる睡眠種別８ｔと、ノンレム睡眠における睡眠レベル（眠りの深さ）８ｒとで示される下端から下端までの略１周期分の各部分波形８ｐとの相関性（一致度）が計算される。

各ウィンドウ８ａから１以上の切り出し部分８ｃで各部分波形８ｐとの相関性を求め、ウィンドウ８ａ毎にその総和を算出する。また、心拍間隔変動データ３は、所定時間間隔で区切った所定数のウィンドウ８ａを有するブロックで区切られる。ブロック毎に、部分波形８ｐ毎の相関性の和に基づいて、レム睡眠又はノンレム睡眠を示す睡眠種別８ｔと、ノンレム睡眠の場合にはその睡眠レベル８ｒとを判断する。

予め作成されるテンプレート８は、睡眠種別８ｔのレム睡眠とノンレム睡眠とに対して部分波形８ｐが対応付けられている。ノンレム睡眠においては、睡眠レベル８ｒ毎に部分波形８ｐが対応付けられている。

睡眠レベルの判定に周期の長さを考慮せず更に簡易的に行う場合には、睡眠状態（睡眠種別８ｔ及び睡眠レベル８ｒ）毎に、振幅範囲８ｓを対応付けても良い。振幅範囲８ｓでは、例えば、ｔ＝２０ｍｓｅｃ以下をレム睡眠、それ以上をノンレム睡眠に分類し、更に、ノンレム睡眠において、ｔ〜１．５＊ｔ（２０〜３０）ｍｓｅｃを睡眠レベル１、１．５＊ｔ〜２．０＊ｔ（３０〜４０）ｍｓｅｃを睡眠レベル２、２．０＊ｔ〜２．５＊ｔ（４０〜５０）ｍｓｅｃを睡眠レベル３、２．５＊ｔ〜３．０＊ｔ（５０〜６０）ｍｓｅｃを睡眠レベル４に対応付ける。

図９は、睡眠状態判定装置の機能構成例を示す図である。図９において、睡眠状態判定装置１００は、制御部３０と、ＲＲＩ取得部３１と、テンプレート取得部３２と、切出部３３と、比較部３４と、一致度判定部３５と、睡眠レベル通知部３６と、テンプレート作成部３７とを有する。

制御部３０は、ＣＰＵ１１での処理に相当し、睡眠状態判定装置１００全体を制御する処理部である。ＲＲＩ取得部３１と、テンプレート取得部３２と、切出部３３と、比較部３４と、一致度判定部３５と、睡眠レベル通知部３６と、テンプレート作成部３７とは、夫々制御部３０によって、予め記憶部１２に格納されたプログラムを実行することによって実現される処理に相当する。

ＲＲＩ取得部３１は、心拍センサ１４から検知した心電情報を受信して心拍間隔（ＲＲＩ）を計算し、記憶部１２に記憶する処理部である。記憶部１２に心拍間隔変動データ３が記憶される。

切出部３３は、心拍間隔変動データ３を参照することによって、所定切出方法に従って、心拍間隔を時系列で示す波形から下端から次の下端までの波形を切り出して、切り出し部分８ｃを比較部３４に通知する処理部である。切出部３３は、また、切り出し部分８ｃの取得毎に、切り出したことを示す切出通知をテンプレート取得部３２に通知する。

テンプレート取得部３２は、切出部３３からの切出通知に応じて、予め記憶部１２に記憶されているテンプレート８から部分波形８ｐを読み込んで比較部３４に提供する処理部である。

比較部３４は、切出部３３から提供される切り出し部分８ｃと、テンプレート取得部３２から提供される各部分波形８ｐとの相関性を計算する処理部である。計算された相関性の結果は、各部分波形８ｐ毎に加算され、相関性結果データ９ａとして記憶部１２に記憶される。

一致度判定部３５は、記憶部１２に格納されている相関性結果データ９ａを参照して、各部分波形８ｐの相関性から最も一致度の高い部分波形８ｐを特定することによって、睡眠状態（睡眠種別及び睡眠レベル）を判定する処理部である。判定された睡眠状態（睡眠種別及び睡眠レベル）を示す判定結果データ９ｂが記憶部１２に格納される。

睡眠状態通知部３６は、記憶部１２に格納されている判定結果データ９ｂを参照して、睡眠種別及び睡眠レベルを示す睡眠状態を表示部１３に表示することによって、ユーザに通知する処理部である。睡眠状態通知部３６は、一致度判定部３５から判定毎に判定結果の通知を受けて、表示部１３に表示するようにしてもよい。

テンプレート作成部３７は、睡眠状態判定装置１００のユーザのテンプレート８を作成する処理部である。作成方法の一例として、振幅範囲８ｓの標準的な値に基づいて、振幅範囲８ｓ毎に、ユーザの睡眠時の心拍間隔変動データ３から平均的な部分波形８ｐを取得して、各睡眠種別及び各睡眠レベルに部分波形８ｐを対応付けたテンプレート８を記憶部１２に作成してもよい。

図１０は、睡眠状態判定処理の概要を説明するための図である。図１０において、制御部３０は、最初の睡眠状態判定の場合、テンプレート作成部３７に、ユーザの睡眠状態に応じたテンプレート８を作成させる（ステップＳ１０）。テンプレート作成部３７によって作成されたテンプレート８は記憶部１２に記憶される。このテンプレート８の作成処理は、最初の睡眠状態判定の際に行われ、次の睡眠状態判定の際には省略される。

制御部３０は、心拍センサ１５を動作させ、ＲＲＩ取得部３１によって、ユーザの睡眠時のＲＲＩを時系列に示す心拍間隔変動データ３を取得する（ステップＳ１１）。心拍間隔変動データ３は記憶部１２に格納される。

次に、制御部３０は、切出部３３によって心拍間隔変動データ３から切り出された部分８ｃとテンプレート８の各部分波形８ｐとの相関性を比較部３４に計算させ、ウィンドウ毎にテンプレート８の各部分波形８ｐとのマッチングを行う（ステップＳ１２）。

そして、制御部３０は、一致度判定部３５により、所定数のウィンドウを含むブロック毎に一致度を判定し（ステップＳ１３）、睡眠種別判定及び睡眠レベル判定を行って（ステップＳ１４）、睡眠状態判定処理を終了する。ブロック毎に睡眠種別及び睡眠レベルを示す判定結果データ９ｂが記憶部１２に格納される。制御部３０は、睡眠状態通知部３６に、ブロック毎に睡眠種別及び睡眠レベルを示す判定結果データ９ｂを、リアルタイムに表示部１３に表示してユーザに通知してもよいし、入力部１４で受け付けたユーザからの指示入力に応じて、判定結果データ９ｂを表示してもよい。

図１１は、睡眠状態判定処理の詳細を説明するための図である。図１１では、テンプレート８が作成済みでの睡眠状態判定処理を説明する。図１１において、制御部３０は、心拍間隔変動データ８をＲＲＩ取得部３１によって取得し（ステップＳ２１）、心拍間隔変動データ８に対してウィンドウを設定する（ステップＳ２２）。ウィンドウは、脈拍３拍毎、又は１０秒毎等の所定間隔である。

制御部３０は、設定したウィンドウ内から切出部３３によって切り出し部分８ｃを取得して、比較部３４によって、切り出し部分８ｃに対して、テンプレート８の各部分波形８ｐとの波形パタンの相関性を判断する（ステップＳ２３）。比較部３４によって、切り出し部分８ｃと、テンプレート８の各部分波形８ｐとの相関係数が算出される。

比較部３４は、部分波形８ｐ毎に相関性を加算する（ステップＳ２４）。記憶部１２の相関性結果データ９ａ内に、部分波形８ｐ（つまり、睡眠状態）毎に相関性を示す値（例えば、相関係数）の合計が示される。

制御部３０は、所定数のウィンドウを終了したか否かを判断する（ステップＳ２５）。所定数のウィンドウを終了していない場合、制御部３０は、ステップＳ２１へと戻り、上述同様の処理を繰り返す。一方、所定数のウィンドウを終了した場合、制御部３０は、一致度判定部３５による、ブロック（所定数のウィンドウ）単位で相関性の和と閾値との比較によってレム睡眠／ノンレム睡眠及び睡眠レベルを判定する（ステップＳ２６）。ブロック単位で睡眠種別（レム睡眠又はノンレム睡眠）が特定され、ノンレム睡眠である場合に、更に睡眠レベルが判定される。閾値は、予め記憶部１２に記憶された、部分波形８ｐ毎のブロック単位の相関性の和である。

相関性結果データ９ａで示される相関性（相関係数）の和の代わりに、部分波形８ｐ毎の和を切出部３３によって切り出された切り出し部分８ｃの個数で割り算した平均値を用いてもよい。この場合、振幅範囲８ｓを閾値として用いればよい。

その後、制御部３０は、睡眠状態判定処理の終了か否かを判断する（ステップＳ２７）。睡眠状態判定処理の終了の判断は、ユーザによる入力部１４の操作が処理終了指示であるか否かを判断する、予め設定された終了時間であるか否かを判断する等によって行われる。睡眠状態判定処理を継続する場合、制御部３０は、ステップＳ２１へと戻り新たな心拍間隔変更データ３を取得して、上述同様の処理を繰り返す。一方、睡眠状態判定処理の終了である場合、制御部３０は、この処理を終了する。

上述したように、切り出し部分８ｃと、各部分波形８ｐとの相関性が判断されることにより、切り出し部分８ｃの上端と下端との差８ｅと周期８ｆとを考慮した精度の高い睡眠レベルの判断が可能となる。

以下に睡眠状態判定処理の他の例として、振幅範囲８ｓを用いた方法について図１２で説明する。図１２は、睡眠状態判定処理の他の例を説明するための図である。図１２では、テンプレート８が作成済みでの睡眠状態判定処理を説明する。図１２において、制御部３０は、心拍間隔変動データ８をＲＲＩ取得部３１によって取得し（ステップＳ３１）、心拍間隔変動データ８に対してウィンドウを設定する（ステップＳ３２）。ウィンドウは、脈拍３拍毎、又は１０秒毎等の所定間隔である。

制御部３０は、設定したウィンドウ内から切出部３３によって切り出し部分８ｃを取得して、比較部３４によって、切り出し部分８ｃから上端から下端までの差８ｅを取得して、テンプレート８を参照することによって、差８ｅが含まれる振幅範囲８ｓを特定する（ステップＳ３３）。

比較部３４は、特定した振幅範囲８ｓの睡眠状態に対応付けた特定回数に１加算する（ステップＳ３４）。記憶部１２の比較結果データ９ａ内に、振幅範囲８ｓ（つまり、睡眠状態）毎に特定回数（例えば、相関係数）の合計が示される。

制御部３０は、所定数のウィンドウを終了したか否かを判断する（ステップＳ３５）。所定数のウィンドウを終了していない場合、制御部３０は、ステップＳ３１へと戻り、上述同様の処理を繰り返す。一方、所定数のウィンドウを終了した場合、制御部３０は、一致度判定部３５による、ブロック（所定数のウィンドウ）単位で特定回数が最大となる振幅範囲を特定して、レム睡眠／ノンレム睡眠及び睡眠レベルを判定する（ステップＳ３６）。ブロック単位で睡眠種別（レム睡眠又はノンレム睡眠）が特定され、ノンレム睡眠である場合に、更に睡眠レベルが判定される。

その後、制御部３０は、睡眠状態判定処理の終了か否かを判断する（ステップＳ２７）。睡眠状態判定処理の終了の判断は、ユーザによる入力部１４の操作が処理終了指示であるか否かを判断する、予め設定された終了時間であるか否かを判断する等によって行われる。睡眠状態判定処理を継続する場合、制御部３０は、ステップＳ２１へと戻り新たな心拍間隔変更データ３を取得して、上述同様の処理を繰り返す。一方、睡眠状態判定処理の終了である場合、制御部３０は、この処理を終了する。

上述したように、切り出し部分８ｃの上端と下端との差８ｅを、予め取得しておいた振幅範囲８ｓと比較するのみで、簡易に睡眠レベルの判断が可能となる。

本実施例によれば、心拍揺らぎの解析に周波数解析を必要としないため、処理負荷を軽減することができる。従って、低消費電力が課題となる組込型のリストバンド型の脈拍センサ等に実装できるため、一般人の日常生活にて通常使用が可能となる。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
心拍を検知するセンサと、
Ｒ波に基づく心拍間隔の変動を時系列に示すことによって得られる波形部分情報で異なる睡眠の深さに対応する複数の睡眠レベルを示したテンプレートを記憶した記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記テンプレートによって示される各睡眠レベルの前記波形部分情報と、前記センサによって検知された心拍値のＲ波に基づいて得られる睡眠中の波形部分情報とを比較する比較部と、
前記比較部による睡眠レベル毎の比較結果に基づいて、前記テンプレートで示される前記複数の睡眠レベルのうち、前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する一致度判定部と
を有する睡眠状態判定装置。
（付記２）
前記Ｒ波に基づく心拍間隔を時系列に示すことによって得られる波形の下端から次の下端までを示す前記睡眠中の波形部分情報を切り出す切出部を有する付記１記載の睡眠状態判定装置。
（付記３）
前記比較部は、前記切出部によって前記睡眠中の波形部分情報が切り出される毎に、前記テンプレートの各睡眠レベルの前記波形部分情報と前記睡眠中の波形部分情報との相関性を計算し、
前記一致度判定部は、睡眠中の所定期間の前記相関性の累積値に基づいて、前記テンプレートから前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する付記２記載の睡眠状態判定装置。
（付記４）
前記波形部分情報によって示される振幅は呼吸性洞性不整脈のスペクトルパワー分布値に対応し、該波形部分情報によって示される周期は該呼吸性洞性不整脈の周波数に対応する付記１乃至４にいずれか一項記載の睡眠状態判定装置。
（付記５）
前記テンプレートの前記波形部分情報によって、前記睡眠レベル毎に振幅範囲が示され、
前記比較部は、前記切出部によって前記睡眠中の波形部分情報が切り出される毎に、前記テンプレートを参照することによって、該睡眠中の波形部分情報によって示される振幅の値を含む振幅範囲を特定し、前記睡眠レベル毎に特定した回数をカウントし、
前記一致度判定部は、最大回数を示す睡眠レベルを前記睡眠中の睡眠の深さとして判定する付記１記載の睡眠状態判定装置。
（付記６）
コンピュータによって実行される睡眠状態判定方法であって、
記憶部に記憶されたテンプレートによって示される、異なる睡眠の深さに対応する複数の睡眠レベルを示す、Ｒ波に基づく心拍間隔の変動を時系列に示すことによって得られる波形部分情報と、前記センサによって検知された心拍値のＲ波に基づいて得られる睡眠中の波形部分情報とを比較し、
比較結果に基づいて、前記テンプレートで示される前記複数の睡眠レベルのうち、前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する
ことを特徴とする睡眠状態判定方法。
（付記７）
記憶部に記憶されたテンプレートによって示される、異なる睡眠の深さに対応する複数の睡眠レベルを示す、Ｒ波に基づく心拍間隔の変動を時系列に示すことによって得られる波形部分情報と、前記センサによって検知された心拍値のＲ波に基づいて得られる睡眠中の波形部分情報とを比較し、
比較結果に基づいて、前記テンプレートで示される前記複数の睡眠レベルのうち、前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

３ 心拍間隔変動データ
８ テンプレート
９ａ 相関性結果データ
９ｂ 判定結果データ
１１ ＣＰＵ
１２ 主記憶部
１３ 表示部
１４ 入力部
１５ 心拍センサ
１６ 出力装置
３１ ＲＲＩ取得部
３２ テンプレート取得部
３３ 切出部
３４ 比較部
３５ 一致度判定部
３６ 睡眠状態通知部
１００ 睡眠状態判定装置

Claims (5)

1. 心拍を検知するセンサと、
   Ｒ波に基づく心拍間隔の変動を時系列に示すことによって得られる波形部分情報で異なる睡眠の深さに対応する複数の睡眠レベルを示したテンプレートを記憶した記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記テンプレートによって示される各睡眠レベルの前記波形部分情報と、前記センサによって検知された心拍値のＲ波に基づいて得られる睡眠中の波形部分情報とを比較する比較部と、
   前記比較部による睡眠レベル毎の比較結果に基づいて、前記テンプレートで示される前記複数の睡眠レベルのうち、前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する一致度判定部と
   を有する睡眠状態判定装置。
2. 前記Ｒ波に基づく心拍間隔を時系列に示すことによって得られる波形の下端から次の下端までを示す前記睡眠中の波形部分情報を切り出す切出部を有する請求項１記載の睡眠状態判定装置。
3. 前記比較部は、前記切出部によって前記睡眠中の波形部分情報が切り出される毎に、前記テンプレートの各睡眠レベルの前記波形部分情報と前記睡眠中の波形部分情報との相関性を計算し、
   前記一致度判定部は、睡眠中の所定期間の前記相関性の累積値に基づいて、前記テンプレートから前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する請求項２記載の睡眠状態判定装置。
4. 前記波形部分情報によって示される振幅は呼吸性洞性不整脈のスペクトルパワー分布値に対応し、該波形部分情報によって示される周期は該呼吸性洞性不整脈の周波数に対応する請求項１乃至３にいずれか一項記載の睡眠状態判定装置。
5. コンピュータによって実行される睡眠状態判定方法であって、
   記憶部に記憶されたテンプレートによって示される、異なる睡眠の深さに対応する複数の睡眠レベルを示す、Ｒ波に基づく心拍間隔の変動を時系列に示すことによって得られる波形部分情報と、前記センサによって検知された心拍値のＲ波に基づいて得られる睡眠中の波形部分情報とを比較し、
   比較結果に基づいて、前記テンプレートで示される前記複数の睡眠レベルのうち、前記睡眠中の睡眠の深さに最も一致する睡眠レベルを判定する
   ことを特徴とする睡眠状態判定方法。

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