JP6459241B2 - 睡眠状態推定装置、睡眠状態推定方法及びプログラム - Google Patents

睡眠状態推定装置、睡眠状態推定方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、睡眠状態推定装置、睡眠状態推定方法及びプログラムに関する。
一般的に、例えば睡眠時無呼吸症候群等の診断のために、体位センサやいびきセンサ等を用いて睡眠時のユーザの状態（以下、睡眠状態と表記）を推定することが行われている。
この場合、体位センサは例えばユーザの胸部等に装着され、いびきセンサは例えばユーザの喉部等に装着される。このように複数のセンサを異なる部位に別々に装着して睡眠をすることは、ユーザにとって大きな負担となる。
そこで、近年では、ユーザの睡眠状態を推定するために用いられる複数のセンサを備えた睡眠状態推定装置（睡眠センサ）が開発されている。このような睡眠状態推定装置によれば、睡眠時のユーザの体位や呼吸状態に加えて、心電、脈波及び体温等の他の状態をも推定することができる。また、上記したように複数のセンサを別々に装着する必要がないため、ユーザの負担を軽減することができる。
特開２００６−２４７３７４号公報
上記した睡眠状態推定装置ではユーザの睡眠状態として様々な状態を推定することが可能であるが、これらの各状態の推定には対応するセンサによって検出される信号のみを用いているため、推定精度が低い場合がある。
そこで、本発明が解決しようとする課題は、ユーザの睡眠状態の推定精度を向上させることが可能な睡眠状態推定装置、睡眠状態推定方法及びプログラムを提供することにある。
実施形態によれば、睡眠中のユーザに装着されて使用される睡眠状態推定装置が提供される。前記睡眠状態推定装置は、第１の検出手段と、第１の推定手段と、第２の検出手段と、第２の推定手段とを具備する。前記第１の検出手段は、前記ユーザの第１の状態を推定するための第１の信号を検出する。前記第１の推定手段は、前記検出された第１の信号に基づいて前記ユーザの第１の状態を推定する。前記第２の検出手段は、前記ユーザの第１の状態以外の第２の状態を推定するための第２の信号を検出する。前記第２の推定手段は、前記第１の検出手段によって検出された第１の信号によって決められる推定方法に基づき、前記第２の検出手段によって検出された第２の信号を用いて前記ユーザの第２の状態を推定する。前記第１の検出手段は、前記睡眠状態推定装置に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出する。前記第１の推定手段は、前記第１の検出手段によって検出された加速度信号に基づいて前記ユーザの体位を推定する。前記加速度信号は、直交する第１乃至第３の軸の各軸方向についての加速度を表す第１乃至第３の加速度信号を含む。前記第２の検出手段は、前記第１乃至第３の加速度信号の各々から当該第１乃至第３の加速度信号の交流成分を検出する。前記第２の推定手段は、前記第１乃至第３の加速度信号の直流成分の各々に応じて前記第１乃至第３の加速度信号の交流成分の各々を重み付けし、当該重み付けされた第１乃至第３の加速度信号の交流成分に基づいて前記ユーザの呼吸状態を推定する。
第１の実施形態に係る睡眠状態推定装置の使用態様の一例を示す図。 睡眠状態推定装置の装着面の一例を示す平面図。 睡眠状態推定装置の装着態様の一例を示す図。 睡眠状態推定装置のシステム構成を示す図。 図４に示す心電センサモジュールの構成を示す図。 図４に示す加速度センサモジュールの構成を示す図。 本実施形態に係る睡眠状態推定装置の主として機能構成を示すブロック図。 体位推定処理の処理手順を示すフローチャート。 呼吸状態推定処理の処理手順を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る睡眠状態推定装置の主として機能構成を示すブロック図。 心拍数推定処理の処理手順を示すフローチャート。 第３の実施形態に係る睡眠状態推定装置のシステム構成を示す図。 本実施形態に係る睡眠状態推定装置の主として機能構成を示すブロック図。 本実施形態における呼吸状態推定処理の処理手順を示すフローチャート。
以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る睡眠状態推定装置の使用態様の一例を示す。図１に示す睡眠状態推定装置１０は、睡眠時のユーザの状態（以下、睡眠状態と表記）を推定するために用いられる小型・軽量・薄型の装置であり、当該睡眠状態推定装置１０の装着面を睡眠中のユーザの胸部等に貼り付けて使用される。
なお、本実施形態において、睡眠状態推定装置１０によって推定されるユーザの睡眠状態としては、例えば睡眠時のユーザの心拍数、体位（体の位置や姿勢）及び呼吸状態等が含まれる。
以下の説明においては、上記した睡眠状態推定装置１０の装着面を基準として、当該装着面に対して水平方向の軸であって互に直交する軸をｘ軸及びｙ軸とし、当該ｘ軸及びｙ軸と直交する軸（つまり、装着面に対して法線方向の軸）をｚ軸とする。この場合、睡眠状態推定装置１０は、図１に示すように、ｘ軸が当該ユーザの身体の左右方向の軸に該当し、ｙ軸が当該ユーザの身体の上下方向の軸に該当し、ｚ軸が当該ユーザの前後方向の軸に該当するように装着されるものとする。
図２は、睡眠状態推定装置１０の装着面（つまり、裏面）の一例を示す平面図である。睡眠状態推定装置１０は例えば長軸が数センチメートル程度の楕円形状（または長方形に近い形状）を有し、図２に示すように睡眠状態推定装置１０の装着面には２つの心電図電極１１、１２が配置される。心電図電極１１及び１２は、睡眠状態推定装置１０の装着面の長軸に沿って間隔を空けて（すなわち、両端付近に）配置されている。
なお、睡眠状態推定装置１０の装着面は、図３に示すように、心電図電極１１及び１２の各々と接触する位置に配置された導電性を有するゲル（素材）１４を介してユーザ（の皮膚）に接触する。この導電性のゲル１４自体が粘着性を持っていてもよいし、別途両面テープやベルトなどで睡眠測定装置１０がユーザに貼り付けられてもよい。なお、このゲル１４は厚みがあり弾性を有する。
図４は、睡眠状態推定装置１０のシステム構成を示す図である。図４に示すように、睡眠状態推定装置１０は、ＣＰＵ１０１、不揮発性メモリ１０２、主メモリ１０３、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ１０４、システムコントローラ１０５、心電センサモジュール１０６、加速度センサモジュール１０７、ＢＴモジュール１０８及びＥＣ１０９等を備える。
ＣＰＵ１０１は、睡眠状態推定装置１０内の各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。ＣＰＵ１０１は、ストレージデバイスである不揮発性メモリ１０２から主メモリ１０３にロードされる各種ソフトウェアを実行する。
ＣＰＵ１０１は、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ１０４に格納された基本入出力システム（ＢＩＯＳ）も実行する。ＢＩＯＳは、ハードウェア制御のためのプログラムである。
システムコントローラ１０５は、ＣＰＵ１０１と各種コンポーネントとの間を接続するブリッジデバイスである。システムコントローラ１０５には、ＣＰＵ１０１、不揮発性メモリ１０２、主メモリ１０３、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ１０４、心電センサモジュール１０６、加速度センサモジュール１０７、ＢＴモジュール１０８及びＥＣ１０９等が接続される。
心電センサモジュール１０６は、心電信号を検出可能な心電センサを含み、睡眠時のユーザの心拍数を推定する際に用いられるモジュールである。加速度センサモジュール１０７は、加速度信号を検出可能な加速度センサを含み、睡眠時のユーザの体位及び呼吸状態を推定する際に用いられるモジュールである。なお、心電センサモジュール１０６及び加速度センサモジュール１０７の構成については後述する。
ＢＴモジュール１０８は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を使用して、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器と無線通信を実行するように構成されたモジュールである。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器には、例えばスマートフォン、タブレットコンピュータ及びパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等が含まれる。
ＥＣ１０９は、睡眠状態推定装置１０の電力管理を実行するための電力管理コントローラである。
なお、図２においては省略されているが、本実施形態に係る睡眠状態推定装置１０には、上記した心電センサ及び加速度センサ以外に、例えば脈波及び体温等を検出可能な複数種類のセンサが備えられていても構わない。
このように睡眠状態推定装置１０では１の筐体内部に複数のセンサが備えられているが、当該複数のセンサのアナログフロントエンドは、当該センサ毎に仕様が異なるために、柔軟性と高性能との両立が要求され、大型化してしまうことがある。しかしながら、本実施形態においては、疑似ＳｏＣ技術を用いて複数のアナログフロントエンドと、ＣＰＵ１０１等をシングルチップ上に集積することにより、数ミリメートル四方のモジュールが実現される。なお、疑似ＳｏＣ技術とは、ウエハ上に部品を集積することにより、ＳｏＣ相当の小型化と、ＳｉＰ相当の設計自由度を両立した技術である。このモジュールにアンテナと電池等のわずかな周辺部品を接続することにより、小型・軽量（十数グラム程度）・薄型（数ミリメートル程度）の睡眠状態推定装置１０を実現することが可能となる。なお、ここでは疑似ＳｏＣ技術を用いて睡眠状態推定装置１０の小型化を実現するものとして説明したが、例えばＬＳＩ等を用いて当該小型化を実現することも可能である。
図５は、図４に示す心電センサモジュール１０６の構成を示す。図５に示すように、心電センサモジュール１０６においては、上述した心電図電極１１及び１２が心電図用のアナログフロントエンドである心電センサ１０６ａに接続される。
心電センサ１０６ａは、睡眠状態推定装置１０を装着したユーザの心電を表す心電信号を検出するセンサである。なお、心電センサ１０６ａによって検出される心電信号は、例えば心電図電極１１及び１２間の電位差をサンプリングした時系列信号を含む。このような心電信号によれば、心電図（心電波形）等を得ることができる。
図６は、図４に示す加速度センサモジュール１０７の構成を示す。図６に示すように、加速度センサモジュール１０７は、加速度センサ１０７ａ、ハイパスフィルタ１０７ｂ、増幅回路１０７ｃ及びＡ／Ｄコンバータ１０７ｄ等を備える。
加速度センサ１０７ａは、睡眠状態推定装置１０に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出するセンサである。この加速度センサ１０７ａは、例えば直交３軸（上述したｘ軸、ｙ軸及びｚ軸）の各軸方向の加速度信号を検出可能な３軸加速度センサ（３次元加速度センサ）であるものとする。また、加速度センサ１０７ａによって検出（出力）される加速度信号は、アナログ信号である。
なお、上記したように睡眠状態推定装置１０は例えば楕円形等の形状を有するが、当該睡眠状態推定装置１０の中心付近では振動（に応じて生じる加速度信号）を検出しにくい場合がある。したがって、加速度センサ１０７ａは、加速度信号をより的確に検出するために例えば睡眠状態推定装置１０の中心からずれた位置に配置されている。
ハイパスフィルタ１０７ｂは、加速度センサ１０７ａによって検出された加速度信号から当該加速度信号の交流成分を抽出する。
増幅回路（アナログ回路）１０７ｃは、ハイパスフィルタ１０７ｂによって抽出された交流成分を増幅する。
Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄは、加速度センサ１０７ａによって検出された加速度信号（アナログ信号）をデジタル信号に変換する。また、Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄは、増幅回路１０７ｃによって増幅された加速度信号の交流成分をデジタル信号に変換する。
図７は、本実施形態に係る睡眠状態推定装置１０の主として機能構成を示すブロック図である。図７に示すように、睡眠状態推定装置１０は、加速度信号検出部１１１、体位推定部１１２、呼吸信号検出部１１３及び呼吸状態推定部１１４を含む。
加速度信号検出部１１１は、上記した加速度センサ１０７ａによって実現される機能部であり、ユーザの体位（第１の状態）を推定するための信号（第１の信号）として、当該加速度センサ１０７ａを用いて加速度信号を検出する。なお、本実施形態における加速度センサ１０７ａは、上記したように３軸加速度センサである。このため、加速度信号検出部１１１は、直交するｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の各軸方向についての加速度を表す加速度信号を検出する。
また、この加速度信号検出部１１１によって検出される各加速度信号には、主として重力加速度を表す直流成分と主としてユーザの状態（例えば、呼吸状態等）によって生じる加速度を表す交流成分とが含まれている。
以下の説明においては、加速度信号検出部１１１によって検出された加速度信号のうち、ｘ軸（第１の軸）方向の加速度を表す加速度信号（第１の加速度信号）をｘ軸加速度信号、ｙ軸（第２の軸）方向の加速度を表す加速度信号（第２の加速度信号）をｙ軸加速度信号、ｚ軸（第３の軸）方向の加速度を表す加速度信号（第３の加速度信号）をｚ軸加速度信号と称する。
体位推定部１１２は、加速度信号検出部１１１によって検出された各加速度信号（ｘ軸加速度信号、ｙ軸加速度信号及びｚ軸加速度信号）に基づいて睡眠時のユーザの体位を推定する。なお、体位推定部１１２によって推定されるユーザの体位には、例えば仰臥位、伏臥位及び側臥位等が含まれる。
呼吸信号検出部１１３は、上記したハイパスフィルタ１０７ｂ及び増幅回路１０７ｃによって実現される機能部である。呼吸信号検出部１１３は、ハイパスフィルタ１０７ｂで加速度信号検出部１１１によって検出された各加速度信号の直流成分をカットし、当該各加速度信号の交流成分（高周波成分）を抽出する。また、呼吸信号検出部１１３は、抽出された各加速度信号の交流成分を増幅回路１０７ｃを用いて増幅する。これにより、呼吸信号検出部１１３は、増幅された各加速度信号の交流成分を、ユーザの体位以外の状態（第２の状態）を推定するための信号（第２の信号）として検出する。以下の説明では、呼吸信号検出部１１３によって検出された信号（増幅された各加速度信号の交流成分）を呼吸信号と称する。
呼吸状態推定部１１４は、加速度信号検出部１１１によって検出された加速度信号及び呼吸信号検出部１１３によって検出された呼吸信号に基づいて睡眠時のユーザの呼吸状態を推定する。なお、呼吸状態推定部１１４によって推定されるユーザの呼吸状態には、例えば睡眠中におけるいびき症状の有無等が含まれる。
次に、ユーザの胸部等に装着された睡眠状態推定装置１０が当該ユーザの睡眠状態を推定する際の動作について説明する。
本実施形態において、加速度信号検出部１１１（加速度センサ１０７ａ）によって加速度信号（ｘ軸加速度信号、ｙ軸加速度信号及びｚ軸加速度信号）が検出された場合、ユーザの睡眠状態として睡眠時のユーザの体位を推定する処理（以下、体位推定処理と表記）及び睡眠時のユーザの呼吸状態を推定する処理（以下、呼吸状態推定処理と表記）が実行される。以下、この体位推定処理及び呼吸状態推定処理について説明する。なお、この体位推定処理及び呼吸状態推定処理は、ユーザの睡眠期間中に、定期的に実行されるものとする。
まず、図８のフローチャートを参照して、上記した体位推定処理の処理手順について説明する。
体位推定処理において、上記した加速度信号検出部１１１によって検出された各加速度信号は、Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄにおいてデジタル信号に変換される（ステップＳ１）。このようにデジタル信号に変換された各加速度信号は、体位推定部１１２に渡される。
次に、体位推定部１１２は、Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄにおいてデジタル信号に変換された各加速度信号に基づいて、睡眠時のユーザの体位を推定する（ステップＳ２）。
ここで、ステップＳ２の処理について具体的に説明する。上述したように加速度信号検出部１１１によって検出される各加速度信号（ｘ軸加速度信号、ｙ軸加速度信号及びｚ軸加速度信号）には直流成分（重力加速度）が含まれているが、当該各加速度信号（の直流成分）からは睡眠状態推定装置１０に対する当該重力加速度の向きを算出することができる。ユーザの体位は、このように算出された睡眠状態推定装置１０に対する重力加速度の向きに基づいて推定される。
具体的には、睡眠状態推定装置１０に対する重力加速度の向きが上述したｚ軸におけるユーザの後方向（つまり、ユーザの背面方向）である場合には、ユーザの体位が仰臥位であると推定される。一方、睡眠状態推定装置１０に対する重力加速度の向きがｚ軸におけるユーザの前方向（つまり、ユーザの正面方向）である場合には、ユーザの体位が伏臥位であると推定される。また、睡眠状態推定装置１０に対する重力加速度の向きがｘ軸方向（つまり、ユーザの左右方向）である場合には、ユーザの体位が側臥位であると推定される。
上記したステップＳ２においてユーザの体位が推定されると、体位推定部１１２は、当該推定結果を、例えば上述したＢＴモジュール１０８等を介して外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器（スマートフォン、タブレットコンピュータ及びＰＣ等）に出力する（ステップＳ３）。このようにＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器に出力された推定結果は、当該機器において例えばユーザ等に提供（提示）される。
次に、図９のフローチャートを参照して、上記した呼吸状態推定処理の処理手順について説明する。
呼吸状態推定処理において、呼吸信号検出部１１３は、ハイパスフィルタ１０７ｂを用いて、上記した加速度信号検出部１１１によって検出された各加速度信号に対してフィルタリングを行う。これによれば、呼吸信号検出部１１３は、加速度信号検出部１１１によって検出された各加速度信号（ｘ軸加速度信号、ｙ軸加速度信号及びｚ軸加速度信号）から、ｘ軸加速度信号の交流成分、ｙ軸加速度信号の交流成分及びｚ軸加速度信号の交流成分を抽出する（ステップＳ１１）。
ここで、本実施形態におけるＡ／Ｄコンバータ１０７ｄは、ユーザの体位及び呼吸状態の推定のために、加速度信号検出部１１１によって検出された各加速度信号（の直流成分）及び当該各加速度信号の交流成分の両方をＡ／Ｄ変換する必要がある。この場合、各加速度信号の交流成分は、当該加速度信号に比べて振幅が極めて小さい。具体的には、体位の推定には±１Ｇの範囲の加速度信号の検出が必要であるが、呼吸状態を推定するために検出される加速度信号の大きさは例えば数ミリＧ以下である。これに対して、睡眠状態推定装置１０に搭載可能なＡ／Ｄコンバータ１０７ｄの分解能は、例えば１０ｂｉｔ程度である。
すなわち、ハイパスフィルタ１０７ｂを用いて抽出された各加速度信号の交流成分は、そのままではＡ／Ｄコンバータ１０７ｄで処理することができない。そこで、呼吸信号検出部１１３は、増幅回路１０７ｃを用いて、抽出された各加速度信号の交流成分を増幅する（ステップＳ１２）。この場合における各加速度信号の交流成分の増幅率は、Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄの分解能であっても当該交流成分を処理可能なように、当該Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄのダイナミックレンジに応じて調整されているものとする。
このように呼吸信号検出部１１３によって増幅された各加速度信号の交流成分（つまり、呼吸信号検出部１１３によって検出された呼吸信号）は、Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄにおいてデジタル信号に変換される（ステップＳ１４）。なお、デジタル信号に変換された呼吸信号は、呼吸状態推定部１１４に渡される。
次に、呼吸状態推定部１１４は、Ａ／Ｄコンバータ１０７ｄデジタル信号に変換された呼吸信号（各加速度信号の交流成分）に基づいて、睡眠時のユーザの呼吸状態（ここでは、いびき症状の有無）を推定する（ステップＳ１４）。
ここで、ステップＳ１４の処理について具体的に説明する。この場合、呼吸状態推定部１１４は、例えば呼吸信号に基づいて算出される特徴量に基づいていびき症状の有無を推定する。
このようにいびき症状の有無を推定するための特徴量（Ｙ）は、例えば「Ｋｘ（Ａｘａｃ）2＋Ｋｙ（Ａｙａｃ）2＋Ｋｚ（Ａｚａｃ）2」のような式によって算出される。
なお、この式において、Ａｘａｃは、ｘ軸加速度信号の交流成分である。同様に、Ａｙａｃ及びＡｚａｃは、ｙ軸加速度信号の交流成分及びｚ軸加速度信号の交流成分である。また、Ｋｘ、Ｋｙ及びＫｚは、ｘ軸加速度信号（Ａｘａｃ）、ｙ軸加速度信号（Ａｙａｃ）及びｚ軸加速度信号（Ａｚａｃ）の各々に対する重みを表す値である。すなわち、いびき症状の有無を推定するための特徴量は、Ｋｘ、Ｋｙ及びＫｚによってそれぞれ重み付けされたｘ軸加速度信号の交流成分、ｙ軸加速度信号の交流成分及びｚ軸加速度信号の交流成分に基づいて算出される。
ここで、上述したように睡眠状態推定装置１０が導電性のゲル１４によってユーザに装着される場合、当該ゲル１４は厚みと弾性があるため、振動が減衰し、また、重力加速度の向きによって振動の主軸が変わる場合がある。そこで、本実施形態においては、重力加速度（各加速度信号の直流成分）に応じてｘ軸加速度信号の交流成分、ｙ軸加速度信号の交流成分及びｚ軸加速度信号の交流成分に対する重み付け（つまり、Ｋｘ、Ｋｙ及びＫｚ）を変更する。
この場合、Ｋｘ、Ｋｙ及びＫｚの大きさは、それぞれｘ軸加速度信号の直流成分Ａｘｄｃ、ｙ軸加速度信号の直流成分Ａｙｄｃ及びｚ軸加速度信号の直流成分Ａｚｄｃに比例するように変化させるものとする。換言すれば、Ｋｘ、Ｋｙ及びＫｚの比は、ｘ軸加速度信号の直流成分Ａｘｄｃ、ｙ軸加速度信号の直流成分Ａｙｄｃ及びｚ軸加速度信号の直流成分Ａｚｄｃの比に応じて変更される。あるいは、Ｋｘ、Ｋｙ、ＫｚとＡＸｄｃ、ＡＹｄｃ、ＡＺｄｃの間の関係は単純な比例関係ではなく、非線形な関数によって決定されてもよい。
なお、ｘ軸加速度信号の直流成分Ａｘｄｃ、ｙ軸加速度信号の直流成分Ａｙｄｃ及びｚ軸加速度信号の直流成分Ａｚｄｃ（低周波成分）は、例えばローパスフィルタ等を用いて抽出することが可能であるものとする。また、ｘ軸加速度信号の直流成分Ａｘｄｃ、ｙ軸加速度信号の直流成分Ａｙｄｃ及びｚ軸加速度信号の直流成分Ａｚｄｃに応じてＫｘ、Ｋｙ及びＫｚを一意に決定するための関数は、例えば睡眠状態推定装置１０内に予め格納されているものとする。
ステップＳ１４においては、上記したように算出された特徴量が予め定められた値以上である場合に、ユーザにいびき症状があると推定することができる。
このようにユーザの呼吸状態が推定されると、呼吸状態推定部１１４は、当該推定結果を、例えば上述したＢＴモジュール１０８等を介して外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器に出力（送信）する（ステップＳ１５）。このようにＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器に出力された推定結果は、当該機器において例えばユーザ等に提供（提示）される。このステップＳ１５において出力される推定結果には、例えばいびき症状の有無以外に、当該いびき症状におけるいびきの大きさ等が含まれていても構わない。
なお、上記した呼吸状態推定処理が実行された場合、ステップＳ１４において決定されたＫｘ、Ｋｙ及びＫｚは例えば睡眠状態推定装置１０内に保持されるものとする。これによれば、再び呼吸状態推定処理が実行される場合であっても例えばユーザの体位が変化していない場合には、再度Ｋｘ、Ｋｙ及びＫｚを決定することなく、睡眠状態推定装置１０内に保持されているＫｘ、Ｋｙ及びＫｚを用いてユーザの呼吸状態を推定することができる。
本実施形態においては体位推定処理及び呼吸状態推定処理について主に説明したが、本実施形態に係る睡眠状態推定装置１０においては、上記した心電センサモジュール１０６（心電センサ１０６ａ）を用いることによってユーザの心拍数を推定することも可能である。更に、例えば上述した心電図電極１１及び１２にインピーダンスを検出するためのセンサを接続し、当該センサにおいて電極間のインピーダンス変化を検出することによって、呼吸数等を推定することも可能である。
上記したように本実施形態においては、睡眠状態推定装置１０に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出し、当該検出された加速度信号（重力加速度）に基づいてユーザの体位を推定する。更に、本実施形態においては、ユーザの呼吸状態（ユーザの体位以外の状態）を推定するための信号（呼吸信号）を検出し、検出された加速度信号及び呼吸信号に基づいてユーザの呼吸状態を推定する。具体的には、本実施形態においては、直交３軸の各軸方向についての各加速度信号の直流成分の各々に応じて当該各加速度信号の交流成分の各々を重み付けし、当該重み付けされた各加速度信号の交流成分に基づいてユーザの呼吸状態（いびき症状の有無）を推定する。すなわち、本実施形態においては、いびき症状の有無を推定する（ために用いられる特徴量を算出する）際にユーザの体位を推定するための信号である加速度信号（重力加速度）を利用し、当該重力加速度の向き（つまり、ユーザの体位）に応じてユーザの呼吸状態を推定するための処理方法（ここでは、重み付けの値）を変更する。
本実施形態においては、このような構成により、導電性ゲル１４の弾性や重力加速度による影響を排除し、振動検出感度を高く保つことができるため、ユーザの睡眠状態（ここでは、いびき症状の有無）の推定精度を向上させることが可能となる。
また、本実施形態においては、加速度信号検出部１１１によって検出された加速度信号から抽出された交流成分を用いてユーザの呼吸状態を推定するため、ユーザの体位及び呼吸状態を推定するためのセンサを別々に設ける必要がない。これにより、本実施形態においては、睡眠状態推定装置１０の小型化・軽量化・薄型化を実現することができる。
更に、本実施形態においては、加速度信号検出部１１１によって検出された加速度信号から抽出された交流成分を増幅することにより、低分解能のＡ／Ｄコンバータ１０７ｄであっても適切に処理することが可能となるため、高価なＡ／Ｄコンバータ１０７ｄを用いる必要がなく、低コスト化を実現することができる。
なお、本実施形態においてはユーザの胸部に貼り付けて睡眠状態推定装置１０を使用するものとして主に説明したが、例えば加速度センサ１０７ａによって検出される加速度信号を用いて睡眠時のユーザの体位及び呼吸状態を推定可能であれば、睡眠状態推定装置１０は他の部位に装着されるものであっても構わない。
また、本実施形態においてはユーザの体位及び呼吸状態の推定結果がＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器に出力されるものとして説明したが、当該推定結果は、無線ＬＡＮ等により例えばクラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサーバとして機能する外部のサーバ装置等に出力され、当該サーバ装置において蓄積されるような構成とすることも可能である。また、推定結果は、睡眠状態推定装置１０内部に蓄積されても構わない。
更に、本実施形態においては睡眠状態推定装置１０が体位推定部１１２及び呼吸状態推定部１１４を含むものとして説明したが、当該体位推定部１１２及び呼吸状態推定部１１４によって実行される処理が例えば外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器またはサーバ装置等で実行されるような構成とすることも可能である。
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。本実施形態においては、加速度信号に基づいて推定されたユーザの体位を利用して睡眠時のユーザの心拍数を推定する点が、前述した第１の実施形態とは異なる。すなわち、本実施形態において睡眠状態推定装置によって推定されるユーザの睡眠状態としては、例えば睡眠時のユーザの体位及び心拍数が含まれる。
図１０は、本実施形態に係る睡眠状態推定装置２０の主として機能構成を示すブロック図である。なお、図１０においては、前述した図７と同一部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図７と異なる部分について主に述べる。なお、本実施形態に係る睡眠状態推定装置２０のシステム構成については、前述した第１の実施形態と同様であるため、適宜、図４〜図６等を用いて説明する。
図１０に示すように、睡眠状態推定装置２０は、前述した第１の実施形態における加速度信号検出部１１１及び体位推定部１１２に加えて、心電信号検出部２１１、格納部２１２及び心拍数推定部２１３を含む。
心電信号検出部２１１は、前述した心電センサ１０６ａによって実現される機能部であり、当該心電センサ１０６ａを用いて心電信号を検出する。
格納部２１２には、心電信号検出部２１１によって検出された心電信号に基づいてユーザの心拍数を推定するための複数の処理方法（内容）に関する情報が格納されている。換言すれば、格納部２１２においては、体位推定部１１２によって推定されるユーザの体位の各々に応じた処理方法が定義されている。ここで、複数の処理方法（内容）とは、例えば単純なピーク検出処理、Ｐａｎｓ＆Ｔｏｍｐｋｉｎｓ法、パターンマッチング法など、心電信号から心拍数を検出するために用いられる任意の複数の公知の方法を用いることができる。あるいは上記１つ以上の方法において使用するパラメータ（例えば閾値）を、複数用意してもよい。また、これらの複数の処理方法（内容）とユーザの体位との対応関係は、各々のユーザの特性（個々人ごとに異なる心臓の向きや胸部組織の組成など）に応じて変更できるようになっていてもよい。
心拍数推定部２１３は、格納部２１２において定義されている複数の処理方法の中から、体位推定部１１２によって推定されたユーザの体位に応じた処理方法を決定（選択）する。心拍数推定部２１３は、心電信号検出部２１１によって検出された心電信号に対して、決定された処理方法に基づく処理を実行することによって、ユーザの心拍数を推定する。
次に、ユーザの胸部等に装着された睡眠状態推定装置２０が当該ユーザの睡眠状態を推定する際の動作について説明する。
本実施形態において、加速度信号検出部１１１（加速度センサ１０７ａ）によって加速度信号が検出された場合、前述した第１の実施形態と同様に、図８に示す体位推定処理が実行される。更に、本実施形態においては、体位推定処理に加えて、睡眠時のユーザの心拍数を推定する処理（以下、心拍数推定処理と表記）が実行される。なお、この心拍数推定処理は、上記した体位推定処理と同様に、ユーザの睡眠期間中に、定期的に実行されるものとする。
以下、図１１のフローチャートを参照して、心拍数推定処理の処理手順について説明する。
心拍数推定処理において、心電信号検出部２１１は、心電センサ１０６ａを用いて、睡眠状態推定装置２０が装着されているユーザの心電を表す心電信号を検出する（ステップＳ２１）。
このように心電信号検出部２１１によって心電信号が検出された場合、心拍数推定部２１３は、体位推定処理によって推定されたユーザの体位を体位推定部１１２から取得する（ステップＳ２２）。
ここで、本実施形態に係る睡眠状態推定装置２０のように心電図電極間距離が短い小型のセンサを胸部に装着した場合、心電信号から得られる心電図の波形（心電波形）は、ユーザの体位（姿勢）によって大きく変化する。また、本実施形態においてはこのような心電信号（心電図の波形）から心拍数が推定されるが、当該心電図の波形によって当該心拍数を推定するための最適な処理方法（アルゴリズム及びパラメータ等）は異なる。そこで、本実施形態においては、推定されたユーザの体位に応じて心拍数を推定するための処理方法（推定方法）を変化させるものとする。
この場合、心拍数推定部２１３は、上述した格納部２１２を参照して、ステップＳ２２において取得されたユーザの体位に応じた処理方法（すなわち、当該ユーザの体位に応じて得られると想定される心電図の波形を適切に処理するための処理方法）を決定する（ステップＳ２３）。
次に、心拍数推定部２１３は、心電信号検出部２１１によって検出された心電信号に基づいて、ステップＳ２３において決定された処理方法に基づく処理（つまり、推定されたユーザの体位に応じた処理）を実行する。これによれば、例えば時系列の心拍数が算出され、ユーザの心拍数が推定される（ステップＳ２４）。
このようにユーザの心拍数が推定されると、心拍数推定部２１３は、当該推定結果を例えば外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器またはサーバ装置等に出力する（ステップＳ２５）。
なお、上記した心拍数推定処理が実行された場合、ステップＳ２３において決定された処理方法は例えば睡眠状態推定装置１０内に保持されるものとする。これによれば、再び心拍数推定処理が実行される場合であっても例えばユーザの体位が変化していない場合には、再度処理方法を決定することなく、睡眠状態推定装置１０内に保持されている処理方法に基づいてユーザの心拍数を推定することができる。
上記したように本実施形態においては、ユーザの心電を表す心電信号を当該ユーザの心拍数を推定するための信号として検出し、加速度信号に基づいて推定されたユーザの体位に応じた処理を実行することによってユーザの心拍数を推定する。すなわち、本実施形態においては、ユーザの体位に応じて心拍数を推定するための処理方法を変化させることによって、ユーザの体位に応じた最適なアルゴリズム及びパラメータ等を用いて心拍数を推定することが可能となるため、ユーザの睡眠状態（ここでは、心拍数）の推定精度を向上させることが可能となる。
なお、本実施形態においてはユーザの心拍数を推定するための処理方法が当該ユーザの体位に応じて一意に決定される場合を想定して説明したが、ユーザの体位によって当該処理方法を一意に決定することができない（つまり、当該ユーザの体位に応じた処理方法が複数存在する）場合がある。この場合には、ユーザの体位に応じた複数の処理方法に基づく全ての処理を実行し、これらの処理結果のうち最も望ましい処理結果を得られた処理方法が採用されるものとする。なお、本実施形態においては処理結果として時系列の心拍数が算出されるが、処理結果の望ましさは、例えば、当該算出された心拍数が予め定められた範囲内に収まるか否か（例えば、当該範囲内に収まる値の割合）等に基づいて評価されるものとする。このような構成によれば、ユーザの体位によって一意に処理方法を決定することができない場合であっても、最適なアルゴリズム及びパラメータ等を用いてユーザの心拍数を推定することが可能となる。
また、本実施形態においては、加速度信号はユーザの体位の推定にのみ用いられ、当該加速度信号から交流成分を抽出する必要がないため、加速度センサモジュール１０７はハイパスフィルタ１０７ｂ及び増幅回路１０７ｃを備えない構成であっても構わない。
また、前述した第１の実施形態においては加速度センサ１０７ａがアナログ信号を出力するものであるとして説明したが、本実施形態において加速度信号はユーザの体位の推定にのみ用いられるため、本実施形態における加速度センサ１０７ａはデジタル信号を出力するものであっても構わない。
また、本実施形態においてはユーザの胸部に貼り付けて睡眠状態推定装置２０を使用するものとして説明したが、例えば加速度センサ１０７ａによって検出される加速度信号を用いて睡眠時のユーザの体位を推定し、心電センサ１０６ａによって検出される心電信号を用いて睡眠時のユーザの心拍数を推定することが可能であれば、睡眠状態推定装置２０は他の部位に装着されるものであっても構わない。
更に、本実施形態においては睡眠状態推定装置２０が体位推定部１１２及び心拍数推定部２１３を含むものとして説明したが、当該体位推定部１１２及び心拍数推定部２１３によって実行される処理が例えば外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器またはサーバ装置等で実行されるような構成とすることも可能である。
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。本実施形態においては、ユーザの呼吸状態（いびき症状の有無）を推定するためにマイクロフォンを用いる点が、前述した第１の実施形態とは異なる。
図１２は、本実施形態に係る睡眠状態推定装置３０のシステム構成を示す図である。なお、図１２においては、前述した図４と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図４と異なる部分について主に述べる。
図１２に示すように、睡眠状態推定装置３０は、前述した第１の実施形態におけるシステム構成に加えて、マイクロフォン３０１を更に備える。
マイクロフォン３０１は、睡眠時のユーザの呼吸状態を推定するために用いられ、ユーザの呼吸状態に応じて生じる音信号を検出する。このマイクロフォン３０１によれば、睡眠状態推定装置３０周辺の音を電気信号（音信号）に変換することができる。
図１３は、本実施形態に係る睡眠状態推定装置３０の主として機能構成を示すブロック図である。なお、図１３においては、前述した図７と同一部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図７と異なる部分について主に述べる。
図１３に示すように、睡眠状態推定装置３０は、前述した第１の実施形態における加速度信号検出部１１１及び体位推定部１１２に加えて、音信号検出部３１１、格納部３１２及び呼吸状態推定部３１３を含む。
音信号検出部３１１は、上記したマイクロフォン３０１によって実現される機能部であり、当該マイクロフォン３０１を用いて音信号を検出する。この音信号検出部３１１によって検出される音信号には、ユーザの呼吸状態に応じて生じる音信号として例えば睡眠時のユーザのいびき症状によって生じる呼吸音の信号（以下、いびき信号）及びその他のノイズ等が含まれる。
格納部３１２には、音信号検出部３１１によって検出された音信号に基づいてユーザの呼吸状態（例えば、いびき症状の有無）を推定するための複数の処理方法（内容）に関する情報が格納されている。換言すれば、格納部３１２においては、体位推定部１１２によって推定されるユーザの体位の各々に応じた処理方法が定義されている。なお、格納部３１２において定義されている処理方法には、例えば上記した音信号検出部３１１によって検出される音信号からノイズを除去するための処理方法等が含まれる。ここでノイズを除去するための複数の処理方法（内容）としては、ＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ Ｉｎｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ、適応フィルタ、ＮＭＦ（Ｎｏｎｎｅｇａｔｉｖｅ Ｍａｔｒｉｘ Ｆａｃｔｒｉｚａｔｉｏｎ）など、音響信号からのノイズ除去に用いられる任意の複数の公知の技術を使用することができる。あるいは上記１つ以上の方法において使用するパラメータ（例えばフィルタの係数）を、複数用意してもよい。
また、これらの複数の処理方法（内容）とユーザの体位との対応関係は、睡眠状態推定装置３０を使用する環境における、騒音（ノイズ）源との位置関係に応じて変更できるようになっていてもよい。具体的には、たとえばユーザの右側にテレビ、左側にエアコンが存在するような環境であれば、ユーザの体位が右側臥位である場合にはテレビによる雑音の除去に適した処理方法が、左側臥位である場合にはエアコンによる雑音の除去に適した処理方法が対応するようにする。
呼吸状態推定部３１３は、格納部３１２において定義されている複数の処理方法の中から、体位推定部１１２によって推定されたユーザの体位に応じた処理方法を決定（選択）する。呼吸状態推定部３１３は、音信号検出部３１１によって検出された音信号に対して、決定された処理方法に基づく処理（例えば、ノイズ除去処理）を実行することによって、ユーザの呼吸状態を推定する。
次に、ユーザの胸部等に装着された睡眠状態推定装置３０が当該ユーザの睡眠状態を推定する際の動作について説明する。
本実施形態において、加速度信号検出部１１１（加速度センサ１０７ａ）によって加速度信号が検出された場合、前述した第１の実施形態と同様に、図８に示す体位推定処理が実行される。更に、本実施形態においては、体位推定処理に加えて、睡眠時のユーザの呼吸状態を推定する処理（以下、呼吸状態推定処理と表記）が実行される。なお、この呼吸状態推定処理は、上記した体位推定処理と同様に、ユーザの睡眠期間中に、定期的に実行されるものとする。
以下、図１４のフローチャートを参照して、本実施形態における呼吸状態推定処理の処理手順について説明する。
呼吸状態推定処理において、音信号検出部３１１は、マイクロフォン３０１を用いて、睡眠状態推定装置３０周辺の音を表す音信号を検出する（ステップＳ３１）。
このように音信号検出部３１１によって音信号が検出された場合、呼吸状態推定部３１３は、体位推定処理によって推定されたユーザの体位を体位推定部１１２から取得する（ステップＳ３２）。
ここで、本実施形態に係る睡眠状態推定装置３０のようにマイクロフォン３０１を用いて音信号を検出する場合、当該睡眠状態推定装置３０の向きが変わることによって当該音信号に含まれるノイズの種類が変わる。本実施形態においては音信号から呼吸状態が推定されるが、このように音信号に含まれるノイズの種類が変われば、当該ノイズを除去するための最適な処理方法（アルゴリズム及びパラメータ等）も異なる。そこで、本実施形態においては、推定されたユーザの体位に応じて音信号に含まれるノイズを除去するための処理方法を変化させるものとする。
この場合、呼吸状態推定部３１３は、上述した格納部３１２を参照して、ステップＳ３２において取得されたユーザの体位に応じた処理方法（すなわち、当該ユーザの体位に応じて音信号に含まれていると想定されるノイズを適切に除去するための処理方法）を決定する（ステップＳ３３）。
具体的には、例えば前述したようにユーザの右側にテレビがあるような場合であれば、ユーザの体位が右側臥位である場合には、音信号検出部３１１によって検出された音信号にはいびき信号の他にＴＶの音によるノイズが含まれている可能性がある。この場合、ユーザの体位に応じた処理方法としてはＴＶの音によるノイズを除去するための処理方法が決定される。
次に、呼吸状態推定部３１３は、音信号検出部３１１によって検出された音信号に対して決定された処理方法に基づく処理（ノイズ除去処理）を実行することによってノイズを除去し、当該ノイズを除去された音信号に基づいてユーザの呼吸状態を推定する（ステップＳ３４）。この場合、ノイズを除去された音信号を解析することによって、当該音信号に上記したいびき信号が含まれていると判定される場合には、ユーザにいびき症状があるものと推定することができる。
このようにユーザの呼吸状態が推定されると、呼吸状態推定部３１３は、当該推定結果を例えば外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器またはサーバ装置等に出力する（ステップＳ３５）。
ここでは便宜的にいびき症状の有無についてのみ説明したが、ユーザの呼吸状態の推定結果としては、前述した第１の実施形態において説明したように、例えば当該いびき症状におけるいびきの大きさ等が含まれていてもよい。
なお、上記した呼吸状態推定処理が実行された場合、ステップＳ３３において決定された処理方法は例えば睡眠状態推定装置１０内に保持されるものとする。これによれば、再び呼吸状態推定処理が実行される場合であっても例えばユーザの体位が変化していない場合には、再度処理方法を決定することなく、睡眠状態推定装置１０内に保持されている処理方法に基づいてユーザの呼吸状態を推定することができる。
上記したように本実施形態においては、ユーザの呼吸状態に応じて生じる音信号を当該ユーザの呼吸状態を推定するための信号として検出し、加速度信号に基づいて推定されたユーザの体位に応じた処理を実行することによってユーザの呼吸状態（いびき症状の有無）を推定する。すなわち、本実施形態においては、ユーザの体位に応じて呼吸状態を推定するための処理方法を変化させることによって、ユーザの体位に応じた最適なアルゴリズム及びパラメータ等を用いて呼吸状態を推定することが可能となるため、ユーザの睡眠状態（ここでは、呼吸状態）の推定精度を向上させることが可能となる。
なお、本実施形態においてはユーザの呼吸状態を推定するための処理方法が当該ユーザの体位に応じて一意に決定される場合を想定して説明したが、当該ユーザの体位によって当該処理方法を一意に決定することができない（つまり、当該ユーザの体位に応じた処理方法が複数存在する）場合がある。この場合には、前述した第２の実施形態において説明したように、ユーザの体位に応じた複数の処理方法に基づく全ての処理（ノイズ除去処理）を実行し、これらの処理結果のうち最も望ましい処理結果を得られた処理方法が採用されるものとする。なお、この場合における処理結果の望ましさは、例えばノイズ除去後の周波数スペクトルの形状が予め定められた範囲内に収まっているか否か等に基づいて評価されるものとする。このような構成によれば、ユーザの体位によって一意に処理方法を決定することができない場合であっても、最適なアルゴリズム及びパラメータ等を用いてユーザの呼吸状態を推定することが可能となる。
また、本実施形態においては加速度信号から交流成分を抽出する必要がないため、前述した第２の実施形態と同様に、加速度センサモジュール１０７はハイパスフィルタ１０７ｂ及び増幅回路１０７ｃを備えない構成であっても構わない。また、本実施形態における加速度センサ１０７ａは、前述した第２の実施形態と同様に、アナログ信号を出力するものであってもよいし、デジタル信号を出力するものであってもよい。
また、本実施形態においてはユーザの胸部に貼り付けて睡眠状態推定装置３０を使用するものとして説明したが、例えば加速度センサ１０７ａによって検出される加速度信号を用いて睡眠時のユーザの体位を推定し、マイクロフォン３０１によって検出される音信号を用いて睡眠時のユーザの呼吸状態を推定することが可能であれば、睡眠状態推定装置３０は他の部位に装着されるものであっても構わない。
更に、本実施形態においては睡眠状態推定装置３０が体位推定部１１２及び呼吸状態推定部３１３を含むものとして説明したが、当該体位推定部１１２及び呼吸状態推定部３１３によって実行される処理が例えば外部のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ対応機器またはサーバ装置等で実行されるような構成とすることも可能である。
なお、上述した各実施形態においてはユーザの体位以外の状態としてユーザの呼吸状態または心拍数が推定されるものとして説明したが、例えば加速度センサ１０７ａによって検出された加速度信号（またはユーザの体位の推定結果）を用いて推定精度を向上させることができるものであれば、各実施形態はこれら以外の状態を推定するような場合に適用されても構わない。また、上述した各実施形態においては心電センサ１０６ａ、加速度センサ１０７ａ及びマイクロフォン３０１が用いられるものとして説明したが、複数のセンサ（によって検出される信号）を組み合わせてユーザの睡眠状態の推定精度を向上させることができるものであれば、各実施形態はこれら以外のセンサが用いられる場合に適用されても構わない。
また、上述した各実施形態においては睡眠状態推定装置が弾性を有する導電性のゲル１４によって装着されるものとして説明したが、当該睡眠状態推定装置は他の手法によりユーザに装着されるものであっても構わない。
また、上述した各本実施形態の処理は、コンピュータプログラムによって実現することができるので、このコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。
以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、ユーザの睡眠状態の推定精度を向上させることが可能な睡眠状態推定装置、睡眠状態推定方法及びプログラムを提供することができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１０…睡眠状態推定装置、１１，１２…心電図電極、１３…端子、１４…導電性素材、１０１…ＣＰＵ、１０２…不揮発性メモリ、１０３…主メモリ、１０４…ＢＩＯＳ−ＲＯＭ、１０５…システムコントローラ、１０６…心電センサモジュール、１０６ａ…心電センサ、１０７…加速度センサモジュール、１０７ａ…加速度センサ、１０７ｂ…ハイパスフィルタ、１０７ｃ…増幅回路、１０７ｄ…Ａ／Ｄコンバータ、１０８…ＢＴモジュール、１０９…ＥＣ、１１１…加速度信号検出部、１１２…体位推定部、１１３…呼吸信号検出部、１１４，３１３…呼吸状態推定部、２１１…心電信号検出部、２１２，３１２…格納部、２１３…心拍数推定部、３０１…マイクロフォン、３１１…音信号検出部。

Claims (7)

  1. 睡眠中のユーザに装着されて使用される睡眠状態推定装置において、
    前記ユーザの第１の状態を推定するための第１の信号を検出する第１の検出手段と、
    前記検出された第１の信号に基づいて前記ユーザの第１の状態を推定する第１の推定手段と、
    前記ユーザの第１の状態以外の第２の状態を推定するための第２の信号を検出する第２の検出手段と、
    前記第１の検出手段によって検出された第１の信号によって決められる推定方法に基づき、前記第２の検出手段によって検出された第２の信号を用いて前記ユーザの第２の状態を推定する第２の推定手段と
    を具備し、
    前記第１の検出手段は、前記睡眠状態推定装置に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出し、
    前記第１の推定手段は、前記第１の検出手段によって検出された加速度信号に基づいて前記ユーザの体位を推定し、
    前記加速度信号は、直交する第１乃至第３の軸の各軸方向についての加速度を表す第１乃至第３の加速度信号を含み、
    前記第２の検出手段は、前記第１乃至第３の加速度信号の各々から当該第１乃至第３の加速度信号の交流成分を検出し、
    前記第２の推定手段は、前記第１乃至第３の加速度信号の直流成分の各々に応じて前記第１乃至第３の加速度信号の交流成分の各々を重み付けし、当該重み付けされた第１乃至第３の加速度信号の交流成分に基づいて前記ユーザの呼吸状態を推定する
    ことを特徴とする睡眠状態推定装置。
  2. 前記第２の検出手段は、前記検出された第１乃至第３の加速度信号の交流成分の各々を増幅する増幅手段を更に含むことを特徴とする請求項１記載の睡眠状態推定装置。
  3. 前記睡眠状態推定装置をユーザに装着するための弾性を有する導電性素材を更に具備することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態推定装置。
  4. 睡眠中のユーザに装着されて使用される睡眠状態推定装置において、
    前記ユーザの第１の状態を推定するための第１の信号を検出する第１の検出手段と、
    前記検出された第１の信号に基づいて前記ユーザの第１の状態を推定する第１の推定手段と、
    前記ユーザの第１の状態以外の第２の状態を推定するための第２の信号を検出する第２の検出手段と、
    前記第１の検出手段によって検出された第１の信号によって決められる推定方法に基づき、前記第２の検出手段によって検出された第２の信号を用いて前記ユーザの第２の状態を推定する第２の推定手段と
    を具備し、
    前記第１の検出手段は、前記睡眠状態推定装置に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出し、
    前記第１の推定手段は、前記第１の検出手段によって検出された加速度信号に基づいて前記ユーザの体位を推定し、
    前記第２の検出手段は、前記ユーザの心電を表す心電信号を検出し、
    前記第２の推定手段は、前記第２の検出手段によって検出された心電信号に基づいて、前記ユーザの心拍数を推定するための複数の処理のうち前記加速度信号に基づいて推定されたユーザの体位に応じた処理を実行することによって、前記ユーザの心拍数を推定する
    ことを特徴とする睡眠状態推定装置。
  5. 睡眠中のユーザに装着されて使用される睡眠状態推定装置において、
    前記ユーザの第１の状態を推定するための第１の信号を検出する第１の検出手段と、
    前記検出された第１の信号に基づいて前記ユーザの第１の状態を推定する第１の推定手段と、
    前記ユーザの第１の状態以外の第２の状態を推定するための第２の信号を検出する第２の検出手段と、
    前記第１の検出手段によって検出された第１の信号によって決められる推定方法に基づき、前記第２の検出手段によって検出された第２の信号を用いて前記ユーザの第２の状態を推定する第２の推定手段と
    を具備し、
    前記第１の検出手段は、前記睡眠状態推定装置に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出し、
    前記第１の推定手段は、前記第１の検出手段によって検出された加速度信号に基づいて前記ユーザの体位を推定し、
    前記第２の検出手段は、前記ユーザの呼吸状態に応じて生じる音信号を検出し、
    前記第２の推定手段は、前記第２の検出手段によって検出された音信号に基づいて、前記ユーザの呼吸状態を推定するための複数の処理のうち前記加速度信号に基づいて推定されたユーザの体位に応じた処理を実行することによって、前記ユーザの呼吸状態を推定する
    ことを特徴とする睡眠状態推定装置。
  6. 睡眠中のユーザに装着されて使用される睡眠状態推定装置が実行する睡眠状態推定方法であって、
    前記ユーザの第１の状態を推定するための第１の信号を検出するステップと、
    前記検出された第１の信号に基づいて前記ユーザの第１の状態を推定するステップと、
    前記ユーザの第１の状態以外の第２の状態を推定するための第２の信号を検出するステップと、
    前記検出された第１の信号によって決められる推定方法に基づき、前記検出された第２の信号を用いて前記ユーザの第２の状態を推定するステップと
    を具備し、
    前記第１の信号を検出するステップにおいて、前記睡眠状態推定装置に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出し、
    前記ユーザの第１の状態を推定するステップにおいて、前記加速度信号に基づいて前記ユーザの体位を推定し、
    前記加速度信号は、直交する第１乃至第３の軸の各軸方向についての加速度を表す第１乃至第３の加速度信号を含み、
    前記第２の信号を検出するステップにおいて、前記第１乃至第３の加速度信号の各々から当該第１乃至第３の加速度信号の交流成分を検出し、
    前記ユーザの第２の状態を推定するステップにおいて、前記第１乃至第３の加速度信号の直流成分の各々に応じて前記第１乃至第３の加速度信号の交流成分の各々を重み付けし、当該重み付けされた第１乃至第３の加速度信号の交流成分に基づいて前記ユーザの呼吸状態を推定する
    ことを特徴とする睡眠状態推定方法。
  7. 睡眠中のユーザに装着されて使用され、前記ユーザの第１の状態を推定するための第１の信号を検出する第１の検出手段及び前記ユーザの第１の状態以外の第２の状態を推定するための第２の信号を検出する第２の検出手段を備える睡眠状態推定装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    前記第１の検出手段によって検出された第１の信号に基づいて前記ユーザの第１の状態を推定するステップと、
    前記第１の検出手段によって検出された第１の信号によって決められる推定方法に基づき、前記第２の検出手段によって検出された第２の信号を用いて前記ユーザの第２の状態を推定するステップと
    を実行させ、
    前記第１の信号を検出するステップにおいて、前記睡眠状態推定装置に対して作用する加速度を表す加速度信号を検出し、
    前記ユーザの第１の状態を推定するステップにおいて、前記加速度信号に基づいて前記ユーザの体位を推定し、
    前記加速度信号は、直交する第１乃至第３の軸の各軸方向についての加速度を表す第１乃至第３の加速度信号を含み、
    前記第２の信号を検出するステップにおいて、前記第１乃至第３の加速度信号の各々から当該第１乃至第３の加速度信号の交流成分を検出し、
    前記ユーザの第２の状態を推定するステップにおいて、前記第１乃至第３の加速度信号の直流成分の各々に応じて前記第１乃至第３の加速度信号の交流成分の各々を重み付けし、当該重み付けされた第１乃至第３の加速度信号の交流成分に基づいて前記ユーザの呼吸状態を推定する
    プログラム。
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