JP6599723B2 - 生体情報取得装置及び信号処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、動物から取得した生体情報に基づいて、心理ストレス又は睡眠状態の指標となる情報を取得する装置又は方法、又は動物の睡眠状態測定装置又は方法に関する。さらに、本発明は、動物から取得した生体情報から心拍波形又は呼吸波形を抽出する方法に関する。

社会の高度化によってもたらされるストレス、あるいは少子高齢化が益々進展する中で、呼吸器・循環器疾患患者が増加しつつあり、呼吸循環機能の把握やその予防はますます重要になりつつある。従来、心理ストレス評価法は、問診による主観的評価、血圧、心拍数、皮膚温、発汗などの生理指標、カテコールアミンやコルチゾールなどの液性ストレスマーカーの計測など、医療機関での計測が主であり、個人が計測できる指標ではなかった。心電図を計測して心拍リズムゆらぎを抽出し、その周波数解析から間接的に自律神経活動を推定してストレス指標として用いる手法も提案されているが、呼吸周波数や一回換気量の影響を受け、ストレス負荷がない状態でも指標が変化するため汎化的な評価法になっていない。また、年齢の依存性やフィットネスの影響など個人差も大きく定量的に評価できないという問題があった（非特許文献１）。

非特許文献２には、心拍間隔の変動と呼吸パターンの瞬時位相差の位相コヒーレンスが心理ストレスと相関しており、位相コヒーレンスを心理ストレスの指標とが評価できる可能性があると開示されている。非特許文献２では、胸部に貼付した電極により心電図を取得し、胸部及び腹部に巻いて装着した呼吸努力ベルトで呼吸パターンを実測し、心電図から心拍間隔の変動（呼吸性洞性不整脈）を算出し、さらに心拍間隔の変動の瞬時位相を算出し、また、呼吸パターンの瞬時位相を算出し、これらから時刻ｔにおける心拍と呼吸リズムの瞬時位相差Ψ（ｔ）_jを求め、得られた瞬時位相差を使用して、式（１）により位相コヒーレンスを算出することが記載されている。式（１）のＮはサンプリングされたデータ数であり、Ｎ個平均して求める。

位相コヒーレンスは、０〜１の値をとり、心拍間隔の変動と呼吸パターンの瞬時位相差が一定の関係に近いほど１に近づき、瞬時位相差がランダムになるほど０に近づく。安静リラックス時には位相コヒーレンスが１に近く，精神ストレスがかかると位相コヒーレンスが低下するので，心理ストレスを正規化した指標で推定することが可能となる。

ところで、ヒトの睡眠はノンレム睡眠とレム睡眠に大別され、睡眠中に約９０分周期で繰り返すと言われている。客観的に眠りの質や量（睡眠周期や睡眠深度）を評価する為には、睡眠ポリグラフィが必要であり、医療機関での計測や医療機関から機器を借りてきて計測が行われるが、脳波や心電図、筋電図、眼電図などの複数のセンサが必要であり、取り扱いが煩雑である。また、複数のセンサを身体の各所に固定する必要があり、センサによる拘束で動きが制限されていた。睡眠中の無意識の動作によってセンサが外れる可能性もあり、センサが外れると信号が検出できず、状態を把握できない点でも問題があった。さらに、装置が大型であるため、個人で評価できるような指標ではなく、睡眠の質を個人が把握できる状況には至っていない。このため、個人が簡便にストレス状態や睡眠の質を把握できる生体計測手法とその装置が求められている。

また、高齢者の孤独死や介護施設で不幸にして亡くなった場合、事故死なのか病死なのか判断がつかない場合が多い。このような事態を防ぐために、日常の身体活動を拘束せずに無侵襲で容易に計測できる生体情報計測機器の登場が待ち望まれている。特許文献１には、ベッドパッド又はマットレスの上部や下部に、人の身体から発生する振動を検出する圧電センサを設置し、非拘束タイプの圧電センサを用いて身体振動信号を検出することが開示されている。さらに、圧電センサによって検出した身体振動信号を差動信号増幅アンプによって増幅した後、対象とする人に起因する身体振動である心臓の拍動（心拍数換算：３０〜２４０回／分、周波数帯域換算：０．５〜４Ｈｚ）による振動、肺呼吸活動（呼吸数換算：６０回／分以下、周波数帯域換算：１Ｈｚ以下）による振動、鼾に起因する鼾振動を分離フィルタ機能を用いて抽出することが開示されている。特許文献１では、心臓の拍動に起因する拍動振動、肺呼吸活動に起因する肺呼吸振動または鼾振動が有りの状態が所定の存在継続時間以上を超えることで、人が所定場所に存在していること、及び拍動振動、肺呼吸振動または鼾振動が無い状態が所定の不在継続時間以上を超えることで、人が所定場所に不在であると判定している。

特許文献１の人存在不在検出装置では、１個の圧電センサを用いて身体振動信号を取得し、身体振動信号を周波数フィルタにより分離して呼吸、心拍、鼾、体動の４つの信号を得ていた。周波数フィルタは、コンデンサや抵抗及びオペアンプ等で構成されたローパスフィルタ（ＬＰＦ）やハイパスフィルタ（ＨＰＦ）のアナログフィルタ、又は身体振動信号をＡ／Ｄコンバータでデジタル信号に変換し数値化されたデータをもとにＣＰＵ（中央処理装置）の演算処理にてフィルタリングを行なうデジタルフィルタの何れか一方又は双方で構成することが開示されている。

特開２０１３−２１０３６７号公報

Gary G Berntson, J. Thomas Bigger Jr. et al., "Heart rate variability: Origin, methods, and interpretive caveats". Psychophysiology (USA) 34巻, p.623-648, 1997年 Niizeki K and Saitoh T., "Incoherent oscillations of respiratory sinus arrhythmia during acute mental stress in humans". American Journal of Physiology, Heart and Circulatory Physiology (USA) 302巻, p.359-367, 2012年

上記のとおり、従来は、睡眠状態を測定するためには、医療機関における計測や大型の専用装置が必要であり、一般的な通常生活において測定することは困難であった。近年、睡眠障害が多発しており、自己管理の一環として簡易に睡眠状態を測定、観察又は評価できる手段が望まれていた。また、従来の装置は、複数のセンサを身体の各所に固定する必要があり、センサによる拘束で動きが制限されるため、できるだけセンサの数を減らしたいとの要望もあった。また、睡眠中の無意識の動作によってセンサが外れる可能性もあることから、取り付けが容易なセンサで測定できることも望まれていた。さらに、複数のセンサを身体の各所に固定する煩雑さを緩和することも求められていた。

別の課題として、非特許文献１に記載されたストレス評価法は、上記のとおり、ストレス負荷がない状態でも指標が変化すること、年齢の依存性やフィットネスの影響など個人差も大きく定量的に評価できないという問題があった。また、非特許文献２に記載された方法では、心拍を検出するための心電図用のセンサと呼吸パターンを検出するためのセンサが必要であった。特に、呼吸パターンを検出するためのセンサとして、口と鼻を覆うマスクを装着して呼吸量を測定するセンサの場合は、日常生活、運動中又は睡眠中において測定するのが困難である上に、マスク装着によってストレスが生じる虞があった。よって、より負担がなく、ストレスフリーな状態でストレスを評価可能な手法の開発が望まれていた。

また、別の課題として、特許文献１に記載されているように、１つの圧電センサから取得した身体振動信号から周波数フィルタを用いて心拍情報や呼吸情報を取得する場合、抽出される呼吸情報や心拍情報として、できるだけ精度の高い情報を得ることが望まれていた。特に、上記のようなストレス評価にも使用可能な精度で心拍情報又は呼吸情報を複数の情報が混在した信号から間接的に心拍間隔の変動や呼吸パターンを取得する方法が求められている。

本発明は、上記の課題の少なくとも一部を解決することを目的とするものである。

前記課題を解決するために、本発明の睡眠状態測定装置は、動物の睡眠中に取得した心拍間隔の変動の瞬時位相と、前記心拍間隔の変動と同一時系列における前記動物の呼吸パターンの瞬時位相との間の瞬時位相差に基づいて位相コヒーレンスを算出する位相コヒーレンス算出手段を含む。さらに、睡眠状態測定装置は、心電図を計測するセンサと、前記センサで計測した動物の心電図から呼吸パターンに関する信号を抽出する呼吸波形抽出手段とを有していてもよい。また、睡眠状態測定装置は、振動を計測するセンサと、前記センサで計測した信号から心拍間隔の変動を算出する心拍間隔算出手段と、前記センサで計測した信号から呼吸パターンに関する信号を抽出する呼吸波形抽出手段とを含んでいてもよい。上記睡眠状態測定装置は、前記センサのサンプリング周波数が１００Ｈｚ以上であることが好ましい。さらに、上記睡眠状態測定装置は、前記位相コヒーレンス算出手段で算出した位相コヒーレンスに基づいて、睡眠状態等を判定する判定機能を有していてもよい。前記判定機能は、さらに前記呼吸パターンから睡眠中の呼吸状態を判定してもよい。

また、本発明の睡眠状態を測定する方法は、動物の睡眠中に取得した同一時系列における心拍間隔の変動と呼吸周波数との間の瞬時位相差の位相コヒーレンスに基づいて睡眠状態を測定する。さらに、上記睡眠状態を測定する方法において、前記動物の心電図を計測し、計測した心電図から呼吸パターンに関する信号を取得してもよい。また、上記睡眠状態を測定する方法において、前記動物の心弾動図波形又は生体振動信号を計測し、計測した心弾動図波形又は生体振動信号から心拍間隔の変動と呼吸パターンに関する信号を取得してもよく、さらに、前記動物の心弾動図波形又は生体振動信号から心弾動の伝達特性を推定し、前記伝達特性の逆伝達関数を前記動物の心弾動図波形又は生体振動信号に用いて心拍波形を取得することが好ましい。

また、本発明の位相コヒーレンス算出装置は、少なくとも動物の心拍に関する情報及び呼吸に関する情報の両方を含む生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報から呼吸パターンを抽出する呼吸波形抽出手段と、前記生体情報から心拍間隔の変動を算出する心拍間隔算出手段と、前記呼吸パターンと前記心拍間隔の変動との間の瞬時位相差の位相コヒーレンスを算出する位相コヒーレンス算出手段とを含む。上記位相コヒーレンス算出装置において、前記生体情報は心電図であってもよいし、前記生体情報は心弾動図波形又は生体振動信号であってもよい。上記位相コヒーレンス算出装置において、前記生体情報は１００Ｈｚ以上のサンプリング周波数で取得されることが好ましい。

また、本発明のストレス測定装置は、上記位相コヒーレンス算出装置を備えたものである。また、本発明の睡眠状態測定装置は、上記位相コヒーレンス算出装置を備えたものである。

また、本発明の心拍波形抽出方法は、動物の心弾動図波形又は生体振動信号から心拍波形を抽出する方法であって、前記心弾動図波形又は生体振動信号から心弾動の伝達特性を推定し、前記伝達特性の逆伝達関数を前記心弾動図波形又は生体振動信号に用いて心拍波形を取得する。上記心拍波形抽出方法において、前記心弾動図波形又は生体振動信号を一回の心拍が含まれるように波形断片を切り出し、複数の前記波形断片を重ね合わせて平均化して心弾動の伝達特性を推定することが好ましい。

また、本発明の心拍間隔算出方法は、動物の心弾動図波形又は生体振動信号から心拍間隔を算出する方法であって、前記心弾動図波形又は生体振動信号に由来する信号に対し、心拍の周波数よりも高い周波数を下限周波数とするハイパスフィルタを通過させ、前記ハイパスフィルタを通過させた後の信号について絶対値をとる処理を行うことを特徴とする。

また、本発明の信号処理方法は、動物の心拍に関する情報を含んだ生体情報又は呼吸に関する情報を含んだ生体情報の信号処理方法であって、前記生体情報に由来する信号のパワースペクトルから上限周波数又は下限周波数を求め、前記上限周波数又は下限周波数を遮断周波数とするフィルタを通過させる処理を含むことを特徴とする。

本発明の睡眠状態測定装置及び方法は、心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との瞬時位相差の位相コヒーレンスが、δ波の振幅と相関関係があることを利用して睡眠状態を測定することができる。位相コヒーレンスは、呼吸周波数の影響を受けにくく、より正確に睡眠状態を測定することができる。また、一つのセンサでも睡眠状態測定装置を実現することが可能であり、使用者に負担が少なくストレスを感じにくい装置を提供できる。特に振動を計測するセンサの場合は動物を拘束せずに計測することが可能であり、より簡便な装置を提供できる。位相コヒーレンスは、リアルタイムに測定することができ、ノンレム睡眠時間の発生時点やノンレム―レム睡眠のリズム周期を測定することができ、睡眠状態を的確に把握することができる。また、同時に呼吸パターンを測定又は抽出しているので、睡眠時の無呼吸状態を検出することも可能である。

本発明の位相コヒーレンス算出装置は、少なくとも動物の心拍に関する情報及び呼吸に関する情報の両方を含む生体情報から、心拍間隔の変動と呼吸パターンを取得して、位相コヒーレンスを算出するので、一つのセンサで実現され、使用者に負担が少なくストレスを感じにくい装置を提供できる。特に振動を計測するセンサの場合は動物を拘束せずに計測することが可能であり、より簡便な装置を提供できる。位相コヒーレンスを測定することで、呼吸周波数に依存せずにリアルタイムで被測定者の心理ストレス状態や睡眠状態を確認することが可能となる。

睡眠中の脳波におけるδ波の振幅及び睡眠中の位相コヒーレンスの時間的変化を示す図。 睡眠状態測定装置の概略ブロック図。 睡眠状態測定装置の一実施形態。 （Ａ）は、心電図波形（上）と抽出した呼吸パターン（下実線）及び呼吸パターンの実測値（下点線）であり、（Ｂ）は、心拍間隔の変動を示すグラフであり、（Ｃ）は、実線が心拍間隔の変動の瞬時位相（上実線）及び呼吸パターンの瞬時位相（上点線）と算出した位相コヒーレンスλ（下）である。 呼吸数を１分間に８、１０、１２、１５、１８、２０、２４回で変化させた時の心電図から抽出した推定呼吸周波数と、実測呼吸周波数の相関関係を示す図。 呼吸数を１分間に８、１０、１２、１５、１８、２０、２４回で変化させた時の推定呼吸周波数を用いて算出した位相コヒーレンスλ_ecgと実測呼吸周波数を用いて算出した位相コヒーレンスλの相関関係を示す図。 位相コヒーレンス算出装置の概略ブロック図。 （Ａ）は、心弾動図波形（上）と心弾動図波形から抽出された模擬心電図波形（下）であり、（Ｂ）は、心弾動図波形から求めた平均の伝達特性。 心電図波形を取得する際のサンプリング周波数として、１ｋＨｚ、５００Ｈｚ、２００Ｈｚ、１００Ｈｚ、５０Ｈｚと変化させた場合の位相コヒーレンスを比較した図。 （Ａ）は、安静時における心拍（実線）と呼吸（点線）の瞬時位相であり、（Ｂ）は、安静時の心拍と呼吸の瞬時位相のリサージュ図である。（Ｃ）は、暗算課題時（ストレス状態）における心拍（実線）と呼吸（点線）の瞬時位相であり、（Ｄ）は、暗算課題時の心拍と呼吸の瞬時位相のリサージュ図であり、（Ｅ）及び（Ｆ）は、安静状態と暗算課題時の呼吸性不整脈（ＲＳＡ）及び位相コヒーレンスの変化を示す図。 自発的に呼吸周波数を１５回／分から２５回／分に変化させた場合の心拍間隔（ＲＲＩ）、呼吸性不整脈の振幅（Ａ_RSA）、位相コヒーレンス（λ）及び呼吸周波数（ｆ_R）を示す図。 シート型圧電センサの構造を示す図。 実施例で検出、算出した信号波形を示す図。 心電図及び生体振動信号由来の信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を示す図。

［睡眠状態測定装置及び方法］
睡眠の状態は、脳波と眼球運動のパターンによって分類されている。脳波は脳の神経活動に伴う電位差によって発生する電流の時間的変化を記録した脳電図（Electroencephalogram、「ＥＥＧ」）で計測される。覚醒状態において、安静時にはα波（周波数：８〜１３Ｈｚ、振幅：約５０μＶ）が主成分であるが、精神活動中はα波が抑制され、振幅の小さいβ波（周波数：１４〜Ｈｚ、振幅：多くは約３０μＶ以下）が現れる。浅い睡眠の段階ではα波が徐々に減少し、θ波（周波数：４〜８Ｈｚ）が現れ、深い睡眠中はδ波（周波数：１〜４Ｈｚ）が現れる。α波よりも周波数の速いβ波を速波と呼ぶこともある。また、α波よりも周波数の遅い脳波を徐波と呼ぶこともあり、θ波やδ波は徐波の一種である。

睡眠は、大きくはレム睡眠とノンレム睡眠に分類されるが、ノンレム睡眠は、さらにステージＩからＩＶまでの４段階に分類される。ステージＩ（まどろみ期、入眠期）は、うとうとした状態であり、α波のリズムが失われ、徐々に平坦化する。ステージＩＩは、ステージＩよりは眠りが深い状態であり、睡眠紡錘波（ｓｐｉｎｄｌｅ）とＫ複合波が出現する。ステージＩＩＩは、かなり深い睡眠であり、δ波が２０％以上５０％未満を占める。ステージＩＶは、δ波が５０％以上を占める段階であり、最も深い睡眠状態である。ノンレム睡眠のステージＩＩＩ及びＩＶは、脳波が徐波を示すことから徐波睡眠とも呼ばれる。一方、レム睡眠は、覚醒時に似た低振幅速波パターンの脳波を示すのに、覚醒させるために徐波睡眠よりも強い刺激を必要とする深い睡眠状態であり、急速眼球運動を伴う。睡眠状態は、通常、約９０分の周期（睡眠周期）で変動し、ステージＩから徐々に睡眠が深くなり、その後、一旦睡眠が浅くなり、レム睡眠に移行する。ただし、睡眠時間にも影響し、睡眠の前半ではノンレム睡眠が優勢であり、後半はレム睡眠が優勢となることが多い。上記のように、脳波における周波数１〜４Ｈｚのδ波は、徐波睡眠において観察されることから、δ波を睡眠の深さの指標とすることができる。

本発明者らは、睡眠中の心拍間隔の変動と呼吸パターンの瞬時位相差の位相コヒーレンス（以下、「位相コヒーレンス」という）が、睡眠中の脳波におけるδ波と相関していることを発見し、位相コヒーレンスを計測することにより、睡眠状態を測定できることを発明したのである。図１は、睡眠中の検体の脳波におけるδ波の振幅（δ）と位相コヒーレンス（λ）の時間的変化を示すものである。図１から、δ波の振幅が大きくなると位相コヒーレンス（λ）が１に近づき、δ波の振幅が小さくなると位相コヒーレンス（λ）が０に近づく傾向があり、両者の相関関係が確認された。被験者１１名による計測では、λとδ波との相関係数の平均は０．５３であり、その標準偏差は０．１０であった。また，λの変化はδ波の変化に平均で１１．６分先行していた。

位相コヒーレンスは、２つの信号間の位相差のばらつきの程度を示すものであり、本発明においては、呼吸由来の心拍間隔の変動の位相差と呼吸パターンの位相差とのばらつきの程度を示す。心拍間隔は、呼吸性不整脈（ＲＳＡ）により、息を吸ったとき（吸気時）に短くなり、息を吐いたとき（呼気時）に長くなることから、心拍間隔は呼吸の影響により呼吸パターンと類似の周期で変動する。そして、上記の発見によれば、睡眠の深度が深い場合（δ波が優勢の場合）は、心拍間隔の変動と呼吸パターンの位相差のばらつきは少なく（位相コヒーレンスが１に近い）、睡眠の深度が浅くなるとばらつきが大きくなる（位相コヒーレンスが０に近い）。

位相コヒーレンスは、同一時系列における心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との瞬時位相差を各心拍間隔の情報及び呼吸パターンから算出することが可能である。各心拍間隔の情報は、心拍の情報を含んだ生体情報から取得することができる。心拍の情報を含んだ生体情報とは、例えば、心拍に伴う活動電位の時間的変化を計測した心電図、心拍に伴う振動の時間的変化を計測した心弾動図波形、動物の振動（心弾動を含む）の時間的変化を計測した生体振動信号等が利用可能である。また、呼吸パターンは、呼吸パターンの情報を含んだ生体情報から取得することもできる。呼吸パターンの情報を含んだ生体情報とは、例えば、呼吸による空気の流れを計測した実測値、呼吸に伴う胸郭インピーダンス変化を計測した実測値、呼吸による温度変化を計測した実測値、呼吸運動に伴う腹部の動きを計測した実測値、心電図、心弾動図波形、生体振動信号等が利用可能である。心電図は、心拍に伴う心筋活動電位の時間的変化を体表面から計測するものであるが、呼吸に伴う体表面電位の時間的変化も含むものであり、心拍の情報及び呼吸パターンの情報の両方を含む生体情報である。また、心弾動図波形は、心拍に伴う振動の時間的変化を計測するものであるが、呼吸に伴う振動の時間的変化も含むものであり、心拍の情報及び呼吸パターンの情報の両方を含む生体情報である。また、生体振動信号は、動物の振動を計測するものであり、かかる振動には、心拍に伴う振動、呼吸に伴う振動も含まれており、心拍の情報及び呼吸パターンの情報の両方を含む生体情報である。心電図、心弾動図波形又は生体振動信号の一つ又は複数を組み合わせて、位相コヒーレンスの算出に必要なレベルで心拍の情報又は呼吸パターンの情報を抽出し、抽出した心拍の情報又は呼吸パターンの情報に基づいて位相コヒーレンスの算出に利用することができる。

位相コヒーレンスは、呼吸に伴う心拍間隔の変動の瞬時位相ψ_h（ｔ）と呼吸パターンの瞬時位相ψ_r（ｔ）とを算出し、これらの差（瞬時位相差）を算出し、算出された瞬時位相差を使用して算出される。心拍間隔の変動の瞬時位相ψ_h（ｔ）は、心拍間隔のデータから呼吸に伴う心拍間隔変動の時間的変化（S（ｔ））を算出し、心拍間隔変動の時間的変化（S（ｔ））を下記式（２）で表されるヒルベルト変換により解析信号にすることによって算出できる。なお、式（２）及び式（３）のＨ［…］はヒルベルト変数である。

また、呼吸パターンの瞬時位相ψ_r（ｔ）は、呼吸パターンの情報から、呼吸パターン時間的変化（Ｒ（ｔ））を算出し、呼吸パターンの時間的変化（Ｒ（ｔ））を下記式（３）で表されるヒルベルト変換することによって算出できる。

瞬時位相差Ψ（ｔ）は、式（２）及び式（３）によって算出された心拍間隔の変動の瞬時位相ψ_h（ｔ）及び呼吸パターンの瞬時位相ψ_r（ｔ）を用いて、次の式（４）で算出できる。
Ψ（ｔ）＝ψ_h（ｔ）−ψ_r（ｔ）+２ｎπ （４）
ここで、ｎは−π≦Ψ≦πとなる適当な整数である。

そして、これらから時刻ｔ_k における位相コヒーレンスを下記式（１）から算出することができる。式（１）のＮはサンプリングされたデータ数であり、Ｎ個平均して求める。

位相コヒーレンスを利用した睡眠状態測定装置１は、図２に示すように、少なくとも情報取得部２及び情報処理部３を備えている。さらに睡眠状態測定装置１は、操作部４、出力部５及び記憶部６を備えていてもよい。

情報取得部２は、位相コヒーレンスの算出に必要な情報を取得するものであり、動物を計測するためのセンサ及びセンサの情報を有線又は無線で入力する入力部を含む構成であってもよいし、すでに計測済みの情報が記録された他の記録媒体からの情報を有線又は無線で入力可能な入力部を含む構成であってもよい。すなわち、情報取得部２は、少なくとも情報を入力する入力部を備えており、場合によっては入力部と有線又は無線で接続された生体情報を計測するためのセンサを備えていてもよい。センサで生体情報を計測する場合、サンプリング周波数は１００Ｈｚ以上であることが好ましい。

情報処理部３は、入力された情報を処理するものであり、例えば、コンピュータのＣＰＵ（中央処理装置）の演算処理機能を利用することができる。また、情報処理の中には、デジタル回路ではなくアナログ回路で実現することも可能である。例えば、情報処理として周波数フィルタを行う場合は、コンデンサや抵抗及びオペアンプ等で構成されたローパスフィルタ（ＬＰＦ）やハイパスフィルタ（ＨＰＦ）のアナログフィルタで実現してもよいし、ＣＰＵの演算処理機能によってフィルタリングを行なうデジタルフィルタで実現してもよい。情報処理部３は、情報処理の種類に応じて、デジタル回路とアナログ回路の両方を含んでいてもよいし、入力される情報がアナログであれば、アナログ−デジタル変換回路によってデジタル信号に変換してもよい。情報処理部３は、入力される情報によって必要となる機能又は処理が異なるが、少なくとも心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との瞬時位相差を用いて位相コヒーレンスを算出する位相コヒーレンス算出機能を有している。なお、位相コヒーレンス算出機能を有する装置を「位相コヒーレンス算出装置」と呼び、本発明の睡眠状態測定装置１も位相コヒーレンス算出装置の一種である。

位相コヒーレンスを算出するためには、例えば、次のような情報を入力して算出することができる。Ａ）情報取得部２に、同一時系列における心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との瞬時位相差を入力し、情報処理部３が位相コヒーレンス算出機能によって入力された瞬時位相差を用いて位相コヒーレンスを算出する。Ｂ）情報取得部２に、同一時系列における心拍間隔の変動の瞬時位相及び呼吸パターンの瞬時位相を入力し、情報処理部３が、両者の瞬時位相差を算出する瞬時位相差算出機能を有し、瞬時位相差算出機能によって両者の瞬時位相差を算出し、算出された瞬時位相差を用いて位相コヒーレンス算出機能によって位相コヒーレンスを算出する。Ｃ）情報取得部２に、同一時系列における心拍間隔の変動及び呼吸パターンを入力し、情報処理部３が、瞬時位相算出機能を有し、瞬時位相算出機能によって心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相を算出し、算出された瞬時位相を用いて瞬時位相差算出機能及び位相コヒーレンス算出機能によって位相コヒーレンスを算出する。Ｄ）情報取得部２に、心拍に関する情報を含んだ生体情報及び呼吸に関する情報を含んだ生体情報を入力し、情報処理部３が、心拍間隔算出機能及び呼吸パターン算出機能を有し、心拍間隔算出機能によって心拍の情報を含んだ生体情報から心拍間隔の変動を算出し、呼吸パターン算出機能によって呼吸パターンの情報を含んだ生体情報から呼吸パターンを算出し、その後、上記Ｃ）と同様の処理を行う。Ｅ）情報取得部２に、心拍に関する情報及び呼吸に関する情報の両方を含む生体情報を入力し、情報処理部３が、かかる生体情報から心拍の情報又は呼吸パターンの情報を検出又は抽出する機能を有し、検出又は抽出した心拍の情報又は呼吸パターンの情報を用いてその後の処理をしてもよい。

さらに、情報処理部３は、算出した位相コヒーレンスに基づいて、睡眠状態等を判定する判定機能を有していてもよい。判定機能としては、例えば、算出した位相コヒーレンスを閾値と比較して、閾値よりも大きい場合は深い睡眠であると判定し、小さい場合は浅い睡眠と判定してもよいし、位相コヒーレンスが閾値よりも大きい値だった時間で睡眠の品質を評価してもよいし、位相コヒーレンスの変動の周期によって睡眠の品質を評価してもよい。閾値は、予め定めた数値であってもよいし、計測対象の過去に算出した位相コヒーレンスの数値から特定してもよいし、複数の数値を設定し、段階的に睡眠の質を評価してもよい。さらに、情報処理部３の判定機能によって、睡眠中の呼吸状態を判定することもできる。例えば、呼吸パターンの取得方法にもよるが、いずれの取得方法であっても、中枢性睡眠時無呼吸（脳の呼吸中枢の異常等により呼吸運動が停止して起こる無呼吸）については、呼吸運動が停止するので呼吸パターンが検出できなくなるので、無呼吸状態であることを判定できる。さらに、呼吸による空気の流れを計測して呼吸パターンを取得した場合は、呼吸の気流が停止して呼吸パターンが検出されなくなるので、中枢性睡眠時無呼吸だけではなく、閉塞性睡眠時無呼吸（呼吸運動はあるが気道の閉塞等による無呼吸）も判定できる。

操作部４は、使用者が睡眠状態測定装置１を操作するためのスイッチ、タッチパネル、ボタン、つまみ、キーボード、マウス、音声入力用マイク等の操作端子が設けられている。また操作部４には、操作内容等を表示するディスプレイが設けられていてもよい。出力部５は、算出した位相コヒーレンスを出力してもよいし、位相コヒーレンス以外の生体情報を出力してもよいし、判定機能で判定した睡眠状態等を出力してもよい。出力部５としては、結果を画像で表示するディスプレイ、結果を紙で出力するプリンター、結果を音声で出力するスピーカー、結果を電子情報で出力する有線又は無線の出力端子などを使用することができる。なお、出力部５としてのディスプレイを操作部４におけるタッチパネルや操作内容等を表示するディスプレイと兼用させる構成であってもよい。記憶部６は、情報取得部２で取得した情報や、情報処理部３で算出した結果、判定機能で判定した結果などを記憶することができる。

図３は、睡眠状態測定装置１の一例である。睡眠状態測定装置１は、センサ２１、アナログ−デジタル変換回路３１、心拍抽出手段３２、呼吸波形抽出手段３３、心拍間隔算出手段３４、ヒルベルト変換フィルタ３５、３６、瞬時位相差算出手段３７、位相コヒーレンス算出手段３８、操作ボタン４１、タッチパネル４２、音声入力用マイク４３、表示ディスプレイ４４、無線通信手段４５、スピーカー４６、記録装置４７を有している。

センサ２１は、心拍に関する情報を含んだ生体情報及び呼吸に関する情報を含んだ生体情報を検出するものである。例えば、心拍に関する情報を含んだ生体情報を検出するものとして心電図計測用センサ又は振動を計測するセンサなどがあり、呼吸に関する情報を含んだ生体情報を検出するものとして心電図計測用センサ、振動を計測するセンサ又は呼吸センサなどがある。図３においては１つであるが、複数種類のセンサを含んでいてもよい。心電図計測用センサ又は振動を計測するセンサは、心拍に関する生体情報も呼吸に関する生体情報も含む信号を検出できるものであり、１つのセンサで両方検出することが可能であるが、何れかの生体情報を別のセンサで検出してもよい。心電図計測用センサの場合は、ディスポーザブル電極を用いて専用の電子回路を生体の胸部に貼付して計測することが好ましく、電極によって心電図波形が計測される。導出法は単極誘導または双極誘導でも良い。

また、振動を計測するセンサは、接触式でも非接触式でもよく、接触型の振動を計測するセンサの場合は、動物に直接又は間接的に接触させて配置することによって、心弾動図波形又は生体振動信号を検出することができる。心弾動図波形又は生体振動信号を検出するための接触型の振動を計測するセンサは、振動を発生する種々の生物に直接又は近傍に配置され、生物からの振動を検出し電気信号として出力できれば足りる。振動を計測するセンサとしては、圧電センサとしてピエゾ素子が好適に用いられるが、その他のセンサ、例えば高分子圧電体（ポリオレフィン系材料）を用いてもよい。ピエゾ素子の素材としては、例えば、多孔性ポリプロピレンエレクトレットフィルム（ＥｌｅｃｔｒｏＭｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｆｉｌｍ（ＥＭＦＩ））、またはＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデンフィルム）、またはポリフッ化ビニリデンと三フッ化エチレン共重合体（Ｐ（ＶＤＦ−ＴｒＦＥ））、又はポリフッ化ビニリデンと四フッ化エチレン共重合体（Ｐ（ＶＤＦ−ＴＦＥ））を用いてもよい。圧電センサとしては、フィルム状であることが好ましい。さらに、圧電センサの場合、動物を拘束せずに心弾動図波形又は生体振動信号を取得することが可能であり、よりストレスフリーで測定できるので好ましい。ただし、圧電センサは、リストバンド、ベルト、腕時計に取り付けて、動物に装着して利用することもできる。また、その他の種類の振動を計測するセンサとして、例えば、高感度の加速度センサを用いて、腕時計、携帯端末のように体と接触させて、あるいはベッド、椅子等の一部に加速度センサを設置して心弾動図波形又は生体振動信号を取得してもよいし、チューブ内の空気圧又は液体圧の変化を圧力センサ等で検知して、心弾動図波形又は生体振動信号を取得してもよい。さらに、振動を計測するセンサとして、マイクロ波等を用いた信号受発信に伴って非接触で心弾動図波形又は生体振動信号を取得できる非接触式のセンサを利用してもよい。マイクロ波としてはマイクロ波ドップラーセンサ、ＵＷＢ（ウルトラワイドバンド）インパルスの反射遅延時間を測定し、対象物との距離を測定する受信波による心弾動図波形又は生体振動信号、マイクロ波以外の電磁波を用いて得られた心弾動図波形又は生体振動信号、ＬＥＤ光を使った反射又は透過光から得られる心弾動図波形又は生体振動信号、さらには、超音波の反射波から得られる心弾動図波形又は生体振動信号を使用してもよい。これらのマイクロ波等を用いたセンサは、小型化が可能であり、非接触かつ非拘束で信号を取得でき、遠隔から信号を取得できる。なお、加速度センサも小型化が可能である。

呼吸センサの場合は、例えば、呼吸による空気の流れを計測した実測値、呼吸に伴う胸郭インピーダンス変化を計測した実測値、呼吸による温度変化を計測した実測値、呼吸運動に伴う腹部の動きを計測した実測値等によって呼吸パターンの時間変化が計測される。センサ２１で検出した信号は、有線又は無線で睡眠状態測定装置１のアナログ−デジタル変換回路３１に入力される。図４（Ａ）の上側のグラフは、心電図計測用センサで計測された心電図波形である。

アナログ−デジタル変換回路３１は、センサ２１からのアナログ信号をデジタル信号に変換する回路である。センサ２１内にアナログ−デジタル変換回路３１を設けてもよいし、センサ２１がデジタル信号を検出できる場合には設けなくてもよい。また、センサ２１からのアナログ信号をフィルタリング等の処理を行った後にアナログ−デジタル変換回路３１によってデジタル信号に変換してもよい。

心拍抽出手段３２は、センサ２１で検出した信号から心拍に関する信号を抽出する手段であり、センサの種類又は入力される信号に応じて適宜適当な処理が選択される。心電図波形や心弾動図波形が入力された場合、通常、心電図波形や心弾動図波形には呼吸の影響を受けているため、呼吸の成分を取り除くための処理を行うことが好ましいが、心拍間隔の算出に問題がなければ心拍抽出手段を使用しなくてもよい。また、生体振動信号が入力された場合、通常、生体振動信号には、心臓の拍動による心弾動だけではなく、呼吸による振動や、体動、発声、外部環境等に基づく振動も含まれる場合があり、これらのノイズを除去する処理を行うことが好ましい。かかる処理としては、例えば、心電図波形や振動信号の強度をｎ乗（ｎは２以上の整数であり、ｎが奇数の場合は絶対値を取る）して強調処理した後、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を通過させてもよい。心拍抽出手段３２のＢＰＦは、通過域の下限周波数が０．５Ｈｚ以上、０．６Ｈｚ以上、０．７Ｈｚ以上、０．８Ｈｚ以上、０．９Ｈｚ又は１Ｈｚ以上であることが好ましく、上限周波数が１０Ｈｚ以下、８Ｈｚ以下、６Ｈｚ以下、５Ｈｚ以下、３Ｈｚ以下であることが好ましく、これらの下限周波数の何れかと上限周波数の何れかを組み合わせた通過域を持つことが好ましい。心拍抽出手段３２の下限周波数が、呼吸波形抽出手段３３の上限周波数と同じであってもよいし、呼吸波形抽出手段３３の上限周波数よりも低く、心拍抽出手段３２の通過域の一部が呼吸波形抽出手段３３の通過域と重畳していてもよい。また、心拍間隔抽出方法として、取得した心弾動図波形又は生体振動信号からフィルタの上限周波数又は下限周波数を求めることが好ましく、さらに好ましくは、定期的又は不定期に、取得した心弾動図波形又は生体振動信号からフィルタの上限周波数又は下限周波数を求めることが好ましい。例えば、心弾動図波形又は生体振動信号もしくはこれらの信号に前処理（例えば、ノイズ除去、強調処理等）したもの（心弾動図波形又は生体振動信号に由来する信号）について、パワースペクトルを求め、０．５Ｈｚ以上から密度を検索して最初のピークを同定し、そのピークが所定の閾値（例えばピークの半値幅）まで低下する低周波側および／又は高周波側の周波数の帯域を通過周波数としても良い。パワースペクトルは、例えばフーリエ変換することにより求めることができる。このように、取得した心弾動図波形又は生体振動信号から求めた上限周波数又は下限周波数のフィルタを用いて信号処理を行うことにより、取得した生体に特有の生体情報や取得時の体勢、体調、環境等の条件が反映され、個人差や取得時の条件に対応したフィルタを設定することができ、リアルタイムで位相コヒーレンスを算出できた。なお、センサ２１の一部に呼吸センサを使用していた場合には、呼吸センサからの信号は、心拍抽出手段３２に入力する必要はない。

さらに、心弾動図波形から心拍間隔を算出する方法として、心弾動図波形を心拍の周波数よりも高い周波数を下限周波数とするハイパスフィルタ（ＨＰＦ）を通過させ、ＨＰＦ後の信号について絶対値をとることにより、利用したＨＰＦを通過した信号の包絡線信号から、心弾動図波形の各心拍動の山を得ることができ、そのピーク値または心拍動の山の開始時点から心拍間隔を求めることができる。通常の心拍の周波数は最大でも３Ｈｚ程度であるが、このハイパスフィルタの下限周波数は、５Ｈｚ以上であることが好ましく、１０Ｈｚ、２０Ｈｚ、３０Ｈｚ、４０Ｈｚであってもよい。この信号処理方法で心拍間隔の変動を算出して得られた位相コヒーレンス（λ）の値は、心電図波形から求めた位相コヒーレンス（λ）の値に非常に近い値を得ることができた。また、ＨＰＦ後の信号について絶対値をとった信号について、上記のパワースペクトルから求めた通過周波数のＢＰＦ（またはＬＰＦ）を利用することがより好ましい。さらに、ＨＰＦを通過させる前に、ノイズ除去の前処理等を行ってもよい。生体振動信号（心弾動図波形を含む）は心拍動に伴う振動波形を含むものであるが、呼吸運動に伴う振動成分が心拍動成分と重畳すると波形が安定せず、原波形からＲＲＩに相当する一拍毎の拍動間隔を得るのは従来難しかった。本手法では心拍動の基本周波数成分と重畳した呼吸周波数成分を予め除去した後、心拍動由来の高周波振動成分から拍動間隔を求めることにより、より正確な拍動間隔を得ることができ、その結果、心拍間隔の変動である呼吸性不整脈の検出も正確になり、算出した位相コヒーレンスは心電図と実測呼吸から求めたものとほぼ一致する。

呼吸波形抽出手段３３は、センサ２１で検出した信号から呼吸パターンに関する信号を抽出する手段であり、センサの種類又は入力される信号に応じて適宜適当な処理が選択される。センサ２１の一部に呼吸センサを使用し、呼吸センサによって呼吸パターンが実測される場合には、呼吸波形抽出手段３３を設けなくてもよいし、呼吸波形抽出手段３３でノイズとなる信号を除去する処理を行ってもよい。心電図波形、心弾動図波形又は生体振動信号から呼吸パターンに関する信号を抽出する場合には、かかる処理としては、例えば、心電図波形や振動信号の強度をｎ乗（ｎは２以上の整数であり、ｎが奇数の場合は絶対値を取る）して強調処理した後、０．５Ｈｚ以下の周波数範囲の通過域を有するローパスフィルタ（ＬＰＦ）を通過させてもよい。呼吸波形抽出手段３３のＬＰＦの遮断周波数は、０．３、０．４、０．６、０．７Ｈｚ、０．８Ｈｚであってもよい。また、呼吸波形抽出手段３３の遮断周波数は、心拍抽出手段３２の下限周波数と同じであってもよいし、下限周波数よりも高くして通過域の一部が重畳していてもよい。また、呼吸波形抽出方法として、取得した心電図波形、心弾動図波形又は生体振動信号からフィルタの上限周波数又は下限周波数を求めることが好ましく、さらに好ましくは、定期的又は不定期に、取得した心弾動図波形又は生体振動信号からフィルタの上限周波数又は下限周波数を求めることが好ましい。心電図波形、心弾動図波形又は生体振動信号もしくはこれらの信号に前処理（例えばノイズ除去のフィルタや強調処理等）したものについて、パワースペクトルを求め、低周波側からパワースペクトル密度を検索して最初のピークを同定し、そのピークが所定の閾値（例えばピークの半値幅）まで低下する高周波側の周波数を遮断周波数としても良い。このように、取得した心電図波形、心弾動図波形又は生体振動信号から求めた上限周波数又は下限周波数のフィルタを用いて信号処理を行うことにより、取得した生体に特有の生体情報や取得時の体勢、体調、環境等の条件が反映され、個人差や取得時の条件に対応したフィルタを設定することができ、リアルタイムで位相コヒーレンスを算出できた。また、ＬＰＦの代わりにＢＰＦを通過させても良く、この場合、ＢＰＦの下限周波数は十分低い周波数であれば足り、例えば０．１Ｈｚに設定してもよい。図４（Ａ）の下側のグラフは、呼吸パターンを示すものであり、実線は心電図波形から抽出した呼吸パターンであり、点線は呼吸による空気の流れを計測した実測値である。図４（Ａ）の下側のグラフより、心電図波形から抽出した呼吸パターンでも、周期は実測値と一致していることが確認できる。

図５は、８名の被験者で呼吸数を１分間に８、１０、１２、１５、１８、２０、２４回で変化させた時の心電図から抽出した推定呼吸周波数と、実測呼吸周波数の相関関係を示した図である。点線は呼吸周波数の９５％信頼区間を示している。呼吸周波数が約０．４Ｈｚを超えると９５％信頼区間がｉｄｅｎｔｉｔｙ ｌｉｎｅから外れ、過小評価されるが、０．４Ｈｚ未満では１０％以内の精度で呼吸周波数を推定できる。図６は、図５の推定呼吸周波数を用いて算出した位相コヒーレンスλ_ecgと実測呼吸周波数を用いて算出した位相コヒーレンスλの相関関係を示した図である。呼吸周波数が０．３３Ｈｚ（２０回／分）までは、９割以上の精度で位相コヒーレンスを求められた。

心拍間隔算出手段３４は、心拍抽出手段３２からの信号が入力され、心拍の間隔を算出する。心拍の間隔は、例えば心電図のＰ波、Ｒ波、Ｔ波又はＵ波の間隔、特にＲ波が鋭いピークを有するので、Ｒ波から次のＲ波までの間隔を計測することが好ましい。心弾動図波形や生体振動信号から抽出された心拍に関する信号の場合も、鋭いピークのＲ波に相当する波形の間隔を計測することが好ましい。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）の心電図から算出した心拍間隔の変動を示すグラフであり、縦軸が心拍間隔（ｍｓ）、横軸が時間（ｓ）である。図４（Ｂ）から、心拍間隔が一定の周期で変動していることが確認できる。なお、呼吸性不整脈（ＲＳＡ）の振幅も、心理ストレス等を評価する指標の一つとして利用可能であるが、後述するように、呼吸周波数によっても呼吸性不整脈（ＲＳＡ）の振幅が変化するので、位相コヒーレンスによる評価と組み合わせて補助的又は追加的に評価するのが好ましい。また、心拍間隔算出手段３４は、心拍に関する情報を含んだ生体情報から直接心拍の間隔を算出してもよい。この場合、心拍抽出手段３２の機能を含む心拍間隔算出手段３４であってもよいし、信号処理方法によっては、心拍抽出手段３２を必要とせず、心拍に関する情報を含んだ生体情報から直接心拍の間隔を算出できる。

ヒルベルト変換フィルタ３５は、心拍間隔の変動について瞬時位相と瞬時振幅を出力するものであり、ヒルベルト変換フィルタ３６は、呼吸パターンについて瞬時位相と瞬時振幅を出力するものである。ヒルベルト変換は、アナログ回路で９０度位相差分波器を実現しても良いし，有限インパルス応答型のデジタルフィルタで構成しても良い。ヒルベルト変換した信号と実信号を加えて解析信号を得て、解析信号の実部と虚部の比から瞬時位相を求めることができる。図４（Ｃ）の上側のグラフは、実線が心拍間隔の変動の瞬時位相であり、点線が呼吸パターンの瞬時位相であり、縦軸が位相（ラジアン）であり、横軸が時間（ｓ）である。

瞬時位相差算出手段３７は、心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との位相差（瞬時位相差）を算出し、結果を位相コヒーレンス算出手段３８に出力する。位相コヒーレンス算出手段３８では、上記のとおり、心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との瞬時位相差を用いて位相コヒーレンスを算出する。位相コヒーレンスを求める際のデータは最低でも呼吸１周期の窓長で計算する。図４（Ｃ）の下側のグラフは、算出した位相コヒーレンスλである。図４（Ｃ）では、常に位相コヒーレンスが１に近く、比較的ばらつきが少ない状態であることが確認できる。睡眠状態測定装置１は、さらに算出した位相コヒーレンスλから睡眠状態を判定する機能を有していてもよい。

操作ボタン４１、タッチパネル４２、音声入力用マイク４３は、使用者が睡眠状態測定装置１を操作するための入力手段であり、睡眠状態測定装置１を作動させたり、必要な情報を出力させたりすることができる。表示ディスプレイ４４、スピーカー４６は、心拍、呼吸パターン、呼吸性不整脈、位相コヒーレンスλや、位相コヒーレンスλから推定される睡眠状態などを出力する出力手段として利用することができる。無線通信手段４５は、算出した位相コヒーレンスλや睡眠状態の出力手段に利用してもよいし、センサ２０からの信号を入力する入力手段として使用してもよい。または、音声で睡眠状態などを出力してもよい。記録装置４７は、入力された情報、各種手段のプログラム、計測結果などが記録される。

睡眠状態測定装置１は、携帯端末（たとえば、携帯電話、スマートフォン等）とセンサで実現することもできる。センサ、例えば心電図センサにＡ／Ｄ変換回路と無線通信機能を設け、センサで検出した信号をＡ／Ｄ変換回路でデジタル信号に変換し、デジタル信号を無線通信機能によって携帯端末に送信する。無線通信機能としては、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−ｆｉ（登録商標）などを利用することが好ましい。

本発明の睡眠状態測定装置１は、心拍間隔の変動の瞬時位相と呼吸パターンの瞬時位相との瞬時位相差の位相コヒーレンスが、δ波の振幅と相関関係があることを利用して睡眠状態を測定することができる。位相コヒーレンスは、後述するように、呼吸周波数の影響を受けにくく、より正確に睡眠状態を測定することができる。また、一つのセンサでも睡眠状態測定装置１を実現することが可能であり、使用者に負担が少なくストレスを感じにくい装置を提供できる。特に振動を計測するセンサの場合は動物を拘束せずに計測することが可能であり、より簡便な装置を提供できる。位相コヒーレンスは、リアルタイムに測定することができ、ノンレム睡眠時間の発生時点やノンレム―レム睡眠のリズム周期を測定することができ、睡眠状態を的確に把握することができる。また、同時に呼吸パターンを測定又は抽出しているので、睡眠時の無呼吸状態を検出することも可能である。さらに、被測定者の呼吸性不整脈の大きさも測定できるので、睡眠状態について補助的な判断指標とすることも可能である。
［位相コヒーレンス算出装置及び方法］
位相コヒーレンスは、睡眠状態だけではなく、心理ストレスの評価にも利用することができる。特に、本実施形態で説明する位相コヒーレンス算出装置は、少なくとも動物の心拍に関する情報及び呼吸に関する情報の両方を含む生体情報から、心拍間隔の変動と呼吸パターンを取得して、位相コヒーレンスを算出する。

図７は、位相コヒーレンス算出装置１１の概略ブロック図である。位相コヒーレンス算出装置１１は、少なくとも生体情報取得手段１２と、呼吸波形抽出手段１３と、心拍間隔算出手段１４と、位相コヒーレンス算出手段１５とを含んでいる。さらに、位相コヒーレンス算出装置１１は、図３に記載されたその他の手段を具備していてもよい。本実施形態における位相コヒーレンス算出装置１１は、生体情報取得手段１２が、少なくとも動物の心拍に関する情報及び呼吸に関する情報の両方を含む生体情報を取得するものであり、かかる生体情報として、例えば、心電図、心弾動図波形又は生体振動信号が挙げられる。生体情報取得手段１２は、動物を計測するためのセンサ及びセンサの情報を有線又は無線で入力する入力部を含む構成であってもよいし、すでに計測済みの情報が記録された他の記録媒体からの情報を有線又は無線で入力可能な入力部を含む構成であってもよい。すなわち、情報取得部２は、少なくとも情報を入力する入力部を備えており、場合によっては入力部と有線又は無線で接続された生体情報を計測するためのセンサを備えていてもよい。センサで生体情報を計測する場合、サンプリング周波数は１００Ｈｚ以上であることが好ましい。

心電図から呼吸パターンを抽出し、心拍間隔の変動と呼吸パターンを取得できることは上記睡眠状態測定装置１の説明において詳述したとおりである。心弾動図波形又は生体振動信号の場合、振動を計測するセンサは、生体に直接接触させてもよいが、生体から振動が伝搬する部材（床、ベッド、椅子、机、衣服、靴、絨毯、シーツ、カバーなどを含む）に接触させてもよいし、非接触式の場合は生体から離間して配置してもよい。接触式の振動を計測するセンサが設置される部材は、生体から複数の部材を介在させたものでもよい。例えば、床の上、ベッドマットの上又は下、椅子の座板や背もたれの表面又は裏面、机の天板の表面又は裏面等に振動を計測するセンサを設置又は埋設してもよい。さらに、ベッドの脚において、床と接触する部位に設けられた保護部材の一つに、振動を計測するセンサを設けてもよいし、ベッドのフレーム、ヘッドボード又はサイドレール等に設けてもよいし、椅子の脚、ひじ掛け、フレーム等に設けてもよいし、机の脚、貫、幕板等に設けてもよい。また、トイレの便座又は便器に振動を計測するセンサを設けてもよく、便座又は便器の表面、裏側又は内部に振動を計測するセンサを配置することができる。例えば、便座の裏面における便器との接触箇所に設けられた緩衝部又は便器の表面における便座との接触箇所に振動を計測するセンサ部を配置してもよい。なお、振動を計測するセンサとしては、上記のとおり、圧電センサ、加速度センサ、圧力センサ、非接触式のセンサ等を使用することができる。

心弾動図波形又は生体振動信号の場合、心拍に関する情報と、呼吸に関する情報をそれぞれ抽出する必要がある。ローパスフィルタ（ＬＰＦ）、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）によって周波数で心拍に関する情報と、呼吸に関する情報を抽出することができる。より正確に心弾動図波形又は生体振動信号から心拍を求めるために、心弾動の伝達特性を算出し、逆伝達関数を推定することで心弾動図波形又は生体振動信号から心電図に相当する波形を求めることができる。逆伝達関数は、予め被測定者の心電図と心弾動とを測定し、伝達特性を調査してもよいが、心弾動図波形又は生体振動信号のみから伝達特性を推定することも可能である。心弾動図波形から低周波成分を除去した後にWiener フィルタなどを適用し、逆伝達関数と元の心弾動図波形を重畳積分して模擬心電図波形を得ることができる。また、心弾動図波形から心拍間隔を算出する他の方法として、心弾動図波形を心拍の周波数よりも高い周波数を下限周波数とするハイパスフィルタ（ＨＰＦ）を通過させ、ＨＰＦ後の信号について絶対値をとることにより、利用したＨＰＦを通過した信号の包絡線信号から、心弾動図波形の各心拍動の山を得ることができ、そのピーク値または心拍動の山の開始時点から心拍間隔を求めてもよい。

図８（Ａ）は、上側のグラフが心弾動図波形であり、下側のグラフが心弾動図波形から抽出された模擬心電図波形である。まず、心弾動図波形においても、鋭いピークが周期的に生じているので、そのピークの時刻（Ｔ）を求め、その時刻が心電図から得られるＲ波時刻と仮に推定し、心弾動図波形の鋭いピークを起点として、それに伴う心弾動図波形を所定の窓長（長くとも次のピークまで）の波形断片で切り出してまとめる。まとめた際にばらつきの大きい波形断片は、時刻（Ｔ）がＲ波時刻と一致していないとして排除することが好ましい。図８（Ｂ）の実線は、１００個の波形断片を重ね合わせた際の平均であり、点線は標準偏差である。この実線を心電図と心弾動間の平均伝達特性とし、かかる伝達特性の逆伝達関数を用いて心弾動図波形から模擬心電図波形を得ることができた。このように、心弾動の伝達特性を算出し、逆伝達関数を推定することで心弾動図波形又は生体振動信号から心電図に相当する波形を求めることでより正確に抽出することができる。特に、本発明の位相コヒーレンス算出装置及び睡眠状態測定装置は、心拍間隔の変動や、呼吸パターンの抽出を行うものであり、より正確に心電図に相当する波形を求めることは重要である。

また、心弾動図波形から呼吸に関する信号は、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）を通過させることで抽出したり、模擬心電図波形から呼吸由来の振幅変調を抽出したりすることで抽出できる。

センサで生体情報を計測する場合、サンプリング周波数は１００Ｈｚ以上であることが好ましい。図９は、心電図波形を取得する際のサンプリング周波数として、１ｋＨｚ、５００Ｈｚ、２００Ｈｚ、１００Ｈｚ、５０Ｈｚと変化させた場合の位相コヒーレンスを比較した図である。１ｋＨｚでサンプリングした心電図の位相コヒーレンスと比較した二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error:ＲＭＳＥ）は、５００Ｈｚが０．０２８、２００Ｈｚが０．０３９、１００Ｈｚが０．０４５、５０Ｈｚが０．１０９であった。このように、１００Ｈｚ以上のサンプリング周波数であれば、十分精度の高い位相コヒーレンスを得ることができる。

図１０は、安静時と暗算課題時（ストレス状態）の心拍間隔の変動と呼吸パターンの瞬時位相の関係を示すものである。図１０（Ａ）は、安静時における心拍（実線）と呼吸（点線）の瞬時位相であり、（Ｂ）は、安静時の心拍と呼吸の瞬時位相のリサージュ図である。図１０（Ｃ）は、暗算課題時（ストレス状態）における心拍（実線）と呼吸（点線）の瞬時位相であり、（Ｄ）は、暗算課題時の心拍と呼吸の瞬時位相のリサージュ図である。図１０（Ｅ）は、安静状態から暗算課題を課したとき、および暗算課題終了後の呼吸性不整脈（ＲＳＡ）の変化である。図１０（Ｆ）は、安静状態から暗算課題を課したとき，および暗算課題終了後の位相コヒーレンスの変化であり、点線は、呼吸流速による実測の呼吸パターンを用いて算出された位相コヒーレンスであり、実線は、心電図から算出した呼吸パターンを用いて算出された位相コヒーレンスである。安静時の位相コヒーレンスは、０．６９±０．１２（９５％信頼区間：０．６３〜０．７５）であり、暗算課題時の位相コヒーレンスは、０．４５±０．１７（９５％信頼区間：０．４１〜０．４９）であり、安静時に比べて暗算課題時は有意に位相コヒーレンスが低下していた。図１０から、瞬時位相差は、安静時では非常に安定しており、暗算課題などの精神ストレスを課すと呼吸性不整脈（ＲＳＡ）の大きさが減弱するだけではなく、位相差が乱れることが確認できる。これは呼吸中枢により生成される呼吸振動子と自律神経支配下にある心拍振動子の協調関係がストレスにより攪乱されることを意味している。

図１１は、自発的に呼吸周波数を変化させた場合の心拍間隔（ＲＲＩ）、呼吸性不整脈の振幅（ＡＲＳＡ）、位相コヒーレンス（λ）及び呼吸周波数（ｆ_R）を示す図である。最初、呼吸数は１分当たり１５回であったが、３００ｓから、意識的に１分当たり２５回に増やした。呼吸数が増えると呼吸性不整脈の振幅（Ａ_RSA）は小さくなるが、位相コヒーレンスはほとんど変化しない。呼吸性不整脈は自律神経の副交感神経活動に由来する生理現象であり、その振幅は副交感神経活動の緊張度を反映すると言われているが、図１１のように、副交感神経活動の緊張度を変化させるのではなく、呼吸数を変化させただけでも呼吸性不整脈の振幅に影響するため、必ずしも呼吸性不整脈から自律神経活動を推定することはできなかった。この点、位相コヒーレンスは呼吸数を変化させても変化しないので、位相コヒーレンスから自律神経活動を推定することでより正確に自律神経活動を推定できる。このように，位相コヒーレンスを測定することで、呼吸周波数に依存せずにリアルタイムで被測定者の心理ストレス状態や睡眠状態を確認することが可能となる。さらに、被測定者の呼吸性不整脈の大きさも測定できるので、心理ストレス状態や睡眠状態について補助的な判断指標とすることができる。さらに、心拍間隔の変動も情報として取得することができるので、心拍間隔の変動の時間変化を周波数分析（フーリエ変換）することにより、遅いゆらぎの成分（ＬＦ）及び速いゆらぎの成分（ＨＦ）を求め、ＬＨ／ＨＦを交感神経活動指標とし、ＨＦを副交感神経活動指標として検出することも可能である。例えば、心拍間隔の変動の時間変化をフーリエ変換したパワースペクトルの０．０４〜０．１５Ｈｚの成分をＬＦとし、０．１５〜０．４Ｈｚの成分をＨＦとして算出してもよい。これらの指標は、従来、心電図から得られたＲ波の心拍間隔の変動解析として用いられていたが、本発明においては、心電図のみではなく、心弾動図波形又は生体振動信号から得られた心拍間隔の変動においても、解析手法として用いることができ、交感神経・副交感神経活動の調節障害を調べることが可能となった。なお、本発明の睡眠状態測定装置において心電図を利用した場合に、これらの指標を同時に検出してもよい。

動物の心拍に関する情報を含んだ生体情報又は呼吸に関する情報を含んだ生体情報の信号処理方法として、生体情報に由来する信号のパワースペクトルから上限周波数又は下限周波数を求め、前記上限周波数又は下限周波数を遮断周波数とするフィルタを通過させる処理を含むことが好ましい。生体情報に由来する信号のパワースペクトルから上限周波数又は下限周波数を求めることにより、取得した生体に特有の生体情報や、生体情報を取得する際の体勢、体調、環境等の条件が反映され、個人差や取得時の条件に対応したフィルタを設定することができる。さらに、体勢、体調、環境等の条件は常に変化するので、定期的又は不定期に、フィルタの上限周波数又は下限周波数を更新することが好ましい。

心拍に関する情報を含んだ生体情報とは、例えば、心電図、心弾動図波形、動物の振動（心弾動を含む）の時間的変化を計測した生体振動信号等が利用可能であり、呼吸に関する情報を含んだ生体情報とは、例えば、呼吸による空気の流れを計測した実測値、呼吸に伴う胸郭インピーダンス変化を計測した実測値、呼吸による温度変化を計測した実測値、呼吸運動に伴う腹部の動きを計測した実測値、心電図、心弾動図波形、生体振動信号等が利用可能である。生体情報に由来する信号とは、これらの心拍に関する情報を含んだ生体情報又は呼吸に関する情報を含んだ生体情報それ自体だけではなく、生体情報に前処理（例えば、ノイズ除去、強調処理等）したものを含む。かかる信号処理方法は、例えば、上記睡眠状態測定装置において、心拍間隔算出機能によって心拍の情報を含んだ生体情報から心拍間隔の変動を算出したり、呼吸パターン算出機能によって呼吸パターンの情報を含んだ生体情報から呼吸パターンを算出したりする際に利用してもよいし、位相コヒーレンス算出装置において、動物の心拍に関する情報及び呼吸に関する情報の両方を含む生体情報から、心拍間隔の変動を算出したり、呼吸パターンを算出したりする際に利用してもよい。

［実施例］本実施例では、振動を計測するセンサとして、シート型圧電センサ（ピエゾ素子）を用いて生体情報を取得し、当該生体情報から位相コヒーレンスを求めた。また、同時に、被験者の心電図及び熱線型呼吸流速計により被験者の呼吸パターンを計測し、これらの生体情報からも位相コヒーレンスを求めた。

図１２は、本実施例で使用したシート型圧電センサ２１０の構造である。シート型圧電センサ２１０は、シート状の振動センサ素材２１１を挟んで上下に正電極層２１２及び負電極層２１３を有し、さらにこれらを覆って外側カバー２１４、２１５で保護されている。振動センサ素材２１１としては、フッ素系の有機薄膜強誘電体材料であるポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）を使用した。また、上下の電極から信号を取り出してもよいが、負電極層２１３は一定電位とし、振動センサ素材２１１の変位によって発生した信号を正電極層２１２から取り出すように構成することができる。外側カバー２１４、２１５は、外部からの各種雑音、特に電磁雑音を排除するため、一定電位に保持し、遮蔽層としてもよい。ここで遮蔽層を負電極層２１３と同一の電位とすることもでき、この場合には一部材で負電極層と保護カバーを兼用させることもできる。また、正電極層２１２又は負電極層２１３と、外側カバー２１４、２１５との間に、絶縁層（絶縁シート）を配置して、両者を絶縁してもよい。正電極層２１２及び負電極層２１３には図示しない取り出し端子がフィルタ回路などとともに実装組立されており、それぞれ電極に対して電圧の印加又は電極からの信号の出力を可能としている。圧電センサ２１０は、ピエゾ素子であり、機械的な力（僅かな力）が印加されると、振動センサ素材２１１に起電力が発生し、振動センサ素材２１１に蓄積された電荷を電流電圧変換し、電気信号として取り出すことができる。

本実施例では、シート型圧電センサ２１０をベッドのシーツ下に敷き、被験者には全く負担をかけずに、無拘束で生体信号をリアルタイムで分離抽出した。ベッドでの計測の場合はベッドマットレス上にシート型圧電センサ２１０を設置し、その上にシーツをかけ、ヒトが仰臥位で安静を取った。ヒトがベッドに寝ると、ヒトの心臓や呼吸の動きが、体内、及び体表面を通じて振動波としてセンサ２１０に伝わり、センサ２１０でμＶオーダーの起電力が発生する。この信号には、心拍、呼吸等の所望する生体情報に加えて、障害となる雑音信号も含まれるので、その後の信号処理アルゴリズム（電子回路及びソフトウェア）を用いて心拍、呼吸等の生体情報を分離抽出した。また、被験者は、胸部に心電図用電極を貼付し、単極導出により心電図（ＥＣＧ）を同時に計測した。さらに、被験者はフェイスマスクを装着し、熱線型呼吸流速計により呼吸パターンを同時に計測した。なお、シート型圧電センサ２１０を椅子の座位部（臀部下）の薄い座布団の下に敷き、被験者を座った状態で生体信号を検出することもできた。

生体振動信号ならびに心電図、呼吸流速波形を１００Ｈｚでサンプリングして保存した。生体振動信号は、心拍検出用と呼吸検出用の特定のデジタルフィルタを用いて信号処理を行った。生体振動信号に高周波バンドパスフィルタ（ハイパスフィルタでもよい）をかけた後、全波整流積分を行い心拍由来の振動成分のみを抽出し、この波形のピークを求めるため、全波整流積分後の心拍由来の振動成分波形を微分し、閾値を設定してピーク（心拍動パルス）を検出し、そのピークの間隔から拍動間隔を求めた。ここでは、心電図から求めた心拍間隔をＲＲＩ、生体振動信号から求めた心拍間隔をＢＢＩと称する。また生体振動信号に低周波のバンドパスフィルタ（ローパスフィルタでもよい）をかけ呼吸由来の振動成分を抽出し、呼吸パターンを推定した。ＲＲＩならびにＢＢＩをスプライン補間により１０Ｈｚで再サンプリングした。熱線型呼吸流速計により実測した呼吸パターンと生体振動信号から推定した呼吸パターンも１０Ｈｚで再サンプリングした。呼吸性不整脈と呼吸パターンをヒルベルト変換し、解析信号から瞬時位相を求め、その位相差Ψから位相コヒーレンスλを算出した。位相コヒーレンスは１０秒の計算窓で５秒ずつシフトさせながら求めた。

図１３（Ａ）は、シート型圧電センサ２１０から得られた生体振動信号の原信号である。図１３（Ｂ）は、原信号からの信号処理後（全波整流積分後の心拍由来の振動成分波形を微分処理した後）の波形である。図１３（Ｃ）は、上側に心電図（点線）の心拍動パルス、下側に信号処理後の波形から得られた心拍動パルス（実線）を示した。図１３（Ｄ）は、心電図から求めたＲＲＩ（点線）と生体振動信号から求めたＢＢＩ（実線）である。図１３（Ｅ）は、実測した呼吸パターン（点線）と生体振動信号から推定した呼吸パターン（実線）である。図１３（Ｆ）は、心電図及び実測した呼吸パターンから算出した位相コヒーレンス（点線）と生体振動信号から推定した位相コヒーレンス（実線）である。図１３（Ｄ）に示すように、心電図から同時計測で得られたＲＲＩと生体振動信号から求めたＢＢＩは酷似しており、信号処理により生体振動信号から心拍間隔の変動を算出することができた。また、図１３（Ｅ）に示すように、実測した呼吸パターンと生体振動信号から推定した呼吸パターンもほぼ一致していた。さらに、図１３（Ｆ）に示すように、心電図及び実測した呼吸パターンから算出した位相コヒーレンスと、生体振動信号のみから算出した位相コヒーレンスとはほぼ一致していた。これらのことから、生体振動信号を測定するだけで、心拍間隔の変動（呼吸性不整脈）、呼吸パターン及び位相コヒーレンスを算出することが可能であった。

図１４は、心電図のパワースペクトル密度（点線）と図１３（Ｂ）に示す生体振動信号の信号処理後の波形のパワースペクトル密度（実線）を示している。心電図の基本周波数である心拍周波数（約１Ｈｚ）と信号処理後の波形のパワースペクトルのピークは一致し、信号処理後の波形は心電図の基本周波の周波数成分以外が信号処理により除去されていることがわかる。このように、本手法では予め呼吸周波数成分を完全に除去した後、心拍由来の振動成分を求めてＲＲＩに相当するＢＢＩを求めることにより、ＢＢＩが正確になり、その結果、心拍間隔の変動である呼吸性不整脈の検出もでき、算出した位相コヒーレンスは心電図と実測呼吸から求めたものとほぼ一致した。

本発明の位相コヒーレンス算出装置は、さまざまな家具、電子機器等に組み込んで使用することができる。たとえば、椅子、寝具に振動を計測するセンサを組み込み、使用者のストレス状態を計測してもよい。この場合、電車、飛行機などの座席や、職場の座席、車、電車、飛行機等の運転席等に適用し、ストレス管理や居眠り防止に利用することや、病院や介護施設のベッドに適用し、患者等の健康状態の管理に利用することもできる。また、トイレ、浴室、脱衣場などの床に振動を計測するセンサを組み込み、失神や脳卒中などの事故の監視にも利用できる。さらに、携帯端末、コンピュータ等に位相コヒーレンス算出装置を組み込み、日常生活の種々の場面において心理ストレスを評価することもできる。

１ 睡眠状態測定装置
２ 情報取得部
３ 情報処理部
４ 操作部
５ 出力部
６ 記憶部

Claims (9)

1. 少なくとも動物の心弾動図又は生体振動信号を含む生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   前記生体情報から心拍に関する情報を抽出する心拍抽出手段と、を有し、
   前記心拍抽出手段は、心臓から前記生体情報取得手段までの心弾動の伝達特性を算出し、前記伝達特性の逆伝達関数を前記心弾動図又は生体振動信号に用いて心拍波形を取得することを特徴とする生体情報取得装置。
2. 前記心弾動図又は生体振動信号を一回の心拍が含まれるように波形断片を切り出し、
   複数の前記波形断片を重ね合わせて平均化して心弾動の伝達特性を推定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報取得装置。
3. 前記心弾動の伝達特性は、被測定者の心電図と心弾動とを測定して算出することを特徴とする請求項１に記載の生体情報取得装置。
4. 前記心拍抽出手段は、前記心弾動図又は生体振動信号にWienerフィルタを適用した後に前記逆伝達関数を用いて心拍波形を取得することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の生体情報取得装置。
5. 前記生体情報から心拍間隔の変動を算出する心拍間隔算出手段を有し、
   前記心拍間隔算出手段は、前記心弾動図波形又は生体振動信号に由来する信号に対し、心拍の周波数よりも高い周波数を下限周波数とするフィルタを通過させ、前記フィルタを通過させた後の信号について絶対値をとる処理を行うことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の生体情報取得装置。
6. 前記生体情報に由来する信号のパワースペクトルから上限周波数又は下限周波数を求め、前記上限周波数又は下限周波数を遮断周波数とするフィルタを有することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の生体情報取得装置。
7. 生体情報取得手段によって取得した動物の心弾動図又は生体振動信号から心拍波形を抽出する信号処理方法であって、
   心臓から前記生体情報取得手段までの心弾動の伝達特性を算出し、前記伝達特性の逆伝達関数を前記心弾動図又は生体振動信号に用いて心拍波形を取得することを特徴とする信号処理方法。
8. 前記心弾動図又は生体振動信号を一回の心拍が含まれるように波形断片を切り出し、
   複数の前記波形断片を重ね合わせて平均化して心弾動の伝達特性を推定することを特徴とする請求項７に記載の信号処理方法。
9. 前記心弾動の伝達特性は、被測定者の心電図と心弾動とを測定して算出することを特徴とする請求項７に記載の信号処理方法。