JP6738458B2 - Sleep state determination device and sleep state determination method - Google Patents

Sleep state determination device and sleep state determination method Download PDF

Info

Publication number
JP6738458B2
JP6738458B2 JP2019079715A JP2019079715A JP6738458B2 JP 6738458 B2 JP6738458 B2 JP 6738458B2 JP 2019079715 A JP2019079715 A JP 2019079715A JP 2019079715 A JP2019079715 A JP 2019079715A JP 6738458 B2 JP6738458 B2 JP 6738458B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
standard deviation
average
coefficient
sleep state
sleep
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019079715A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019136526A (en
Inventor
貴政 木暮
貴政 木暮
井上 智子
智子 井上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Paramount Bed Co Ltd
Original Assignee
Paramount Bed Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Paramount Bed Co Ltd filed Critical Paramount Bed Co Ltd
Priority to JP2019079715A priority Critical patent/JP6738458B2/en
Publication of JP2019136526A publication Critical patent/JP2019136526A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6738458B2 publication Critical patent/JP6738458B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Description

本発明は、睡眠状態判定装置等に関する。 The present invention relates to a sleep state determination device and the like.

従来から、心拍・呼吸情報から睡眠ポリソムノグラフ(PSG)による睡眠状態を判定しようとする技術が知られている。近年では、睡眠状態の中でも、レム睡眠とノンレム睡眠とをPSG以外の方法で判定したいというニーズが発生している。 BACKGROUND ART Conventionally, there is known a technique for determining a sleep state by a sleep polysomnograph (PSG) from heartbeat/respiration information. In recent years, there has been a need to determine REM sleep and non-REM sleep among sleep states by a method other than PSG.

例えば、1分毎の心拍数の標準偏差をもちいて、レム睡眠とノンレム睡眠とを判定する発明が開示されている(例えば、特許文献1参照)。 For example, an invention is disclosed in which REM sleep and non-REM sleep are determined using the standard deviation of the heart rate for each minute (for example, refer to Patent Document 1).

また、呼吸波形のピーク間隔の分散の変動係数と、ピーク値の分散の変動係数とから睡眠状態を推定する睡眠状態推定装置が知られている(例えば、特許文献2参照)。 There is also known a sleep state estimation device that estimates a sleep state from a coefficient of variance of variance of peak intervals of a respiratory waveform and a coefficient of variance of variance of peak values (for example, see Patent Document 2).

また、呼吸数や心拍等を利用することにより、睡眠状態を段階的に判定する装置も知られている(例えば、特許文献3、特許文献4参照)。 There is also known a device that determines a sleep state stepwise by using a respiratory rate, a heartbeat, and the like (see, for example, Patent Documents 3 and 4).

特許第3733133号公報Japanese Patent No. 3733133 特許第4551148号公報Japanese Patent No. 4551148 特許第4582642号公報Japanese Patent No. 4582642 特許第4356680号公報Japanese Patent No. 4356680

従来の技術は、呼吸周期・呼吸間隔や、呼吸ピーク値を評価に用いているが、様々なノイズと共に入力されるため、呼吸波形から睡眠状態を精度良く検出するのは難しいという課題があった。 The conventional technology uses the respiratory cycle/breathing interval and the respiratory peak value for evaluation, but there is a problem that it is difficult to accurately detect the sleep state from the respiratory waveform because it is input together with various noises. ..

また、装着型センサでは装着位置により、非装着型センサでは寝位置等のセンサと人体との相対的位置関係により、呼吸波形が人体本来の要因とは別に変化してしまう。多くの計測情報を用いる場合、総ての計測項目が精度良く計測できていれば、最終的な評価結果の精度は向上する可能性はあるが、精度の低い計測項目があると、当該計測項目に引っ張られてしまい、最終的な評価結果の精度が低下してしまうという問題点があった。 In addition, the respiratory waveform changes in addition to the original factors of the human body due to the wearing position of the wearable sensor and the relative positional relationship between the sensor such as the sleeping position and the human body of the non-wearing sensor. When a large amount of measurement information is used, the accuracy of the final evaluation result may improve if all measurement items can be measured with high accuracy, but if there are measurement items with low accuracy, However, there was a problem that the accuracy of the final evaluation result was lowered.

例えば、特許文献1、特許文献2、特許文献3では、呼吸波形に基づくことから個人差や判定誤差の影響が出やすいという課題も生じていた。特許文献4では、一晩の標準偏差を大きい順から20%以上の区間をレム睡眠として判定しているが、必ずしもレム出現率は20%とはならず、大きな誤差が生じていた。 For example, in Patent Document 1, Patent Document 2 and Patent Document 3, there is a problem that the influence of individual differences and judgment errors are likely to occur because they are based on the respiratory waveform. In Patent Document 4, a section in which the standard deviation of the night is 20% or more is determined as REM sleep from the largest order, but the REM appearance rate is not necessarily 20%, and a large error occurs.

更に、特許文献1では、浅い睡眠と深い睡眠とを判別しているが、ノンレム睡眠とレム睡眠とを判定できる訳ではなかった。 Further, in Patent Document 1, although light sleep and deep sleep are discriminated, it is not possible to discriminate between non-REM sleep and REM sleep.

上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、被測定者の所定時間内の生体情報として、例えば一定時間内の呼吸数等を用いることにより、簡易で、かつ、正確にノンレム睡眠とレム睡眠の判定を行うことができる睡眠状態判定装置等を提供することである。 In view of the above-mentioned problems, the object of the present invention is, as biological information within a predetermined time of the measurement subject, for example, by using a respiratory rate within a fixed time, etc., simple and accurate, and non-REM sleep and It is an object of the present invention to provide a sleep state determination device or the like that can determine REM sleep.

上述した課題を解決するために、本発明の睡眠状態判定装置は、
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出手段と、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第1算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第1情報を算出する算出手段と、
前記第1情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to solve the above problems, the sleep state determination device of the present invention,
Detection means for detecting respiration or heartbeat as the biological information of the person to be measured,
Calculating means for calculating, from the detected biological information, first information indicating a deviation from the average of the respiration rate or the heart rate per unit time included in the first calculation section from getting up to getting up;
Sleep state determining means for determining, from the first information, whether the sleep state of the measurement subject is REM sleep or non-REM sleep;
It is characterized by including.

本発明の睡眠状態判定方法は、
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出ステップと、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第1算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第1情報を算出する算出ステップと、
前記第1情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする。
The sleep state determination method of the present invention,
A detection step of detecting breathing or heartbeat as the biological information of the measured person,
From the detected biological information, a calculation step of calculating first information indicating a deviation from an average of the respiratory rate or heart rate per unit time included in the first calculation section from getting up to getting up,
A sleep state determining step of determining from the first information whether the sleep state of the measurement subject is REM sleep or non-REM sleep;
It is characterized by including.

本発明の睡眠状態判定装置によれば、被測定者の呼吸を検出し、検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を出力する。また、変動係数算出区間に含まれる呼吸数の平均値と標準偏差とから呼吸数変動係数を算出する。この呼吸数変動係数と、就床から起床までの、呼吸数変動係数の平均値である平均呼吸数変動係数とを比較することにより、被測定者の睡眠状態を判定することができる。 According to the sleep state determination device of the present invention, the breath of the subject is detected, and the respiratory rate included in the respiratory rate calculation time is output from the detected respiratory. Further, the respiratory rate variation coefficient is calculated from the average value and the standard deviation of the respiratory rate included in the variation coefficient calculation section. By comparing this respiratory rate variation coefficient with the average respiratory rate variation coefficient, which is the average value of the respiratory rate variation coefficients from getting up to getting up, the sleep state of the measurement subject can be determined.

これにより、被測定者の生体情報として呼吸数を利用して睡眠状態の判定を行うことができる。これにより、呼吸数を算出する簡易な装置を利用することで、適切に睡眠状態を判定することが可能となる。 As a result, the sleep state can be determined using the respiratory rate as the biological information of the measurement subject. This makes it possible to appropriately determine the sleep state by using a simple device that calculates the respiratory rate.

第1実施形態における全体を説明するための図である。It is a figure for explaining the whole in a 1st embodiment. 第1実施形態における機能構成を説明するための図である。It is a figure for explaining the functional composition in a 1st embodiment. 第1実施形態における呼吸数テーブルのデータ構成の一例を示す図である。It is a figure showing an example of data composition of a breathing rate table in a 1st embodiment. 第1実施形態における変数テーブルのデータ構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of the variable table in 1st Embodiment. 第1実施形態における区間呼吸数出力処理のデータフローを示す図である。It is a figure which shows the data flow of the area respiratory rate output process in 1st Embodiment. 第1実施形態における睡眠状態判定処理のデータフローを示す図である。It is a figure which shows the data flow of sleep state determination processing in 1st Embodiment. 第1実施形態における判定の一致を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the agreement of determination in 1st Embodiment. 第1実施形態における呼吸数、変動係数、判定結果のプロットを示した図である。It is the figure which showed the respiration rate in 1st Embodiment, the coefficient of variation, and the plot of the determination result. 第1実施形態における判定の一致を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the agreement of determination in 1st Embodiment. 第2実施形態における判定の一致を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the agreement of determination in 2nd Embodiment. 第2実施形態における呼吸数、変動係数、判定結果のプロットを示した図である。It is the figure which showed the respiration rate in 2nd Embodiment, the coefficient of variation, and the plot of the determination result. 第2実施形態における判定の一致を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the agreement of determination in 2nd Embodiment.

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。なお、本実施形態は発明の一例を説明するものであり、発明の内容を限定するものではない。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the present embodiment describes an example of the invention and does not limit the content of the invention.

[1.第1実施形態]
[1.1 システム外観]
まず、第1実施形態について説明する。図1は、睡眠判定システムの使用方法について説明するための図である。図1に示すように、睡眠判定システム1は、ベッド10の床部と、マットレス20の間に載置される検出装置3と、検出装置3より出力される値を処理するため処理装置5を備えて構成されている。この検出装置3、処理装置5とで睡眠状態判定装置を構成している。
[1. First Embodiment]
[1.1 System appearance]
First, the first embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram for explaining how to use the sleep determination system. As shown in FIG. 1, the sleep determination system 1 includes a detection device 3 placed between the floor of the bed 10 and the mattress 20, and a processing device 5 for processing a value output from the detection device 3. It is equipped with. The detection device 3 and the processing device 5 constitute a sleep state determination device.

マットレス20に、被測定者Pが在床すると、マットレス20を介して被測定者Pの体動(振動)を検出装置3が検出する。そして、生体情報として検出された振動に基づいて、被測定者Pの呼吸(所定時間内の呼吸数)が検出(出力)される。本実施形態においては、検出された呼吸(数)が無線を介して処理装置5(例えば、コンピュータ等)に送信されるが、例えば検出装置3に表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置5は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレッドやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。 When the person to be measured P is present on the mattress 20, the detection device 3 detects the body movement (vibration) of the person to be measured P via the mattress 20. Then, based on the vibration detected as the biometric information, the respiration of the subject P (the respiration rate within a predetermined time) is detected (output). In the present embodiment, the detected respiration (number) is wirelessly transmitted to the processing device 5 (for example, a computer or the like), but is integrally formed by providing the detection device 3 with a display unit or the like. Good. Moreover, since the processing device 5 may be a general-purpose device, the processing device 5 is not limited to an information processing device such as a computer, and may be configured by a device such as a tabread or a smartphone.

ここで、検出装置3は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド10と、マットレス20の間に載置されたとしても、被測定者Pに違和感を覚えさせることなく使用できることとなる。 Here, the detection device 3 is formed in a sheet shape so as to have a small thickness. As a result, even if it is placed between the bed 10 and the mattress 20, it can be used without causing the person P to be measured to feel uncomfortable.

なお、検出装置3は、被測定者Pの呼吸を生体情報として検出できればよい。本実施形態においては、体動に基づいて呼吸を検出しているが、例えば音声センサを利用して呼吸音を検出したり、赤外線センサ等により被測定者Pの体動を検出したり、歪みゲージ付きアクチュエータを利用しても良い。 It should be noted that the detection device 3 only needs to be able to detect the breathing of the measurement subject P as biological information. In the present embodiment, the respiration is detected based on the body movement. However, for example, the breathing sound is detected by using the voice sensor, the body movement of the person to be measured P is detected by the infrared sensor, or the distortion is detected. An actuator with a gauge may be used.

[1.2 機能構成]
続いて、睡眠判定システム1の機構構成について、図2を用いて説明する。本実施形態における睡眠判定システム1は、検出装置3と、処理装置5とを含む構成となっており、各機能部(処理)は、呼吸検出部200以外についてはどちらで実現されても良い。
[1.2 Functional configuration]
Next, the mechanical configuration of the sleep determination system 1 will be described with reference to FIG. The sleep determination system 1 in the present embodiment is configured to include the detection device 3 and the processing device 5, and each functional unit (processing) may be realized by any one other than the breath detection unit 200.

睡眠判定システム1は、制御部100に、呼吸検出部200と、記憶部300と、入力部400と、表示部500とがバスを介して接続されている。 In the sleep determination system 1, the respiration detection unit 200, the storage unit 300, the input unit 400, and the display unit 500 are connected to the control unit 100 via a bus.

制御部100は、睡眠判定システム1の動作を制御するための機能部であり、CPU等、睡眠判定システム1に必要な制御回路によって構成されている。制御部100は、記憶部300に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。なお、本実施形態においては、制御部100は全体として動作しているが、検出装置3、処理装置5のそれぞれに設けられるものである。 The control unit 100 is a functional unit for controlling the operation of the sleep determination system 1, and includes a control circuit such as a CPU necessary for the sleep determination system 1. The control unit 100 realizes various processes by reading and executing various programs stored in the storage unit 300. Although the control unit 100 operates as a whole in the present embodiment, it is provided in each of the detection device 3 and the processing device 5.

呼吸検出部200は、被測定者の呼吸を検出するための機能部である。本実施形態においては、振動を検出するためのセンサ部である。センサ部により検出された振動(体動)から、被測定者の呼吸を検出する。また、センサ部を利用することにより、寝返りや心拍等被測定者Pの呼吸以外の体動を検出することもできる。 The breath detection unit 200 is a functional unit for detecting the breath of the measurement subject. In this embodiment, it is a sensor unit for detecting vibration. The breathing of the measurement subject is detected from the vibration (body movement) detected by the sensor unit. Further, by using the sensor unit, it is possible to detect body movements other than respiration of the person to be measured P, such as turning over and heartbeat.

本実施形態における呼吸検出部200は、例えば、圧力センサにより被測定者の振動(体動)を検出し、振動から呼吸を検出するが、荷重センサにより、被測定者の重心位置(体動)の変化により呼吸を検出することとしても良いし、マイクロフォンを設けることにより、マイクロフォンが拾う音に基づいて検出しても良い。すなわち、被測定者の呼吸数を検出するために、従来からある何れかのセンサを用いれば良い。 The respiration detection unit 200 in the present embodiment detects, for example, the vibration (body motion) of the measurement subject by the pressure sensor and detects the respiration from the vibration, but the position of the center of gravity (body motion) of the measurement subject is measured by the load sensor. Respiration may be detected based on the change of, or by providing a microphone, the respiration may be detected based on the sound picked up by the microphone. That is, any of the conventional sensors may be used to detect the respiratory rate of the measurement subject.

記憶部300は、睡眠判定システム1が動作するための各種データ及びプログラムを記憶しておく機能部である。制御部100は、記憶部300に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部300は、例えば半導体メモリや、磁気ディスク装置等により構成されている。 The storage unit 300 is a functional unit that stores various data and programs for operating the sleep determination system 1. The control unit 100 realizes various functions by reading and executing the program stored in the storage unit 300. Here, the storage unit 300 is composed of, for example, a semiconductor memory, a magnetic disk device, or the like.

また、記憶部300には、呼吸数テーブル302と、変数テーブル304とが記憶されている。また、プログラムとして呼吸数出力プログラム310と、睡眠状態判定プログラム312とが記憶されている。 The storage unit 300 also stores a breathing rate table 302 and a variable table 304. In addition, a respiratory rate output program 310 and a sleep state determination program 312 are stored as programs.

呼吸数テーブル302は、呼吸検出部200に基づいて検出された呼吸から、単位時間当たりの呼吸数を算出し、記憶しているテーブルである。ここで、単位時間としては「20」秒、「30」秒、「1」分等のように、呼吸数を算出する区間の時間が定められている。本実施形態では、図3に示すように、60秒毎の呼吸数を検出し、記憶している。 The breathing rate table 302 is a table that calculates and stores the breathing rate per unit time from the breaths detected by the breathing detection unit 200. Here, as the unit time, the time of the section for calculating the respiratory rate is set, such as “20” seconds, “30” seconds, and “1” minutes. In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the respiratory rate every 60 seconds is detected and stored.

変数テーブル304は、各種閾値や変数が記憶される領域である。例えば、図4に記憶される閾値α(例えば、「1.2」)と、平均呼吸数変動係数C(例えば、「0.06」)とが記憶されている。なお、これ以外にも、一時的に利用される変数も記憶される。 The variable table 304 is an area in which various thresholds and variables are stored. For example, the threshold value α (for example, “1.2”) and the average respiratory rate variation coefficient C (for example, “0.06”) stored in FIG. 4 are stored. In addition to this, temporarily used variables are also stored.

平均呼吸数変動係数Cは、一晩(一睡眠)における平均の呼吸数変動係数を記憶している。この、係数Cは、一晩における呼吸数から算出されるが、例えば、取得された値に基づいて常時算出され、更新されることとしてもよい。 The average respiratory rate variation coefficient C stores an average respiratory rate variation coefficient for one night (one sleep). The coefficient C is calculated from the respiratory rate in one night, but may be constantly calculated and updated based on the acquired value, for example.

入力部400は、測定者が睡眠判定システム1に対しての指示・操作を行うための機能部である。例えば、操作ボタンや、タッチパネル、音声入力装置等により構成されている。 The input unit 400 is a functional unit for the measurer to give instructions and operations to the sleep determination system 1. For example, it is composed of operation buttons, a touch panel, a voice input device, and the like.

表示部500は、睡眠状態や評価を表示したり、睡眠判定システム1の動作について表示したりするための機能部である。例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置により構成されている。 The display unit 500 is a functional unit that displays a sleep state and an evaluation, and displays the operation of the sleep determination system 1. For example, it is configured by a display device such as a liquid crystal display.

[1.3 処理の流れ]
続いて、本実施形態における睡眠判定システム1の処理の流れについて説明する。
[1.3 Process flow]
Next, the flow of processing of the sleep determination system 1 according to this embodiment will be described.

[1.3.1 呼吸数出力処理]
図5を用いて、まずは被測定者の呼吸数を出力する呼吸数出力処理について説明する。呼吸数出力処理は、図2における呼吸数出力プログラム310が読み出され、制御部100により実行されて実現される処理である。
[1.3.1 Breathing rate output processing]
First, the breathing rate output process of outputting the breathing rate of the measurement subject will be described with reference to FIG. The breathing rate output process is a process that is implemented by reading the breathing rate output program 310 in FIG. 2 and executing it by the control unit 100.

呼吸検出部200により呼吸が検出される(ステップS102)。続いて、呼吸数算出時間が経過したか否かを判定する(ステップS104)。ここで、呼吸数算出時間が経過すると(ステップS104;Yes)、呼吸数算出時間において検出された呼吸の数を呼吸数として、呼吸数テーブル302に出力する(ステップS106)。この処理は、呼吸数出力処理が終了するまで繰り返し実行される(ステップS108;No→ステップS102)。 Respiration is detected by the respiration detection unit 200 (step S102). Then, it is determined whether or not the respiratory rate calculation time has elapsed (step S104). Here, when the respiratory rate calculation time has elapsed (step S104; Yes), the number of breaths detected during the respiratory rate calculation time is output to the respiratory rate table 302 as the respiratory rate (step S106). This process is repeatedly executed until the breathing rate output process is completed (step S108; No→step S102).

[1.3.2 睡眠状態判定処理]
つづいて、睡眠状態判定処理について、図6を用いて説明する。睡眠状態判定処理は、図2における睡眠状態判定プログラム312が読み出され、制御部100により実行されて実現される処理である。
[1.3.2 Sleep State Determination Processing]
Next, the sleep state determination process will be described with reference to FIG. The sleep state determination process is a process implemented by the sleep state determination program 312 in FIG. 2 being read and executed by the control unit 100.

まず、上述した呼吸数算出処理を実行することで呼吸数Anを算出する(ステップS202)。ここで、算出された呼吸数は、単位時間当たりの呼吸数である。 First, the respiratory rate An is calculated by executing the respiratory rate calculation process described above (step S202). Here, the calculated respiration rate is the respiration rate per unit time.

続いて、算出された呼吸数から呼吸数変動係数Bnを算出する(ステップS204)。呼吸数変動係数Bnの算出方法は、まず、呼吸数変動係数算出区間の区間毎の呼吸数平均値と標準偏差とを算出する。すなわち、ある時刻nの前後複数の区間に基づいて、時刻nの呼吸数平均値と呼吸数標準偏差とを算出し、標準偏差を平均値で除した数を呼吸数変動係数Bnとして算出する。 Then, the respiratory rate variation coefficient Bn is calculated from the calculated respiratory rate (step S204). In the method of calculating the respiratory rate variation coefficient Bn, first, the respiratory rate average value and the standard deviation of each section of the respiratory rate variation coefficient calculation section are calculated. That is, based on a plurality of sections before and after a certain time n, the respiratory rate average value and the respiratory rate standard deviation at the time n are calculated, and the number obtained by dividing the standard deviation by the average value is calculated as the respiratory rate variation coefficient Bn.

例えば、前後それぞれ7つの区間(前後7分間)を含めて算出する方法について説明する。まず、呼吸数変動係数算出区間の呼吸数平均値Xnを、各区間の呼吸数Anから算出する。
次に、呼吸数Anから標準偏差Ynを算出する。
なお、ここで分母はn−1を用いて標準偏差を算出しているが、nを用いて算出しても良い。
これにより、呼吸数変動係数Bnが算出される。なお、変動係数を算出する時間としては、通常は3分〜25分である。
For example, a method of calculating including seven sections before and after each (7 minutes before and after) will be described. First, the respiratory rate average value Xn in the respiratory rate variation coefficient calculation section is calculated from the respiratory rate An in each section.
Next, the standard deviation Yn is calculated from the respiratory rate An.
Although the denominator calculates the standard deviation by using n-1, the standard deviation may be calculated by using n.
As a result, the respiratory rate variation coefficient Bn is calculated. The time for calculating the coefficient of variation is usually 3 minutes to 25 minutes.

このとき、一区間が20秒間であれば、前後2分間強における呼吸数からBnが算出される。また、一区間が1分間であれば前後7分間における呼吸数からBnが算出される。なお、Bnを算出するための区間数は任意の区間数でよい。すなわち、睡眠状態を判定する時間前後の呼吸数に基づいて、呼吸数変動係数Bnが算出できれば良い。 At this time, if one section is for 20 seconds, Bn is calculated from the respiratory rate in a little over 2 minutes before and after. Further, if one section is 1 minute, Bn is calculated from the respiratory rate in 7 minutes before and after. Note that the number of sections for calculating Bn may be any number of sections. That is, it is only necessary that the respiratory rate variation coefficient Bn can be calculated based on the respiratory rate before and after the sleep state determination time.

次に、平均呼吸数変動係数Cを算出する(ステップS206)。ここで、平均呼吸数変動係数Cは、一晩の呼吸数変動係数Bnの平均値が算出される。すなわち、ステップS204において算出される呼吸数変動係数Bnについて、一晩における平均値を算出し、更新されることとなる。 Next, the average respiratory rate variation coefficient C is calculated (step S206). Here, as the average respiratory rate variation coefficient C, the average value of the overnight respiratory rate variation coefficient Bn is calculated. That is, for the respiratory rate variation coefficient Bn calculated in step S204, an average value for one night is calculated and updated.

次に、算出された呼吸数変動係数Bnと、平均呼吸数変動係数Cとを比較する(ステップS208)。ここで、調整のために、平均呼吸数変動係数Cに閾値αを乗じたものと、呼吸数変動係数Bnとを比較する。 Next, the calculated respiratory rate variation coefficient Bn is compared with the average respiratory rate variation coefficient C (step S208). Here, for adjustment, a value obtained by multiplying the average respiratory rate variation coefficient C by a threshold value α is compared with the respiratory rate variation coefficient Bn.

このとき、BnがC×α以上の場合には睡眠状態としてレム睡眠として判定され(ステップS208;Yes→ステップS210)、それ以外の場合にはノンレム睡眠として判定される(ステップS212)。 At this time, when Bn is C×α or more, the sleep state is determined as REM sleep (step S208; Yes→step S210), and in other cases, it is determined as non-REM sleep (step S212).

ここで、閾値としては、通常「1」〜「1.5」の値を用いる。「1」の場合にはレム睡眠が多く検出されることとなる、「1.5」の場合にはレム睡眠は少なく検出されることとなる。被測定者の状態に応じて、適切な閾値を設定するのが好ましい。 Here, as the threshold value, a value of "1" to "1.5" is usually used. In the case of "1", a large amount of REM sleep will be detected, and in the case of "1.5", a small amount of REM sleep will be detected. It is preferable to set an appropriate threshold according to the condition of the person to be measured.

例えば、被測定者が無呼吸障害等の睡眠障害がある場合には、無呼吸が発生した場合に呼吸の乱れが生じる(一例としては、呼吸復帰による呼吸数増加等である)。この場合、レム睡眠の判定が増えてしまう。このような被測定者には、高い閾値を設定することにより、より適切に睡眠状態を判定することが可能となる。 For example, when the person to be measured has a sleep disorder such as an apnea disorder, breathing disorder occurs when the apnea occurs (as an example, an increase in respiratory rate due to return to breathing or the like). In this case, the determination of REM sleep increases. By setting a high threshold for such a person to be measured, it becomes possible to more appropriately determine the sleep state.

なお、上記睡眠状態の判定は、覚醒状態に行われないこととしても良い。すなわち、被測定者が覚醒状態と判定された場合には、睡眠状態として覚醒であると判定すればよい。ここで、被測定者が覚醒状態か否かは、呼吸数に基づいて判定したり、別途覚醒状態を体動検出センサにより判定したりすることができる。 The sleep state determination may not be performed in the awake state. That is, when the person to be measured is determined to be awake, the sleep state may be determined to be awake. Here, whether or not the person to be measured is awake can be determined based on the breathing rate, or the awake state can be separately determined by the body movement detection sensor.

[1.4 実施例]
続いて、本実施形態における睡眠判定システム1を用いた実施例について説明する。本実施形態においては、図1に示したように、被測定者の下に呼吸を検出するシート型体振動計(SBV)を利用した装置を載置し、被測定者の体動から呼吸を検出して実行される。
[1.4 Example]
Subsequently, an example using the sleep determination system 1 according to the present embodiment will be described. In the present embodiment, as shown in FIG. 1, a device using a sheet-type body vibrometer (SBV) for detecting respiration is placed under the person to be measured and breathing is performed from the body movement of the person to be measured. Detected and executed.

図7は、本実施形態(SBV)を利用して睡眠状態を判定したものと、睡眠ポリソムノグラフ(PSG)を用いて、専門家が睡眠状態を判定した場合の状況を説明するための図である。 FIG. 7 is a diagram for explaining a situation in which a sleep state is determined by using the present embodiment (SBV) and a case in which an expert determines a sleep state by using a sleep polysomnograph (PSG). ..

このデータは、被験者6名の2夜のデータを取得したものである。被験者の基本特性は、男性2名、女性4名、年齢は30−40歳代、身長は155−170cm、体重49−62kgである。 This data is obtained from the data of 6 subjects for 2 nights. The basic characteristics of the test subjects are 2 males, 4 females, the age of 30-40s, the height of 155-170cm, and the weight of 49-62kg.

上記12夜(6名×2夜)のデータにおいて、それぞれの覚醒(Wake)、レム睡眠(REM)、ノンレム睡眠(NREM)について、どのように判定されたかを図7に示している。ここで、本実施形態の方法を利用した判定結果と、PSGを用いた場合の睡眠状態の判定結果が一致しているものが、全5227区間のうち、Wake138+REM898+NREM2873=3909区間で一致し、一致率74.8%と高い一致率を示している。 FIG. 7 shows how the awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (NREM) of each of the data of 12 nights (6 persons×2 nights) were determined. Here, when the determination result using the method of the present embodiment and the determination result of the sleep state when using PSG are matched, the Wake138+REM898+NREM2873=3909 sections match among the 5227 sections, and the matching rate is It shows a high agreement rate of 74.8%.

これは平均値であり、例えば個人毎には閾値αを調整することで、更に一致率を高めることが可能である。 This is an average value, and the matching rate can be further increased by adjusting the threshold value α for each individual, for example.

図8(a)は、ある被験者における一晩における単位時間あたりの呼吸数をプロットした図であり、ここで単位時間は1分である。図8(b)は単位時間あたりの呼吸数変動係数と平均呼吸数変動係数との関係を示した図であり、図8(c)は、呼吸数変動係数から睡眠状態を判定したことを示す図である。ここで、図8(c)は、細線がPSGによる睡眠状態の判定を示しており、丸印(○印)が本実施形態による睡眠状態の3段階の判定「覚醒(Wake)、レム睡眠(REM)、ノンレム睡眠(NREM)」を示している。また、細線はPSGを用いた場合の覚醒(Wake)と、レム睡眠(REM)、ノンレム睡眠(Stage1〜Stage4)とを示している。また、図8に示した一例のPSGとSBVによる判定の各睡眠状態の一致を示す表が図9である。 FIG. 8A is a diagram in which the number of breaths per unit time in one subject is plotted, and the unit time is 1 minute here. FIG. 8(b) is a diagram showing the relationship between the respiratory rate variation coefficient per unit time and the average respiratory rate variation coefficient, and FIG. 8(c) shows that the sleep state is determined from the respiratory rate variation coefficient. It is a figure. Here, in FIG. 8C, the thin line indicates the determination of the sleep state by the PSG, and the circles (○) indicate the three-stage determination of the sleep state according to the present embodiment: “wake (Wake), REM sleep ( REM), non-REM sleep (NREM)”. Further, the thin lines indicate awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (Stage 1 to Stage 4) when PSG is used. Further, FIG. 9 is a table showing the agreement of the sleep states determined by the PSG and the SBV of the example shown in FIG.

全484区間のうち、Wake13+REM146+NREM237=396区間でPSGとSBVによる判定は一致し、一致率81.8%と極めて高い一致率を示している。このように、本実施形態によれば、簡易な装置であるにも関わらず、被測定者のレム睡眠、ノンレム睡眠といった睡眠状態を適切に判定することが可能となる。 Among all 484 sections, the determination by PSG and SBV coincided with each other in the Wake13+REM146+NREM237=396 section, showing an extremely high coincidence rate of 81.8%. As described above, according to the present embodiment, it is possible to appropriately determine the sleep state of the measurement subject, such as REM sleep and non-REM sleep, even though the device is a simple device.

[2.第2実施形態]
つづいて、第2実施形態について説明する。第2実施形態は、第1実施形態と機能構成、処理は同一であるが、判定する値として、変動係数でなく標準偏差を利用した場合について説明する。
[2. Second Embodiment]
Next, the second embodiment will be described. The second embodiment has the same functional configuration and processing as the first embodiment, but a case will be described in which the standard deviation is used as the determination value instead of the variation coefficient.

すなわち、第1実施形態で算出した標準偏差Ynと、一晩の平均である平均標準偏差との比較に基づいて判定される。具体的には、図6のステップS204において標準偏差Ynを算出し、ステップS206において一晩の平均標準偏差Cyを算出する。 That is, the determination is made based on the comparison between the standard deviation Yn calculated in the first embodiment and the average standard deviation which is an average of overnight. Specifically, the standard deviation Yn is calculated in step S204 of FIG. 6, and the overnight average standard deviation Cy is calculated in step S206.

そして、ステップS208において、標準偏差Ynが、平均標準偏差Cy以上か否かを判定し、睡眠状態としてレム睡眠か、ノンレム睡眠かを判定する。ここで、図6と同様に、平均標準偏差Cyに所定の閾値を乗じても良い。 Then, in step S208, it is determined whether the standard deviation Yn is greater than or equal to the average standard deviation Cy, and it is determined whether the sleep state is REM sleep or non-REM sleep. Here, similarly to FIG. 6, the average standard deviation Cy may be multiplied by a predetermined threshold value.

第2実施形態において判定した場合の実施例について、図を用いて説明する。図10は、本実施形態(SBV)を利用して睡眠状態を判定したものと、睡眠ポリソムノグラフ(PSG)を用いて、専門家が睡眠状態を判定した場合の状況を説明するための図である。 An example when the determination is made in the second embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 10 is a diagram for explaining a situation in which a sleep state is determined by using the present embodiment (SBV) and a case in which an expert determines a sleep state by using a sleep polysomnograph (PSG). ..

このデータは、被験者6名の2夜のデータを取得したものである。被験者の基本特性は、男性2名、女性4名、年齢は30−40歳代、身長は155−170cm、体重49−62kgである。 This data is obtained from the data of 6 subjects for 2 nights. The basic characteristics of the test subjects are 2 males, 4 females, the age of 30-40s, the height of 155-170cm, and the weight of 49-62kg.

上記12夜(6名×2夜)のデータにおいて、それぞれの覚醒(Wake)、レム睡眠(REM)、ノンレム睡眠(NREM)について、どのように判定されたかを図10に示している。ここで、本実施形態の方法を利用した判定結果と、PSGを用いた場合の睡眠状態の判定結果が一致しているものが、全5227区間のうち、Wake138+REM904+NREM2893=3935区間で一致し、一致率75.3%と高い一致率を示している。 FIG. 10 shows how the data of 12 nights (6 persons×2 nights) were determined for each of awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (NREM). Here, when the determination result using the method of the present embodiment and the determination result of the sleep state when using PSG are matched, the Wake138+REM904+NREM2893=3935 section is matched among all 5227 sections, and the concordance rate is high. It shows a high agreement rate of 75.3%.

図11(a)は、ある被験者における一晩における単位時間あたりの呼吸数をプロットした図であり、ここで単位時間は1分である。図11(b)は単位時間あたりの標準偏差と平均標準偏差との関係を示した図であり、図11(c)は、標準偏差から睡眠状態を判定したことを示す図である。ここで、図11(c)は、細線がPSGによる睡眠状態の判定を示しており、丸印(○印)が本実施形態による睡眠状態の3段階の判定「覚醒(Wake)、レム睡眠(REM)、ノンレム睡眠(NREM)」を示している。また、細線はPSGを用いた場合の覚醒(Wake)と、レム睡眠(REM)、ノンレム睡眠(Stage1〜Stage4)とを示している。また、図11に示した一例のPSGとSBVによる判定の各睡眠状態の一致を示す表が図12である。 FIG. 11A is a diagram in which the number of breaths per unit time in one subject is plotted, where the unit time is 1 minute. FIG. 11B is a diagram showing the relationship between the standard deviation per unit time and the average standard deviation, and FIG. 11C is a diagram showing that the sleep state is determined from the standard deviation. Here, in FIG. 11C, the thin line indicates the determination of the sleep state by the PSG, and the circles (○) indicate the three-stage determination of the sleep state according to the present embodiment: “wake (Wake), REM sleep ( REM), non-REM sleep (NREM)”. Further, the thin lines indicate awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (Stage 1 to Stage 4) when PSG is used. Further, FIG. 12 is a table showing the agreement of the sleep states determined by the PSG and the SBV of the example shown in FIG. 11.

全484区間のうち、Wake13+REM153+NREM240=406区間でPSGとSBVによる判定は一致し、一致率83.9%と極めて高い一致率を示している。このように、本実施形態によれば、標準偏差を用いることにより、簡易な装置であるにも関わらず、被測定者のレム睡眠、ノンレム睡眠といった睡眠状態を適切に判定することが可能となる。 Of the total 484 sections, the determination by PSG and SBV coincided in the Wake13+REM153+NREM240=406 section, and the coincidence rate was 83.9%, which is an extremely high coincidence rate. As described above, according to the present embodiment, by using the standard deviation, it is possible to appropriately determine the sleep state such as REM sleep and non-REM sleep of the measurement subject, although the device is simple. ..

[3.変形例]
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。
[3. Modification]
Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and a design etc. within the scope not departing from the gist of the present invention are also claimed. include.

なお、上述した実施形態においては、生体情報の一例として呼吸数を用いて説明したが、被測定者の生体情報として心拍数を用いて同様に評価しても良い。すなわち、検出される呼吸を心拍、呼吸数を心拍数として利用することにより、同様の睡眠判定を行うことが可能となる。 In the above-described embodiment, the respiratory rate is used as an example of the biometric information, but the heart rate may be used as the biometric information of the person to be evaluated in the same manner. That is, the same sleep determination can be performed by using the detected respiration as the heart rate and the respiration rate as the heart rate.

生体情報として、呼吸(数)ではなく、心拍(数)を用いることで、例えば心電計といった、従来からある心拍を検出する装置を利用して、適切に睡眠を評価することができるといった効果がある。 By using the heart rate (number) instead of the respiration (number) as the biometric information, it is possible to appropriately evaluate sleep by using a conventional device that detects a heart rate, such as an electrocardiograph. There is.

1 睡眠判定システム
3 検出装置
5 処理装置
10 ベッド
20 マットレス
100 制御部
200 呼吸検出部
300 記憶部
302 呼吸数テーブル
304 変数テーブル
310 呼吸数出力プログラム
312 睡眠状態判定プログラム
400 入力部
500 表示部
1 Sleep Determination System 3 Detection Device 5 Processing Device 10 Bed 20 Mattress 100 Control Unit 200 Breath Detection Unit 300 Storage Unit 302 Respiration Rate Table 304 Variable Table 310 Respiration Rate Output Program 312 Sleep State Determination Program 400 Input Unit 500 Display Unit

Claims (4)

被測定者の生体情報として心拍を検出する検出手段と、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第1算出区間に含まれる単位時間あたりの心拍数の平均からのずれを示す標準偏差または変動係数を算出し、就床から起床までの前記標準偏差または前記変動係数の平均値である平均標準偏差または平均変動係数を算出する算出手段と、
前記標準偏差と、前記平均標準偏差に1〜1.5の範囲にある係数を乗じた値を比較することにより、または、前記変動係数と、前記平均変動係数に1〜1.5の範囲にある係数を乗じた値を比較することにより、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠状態判定装置。
A detection means for detecting a heartbeat as the biological information of the person to be measured,
From the detected biometric information, a standard deviation or a coefficient of variation showing the deviation from the average of the heart rate per unit time included in the first calculation section from the time of getting up to getting up is calculated, and Calculating means for calculating an average standard deviation or an average coefficient of variation, which is an average value of the standard deviation or the coefficient of variation ;
By comparing the standard deviation and a value obtained by multiplying the average standard deviation by a coefficient in the range of 1 to 1.5, or by changing the coefficient of variation and the average coefficient of variation in the range of 1 to 1.5. by comparing the value obtained by multiplying a certain coefficient, and sleep state determining means for determine a constant or REM sleep or Roh Nremu sleeping as sleeping state of the subject,
A sleep state determination device comprising:
被測定者の生体情報として呼吸を検出する検出手段と、A detection unit that detects respiration as biological information of the measurement subject,
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第1算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数の平均からのずれを示す標準偏差を算出し、就床から起床までの前記標準偏差の平均値である平均標準偏差を算出する算出手段と、From the detected biological information, a standard deviation indicating the deviation from the average of the respiration rate per unit time included in the first calculation section from wake up to wake up is calculated, and the standard deviation from wake up to wake up Calculating means for calculating the average standard deviation, which is the average value of
前記標準偏差と、前記平均標準偏差に1〜1.5の範囲にある係数を乗じた値とを比較することにより、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、By comparing the standard deviation and a value obtained by multiplying the average standard deviation by a coefficient in the range of 1 to 1.5, sleep state determination for determining whether the sleep state of the measurement subject is REM sleep or non-REM sleep Means and
を備えることを特徴とする睡眠状態判定装置。A sleep state determination device comprising:
被測定者の生体情報として心拍を検出する検出ステップと、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第1算出区間に含まれる単位時間あたりの心拍数の平均からのずれを示す標準偏差または変動係数を算出し、就床から起床までの前記標準偏差または前記変動係数の平均値である平均標準偏差または平均変動係数を算出する算出ステップと、
前記標準偏差と、前記平均標準偏差に1〜1.5の範囲にある係数を乗じた値を比較することにより、または、前記変動係数と、前記平均変動係数に1〜1.5の範囲にある係数を乗じた値を比較することにより、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする睡眠状態判定方法。
A detection step of detecting a heartbeat as the biological information of the measurement subject,
From the detected biometric information, a standard deviation or a coefficient of variation showing the deviation from the average of the heart rate per unit time included in the first calculation section from the time of getting up to getting up is calculated, and A calculation step of calculating an average standard deviation or an average coefficient of variation that is an average value of the standard deviation or the coefficient of variation ;
By comparing the standard deviation and a value obtained by multiplying the average standard deviation by a coefficient in the range of 1 to 1.5, or by changing the coefficient of variation and the average coefficient of variation in the range of 1 to 1.5. by comparing the value obtained by multiplying a certain coefficient, and sleep state determining step of determine a constant or REM sleep or Roh Nremu sleeping as sleeping state of the subject,
A sleep state determination method comprising:
被測定者の生体情報として呼吸を検出する検出ステップと、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第1算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数の平均からのずれを示す標準偏差を算出し、就床から起床までの前記標準偏差の平均値である平均標準偏差を算出する算出ステップと、
前記標準偏差と、前記平均標準偏差に1〜1.5の範囲にある係数を乗じた値とを比較することにより、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする睡眠状態判定方法。
A detection step of detecting respiration as biological information of the measurement subject,
From the detected biometric information, a standard deviation indicating the deviation from the average of the respiration rate per unit time included in the first calculation section from wake up to wake up is calculated, and the standard deviation from wake up to wake up A calculation step for calculating the average standard deviation, which is the average value of
By comparing the standard deviation and a value obtained by multiplying the average standard deviation by a coefficient in the range of 1 to 1.5, sleep state determination for determining whether the sleep state of the subject is REM sleep or non-REM sleep Steps,
A sleep state determination method comprising:
JP2019079715A 2019-04-19 2019-04-19 Sleep state determination device and sleep state determination method Active JP6738458B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019079715A JP6738458B2 (en) 2019-04-19 2019-04-19 Sleep state determination device and sleep state determination method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019079715A JP6738458B2 (en) 2019-04-19 2019-04-19 Sleep state determination device and sleep state determination method

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014229118A Division JP6518056B2 (en) 2014-11-11 2014-11-11 Sleep state determination device, sleep state determination method and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019136526A JP2019136526A (en) 2019-08-22
JP6738458B2 true JP6738458B2 (en) 2020-08-12

Family

ID=67694769

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019079715A Active JP6738458B2 (en) 2019-04-19 2019-04-19 Sleep state determination device and sleep state determination method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6738458B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114098645B (en) * 2021-11-25 2023-11-07 青岛海信日立空调系统有限公司 Sleep staging method and device

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0341926A (en) * 1989-07-07 1991-02-22 Matsushita Electric Works Ltd Detector for change in sleeping state and sleeping state controller
JP2002219116A (en) * 2001-01-26 2002-08-06 Matsushita Electric Ind Co Ltd Sleep cycle detector
JP2006192152A (en) * 2005-01-14 2006-07-27 Toshiba Corp Sleep state determination device, method and program
JP6044151B2 (en) * 2012-07-24 2016-12-14 ダイキン工業株式会社 Alarm device
JP5991130B2 (en) * 2012-10-04 2016-09-14 トヨタ自動車株式会社 Sleep monitoring system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019136526A (en) 2019-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8608655B2 (en) Sleep evaluation device
JP3733133B2 (en) Sleep state estimation device
JP6193649B2 (en) Sleep evaluation apparatus and sleep evaluation program
JP3976752B2 (en) Sleep state estimation apparatus and program
JP5070701B2 (en) Method and apparatus for analyzing respiratory signal obtained by changing load of test subject applied to bedding
JP6518056B2 (en) Sleep state determination device, sleep state determination method and program
JP6932630B2 (en) Sleep state determination device and program
JP2019097828A (en) Abnormality notification device, program and abnormality notification method
JP6127739B2 (en) Sleep state determination device
JP5352814B2 (en) Autonomic nerve component index estimating apparatus and autonomic nerve component index estimating method
JP7106729B2 (en) Abnormality judgment device and program used for it
JP6738458B2 (en) Sleep state determination device and sleep state determination method
JP6589108B2 (en) Apnea and / or hypopnea diagnostic device
JP6518294B2 (en) Sleep evaluation device and program
JP2019097829A (en) Abnormality notification device and program
CN111867470B (en) Sleep/wake decision system
JP5652764B2 (en) Sleep state determination device and sleep state determination program
JP6389391B2 (en) Respiratory disorder determination device, respiratory disorder determination method and program
JP7325576B2 (en) Terminal device, output method and computer program
JP6745379B2 (en) Evaluation device and program
CN113692523B (en) Biological information monitoring system, bed system, and biological information monitoring method
JP6976387B2 (en) Evaluation device and program
JP6423055B2 (en) Abnormality evaluation apparatus and program
JP2021003381A (en) Sleep evaluation apparatus and determination device
JP6385751B2 (en) Sleep disorder determination device, sleep disorder determination method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190419

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200324

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200407

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200515

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200707

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200717

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6738458

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250