JP6841011B2 - 入眠判定方法、入眠判定装置及び入眠判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、入眠判定方法、入眠判定装置及び入眠判定プログラムに関する。

睡眠障害を診断するために、被験者が就床してから入眠するまでの時間である入眠潜時を計測することがある。入眠潜時に関連する計測技術として、特許文献１には、被験者の入眠を判定する入眠判定システムが開示されている。この入眠判定システムでは、被験者の８拍の心拍数の平均値からリアルタイムで計測された心拍数を減算して得た減算値が負の場合に、被験者が入眠したと判定する。

特開２０１０−２７３７５２号公報

ところで、被験者が就床してから入眠するまでの期間において、被験者は手足を動かしたり、あるいは、大きく寝返りしたりしながら、次第に体動が小さくなり入眠に至る。一般に体動があると心拍数が大きくなる。このため、被験者が就床した後に、心拍数は、上下しながら次第に下がっていく。上述した従来の方法では、減算値がごく短い期間に負になった場合であっても、被験者が入眠したと判定する。
しかし、寝返りなどの大きな体動の直後には心拍数が上がる。この後、心拍数が低下する過程では、入眠に至る前であっても減算値が負となることがあり得る。従って、従来の方法では、実際には被験者が入眠していないのに、被験者が入眠したと誤判定する可能性があった。

本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、入眠の誤判定を抑制可能な入眠判定方法、入眠判定装置及び入眠判定プログラムを提供することを解決課題の一つとする。

以上の課題を解決するために、本発明の入眠判定方法の一態様は、被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、拍動数の移動平均値とを特定し、前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、判定条件を充足した第２期間で前記被験者が入眠したと判定する、ことを特徴とする。

本発明の入眠判定装置の一態様は、被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、拍動数の移動平均値とを特定する特定部と、前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さを検出する検出部と、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

本発明の入眠判定プログラムの一態様は、入眠判定プログラムであって、コンピュータを、被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、前記拍動数の移動平均値とを特定する特定部と、前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さを検出する検出部と、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定する判定部として機能させることを特徴とする。

第１実施形態の入眠判定システム１の構成例を示す斜視図である。 被験者Ｅから得られた心拍数の時間変化を例示するグラフである。 入眠の前後における差分値の時間変化を例示するグラフである。 入眠判定システム１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 入眠判定システム１の機能ブロック図である。 判定条件を説明するための図である。 条件テーブル２３１の一例を示す図である。 入眠判定装置２０のＣＰＵ２１の動作を示すフローチャートである。 入眠判定装置２０のＣＰＵ２１の動作を示すフローチャートである。 差分値（心拍数の移動平均値から現在の心拍数を減算した値）の時間変化の一例を示すグラフである。 変形例６における入眠判定装置２０のＣＰＵ２１の動作を示すフローチャートである。 変形例６において入眠判定される場合の差分値の時間変化の一例を示すグラフである。

以下、図面を参照しながら本発明に係る実施形態を説明する。また、以下に記載する実施形態は、本発明の好適な具体例である。このため、本実施形態には、技術的に好ましい種々の限定が付されている。しかしながら、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの形態に限られるものではない。

１．概要
始めに、第１実施形態の概要を説明する。図１は、第１実施形態の入眠判定システム１の構成例を示す斜視図である。入眠判定システム１は、センサ１０と、入眠判定装置２０とを有する。図１の例では、ベッド３０の本体３１とマットレス３２との間にセンサ１０が配置されている。センサ１０は、例えば、複数の圧電素子で構成されている。複数の圧電素子は、２次元に配列されている。複数の圧電素子の各々は、受けた圧力に応じた電圧を発生する。センサ１０は、複数の圧電素子が受けた圧力に応じた大きさの検出信号Ｓｉｇ１を生成する。被験者Ｅが就床すると、被験者Ｅの生体の状態がセンサ１０によって検出される。具体的には、センサ１０が生成する検出信号Ｓｉｇ１には、被験者Ｅの血流を引き起こす拍動を表す成分、被験者Ｅの体動を表す成分、被験者Ｅの呼吸を表す成分が重畳している。検出信号Ｓｉｇ１は、被験者Ｅの生体の状態を示しており、被験者Ｅの血流を引き起こす拍動を表す生体情報である。拍動は、具体的には、心拍または脈拍である。
以下の説明では、心拍を拍動の一例に挙げる。また、単位時間当たり（例えば、１分）の心拍数を拍動数の一例に挙げる。代替的に、単位時間当たりの脈拍数を用いてもよい。

図２は、被験者Ｅから得られた心拍数の時間変化を例示するグラフである。図２の横軸は時間を示し、その縦軸は、被験者Ｅの心拍数を示す。個人差はあるが、入眠の過程において、人の心拍数は、徐々に低下する傾向がある。入眠後、心拍数は更に小さくなり、心拍数の変動も小さくなる。特に入眠直後には、心拍数が急激に低下するという傾向がある。

同図に示す例では、時刻ｔ_１を境に、被験者Ｅの心拍数が大きく変化している。具体的には、心拍数の計測が開始した時刻ｔ_０から時刻ｔ_１までは、心拍数は、概ね５５から７０の間を変動している。時刻ｔ_１後、心拍数は、６８程度から５５程度にまで急激に低下し、心拍数の変動は緩やかになる。この例では、被験者Ｅが入眠した時刻は、心拍数が急激に低下した時刻ｔ_１である。

本実施形態では、入眠の判定に心拍数の低下を直接用いるのではなく、心拍数の移動平均値ＡＶＥから現在の心拍数ＨＲを減算した差分値ΔＨＲ（＝ＡＶＥ−ＨＲ）に基づいて入眠を判定する。

図３は、入眠の前後における差分値の時間変化を例示するグラフである。ここで、図３の横軸は時間を示し、その縦軸は差分値ΔＨＲを示す。
同図に示すように、差分値ΔＨＲは、負の値と正の値を交互にとる。これは、被験者Ｅが安静に就床していても、心拍数が変動することに起因している。現在の心拍数ＨＲが移動平均値ＡＶＥよりも大きい場合（ＨＲ＞ＡＶＥ）、差分値ΔＨＲは負となる。差分値ΔＨＲが負というのは、心拍数が増加する傾向にあることを表している。同図に示す例では、差分値ΔＨＲが負の値をとるｎ−１番目の第１期間Ｔ_{Ｎ（ｎ−１）}、ｎ番目の第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）、及びｎ＋１番目の第１期間Ｔ_{Ｎ（ｎ＋１）}が示されている。ｎは、任意の自然数である。

逆に、現在の心拍数ＨＲが移動平均値ＡＶＥよりも小さい場合（ＨＲ＜ＡＶＥ）、差分値ΔＨＲは正となる。差分値ΔＨＲが正の場合、心拍数が減少する傾向にあることを表している。同図に示す例では、差分値ΔＨＲが正となるｎ−１番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ−１）}、ｎ番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）、及びｎ＋１番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}が示されている。

本願発明者は、多数の入眠に関する計測を繰り返すことによって、以下の知見を得た。１つ目の知見は、第１期間Ｔ_Ｎの長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上である場合、この第１期間Ｔ_Ｎの後に被験者が入眠する可能性が高いということである。即ち、長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上の第１期間Ｔ_Ｎは入眠の予兆と捉えることができる。この例では、ｎ番目の第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）の長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上となる。ｎ番目の第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）は、入眠の予兆を表す期間に該当する。なお、図３に示す例では、ｎ番目の第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）よりも前にｎ−１番目の第１期間Ｔ_{Ｎ（ｎ−１）}がある。しかしながら、ｎ−１番目の第１期間Ｔ_{Ｎ（ｎ−１）}の長さは所定時間Ｔ_Ｘを未満であるため、第１期間Ｔ_{Ｎ（ｎ−１）}は入眠の予兆を表す期間とみなされない。

２つ目の知見は、入眠の予兆の後の第２期間Ｔ_Ｐに被験者Ｅが入眠する可能性が高いということである。そこで、本実施形態では、入眠の予兆が検知されると、その後の１番目の第２期間Ｔ_Ｐにおいて、入眠の判定条件を充足するかを判定する。判定条件を充足する場合、被験者Ｅが入眠したと判定することができる。図３に示す例では、ｎ番目の第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）が入眠の予兆を表す期間に該当する。この場合、ｎ番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）が入眠の予兆が検知された後において、１番目の第２期間Ｔ_Ｐに該当する。第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）において判定条件を充足する場合、被験者Ｅが入眠したと判定される。なお、判定条件を充足しない場合、次の第２期間Ｔ_Ｐ、つまり、ｎ＋１番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}において、判定条件を充足するかが判定される。ただし、ｎ番目の第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）が入眠の予兆を表すことに変わりはない。

以上の観点により、本実施形態の入眠判定方法の概要は、次のように表現され得る。
１）先ず、センサ１０の出力である生体情報を入眠判定装置２０が取得する。
２）次に、取得された生体情報に基づいて、被験者Ｅの心拍数ＨＲと、心拍数の移動平均値ＡＶＥとを入眠判定装置２０が特定する。
３）次に、差分値ΔＨＲが負となる第１期間Ｔ_Ｎの長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上であることを入眠判定装置２０が検出する。換言すれば、入眠の予兆が検出される。
４）次に、所定時間Ｔ_Ｘ以上の長さの第１期間Ｔ_Ｎが検出された後、初めに来る第２期間Ｔ_Ｐ、つまり、１番目の第２期間Ｔ_Ｐにおいて、判定条件を充足する場合、被験者Ｅが入眠したと入眠判定装置２０が判定する。

本実施形態の入眠判定システム１は、差分値ΔＨＲが負となる第１期間Ｔ_Ｎの長さに基づいて、被験者の入眠の予兆を捉える。そして、入眠の予兆を捉えた後の第２期間Ｔ_Ｐにおいて、入眠判定システム１は、被験者の入眠の判定を行う。つまり、入眠判定システム１は、入眠の可能性が高まってから被験者の入眠の判定を行うので、入眠の誤判定を抑制することができる。

２．構成
入眠判定システム１の構成について述べる。図４は、入眠判定システム１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
入眠判定システム１は、センサ１０と入眠判定装置２０とを備える。センサ１０が出力する検出信号Ｓｉｇ１は、例えば、アナログ電圧信号であって、上述したように各種の生体情報を有する。本実施形態において、検出信号Ｓｉｇ１は、被験者Ｅの心拍の成分が重畳されたアナログ電圧信号である。

被験者Ｅがベッド３０に横たわっている場合、検出信号Ｓｉｇ１のレベルは、そうでない場合と比較して大きい。これは、センサ１０の各圧電素子が被験者Ｅから受ける圧力に応じた電圧を生成するからである。従って、被験者Ｅがベッド３０に横たわっている期間、センサ１０は、所定レベル以上の検出信号Ｓｉｇ１を生成することになる。生成された検出信号Ｓｉｇ１は、通信インターフェース２７に出力される。

本実施形態のセンサ１０は、ベッド３０の本体３１とマットレス３２との間に配置される。このため、被験者Ｅにかかるストレスが非常に小さい。一方、睡眠ポリソムノグラフィー検査（ＰＳＧ）では、種々のセンサが被験者の身体に取り付けられるので、被験者は、身体に取り付けられたセンサを不快に感じやすい。その結果、検査時の入眠の過程が普段の入眠の過程と相違することがある。しかしながら、本実施形態では、被験者Ｅは、ベッド３０に横たわるだけでよい。よって、被験者は入眠の計測を不快に感じることが極めて少ない。ただし、本実施形態は、被験者Ｅの身体（例えば、手首や足首）に取り付けられるセンサ（ウェアラブルデバイス）を排除しない。

次に、入眠判定装置２０は、例えば、汎用のパーソナルコンピュータで構成できる。代替的に、入眠判定装置２０は、携帯端末であってもよいし、被験者Ｅの入眠の判定に特化した装置であってもよい。

入眠判定装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＲＴＣ（Real Time Clock）２２と、メモリ２３と、記憶装置２４と、入力部２５と、ディスプレイ２６と、通信インターフェース２７とを備える。プログラム２８は、記憶装置２４に記憶されている。プログラム２８は、本実施形態の入眠判定方法の処理手順を、所定のコンピュータ言語（例えば、Ｃ言語）で記述されたものである。

ＣＰＵ２１は、ハードウェアプロセッサの一例である。ＣＰＵ２１は、入眠判定装置２０の全体を制御するコントローラとして機能する。ＣＰＵ２１は、入眠判定装置２０の他の構成要素（例えば、メモリ２３）と協働しながら、プログラム２８を実行する。ＲＴＣ２２は、時刻を計時する。

メモリ２３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）である。メモリ２３は、ＣＰＵ２１の作業領域として機能する。メモリ２３には、プログラム２８が一時的に展開される。記憶装置２４は、例えば、ハードディスクである。

なお、メモリ２３及び記憶装置２４は、例えば、非一過性（non-transitory）の記録媒体である。更に言えば、メモリ２３及び記憶装置２４は、公知の任意の形式の記録媒体、例えば、半導体記録媒体、磁気式記録媒体または光学式記録媒体である。代替的に、メモリ２３及び記憶装置２４は、これらの記録媒体が組み合わされた記録媒体であってもよい。本願明細書において、非一過性の記録媒体とは、一過性の伝播信号（transitory, propagating signal）を除く全てのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含み、揮発性の記録媒体を除外するものではない。

入力部２５は、利用者の操作に応じた信号をＣＰＵ２１に出力する。入力部２５は、例えば、キーボード及びマウスを包含する。利用者が入力部２５を操作することによって、例えば、入眠の判定の開始が入力される。ディスプレイ２６は、例えば、被験者Ｅの入眠の判定結果及び入眠潜時を表示する。なお、タッチパネルを採用し、入力部２５とディスプレイ２６とを兼用してもよい。

通信インターフェース２７は、センサ１０と通信可能に構成されている。センサ１０と通信インターフェース２７との間の接続は、有線であってもよいし、無線であってもよい。通信インターフェース２７は、センサ１０の出力である検出信号Ｓｉｇ１を受信する処理と、検出信号Ｓｉｇ１のＡ／Ｄ変換処理を実行する。つまり、通信インターフェース２７によってアナログの検出信号Ｓｉｇ１がデジタルの検出信号Ｓｉｇ１に変換される。

図５は、入眠判定システム１の機能ブロック図である。図５において、ＣＰＵ２１は、記憶装置２４にインストールされたプログラム２８を実行することによって、取得部２００、就床判定部２０１、及び主処理部２０２として機能する。メモリ２３は、設定情報２３０と条件テーブル２３１とを記憶している。設定情報２３０は、後述する所定時間Ｔ_Ｘに対応する設定値Ｎ_０−を含んでいる。また、条件テーブル２３１には、各第２期間Ｔ_Ｐにおいて入眠を判定するための判定条件が入眠の予兆が検出されてから、何番目の第２期間Ｔ_Ｐであるかと対応付けて記憶されている。

取得部２００は、通信インターフェース２７から検出信号Ｓｉｇ１を取得して、取得した検出信号Ｓｉｇ１を就床判定部２０１及び主処理部２０２に出力する。
就床判定部２０１は、検出信号Ｓｉｇ１のレベルが所定レベル以上であるかを判定する。その結果、検出信号Ｓｉｇ１のレベルが所定レベル以上である場合、就床判定部２０１は、被験者Ｅが就床したと判定する。この場合、就床判定部２０１は、被験者Ｅが就床していることを示す就床検出信号Ｓｉｇ２を生成する。
逆に、検出信号Ｓｉｇ１のレベルが所定レベルより小さい場合、就床判定部２０１は、被験者Ｅが就床していないと判定する。この場合、就床判定部２０１は、被験者Ｅの就床していないことを示す就床検出信号Ｓｉｇ２を生成する。就床判定部２０１は、就床検出信号Ｓｉｇ２を主処理部２０２に出力する。

主処理部２０２は、特定部２０２ａと、検出部２０２ｂと、判定部２０２ｃとを包含する。主処理部２０２は、就床検出信号Ｓｉｇ２が被験者Ｅの就床を示す場合、被験者Ｅの入眠の判定に関する処理を実行する。逆に、就床検出信号Ｓｉｇ２が被験者Ｅの就床を示さない場合、主処理部２０２は、入眠の判定に関する処理を実行しない。これによって、消費電力が削減される。図５の説明では、特に断りがない限り、就床検出信号Ｓｉｇ２が被験者Ｅの就床を示す場合について述べる。

特定部２０２ａは、検出信号Ｓｉｇ１に基づいて、被験者Ｅの心拍数ＨＲと心拍数ＨＲの移動平均値ＡＶＥを特定する。詳細には、特定部２０２ａは、検出信号Ｓｉｇ１から被験者Ｅの心拍の成分を抽出する。そして、特定部２０２ａは、抽出した心拍の成分に基づいて、被験者Ｅの現在の心拍数ＨＲ（１分間当たりの心拍の数）を計測する。心拍数ＨＲの計測は、所定の計測周期で実行され、例えば、４秒に１回の周期である。特定部２０２ａは、現在の心拍数ＨＲを検出部２０２ｂに出力する。

特定部２０２ａは、ｐ（ｐは２以上の自然数）個の心拍数ＨＲに基づいて、移動平均値ＡＶＥを算出する。現在の移動平均値を「ＡＶＥ_ｊ」、現在の心拍数を「ＨＲ_ｊ」、過去の心拍数を新しい順に「ＨＲ_ｊ−１」、「ＨＲ_ｊ−２」、…と表すとき、現在の移動平均値ＡＶＲ_ｊは、次の式（１）で表される。
ＡＶＲ_ｊ＝（ＨＲ_ｊ＋ＨＲ_ｊ−１＋ＨＲ_ｊ−２＋…＋ＨＲ_{ｊ−(ｐ−１)}）／ｐ …（１）
ただし、ｊは、任意の自然数である。

移動平均値ＡＶＥの算出周期は、例えば、６０秒である。移動平均値ＡＶＥの算出周期は、６０秒に限定されるものではなく、例えば、１２０秒であってもよい。個人差はあるが、入眠の判定には、移動平均値ＡＶＥの算出周期が６０秒あれば十分である。また、心拍数ＨＲの計測周期は、例えば、４秒である。この場合、移動平均値ＡＶＥを算出するのに必要な心拍数の個数ｐは、１５（＝６０秒／４秒）個である。特定部２０２ａは、式（１）を用いて、１５個の心拍数ＨＲを用いて移動平均値ＡＶＥを算出する。特定部２０２ａは、算出した移動平均値ＡＶＥを判定部２０２ｃに出力する。

検出部２０２ｂは入眠の予兆を検出する。このために、検出部２０２ｂは、移動平均値ＡＶＥから現在の心拍数ＨＲを減算して差分値ΔＨＲを算出する。なお、現在の差分値をΔＨＲ_ｊと表すとき、現在の差分値ΔＨＲ_ｊは、「ＡＶＲ_ｊ−ＨＲ_ｊ」と表される。

また、検出部２０２ｂは、差分値ΔＨＲが負となる第１期間Ｔ_Ｎの長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上となった場合を検出する。具体的には、検出部２０２ｂは、計測周期で算出される差分値ΔＨＲが負となるか否かを判定する。そして、検出部２０２ｂは、差分値ΔＨＲが負となる期間を第１期間Ｔ_Ｎとして検出する。さらに、検出部２０２ｂは、第１期間Ｔ_Ｎの長さを所定時間Ｔ_Ｘと比較する。その結果、第１期間Ｔ_Ｎの長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上である場合、検出部２０２ｂは、その第１期間Ｔ_Ｎが入眠の予兆を表す期間であると判定する。そして、検出部２０２ｂは、予兆フラグＡを「１」にセットする。一方、第１期間Ｔ_Ｎが所定時間Ｔ_Ｘ以上でない場合、検出部２０２ｂは、その第１期間Ｔ_Ｎが入眠の予兆を表す期間でないと判定する。なお、予兆フラグＡの初期値は「０」である。予兆フラグＡは、入眠の予兆の検出を示す。

第１期間Ｔ_Ｎの長さの算出は、例えば、次の方法によって実現される。上述のように、差分値ΔＨＲは、心拍数ＨＲの計測周期で得られる。例えば、計測時刻ｔ_ｎ−１での差分値ΔＨＲが正であり、次の計測時刻ｔ_ｎでの差分値ΔＨＲが負であったとする。
この場合、検出部２０２ｂは、計測時刻ｔ_ｎ-１が経過すると第１期間Ｔ_Ｎが始まったものとして、計測時刻ｔ_ｎにおいて負カウント値Ｎ₋のインクリメントを開始する。負カウント値Ｎ₋は、０以上の整数であり、初期値は「０」である。検出部２０２ｂは、現在の負カウント値Ｎ₋が予め定められた設定値Ｎ_０−以上となるまで（Ｎ₋≧Ｎ_０−）、差分値ΔＨＲが負となる度に負カウント値Ｎ₋をインクリメントする（Ｎ₋＝Ｎ₋＋１）。検出部２０２ｂは、第１期間Ｔ_Ｎの長さを最終的な負カウント値Ｎ₋に計測周期を乗じることで算出することができる。なお、負カウント値Ｎ₋をインクリメントすることで第１期間Ｔ_Ｎの長さが算出されるので、第１期間Ｔ_Ｎの長さに若干の誤差が生じる可能性がある。その理由は、第１期間Ｔ_Ｎの実際の開始時刻及び第１期間Ｔ_Ｎの実際の終了時刻の双方で負カウント値Ｎ₋がインクリメントされるとは限らないからである。しかしながら、本実施形態は、第１期間Ｔ_Ｎの長さに必ずしも厳密な値を要求しない。

上述の所定時間Ｔ_Ｘは、事前に得られた実験結果などに基づいて好適に決められる。ここで、計測周期をＴＳとすれば、所定時間Ｔ_Ｘは、以下の式（２）で与えられる。
Ｔ_Ｘ＝ＴＳ*Ｎ_０−…（２）
計測周期ＴＳは一定であるので、負カウント値Ｎ₋と設定値Ｎ_０−とを比較することによって第１期間Ｔ_Ｎの長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上となったかを判定することができる。設定値Ｎ_０−は、設定情報２３０としてメモリ２３に記憶されている。

判定部２０２ｃは、予兆フラグＡが「１」にセットされている場合、つまり、所定時間Ｔ_Ｘ以上の長さの第１期間Ｔ_Ｎが検出された場合、以下の処理を実行する。
判定部２０２ｃが実行する第１の処理は、検出された第１期間Ｔ_Ｎの後の１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（例えば、図３におけるｎ番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ））において判定条件を充足するかを判定することである。この判定条件は、メモリ２３に記憶された条件テーブル２３１に格納されている。

判定部２０２ｃが実行する第２の処理は、１番目の第２期間Ｔ_Ｐにおいて判定条件を充足しなかった場合、２番目以降の各第２期間Ｔ_Ｐにおいて判定条件を充足するまで、判定を繰り返すことである。１番目の第２期間Ｔ_Ｐにおいて入眠でないと判定されたとしても、入眠の予兆が既に捉えられているので、２番目以降の第２期間Ｔ_Ｐ（例えば、図３におけるｎ＋１番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}）において判定条件を充足する可能性が高い。２番目以降の各第２期間Ｔ_Ｐに用いる判定条件も、条件テーブル２３１に格納されている。

判定部２０２ｃが実行する第３の処理は、被験者Ｅの入眠潜時を算出することである。入眠潜時とは、被験者Ｅが就床してから入眠するまでの時間である。判定部２０２ｃは、被験者Ｅが入眠した時刻から就床した時刻を減算して被験者Ｅの入眠潜時を算出する。そして、判定部２０２ｃは、例えば、被験者Ｅが入眠したこと、及び入眠潜時をディスプレイ２６に表示させる。

被験者Ｅが就床した時刻は、例えば、所定レベル以上の検出信号Ｓｉｇ１を就床判定部２０１が検出した時刻としてもよいし、あるいは、被験者Ｅが入力部２５を操作して入力した時刻でもよい。被験者Ｅが入眠した時刻は、例えば、判定条件を充足した第２期間Ｔ_Ｐの開始時刻でよい。なお、現在時刻及び計測時刻そのものは、ＲＴＣ２２によって計時される時刻から分かる。

次に、判定条件について詳述する。本実施形態では、ある第１期間Ｔ_Ｎにおいて入眠の予兆が検出されてから何番目の第２期間Ｔ_Ｐであるかに応じて、入眠の判定条件を異ならせている。より詳細には、２番目以降の各第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件は、１番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件より緩和されている。判定条件を緩和したのは、次の理由による。
まず、入眠の予兆を示す第１期間Ｔ_Ｎが検出された後、時間が経過するにつれて、被験者Ｅが入眠する可能性が高まる。入眠の可能性が高い場合には、入眠の可能性が低い場合と比較して、判定条件を緩くしても入眠であると誤判定する可能性が著しく増加するわけではない。逆に、判定条件を１番目の第２期間Ｔ_Ｐと２番目の第２期間Ｔ_Ｐとで判定条件を一致させることによって、入眠を見逃す可能性が高くなってしまう。そこで、入眠の予兆を捉えた後は、時間の経過とともに入眠の可能性が高くなることを考慮して、入眠の判定条件を緩和したのである。

以下に、１番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件と、２番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件とを例示して説明する。図６は、判定条件を説明するための図である。図６の横軸は時間を示し、その縦軸は差分値ΔＨＲを示す。同図の斜線部分は、入眠の予兆を表す第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）を表している。同図の実線は、第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）の開始から１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）までの差分値ΔＨＲの一例を表している。また、同図の一点鎖線は、判定定条件のレベルを超えない１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）の開始から２番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ+1）}の終了までの差分値ΔＨＲの一例を表している。

まず、判定条件は、第２期間Ｔ_Ｐの長さに関する時間条件と差分値ΔＨＲの大きさに関するレベル条件からなる。そして、時間条件とレベル条件とが充足された場合に、判定条件が充足される。以下の説明では、１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）に適用される判定条件を第１判定条件、２番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ+１）}に適用される判定条件を第２判定条件と称する。

第１判定条件の時間条件は、１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）の長さが第１基準時間Ｔ_１（第1時間）以上となることである。第１判定条件のレベル条件は、１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）における差分値ΔＨＲの絶対値の最大値ΔＨＲ_ＭＡＸ１が第１基準値Ｘ_１以上となることである（ΔＨＲ_ＭＡＸ１≧Ｘ_１）。

第２判定条件の時間条件は、２番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}の長さが第２基準時間Ｔ_２（第２時間）以上となることである。第２判定条件のレベル条件は、２番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}における差分値ΔＨＲの絶対値の最大値ΔＨＲ_ＭＡＸ２が第２基準値Ｘ_２以上となることである（ΔＨＲ_ＭＡＸ２≧Ｘ_２）。ただし、第２基準時間Ｔ_２は第１基準時間Ｔ_１よりも短い（Ｔ_２＜Ｔ_１）。第２基準値Ｘ_２は第１基準値Ｘ_１よりも小さい（Ｘ_２＜Ｘ_１）。即ち、第２判定条件は、時間条件とレベル条件の両方において、第１判定条件を緩和したものとなっている。

図６の例では、斜線部分で示される第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）は、所定時間Ｔ_Ｘ以上の長さとなる。また、同図において第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）の長さは第１基準時間Ｔ_１以上であり、且つ、実線で示される差分値ΔＨＲの絶対値の最大値ΔＨＲ_ＭＡＸ１は第１基準値Ｘ_１以上となっている。従って、差分値ΔＨＲの時間的な変化が図６に示す実線である場合、第１判定条件の時間条件及びレベル条件を充足する。この場合、第１判定条件を充足するとして、判定部２０２ｃは、被験者Ｅが入眠したと判定する。第１基準時間Ｔ_１は、例えば、２分であり、第１基準値Ｘ_１は、例えば、５であり、これらの値は、事前に得られた実験結果などに基づいて好適に与えられる。

一方、第１判定条件の時間条件及びレベル条件を充足しない場合、判定部２０２ｃは、被験者Ｅが入眠していないと判定する。例えば、第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）における差分値ΔＨＲの時間的な変化が図６に示す一点鎖線である場合、差分値ΔＨＲの絶対値の最大値ΔＨＲ_ＭＡＸ１は第１基準値Ｘ_１未満となっている。このため、第１判定条件のうち時間条件は充足するが、レベル条件は充足しない。判定部２０２ｃは、第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）において被験者Ｅが未だ入眠していないと判定する。

判定部２０２ｃは、第１判定条件が充足されない場合、第２判定条件に基づく入眠の判定を実行する。差分値ΔＨＲの時間変化が図６の一点鎖線である場合、第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}が２番目の第２期間Ｔ_Ｐに該当する。第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}の長さは第２基準時間Ｔ_２以上であるから、第２判定条件の時間条件を充足する。また、２番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}における差分値ΔＨＲの絶対値の最大値ΔＨＲ_ＭＡＸ２が第２基準値Ｘ_２以上となるから、レベル条件も充足する。よって、判定部２０２ｃは、差分値ΔＨＲの時間変化が図６の一点鎖線である場合、第２判定条件を充足し、第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}において被験者Ｅが入眠したと判定する。

第２基準時間Ｔ_２は、例えば、１分であり、事前に得られた実験結果などに基づいて好適に与えられる。第２基準値Ｘ_２は、例えば、３であり、事前に得られた実験結果などに基づいて好適に与えられる。

以上の判定条件の説明では、第１判定条件と、第１判定条件と異なる第２判定条件を例に挙げた。言うまでもなく、３番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用する判定条件が２番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用する判定条件より緩和されていてもよい。４番目の第２期間Ｔ_Ｐ以降に適用される判定条件についても、同様である。上述したように条件テーブル２３１には、各第２期間Ｔ_Ｐにおいて入眠を判定するための判定条件が、入眠の予兆が検出されてから何番目の第２期間Ｔ_Ｐであるかと対応付けて記憶されている。

第２期間Ｔ_Ｐの長さの算出は、第１期間Ｔ_Ｎの長さの算出と同様の方法によって実現される。ここでは、説明を簡単にするため、１番目の第２期間Ｔ_Ｐの長さを算出する場合を例に挙げる。ｎ番目の第２期間Ｔ_Ｐの長さの算出に関しても、算出の方法自体は同じである。

判定部２０２ｃは、計測周期で算出される差分値ΔＨＲが正であるかを判定する。そして、判定部２０２ｃは、正の差分値ΔＨＲが続く期間を１番目の第２期間Ｔ_Ｐとして検出する。具体的には、次の通りである。例えば、計測時刻ｔ_ｎ−１での差分値ΔＨＲが負であり、次の計測時刻ｔ_ｎでの差分値ΔＨＲが正であったとする。
この場合、判定部２０２ｃは、計測時刻ｔ_ｎ-１が経過すると差分値ΔＨＲが正となる第２期間Ｔ_Ｐが始まったものとして、計測時刻ｔ_ｎにおいて正カウント値Ｎ_＋のインクリメントを開始する。正カウント値Ｎ_＋は、０以上の整数であり、初期値は「０」である。その後、判定部２０２ｃは、現在の正カウント値Ｎ_＋が設定値Ｎ_０＋以上となるまで（Ｎ_＋≧Ｎ_０＋）、差分値ΔＨＲが正となる度に正カウント値Ｎ_＋をインクリメントする（Ｎ_＋＝Ｎ_＋＋１）。設定値Ｎ_０＋は第１基準時間Ｔ_１に対応する数値となっている。設定値Ｎ_０＋は判定条件を構成する時間条件として、条件テーブル２３１に格納されている。
なお、正カウント値Ｎ_＋をインクリメントすることで第２期間Ｔ_Ｐの長さが算出されるので、第２期間Ｔ_Ｐの長さに若干の誤差が生じる可能性がある。その理由は、第２期間Ｔ_Ｐの実際の開始時刻及び第２期間Ｔ_Ｐの実際の終了時刻の双方で正カウント値Ｎ_＋がインクリメントされるとは限らないからである。しかしながら、本実施形態は、第２期間Ｔ_Ｐの長さに必ずしも厳密な値を要求しない。

本実施形態では、判定条件のレベル条件について判定するために、各第２期間Ｔ_Ｐにおける差分値ΔＨＲの最大値ΔＨＲ_ＭＡＸを特定する。この特定は、以下のようにして実行される。判定部２０２ｃは、算出された差分値ΔＨＲを計測周期でメモリ２３に順次記憶する。
判定部２０２ｃは、メモリ２３に記憶された複数の差分値ΔＨＲの中から、最も大きい値を持つ差分値ΔＨＲの絶対値を当該第２期間Ｔ_Ｐにおける差分値ΔＨＲの最大値ΔＨＲ_ＭＡＸとして特定する。
そして、判定部２０２ｃは、最大値ΔＨＲ_ＭＡＸを条件テーブル２３１から読み出した基準値Ｘと比較する。条件テーブル２３１には、予兆の検出から何番目の第２期間Ｔ_Ｐであるかと基準値Ｘとが対応付けられて記憶されている。１番目の第２期間Ｔ_Ｐである場合には、条件テーブル２３１から第１基準値Ｘ_１を読み出して最大値ΔＨＲ_ＭＡＸと比較する。

次に、判定の対象となる第２期間Ｔ_Ｐが何番目の第２期間Ｔ_Ｐであるかを求める方法について述べる。現在の計測時刻での差分値ΔＨＲが正となり、直前の計測時刻での差分値ΔＨＲが負となる場合がある。この場合は、差分値ΔＨＲが負から正に変化することを意味する。
そこで、判定部２０２ｃは、入眠の予兆を検出したあとに、現在の計測時刻での差分値ΔＨＲが正をとり、かつ直前の計測時刻での差分値ΔＨＲが負となる場合、判定部２０２ｃは、第２期間の数を示すピークカウント値Ｋをインクリメントする（Ｋ＝Ｋ＋１）。一方、そうでない場合、判定部２０２ｃは、ピークカウント値Ｋをインクリメントしない。ピークカウント値Ｋは、０以上の整数をとる。判定部２０２ｃは、ピークカウント値Ｋのインクリメントを一の第２期間Ｔ_Ｐにつき１回だけ実行する。よって、ピークカウント値Ｋの値を調べることにより、判定条件の充足を判定すべき第２期間Ｔ_Ｐが何番目の第２期間Ｔ_Ｐであるかが分かる。

次に、何番目の第２期間であるかに応じて、判定条件がどのように定まるかについて述べる。図７は、条件テーブル２３１の一例を示す図である。図７に示すように、条件テーブル２３１は、ピークカウント値Ｋを正カウント値の設定値Ｎ_＋0及び基準値Ｘの双方に対応付けて記憶している。また、ピークカウント値Ｋの値が増えるにつれて、対応する設定値Ｎ_＋0及び基準値Ｘが小さくなる。具体的には、図７の例では、ピークカウント値Ｋが「１」の場合、正カウント値の設定値Ｎ_０＋は「３０」をとり、基準値Ｘは「５」をとる。ピークカウント値Ｋが「２」の場合、正カウント値の設定値Ｎ_０＋は「１５」をとり、基準値Ｘは「３」をとる。ピークカウント値Ｋがｎの場合、正カウント値の設定値Ｎ_０＋はαをとり、基準値Ｘはβをとる。ただし、ｎは２以上の任意の自然数である。なお、設定値Ｎ_０＋及び基準値Ｘの双方は、線形的に減少してもよいし、指数関数的に減少してもよい。設定値Ｎ_０＋及び基準値Ｘの双方の減り方は、ひとつの減り方に限定されない。

判定部２０２ｃは、メモリ２３に記憶されている条件テーブル２３１を参照し、ピークカウント値Ｋの値に応じて、正カウント値Ｎ_＋の設定値Ｎ_０＋（例えば、第１基準時間Ｔ_１）及び基準値Ｘ（例えば、第１基準値Ｘ_１）を設定する。言い換えれば、判定部２０２ｃは、ピークカウント値Ｋに応じて、各第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件を変更する。図７の例では、ピークカウント値Ｋが１の場合、判定部２０２ｃは、判定条件の充足を判定すべき第２期間Ｔ_Ｐが１番目の第２期間Ｔ_Ｐであるとして、正カウント値Ｎ_＋の設定値Ｎ_０＋を３０に設定し、かつ設定値Ｎ_０＋を５に設定する。ピークカウント値Ｋが「２」の場合、判定部２０２ｃは、判定条件の充足を判定すべき第２期間Ｔ_Ｐが２番目の第２期間Ｔ_Ｐであるとして、正カウント値の設定値Ｎ_０＋を１５に設定し、かつ基準値Ｘを「３」に設定する。同様に、ピークカウント値Ｋの値がｎの場合、判定部２０２ｃは、判定条件の充足を判定すべき第２期間Ｔ_Ｐがｎ番目の第２期間Ｔ_Ｐであるとして、正カウント値Ｎ_＋の設定値Ｎ_０＋をαに設定し、かつ基準値Ｘをβに設定する。

以上述べたように、ピークカウント値Ｋが増えるにつれて、対応する時間条件及びレベル条件が緩和される。そのため、判定条件が一律であるよりも、入眠の予兆が捉えられやすくなる。

３.動作
次に、入眠判定装置２０の動作を図８Ａ、図８Ｂ及び図９を参照して説明する。図８Ａ及び図８Ｂは、入眠判定装置２０のＣＰＵ２１の動作を示すフローチャートである。図９は、差分値ΔＨＲ（心拍数の移動平均値から現在の心拍数を減算した値）の時間変化の一例を示すグラフである。図９の縦軸は時間を示し、その縦軸は差分値ΔＨＲを示す。

まず、ＣＰＵ２１は、全ての処理の開始前に、全てのカウント値及び全てのフラグを初期値にリセットする（Ｓ０）。具体的には、検出部２０２ｂは、予兆フラグＡを「０」にリセットし、負カウント値Ｎ₋を「０」にリセットする。同様に、判定部２０２ｃは、正カウント値Ｎ_＋を「０」にリセットし、メモリ２３に記憶した差分値ΔＨＲをクリアする。

次に、ＣＰＵ２１は、被験者Ｅが就床中であるか否かを判定し（Ｓ１）、判定結果が肯定になるまで判定を繰り返す。詳細には、就床判定部２０１が、取得部２００から検出信号Ｓｉｇ１を受け取り、検出信号Ｓｉｇ１のレベルが所定レベル以上であるか否かを判定する。スッテプＳ１の判定結果が肯定を示す場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ２に進める。

次に、ＣＰＵ２１は、心拍数ＨＲを計測する（Ｓ２）。具体的には、特定部２０２ａは、検出信号Ｓｉｇ１から被験者Ｅの心拍の成分を抽出する。そして、特定部２０２ａは、抽出した心拍の成分に基づいて、被験者Ｅの現在の心拍数ＨＲを計測する。
特定部２０２ａは、所定個数の心拍数ＨＲに基づいて移動平均値ＡＶＥを算出する（Ｓ３）。この後、検出部２０２ｂは、移動平均値ＡＶＥから現在の心拍数ＨＲを減算して差分値ΔＨＲを算出する（Ｓ４）。

次に、検出部２０２ｂは、予兆フラグＡが「０」であるかを判定する（Ｓ５）。処理の開始時に、予兆フラグＡは「０」にリセットされている（Ｓ０）。従って、後述するステップＳ８で負カウント値Ｎ_―が設定値Ｎ_０以上となるまで、予兆フラグＡは「０」に維持される。ステップＳ５の判定結果が肯定である場合、予兆を示す第１期間Ｔ_Ｎが検出されていない。この場合、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ６に進める。一方、ステップＳ５の判定結果が否定の場合、予兆を示す第１期間Ｔ_Ｎが検出されたとして、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ１１に進める（図８Ｂ参照）。

予兆フラグＡが「０」である場合（Ｓ５：ＮＯ）、検出部２０２ｂは、計測時刻での差分値ΔＨＲが負となるかを判定する（Ｓ６）。差分値ΔＨＲが負となる場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、検出部２０２ｂは、負カウント値Ｎ_―をインクリメントする（Ｓ７）。この後、検出部２０２ｂは、現在の負カウント値Ｎ_―が設定値Ｎ_０以上であるか否かを判定する（Ｓ８）。負カウント値Ｎ_―が設定値Ｎ_０未満である場合、ステップＳ８の判定結果は否定となり、ＣＰＵ２１は処理をステップＳ１に戻す。一方、現在の負カウント値Ｎ_―の値が設定値Ｎ_０以上である場合、ステップＳ８の判定結果は肯定となり、検出部２０２ｂは、予兆フラグＡを「１」にセットする（Ｓ９）。

ステップＳ６の判定において差分値ΔＨＲが正となる場合（Ｓ６：ＮＯ）、検出部２０２ｂは、負カウント値Ｎ_―をリセットする（Ｓ１０）。これは、第１期間Ｔ_Ｎの長さが、所定時間Ｔ_Ｘ未満となった場合に、負カウント値Ｎ_―をリセットすることによって、次の第１期間Ｔ_Ｎの長さの計測に備えるためである。
例えば、図９に示す計測時刻ｔ_ｉ＋ｍ（ただし、ｍ＞ｉ、ｍは任意の自然数である。）において、差分値ΔＨＲは負であり、第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）の長さが所定時間Ｔ_Ｘよりも短いとする。この場合、負カウント値Ｎ₋が設定値Ｎ_０以上となる前に、次の計測時刻ｔ_{ｉ＋（ｍ＋１）}において差分値ΔＨＲが正となる。

予兆フラグＡが「１」であり、ステップＳ５の判定結果が否定を示す場合、ＣＰＵ２１は、計測時刻での差分値ΔＨＲが正であるかを判定する（図８ＢのＳ１１）。差分値ΔＨＲが正である場合、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ１２に進める。
図９の例では、計測時刻がｔ_{ｉ＋（ｍ＋１）}の場合、ステップＳ１１の判定結果は肯定となる。一方、計測時刻ｔ_ｉでの差分値ΔＨＲが負となる場合、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ２２に進める。

ステップＳ１２からＳ１４までの処理は、判定条件の設定に関する。具体的には、判定部２０２ｃは、現在の計測時刻（例えば、図９の計測時刻ｔ_{ｉ＋（ｍ＋１）}）での差分値ΔＨＲが正となり、かつ直前の計測時刻（例えば、図９のｔ＝ｔ_ｉ＋ｍ）での差分値ΔＨＲが負となるかを判定する（Ｓ１２）。その結果、現在の計測時刻での差分値ΔＨＲが正をとり（Ｓ１１：ＹＥＳ）、かつ直前の計測時刻での差分値ΔＨＲが負となる場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、判定部２０２ｃは、ピークカウント値Ｋをインクリメントする（Ｓ１３）。ステップＳ１２の判定結果が否定を示す場合、判定部２０２ｃは、ピークカウント値Ｋをインクリメントしない。

次に、判定部２０２ｃは、ピークカウント値Ｋに応じて、各第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件を変更する（Ｓ１４）。具体例を挙げる。図９の例において、第１期間Ｔ_Ｎ（ｎ）が入眠の予兆を表す期間であり、現在の計測時刻がｔ_{ｉ＋（ｍ＋１）}である場合を考える。この場合、判定条件を充足するか判定すべき第２期間Ｔ_Ｐは、１番目の第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ）である。ピークカウント値Ｋの値は「１」である。この場合、判定部２０２ｃは、条件テーブル２３１を参照し、正カウント値Ｎ_＋の設定値Ｎ_０＋を「３０」に設定し、かつ基準値Ｘを「５」に設定する（Ｓ１４）。もし、ピークカウント値Ｋが「２」である場合、判定条件を充足するか判定すべき第２期間Ｔ_Ｐは、２番目の第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}である。この場合、判定部２０２ｃは、条件テーブル２３１を参照し、正カウント値Ｎ_＋の設定値Ｎ_０＋を「１５」に設定し、かつ基準値Ｘを「３」に設定する（Ｓ１４）。

次に、判定条件を充足するか判定すべき第２期間（例えば、図９に示す第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ））の長さを算出するため、判定部２０２ｃは、正カウント値Ｎ_＋をインクリメントする（Ｓ１５）。次に、第２期間（例えば、図９に示す第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ））の大きさを算出するため、判定部２０２ｃは、ステップＳ４で算出された差分値ΔＨＲをメモリ２３に記憶する（Ｓ１６）。そして、現在の正カウント値Ｎ_＋の値が設定値Ｎ_０＋未満の場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理をＳ１に戻す。一方、現在の正カウント値Ｎ_＋の値が設定値Ｎ_０＋以上の場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ１８に進める。

ステップＳ１８において、判定部２０２ｃは、メモリ２３に記憶された複数の差分値ΔＨＲの中から、最も大きい差分値ΔＨＲの絶対値をｎ番目の第２期間（例えば、図９に示す第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ））における差分値ΔＨＲの最大値ΔＨＲ_ＭＡＸとして抽出する。そして、判定部２０２ｃは、抽出した最大値ΔＨＲ_ＭＡＸを基準値Ｘと比較する（Ｓ１８）。その結果、抽出した最大値ΔＨＲ_ＭＡＸが基準値Ｘ以上である場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、判定部２０２ｃは、被験者Ｅが入眠したと判定する（Ｓ１９）。

次に、判定部２０２ｃは、被験者Ｅが入眠した時刻から就床した時刻を減算して被験者Ｅの入眠潜時を算出する（Ｓ２０）。最後に、ステップＳ０と同様に、ＣＰＵ２１は、全てのカウンタ及び全てのフラグを初期値にリセットする（Ｓ２１）。

一方、ステップＳ１８でｎ番目の第２期間Ｔ_Ｐ（例えば、図９に示す第２期間Ｔ_Ｐ（ｎ））における差分値ΔＨＲの絶対値の最大値ΔＨＲ_ＭＡＸが基準値Ｘ未満の場合（Ｓ１８：ＮＯ）、次の第２期間Ｔ_Ｐ（例えば、図８に示す第２期間Ｔ_{Ｐ（ｎ＋１）}）を検出するため、ＣＰＵ２１は、処理をＳ１に戻す。

ステップＳ２２及びＳ２３は、ある計測時刻での差分値ΔＨＲが負となった場合の処理に関する。これらの処理は、判定条件を充足するか判定すべき第２期間Ｔ_Ｐが終了したことを意味する。よって、判定部２０２ｃは、正カウント値Ｎ_＋を「０」にリセットし（Ｓ２２）、メモリ２３に記憶した差分値ΔＨＲをクリアする（Ｓ２３）。

以上述べた通り、入眠判定システム１は、差分値ΔＨＲが負となる期間の長さに基づいて、被験者の入眠の予兆を捉える。そして、入眠の予兆を捉えた後の第２期間Ｔ_Ｐに、入眠判定システム１は、被験者の入眠の判定を行う。被験者の入眠の予兆という入眠の過程が考慮されるので、入眠の誤判定が著しく抑制される。

４.変形例
本発明の一例として実施形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、以下に述べる各種の変形が可能である。更に、以下の例示から任意に選択された２以上の態様は、技術的に矛盾しない限り適宜併合され得る。

＜変形例１＞
上述の実施形態では、心拍数の移動平均値から現在の心拍数を減算した場合に得られる差分値を用いて入眠を判定した。この場合、差分値が負となる期間が第１期間であり、差分値が正となる期間が第２期間であった。本発明はこれに限定されるものではなく、現在の心拍数から心拍数の移動平均値を減算した場合に得られる差分値を用いて入眠を判定してもよい。この場合、差分値が正となる期間を第１期間とし、差分値が負となる期間を第２期間とすればよい。差分値が正となる第１期間の長さが所定時間Ｔ_Ｘ以上であることを検出部２０２ｂが検出すればよい。また、所定時間Ｔ_Ｘ以上の長さの第１期間が検出された後、１番目の第２期間に判定条件を充足する場合、被験者が入眠したと判定部２０２ｃが判定すればよい。本変形例の正負符号が実施形態の正負符号と逆になることは、当業者に容易に理解されよう。本変形例においても、実施形態と同様の効果が得られる。

＜変形例２＞
上述の実施形態では、２つの条件を同時に充足する判定条件を例に挙げた。１番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用される第１判定条件について言えば、１つ目の条件は、所定時間Ｔ_Ｘ以上の長さの第１期間Ｔ_Nが検出された後、１番目の第２期間Ｔ_Ｐの長さが第１基準時間Ｔ_１を超えるという条件であった。もうひとつの条件は、１番目の第２期間Ｔ_Ｐにおける差分値の絶対値の最大値が第１基準値Ｘ_１より大きいという条件であった。

第１判定条件は、必ずしも、２つの条件を同時に充足しなくてもよい。即ち、判定条件は、１つ目の条件だけでもよいし、２つ目の条件だけでもよい。換言すれば、第１判定条件は、１番目の第２期間Ｔ_Ｐの長さが第１基準時間Ｔ_１以上であるという条件と、１番目の第２期間Ｔ_Ｐにおける差分値ΔＨＲの絶対値の最大値が第１基準値Ｘ_１より大きいという条件のうちの少なくとも一方であればよい。
２番目の第２期間Ｔ_Ｐに適用される第２判定条件に関しても同様に、２番目の第２期間Ｔ_Ｐの長さが第２基準時間Ｔ_２以上であるという条件と、２番目の第２期間Ｔ_Ｐにおける差分値ΔＨＲの絶対値の最大値が第２基準値Ｘ_２より大きいという条件のうちの少なくとも一方であればよい。

判定条件の２つの条件を同時に充足することが要求される場合、判定条件が厳しくなりすぎるかもしれない。このことが入眠の誤判定を招くかもしれない。本変形例は、判定条件が厳しくなりすぎることに起因する誤判定を抑制する。本変形例においても、実施形態と同様の効果が得られる。

＜変形例３＞
図５に示すＣＰＵ２１の機能（つまり、取得部２００の機能、就床判定部２０１の機能及び主処理部２０２の機能）は、ハードウェア（例えば、電子回路）で構成されていてもよい。あるいは、ＣＰＵ２１の機能の一部（例えば、主処理部２０２）がハードウェアで構成され、他の機能（例えば、取得部２００の機能及び就床判定部２０１の機能）がソフトウェアで構成されていてもよい。本変形例においても、実施形態と同様の効果が得られる。

＜変形例４＞
図７の例では、ピークカウント値Ｋが増えるにつれて、対応する基準時間及び基準値の双方が小さくなっている。例えば、ピークカウント値Ｋの値が５以上の場合（Ｋ≧５）に、各第２期間Ｔ_ｐに適用される判定条件を一律としてもよい。実施形態と同様の効果が期待される。

＜変形例５＞
各第２期間Ｔ_Ｐに適用される判定条件は、一律であってもよい。ただし、判定条件を適切に設定する必要があることに留意されたい。実施形態と同様の効果が期待される。

＜変形例６＞
上述の実施形態では、第２期間Ｔ_Ｐの長さに関する時間条件を充足するとともに、差分ΔＨＲの絶対値の最大値が基準値Ｘ以上である場合に被験者Ｅが入眠したと判定したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第２期間Ｔ_Ｐの長さに関する時間条件を充足し、且つ、差分値ΔＨＲの絶対値が初めて基準値Ｘ以上となった時点で、被験者Ｅが入眠したと判定してもよい。

図１０は、変形例６における入眠判定装置２０のＣＰＵ２１の動作を示すフローチャートである。図８Ａに示すステップＳ０からＳ１０については、本変形例と同様であるので、ステップＳ０からＳ１０の図示を省略する。以下に、図８Ｂのフローチャートと異なる点について述べる。ステップＳ１６ａにおいて、判定部２０２ｃは、図８ＡのステップＳ４で算出された差分値ΔＨＲをその差分値ΔＨＲを取得した時刻に関連付けてメモリ２３に記憶する。ステップＳ１７において、現在の正カウント値Ｎ_＋の値が設定値Ｎ_０＋以上となった場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、処理をステップＳ１８ａに進める。続いて、判定部２０２ｃは、メモリ２３に記憶されている複数の差分値ΔＨＲの各々を時系列順に基準値Ｘと比較する（Ｓ１８ａ）。比較対象の差分値ΔＨＲの絶対値が基準値Ｘ以上となった場合（Ｓ１８ａ：ＹＥＳ）、判定部２０２ｃは、その差分値ΔＨＲに関連付けられた時刻ｔ_ＩＮＩを取得する（Ｓ１８ｂ）。ステップＳ１９ａにおいて、判定部２０２ｃは、被験者Ｅが時刻ｔ_ＩＮＩにおいて入眠したと判定する。一方、ステップＳ１８ａにおいて、比較対象の差分値ΔＨＲの絶対値が基準値Ｘ未満の場合（Ｓ１８ａ：ＮＯ）、差分値ΔＨＲの大きさに関するレベル条件を充足しないとして、ＣＰＵ２１は、処理を図８ＡのステップＳ１に進める。
具体的には、図１１に示すように、時刻ｔｓにおいて、現在の正カウント値Ｎ_＋の値が設定値Ｎ_０＋以上となり、第２期間Ｔｐ（ｎ）の長さが所定時間Ｔｘ以上になると（Ｓ１７：ＹＥＳ）、判定部２０２ｃは、メモリ２３に記憶されている複数の差分値ΔＨＲの各々を時系列順に基準値Ｘと比較して、差分値ΔＨＲの絶対値が基準値Ｘ以上となる時刻ｔｂと特定する。このように、時間条件が充足されると、レベル条件が充足する時刻まで遡り、被験者Ｅが入眠した時刻を特定する。これによって、被験者Ｅが入眠した時刻をより正確に測定することができる。

上述の実施形態及び全ての変形例から以下の発明が把握される。
入眠判定方法は、被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、拍動数の移動平均値とを特定し、前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、判定条件を充足した第２期間で前記被験者が入眠したと判定する、ことを特徴とする。

入眠判定方法では、第１期間の長さに基づいて、被験者の入眠の予兆を捉える。そして、入眠の予兆を捉えた後の第２期間に、被験者の入眠の判定を行う。つまり、入眠の可能性が高まってから、被験者の入眠の判定を行う。単に第１期間だけで、被験者が入眠したと判定されない。また、被験者の入眠の予兆という入眠の過程が考慮される。よって、入眠の誤判定が著しく抑制される。

前記判定条件は、前記第２期間の長さが第１時間以上であるという条件と、前記第２期間における前記差分値の絶対値が第１基準値より大きいという条件とのうちの少なくとも一方である、ことを特徴とする。
第２期間の長さ及び第２期間における差分値の絶対値に基づいて、被験者の入眠が判定される。即ち、判定条件として時間条件とレベル条件を採用する。このように、次元の異なる２つの要素によって、入眠を判定するので、入眠の判定の精度を向上させることができる。

前記判定条件を第１判定条件とし、前記第１判定条件と異なる判定条件を第２判定条件とするとき、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後に複数の第２期間があり、前記検出された後の第１番目の第２期間が前記第１判定条件を充足しなかった場合、前記被験者が入眠したと判定せず、前記第１番目の第２期間より後の第２番目の第２期間が前記第２判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定し、前記第２判定条件は、前記第２番目の第２期間の長さが第２時間以上であるという条件と、前記第２番目の第２期間における前記差分値の絶対値が第２基準値より大きいという条件のうちの少なくとも一方であり、前記第２時間は、前記第１時間より短く、前記第２基準値は、前記第１基準値より小さいことを特徴とする。
第２番目の第２期間に適用される第２判定条件が第１番目の第２期間に適用される第１判定条件よりも緩和されている。入眠の予兆が捉えられた後は、判定条件が緩和されても、入眠の判定を的確に行うことができる。

前記被験者の入眠の判定において、前記複数の第２期間の各々に、前記判定条件を充足するかの判定を前記被験者が入眠したと判定するまで繰り返し、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後の前記複数の第２期間のうちの第何番目の第２期間であるかに応じて前記判定条件が定まる、ことを特徴とする。
第何番目の第２期間であるかに応じて、適用される判定条件が定まるので、入眠を見過ごすことなく、入眠の判定を的確に行うことができる。

入眠判定装置は、被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、拍動数の移動平均値とを特定する特定部と、前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さを検出する検出部と、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

入眠判定装置は、第１期間の長さに基づいて、被験者の入眠の予兆を捉える。そして、入眠判定装置は、入眠の予兆を捉えた後の第２期間に、被験者の入眠の判定を行う。つまり、入眠判定装置は、入眠の可能性が高まってから、被験者の入眠の判定を行う。入眠判定装置は、第１期間だけで、被験者が入眠したと判定しない。また、入眠判定装置は、被験者の入眠の予兆という入眠の過程を考慮する。よって、入眠の誤判定が著しく抑制される。

入眠判定プログラムは、被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、前記拍動数の移動平均値とを特定する特定部と、前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さを検出する検出部と、前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定する判定部として機能させることを特徴とする。

入眠判定プログラムは、第１期間の長さに基づいて、被験者の入眠の予兆を捉えることをコンピュータに実行させる。そして、プログラムは、入眠の予兆を捉えた後の第２期間に、被験者の入眠の判定をコンピュータに実行させる。つまり、プログラムは、入眠の可能性が高まってから、被験者の入眠の判定をコンピュータに実行させる。単に第１期間だけで、被験者が入眠したと判定されない。また、被験者の入眠の予兆という入眠の過程が考慮される。よって、入眠の誤判定が著しく抑制される。

１…入眠判定システム、１０…センサ、２０…入眠判定装置、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＴＣ、２３…メモリ、２４…記憶装置、２５…入力部、２６…ディスプレイ、２７…通信インターフェース、２８…プログラム、２００…取得部、２０１…就床判定部、２０２…主処理部、２０２ａ…特定部、２０２ｂ…検出部、２０２ｃ…判定部、２３０…設定情報、２３１…条件テーブル。

Claims (6)

1. 被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、拍動数の移動平均値とを特定し、
   前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、
   前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、
   前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、判定条件を充足した第２期間で前記被験者が入眠したと判定する、ことを特徴とする入眠判定方法。
2. 前記判定条件は、前記第２期間の長さが第１時間以上であるという条件と、前記第２期間における前記差分値の絶対値が第１基準値より大きいという条件とのうちの少なくとも一方である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の入眠判定方法。
3. 前記判定条件を第１判定条件とし、前記第１判定条件と異なる判定条件を第２判定条件とするとき、
   前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後に複数の第２期間があり、
   前記検出された後の第１番目の第２期間が前記第１判定条件を充足しなかった場合、前記被験者が入眠したと判定せず、
   前記第１番目の第２期間より後の第２番目の第２期間が前記第２判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定し、
   前記第２判定条件は、前記第２番目の第２期間の長さが第２時間以上であるという条件と、前記第２番目の第２期間における前記差分値の絶対値が第２基準値より大きいという条件のうちの少なくとも一方であり、
   前記第２時間は、前記第１時間より短く、
   前記第２基準値は、前記第１基準値より小さい
   ことを特徴とする請求項２に記載の入眠判定方法。
4. 前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後に複数の第２期間があり、
   前記被験者の入眠の判定において、前記複数の第２期間の各々に、前記判定条件を充足するかの判定を前記被験者が入眠したと判定するまで繰り返し、
   前記判定をすべき第２期間が前記複数の第２期間のうちの第何番目の第２期間であるかに応じて前記判定条件が定まる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の入眠判定方法。
5. 被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、拍動数の移動平均値とを特定する特定部と、
   前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さを検出する検出部と、
   前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする入眠判定装置。
6. 入眠判定プログラムであって、
   コンピュータを、
   被験者の血流を引き起こす拍動を表す生体情報に基づいて、前記被験者の拍動数と、前記拍動数の移動平均値とを特定する特定部と、
   前記拍動数の前記移動平均値から現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が負となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が正となる期間を第１期間とし、前記拍動数の前記移動平均値から前記現在の拍動数を減算した場合に得られる差分値が正となる期間又は前記現在の拍動数から前記拍動数の前記移動平均値を減算した場合に得られる差分値が負となる期間を第２期間としたとき、前記第１期間の長さを検出する検出部と、
   前記第１期間の長さが前記所定時間以上であることが検出された後のいずれかの第２期間において判定条件を充足する場合、前記被験者が入眠したと判定する判定部として
   機能させることを特徴とする入眠判定プログラム。
   

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