JPH0428352A - 入眠判定装置 - Google Patents
入眠判定装置Info
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- JPH0428352A JPH0428352A JP2135893A JP13589390A JPH0428352A JP H0428352 A JPH0428352 A JP H0428352A JP 2135893 A JP2135893 A JP 2135893A JP 13589390 A JP13589390 A JP 13589390A JP H0428352 A JPH0428352 A JP H0428352A
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Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は就寝者が入眠状態にあるかどうかを判定する入
眠判定装置に関するものである。
眠判定装置に関するものである。
従来の技術
従来この種の入眠判定装置は、例えば就寝者の脳波や眼
球運動を検出して検出信号の波形処理を行って入眠を判
定するもの（特開昭６２−２５３０３４号公報）や、就
寝者の脈波を検出して検出信号の波形処理を行って入眠
を判定するものく特開昭６３−３ターシ １５００４７号公報）であり、いずれも第６図に示すよ
うに脳波や眼球運動、脈波等の生体信号を検出する検出
手段１と、検出手段１からの信号を処理する信号処理手
段２と、信号処理手段２の出力により入眠な判定する判
定手段３から構成され、検出手段１を直接人体の頭皮ま
たは皮膚に装着し、検出された脳波や眼球運動、脈波等
の信号処理を行なって入眠を判定していた。
球運動を検出して検出信号の波形処理を行って入眠を判
定するもの（特開昭６２−２５３０３４号公報）や、就
寝者の脈波を検出して検出信号の波形処理を行って入眠
を判定するものく特開昭６３−３ターシ １５００４７号公報）であり、いずれも第６図に示すよ
うに脳波や眼球運動、脈波等の生体信号を検出する検出
手段１と、検出手段１からの信号を処理する信号処理手
段２と、信号処理手段２の出力により入眠な判定する判
定手段３から構成され、検出手段１を直接人体の頭皮ま
たは皮膚に装着し、検出された脳波や眼球運動、脈波等
の信号処理を行なって入眠を判定していた。
発明が解決しようとする課題
しかしながら上記のような入眠判定装置の構成では脳波
や眼球運動、脈波等の信号から入眠を判定する信号処理
が繁雑なため信号処理手段２のコストが高く実用的でな
いといった課題があった。
や眼球運動、脈波等の信号から入眠を判定する信号処理
が繁雑なため信号処理手段２のコストが高く実用的でな
いといった課題があった。
本発明はかかる従来の課題を解消するもので、低コスト
で実用的な入眠判定装置を提供することを目的とする。
で実用的な入眠判定装置を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
上記課題を解決するために本発明の入眠判定装置は、寝
床上の人体の体動を検出する体動検出手段と、前記体動
検出手段の出力信号に基づき就寝時の体動パターンを学
習する体動パターン学習回路と、前記体動パターン学習
回路の学習内容に基づきある閾値を演算する閾値演算回
路と、前記体動検出手段の出力信号に基づき体動が静止
している状態が前記閾値以」二継続する場合に人体が入
眠したと判定する判定回路とを備えたものである。
床上の人体の体動を検出する体動検出手段と、前記体動
検出手段の出力信号に基づき就寝時の体動パターンを学
習する体動パターン学習回路と、前記体動パターン学習
回路の学習内容に基づきある閾値を演算する閾値演算回
路と、前記体動検出手段の出力信号に基づき体動が静止
している状態が前記閾値以」二継続する場合に人体が入
眠したと判定する判定回路とを備えたものである。
作用
本発明の入眠判定装置は上記の構成によって、就寝時の
体動を検出し、使用者の体動パターンを学習するととも
に学習した体動パターンに基づきある閾値を演算して、
体動が静止している状態が前記閾値以上継続する場合に
人体が入眠したと判定する。
体動を検出し、使用者の体動パターンを学習するととも
に学習した体動パターンに基づきある閾値を演算して、
体動が静止している状態が前記閾値以上継続する場合に
人体が入眠したと判定する。
実施例
以下、本発明の実施例における入眠判定装置を添付図面
に基づいて説明する。第１図は同実施例の斜視図、第２
図はブロック図である。第１図、第２図において、４は
体動を検出する体動検出手段で、センサーとしての可撓
性の圧電素子５と検出回路部６とから構成される。ここ
で、圧電素子５ページ ５はポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等の高分子圧電
材料を薄膜状にし両面に可撓性の電極膜を付着させたも
のをテープ状に成型したものであり、第１図のようにベ
ッド１７のマツトレス１８の表面に固定されている。検
出回路部６は、フィルタ回路７、増幅回路８、整流回路
９、積分回路１０、比較回路１１から構成される。フィ
ルタ回路７はチエビシエフ回路等から構成され、圧電素
子４の出力信号のうち約１〜約１０ Ｈｚの波形成分の
みを通過させる。比較回路１１はあらかじめ定められた
ある下限値Ｖａと一ヒ限値ｖｂとの範囲内に積分回路９
の出力信号がある場合に出力を行なう。１２は体動パタ
ーン学習回路で、比較回路１１からの出力信号の継続時
間Ｔをカウントするタイマー１３と、継続時間Ｔの度数
分布を演算し記憶する度数分布記憶部１４とからなる。
に基づいて説明する。第１図は同実施例の斜視図、第２
図はブロック図である。第１図、第２図において、４は
体動を検出する体動検出手段で、センサーとしての可撓
性の圧電素子５と検出回路部６とから構成される。ここ
で、圧電素子５ページ ５はポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）等の高分子圧電
材料を薄膜状にし両面に可撓性の電極膜を付着させたも
のをテープ状に成型したものであり、第１図のようにベ
ッド１７のマツトレス１８の表面に固定されている。検
出回路部６は、フィルタ回路７、増幅回路８、整流回路
９、積分回路１０、比較回路１１から構成される。フィ
ルタ回路７はチエビシエフ回路等から構成され、圧電素
子４の出力信号のうち約１〜約１０ Ｈｚの波形成分の
みを通過させる。比較回路１１はあらかじめ定められた
ある下限値Ｖａと一ヒ限値ｖｂとの範囲内に積分回路９
の出力信号がある場合に出力を行なう。１２は体動パタ
ーン学習回路で、比較回路１１からの出力信号の継続時
間Ｔをカウントするタイマー１３と、継続時間Ｔの度数
分布を演算し記憶する度数分布記憶部１４とからなる。
度数分布記憶部１４−は一定期間累積して度数を記憶し
、累積の期間は外部より設定可変になっている。１５は
度数分布記憶部１４の記憶内容に基づきある閾値Ｔｏを
演算する閾値演算回路、１６は比較回路６・ぐ−ジ １１からの出力信号が閾値Ｔｏ以」二継続する場合に人
体が入眠したと判定する判定回路である。検出回路部６
、体動パターン学習回路１２、閾値演算回路１５、判定
回路１６は第１図に示す回路ユニット１９に内蔵されて
いる。
、累積の期間は外部より設定可変になっている。１５は
度数分布記憶部１４の記憶内容に基づきある閾値Ｔｏを
演算する閾値演算回路、１６は比較回路６・ぐ−ジ １１からの出力信号が閾値Ｔｏ以」二継続する場合に人
体が入眠したと判定する判定回路である。検出回路部６
、体動パターン学習回路１２、閾値演算回路１５、判定
回路１６は第１図に示す回路ユニット１９に内蔵されて
いる。
上記構成による動作を以下に説明する。体動により圧電
素子５が変形を受けると電圧が発生する。この出力のう
ちフィルタ回路７により約１〜約１ＱＨｚの成分が通過
され、増幅回路８で増幅された後、整流回路９で整流さ
れて積分回路１０で積分される。実際の状況における増
幅回路８の出力信号を第３図ａ、 ｂに、積分回路１０
の出力信号を第４図に示す。第３図すは第３図ａの図中
Ｓの部分を拡大したものである。図より入床時や寝返り
等のように粗大な体動（以下、粗作動）が起こった場合
は大きな出力がでるが、それ以外の安静収態の場合は人
体の心拍や呼吸等に伴う微小な体動によってレベルの低
い出力が得られる。したがって、比較回路１１では積分
回路１０からの出力が第４図中のＶａとｖｂの範囲内で
あれば安静７（−ジ 状態であるとして出力を行なう。人体の心拍や呼吸等に
伴う微小な体動には多少個人差があるが、被験者実験に
よりＶａとｖｂを求めることができる。
素子５が変形を受けると電圧が発生する。この出力のう
ちフィルタ回路７により約１〜約１ＱＨｚの成分が通過
され、増幅回路８で増幅された後、整流回路９で整流さ
れて積分回路１０で積分される。実際の状況における増
幅回路８の出力信号を第３図ａ、 ｂに、積分回路１０
の出力信号を第４図に示す。第３図すは第３図ａの図中
Ｓの部分を拡大したものである。図より入床時や寝返り
等のように粗大な体動（以下、粗作動）が起こった場合
は大きな出力がでるが、それ以外の安静収態の場合は人
体の心拍や呼吸等に伴う微小な体動によってレベルの低
い出力が得られる。したがって、比較回路１１では積分
回路１０からの出力が第４図中のＶａとｖｂの範囲内で
あれば安静７（−ジ 状態であるとして出力を行なう。人体の心拍や呼吸等に
伴う微小な体動には多少個人差があるが、被験者実験に
よりＶａとｖｂを求めることができる。
次に、発明者らは上記のような粗作動と睡眠状態との関
係について睡眠実験等により検討を行なった。その結果
、粗作動の静止状態が約１５分継続すれば入眠状態であ
る確率が高いことを見出した。しかしながら、使用者に
よって粗作動の出現パターンが異なるので、上記の構成
に示したように個々の使用者の粗作動パターンに応じて
人眼な判定するような構成を考えた。すなわち、体動パ
ターン学習回路１２では、比較回路１１からの出力信号
の継続時間Ｔ（粗作動静止状態の継続時間）をタイマー
１３によりカウントシ、度数分布記憶部１４により継続
時間Ｔの度数分布を演算し記憶する。度数分布記憶部１
４は一定期間累積して度数を記憶し使用者の粗作動パタ
ーンを学習する。そして、閾値演算回路１５により度数
分布記憶部１４の記憶内容に基づき閾値ＴＯが演算され
、判定回路１６により比較回路１１からの出力信号が閾
値Ｔｏ以上継続する場合に人体が人眼したと判定される
。ここで、閾値Ｔｏの演算の手順を第５図に基づいて説
明する。同図は度数分布記憶部１４に記憶された比較回
路１１の出力信号の継続時間Ｔの度数分布を模式的に表
したもので、これは就寝時の粗作動静止状態の継続時間
の度数分布をある一定期間、例えば−週間にわたって累
積したものに対応する。第５図ａは就寝中粗作動が多く
、Ｔの短かいものが多い人の場合、第５図すは就寝中粗
作動が少なく、Ｔの長いものが多い人の場合である。同
図において閾値Ｔｏは図中の８１対Ｓ２の比が約４対１
となるようなＴの値として求められる。すなわち、粗作
動の多い人の場合はＴｏを比較的短かくとり、粗作動の
少ない人の場合はＴｏを比較的長くとる。
係について睡眠実験等により検討を行なった。その結果
、粗作動の静止状態が約１５分継続すれば入眠状態であ
る確率が高いことを見出した。しかしながら、使用者に
よって粗作動の出現パターンが異なるので、上記の構成
に示したように個々の使用者の粗作動パターンに応じて
人眼な判定するような構成を考えた。すなわち、体動パ
ターン学習回路１２では、比較回路１１からの出力信号
の継続時間Ｔ（粗作動静止状態の継続時間）をタイマー
１３によりカウントシ、度数分布記憶部１４により継続
時間Ｔの度数分布を演算し記憶する。度数分布記憶部１
４は一定期間累積して度数を記憶し使用者の粗作動パタ
ーンを学習する。そして、閾値演算回路１５により度数
分布記憶部１４の記憶内容に基づき閾値ＴＯが演算され
、判定回路１６により比較回路１１からの出力信号が閾
値Ｔｏ以上継続する場合に人体が人眼したと判定される
。ここで、閾値Ｔｏの演算の手順を第５図に基づいて説
明する。同図は度数分布記憶部１４に記憶された比較回
路１１の出力信号の継続時間Ｔの度数分布を模式的に表
したもので、これは就寝時の粗作動静止状態の継続時間
の度数分布をある一定期間、例えば−週間にわたって累
積したものに対応する。第５図ａは就寝中粗作動が多く
、Ｔの短かいものが多い人の場合、第５図すは就寝中粗
作動が少なく、Ｔの長いものが多い人の場合である。同
図において閾値Ｔｏは図中の８１対Ｓ２の比が約４対１
となるようなＴの値として求められる。すなわち、粗作
動の多い人の場合はＴｏを比較的短かくとり、粗作動の
少ない人の場合はＴｏを比較的長くとる。
上記作用により、圧電素子により体動を検出して、粗作
動静止状態の継続時間といった簡単な変数から入眠状態
を判定するので、従来のように脳波や眼球運動、脈波等
の信号から人眼を判定する９・ぐ−ジ 場合のような複雑でコストの高い信号処理を行なう必要
はなく、より簡単でコストの安い実用的な形で入眠状態
を判定することができるといった効果がある。
動静止状態の継続時間といった簡単な変数から入眠状態
を判定するので、従来のように脳波や眼球運動、脈波等
の信号から人眼を判定する９・ぐ−ジ 場合のような複雑でコストの高い信号処理を行なう必要
はなく、より簡単でコストの安い実用的な形で入眠状態
を判定することができるといった効果がある。
また、従来の入眠判定装置は脳波や眼球運動、脈波等の
生体信号を検出する検出手段を直接人体の頭皮または皮
膚に装着していたので、装着による異和感によって睡眠
が乱されるといった課題があったが、本実施例では圧電
素子をマツトレス上に配設することで人体と間接的に接
触して検出を行なう構成であるので、従来のように検出
手段の装着による異和感により睡眠が乱されるといった
ことがなく、通常の就寝状態で入眠状態を判定できると
いった効果がある。
生体信号を検出する検出手段を直接人体の頭皮または皮
膚に装着していたので、装着による異和感によって睡眠
が乱されるといった課題があったが、本実施例では圧電
素子をマツトレス上に配設することで人体と間接的に接
触して検出を行なう構成であるので、従来のように検出
手段の装着による異和感により睡眠が乱されるといった
ことがなく、通常の就寝状態で入眠状態を判定できると
いった効果がある。
さらに、一定期間使用者の体動パターンを学習し入眠判
定のための閾値を自動的に演算して人眼を判定するので
、体動パターンに個人差があってもその人に応じた閾値
を演算することができるほか、季節や日々の心身状態等
に対しても最適な閾値を演算して人眼を判定することが
できる。
定のための閾値を自動的に演算して人眼を判定するので
、体動パターンに個人差があってもその人に応じた閾値
を演算することができるほか、季節や日々の心身状態等
に対しても最適な閾値を演算して人眼を判定することが
できる。
１０・ぐ一つ７
荷物等をマツトレス上に置くといった場合にも圧電素子
が変形し電圧を発生するが、荷物のような無生命の物体
には大体の心拍や呼吸等に伴うような微小な動きはない
ので、誤動作が生じない。
が変形し電圧を発生するが、荷物のような無生命の物体
には大体の心拍や呼吸等に伴うような微小な動きはない
ので、誤動作が生じない。
すなわち、人体が在床してかつ安静状態である時のみ入
眠状態が判定されるようになっている。
眠状態が判定されるようになっている。
上記実施例では圧電素子をマツトレス上に配設したが、
圧電素子をふとん、シーツ、まくら等の寝具またはベッ
ドフレーム等の寝台に配設してもよい。
圧電素子をふとん、シーツ、まくら等の寝具またはベッ
ドフレーム等の寝台に配設してもよい。
また、上記実施例では圧電素子をマツトレス上に配設し
て、圧電素子と人体とを間接的に接触して体動を検出し
たが、超音波、赤外線、光等のすくなくとも一つを検出
するセンサをベッド自体、ベッドのヘッドボードあるい
はフットボードに設置したり、画像を撮影するカメラを
ベッド自体、ヘッドボードあるいはフットボードに設置
して体動を検出するといった人体と非接触の構成で体動
を検出してもよく、全く無拘束な形で入眠状態を判定で
きるといった効果がある。
て、圧電素子と人体とを間接的に接触して体動を検出し
たが、超音波、赤外線、光等のすくなくとも一つを検出
するセンサをベッド自体、ベッドのヘッドボードあるい
はフットボードに設置したり、画像を撮影するカメラを
ベッド自体、ヘッドボードあるいはフットボードに設置
して体動を検出するといった人体と非接触の構成で体動
を検出してもよく、全く無拘束な形で入眠状態を判定で
きるといった効果がある。
１１タージ
発明の効果
以上のように本発明の入眠判定装置によれば次の効果が
得られる。
得られる。
（１）体動を検出しその大きさと継続時間といった簡単
な変数から入眠状態を判定するので、従来のように脳波
や眼球運動、脈波等の信号から入眠を判定する場合のよ
うな複雑でコストの高い信号処理を行なう必要はなく、
より簡単でコストの安い実用的な形で入眠状態を判定す
ることができる。
な変数から入眠状態を判定するので、従来のように脳波
や眼球運動、脈波等の信号から入眠を判定する場合のよ
うな複雑でコストの高い信号処理を行なう必要はなく、
より簡単でコストの安い実用的な形で入眠状態を判定す
ることができる。
（２）一定期間使用者の体動パターンを学習し入眠判定
のための閾値を自動的に演算して入眠を判定するので、
体動パターンに個人差があってもその人に応じた閾値を
演算することができるほか、季節や日々の心身状態等に
対しても最適な閾値を演算して入眠を判定することがで
きる。
のための閾値を自動的に演算して入眠を判定するので、
体動パターンに個人差があってもその人に応じた閾値を
演算することができるほか、季節や日々の心身状態等に
対しても最適な閾値を演算して入眠を判定することがで
きる。
第１図は本発明の実施例における入眠判定装置の斜視図
、第２図は同装置のブロック図、第３図ａは同装置の増
幅回路からの出力を示す波形図、第３図すは第３図ａの
拡大波形図、第４図は同装置の積分回路からの出力を示
す波形図、第５図ａｂは継続時間Ｔの度数分布図、第６
図は従来の入眠判定装置のブロック図である。 ４・・・体動検出手段、１２・・・体動パターン学習回
路、１５・・・閾値演算回路、１６・・・判定回路。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか１名第 図 Ｔ。
、第２図は同装置のブロック図、第３図ａは同装置の増
幅回路からの出力を示す波形図、第３図すは第３図ａの
拡大波形図、第４図は同装置の積分回路からの出力を示
す波形図、第５図ａｂは継続時間Ｔの度数分布図、第６
図は従来の入眠判定装置のブロック図である。 ４・・・体動検出手段、１２・・・体動パターン学習回
路、１５・・・閾値演算回路、１６・・・判定回路。 代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 はか１名第 図 Ｔ。
Claims (5)
- （１）寝床上の人体の体動を検出する体動検出手段と、
前記体動検出手段の出力信号に基づき就寝時の体動パタ
ーンを学習する体動パターン学習回路と、前記体動パタ
ーン学習回路の学習内容に基づきある閾値を演算する閾
値演算回路と、前記体動検出手段の出力信号に基づき体
動が静止している状態が前記閾値以上継続する場合に人
体が入眠したと判定する判定回路とからなる入眠判定装
置。 - （２）体動パターン学習回路は、体動検出手段の出力信
号に基づき就寝時において体動が静止している状態の継
続時間をカウントするタイマーと、前記継続時間の度数
分布を演算し記憶する度数分布記憶部とからなり、前記
度数分布記憶部は一定期間累積して度数を記憶する請求
項１記載の入眠判定装置。 - （３）体動検出手段は、可撓性の圧電素子からなり、ふ
とん、シーツ、まくらあるいはマットレス等の寝具また
はベッドフレーム等の寝台に配設される請求項１記載の
入眠判定装置。 - （４）体動検出手段は、超音波、赤外線、光等のうちの
少なくとも一つを検出するセンサからなり、ベッド、ヘ
ッドボードあるいはフットボードに設置される請求項１
記載の入眠判定装置。 - （５）体動検出手段は、画像を撮影するカメラからなり
、ベッド、ヘッドボード、フットボードに設置される請
求項１記載の入眠判定装置。
Priority Applications (12)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2135893A JP2817358B2 (ja) | 1990-05-25 | 1990-05-25 | 入眠判定装置 |
| KR1019910701552A KR920700581A (ko) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | 수면검출장치 |
| EP91905439A EP0476138B1 (en) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | Sleep detecting device |
| DE69128225T DE69128225T2 (de) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | Vorrichtung zur anzeige des schlafens |
| PCT/JP1991/000307 WO1991013585A1 (fr) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | Dispositif de detection de sommeil |
| KR1019910701552A KR940008158B1 (ko) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | 수면검출장치 |
| CA002056370A CA2056370C (en) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | Sleep detecting apparatus |
| EP95114954A EP0778003A3 (en) | 1990-03-09 | 1991-03-07 | Presence detecting apparatus |
| FI915228A FI915228A0 (fi) | 1990-03-09 | 1991-11-06 | Soemndetektor. |
| US08/224,104 US5479939A (en) | 1990-03-09 | 1994-04-06 | Sleep detecting apparatus |
| US08/581,116 US5724990A (en) | 1990-03-09 | 1995-12-29 | Human monitoring apparatus |
| US08/978,161 US5902255A (en) | 1990-03-09 | 1997-11-25 | Human monitoring device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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