JPH0670898A - 睡眠状態モニター装置 - Google Patents
睡眠状態モニター装置Info
- Publication number
- JPH0670898A JPH0670898A JP4227596A JP22759692A JPH0670898A JP H0670898 A JPH0670898 A JP H0670898A JP 4227596 A JP4227596 A JP 4227596A JP 22759692 A JP22759692 A JP 22759692A JP H0670898 A JPH0670898 A JP H0670898A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sleep state
- sleeping state
- sleep
- section
- interval
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- Pending
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- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】心電を検出し、心拍のＲ−Ｒ間隔の時系列デー
タをスペクトル解析することによって得られるパワース
ペクトルより副交感神経系の活動度を演算し、睡眠状態
の変化を高精度でモニターする睡眠状態モニター装置を
提供する。 【構成】センサー部１により検出された心電からＲ波検
出部２により心拍のＲ波を検出し、Ｒ波とＲ波の間隔の
時系列データのパワースペクトルから副交感神経系の活
動度を検出する副交感神経活動度演算部３を設け、この
副交感神経活動度演算部３からの出力信号に基づいて生
体の睡眠状態を判定するように構成した。 【効果】計測が簡易であり、心拍数の変化を見て睡眠状
態を判定する場合に比べて、意識の低下状態をより精度
高く知ることができ、高精度で睡眠状態を判定すること
ができるという効果がある。
タをスペクトル解析することによって得られるパワース
ペクトルより副交感神経系の活動度を演算し、睡眠状態
の変化を高精度でモニターする睡眠状態モニター装置を
提供する。 【構成】センサー部１により検出された心電からＲ波検
出部２により心拍のＲ波を検出し、Ｒ波とＲ波の間隔の
時系列データのパワースペクトルから副交感神経系の活
動度を検出する副交感神経活動度演算部３を設け、この
副交感神経活動度演算部３からの出力信号に基づいて生
体の睡眠状態を判定するように構成した。 【効果】計測が簡易であり、心拍数の変化を見て睡眠状
態を判定する場合に比べて、意識の低下状態をより精度
高く知ることができ、高精度で睡眠状態を判定すること
ができるという効果がある。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、心電のＲ−Ｒ間隔に基
づいて生体の睡眠状態をモニターできるようにした睡眠
状態モニター装置に関するものである。
づいて生体の睡眠状態をモニターできるようにした睡眠
状態モニター装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】人間の睡眠状態は一晩を通じて一様では
なく、ノンレム睡眠期とレム睡眠期とが交互に周期的に
数回出現し、その周期が１００分程度（８０〜１２０
分）であることが知られている。各サイクルでは、ノン
レム睡眠期において浅い睡眠状態から深い睡眠状態へと
睡眠状態が次第に移行し、しばらく深い睡眠状態が持続
した後、再び浅い睡眠状態となり、その後、レム睡眠期
が出現するという変化が一般的である。
なく、ノンレム睡眠期とレム睡眠期とが交互に周期的に
数回出現し、その周期が１００分程度（８０〜１２０
分）であることが知られている。各サイクルでは、ノン
レム睡眠期において浅い睡眠状態から深い睡眠状態へと
睡眠状態が次第に移行し、しばらく深い睡眠状態が持続
した後、再び浅い睡眠状態となり、その後、レム睡眠期
が出現するという変化が一般的である。
【０００３】睡眠の状態変化を検出するには、脳波や眼
球運動、筋電などを含む睡眠ポリグラフを用いればよい
が、装置が大規模であり、研究室や病院などの計測設備
を備えた場所でしか利用できないため、睡眠ポリグラフ
に代わる簡易に計測できる手段によって、睡眠状態を精
度良く検出することが望まれている。そこで、比較的検
出が容易な睡眠中の心拍数（脈拍数）に着目し、その変
化から睡眠状態を検出することが考えられている。すな
わち、心拍数（脈拍数）は睡眠が深くなるにつれて減少
し、レム睡眠期には自律神経の活動状態に乱れが生じる
ため心拍数は著しく変動し、多くの場合に増加傾向が見
られ、また、朝方になって覚醒時期が近づくにつれて増
加する傾向があるため、睡眠状態を判定することが可能
となるのである。一方、心電のＲ波とＲ波の間隔（Ｒ−
Ｒ間隔）の時系列データをスペクトル解析すると、０．
３Ｈｚ付近が呼吸性変動を、０．１Ｈｚ付近が血圧性変
動を示し、前者は自律神経系の副交感神経の活動状態
を、後者は交感神経と副交感神経の両方の活動状態を反
映しており、自律神経系の交感神経と副交感神経のそれ
ぞれの活動状態が推定できることが知られている。
球運動、筋電などを含む睡眠ポリグラフを用いればよい
が、装置が大規模であり、研究室や病院などの計測設備
を備えた場所でしか利用できないため、睡眠ポリグラフ
に代わる簡易に計測できる手段によって、睡眠状態を精
度良く検出することが望まれている。そこで、比較的検
出が容易な睡眠中の心拍数（脈拍数）に着目し、その変
化から睡眠状態を検出することが考えられている。すな
わち、心拍数（脈拍数）は睡眠が深くなるにつれて減少
し、レム睡眠期には自律神経の活動状態に乱れが生じる
ため心拍数は著しく変動し、多くの場合に増加傾向が見
られ、また、朝方になって覚醒時期が近づくにつれて増
加する傾向があるため、睡眠状態を判定することが可能
となるのである。一方、心電のＲ波とＲ波の間隔（Ｒ−
Ｒ間隔）の時系列データをスペクトル解析すると、０．
３Ｈｚ付近が呼吸性変動を、０．１Ｈｚ付近が血圧性変
動を示し、前者は自律神経系の副交感神経の活動状態
を、後者は交感神経と副交感神経の両方の活動状態を反
映しており、自律神経系の交感神経と副交感神経のそれ
ぞれの活動状態が推定できることが知られている。
【０００４】このような知見に基づいて、血圧性変動だ
けをみて覚醒期より入眠期までの覚醒度判定を行う装置
が考案されている（特開平１−１３１６４８公報）。ま
た、レム睡眠期を検出するようにした従来例としては、
特開昭６３−２８３６２３号公報や特開６３−２０５５
９２号公報に開示されているように、脈拍数の増減を指
標とするものがある。また、脈拍数の時間的変動を指標
とする睡眠状態判定装置が提案されている。さらに、入
眠時期を検出する従来例としては、特開昭６３−１８２
６７３号公報に開示されているように、就床以降の脈拍
数の増減を指標とするものがある。
けをみて覚醒期より入眠期までの覚醒度判定を行う装置
が考案されている（特開平１−１３１６４８公報）。ま
た、レム睡眠期を検出するようにした従来例としては、
特開昭６３−２８３６２３号公報や特開６３−２０５５
９２号公報に開示されているように、脈拍数の増減を指
標とするものがある。また、脈拍数の時間的変動を指標
とする睡眠状態判定装置が提案されている。さらに、入
眠時期を検出する従来例としては、特開昭６３−１８２
６７３号公報に開示されているように、就床以降の脈拍
数の増減を指標とするものがある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述のような従来の睡
眠状態判定装置は、実際の睡眠状態の変化との一致率に
個人差が大きく、睡眠ポリグラフと比較して精度がかな
り悪いという問題があった。また、就寝者がジェット・
ラグ（ｊｅｔ ｌａｇ）の状態にある場合、心拍数（脈
拍数）が減少しないにもかかわらず深い睡眠が得られる
ことがわかっており、心拍数だけで睡眠状態を判定する
のは精度が低くなる。さらに、睡眠状態は血圧性変動よ
りも呼吸性変動のほうによく反映する。また、今までに
血圧性変動および呼吸性変動を用いて入眠期の睡眠だけ
でなく、一晩の睡眠状態を判定しているものはない。
眠状態判定装置は、実際の睡眠状態の変化との一致率に
個人差が大きく、睡眠ポリグラフと比較して精度がかな
り悪いという問題があった。また、就寝者がジェット・
ラグ（ｊｅｔ ｌａｇ）の状態にある場合、心拍数（脈
拍数）が減少しないにもかかわらず深い睡眠が得られる
ことがわかっており、心拍数だけで睡眠状態を判定する
のは精度が低くなる。さらに、睡眠状態は血圧性変動よ
りも呼吸性変動のほうによく反映する。また、今までに
血圧性変動および呼吸性変動を用いて入眠期の睡眠だけ
でなく、一晩の睡眠状態を判定しているものはない。
【０００６】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、その目的とするところは、心電を検出し、
心拍のＲ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル解析する
ことによって得られるパワースペクトルより副交感神経
系の活動度を演算し、睡眠状態の変化を高精度で判定す
る睡眠状態モニター装置を提供することにある。
ものであり、その目的とするところは、心電を検出し、
心拍のＲ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル解析する
ことによって得られるパワースペクトルより副交感神経
系の活動度を演算し、睡眠状態の変化を高精度で判定す
る睡眠状態モニター装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の睡眠状態モニタ
ー装置は、上記の課題を解決するために、図１に示すよ
うに、生体の心電を検出することのできるセンサー部１
と、検出された心電から心拍のＲ波を検出するＲ波検出
部２と、Ｒ波とＲ波の間隔であるＲ−Ｒ間隔を演算し、
そのＲ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル解析して
０．３Ｈｚ付近のパワースペクトルの面積を演算する副
交感神経活動度演算部３と、前記副交感神経活動度演算
部３からの出力信号より睡眠状態を判定する睡眠状態判
定部４と、その判定結果を表示する表示部５とから構成
されるものである。
ー装置は、上記の課題を解決するために、図１に示すよ
うに、生体の心電を検出することのできるセンサー部１
と、検出された心電から心拍のＲ波を検出するＲ波検出
部２と、Ｒ波とＲ波の間隔であるＲ−Ｒ間隔を演算し、
そのＲ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル解析して
０．３Ｈｚ付近のパワースペクトルの面積を演算する副
交感神経活動度演算部３と、前記副交感神経活動度演算
部３からの出力信号より睡眠状態を判定する睡眠状態判
定部４と、その判定結果を表示する表示部５とから構成
されるものである。
【０００８】
【作用】本発明では、上記のように、Ｒ−Ｒ間隔の時系
列データのパワースペクトルから副交感神経系の活動度
を検出する副交感神経活動度演算部３を設け、この副交
感神経活動度演算部３からの出力信号に基づいて生体の
睡眠状態を判定するようにしたから、計測も簡易であ
り、心拍数の変化を見て睡眠状態を判定する場合に比べ
て、意識の低下状態をより精度高く知ることができ、高
精度で睡眠状態を判定することができる。
列データのパワースペクトルから副交感神経系の活動度
を検出する副交感神経活動度演算部３を設け、この副交
感神経活動度演算部３からの出力信号に基づいて生体の
睡眠状態を判定するようにしたから、計測も簡易であ
り、心拍数の変化を見て睡眠状態を判定する場合に比べ
て、意識の低下状態をより精度高く知ることができ、高
精度で睡眠状態を判定することができる。
【０００９】
【実施例】図１は本発明の睡眠状態モニター装置の構成
を示すブロック図である。図中、１はセンサー部であ
り、生体の心電を検出する。２はＲ波検出部であり、セ
ンサー部１で検出された心電から心拍のＲ波を検出す
る。３は副交感神経活動度演算部であり、Ｒ−Ｒ間隔の
時系列データのパワースペクトルから副交感神経系の活
動度を演算する。４は睡眠状態判定部であり、副交感神
経活動度演算部３で演算された副交感神経系の活動度か
ら睡眠状態を判定する。５は表示部であり、睡眠状態判
定部４の判定結果を表示する。
を示すブロック図である。図中、１はセンサー部であ
り、生体の心電を検出する。２はＲ波検出部であり、セ
ンサー部１で検出された心電から心拍のＲ波を検出す
る。３は副交感神経活動度演算部であり、Ｒ−Ｒ間隔の
時系列データのパワースペクトルから副交感神経系の活
動度を演算する。４は睡眠状態判定部であり、副交感神
経活動度演算部３で演算された副交感神経系の活動度か
ら睡眠状態を判定する。５は表示部であり、睡眠状態判
定部４の判定結果を表示する。
【００１０】図２に心電のＲ−Ｒ間隔の時系列的な変化
を示し、これを周波数分析したパワースペクトルを図３
に示す。図３において斜線で囲まれた０．３Ｈｚ前後の
ＲＳＡ（呼吸性変動）が副交感神経系の活動度を反映し
ている。この斜線で囲まれた部分の面積を時系列に解析
することにより、睡眠状態を判定することができる。
を示し、これを周波数分析したパワースペクトルを図３
に示す。図３において斜線で囲まれた０．３Ｈｚ前後の
ＲＳＡ（呼吸性変動）が副交感神経系の活動度を反映し
ている。この斜線で囲まれた部分の面積を時系列に解析
することにより、睡眠状態を判定することができる。
【００１１】また、図４に副交感神経系活動度の時間的
な変化を示し、それに対応する睡眠深度の時間的な変化
を図５に示す。図中、Ｗは覚醒状態、Ｒはレム睡眠状態
である。両図より副交感神経系活動度がよく睡眠深度に
対応していることがわかる。
な変化を示し、それに対応する睡眠深度の時間的な変化
を図５に示す。図中、Ｗは覚醒状態、Ｒはレム睡眠状態
である。両図より副交感神経系活動度がよく睡眠深度に
対応していることがわかる。
【００１２】
【発明の効果】本発明の睡眠状態モニター装置では、生
体の心電を検出し、検出された心電から心拍のＲ波を検
出し、さらに、Ｒ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル
解析して０．３Ｈｚ付近のパワースペクトルの面積を演
算することにより副交感神経系の活動度を求め、意識の
低下状態をよりよく反映する副交感神経活動度から睡眠
状態を判定するようにしたから計測が簡易で高い精度で
睡眠状態を判定できるという効果がある。
体の心電を検出し、検出された心電から心拍のＲ波を検
出し、さらに、Ｒ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル
解析して０．３Ｈｚ付近のパワースペクトルの面積を演
算することにより副交感神経系の活動度を求め、意識の
低下状態をよりよく反映する副交感神経活動度から睡眠
状態を判定するようにしたから計測が簡易で高い精度で
睡眠状態を判定できるという効果がある。
【図１】本発明の一実施例のブロック図である。
【図２】心電のＲ−Ｒ間隔の時系列を示す波形図であ
る。
る。
【図３】心電のＲ−Ｒ間隔の周波数スペクトルを示す図
である。
である。
【図４】副交感神経活動度の時間的変化を示す図であ
る。
る。
【図５】睡眠深度の時間的変化を示す図である。
１ センサー部 ２ Ｒ波検出部 ３ 副交感神経活動度演算部 ４ 睡眠状態判定部 ５ 表示部
Claims (1)
- 【請求項１】 生体の心電を検出することのできるセ
ンサー部と、検出された心電から心拍のＲ波を検出する
Ｒ波検出部と、Ｒ波とＲ波の間隔であるＲ−Ｒ間隔を演
算し、そのＲ−Ｒ間隔の時系列データをスペクトル解析
して０．３Ｈｚ付近のパワースペクトルの面積を演算す
る副交感神経活動度演算部と、前記副交感神経活動度演
算部からの出力信号より睡眠状態を判定する睡眠状態判
定部と、その判定結果を表示する表示部から構成される
ことを特徴とする睡眠状態モニター装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4227596A JPH0670898A (ja) | 1992-08-26 | 1992-08-26 | 睡眠状態モニター装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4227596A JPH0670898A (ja) | 1992-08-26 | 1992-08-26 | 睡眠状態モニター装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0670898A true JPH0670898A (ja) | 1994-03-15 |
Family
ID=16863409
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4227596A Pending JPH0670898A (ja) | 1992-08-26 | 1992-08-26 | 睡眠状態モニター装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0670898A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09294731A (ja) * | 1996-05-07 | 1997-11-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 睡眠モニター装置と目覚まし装置 |
| JPH105184A (ja) * | 1996-04-23 | 1998-01-13 | Nissan Motor Co Ltd | メンタルストレス判定装置 |
| JPH10137228A (ja) * | 1996-11-07 | 1998-05-26 | Nissan Motor Co Ltd | メンタルストレス判定装置 |
| JPH10165380A (ja) * | 1996-12-13 | 1998-06-23 | Yamaha Motor Co Ltd | 疲労度判定方法及び疲労度判定装置及びその装置を用 いた作業の適正化システム |
| JP2002291710A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-08 | Denso Corp | 睡眠解析装置及びプログラム並びに記録媒体 |
| US6890304B1 (en) | 1995-05-12 | 2005-05-10 | Seiko Epson Corporation | Device for diagnosing physiological state and device for controlling the same |
| US7706516B2 (en) | 2002-10-02 | 2010-04-27 | Avaya Inc. | Intelligent handling of message refusal |
| JP2013202121A (ja) * | 2012-03-27 | 2013-10-07 | Fujitsu Ltd | 睡眠状態判定装置及び睡眠状態判定方法 |
| US9572095B2 (en) | 2002-05-06 | 2017-02-14 | Avaya Inc. | Intelligent selection of message delivery mechanism |
-
1992
- 1992-08-26 JP JP4227596A patent/JPH0670898A/ja active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6890304B1 (en) | 1995-05-12 | 2005-05-10 | Seiko Epson Corporation | Device for diagnosing physiological state and device for controlling the same |
| JPH105184A (ja) * | 1996-04-23 | 1998-01-13 | Nissan Motor Co Ltd | メンタルストレス判定装置 |
| JPH09294731A (ja) * | 1996-05-07 | 1997-11-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 睡眠モニター装置と目覚まし装置 |
| JPH10137228A (ja) * | 1996-11-07 | 1998-05-26 | Nissan Motor Co Ltd | メンタルストレス判定装置 |
| JPH10165380A (ja) * | 1996-12-13 | 1998-06-23 | Yamaha Motor Co Ltd | 疲労度判定方法及び疲労度判定装置及びその装置を用 いた作業の適正化システム |
| JP2002291710A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-08 | Denso Corp | 睡眠解析装置及びプログラム並びに記録媒体 |
| JP4731031B2 (ja) * | 2001-03-30 | 2011-07-20 | 株式会社デンソー | 睡眠解析装置及びプログラム並びに記録媒体 |
| US9572095B2 (en) | 2002-05-06 | 2017-02-14 | Avaya Inc. | Intelligent selection of message delivery mechanism |
| US7706516B2 (en) | 2002-10-02 | 2010-04-27 | Avaya Inc. | Intelligent handling of message refusal |
| JP2013202121A (ja) * | 2012-03-27 | 2013-10-07 | Fujitsu Ltd | 睡眠状態判定装置及び睡眠状態判定方法 |
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