JPH09201343A - 覚醒状態及び睡眠深度の検出方法 - Google Patents
覚醒状態及び睡眠深度の検出方法Info
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- JPH09201343A JPH09201343A JP8032620A JP3262096A JPH09201343A JP H09201343 A JPH09201343 A JP H09201343A JP 8032620 A JP8032620 A JP 8032620A JP 3262096 A JP3262096 A JP 3262096A JP H09201343 A JPH09201343 A JP H09201343A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 電気的なノイズの影響を受けることなく、高
い信頼性で、人体が覚醒状態にあるか、睡眠状態にある
かを検出することが出来る方法を提供する。 【解決手段】 覚醒状態検出方法は、人体の皮膚血流量
を測定する血流量計から一群の測定データを採取するス
テップＳ１と、前記一群の測定データに周波数解析を施
すステップＳ２と、周波数解析の結果から０.０５Ｈｚ
〜０.３Ｈｚの周波数成分のピーク値を検出するステッ
プＳ３と、該ピーク値が所定の閾値を越えたとき、覚醒
状態から睡眠状態に陥ったものと判定するステップＳ４
とを有している。
い信頼性で、人体が覚醒状態にあるか、睡眠状態にある
かを検出することが出来る方法を提供する。 【解決手段】 覚醒状態検出方法は、人体の皮膚血流量
を測定する血流量計から一群の測定データを採取するス
テップＳ１と、前記一群の測定データに周波数解析を施
すステップＳ２と、周波数解析の結果から０.０５Ｈｚ
〜０.３Ｈｚの周波数成分のピーク値を検出するステッ
プＳ３と、該ピーク値が所定の閾値を越えたとき、覚醒
状態から睡眠状態に陥ったものと判定するステップＳ４
とを有している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人体の睡眠状態や
睡眠の深さを検出する方法に関し、特に電気的なノイズ
の影響を受け難い、睡眠状態及び睡眠深度の検出方法に
関するものである。
睡眠の深さを検出する方法に関し、特に電気的なノイズ
の影響を受け難い、睡眠状態及び睡眠深度の検出方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】外科手術等においては、患者が麻酔によ
ってどの程度の深さで睡眠状態に陥っているかを知るこ
とが必要であり、従来は、患者の脳波の波形や、心電図
のＲ−Ｒ間隔から、睡眠深度の大小が推定されている
(「自律神経機能検査」日本自律神経学会編、分光堂発
行、第２５頁、第１１８頁〜１２６頁参照)。
ってどの程度の深さで睡眠状態に陥っているかを知るこ
とが必要であり、従来は、患者の脳波の波形や、心電図
のＲ−Ｒ間隔から、睡眠深度の大小が推定されている
(「自律神経機能検査」日本自律神経学会編、分光堂発
行、第２５頁、第１１８頁〜１２６頁参照)。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、脳波や
心電図による従来の睡眠深度検出方法では、検出対象と
なる信号が生体電気信号であるため、電気メス等から発
生する電気ノイズの影響を受け易く、ノイズの混入によ
って、検出結果の信頼性が著しく低下する問題があっ
た。そこで本発明の目的は、電気的なノイズの影響を受
けることなく、高い信頼性で、覚醒状態(人体が覚醒状
態にあるか、睡眠状態にあるかの区別)と、睡眠深度(睡
眠状態における睡眠の深さ)を検出することが出来る新
規な方法を提供することである。
心電図による従来の睡眠深度検出方法では、検出対象と
なる信号が生体電気信号であるため、電気メス等から発
生する電気ノイズの影響を受け易く、ノイズの混入によ
って、検出結果の信頼性が著しく低下する問題があっ
た。そこで本発明の目的は、電気的なノイズの影響を受
けることなく、高い信頼性で、覚醒状態(人体が覚醒状
態にあるか、睡眠状態にあるかの区別)と、睡眠深度(睡
眠状態における睡眠の深さ)を検出することが出来る新
規な方法を提供することである。
【０００４】
【課題を解決する為の手段】発明者らは、上記目的を達
成するべく鋭意研究を重ねた結果、人体の睡眠状態にお
いては、皮膚血流量の変動波形に、心臓の脈動成分(０.
８〜１．２Ｈｚ程度)とは異なる周波数成分が存在する
ことを発見し、更に、該周波数成分と睡眠の深度との関
係を調べたところ、両者には深い関係があることが明ら
かとなった。
成するべく鋭意研究を重ねた結果、人体の睡眠状態にお
いては、皮膚血流量の変動波形に、心臓の脈動成分(０.
８〜１．２Ｈｚ程度)とは異なる周波数成分が存在する
ことを発見し、更に、該周波数成分と睡眠の深度との関
係を調べたところ、両者には深い関係があることが明ら
かとなった。
【０００５】そこで、本発明に係る覚醒状態の検出方法
においては、先ず第１ステップにて、人体の皮膚血流量
或いは皮膚血流量に直接に関係するその他の生理量の時
間変化を測定する測定手段から一群の測定データを採取
し、第２ステップにて、前記一群の測定データに周波数
解析を施し、第３ステップにて、周波数解析の結果に基
づいて人体が覚醒状態であるか、睡眠状態であるかを判
定する。尚、皮膚血流量に直接に関係するその他の生理
量としては、皮膚温、血圧、脈波等が採用可能である。
においては、先ず第１ステップにて、人体の皮膚血流量
或いは皮膚血流量に直接に関係するその他の生理量の時
間変化を測定する測定手段から一群の測定データを採取
し、第２ステップにて、前記一群の測定データに周波数
解析を施し、第３ステップにて、周波数解析の結果に基
づいて人体が覚醒状態であるか、睡眠状態であるかを判
定する。尚、皮膚血流量に直接に関係するその他の生理
量としては、皮膚温、血圧、脈波等が採用可能である。
【０００６】発明者らの実験結果によれば、被験者の睡
眠がある程度深くなって、被験者が完全に睡眠状態に陥
った場合、上述の生理量の変化に、ある特定の周波数成
分が発生することが明らかとなっている。従って、生理
量の測定データに周波数解析を施せば、睡眠が浅い場合
には、上述の周波数成分は現われないが、睡眠がある程
度深くなると、上述の周波数成分がピークとなって現わ
れることになる。そこで、該ピークの有無によって、人
体が覚醒状態にあるか、睡眠状態にあるかを判定するこ
とが出来る。
眠がある程度深くなって、被験者が完全に睡眠状態に陥
った場合、上述の生理量の変化に、ある特定の周波数成
分が発生することが明らかとなっている。従って、生理
量の測定データに周波数解析を施せば、睡眠が浅い場合
には、上述の周波数成分は現われないが、睡眠がある程
度深くなると、上述の周波数成分がピークとなって現わ
れることになる。そこで、該ピークの有無によって、人
体が覚醒状態にあるか、睡眠状態にあるかを判定するこ
とが出来る。
【０００７】具体的には、第１ステップでは、人体の皮
膚血流量の測定データが採取され、第３ステップでは、
０.０５Ｈｚ乃至０.３Ｈｚの周波数成分のピーク値を検
出し、該ピーク値が所定の閾値を越えているとき、睡眠
状態であると判定する。
膚血流量の測定データが採取され、第３ステップでは、
０.０５Ｈｚ乃至０.３Ｈｚの周波数成分のピーク値を検
出し、該ピーク値が所定の閾値を越えているとき、睡眠
状態であると判定する。
【０００８】生理量として、人体の皮膚血流量を採用し
た場合には、睡眠がある程度深くなると、０.０５Ｈｚ
乃至０.３Ｈｚの周波数帯域にピークが現われる。そこ
で、該ピーク値を検出し、該ピーク値が所定の閾値を越
えていれば、睡眠状態であると判定することによって、
覚醒状態であるか、睡眠状態であるかを確実に判別する
ことが出来る。
た場合には、睡眠がある程度深くなると、０.０５Ｈｚ
乃至０.３Ｈｚの周波数帯域にピークが現われる。そこ
で、該ピーク値を検出し、該ピーク値が所定の閾値を越
えていれば、睡眠状態であると判定することによって、
覚醒状態であるか、睡眠状態であるかを確実に判別する
ことが出来る。
【０００９】又、本発明に係る睡眠深度の検出方法は、
人体の皮膚血流量或いは皮膚血流量に直接に関係するそ
の他の生理量の時間変化を測定する測定手段から一群の
測定データを採取する第１ステップと、前記一群の測定
データに周波数解析を施す第２ステップと、周波数解析
の結果に基づいて人体の睡眠深度の大小を判定する第３
ステップとを有している。
人体の皮膚血流量或いは皮膚血流量に直接に関係するそ
の他の生理量の時間変化を測定する測定手段から一群の
測定データを採取する第１ステップと、前記一群の測定
データに周波数解析を施す第２ステップと、周波数解析
の結果に基づいて人体の睡眠深度の大小を判定する第３
ステップとを有している。
【００１０】発明者らの実験結果によれば、被験者の睡
眠がある程度深くなって、被験者が完全に睡眠状態に陥
った場合、生理量の変化には、上述の特定周波数とは異
なる周波数位置にピークが発生し、更に睡眠が深くなる
につれて、該ピーク位置がより高周波数側に移動するこ
とが明らかとなっている。従って、周波数解析の結果を
時間の経過に伴って観測し、ピーク位置がより高周波数
側に発生していれば、睡眠深度はより大きくなっている
ものと判定することが出来る。
眠がある程度深くなって、被験者が完全に睡眠状態に陥
った場合、生理量の変化には、上述の特定周波数とは異
なる周波数位置にピークが発生し、更に睡眠が深くなる
につれて、該ピーク位置がより高周波数側に移動するこ
とが明らかとなっている。従って、周波数解析の結果を
時間の経過に伴って観測し、ピーク位置がより高周波数
側に発生していれば、睡眠深度はより大きくなっている
ものと判定することが出来る。
【００１１】具体的には、第１ステップでは、人体の皮
膚血流量の測定データが採取され、第３ステップでは、
周波数解析の結果から０.４Ｈｚ乃至０.７５Ｈｚの周波
数成分のピーク位置を検出し、該ピーク位置が高周波数
側に発生する程、より睡眠深度が大きいと判定する。
膚血流量の測定データが採取され、第３ステップでは、
周波数解析の結果から０.４Ｈｚ乃至０.７５Ｈｚの周波
数成分のピーク位置を検出し、該ピーク位置が高周波数
側に発生する程、より睡眠深度が大きいと判定する。
【００１２】生理量として、人体の皮膚血流量を採用し
た場合には、睡眠がある程度深くなると、０.４Ｈｚ乃
至０.７５Ｈｚの周波数帯域内にピークが現われ、該ピ
ーク位置は、睡眠深度が大きくなるにつれて、より高周
波数側に移動する。従って、該ピーク位置によって、睡
眠深度の大小を判定することが出来る。
た場合には、睡眠がある程度深くなると、０.４Ｈｚ乃
至０.７５Ｈｚの周波数帯域内にピークが現われ、該ピ
ーク位置は、睡眠深度が大きくなるにつれて、より高周
波数側に移動する。従って、該ピーク位置によって、睡
眠深度の大小を判定することが出来る。
【００１３】
【発明の効果】本発明に係る覚醒状態及び睡眠深度の検
出方法によれば、測定対象が皮膚血流量等の非電気的生
体信号であるから、測定時に電気的なノイズの影響を受
けることがない。従って、高い信頼性で、覚醒状態及び
睡眠深度を検出することが出来る。
出方法によれば、測定対象が皮膚血流量等の非電気的生
体信号であるから、測定時に電気的なノイズの影響を受
けることがない。従って、高い信頼性で、覚醒状態及び
睡眠深度を検出することが出来る。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につ
き、図面に沿って具体的に説明する。図１は、睡眠深度
検出装置の全体構成を表わしており、人体の皮膚血流量
を測定するためのレーザ式血流量計(１)の出力端が、Ｆ
ＦＴ解析装置(２)へ接続され、ＦＦＴ解析装置(２)の出
力端はモニター(３)へ接続されている。
き、図面に沿って具体的に説明する。図１は、睡眠深度
検出装置の全体構成を表わしており、人体の皮膚血流量
を測定するためのレーザ式血流量計(１)の出力端が、Ｆ
ＦＴ解析装置(２)へ接続され、ＦＦＴ解析装置(２)の出
力端はモニター(３)へ接続されている。
【００１５】レーザ式血流量計(１)は、人体の皮膚へ向
けて特定周波数のレーザ光を照射して、その反射光の強
度に基づいて、皮膚血管内を流れる血液の流量を測定す
るものである。ＦＦＴ解析装置(２)は、皮膚血流量の測
定データに高速フーリエ変換を施して、皮膚血流量の変
化の周波数成分を解析するものである。又、モニター
(３)は、ＦＦＴ解析装置(２)による周波数解析の結果を
表示するものである。
けて特定周波数のレーザ光を照射して、その反射光の強
度に基づいて、皮膚血管内を流れる血液の流量を測定す
るものである。ＦＦＴ解析装置(２)は、皮膚血流量の測
定データに高速フーリエ変換を施して、皮膚血流量の変
化の周波数成分を解析するものである。又、モニター
(３)は、ＦＦＴ解析装置(２)による周波数解析の結果を
表示するものである。
【００１６】一方、図２は、上記装置による睡眠深度検
出手順を表わしている。先ずステップＳ１にて、レーザ
式血流量計から皮膚血流量の測定データを採取し、ステ
ップＳ２では、時間の経過に伴って周期的に得られる複
数の測定データ群を対象として、各測定データ群に周波
数解析を施す。
出手順を表わしている。先ずステップＳ１にて、レーザ
式血流量計から皮膚血流量の測定データを採取し、ステ
ップＳ２では、時間の経過に伴って周期的に得られる複
数の測定データ群を対象として、各測定データ群に周波
数解析を施す。
【００１７】次にステップＳ３では、各測定データ群に
ついて、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈｚの周波数成分のピーク
値を検出し、続いてステップＳ４にて、該ピーク値を所
定の閾値と比較することによって、測定データ群毎に覚
醒状態を判定する。即ち、ピーク値が閾値を下回ってい
るときは、覚醒状態と判定し、ピーク値が閾値を上回っ
ているときは、睡眠状態と判定するのである。
ついて、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈｚの周波数成分のピーク
値を検出し、続いてステップＳ４にて、該ピーク値を所
定の閾値と比較することによって、測定データ群毎に覚
醒状態を判定する。即ち、ピーク値が閾値を下回ってい
るときは、覚醒状態と判定し、ピーク値が閾値を上回っ
ているときは、睡眠状態と判定するのである。
【００１８】一方、ステップＳ５では、各測定データ群
について０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数成分のピーク
位置を検出し、続いてステップＳ６にて、各測定データ
群についてのピーク位置を相互に比較することによっ
て、睡眠深度の大小を判定する。即ち、ピーク位置が高
周波数側へ移動している程、睡眠深度がより大きくなっ
ていると判定するのである。尚、リアルタイムに睡眠深
度を検出する場合は、その時点の測定データ群について
のピーク位置を、過去の１或いは複数の測定データ群に
ついてのピーク位置と比較して、ピーク位置の時間変化
を観測すればよい。
について０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数成分のピーク
位置を検出し、続いてステップＳ６にて、各測定データ
群についてのピーク位置を相互に比較することによっ
て、睡眠深度の大小を判定する。即ち、ピーク位置が高
周波数側へ移動している程、睡眠深度がより大きくなっ
ていると判定するのである。尚、リアルタイムに睡眠深
度を検出する場合は、その時点の測定データ群について
のピーク位置を、過去の１或いは複数の測定データ群に
ついてのピーク位置と比較して、ピーク位置の時間変化
を観測すればよい。
【００１９】最後にステップＳ７にて、覚醒状態の判定
結果と睡眠深度の判定結果に基づいて、総合判定を行な
う。
結果と睡眠深度の判定結果に基づいて、総合判定を行な
う。
【００２０】図４(ａ)〜(ｄ)は、４１歳の女性の患者が
麻酔薬の投与によって覚醒状態から深い睡眠状態に陥る
過程における、指部皮膚血流量の実測値をグラフ化した
ものである。尚、各グラフは、測定開始(麻酔薬の投与
時点)から０分後、２０分後、４０分後、及び６０分後
を時間軸の原点として、夫々約５００秒間における血流
量の変化を表わしたものである。
麻酔薬の投与によって覚醒状態から深い睡眠状態に陥る
過程における、指部皮膚血流量の実測値をグラフ化した
ものである。尚、各グラフは、測定開始(麻酔薬の投与
時点)から０分後、２０分後、４０分後、及び６０分後
を時間軸の原点として、夫々約５００秒間における血流
量の変化を表わしたものである。
【００２１】そして、図４(ａ)〜(ｄ)に示す５００秒間
毎の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラ
フ化したものが、図３(ａ)〜(ｄ)である。図３(ａ)は、
測定開始後０分から５００秒間における測定データにつ
いての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈ
ｚの周波数帯域と０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数帯域
の何れにも、大きなピークは現われていない。従って、
この時点で、患者は未だ覚醒状態にあると判定すること
が出来る。
毎の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラ
フ化したものが、図３(ａ)〜(ｄ)である。図３(ａ)は、
測定開始後０分から５００秒間における測定データにつ
いての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈ
ｚの周波数帯域と０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数帯域
の何れにも、大きなピークは現われていない。従って、
この時点で、患者は未だ覚醒状態にあると判定すること
が出来る。
【００２２】図３(ｂ)は、測定開始後２０分から５００
秒間における測定データについての解析結果を表わして
おり、０.１５Ｈｚ付近には、所定の閾値を越える大き
なピークを有する周波数成分Ｗ１が発生している。従っ
て、この時点で、患者は睡眠状態に陥ったものと判定す
ることが出来る。しかし、０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周
波数帯域には、大きなピークは現われていないので、睡
眠状態は浅いものと判定することが出来る。
秒間における測定データについての解析結果を表わして
おり、０.１５Ｈｚ付近には、所定の閾値を越える大き
なピークを有する周波数成分Ｗ１が発生している。従っ
て、この時点で、患者は睡眠状態に陥ったものと判定す
ることが出来る。しかし、０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周
波数帯域には、大きなピークは現われていないので、睡
眠状態は浅いものと判定することが出来る。
【００２３】又、図３(ｃ)は、測定開始後４０分から５
００秒間における測定データについての解析結果を表わ
しており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する周
波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.６８Ｈｚ付近
にも所定の閾値を越える大きなピークを有する周波数成
分Ｗ２が発生している。従って、睡眠状態は、図３(ｂ)
の場合よりも深まったものと判定出来る。しかし、後者
の周波数成分Ｗ２のピーク位置は、後述する図３(ｄ)の
場合よりも低周波数側に発生しているので、睡眠深度は
比較的小さいものと判定される。尚、周波数成分Ｗ１及
びＷ２についての閾値は経験的に適切な値に決定するこ
とが出来る。
００秒間における測定データについての解析結果を表わ
しており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する周
波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.６８Ｈｚ付近
にも所定の閾値を越える大きなピークを有する周波数成
分Ｗ２が発生している。従って、睡眠状態は、図３(ｂ)
の場合よりも深まったものと判定出来る。しかし、後者
の周波数成分Ｗ２のピーク位置は、後述する図３(ｄ)の
場合よりも低周波数側に発生しているので、睡眠深度は
比較的小さいものと判定される。尚、周波数成分Ｗ１及
びＷ２についての閾値は経験的に適切な値に決定するこ
とが出来る。
【００２４】更に、図３(ｄ)は、測定開始後６０分から
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する
周波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.７５Ｈｚ付
近にも大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生して
いる。この場合、後者の周波数成分Ｗ２のピーク位置
は、前述の図３(ｃ)の場合よりも高周波数側に移動して
いるので、睡眠深度は充分に大きいものと判定される。
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する
周波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.７５Ｈｚ付
近にも大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生して
いる。この場合、後者の周波数成分Ｗ２のピーク位置
は、前述の図３(ｃ)の場合よりも高周波数側に移動して
いるので、睡眠深度は充分に大きいものと判定される。
【００２５】図６(ａ)〜(ｄ)は、同上の患者が麻酔薬の
投与によって睡眠状態に陥る過程における額部皮膚血流
量の実測値をグラフ化したものである。同様に各グラフ
は、測定開始(麻酔薬の投与時点)から０分後、２０分
後、４０分後、及び６０分後を時間軸の原点として、夫
々約５００秒間における血流量の変化を表わしたもので
ある。
投与によって睡眠状態に陥る過程における額部皮膚血流
量の実測値をグラフ化したものである。同様に各グラフ
は、測定開始(麻酔薬の投与時点)から０分後、２０分
後、４０分後、及び６０分後を時間軸の原点として、夫
々約５００秒間における血流量の変化を表わしたもので
ある。
【００２６】そして、図６(ａ)〜(ｄ)に示す５００秒間
毎の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラ
フ化したものが、図５(ａ)〜(ｄ)である。図５(ａ)は、
測定開始後０分から５００秒間における測定データにつ
いての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈ
ｚの周波数帯域と０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数帯域
の何れにも、大きなピークは現われていない。従って、
この時点で、患者は未だ覚醒状態にあると判定すること
が出来る。
毎の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラ
フ化したものが、図５(ａ)〜(ｄ)である。図５(ａ)は、
測定開始後０分から５００秒間における測定データにつ
いての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈ
ｚの周波数帯域と０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数帯域
の何れにも、大きなピークは現われていない。従って、
この時点で、患者は未だ覚醒状態にあると判定すること
が出来る。
【００２７】図５(ｂ)は、測定開始後２０分から５００
秒間における測定データについての解析結果を表わして
おり、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する周波数
成分Ｗ１が発生している。従って、この時点で、患者は
睡眠状態に陥ったものと判定することが出来る。しか
し、０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数帯域には、大きな
ピークは現われていないので、睡眠状態は浅いものと判
定することが出来る。
秒間における測定データについての解析結果を表わして
おり、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する周波数
成分Ｗ１が発生している。従って、この時点で、患者は
睡眠状態に陥ったものと判定することが出来る。しか
し、０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数帯域には、大きな
ピークは現われていないので、睡眠状態は浅いものと判
定することが出来る。
【００２８】又、図５(ｃ)は、測定開始後４０分から５
００秒間における測定データについての解析結果を表わ
しており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する周
波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.６８Ｈｚ付近
にも大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生してい
る。従って、睡眠状態は、図５(ｂ)の場合よりも深まっ
たものと判定出来る。しかし、後者の周波数成分Ｗ２の
ピーク位置は、後述する図５(ｄ)の場合よりも低周波数
側に発生しているので、睡眠深度は比較的小さいものと
判定される。
００秒間における測定データについての解析結果を表わ
しており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する周
波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.６８Ｈｚ付近
にも大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生してい
る。従って、睡眠状態は、図５(ｂ)の場合よりも深まっ
たものと判定出来る。しかし、後者の周波数成分Ｗ２の
ピーク位置は、後述する図５(ｄ)の場合よりも低周波数
側に発生しているので、睡眠深度は比較的小さいものと
判定される。
【００２９】更に、図５(ｄ)は、測定開始後６０分から
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する
周波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.７５Ｈｚ付
近にも大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生して
いる。この場合、後者の周波数成分Ｗ２のピーク位置
は、前述の図５(ｃ)の場合よりも高周波数側に移動して
いるので、睡眠深度は充分に大きいものと判定される。
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.１５Ｈｚ付近に大きなピークを有する
周波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.７５Ｈｚ付
近にも大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生して
いる。この場合、後者の周波数成分Ｗ２のピーク位置
は、前述の図５(ｃ)の場合よりも高周波数側に移動して
いるので、睡眠深度は充分に大きいものと判定される。
【００３０】図８(ａ)(ｂ)は、７１歳の男性が自然に睡
眠に陥る過程における指部皮膚血流量の実測値をグラフ
化したものである。各グラフは、測定開始から０分後及
び２０分後を時間軸の原点として、夫々約５００秒間に
おける血流量の変化を表わしたものである。
眠に陥る過程における指部皮膚血流量の実測値をグラフ
化したものである。各グラフは、測定開始から０分後及
び２０分後を時間軸の原点として、夫々約５００秒間に
おける血流量の変化を表わしたものである。
【００３１】そして、図８(ａ)(ｂ)に示す５００秒間毎
の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラフ
化したものが、図７(ａ)(ｂ)である。即ち、図７(ａ)
は、測定開始後０分から５００秒間における測定データ
についての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.
３Ｈｚの周波数帯域と０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数
帯域の何れにも、大きなピークは現われていない。従っ
て、この時点で、患者は未だ覚醒状態にあると判定する
ことが出来る。
の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラフ
化したものが、図７(ａ)(ｂ)である。即ち、図７(ａ)
は、測定開始後０分から５００秒間における測定データ
についての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.
３Ｈｚの周波数帯域と０.４Ｈｚ〜０.７５Ｈｚの周波数
帯域の何れにも、大きなピークは現われていない。従っ
て、この時点で、患者は未だ覚醒状態にあると判定する
ことが出来る。
【００３２】一方、図７(ｂ)は、測定開始後２０分から
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.３Ｈｚ付近に大きなピークを有する周
波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.５７Ｈｚ付近
にも比較的大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生
している。従って、この時点で、患者は睡眠状態に陥っ
たものと判定することが出来る。
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.３Ｈｚ付近に大きなピークを有する周
波数成分Ｗ１が発生していると共に、０.５７Ｈｚ付近
にも比較的大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生
している。従って、この時点で、患者は睡眠状態に陥っ
たものと判定することが出来る。
【００３３】図１０(ａ)(ｂ)は、６６歳の男性が自然に
睡眠に陥る過程における鼻部皮膚血流量の実測値をグラ
フ化したものである。同様に各グラフは、測定開始から
０分後及び２０分後を時間の原点として、夫々約５００
秒間における血流量の変化を表わしたものである。
睡眠に陥る過程における鼻部皮膚血流量の実測値をグラ
フ化したものである。同様に各グラフは、測定開始から
０分後及び２０分後を時間の原点として、夫々約５００
秒間における血流量の変化を表わしたものである。
【００３４】そして、図１０(ａ)(ｂ)に示す５００秒間
毎の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラ
フ化したものが、図９(ａ)(ｂ)である。図９(ａ)は、測
定開始後０分から５００秒間における測定データについ
ての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈｚ
の周波数帯域には、大きなピークは現われていない。一
方、０.４２Ｈｚ付近には、比較的大きなピークを有す
る周波数成分Ｗ２が現われているが、そのピーク位置
は、後述する図９(ｂ)の場合よりも低周波数側に発生し
ているので、睡眠状態は極く浅く、覚醒状態に近いもの
と判定される。
毎の測定データ群に夫々周波数解析を施した結果をグラ
フ化したものが、図９(ａ)(ｂ)である。図９(ａ)は、測
定開始後０分から５００秒間における測定データについ
ての解析結果を表わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈｚ
の周波数帯域には、大きなピークは現われていない。一
方、０.４２Ｈｚ付近には、比較的大きなピークを有す
る周波数成分Ｗ２が現われているが、そのピーク位置
は、後述する図９(ｂ)の場合よりも低周波数側に発生し
ているので、睡眠状態は極く浅く、覚醒状態に近いもの
と判定される。
【００３５】一方、図９(ｂ)は、測定開始後２０分から
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈｚの周波数帯域に関
しては、ピークの有無が判然としない。しかし、０.５
Ｈｚ付近に大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生
しており、そのピーク位置は、前述の図９(ａ)の場合よ
りも高周波数側に移動しているので、被験者は、睡眠状
態に陥ったものと判定される。尚、図９(ａ)(ｂ)に現わ
れている０.８Ｈｚ付近のピークは、心臓の脈動による
周波数成分である。
５００秒間における測定データについての解析結果を表
わしており、０.０５Ｈｚ〜０.３Ｈｚの周波数帯域に関
しては、ピークの有無が判然としない。しかし、０.５
Ｈｚ付近に大きなピークを有する周波数成分Ｗ２が発生
しており、そのピーク位置は、前述の図９(ａ)の場合よ
りも高周波数側に移動しているので、被験者は、睡眠状
態に陥ったものと判定される。尚、図９(ａ)(ｂ)に現わ
れている０.８Ｈｚ付近のピークは、心臓の脈動による
周波数成分である。
【００３６】上述の如く、本発明に係る覚醒状態及び睡
眠深度の検出方法によれば、測定対象が非電気的な皮膚
血流量であるから、測定時に電気的なノイズの影響を受
けることがない。従って、高い信頼性で、覚醒状態及び
睡眠深度を検出することが出来る。
眠深度の検出方法によれば、測定対象が非電気的な皮膚
血流量であるから、測定時に電気的なノイズの影響を受
けることがない。従って、高い信頼性で、覚醒状態及び
睡眠深度を検出することが出来る。
【００３７】睡眠深度の検出に有効な非電気的な生理量
としては、皮膚血流量の他に、皮膚温、血圧、脈波等が
採用可能であり、皮膚温はサーミスタ温度計によって、
血圧は、皮膚に圧力をかけた状態でＬＥＤからの光を照
射する方式の血圧計によって、脈波は、皮膚にＬＥＤか
らの光を照射する方式の脈波計によって、夫々測定する
ことが出来る。
としては、皮膚血流量の他に、皮膚温、血圧、脈波等が
採用可能であり、皮膚温はサーミスタ温度計によって、
血圧は、皮膚に圧力をかけた状態でＬＥＤからの光を照
射する方式の血圧計によって、脈波は、皮膚にＬＥＤか
らの光を照射する方式の脈波計によって、夫々測定する
ことが出来る。
【００３８】上記実施の形態の説明は、本発明を説明す
るためのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を
限定し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。
又、本発明の各部構成は上記実施の形態に限らず、特許
請求の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能で
あることは勿論である。
るためのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を
限定し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。
又、本発明の各部構成は上記実施の形態に限らず、特許
請求の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能で
あることは勿論である。
【図１】本発明に係る睡眠深度検出装置の構成を表わす
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】本発明に係る覚醒状態及び睡眠深度の検出方法
を表わす工程図である。
を表わす工程図である。
【図３】ある被験者についての指部皮膚血流量を測定対
象とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
象とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
【図４】該被験者の指部皮膚血流量の変化を表わすグラ
フである。
フである。
【図５】該被験者についての額部皮膚血流量を測定対象
とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
【図６】該被験者の額部皮膚血流量の変化を表わすグラ
フである。
フである。
【図７】他の被験者についての指部皮膚血流量を測定対
象とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
象とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
【図８】該被験者の指部皮膚血流量の変化を表わすグラ
フである。
フである。
【図９】更に他の被験者についての鼻部皮膚血流量を測
定対象とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
定対象とする周波数解析の結果を表わすグラフである。
【図１０】該被験者の鼻部皮膚血流量の変化を表わすグ
ラフである。
ラフである。
(１) レーザ式血流量計 (２) ＦＦＴ解析装置 (３) モニター
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 源野 広和 大阪府守口市京阪本通２丁目５番５号 三 洋電機株式会社内 (72)発明者 神原 修 大阪府守口市京阪本通２丁目５番５号 三 洋電機株式会社内 (72)発明者 鈴木 龍司 大阪府守口市京阪本通２丁目５番５号 三 洋電機株式会社内
Claims (4)
- 【請求項１】 人体の皮膚血流量或いは皮膚血流量に直
接に関係するその他の生理量の時間変化を測定する測定
手段から一群の測定データを採取する第１ステップと、
前記一群の測定データに周波数解析を施す第２ステップ
と、周波数解析の結果に基づいて人体が覚醒状態である
か、睡眠状態であるかを判定する第３ステップとを有す
る覚醒状態の検出方法。 - 【請求項２】 第１ステップでは、人体の皮膚血流量の
測定データが採取され、第３ステップでは、０.０５Ｈ
ｚ乃至０.３Ｈｚの周波数成分のピーク値を検出し、該
ピーク値が所定の閾値を越えているとき、睡眠状態であ
ると判定する請求項３に記載の覚醒状態の検出方法。 - 【請求項３】 人体の皮膚血流量或いは皮膚血流量に直
接に関係するその他の生理量の時間変化を測定する測定
手段から一群の測定データを採取する第１ステップと、
前記一群の測定データに周波数解析を施す第２ステップ
と、周波数解析の結果に基づいて人体の睡眠深度の大小
を判定する第３ステップとを有する睡眠深度の検出方
法。 - 【請求項４】 第１ステップでは、人体の皮膚血流量の
測定データが採取され、第３ステップでは、周波数解析
の結果から０.４Ｈｚ乃至０.７５Ｈｚの周波数成分のピ
ーク位置を検出し、該ピーク位置がより高周波数側に発
生する程、より睡眠深度が大きいと判定する請求項３に
記載の睡眠深度の検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8032620A JPH09201343A (ja) | 1996-01-26 | 1996-01-26 | 覚醒状態及び睡眠深度の検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8032620A JPH09201343A (ja) | 1996-01-26 | 1996-01-26 | 覚醒状態及び睡眠深度の検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09201343A true JPH09201343A (ja) | 1997-08-05 |
Family
ID=12363903
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8032620A Pending JPH09201343A (ja) | 1996-01-26 | 1996-01-26 | 覚醒状態及び睡眠深度の検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09201343A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105890117A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-08-24 | 北京小米移动软件有限公司 | 控制空调的方法、装置及服务器 |
| JP2019118524A (ja) * | 2017-12-28 | 2019-07-22 | 京セラ株式会社 | 電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラム |
| JPWO2020184627A1 (ja) * | 2019-03-11 | 2020-09-17 | ||
| JPWO2019151195A1 (ja) * | 2018-01-30 | 2021-01-28 | 京セラ株式会社 | 電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラム |
-
1996
- 1996-01-26 JP JP8032620A patent/JPH09201343A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105890117A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-08-24 | 北京小米移动软件有限公司 | 控制空调的方法、装置及服务器 |
| JP2019118524A (ja) * | 2017-12-28 | 2019-07-22 | 京セラ株式会社 | 電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラム |
| JP2021176601A (ja) * | 2017-12-28 | 2021-11-11 | 京セラ株式会社 | 電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラム |
| JPWO2019151195A1 (ja) * | 2018-01-30 | 2021-01-28 | 京セラ株式会社 | 電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラム |
| JPWO2020184627A1 (ja) * | 2019-03-11 | 2020-09-17 | ||
| WO2020184627A1 (ja) * | 2019-03-11 | 2020-09-17 | 京セラ株式会社 | 睡眠推定システム、睡眠推定装置、および睡眠推定方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050111 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050118 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050705 |