JPWO2010044162A1 - 無呼吸検出プログラムおよび無呼吸検出装置 - Google Patents

Abstract

本発明にかかる無呼吸検出装置（１００）は、利用者が無呼吸症候群であるか否かを判定する場合に、呼吸ペース分析部（１０６）が周囲から発せられた周囲音（利用者の寝息、いびきなどを含む）と、利用者の姿勢情報とを基にして、利用者の呼吸ペースを判定する。そして、無呼吸検出装置（１００）は、無呼吸区間抽出部（１０７）が呼吸ペースと周囲音中の無音区間とを基にして、利用者が呼吸していると推定される区間に無音区間が含まれるか否かを判定する。

Description

この発明は、利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出プログラム、無呼吸検出装置および無呼吸検出方法に関する。

近年、睡眠時の無呼吸状態を検出する技術として、ポリソムノグラフィー（以下、ＰＳＧ）が知られている。このＰＳＧは、脳波、眼球電図、横隔膜および腹筋の呼吸運動などの計測をして検査を行い、睡眠時の無呼吸状態を検出する技術である。しかしながら、かかるＰＳＧは、脳波や眼球電図、横隔膜・腹筋の呼吸運動などの計測をしながらの検査が必要となるため、場所の制約や時間、費用がかかるなどの問題があった。

このため、携帯型の無呼吸検出器として、圧力感知型の呼吸体動センサと音センサ、記録器およびデータ処理装置を備えた無呼吸検出器が知られている。この無呼吸検出器は、呼吸体動センサと音センサで収集したデータを記録器に記録して指標値を算出し、算出した指標値を用いて無呼吸診断を実行している（例えば、特許文献１参照）。

また、睡眠時の呼吸の様子を確認する技術として、睡眠時の呼吸音を計測し、計測した無呼吸音の結果を可視化する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。この技術では、可視化された呼吸音の様子を専門化が目視して、睡眠時の無呼吸を検査する。

特開平１０−２９５６９５号公報 特開２００４−３３２５４号公報

しかしながら、上述した従来の技術では、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出することができないという問題があった。

例えば、呼吸体動センサと音センサで収集したデータを記録器に記録して指標値を算出する技術では、従来のＰＳＧと比較して場所、時間などの問題は若干緩和されるものの、機器の構成が依然大規模であり、利用者にかかる負担が大きいという問題がある。また、睡眠時の無呼吸状態の検出（診断）に、実際の専門家の検査が必要となるので、費用がかかるという問題もあった。

また、上記した呼吸音を計測して結果を可視化する技術では、呼吸音の可視化を行うのみで、無呼吸症候群であるか否かの分析を行わないので、睡眠時の無呼吸状態の検出（診断）に、可視化された呼吸音の様子を検査する専門家が必要となり、専門家の検査費などが発生してしまう。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出することができる無呼吸検出プログラム、無呼吸検出装置および無呼吸検出方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、この無呼吸検出プログラムは、コンピュータに、周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手順と、利用者の姿勢を判定する体勢判定部から前記利用者の姿勢情報を取得し、当該姿勢情報と前記周囲音中の有音区間および無音区間とを基にして、前記利用者の呼吸ペースを判定する呼吸ペース判定手順と、前記周囲音中の無音区間と前記呼吸ペースとを基にして、前記利用者が呼吸していると推定される区間に前記無音区間が含まれるか否かを判定することで前記利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出手順と、を実行させることを要件とする。

この無呼吸検出プログラムによれば、利用者の姿勢、周囲音中の有音区間、無音区間に基づいて、呼吸ペースを判定するので、正確に呼吸ペースを判定することができ、大規模な機器や医師の検査を必要とせずに睡眠時の無呼吸状態を検出するので、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を正確に検出することができる。

図１は、本実施例にかかる無呼吸検出装置の概要および特徴を説明するための図である。 図２は、本実施例にかかる無呼吸検出装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、いびき区間のスペクトル特性を示す図である。 図４は、呼吸ペース分析部の処理の一例を説明するための図である。 図５は、睡眠時無呼吸検出結果の表示例（１）を示す図である。 図６は、睡眠時無呼吸検出結果の表示例（２）を示す図である。 図７は、システム構成の一例を示す図である。 図８は、本実施例にかかる無呼吸検出装置の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、無呼吸分析処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、本実施例にかかる無呼吸検出装置を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。

符号の説明

２０ サーバ
３０ データ分析用端末
４０ コンピュータ
４１ 入力装置
４２ モニタ
４３ ＲＡＭ
４３ａ，４９ａ 各種データ
４４ ＲＯＭ
４５ 通信制御装置
４６，１０１ 周囲音記録部
４７，１０３ 角速度センサ
４８ ＣＰＵ
４８ａ 無呼吸検出プロセス
４９ ＨＤＤ
４９ｂ 無呼吸検出プログラム
５０ バス
１００ 無呼吸検出装置
１０２ 有音無音判定部
１０４ 就寝体勢判定部
１０５ いびき判定部
１０６ 呼吸ペース分析部
１０７ 無呼吸区間抽出部
１０８ 記憶部
１０９ 統計処理部
１１０ 結果表示部
１１１ 無呼吸報知部
１１２ ネットワーク送受信部

以下に添付図面を参照して、この発明に係る無呼吸検出プログラム、無呼吸検出装置および無呼吸検出方法の実施例を詳細に説明する。

まず、本実施例にかかる無呼吸検出装置の概要および特徴について説明する。図１は、本実施例にかかる無呼吸検出装置の概要および特徴を説明するための図である。本実施例では一例として、無呼吸検出装置は、利用者の胸ポケットなどに設置され、利用者の無呼吸状態を検出するものとする。

人体の特徴として、図１の上側に示すように、利用者が仰向けになっている場合には、いびきと無呼吸が起こり易く、図１の下側のように利用者が寝返りを行う場合（あるいは、横向きになっている場合）には、いびきが止まることが医学的に知られている。本実施例の無呼吸検出装置は、かかる点に着目して、利用者の無呼吸状態を検出する。

本実施例にかかる無呼吸検出装置は、利用者が無呼吸症候群であるか否かを判定する場合に、周囲から発せられた周囲音（利用者の寝息、いびきなどを含む）と、利用者の姿勢情報とを基にして、利用者の呼吸ペースを判定する。

具体的に、無呼吸検出装置は、利用者が仰向けになっているといびきをかく場合がおおいので、周囲音にいびきの特徴が含まれている場合に、周囲音の有音区間および無音区間の周期長、時間長から利用者の呼吸ペースを判定する。

一方、無呼吸検出装置は、利用者が横向きになっている場合には、利用者がいびきをかく場合が少なく、寝返り時の雑音（擦れ音）が周囲音に含まれている可能性が高いので、寝返り時の周囲音は利用しない。

そして、無呼吸検出装置は、呼吸ペースと周囲音中の無音区間とを基にして、利用者が呼吸していると推定される区間に無音区間が含まれるか否かを判定することで利用者の無呼吸状態を検出する。

このように、本実施例にかかる無呼吸検出装置は、利用者の姿勢情報に基づいて利用者の呼吸ペースを判定するので、雑音などの影響を除外して利用者の呼吸ペースを精度よく判定することができ、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出することができる。

次に、本実施例にかかる無呼吸検出装置の構成について説明する。図２は、本実施例にかかる無呼吸検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この無呼吸検出装置１００は、周囲音収録部１０１、有音無音判定部１０２、角速度センサ１０３、就寝体勢判定部１０４、いびき判定部１０５、呼吸ペース分析部１０６、無呼吸区間抽出部１０７、記憶部１０８、統計処理部１０９、結果表示部１１０、無呼吸報知部１１１、ネットワーク送受信部１１２を有する。

このうち、周囲音収録部１０１は、無呼吸検出装置１００の周囲から発せられた周囲音を収録する処理部であり、例えばマイクなどを有する。この周囲音収録部１０１は、マイクなどを用いて収録した周囲音を有音無音判定部１０２に出力する。

有音無音判定部１０２は、周囲音に含まれる有音区間および無音区間を判定する処理部である。例えば、有音無音判定部１０２は、周囲音を時間毎にフレーム分割し、フレーム毎の音声特徴量を分析して、有音であるか無音であるかを判定し、有音区間、無音区間を判定する。有音無音判定部１０２は、周囲音から有音区間を判定した場合には、有音区間および周囲音のデータをいびき判定部１０５に出力する。

また、有音無音判定部１０２は、各フレームに含まれる周囲音が無音となるタイミングおよび無音区間を判定し、判定した無音となるタイミング、無音区間、周囲音のデータを無呼吸区間抽出部１０７に出力する。有音無音判定部１０２は、全く音声が無い状態を無音と判定しても良いし、所定の閾値以下の軽微な音を無音と判定しても良い。また、有音無音判定部１０２は、有音区間、無音区間、周囲音のデータを呼吸ペース分析部１０６に出力する。

角速度センサ１０３は、無呼吸検出装置１００の角速度を測定するセンサである。角速度センサ１０３は、測定した角速度のデータを就寝体勢判定部１０４に出力する。

就寝体勢判定部１０４は、角速度センサ１０３から出力される角速度を基にして、利用者の姿勢を判定する処理部である。例えば、就寝体勢判定部１０４は、角速度が閾値未満の場合には、利用者の姿勢を仰向けと判定し、角速度が閾値以上の場合には、利用者の姿勢を横向きと判定し、判定結果をいびき判定部１０５に出力する。なお、利用者の姿勢を判定する手法を上記の手法に限られず、どのような従来技術を用いて利用者の姿勢を判定しても良い。

いびき判定部１０５は、有音区間における周囲音のデータにおいて、睡眠中のいびき（寝息）の特徴が含まれているか否かを判定する処理部である。具体的に、いびき判定部１０５の処理を説明すると、まず、いびき判定部１０５は、就寝体勢判定部１０４の判定結果を取得し、利用者の姿勢が仰向けであるか横向きであるかを判定する。

利用者の姿勢が仰向けである場合には、いびき判定部１０５は、有音区間に対応する周囲音の周波数特性と、いびきの周波数特性とを比較して、各周波数特性の一致率が閾値以上の場合に、有音区間にいびきの特徴が含まれると判定する。なお、いびきの周波数特性は、いびき判定部１０５が保持しているものとする。

利用者の姿勢が横向きである場合には、いびき判定部１０５は、有音区間に対応する周波数音にいびきの特徴が含まれていないと判定する。あるいは、いびき判定部１０５は、利用者の姿勢が横向きの場合に、周囲音に対する感度を下げて雑音の影響を除去し、雑音の影響を除去した周囲音の周波数特性と、いびきの周波数特性とを比較して、各周波数特性の一致率が閾値以上の場合に、有音区間にいびきの特徴が含まれると判定しても良い。

いびき判定部１０５は、有音区間にいびきの特徴が含まれていると判定した場合には、いびきの特徴を有する有音区間の周囲音を呼吸ペース分析部１０６に出力する。以下の説明において、いびきの特徴を有する有音区間をいびき区間と表記する。図３は、いびき区間のスペクトル特性を示す図である。図３の矢印で示した区間がいびき区間となる。

呼吸ペース分析部１０６は、有音区間（いびき区間）、無音区間、周囲音を用いて、呼吸（いびき）していると推定される「いびき推定区間」の周期を示す呼吸ペースを分析する処理部である。呼吸ペース分析部１０６は、分析結果を無呼吸区間抽出部１０７に出力する。図４は、呼吸ペース分析部１０６の処理の一例を説明するための図である。

図４に示す例では、呼吸ペース分析部１０６は、いびき区間の時間長として「０．９ｓｅｃ」、いびき区間の周期長として「２．７ｓｅｃ」を算出する。なお、呼吸ペース分析部１０６は、時間長、周期長を算出する場合に、統計的な正確性を期すために所定時間で平均化しても良い。

例えば、呼吸ペース分析部１０６は、呼吸ペース（Freq_ave）を
Freq_ave=60U/P_ave・・・（１）
によって算出することができる。式（１）に示すP_ave（sec）は周期長の平均値であり、Ｕは、何分単位の呼吸ペースであるかを示す値である。例えば、Ｕに１が代入されると、１分毎の呼吸ペースが式（１）によって算出される。

無呼吸区間抽出部１０７は、利用者の無音区間となるタイミング、時間長と、呼吸ペースの分析結果とを基にして、利用者の無呼吸状態を検出する処理部である。以下において、無呼吸区間抽出部１０７の処理を具体的に説明する。

まず、無呼吸区間抽出部１０７は、呼吸ペース、いびきの時間長から、いびきが推定される区間（以下、いびき推定区間）を算出し、無音と判定された無音区間がいびき推定区間内に存在するか否かを判定する。そして、無呼吸区間抽出部１０７は、いびき推定区間内に無音区間が存在する場合に、いびきの途絶であると判定する。

例えば、利用者は通常時、図４に示すように、約２，７ｓｅｃ毎に、約０．９ｓｅｃのいびきをかいているが、約０．９ｓｅｃ毎のいびきのタイミングと重なるように、無音区間が存在している場合（いびきをかくはずのタイミングに無音区間が存在する場合）には、無呼吸区間抽出部１０７は、いびきの途絶であると判定する。

続いて、無呼吸区間抽出部１０７は、いびきの途絶であると判定した場合に、かかるいびきの途絶が偶発的なものであるか、無呼吸症候群によるものなのかを判定する。例えば、無呼吸区間抽出部１０７は、管理者が定めた時間内に、所定回数以上のいびきの途絶を検出した場合に、利用者は無呼吸状態であると判定する。

無呼吸区間抽出部１０７は、利用者が無呼吸状態であると判定した場合には、利用者が無呼吸状態である旨の情報を無呼吸報知部１１１に出力する。また、無呼吸区間検出部１０７は、判定結果を記憶部１０８に出力する。

記憶部１０８は、無呼吸区間抽出部１０７の判定結果、いびき判定部１０５の判定結果、有音無音判定部１０２から出力される周囲音などのデータを記憶する記憶部である。

統計処理部１０９は、記憶部１０８から無呼吸区間の判定結果を読み出して、統計処理を行う処理部である。具体的には、統計処理部１０９は、記憶部１０８から無呼吸区間の抽出結果を読み出して、統計処理を行い、無呼吸症候群の可能性を算出し、算出結果を結果表示部１１０に通知する。例えば、統計処理部１０９は、無呼吸症候群の可能性を示す情報として、全体の時間に対する無呼吸区間の時間の割合や、無呼吸区間の総時間、無呼吸区間の有無を算出するようにしてもよい。

結果表示部１１０は、統計結果として、無呼吸症候群の可能性を利用者に表示する処理部であり、ディスプレイやスピーカを有する。例えば、結果表示部１１０は、図５および図６に図示するように、無呼吸症候群の可能性を数値にして表示しても良い。図５および図６は、睡眠時無呼吸検出結果の表示例を示す図である。

また、結果表示部１１０は、統計結果に応じて専門医の診断を促す旨を表示するようにしても良い。つまり、無呼吸検出装置１００は、無呼吸症候群の可能を利用者に表示するので、利用者は、無呼吸症候群の診断結果を容易に知ることができる。

無呼吸報知部１１１は、無呼吸区間抽出部１０７によって、利用者が無呼吸状態であると判定された場合に、無呼吸状態であることを利用者に報知する処理部であり、アラームやバイブレータを有する。具体的には、無呼吸報知部１１１は、利用者が無呼吸であると判定された場合に、アラームやバイブレータを作動させる。

つまり、睡眠中の利用者に対して、無呼吸状態であることを報知して無呼吸の制御を行う。なお、無呼吸状態であることを報知するか否かについては利用者が設定できるようにし、アラームやバイブレータを作動させないように設定してもよい。

ネットワーク送受信部１１２は、無呼吸検出装置１００に接続されるサーバおよび分析用端末との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する処理部である。図７は、システム構成の一例を示す図である。図７に示すように、無呼吸検出装置１００は、公衆網を介してサーバ２０に接続され、また、サーバ２０が独自網（例えば、医療ネットワーク）を介してデータ分析用端末（例えば、医師が診断に用いる端末）３０と接続されている。

例えば、ネットワーク送受信部１１２は、サーバ２０を介してデータ分析用端末３０に対して、記憶部１０８に記憶された無呼吸区間の抽出結果を統計データとして送信する。つまり、無呼吸検出装置１００は、データ分析用端末３０に無呼吸区間の検出結果を統計データとして送信した場合には、かかる統計データをデータ分析用端末３０から医師が診断する際の補助情報として活用することが可能になり、睡眠時無呼吸症候群の診断を支援することができる。

次に、本実施例にかかる無呼吸検出装置１００の処理手順について説明する。図８は、本実施例にかかる無呼吸検出装置１００の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、無呼吸検出装置１００は、周囲音収録部１０１が周囲音を収録し（ステップＳ１０１）、有音無音判定部１０２が収録された周囲音のデータを所定時間のフレーム毎に分割し（ステップＳ１０２）、音声特徴量を分析して有音であるか無音であるかを判定する（ステップＳ１０３）。

そして、無呼吸検出装置１００は、無音であると判定した場合に（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、無呼吸分析処理を実行する（ステップＳ１０５）。一方、無呼吸検出装置１００は、有音であると判定した場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、いびき音分析処理を実行する（ステップＳ１０６）。

無呼吸検出装置１００は、利用者の姿勢が仰向け状態であり、周囲音にいびきの特徴が含まれていると判定した場合に（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、無音区間を含む区間情報とともにいびき区間の時間長と周期長を算出し（ステップＳ１０８）、利用者の呼吸ペースを分析する（ステップＳ１０９）。

一方、無呼吸検出装置１００は、利用者の姿勢が横向きの状態である場合や、周囲音にいびきの特徴が含まれていないと判定した場合に（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、処理を終了する。

次に、図８のステップＳ１０５に示した無呼吸分析処理について説明する。図９は、無呼吸分析処理の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、無呼吸検出装置１００は、分析された呼吸ペース、いびき区間の時間長からいびき推定区間情報を取得し（ステップＳ２０１）、無音と判定された無音区間がいびきの推定区間内であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

無呼吸検出装置１００は、無音区間がいびきの推定区間内に含まれる場合、つまり、いびき推定区間の途絶でない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、無呼吸分析処理を終了する。一方、いびき推定区間内の途絶である場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、途絶発生時間、継続時間の計測を行い（ステップＳ２０３）、呼吸ペース分析結果との照合を行って（ステップＳ２０４）、いびきの途絶が無呼吸によるものか、または単なるいびきの消失かを判定する（ステップＳ２０５）。

無呼吸検出装置１００は、いびきの途絶が無呼吸であると判定した場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、無呼吸であることを利用者に報知して（ステップＳ２０６）、処理を終了する。一方、無呼吸検出装置１００は、いびきの途絶が無呼吸でないと判定した場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、無呼吸ではなく、単なるいびきの消失であるとして、そのまま処理を終了する。

上述してきたように、本実施例にかかる無呼吸検出装置１００は、利用者が無呼吸症候群であるか否かを判定する場合に、周囲から発せられた周囲音（利用者の寝息、いびきなどを含む）と、利用者の姿勢情報とを基にして、利用者の呼吸ペースを判定する。そして、無呼吸検出装置１００は、呼吸ペースと周囲音中の無音区間とを基にして、利用者が呼吸していると推定される区間に無音区間が含まれるか否かを判定することで利用者の無呼吸状態を検出するので、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出することができる。

ところで、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図２に示した無呼吸検出装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。なお、本実施例で説明した各種の処理手順は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。

図１０は、本実施例にかかる無呼吸検出装置１００を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。図１０に示すように、このコンピュータ（無呼吸検出装置）４０は、入力装置４１、モニタ４２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４３、ＲＯＭ（Read Only Memory）４４、ネットワークを介して他の装置と通信を行う通信制御装置４５、周囲の音を記録する周囲音記録部４６、角速度センサ４７、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４８、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）４９をバス５０で接続している。

そして、ＨＤＤ４９には、上述した無呼吸検出装置１００の機能と同様の機能を発揮する無呼吸検出プログラム４９ｂが記憶されている。ＣＰＵ４８が、無呼吸検出プログラム４９ｂを読み出して実行することにより、無呼吸検出プロセス４８ａが起動される。

ここで、無呼吸検出プロセス４８ａは、図２の有音無音判定部１０２、就寝体勢判定部１０４、いびき判定部１０５、呼吸ペース分析部１０６、無呼吸区間抽出部１０７、統計処理部１０９、結果表示部１１０、無呼吸報知部１１１、ネットワーク送受信部１１２に対応する。また、ＨＤＤ４９は、無呼吸検出装置１００の記憶部１０８に記憶される情報に対応する各種データ４９ａを記憶する。ＣＰＵ４８は、ＨＤＤ４９に格納された各種データ４９ａを読み出して、ＲＡＭ４３に格納し、ＲＡＭ４３に格納された各種データ４３ａを利用して、利用者の無呼吸状態を検出する。

ところで、図１０に示した無呼吸検出プログラム４９ｂは、必ずしも最初からＨＤＤ４９に記憶させておく必要はない。たとえば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータの内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータに接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに無呼吸検出プログラム４９ｂを記憶しておき、コンピュータがこれらから無呼吸検出プログラム４９ｂを読み出して実行するようにしてもよい。

この発明は、利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出プログラム等に関する。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出することができる無呼吸検出プログラムおよび無呼吸検出装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、この無呼吸検出プログラムは、コンピュータに、周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手順と、利用者の姿勢を判定する体勢判定部から前記利用者の姿勢情報を取得し、当該姿勢情報と前記周囲音中の有音区間および無音区間とを基にして、前記利用者の姿勢が仰向けの場合に前記利用者の呼吸ペースを判定する呼吸ペース判定手順と、前記周囲音中の無音区間と前記呼吸ペースとを基にして、前記利用者が呼吸していると推定される区間に前記無音区間が含まれるか否かを判定することで前記利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出手順と、を実行させることを要件とする。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る無呼吸検出プログラムおよび無呼吸検出装置の実施例を詳細に説明する。

Claims (9)

1. コンピュータに、
   周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手順と、
   利用者の姿勢を判定する体勢判定部から前記利用者の姿勢情報を取得し、当該姿勢情報と前記周囲音中の有音区間および無音区間とを基にして、前記利用者の呼吸ペースを判定する呼吸ペース判定手順と、
   前記周囲音中の無音区間と前記呼吸ペースとを基にして、前記利用者が呼吸していると推定される区間に前記無音区間が含まれるか否かを判定することで前記利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出手順と、
   を実行させることを特徴とする無呼吸検出プログラム。
2. 前記呼吸ペース判定手順は、前記利用者の姿勢が仰向けであり、かつ、前記周囲音の有音区間に前記利用者のいびきの特徴が含まれている場合に、前記周囲音中の有音区間および無音区間から前記呼吸ペースを判定することを特徴とする請求項１に記載の無呼吸検出プログラム。
3. 前記呼吸ペース判定手順は、前記利用者の姿勢が横向きである場合には、前記周囲音に対する感度を下げた後に、前記周囲音の有音区間に前記利用者のいびきの特徴が含まれているか否かを判定し、いびきの特徴が含まれている場合に、前記周囲音中の有音区間および無音区間から前記呼吸ペースを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の無呼吸検出プログラム。
4. 周囲から発せられた周囲音を収録する周囲音収録手段と、
   利用者の姿勢を判定する体勢判定部から前記利用者の姿勢情報を取得し、当該姿勢情報と前記周囲音中の有音区間および無音区間とを基にして、前記利用者の呼吸ペースを判定する呼吸ペース判定手段と、
   前記周囲音中の無音区間と前記呼吸ペースとを基にして、前記利用者が呼吸していると推定される区間に前記無音区間が含まれるか否かを判定することで前記利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出手段と、
   を有することを特徴とする無呼吸検出装置。
5. 前記呼吸ペース判定手段は、前記利用者の姿勢が仰向けであり、かつ、前記周囲音の有音区間に前記利用者のいびきの特徴が含まれている場合に、前記周囲音中の有音区間および無音区間から前記呼吸ペースを判定することを特徴とする請求項４に記載の無呼吸検出装置。
6. 前記呼吸ペース判定手段は、前記利用者の姿勢が横向きである場合には、前記周囲音に対する感度を下げた後に、前記周囲音の有音区間に前記利用者のいびきの特徴が含まれているか否かを判定し、いびきの特徴が含まれている場合に、前記周囲音中の有音区間および無音区間から前記呼吸ペースを判定することを特徴とする請求項４または５に記載の無呼吸検出装置。
7. 無呼吸検出装置が、
   周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録ステップと、
   利用者の姿勢を判定する体勢判定部から前記利用者の姿勢情報を取得し、当該姿勢情報と前記周囲音中の有音区間および無音区間とを基にして、前記利用者の呼吸ペースを判定する呼吸ペース判定ステップと、
   前記周囲音中の無音区間と前記呼吸ペースとを基にして、前記利用者が呼吸していると推定される区間に前記無音区間が含まれるか否かを判定することで前記利用者の無呼吸状態を検出する無呼吸検出ステップと、
   を含んだことを特徴とする無呼吸検出方法。
8. 前記呼吸ペース判定ステップは、前記利用者の姿勢が仰向けであり、かつ、前記周囲音の有音区間に前記利用者のいびきの特徴が含まれている場合に、前記周囲音中の有音区間および無音区間から前記呼吸ペースを判定することを特徴とする請求項７に記載の無呼吸検出方法。
9. 前記呼吸ペース判定ステップは、前記利用者の姿勢が横向きである場合には、前記周囲音に対する感度を下げた後に、前記周囲音の有音区間に前記利用者のいびきの特徴が含まれているか否かを判定し、いびきの特徴が含まれている場合に、前記周囲音中の有音区間および無音区間から前記呼吸ペースを判定することを特徴とする請求項７または８に記載の無呼吸検出方法。

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