WO2007138799A1 - 信頼性の高い情報を提示することのできる無呼吸管理装置 - Google Patents

信頼性の高い情報を提示することのできる無呼吸管理装置 Download PDF

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WO2007138799A1
WO2007138799A1 PCT/JP2007/058496 JP2007058496W WO2007138799A1 WO 2007138799 A1 WO2007138799 A1 WO 2007138799A1 JP 2007058496 W JP2007058496 W JP 2007058496W WO 2007138799 A1 WO2007138799 A1 WO 2007138799A1
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apnea
time
unit
measurement
management device
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PCT/JP2007/058496
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Inventor
Hiromichi Karo
Osamu Shirasaki
Ryo Fukui
Original Assignee
Omron Healthcare Co., Ltd.
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    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4818—Sleep apnoea

Definitions

  • Apnea management device capable of presenting highly reliable information
  • the present invention relates to a computer-readable recording medium that records an apnea management device and an apnea frequency index display program, and in particular, apnea capable of measuring the oxygen saturation level of a subject's blood during sleep.
  • the present invention relates to a management device and a computer-readable recording medium that records an apnea frequency index display program for displaying a trend of an apnea frequency index.
  • Ximometers are commercially available.
  • the pulse oximeter is also used to monitor apnea conditions by applying the fact that oxygen saturation decreases when breathing temporarily stops and oxygen supply from the lungs stops. ing.
  • SAS Sesleep Apnea Syndrome
  • An oxygen desaturation index (hereinafter referred to as “ODI (Oxygen Desaturation Index)”) converted to the number of times per hour is used.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2005-312913 discloses a biological information measuring device that displays not only the oxygen saturation but also the ODI value and the frequency of decrease in oxygen saturation every hour in 1 kg. Is disclosed.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2005-312913
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and its purpose is to grasp the cause of sleep apnea syndrome, determine a treatment policy, or provide guidance on a coping method. It is an object of the present invention to provide an apnea management device capable of presenting useful and reliable information and a computer-readable recording medium in which an apnea frequency index display program is recorded.
  • An apnea management device includes a measurement unit for measuring the oxygen saturation in the blood of a subject, and an apnea based on the oxygen saturation for each measurement period by the measurement unit.
  • a first determination unit for determining the presence or absence of hypopnea and an apnea frequency index representing the occurrence frequency of apnea hypopnea based on the determination result by the first determination unit
  • An acquisition unit for acquiring the index identification information, a timing unit for performing the timing operation, and a memory for storing the acquired index identification information in association with the measurement conditions at the time of measuring the oxygen saturation
  • the measurement condition is information related to the cause or result of apnea-hypopnea and includes any one of a plurality of predetermined time segments.
  • the apnea management device is calculated by the statistical unit for calculating the first statistical value of the apnea frequency index for each time segment based on the index specifying information stored in the storage unit, and the statistical unit.
  • a generating unit for generating a signal for displaying the first statistical value corresponding to each of the at least two time segments displayed, and a display unit for performing display based on an output from the generating unit And further comprising.
  • a recording medium on which a program according to another aspect of the present invention is recorded is a computer-readable recording of an apnea frequency index display program for displaying a trend of an apnea frequency index indicating the occurrence frequency of apnea hypopnea.
  • Oxygen saturation measurement based on the step of determining whether or not it occurs, the step of acquiring index specifying information for specifying the apnea frequency index based on the determination result, and the time information and the index specifying information
  • An apnea frequency index display program for causing a computer to execute a step of generating a signal for displaying a statistical value corresponding to each of the time intervals is recorded.
  • the statistical value of the apnea frequency index is calculated in a predetermined time segment unit, and the statistical values corresponding to at least two time segments are displayed in comparison.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the appearance of an apnea management device in each embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a hardware block diagram showing a hardware configuration of an apnea management device in each embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the apnea management device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a data structure of a measurement result storage area in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a flow of processing executed by the CPU of the apnea management device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart showing apnea detection processing in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a method for determining apnea.
  • FIG. 8 is a diagram showing the number of apnea occurrences.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a screen displayed in step S10 of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of trends of typical apnea frequency indicators of two apnea types determined in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 11 An example of a screen displayed in step S14 of FIG.
  • FIG. 12 is a functional block diagram showing a functional configuration of an apnea management device according to Modification 1 of Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 13 A diagram showing an example of the data structure of the measurement result storage area in the first modification of the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 A functional block diagram showing a functional configuration of an apnea management apparatus according to Modification 2 of Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 17 A diagram showing an example of the data structure of the measurement result storage area in the second modification of the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a functional block diagram showing a functional configuration of an apnea management device according to the second embodiment of the present invention and its modification.
  • FIG. 21 A diagram showing an example of a data structure of a measurement result storage area in the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a flowchart showing apnea detection processing in the second embodiment of the present invention and the first and second modifications of the second embodiment.
  • FIG. 24A is a diagram showing an example of a screen displayed in step S30 of FIG. 22 in Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 24B is a diagram showing an example of a screen displayed in step S30 of FIG. 22 in Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 25 is a diagram showing another example of the screen displayed in step S30 of FIG. 22 in the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of a data structure of a measurement result storage area in the first modification of the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 27 is a flowchart showing a flow of processing executed by the CPU of the apnea management device in the first modification of the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 28 is a diagram showing an example of a screen displayed in step S32 of FIG. 27.
  • FIG. 29 is a diagram showing an example of a screen displayed in step S38 of FIG. 27.
  • FIG. 30 is a diagram showing an example of a data structure of a measurement result storage area in the second modification of the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 31 is a flowchart showing a flow of processing executed by the CPU of the apnea management device in the second modification of the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 32 is a diagram showing an example of a screen displayed in step S20A of FIG.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of a screen displayed in step S64 of FIG.
  • FIG. 34 is a diagram showing another example of the screen displayed in step S64 of FIG.
  • 1 apnea management device 10 main unit, 11 CPU, 12 light emitting element drive circuit, 13 amplification 'AD converter circuit, 14 power supply, 15 memory, 16 timer, 17 communication lZF, 20 sensor unit, 21 , 22 Light emitting element, 23 Light receiving element, 30 Wiring, 40 cuff, 50 Display section, 60 Operation section, 61 Measurement / stop button, 62 Left button, 63 Right button, 64 Setting button, 70 Oxygen saturation measurement section, 110 Oxygen saturation measurement control unit, 111 Apnea determination unit, 112, 112A, 112B Index specific information acquisition unit, 113 Time zone determination unit, 114, 114A, 1 14B Memory processing unit, 115, 115A, 115B Statistical processing unit, 116 Display control unit, 117 SAS type determination unit, 212 Index specific information acquisition unit, 214 Storage processing unit, 215 Statistical processing unit, 1101 clock, 1102 Pulse wave amplitude calculation unit, 1103 Pulse wave amplitude comparison unit,
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the appearance of apnea management device 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • apnea management device 1 includes a main unit 10 and a sensor unit 20 for mounting on a measurement site (for example, a fingertip) of a subject.
  • the main unit 10 and the sensor unit 20 are electrically connected via the wiring 30.
  • a display unit 50 for displaying various information and an operation unit 60 for receiving instructions from the user are provided on the surface of the main unit 10. Further, on the back surface of the main unit 10, a cuff 40 for mounting on a predetermined part (for example, wrist) of the user is provided.
  • the operation unit 60 receives, for example, a measurement / stop button 61 for receiving measurement start and stop instructions, and an instruction for moving the cursor displayed on the display unit 50 to the left.
  • a measurement / stop button 61 for receiving measurement start and stop instructions
  • Left button 62, right button 63 for receiving an instruction to move the cursor displayed on display unit 50 in the right direction
  • setting button 64 for receiving an instruction for setting information displayed on display unit 50 including.
  • the left button 62 and the right button 63 further have a function of accepting a memory read instruction by pressing them simultaneously.
  • FIG. 2 is a hardware block diagram showing a hardware configuration of apnea management device 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the sensor unit 20 detects red light or infrared light having at least two different center wavelengths, and the amount of light emitted from the light emitting elements 21 and 22 and transmitted through the measurement site.
  • Light receiving element 23 detects red light or infrared light having at least two different center wavelengths, and the amount of light emitted from the light emitting elements 21 and 22 and transmitted through the measurement site.
  • the main unit 10 amplifies the output of the light emitting element drive circuit 12 for driving the light emitting elements 21 and 22 and the light receiving element 23 for each wavelength, and performs AD conversion.
  • Amplification 'AD conversion circuit 13 CPU 11 for performing various arithmetic processing
  • power supply unit 14 memory unit 15 for storing various data and programs
  • timer 16 for performing timing operation
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of apnea management apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the CPU 11 controls the light-emitting element drive circuit 12 and the amplification * AD conversion circuit 13, and performs measurement for measuring the oxygen saturation in the blood of the subject.
  • AHF Ampne a Hyponea Frequency
  • the time zone discriminating unit 113 for discriminating and the index specifying information according to the output from the index specifying information acquiring unit 112 are associated with the measurement conditions at the time of measuring the oxygen saturation in the measurement result storage area 151 of the memory unit 15.
  • a control unit 116 and a SAS type determination unit 117 for determining the apnea type (SAS type) of the subject based on the statistical result of the statistical processing unit 115 are included.
  • “Hypnea” refers to a state in which the number of breaths falls below normal.
  • the oxygen saturation measurement control unit 110 includes a clock 1101, a pulse wave amplitude calculation unit 1102, a pulse wave amplitude comparison unit 1103, and an oxygen saturation calculation unit 1104.
  • the oxygen saturation measurement control unit 110 controls the light emitting element drive circuit 12 at a timing specified by the clock 1101 so that the light emitting elements 21 and 22 alternately emit red light or infrared light having two wavelengths. Control. Light that passes through the measurement site of the subject and reaches the light receiving element 23 is detected by the light receiving element 23. At that time, a change in the arterial volume accompanying the pulsation of the arterial pressure is reflected in the output of the light receiving element 23 as a change in the amount of transmitted light. This is called a photoelectric pulse wave (hereinafter simply “pulse wave”).
  • pulse wave a photoelectric pulse wave
  • pulse wave signal When the pulse wave signal is sent from the light receiving element 23 to the amplified 'AD converter circuit 13, pulse waves having different wavelengths are separately amplified and AD converted at the timing specified by the clock 1101.
  • the A / D converted pulse wave signal is sent to a pulse wave amplitude calculation unit 1102.
  • the pulse wave amplitude calculation unit 1102 recognizes the pulse wave obtained from the amplified AD converter circuit 13 in units of one beat. And calculate the amplitude of each pulse wave.
  • the pulse wave amplitude comparison unit 1103 obtains the ratio of the pulse wave amplitudes of the two wavelengths calculated by the pulse wave amplitude calculation unit 1102.
  • the oxygen saturation calculation unit 1104 calculates the oxygen saturation based on the calculated pulse wave amplitude ratio.
  • the oxygen saturation calculation unit 1104 calculates the oxygen saturation in the blood of the subject based on the relationship between the pulse wave amplitude ratio and the oxygen saturation stored in advance in the program. For example, the oxygen saturation is calculated every heartbeat or every time corresponding to one heartbeat, and the calculated oxygen saturation data is recorded in the internal memory.
  • the light emitting elements 21 and 22, the light receiving element 23, the light emitting element drive circuit 12, the amplification 'AD conversion circuit 13 and the oxygen saturation measurement control unit 110 are used for measuring oxygen saturation. It functions as the oxygen saturation measuring unit 70.
  • the configuration of the oxygen saturation measurement unit 70 and the oxygen saturation calculation method are not limited to the above.
  • the "measurement condition" includes any one of a plurality of predetermined time segments that are preferably information related to an apnea occurrence factor or result.
  • the “time segment” is a time zone in which the measurement period is divided.
  • the time division is described as a time zone that divides the measurement period, but the sleep estimation period (period estimated to be sleeping) in the measurement period is divided. It may be a time zone.
  • the “measurement period” is a period from the start to the end of the oxygen saturation measurement control, including at least the subject's sleep estimation period. In the present embodiment, it means a period from when the measurement / stop button 61 is first pressed (after power-on) until the measurement / stop button 61 is pressed again. In this way, neither the start period nor the end period of the measurement period need be determined based on the instruction from the subject. For example, a period from when the measurement Z stop button 61 is first pressed to a predetermined time (for example, 6 hours) may be set as the measurement period.
  • the start of the measurement period may be determined based on an output from a detection unit (not shown) for detecting whether or not the subject has started sleeping. As such a detection unit (not shown), for example, a sensor that detects the posture and motion of the subject, a sensor that detects the brain waveform and pulse fluctuation of the subject, and the like are conceivable.
  • the "time zone" is based on the time measured by the timer 16. For example, a period expressed in units of one hour, such as 10 o'clock or 11 o'clock. Note that the time zone is not limited to one hour unit, for example, it may be a period expressed in units of 30 minutes or a period expressed in units of two hours. Alternatively, it is a period starting from the measurement start time (the time at which sleep is estimated to start) (for example, 0 to after sleep:! Time period after bedtime, 1 to 2 hours after bedtime, ⁇ ⁇ ). Or a period starting from the measurement end time (when sleep end is estimated to be 1J) (for example, before wake up 0 ⁇ :! time period, before wake up:! ⁇ 2 hours period, ⁇ ⁇ ⁇ ). Alternatively, it may be a period divided into the first half and the second half of the measurement period.
  • AHF represents the occurrence frequency of apnea in each time zone.
  • the index specifying information acquisition unit 112 is configured to count the number of occurrences of apneas in units of time zones, and the number of occurrences 1122 and the number of occurrences of apneas counted by the occurrence count unit 1122 for each time zone. And an AHF calculator 1124 for calculating the AHF.
  • the storage processing unit 114 stores the AHF calculated by the AHF calculation unit 1124 in the measurement result storage area 151 as index specifying information.
  • the statistical processing unit 115 calculates an AHF statistical value, for example, an average value for each time zone.
  • the average value is calculated as the statistical value.
  • the average value is not limited to the average value. For example, it may be a sum or a ratio to the whole.
  • the display control unit 116 generates a signal for comparing and displaying the average value of AHF corresponding to each of at least two time zones calculated by the statistical processing unit 115.
  • the display control unit 116 preferably generates a graph representing the relationship between the time segment and the average value of AHF. Further, it is also possible to generate a signal for comparing and displaying the transition of the AHF average over a plurality of time zones from sleeping (measurement start) to getting up (measurement end).
  • the display control unit 116 displays a position where the rate of change of the AHF average in the preceding and following time zones is large or an AHF average position larger than the average value of the AHF, for example, the color of the corresponding position and the thickness of the line.
  • the SAS type determination unit 117 represents a plurality of predetermined characteristics representing the apnea occurrence timing characteristics based on the AHF average for each time period calculated by the statistical processing unit 115 and a predetermined calculation formula.
  • the subject's SAS type is determined from among the SAS types.
  • the determined SAS type information is sent to the display control unit 116.
  • the display control unit 116 Upon receiving the SAS type information, the display control unit 116 generates a signal for displaying the subject's SAS type.
  • the operation of the functional block shown in FIG. 3 may be realized by executing software stored in the memory unit 15, or at least one is realized by hardware. Also good.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the measurement result storage area 151 in Embodiment 1 of the present invention.
  • the measurement result storage area 151 stores information necessary for calculating the AHF statistical value, and includes at least time zone information and index specifying information. In the present embodiment, these pieces of information stored in the measurement result storage area 151 are collectively referred to as “measurement result information” hereinafter.
  • a plurality of time zone data 152 is stored in advance, and for each time zone, AHF total data 153 and measurement count data 154 indicating the total number of measurements correspond as index specific information. Attached and memorized. Thus, in this embodiment, since the average value of AHF is calculated, the measurement result information further includes the total number of measurements. Note that the total AHF and the number of measurements are stored in association with each time period, not limited to this type of storage.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a flow of processing (hereinafter referred to as “AHF display processing”) executed by the CPU 11 of the apnea management device 1 according to Embodiment 1 of the present invention to display an AHF trend. It is a chart.
  • the processing shown in the flowchart of FIG. 5 is stored in advance in the memory unit 15 as a program, and the CPU 11 reads and executes this program to execute AH. F display processing is realized.
  • the process shown in FIG. 5 is started, for example, when the CPU 11 detects that the measurement / stop button 61 is pressed, and is executed in parallel with the oxygen saturation measurement / calculation process by the oxygen saturation measurement control unit 110.
  • the process shown in FIG. 5 is started, for example, when the CPU 11 detects that the measurement / stop button 61 is pressed, and is executed in parallel with the oxygen saturation measurement / calculation process by the oxygen saturation measurement control unit 110.
  • FIG. 6 shows a subroutine for apnea detection processing in the present embodiment.
  • time zone determination section 113 acquires the current time and sets time zone H of the current time (step S102).
  • the current time here is the time (measurement start time) when the power is turned on and the CPU 11 detects that the measurement / stop button 61 is pressed. For example, if the measurement start time is 10:25, “10” is set as the time zone H of the current time.
  • the time zone determination unit 113 temporarily stores the current time in the internal memory as the start time IJT0 of the time zone H (step S104).
  • apnea determination unit 111 initializes a counter N for counting the number of occurrences of apnea and a pointer i for oxygen saturation data to 0 (step S106).
  • a variable Tst that stores the time of the start point of the hypoxia state and a variable Ten that stores the time of the end point are each initialized to 0 (step S108).
  • apnea determination unit 111 increments pointer i by 1 (step S110), and reads oxygen saturation data Sp02 (i) corresponding thereto (step S112).
  • the apnea determination unit 111 determines whether the read Sp02 (i) crosses the threshold value upward, crosses downward, or does not cross the threshold value (step S). 114). If it is determined that Sp02 (i) does not cross the threshold value, the process proceeds to step S116. If it is determined that Sp 0 (i) crosses the threshold value downward, the process proceeds to step S130. If it is determined that Sp 0 (i) crosses the threshold value upward, the process proceeds to step S132.
  • the determination regarding the intersection is made using, for example, oxygen saturation data Sp02 (i) and the previously measured oxygen saturation data Sp02 (i_l).
  • crossing upward means that the value of Sp 02 (i-1) is the threshold, less than the value, and the value of Sp02 (i) is the threshold, greater than or equal to the value.
  • ⁇ It means that the plot of 2 crosses the threshold value in the positive direction).
  • crossing downward means that the value of Sp02 (i—1) is equal to or greater than the threshold value and the value of Sp002 (i) is less than the threshold value. Means that the plot of crosses the threshold in the negative direction.
  • step S 130 apnea determination unit 111 acquires the current time based on the output from timer 16, and sets variable Tst to variable T (i) representing the current time.
  • Tst variable T (i) representing the current time.
  • step S132 apnea determination unit 111 acquires the current time based on the output from timer 16, and sets variable Ten to variable T (i) representing the current time.
  • step S134 apnea determination unit 111 acquires the current time based on the output from timer 16, and sets variable Ten to variable T (i) representing the current time.
  • step S116 apnea determination unit 111 determines whether Sp02 (i) is less than a threshold value. If it is determined that Sp02 (i) is less than the threshold value (YES in step S116), the process proceeds to step S118. If it is determined that Sp02 (i) is equal to or greater than the threshold value (NO in step S116), the process proceeds to step S122.
  • step S118 the apnea determination unit 111 calculates the difference between the variable T (i) indicating the current time and the variable Tst indicating the start point of the low oxygen state, which is a predetermined interval T1 (for example, 10 seconds). ) Determine whether it is longer or not. If it is determined that the difference between the variable T (i) and the variable Tst is longer than the predetermined interval T1 (YES in step S118), the process proceeds to step S120. When it is determined that the difference between the variable T (i) and the variable Tst is equal to or less than the predetermined interval T1 (NO in step S118), the process proceeds to step S134.
  • T1 for example, 10 seconds
  • step S120 a flag F1 indicating a hypoxic condition (an apnea condition) is set to 1.
  • a flag F1 indicating a hypoxic condition an apnea condition
  • the apnea determination unit 1 11 determines that the current time T (i) force STst (when Sp02 crosses the threshold Vx downward, IJ) even if Sp02 is less than the threshold Vx. If it is between Tx (Tst + predetermined interval T1), it is not determined that no-call has occurred. If the current time T (i) exceeds Tx, it is determined that apnea has occurred.
  • the threshold Vx which is a criterion for apnea, is an absolute value such as 90%.
  • the pair value may be predetermined, or a relative value may be set for the subject's normal breathing state oxygen saturation.
  • step S122 a difference between the variable T (i) indicating the current time and the variable Ten indicating the end point of the decrease in Sp02 is calculated, and whether or not it is longer than a predetermined interval T2 (for example, 2 seconds). . If it is determined that the difference between variable T (i) and variable Ten is longer than predetermined interval T2 (YES in step SI22), the process proceeds to step S124. On the other hand, if it is determined that the difference between the variable T (i) and the variable Ten is equal to or less than the predetermined interval T2 (NO in step S122), the process proceeds to step S134.
  • a predetermined interval T2 for example, 2 seconds
  • step S124 apnea determination unit 111 determines whether flag F1 is 1 or not. If it is determined that flag F1 is 1 (YES in step S124), the process proceeds to step S126. If it is determined that the flag F1 is not 1 (NO in step S124), the process proceeds to step SI34.
  • step S 126 the occurrence count counting unit 1122 increments the force counter N by 1 assuming that apnea has occurred. As a result, the number of apnea occurrences is counted as shown in FIG.
  • apnea determination unit 111 resets flag F1 to 0 (step S128).
  • the process proceeds to step S134.
  • the apnea determination method executed by the apnea determination unit 111 is an example, and the present invention is not limited to the above method.
  • step S134 it is determined whether or not a series of measurements have ended, that is, whether or not an oxygen saturation measurement period has ended. If it is determined that the measurement period has not expired (Step S 134 (NO NO), Step S 136 (Proceed).
  • step S136 the time zone determination unit 113 determines whether or not the minute “second” of the variable T (i) indicating the current time is “0 minute 0 second”. That is, whether the current time zone has been changed Power is judged. If it is determined that the minute ⁇ second of variable T (i) is “0 minute 0 second” (YES in step S1 36), the process proceeds to step S138. If it is determined that the minute T of the variable T (i) is not “0 minute 0 second” (NO in step S136), the process returns to step S110.
  • AHF calculation section 1124 calculates AHF (H), which is an apnea frequency index in time zone H. More specifically, by dividing the value of the counter N by the time included in the measurement period in time zone H (ie, “current time T (i) _start time To of time zone H”), AHF ( H) is calculated. The calculated AHF (H) value is temporarily recorded in the internal memory in association with time zone H.
  • step S140 the time zone determination unit 113 increments the variable H by 1 (step S140).
  • step S140 the process returns to step S104.
  • AHF calculation section 1124 calculates AHF (H), which is an apnea frequency index in time zone H (Ste S142).
  • AHF (H) is calculated.
  • the calculated value of AH F (H) is temporarily recorded in the internal memory in association with the time zone H.
  • the value of the counter N is divided by the value obtained by subtracting the start time To of the time zone H from the current time T (i), thereby starting and ending at which time.
  • the value of counter N itself may be calculated as AHF.
  • storage processing unit 114 performs a process of storing AHF for each time zone in measurement result storage area 151 (S4). More specifically, the current AHF value is added to the value of AHF total data 153 for the corresponding time zone. Further, 1 is added to the value of the measurement count data 154 in the corresponding time zone.
  • the statistical processing unit 115 reads the measurement result information stored in the measurement result storage area 151 (step S6).
  • the statistical processing unit 115 calculates the average value of AHF for each time zone (step S8). More specifically, every hour, AH The average value of AHF is calculated by dividing the total F by the number of measurements. Assuming that the measurement result information as shown in Fig. 4 is stored, for example, the average value of AHF in the 3 o'clock time zone is "3" (by 15/5).
  • step S10 display control section 116 displays the AHF trend for each time zone based on the average value of AHF for each time zone (step S10).
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a screen displayed on the display unit 50 in step S10.
  • display unit 50 displays a bar graph indicating the time segment (time zone) on the horizontal axis and the average value of AHF on the vertical axis.
  • the time zones in which apnea is likely to occur can be grasped at a glance.
  • the label and position (part) larger than the average value for all time zones are displayed in a display format different from other display formats. May be marked as shown
  • AHF data from sleeping to waking up is collected over a plurality of tiles, and the data is averaged and displayed for each time zone. For this reason, it is possible to present highly reliable information that is useful for understanding the cause of sleep apnea syndrome, deciding a treatment policy, or instructing a coping method. Specifically, for example, in the case of a subject who is taking medication, it is possible to know how long the effect of the medicine lasts during sleep. If the AHF average is higher in the morning than immediately after bedtime, the subject can determine that the effect of the drug is interrupted during sleep and the sympathetic nerve is activated. In this way, by displaying the AHF average for each time period, it is possible to present information that supports medication treatment.
  • the transition of the AHF average of all the time periods included in the measurement period is displayed here, it is not limited to such a display form.
  • the time zone is the period starting from the measurement start time (the time when sleep is estimated to start)
  • the AHF average for 3 hours after going to bed and the AHF average for 3 hours before getting up are displayed in comparison. May be.
  • the SAS type determination unit 117 determines the SAS type of the subject based on the AHF average for each time period (step S12). More specifically, the SAS type may be determined as follows. For example, based on the time to divide the measurement period into two equal parts, Compare the total number of apnea episodes before and after. If the number of apneas occurring at the time after the bisection time is greater than before, it is judged as morning SAS, and vice versa. Alternatively, calculate the AHF average for the entire measurement period, and extract the time period in which the AHF average for each time period is higher than the AHF average for the entire measurement period.
  • the morning / night type is judged by dividing the measurement period into two equal parts, but it is assumed that the measurement period is divided into three parts and divided into morning / night / late night type. Moyore. Furthermore, it is possible to divide N into equal parts and classify the results of apnea generation Z results.
  • FIG. 10 is a diagram showing a specific example of the SAS type determined in step S12. As shown in Figure 10, if the AHF value is higher immediately after going to bed than before waking up, it is determined to be night-type SAS, and if the AHF value is higher before waking up than before going to bed, the morning Judged as SAS.
  • the display control unit 116 performs processing for displaying the determined SAS type on the display unit 50.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a screen displayed on the display unit 50 in step S14.
  • the display unit 50 displays a message such as “Your SAS type is night type”. In this way, the SAS type determination results are displayed, which is useful for understanding the cause of sleep apnea syndrome, determining the treatment policy, and providing guidance on how to deal with it.
  • AHF statistics / display processing (steps S6 to S10) is automatically performed when a series of measurement periods ends.
  • the process may be performed regardless of the measurement period. For example, when the user presses the left button 62 and the right button 63 at the same time, the same process as steps S6 to S10 is performed. May be.
  • the force that the SAS type determination 'display process (steps S12, S14) is performed subsequent to the AHF statistics' display process (steps S6 to S10). It does n’t have to be done.
  • the CPU 11 may not include the SAS type determination unit 117.
  • the current AHF (H) calculated in steps S138 and S142 is The power to display only the average value of AHF for multiple times without being displayed. Further, the value of AHF (H) this time may be displayed.
  • the measurement result storage area 151 stores the AHF data itself, and performs the AHF statistical processing. It is not limited to the method.
  • the following modifications 1 and 2 describe other storage methods of the index specifying information.
  • FIG. 12 is a functional block diagram showing a functional configuration of apnea management apparatus 1 in the first modification of the first embodiment of the present invention.
  • memory unit 15 includes a measurement result storage area 151A in place of measurement result storage area 151 of the first embodiment.
  • the CPU 11 includes an index identification information acquisition unit 112A, a storage processing unit 114A, and a statistics processing unit 115A instead of the index identification information acquisition unit 112, the storage processing unit 114, and the statistics processing unit 115 in the first embodiment.
  • the index specifying information acquisition unit 112A includes only the occurrence count unit 1122 and does not include the AHF calculation unit 1124. Other functional configurations are the same as those in the first embodiment.
  • the storage processing unit 114A uses the occurrence count counted by the occurrence count counting unit 1122 in association with the time zone and the measurement time included in the time zone as the index specifying information as the measurement result storage area. 151 Process to store in A.
  • the statistical processing unit 115A performs AHF statistical processing based on the measurement result information stored in the measurement result storage area 151A.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the data structure of measurement result storage area 151 A in the first modification of the first embodiment of the present invention.
  • a plurality of time zone data 152 is stored in advance in measurement result storage area 151A, and the total number of occurrences data 15 3A indicating the total number of occurrences of apnea for each time zone.
  • Measurement number data 154 indicating the total number of measurement times
  • measurement time total data 155 indicating the total of the times included in each time period (measurement time by time period) in the measurement period are stored in association with each other.
  • the total number of occurrences, the total number of measurements, and the total measurement time should be stored in association with each other.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a flow of AHF display processing executed by CPU 11 of apnea management device 1 in Modification 1 of Embodiment 1 of the present invention.
  • the processing shown in the flowchart of FIG. 14 is also stored in advance in the memory unit 15 as a program, and the AHF display processing is realized by the CPU 11 reading and executing this program. Processes similar to those shown in FIG. 5 are given the same step numbers, and detailed descriptions thereof will not be repeated here.
  • FIG. 15 shows a subroutine for apnea detection processing in Modification 1 of the present embodiment. Also in FIG. 15, the same steps as those in the flowchart shown in FIG. 6 are given the same step numbers, and detailed description thereof will not be repeated.
  • step S138A the value of the counter N counted in step S126 is temporarily stored in the internal memory in association with the time zone. Also in step S142A, the value of the counter N counted in step S126 is temporarily stored in association with the time zone.
  • the AHF in the corresponding time zone is calculated and the calculated value is stored in association with the time zone.
  • the value of the number of occurrences of apnea is temporarily stored in association with the time zone.
  • storage processing unit 114 performs a process of storing the value of counter N for each time period in measurement result storage area 151A (S4A). More specifically, the value of the current counter N is added to the value of the total occurrence count data 153A in the corresponding time zone. In addition, 1 is added to the value of the measurement count data 154 in the corresponding time zone. Further, the time (measurement time for each time zone) (for example, “minute”) included in each time zone in the current measurement period is added to the value of the total measurement time data 155 for the corresponding time zone.
  • the statistical processing unit 115A reads the measurement result information stored in the measurement result storage area 151A (step S6), and calculates the average value of AHF for each time zone (step S8A). More specifically, the average value of AHF is calculated by dividing the total number of occurrences by the total measurement time (unit: time) for each time period. Assuming that measurement result information as shown in Fig. 13 is stored, the average value of AHF in the 3 o'clock time zone is "3" (from 15 / (300/60)).
  • step S8A When the process of step S8A is completed, the processes of steps S10, S12, and S14 are executed as in the first embodiment, and the AHF display process in the first modification of the present embodiment is terminated.
  • the AHF average for each time zone can be accurately calculated.
  • the measurement result storage area 151A may include a force that does not include the force that the number of times of measurement is included.
  • the AHF average may be calculated based on the total number of occurrences and the total measurement time for each time zone. However, in that case, the accuracy of AHF average calculation will be slightly reduced.
  • FIG. 16 is a functional block diagram showing a functional configuration of apnea management apparatus 1 in the second modification of the first embodiment of the present invention.
  • memory unit 15 includes a measurement result storage area 151B in place of measurement result storage area 151 of the first embodiment.
  • the CPU 11 includes an index identification information acquisition unit 112B, a storage processing unit 114B, and a statistics processing unit 115B instead of the index identification information acquisition unit 112, the storage processing unit 114, and the statistical processing unit 115 in the first embodiment.
  • CPUl l does not include the time zone determination unit 113.
  • the index specifying information acquisition unit 112B includes an occurrence time acquisition unit 1125 for acquiring an apnea occurrence time, and does not include an occurrence count counting unit 1122 and an AHF calculation unit 1124.
  • Other functional configurations are the same as those in the first embodiment.
  • the “apnea occurrence time” is a time determined by the apnea determination unit 111 as apnea, and is preferably a start time (variable Tst) of the apnea state. However, it may not be the start time of the apnea state. For example, it may be the end time of the apnea state (variable Ten) or the intermediate time of the apnea state. Also good.
  • the storage processing unit 114B performs processing for storing the apnea occurrence time acquired by the generation time acquisition unit 1125, the measurement start time, and the measurement end time in the measurement result storage area 151B as index specifying information. Do.
  • the statistical processing unit 115B performs AHF statistical processing based on the measurement result information stored in the measurement result storage area 151B.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the data structure of measurement result storage area 151 B in the second modification of the first embodiment of the present invention.
  • measurement result information is stored in units of records R (R1, R2,..., Rk,..., Rn) for each measurement period.
  • the Record Rk includes measurement date data YMDk indicating the measurement date (for example, date of measurement start date), occurrence time data indicating apnea occurrence time Tk (l), Tk (2), ..., Tk (mk), Measurement start time data STk indicating the measurement start time and measurement end time data ETk indicating the measurement end time are included. These data are stored in association with each measurement period and are not limited to the storage format using record R as long as the number of measurements per time zone can be managed.
  • FIG. 18 is a flowchart showing a flow of AHF display processing executed by CPU 11 of apnea management device 1 in the second modification of the first embodiment of the present invention.
  • the processing shown in the flowchart of FIG. 18 is also stored in advance in the memory unit 15 as a program, and the AHF display processing is realized by the CPU 11 reading and executing this program. Processes similar to those shown in FIG. 5 are given the same step numbers, and detailed descriptions thereof will not be repeated here.
  • an apnea detection process is first performed (step S2B).
  • FIG. 19 shows a subroutine for apnea detection processing in the second modification of the first embodiment. Also in FIG. 19, the same steps as those in the flowchart shown in FIG. 6 are given the same step numbers, and detailed description thereof will not be repeated.
  • steps S102 and S104 are removed, and instead of the processes of steps S106 and S126, the processes of steps S107 and S127 are performed. Processing is performed. Further, in the second modification, the process of transition to step S134 is different.
  • step S107 only initialization of the pointer i is performed.
  • step S127 the occurrence time acquisition unit 1125 acquires the value of the variable Tst set in S130 and stores it in the internal memory.
  • step S134 ⁇ If it is determined in step S134 that the measurement period has not ended (step S134 ⁇ , turn NO), the process returns to step S11CU and the processes in steps S110 to S134 are repeated.
  • step S134 determines whether the measurement period has ended (YES in step S134). If it is determined in step S134 that the measurement period has ended (YES in step S134), the process returns to the main routine.
  • Embodiment 1 the AHF in the corresponding time zone is calculated and the calculated value is stored in association with the time zone.
  • Modification 2 of Embodiment 1 Then, temporarily store the apnea occurrence time.
  • storage processing unit 114B stores the measurement result data stored in step S127, the measurement start time, and the measurement end time. Processing to be stored in area 151B is performed (S4B).
  • the statistical processing unit 115B reads the measurement result information stored in the measurement result storage area 151B (step S6), and calculates the average value of AHF for each time zone (step S8B). More specifically, the number of occurrence time data T is totaled for each time zone, and the total of the measurement time and the total number of measurements are calculated based on the measurement start time data ST and the measurement end data ET. . Thereby, the average value of AHF for each time zone can be calculated by the same method as in the first modification of the first embodiment.
  • step S8B steps S10, S12, S14 are performed as in the first embodiment. This processing is executed, and the AHF display processing in the second modification of the present embodiment is terminated.
  • the time segment included in the measurement conditions is a time zone that divides the measurement period.
  • the time division is not limited to the time zone that divides the measurement period, but may be day, day of the week, week, month, year, season, etc.
  • the time division is, for example, a day of the week, and the apnea management device in the second embodiment of the present invention will be described below.
  • the appearance and hardware configuration of the apnea management apparatus in the second embodiment are the same as those of the apnea management apparatus in the first embodiment. Therefore, the description will be given also using the reference numerals shown in FIGS.
  • the timer 16 can also measure the day of the week.
  • the functional configuration of apnea management device 1 in the present embodiment is the same as the functional configuration shown in FIG. 3 in the first embodiment, but in the second embodiment, the index specifying information in the first embodiment
  • the processing of the acquisition unit 112, the storage processing unit 114, and the statistical processing unit 115 is different. Therefore, in the second embodiment, these will be described as the index specifying information acquisition unit 212, the storage processing unit 214, and the statistical processing unit 215. Further, the CPU 11 of the second embodiment may not include functions corresponding to the time zone determination unit 113 and the SAS type determination unit 117.
  • FIG. 20 shows a functional configuration of apnea management apparatus 1 according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the index specifying information acquisition unit 212 corresponds to the number of occurrences counting unit 2122 for counting the number of occurrences of apnea for each measurement period, and the number of occurrences counted by the occurrence number counting unit 2122 and the measurement period.
  • an AHF calculation unit 2124 for calculating AHF during the measurement period based on the measurement time.
  • the AHF in this embodiment is Corresponds to ODI, an index that converts the number of apnea occurrences during the measurement period into the number of times per hour.
  • AHF is described as an index indicating the occurrence frequency of apnea in the measurement period.
  • the AHF is an index indicating the occurrence frequency of apnea in the sleep estimation period in the measurement period. Also good.
  • the memory unit 15 includes a measurement result storage area 251.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of the data structure of the measurement result storage area 251 in Embodiment 2 of the present invention.
  • the measurement result information stored in the measurement result storage area 251 includes at least day information and indicator specifying information, and further includes information on the number of measurements in order to calculate an AHF average.
  • a plurality of day-of-week data 252 is stored in advance in measurement result storage area 251, and for each day of the week, AHF total data 253 indicating the total of AHF and the total number of measurements are shown. Measurement count data 254 is stored in association with each other. Note that the total of AHF and the number of measurements may be stored in association with each day of the week, not limited to such a storage format.
  • FIG. 22 is a flowchart showing a flow of AHF display processing executed by CPU 11 of apnea management device 1 according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the processing shown in the flowchart of FIG. 22 is also stored in advance in the memory unit 15 as a program, and the AHF display processing is realized by the CPU 11 reading and executing this program.
  • FIG. 22 first, an apnea detection process for detecting an apnea state and extracting index specifying information is performed (step S22).
  • FIG. 23 shows a subroutine for apnea detection processing in the present embodiment. The same steps as those in the flowchart shown in FIG. 6 are given the same step numbers.
  • step S126 the occurrence count unit 2122 counts the number of apnea occurrences during the measurement period.
  • step S242 the AHF calculation unit 2124 calculates the AHF for the current measurement period based on the value of the counter N counted in step S126 and the measurement start time and measurement end time.
  • the storage processing unit 214 performs a process of storing the AHF of the measurement period unit calculated in step S242 in the measurement result storage area 251 ( Step S24). More specifically, the current AHF value is added to the value of the AHF total data 253 corresponding to the day of the week to which the measurement day (for example, the day to which the measurement start time belongs), and the number of measurements corresponding to the day of the week to which the measurement day belongs. Add 1 to the value of data 254.
  • the statistical processing unit 215 reads the measurement result information stored in the measurement result storage area 251 (step S26).
  • the statistical processing unit 215 calculates an average value of AHF for each day of the week (step S28). More specifically, for each day of the week, the average value of AHF is calculated by dividing the AHF total by the number of measurements. Assuming that measurement result information as shown in Fig. 21 is stored, for example, the average value of AHF on Friday is "12" (by 120/10).
  • display control section 116 displays the AHF trend for each day of the week based on the average value of AHF for each day of the week (step S30).
  • 24A and 24B are diagrams showing an example of a screen displayed on the display unit 50 in step S30.
  • the display unit 50 displays a graph indicating the time division (day of the week) on the horizontal axis and the average value of AHF on the vertical axis.
  • the AHF average values corresponding to each of a plurality of days of the week are displayed in a graph, the days of the week that are likely to become apneic can be grasped at a glance.
  • FIG. 24A shows an example in which a star is marked at the position of a bar graph on a day of the week (Saturday) where the AHF average rate of change is large compared to the previous day of the week.
  • FIG. 24B shows an example in which an asterisk is marked at a bar graph position on a day of the week (Friday) where the AHF average is higher than other days of the week.
  • the day of the week is adopted as the time division, so that the subject can recognize which day of the week AHF tends to be high.
  • subjects can improve their own lifestyle. Specifically, for example, if a subject who drinks frequently every Friday has a tendency to increase AHF during sleep after drinking, the subject can improve drinking habits or control drinking. By doing this, you can connect to your own health management.
  • the day of the week which is a period repeated with the passage of time
  • the day, week, month, and year which are periods that change with the passage of time, are adopted. You can be done.
  • an example of the screen displayed in step S30 is shown in FIG.
  • display unit 50 displays a graph indicating the time division (year and month) on the horizontal axis and the average value of AHF on the vertical axis. In this way, the transition of the average value of AHF for each month is displayed in a graph, so the effect of SAS improvement can be grasped at a glance. As a result, it can be a motivation to continue lifestyle improvement therapy such as exercise, obesity improvement, medication, drinking, and smoking.
  • the force that AHF itself is stored as the index specifying information in the measurement result storage area 251.
  • the first modification of the first embodiment Other information (number of apnea occurrence, apnea occurrence time) as shown in 2 may be stored
  • the measurement condition includes a time segment represented by day of the week, week, month, year, season, etc. Other conditions may be included. In the following modifications 1 and 2, the case where the measurement conditions include a time segment and other conditions will be described.
  • the time division is a period (for example, month) that changes with the passage of time
  • the measurement condition further includes a repetition condition that represents a condition that is repeated with the passage of time, for example, a day of the week.
  • Fig. 26 shows the results of measurement result storage area 251A in the first modification of the second embodiment of the present invention. It is a figure which shows an example of a data structure.
  • a plurality of year / month data 252A1 and day-of-week data 252A2 are stored in advance in measurement result storage area 251A, and AHF total data indicating the total of AHF for each year / month and day of the week.
  • AHF total data indicating the total of AHF for each year / month and day of the week.
  • measurement number data 254 indicating the total number of measurement times are stored in association with each other. It should be noted that the total of AHF and the number of measurements may be stored in association with each other for each year, month, and day of the week.
  • FIG. 27 is a flowchart showing a flow of AHF display processing executed by CPU 11 of apnea management device 1 in the first modification of the second embodiment of the present invention.
  • the processing shown in the flowchart of FIG. 27 is also stored in advance in the memory unit 15 as a program, and the AHF display processing is realized by the CPU 11 reading and executing this program.
  • the same steps as those in the flowchart shown in FIG. 22 are given the same step numbers, and detailed description thereof will not be repeated.
  • a day of the week selection screen is displayed on display unit 50 (step S32).
  • An example of the day selection screen is shown in FIG.
  • the display unit 50 displays an item indicating a plurality of days of the week together with a message “What day of the week is the trend displayed?”. In this figure, an example in which Friday is selected is shown.
  • the statistical processing unit 215 calculates an average value of AHF for each month of the selected day of the week based on the measurement result information (Ste S36). As a result, the monthly AHF trend by day of the week is displayed on the display unit 50 (step S38).
  • FIG. 29 is a diagram showing an example of a screen displayed on the display unit 50 in step S38.
  • the display unit 50 displays a graph indicating the time division (year and month) on the horizontal axis and the average value of AHF on the vertical axis, and the selected day of the week (for example, Friday).
  • the transition of the AHF average is displayed.
  • the average value of AHF for each month is compared and displayed in a graph for each day of the week. For this reason, for example, it is possible for a subject who has a lot of opportunities to drink on Friday to visually grasp the effects of refraining from drinking.
  • the monthly AHF average of the day of the week selected by the user is displayed here, the monthly AHF average of all the days of the week may be sequentially displayed.
  • the measurement condition includes the presence / absence of at least one predetermined lifestyle in addition to the time division.
  • the time division in Modification 2 may be any one of day, day of the week, week, month, year, and season. Here, it is assumed that the time division is day of the week.
  • At least one predetermined lifestyle is related to the cause or outcome of apnea, and exercise, medication, alcohol consumption, alcohol consumption over a predetermined amount), overeating (predetermined ability) At least one of smoking and drinking) and smoking more than a specified amount.
  • the measurement condition includes information on the presence / absence of all these lifestyle habits.
  • FIG. 30 is a diagram showing an example of the data structure of the measurement result storage area 251B in the second modification of the second embodiment of the present invention.
  • the measurement result information is stored in the record R ′ (R ′ i, R ′ 2,..., R′j,. , R'p).
  • Record R'j includes data DTj indicating the day of the week to which the measurement date (for example, measurement start date) belongs as a time segment, data AHFj indicating AHF as index specific information, data E 3 ⁇ 4 indicating whether or not there is a predetermined amount of exercise, medication
  • These data are stored in association with each measurement period, and are not limited to the storage format using the record R ′ as long as the number of measurements can be managed.
  • FIG. 31 is a flowchart showing a flow of AHF display processing executed by CPU 11 of apnea management device 1 in the second modification of the second embodiment of the present invention.
  • Figure 31 Flowchart The processing shown in FIG. 6 is also stored in advance in the memory unit 15 as a program, and the CPU 11 reads out and executes this program, thereby realizing the AHF display processing. Note that the same step numbers are assigned to the same processes as those shown in FIG.
  • steps S 20A and S20B are executed before the apnea detection process (step S22). Further, the process of step S24A is executed instead of the process of step S24. Further, after step S30, the processes of steps S62 and S64 are executed.
  • step S20A a lifestyle input screen is displayed on display unit 50.
  • Figure 32 shows an example of the lifestyle input screen. Referring to FIG. 32, a check box for selecting each lifestyle is displayed on the display unit 50 together with a message “Please select the relevant lifestyle”.
  • step S20B CPU 11 accepts an input from the subject regarding the presence or absence of lifestyle habits. Input of presence / absence of lifestyle habits is accepted by the subject (user) operating the operation unit 60.
  • step S24A the storage processing unit 214 stores in the measurement result storage area 251B the day of the week on which the current measurement date belongs, the presence / absence of each lifestyle habit accepted in step S20B, and the AHF for the measurement period unit calculated in step S242. Are stored in association with each other.
  • step S62 the statistical processing unit 215 calculates the average value of AHF for each lifestyle type.
  • step S64 the display control unit 116 displays the AHF trend for each lifestyle on the display unit 50.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of a screen displayed on the display unit 50 in step S64.
  • display unit 50 displays a bar graph showing lifestyle on the vertical axis and the average value of AHF on the horizontal axis.
  • the average value of AHF corresponding to each of a plurality of lifestyle habits is displayed in a graph, so that the lifestyle or apnea results that cause apnea are displayed.
  • the statistical processing unit 215 calculates the average value of AHF for each type of lifestyle, but the item unit of lifestyle, that is, the unit of lifestyle type, or The average value of AHF should be calculated in units of lifestyle.
  • the “unit of presence / absence of lifestyle” is the unit of presence / absence of a specific lifestyle, for example, calculating the average value of AHF for each day of drinking, ability to drink, and the day of drinking. Also good.
  • an example of the screen displayed in step S64 is shown in FIG.
  • display unit 50 displays a bar graph indicating the presence or absence of one lifestyle on the vertical axis and the average value of AHF on the horizontal axis. In this way, the average value of AHF corresponding to the presence or absence of one lifestyle is compared and displayed in a graph, so the effect of SAS improvement by improving lifestyle can be grasped at a glance.
  • the AHF display method performed by the CPU 11 of the apnea management device 1 of the present invention can also be provided as a program.
  • a program can be recorded on an optical medium such as a CD-ROM (Compact Disc-ROM) or a computer-readable recording medium such as a memory card and provided as a program product.
  • a program can also be provided by downloading via a network.
  • the provided program product is installed in a program storage unit such as a hard disk and executed.
  • the program product includes the program itself and a recording medium on which the program is recorded.
  • such a program may be stored in an information processing apparatus (not shown) such as a PC, and the above-described AHF display processing may be realized in the information processing apparatus.
  • the information processing device corresponds to time information at the time of measurement from a pulse oximeter that has a function of the oxygen saturation measuring unit 70 and has a hardware configuration similar to that of the apnea management device 1. It is sufficient if the attached oxygen saturation data can be received.

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Abstract

　被験者の血中の酸素飽和度に基づいて、測定期間ごとに無呼吸低呼吸の発生の有無を判定するための無呼吸判定部（１１１）と、判定結果に基づいて、無呼吸頻度指標を特定するための指標特定情報を取得するための指標特定情報取得部（１１２）と、取得された指標特定情報を、酸素飽和度の測定の際の時間区分と関連付けて記憶するためのメモリ部（１５）と、記憶された指標特定情報に基づいて、時間区分単位で無呼吸頻度指標の統計値を算出するための統計処理部（１１５）と、少なくとも２つの時間区分それぞれに対応する統計値を対比して表示するための信号を生成するための表示制御部（１１６）と、表示部（５０）とを備える。

Description

明 細 書
信頼性の高い情報を提示することのできる無呼吸管理装置
技術分野
[0001] 本発明は、無呼吸管理装置および無呼吸頻度指標表示プログラムを記録したコン ピュータ読取可能な記録媒体に関し、特に、睡眠時に被験者の血中の酸素飽和度 を測定することのできる無呼吸管理装置、および、無呼吸頻度指標のトレンドを表示 するための無呼吸頻度指標表示プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録 媒体に関する。
背景技術
[0002] 最近では、家庭で血中の酸素飽和度（SpO )を自己測定できる携帯型のパルスォ
2
キシメータが市販されている。パルスォキシメータは、呼吸が一時的に停止して肺か ら血中への酸素供給が停止すると酸素飽和度が低下することを応用して、無呼吸の 状態をモニタリングするためにも利用されている。睡眠時無呼吸症候群（以下「SAS ( Sleep Apnea Syndrome)」ともいう）の重症度を具体的に示す指標としては、 1晚に 酸素飽和度が低下した回数 (無呼吸が起こった回数）を 1時間当たりの回数に換算し た酸素飽和度低下指標（以下「ODI (Oxygen Desaturation Index)」という）が用いら れている。
[0003] 通常、〇DIを得るためには、 PC上で、別途、専用の解析ソフトにより酸素飽和度の 解析が行なわれる。たとえば特開 2005— 312913号公報（以下、特許文献 1)には、 酸素飽和度の他に、 ODIの値や、 1晚における 1時間毎の酸素飽和度の低下頻度を 表示する生体情報計測装置が開示されている。
特許文献 1 :特開 2005— 312913号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0004] し力、しながら、特許文献 1のような装置では、 1晚だけの特異例が抽出される可能性 力 Sある。そのため、表示される情報は、被験者の病態の把握、治療方針の決定、ある いは被験者に対する対処方法の指導などの観点からは、信頼性に欠けるという問題 があった。
[0005] 本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、その目的は 、睡眠時無呼吸症候群の原因の把握、治療方針の決定、あるいは対処方法の指導 などに役立つ信頼性の高い情報を提示することのできる無呼吸管理装置および無呼 吸頻度指標表示プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する ことである。
課題を解決するための手段
[0006] この発明のある局面に従う無呼吸管理装置は、被験者の血中の酸素飽和度を測定 するための測定部と、測定部による測定期間ごとに、酸素飽和度に基づいて、無呼 吸低呼吸の発生の有無を判定するための第 1の判定部と、第 1の判定部による判定 結果に基づレ、て、無呼吸低呼吸の発生頻度を表わす無呼吸頻度指標を特定するた めの指標特定情報を取得するための取得部と、計時動作を行なうための計時部と、 取得された指標特定情報を、酸素飽和度の測定の際の測定条件と関連付けて記憶 するための記憶部とを備え、測定条件は、無呼吸低呼吸の発生要因または結果に関 連する情報であり、複数の所定の時間区分のうちのいずれ力 1つを含む。また、上記 無呼吸管理装置は、記憶部に記憶された指標特定情報に基づいて、時間区分単位 で、無呼吸頻度指標の第 1の統計値を算出するための統計部と、統計部により算出 された少なくとも 2つの時間区分それぞれに対応する第 1の統計値を対比して表示す るための信号を生成するための生成部と、生成部からの出力に基づく表示を行なうた めの表示部とをさらに備える。
[0007] この発明の他の局面に従うプログラムを記録した記録媒体は、無呼吸低呼吸の発 生頻度を表わす無呼吸頻度指標のトレンドを表示するための無呼吸頻度指標表示 プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、時間情報と関連付 けられて記憶されている、被験者の血中の酸素飽和度のデータに基づいて、酸素飽 和度の測定期間ごとに、無呼吸低呼吸の発生の有無を判定するステップと、判定結 果に基づいて、無呼吸頻度指標を特定するための指標特定情報を取得するステツ プと、時間情報および指標特定情報に基づいて、酸素飽和度の測定の際の時間区 分ごとに、無呼吸頻度指標の統計値を算出するステップと、算出された少なくとも 2つ の時間区分それぞれに対応する統計値を対比して表示するための信号を生成する ステップとを、コンピュータに実行させる無呼吸頻度指標表示プログラムを記録してい る。
発明の効果
[0008] 本発明によると、所定の時間区分単位で無呼吸頻度指標の統計値が算出され、少 なくとも 2つの時間区分それぞれに対応する統計値が対比して表示される。これによ り、睡眠時無呼吸症候群の原因の把握、治療方針の決定、あるいは対処方法の指 導などに役立つ信頼性の高い情報を提示することができる。
図面の簡単な説明
[0009] [図 1]本発明の各実施の形態における無呼吸管理装置の外観の一例を示す図であ る。
[図 2]本発明の各実施の形態における無呼吸管理装置のハードウェア構成を示すハ 一ドゥエアブロック図である。
[図 3]本発明の実施の形態 1における無呼吸管理装置の機能構成を示す機能ブロッ ク図である。
[図 4]本発明の実施の形態 1における測定結果記憶領域のデータ構造の一例を示す 図である。
[図 5]本発明の実施の形態 1における無呼吸管理装置の CPUが実行する処理の流 れを示すフローチャートである。
[図 6]本発明の実施の形態 1における無呼吸検出処理を示すフローチャートである。
[図 7]無呼吸の判定方法を説明するための図である。
[図 8]無呼吸の発生回数を示す図である。
[図 9]図 5のステップ S10で表示される画面の一例を示す図である。
[図 10]本発明の実施の形態 1において判定される 2つの無呼吸タイプの典型的な無 呼吸発生頻度指標のトレンドの一例を示す図である。
[図 11]図 5のステップ S14で表示される画面の一例である。
[図 12]本発明の実施の形態 1の変形例 1における無呼吸管理装置の機能構成を示 す機能ブロック図である。 園 13]本発明の実施の形態 1の変形例 1における測定結果記憶領域のデータ構造 の一例を示す図である。
園 14]本発明の実施の形態 1の変形例 1における無呼吸管理装置の CPUが実行す る処理の流れを示すフローチャートである。
園 15]本発明の実施の形態 1の変形例 1における無呼吸検出処理を示すフローチヤ ートである。
園 16]本発明の実施の形態 1の変形例 2における無呼吸管理装置の機能構成を示 す機能ブロック図である。
園 17]本発明の実施の形態 1の変形例 2における測定結果記憶領域のデータ構造 の一例を示す図である。
園 18]本発明の実施の形態 1の変形例 2における無呼吸管理装置の CPUが実行す る処理の流れを示すフローチャートである。
園 19]本発明の実施の形態 1の変形例 2における無呼吸検出処理を示すフローチヤ ートである。
[図 20]本発明の実施の形態 2およびその変形例における無呼吸管理装置の機能構 成を示す機能ブロック図である。
園 21]本発明の実施の形態 2における測定結果記憶領域のデータ構造の一例を示 す図である。
園 22]本発明の実施の形態 2およびその変形例 1における無呼吸管理装置の CPU が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
[図 23]本発明の実施の形態 2、実施の形態 2の変形例 1 , 2における無呼吸検出処理 を示すフローチャートである。
[図 24A]本発明の実施の形態 2において図 22のステップ S30で表示される画面の一 例を示す図である。
[図 24B]本発明の実施の形態 2において図 22のステップ S30で表示される画面の一 例を示す図である。
[図 25]本発明の実施の形態 2において図 22のステップ S30で表示される画面の他の 例を示す図である。 [図 26]本発明の実施の形態 2の変形例 1における測定結果記憶領域のデータ構造 の一例を示す図である。
[図 27]本発明の実施の形態 2の変形例 1における無呼吸管理装置の CPUが実行す る処理の流れを示すフローチャートである。
[図 28]図 27のステップ S32で表示される画面の一例を示す図である。
[図 29]図 27のステップ S38で表示される画面の一例を示す図である。
[図 30]本発明の実施の形態 2の変形例 2における測定結果記憶領域のデータ構造 の一例を示す図である。
[図 31]本発明の実施の形態 2の変形例 2における無呼吸管理装置の CPUが実行す る処理の流れを示すフローチャートである。
[図 32]図 31のステップ S20Aで表示される画面の一例を示す図である。
[図 33]図 31のステップ S64で表示される画面の一例を示す図である。
[図 34]図 31のステップ S64で表示される画面の他の例を示す図である。
符号の説明
[0010] 1 無呼吸管理装置、 10 本体ユニット、 11 CPU, 12 発光素子駆動回路、 13 増幅 'AD変換回路、 14 電源部、 15 メモリ部、 16 タイマ、 17 通信 lZF、 20 セ ンサユニット、 21， 22 発光素子、 23 受光素子、 30 配線、 40 カフ、 50 表示部 、 60 操作部、 61 測定/停止ボタン、 62 左ボタン、 63 右ボタン、 64 設定ボタ ン、 70 酸素飽和度測定部、 110 酸素飽和度測定制御部、 111 無呼吸判定部、 112, 112A, 112B 指標特定情報取得部、 113 時間帯判別部、 114, 114A, 1 14B 記憶処理部、 115, 115A, 115B 統計処理部、 116 表示制御部、 117 S ASタイプ判定部、 212 指標特定情報取得部、 214 記憶処理部、 215 統計処理 部、 1101 クロック、 1102 脈波振幅算出部、 1103 脈波振幅比較部、 1104 酸 素飽和度算出部、 1122, 2122 発生回数カウント部、 1124， 2124 AHF算出部 、 1125 発生時刻取得部。
発明を実施するための最良の形態
[0011] 本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同 一または相当部分には同一符号を付す。 [0012] [実施の形態 1]
(無呼吸管理装置の外観および構成について）
図 1は、本発明の実施の形態 1における無呼吸管理装置 1の外観の一例を示す図 である。
[0013] 図 1を参照して、無呼吸管理装置 1は、本体ユニット 10と、被験者の測定部位 (たと えば指先）に装着するためのセンサユニット 20とを備える。本体ユニット 10とセンサュ ニット 20とは、配線 30を介して電気的に接続される。
[0014] 本体ユニット 10の表面には、各種情報を表示するための表示部 50およびユーザか らの指示を受付けるための操作部 60が設けられる。また、本体ユニット 10の背面に は、ユーザの所定部位（たとえば手首）に装着するためのカフ 40が設けられる。
[0015] 操作部 60は、たとえば、測定の開始および停止の指示を受付けるための測定/停 止ボタン 61と、表示部 50に表示されたカーソルの左方向への移動の指示を受付け るための左ボタン 62と、表示部 50に表示されたカーソルの右方向への移動の指示を 受付けるための右ボタン 63と、表示部 50に表示された情報についての設定指示を 受付けるための設定ボタン 64とを含む。なお、本実施の形態において、左ボタン 62 および右ボタン 63は、これらが同時に押下されることにより、メモリ読出しの指示を受 付ける機能をさらに有してレ、てもよレ、。
[0016] 図 2は、本発明の実施の形態 1における無呼吸管理装置 1のハードウェア構成を示 すハードウェアブロック図である。
[0017] センサユニット 20は、少なくとも 2つの異なる中心波長を持つ赤色光または赤外光 を発光する発光素子 21， 22と、発光素子 21 , 22から照射され測定部位を透過した 光量を検出するための受光素子 23とを含む。
[0018] 本体ユニット 10は、上記した表示部 50および操作部 60に加え、発光素子 21， 22 を駆動する発光素子駆動回路 12と、受光素子 23の出力を波長別に増幅し、 AD変 換する増幅 'AD変換回路 13と、各種演算処理を行なうための CPU11と、電源部 14 と、各種データおよびプログラムを記憶するためのメモリ部 15と、計時動作を行なうた めのタイマ 16と、外部機器との通信を行なうための通信 IZF (インターフェイス） 17と を含む。 [0019] 図 3は、本発明の実施の形態 1における無呼吸管理装置 1の機能構成を示す機能 ブロック図である。
[0020] CPU11は、発光素子駆動回路 12および増幅 *AD変換回路 13を制御して、被験 者の血中の酸素飽和度を測定するための制御を行なう酸素飽和度測定制御部 110 と、測定期間ごとに、測定された酸素飽和度に基づいて、無呼吸低呼吸（以下、単に 「無呼吸」という）の発生の有無を判定するための無呼吸判定部 111と、無呼吸判定 部 111の判定結果に基づいて、無呼吸の発生頻度を表わす指標である AHF (Apne a Hyponea Frequency)を特定するための指標特定情報を取得するための指標特 定情報取得部 112と、後述する時間帯を判別するための時間帯判別部 113と、指標 特定情報取得部 112からの出力に応じた指標特定情報を、酸素飽和度測定の際の 測定条件と関連付けてメモリ部 15の測定結果記憶領域 151に記憶するための処理 を行なう記憶処理部 114と、測定結果記憶領域 151に記憶された指標特定情報に 基づいて、 AHFの統計処理を行なうための統計処理部 115と、統計処理部 115の 統計結果を表示部 50に表示するための信号を生成する表示制御部 116と、統計処 理部 115の統計結果に基づいて、被験者の無呼吸タイプ (SASタイプ）を判定する ための SASタイプ判定部 117とを含む。なお、「低呼吸」とは、呼吸回数が通常より低 下する状態を表わすものとする。
[0021] 酸素飽和度測定制御部 110は、クロック 1101と、脈波振幅算出部 1102と、脈波振 幅比較部 1103と、酸素飽和度算出部 1104とを含む。
[0022] 酸素飽和度測定制御部 110は、発光素子 21 , 22が 2つの波長の赤色光または赤 外光を交互に発光するように、クロック 1101が規定するタイミングで発光素子駆動回 路 12を制御する。被験者の測定部位を透過して受光素子 23に到達した光は、受光 素子 23によって検出される。その際、動脈内圧の拍動に伴う動脈容積変化が、透過 光量の変化として受光素子 23の出力に反映される。これを光電脈波（以下、単に「脈 波」）という。脈波信号が受光素子 23から増幅 'AD変換回路 13に送られると、クロッ ク 1101が規定するタイミングで波長の異なる脈波が別個に増幅 'AD変換される。 A D変換された脈波信号は、脈波振幅算出部 1102に送られる。
[0023] 脈波振幅算出部 1102は、増幅 'AD変換回路 13より得られる脈波を 1拍単位で認 識し、それぞれの脈波の振幅を算出する。脈波振幅比較部 1103は、脈波振幅算出 部 1102により算出された 2つの波長の脈波振幅の比を求める。酸素飽和度算出部 1 104は、算出された脈波振幅の比に基づいて、酸素飽和度を算出する。酸素飽和度 算出部 1104は、予めプログラムに記憶されている脈波振幅比と酸素飽和度との関 係に基づいて、被験者の血中の酸素飽和度を算出する。酸素飽和度は、たとえば 1 心拍ごとまたは 1心拍に相当する時間ごとに算出され、算出された酸素飽和度デー タは、内部メモリに記録されるものとする。
[0024] 本実施の形態において、発光素子 21 , 22、受光素子 23、発光素子駆動回路 12、 増幅 'AD変換回路 13および酸素飽和度測定制御部 110は、酸素飽和度を測定す るための酸素飽和度測定部 70として機能する。酸素飽和度測定部 70の構成、およ び、酸素飽和度算出方法は、上記に限定されるものではない。
[0025] 本実施の形態において、「測定条件」とは、無呼吸の発生要因または結果に関連 する情報であることが好ましぐ複数の所定の時間区分のうちのいずれ力 1つを含む
。また、本実施の形態において、「時間区分」は、測定期間を分割する時間帯である 。なお、本実施の形態では、時間区分は、測定期間を分割する時間帯であるものとし て説明するが、測定期間のうちの睡眠推定期間（睡眠していると推定される期間）を 分割する時間帯であつてもよい。
[0026] ここで、「測定期間」とは、少なくとも被験者の睡眠推定期間を含み、酸素飽和度の 測定制御が開始されてから終了されるまでの期間である。本実施の形態においては 、（電源投入後)最初に測定/停止ボタン 61が押下されてから、再度測定/停止ボ タン 61が押下されるまでの期間をいう。なお、このように、測定期間の始期および終 期のいずれもが被験者からの指示に基づき定められるものでなくてもよい。たとえば、 最初に測定 Z停止ボタン 61が押下されてから、所定時間（たとえば 6時間）後までの 期間を測定期間としてもよい。あるいは、被験者が睡眠を開始したか否力、を検出する ための検出部（図示せず)からの出力に基づいて、測定期間の始期を決定してもよい 。このような検出部（図示せず)としては、たとえば、被験者の姿勢や動作を検出する センサや、被験者の脳波形、脈拍変動を検出するセンサなどが考えられる。
[0027] また、「時間帯」とは、本実施の形態において、タイマ 16が計測する時刻を基準に、 たとえば 10時台、 11時台というように、 1時間単位で表わされる期間をいう。なお、時 間帯は、 1時間単位に限定されるものではなぐたとえば、 30分単位で表わされる期 間であってもよいし、 2時間単位で表わされる期間であってもよレ、。あるいは、測定開 始時刻（睡眠開始が推定される時刻）を始点とした期間（たとえば、就寝後 0〜：!時間 の時間帯、就寝後 1〜2時間の時間帯、■· ·)であってもよいし、測定終了時刻（睡眠 終了が推定される時亥 1J)を始点とした期間（たとえば、起床前 0〜：!時間の時間帯、起 床前:!〜 2時間の時間帯、 ·■·)であってもよい。あるいは、測定期間の前半と後半とに 分割された期間であってもよい。
[0028] 本実施の形態において、「AHF」は、各時間帯における無呼吸の発生頻度を表わ す。
指標特定情報取得部 112は、時間帯単位で無呼吸の発生回数をカウントするため の発生回数カウント部 1122と、発生回数カウント部 1122によりカウントされた無呼吸 の発生回数に基づいて、時間帯ごとの AHFを算出するための AHF算出部 1124と を含む。
[0029] 記憶処理部 114は、 AHF算出部 1124により算出された AHFを、指標特定情報と して、測定結果記憶領域 151に記憶する。
[0030] 統計処理部 115は、測定結果記憶領域 151に記憶された少なくとも指標特定情報 に基づいて、時間帯単位で、 AHFの統計値、たとえば平均値を算出する。なお、ここ では統計値として平均値が算出されることとして説明するが、平均値に限定されるも のではなぐたとえば、総和であってもよいし、全体に対する比率であってもよい。
[0031] 表示制御部 116は、統計処理部 115により算出された、少なくとも 2つの時間帯そ れぞれに対応する AHFの平均値を対比して表示するための信号を生成する。表示 制御部 116は、時間区分と AHFの平均値との関係を表わすグラフを生成することが 好ましレ、。また、就寝 (測定開始)から起床（測定終了）までの複数の時間帯にわたる AHF平均の推移を対比して表示するための信号を生成することとしてもよい。また、 表示制御部 116は、前後する時間帯の AHF平均の変化率が大きい位置、または、 AHF平均の平均値よりも大きい AHF平均の位置を、たとえば、該当位置の色や線 の太さを変えたり、星印を付けたりすることで、マーキングすることとしてもよい。 [0032] SASタイプ判定部 117は、統計処理部 115により算出された時間帯ごとの AHF平 均と、予め定められた計算式とに基づいて、無呼吸の発生タイミングの特徴を表わす 複数の所定の SASタイプのうち、被験者の SASタイプを判定する。判定された SAS タイプの情報は、表示制御部 116に送られる。表示制御部 116は、 SASタイプの情 報を受け取ると、被験者の SASタイプを表示するための信号を生成する。
[0033] 無呼吸判定部 111、指標特定情報取得部 112、時間帯判別部 113、記憶処理部 1 14、統計処理部 115、および、 SASタイプ判定部 117により実行される処理の具体 例については後述する。
[0034] なお、図 3に示した機能ブロックの動作は、メモリ部 15中に格納されたソフトウェアを 実行することで実現されてもよいし、少なくとも 1つについては、ハードウェアで実現さ れてもよい。
[0035] 図 4は、本発明の実施の形態 1における測定結果記憶領域 151のデータ構造の一 例を示す図である。
[0036] 測定結果記憶領域 151には、 AHFの統計値を算出するために必要な情報が記憶 され、少なくとも、時間帯の情報と指標特定情報とを含む。本実施の形態において、 測定結果記憶領域 151に記憶されるこれらの情報を総称して、以下、「測定結果情 報」という。
[0037] 図 4を参照して、予め複数の時間帯データ 152が記憶され、時間帯ごとに、指標特 定情報として AHF合計データ 153と、測定回数の累計を示す測定回数データ 154と が対応付けられて記憶される。このように、本実施の形態では、 AHFの平均値が算 出されるため、測定結果情報には、測定回数の累計がさらに含まれる。なお、このよう な記憶形式に限定されるものではなぐ時間帯ごとに、 AHFの合計と測定回数とが 関連付けられて記憶されればょレ、。
[0038] (無呼吸管理装置の動作について）
図 5は、本発明の実施の形態 1における無呼吸管理装置 1の CPU11が AHFのトレ ンドを表示するために実行する処理（以下「AHF表示処理」とレ、う）の流れを示すフロ 一チャートである。図 5のフローチャートに示す処理は、予めプログラムとしてメモリ部 15に格納されており、 CPU11がこのプログラムを読み出して実行することにより AH F表示処理が実現される。なお、図 5に示す処理は、たとえば、 CPU11が測定/停 止ボタン 61の押下を検知した場合に開始され、酸素飽和度測定制御部 110による 酸素飽和度測定 ·算出処理と並行して実行される。
[0039] 図 5を参照して、初めに、無呼吸の状態を検出して指標特定情報を抽出するため の無呼吸検出処理が行なわれる（ステップ S2)。本実施の形態における無呼吸検出 処理のサブルーチンを図 6に示す。
[0040] 図 6を参照して、時間帯判別部 113は、現在時刻を取得し、現在時刻の時間帯 Hを 設定する（ステップ S102)。ここでの現在時刻は、電源が投入されて、 CPU11が測 定/停止ボタン 61の押下を検知したときの時刻（測定開始時刻）となる。たとえば、 測定開始時刻が 10時 25分であったとすると、現在時刻の時間帯 Hとして、「10」が設 定される。
[0041] 次に、時間帯判別部 113は、時間帯 Hの開始時亥 IJT0として現在時刻を内部メモリ に一時的に記憶する（ステップ S 104)。
[0042] 続いて、無呼吸判定部 111は、無呼吸の発生回数をカウントするためのカウンタ N と、酸素飽和度データのポインタ iとを、それぞれ 0に初期化する（ステップ S106)。ま た、低酸素状態の始点の時刻を記憶する変数 Tstと、終点の時刻を記憶する変数 Te nとを、それぞれ 0に初期化する（ステップ S 108)。
[0043] 次に、無呼吸判定部 111は、ポインタ iを 1インクリメントして (ステップ S110)、それ に対応する酸素飽和度データ Sp02 (i)を読込む (ステップ S 112)。そして、無呼吸 判定部 111は、読込んだ Sp〇2 (i)がしきい値を上向きに交差する力、下向きに交差 するか、またはしきい値の交差がないかを判断する（ステップ S 114)。 Sp02 (i)がし きい値を交差していないと判断した場合、ステップ S116に進む。 Sp〇2 (i)がしきい 値を下向きに交差していると判断した場合、ステップ S130に進む。 Sp〇2 (i)がしき い値を上向きに交差していると判断した場合、ステップ S132に進む。なお、ここでの 交差に関する判断は、たとえば酸素飽和度データ Sp〇2 (i)と前回測定された酸素 飽和度データ Sp〇2 (i_ l)とを用いてなされる。たとえば、「上向きに交差」とは、 Sp 02 (i- 1)の値がしきレ、値未満であって Sp〇2 (i)の値がしきレ、値以上であることを表 わし、 Sp〇2のプロットがしきい値をプラス方向に交差するほたぐ）ことを意味する。こ れに対し、「下向きに交差」とは、 Sp〇2 (i—1)の値がしきい値以上であって Sp〇2 (i )の値がしきい値未満であることを表わし、 Sp02のプロットがしきい値をマイナス方向 に交差する (またぐ)ことを意味する。
[0044] ステップ S 130において、無呼吸判定部 111は、タイマ 16からの出力に基づき現在 時刻を取得し、変数 Tstを、現在時刻を表わす変数 T (i)に設定する。この処理が終 わると、ステップ S 134に進む。
[0045] ステップ S132において、無呼吸判定部 111は、タイマ 16からの出力に基づき現在 時刻を取得し、変数 Tenを、現在時刻を表わす変数 T (i)に設定する。この処理が終 わると、ステップ S 134に進む。
[0046] ステップ S 116において、無呼吸判定部 111は、 Sp〇2 (i)がしきい値未満であるか 否かを判断する。 Sp〇2 (i)がしきい値未満であると判断された場合 (ステップ S116 において YES)、ステップ S118に進む。 Sp〇2 (i)がしきい値以上であると判断され た場合（ステップ S 116におレ、て NO)、ステップ S 122に進む。
[0047] ステップ S118において、無呼吸判定部 111は、現在時刻を示す変数 T (i)と低酸 素状態の始点を示す変数 Tstとの差を算出し、それが所定間隔 T1 (たとえば 10秒） より長いか否力を判断する。変数 T(i)と変数 Tstとの差が、所定間隔 T1より長いと判 断された場合 (ステップ S 118において YES)、ステップ S 120に進む。変数 T (i)と変 数 Tstとの差が所定間隔 T1以下であると判断された場合 (ステップ S118において N 〇）、ステップ S 134に進む。
[0048] ステップ S120において、低酸素状態（無呼吸状態）を示すフラグ F1を 1にセットす る。この処理が終わると、ステップ S134に進む。
[0049] このように、 Sp〇2 (i)がしきい値未満の時間が所定間隔 T1を超えてはじめて無呼 吸が発生したと判定される。このことについて、図 7を参照しながら具体的に説明する 。図 7には、縦軸を Sp〇2、横軸を時間とするグラフが示されている。無呼吸判定部 1 11は、 Sp〇2がしきい値 Vx未満であったとしても、現在時刻 T (i)力 STst (Sp〇2がし きい値 Vxを下向きに交差した時亥 IJ)と Tx (Tst +所定間隔 T1)との間であれば、無呼 吸が発生したと判定しない。現在時刻 T (i)が Txを超えた場合に、無呼吸が発生した と判定する。なお、無呼吸の判定基準となるしきい値 Vxは、たとえば 90%などの絶 対値が予め定められていてもよいし、被験者の通常の呼吸状態の酸素飽和度に対 する相対値が設定されてもょレ、。
[0050] ステップ S122において、現在時刻を示す変数 T (i)と Sp〇2低下の終点を示す変 数 Tenとの差を算出し、それが所定間隔 T2 (たとえば 2秒)より長いか否力、を判断す る。変数 T (i)と変数 Tenとの差が所定間隔 T2より長いと判断された場合 (ステップ SI 22において YES)、ステップ S124に進む。一方、変数 T(i)と変数 Tenとの差が所定 間隔 T2以下と判断された場合 (ステップ S122において NO)、ステップ S134に進む
[0051] このように、 Sp〇2 (i)が無呼吸状態から正常な状態（Sp〇2 (i)がしきい値以上）に 戻ったとしても、しきい値以上の時間が所定間隔 T2以下の場合は無呼吸状態が続 レ、ていると判定される。これにより、無呼吸の発生頻度の検出精度を向上させること ができる。
[0052] ステップ S124において、無呼吸判定部 111は、フラグ F1が 1であるか否かを判断 する。フラグ F1が 1であると判断された場合 (ステップ S124において YES)、ステップ S 126に進む。フラグ F1が 1でないと判断された場合（ステップ S 124におレ、て NO)、 ステップ SI 34に進む。
[0053] ステップ S 126において、発生回数カウント部 1122は、無呼吸が発生したとして、力 ゥンタ Nを 1インクリメントする。この結果、無呼吸の発生回数が、図 8に示すようにカウ ントされる。
[0054] 続いて、無呼吸判定部 111は、フラグ F1を 0にリセットする（ステップ S128)。この処 理が終わると、ステップ S134に進む。
[0055] なお、無呼吸判定部 111により実行される無呼吸判定方法は一例であり、上記のよ うな方法に限定されるものではない。
[0056] ステップ S 134において、一連の測定が終了した力、、すなわち、酸素飽和度の測定 期間が終了したか否かを判断する。測定期間が終了していないと判断された場合 (ス テツプ S 134 (こおレヽて NO)、ステップ S 136 (こ進む。
[0057] ステップ S136において、時間帯判別部 113は、現在時刻を示す変数 T (i)の分'秒 が「0分 0秒」であるか否力 ^判断する。つまり、現在時刻の時間帯が変更されたか否 力が判断される。変数 T (i)の分 ·秒が「0分 0秒」であると判断された場合 (ステップ S1 36において YES)、ステップ S138に進む。変数 T (i)の分'秒が「0分 0秒」でないと 判断された場合（ステップ S 136におレ、て NO)、ステップ S 110に戻る。
[0058] ステップ S138において、 AHF算出部 1124は、時間帯 Hの無呼吸頻度指標であ る AHF (H)を算出する。より詳細には、カウンタ Nの値を、時間帯 Hのうち測定期間 に含まれる時間（すなわち、「現在時刻 T (i) _時間帯 Hの開始時刻 To」）で除算する ことにより、 AHF (H)が算出される。算出された AHF (H)の値は、時間帯 Hと対応付 けて内部メモリに一時的に記録される。
[0059] 次に、時間帯判別部 113は、変数 Hを 1インクリメントする (ステップ S140)。この処 理が終わると、ステップ S104に戻る。
[0060] ステップ S134において、測定期間が終了したと判断された場合 (ステップ S134に おいて YES)、 AHF算出部 1124は、時間帯 Hの無呼吸頻度指標である AHF (H) を算出する（ステップ S142)。ここでも、ステップ S138と同様に、カウンタ Nの値を、 時間帯 Hのうち測定期間に含まれる時間（すなわち、「現在時刻 T (i)一時間帯 Hの 開始時亥 ljTo」）で除算することにより、 AHF (H)が算出される。また、算出された AH F (H)の値は、時間帯 Hと対応付けて内部メモリに一時的に記録される。ステップ S1 42の処理が終わると、処理はメインルーチンに戻される。
[0061] このように、本実施の形態では、カウンタ Nの値を、現在時刻 T (i)から時間帯 Hの 開始時刻 Toを引いた値で除算することにより、どの時刻に開始、終了されても、精度 の高い AHFを算出することができる。なお、処理の単純化のために、カウンタ Nの値 そのものを AHFとして算出してもよい。
[0062] 再び図 5を参照して、上述の無呼吸検出処理が終了すると、記憶処理部 114は、 時間帯ごとの AHFを測定結果記憶領域 151に記憶する処理を行なう（S4)。より具 体的には、対応する時間帯の AHF合計データ 153の値に、今回の AHFの値を加 算する。さらに、対応する時間帯の測定回数データ 154の値に、 1加算する。
[0063] 続レ、て、統計処理部 115は、測定結果記憶領域 151に記憶された測定結果情報 を読出す (ステップ S6)。測定結果情報が読出されると、統計処理部 115は、時間帯 ごとに AHFの平均値を算出する (ステップ S8)。より具体的には、時間帯ごとに、 AH F合計を測定回数で除算することにより、 AHFの平均値が算出される。図 4に示すよ うな測定結果情報が記憶されていると仮定すると、たとえば 3時台の時間帯の AHF の平均値は、 （15/5により）" 3"となる。
[0064] 次に、表示制御部 116は、時間帯ごとの AHFの平均値に基づいて、時間帯ごとの AHFのトレンドを表示する（ステップ S10)。図 9は、ステップ S10において表示部 50 に表示される画面の一例を示す図である。
[0065] 図 9を参照して、表示部 50には、横軸に時間区分（時間帯）、縦軸に AHFの平均 値を示す棒グラフが表示される。このように、本実施の形態においては、複数の時間 帯それぞれに対応する AHFの平均値を対比させてグラフ表示するため、無呼吸状 態になりやすい時間帯を一目で把握することができる。なお、図 9に示されるように、 時間帯ごとの AHF平均を示すグラフのうち、すべての時間帯の平均値よりも大きレ、 位置（部分）を、他の表示形態とは異なる表示形態で示すようにマーキングしてもよい
[0066] このように、本実施の形態では、就寝から起床までの AHFデータを複数晚に渡つ て集め、そのデータを時間帯ごとに平均化して表示する。このため、睡眠時無呼吸症 候群の原因の把握、治療方針の決定、あるいは対処方法の指導などに役立つ信頼 性の高い情報を提示することができる。具体的には、たとえば、投薬治療を行なって レ、る被験者の場合、薬の効果が睡眠中いつまで続レ、てレ、るのかを知ることができる。 就寝直後よりも朝方の AHF平均が高い場合、その被験者は、睡眠途中で薬の効果 が途切れて交感神経が活発化していると判断できる。このように、時間帯ごとの AHF 平均を表示することで、投薬治療をサポートする情報を提示することができる。
[0067] なお、ここでは、測定期間に含まれる時間帯全ての AHF平均の推移を表示したが 、このような表示形態に限定されるものではない。たとえば、時間帯が、測定開始時 刻（睡眠開始が推定される時刻）を始点とした期間である場合、就寝後 3時間の AHF 平均と起床前 3時間の AHF平均とを対比して表示させてもよい。
[0068] 次に、 SASタイプ判定部 117は、時間帯ごとの AHF平均に基づいて、被験者の S ASタイプを判定する（ステップ S 12)。より具体的には、次のようにして SASタイプが 判定されてよい。たとえば、測定期間を 2等分する時刻を基準にして、その時刻から 前と後との無呼吸発生回数の総和を比較する。 2等分時刻から後の時間に発生する 無呼吸発生回数が前よりも多ければ朝型 SAS、その逆であれば夜型 SASと判定す る。あるいは、測定期間全体の AHF平均を算出し、各時間帯における AHF平均が 測定期間全体の AHF平均よりも高くなつている時間帯を抽出する。そして、 2等分時 刻から後に抽出した時間帯の数が前よりも多ければ朝型 SAS、その逆であれば夜型 SASと判定してもよい。なお、ここでは、測定期間を 2等分して朝型/夜型を判定す る例をあげたが、測定期間を 3等分して朝型/夜型/深夜型と細分化することとして もよレ、。さらに N等分して無呼吸の発生要因 Z結果を細力べ分類化することとしてもよ レ、。
[0069] 図 10は、ステップ S12で判定される SASタイプの具体例を示す図である。図 10に 示されるように、 AHFの値が起床前よりも就寝直後の方が高ければ、夜型 SASと判 定され、 AHFの値が就寝直後よりも起床前の方が高い場合に、朝方 SASと判定され る。
[0070] 表示制御部 116は、判定された SASタイプを表示部 50に表示する処理を行なう。
図 11は、ステップ S14において表示部 50に表示される画面の一例を示す図である 。図 11を参照して、表示部 50には、たとえば、「あなたの SASタイプは夜型です」と レ、うメッセージが表示される。このように、 SASタイプの判定結果が表示されることで、 睡眠時無呼吸症候群の原因の把握、治療方針の決定、あるいは対処方法の指導な どに役立つ。
[0071] なお、本実施の形態では、一連の測定期間が終了すると、 自動的に、 AHF統計 · 表示処理 (ステップ S6〜S10)を行なうこととした。し力 ながら、測定期間とは無関 係に当該処理が行なわれてもよぐたとえば、ユーザより左ボタン 62および右ボタン 6 3が同時に押下された場合に、ステップ S6〜S10と同様の処理が行なわれてもよい。
[0072] また、本実施の形態では、 AHF統計'表示処理（ステップ S6〜S10)に引き続いて SASタイプの判定'表示処理 (ステップ S 12, S 14)が行なわれることとした力 当該 処理は、必ずしも行なわれなくてもよレ、。この場合、 CPU11は、 SASタイプ判定部 1 17を含まなくてよい。
[0073] また、本実施の形態では、ステップ S138, S142で算出された今回の AHF (H)は 表示されることなぐ複数回分の AHFの平均値のみが表示されることとした力 さらに 、今回の AHF (H)の値が表示されてもよい。
[0074] なお、上記したように、実施の形態 1では、測定結果記憶領域 151に、 AHFそのも ののデータを記憶して、 AHFの統計処理を行なうこととした力 S、このような記憶方法 に限定されるものではない。以下の変形例 1 , 2に、指標特定情報の他の記憶方法に ついて説明する。
[0075] <変形例 1 >
変形例 1では、メモリ部 15の測定結果記憶領域に、時間帯ごとに、無呼吸の発生 回数のデータを記憶して、 AHFの統計処理を行なう方法にっレ、て説明する。
[0076] 図 12は、本発明の実施の形態 1の変形例 1における無呼吸管理装置 1の機能構成 を示す機能ブロック図である。
[0077] 図 12を参照して、メモリ部 15は、実施の形態 1の測定結果記憶領域 151に代えて 、測定結果記憶領域 151Aを含む。 CPU11は、実施の形態 1における指標特定情 報取得部 112、記憶処理部 114および統計処理部 115に代えて、指標特定情報取 得部 112A、記憶処理部 114Aおよび統計処理部 115Aを含む。指標特定情報取 得部 112Aは、発生回数カウント部 1122のみを含み、 AHF算出部 1124を含まない 。なお、その他の機能構成は、実施の形態 1と同様である。
[0078] 記憶処理部 114Aは、時間帯に対応付けて、発生回数カウント部 1122によりカウン トされた発生回数と、時間帯に含まれる測定時間とを、指標特定情報として、測定結 果記憶領域 151 Aに記憶する処理を行なう。統計処理部 115Aは、測定結果記憶領 域 151Aに記憶された測定結果情報に基づいて、 AHFの統計処理を行なう。
[0079] 図 13は、本発明の実施の形態 1の変形例 1における測定結果記憶領域 151 Aのデ ータ構造の一例を示す図である。
[0080] 図 13を参照して、測定結果記憶領域 151Aには、予め複数の時間帯データ 152が 記憶され、時間帯ごとに、無呼吸の発生回数の合計を示す発生回数合計データ 15 3Aと、測定回数の累計を示す測定回数データ 154と、測定期間のうち各時間帯に 含まれる時間（時間帯別測定時間）の合計を示す測定時間合計データ 155とが対応 付けられて記憶されている。なお、このような記憶形式に限定されるものではなぐ時 間帯ごとに、発生回数の合計と測定回数の累計と測定時間の合計とが関連付けられ て記憶されればよレ、。
[0081] 図 14は、本発明の実施の形態 1の変形例 1における無呼吸管理装置 1の CPU11 が実行する AHF表示処理の流れを示すフローチャートである。図 14のフローチヤ一 トに示す処理もまた、予めプログラムとしてメモリ部 15に格納されており、 CPU11がこ のプログラムを読み出して実行することにより AHF表示処理が実現される。なお、図 5に示した処理と同様の処理については同じステップ番号を付し、これらの詳細な説 明はここでは繰返さない。
[0082] 図 14を参照して、初めに、無呼吸検出処理が行なわれる（ステップ S2A)。本実施 の形態の変形例 1における無呼吸検出処理のサブルーチンを図 15に示す。図 15に おいても、上記図 6に示したフローチャートと同様の処理については同じステップ番 号を付し、ここでの詳細な説明は繰返さなレ、。
[0083] 図 15を参照して、実施の形態 1における無呼吸検出処理と比較すると、ステップ S1 38および S 142それぞれの処理に代えて、ステップ S138Aおよび S142Aの処理が 行われる。実施の形態 1の変形例 1では、ステップ S138Aにおいて、ステップ S 126 でカウントされたカウンタ Nの値を時間帯と対応付けて、内部メモリに一時記憶する。 また、ステップ S142Aにおいても、ステップ S126においてカウントされたカウンタ N の値を、時間帯と対応付けて一時記憶する。
[0084] つまり、実施の形態 1では、対応する時間帯における AHFを算出して、算出された 値を時間帯と対応付けて記憶しておいたが、実施の形態 1の変形例 1では、無呼吸 の発生回数の値を、時間帯と対応付けて一時記憶する。
[0085] 再び図 14を参照して、無呼吸検出処理が終わると、記憶処理部 114は、時間帯ご とのカウンタ Nの値を測定結果記憶領域 151Aに記憶する処理を行なう（S4A)。より 具体的には、対応する時間帯の発生回数合計データ 153Aの値に、今回のカウンタ Nの値を加算する。また、対応する時間帯の測定回数データ 154の値に、 1加算する 。さらに、対応する時間帯の測定時間合計データ 155の値に、今回の測定期間のう ち各時間帯に含まれる時間（時間帯別測定時間）（たとえば「分」）を加算する。たとえ ば、今回の測定期間が 10時 25分〜 6時 15分であつたと仮定すると、 10〜： 11時の時 間帯データ 152に対応する測定時間合計データ 155の値に、 35を加算し、 11〜： 12 時， 0〜1時，…， 5〜6時の時間帯データ 152に対応する測定時間合計データ 155 の値に、各々、 60を加算し、 6〜7時の時間帯データ 152に対応する測定時間合計 データ 155の値に、 15を加算する。
[0086] 次に、統計処理部 115Aは、測定結果記憶領域 151 Aに記憶された測定結果情報 を読出し (ステップ S6)、時間帯ごとに AHFの平均値を算出する (ステップ S8A)。よ り具体的には、時間帯ごとに、発生回数合計を測定時間合計 (単位:時間)で除算す ることにより、 AHFの平均値が算出される。図 13に示すような測定結果情報が記憶さ れていると仮定すると、 3時台の時間帯の AHFの平均値は、（15/ (300/60)より） "3"となる。
[0087] ステップ S8Aの処理が終わると、実施の形態 1と同様に、ステップ S10, S12, S14 の処理が実行されて、本実施の形態の変形例 1における AHF表示処理は終了され る。
[0088] 上述のように、測定結果記憶領域 151Aに、時間帯別測定時間を記憶することで、 時間帯単位の AHF平均を精度良く算出することができる。なお、測定結果記憶領域 151Aに測定回数が含まれることとした力 含まれない構成であってもよい。あるいは 、ここでは、時間帯ごとの発生回数合計と測定時間合計とによって AHF平均が算出 されたが、時間帯ごとの発生回数合計と測定回数合計とによって AHF平均が算出さ れてもよい。ただし、その場合は、 AHF平均の算出精度が若干落ちることになる。
[0089] <変形例 2 >
変形例 2では、メモリ部 15の測定結果記憶領域に、時間帯ごとに、無呼吸の発生 時刻のデータを記憶して、 AHFの統計処理を行なう方法にっレ、て説明する。
[0090] 図 16は、本発明の実施の形態 1の変形例 2における無呼吸管理装置 1の機能構成 を示す機能ブロック図である。
[0091] 図 16を参照して、メモリ部 15は、実施の形態 1の測定結果記憶領域 151に代えて 、測定結果記憶領域 151Bを含む。 CPU11は、実施の形態 1における指標特定情 報取得部 112、記憶処理部 114および統計処理部 115に代えて、指標特定情報取 得部 112B、記憶処理部 114Bおよび統計処理部 115Bを含む。また、変形例 2にお いて、 CPUl lは、時間帯判別部 113を含まない。指標特定情報取得部 112Bは、無 呼吸の発生時刻を取得するための発生時刻取得部 1125を含み、発生回数カウント 部 1122および AHF算出部 1124を含まなレ、。なお、その他の機能構成は、実施の 形態 1と同様である。
[0092] 「無呼吸の発生時刻」とは、無呼吸判定部 111により無呼吸と判定された時刻であ り、無呼吸状態の始点の時刻（変数 Tst)であることが好ましい。し力、しながら、無呼吸 状態の始点の時刻でなくてもよぐたとえば、無呼吸状態の終点の時刻（変数 Ten) であってもよいし、無呼吸状態の中間時点の時刻であってもよい。
[0093] 記憶処理部 114Bは、発生時刻取得部 1125により取得された無呼吸発生時刻と、 測定開始時刻および測定終了時刻とを、指標特定情報として、測定結果記憶領域 1 51Bに記憶する処理を行なう。統計処理部 115Bは、測定結果記憶領域 151Bに記 憶された測定結果情報に基づき、 AHFの統計処理を行なう。
[0094] 図 17は、本発明の実施の形態 1の変形例 2における測定結果記憶領域 151 Bのデ ータ構造の一例を示す図である。
[0095] 図 17を参照して、測定結果記憶領域 151Bには、測定期間ごとに、測定結果情報 がレコード R (R1, R2, · · ·, Rk, · · ·, Rn)単位で格納される。レコード Rkには、測定 日（たとえば測定開始日の年月日）を示す測定日データ YMDk、無呼吸発生時刻を 示す発生時刻データ Tk (l)， Tk (2) ,…， Tk (mk)、測定開始時刻を示す測定開始 時刻データ STkおよび測定終了時刻を示す測定終了時刻データ ETkが含まれる。 なお、これらのデータは、測定期間ごとに対応付けされて格納され、時間帯ごとの測 定回数が管理できればよぐレコード Rを用いた格納形式に限定されるものではない
[0096] 図 18は、本発明の実施の形態 1の変形例 2における無呼吸管理装置 1の CPU11 が実行する AHF表示処理の流れを示すフローチャートである。図 18のフローチヤ一 トに示す処理もまた、予めプログラムとしてメモリ部 15に格納されており、 CPU11がこ のプログラムを読み出して実行することにより AHF表示処理が実現される。なお、図 5に示した処理と同様の処理については同じステップ番号を付し、これらの詳細な説 明はここでは繰返さない。 [0097] 図 18を参照して、初めに、無呼吸検出処理が行なわれる（ステップ S2B)。本実施 の形態 1の変形例 2における無呼吸検出処理のサブルーチンを図 19に示す。図 19 においても、上記図 6に示したフローチャートと同様の処理については同じステップ 番号を付し、ここでの詳細な説明は繰返さなレ、。
[0098] 図 19を参照して、実施の形態 1における無呼吸検出処理と比較すると、ステップ S1 02, S104の処理が除かれ、ステップ S106および S126それぞれの処理に代えて、 ステップ S107および S127の処理が行なわれる。また、変形例 2においては、ステツ プ S 134移行の処理が異なる。
[0099] ステップ S107において、ポインタ iの初期化のみが行なわれる。また、ステップ S12 7において、発生時刻取得部 1125は、 S 130で設定された変数 Tstの値を取得し、 内部メモリに記憶する。
[0100] ステップ S134において、測定期間が終了していないと判断された場合 (ステップ S 134ίこおレ、て NO)、ステップ S11CUこ戻り、ステップ S110〜S134の処理を繰返す。
[0101] これに対し、ステップ S134において測定期間が終了したと判断された場合 (ステツ プ S134におレヽて YES)、処理はメインルーチンに戻される。
[0102] つまり、上記実施の形態 1では、対応する時間帯における AHFを算出して、算出さ れた値を時間帯と対応付けて記憶しておいたが、実施の形態 1の変形例 2では、無 呼吸の発生時刻を一時記憶する。
[0103] 再び図 18を参照して、無呼吸検出処理が終わると、記憶処理部 114Bは、ステップ S127で記憶された発生時刻のデータ、および、測定開始時刻ならびに測定終了時 刻を測定結果記憶領域 151Bに記憶する処理を行なう (S4B)。
[0104] 次に、統計処理部 115Bは、測定結果記憶領域 151Bに記憶された測定結果情報 を読出し (ステップ S6)、時間帯ごとに AHFの平均値を算出する (ステップ S8B)。よ り具体的には、時間帯ごとに発生時刻データ Tの数を合計し、測定開始時刻データ S Tおよび測定終了データ ETに基づいて、時間帯別測定時間の合計および測定回数 の合計を算出する。これにより、上述の実施の形態 1の変形例 1と同様の手法により、 時間帯ごとの AHFの平均値を算出することができる。
[0105] ステップ S8Bの処理が終わると、実施の形態 1と同様に、ステップ S10， S12, S14 の処理が実行されて、本実施の形態の変形例 2における AHF表示処理は終了され る。
[0106] 上述のように、測定結果記憶領域 151Bに、測定開始時刻および測定終了時刻を 記憶することで、時間帯単位の AHF平均を精度良く算出することができる。なお、処 理の単純化のためには、これらの時刻情報を含まないこととしてもよレ、。ただし、その 場合は、 AHF平均の算出精度が若干落ちることになる。
[0107] [実施の形態 2]
上記実施の形態 1では、測定条件に含まれる時間区分は、測定期間を分割する時 間帯であった。これにより、一晩における無呼吸の発生傾向を知ることができた。しか しながら、時間区分は、測定期間を分割する時間帯に限定されるものではなぐ 日、 曜日、週、月、年、季節などであってもよい。実施の形態 2では、時間区分がたとえば 曜日であるものとし、以下に、本発明の実施の形態 2における無呼吸管理装置につ いて説明する。
[0108] なお、実施の形態 2における無呼吸管理装置の外観およびハードウェア構成は、 実施の形態 1における無呼吸管理装置と同じである。したがって、ここでも、図 1およ び図 2に示した符号を用いて説明する。なお、タイマ 16は、曜日の計測も可能である ものとする。
[0109] 本実施の形態における無呼吸管理装置 1の機能構成も、実施の形態 1で図 3に示 した機能構成と同様であるが、実施の形態 2では、実施の形態 1における指標特定 情報取得部 112、記憶処理部 114および統計処理部 115の処理が異なる。したがつ て、実施の形態 2では、これらを、指標特定情報取得部 212、記憶処理部 214および 統計処理部 215として説明する。また、実施の形態 2の CPU11は、時間帯判別部 1 13および SASタイプ判定部 117に相当する機能は含まなくてよい。本発明の実施の 形態 2における無呼吸管理装置 1の機能構成を図 20に示す。
[0110] 指標特定情報取得部 212は、測定期間ごとに無呼吸の発生回数をカウントするた めの発生回数カウント部 2122と、発生回数カウント部 2122によりカウントされた発生 回数と測定期間に対応する測定時間とに基づいて、測定期間における AHFを算出 するための AHF算出部 2124とを含む。このように、本実施の形態における AHFは、 測定期間内の無呼吸発生回数を 1時間当りの回数に換算した指標である ODIに相 当する。なお、本実施の形態では、 AHFは、測定期間における無呼吸の発生頻度 を示す指標であるものとして説明するが、測定期間のうちの睡眠推定期間における 無呼吸の発生頻度を示す指標であってもよい。
[0111] 本実施の形態において、メモリ部 15は、測定結果記憶領域 251を含む。
図 21は、本発明の実施の形態 2における測定結果記憶領域 251のデータ構造の 一例を示す図である。
[0112] 測定結果記憶領域 251に記憶される測定結果情報は、少なくとも、曜日の情報と指 標特定情報とを含み、 AHF平均を算出するために、さらに、測定回数の情報を含む
[0113] 図 21を参照して、測定結果記憶領域 251には、予め複数の曜日データ 252が記 憶され、曜日ごとに、 AHFの合計を示す AHF合計データ 253と、測定回数の累計を 示す測定回数データ 254とが対応付けられて記憶される。なお、このような記憶形式 に限定されるものではなぐ曜日ごとに、 AHFの合計と測定回数とが関連付けられて 記憶されればよい。
[0114] 図 22は、本発明の実施の形態 2における無呼吸管理装置 1の CPU11が実行する AHF表示処理の流れを示すフローチャートである。図 22のフローチャートに示す処 理もまた、予めプログラムとしてメモリ部 15に格納されており、 CPU11がこのプロダラ ムを読み出して実行することにより AHF表示処理が実現される。
[0115] 図 22を参照して、初めに、無呼吸の状態を検出して指標特定情報を抽出するため の無呼吸検出処理が行なわれる（ステップ S22)。本実施の形態における無呼吸検 出処理のサブルーチンを図 23に示す。なお、上記図 6に示したフローチャートと同様 の処理については同じステップ番号を付す。
[0116] 図 23を参照して、実施の形態 1における無呼吸検出処理と比較すると、実施の形 態 2で ίま、ステップ S102, S104, S136〜： 140の処理カ省力れる。これにより、本実 施の形態では、ステップ S126において、発生回数カウント部 2122は、測定期間中 の無呼吸発生回数をカウントすることになる。
[0117] また、本実施の形態では、実施の形態 1のステップ S142の処理に代えて、ステップ S242の処理が行なわれる。ステップ S242において、 AHF算出部 2124は、ステツ プ S126でカウントされたカウンタ Nの値と、測定開始時刻および測定終了時刻とに 基づいて、今回の測定期間における AHFを算出する。
[0118] 再び図 22を参照して、無呼吸検出処理が終わると、記憶処理部 214は、ステップ S 242で算出された測定期間単位の AHFを測定結果記憶領域 251に記憶する処理 を行なう（ステップ S24)。より具体的には、測定日（たとえば測定開始時刻の属する 日）が属する曜日に対応する AHF合計データ 253の値に、今回の AHFの値を加算 し、測定日が属する曜日に対応する測定回数データ 254の値に、 1加算する。
[0119] 続いて、統計処理部 215は、測定結果記憶領域 251に記憶された測定結果情報 を読出す (ステップ S26)。測定結果情報が読出されると、統計処理部 215は、曜日 ごとに AHFの平均値を算出する (ステップ S28)。より具体的には、曜日ごとに、 AH F合計を測定回数で除算することにより、 AHFの平均値が算出される。図 21に示す ような測定結果情報が記憶されてレ、ると仮定すると、たとえば金曜の AHFの平均値 は、（120/10により）" 12"となる。
[0120] 次に、表示制御部 116は、曜日ごとの AHFの平均値に基づいて、曜日ごとの AHF のトレンドを表示する（ステップ S30)。
[0121] 以上で、本実施の形態における AHF表示処理は終了される。
図 24A,図 24Bは、ステップ S30において表示部 50に表示される画面の一例を示 す図である。図 24A,図 24Bを参照して、表示部 50には、横軸に時間区分（曜日）、 縦軸に AHFの平均値を示すグラフが表示される。このように、本実施の形態におい ては、複数の曜日それぞれに対応する AHFの平均値を対比させてグラフ表示する ため、無呼吸状態になりやすい曜日を一目で把握することができる。
[0122] なお、図 24A,図 24Bに示されるように、前後する時間区分（隣り合う曜日）の AHF 平均の変化率が最も大きい位置や、 AHF平均が最も高い位置を、他の表示形態と は異なる表示形態で示すようにマーキングしてもよい。図 24Aでは、 1つ前の曜日と 比較して AHF平均の変化率の大きい曜日（土曜）の棒グラフの位置に、星印がマー キングされた例が示されている。また、図 24Bでは、他の曜日と比較して AHF平均が 高い曜日（金曜）の棒グラフの位置に、星印がマーキングされた例が示されている。 [0123] 上述のように、実施の形態 2において、時間区分として曜日が採用されることで、被 験者は、どの曜日の AHFが高い傾向にあるかを認識することができる。その結果、 被験者は、 自身の生活習慣の改善を図ることができる。具体的には、たとえば、毎週 金曜に飲酒する機会が多い被験者が、飲酒後の睡眠時に AHFが高くなる傾向があ ることが分かれば、その被験者は、飲酒習慣を改善したり飲酒量をコントロールしたり することで、 自己の健康管理につなげてレ、くことが可能となる。
[0124] なお、本実施の形態では、時間の経過とともに繰返される期間である曜日を時間区 分の例に示したが、時間の経過に従い変遷する期間である日、週、月、年が採用さ れてもよレ、。その場合に、ステップ S30において表示される画面の一例を図 25に示 す。
[0125] 図 25を参照して、表示部 50には、横軸に時間区分 (年'月）、縦軸に AHFの平均 値を示すグラフが表示される。このように、月ごとの AHFの平均値の推移がグラフ表 示されるため、 SASの改善の効果を一目で把握することができる。その結果、運動や 肥満改善、服薬、飲酒、喫煙等の生活習慣改善療法を持続する動機付けとすること ができる。
[0126] なお、本実施の形態では、測定結果記憶領域 251に、指標特定情報として AHFそ のものが記憶されることとした力 本実施の形態においても、実施の形態 1の変形例 1 , 2に示すような、他の情報 (無呼吸発生回数，無呼吸発生時刻）が記憶されてもよい
[0127] また、上述のように、実施の形態 2では、測定条件は、曜日、週、月、年、季節など で表わされる時間区分を含むものであった力 測定条件は、時間区分の他、他の条 件を含んでいてもよい。以下の変形例 1 , 2に、測定条件が、時間区分と他の条件と を含む場合について説明する。
[0128] <変形例 1 >
変形例 1では、時間区分は、時間の経過に従い変遷する期間（たとえば月）であり、 測定条件は、さらに、時間の経過とともに繰返される条件を表わす繰返条件、たとえ ば曜日を含む。
[0129] 図 26は、本発明の実施の形態 2の変形例 1における測定結果記憶領域 251 Aのデ ータ構造の一例を示す図である。
[0130] 図 26を参照して、測定結果記憶領域 251Aには、予め複数の年'月データ 252A1 および曜日データ 252A2が記憶され、年'月および曜日ごとに、 AHFの合計を示す AHF合計データ 253と、測定回数の累計を示す測定回数データ 254とが対応付け られて記憶される。なお、このような記憶形式に限定されるものではなぐ年'月およ び曜日ごとに、 AHFの合計と測定回数とが関連付けられて記憶されればよい。
[0131] 図 27は、本発明の実施の形態 2の変形例 1における無呼吸管理装置 1の CPU11 が実行する AHF表示処理の流れを示すフローチャートである。図 27のフローチヤ一 トに示す処理もまた、予めプログラムとしてメモリ部 15に格納されており、 CPU11がこ のプログラムを読み出して実行することにより AHF表示処理が実現される。なお、上 記図 22に示したフローチャートと同様の処理については同じステップ番号を付し、こ こでの詳細な説明は繰返さなレ、。
[0132] 図 27を参照して、初めに、上記実施の形態 2と同様に、ステップ S22〜S26の処理 が行なわれると、表示部 50に曜日選択画面が表示される（ステップ S32)。曜日選択 画面の一例を図 28に示す。図 28を参照すると、表示部 50には、「何曜日のトレンド を表示しますか？」というメッセージとともに、 1週間を構成する複数の曜日を示す項 目が表示される。なお、この図では、金曜が選択されている例が示されている。
[0133] 次に、ユーザからの曜日の選択を受付けると（ステップ S34)、統計処理部 215は、 測定結果情報に基づいて、選択された曜日の、月ごとの AHFの平均値を算出する（ ステップ S36)。その結果、曜日別月単位の AHFトレンドが表示部 50に表示される（ ステップ S 38)。
[0134] 図 29は、ステップ S38において表示部 50に表示される画面の一例を示す図である
[0135] 図 29を参照して、表示部 50には、横軸に時間区分 (年'月）、縦軸に AHFの平均 値を示すグラフが表示され、選択された曜日（たとえば金曜）の AHF平均の推移が 表示される。このように、本実施の形態においては、曜日別に月ごとの AHFの平均 値が対比されてグラフ表示される。このため、たとえば、金曜に飲酒する機会が多い 被験者が、飲酒を控えたことによる効果等を、視覚的に把握することが可能となる。 [0136] なお、ここでは、ユーザにより選択された曜日の、月ごとの AHF平均を表示すること としたが、全ての曜日の、月ごとの AHF平均が順次表示されることとしてもよい。
[0137] <変形例 2 >
変形例 2では、測定条件は、時間区分に加え、少なくとも 1つの所定の生活習慣の 有無を含む。変形例 2における時間区分は、実施の形態 2と同様に、 日、曜日、週、 月、年、季節のうちのいずれかであればよい。ここでは、時間区分が曜日であるものと 仮定する。
[0138] 少なくとも 1つの所定の生活習慣は、無呼吸の発生要因または結果に関連するもの であり、所定量以上の運動、服薬、飲酒ほたは、所定量以上の飲酒）、過食 (所定力 口リー以上の飲食）、および、所定量以上の喫煙のうち少なくとも 1つを含む。本実施 の形態の変形例 2では、測定条件は、これら全ての生活習慣の有無の情報を含むも のとする。
[0139] 図 30は、本発明の実施の形態 2の変形例 2における測定結果記憶領域 251Bのデ ータ構造の一例を示す図である。
[0140] 図 30を参照して、測定結果記憶領域 251Bには、測定期間ごとに、測定結果情報 がレコード R' (R' i, R' 2, · · ·, R'j, · · ·, R'p)単位で格納される。レコード R'jには、 時間区分として測定日（たとえば測定開始日）が属する曜日を示すデータ DTj、指標 特定情報として AHFを示すデータ AHFj、所定量以上の運動の有無を示すデータ E ¾、服薬の有無を示すデータ MDj、飲酒の有無を示すデータ ADj、所定カロリー以 上の飲食 (過食）の有無を示すデータ EETj、および、所定量以上の喫煙の有無を示 すデータ SMjが含まれる。なお、これらのデータは、測定期間ごとに対応付けされて 格納され、測定回数が管理できればよぐレコード R'を用いた格納形式に限定される ものではない。
[0141] 生活習慣の有無のデータ EXj、 MDj、 ADj、 EETj、 SMjには、各々、たとえば、該 当している場合（"有"の場合）「1」が格納され、該当していない場合（"無"の場合）「0 」が格納される。
[0142] 図 31は、本発明の実施の形態 2の変形例 2における無呼吸管理装置 1の CPU11 が実行する AHF表示処理の流れを示すフローチャートである。図 31のフローチヤ一 トに示す処理もまた、予めプログラムとしてメモリ部 15に格納されており、 CPU11がこ のプログラムを読み出して実行することにより AHF表示処理が実現される。なお、図 22に示した処理と同様の処理については同じステップ番号を付す。
[0143] 実施の形態 2の変形例 2では、無呼吸検出処理 (ステップ S22)の前に、ステップ S 20A, S20Bの処理が実行される。また、ステップ S24の処理に代えて、ステップ S24 Aの処理が実行される。また、ステップ S30の後に、ステップ S62および S64の処理 が実行される。
[0144] ステップ S20Aにおいて、表示部 50に、生活習慣入力画面が表示される。生活習 慣入力画面の一例を、図 32に示す。図 32を参照すると、表示部 50には、「該当する 生活習慣を選択して下さい。」というメッセージとともに、各生活習慣を選択するため のチェックボックスが表示される。
[0145] ステップ S20Bにおいて、 CPU11は、被験者からの生活習慣の有無の入力を受付 ける。生活習慣の有無の入力は、被験者（ユーザ）が、操作部 60を操作することによ り受付けられる。
[0146] ステップ S24Aにおいて、記憶処理部 214は、測定結果記憶領域 251Bに、今回の 測定日の属する曜日、ステップ S20Bで受付けた各生活習慣の有無、ステップ S242 で算出された測定期間単位の AHFを対応付けて格納する。
[0147] ステップ S62において、統計処理部 215は、生活習慣（の種類）ごとに AHFの平均 値を算出する。その結果、ステップ S64において、表示制御部 116は、生活習慣ごと の AHFのトレンドを表示部 50に表示する。図 33は、ステップ S64において表示部 5 0に表示される画面の一例を示す図である。
[0148] 図 33を参照して、表示部 50には、縦軸に生活習慣、横軸に AHFの平均値を示す 棒グラフが表示される。このように、実施の形態 2の変形例 2においては、複数の生活 習慣それぞれに対応する AHFの平均値を対比させてグラフ表示するため、無呼吸 の発生要因となる生活習慣または無呼吸の結果生じる生活習慣などを一目で把握 すること力 Sできる。
[0149] なお、変形例 2では、曜日ごとの AHFの統計'表示処理と、生活習慣ごとの AHFの 統計 ·表示処理との双方が順に実行されることとしたが、ユーザに、いずれの統計'表 示処理を実行させるかを選択させてもょレヽ。
[0150] あるいは、変形例 2において、統計処理部 215は、生活習慣の種類ごとの AHFの 平均値を算出することとしたが、生活習慣の項目単位、すなわち、生活習慣の種類 単位、または、生活習慣の有無単位で AHFの平均値を算出すればよい。「生活習慣 の有無単位」とは、特定の生活習慣の有 ·無を単位とすることであり、たとえば、飲酒 した日および飲酒しな力、つた日それぞれの AHFの平均値を算出することとしてもよい 。その結果、ステップ S64で表示される画面の一例を、図 34に示す。
[0151] 図 34を参照して、表示部 50には、縦軸に 1つの生活習慣の有無、横軸に AHFの 平均値を示す棒グラフが表示される。このように、 1つの生活習慣の有無それぞれに 対応する AHFの平均値を対比させてグラフ表示するため、生活習慣の改善による S AS改善の効果を一目で把握することができる。
[0152] なお、本発明の無呼吸管理装置 1の CPU 1 1が行なう AHF表示方法を、プログラム として提供することもできる。このようなプログラムは、 CD— ROM (Compact Disc-R OM)などの光学媒体や、メモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて 記録させて、プログラム製品として提供することもできる。また、ネットワークを介したダ ゥンロードによって、プログラムを提供することもできる。
[0153] 提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストール されて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録され た記録媒体とを含む。
[0154] また、このようなプログラムは、たとえば PCなどの情報処理装置（図示せず）に格納 され、当該情報処理装置において、上述の AHF表示処理が実現されてもよい。その 場合、情報処理装置は、無呼吸管理装置 1と同様のハードウェア構成で酸素飽和度 測定部 70の機能を有する従来より存在するようなパルスォキシメータから、測定の際 の時間情報と対応付けられた酸素飽和度データを受取ることができればよい。
[0155] 今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと 考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって 示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが 意図される。

Claims

請求の範囲
[1] 被験者の血中の酸素飽和度を測定するための測定部（70)と、
前記測定部による測定期間ごとに、前記酸素飽和度に基づいて、無呼吸低呼吸の 発生の有無を判定するための第 1の判定部（111)と、
前記第 1の判定部による判定結果に基づいて、無呼吸低呼吸の発生頻度を表わ す無呼吸頻度指標を特定するための指標特定情報を取得するための取得部（112) と、
計時動作を行なうための計時部（16)と、
取得された前記指標特定情報を、前記酸素飽和度の測定の際の測定条件と関連 付けて記憶するための記憶部（15)とを備え、
前記測定条件は、無呼吸低呼吸の発生要因または結果に関連する情報であり、複 数の所定の時間区分のうちのいずれか 1つを含み、
前記記憶部に記憶された前記指標特定情報に基づいて、前記時間区分単位で、 前記無呼吸頻度指標の第 1の統計値を算出するための統計部（115)と、
前記統計部により算出された少なくとも 2つの前記時間区分それぞれに対応する前 記第 1の統計値を対比して表示するための信号を生成するための生成部（116)と、 前記生成部からの出力に基づく表示を行なうための表示部（50)とをさらに備える、 無呼吸管理装置。
[2] 前記生成部は、前記時間区分と前記第 1の統計値との関係を表わすグラフを生成 する、請求の範囲第 1項に記載の無呼吸管理装置。
[3] 前記生成部は、
前記複数の所定の時間区分にわたる前記第 1の統計値の推移を対比して表示す るための信号を生成するための信号生成部（116)と、
前後する前記時間区分の前記第 1の統計値の変化率が大きい位置、または、前記 第 1の統計値の平均値よりも大きい前記第 1の統計値の位置をマーキングするため のマーキング部（116)とを含む、請求の範囲第 2項に記載の無呼吸管理装置。
[4] 前記複数の所定の時間区分は、それぞれ、前記測定期間のうちの前記被験者の 睡眠推定期間を分割する複数の時間帯である、請求の範囲第 1項に記載の無呼吸 管理装置。
[5] 前記複数の所定の時間区分は、それぞれ、前記測定期間を分割する複数の時間 帯である、請求の範囲第 1項に記載の無呼吸管理装置。
[6] 前記無呼吸頻度指標は、各前記時間帯における、無呼吸低呼吸の発生頻度を表 わす、請求の範囲第 5項に記載の無呼吸管理装置。
[7] 前記取得部は、
前記判定結果に基づいて、前記時間帯単位で、無呼吸低呼吸の発生回数をカウ ントするためのカウント部（1122)と、
カウントされた前記発生回数を、前記測定期間のうち各前記時間帯に含まれる時 間で除算することにより、前記無呼吸頻度指標を算出するための算出部（1124)とを 含み、
前記記憶部は、算出された前記無呼吸頻度指標を前記指標特定情報として記憶 する、請求の範囲第 6項に記載の無呼吸管理装置。
[8] 前記取得部は、前記判定結果に基づいて、前記時間帯単位で、無呼吸低呼吸の 発生回数をカウントするためのカウント部（1122)を含み、
前記記憶部は、算出された前記発生回数を前記指標特定情報として記憶する、請 求の範囲第 6項に記載の無呼吸管理装置。
[9] 前記取得部は、前記判定結果と前記計時部からの出力とに基づいて、無呼吸低呼 吸の発生時刻を取得するための時刻取得部（1125)を含み、
前記記憶部は、取得された前記発生時刻を前記指標特定情報として記憶する、請 求の範囲第 6項に記載の無呼吸管理装置。
[10] 前記時間帯ごとの前記第 1の統計値と、予め定められた計算式とに基づいて、無呼 吸低呼吸の発生タイミングの特徴を表わす複数の所定の無呼吸タイプのうち、前記 被験者の無呼吸タイプを判定するための第 2の判定部（117)をさらに備え、 前記生成部は、判定された前記無呼吸タイプを表示するための信号を生成するた めの信号生成部（116)を含む、請求の範囲第 6項に記載の無呼吸管理装置。
[11] 各前記時間区分は、 日、曜日、週、月、季節、および年のうちのいずれかである、 請求の範囲第 1項に記載の無呼吸管理装置。
[12] 各前記時間区分は、時間の経過に従い変遷する期間である週、月および年のうち のいずれかであり、
前記測定条件は、さらに、時間の経過とともに繰返される複数の繰返条件のうちの 1つを含み、
前記統計部は、前記繰返条件別に、前記時間区分単位の前記第 1の統計値を算 出し、
前記生成部は、前記繰返条件別に、少なくとも 2つの前記時間区分それぞれに対 応する前記第 1の統計値を対比して表示するための信号を生成する、請求の範囲第 1項に記載の無呼吸管理装置。
[13] 前記無呼吸頻度指標は、前記測定期間のうちの前記被験者の睡眠推定期間にお ける、無呼吸低呼吸の発生頻度を表わす、請求の範囲第 11項または第 12項に記載 の無呼吸管理装置。
[14] 前記無呼吸頻度指標は、各前記測定期間における、無呼吸低呼吸の発生頻度を 表わす、請求の範囲第 11項または第 12項に記載の無呼吸管理装置。
[15] 前記測定条件は、さらに、複数の所定の生活習慣の有無を示す情報を含み、 前記統計部は、さらに、前記生活習慣の項目単位で、前記無呼吸頻度指標の第 2 の統計値を算出し、
前記生成部は、さらに、前記統計部により算出された少なくとも 2つの前記生活習 慣の項目それぞれに対応する前記第 2の統計値を対比して表示するための信号を 生成する、請求の範囲第 1項に記載の無呼吸管理装置。
[16] 前記生成部は、前記生活習慣と前記第 2の統計値との関係を表わすグラフを生成 する、請求の範囲第 15項に記載の無呼吸管理装置。
[17] ユーザより、前記複数の所定の生活習慣の有無を示す情報の入力を受付けるため の操作部（60)をさらに備える、請求の範囲第 15項に記載の無呼吸管理装置。
[18] ユーザからの指示を受付けるための操作部（60)をさらに備え、
前記測定期間は、前記被験者からの指示に基づいて定められる、請求の範囲第 1 項に記載の無呼吸管理装置。
[19] 無呼吸低呼吸の発生頻度を表わす無呼吸頻度指標のトレンドを表示するための無 呼吸頻度指標表示プログラムを記録する、コンピュータ読取可能な記録媒体であつ て、
時間情報と関連付けられて記憶されている、被験者の血中の酸素飽和度のデータ に基づいて、前記酸素飽和度の測定期間ごとに、無呼吸低呼吸の発生の有無を判 定するステップ (S2)と、
判定結果に基づいて、前記無呼吸頻度指標を特定するための指標特定情報を取 得するステップ（S6)と、
前記時間情報および前記指標特定情報に基づいて、前記酸素飽和度の測定の際 の時間区分ごとに、前記無呼吸頻度指標の統計値を算出するステップ (S8)と、 算出された少なくとも 2つの前記時間区分それぞれに対応する前記統計値を対比 して表示するための信号を生成するステップ（S10)とを、コンピュータに実行させる、 無呼吸頻度指標表示プログラムを記録する、コンピュータ読取可能な記録媒体。
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