WO2011027438A1

WO2011027438A1 - 脈波計測装置

Info

Publication number: WO2011027438A1
Application number: PCT/JP2009/065351
Authority: WO
Inventors: 琢治鈴木
Original assignee: 株式会社東芝
Priority date: 2009-09-02
Filing date: 2009-09-02
Publication date: 2011-03-10
Also published as: JPWO2011027438A1; US20120157860A1

Abstract

　脈波計測装置１０は、被験者の脈波を検出する脈波検出部１００と、脈波から、脈波の振幅を算出する振幅算出部１１２と、脈波から、脈波の間隔を算出する間隔算出部１１４と、間隔から、被験者の呼吸に連動して変化する呼吸性変動成分を抽出する抽出部１１６と、所定の第１の時点において振幅の減少又は間隔の短縮があり、かつ第１の時点の直前の第２の時点において呼吸性変動成分の減少があった場合に、無呼吸イベントが発生したと判定する判定部１１８と、を備える。

Description

脈波計測装置

　本発明は、脈波の計測に関する。

　従来、睡眠時無呼吸症候群を検査する各種装置が知られている。このような装置においては、呼吸停止から呼吸停止再開までを無呼吸イベントとし、無呼吸イベントの回数をカウントすることにより、睡眠時無呼吸症候群の検査を行う。例えば、特許文献１及び特許文献２には、振幅の減少から無呼吸を判定する装置が開示されている。特許文献３には、呼吸異常を脈波振幅と脈拍数の比で検知する装置が開示されている。特許文献４及び特許文献５には、無呼吸による低周期の変動を検出する装置が開示されている。

特開２００２－１５３４３２号公報特開２００５－２７９３７号公報特開２００４－１２１６６８号公報特開２００５－１５２３２８号公報特開２００９－９５４８６号公報

　しかしながら、従来の技術においては、体動など睡眠時無呼吸症候群以外の要因に起因した被験者の反応と睡眠時無呼吸症候群に起因した反応とを区別するのは困難であった。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度に無呼吸イベントの判定を行うことのできる脈波計測装置を提供することを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、被験者の脈波を検出する脈波検出部と、前記脈波から、脈波の振幅を算出する振幅算出部と、前記脈波から、脈波の間隔を算出する間隔算出部と、前記間隔から、被験者の呼吸に連動して変化する呼吸性変動成分を抽出する抽出部と、所定の第１の時点において前記振幅の減少又は前記間隔の短縮があり、かつ前記第１の時点の直前の第２の時点において前記呼吸性変動成分の減少があった場合に、無呼吸イベントが発生したと判定する判定部とを備えたことを特徴とする。

　本発明にかかる脈波計測装置は、高精度に無呼吸イベントの判定を行うことができるという効果を奏する。

脈波計測装置の構成図。呼吸性変動成分算出処理の説明図。無呼吸イベント発生時の脈拍数、脈波振幅、呼吸性変動成分を示す図。脈波計測処理を示すフローチャート。脈波振幅及び脈波間隔算出処理の説明図。無呼吸イベント発生時及び低換気イベント発生時の脈拍数、脈波振幅、呼吸性変動成分を示す図。脈波計測装置の構成図。

　以下に、本発明にかかる脈波計測装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

　第１の実施の形態にかかる脈波計測装置は、被験者（ユーザ）の生体情報として脈波を検出するセンサが、脈波間隔を算出するとともに無呼吸イベントを検出し、１時間毎の回数をカウントし記憶する。

　図１に示すように、脈波計測装置１０は、脈波検出部１００と、アンプ・フィルタ部１０２と、ゲイン調節部１０４と、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１０６と、解析部１１０と、記憶部１２０と、表示部１２２と、操作部１２４と、動作周波数切替部１２６と、通信部１２８と、バッテリー１３０と、バッテリー電圧監視部１３２と、制御部１３４とを備えている。解析部１１０は、振幅算出部１１２と、間隔算出部１１４と、抽出部１１６と、判定部１１８とを備えている。脈波計測装置は、例えば、腕時計状に手首に装着して使用する形状に構成されうる。

　脈波検出部１００は、脈波計測装置１０の下側の面で脈波の計測を行う。脈波検出部１００は、緑色ＬＥＤとフォトダイオードを備え、手首の皮膚表面に光を照射し、毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動をフォトダイオードで捉えることで脈波を計測する。

　アンプ・フィルタ部１０２は、脈波検出部１００により計測された脈波波形の増幅及びフィルタを行う。具体的には、アンプ・フィルタ部１０２は、脈波検出部１００のフォトダイオードからの出力電流を電流電圧変換器で電圧に変換し、増幅器で電圧を増幅して、ハイパスフィルタ（例えばカットオフ周波数：０．１Ｈｚ）とローパスフィルタ（例えばカットオフ周波数：５０Ｈｚ）を実施する。

　ゲイン調節部１０４は、計測状態に応じてアンプ・フィルタ部１０２の増幅率を調節する。具体的には、ゲイン調節部１０４は、制御部１３４に入力された脈波波形の振幅を算出し、これと設定した閾値との関係からアンプ・フィルタ部１０２の増幅率を制御する。Ａ／Ｄ変換部１０６は、脈波検出部１００の出力をＡ／Ｄ変換する。

　解析部１１０は、脈波検出部１００で検出され、アンプ・フィルタ部１０２で増幅及びフィルタされた後、Ａ／Ｄ変換部１０６でＡ／Ｄ変換された脈波波形を取得し、これを解析する。解析部１１０の振幅算出部１１２は、脈波波形に基づいて、脈波の振幅である脈波振幅を算出する。間隔算出部１１４は、脈波波形に基づいて、脈波の間隔である脈波間隔を算出する。

　抽出部１１６は、脈波間隔に含まれる、被験者の呼吸に連動して変化する呼吸性変動成分を抽出する。本実施の形態においては、呼吸性変動成分としてａＭＳＳＤの値を算出する。

　ここで、ａＭＳＳＤの算出について説明する。無呼吸イベントは、数十秒に１回の頻度で発生する。このため、従来の一般的なＦＦＴなどの周波数解析の手法を用いて脈波間隔の呼吸性変動成分を算出することは難しい。そこで、本実施の形態においては、時間軸解析の手法を用いることとする。具体的には、図２に示すように、呼吸の１周期を十分に含む脈拍の個数（例えば４拍分）の脈波間隔について直線回帰を行う。そして、推定した値と、観測した脈波間隔の差の二乗和のルート（ａＭＳＳＤと呼ぶ）を計算する。これにより呼吸周期より遅い周波数成分の影響を除去した上で、呼吸性変動成分を抽出することができる。さらにこの計算を一拍ごとに行うことで、時間軸での細かい変動も把握することが可能となる。具体的には、（式１）によりａＭＳＳＤを算出する。（式１）の第１項は観測した脈波間隔値、第２項は推定した脈波間隔値である。

　なお、本実施の形態においては、（式１）により得られるａＭＳＳＤを、脈波間隔ＲＲ（４）が得られた時点における呼吸性変動成分とすることとする。なお、他の例としては、（式１）により得られるａＭＳＳＤを脈波間隔ＲＲ（１）が得られた時点における呼吸性変動成分としてもよい。このように、ある時点におけるａＭＳＳＤは、この時点の脈波間隔を含む複数の脈波間隔により算出される値であればよい。

　判定部１１８は、脈波振幅、脈波間隔のうちいずれか一方と、呼吸性変動成分とに基づいて、無呼吸イベント発生の有無を判定する。図３のグラフは、脈拍数（脈波間隔の逆数の６０倍）、脈波振幅、及び呼吸性変動成分の実測値の時間変化を示している。このように、無呼吸イベント（呼吸再開）時に、脈拍数が上昇（脈波間隔の短縮）し、脈波振幅が減少する。また、呼吸性変動成分は、呼吸再開前に徐々に低下し、呼吸再開と共にその値が大きくなる。

　そこで、判定部１１８は、ある時点（以下、第１の時点と称する）において脈波間隔が短縮し、又は脈波振幅が減少し、さらにその直前の時点（以下、第２の時点と称する）において呼吸性変動成分が減少した場合に、無呼吸イベントが発生したと判定する。なお、第２の時点は、第１の時点よりも前の時点であり、第１の時点と第２の時点の間の時間長は、無呼吸イベントの周期に比べて短い。

　記憶部１２０は、解析部１１０が解析した結果としての脈波間隔、脈波振幅及び呼吸性変動成分などの計測データ及び後述の閾値など各種データを記憶する記憶部であり、具体的には、フラッシュメモリなどである。

　表示部１２２は、時刻、脈拍数、脈波計測状態、バッテリー状態、メモリ状態、通信状態を表示する表示装置であり、具体的には、ＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）などにより構成することができる。

　操作部１２４は、時刻モード、計測モードなどのモード切り替えスイッチ、又はバックライト点灯指示を行うためのプッシュスイッチなどを備えた操作部である。動作周波数切替部１２６は、設定されたモードに応じて動作周波数の切替えを行うものである。時刻モードの時には時刻管理に必要最小限の動作周波数にして消費電力を低減する。

　通信部１２８は、ＰＣ、ＰＤＡ端末、及び携帯電話などの外部装置とデータ通信を行う通信部であり、具体的には、ＵＳＢなどにより構成することができる。これにより、例えば、複数日の睡眠時のデータを計測して蓄積し、ＰＣのＵＳＢポートに接続して所定の解析ソフトウェア上で解析可能な形式でデータをＰＣ上のハードディスクなどに保存し、解析ソフトで解析を行うことが可能となる。バッテリー１３０は、脈波計測装置１０全体の電源供給を行うものである。バッテリー電圧監視部１３２は、バッテリー１３０の電圧を監視するものである。

　制御部１３４は、脈波計測装置１０全体を制御する制御部であり、被験者の要求及び指示を受け付けて各処理部に対する処理要求及びデータの流れを制御する。具体的には、被験者の要求を受け付けて電源のＯＮ／ＯＦＦ、計測開始及び計測に関する各種処理などを制御する。

　次に、脈波計測装置１０の脈波計測処理を説明する。図４に示すように、まず、脈波検出部１００は、脈波データをサンプリングする（ステップＳ１０１）。次に、振幅算出部１１２は、サンプリングした一連の脈波データの処理ポイントを中心とした前後約１秒の脈波データの最大値と最小値を特定する（ステップＳ１０２）。

　次に、振幅算出部１１２は、最大値と最小値とから脈波振幅を算出する。例えば、図５の上段に示すように、振幅算出部１１２は、最大値と最小値との差を脈波振幅として算出する（ステップＳ１０３）。次に、算出した脈波振幅の内分点（例えば３：１）を基準値として算出する（ステップＳ１０４）。

　次に、図５の下段に示すように、間隔算出部１１４は、直流変動成分を除去された一連の脈波データから、脈波波形と基準値との交点となる時刻を算出し、算出した時刻と過去の交点との時間間隔を脈波間隔として算出する（ステップＳ１０５）。

　さらに、抽出部１１６は、脈波間隔に基づいて、（式１）により呼吸性変動成分を抽出する（ステップＳ１０６）。こうして得られた各時点における脈波振幅、脈波間隔及び呼吸性変動成分は、検出時点に対応付けて記憶部１２０に記憶される。

　次に、判定部１１８は、脈波間隔の短縮割合を算出する（ステップＳ１０７）。具体的には、まず、処理対象となる第１の時点を含む時間窓において得られた複数の脈波間隔のそれぞれと、平均間隔とを比較する。ここで、時間窓は、予め設定された時間長の時間範囲（以下、第１時間範囲と称する）であり、例えば３０秒に設定される。平均間隔は、時間窓以前の所定の時間範囲（以下、第２時間範囲と称する）において得られた複数の脈波間隔の平均値である。なお、第２時間範囲は、例えば１分に設定される。

　そして、両者の差分である間隔差分により定まる短縮割合が予め設定された間隔閾値以上となるような脈波間隔の個数をカウントする。ここで、間隔閾値は例えば、０．１とする。短縮割合は、（式２）により得られる。
短縮割合＝（平均間隔－時間窓内の脈波間隔）／平均間隔・・・（式２）

　時間窓内のすべての脈波間隔に対する、カウントされた脈波間隔の個数割合を算出し、この個数割合が予め設定された第１個数閾値以上である場合に、脈波間隔の短縮イベントありと判断する。なお、第１個数閾値は、割合を示す値である。

　上述のように、脈波間隔は、無呼吸イベント時の呼吸再開時に短縮（脈拍数としては上昇）することが知られている。そこで、このような脈波間隔の短縮変化を捉えることにより、呼吸再開時を特定することができる。

　なお、他の例としては、個数割合ではなく、カウントされた脈波間隔の個数が、第１個数閾値以上である場合に、脈波間隔の短縮イベントありと判断してもよい。なお、この場合の第１個数閾値は個数を示す値である。

　また、他の例としては、短縮割合ではなく、間隔差分が所定の間隔閾値以上である個数をカウントし、この個数に基づいて、短縮イベントの有無を判断してもよい。

　また、他の例としては、間隔閾値を越えた脈波間隔の個数が連続してカウントアップされる個数に基づいて短縮イベントの有無を判断してもよい。すなわち、時間窓内の脈波間隔のうち間隔閾値を連続して越えた脈波間隔の個数が第１個数閾値以上である場合に、短縮イベントありと判断する。

　判定部１１８はまた、脈波振幅の減少割合を算出する（ステップＳ１０８）。具体的には、まず時間窓において得られた複数の脈波振幅のそれぞれと、平均振幅とを比較する。ここで、時間窓は、脈波間隔の短縮割合算出処理（ステップＳ１０７）において用いた時間窓と同様である。また、平均振幅は、第２時間範囲において得られた複数の脈波振幅の平均値である。

　そして、両者の差分である振幅差分により定まる現象割合が予め設定された振幅閾値以上となるような脈波振幅の個数をカウントする。ここで、振幅閾値は、例えば０．１とする。減少割合は、（式３）により得られる。
減少割合＝（平均振幅－時間窓内の脈波振幅）／平均振幅・・・（式３）

　時間窓内のすべての脈波振幅に対する、カウントされた脈波間隔の個数割合を算出し、この個数割合が予め設定された第２個数閾値以上である場合に、脈波振幅の減少イベントありと判断する。なお、第２個数閾値は、割合を示す値である。第１個数閾値と第２個数閾値は同一値であってもよく、異なっていてもよい。

　上述のように、脈波振幅も脈波間隔と同様に、無呼吸イベント時の呼吸再開時に減少することが知られている。そこで、このような脈波振幅の減少変化を捉えることにより、呼吸再開時を特定することができる。

　なお、他の例としては個数割合ではなく、カウントされた脈波振幅の個数が、第２個数閾値以上である場合に、脈波振幅の減少イベントありと判断してもよい。なお、この場合の第２個数閾値は、個数を示す値である。

　また、他の例としては、減少割合ではなく、振幅差分が所定の振幅閾値以上である個数をカウントし、この個数に基づいて、減少イベントの有無を判断してもよい。

　また、他の例としては、脈波間隔と同様に、時間窓内の脈波振幅のうち振幅閾値を連続して越えた脈波振幅の個数が第２個数閾値以上である場合に、減少イベントありと判断してもよい。

　なお、間隔閾値及び振幅閾値は、被験者毎に安静定常時のデータを取得しこれの標準偏差から決定してもよい。

　判定部１１８はさらに、各時点（第１の時点）における呼吸性変動成分に対する、第１の時点直前の時点（第２の時点）における呼吸性変動成分の割合を算出する（ステップＳ１０９）。ここで、第２の時点は、第１の時点より例えば３秒など所定時間前の時点である。

　上述のように、呼吸性変動成分は、無呼吸イベント時の呼吸再開直前まで減少することが知られている。そこで、このような、第１の時点の直前における呼吸性変動成分の減少変化を捉えることにより、呼吸再開時を特定することができる。

　なお、脈波間隔短縮割合算出処理（ステップＳ１０７）、脈波振幅減少割合算出処理（ステップＳ１０８）及び呼吸性変動成分の割合算出処理（ステップＳ１０９）は、それぞれ独立して行われる処理であり、その処理順番は実施の形態に限定されるものではない。

　次に、判定部１１８は、呼吸間隔の短縮イベント又は呼吸振幅の減少イベントありと判断した場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、いずれかのイベントありと判断された時点を第１の時点としてステップＳ１０９において得られた呼吸性変動成分の減少割合と予め設定された呼吸変動成分の閾値と比較する。呼吸性変動成分の減少割合は、以下の式で計算される。呼吸性変動成分の閾値は例えば0.1とする。
減少割合＝（呼吸性変動成分の平均値－時間窓内の呼吸性変動成分の値）／呼吸性変動成分の平均値・・・（式４）
ステップＳ１０９において得られた呼吸性変動成分の減少割合が呼吸変動成分の閾値以上場合、すなわち第１の時点直前に呼吸性変動成分の減少が現れた場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、判定部１１８は、無呼吸イベントが発生したと判定する（ステップＳ１１２）。

　上述のように、呼吸性変動成分は、無呼吸イベント時の呼吸再開時の直前に減少することが知られている。そこで呼吸性変動成分の減少変化を捉えることにより、その後の脈波間隔の短縮イベント又は脈波振幅の減少イベントが無呼吸イベントに起因したものか否かを判定することができる。

　無呼吸イベント時の呼吸再開時と推定されるの時点（第１の時点）の呼吸性変動成分に対する、直前の時点（第２の時点）の呼吸性変動成分の割合が小さい場合には、呼吸再開直前の呼吸性変動成分の減少が現れていると考えられる。そこで、本実施の形態にかかる脈波計測装置１０においては、呼吸間隔の短縮イベント又は呼吸振幅の減少イベントがあり、かつ呼吸性変動成分の割合の減少があった場合に、無呼吸イベントが発生したと判定することとした。

　一方、ステップＳ１１０において短縮イベント及び減少イベントのいずれもないと判断された場合（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、及びステップＳ１１１において呼吸性変動成分の減少割合が呼吸変動成分の閾値より大きい場合（ステップＳ１１１，Ｎｏ）には、そのまま処理が終了する。以上で、脈波計測装置１０の脈波計測処理が完了する。こうして得られた無呼吸イベントの回数がカウントされ、カウントされた回数が閾値以上となった場合に、睡眠時無呼吸症候群であると判定される。

　以上のように、実施の形態にかかる脈波計測装置１０によれば、無呼吸イベント時の呼吸再開時に現れる呼吸間隔の短縮又は呼吸振幅の減少だけではなく、呼吸再開の直前に現れる呼吸性変動成分の減少も考慮することにより、高精度に無呼吸イベントの有無を判定することができる。

　なお、第１の実施の形態の第１の変更例としては、無呼吸イベント時の呼吸再開直前の呼吸性変動成分の減少を判断するために、判定部１１８は、第１の時点を基準とし、第１の時点より前の時間範囲における呼吸性変動成分の変化量に相当する傾きを算出し、この傾きが「－１０」など予め設定された傾き閾値よりも小さい場合に、第１の時点の直前において呼吸性変動成分の減少があったと判断してもよい。なお、時間範囲は例えば、呼吸停止が継続する時間程度の時間長であり、予め設定される。このように、対象となる時点の直前の所定の時間範囲における呼吸性変動成分の傾きから呼吸性変動成分の減少を検出してもよい。

　また、第２の変更例としては、判定部１１８は、脈波間隔の短縮イベント又は脈波振幅の減少イベントがあった時点の直前の時点における呼吸性変動成分の値が予め設定されている呼吸性変動成分閾値以下である場合に、無呼吸イベントありと判定してもよい。

　第３の変更例としては、パターンマッチングにより脈波間隔の短縮イベントの有無を判断してもよい。具体的には、記憶部１２０に無呼吸イベント時の呼吸再開時の所定の時間範囲の典型的な脈波間隔のパターンを標準波形（テンプレート）として予め設定しておく。判定部１１８は、間隔算出部１１４により算出された脈波間隔データからテンプレートの時間範囲と同一時間長の脈波間隔データを切り出し、両脈波間隔データの相関を算出する。そして、両者の相関が予め設定された相関閾値よりも大きい場合に、脈波間隔の短縮イベントありと判断する。

　第４の変更例としては、第３の変更例と同様に、パターンマッチングにより脈波振幅の減少イベントの有無を判断してもよい。具体的には、記憶部１２０に無呼吸イベント時の呼吸再開時の所定の時間範囲の典型的な脈波振幅のパターンを標準波形（テンプレート）として予め設定しておく。判定部１１８は、振幅算出部１１２により得られた脈波振幅データからテンプレートの時間範囲と同一時間長の脈波振幅データを切り出し、両脈波振幅データの相関を算出する。そして、両者の相関が予め設定された相関閾値よりも大きい場合に、脈波振幅の減少イベントありと判断する。

　第５の変更例としては、脈波計測装置１０は、無呼吸イベントと低換気イベントとを区別して判定してもよい。ここで、無呼吸は完全に呼吸が止まった状態であるのに対し、低換気は呼吸がしにくい状態であり、無呼吸よりは軽い症状といえる。低換気イベントの有無の判定においても、無呼吸イベントの有無の判定と同様に、脈波間隔の短縮又は脈波振幅の減少があり、かつ呼吸性変動成分の減少があった場合に、低換気イベントありと判定することができる。ただし、図６に示すように、無呼吸と低換気では、上述の脈波間隔の短縮、脈波振幅の減少及び呼吸性変動成分の減少の程度はそれぞれ異なっている。

　そこで、判定部１１８は、無呼吸イベントの有無を判定するための第１間隔閾値、第１振幅閾値及び第１呼吸性変動成分閾値と、低換気イベントの有無を判定するための第２間隔閾値、第２振幅閾値及び第２呼吸性変動成分閾値とをそれぞれ記憶部１２０に記憶しておき、各閾値を用いて、無呼吸イベントと低換気イベントとを区別してそれぞれの有無を判定する。なお、第２間隔閾値は、第１間隔閾値よりも小さい値である。第２振幅閾値は、第２振幅閾値よりも小さい値である。第２呼吸性変動成分閾値は、第１呼吸性変動成分閾値よりも小さい値である。

　具体的には、まず、図４に示した脈波計測処理により、第１間隔閾値、第１振幅閾値及び第１呼吸性変動成分閾値を用いて、無呼吸イベントの有無を判定する。そして、無呼吸イベント無しと判定された場合、すなわちステップＳ１１０において、短縮イベントも減少イベントもないと判断された場合（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、又は、ステップＳ１１１において、呼吸性変動成分の減少割合が第１呼吸性変動成分閾値よりも小さいと判断された場合（ステップＳ１１１，Ｎｏ）には、続いて第２間隔閾値、第２振幅閾値及び第２呼吸性変動成分閾値を用いて、ステップＳ１１０、ステップＳ１１１の処理により低換気イベントの有無を判定する。

　次に、第２の実施の形態にかかる脈波計測装置１２について説明する。脈波計測装置１２は、図７に示すように、加速度計測部１３０をさらに備え、脈波計測時の体動を同時計測する。加速度計測部１３０は、被験者の体動を計測する。

　脈波間隔短縮、脈波振幅減少の際に体動があれば、この体動を呼吸再開に伴う反応と考えることができる。そこで、体動の計測結果を考慮することにより、無呼吸イベント有無の判定精度を向上させることができる。具体的には、判定部１１８は、脈波間隔の短縮また脈波振幅の減少があり、さらに体動があり、呼吸性変動成分が減少している場合に、無呼吸イベントありと判定する。なお、この場合の体動量は、後述の通り、エラーデータを排除すべく０．１Ｇ未満とする。

　体動量が大きい場合には、脈波間隔の検出精度が大きく低下してしまう。そこで、比較的大きい体動が検出された場合には、この間の脈波間隔を削除して、ステップＳ１０７以降の処理を行なうこととする。具体的には、判定部１１８は、脈波間隔、脈波振幅の検出後、脈波間隔検出時、交点検出時点及びその一定時間（例えば０．３秒）の間の体動量が、０．１Ｇを越えた場合に体動による影響があったと判断し、検出データをエラーと判断する。なお、ここで、３軸加速度のサンプリング間の変化量の二乗和の平方根の時間平均値又は最大値を体動量とする。

　以上のように、脈波計測装置１２によれば、体動を考慮することにより、より高精度に無呼吸イベントの判定を行うことができる。

　１０　脈波計測装置
　１００　脈波検出部
　１１２　振幅算出部
　１１４　間隔算出部
　１１６　抽出部
　１１８　判定部

Claims

　被験者の脈波を検出する脈波検出部と、
　前記脈波の振幅を算出する振幅算出部と、
　前記脈波の間隔を算出する間隔算出部と、
　前記間隔から、被験者の呼吸に連動して変化する呼吸性変動成分を抽出する抽出部と、
　第１の時点において前記振幅の減少又は前記間隔の短縮があり、かつ前記第１の時点の直前の第２の時点において前記呼吸性変動成分の減少があった場合に、無呼吸イベントが発生したと判定する判定部と
を備えたことを特徴とする脈波計測装置。
　前記判定部は、前記第１の時点の前記呼吸性変動成分に対する、前記第２の時点の前記呼吸性変動成分の減少割合が予め設定された呼吸性変動成分閾値以上である場合に、前記第２の時点の前記呼吸性変動成分が減少したと判断することを特徴とする請求項１に記載の脈波計測装置。
　前記判定部は、前記第１の時点を含む第１時間範囲内の複数の前記間隔のそれぞれと、前記第１時間範囲より前の第２時間範囲内の複数の前記間隔の平均間隔とを比較し、前記平均間隔との間隔差分が予め設定された間隔閾値以上の前記間隔の個数が予め設定された第１個数閾値以上である場合に、前記間隔の短縮と判断することを特徴とする請求項２に記載の脈波計測装置。
　前記判定部は、前記第１時間範囲内の複数の前記振幅のそれぞれと、前記第２時間範囲内の複数の前記振幅の平均振幅とを比較し、前記平均振幅との振幅差分が予め設定された振幅閾値以上である前記振幅の個数が予め設定された第２個数閾値以上である場合に前記振幅の減少と判断することを特徴とする請求項３に記載の脈波計測装置。
　前記判定部は、前記間隔差分が第１間隔閾値以上である前記間隔の個数が前記第１個数閾値以上である場合又は前記振幅差分が第１振幅閾値以上である前記振幅の個数が前記第２個数以上である場合であって、かつ前記呼吸性変動成分の割合が第１呼吸性変動成分閾値以上である場合に、前記無呼吸イベントが発生したと判定し、前記無呼吸イベントが発生したと判定されない場合であって、前記間隔差分が前記第１間隔閾値よりも小さい第２間隔閾値以上である前記間隔の個数が前記第１個数閾値以上である場合又は前記振幅差分が前記第１振幅閾値よりも小さい第２振幅閾値以上である前記振幅の個数が前記第２個数閾値以上である場合であって、かつ前記呼吸性変動成分の割合が前記第１呼吸性変動成分閾値よりも小さい第２呼吸性変動成分閾値以上である場合である場合に、低換気イベントが発生していると判定することを特徴とする請求項４に記載の脈波計測装置。