(57)【要約】【課題】睡眠時の呼吸停止又は低呼吸状態の検出精度の高い簡便な睡眠状態検出装置を提供する。【解決手段】睡眠状態検出装置(2,3)は、睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得する取得部((221,321)と、拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出するイベント検出部(222,322)と、周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行するイベント処理部(223,323)と、除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力する出力部(224,324)と、を有することを特徴とする。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得する取得部と、
前記拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出するイベント検出部と、
前記周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の前記周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行するイベント処理部と、
前記除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力する出力部と、
を有する睡眠状態検出装置。
【請求項２】
前記拍動間隔データに基づいて自律神経指標を示す自律神経指標データを出力する自律神経指標出力部を更に有し、
前記イベント処理部は、前記除外処理された周期的心拍変動イベントデータから更に、前記自律神経指標データが所定の閾値を下回る期間の周期的心拍変動イベントデータを除外する、請求項１に記載の睡眠状態検出装置。
【請求項３】
睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得することと、
前記拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出することと、
前記周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の前記周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行することと、
前記除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力することと、
を含む睡眠状態検出方法。
【請求項４】
コンピュータを動作させるプログラムであって、
睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得することと、
前記拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出することと、
前記周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の前記周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行することと、
前記除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力することと、
を含む睡眠状態検出方法、
をコンピュータに実行させる睡眠状態検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠状態検出装置、睡眠状態検出方法及び睡眠状態検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時に呼吸停止又は低呼吸になる疾患である睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ：Sleep apnea syndrome）が知られている。睡眠時無呼吸症候群の診断方法として、睡眠中の脳波・眼球運動・心電図・筋電図・呼吸曲線・いびき・動脈血酸素飽和度等の生体活動を、一晩にわたって測定する睡眠ポリグラフ検査がある。しかし、装置が大がかりであり被験者は入院を必要し、手軽に測定ができないという問題があった。又、医師あるいは臨床検査技師による総合的判断を必要とする。したがって、睡眠時無呼吸症候群の診断を簡便に行うことができる睡眠状態検出装置への必要性は高い。
【０００３】
睡眠時に呼吸停止又は低呼吸になった状態と心拍数の変動とが関連することが知られている。睡眠時の心拍数変化を観測すると、正常睡眠時での心拍数の変動に比べ、呼吸停止又は低呼吸になったときは、徐脈と頻脈を交互に繰り返す特徴的な心拍変動、いわゆる周期的心拍変動（ＣＶＨＲ：cyclic variation of heartrate）が発生する。
【０００４】
特許文献１は、周期的心拍変動を検出して呼吸停止又は低呼吸になった状態を判定する方法を開示する。更に、呼吸停止又は低呼吸状態の精度を向上するため、被験者のそれぞれの健康状態を反映する指標として交感神経と副交感神経の活動比率の変化を利用することを開示する。
【０００５】
又、特許文献２は、心拍間隔から交感神経及び副交感神経の活動比率を求めレム睡眠、ノンレム睡眠等睡眠状態を推定する睡眠状態判定方法を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０-０５１３８７号公報
【特許文献２】特開平７-１４３９７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１に記載の検出方法では、レム睡眠等の場合、周期的心拍変動と類似な心拍変動をとることが知られており、レム睡眠時などの心拍変動を睡眠時の呼吸停止または低呼吸のとして誤検出する可能性がある。
【０００８】
又、特許文献２に記載の推定方法は、レム睡眠、ノンレム睡眠の判定はできるが、睡眠時の呼吸停止又は低呼吸状態の判定について開示してない。
【０００９】
本発明は、上述の問題を解決するためになされたものであり、睡眠時の呼吸停止又は低呼吸状態の検出精度の高い簡便な睡眠状態検出装置を提供すること課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係る睡眠状態検出装置は、睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得する取得部と、拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出するイベント検出部と、周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行するイベント処理部と、除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力する出力部と、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る睡眠状態検出装置は、拍動間隔データに基づいて自律神経指標を示す自律神経指標データを出力する自律神経指標出力部を更に有し、イベント処理部は、除外処理された周期的心拍変動イベントデータから更に、自律神経指標データが所定の閾値を下回る周期的心拍変動イベントデータを除外すること、が好ましい。
【００１２】
本発明に係る睡眠状態検出方法は、睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得することと、拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出することと、周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行することと、除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力することと、を含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る睡眠状態検出プログラムは、コンピュータを動作させるプログラムであって、睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得することと、拍動間隔データから、周期的心拍変動イベントデータを検出することと、周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の周期的心拍変動イベントデータを除外する除外処理を実行することと、除外処理された周期的心拍変動イベントデータに関連する無呼吸指標信号を出力することと、を含む睡眠状態検出方法、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る睡眠状態検出装置は、簡便に睡眠時の呼吸停止又は低呼吸状態の検出精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】心臓の拍動を示す心電図と心臓の拍動の時間間隔である心拍間隔を説明する図である。（ａ）は心電図波形であり、（ｂ）は心拍間隔（ＲＲＩ）のグラフである。
【図２】従来の脈波間隔変動から周期的心拍変動を推定する方法を説明するための図である。
【図３】従来の脈波間隔から周期的心拍変動フラグを推定するアルゴリズムの一例を示す図である。
【図４】平滑化された脈波間隔と周期的心拍変動イベントとの関連を描いたグラフを示す図である。
【図５】第１実施形態の睡眠状態検出装置の処理概要の一例を示す図である。
【図６】第１実施形態の睡眠状態検出装置の構成の一例を示す図である。
【図７】睡眠状態検出装置で行われる睡眠状態検出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図８】自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）の一例を示す図である。
【図９】第２実施形態の睡眠状態検出装置の処理概要の一例を示す図である。
【図１０】第２実施形態の睡眠状態検出装置の構成の一例を示す図である。
【図１１】睡眠状態検出装置３で行われる睡眠状態推定処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１２】本発明による周期的心拍変動検出の効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本開示の一側面に係る睡眠状態検出装置について、図を参照しつつ説明する。但し、本開示の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。なお、以下の説明及び図において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１７】
［心臓の拍動と心拍間隔］
図１は、心臓の拍動を示す心電図と心臓の拍動の時間間隔である心拍間隔を説明する図である。（ａ）は心電図波形であり、（ｂ）は心拍間隔のグラフである。
【００１８】
人が横になる等安静にしているときは心臓の拍動が「遅く」なり、運動した時や緊張した時には心臓の拍動が「速く」なることはよく知られている。心臓の拍動が「速い」、「遅い」という現象は、例えば、拍動の一拍と次の一拍の間の時間である心拍間隔により表現できる。心臓の鼓動が速いときは、心拍間隔時間は小さくなり、反対に、心臓の拍動が遅いときは、心拍間隔時間は大きくなる。
【００１９】
図１（ａ）は、心電図と呼ばれる心臓が拍動するときに発生する電気信号を示す図である。心電図の一番鋭いピークであるＲは、心臓の心室と呼ばれる部分が急激に収縮して血液を心臓から送り出している時に発生する電気信号であり、Ｒ−Ｒ間の時間間隔を心拍間隔（ＲＲＩ；R-R Interval）という。
【００２０】
図１（ｂ）は、心拍間隔（ＲＲＩ）をプロットしたグラフである。心拍間隔（ＲＲＩ）は常に一定ではなく変動していることがわかる。運動することで心拍数が上昇し心拍間隔（ＲＲＩ）が変化するだけでなく、じっと安静にしているときや眠っているときでも、心拍間隔（ＲＲＩ）の変動が観察される。上図では、心拍間隔（ＲＲＩ）が９５０ミリ秒から９００ミリ秒のあいだで変動している。このような心拍間隔の変動を、心拍変動と呼ぶ。
【００２１】
被験者が無呼吸又は低呼吸睡眠状態にあるとき、徐脈と頻脈を交互に繰り返す特徴的な心拍変動、いわゆる周期的心拍変動が起こることが知られている。しかし、周期的な心拍変動には、様々な要因があり、被験者が無呼吸又は低呼吸睡眠状態にあることを簡便に精度よく推定する必要がある。尚、本実施形態では、心拍間隔（ＲＲＩ）と脈波間隔（ＰＰＩ）を総称して拍動間隔と呼ぶ。脈波間隔（ＰＰＩ）は、例えば脈波の最も鋭いピーク間の時間間隔をいう。心電図は心臓の心筋の活動に伴い発生する電位変化をとらえたものに対し、脈波は心臓が拍出した血液が動脈を介し末梢へ流れた血流の変動を測定したものであり、ＲＲＩとＰＰＩはそれぞれから取得した情報であるが、睡眠時など比較的安静時にはそれらはほぼ同様な値を示すことが知られている。以降の実施例では脈波間隔に基づき説明する。
【００２２】
［従来の脈波間隔変動から周期的心拍変動を検出する方法］
図２は、従来の脈波間隔変動から周期的心拍変動を推定する方法を説明するための図である。
【００２３】
図２の上段のグラフは、脈波間隔値を縦軸に睡眠時刻を横軸にして描いたグラフである。実線は実際の脈波間隔を示し、破線は、例えば移動平均により平滑化された脈波間隔である。平滑化された脈波間隔の落ち込みをディップ(ｄｉｐ）という。図２の下段のグラフは、平滑化された脈波間隔から推定される周期的心拍変動フラグを、睡眠時刻を横軸にして描いたグラフである。周期的心拍変動フラグとは、被験者が無呼吸状態にあることを示すフラグである。
【００２４】
図３は、従来の脈波間隔から周期的心拍変動フラグを推定するアルゴリズムの一例を示す図である。まず、平滑化された脈波間隔の極小値近傍の形状をディップ候補として抽出する（ＳＴ４０１）。抽出されたディップ形状の判定、例えばディップ形状が所定の放物線形状に類似するかの判定を行う（ＳＴ４０２）。更にディップの深さ、例えば極小値の中心時刻における値と、前後の移動平均の最大値の平均値との差として、個々のディップの深さを算出して閾値判定を行う（ＳＴ４０３）。更にディップの幅の判定、例えば隣接するディップに対して所定範囲内のディップ幅を有しているかの判定を行う（ＳＴ４０４）。
【００２５】
更にディップの類似性の判定を行う（ＳＴ４０５）。例えば隣接するディップに対して所定範囲内のディップ幅及び所定範囲内のディップ高さを有し、且つ隣接するディップに対して所定範囲内のディップ幅とディップ高さの比を有しているディップを、類似性を有するディップとして特定する。更にディップの周期性の判定を行う（ＳＴ４０６）。例えば４つの連続するディップのうちの隣接する２つのディップの全てについて、隣接する２つのディップの時刻差が所定時間の範囲内であり、かつ、時刻差の大きさのばらつきが所定範囲内である場合に、その４つのディップは周期性を有するとする。上記条件を全て満たしたディップを周期的心拍変動フラグとして取得する（ＳＴ４０７）。周期的心拍変動フラグは、周期的心拍変動フラグに対応する時刻に被験者は無呼吸状態にあり周期的心拍変動イベントが発生していることを示すものである。
【００２６】
図４は、平滑化された脈波間隔と周期的心拍変動イベントとの関連を描いたグラフを示す図である。
【００２７】
被験者の平滑化された脈波間隔は、左側部分Ａでは安定しているが、右側部分Ｂでは大きく変動していることがわかる。従来の脈波間隔変動から周期的心拍変動を推定するアルゴリズムによって、左側部分Ａで周期的心拍変動フラグｃ（１、ｔ１）、ｃ（２，ｔ２）、ｃ（３、ｔ３）を取得する。ここで、ｃ（ｎ，ｔｎ）は、ｎ番目の周期的心拍変動フラグであり、時刻ｔｎで検出されていることを示す（ｎ：自然数）。更に右側部分Ｂで周期的心拍変動フラグｃ（４、ｔ４）、ｃ（５，ｔ５）、ｃ（６、ｔ６）、ｃ（７，ｔ７）、ｃ（８、ｔ８）を取得する。
【００２８】
平滑化された脈波間隔の大きく変動している右側部分Ｂでは、被験者は無呼吸状態ではなく、例えば、レム睡眠等、別の睡眠状態にあることを、発明者は実際の無呼吸状態と検出された周期的心拍変動フラグとを対比することにより知得した。本願発明は、従来の脈波間隔変動から周期的心拍変動を取得するアルゴリズムにより取得された周期的心拍変動フラグから、被験者が無呼吸状態にない周期的心拍変動フラグを除外して、被験者の無呼吸睡眠状態の検出精度を向上させるものである。
【００２９】
［睡眠状態検出装置の第１実施形態の処理概要]
図５は、本発明に係る睡眠状態検出装置の第１実施形態の処理概要の一例を示す図である。
【００３０】
被験者の手首には、被験者の心臓の拍動状態、例えば脈拍を検出する光学式脈波センサ１１を有するリストバンド１が取り付けられている。光学式脈波センサ１１は、例えばＬＥＤドライバと緑色検出用フォトダイオードを搭載した光学式脈波センサＩＣを有する。ＬＥＤを生体内に向けて照射した時の反射光の強度をフォトダイオードで測定して、脈波信号を得ることができる。脈波センサは光学式だけでなく、例えば脈圧検出式脈波センサでもよい。
【００３１】
本実施例では、リストバンド１は被験者の手首に取り付けた状態を示しているが、被験者の他の部位に取り付けてもよい。
【００３２】
リストバンド１の光学式脈波センサ１１で検出された拍動信号は、無線通信、例えばＷｉＦｉ、ブルートゥース（登録商標）により睡眠状態検出装置２に送信される。拍動信号の送信はリアルタイムでなくともよく、例えば、被験者が睡眠から覚醒した後、まとめて睡眠状態検出装置２に送信してもよい。又、リストバンド１から睡眠状態検出装置２に拍動信号を直接無線送信する必要はなく、例えばスマートホン、アクセスポイント経由で睡眠状態検出装置２に送信してもよい。
【００３３】
リストバンド１から送信された拍動信号は、睡眠状態検出装置２のアンテナ２１で介して通信インターフェース２２が受信する。取得部２２１は、拍動信号から睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得する。
【００３４】
イベント検出部２２２は、拍動間隔データを平滑化する。更にイベント検出部２２２は、図３に示した従来の脈波間隔から周期的心拍変動フラグを推定するアルゴリズムを使用して周期的心拍変動イベントを検出する。検出された周期的心拍変動イベントデータはイベント処理部２２３に入力される。
【００３５】
イベント処理部２２３は、検出された周期的心拍変動イベントデータから、拍動間隔が所定範囲内となる期間に対応する周期的心拍変動イベントデータを除外する。無呼吸に伴う周期的心拍変動では、交感神経が優位となっており、平均的な拍動間隔は短くなる傾向があるが、例えばレム睡眠の場合は周期的心拍変動に類似な心拍変動となるがその平均的な拍動間隔は無呼吸の場合に比べて長い傾向があるため、所定範囲をレム睡眠時の平均的な拍動間隔付近とし、この範囲を除外することで無呼吸であることを示す周期的心拍変動イベントデータのみを選択する。
【００３６】
イベント処理部２２３による検出結果に基づき、出力部２２４は、無呼吸指標信号として周期的心拍変動イベントデータを出力する。周期的心拍変動イベントデータに代えて、又は周期的心拍変動イベントデータと共に検出単位時間あたりの呼吸指標、例えば１時間あたりの無呼吸と低呼吸を合わせた回数である無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ：Apnea Hypopnea Index）に相当する値を出力してもよい。
【００３７】
無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置２に内蔵される不図示の表示部に入力され、表示画面上に、例えば、無呼吸低呼吸指数に相当する値が表示される。又、無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置２に内蔵される不図示のハードディスク、着脱メモリカードに書き込まれてもよい。更に、無呼吸低呼吸指数に相当する値は、睡眠状態検出装置２に接続される、プリンタ、情報端末装置、サーバ装置に出力されてもよい。又、ネットワークを介して、例えば、被験者データベースを有するサーバ装置に送信されてもよい。
【００３８】
尚、光学式脈波センサ１１は、脈波信号に代えて拍動間隔信号を送信してもよく、又、脈波信号と拍動間隔信号とを送信してもよい。
【００３９】
本実施形態の睡眠状態検出装置２によれば、簡便に睡眠時の呼吸停止又は低呼吸状態の検出精度を向上することができる。
【００４０】
［第１実施形態の睡眠状態検出装置の構成例］
図６は、第１実施形態の睡眠状態検出装置の構成の一例を示す図である。
【００４１】
睡眠状態検出装置２は、アンテナ２１を介して外部と通信する通信インターフェース２２と、通信インターフェース２２と接続する制御部２４を有する。更に、外部記憶媒体と接続する記憶媒体インターフェース２３を有してもよい。例えば、記憶媒体インターフェース２３により睡眠状態検出装置２はリストバンド１の記憶媒体に記憶された検出データを読み込むことができる。
【００４２】
制御部２４は、制御記憶部２１０と制御処理部２２０を有する。制御記憶部２１０は、１又は複数の半導体メモリにより構成される。例えば、ＲＡＭや、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリの少なくとも一つを有する。制御記憶部２１０は、制御処理部２２０による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。
【００４３】
例えば、制御記憶部２１０は、ドライバプログラムとして、通信インターフェース２２を制御するデバイスドライバプログラムを記憶する。コンピュータプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて制御記憶部２１０にインストールされてもよい。また、プログラムサーバ等からダウンロードしてインストールしてもよい。
【００４４】
更に、制御記憶部２１０は、所定の処理に係る一時的なデータを一時的に記憶してもよい。制御記憶部２１０は、ディップ判定閾値、拍動間隔閾値、拍動間隔範囲閾値、拍動間隔平均閾値等の閾値テーブル２１１、推定単位時間、検出単位時間等の時間テーブル２１２、統計処理のための統計マスタ２１３等を記憶する。
【００４５】
制御記憶部２１０に記憶される、拍動間隔閾値、拍動間隔範囲閾値、及び拍動間隔平均範囲閾値等の閾値テーブル２１１、推定単位時間、検出単位時間、及び算出時間等の時間テーブル２１２は固有の設定値としてもよい。又、閾値テーブル２１１、及び時間テーブル２１２は、複数被験者の無呼吸又は低呼吸睡眠状態の統計を取り、統計値の平均、分散等に基づいて統計的に設定されてもよい。更に、被験者の、生体情報、例えば年齢、性別、体重に応じた設定値を統計マスタ２１３に記憶して、被験者の無呼吸又は低呼吸睡眠状態の推定に利用してもよい。
【００４６】
制御処理部２２０は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御処理部２２０は、睡眠状態検出装置２の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）である。
【００４７】
制御処理部２２０は、制御記憶部２１０に記憶されているプログラム（オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、制御処理部２２０は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行してもよい。制御処理部２２０は、取得部２２１、イベント検出部２２２、イベント処理部２２３、出力部２２４等を有する。
【００４８】
制御処理部２２０が有するこれらの各部は、独立した集積回路、回路モジュール、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして制御部２４に実装されてもよい。
【００４９】
［第１実施形態の睡眠状態推定処理フロー]
図７は、睡眠状態検出装置で行われる睡眠状態検出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００５０】
取得部２２１は、被験者のリストバンド１から受信された拍動信号を用いて拍動間隔を示す拍動間隔データを取得する（ＳＴ７０１）。
【００５１】
イベント検出部２２２は、拍動間隔データを平滑化する（ＳＴ７０２）。更にイベント検出部２２２は、図３に示した従来の脈波間隔から周期的心拍変動フラグを推定するアルゴリズムを使用して周期的心拍変動イベントを検出する（ＳＴ７０３）。イベント処理部２２３は、拍動間隔データの移動平均（ｍｖ）を算出する（ＳＴ７０４）。イベント処理部２２３は、所定期間、例えば、１時間ごとの、又は１睡眠期間における平均値（Ａｎ）を算出する（ＳＴ７０５）。
【００５２】
イベント処理部２２３は、周期的心拍変動フラグが検出された時刻ｔｋにおいて移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）以下であるかを判定する（ＳＴ７０６）。移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）以下であるとき（ＳＴ７０６：ＹＥＳ）は、イベント処理部２２３は、時刻ｔｋの周期的心拍変動フラグｃ（ｋ、ｔｋ）を周期的心拍変動フラグとして累積する（ＳＴ７０７）。移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）を超えるとき（ＳＴ７０６：ＮＯ）は、イベント処理部２２３は、ＳＴ７０６に戻り次の周期的心拍変動フラグの移動平均（ｍｖ）と平均値（Ａｎ）を比較する。なお、ここでは移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）以下であるときとしたが、この限りでなく、平均値（Ａｎ）の定数倍（例えば１．１）などでも構わない。またＡｎは１睡眠期間における平均値としたが、これを睡眠のウルトラディアンリズム内の平均として例えば１．５時間ごとの平均としてもかまわない。
【００５３】
イベント処理部２２３は、時刻ｔｋが睡眠時間を超えたかを判定する（ＳＴ７０８）。時刻ｔｋが睡眠時間を超えていないとき（ＳＴ７０８：ＮＯ）は、ＳＴ７０６に戻る。時刻ｔｋが睡眠時間を超えたとき（ＳＴ７０８；ＹＥＳ）は、出力部２２４は、累積された周期的心拍変動フラグに基づき無呼吸指標信号を出力する（ＳＴ７０９）。処理フローは終了する。
【００５４】
［睡眠状態検出装置の第２実施形態の処理概要]
第１実施形態では、睡眠中の被験者からの拍動間隔データに基づいて、被験者の睡眠状態を推定した。第２実施形態では、更に拍動間隔データから自律神経指標データを出力して、拍動間隔データと自律神経指標データとに基づいて、被験者の睡眠状態を検出する。
【００５５】
［自律神経指標の例］
被験者が無呼吸睡眠状態となったとき、被験者の交感神経活動が活性化することが知られている。交感神経活動の活動度については、例えば心拍変動を解析することで把握可能なことが知られている。
【００５６】
図８は、自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）の一例を示す図である。心拍変動の周波数解析を行った結果の一例を示している。例えば心拍間隔（ＲＲＩ）を所定時間、例えば５分間に亘って、周波数解析した周波数（横軸）とパワー（縦軸）との関係を示すグラフである。低周波数区間（例えば０．０５Ｈｚ−０．１５Ｈｚ）のピーク値をＬＦとし、高周波数区間（例えば０．１５Ｈｚ−０．４Ｈｚ）のピーク値をＨＦとする。
【００５７】
ＬＦは主に交感神経機能の活動度を示し、ＨＦは副交感神経機能の活動度を示す。ただしＬＦは交感神経だけでなく副交感神経の関与もあるため、ＬＦとＨＦの比（ＬＦ／ＨＦ）を交感神経の活性度の指標として使用されることが多く、本発明ではＬＦ／ＨＦを交感神経活性度の指標として使用する。又、ピーク値ではなく、低周波数区間と高周波数区間のパワースペクトル密度の比を自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）としてもよい。交感神経の活動度を示す自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）を利用して被験者が無呼吸睡眠状態となったときの推定精度を上げることができる。
【００５８】
図９は、本発明に係る睡眠状態検出装置の第２実施形態の処理概要の一例を示す図である。
【００５９】
被験者の手首には、被験者の心臓の拍動状態、例えば脈拍を検出する光学式脈波センサ１１を有するリストバンド１が取り付けられている。光学式脈波センサ１１で検出された拍動信号は、無線通信により睡眠状態検出装置３に送信される。拍動信号の送信はリアルタイムでなくともよく、例えば、被験者が睡眠から覚醒した後、まとめて睡眠状態検出装置３に送信してもよい。又、リストバンド１から睡眠状態検出装置３に拍動信号を直接無線送信する必要はなく、例えばスマートホン、アクセスポイント経由で睡眠状態検出装置３に送信してもよい。
【００６０】
リストバンド１から送信された拍動信号は、睡眠状態検出装置３のアンテナ３１で介して通信インターフェース３２が受信する。取得部３２１は、拍動信号から睡眠期間を含む所定期間における被験者の拍動間隔データを取得する。取得された拍動間隔データはイベント検出部３２２に入力される。更に、拍動間隔データは自律神経指標出力部３２５に入力される。
【００６１】
イベント検出部３２２は、拍動間隔データを平滑化する。更にイベント検出部３２２は、図３に示した従来の脈波間隔から周期的心拍変動フラグを推定するアルゴリズムを使用して周期的心拍変動イベントを検出する。検出された周期的心拍変動イベントデータはイベント処理部３２３に入力される。
【００６２】
自律神経指標出力部３２５は、拍動間隔データに基づき自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）データを算出する。被験者の交感神経の活動度を示す自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）を利用して被験者が無呼吸睡眠状態となったときの推定精度を上げることができる。自律神経指標出力部３２５から出力される自律神経指標データは、イベント処理部３２３に入力される。
【００６３】
イベント処理部３２３は、検出された周期的心拍変動イベントデータから、拍動間隔が所定範囲内となる期間に対応する周期的心拍変動イベントデータを除外する。無呼吸に伴う周期的心拍変動では、交感神経が優位となっており、平均的な拍動間隔は短くなる傾向があるが、例えばレム睡眠の場合は周期的心拍変動に類似な心拍変動となるがその平均的な拍動間隔は無呼吸の場合に比べて長い傾向があるため、所定範囲をレム睡眠時の平均的な拍動間隔付近とし、この範囲を除外することで無呼吸であることを示す周期的心拍変動イベントデータのみを選択する。
【００６４】
イベント処理部３２３は、除外処理された無呼吸であることを示す周期的心拍変動イベントデータを、更に、自律神経指標データに基づいてフィルタリングする。フィルタリングは、例えば、自律神経指標が所定の自律神経指標閾値以上であるときの周期的心拍変動イベントデータを無呼吸であることを示す周期的心拍変動イベントデータをとして判定する。自律神経指標（ＬＦ／ＨＦ）が高いとき、すなわち交感神経活性化状態のときは、被験者が無呼吸又は低呼吸睡眠状態にある可能性が高いと推定される。
【００６５】
イベント処理部２２３による検出結果に基づき、出力部２２４は、無呼吸指標信号として周期的心拍変動イベントデータを出力する。周期的心拍変動イベントデータに代えて、又は周期的心拍変動イベントデータと共に検出単位時間あたりの呼吸指標、例えば１時間あたりの無呼吸と低呼吸を合わせた回数である無呼吸低呼吸指数に相当する値を出力してもよい。
【００６６】
無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置２に内蔵される不図示の表示部に入力され、表示画面上に、例えば、無呼吸低呼吸指数に相当する値が表示される。又、無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置２に内蔵される不図示のハードディスク、着脱メモリカードに書き込まれてもよい。更に、無呼吸低呼吸指数に相当する値は、睡眠状態検出装置２に接続される、プリンタ、情報端末装置、サーバ装置に出力されてもよい。又、ネットワークを介して、例えば、被験者データベースを有するサーバ装置に送信されてもよい。
【００６７】
無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置３に内蔵される不図示の表示部に入力され、表示画面上に、例えば、無呼吸低呼吸指数の値が表示される。又、無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置３に内蔵される不図示のハードディスク、着脱メモリカードに書き込まれてもよい。更に、無呼吸指標信号は、睡眠状態検出装置３に接続される、プリンタ、情報端末装置、サーバ装置に出力されてもよい。又、ネットワークを介して、例えば、被験者データベースを有するサーバ装置に送信されてもよい。
【００６８】
本実施形態の睡眠状態検出装置３によれば、簡便に睡眠時の呼吸停止又は低呼吸状態の検出精度を向上することができる。
【００６９】
〔第２実施形態の睡眠状態検出装置の構成例］
図１０は、第２実施形態の睡眠状態検出装置の構成の一例を示す図である。
【００７０】
睡眠状態検出装置３は、アンテナ３１を介して外部と通信する通信インターフェース３２と、通信インターフェース３２と接続する制御部３４を有する。更に、外部記憶媒体と接続する記憶媒体インターフェース３３を有してもよい。例えば、記憶媒体インターフェース３３により睡眠状態検出装置３はリストバンド１の記憶媒体に記憶された検出データを読み込むことができる。
【００７１】
制御部３４は、制御記憶部３１０と制御処理部３２０を有する。制御記憶部３１０は、１又は複数の半導体メモリにより構成される。例えば、ＲＡＭや、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリの少なくとも一つを有する。制御記憶部３１０は、制御処理部３２０による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。
【００７２】
例えば、制御記憶部３１０は、ドライバプログラムとして、通信インターフェース３２を制御するデバイスドライバプログラムを記憶する。コンピュータプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて制御記憶部３１０にインストールされてもよい。また、プログラムサーバ等からダウンロードしてインストールしてもよい。
【００７３】
更に、制御記憶部３１０は、所定の処理に係る一時的なデータを一時的に記憶してもよい。制御記憶部３１０は、ディップ判定閾値、拍動間隔閾値、拍動間隔範囲閾値、拍動間隔平均閾値、自律神経指標閾値等の閾値テーブル３１１、推定単位時間、検出単位時間等の時間テーブル３１２、統計処理のための統計マスタ３１３等を記憶する。
【００７４】
制御記憶部２１０に記憶される、ディップ判定閾値、拍動間隔閾値、拍動間隔範囲閾値、拍動間隔平均閾値、自律神経指標閾値等の閾値テーブル３１１、推定単位時間、検出単位時間等の時間テーブル３１２は固有の設定値としてもよい。又、閾値テーブル３１１、及び時間テーブル３１２は、複数被験者の無呼吸又は低呼吸睡眠状態の統計を取り、統計値の平均、分散等に基づいて統計的に設定されてもよい。更に、被験者の、生体情報、例えば年齢、性別、体重に応じた設定値を統計マスタ３１３に記憶して、被験者の無呼吸又は低呼吸睡眠状態の推定に利用してもよい。
【００７５】
制御処理部３２０は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御処理部２２０は、睡眠状態検出装置３の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＭＣＵである。
【００７６】
制御処理部３２０は、制御記憶部３１０に記憶されているプログラム（オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、制御処理部３２０は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行してもよい。制御処理部３２０は、取得部３２１、イベント検出部３２２、イベント処理部３２３、出力部３２４、自律神経指標出力部３２５等を有する。
【００７７】
制御処理部３２０が有するこれらの各部は、独立した集積回路、回路モジュール、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして制御部２４に実装されてもよい。
【００７８】
［第２実施形態の睡眠状態推定処理フロー]
図１１は、睡眠状態検出装置３で行われる睡眠状態推定処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００７９】
取得部３２１は、被験者のリストバンド１から受信された拍動信号を用いて拍動間隔を示す拍動間隔データを取得する（ＳＴ８０１）。
【００８０】
自律神経指標出力部３２５は、拍動間隔データに基づき自律神経指標データを出力するする（ＳＴ８０２）。
【００８１】
イベント検出部３２２は、拍動間隔データを平滑化する（ＳＴ８０３）。更にイベント検出部３２２は、図３に示した従来の脈波間隔から周期的心拍変動フラグを推定するアルゴリズムを使用して周期的心拍変動イベントを検出する（ＳＴ８０４）。イベント処理部３２３は、拍動間隔データの移動平均（ｍｖ）を算出する（ＳＴ８０５）。イベント処理部３２３は、所定期間、例えば、１時間ごとの、又は１睡眠期間における平均値（Ａｎ）を算出する（ＳＴ８０６）。
【００８２】
イベント処理部３２３は、周期的心拍変動フラグが検出された時刻ｔｋにおいて移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）以下であるかを判定する（ＳＴ８０７）。移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）以下であるとき（ＳＴ８０７：ＹＥＳ）は、イベント処理部３２３は、時刻ｔｋにおける自律神経指標が所定の自律神経指標閾値Ｔｈ以上かを判定する（ＳＴ８０８）。移動平均（ｍｖ）が平均値（Ａｎ）を超えるとき（ＳＴ８０７：ＮＯ）は、イベント処理部３２３は、ＳＴ８０７に戻り次の時刻の周期的心拍変動フラグの移動平均（ｍｖ）と平均値（Ａｎ）を比較する。
【００８３】
時刻ｔｋにおける自律神経指標が所定の自律神経指標閾値Ｔｈ以上のとき（ＳＴ８０８：ＹＥＳ）は、イベント処理部３２３は、時刻ｔｋの周期的心拍変動フラグｃ（ｋ、ｔｋ）を周期的心拍変動フラグとして累積する（ＳＴ８０９）。時刻ｔｋにおける自律神経指標が所定の自律神経指標Ｔｈを下回るとき（ＳＴ８０８：ＮＯ）は、イベント処理部３２３は、ＳＴ８０７に戻り次の時刻の周期的心拍変動フラグの移動平均（ｍｖ）と平均値（Ａｎ）を比較する。
【００８４】
イベント処理部３２３は、時刻ｔｋが睡眠時間を超えたかを判定する（ＳＴ８１０）。時刻ｔｋが睡眠時間を超えていないとき（ＳＴ８１０：ＮＯ）は、ＳＴ８０７に戻る。時刻ｔｋが睡眠時間を超えたとき（ＳＴ８１０；ＹＥＳ）は、出力部３２４は、累積された周期的心拍変動フラグに基づき無呼吸指標信号を出力する（ＳＴ８１１）。処理フローは終了する。
【００８５】
［本発明による周期的心拍変動検出の効果］
図１２は、本発明による周期的心拍変動検出の効果を示す図である。
【００８６】
図１２の上部には、被験者の１睡眠期間、例えば、睡眠時間が７時間のときの脈波間隔（ＰＰＩ）が示されている。移動平均（ｍｖ）は実線で示され、平均値（Ａｎ）は破線で示されている。
【００８７】
最下段の（ｉ）ＡＨＩは、睡眠ポリグラフ装置により計測された、実際の無呼吸又は低呼吸の状態を帯状に示したものである。下から２段目の（ｉｉ）ＣＶＨＲ（original）は、従来アルゴリズムを使用して周期的心拍変動イベントが発生したと推定したときの状態を帯状に示している。（ｉ）と（ｉｉ）を比較すると、（ｉｉ）には、実際には無呼吸又は低呼吸の状態でない状態が多く含まれていることがわかる。
【００８８】
下から３段目の（ｉｉｉ）ＣＶＨＲ（modified）は、被験者の睡眠状態を本願の第１実施形態により検出した効果を示すものである。（ｉ）から脈波間隔（ＰＰＩ）の平均値（Ａｎ）より移動平均（ｍｖ）が長い場合を除外したときの周期的心拍変動イベントを帯状に示したものである。従来アルゴリズムを使用して検出した周期的心拍変動イベントデータから拍動間隔が所定範囲内となる期間の周期的心拍変動イベントデータが除外されたことにより、推定が改善されたことがわかる。
【００８９】
下から４段目の（ｉｖ）ＬＦ／ＨＦ filterは、水平な太線のうち空隙となっている部分は、自律神経指標データが所定の自律神経指標閾値以上となった部分の自律神経指標に対応する部分である。
【００９０】
下から５段目の（ｖ）ＣＶＨＲ（modified）＋ＬＦ／ＨＦ filterは、被験者の睡眠状態を本願の第２実施形態により検出した効果を示すものである。ｉｉｉ）に（ｉｖ）を考慮した周期的心拍変動を帯状に示したものである。（ｖ）は（ｉ）の実際の無呼吸又は低呼吸の状態により近くなったことがわかる。
【００９１】
上述の説明では、被験者の心臓の拍動状態として脈拍を例にとり説明したが、被験者の心臓の拍動状態として心拍を使用してもよい。
【００９２】
本発明に係る睡眠状態検出装置は、サーバ装置‐クライアント装置間の連携による実施形態としてもよい。
【００９３】
当業者は、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換、及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
【符号の説明】
【００９４】
１    リストバンド
２、３    睡眠状態検出装置
２１、３１    アンテナ
２２、３２    通信インターフェース
２３、３３    記憶媒体インターフェース
２４、３４    制御部
２１０、３１０    制御記憶部
２２０、３２０    制御処理部
２２１、３２１    取得部
２２２、３２２    イベント検出部
２２３、３２３    イベント処理部
２２４、３２４    出力部
３２５    自律神経指標出力部
【図１】
2020168212.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2020168212.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2020168212.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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