(57)【要約】【課題】呼吸のピーク間隔を用いた睡眠状態の推定精度を向上させた睡眠モニタリングシステムを提供することを課題とする。【解決手段】生体情報検出手段によって検出した対象者の生体情報から呼吸情報を抽出し、対象者の呼吸情報から睡眠状態を推定する睡眠モニタリングシステムであって、対象者の呼吸情報から呼吸のピークのピーク間隔を算出し、そのピーク間隔の時系列データを補間してピーク間隔の離散データを連続データＣＤに変換し、連続データＣＤを任意の時間間隔でリサンプリングして任意の時間におけるピーク間隔Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，・・・を取得し、そのピーク間隔Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，・・・に基づいて呼吸の特徴量を算出し、呼吸の特徴量に基づいて対象者の睡眠状態を推定する。【選択図】図２
2014073237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報検出手段によって検出した対象者の生体情報から呼吸情報を抽出し、呼吸情報から対象者の睡眠状態を推定する睡眠モニタリングシステムであって、
前記対象者の呼吸情報から呼吸のピークのピーク間隔を算出するピーク間隔算出手段と、
前記ピーク間隔算出手段で算出したピーク間隔の時系列データを補間してピーク間隔の離散データを連続データに変換し、前記連続データを任意の時間間隔でリサンプリングして任意の時間におけるピーク間隔を取得するピーク間隔取得手段と、
前記ピーク間隔取得手段で取得した任意の時間におけるピーク間隔に基づいて対象者の睡眠状態を推定する睡眠状態推定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠モニタリングシステム。
【請求項２】
前記対象者の呼吸情報における吸気から呼気に変わるタイミングで呼吸のピークを抽出するピーク抽出手段を備え、
前記ピーク間隔算出手段は、前記ピーク抽出手段で抽出したピークを用いてピーク間隔を算出することを特徴とする請求項１に記載の睡眠モニタリングシステム。
【請求項３】
前記ピーク間隔取得手段で取得した任意の時間におけるピーク間隔を用いて呼吸の特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、
前記睡眠状態推定手段は、前記特徴量算出手段で算出した呼吸の特徴量に基づいて対象者の睡眠状態を推定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の睡眠モニタリングシステム。
【請求項４】
対象者の体動を検出する体動検出手段を備え、
前記睡眠状態推定手段は、前記体動検出手段での体動の検出結果を加味して対象者の睡眠状態を推定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の睡眠モニタリングシステム。
【請求項５】
前記睡眠状態推定手段で推定した睡眠状態の時系列データに基づいて対象者の睡眠の質を推定する睡眠質推定手段を備えることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の睡眠モニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の呼吸から睡眠状態を推定する睡眠モニタリングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時における対象者の呼吸から睡眠状態を推定するシステムが各種提案されている。例えば、特許文献１には、生体情報センサの出力信号から呼吸信号を抽出し、呼吸信号からピーク及びピーク間隔を算出し、ピークとピーク間隔に基づいて睡眠状態を推定する装置が開示されている。この生体情報センサとして呼気バンドを適用しており、ストレインゲージのついた弾力性のある呼吸バンドを人体の胸部や腹部に巻き付け、人体の呼吸運動によるストレインゲージの伸縮に応じた電圧変化を測定している。また、ピークやピーク間隔の算出では、正の閾値と負の閾値を設け、呼吸信号（電圧変化のデータ）が正の閾値を超えてから負の閾値に達するまでの間の最大値を正のピークとして算出し、その算出されたピーク間の時間をピーク間隔として算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３７３３１３３号公報
【特許文献２】国際公開第０９／１５０７４４号パンフレット
【特許文献３】国際公開第０９／１５０７６５号パンフレット
【特許文献４】特開２０１１−１１５１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように、呼吸のピークを検出するためには、ストレインゲージ等の出力に対する不感帯対策として閾値を設けてフィルタ処理を行っている。このようなフィルタ処理を行った場合、対象者の動き（寝返り）やストレインゲージの取り付け位置等によって伸縮が想定以上に小さくなると、測定される電圧が閾値を超えないことがある。このような場合、ピークを抽出できず、ピーク間隔も得られないので、睡眠状態の推定精度が低下する。したがって、呼吸のピークやピーク間隔を用いて睡眠状態を推定する場合、推定精度の面で改善の余地がある。
【０００５】
そこで、本発明は、呼吸のピーク間隔を用いた睡眠状態の推定精度を向上させた睡眠モニタリングシステムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る睡眠モニタリングシステムは、生体情報検出手段によって検出した対象者の生体情報から呼吸情報を抽出し、呼吸情報から対象者の睡眠状態を推定する睡眠モニタリングシステムであって、対象者の呼吸情報から呼吸のピークのピーク間隔を算出するピーク間隔算出手段と、ピーク間隔算出手段で算出したピーク間隔の時系列データを補間してピーク間隔の離散データを連続データに変換し、連続データを任意の時間間隔でリサンプリングして任意の時間におけるピーク間隔を取得するピーク間隔取得手段と、ピーク間隔取得手段で取得した任意の時間におけるピーク間隔に基づいて対象者の睡眠状態を推定する睡眠状態推定手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
この睡眠モニタリングシステムでは、生体情報検出手段によって対象者の生体情報を検出し、その生体情報から対象者の呼吸情報を抽出する。そして、睡眠モニタリングシステムでは、ピーク間隔算出手段によって、その対象者の呼吸情報から呼吸のピークを抽出して、連続するピーク同士のピーク間隔を算出する。さらに、睡眠モニタリングシステムでは、ピーク間隔取得手段によって、そのピーク間隔の時系列データ（離散データ）を補間して連続データに変換し、その連続データを任意の時間間隔でリサンプリングして任意の時間におけるピーク間隔を取得する。このように、対象者に対する実際の検出によって得られたピーク間隔の離散データを連続データに変換しておくことにより、ピークのない任意の時間でも、その連続データから任意の時間におけるピーク間隔を得ることができる。また、対象者に対する実際の検出によってピークやピーク間隔が得られない場合でも、その連続データから任意の時間におけるピーク間隔を得ることができる。そして、睡眠モニタリングシステムでは、睡眠状態推定手段によって、連続データからリサンプリングして取得した任意の時間におけるピーク間隔に基づいて対象者の睡眠状態（睡眠段階、睡眠深度等）を推定する。この睡眠モニタリングシステムでは、ピーク間隔の離散データを補間して連続データに変換し、その連続データをリサンプリングすることにより、任意の時間におけるピーク間隔を得ることができ、このピーク間隔を用いて睡眠状態の推定精度を向上させることができる。特に、ピークのない任意の時間でのピーク間隔を得ることができるので、推定の時間分解能を向上できる。生体情報検出手段によって対象者の生体情報から実際に検出してピーク間隔を取得する場合にはピークを少なくとも２回抽出できる時間が必要となるが、そのような時間間隔を必要とせず、任意の時間におけるピーク間隔を得ることができるので、推定の時間分解能を上げることができる。また、生体情報検出手段によって対象者の生体情報から対象者の呼吸のピークを抽出できない場合（ひいては、ピーク間隔を取得できない場合）でも、ピーク間隔を得ることができる。
【０００８】
本発明の上記睡眠モニタリングシステムは、対象者の呼吸情報における吸気から呼気に変わるタイミングで呼吸のピークを抽出するピーク抽出手段を備え、ピーク間隔算出手段は、ピーク抽出手段で抽出したピークを用いてピーク間隔を算出すると好適である。
【０００９】
この睡眠モニタリングシステムでは、ピーク抽出手段によって、対象者の呼吸情報から得られる吸気から呼気に変わるタイミングでピークを抽出する。例えば、呼吸情報（呼吸波形）の微分値が０となるところや変曲点になるところを抽出することによって、吸気から呼気に変わるタイミングを抽出できる。そして、睡眠モニタリングシステムでは、ピーク間隔算出手段によって、その抽出された連続するピーク同士のピーク間隔を算出する。この睡眠モニタリングシステムでは、呼吸情報における吸気から呼気に変わるタイミングをピークとして抽出することにより、呼吸のピークを高精度に検出できる。
【００１０】
本発明の上記睡眠モニタリングシステムは、ピーク間隔取得手段で取得した任意の時間におけるピーク間隔を用いて呼吸の特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、睡眠状態推定手段は、特徴量算出手段で算出した呼吸の特徴量に基づいて対象者の睡眠状態を推定すると好適である。
【００１１】
この睡眠モニタリングシステムでは、特徴量算出手段によって、連続データからリサンプリングして取得した任意の時間におけるピーク間隔から呼吸の特徴量を算出する。この特徴量としては、睡眠状態を推定できる特徴量であり、例えば、呼吸数（平均値、標準偏差、変動係数等）、呼吸時間（平均値、標準偏差、変動係数等）がある。そして、睡眠モニタリングシステムでは、睡眠状態推定手段によって、その呼吸の特徴量に基づいて対象者の睡眠状態を推定する。この睡眠モニタリングシステムでは、呼吸のピーク間隔から呼吸の特徴量を導出することにより、呼吸の特徴量を用いて睡眠状態を高精度に推定できる。
【００１２】
本発明の上記睡眠モニタリングシステムは、対象者の体動を検出する体動検出手段を備え、睡眠状態推定手段は、体動検出手段での体動の検出結果を加味して対象者の睡眠状態を推定すると好適である。
【００１３】
この睡眠モニタリングシステムでは、体動検出手段によって対象者の体動を検出する。対象者に体動がある場合、対象者が起きているかあるいは眠りが浅い状態であり、特に、所定の体動（会話等）のときには対象者が明らかに起きている。そこで、睡眠モニタリングシステムでは、睡眠状態推定手段によって、対象者の体動の検出結果を加味して対象者の睡眠状態を推定する。この睡眠モニタリングシステムでは、対象者の体動を加味して睡眠状態を推定することにより、睡眠状態を高精度に推定できる。
【００１４】
本発明の上記睡眠モニタリングシステムは、睡眠状態推定手段で推定した睡眠状態の時系列データに基づいて対象者の睡眠の質を推定する睡眠質推定手段を備える構成としてもよい。この睡眠モニタリングシステムは、高精度に推定した睡眠状態を用いて、対象者の睡眠の質も高精度に推定できる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ピーク間隔の離散データを補間して連続データに変換し、その連続データをリサンプリングすることにより、任意の時間におけるピーク間隔を得ることができ、睡眠状態の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態に係る睡眠モニタリングシステムの構成図である。
【図２】ピーク間隔のリンサンプリング方法の説明図であり、（ａ）が呼吸センサの出力信号（呼吸信号）であり、（ｂ）が呼吸信号の所定区間であり、（ｃ）が呼吸信号から軸変換して補間した連続データであり、（ｄ）が連続データをリサンプリングしたものがある。
【図３】サポートベクタマシンの説明図である。
【図４】呼吸のピークの抽出方法の説明図である。
【図５】体動フィルタによる体動の分類表である。
【図６】特徴量の選定方法の説明図であり、（ａ）が特徴量候補であり（８個の場合の例）、（ｂ）が主成分分析で抽出された４個の特徴量であり、（ｃ）が新たに１個追加された５個の特徴量であり、（ｄ）が新たに１個追加された６個の特徴量である。
【図７】パラメータの最適化の説明図である。
【図８】特徴量選定とパラメータ最適化の結果の一例であり、（ａ）が特徴量数に対する正答率のグラフであり、（ｂ）が特徴量数、正答率、最適パラメータを示す表である。
【図９】睡眠段階の時間変化の一例である。
【図１０】標準的な睡眠リズムモデルにおけるδ波の出現確率の一例である。
【図１１】図１の睡眠段階推定部４における睡眠段階推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１の睡眠段階推定部４における学習処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明に係る睡眠モニタリングシステムの実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１８】
本実施の形態に係る睡眠モニタリングシステムは、ユーザ（対象者）の呼吸情報を検出し、ユーザの呼吸情報から睡眠段階（睡眠状態）を推定するシステムである。ユーザは、特に限定されず、例えば、日常生活で睡眠をとる一般の人、居眠り防止を目的として車両等の乗り物の運転者である。本実施の形態に係る睡眠モニタリングシステムは、学習ベースモデルとしてサポートベクタマシン（ＳＶＭ[Support Vector Machine]）を用いてユーザに対する個人フィッティングの学習を行いつつ睡眠段階の推定し、所定期間の睡眠段階の推定データを用いて睡眠の質も推定する。本実施の形態に係る睡眠モニタリングシステムには、事前にＳＶＭによって多数の被験者のデータを用いて学習されたスタンダードモデルが組み込まれており、ユーザ使用開始後にはユーザのデータを用いて学習し、スタンダードモデルからユーザ用に個人フィッティングする。なお、呼吸は、覚醒時には随意的（意識的）であるが、睡眠に入ると不随意（無意識）になることから、ドラスティックに変化し、素性が良い。また、計測のロバスト性を鑑みると、Ｓ／Ｎが良いことから、メンテナンス性も良い。
【００１９】
図１〜図１０を参照して、本実施の形態に係る睡眠モニタリングシステム１について説明する。図１は、本実施の形態に係る睡眠モニタリングシステムの構成図である。図２は、ピーク間隔のリンサンプリング方法の説明図である。図３は、サポートベクタマシンの説明図である。図４は、呼吸のピークの抽出方法の説明図である。図５は、体動フィルタによる体動の分類表である。図６は、特徴量の選定方法の説明図である。図７は、パラメータの最適化の説明図である。図８は、特徴量選定とパラメータ最適化の結果の一例である。図９は、睡眠段階の時間変化の一例である。図１０は、標準的な睡眠リズムモデルにおけるδ波の出現確率の一例である。
【００２０】
睡眠モニタリングシステム１は、ユーザの呼吸信号（呼吸波形）から呼吸の特徴量を算出し、呼吸の特徴量に基づいて睡眠段階（睡眠深度）を推定する。この特徴量としては、少なくとも呼吸のピーク間隔から得られる特徴量を用いる。特に、睡眠モニタリングシステム１は、ピーク間隔を常時得られるようにするために、ユーザからの実際の検出で得られたピーク間隔の離散データを補間して連続データに変換し、その連続データをリサンプリングする。
【００２１】
睡眠モニタリングシステム１は、呼吸センサ２、生体情報処理部３、睡眠段階推定部４、睡眠質推定部５、出力部６を備えている。このような構成の睡眠モニタリングシステム１は、システム形態としてはどのような構成でもよく、例えば、睡眠段階を推定するための専用システムでもよいし、呼吸センサによる出力信号を入力するとともにアプリケーションプログラムをインストールすることによって汎用コンピュータ（パソコン、タブレット端末、スマートフォン等）を利用するシステムでもよいし、車両等に搭載されるシステムでもよい。
【００２２】
なお、本実施の形態では、呼吸センサ２が特許請求の範囲に記載する生体情報検出手段に相当し、呼吸センサ２及び生体情報処理部３、睡眠段階推定部４の処理が特許請求の範囲に記載する体動検出手段に相当し、睡眠段階推定部４の各処理が特許請求の範囲に記載するピーク抽出手段、ピーク間隔算出手段、ピーク間隔取得手段、特徴量算出手段、睡眠状態推定手段に相当し、睡眠質推定部５の処理が特許請求の範囲に記載する睡眠質推定手段に相当する。
【００２３】
呼吸センサ２は、周知の呼吸センサを適用でき、例えば、圧電素子から構成されるセンサである。呼吸センサ２は、ユーザの胸部又は／及び腹部の被服に装着され、ユーザの地肌に対して非接触のセンサである。呼吸センサ２は、ユーザの胸部又は／及び腹部の動作である呼吸波形を電圧の変化として出力する。図２（ａ）には、呼吸センサ２の出力信号の一例を示している。
【００２４】
生体情報処理部３は、呼吸センサ２の出力信号から呼吸信号を抽出する前処理を行う。前処理としては、例えば、フィルタ処理でノイズを除去したり、アナログの電圧信号をデジタルの電圧信号に変換する。この前処理後の呼吸信号（呼吸波形）は、所定時間分バッファリングされる。なお、呼吸センサ２の出力信号をそのまま呼吸信号として利用できる場合には、生体情報処理部３が無い構成としてもよい。
【００２５】
なお、図２（ｂ）に示すように、呼吸信号（呼吸波形）ＢＷからは、呼吸のピークＰ１，Ｐ２（この例では、正のピーク）、その連続するピークＰ１とＰ２との時間間隔であるピーク間隔（呼吸の１周期分であり、呼吸時間）、連続する正のピークと負のピークとの大きさの差（電圧差）である振幅、平均値等を抽出することができる。これらの各値から呼吸の特徴量を得ることができる。
【００２６】
睡眠段階推定部４は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を備えたコンピュータに構成され、コンピュータ上で睡眠段階推定用プログラムを実行することによって実現される。睡眠段階推定部４には、サポートベクタマシン推定器（以下、ＳＶＭ推定器と記載）が構築される。睡眠段階推定部４では、バッファリングされた所定時間分の呼吸信号からピークを抽出し、そのピークの間隔の離散データを補間して連続データに変換し、その連続データをリサンプリングして任意の時間におけるピーク間隔を取得する。連続データからリサンプリングでピーク間隔が取得できるようになると（起動後の所定時間経過後）、睡眠段階推定部４では、その取得したピーク間隔や呼吸信号自体から呼吸の特徴量を算出するとともに、呼吸信号からユーザの体動を検出する。そして、睡眠段階推定部４では、その呼吸の特徴量及び体動を用いて、ユーザの睡眠段階（眠りが深い、眠りが浅い、覚醒の３段階）を推定する。また、睡眠段階推定部４では、所定期間分の呼吸の特徴量及びユーザの実際の睡眠段階（正解値）を用いて、睡眠段階推定に用いる個人フィッティングの特徴量の選定及びその特徴量を用いた場合のパラメータの最適値を学習する。
【００２７】
なお、睡眠モニタリングシステム１には、ユーザの実際の睡眠段階（正解値）を得るための手段を備えている。例えば、ユーザが起きたとき（目覚まし時計のアラームが鳴ったとき等）の状態をユーザ自身が入力する手段があり、「すっきりした目覚めである（すなわち、浅い眠りから起きた場合）」、「すっきりしない目覚めである（すなわち、深い眠りから起きた場合）」、「起きていた（すなわち、覚醒の場合）」を入力するためのボタン等であり、この入力値から睡眠段階の正解値を得る。また、簡易的な脳波センサがあり、この脳波センサで検出したユーザの脳波から睡眠段階の正解値を得る。
【００２８】
図３を参照して、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）について簡単に説明しておく。ＳＶＭは、統計的学習理論の枠組みで提案された学習機械の識別手法の一つであり、２クラスのパターン識別器である。ＳＶＭは、学習に用いなかった未知のデータをうまく分類できるという特徴があり、汎用能力が高い。ＳＶＭには、カーネルトリックといわれる数学上の技巧が利用されており、このカーネルには“線形”、“多項式”、“Ｇａｕｓｓｉａｎ”等があり、睡眠モニタリングシステム１ではＧａｕｓｓｉａｎカーネルを用いている。図３は、判り易くするために、２個の特徴量（２次元）の学習データを用いた場合であり、学習データの中でサポートベクトルと呼ばれるクラス境界近傍に位置する訓練点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を基準として、その距離Ｌが最も大きくなる（マージン最大）ように識別境界Ｂを設定する。この識別境界の規定するためのパラメータ（Ｃ（ソフトマージンコスト）、γ（ガウスカーネル））の最適値を決定する。睡眠段階推定部４では、眠りの深いとその他（浅い、覚醒）の２クラスを分ける識別境界のパラメータと、眠りの浅いと覚醒の２クラスを分ける識別境界のパラメータを決定する。
【００２９】
図４を参照して、呼吸信号からのピークの抽出処理について説明する。睡眠段階推定部４では、図４の右側の呼吸波形のように、呼吸波形ＢＷの吸気（電圧が増加部分）から吸気（電圧の減少部分）へ変わるタイミング（呼吸波形の頂点）を検出し、そのタイミングを呼吸のピークとして抽出する。この呼吸波形の頂点の検出方法としては、呼吸信号の微分が０になるところや変曲点になるところを探索する。しかし、呼吸波形が乱れると、１回の呼吸にもかかわらず、図４の左側の呼吸波形のように、２つの頂点ができる場合がある。このような頂点をそれぞれピークとして抽出すると、正確なピーク間隔が得られない。
【００３０】
そこで、睡眠段階推定部４では、呼吸波形から頂点を検出する毎に、今回検出された頂点の時間ｔｉから前回検出された頂点の時間ｔｉ−１の時間差（ｔｉ−ｔｉ−１）を算出し、時間差（ｔｉ−ｔｉ−１）が閾値ＴＨより大きいか否かを判定する。閾値ＴＨは、平均的な呼吸のピーク間隔を考慮して予め設定される。睡眠段階推定部４では、時間差（ｔｉ−ｔｉ−１）が閾値ＴＨより大きい場合、今回検出された頂点を呼吸のピークとして抽出する。また、睡眠段階推定部４では、時間差（ｔｉ−ｔｉ−１）が閾値ＴＨ以下の場合、今回検出された頂点の時間ｔｉと前回検出された頂点の時間ｔｉ−１との中間点（ｔｉ−ｔｉ−１）／２をピークとして抽出する。図４の例の場合、時間ｔ１と時間ｔ２との２つの頂点については、（ｔ２−ｔ１）が閾値ＴＨ以下となるので、（ｔ２−ｔ１）／２の時間が今回のピークとして抽出される（図４には、呼吸波形が乱れなかったと仮定した場合の時間ｔｎのピークも示している）。この今回のピークの時間（ｔ２−ｔ１）／２と次回検出された頂点の時間ｔｎ＋１との時間差は閾値ＴＨより大きいので、時間ｔｎ＋１に検出された頂点がそのままピークとして抽出される。
【００３１】
呼吸信号から抽出されたピーク間隔の算出処理について説明する。睡眠段階推定部４では、抽出された連続するピークの組み合わせ毎に、ｉ番目のピークの時間Ｐｉと次のピークの時間Ｐｉ＋１との時間差（Ｐｉ＋１−Ｐｉ）を算出し、その時間差（Ｐｉ＋１−Ｐｉ）をピーク間隔とする。このピーク間隔は、１周期分の呼吸時間である。ピーク間隔は２つのピークから得られる値なので、ピーク間隔の時系列データは離散データである。
【００３２】
ピーク間隔の離散データから連続データへの変換処理について説明する。睡眠段階推定部４では、ピークの時間とピーク間隔の時系列データを用いて、２次元の直交座標系（例えば、ｘ軸、ｙ軸からなるｘｙ平面の座標系とする）において、ｘ座標をｉ番目のピークの時間Ｐｉとし、ｙ座標をその次のｉ＋１番目のピークの時間Ｐｉ＋１とする（Ｐｉ，Ｐｉ＋１）の各座標点を生成する。例えば、図２（ｃ）に示すように、１番目のピークの時間Ｐ１をｘ座標とし、２番目のピークの時間Ｐ２をｙ座標とする座標点（Ｐ１，Ｐ２）、２番目のピークの時間Ｐ２をｘ座標とし、３番目のピークの時間Ｐ３をｙ座標とする座標点（Ｐ２，Ｐ３）とする。このように、図２（ｂ）から図２（ｃ）のように、ｘ軸（横軸）方向の値で示されていたピーク間隔がｙ軸（縦軸）方向の値で示されることになり、軸変換される。さらに、２次元の直交座標系上の座標点（ピーク間隔を示す時系列の離散データ）間をスプラインや直線等で補間し、図２（ｃ）に示すように、連続データＣＤとする。例えば、３次自然スプライン補間で滑らかに離散データを繋ぐ。
【００３３】
なお、この連続データについては、起動後の所定時間分バッファリングされた呼吸信号を用いて連続データを１回だけ生成してもよいし、あるいは、起動後の所定時間経過後も検出される新たな呼吸信号を順次用いて連続データを順次更新してもよい。この連続データを得るための所定時間は、呼吸のピークを十分な個数検出できて、ピーク間隔の離散データから高精度な連続データ（滑らかな補間が可能）が得られる時間とし、実験等で予め設定される。
【００３４】
連続データからのリサンプリング処理について説明する。睡眠段階推定部４では、図２（ｄ）に示すように、連続データＣＤを一定の間隔でリサンプリングすることによって、任意の時間におけるピーク間隔Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３，・・・を算出する。リサンプリングするための一定の時間間隔は、任意の時間に設定してよい。このように、実際のピーク間隔の時系列データを軸変換して、離散データから連続データを生成しておくことにより、その連続データをリサンプリングすることによって任意の時間のピーク間隔を得ることができる。
【００３５】
図５を参照して、体動の検出処理について説明する。睡眠段階推定部４では、呼吸信号（呼吸波形）に対するパターン解析等によって体動を検出（推定）する。体動も用いることにより、睡眠段階の推定の精度を向上させる。例えば、覚醒状態を示す体動があるのに睡眠が深いと推定することを防止したり、寝返りを示す体動があるのに覚醒と推定することを防止する。体動の検出方法としては、呼吸波形から周期（ピーク間隔に相当）、振幅、自己相関（呼吸波形を任意の時間だけずらした波形と元の呼吸波形との同一性）、再現性（呼吸波形の周期毎の最低値のゆらぎ）等を検出し、それらの各値が予め設定した所定の各閾値を超える場合にユーザの体動として検出する。例えば、図５に示すような体動フィルタを用いて、呼吸波形の周期、振幅、自己相関及び再現性を組み合わせて利用することで体動を検出する。人が座り直すときは、呼吸波形の振幅、自己相関及び再現性に変化が現れる。人が手を上方に伸ばすときは、呼吸波形の振幅及び再現性に変化が現れる。人が会話するときは、呼吸波形の自己相関及び再現性に変化が現れる。人が深呼吸するときは、呼吸波形の周期及び振幅に変化が現れる。これらの他にも、脚を組み替える、欠伸をするなどの体動も、呼吸波形の周期、振幅、自己相関及び再現性を組み合わせて利用することで検出することができる。なお、この体動検出の詳細については、国際特許出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２０１０／０６９８４７に開示されている。
【００３６】
体動の検出方法としては、呼吸を利用する以外にも、他の方法で検出してもよい。例えば、ユーザが睡眠をとる環境側（ベット、運転席等）に対して加速度センサを設け、その加速度センサで検出される加速度波形に対するパターン解析等によって体動を検出（推定）したり、あるいは、ユーザをカメラで撮像し、その撮像画像を解析して体動を検出する。
【００３７】
特徴量の算出処理について説明する。睡眠段階推定部４では、連続データをリサンプリングすることによって得られるピーク間隔を用いて、呼吸の特徴量を算出する。ピーク間隔から得られる特徴量としては、例えば、呼吸数、呼吸時間についての平均値、変化率、標準偏差、変動係数がある。この算出方法としては、例えば、呼吸数の平均値の場合、単位時間（例えば、１分間）のピーク間隔（呼吸時間）の逆数の平均を算出する。呼吸時間の平均値の場合、単位時間のピーク間隔の平均を算出する。呼吸時間の変化率の場合、任意の時間間隔（例えば、数１０秒〜６０秒単位）での平均呼吸時間の変化率（差分）を算出する。呼吸数の標準偏差の場合、ピーク間隔の逆数の標準偏差を算出する。呼吸時間の標準偏差の場合、ピーク間隔の標準偏差を算出する。呼吸数の変動係数の場合、ピーク間隔の逆数の単位時間あたりの平均値をその区間における標準偏差で除算して算出する。呼吸時間の変動係数の場合、ピーク間隔の単位時間あたりの平均値をその区間における標準偏差で除算して算出する。睡眠段階推定部４では、呼吸信号（呼吸波形）から、ピーク間隔を用いない呼吸の特徴量を算出する。この特徴量としては、例えば、吸気量、呼気量、呼気量／吸気量についての平均値、標準偏差、変化係数がある。ここで挙げた呼吸の特徴量は、一例であり、他の特徴量を用いてもよい。
【００３８】
睡眠段階の推定処理について説明する。睡眠段階推定部４（ＳＶＭ推定器）では、呼吸の特徴量から睡眠段階を識別する。特に、浅い／覚醒の識別については、体動の検出結果も加味して識別する。具体的には、まず、睡眠段階推定部４では、深い／その他を識別するためのパラメータの最適値（このパラメータ（Ｃ，γ）の最適値で識別境界が規定される）を用いて、深い／その他を識別するために選定されている各特徴量についての値（上記の特徴量算出処理で算出されている特徴量の値）が、深い眠りのクラスかあるいはその他のクラスに入るかを識別する。深い眠りのクラスと識別した場合、睡眠段階推定部４では、今回の睡眠段階を眠りが深い状態と推定する。その他のクラスと識別した場合、睡眠段階推定部４では、体動の検出結果から起きていることを示す体動の場合には、今回の睡眠段階を覚醒状態と推定する。それ以外の体動の場合あるいは体動が検出されていない場合、睡眠段階推定部４では、浅い／覚醒を識別するためのパラメータの最適値を用いて、浅い／覚醒を識別するために選定されている各特徴量についての値が、浅い眠りのクラスかあるいは覚醒のクラスに入るかを識別する。浅い眠りのクラスと識別した場合、睡眠段階推定部４では、今回の睡眠段階を浅い状態と推定する。覚醒のクラスと識別した場合、睡眠段階推定部４では、今回の睡眠段階を覚醒状態と推定する。
【００３９】
なお、パラメータの最適値は、最初はスタンダードモデルのパラメータの最適値が用いられるが、下記の学習処理で更新されるとユーザに対する個人フィッティングのパラメータの最適値が用いられる。また、識別に用いために選定された特徴量数とその各特徴量の種類は、最初はスタンダードモデルの特徴量数とその各特徴量が用いられるが、下記の学習処理で更新されるとユーザに対する個人フィッティングの特徴量数とその各特徴量が用いられる。
【００４０】
学習処理について説明する。睡眠段階推定部４では、ユーザに対する個人フィッティングのために、ＳＶＭ推定器を用いて、特徴量の選定とパラメータの最適化を行う。この特徴量の選定とパラメータの最適化は、眠りの深いとその他とを識別するためのもの及び眠りの浅いと覚醒とを識別するためのものについてそれぞれ行う。
【００４１】
ここでは、学習データと評価データとしては、ユーザから検出した呼吸波形から得た全ての特徴量（特に、起きる前の所定時間分（例えば、６０分、９０分）の全ての特徴量）の各値及び入力手段でユーザによって入力された睡眠段階の正解値を用いる。学習は、このようなデータが所定量（例えば、一週間分、一か月分）収集できた時点で行う。また、選定対象の特徴量候補は、上記に示した特徴量の中から選んでおく。この学習データ／評価データと特徴量候補の特徴量を用いて、ＳＶＭ推定器を学習により作成する。
【００４２】
図６を参照して、特徴量の選定方法について説明する。この選定方法では、Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ（交差検定）を用いて、特徴量候補の中から最初に幾つかの特徴量を抽出し、残りの特徴量候補を解析して１個ずつ追加していく。事前に、呼吸の特徴量の中から、特徴量の候補を用意しておく。図６の例では、特徴量候補を８個としており、特徴量候補として特徴量Ａ〜特徴量Ｈがある。
【００４３】
まず、主成分分析によって、最初に４つの特徴量を抽出（選定）する。４次元の特徴量から学習をスタートする。４次元以外の次元からスタートしてもよい。図６の例では、図６（ｂ）に示すように、最初に、特徴量Ａ、特徴量Ｂ、特徴量Ｃ、特徴量Ｄが抽出される。そして、残りの特徴量候補の中から推定に利用できる特徴量を１個ずつ選定していく。
【００４４】
新たな特徴量を選定する毎に（最初の４つの特徴量を抽出した場合や１個ずつ特徴量を追加した場合）、ＳＶＭ推定器では、残りの特徴量候補の中から１個ずつ特徴量を抽出する。そして、ＳＶＭ推定器では、学習データと評価データを用いてその選定済みの複数の特徴量と抽出した１個の特徴量の各値を用いて睡眠段階を推定するとともにその推定した睡眠段階と睡眠段階の正解値とを比較し、正答率を算出する。この際、以下に記載するパラメータ最適化処理で、識別境界のパラメータ（Ｃ、γ）を順次変更しながら上記の処理を行い、正答率が最も高くなるパラメータ（最適値）が選定される。ＳＶＭ推定器では、上記処理を残りの特徴量候補について順次入れ替えながら行う。そして、ＳＶＭ推定器では、残りの特徴量候補の中で最も正答率の高い特徴量候補を新たな特徴量として選定（追加）する。このように、特徴量を順次追加し、特徴量の次元を増やしていく。図６の例の場合、図６（ｃ）では新たに特徴量Ｆが追加されて特徴量が５次元となり、図６（ｄ）では新たに特徴量Ｅが追加されて特徴量が６次元となる。
【００４５】
特徴量を追加する毎に、ＳＶＭ推定器では、正答率が飽和していないかあるいは低下していないかを判定する。特徴量を追加すると正答率が飽和あるいは低下している場合、ＳＶＭ推定器では、特徴量の追加を停止し、選定されている特徴量を確定する。
【００４６】
図７を参照して、パラメータの最適化方法について説明する。上記処理における残りの特徴量候補の中から１個ずつ特徴量を抽出する毎に、ＳＶＭ推定器では、識別境界のパラメータ（Ｃ，γ）を順次変更し、その変更したパラメータに基づいて学習データと評価データを用いて選定済みの複数の特徴量と抽出した１個の特徴量の各値を用いて睡眠段階を推定するとともにその推定した睡眠段階と睡眠段階の正解値とをそれぞれ比較し、正答率を算出する。そして、ＳＶＭ推定器では、正答率の最も高くなる場合のパラメータのＣ値とγ値を、その選定済みの複数の特徴量と抽出した１個の特徴量での識別能力と定義し、パラメータの最適値として選定する。なお、パラメータを変更する際に、Ｃの範囲を２−５，２−４，・・・，２１５とし、γの範囲を２−１５，２−１４，・・・，２３とする。
【００４７】
図７に示す例は、事前の学習の場合であり、多数の被験者から収集した標本（近似母集団）がある。その標本の中から、例えば、サンプルセット（１００個）を１０セット用意し、そのうち９セットで学習し、残りの１セットでパラメータを変更しながら正答率の算出を１０回繰り返す。そして、その正答率の平均値が最も高いパラメータを最適値とする。睡眠段階推定部４におけるユーザに対する個人フィッティングの場合、学習データや評価データとしてはユーザから収集された一週間分、一か月分などの所定量のデータを用いて、ＳＶＭ推定器による学習を実施する。
【００４８】
なお、事前の学習でスタンダードモデルを生成する場合、多数の被験者（男性／女性、各年齢層）から睡眠中に呼吸センサで呼吸波形を検出し、各被験者の呼吸波形から呼吸の特徴量を取得するとともに、睡眠中に高精度の脳波センサで脳波波形を検出し、各被験者の脳波波形から睡眠段階（眠りが深い、睡眠が浅い、覚醒の３段階）の正解値を取得する。そして、これらのデータによって図７に示すような多数の被験者についての標本を生成し、標本の中から学習データと評価データを用意し、その学習データと評価データを用いて上記と同様の学習処理を行う。そして、スタンダードモデルとしての深い／その他及び浅い／覚醒をそれぞれ識別するために選定された特徴量（特徴量数とその数の各特徴量）と、その選定された各特徴量を用いた場合の深い／その他及び浅い／覚醒を識別するための識別境界を規定するためのパラメータ（Ｃ、γ）の最適値を得る。
【００４９】
図８には、事前の学習での特徴量の選定とパラメータ最適化の結果を示している。この図８の例では、特徴量候補が１６個であり、主成分分析で抽出した４個の特徴量から特徴量を順次追加していった。図８（ａ）、（ｂ）から判るように、特徴量の数が１３個までは正答率が増加あるいは維持されているが、１４個目の特徴量を追加すると正答率が低下した。そこで、最終的には１３個の特徴量が選定され、１３次元の特徴量の場合のパラメータの最適値はＣ値が１であり、γ値が０．５であった。
【００５０】
睡眠質推定部５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータにおいて構成され、コンピュータ上で睡眠質推定用プログラムを実行することによって実現される。睡眠質推定部５では、睡眠段階推定部４で推定された所定区間分（例えば、一日分、一週間分、一か月分）の睡眠段階の時系列データを用いて、ユーザの睡眠の質を推定する。
【００５１】
図９及び図１０を参照して、睡眠質の推定処理について説明する。この推定では、睡眠中に推定された睡眠段階のうちの眠りが深いときの滞留時間から睡眠の質を推定する。つまり、深い睡眠（深い眠り）の滞留時間を基に、睡眠リズムモデルからδ波の含有率を確率的に求め、睡眠の質を推定する。睡眠の質に大きくかかわるδ波は、その出現が深い睡眠と相関が高いことが解ってきている。
【００５２】
主に終夜睡眠において観測した時間と睡眠の深さが、図９に示すような形状になったとする。各々の睡眠サイクルＣ１，Ｃ２，・・・に出現する深い睡眠の滞留時間をｔ１，ｔ２，・・・とする。図１０には、各サイクルにおける人間の生態イズムであるウルトラディアンリズムは、約９０分で１周期のため、深い睡眠段階に滞在している時間でδ波の出現確率が変動すると仮定する。つまり、睡眠の質Ｑは、下記の式（１）に示すモデルで記述できる。式（１）におけるｐは、任意の定数（ゲイン）である。
【数１】
2014073237.tif 000003
【００５３】
睡眠質推定部５では、睡眠段階推定部４で推定された睡眠段階の時系列データを用いて、各睡眠サイクルにおける深い睡眠段階の滞在時間をそれぞれ抽出し、δ波出現率ｔ１，ｔ２，・・・をそれぞれ算出する。そして、睡眠質推定部５では、そのδ波出現率ｔ１，ｔ２，・・・を用いて、式（１）により睡眠の質Ｑを算出する。なお、この睡眠質の推定の詳細については、国際特許出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２０１２／０５４６６１に開示されている。
【００５４】
出力部６は、睡眠段階の推定結果や睡眠質の推定結果を出力する。出力部６としては、例えば、推定結果を表示するディスプレイ、推定結果を印刷出力するプリンタが用いられる。
【００５５】
上記構成の睡眠モニタリングシステム１の動作について説明する。特に、睡眠段階推定部４における睡眠段階推定処理について図１１のフローチャートに沿って説明し、学習処理について図１２のフローチャートに沿って説明する。図１１は、睡眠段階推定部４における睡眠段階推定処理の流れを示すフローチャートである。図１２は、睡眠段階推定部４における学習処理の流れを示すフローチャートである。
【００５６】
ユーザによって、睡眠モニタリングシステム１が起動される。呼吸センサ２では、ユーザの呼吸を検出し、呼吸の変化を電圧の変化（出力信号）として出力する。生体情報処理部３では、呼吸センサ２からの出力信号を前処理し、後処理で処理可能な呼吸信号を抽出する。
【００５７】
睡眠段階推定部４では、所定時間分の呼吸信号（呼吸波形）から呼吸のピーク（特に、ピークの時間）を抽出する。そして、睡眠段階推定部４では、抽出した連続するピーク同士毎に、各ピークの時間を用いてピーク間隔を算出する。さらに、睡眠段階推定部４では、その各ピークの時間及びピーク間隔の時系列データを用いてピーク間隔に対する軸変換を行い、その軸変換したピーク間隔の離散データを補間して連続データとする。
【００５８】
睡眠段階推定部４では、その連続データを所定の時間間隔でリサンプリングし、任意の時間のピーク間隔を取得する。睡眠段階推定部４では、この取得したピーク間隔の時系列データを用いて、複数の呼吸の特徴量をそれぞれ算出する（Ｓ１０）。また、睡眠段階推定部４では、呼吸信号（呼吸波形）から、複数の他の呼吸の特徴量（ピーク間隔を用いない特徴量）をそれぞれ算出する（Ｓ１０）。睡眠段階推定部４では、呼吸の特徴量を用いて、体動フィルタによりユーザの体動を検出する（Ｓ１１）。なお、算出される各特徴量のデータは、学習に用いられるので、蓄積される。学習には推定に用いる特徴量以外の特徴量のデータも用いるので、特徴量候補の全ての特徴量が算出される。
【００５９】
睡眠段階推定部４では、識別用に選定されている各特徴量の値を用いて、深い／その他を識別するためのパラメータの最適値による識別境界により、眠りが深いか否かを識別する（Ｓ１２）。Ｓ１２にて眠りが深いと識別した場合、睡眠段階推定部４では、ユーザの今回の睡眠段階を深い状態と推定する（Ｓ１４）。Ｓ１２にて眠りが深くないと識別した場合、睡眠段階推定部４では、体動の検出結果に基づいて覚醒しているか否かを識別する（Ｓ１３）。体動から覚醒と識別した場合、睡眠段階推定部４では、ユーザの今回の睡眠段階を覚醒状態と推定する（Ｓ１６）。体動から覚醒と識別できない場合、睡眠段階推定部４では、識別用に選定されている各特徴量の値を用いて、浅い／覚醒を識別するためのパラメータの最適値による識別境界により、眠りが浅いかあるいは覚醒かを識別する（Ｓ１３）。Ｓ１３にて眠りが浅いと識別した場合、睡眠段階推定部４では、ユーザの今回の睡眠段階を浅い状態と推定する（Ｓ１５）。Ｓ１３にて覚醒と識別した場合、睡眠段階推定部４では、ユーザの今回の睡眠段階を覚醒状態と推定する（Ｓ１６）。
【００６０】
睡眠段階推定部４では、上記のリサンプリングによるピーク間隔の取得、特徴量の算出、体動の検出、睡眠段階の推定を、ユーザの睡眠中は一定時間毎に繰り返し行う。出力部６では、この睡眠中に推定された睡眠段階のデータを出力する。なお、ユーザが起きたときには、ユーザによって起きたときの状態（睡眠段階の正解値）が入力される。この睡眠段階の正解値は、学習に用いられるので、上記の各特徴量のデータに対応付けられて蓄積される。また、推定された睡眠段階のデータは、睡眠質の推定で用いられるので、蓄積される。
【００６１】
上記した睡眠段階のデータが所定期間分蓄積されると、睡眠質推定部５では、その睡眠段階のデータを用いて、各睡眠サイクルにおける深い睡眠段階の滞在時間をそれぞれ抽出して、δ波出現率をそれぞれ算出する。そして、睡眠質推定部５では、そのδ波出現率を用いて、式（１）により睡眠の質Ｑを算出する。出力部６では、この推定された睡眠質を出力する。
【００６２】
また、上記した各特徴量及び睡眠段階の正解値のデータが所定期間分蓄積されると、睡眠段階推定部４では、その蓄積データから学習データと評価データを抽出する（Ｓ２０）。睡眠段階推定部４では、特徴量候補の中から主成分分析によって４個の特徴量を抽出する（Ｓ２１）。
【００６３】
Ｓ２１で４個の特徴量が抽出あるいは１個の特徴量が追加される毎に、睡眠段階推定部４では、現在選定済みの特徴量と残りの特徴量候補中の任意の特徴量成分によるＳＶＭ推定器を作成する（Ｓ２２）。残りの特徴量候補から１個の特徴量を抽出する毎に、睡眠段階推定部４では、パラメータを順次変更し、学習データと評価データを用いてその選定済みの複数の特徴量と抽出した１個の特徴量の各値を用いて睡眠段階を推定するとともにその推定した睡眠段階と睡眠段階の正解値とを比較し、各パラメータについての正答率を算出し、正答率の最も高いときのパラメータ（最適値）を選定する（Ｓ２３）。そして、睡眠段階推定部４では、残りの特徴量候補の各特徴量の正答率を比較評価し、最も正答率の高い特徴量を選択する（Ｓ２４）。そして、睡眠段階推定部４では、その最も正答率の高い特徴量を新たに追加する（Ｓ２５）。
【００６４】
睡眠段階推定部４では、新たに追加した特徴量の正答率を前回までの正答率と比較し、新たに特徴量を追加してよいか否かを評価する（Ｓ２６）。Ｓ２６で追加してよいと評価した場合には、睡眠段階推定部４では、Ｓ２２の処理に戻る。Ｓ２６で追加しなくてよいと評価した場合には、睡眠段階推定部４では、前回処理で追加した特徴量までを選定対象の特徴量とし、この選定対象の特徴量とその特徴量によるパラメータ（最適値）を学習結果とする。睡眠段階推定部４では、次回の睡眠段階推定からこの学習で得られた選定対象の特徴量とパラメータ（最適値）を用いて推定を行う。なお、この学習は、眠り深い／その他の識別用及び眠り浅い／覚醒の識別用についてそれぞれ行う。
【００６５】
この睡眠モニタリングシステム１によれば、実際に検出したピーク間隔の離散データを補間して連続データに変換し、その連続データをリサンプリングすることにより、任意の時間におけるピーク間隔を得ることができ、その常時得られるピーク間隔を用いて睡眠段階の推定精度を向上させることができる。つまり、ピーク間隔の取得できない状況を防止できるので、モレのないピーク間隔を用いて睡眠段階を推定でき、推定精度も向上する。特に、ピーク間隔を得るために、実際の呼吸のピークを少なくとも２回抽出するための時間を必要とせず、ピークのない任意の時間のピーク間隔を得ることができ、そのピーク間隔から呼吸の特徴量を導出することができ、推定の時間分解能を向上できる。ちなみに、心拍などの他の情報も加味して睡眠段階を推定する場合、その他の情報が得られる間隔が呼吸のピーク間隔よりも短くても、その他の情報が得られる短い間隔に合わせてピーク間隔を得ることができ、睡眠段階を推定できる。また、呼吸センサ２による実際の検出でユーザの呼吸のピークを抽出できない場合でも、ピーク間隔を得ることができる。
【００６６】
また、睡眠モニタリングシステム１によれば、呼吸波形のおける吸気から呼気に変わるタイミングをピークとして抽出することにより、呼吸のピークを高精度に検出できる。さらに、睡眠モニタリングシステム１によれば、呼吸波形が乱れた場合（例えば、非常に短い間隔で呼吸波形の頂点が現れるような場合）でも、頂点同士の時間間隔を評価することにより、呼吸のピークを高精度に検出できる。
【００６７】
また、睡眠モニタリングシステム１によれば、呼吸のピーク間隔から呼吸の特徴量を導出することにより、呼吸の特徴量を用いて睡眠段階を高精度に推定できる。また、この睡眠モニタリングシステムで１は、ユーザの体動を加味して睡眠段階を推定することにより、睡眠段階を高精度に推定できる。また、睡眠モニタリングシステム１によれば、高精度に推定された睡眠段階を用いて、ユーザの睡眠の質も高精度に推定できる。
【００６８】
また、睡眠モニタリングシステム１によれば、ＳＶＭ推定器を適用することにより、睡眠段階の識別を高精度に行うことができるとともに、識別するための特徴量選定及びパラメータの最適化の学習を行うことができる。特に、事前の学習に用いなかった未知のデータ（ユーザから取得したデータ）を活用して学習ができ、ユーザに対する個人フィッティングの特徴量選定及びパラメータの最適化が可能である。
【００６９】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００７０】
例えば、本実施の形態では生体情報検出手段として呼吸センサを適用したが、呼吸センサ以外のバイタルセンサを適用し、そのバイタルセンサの出力信号から呼吸信号を抽出するようにしてもよい。
【００７１】
また、本実施の形態では体動フィルタを用いて体動を検出して、体動も加味して睡眠段階を推定する構成としたが、体動を加味しないで睡眠段階を推定してもよい。また、本実施の形態では睡眠の質も推定する構成としたが、睡眠の質を推定しない構成としてもよい。また、本実施の形態では学習も行う構成としたが、学習を行わない構成としてもよい。
【００７２】
また、本実施の形態では学習ベースモデルのＳＶＭを用いて睡眠段階の推定及び学習を行う構成としたが、条件確率モデル等の他の手法を用いて睡眠段階の推定や学習を行う構成としてもよい。また、本実施の形態では睡眠質の推定方法の一例を示したが、その他の方法を用いて睡眠質を推定してもよい。
【００７３】
また、本実施の形態では対象者の呼吸情報から睡眠段階を推定する構成としたが、呼吸情報に加えて他の生体情報（例えば、心拍）等も加味して睡眠段階を推定してもよい。
【００７４】
また、本実施の形態では睡眠段階として深い、浅い、覚醒の３段階を推定する構成としたが、睡眠段階（睡眠深度）としては４段階以上としてもよいし、覚醒／睡眠の２段階でもよい。例えば、Rechtschaffen & Kales 睡眠段階分類の国際基準を用いる。
【００７５】
また、本実施の形態ではピーク間隔から得られる呼吸の特徴量、ピーク間隔を用いない呼吸の特徴量の一例を示したが、呼吸の特徴量について他の様々な特徴量が適用可能である。また、本実施の形態ではピーク間隔等から特徴量を算出し、特徴量に基づいて睡眠段階を推定する構成としたが、特徴量を求めずに、ピーク間隔等から睡眠段階を直接推定してもよい。
【符号の説明】
【００７６】
１…睡眠モニタリングシステム、２…呼吸センサ、３…生体情報処理部、４…睡眠段階推定部、５…睡眠質推定部、６…出力部。
【図１】
2014073237.tif 000004
【図２】
2014073237.tif 000005
【図３】
2014073237.tif 000006
【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】
2014073237.tif 000011
【図９】
2014073237.tif 000012
【図１０】
2014073237.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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