(57)【要約】【課題】睡眠深度を高い精度で評価できる睡眠状態計測装置を提供する。【解決手段】睡眠状態計測装置１は、生体情報検出センサ２の出力信号から体動信号を異常信号として検出する異常信号検出手段４と、異常信号検出手段４で検出された異常信号の検出期間を生体情報検出センサ２の出力信号から除外する異常信号除外手段５と、異常信号除外手段５で異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸周期Ｃを演算する呼吸周期演算手段６と、呼吸周期演算手段６で演算された呼吸周期Ｃに基づいて睡眠深度を評価する睡眠深度評価手段９と、を具備する。【選択図】図１
2014226451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報検出センサの出力信号から体動信号を異常信号として検出する異常信号検出手段と、
前記異常信号検出手段で検出された前記異常信号の検出期間を前記生体情報検出センサの出力信号から除外する異常信号除外手段と、
前記異常信号除外手段で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸周期を演算する呼吸周期演算手段と、
前記呼吸周期演算手段で演算された呼吸周期に基づいて睡眠深度を評価する睡眠深度評価手段と、
を具備することを特徴とする睡眠状態計測装置。
【請求項２】
前記異常信号検出手段は、前記生体情報検出センサの出力信号から前記体動信号と更に異常呼吸信号とを前記異常信号として検出する請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項３】
前記睡眠深度評価手段は、前記呼吸周期についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する請求項１又は２記載の睡眠状態計測装置。
【請求項４】
前記異常信号除外手段で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸振幅値を演算する呼吸振幅値演算手段を更に具備しており、
前記睡眠深度評価手段は、更に、前記呼吸振幅値演算手段で演算された前記呼吸振幅値に基づいて前記睡眠深度を評価する請求項１〜３のいずれかに記載の睡眠状態計測装置。
【請求項５】
前記睡眠深度評価手段は、前記呼吸振幅値についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する請求項４記載の睡眠状態計測装置。
【請求項６】
前記異常信号除外手段で除外された前記異常信号に基づいて体動情報を演算する体動情報演算手段を更に具備しており、
前記睡眠深度評価手段は、更に、前記体動情報演算手段で演算された前記体動情報に基づいて前記睡眠深度を評価する請求項１〜５のいずれかに記載の睡眠状態計測装置。
【請求項７】
生体情報検出センサの出力信号から体動信号を異常信号として検出する異常信号検出工程と、
前記異常信号検出工程で検出された前記異常信号の検出期間を前記生体情報検出センサの出力信号から除外する異常信号除外工程と、
前記異常信号除外工程で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸周期を演算する呼吸周期演算工程と、
前記呼吸周期演算工程で演算された呼吸周期に基づいて睡眠深度を評価する睡眠深度評価工程と、
を具備することを特徴とする睡眠状態計測方法。
【請求項８】
前記異常信号検出工程は、前記生体情報検出センサの出力信号から前記体動信号と更に異常呼吸信号とを前記異常信号として検出する請求項７記載の睡眠状態計測方法。
【請求項９】
前記睡眠深度評価工程は、前記呼吸周期についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する請求項７又は８記載の睡眠状態計測方法。
【請求項１０】
前記異常信号除外工程で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸振幅値を演算する呼吸振幅値演算工程を更に具備しており、
前記睡眠深度評価工程は、更に、前記呼吸振幅値演算工程で演算された前記呼吸振幅値に基づいて前記睡眠深度を評価する請求項７〜９のいずれかに記載の睡眠深度計測方法。
【請求項１１】
前記睡眠深度評価工程は、前記呼吸振幅値についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する請求項１０記載の睡眠状態計測方法。
【請求項１２】
前記異常信号検知工程で検出された前記異常信号に基づいて体動情報を演算する体動情報演算工程を更に具備しており、
前記睡眠深度評価工程は、更に、前記体動情報演算工程で演算された前記体動情報に基づいて、前記睡眠深度を評価する請求項７〜１１のいずれかに記載の睡眠状態計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠深度を評価可能な睡眠状態計測装置及び睡眠状態計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関（例：病院）、高齢者施設、一般家庭等では、病人、高齢者、健康人、乳幼児等の被験者の健康状態を把握するため、被験者の生体情報を計測することが行われている。
【０００３】
その計測には様々な構成の生体情報検出センサが用いられ、例えば、寝床上における被験者の下側に配置されて使用されるパネル型やシート型のものが知られている（例えば、特許文献１〜１０参照）。その他に、被験者の上半身に取り付けられるバンド型なども知られている。この種のセンサは、被験者の生体情報信号として呼吸信号、体動信号等を検出して出力するように構成されている。
【０００４】
さらに、被験者の睡眠状態を計測することは、被験者の健康状態をより詳しく把握する上で重要である。そのような装置として、例えば、特許第３７３３１３３号公報（特許文献１１）に開示された装置が知られている。この装置は、生体情報検出センサ（生体情報センサ）の出力信号に基づいて睡眠状態を推定するように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１１２６４６号公報
【特許文献２】特開２００８−２２９３６１号公報
【特許文献３】特開２００８−２２９３５９号公報
【特許文献４】特開２００８−１７８７３８号公報
【特許文献５】特開２００８−１７８７３４号公報
【特許文献６】特開２００８−０９９９５７号公報
【特許文献７】特開２００８−０９９７４７号公報
【特許文献８】特開２００８−０６７９７９号公報
【特許文献９】特開２００６−０４３４４５号公報
【特許文献１０】特開２００６−０４３４４５号公報
【特許文献１１】特許第３７３３１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしなから、この種の装置では、生体情報検出センサの出力信号は、体動信号、呼吸信号等が重畳した電気信号からなるため、睡眠中に被験者の体動（例：寝返り）が発生すると、生体情報検出センサの出力信号に含まれる体動信号が呼吸信号よりも格段に大きくなり、その結果、睡眠状態の推定精度（評価精度）が低下するという問題が発生する。
【０００７】
本発明は、上述した技術背景に鑑みてなされたもので、その目的は、睡眠深度を高い精度で評価できる睡眠状態計測装置及び睡眠状態計測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は以下の手段を提供する。
【０００９】
［１］  生体情報検出センサの出力信号から体動信号を異常信号として検出する異常信号検出手段と、
前記異常信号検出手段で検出された前記異常信号の検出期間を前記生体情報検出センサの出力信号から除外する異常信号除外手段と、
前記異常信号除外手段で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸周期を演算する呼吸周期演算手段と、
前記呼吸周期演算手段で演算された呼吸周期に基づいて睡眠深度を評価する睡眠深度評価手段と、
を具備することを特徴とする睡眠状態計測装置。
【００１０】
［２］  前記異常信号検出手段は、前記生体情報検出センサの出力信号から前記体動信号と更に異常呼吸信号とを前記異常信号として検出する前項１記載の睡眠状態計測装置。
【００１１】
［３］  前記睡眠深度評価手段は、前記呼吸周期についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する前項１又は２記載の睡眠状態計測装置。
【００１２】
［４］  前記異常信号除外手段で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸振幅値を演算する呼吸振幅値演算手段を更に具備しており、
前記睡眠深度評価手段は、更に、前記呼吸振幅値演算手段で演算された前記呼吸振幅値に基づいて前記睡眠深度を評価する前項１〜３のいずれかに記載の睡眠状態計測装置。
【００１３】
［５］  前記睡眠深度評価手段は、前記呼吸振幅値についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する前項４記載の睡眠状態計測装置。
【００１４】
［６］  前記異常信号除外手段で除外された前記異常信号に基づいて体動情報を演算する体動情報演算手段を更に具備しており、
前記睡眠深度評価手段は、更に、前記体動情報演算手段で演算された前記体動情報に基づいて前記睡眠深度を評価する前項１〜５のいずれかに記載の睡眠状態計測装置。
【００１５】
［７］  生体情報検出センサの出力信号から体動信号を異常信号として検出する異常信号検出工程と、
前記異常信号検出工程で検出された前記異常信号の検出期間を前記生体情報検出センサの出力信号から除外する異常信号除外工程と、
前記異常信号除外工程で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸周期を演算する呼吸周期演算工程と、
前記呼吸周期演算工程で演算された呼吸周期に基づいて睡眠深度を評価する睡眠深度評価工程と、
を具備することを特徴とする睡眠状態計測方法。
【００１６】
［８］  前記異常信号検出工程は、前記生体情報検出センサの出力信号から前記体動信号と更に異常呼吸信号とを前記異常信号として検出する前項７記載の睡眠状態計測方法。
【００１７】
［９］  前記睡眠深度評価工程は、前記呼吸周期についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する前項７又は８記載の睡眠状態計測方法。
【００１８】
［１０］  前記異常信号除外工程で前記異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸振幅値を演算する呼吸振幅値演算工程を更に具備しており、
前記睡眠深度評価工程は、更に、前記呼吸振幅値演算工程で演算された前記呼吸振幅値に基づいて前記睡眠深度を評価する前項７〜９のいずれかに記載の睡眠深度計測方法。
【００１９】
［１１］  前記睡眠深度評価工程は、前記呼吸振幅値についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、前記睡眠深度を評価する前項１０記載の睡眠状態計測方法。
【００２０】
［１２］  前記異常信号検知工程で検出された前記異常信号に基づいて体動情報を演算する体動情報演算工程を更に具備しており、
前記睡眠深度評価工程は、更に、前記体動情報演算工程で演算された前記体動情報に基づいて、前記睡眠深度を評価する前項７〜１１のいずれかに記載の睡眠状態計測方法。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は以下の効果を奏する。
【００２２】
前項［１］の睡眠状態計測装置によれば、呼吸周期演算手段は、異常信号としての体動信号の検出期間が除外された後の生体情報検出センサの出力信号に基づいて呼吸周期を演算するので、呼吸周期を正確に演算することができる。そして、睡眠深度評価手段は、この呼吸周期に基づいて睡眠深度を評価するので、睡眠深度を高い精度で評価することができる。
【００２３】
前項［２］によれば、異常信号検出手段は、体動信号だけではなく更に異常呼吸信号も異常信号として検出し、呼吸周期演算手段は、この異常信号の検出期間が除外された後の生体情報検出センサの出力信号に基づいて呼吸周期を演算するので、呼吸周期を更に正確に演算することができる。そのため、睡眠深度の評価精度を向上させることができる。
【００２４】
前項［３］によれば、睡眠深度評価手段は、呼吸周期についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、睡眠深度を評価することにより、睡眠深度の評価精度を更に向上させることができる。
【００２５】
前項［４］によれば、睡眠深度評価手段は、呼吸周期だけではなく更に呼吸振幅値にも基づいて睡眠深度を評価するので、睡眠深度の評価精度を更に向上させることができる。
【００２６】
前項［５］によれば、睡眠深度評価手段は、呼吸振幅値についてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積を用いて、睡眠深度を評価することにより、睡眠深度の評価精度を更に向上させることができる。
【００２７】
前項［６］によれば、睡眠深度評価手段は、呼吸周期だけではなく更に体動情報に基づいて睡眠深度を評価するので、睡眠深度の評価精度を更に向上させることができる。
【００２８】
前項［７］〜［１２］の睡眠状態計測方法は、それぞれ前項［１］〜［６］の睡眠状態計測装置と同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る睡眠状態計測装置をその使用状態で示す概略平面図である。
【図２】図２は、同睡眠状態計測装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、同睡眠状態計測装置を用いた睡眠状態計測方法についての主フローチャートである。
【図４】図４は、同睡眠状態計測方法における呼吸周期、呼吸振幅値、体動情報等の演算方法についてのフローチャートである。
【図５】図５は、出力信号のサンプリングについて説明する図である。
【図６】図６は、出力信号の最大値、最小値、振幅値、間隔等について説明する図である。
【図７】図７は、出力信号の振幅値の移動平均値について説明する図である。
【図８】図８は、呼吸周期、呼吸振幅値等について説明する図である。
【図９】図９は、呼吸振幅値の移動平均値の算出方法について説明する図である。
【図１０】図１０は、体動時刻等について説明する図である。
【図１１】図１１は、呼吸周期についてのローレンツプロットを説明する図である。
【図１２】図１２は、呼吸振幅値についてのローレンツプロットを説明する図である。
【図１３】図１３は、チェーンストローク呼吸の信号の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
次に、本発明の一実施形態について図面を参照して以下に説明する。
【００３１】
図１に示すように、本発明の一実施形態に係る睡眠状態計測装置１は、被験者Ｈの睡眠状態として少なくとも睡眠深度を評価して計測するものであり、生体情報検出センサ２、演算器３などを具備している。被験者Ｈとしては、病人、高齢者、健康人、乳幼児等が挙げられる。
【００３２】
生体情報検出センサ２は、被験者Ｈの生体情報信号として、呼吸信号及び体動信号を少なくとも検出して出力するものである。このセンサ２としては、様々な構成のものを使用することができ、本実施形態では、パネル型又はシート型のものが使用されている。すなわち、このセンサ２は、寝床としてのベッド２０上における被験者Ｈの上半身（例えば胸部）の下側に配置されて使用されるものであり、例えば上記特許文献１〜１０に記載されているものである。詳述すると、このセンサ２は、被験者Ｈの生体活動に伴い敷き板（例：起歪板）２ａに生じた歪み変動や圧力変動を、敷き板２ａに装着された検出素子（例：歪みゲージ、圧電フィルム素子）により検出するとともに、検出素子２ｂの検出信号を被験者Ｈの生体情報信号として出力するように構成されている。被験者Ｈの生体活動としては、呼吸、体動などが挙げられる。したがって、生体情報検出センサ２の出力信号は、呼吸信号及び体動信号を少なくとも含むとともに、これらの信号が重畳した電圧信号からなるものであり、すなわちこれらの信号が互いに重なり合うように合成された電圧信号からなるものである。出力信号の単位は例えば「ｍＶ」である。
【００３３】
演算器３は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等を有するコンピュータを備えたものであり、生体情報検出センサ２から信号線１０を介して送信された生体情報検出センサ２の出力信号に基づいて所定の演算等を行うものである。この演算器３の概略構成は次のとおりである。
【００３４】
図２に示すように、演算器３は、異常信号検出手段４、異常信号除外手段５、呼吸周期演算手段６、呼吸振幅値演算手段７、体動情報演算手段８、睡眠深度評価手段９などを具備している。
【００３５】
異常信号検出手段４は、生体情報検出センサ２の出力信号から体動信号と異常呼吸信号とを正常な呼吸信号ではない異常信号として検出するものである。
【００３６】
異常信号除外手段５は、異常信号検出手段４で検出された異常信号の検出期間を生体情報検出センサ２の出力信号から除外するものである。
【００３７】
呼吸周期演算手段６は、異常信号除外手段５で異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸周期を演算するものである。
【００３８】
呼吸振幅値演算手段７は、異常信号除外手段５で異常信号の検出期間が除外された後の出力信号に基づいて呼吸振幅値を演算するものである。
【００３９】
体動情報演算手段８は、異常信号除外手段５で除外された異常信号に基づいて体動情報を演算するものである。体動情報としては、体動回数や体動の大きさ等が挙示される。本実施形態では、体動情報として体動回数が演算されるものとする。
【００４０】
睡眠深度評価手段９は、呼吸周期演算手段６で演算された呼吸周期と呼吸振幅値演算手段７で演算された呼吸振幅値と体動情報演算手段８で演算された体動情報とに基づいて睡眠深度を評価するものである。
【００４１】
さらに、演算器３は、増幅手段（図示せず）、睡眠深度の評価に用いる様々な値（例：所定の係数、閾値）等を設定する設定手段（図示せず）、睡眠深度の評価結果や当該評価に用いるデータや値等を記憶する記憶手段（図示せず）、タイマー（図示せず）などを具備している。
【００４２】
なお本実施形態では、異常信号検出手段４に供される生体情報検出センサ２の出力信号は、演算器３の増幅手段により増幅された後の信号である。ここで、もし生体情報検出センサ２の出力信号に拍動信号（心拍信号）が大きく含まれている場合には、生体情報検出センサ２の出力信号から所定のフィルターによりこの拍動信号が除去されて異常信号検出手段４に供されるように構成するのが望ましい。
【００４３】
次に、本実施形態の睡眠状態計測装置１を用いた睡眠状態計測方法について以下に説明する。
【００４４】
図３に示すように、ステップＳ１では、睡眠深度の評価に用いる所定の係数、閾値等を設定する。
【００４５】
ステップＳ２では、生体情報検出センサ２による生体情報の検出を開始する。
【００４６】
ステップＳ３では、呼吸周期、呼吸振幅値、体動回数等を演算する。この演算についての具体的な手順は後述する。
【００４７】
ステップＳ４では、睡眠深度の評価に用いる睡眠深度評価値Ａを睡眠深度評価手段９により演算する。この演算についての具体的な手順は後述する。
【００４８】
ステップＳ５〜Ｓ１１では、睡眠深度評価値Ａを用いて睡眠深度の評価を睡眠深度評価手段９により行う。この評価についての説明は後述する。
【００４９】
次に、ステップＳ３で行われる呼吸周期、呼吸振幅値、体動回数等の演算方法について以下に説明する。
【００５０】
図４に示すように、ステップＳ２０では、演算器３に備えられたタイマーをリセットする。
【００５１】
ステップＳ２１では、生体情報検出センサ２の出力信号の最大値ｅ及び最小値ｆを初期化する。ステップＳ２２では、生体情報検出センサ２の出力信号の最大値ｅ（詳述すると出力信号の各波の最大値ｅ）と最小値ｆとを異常信号検出手段４により探す。その方法は次のとおりである。すなわち、図５に示すにように、生体情報検出センサ２の出力信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングし、これにより得られたサンプリングデータの中から最大値ｅと最小値ｆとを見つける。サンプリング周波数は２〜１００Ｈｚの範囲内の値に設定されるのが望ましい。なお、サンプリング周波数の逆数がサンプリング周期である。
【００５２】
ステップＳ２３では、図６に示すように、出力信号の振幅値ｇ（ピークピーク値）と、出力信号の最大値ｅと最小値ｆとの間隔ｄとを異常信号検出手段４により算出して記憶する。ここで、振幅値ｇとは、出力信号における互いに隣り合う最大値ｅと最小値ｆとの差（即ち、「最大値ｅ」−「最小値ｆ」の値）を意味している。また、間隔ｄとは、出力信号の最大値ｅから最小値ｆに到達するまでの時間（期間）を意味している。
【００５３】
ステップＳ２４では、出力信号の振幅値ｇ及び間隔ｄが第１呼吸条件を満たすか否を異常信号検出手段４及び異常信号除外手段５により判定する。その判定は、振幅値ｇ及び間隔ｄをそれぞれ所定の閾値と比較することにより行われるものであり、その具体的な判定方法は以下のとおりである。
【００５４】
出力信号の振幅値ｇ及び間隔ｄが第１呼吸条件における次の呼吸判定式（１ａ）及び（１ｂ）を共に満足する場合、第１呼吸条件を満たしている（「ＹＥＳ」）としてステップＳ２５へ進む。
【００５５】
１０００ｍＶ≦振幅値ｇ≦５０００ｍＶ  …式（１ａ）
１秒≦間隔ｄ≦６秒                    …式（１ｂ）。
【００５６】
ここで、式（１ａ）及び（１ｂ）を共に満足する場合とは、この期間の信号は異常呼吸信号及び体動信号を含んでいない可能性が高いこと即ち正常な呼吸信号のみを含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、式（１ａ）及び（１ｂ）を共に満足する場合は、正常な呼吸信号を検出したと暫定的に判定し、この期間の信号を正常な呼吸信号の検出期間の信号として、呼吸周期及び呼吸振幅値の演算に用いられる出力信号に暫定的に採用する。
【００５７】
出力信号の振幅値ｇが第１呼吸条件における次の呼吸判定式（２）を満足する場合、第１呼吸条件を満たしていない（「ＮＯ−１」）としてステップＳ３５へ進む。
【００５８】
５０００ｍＶ＜振幅値ｇ                  …式（２）。
【００５９】
ここで、式（２）を満足する場合とは、振幅値ｇが非常に大きいため、この期間の信号は体動信号を含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、式（２）を満足する場合は、体動信号（即ち異常信号）を検出したと暫定的に判定し、この期間の信号を体動信号（異常信号）の検出期間の信号として、呼吸周期及び呼吸振幅値の演算に用いられる出力信号から除外する。
【００６０】
出力信号の振幅値ｇが第１呼吸条件における次の呼吸判定式（３）を満足する場合と、次の呼吸判定式（４ａ）及び（４ｂ）を共に満足する場合と、次の呼吸判定式（５ａ）及び（５ｂ）を共に満足する場合とのうち少なくとも一つの場合であるとき、第１呼吸条件を満たしていない（「ＮＯ−２」）としてステップＳ２１へ戻る。
【００６１】
振幅値ｇ＜１０００ｍＶ            …式（３）
１０００ｍＶ≦振幅値ｇ≦５０００  …式（４ａ）
間隔ｄ＜１秒                      …式（４ｂ）
１０００ｍＶ≦振幅値ｇ≦５０００  …式（５ａ）
６秒＜間隔ｄ                      …式（５ｂ）。
【００６２】
ここで、前記少なくとも一つの場合であるときとは、この期間の信号は無呼吸、低呼吸等の異常呼吸を示す異常呼吸信号を含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、前記少なくとも一つの場合であるときは、異常呼吸信号（即ち異常信号）を検出したと判定し、この期間の信号を異常呼吸信号（異常信号）の検出期間の信号として、呼吸周期及び呼吸振幅値の演算に用いられる出力信号から除外する。
【００６３】
ステップＳ２５では、図７に示すように、出力信号の現在の振幅値ｇを除いた直近の複数個の振幅値の移動平均値（詳述すると単純移動平均値）ｍｇを異常信号検出手段４又は異常信号除外手段５により算出して記憶する。本実施形態では例えば５個の振幅値ｇ１〜ｇ５の移動平均値ｍｇを算出する。
【００６４】
ステップＳ２６では、出力信号の振幅値ｇが第２呼吸条件を満たすか否かを異常信号検出手段４及び異常信号除外手段５により判定する。その判定は、振幅値ｇを、振幅値の移動平均値ｍｇを用いた所定の閾値と比較することにより行われるものであり、その具体的な判定方法は以下のとおりである。
【００６５】
振幅値ｇが第２呼吸条件における次の呼吸判定式（６）を満足する場合、第２呼吸条件を満たしている（「ＹＥＳ」）としてステップＳ２７へ進む。
【００６６】
移動平均値ｍｇ×３０％≦振幅値ｇ≦移動平均値×１５０％  …式（６）。
【００６７】
ここで、式（６）を満足する場合とは、この期間の信号は異常呼吸信号及び体動信号を含んでいない可能性が高いこと即ち正常な呼吸信号のみを含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、式（６）を満足する場合は、正常な呼吸信号を検出したと判定し、この期間の信号を正常な呼吸信号の検出期間の信号として、呼吸周期及び呼吸振幅値の演算に用いられる出力信号に採用する。
【００６８】
振幅値ｇが第２呼吸条件における次の呼吸判定式（７）を満足する場合、第２呼吸条件を満たしていない（「ＮＯ−１」）としてステップＳ３５へ進む。
【００６９】
移動平均値ｍｇ×１５０％＜振幅値ｇ          …式（７）。
【００７０】
ここで、式（７）を満足する場合とは、振幅値ｇが非常に大きいため、この期間の信号は体動信号を含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、式（７）を満足した場合は、体動信号（即ち異常信号）を検出したと暫定的に判定し、この期間の信号を体動信号（異常信号）の検出期間の信号として、呼吸周期及び呼吸振幅値の演算に用いられる出力信号から除外する。
【００７１】
振幅値ｇが第２呼吸条件における次の呼吸判定式（８）を満足する場合、第２呼吸条件を満たしていない（「ＮＯ−２」）としてステップＳ２１へ戻る。
【００７２】
振幅値ｇ＜移動平均値ｍｇ×３０％            …式（８）。
【００７３】
ここで、式（８）を満足する場合とは、振幅値ｇが非常に小さいため、この期間の信号は無呼吸、低呼吸等の異常呼吸を示す異常呼吸信号を含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、式（８）を満足した場合は、異常呼吸信号（即ち異常信号）を検出したと判定し、この期間の信号を異常呼吸信号（異常信号）の検出期間の信号として、呼吸周期及び呼吸振幅値の演算に用いられる出力信号から除外する。
【００７４】
ステップＳ２７では、出力信号は呼吸信号であると確定する。
【００７５】
ステップＳ２８では、図８に示すように、呼吸周期演算手段６又は呼吸振幅値演算手段７により出力信号（即ち呼吸信号）の最大値ｅの時刻を呼吸最大値時刻ｔ（ｎ）として算出して記憶する。
【００７６】
ステップＳ２９では、呼吸振幅値演算手段７により出力信号（即ち呼吸信号）の振幅値ｇを呼吸振幅値ａｍ（ｎ）として算出して記憶する。
【００７７】
ステップＳ３０では、呼吸周期演算手段６により出力信号（即ち呼吸信号）の間隔ｄを２倍した値を呼吸周期Ｃ（ｎ）として算出して記憶する。
【００７８】
ステップＳ３１では、図９に示すように、呼吸周期演算手段６又は呼吸振幅値演算手段７により直近の複数個の呼吸振幅値ａｍ（ｎ）の移動平均値（詳述すると単純移動平均値）ｍａ（ｎ）を算出して記憶する。本実施形態では例えば５個の呼吸振幅値ａｍ（ｎ）の移動平均値ｍａ（ｎ）を算出して記憶する。
【００７９】
ステップＳ３２では、タイマーによる計測時間が所定期間として例えば５分経過したか否かを呼吸周期演算手段６又は呼吸振幅値演算手段７により判定する。５分経過していないと判定された場合（「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ２１へ戻る。一方、５分経過したと判定された場合（「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ４へ移行する（図３参照）。なお、本発明では、所定期間は５分であることに限定されるものではなく、その他に、１分、１０分などであっても良い。
【００８０】
ステップＳ３５では、出力信号の振幅値ｇが体動条件を満たすか否かを体動情報演算手段８により判定する。その判定は、振幅値ｇを、振幅値の移動平均値ｍｇを用いた所定の閾値と比較することなどにより行われるものであり、その具体的な判定方法は以下のとおりである。
【００８１】
出力信号の振幅値ｇが次の体動判定式（９）を満足する場合、体動条件を満たしている（「ＹＥＳ」）としてステップＳ３６へ進む。
【００８２】
移動平均値ｍｇ×１０≦振幅値ｇ  …式（９）。
【００８３】
ここで、式（１０）を満足する場合とは、振幅値ｇが非常に大きいため、この期間の信号は体動信号を含んでいる可能性が高いことを意味している。したがって、式（９）を満足した場合は、体動信号を検出したと判定し、この期間の信号を体動信号の検出期間の信号に採用する。
【００８４】
振幅値ｇが次の体動判定式（１０）を満足する場合、体動条件を満たしていない（「ＮＯ」）としてステップＳ２１へ戻る。
【００８５】
振幅値ｇ＜移動平均値ｍｇ×１０  …式（１０）。
【００８６】
ここで、式（１０）を満足する場合は、被験者が手足を軽く動かした可能性が高いことを意味している。
【００８７】
なお、移動平均値ｍｇが全く記憶されていない場合、体動条件を満たしていない（「ＮＯ」）としてステップＳ２１へ戻る。
【００８８】
ステップＳ３６では、体動情報演算手段８により出力信号の最大値ｅの時刻を、体動信号を検出した体動時刻ｈとして算出して記憶する。そして、記憶された体動時刻の数を体動回数Ｋとしてカウントする。ここで、図１０に示すように、今回の体動時刻ｈから前回の体動時刻ｈ１までの間の時間（期間）が所定の時間内として例えば３０秒以内であれば、両者は互いに独立したそれぞれ一つの体動ではなく、連続した一つの体動（即ち連続体動）であると決定し、今回の体動時刻ｈは記憶せず、したがって体動回数Ｋにもカウントされない。
【００８９】
次に、ステップＳ４で行われる睡眠深度評価値Ａの演算方法について図１１及び１２を参照して以下に説明する。
【００９０】
睡眠深度評価値Ａは、呼吸周期Ｃについてのローレンツプロット（ＬＰ：Lorenz Plot）のばらつきを示す楕円の面積Ｓ１（以下、「呼吸周期のＬＰ面積Ｓ１」という。）と、呼吸振幅値ａｍについてのローレンツプロットのばらつきを示す楕円の面積Ｓ２（以下、「呼吸振幅値のＬＰ面積Ｓ２」という。）と、体動回数Ｋと、を用いて算出される。
【００９１】
呼吸周期のＬＰ面積Ｓ１の算出は、一般的なＬＰ面積の算出方法に従って行われるものであり、その算出方法を簡単に説明すると次のとおりである。
【００９２】
すなわち、ステップＳ３で得られた複数個の呼吸周期Ｃにおいて、呼吸周期Ｃの全数をＮ、ｎ番目の呼吸周期をＣｎ、ｎ＋１番目の呼吸周期をＣｎ＋１とする。図１１に示すように、ＣｎをＸ座標、Ｃｎ＋１をＹ座標として、Ｘ−Ｙ平面上に全ての呼吸周期Ｃをプロットする。これにより、呼吸周期Ｃについてのローレンツプロットが得られる。そして、全ての呼吸周期ＣのプロットをＹ＝Ｘ軸とＹ＝−Ｘ軸に投影する。その後、Ｙ＝Ｘ軸上において、原点（０，０）からの距離の平均Ｍ１と、原点（０，０）からの距離の標準偏差σＸとをそれぞれ算出し、またＹ＝−Ｘ軸上において、原点（０，０）からの距離の標準偏差σ−Ｘを算出する。そして、σＸを長軸、σ−Ｘを短軸とする楕円の面積Ｓ１を次式（１１）により算出し、この値を呼吸周期のＬＰ面積Ｓ１とした。なお、πは円周率である。
【００９３】
Ｓ１＝π×σＸ×σ−Ｘ  …式（１１）。
【００９４】
さらに、呼吸周期のＬＰ面積Ｓ１の算出方法についてより具体的に説明すると次のとおりである。
【００９５】
Ｙ＝Ｘ軸に投影  ：（ｘ＋ｙ）／２＝ｘσｘ  、（ｘ＋ｙ）／２＝ｙσｘ
Ｙ＝−Ｘ軸に投影：  ｘ−ｘσｘ＝ｘσ−ｘ    、  ｙ−ｙσｘ＝ｙσ−ｘ
標準偏差σＸ、σ−Ｘ：
σＸは、（ｘσｘ  ，ｙσｘ）の平均値ｍσｘを求めて、次式（１２ａ）により算出される。
【００９６】
【数１】
2014226451.tif 000003
【００９７】
σ−Ｘは、（ｘσ−ｘ  ，ｙσ−ｘ）の平均値ｍσ−ｘを求めて、次式（１２ｂ）により算出される。
【００９８】
【数２】
2014226451.tif 000004
【００９９】
楕円の面積Ｓ１は上記式（１１）により算出される。
【０１００】
Ｙ＝Ｘ軸上における、原点（０，０）からの距離の平均Ｍ１は次式（１２ｃ）により算出される。
【０１０１】
【数３】
2014226451.tif 000005
【０１０２】
また、呼吸振幅値のＬＰ面積Ｓ２の算出も、呼吸周期のＬＰ面積Ｓ１の算出方法と同様に行われるものであり、その算出方法を簡単に説明すると次のとおりである。
【０１０３】
すなわち、ステップＳ３で得られた複数個の呼吸振幅値ａｍにおいて、呼吸振幅値ａｍの全数をＮ、ｎ番目の呼吸振幅値をａｍｎ、ｎ＋１番目の呼吸周期をａｍｎ＋１とする。図１２に示すように、ａｍｎをＸ座標、ａｍｎ＋１をＹ座標として、Ｘ−Ｙ平面上に全ての呼吸振幅値ａｍをプロットする。これにより、呼吸振幅値ａｍについてのローレンツプロットが得られる。そして、全ての呼吸振幅値ａｍのプロットをＹ＝Ｘ軸とＹ＝−Ｘ軸に投影する。その後、Ｙ＝Ｘ軸上において、原点（０，０）からの距離の平均Ｍ２と、原点（０，０）からの距離の標準偏差σＸとをそれぞれ算出し、またＹ＝−Ｘ軸上において、原点（０，０）からの距離の標準偏差σ−Ｘを算出する。そして、σＸを長軸、σ−Ｘを短軸とする楕円の面積Ｓ２を次式（１３）により算出し、この値を呼吸振幅値のＬＰ面積Ｓ２とした。
【０１０４】
Ｓ２＝π×σＸ×σ−Ｘ  …式（１３）。
【０１０５】
こうして得られたＳ１とＭ１とＳ２とＭ２と更にＫとを用いて睡眠深度評価値Ａは次式（１４）により算出される。
【０１０６】
Ａ＝ａ３×Ｓ１＋ａ４×Ｍ１＋ａ７×Ｓ２＋ａ８×Ｍ２＋ａ９×Ｋ  …式（１４）。
【０１０７】
ただし、ａ３、ａ４、ａ７、ａ８及びａ９は各値に係る係数であり、これらはいずれも通常０よりも大きな値に設定される。なお、睡眠深度評価値Ａの算出にＳ２やＭ２を用いない場合には、ａ７とａ８は０に設定され、また睡眠深度評価値Ａの算出にＫを用いない場合には、ａ９は０に設定される。
【０１０８】
一般的に、覚醒時には呼吸周期Ｃや呼吸振幅値ａｍは一定ではなく、体動回数Ｋも多いが、睡眠が深くなるにつれて呼吸周期Ｃや呼吸振幅値ａｍは一定になり、体動回数Ｋも少なくなる。したがって、睡眠深度評価値Ａは、Ａの値が大きいと覚醒状態、Ａの値が小さいと睡眠が深い（深い眠り）ことを意味している。
【０１０９】
ここで、一般に睡眠深度はノンレム睡眠（non-REM sleep）とレム睡眠（REM sleep）との二つに大別される。さらに、ノンレム睡眠は睡眠の深さ（脳波の活動性）によってステージ１〜４（浅い→深い）の４段階に分けられる。しかるに本実施形態では、睡眠深度は「状態１：覚醒」、「状態２：レム睡眠」、「状態３：浅い眠り」、「状態４：深い眠り」の４段階に分けて評価される。
【０１１０】
睡眠深度についての具体的な評価方法は次のとおりである。
【０１１１】
睡眠深度評価値Ａを、睡眠深度を定める所定の閾値として３つの閾値Ｂ１〜Ｂ３（但しＢ１＞Ｂ２＞Ｂ３）と比較する。そして、その比較結果に応じて睡眠深度を「覚醒」、「レム睡眠」、「浅い眠り」又は「深い眠り」と評価する。
【０１１２】
すなわち、図３に示すように、ステップＳ５では、Ａ＞Ｂ１の評価判定式（１４ａ）を満足するか否かを判定し、もし満足する場合（「ＹＥＳ」の場合）、ステップＳ８へ進み「覚醒」と判定する。そして、ステップＳ３へ戻る。一方、満足しない場合（「ＮＯ」の場合）、ステップＳ６へ進む。
【０１１３】
ステップＳ６では、Ｂ１≧Ａ＞Ｂ２の評価判定式（１４ｂ）を満足するか否かを判定し、もし満足する場合（「ＹＥＳ」の場合）、ステップＳ９へ進み「レム睡眠」と判定する。そして、ステップＳ３へ戻る。一方、満足しない場合（「ＮＯ」の場合）、ステップＳ７へ進む。
【０１１４】
ステップＳ７では、Ｂ２≧Ａ＞Ｂ３の評価判定式（１４ｃ）を満足するか否かを判定し、もし満足する場合（「ＹＥＳ」の場合）、ステップＳ１０へ進み「浅い眠り」と判定する。そして、ステップＳ３へ戻る。一方、満足しない場合（「ＮＯ」の場合）、ステップＳ１１へ進み「深い眠り」と判定する。そして、ステップＳ３へ戻る。なお、ステップＳ７において満足しない場合とは、Ａ≦Ｂ３である場合を意味している。
【０１１５】
上記実施形態の睡眠状態計測装置１及び睡眠状態計測方法は次の利点がある。
【０１１６】
呼吸周期演算手段６は、異常信号としての体動信号の検出期間が除外された後の生体情報検出センサ２の出力信号に基づいて呼吸周期Ｃを演算するので、体動信号を含んだ出力信号に基づいて呼吸周期を演算する場合よりも、呼吸周期Ｃを正確に演算することができる。そして、睡眠深度評価手段９は、この呼吸周期Ｃに基づいて睡眠深度を評価するので、睡眠深度を高い精度で評価することができる。
【０１１７】
さらに、異常信号検出手段４は、体動信号だけではなく更に異常呼吸信号も異常信号として検出し、呼吸周期演算手段６は、この異常信号の検出期間が除外された後の生体情報検出センサ２の出力信号に基づいて呼吸周期Ｃを演算するので、異常呼吸信号を含んだ出力信号に基づいて呼吸周期を演算する場合よりも、呼吸周期Ｃを更に正確に演算することができる。そのため、睡眠深度の評価精度を向上させることができる。
【０１１８】
さらに、睡眠深度評価手段９は、呼吸周期Ｃだけではなく更に呼吸振幅値ａｍにも基づいて睡眠深度を評価するので、睡眠深度の評価精度を更に向上させることができる。すなわち、図１３に示すようなチェーンストローク呼吸をしている被験者は一般に睡眠深度が浅いが、その呼吸周期は概ね一定である。そのため、出力信号がチェーンストローク呼吸の信号を含んでいる場合には、呼吸周期Ｃだけに基づいて睡眠深度を評価すると、深い眠りと評価される虞がある。これに対して、呼吸周期Ｃだけではなく更に呼吸振幅値ａｍにも基づいて睡眠深度を評価することにより、このような場合でも睡眠深度の評価精度を更に向上させることができる。
【０１１９】
しかも、睡眠深度評価手段９は、呼吸周期Ｃと呼吸振幅値ａｍとだけではなく更に体動回数Ｋにも基づいて睡眠深度を評価するので、睡眠深度の評価精度をより一層向上させることができる。
【０１２０】
その上、睡眠深度評価手段９は、呼吸周期のＬＰ面積Ｓ１と呼吸振幅値のＬＰ面積Ｓ２と体動回数Ｋとを用いて算出された睡眠深度評価値Ａを、睡眠深度を定める所定の閾値Ｂ１〜Ｂ３と比較することにより、睡眠深度を評価するので、睡眠深度の評価精度を確実に向上させることができる。
【０１２１】
ここで、本実施形態の睡眠状態計測装置１は、睡眠深度評価手段９で評価された睡眠深度の評価結果を用いて、被験者Ｈに対する空調装置、目覚まし装置、照明装置などの外部装置を制御する制御手段（図示せず）を具備していても良い。制御手段による制御態様の幾つかの具体例は次のとおりである。
【０１２２】
夏などにおいて部屋の温度が高くなって被験者Ｈの睡眠深度が浅い眠りになり、その結果、睡眠深度が浅い眠りと評価された場合、部屋の温度を下げるように空調装置（例：冷房装置）を制御する。冬などにおいて部屋の温度が低くなって被験者Ｈの睡眠深度が浅い眠りになり、その結果、睡眠深度が浅い眠りと評価された場合、部屋の温度を上げるように空調装置（例：暖房装置）を制御手段により制御する。また、冬などにおいて部屋の温度が低いのでベッド２０等の寝床からなかなか起き上がることができない被験者Ｈのために、睡眠深度が覚醒と評価された場合、部屋の温度を上げるように空調装置（例：暖房装置）を制御手段により制御する。
【０１２３】
被験者Ｈが快適に目覚めうるようにするため、目覚まし装置（例：目覚まし時計）に予めセットされた起床希望時刻の３０分前から睡眠深度が浅い眠りと評価された場合、アラームが鳴るように目覚まし装置を制御手段により制御する。
【０１２４】
睡眠深度が浅い眠り又は深い眠りと評価された場合、消灯するように照明装置を制御する。また、朝などにおいて睡眠深度が覚醒と評価された場合、点灯するように照明装置を制御手段により制御する。
【０１２５】
さらに、本実施形態の睡眠状態計測装置１は、睡眠深度の評価結果を所定の通信網を介してスマートフォンやパソコン等の所定の睡眠記録装置に送信して記録させるように構成されていても良い。この場合には、被験者Ｈの睡眠深度の評価結果を自動的に記録することができる。
【０１２６】
以上で本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で様々に変更可能である。
【０１２７】
例えば、上記実施形態では、睡眠深度評価手段９による睡眠深度の評価に体動情報として体動回数Ｋだけが用いられているが、本発明では、その他に例えば、体動情報として体動の大きさが用いられても良いし、体動回数Ｋと体動の大きさとが共に用いられても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１２８】
本発明は、睡眠深度を評価可能な睡眠状態計測装置及び睡眠状態計測方法に利用可能である。
【符号の説明】
【０１２９】
１：睡眠状態計測装置
２：生体情報検出センサ
３：演算器
４：異常信号検出手段
５：異常信号除去手段
６：呼吸周期演算手段
７：呼吸振幅値演算手段
８：体動情報演算手段
９：睡眠深度評価手段
２０：ベッド（寝床）
【図１】
2014226451.tif 000006
【図２】
2014226451.tif 000007
【図３】
2014226451.tif 000008
【図４】
2014226451.tif 000009
【図５】
2014226451.tif 000010
【図６】
2014226451.tif 000011
【図７】
2014226451.tif 000012
【図８】
2014226451.tif 000013
【図９】
2014226451.tif 000014
【図１０】
2014226451.tif 000015
【図１１】
2014226451.tif 000016
【図１２】
2014226451.tif 000017
【図１３】
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