(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出ユニットと、
前記生理学的指標検出ユニットが検出した前記指標に基づいて、睡眠中の前記被験者の睡眠の深さを推定する睡眠深度推定ユニットと、
前記睡眠深度推定ユニットが推定した前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さから、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定ユニットと、を備えた睡眠品質推定装置。
【請求項２】
前記生理学的指標検出ユニットは、前記被験者の生理学的な前記指標として、前記被験者の呼吸を検出する、請求項１に記載の睡眠品質推定装置。
【請求項３】
睡眠中の被験者の睡眠の深さに関する時系列情報を取得する睡眠深度情報取得ユニットと、
前記睡眠深度情報取得ユニットが取得した前記時系列情報に係る前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さから、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定ユニットと、を備えた睡眠品質推定装置。
【請求項４】
睡眠中の前記睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルが記録されたデータベースをさらに備え、
前記睡眠品質推定ユニットは、前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さと、前記データベースに記録された睡眠中の前記睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠品質を推定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の睡眠品質推定装置。
【請求項５】
前記データベースに記録された前記モデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの前記睡眠の深さが所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、
前記睡眠品質推定ユニットは、前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さから前記睡眠周期ごとの前記滞留時間を推定し、前記滞留時間と前記睡眠周期ごとの前記滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられた前記モデルとに基づいて、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定する、請求項４に記載の睡眠品質推定装置。
【請求項６】
前記データベースに記録された前記モデルでは、前記睡眠中の経過時間が長いほど、前記滞留時間におけるδ波の出現確率が低く設定されている、請求項５に記載の睡眠品質推定装置。
【請求項７】
睡眠中の被験者の睡眠の深さに関する時系列情報を取得する睡眠深度情報取得工程と、
前記睡眠深度情報取得工程で取得した前記時系列情報に係る前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さから、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定工程と、を電子計算機に実行させる睡眠品質推定用プログラム。
【請求項８】
前記睡眠品質推定工程では、前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さと、データベースに記録された睡眠中の前記睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を前記電子計算機に推定させ、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠品質を前記電子計算機に推定させる、請求項７に記載の睡眠品質推定用プログラム。
【請求項９】
前記データベースに記録された前記モデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの前記睡眠の深さが所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、
前記睡眠品質推定工程では、前記睡眠中の前記被験者の前記睡眠の深さから前記睡眠周期ごとの前記滞留時間を前記電子計算機に推定させ、前記睡眠周期ごとの前記滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられた前記モデルに基づいて、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を前記電子計算機に推定させる、請求項８に記載の睡眠品質推定用プログラム。
【請求項１０】
前記データベースに記録された前記モデルでは、前記睡眠中の経過時間が長いほど、前記滞留時間におけるδ波の出現確率が低く設定されている、請求項９に記載の睡眠品質推定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一実施形態は、睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラムに関し、被験者の生理学的な指標から、被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定装置及び睡眠品質推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠中の睡眠の質を簡便に推定する手法が例えば特許文献１等に提案されている。特許文献１の手法では、睡眠状態が生理学的な指標から推定される。特許文献１の手法では、単位時間当たりの特定の睡眠段階の出現確率から、被験者の睡眠のリズムが推定される。特許文献１の手法では、被験者の睡眠のリズムを用いて、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「寝付きの良さ」などの睡眠の質が推定される。睡眠段階II以上がＳＷＳ（深睡眠）とされ、ＳＷＳの出現確率から睡眠の質が推定される。特許文献１の手法では、例えば、評価要素が「頭の休息」の場合、入床から上記ＳＷＳの出現比率が０％から立ち上がり、ＳＷＳの出現比率が例えば４０％等の所定の閾値レベルＳ１を超え再び０％となった後、次にＳＷＳの出現比率が立ち上がるまでの期間を１サイクルとされる。特許文献１の手法では、１サイクルごとに１サイクル内のＳＷＳの出現比率の累計に従って評価点が算出され、各サイクルの評価点を合計したものが、「頭の休息」の評価となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３５８２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術は、睡眠中の深い睡眠の出現比率及び累積の出現時間により睡眠の質を評価するものである。しかしながら、このような手法により被験者の睡眠の質を評価すると、被験者の実際の睡眠の質との誤差が大きい場合がある。そのため、さらなる改善が求められている。【０００５】
本発明の一実施形態は上記課題に鑑みてなされたものであり、より高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態は、被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出ユニットと、生理学的指標検出ユニットが検出した指標に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠の深さを推定する睡眠深度推定ユニットと、睡眠深度推定ユニットが推定した睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定ユニットとを備えた睡眠品質推定装置である。【０００７】
この構成によれば、睡眠品質推定装置において、生理学的指標検出ユニットは、被験者の生理学的な指標を検出する。睡眠深度推定ユニットは、生理学的指標検出ユニットが検出した指標に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠の深さを推定する。睡眠品質推定ユニットは、睡眠深度推定ユニットが推定した睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する。このため、単に睡眠が深い時間帯を累積して睡眠の質を推定するような手法に比べて、睡眠の質により密接に関連しているδ波の出現時間に基づいてより高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。【０００８】
この場合、生理学的指標検出ユニットは、被験者の生理学的な指標として、被験者の呼吸を検出することができる。【０００９】
この構成によれば、生理学的指標検出ユニットは、被験者の生理学的な指標として、被験者の呼吸を検出する。呼吸は、脳波や心拍等と異なり、被験者の地肌に非接触で検出することが可能であるため、被験者の利便性の向上や装置の構成の簡略化が可能となる。【００１０】
また、本発明の一実施形態は、睡眠中の被験者の睡眠の深さに関する時系列情報を取得する睡眠深度情報取得ユニットと、睡眠深度情報取得ユニットが取得した時系列情報に係る睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定ユニットとを備えた睡眠品質推定装置である。【００１１】
この構成によれば、睡眠深度情報取得ユニットは、睡眠中の被験者の睡眠の深さに関する時系列情報を取得し、睡眠品質推定ユニットは、睡眠深度情報取得ユニットが取得した時系列情報に係る睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する。このため、必ずしも、装置自体で被験者の生理学的指標を測定したり、被験者の睡眠の深さを推定しなくとも、被験者の睡眠の質を推定することができる。【００１２】
また、睡眠中の睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルが記録されたデータベースをさらに備え、睡眠品質推定ユニットは、睡眠中の被験者の睡眠の深さと、データベースに記録された睡眠中の睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定することができる。【００１３】
この構成によれば、睡眠品質推定ユニットは、睡眠中の被験者の睡眠の深さと、データベースに記録された睡眠中の睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する。このため、モデルを用いてさらに高精度にδ波の出現時間を推定し、さらに高精度に被験者の睡眠品質を推定することができる。【００１４】
この場合、データベースに記録されたモデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの睡眠の深さが所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、睡眠品質推定ユニットは、睡眠中の被験者の睡眠の深さから睡眠周期ごとの滞留時間を推定し、滞留時間と睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定することができる。【００１５】
この構成によれば、データベースに記録されたモデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの睡眠の深さが所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、睡眠品質推定ユニットは、睡眠中の被験者の睡眠の深さから睡眠周期ごとの滞留時間を推定し、滞留時間と睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定する。ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとに睡眠の深さが深い値で滞留する滞留時間が存在し、睡眠周期ごとに当該滞留時間でのδ波の出現確率が異なる。そのため、睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定することにより、さらに高精度でδ波の出現時間を推定し、被験者の睡眠品質を推定することができる。【００１６】
この場合、データベースに記録されたモデルでは、睡眠中の経過時間が長いほど、滞留時間におけるδ波の出現確率が低く設定されていることができる。【００１７】
人間の眠りでは、睡眠中の経過時間が長いほど、滞留時間におけるδ波の出現確率が減少していく。このため、睡眠中の経過時間が長いほど、滞留時間におけるδ波の出現確率が低く設定されたモデルを用いることにより、より現実に合致したモデルにより高精度で睡眠の品質を推定することができる。【００１８】
また、本発明の一実施形態は、被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出工程と、生理学的指標検出工程で検出した指標に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠の深さを推定する睡眠深度推定工程と、睡眠深度推定工程で推定した睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定工程とを含む睡眠品質推定方法である。【００１９】
この場合、生理学的指標検出工程では、被験者の生理学的な指標として、被験者の呼吸を検出することができる。【００２０】
また、本発明の一実施形態は、睡眠中の被験者の睡眠の深さに関する時系列情報を取得する睡眠深度情報取得工程と、睡眠深度情報取得工程で取得した時系列情報に係る睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定工程とを備えた睡眠品質推定方法である。【００２１】
また、睡眠品質推定工程では、睡眠中の被験者の睡眠の深さと、データベースに記録された睡眠中の睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定することができる。【００２２】
この場合、データベースに記録されたモデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの睡眠の深さが所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、睡眠品質推定工程では、睡眠中の被験者の睡眠の深さから睡眠周期ごとの滞留時間を推定し、睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定することができる。【００２３】
この場合、データベースに記録されたモデルでは、記睡眠中の経過時間が長いほど、滞留時間におけるδ波の出現確率が低く設定されていることができる。【００２４】
また、本発明の一実施形態は、睡眠中の被験者の睡眠の深さに関する時系列情報を取得する睡眠深度情報取得工程と、睡眠深度情報取得工程で取得した時系列情報に係る睡眠中の被験者の睡眠の深さから、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定工程とを、電子計算機に実行させる睡眠品質推定用プログラムである。【００２５】
この場合、睡眠品質推定工程では、睡眠中の被験者の睡眠の深さと、データベースに記録された睡眠中の睡眠の深さに対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を電子計算機に推定させ、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を電子計算機に推定させることができる。【００２６】
この場合、データベースに記録されたモデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの睡眠の深さが所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、睡眠品質推定工程では、睡眠中の被験者の睡眠の深さから睡眠周期ごとの滞留時間を電子計算機に推定させ、睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を電子計算機に推定させることができる。【００２７】
この場合、データベースに記録されたモデルでは、睡眠中の経過時間が長いほど、滞留時間におけるδ波の出現確率が低く設定されていることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の一実施形態の睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラムによれば、より高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実施形態に係る睡眠品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る睡眠品質推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】一般的な一晩における睡眠段階の変遷のサイクルを示すグラフ図である。
【図４】呼吸センサにより測定された呼吸波形を示す図である。
【図５】図４の呼吸波形の１波長ごとの時間をサンプリングした図である。
【図６】呼吸波形に関する変数によりサポートベクターマシンにより睡眠段階を推定する手法を示す図である。
【図７】呼吸センサによる測定値から推定された睡眠段階を示すグラフ図である。
【図８】標準的な睡眠リズムモデルにおけるδ波の出現確率を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。本実施形態の睡眠品質推定装置は、自動車に搭載されて仮眠後のドライバーの睡眠の質を推定する他、宿泊施設、医療機関、一般家庭に設置され、被験者の睡眠の質を推定する装置である。図１に示すように、本実施形態の睡眠品質推定装置１０は、呼吸センサ１２、睡眠段階推定部１４、睡眠リズムモデルデータベース１６及び睡眠品質推定部１８を備えている。
【００３１】
呼吸センサ１２は、圧電素子等から構成される。呼吸センサ１２は、被験者のズボンのベルト等の被服に装着される。呼吸センサ１２は、被験者の生理学的指標の一つとして、被験者の胸部又は腹部の動作である呼吸波形を検出する。被験者の呼吸の他に、被験者の生理学的指標として、脳波、心拍あるいはその他の体動を検出することができる。しかし、被験者の呼吸は、被験者の地肌に多数の電極等のセンサを直接に接触させることなく、被験者の地肌に対して非接触で検出することが可能である点で優れている。
【００３２】
睡眠段階推定部１４は、ハードウェアとしては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）等を備えた電子計算機により構成される。睡眠段階推定部１４の機能は、電子計算機が本実施形態の睡眠品質推定用プログラムにより後述するような処理を実行することにより実現される。睡眠段階推定部１４は、後述するような手法により、呼吸センサ１２が検出した被験者の呼吸波形に基づいて、被験者の睡眠段階を推定する。睡眠段階推定部１４は、被験者が睡眠段階Ｉ〜IVのいずれの睡眠段階であるかを推定する。ただし、睡眠段階推定部１４が推定する被験者の睡眠段階は、必ずしも厳密なものである必要は無い。睡眠段階推定部１４が推定する被験者の睡眠段階の精度は、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとに、被験者の睡眠段階がδ波が出現する程度の深さである睡眠段階IIより深い段階に滞留する時間を認識できる程度の精度であれば良い。
【００３３】
睡眠リズムモデルデータベース１６は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の情報を記録するハードウェアにより実現される。睡眠リズムモデルデータベース１６は、後述するように、不特定多数の被験者の標準的な統計において、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの睡眠段階が所定値よりも深い値（極小値）で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率を規定した標準モデルが記録されている。なお、本実施形態においては特定の被験者に特化して睡眠の品質を推定するために、睡眠リズムモデルデータベース１６には、特定の被験者について蓄積した測定値に基づいて、特定の被験者の１つの睡眠周期ごとの睡眠段階が所定値よりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率を規定しても良い。
【００３４】
睡眠品質推定部１８は、ハードウェアとしては、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を備えた電子計算機により構成される。睡眠品質推定部１８の機能は、電子計算機が本実施形態の睡眠品質推定用プログラムにより後述するような処理を実行することにより実現される。睡眠品質推定部１８は、後述するように、睡眠段階推定部１４が推定した睡眠中の被験者の睡眠段階から睡眠周期ごとの睡眠段階IIより深い段階に滞留する時間である滞留時間を推定する。睡眠品質推定部１８は、推定した滞留時間と睡眠リズムモデルデータベース１６に記録された睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間の累積時間に基づいて、被験者の睡眠の質を推定する。
【００３５】
以下、本実施形態の睡眠品質推定装置１０の動作について説明する。図２に示すように、睡眠品質推定装置１０の睡眠品質推定部１８は、睡眠段階IIより深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴと、深い眠りの周期が廻った合計の回数であるＳｔａｔｕｓとを共に０にリセットと同時に被験者の呼吸波形を検出する（Ｓ１０１）。睡眠品質推定部１８は、被験者の起床時刻に達したか否かを判定する（Ｓ１０２）。起床時刻に達していないときは（Ｓ１０２）、睡眠品質推定装置１０の睡眠段階推定部１４は、被験者の睡眠段階を推定する（Ｓ１０３）。
【００３６】
図３に示すように、一般に睡眠中の睡眠段階は、床についてから時間ｔ０程度で睡眠段階IIより深い段階に到達する。この場合の睡眠はノンレム睡眠である。そして、睡眠段階IVの深い眠りの滞留時間が経過した後、レム睡眠の浅い眠りの時間帯に至る。ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの９０分程度の周期が睡眠周期やウルトラディアン周期と呼ばれる。その後、同様の９０分程度の周期でレム睡眠と深い眠りの滞留時間とノンレム睡眠とが繰り返される。徐々に睡眠段階は浅くなり、起床に至る。
【００３７】
本実施形態では、呼吸センサ１２は、図４に示すような呼吸波形Ｂを検出する。呼吸波形Ｂの波長は、図４及び５のｔ１〜ｔｎに示すようにバラツキがある。睡眠段階推定部１４は、図６に示すようなベクトル平面において、呼吸波形Ｂについての所定の特徴量である変数Ｘ１，Ｘ２をプロットし、サポートベクターマシン等の学習モデルにより、被験者の睡眠段階を推定する。学習モデルの校正は、脳波等により得られた統計値により行うことができる。変数Ｘ１，Ｘ２の数は３個以上として、３次元以上のベクトル空間で用いることができる。
【００３８】
呼吸波形Ｂの特徴量である変数Ｘ１，Ｘ２等としては、例えば呼吸波形Ｂの６０秒間の波長ｔ１〜ｔｎのゆらぎ、波長ｔ１〜ｔｎの重心、波長ｔ１〜ｔｎの平均、波長ｔ１〜ｔｎの標準偏差、あるいは呼吸波形Ｂの６０秒間の振幅のゆらぎ、振幅の重心、振幅の平均、振幅の標準偏差とすることができる。
【００３９】
呼吸波形Ｂの特徴量である変数Ｘ１，Ｘ２等としては、呼吸重心周波数を用いることもできる。これは、呼吸波形Ｂの内で０．１５Ｈｚ〜０．５Ｈｚの間の周波数成分の値であり、この呼吸重心周波数が大きな値から小さな値となると、睡眠段階が浅い段階から深い段階になることを表すものである。
【００４０】
呼吸の周期は０．１５Ｈｚ〜０．５Ｈｚである。すなわち、６〜２秒に一回の呼吸が行われている。したがって、呼吸重心周波数のような呼吸波形Ｂの特徴量を推定する際には、これ以上の分解能で推定演算をする必要な無いため、この範囲で呼吸波形Ｂの特徴量の推定演算を行えば良い。本実施形態では、例えば１０秒、２０秒、３０秒及び６０秒ごとに呼吸波形Ｂの特徴量についての推定演算が行われる。例えば、３０秒間隔で推定値を出力する場合、１０秒ごとに推定した結果を多数決の原理に従って推定結果とすることで精度を高めることが可能である。例えば、１０秒ごとの推定結果がＡ，Ａ，Ｂと分かれた場合は、３０秒間隔で出力する推定値は、上述の多数決の原理に従って推定値「Ａ」が出力される。
【００４１】
睡眠段階推定部１４は、以下の表１に示すように、例えば、呼吸波形Ｂについての様々な特徴量の平均値である８個の変数や、さらに呼吸波形Ｂの様々な特徴量の分散を加えた１３個の変数を設定し、これらの変数による８次元ベクトル空間や１３次元ベクトル空間においてサポートベクターマシンにより、被験者の睡眠段階を推定することができる。
【表１】
0005880684.tif 000002
【００４２】
図２に戻り、睡眠段階推定部１４が推定した被験者の睡眠段階が睡眠段階IIよりも深い眠りである場合は（Ｓ１０４）、睡眠品質推定部１８は、ＡｄｄＵｐＴを計時する（Ｓ１０５）。深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴが、睡眠周期である９０分程度に設定された閾値であるＴＨContinuanceより長くなるまで（Ｓ１０６）、睡眠品質推定部１８は、ＡｄｄＵｐＴの計時を続行する（Ｓ１０４，Ｓ１０５）。ＡｄｄＵｐＴが、ＴＨContinuanceに１加算した値より長くなったときは（Ｓ１０７）、睡眠品質推定部１８は、深い眠りの周期が廻った合計の回数であるＳｔａｔｕｓに１を加算する（Ｓ１０８）。
【００４３】
図３及び図７に示すように、一般に睡眠周期が過ぎた場合には、睡眠段階は浅くなる。そのため、睡眠段階推定部１４は、被験者が深い眠りではないと判定する（Ｓ１０４）。睡眠品質推定部１８は、深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴを深い眠りの周期が廻った合計の回数であるＳｔａｔｕｓに関連付けて記録し、ＡｄｄＵｐＴを０にリセットする。このようにして、起床時刻に達するまで（Ｓ１０２）、Ｓ１０２〜Ｓ１０９の処理が、睡眠周期ごとに実行される。起床時刻に達したときは（Ｓ１０２）、睡眠品質推定部１８は、深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴの記録と、睡眠リズムモデルデータベース１６に記録されたモデルとに基づいて、被験者の睡眠の質を推定する（Ｓ１１０）。
【００４４】
睡眠の質は、深い睡眠の領域で出現するδ波の累積出現時間に依存する。睡眠中のδ波の累積出現時間は、仮眠の回数等に関わらず、一般に１日ごとに総時間がほぼ一定値である。一日を経過すると、δ波の一日の累積出現時間は前日の状況に関わらずに同じ一定値に戻る。睡眠中のδ波の累積出現時間により、睡眠の質を推定することができると考えられる。人間の生体リズムであるウルトラディアンリズムは約９０分で１周期であるため、睡眠周期ごとに、深い睡眠段階に滞留している時間におけるδ波の出現確率が変動すると仮定できる。
【００４５】
図７に示すように、睡眠周期Ｃ１〜Ｃ４の深い睡眠段階（睡眠段階IIより深い睡眠段階）の滞留時間ＡｄｄＵｐＴが、それぞれｔ１〜ｔ３であったとする。深い睡眠段階の滞留時間ｔ１〜ｔ３にはδ波が出現することが知られている。ここで、睡眠リズムモデルデータベースには、図８に示すように、睡眠周期（サイクル）Ｃ１〜Ｃ４それぞれについて、滞留時間ｔ１〜ｔ３に対する不特定多数の人間におけるδ波の出現確率が対応付けられている。そこで、睡眠品質推定部１８は、下式（１）により、睡眠周期ごとのδ波の累積出現時間を合計して睡眠品質Ｑを推定する。ただし、下式（１）において、ｐは任意の定数（ゲイン）である。
【数１】
0005880684.tif 000003
【００４６】
特許文献１に記載されているような手法では、睡眠段階を推定して、任意の単位時間で当該睡眠段階の出現比率を求め、出現比率から人間のウルトラディアンリズムを推定している。そのため、所定の閾値により移動平均が求められるため、多めに「深い睡眠」と評価されることになり、δ波の出現時間により睡眠の質が決定される考え方から外れることが多い。
【００４７】
一方、本実施形態によれば、睡眠品質推定装置１０において、呼吸センサ１２は、被験者の呼吸波形を検出する。睡眠段階推定部１４は、呼吸センサ１２が検出した呼吸波形に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠段階を推定する。睡眠リズムモデルデータベース１６には、睡眠中の睡眠段階に対するδ波の出現確率を関連付けたモデルが記録されている。睡眠品質推定部１８は、睡眠段階推定部１４が推定した睡眠中の被験者の睡眠段階と、睡眠リズムモデルデータベース１６に記録された睡眠中の睡眠段階に対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する。このため、単に睡眠が深い時間帯を累積して睡眠の質を推定するような手法に比べて、睡眠の質により密接に関連しているδ波の出現時間に基づいてより高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。
【００４８】
また、本実施形態によれば、睡眠リズムモデルデータベース１６に記録されたモデルでは、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとの睡眠段階が睡眠段階IIよりも深い値で滞留する滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられており、睡眠品質推定部１８は、睡眠段階推定部１４が推定した睡眠中の被験者の睡眠段階から睡眠周期ごとの滞留時間を推定し、滞留時間と睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定する。ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとに睡眠段階が深い値で滞留する滞留時間が存在し、睡眠周期ごとに当該滞留時間でのδ波の出現確率が異なる。そのため、睡眠周期ごとの滞留時間におけるδ波の出現確率が関連付けられたモデルに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定することにより、さらに高精度でδ波の出現時間を推定し、被験者の睡眠品質を推定することができる。
【００４９】
また、本実施形態によれば、呼吸センサ１２は、被験者の生理学的な指標として、被験者の呼吸波形を検出する。呼吸波形は、脳波や心拍等と異なり、被験者の地肌に非接触で検出することが可能であるため、被験者の利便性の向上や装置の構成の簡略化が可能となる。
【００５０】
なお、本発明は上記実施形態に限定されず、様々な変形態様が可能である。例えば、上記実施形態では、呼吸センサ１２、睡眠段階推定部１４、睡眠リズムモデルデータベース１６及び睡眠品質推定部１８が一体の睡眠品質推定装置１０となった態様を中心に説明した。しかし、本発明の一実施形態では、被験者の呼吸波形等の生理学的指標を一旦測定して記録しておき、別個の独立した電子計算機により、呼吸波形から被験者の睡眠段階を推定し、当該睡眠段階とモデルとから上述したように被験者の睡眠の質を推定するような態様も含まれる。
【００５１】
あるいは、睡眠品質推定装置１０自体は、呼吸センサ１２を備えておらず、睡眠段階推定部１４は睡眠段階の推定をせずに、睡眠品質推定装置１０の外部で取得された図３に示すような睡眠中の被験者の睡眠段階に関する時系列情報を取得するのみでも良い。この場合も、上記実施形態と同様にして、睡眠品質推定部１８は、睡眠段階の時系列情報から、被験者の睡眠中のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明の一実施形態の睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラムによれば、より高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。
【符号の説明】
【００５３】
１０  睡眠品質推定装置
１２  呼吸センサ
１４  睡眠段階推定部
１６  睡眠リズムモデルデータベース
１８  睡眠品質推定部
【図１】
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【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】
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