(57)【要約】人間などの対象の動作、呼吸、心拍数、および睡眠状態を、簡便、非侵襲・非接触、かつ低コストに監視する装置、システム、および方法。より詳細には、通常、無線周波数センサを用いて非接触で得られた未処理信号を処理することにより、動作、呼吸、および心拍数信号を得る。呼吸信号の分析により、睡眠呼吸障害や中枢性無呼吸の期間を検知することができる。心信号からは、平均心拍数、ならびに心不整脈の存在などの導出情報を求めることができる。動作概算値を用いれば、睡眠障害や周期性四肢運動を識別することができる。睡眠状態は、得られる呼吸、心臓、および動作のデータストリームに分類器モデルを適用することにより求めてもよい。また、睡眠状態、呼吸、心臓、および動作状態を表示する手段を設けてもよい。
2009538720.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体対象の呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち１つ以上を検知、分析、および表示するのに有用な装置であって、
前記対象より反射された信号を前記対象との物理的接触なしに分析し、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち前記１つ以上の測定結果を導出するように構成されたプロセッサと、
前記分析および導出された測定結果を前記装置のローカルまたはリモートユーザに与えるように構成されたディスプレイと
を備える装置。
【請求項２】
前記プロセッサに接続され、前記対象より反射された前記信号を受信するように設けられたセンサをさらに備える請求項１の装置。
【請求項３】
前記センサおよび前記プロセッサは、ともに前記対象との直接的または間接的な物理的接触なしに作動するように設けられた請求項２の装置。
【請求項４】
前記反射信号は、前記装置とともに設けられた送信機により生成される請求項１の装置。
【請求項５】
前記送信機は、前記生体対象に使用可能な無線周波数（ＲＦ）エネルギー信号を生成するように構成された請求項４の装置。
【請求項６】
前記反射信号に送信信号を乗じ、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち前記１つ以上を示すベースバンド信号を出力するように設けられた乗算回路をさらに備える請求項１の装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記ベースバンド信号のエネルギーエンベロープのピークを特定することにより前記対象の身体動作期間を識別するように構成された請求項６の装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、単位時間あたりの前記ベースバンド信号のしきい値交差回数をカウントすることにより前記対象の身体動作期間を識別するように構成された請求項６の装置。
【請求項９】
センサをさらに備え、前記プロセッサは前記ベースバンド信号を受信しそれに応じて処理された信号を出力するように構成され、前記プロセッサはさらに前記処理された信号を用いて前記対象の呼吸活動を判別するように構成された請求項６の装置。
【請求項１０】
センサをさらに備え、前記プロセッサは前記センサの出力を受信しそれに応じて処理された信号を出力するように構成され、前記プロセッサはさらに前記処理された信号を用いて前記対象の心活動を判別するように構成された請求項６の装置。
【請求項１１】
前記プロセッサは、ある測定時間区分における前記ベースバンド信号のエネルギーを他の時間区分に対して算出することにより活動カウントを求めるように構成された請求項６の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、分類器モデルを実行し、前記ベースバンド信号から導出された呼吸信号より得られた特徴を処理することによりチェーン・ストークス呼吸パターンを特定するように構成された請求項６の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記ベースバンド信号から導出された呼吸信号を処理することにより無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ：Apnoea-Hypopnoea index）を求めるように構成された請求項６の装置。
【請求項１４】
前記ＡＨＩは、導出された呼吸作用パラメータのみにより求められる請求項１３の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記ベースバンド信号から導出された動作信号の分析により前記対象の睡眠状態を求めるように構成された請求項１の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、分類器モデルを実行し、前記分類器モデルより与えられた動作信号、呼吸信号、および心信号のうち１つ以上を組み合わせて睡眠状態を求めるように構成された請求項１の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記対象の呼吸および動作活動がある期間にわたり所定のしきい値を下回ったと判定することにより中枢性無呼吸状態を識別するように構成された請求項１の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、導出された呼吸頻度を既存の呼吸測定結果のセットと比較することにより前記対象の呼吸窮迫状態を識別するように構成された請求項１の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサにより求められた前記対象の睡眠状態をユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサにより求められた前記対象の呼吸パラメータをユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサにより求められた前記対象の身体動作をユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサにより求められた前記対象の心拍数をユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２３】
前記対象より反射された前記信号は無線周波数（ＲＦ）信号を含む請求項１の装置。
【請求項２４】
生体対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を測定、分析、および表示するためのシステムであって、
前記対象に向けて無線周波数信号を伝播させるように構成された送信装置と、
前記対象より反射された無線周波数信号を受信するように設けられた受信機と、
前記反射信号を分析することにより、呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上の測定結果を生成するように設けられたプロセッサと、
音声または視覚指示のいずれかまたは両方により、選択された情報を前記システムのローカルまたはリモートユーザに与えるモニタと
を備えるシステム。
【請求項２５】
前記プロセッサに接続された少なくとも１つの補助センサをさらに備える請求項２４のシステム。
【請求項２６】
前記少なくとも１つの補助センサは、音響センサ、温度センサ、湿度センサ、および光センサのうち１つ以上を含む請求項２５のシステム。
【請求項２７】
生体対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示するための方法であって、
前記生体対象より反射された信号を検知し、
前記反射信号を処理および分析し、
前記生体対象に関連する前記１つ以上の生理学的パラメータを導出し、前記１つ以上の生理学的パラメータは対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含み、
選択された導出情報をユーザが利用可能にすることを含む方法。
【請求項２８】
前記可能にする工程は、前記選択された導出情報をモニタ上に表示することを含む請求項２７の方法。
【請求項２９】
前記１つ以上の生理学的パラメータのうち１つ以上が正常範囲外であると判定された場合に可聴警報音を鳴らすことをさらに含む請求項２７の方法。
【請求項３０】
前記生理学的パラメータは、前記反射無線信号より導出された呼吸信号を分析することにより得られる無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）を含む請求項２７の方法。
【請求項３１】
前記反射信号の前記処理および分析は、送信信号に前記反射信号を乗じることによりベースバンド信号を得ることを含む請求項２７の方法。
【請求項３２】
前記ベースバンド信号を分類器により分析し、分類結果に応じて活動カウントを求めることをさらに含む請求項３１の方法。
【請求項３３】
前記求められた活動カウントを用いて前記１つ以上の生理学的パラメータを求めることをさらに含む請求項３２の方法。
【請求項３４】
前記検知工程は、無線周波数（ＲＦ）信号を検知することを含む請求項２７の装置。
【請求項３５】
コンピュータ上で実行されたときに生体対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示する機能を実行するコンピュータ命令を含む、コンピュータにより読み取り可能な媒体であって、前記機能は、
前記生体対象より反射された信号を処理および分析し、
前記生体対象に関連する前記１つ以上の生理学的パラメータを導出し、前記１つ以上の生理学的パラメータは対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含み、
選択された導出情報をユーザが利用可能にすることにより実行されるコンピュータにより読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔関連出願の引用〕
本国際ＰＣＴ出願は、２００６年６月１日に出願された米国仮出願第６０／８０３，６５７号に基づきパリ条約による優先権を主張するものであり、その内容全体が参照として本明細書に援用される。
【０００２】
本開示は、簡便かつ低コストな方法による人間の動作、呼吸、心拍数、および睡眠状態の監視に関し、より詳細には、それらに対応する情報を取得、処理し、容易に理解できる形式で表示するための装置、システム、および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
睡眠中の睡眠パターン、心拍数、および呼吸の監視は、大人と幼い子供の両方における閉塞性および中枢性睡眠時無呼吸の臨床監視から、幼い乳児における健康な睡眠パターンの確保に至るまで、多くの理由から関心を集めている。たとえば、未熟児は心肺の制御が未熟であることが多く、１５〜２０秒間呼吸が停止したり、呼吸が浅くなったりすることがある。これは未熟児無呼吸と呼ばれ、生後２〜３ヶ月間続くことが多い。周期性呼吸（呼吸の振幅が数分間にわたって上昇、下降する）もまた未熟児によく見られる。そのような乳児の場合、低心拍数（徐脈）を乳児の酸素不足を警告する信号として利用できるため、心拍数を監視することも有用である。
【０００４】
成人の場合、一般的な睡眠呼吸障害症候群として閉塞性睡眠時無呼吸と中枢性睡眠時無呼吸がある。閉塞性睡眠時無呼吸では、上気道が塞がれ、継続的な呼吸作用があるにもかかわらず肺への空気の流れが制限される。閉塞性睡眠時無呼吸はまた、特有の心拍数変化を引き起こすことがあり、患者にとって好ましくない。閉塞性睡眠時無呼吸は、成人人口において罹患率が高く、４０歳を超える成人の約２〜４％が罹患している。閉塞症状が発生した場合、肺への空気の流れが減り、血中酸素濃度が低下する。中枢性睡眠時無呼吸は、成人では閉塞性睡眠時無呼吸ほど一般的でなく、呼吸作用が完全に失われるのが特徴であり、肺への空気が滞り最終的に血中酸素濃度が低下する。閉塞性および中枢性睡眠時無呼吸のいずれにおいても、酸素飽和度の低下により身体の自然な防御機構が刺激され、結果的に気流を回復させるに十分なまでに呼吸作用が活発化される。しかしこれは覚醒（患者の脳波で観察可能）を伴うことが多く、その結果患者は一瞬目覚めるか、あるいは眠りが浅くなってしまう。いずれにしても患者の睡眠が妨害され、睡眠の質が低下し、多くの場合昼間に強い眠気に襲われる。
【０００５】
成人における他の一般的な睡眠障害のうち、その影響が呼吸に関連しないものとして、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ：Periodic Limb Movements Disorder）とむずむず脚症候群（ＲＬＳ：Restless Legs Syndrome）がある。ＰＬＭＤでは、患者は３０〜４０秒間隔で特有の反復動作（通常は脚）をするため、頻繁に目覚め、睡眠が妨害される。ＲＬＳでは、患者は寝入る際に足を動かしたり曲げたりしたくなる耐えがたい欲求に苛まれ、やはり睡眠障害パターンに陥る。これらの異常な身体動作の監視は、その症状の診断を確定し治療を開始する上で重要である。
【０００６】
最も一般的な成人の睡眠障害は不眠症であり、これは睡眠に入るか維持するかが困難であることと定義される。推定で米国人口の約１０％が慢性的な不眠症に罹患している。しかし現在、睡眠パターンの臨床評価は脳波計（ＥＥＧ：electroencephalograph）での監視に全面的に依存していることから、入院が必要となることが多い。家庭環境で成人の睡眠パターンを評価するより簡単な方法が求められている。たとえば、身体の食欲制御システムに深く関与するレプチンとグレリンという２つのホルモンのバランスが睡眠不足により悪影響を受けることが実証されている。ある期間にわたる随意性の睡眠不足（ライフスタイルの選択による）は、体格指数（肥満の指標）の上昇との相関が認められている。このことから、睡眠パターンの客観的な測定および制御が体重管理に役立つと思われる。
【０００７】
さらに、幼い子供にとって睡眠は特に重要である。乳児は、最初の３年間は起きている時間よりも寝ている時間の方が長く、それが成長にとってきわめて重要であることは明白である。睡眠は、身体の休養、成長、免疫系の成熟、脳の成長、学習、および記憶において重要である。逆に、睡眠の足りない乳児や睡眠の質が悪い乳児は機嫌の悪いことが多く、親の睡眠パターンにも悪影響を与える。実際、３歳未満の子供の２０〜３０％が、夜中に頻繁に目覚めたり自分で寝つくのが困難であったりするなどの一般的な睡眠の問題を抱えていると推定される。研究によれば、親はさまざまな行動療法を通して乳児に良好な睡眠パターンを獲得させることができるとされている。そのような行動療法を採用する上で、非侵襲的で安全な睡眠モニタが役立つ。自動化された睡眠情報収集により、親は子供が十分な睡眠をとっていることを確認できる。たとえば、夜間の睡眠と昼間の仮眠を監視するシステムにより視覚的な睡眠記録の形で情報を取得し、それを一定期間にわたり保存し視覚化することができる（インターネットの個人用ページ上のインタフェースを用いるなど）。睡眠モニタにより、乳児の安心感と相関のある睡眠の断片化（夜間睡眠時の頻繁な覚醒など）を追跡調査することもできる。最後に、呼吸、心拍数、および動作における特徴的な変化を、乳児の夜間の排尿および排便と関連付けてもよく、それによりおむつの交換を親に喚起することができる。
【０００８】
成人においては、睡眠中の心拍数と呼吸数の測定結果を、継続的な健康管理のための臨床的指標として用いることができる。たとえば呼吸数の上昇は、呼吸作用の活発化を伴う慢性的な閉塞性肺疾患など、何らかの呼吸窮迫や疾患に関連している可能性がある。臨床研究によれば、チェーン・ストークス呼吸あるいは周期性呼吸と呼ばれるある種の呼吸パターンが心疾患患者の予後不良を示す指標となることがわかっている。また呼吸と心活動の同時測定により、呼吸のたびに心拍数が上昇、下降する呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ：respiratory sinus arrhythmia）と呼ばれる現象を評価することもできる。この結合効果の振幅は、通常健康な若者の方が大きいことから、健康の指標として用いることができる。また、睡眠中の心拍数変化から有益な臨床的情報を得ることができる。具体的には、心拍数の上昇が、睡眠時無呼吸や他の症状と関連しうる交感神経系の全身的な活性化の指標となる。さらに、心調律の安定を目的とした治療に対する反応の監視は、一般的な臨床問題のひとつである。たとえば、一般的な心不整脈として、心房が不規則に鼓動する心房細動（ＡＦ：atrial fibrillation）がある。この結果、心拍数が不規則になり、上昇する。一般的なＡＦの治療には薬理療法と外科的療法があり、医師の目標は不整脈の再発がないか調べる追跡監視を行うことにある。睡眠中の心拍数の非侵襲的かつ低コストの監視は、上記症状や他の心不整脈を追跡監視する手段を医師に提供する有益なメカニズムとなる。
【０００９】
このように、睡眠中の睡眠パターン、呼吸、および心拍数ならびに睡眠中の動作を確実に監視できる方法、システム、または装置には、さまざまな状況で用途がある。
【００１０】
呼吸、心臓、および睡眠監視の必要性に応えるため、さまざまな技術が背景技術において開示されている。呼吸監視は、現在さまざまな方法により主に院内環境において行われている。呼吸作用を測定する一般的な方法のひとつにインダクタンスプレチスモグラフィを用いたものがあり、この方法では患者の胸部に弾性のバンドがきつく巻かれ、患者の吸気、呼気とともにそのインダクタンスが変化する。この技術は、睡眠医療において最も広く利用されている呼吸監視技術である。この方法における利便上の厳しい制約は、患者がバンドを着用しなければならず、しかも付属の電子記録機器に配線でつながれた状態となる点である。
【００１１】
呼吸作用を測定する別のシステムとしてインピーダンスニューモグラフィを用いたものがあり、この方法では胸部のインピーダンス変化を測定する。この技術は臨床用の乳児無呼吸モニタに多く用いられ、乳児モニタは無呼吸を検知すると警報を発する。呼吸信号を検知するためには、睡眠中の乳児に電極を取り付けなければならない。より一般的には、乳児の胸部でのインダクタンス測定により中枢性無呼吸を検知する製品がいくつか市販されている（CAS Medical Systemsより製造販売されているAmiPlus Infant Apnea Monitorなど）。この技術における制約は、乳児に電極を取り付けなければならず、また能動電気部品を有し、しかも配線の不適切な取り付けにより窒息の危険性があるため注意して用いなければならない点である。
【００１２】
睡眠中の心拍数は、従来の体表面心電図測定（一般にホルターモニタと呼ばれる）により測定でき、この方法では通常患者に３つ以上の電極を着用させる。この方法における制約は、電極と付属の電子記録機器の着用を必要とする点である。心拍数健康モニタは、体表面心電図測定により心拍数を記録するものであり、通常電極を一体化した着用可能な胸部バンドを用いる。上記機器と付属の信号収集器（通常は腕時計型の機器）の着用が必要である点は変わらない。睡眠中の心拍数はパルスオキシメトリにより測定することもでき、この方法では光電プレチスモグラムを指または耳で収集する。パルス光電プレチスモグラム信号には、心臓の各鼓動に対応する特有の変化が見られる。
【００１３】
心拍数および呼吸作用に対する上述の技術を組み合わせて心拍数および呼吸を収集する統合システムが開発されている。市販品のひとつに、接触ＥＣＧとインダクタンスプレチスモグラフセンサを内蔵した特注設計のジャケットがある。そのような着用可能なシステムにかかるコストは比較的高く、しかも接触センサが必要である。
【００１４】
睡眠状態の指標の一つとして、横になっているときの動作の程度がある。睡眠中の動作は、MiniMitterより市販されている「アクチウォッチ（Actiwatch）（登録商標）」のような手首着用型の加速度計により検知できる。これは、超小型電子加速度計を用いて睡眠中の四肢の動きを記録するものである。この技術における制約は、患者が装置を着用しなければならず、しかも呼吸と心臓の同時監視を組み合わせていないため測定結果の生理学的有用性に限界があるという点である。動作の検知は、マットレスの下に配置した圧電センサを用いて行うこともでき、マットに圧力が加わった際にセンサの電圧が急激に上昇することで動作を検知できる。
【００１５】
心拍数、呼吸、および動作の非接触での測定に関しては、さまざまな方法が述べられている。そのひとつは、光学干渉法を用いて呼吸、心活動、および動作を非接触で特定する方法である。しかしこの発明では、衣服や寝具材により光学信号が遮断されるという制約がある。呼吸、心臓、および動作に関わる要素を取得し区別するのに必要な処理については明らかでない。第２の方法は、超音波を用いて動作を検知する方法である。この方法における制約は、低反射のため信号対雑音比に劣ることがあり、また呼吸、動作、および心信号を同時に収集できない点である。身体動作を測定するための別の非接触測定方法としては、連続波レーダ（無線周波数帯域の電磁波を使用）を用いて呼吸と心拍動を検知する方法がある。
【００１６】
非接触の方法を用いて生理学的データを取得するための前述の方法における制約には、センサによるさまざまな制約（寝具による妨害、劣悪な信号対雑音比、大型アンテナの必要性など）が含まれている。さらに、呼吸数、心調律状態、睡眠状態、呼吸窮迫、睡眠呼吸障害の形跡などの有用な「より高レベル」の生理学的状態を抽出する方法は、背景技術において提供されていない。本開示はまた、無線周波数の送信電力レベルが非常に低く（たとえば０ｄＢｍ未満）、小型化でき（たとえば、センサの大きさが５ｃｍ×５ｃｍ×５ｃｍ以下）、電池駆動が可能であり、人間にも安全に使用できるという点において利点がある。
【発明の概要】
【００１７】
本開示は、人間の動作、呼吸、心拍数、および睡眠状態を監視するための簡便かつ低コストな装置、システム、および方法のさまざまな実施形態を提供する。さまざまな実施形態において、被験者が寝る場所の近く（ベッド脇のテーブル上など）に配置するのに適したセンサユニットを、結果を分析、視覚化し、ユーザに伝達可能な監視および表示ユニットに接続することができる。必要であれば、センサユニットと表示／監視ユニットを一体の独立したユニットに内蔵することができる。上記ユニットは、非接触動作センサ（一般的な身体動作、呼吸、および心拍数の検知用）と、処理機能（睡眠状態、呼吸数、心拍数、および動作などのパラメータを導出する）と、表示機能（視覚的なフィードバックを与える）と、音声機能（呼吸とともに周波数が変化する音や、動作を検出しないときに鳴る警告音などの音声フィードバックを与える）と、取得データを別のユニットに送信する通信機能（有線または無線）のうち１つ以上を備えることができる。この別のユニットにより上記の処理、表示、音声機能を実行することでき、またデータロガーとすることもできる。
【００１８】
一実施形態において、対象の呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち１つ以上を検知、分析、および表示するのに有用な装置は、前記対象より反射された信号を前記対象との物理的接触なしに分析し、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち前記１つ以上の測定結果を導出するように構成されたプロセッサと、前記分析および導出された測定結果を前記装置のローカルまたはリモートユーザに与えるように構成されたディスプレイとを備えていてもよい。
【００１９】
別の実施形態において、対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を測定、分析、および表示するためのシステムは、前記対象に向けて無線周波数信号を伝播させるように構成された送信装置と、前記対象より反射された無線周波数信号を受信するように設けられた受信機と、前記反射信号を分析することにより、呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上の測定結果を生成するように設けられたプロセッサと、音声または視覚指示のいずれかまたは両方により、選択された情報を前記システムのローカルまたはリモートユーザに与えるモニタとを備えていてもよい。
【００２０】
別の実施形態において、対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示するための方法は、前記対象より反射された信号を検知する工程と、前記反射信号を処理および分析する工程と、前記対象に関連する前記１つ以上の生理学的パラメータを導出する工程であって、前記１つ以上の生理学的パラメータは対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含む工程と、選択された導出情報をユーザが利用可能にする工程とを含んでいてもよい。
【００２１】
さらに別の検知機能、たとえば音響センサ、遠隔体温測定用センサ（赤外線）、さらには周囲の湿度、温度、および光レベル用のセンサなどをセンサユニットに追加することが可能である。
【００２２】
処理機能は、別個の呼吸、心拍数、および動作成分に特異的に関連する情報を抽出し、この未処理情報を用いて睡眠状態、睡眠呼吸障害の存在、心不整脈、睡眠障害などのより高レベルな情報を導出する。表示機能は、睡眠状態（覚醒または睡眠）を知らせる単純なカラーインジケータなど、明瞭に理解できる形式で上記生理学的情報を明瞭に伝達する手段を提供する。処理機能はまた、補助センサからの測定結果を取り込むことにより咳、喘鳴、および他の呼吸障害に関する生理学的情報を導出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本システムの無線周波数センサの構成要素の概略を、説明のためにパルス連続波信号とともに示す図である。
【図２】図２は、未処理センサ信号を処理し、次の処理に用いる３つの信号を生成する方法についての概略を示す図である。
【図３】図３は、未処理センサ信号を処理し動作情報を得る方法をさらに詳細に示す図である。
【図４】図４は、本システムより得られた呼吸活動のサンプル信号を、従来の標準であるインダクタンスプレチスモグラフィより得られた信号（レスピバンド（登録商標）という市販システムを使用）と比較して示す図である。
【図５】図５は、本システムより得られた心活動のサンプル信号を、パルスオキシメータを用いた従来の心拍数監視システムより得られた信号と比較して示す図である。
【図６】図６は、本システムにより心拍数を算出するための技術を示す図である。
【図７】図７は、導出された動作ｍ（ｔ）、呼吸ｒ（ｔ）、および心信号ｃ（ｔ）から分類器モデルにより情報を統合し有意義な生理学的分類を抽出する方法を示す図である。
【図８】図８は、一実施形態における出力表示の一例を示す図である。
【図９】図９は、処理および表示ユニットがセンサユニットから離れている無線通信構成における本開示の装置およびシステムの使用方法を示す図である。
【図１０】図１０は、導出された動作ｍ（ｔ）、呼吸ｒ（ｔ）、および心信号ｃ（ｔ）から分類器モデルにより情報を統合し無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）を抽出する方法を示す図である。
【図１１】図１１は、呼吸信号、心拍数、および動作信号のあらゆる組み合わせを処理しＡＨＩを概算するためのアルゴリズムを示す図であり、測定および／または導出された被験者の呼吸作用のみ用いる場合を含む。
【図１２】図１２は、被験者の夜間記録の呼吸信号から概算した無呼吸の時間区分表示の出力例を示したものであり、概算ＡＨＩは２．９、専門家の求めたＡＨＩは４であった。
【図１３】図１３は、本開示の装置およびシステムの別の実施形態における補助センサを示すブロック図である。
【図１４】図１４は、信号を整合、切断した記録番号２の非接触センサ記録（上軸）および下軸にアクチメトリ記録を示し、中軸はアクチメトリにマッピングした非接触信号を示している。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本開示の実施形態を添付の図面を参照しつつ以下に説明する。
【００２５】
図１は、本装置およびシステムの無線周波数センサの構成要素の概略を、説明のためにパルス連続波信号とともに示す図である。送信機は、人間などの対象に向けて無線周波数信号を送信する。ついで、反射した信号が受信、増幅、および元の信号の一部と混合され、このミキサの出力がローパスフィルタリングされる。得られた信号は被験者の動作、呼吸、および心活動に関する情報を含んでおり、これを未処理センサ信号という。別の実施形態では、本システムにおいて９０°位相のずれた２つの搬送信号を用いて直交送信を行うことも可能である。パルスの時間幅がきわめて短い場合、そのようなシステムは超広帯域（ＵＷＢ：ultrawideband）無線周波数センサとして特徴付けられる。
【００２６】
図２は、未処理センサ信号を処理し、次の処理に用いる３つの信号を生成する方法についての概略を示す図である。未処理信号は、身体動作、呼吸、および心活動の組み合わせを反映する成分を通常含んでいる。身体動作は、ゼロ交差またはエネルギーエンベロープ検出アルゴリズム（またはさらに複雑なアルゴリズム）を用いて特定でき、それを用いて「動作オン」または「動作オフ」インジケータを形成できる。呼吸活動は、通常０．１〜０．８Ｈｚの範囲にあり、その領域を通過領域とするバンドパスフィルタにより元の信号をフィルタリングすることで得られる。心活動は、それより高い周波数の信号に反映されており、１〜１０Ｈｚといった通過領域のバンドパスフィルタによりフィルタリングすることで測定できる。
【００２７】
図３は、未処理センサ信号を処理し動作情報を得る手段をさらに詳細に示す図である。ある技術では、ある期間における信号のエネルギーエンベロープを算出し、しきい値と比べて高いエネルギーエンベロープを有する期間を動作期間とする。別の技術では、信号がしきい値（たとえばゼロ値）を交差した回数をカウントし、ゼロ交差の値が高い領域を高動作領域とする。これらの技術を別個にまたは組み合わせて用いることで、動作を検知することができる。
【００２８】
図４は、本システムより得られた呼吸活動のサンプル信号を、現在臨床上のゴールドスタンダードとなっているインダクタンスプレチスモグラフィより得られた信号（レスピバンド（Respiband）（登録商標）という市販システムを使用）と比較して示す図である。本開示の装置およびシステムでは、呼吸の振幅と周波数の両方を測定することができる。
【００２９】
図５は、本装置およびシステムより得られた心活動のサンプル信号を、パルスオキシメータを用いた従来の心拍数監視システムより得られた信号と比較して示す図である。本開示の装置およびシステムでは、個々の心拍動が判別可能な信号を取得することができる。
【００３０】
図６は、本装置およびシステムにより心拍数を算出するための技術を示す図である。心活動により、心弾動と呼ばれる圧力波が体表面に発生する。その心信号からは、個々のパルスが判然と見える信号が得られることがある（位置、体型、およびセンサを形成する距離の組み合わせによる）。そのような場合、しきい値通過技術（信号がしきい値を超えた地点とパルスとを関連付ける）により心拍動が特定される。より複雑な（しかし一般的な場合においては）、心弾動はより複雑であるが反復性のパルス波形を示す。そのため、得られた心信号をパルス波形テンプレートと関連付けることができ、その相関の強い部位が心拍動位置として用いられる。
【００３１】
図７は、本発明において、導出された動作ｍ（ｔ）、呼吸ｒ（ｔ）、および心信号ｃ（ｔ）から分類器モデルにより情報を統合し、有意義な生理学的分類を抽出する方法を示す図である。上記３つのデータストリームは時間区分ごとに分けられ、各時間区分について統計学的特徴が生成される。その特徴は、たとえば信号変動、スペクトル成分、またはピーク値などであり、ベクトルＸｒ、Ｘｎ、Ｘｃとしてグループ化される。これらのベクトルにより、単一の特徴ベクトルＸを生成することができる。これらの特徴は合成され（たとえばαＴＸを用いた線形重み付けによる）、その時間区分がある特定の生理学的状態（たとえば被験者の睡眠または覚醒状態）に対応する確率が求められる。時間区分ごとの分類はさらに他の時間区分における分類と合成され、より高レベルの判断（被験者がレム状態、ノンレム状態、覚醒状態のいずれにあるかなど）を生成することができる。
【００３２】
図８は、一実施形態における出力表示の一例を示す図である。最も簡単な例では、発光ダイオードを用いてユーザに睡眠状態（睡眠または覚醒）を明確に知らせることができる。被験者の呼吸は、吸気と呼気に応じて点灯、消灯する一列のライトにより視覚的に表示できる。たとえば、最大吸気時にすべてのライトを消灯させ、最大呼気時にすべてのライトを点灯させる。ディスプレイには、中枢性無呼吸の警告状態を知らせる発光ダイオードを用いることもできる。心拍数（毎分拍動数）と呼吸数（毎分呼吸数）については、ディスプレイ上に数値形式または視覚的に指示できる。また、被験者が動作しているかどうかを知らせるインジケータを含めることもできる。
【００３３】
図９は、処理および表示ユニットがセンサユニットから離れている構成における本開示の装置およびシステムの使用方法ならびに両者間での無線通信方法を示す図である。
【００３４】
図１０は、導出された動作ｍ（ｔ）、呼吸ｒ（ｔ）、および心信号ｃ（ｔ）から分類器モデルにより情報を統合し無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ：Apnoea-Hypopnoea index）を抽出する方法を示す図である。この分類器モデルは、呼吸信号、心拍数、および動作信号のあらゆる組み合わせを処理することにより無呼吸低呼吸指数を概算するためのアルゴリズムである。図１１は、呼吸信号、心拍数、および動作信号のあらゆる組み合わせを処理することによりＡＨＩを概算するためのアルゴリズムを示す図であり、測定および／または導出された被験者の呼吸作用のみ用いる場合を含む。
【００３５】
図１２は、被験者の夜間記録の呼吸信号から概算した無呼吸の時間区分表示の出力例を示したものであり、概算ＡＨＩは２．９、専門家により求められたＡＨＩは４であった。
【００３６】
図１３は、本開示の装置およびシステムの別の実施形態における音、超音波、赤外線、光、および／または相対湿度などの使用可能な補助センサを示すブロック図である。この図では、送受信機、プロセッサ、データロガー、視覚表示手段、音声インジケータ、および補助センサを備える具体的な一実施形態の典型的な概略についてもブロック図形式で示されている。
【００３７】
一実施形態において、装置は、被験者が寝る場所の比較的近く（ベッド脇のテーブル上など）に配置可能なセンサユニットと、結果を分析、視覚化しユーザに伝達可能な監視および表示ユニットとを備える。必要であれば、センサユニットと表示／監視ユニットを一体の独立したユニットに内蔵してもよい。このユニットは、一般的な身体動作、呼吸、および心拍数の検知のための非接触動作センサと、睡眠状態、呼吸数、心拍数、および動作などのパラメータを導出する処理機能と、視覚的なフィードバックを与える表示機能と、たとえば呼吸とともに周波数が変化する音や、動作を検出しないときに鳴る警告音などの音声フィードバックを与える音声機能と、取得データを別のユニットに送信する有線または無線通信機能という特徴のうち１つ以上を備えることができる。この別のユニットにより上記の処理、表示、音声機能を実行することができる。
【００３８】
さらに別の検知機能、たとえば音響センサ、遠隔体温測定用センサ（赤外線）、さらには周囲の湿度、温度、光レベル用のセンサなどをセンサユニットに追加することができる。
【００３９】
具体的な一実施形態では、動作センサが無線周波数ドップラーセンサを備えてもよく、このセンサを用いて無線周波数エネルギー（通常１００ＭＨｚ〜１００ＧＨｚの範囲）を送信し、受信した反射信号を用いて動作信号を構成することができる。この動作原理としては、無線周波数波
【数１】
2009538720.tif 000003
がユニットから送信される。この例において、ｆｃは搬送周波数、ｔは時間、θは任意の位相角、ｕ（ｔ）はパルス波形である。連続波システムでは、ｕ（ｔ）の大きさは常に１であるため、式（１）より省略できる。より一般化すれば、パルスは以下のように定められる。
【数２】
2009538720.tif 000004
ここでＴは期間幅、Ｔｐはパルス幅である。Ｔｐ＜＜Ｔのとき、このシステムはパルス連続波システムとなる。極限的な例では、Ｔｐの時間がきわめて短くなると、放射信号のスペクトルがきわめて広くなり、このようなシステムを超広帯域（ＵＷＢ）レーダまたはインパルスレーダという。あるいは、ＲＦ送信信号の搬送周波数を変化（チャープ）させ、いわゆる周波数変調連続波（ＦＭＣＷ：frequency modulated continuous wave）システムを構成することもできる。
【００４０】
この無線周波数信号は、パルスゲーティング用の回路に接続された局部発振器を用いて、センサとともに配置した送信機により生成することができ、あるいは信号タイミングの適切な制御により、いわゆる「バイスタティック」構成にて受信機／センサから送信機を分離することもできる。ＦＭＣＷの場合、電圧制御発振器を電圧周波数変換器とともに用いて送信用ＲＦ信号を生成する。ＲＦ信号を電磁波に乗せるには、アンテナを用いればよい。アンテナは、無指向性（全方向にほぼ等しく電力を送信する）と指向性（ある特定の方向に優先的に電力を送信する）のいずれであってもよい。本システムでは、指向性アンテナを用い、送信および反射エネルギーが主に一方向から来るようにするのが有利である。本開示の装置、システム、および方法は、単純なダイポールアンテナ、パッチアンテナ、ヘリカルアンテナなどさまざまな種類のアンテナを用いた多様な実施形態で利用でき、アンテナの選択は、必要とする指向性、大きさ、形状、コストなどの要因に左右される。ただし本装置およびシステムは、人間に使用する上で安全とされている構成で使用できる点に注意されたい。本システムでは、総システム平均放射電力が１ｍＷ（０ｄＢｍ）以下であることが実証されている。ＲＦ照射の推奨安全レベルは１ｍＷ／ｃｍ２である。０ｄＢｍで送信するシステムから１メートル離れた場所での等価電力密度は、上記推奨限界の少なくとも１００分の１である。
【００４１】
いずれの場合も、放射された信号は電波を反射する物体により反射され（空気と身体との界面など）、反射された信号の一部が受信機で受信される。受信機は、送信機とともに配置しても、いわゆる「バイスタティック」構成にて送信機と別個に配置してもよい。受信信号と送信信号は、ミキサと呼ばれる一般的な電子機器（アナログあるいはデジタル方式）により混合することができる。たとえばＣＷの場合、混合信号は以下に等しい。
【数３】
2009538720.tif 000005
ここでφ（ｔ）は送信および受信信号の経路差（単一の反射体により反射が決定される場合）、γは反射信号の減衰量である。反射体が一定の場合、φ（ｔ）およびｍ（ｔ）は一定となる。我々に該当する例では、反射体（胸部など）が動作しており、ｍ（ｔ）が時間とともに変化する。簡単な例として、呼吸により胸部が正弦動作している場合、
【数４】
2009538720.tif 000006
混合信号は、ｆｍ成分（およびフィルタリングにより簡単に除去可能な２ｆｃを中心とする成分）を含んでいる。混合後のローパスフィルタの出力側の信号を未処理センサ信号と称し、動作、呼吸、および心活動に関する情報を含んでいる。
【００４２】
未処理センサ信号の振幅は反射信号の平均経路距離に左右されるため、センサにおいて空値およびピーク検知（よりセンサ感度の低いまたは高い領域）が発生する。この影響は、９０°位相のずれた信号を送信機より同時に送信する直交法を用いることで最小限に抑えることができる（この２つの信号をＩおよびＱ成分という）。この結果２つの反射信号が得られ、これらを混合して最終的に２つの未処理センサ信号が得られる。絶対値をとり（あるいは他の方法で）これら２つの信号からの情報を合成することで、単一の未処理センサ信号出力が得られる。
【００４３】
ＵＷＢの場合、未処理センサ信号を解放する別の方法が有利である。ＵＷＢの場合、最も重要な空気と身体との界面までの経路距離は、送信パルスとピーク反射信号との間の遅延を測定することにより求められる。たとえばパルス幅が１ｎｓ、センサを形成する身体までの距離が０．５ｍのとき、パルスのピーク反射までの総経過時間ｍ（τ）は、１／（３×１０８）ｓ＝３．３３ｎｓとなる。多数のパルス（たとえば１μｓあたり１ｎｓパルス１回）を送信し、経路距離がゆっくり変化していると仮定することにより、その期間における時間遅延の平均として未処理センサ信号を導出することができる。
【００４４】
このように、無線周波数センサなどのセンサにより、胸壁の動作、より一般的には本システムの対象となる身体の一部の動作を取得することができる。方向選択性は、指向性アンテナまたは多重ＲＦ送信機を用いることにより得られる。このようにしてパルス連続波システムを用いて得られた呼吸信号が、図４の上側に示されている。ただし連続波、ＦＭＣＷ、またはＵＷＢレーダを用いても同様の信号が得られることは言うまでもない。
【００４５】
さらに、受信する反射エネルギーの大部分は皮膚の表面層から来るため、各心拍動に伴う血圧変化による心拍動の皮膚表面への現れである心弾動についても動作センサにより得ることができる。ＲＦ動作センサにより得られる体表面心弾動図の一例を、指装着式のパルスオキシメータからの参照心弾動信号とともに図５に示す。睡眠中の被験者からセンサが受信する信号には、呼吸および心信号が混ざった信号に加え、動作のアーチファクトが通常含まれている。これら異なる信号は、デジタルフィルタリング技術など、さまざまな技術を用いた信号処理により分離できる（たとえば２〜１０Ｈｚの帯域幅の線形バンドパスフィルタを用いて主に心信号を抽出し、０．１５〜０．６Ｈｚの帯域幅のバンドパスフィルタを用いて呼吸成分を抽出できる）。また、より一般的なデジタルフィルタリング技術、たとえば適応ノイズ消去や非線形フィルタなどを用いてもよい。その概略については図２に示されている。
【００４６】
上述したように、受信信号は大きな動作のアーチファクトを含みうる。これは、身体からの反射信号が複数の反射経路を有し、複雑な信号となるためである（たとえば、一方の手がセンサに近づき、胸部が離れる場合）。そのような上半身動作に伴う複雑な信号が、図２の未処理信号に示されている。そのような信号の受信により上半身が動作していることがわかるため、睡眠状態を特定するのに有用である。また、下半身の動作の信号（不随意的な脚反射など）をセンサで検知することもでき、むずむず脚症候群や周期性四肢運動などの睡眠障害の診断に有用である。
【００４７】
測定される呼吸、心臓、および動作信号の質を向上させるため、センサが反射エネルギーを収集する範囲となる物理量をさまざまな方法により制限することができる。たとえば、受信アンテナと同様、送信アンテナを「指向性」（すなわち、ある特定方向により大きなエネルギーを送信する）としてもよい。「時間領域ゲーティング」という技術を用いることで、センサを形成するある特定の物理的距離だけ離れたところからの信号に由来する反射信号だけを測定することができる。周波数領域ゲーティングを用いれば、ある特定の周波数を超える反射体の動作を制限することができる。
【００４８】
本システムの単純な一実施形態では、単一のアンテナおよび単一の搬送周波数が用いられる。このアンテナは、送信アンテナと受信アンテナを兼ねるものである。しかし基本的には、複数の送信および受信アンテナを用い、複数の搬送周波数を利用することができる。複数の周波数で測定する場合（たとえば５００ＭＨｚと５ＧＨｚ）、低い方の周波数を用いて位相多義性を伴うことなく正確に大きな動作を特定し、それを高い方の周波数のセンサ信号（小さな動作の測定に好適）から除去することができる。このセンサにより、本システムは、被験者からの情報を収集しそれを用いて呼吸、心拍数、および動作の情報を算出する。
【００４９】
補助センサは、以下のように追加することができる。監視用の補助音響センサは、２０〜１０ＫＨｚの範囲（一例）の音響エネルギーに反応するマイクであり、暗騒音や睡眠に関連するノイズ（いびきなど）の特定に使用できる。必要であれば、暗騒音消去技術を用いて被験者の呼吸ノイズを強調することができる。被験者の体表面温度は、赤外線装置により測定できる。温度、湿度、光レベルなどの他の環境パラメータは、公知のセンサ技術により収集できる。特に、マットレスの下に配置した圧電センサにより動作活動を収集することもでき、この動作信号は、無線周波数センサより得られる動作信号の代わりに、あるいはそれを補完するものとして用いることができる。
【００５０】
これらのセンサ入力は、すべて処理および表示用ユニットに与えることができ、送信を行う場合は別のユニット（監視ユニット）に与えることができる。
【００５１】
本システムは、ついで処理機能を用いて上記センサ入力を合成しいくつかの有用な出力を取得して、それらの出力を有意義な形式で表示することができる。これらの工程は以下のように実行される。
【００５２】
身体動作に関する情報は、以下のようにして算出される。被験者が動くとき、無線周波数の経路長が大きく急激に変化するため、それに応じて非接触センサからの受信信号に大きな変化が生じる。このような「動作イベント」は、短い時間区分（通常０．５〜５秒）における信号のエネルギーを、それより長い時間にわたってセンサにより観察されるベースライン動作と比較することにより識別できる（図３を参照）。その時間区分におけるエネルギーが進行時間に対する所定のしきい値を超えた場合、その時間区分は「活動イベント」と判定されそのように記録される。しきい値に対するエネルギーの超過量を用いて、そのイベントの活動の振幅を重み付けできる。あるいは、「しきい値交差数」すなわち信号が設定レベルを通過した回数をカウントすることにより動作を検知できる。これはゼロ交差法とも呼ばれる。
【００５３】
そのようにして、受信信号から動作プロファイルを構築することができる。その全体の動作を、あらかじめ収集した動作プロファイルのデータベースと比較することで、「動作なし」、「微動作」、「大きな動作」といったカテゴリに分類できる。この点に関して、本開示の装置、システム、および方法は、物理的安全を要する状況において、たとえば透けて見える半透明の壁を通して生体を検知するといった用途がある。
【００５４】
呼吸に関する情報は、以下のようにして得られる。第一に、呼吸の速いことは呼吸窮迫（一例）と関連することから、呼吸頻度が呼吸パターンを特徴付ける有用な手段となる。呼吸頻度は、たとえば毎分１０呼吸といったように、毎分の呼吸回数として定義できる。さらに、呼吸頻度の変化は、睡眠状態の有用な指標となりうる。急速眼球運動（レム）では、ノンレム睡眠時よりも呼吸頻度が変化しやすい。呼吸頻度を算出するために、呼吸信号からの信号（図４参照）が処理される。呼吸頻度は、ある特定の時間尺度（たとえば１０秒または１００秒）において信号のパワースペクトル密度を概算することにより算出される。パワースペクトル密度を算出する方法については、平均ピリオドグラムなど従来の方法を用いてもよい。呼吸信号の一部が動作により著しく損なわれている場合、データに欠けた部分があってもパワースペクトル密度の概算が可能であるロムのピリオドグラム（Lomb's periodogram）と呼ばれる方法を用いればよい。パワースペクトル密度（ＰＳＤ：power spectral density）を算出した後は、０．１〜０．８Ｈｚの範囲（人間の呼吸頻度の通常の範囲）におけるＰＳＤのピークを検索することにより呼吸頻度が特定される。大人は一般的に乳児や幼い子供より呼吸頻度が低いため、検索範囲を０．１〜０．５Ｈｚ（一例）に短縮できる。ピークのパワーが、帯域の他の部分における平均パワーをある特定量超えた場合（たとえばバックグラウンドより少なくとも５０％高い場合）、その周波数をその時間区分における呼吸頻度と認識する。そのようにして、各時間区分の呼吸頻度を測定期間において算出することができる。
【００５５】
呼吸信号の振幅もまた重要であり、それはセンサ呼吸信号の振幅に反映される。振幅変化は、一般的に６０秒の時間尺度で呼吸の振幅が非常に低い状態から非常に高い状態まで変化する睡眠呼吸障害であるチェーン・ストークス呼吸を特定する特徴となる。本発明では、上述した呼吸パワースペクトル密度のピークおよびその付近のパワーの平方根をとることで、ある時間区分における呼吸信号の振幅を確実に概算することができる。このようにして、時間区分ごとの振幅変化を追跡調査することができる。
【００５６】
呼吸信号に含まれるパターンの周期的特性もまた、睡眠呼吸障害があることを示すものとして重要である。閉塞性無呼吸は、一般的に６０秒の時間尺度で呼吸の中断と回復を繰り返すパターンとして現れる。本開示では、呼吸信号の時間区分ごとのパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を算出し０〜０．０５Ｈｚ帯域の周波数成分を取り出すことにより、上記のパターンを確実に検知することができる。
【００５７】
閉塞性無呼吸は、上記の周波数成分にしきい値を適用することで検知でき、ある成分がこのしきい値を超えたとき、高い信頼性をもって閉塞性無呼吸があることを示すことができる。より正確な方法としては、周波数成分値（または呼吸信号から導出された他の指標）を分類器（たとえば線形判別分類器）に入力し、そこからその時間区分で発生した無呼吸の確率を出力する方法がある。無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）の概算値は、各時間区分の確率を合計し、記録の継続時間で除して１時間あたりの分単位無呼吸時間を概算することにより算出できる。ＡＨＩ値は、ついで１時間あたりの分単位無呼吸時間に所定の定数を乗じることにより算出できる。
【００５８】
また呼吸情報に加え、心臓および動作情報を処理することで、本システムの睡眠呼吸障害の検知精度を向上させることができる。たとえば、心活動からの情報を用いて、呼吸に基づく睡眠呼吸障害の検知の分類精度を向上させることができる。その時間のパルスを用いて、パルスイベント時間のＰＳＤ、パルスイベント時間の標準偏差、パルスイベント時間の系列相関という特徴のうちの複数の特徴からなるセットがエピックごとに算出される。これらの心活動の特徴は、分類器（線形判別分類器など）により処理され、無呼吸の確率が算出される。さらに、その活動からの情報を用いて、エピックごとの動作エシックスの数をカウントし、これを線形判別分類器で処理して無呼吸の確率を算出し、個々の無呼吸イベントを特定することにより、被験者がいつ睡眠から目覚めたかを求めることができる。
【００５９】
上記３つの確率（呼吸、心臓、または動作信号のうち１つ以上の質が悪く特徴が算出されない場合は、２つ以上の確率）は、確率合成器で（たとえば上記確率を平均することにより）合成できる。
【００６０】
無呼吸低呼吸指数（ＡＰＩ）の概算値は、各エピックの合成した確率を平均し、１時間あたりの時間区分数を乗じて１時間あたりの分単位無呼吸時間を概算することにより算出できる。ＡＨＩ値は、ついで１時間あたりの分単位無呼吸時間に所定の線形マッピングを乗じることにより算出できる。
【００６１】
本開示の装置およびシステムは、完全な睡眠ポリグラフを受けた１２５人の被験者から得られた呼吸、動作、および心拍数のデータを用いてＡＨＩを概算するように設定されている。結果の示すところによれば、本システムにより、中程度から重度の無呼吸症患者（ＡＨＩ＞１５）と無呼吸でない患者（ＡＨＩ＜５）とを８２％を超える精度で判別することができる。
【００６２】
また、たとえば人間の乳児の監視においては、無呼吸の状態がいつ発生するか（いわゆる中枢性無呼吸）を検知することも重要である。これは、ある時間区分において上記に定義した呼吸振幅指標をとることによって測定でき、その値がある特定のしきい値（これにより感度を決定）を下回ったとき、無呼吸と見なされる。たとえば、乳児が１５秒間無呼吸であった場合に、中枢性無呼吸の状態を警告音でユーザに知らせることができる。
【００６３】
心活動に関する情報は、以下のようにして得られる。バンドパスフィルタを用いて未処理センサ信号をバンドパスフィルタリングすることにより、初期「心信号」が得られる。得られた信号を心弾動図という。心臓の各収縮は、皮膚表面で見られる特有のパルス波形と関連している。各パルス波形は、ピーク検知などの単純な技術、あるいはより精巧なテンプレートマッチング法によって求められる。テンプレートマッチング法では、テンプレートパルス波形（以前の記録より導出）が心弾動図と相関付けられる。その相関の高い地点がパルスイベント時間と特定される。
【００６４】
ついで、単位時間あたりのパルス波形の数をカウントすることにより心拍数を求めることができる。他の有用なパラメータ、たとえば心拍間隔は、パルス波形時間の差を算出することにより求めることができる。たとえば、パルス波形時間が［０．１ｓ、１．１ｓ、２．３ｓ、３．１ｓ…］の場合、対応する心拍間隔は１ｓ、１．２ｓ、０．８ｓとなる。
【００６５】
本システムは、呼吸数および振幅、心拍数、ならびに動作の算出に加え、さらに有用な出力を算出するための信号合成手段を備える。たとえば、特定の測定時間区分において被験者が睡眠中であるか否かを判定するのに本システムを訴えることができる。そのための手段は以下の通りである。
【００６６】
呼吸、心臓、および動作チャネルからのデータは、時間区分ごとに分けられる。各時間区分は、たとえば５秒間または５分間にわたる測定値からなるといったように、所望の構成によって異なる。時間区分ごとに特徴のセットが算出され、その中には活動カウント、活動カウントの平均振幅、活動カウントの変動、中心呼吸頻度、呼吸能力（たとえば中心呼吸頻度の周辺領域におけるＰＳＤの積分値）、心拍数、心拍数の変動、呼吸信号スペクトル、未処理信号スペクトルという従来より知られ測定されてきた特徴のうち１つ以上を含めることができる。
【００６７】
選択された特徴は、分類器モデル（従来の線形判別分析分類器など）に入力され、その時間区分がある特定の分類に属する確率が得られる。具体例としては、覚醒、ノンレム睡眠、レム睡眠という３つの睡眠状態の分類が、当該技術分野において知られ、定められている。これらの分類は、それぞれ最適な特徴値分布と確率的に関連付けることができ、この統計データを用いて、分類器モデルにより各時間区分の分類出力が算出される。さらに、各時間区分の確率を合成することにより、分類精度を向上させることができる。ついで、これらの時間区分確率の終夜記録を合成することにより、その期間を異なる睡眠段階にマッピングした、いわゆるヒプノグラムを得ることができる。ヒプノグラムから導出できる重要なパラメータのひとつに睡眠効率があり、これは横になっていた時間全体に対する睡眠時間を百分率で表したものである。
【００６８】
終夜睡眠中の動作を測定することにより、その情報から睡眠品質を表す指標を得ることもできる。上記のように、データを時間区分に分け、時間区分ごとに活動カウント特徴を測定する。あらかじめ収集したデータベースとの比較に基づき、そして上述の分類器による方法を用いることにより、各時間区分を「動作なし」、「緩やかな動作」、「中程度の動作」、「激しい動作」に分類することができる。これらの時間区分分類から、各動作分類に割り当てられた時間区分の数をカウントすることにより、睡眠品質指標を求めることができる。
【００６９】
また、本開示の装置、システム、および方法を用いて、ノンレム（急速眼球運動）睡眠とレム睡眠との間の遷移に関する情報を得ることができる。そのような遷移は、比較的小さな動作の期間の後で、姿勢の変化や比較的大きな動作を通常伴うことが知られているためである。
【００７０】
さらに、本開示の装置、システム、および方法を用いて、従来よりはるかに非侵襲的かつ簡単に終夜記録のレスピログラムを得ることができる。レスピログラムは、終夜睡眠における呼吸頻度の指標であり、終夜記録の呼吸頻度をプロットすることにより算出できる。
【００７１】
〔さまざまな実施形態の説明〕
本開示では、生理学的監視装置、システム、および方法のさまざまな実施形態が検討される。一実施形態において、対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体機能または動作のうち１つ以上を検知、分析、および表示するのに有用な装置は、対象より反射された信号を対象との物理的接触なしに分析し、たとえば人間の被験者など、対象のさまざまな生理学的パラメータの測定結果を導出するように構成されたプロセッサを備える。分析および導出された測定結果を本装置のローカルまたはリモートユーザに与えるようにディスプレイを構成してもよい。反射信号はＲＦ信号とすることができ、あるいは超音波、赤外線、および／または可視光など別の種類の信号であってもよい。
【００７２】
本実施形態およびさまざまな実施形態の別の態様においては、センサをプロセッサに接続し、対象より反射された信号を受信するように設けてもよい。センサおよびプロセッサは、対象との直接的または間接的な物理的接触なしに作動するように設けられる。本実施形態の別の態様においては、本装置とともに設けられた送信機により反射信号を生成してもよい。さらに、人間の被験者に使用可能なＲＦエネルギー信号を生成するように送信機を構成してもよい。本実施形態およびさまざまな実施形態のさらに別の態様においては、反射信号に送信信号を乗じ、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作を示すベースバンド信号を出力するように乗算回路を設けてもよい。身体機能の一例として子供の排尿があり、これを被験者の小さな身体動作により検知してもよい。
【００７３】
本実施形態およびさまざまな実施形態の別の態様においては、ベースバンド信号のエネルギーエンベロープのピークを特定することにより被験者の身体動作期間を識別するようにプロセッサを構成してもよい。さらに、単位時間あたりのベースバンド信号のしきい値交差回数をカウントすることにより被験者の身体動作期間を識別するようにプロセッサを構成してもよい。本実施形態およびさまざまな実施形態の別の態様においては、センサを設け、ベースバンド信号を受信しそれに応じて処理された信号を出力するようにプロセッサを構成し、さらに処理された信号を用いて被験者の呼吸活動または心活動を判別するようにプロセッサを構成してもよい。処理された信号は、独立成分分析などの公知のデジタル信号処理技術によるバンドパス、マルチバンドパス、または信号分離プロセスの出力とすることができる。
【００７４】
本実施形態およびさまざまな実施形態の別の態様においては、ある測定時間区分におけるベースバンド信号のエネルギーを他の時間区分に対して算出することにより活動カウントを求めるようにプロセッサを構成してもよい。さらに、分類器モデルを実行し、ベースバンド信号から導出された呼吸信号より得られた特徴を処理することによりチェーン・ストークス呼吸パターンを特定するようにプロセッサを構成してもよい。さらに、ベースバンド信号から導出された呼吸信号を処理することにより無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）を求めるようにプロセッサを構成してもよい。ＡＨＩは、導出された呼吸作用パラメータのみにより求めてもよい。本実施形態およびさまざまな実施形態の関連する態様においては、ベースバンド信号から導出された動作信号の分析により対象の睡眠状態を求めるようにプロセッサを構成してもよい。他の態様においては、分類器モデルを実行し、分類器モデルより与えられた動作信号、呼吸信号、および心信号のうち１つ以上を組み合わせて睡眠状態を求めてもよい。本実施形態およびさまざまな実施形態の別の関連する態様においては、対象の呼吸および動作活動がある期間にわたり所定のしきい値を下回ったと判定することにより中枢性無呼吸状態を識別するようにプロセッサを構成してもよい。さらに別の態様においては、導出された呼吸頻度を既存の呼吸測定結果のセットと比較することにより被験者の呼吸窮迫状態を識別するようにプロセッサを構成してもよい。
【００７５】
上記実施形態の他の態様においては、プロセッサにより、対象の睡眠状態、呼吸パラメータ、心拍数、および身体動作のうち１つ以上が視覚または聴覚指示器を介してユーザに知らされる。
【００７６】
別の実施形態において、対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を測定、分析、および表示するためのシステムは、対象に向けて無線周波数信号を伝播させるように構成された送信装置と、対象より反射された信号を受信するように設けられた受信機とを特に備える。プロセッサは、反射信号を分析することにより、呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上の測定結果を生成するように設けられる。モニタを用いて、音声または視覚指示のいずれかまたは両方により、選択された情報を本システムのローカルまたはリモートユーザに与えてもよい。本システムは、プロセッサに接続された１つ以上の補助センサ、たとえば音響センサ、温度センサ、湿度センサ、および光センサのうち１つ以上をさらに備えてもよい。
【００７７】
別の実施形態において、対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示するための方法は、対象より反射された信号を検知し、反射信号を処理および分析することを特に含む。反射信号はＲＦ信号とすることができる。対象に関連する１つ以上の生理学的パラメータが導出される。この生理学的パラメータは、対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含むことができる。最後に、たとえばディスプレイモニタ上において、選択された導出情報をユーザが利用可能にしてもよい。他の態様においては、生理学的パラメータのうち１つ以上が正常範囲外であると判定された場合に可聴警報音を鳴らしてもよい。このような生理学的パラメータとしては、反射無線信号より導出された呼吸信号を分析することにより得られる無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）などがある。
【００７８】
関連する実施形態において、コンピュータにより読み取り可能な媒体は、コンピュータ上で実行されたときに生体対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示する機能を実行するコンピュータ命令を含み、前記機能は、前記生体対象より反射された信号を処理および分析し、前記生体対象に関連する前記１つ以上の生理学的パラメータを導出し、前記１つ以上の生理学的パラメータは対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含み、選択された導出情報をユーザが利用可能にすることにより実行される。
【００７９】
本実施形態およびさまざまな実施形態の別の態様においては、送信信号に反射信号を乗じることにより得られるベースバンド信号を用いて反射信号を処理および分析してもよい。ベースバンド信号を分類器により分析し、その分類結果に応じて活動カウントを求めてもよい。前記１つ以上の生理学的パラメータを求めるための上記の求められた活動カウント。
【００８０】
〔実験結果〕
本開示の装置、システム、および方法の一適用例は、さまざまな睡眠障害の検知および診断である。
【００８１】
（背景）
アクチメトリは、不眠症、概日性睡眠覚醒障害、および周期性四肢運動などの睡眠障害を診断および監視するための広く受け入れられた技術である。本調査では、高感度非接触生体動作センサについて調べ、アクチメトリ測定により手首アクチメトリと性能を比較した。同時に行った非接触センサおよびアクチウォッチ（登録商標）アクチメトリの記録をベースライン基準として用い、非拘束の家庭環境にて２０人の被験者（１０人は正常、１０人は睡眠障害）のデータコーパスを収集した。データの合計時間は１５１時間であった。非接触センサの信号を３０秒間の時間区分でアクチメトリにマッピングし、アクチウォッチ（登録商標）アクチメトリとの一致レベルを求めた。全２０人の被験者について、感度と特異性はそれぞれ７９％と７５％であった。さらに、呼吸および呼吸変動についても非接触センサにより測定できることが示された。本調査の結果によれば、非接触センサは、睡眠検査のための診断およびスクリーニングの手段として、手首アクチメトリよりも利便性の高い代替手段であることが示された。またさらに、非接触センサは呼吸変動を測定できるため、それを用いて睡眠時無呼吸や慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ：chronic obstructive pulmonary disease）により引き起こされる睡眠時の呼吸障害をスクリーニングすることができる。
【００８２】
睡眠の評価は、多様な信号に基づいて行うことができる。その信号の既存の測定方法には、睡眠ポリグラフィ（ＰＳＧ：polysomnography）、アクチグラフィ、および睡眠日誌などがある。ＰＳＧは、睡眠評価の「ゴールドスタンダード」ではあるものの、用途によっては実用的でない場合もあり、特に家庭での使用には向かない。この方法は、侵襲的かつ高価となりうる。
【００８３】
アクチメトリは、過去２５年間に開発された成熟技術である。アクチメータは、数日間、数週間、あるいはさらに長い期間にわたり継続的に動作データを記録する着用可能な動作検知およびデータ記録機器である。アクチメトリモニタは、通常、利き手でない方の手首、利き脚でない方の脚、あるいは場合によっては胴体に配置される。デジタル化されたアクチメトリ信号はコンピュータ上で処理され、不眠症、概日性睡眠覚醒障害、および周期性四肢運動（ＰＬＭ）などの睡眠障害の診断および監視に用いることができる。アクチグラフィは、睡眠障害の診断において完全なＰＳＧ検査ほどの信頼性はないとされているが、長期間にわたり継続的に記録を行うのに適しており、その利便性と低コストゆえ、非常に有用なスクリーニング機器である。この方法は、患者の睡眠日誌よりも信頼性があるとされている。
【００８４】
ここで従来のアクチメトリ技術について簡単に説明する。高感度線形加速度計を用いて動作が捕捉される。その動作はバンドパスフィルタリングされる（一般的には０．２５〜２‐３Ｈｚ）。これにより、非常に遅い動作と、悪寒や不随意性の震えなどの人間の速い動作とが除去される。人間の随意的な動作が３〜４Ｈｚを超えることはまれである。
【００８５】
動作はアナログ電気信号に変換され、デジタル化される。動作カウントは、時間区分において蓄積され、その長さは通常ユーザにより設定可能である。アナログ信号は、ａ）しきい値を超えた時間、ｂ）ゼロ交差回数、ｃ）デジタル積分の３つの方法でデジタル化できる。しきい値を超えた時間による方法では、その時間区分内にアナログ信号が所定のしきい値を超えた時間が蓄積される。しきい値の一例は０．２ｇ（ｇ＝９．８ｍ／ｓ２）である。この方法については、（ａ）しきい値を超えた信号振幅は無視されるため飽和効果がある、（ｂ）動作加速度は測定されないという２つの問題がある。
【００８６】
ゼロ交差法では、ある時間区分においてアクチメトリ信号レベルがゼロ線を交差した回数がカウントされる。この方法については、（ａ）動作振幅が捕捉されない、（ｂ）動作加速度が測定されない、（ｃ）高周波のアーチファクトのため適切でない大きなカウント値に左右されるという３つの問題がある。デジタル積分法では、アナログアクチメトリ信号が高いレートでサンプリングされる。ついで、曲線下の面積が算出される。振幅と加速度の両方の情報が捕捉される。デジタル積分法は、動作を特定する上でしきい値を超えた時間による方法およびゼロ交差法に勝ることがわかっている。
【００８７】
アクチグラフィはカウントとして記録されることが多いが、ここで強調すべき重要な点は、ハードウェア機器やアクチメトリアルゴリズムが異なる場合、同じアクチメトリに対して全く異なったカウントが算出される可能性があるということである。したがって、アクチウォッチ（登録商標）アクチグラフィと非接触センサより導出されたアクチメトリとを直接比較することは困難である。別の方法として、アクチメトリの時間軸上の位置の比較がある。これにより、偽陽性と偽陰性とを捕捉することができる。
【００８８】
非接触レーダ技術センサは、呼吸、動作、および心信号を非侵襲的に監視することができる。非接触センサは、１）被験者と接触しない、２）センサのコストがきわめて低い、３）非常に携帯しやすいセンサであるという点で既存の技術より優れている。
【００８９】
（方法）
１２人の女性と８人の男性からなる平均年齢４６．７歳（ＳＤ２１．３）の２０人の被験者について、アクチメトリおよび非接触センサによる同時記録を行った。被験者のうち９人は健康と分類された。他の１１人の被験者については、６人が重度の睡眠時無呼吸、２人が中程度の睡眠時無呼吸、１人がＣＯＰＤ、１人が小児肥満、１人が不眠症であった。記録は、医師の監督の下、非拘束の家庭環境にて行った。
【００９０】
【表１】
2009538720.tif 000007
【００９１】
（アクチメータ（アクチウォッチ（登録商標）））
アクチウォッチ（Mini Mitter Companyの登録商標）は、本調査において活動カウントのベースラインとして用いる長期間活動監視機器である。この機器はコードレスで、近接ＲＦリンクを介してパソコンにデータを転送する。アクチウォッチ（登録商標）は、２平面における加速度を検知可能なセンサを内蔵している。このセンサは、０．０１ｇまで感知し、動作の程度と速度を統合してさまざまな振幅の電流を生成する。速度と動作の程度が増加すると、より高い電圧が発生する。この信号がウォッチにより変換され、活動カウントとして記憶される。最大サンプリングレートは３２Ｈｚである。本調査では、利き手でない方の手首にウォッチを配置し、１５秒間隔（時間区分）での活動カウント数を記録するように設定した。
【００９２】
（非接触センサ）
本調査で用いた非接触センサは、最大および最小範囲の両方を限定する変調システムを用いた５．８ＧＨｚドップラーレーダを利用したマルチチャネル生体動作センサである。直交動作により、範囲依存性の検知空値が除去される。ベースバンド同位相（Ｉ）および直交（Ｑ）信号は、帯域幅（０．０５〜１．６）Ｈｚおよび（１〜５）Ｈｚのアナログアクティブフィルタによりフィルタリングした。放射電力は非常に低く１０ｍＷ未満である。
【００９３】
（非接触センサデータロガー）
本調査で用いた非接触生体動作ロガーの設計は、使用上の利便性、軽量、携帯性、安価、低使用電力、非侵襲、そして数日間あるいは数週間にわたる記録容量といった既存のアクチメータの長所のいくつかを備えている。BiancaMed Ltd.製のデータロガーは、上述の特徴をすべて備えており、電力または電池で駆動可能である。この機器は独立型であり、内蔵の非接触センサからのデータは、分析するためのパソコンに容易に転送できるようＳＤフラッシュカードに記録される。デジタルカメラに用いられるような標準の汎用ＳＤカード（４ＧＢまで）を用いて、数週間にわたり継続的に記録が可能である。この機器には独立の電池駆動のクロックが内蔵され、これにより動作データに正確な時間情報がタグ付けされ、１０ビットの分解能、５０Ｈｚでセンサチャネルがデジタル化される。ユーザは、ベッドから１メートル以内、マットレスより０．２５〜０．５メートル高いところに、被験者の胴体に向けてデータロガーを配置する。動作の検知（アクチメトリ）においては、ロガーの位置付けは重要でないことがわかっている。呼吸の検知の場合、データロガーは位置付けにより敏感であるが、上記の範囲内に配置すれば良好な信号が得られることが実験で示されている。
【００９４】
（非接触からアクチメトリへのマッピング）
呼吸分析では上記ＩおよびＱチャネルを合成したが、アクチメトリデータの場合は一方のチャネルのみ（ＩとＱのいずれか）を用いれば十分である。非接触センサからアクチメトリへのマッピングは以下のように行われる。
１）第一段階は、通過帯域（１．５、４．６）Ｈｚ、阻止帯域（０．７、４．９）Ｈｚ、通過帯域３ｄＢ、阻止帯域減衰量５０ｄＢのデジタルバンドパスフィルタであり、７次バターワースフィルタにより行われる。このフィルタにより呼吸周波数が減衰され、それにより動作周波数が強調される。
２）ついで、ソートフィルタにより呼吸信号を除去する。
３）最後に、信号をしきい値処理し、それを合計して非重複２秒ビンとし、アクチメトリカウントを得る。ついで上記２秒時間区分を適切な時間区分にダウンサンプリングし、手首アクチメトリと比較することができる。
【００９５】
アクチウォッチ（登録商標）とデータロガーとでクロックずれが異なるため、アクチメトリおよび非接触センサ記録を手作業で整合させた。整合後、同時に記録されたデータだけを保持するように信号を切断した。整合、切断された記録の各セットの時間が表１に示されている。全２０個の記録について、平均時間は７．５３時間、合計時間は１５１時間であった。
【００９６】
（性能指標）
性能指標は時間区分に基づく。アクチウォッチ（登録商標）と非接触アクチメトリの両方について、アクチメトリカウントを合計し３０秒の時間区分とした。各時間区分について、１を超えるカウントは１に量子化され、量子化されたアクチウォッチ（登録商標）および非接触センサのカウントは、たとえばアクチメトリの振幅でなく、活動の時間軸上の位置の精度について比較される。表２は、参照時間区分（アクチウォッチ（登録商標）アクチメトリ）と非接触アクチメトリ時間区分とを比較した場合の４つの可能な状態を示している。ＴＮ、ＦＮ、ＦＰ、ＴＰは、それぞれ真陰性、偽陰性、偽陽性、真陽性を表している。感度（アクチメトリで検知のあった時間区分が非接触アクチメトリマッピングにより検知される確率）は以下のように定義される。
【数５】
2009538720.tif 000008
特異性（アクチメトリで検知のなかった時間区分が非接触アクチメトリマッピングでも同様に表示される確率）は以下のように定義される。
【数６】
2009538720.tif 000009
【００９７】
【表２】
2009538720.tif 000010
【００９８】
（結果）
図１４は、信号を整合、切断した記録番号２の非接触センサ記録（上軸）および下軸にアクチメトリ記録の実験結果を示し、中軸はアクチウォッチ（登録商標）アクチメトリにマッピングした非接触信号を示している。図１４より、時間軸上の位置および振幅について、非接触およびアクチウォッチ（登録商標）アクチメトリが非常によく一致していることがわかる。表３は、非接触およびアクチウォッチ（登録商標）アクチメトリの２０人の比較対象のそれぞれについての感度および特異性を示している。
【００９９】
【表３】
2009538720.tif 000011
【０１００】
（考察）
全２０人の被験者について、感度と特異性はそれぞれ７９％と７５％であった。非接触センサは全身の動作を監視するため、利き手でない方の手首に装着した単独のアクチウォッチ（登録商標）より多くの動作が記録される。特異性がより低いのはこのことにより説明できる。このセンサはまた、非常に信頼性が高く、利便性に優れ、非侵襲的であることがわかった。信号品質や装置の設置に関して問題はなかった。センサに睡眠を妨げられたと報告する被験者はいなかった。本調査の結果によれば、非接触センサによりアクチメトリを確実に求められることがわかった。したがって、アクチメトリに基づく既存の睡眠アルゴリズムを非接触でのアクチメトリデータに利用し、睡眠効率などを概算することができる。本調査では完全ＰＳＧを行わなかったため、専門家による注釈つきのＥＥＧに基づく睡眠段階の分類は得られなかった。
【０１０１】
専門家による睡眠段階の分類がなかったため、ここではアクチウォッチ（登録商標）および非接触アクチメトリにより得られる睡眠効率の比較は行わなかった。結果によれば、たとえば終夜の非接触センサ信号のスペクトログラム（図示しない）や０．３Ｈｚ前後の呼吸頻度（毎分１８呼吸）が容易に確認できるなど、非接触センサにより呼吸信号を確実に測定できることがわかった。さらに、中程度の睡眠時無呼吸の被験者から得られるサンプル非接触呼吸信号より、呼吸信号の変動において無呼吸があることを示す証拠が得られ、本開示の装置、システム、および方法がアクチメータとしてだけでなく睡眠時無呼吸やＣＯＰＤなどで発生する睡眠中の呼吸障害の自動スクリーニングにも利用できることがわかった。
【０１０２】
（結論）
以上のように、非接触でのアクチグラフィにより従来の手首アクチグラフィと同等の情報が得られることが一適用例において実証された。また、非接触生体動作センサはより豊かな生理情報源である。アクチグラフィが単一のモダリティの信号であるのに対し、非接触生体動作センサではアクチグラフィと呼吸情報の両方が得られる。非接触センサはまた、利便性が高く非侵襲的であることがわかった。以上はＲＦ信号を用いての実証であったが、超音波、赤外線、可視光などの他の種類の信号を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
本開示の装置、システム、および方法は、呼吸や心活動などの人間または他の生体対象の生理学的徴候を非侵襲的かつ非接触で監視および分析するのに有用である。本開示はまた、睡眠監視、ストレス監視、健康監視、侵入者検知、物理的安全においても用途がある。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年2月2日(2009.2.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体対象の呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち１つ以上を検知、分析、および表示するのに有用な装置であって、
前記対象より反射された信号を前記対象との物理的接触または機械的結合なしに分析し、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち前記１つ以上の測定結果を導出するように構成されたプロセッサと、
前記分析および導出された測定結果を前記装置のローカルまたはリモートユーザに与えるように構成されたディスプレイと
を備える装置。
【請求項２】
前記プロセッサに接続され、前記対象より反射された前記信号を受信するように設けられたセンサをさらに備える請求項１の装置。
【請求項３】
前記センサおよび前記プロセッサは、ともに前記対象との直接的または間接的な物理的接触なしに作動するように設けられた請求項２の装置。
【請求項４】
前記反射信号は、前記装置とともに設けられた送信機により生成される請求項１の装置。
【請求項５】
前記送信機は、前記生体対象に使用可能な無線周波数（ＲＦ）エネルギー信号を生成するように構成された請求項４の装置。
【請求項６】
前記反射信号に送信信号を乗じ、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち前記１つ以上を示すベースバンド信号を出力するように設けられた乗算回路をさらに備える請求項１の装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記ベースバンド信号のエネルギーエンベロープのピークを特定することにより前記対象の身体動作期間を識別するように構成された請求項６の装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、単位時間あたりの前記ベースバンド信号のしきい値交差回数をカウントすることにより前記対象の身体動作期間を識別するように構成された請求項６の装置。
【請求項９】
センサをさらに備え、前記プロセッサは前記ベースバンド信号を受信しそれに応じて処理された信号を出力するように構成され、前記プロセッサはさらに前記処理された信号を用いて前記対象の呼吸活動を判別するように構成された請求項６の装置。
【請求項１０】
センサをさらに備え、前記プロセッサは前記センサの出力を受信しそれに応じて処理された信号を出力するように構成され、前記プロセッサはさらに前記処理された信号を用いて前記対象の心活動を判別するように構成された請求項６の装置。
【請求項１１】
前記プロセッサは、ある測定時間区分における前記ベースバンド信号のエネルギーを他の時間区分に対して算出することにより活動カウントを求めるように構成された請求項６の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサは、分類器モデルを実行し、前記ベースバンド信号から導出された呼吸信号より得られた特徴を処理することによりチェーン・ストークス呼吸パターンを特定するように構成された請求項６の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記ベースバンド信号から導出された呼吸信号を処理することにより無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ：Apnoea-Hypopnoea index）を求めるように構成された請求項６の装置。
【請求項１４】
前記ＡＨＩは、導出された呼吸作用パラメータのみにより求められる請求項１３の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記ベースバンド信号から導出された動作信号の分析により前記対象の睡眠状態を求めるように構成された請求項１の装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、分類器モデルを実行し、前記分類器モデルより与えられた動作信号、呼吸信号、および心信号のうち１つ以上を組み合わせて睡眠状態を求めるように構成された請求項１の装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記対象の呼吸および動作活動がある期間にわたり所定のしきい値を下回ったと判定することにより中枢性無呼吸状態を識別するように構成された請求項１の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、導出された呼吸頻度を既存の呼吸測定結果のセットと比較することにより前記対象の呼吸窮迫状態を識別するように構成された請求項１の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサにより求められた前記対象の睡眠状態をユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサにより求められた前記対象の呼吸パラメータをユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサにより求められた前記対象の身体動作をユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサにより求められた前記対象の心拍数をユーザに知らせる視覚指示器をさらに備える請求項１の装置。
【請求項２３】
前記対象より反射された前記信号は無線周波数（ＲＦ）信号を含む請求項１の装置。
【請求項２４】
生体対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を測定、分析、および表示するためのシステムであって、
前記対象に向けて無線周波数（ＲＦ）信号を伝播させるように構成された送信装置と、
前記対象より反射されたＲＦ信号を受信し、前記伝播ＲＦ信号と前記反射ＲＦ信号との間の位相差を求めるように設けられた受信機と、
前記位相差を分析することにより、呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上の測定結果を生成するように設けられたプロセッサと、
音声または視覚指示のいずれかまたは両方により、選択された情報を前記システムのローカルまたはリモートユーザに与えるモニタとを備えるシステム。
【請求項２５】
前記プロセッサに接続された少なくとも１つの補助センサをさらに備える請求項２４のシステム。
【請求項２６】
前記少なくとも１つの補助センサは、音響センサ、温度センサ、湿度センサ、および光センサのうち１つ以上を含む請求項２５のシステム。
【請求項２７】
生体対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示するための方法であって、
前記生体対象より反射された信号を検知し、
前記生体対象より反射された前記信号に対する位相差を求めることにより、前記反射信号を処理および分析し、
前記生体対象に関連する前記１つ以上の生理学的パラメータを導出し、前記１つ以上の生理学的パラメータは対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含み、
選択された導出情報をユーザが利用可能にすることを含む方法。
【請求項２８】
前記可能にする工程は、前記選択された導出情報をモニタ上に表示することを含む請求項２７の方法。
【請求項２９】
前記１つ以上の生理学的パラメータのうち１つ以上が正常範囲外であると判定された場合に可聴警報音を鳴らすことをさらに含む請求項２７の方法。
【請求項３０】
前記生理学的パラメータは、前記反射無線信号より導出された呼吸信号を分析することにより得られる無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）を含む請求項２７の方法。
【請求項３１】
前記反射信号の前記処理および分析は、送信信号に前記反射信号を乗じることによりベースバンド信号を得ることを含む請求項２７の方法。
【請求項３２】
前記ベースバンド信号を分類器により分析し、分類結果に応じて活動カウントを求めることをさらに含む請求項３１の方法。
【請求項３３】
前記求められた活動カウントを用いて前記１つ以上の生理学的パラメータを求めることをさらに含む請求項３２の方法。
【請求項３４】
前記検知工程は、無線周波数（ＲＦ）信号を検知することを含む請求項２７の装置。
【請求項３５】
コンピュータ上で実行されたときに生体対象の１つ以上の生理学的パラメータを測定、分析、および表示する機能を実行するコンピュータ命令を含む、コンピュータにより読み取り可能な媒体であって、前記機能は、
前記生体対象より反射された信号に対する位相差を求めることにより前記反射信号を処理および分析し、
前記生体対象に関連する前記１つ以上の生理学的パラメータを導出し、前記１つ以上の生理学的パラメータは対象の呼吸パラメータ、心活動、および身体動作または機能のうち１つ以上を含み、
選択された導出情報をユーザが利用可能にすることにより実行されるコンピュータにより読み取り可能な媒体。
【請求項３６】
前記プロセッサは、前記対象より反射された前記信号に対する位相差を求め、それより前記測定結果のうち１つ以上を導出するように構成された請求項１の装置。
【請求項３７】
生体対象の呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち１つ以上を検知、分析、および表示するのに有用な装置であって、
前記対象より反射された信号を分析し、それより呼吸、心活動、および身体機能または動作のうち前記１つ以上の測定結果を導出するように構成され、前記対象より反射された前記信号に対する位相差を求めることにより前記測定結果のうち１つ以上を導出するプロセッサと、
前記分析および導出された測定結果を前記装置のローカルまたはリモートユーザに与えるように構成されたディスプレイと
を備える装置。
【国際調査報告】
2009538720.tif 000026