(57)【要約】【課題】  被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供する。【解決手段】  被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、呼吸数と心拍数とイビキから特徴的要因を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段とで構成した。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、前回の呼吸動振幅により２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた呼吸動振動数と、前回の心拍数より２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた心拍数と、および少なくとも５秒間で所定値以上のイビキ数を特徴的要因として備えたイビキ数を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段を備えたことを特徴とする睡眠時無呼吸症候群の測定装置。
【請求項２】
請求項１において、前記判定手段は、前記特徴的要因数に応じて、睡眠時の無呼吸症候群の度合いを出力することを特徴とする睡眠時無呼吸症候群の測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体にセンサーを直接取り付けない無拘束状態で睡眠時無呼吸症候群判定する睡眠時無呼吸症候群の測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、特許文献１に開示されているように、生体信号を無拘束状態で呼吸センサーを用いて、無呼吸症候群の判定する装置がある。
【０００３】
特許文献２には、心拍数または脈拍数などの生体情報を計測して、生体情報の時系列の時間変化の増減傾向を表すトレンド曲線を算出することによって睡眠状態を判定する方法が記載されている。
【０００４】
特許文献３には、心臓電位、呼吸音、いびき、血液の酸素飽和度、体位を検出することによって睡眠無呼吸症候群を測定する移動装置が記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−１３１４２１号公報
【特許文献２】特開２００１−６１８２０号公報
【特許文献３】特開平５−２０００３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
呼吸センサーのみの判定では、あるいは他のセンサーの組み合わせによる判定によっても被験者の個人差および構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に対する依存性が有り、装置の性能向上の妨げになっていた。
【０００７】
本発明は、被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、呼吸数と心拍数とイビキから特徴的要因を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段とで構成した。
【０００９】
本発明は、具体的には被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、前回の呼吸動振幅により２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた呼吸動振動数と、前回の心拍数より２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた心拍数と、および少なくとも５秒間で所定値以上のイビキ数を特徴的要因として備えたイビキ数を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段を備えた睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供する。
【００１０】
前記判定手段は、前記特徴的要因数に応じて、睡眠時の無呼吸症候群の度合いを出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
被験者の呼吸数と心拍数とイビキから特徴的要因を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定することにより、被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供できる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【実施例】
【００１３】
本発明の実施例について、以下、図１から図１６の図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施例である睡眠時無呼吸症候群の測定装置１００の全体構成を示す図面である。本実施例では、生体信号の検出は、生体の音として、心拍信号、呼吸信号、イビキ信号を検出することを行っている。生体の血液中の酸素飽和度および生体の動きとして離床、体位転換などを検出し、付加信号として参照できるものとしている。また、利用形態として、病院や介護施設などを想定して、以下説明する。
【００１４】
図１において、睡眠時無呼吸症候群の測定装置１００は、被験者を無拘束で生体信号を検出するエアマット１０を有しており、このエアマット１０には、信号を精度良く検出するために、等間隔に配置された穴１０ａがある。エアマット１０からは、中空チューブ２０を介して、センサ検出部３０に接続されている。センサ検出部３０の信号は、デジタル信号処理装置４０に入力され、デジタル処理により、呼吸数や心拍数などが計算される。
【００１５】
センサ検出部３０は、中空チューブ２０を介して検出する。すなわち、生体の音として、心拍信号、呼吸信号、イビキ信号をマイクロフォン３０ａで検出している。体位の動きは圧力センサ３０ｂで検出する。マイクロフォン３０ａ信号は、増幅器ＯＰＡＭＰ１：４０ａで増幅され音信号４０ｂに、圧力センサ３０ｂ信号は、増幅器ＯＰＡＭＰ２：４０ｈで増幅され、圧力信号４０ｉとして出力される。
【００１６】
音信号４０ｂは、２チャンネルのＡ／Ｄ変換器４０ｃにより、心拍デジタル信号４０ｅと呼吸デジタル信号４０ｆに変換出力される。一方、イビキ音は、従来のバンドパスフィルタ４０ｄでフィルタリングされ、イビキ信号４０ｇとして出力される。
【００１７】
生体の血液中の酸素飽和度は、血液中酸素飽和度センサＳｐＯ２；５０ａにより検出し、この信号はテレメトリ送信器ＴＸ：５０ｂを介して受信器ＲＸ：４０ｌで受診し、血液中酸素飽和度信号４０ｋとして出力される。
【００１８】
以上述べた各信号は組み込み型コンピュータＣＰＵ４０ｊに入力され、ソフトウエアで全てデジタル処理される。ＣＰＵ４０ｊのバス４０ｓには、プログラムを格納するメモリＲＯＭ４０ｍ、計算結果を一時記憶するメモリＲＡＭ４０ｎ、アラーム用通信デバイスＳＩＯ４０ｏ、上位コンピュータとデータ交換する通信デバイスＬＡＮ４０ｑが接続されている。なお、上位コンピュータ（図示省略）は健康管理センターに置かれ、患者データを集中的に管理し、異常監視が行われる。従って、患者はエアマットに横たわっているのみで、心拍数や呼吸数が自動で測定監視ができるので、患者負担が少なく、かつ、高性能な睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供できる。
【００１９】
図２は、本実施例で用いるデジタルフィルタの構成を示したもので、従続構成の２次の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ（Ｂｉｑｕａｄ形式）のブロック構成図である。ここで、Ｚ−１は遅延器、ａ１，ａ２、ｂ０、ｂ１，ｂ２は乗算器、Ｘ［ｎ］は、ｎ時点の入力信号、Ｙ［ｎ］は、ｎ時点の出力信号を示す。なお、差分方程式は図２に示す通りである。このフィルタの方式は高速で、かつ、高精度に演算ができ、また、コンパクトなプログラムサイズであることが特徴である。
【００２０】
図３は、本実施例のフィードバック型デジタルフィルタを説明するための図で、実際には前述の組み込み型コンピュータＣＰＵ４０ｊでソフトウエア的に処理される。A／D変換器４０ｃの心拍信号４０ｅは、まず、デジタルフィルタ処理で心拍成分抽出４０ｊ１０を行う。この結果から心拍数（回／分）を離散フーリエ変換（ＦＦＴ）により算出４０ｊ２０する。心拍数からフィルタ係数を設定４０ｊ３０し、再度、心拍成分抽出を行う。これを絶えず繰り返しながら処理することにより、ノイズが少なく、かつ、安定した心拍数が抽出することができる。
【００２１】
次に、呼吸信号４０ｆは、デジタルフィルタ処理で呼吸成分抽出４０ｊ５０を行う。図２で前述のようにデジタルフィルタ構成は、従続構成にするため、心拍数４０ｊ４０も呼吸成分抽出処理４０ｊ５０に加えている。呼吸成分抽出処理４０ｊ５０の結果から呼吸数（回／分）をＦＦＴにより算出する。ここでも同様に、呼吸数からフィルタ係数を設定４０ｊ７０し、再度、呼吸成分抽出を行う。最後に、心拍・呼吸波形を演算し、および、出力４０ｊ８０する。
【００２２】
図４は、心拍数を求めるフローチャートである。最初に、Ａ／Ｄ変換器のデータを読み込み、このデータを格納する（ステップ４００）。次に、「心拍」のデジタルフィルタ計算処理を行い、処理結果を格納する（ステップ４１０）。次に、ＦＦＴ計算時期かどうか判定し（ステップ４２０）、真であれば、ＦＦＴ計算処理（データ数：５１２個）を行い、心拍数を求める（ステップ４３０）。最後に、このＦＦＴの計算結果から「フィルタ」係数を求め、これを新係数として設定する（ステップ４４０）。デジタルフィルタ係数の推移は、フローチャートの右側のテーブルの通りである。呼吸数を求めるフローチャートも同様な処理により求めることができる。
【００２３】
図５は、心拍数の時間的推移を示したもので、心拍数に応じてフィルタの周波数Ｆ特性の係数が、Ｋ１〜Ｋ４に変化していることを表している。
【００２４】
図６は、デジタルフィルタのゲイン特性を示したもので、係数Ｋ１〜Ｋ４に応じて、周波数特性とゲイン特性が変化していること示している。
【００２５】
以上示したように、本発明のデジタルフィルタ処理は、抽出した心拍数、呼吸数に応じてフィルタ係数を設定しながら繰り返し処理するフィードバック型デジタルフィルタである。
【００２６】
図７は、実際の呼吸数を従来のアナログ処理と本発明のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形である（波形（ａ）〜波形（ｃ）は連続している）。この図で明らかのように、アナログ処理の波形は、ノイズが重畳されているのに対して、デジタル処理は、位相は遅れるものの、きれいに求まっている（呼吸数：１８回／分）。
【００２７】
図８は、実際の心拍数を従来のアナログ処理と本実施例のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形である（波形（ａ）〜波形（ｃ）は連続している）。この図で明らかのように、アナログ処理の波形は、ノイズが重畳されているのに対して、デジタル処理は、位相は遅れるものの、きれいに求まっている（心拍数：９０回／分）。以上述べたようにフィードバック型デジタルフィルタを用いることにより、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に対する依存性を排除した検出が可能である。
【００２８】
図９は、本実施例で検出した、呼吸数と心拍数とイビキと血液中酸素飽和度のデータから睡眠時の無呼吸症候群を判定するための特徴的要因を示すためのタイムチャートを表したものである。判定は連続して特徴要因を検出したときマークし、要因別にＣＰ１〜ＣＰ４がある。心拍数の２％減少が２回連続して発生したらＣＰ２が検出したと判断する。以下、他の要因も同様である。
【００２９】
図１０は、睡眠時無呼吸症候群の特徴的要因の定性的特性を示した図で次のとおりである。１）ＳｐＯ２は無呼吸時に低下し、呼吸を再開すると復帰する。２）心拍数は無呼吸時に減少し、呼吸再開により復帰する。３）呼吸は無呼吸時に小さく、呼吸数が多く、再開により復帰する。４）イビキは無呼吸時に出ない。呼吸再開時に出る。特に、図１０のアンダーラインの部分が睡眠時無呼吸症候群の特徴要因特性である。
【００３０】
図１１は、特徴的要因検出のためのデータテーブルである。５秒経過時刻毎（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、Ｔｎ）に心拍数（回／分）と増減値、呼吸動（１０秒間隔の平均）と増減値、並びにイビキが検出される。
【００３１】
例えば、特徴の数を示すＣＰｎマーク数によって１の場合、無呼吸の程度を“小”に判定すること、２の場合、無呼吸の程度を“中”に判定すること、および３の場合、無呼吸の程度を“大”に判定することを行う。
【００３２】
このように、睡眠時無呼吸症候群の測定装置１００は、前回の呼吸動振幅により２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた呼吸動振動数と、前回の心拍数より２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた心拍数と、および少なくとも５秒間で所定値以上のイビキ数を特徴的要因として備えたイビキ数を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段を備える。
【００３３】
当該判定手段は、前記特徴的要因に応じて、睡眠時の無呼吸症候群の度合いを出力することを行う。
【００３４】
図１２は、睡眠時無呼吸症候群を抽出するための全体フローチャートを示したものである。まず、心拍波形の特徴的要因を検出する（ステップ４５０）。次に呼吸動の特徴的要因を検出する（ステップ４６０）。次に、イビキの特徴的要因を検出する（ステップ４７０）。最後に、特徴的要因検出判定と結果の出力を行う（ステップ４８０）。以上の処理を測定終了時まで繰り返し処理する（ステップ４９０）。
【００３５】
図１３は、心拍波形の特徴的要因検出の詳細フローチャートを示したものである。まず、５秒間の心拍数(回／分)を心拍波形のＦＦＴ処理により算出し、ＨＲｎを求める（ステップ４５０ａ）。次に、前回の心拍数ＨＲｎ−１との変化量（ΔＨＲｎ＝ＨＲｎ  ー  ＨＲｎ−１）を求める（ステップ４５０ｂ）。次に、前回の心拍数より２％以上減少したかどうかを判定し（ステップ４５０ｃ）、もし、真であるならば、前回の心拍数より２％以上減少が２回連続して発生したとき（ステップ４５０ｃで真）、心拍数からの特徴要因を補足（充足）したと判定し、ＣＰ２をマークする（ステップ４５０ｇ）。一方、ステップ４５０ｃの判定で偽ならば、連続減少フラグをクリアする（ステップ４５０ｄ）。また、ステップ４５０ｅの判定で偽ならば、連続減少フラグをセットする（ステップ４５０ｆ）。
【００３６】
図１４は、呼吸動の特徴的要因検出の詳細フローチャートを示したものである。まず、１０秒間の呼吸動振幅EＦｎ−１を求める（ステップ４６０ａ）。次に、前回の呼吸動振幅との変化量（ΔEＦｎ−１＝ EＦｎ−１  ー   EＦｎ−３）を求める（ステップ４６０ｂ）。次に、前回の呼吸動振幅より２％以上減少したかどうかを判定し（ステップ４６０ｃ）、もし、真であるならば、前回の呼吸動より２％以上減少が２回連続して発生したとき（ステップ４６０ｃで真）、呼吸動からの特徴要因を補足したと判定し、ＣＰ３をマークする（ステップ４６０ｇ）。一方、ステップ４６０ｃの判定で偽ならば、連続減少フラグをクリアする（ステップ４６０ｄ）。また、ステップ４６０ｅの判定で偽ならば、連続減少フラグをセットする（ステップ４６０ｆ）。
【００３７】
図１５は、イビキの特徴的要因検出の詳細フローチャートを示したものである。まず、５秒間のイビキの程度ＳＮｎを求める（ステップ４７０ａ）。次に、イビキの程度は、所定値以上かどうか判定し（ステップ４７０ｂ）、もし、真であるならば、イビキ有りカウンタをインクリメント（＋１）する（ステップ４７０ｃ）。そして、イビキ有りカウンタが２回以上のとき（ステップ４７０ｄで真）、イビキからの特徴要因を補足したと判定し、ＣＰ４をマークする（ステップ４７０ｅ）。一方、ステップ４７０ｂ並びにステップ４７０ｄの判定で偽のとき、処理は終了する。
【００３８】
図１６は、特徴的要因検出の判定と結果の出力の詳細フローチャートである。最初に、ＣＰn（ＣＰ２，ＣＰ３、ＣＰ４）のマークありの個数を求める（ステップ４８０ａ）。次に、ＣＰｎマーク数に応じて、無呼吸の程度を求める。すなわち、ＣＰｎマーク数が“０”は、無呼吸の程度なしであり、ＣＰｎマーク数が“１”は無呼吸の程度が“小”とし（ステップ４８０ｃ）、ＣＰｎマーク数が“２”は無呼吸の程度が“中”とし（ステップ４８０ｄ）、ＣＰｎマーク数が“３”は無呼吸の程度が“大”と設定する（ステップ４８０ｅ）。次に、ＣＰｎの要因、検出時刻を格納し、更に、無呼吸有りの出力処理実行する（ステップ４８０ｆ）。最後に、次の処理のために、ＣＰｎマークをクリアする（ステップ４８０ｇ）。
【００３９】
以上本発明の実施例を述べたが、その他の実施例として、図１６の特徴的要因検出の判定と結果の出力のフローチャートにおいて、血液中酸素飽和度ＳｐＯ２の特徴要因ＣＰ１をカウントして無呼吸検出の精度を向上させてもよい。
【００４０】
このように、本実施例によれば、呼吸数と心拍数とイビキの特徴的要因を検出して睡眠時の無呼吸症候群を判定するため、被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の睡眠時無呼吸症候群の測定装置の全体構成を示す図面。
【図２】本発明で用いるデジタルフィルタの構成図。
【図３】本発明のフィードバック型デジタルフィルタを説明するための図。
【図４】心拍数を求めるフローチャート。
【図５】心拍数の時間的推移図。
【図６】デジタルフィルタのゲイン特性。
【図７】実際の呼吸数を従来のアナログ処理と本発明のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形図。
【図８】実際の心拍数を従来のアナログ処理と本発明のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形図。
【図９】呼吸数と心拍数とイビキと血液中酸素飽和度のデータから睡眠時の無呼吸症候群を判定するための特徴的要因を示すためのタイムチャート。
【図１０】睡眠時無呼吸症候群の特徴的要因を示した図。
【図１１】特徴的要因検出のためのデータテーブル。
【図１２】睡眠時無呼吸症候群を抽出するための全体フローチャート。
【図１３】心拍波形の特徴的要因検出の詳細フローチャート。
【図１４】呼吸動の特徴的要因検出の詳細フローチャート。
【図１５】イビキの特徴的要因検出の詳細フローチャート。
【図１６】特徴的要因検出の判定と結果の出力の詳細フローチャート。
【符号の説明】
【００４２】
１０…エアマット、２０…中空チューブ、３０…センサ検出部、４０…デジタル信号処理装置、５０ａ…血液中酸素飽和度センサ１００…睡眠時無呼吸症候群の測定装置。
【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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【図１５】
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【図１６】
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