(57)【要約】  【課題】  簡便、正確かつ短時間での睡眠時無呼吸症候群の診断手段を提供すること。  【解決手段】  被検者に対し麻酔による人工的短時間睡眠をおこさせ、この被検者の睡眠中の呼吸音を頸部密着型マイクロホンによって検出し、この呼吸音検出によって得られる信号をフィルタ処理した後呼吸終了点検出用閾値未満の呼吸音信号の極小点検出を行ってこの極小点を呼吸終了点とし、この呼吸終了点間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データとして生成して、該呼吸間隔時系列データにおける無呼吸検出用閾値未満の呼吸間隔の総和である無呼吸時間と、全ての呼吸間隔の総和との比から無呼吸率を求め、この無呼吸率によって睡眠時無呼吸症の有無および／または無呼吸症の軽重を判定する。【選択図】  図１４
2006320641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ．被検者に対し麻酔による人工的短時間睡眠を起こさせるステップ、
ｂ．該被検者の睡眠中の呼吸音を頸部密着型マイクロホンによって検出するステップ、
ｃ．該呼吸音検出によって得られる信号をフィルタ処理した後呼吸間隔時系列データを生成するステップ、
ｄ．該呼吸間隔時系列データから無呼吸状態と呼吸状態を識別し、無呼吸状態の時間の総和と、無呼吸状態および呼吸状態全ての状態の時間の総和との比から無呼吸率を求めるステップ、
ｅ．該無呼吸率に基づいて睡眠時無呼吸症の有無および／または無呼吸症の程度を判定するステップ
ｆ．とを有することを特徴とする麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システム。
【請求項２】
ａ．被検者に対し麻酔による人工的短時間睡眠を起こさせるステップ、
ｂ．該被検者の睡眠中の呼吸音を頸部密着型マイクロホンによって検出するステップ、
ｃ．該呼吸音検出によって得られる信号をフィルタ処理した後呼吸終了点検出用閾値未満の呼吸音信号の極小点検出を行って該極小点を呼吸終了点とし、該呼吸終了点間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データとして生成するステップ、
ｄ．前記呼吸間隔時系列データにおける無呼吸検出用閾値未満の呼吸間隔の総和である無呼吸時間と、全ての呼吸間隔の総和との比から無呼吸率を求めるステップ、
ｅ．該無呼吸率に基づいて睡眠時無呼吸症の有無および／または無呼吸症の程度を判定するステップ
ｆ．とを有することを特徴とする麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システム。
【請求項３】
ａ．被検者に対し麻酔による人工的短時間睡眠を起こさせるステップ、
ｂ．該被検者の睡眠中の呼吸音を頸部密着型マイクロホンによって検出するステップ、
ｃ．該呼吸音検出によって得られる信号をフィルタ処理した後呼吸終了点検出用閾値未満の呼吸音信号の極小点検出を行って該極小点を呼吸終了点とし、該呼吸終了点間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データとして生成するステップ、
ｄ．前記呼吸間隔時系列データにおける無呼吸検出用閾値未満の呼吸間隔の総和である無呼吸時間と、全ての呼吸間隔の総和との比から無呼吸率を求めるステップ、
ｅ．該無呼吸率に基づいて睡眠時無呼吸症の有無および／または無呼吸症の程度を判定するステップ
ｆ．呼吸間隔時系列データ、カオス処理手法による呼吸間隔時系列データのアトラクタ、および無呼吸率を表示するステップ、
ｇ．とを有することを特徴とする麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検者に麻酔による人工的短時間睡眠を起こさせ、この被検者の睡眠中の呼吸音を解析することによって睡眠時無呼吸症の有無および／または軽重を定量的に判定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時無呼吸症候群（Sleep Apnea Syndrome：ＳＡＳ）は、睡眠中に断続的に無呼吸を繰り返し、日中傾眠などの症状を呈する疾患である。ＳＡＳには呼吸を司る中枢に異常を来し無呼吸になる中枢型と、睡眠中に上気道が塞がる閉塞型とがある。ＳＡＳの多くは閉塞型である。
【０００３】
ＳＡＳになると無呼吸の度毎に睡眠が中断し、本人自身が気付かない脳波上の覚醒が何回となく起き、熟睡できなくなる。而して、この疾患をもつ者は、日中にだるさ、眠気を感じ仕事の能率が落ちるのみならず、交通事故や労災を惹起する危険性を有する。また、無呼吸により血中酸素濃度が低下し、脳や心臓などへ悪影響を及ぼして脳卒中や心臓病、高血圧症などを起こしやすくなる。さらに、無呼吸の程度がひどくなると、生命にも影響することがわかってきた。日本の無呼吸患者は成人の５％、２００万人の潜在患者がおり、治療を要する患者数は３０万人ともいわれている。
【０００４】
ＳＡＳ判定には、病院で行われる精密診断として、ポリソムノグラフィー（Polysomnography：ＰＳＧ）を用いて様々な生体信号を同時記録しそれを解析する方法がある。ＰＳＧによって計測される生体信号は、脳波、眼電図、筋電図、足の動き、腹の動き、胸の動き、いびき、呼吸、血中酸素飽和度など多岐に亘っている。ＰＳＧによる精密診断には、終夜に亘る医師の監視、多数のセンサーの取り付け、１２時間にも及ぶ検査時間を要するなどさまざまな問題がある。一方、簡易診断法としてパルスオキシメータによる測定法がある。この方法は、体動や末梢血流の影響を受けやすく、酸素飽和度の低下が少ない軽度の睡眠時無呼吸症候群の診断には問題がある。
【０００５】
ＳＡＳ診断に関して、心臓電位を走査しかつａ）心臓電位に基づいて心拍度数を検出するための器具、ｂ）呼吸音及びｃ）いびき音を検出するための器具および短い時間間隔についてその都度検出された前記生理学的パラメータの多数の組をコード化された形で記憶するための器具を有する、患者の生理学的パラメータを検出しかつ記憶するための移動装置において、さらに、ｄ）血液の酸素飽和度およびｅ）体位を検出しかつコード化された形で記憶するための器具を有する点によって特徴づけられる睡眠時無呼吸症候群の通院認知及び診断のために患者の生理学的パラメータを検出しかつ記憶するための移動装置が既知である（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平０５−２０００３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記先行技術によるときは、患者の手足や腹部、胸部など多岐に亘る箇所に複数（２０箇以上）の異なったセンサーを取り付けて検査をしなければならない。このため、医師から患者への検査のための説明や指導も複雑をきわめていた。また、このようにして収集された検査結果を異なる専門の医師が解析する必要があり、しかも、最終的にはこの異なる専門の医師の解析結果を持ち寄って、睡眠時無呼吸症候群であるか否かの結論を出さねばならなかった。
【０００７】
而して、交通機関における運転・操縦業務や原子力発電所等重要施設における監視業務などに従事する人の適性検査にも応用できる、短時間で高精度かつ安価な睡眠時無呼吸症候群の診断手段が望まれているが、簡便、正確かつ短時間での睡眠時無呼吸症候群の診断手段は確立されていなかった。本発明は、従来技術における問題を解決し、簡便、正確かつ短時間での睡眠時無呼吸症候群の診断手段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】
【０００８】
上記課題を解決するための本発明は、ａ．被検者に対し麻酔による人工的短時間睡眠を起こさせるステップ、
ｂ．該被検者の睡眠中の呼吸音を頸部密着型マイクロホンによって検出するステップ、
ｃ．該呼吸音検出によって得られる信号をフィルタ処理した後呼吸間隔時系列データを生成するステップ、
ｄ．該呼吸間隔時系列データから無呼吸状態と呼吸状態を識別し、無呼吸状態の時間の総和と、無呼吸状態および呼吸状態全ての状態の時間の総和との比から無呼吸率を求めるステップ、
ｅ．該無呼吸率に基づいて睡眠時無呼吸症の有無および／または無呼吸症の程度を判定するステップ
ｆ．とを有する麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システムである。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、ａ．被検者に対し麻酔による人工的短時間睡眠を起こさせるステップ、
ｂ．該被検者の睡眠中の呼吸音を頸部密着型マイクロホンによって検出するステップ、
ｃ．該呼吸音検出によって得られる信号をフィルタ処理した後呼吸終了点検出用閾値未満の呼吸音信号の極小点検出を行って該極小点を呼吸終了点とし、該呼吸終了点間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データとして生成するステップ、
ｄ．前記呼吸間隔時系列データにおける無呼吸検出用閾値未満の呼吸間隔の総和である無呼吸時間と、全ての呼吸間隔の総和との比から無呼吸率を求めるステップ、
ｅ．該無呼吸率に基づいて睡眠時無呼吸症の有無および／または無呼吸症の程度を判定するステップ
ｆ．とを有する麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システムである。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明に、呼吸間隔時系列データ、カオス処理手法による呼吸間隔時系列データのアトラクタ、および無呼吸率を表示するステップが付加された麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ポリソムノグラフィーによるＳＡＳ判定に比し、検査時間が圧倒的に短縮される。即ち、ポリソムノグラフィーによる場合、終夜に亘る医師の監視、多数のセンサーの取り付け、１２時間に及ぶ検査時間を要するのに対し、本発明による場合、１人の患者に対する検査説明から検査終了までの時間は１時間未満であり、少なくとも１／１２に短縮される。また、検査費用も格段に安くなる。
【００１２】
さらに、頸部密着型マイクロホンにより直接的に睡眠時の呼吸音を測定するので、外部の雑音を気にする必要がなく、正確な解析が可能となる。また、無呼吸率を数値で表現し、呼吸間隔データを時系列とアトラクタで表示するため簡便、正確かつ短時間で客観的なＳＡＳ評価が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、麻酔を施した患者のうちのある割合の者が発現する睡眠パターンがＳＡＳ患者の睡眠パターンに酷似しているという発明者らの知見に基づいている。而して、麻酔による人工的短時間睡眠中にＳＡＳ患者特有の睡眠パターンを示した患者のＳＡＳ疾患履歴を調査した処、顕著な一致度（対応）を示した。そこで、発明者らは、麻酔による人工的短時間睡眠を被検者に起こさせることで、高精度でのＳＡＳ診断が可能であるとの確信を得た。
【００１４】
後述する実施例においては、麻酔剤としてプロポフォールを用いたが、ニューロステロイド系のものやアルファキサロンも用い得る。但し、アルファキサロンは基剤（溶剤）にアレルギー発現性のものがあるので、アレルギー発現性のない基剤（溶剤）のものを選択する必要がある。また、これらに限ることなく、代謝されやすい麻酔薬、鎮静剤や血液ガス分配比が低い吸入麻酔薬なども用いることができる。
【００１５】
次いで、睡眠時無呼吸症候群の検出・評価のための検出パラメータとして、いびき音を含む睡眠中の呼吸音を測定することとした。睡眠中の呼吸音の検出には、頸部密着（バンド、金具または貼着）型マイクロホンを好適に用いることができる。頸部密着型マイクロホンを用いることにより直接的に呼吸音を測定することとなり、外部の雑音を気にする必要がなく、正確な解析を可能ならしめる信号を得ることができる。
【００１６】
得られる信号は、１０分間の測定で２０００万箇〜３０００万箇と膨大で実用的でなくまた、いびきや呼吸音はせいぜい数百Ｈｚである処から、５００Ｈｚに変換したデータを用いる。こうすることによって、２０万箇〜３０万箇のデータ数となる。
【００１７】
処で、前記のようにして得られる呼吸音データは非常にノイジーであるため、信号にフィルタ処理を施す。５００Ｈｚに変換された呼吸音データはバイポーラ（正負）であるため、負のデータを絶対値に変換し、包絡線処理、移動平均処理を繰り返すフィルタ処理を施す。
【００１８】
フィルタ処理が施された呼吸音データ中には、明らかないびきや呼吸音、不明瞭ないびきや呼吸音、呼吸停止が混在している。これらを正確に検出することは容易ではない。本発明においては、呼吸終了点を検出し、この呼吸終了点の間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データを生成し、この呼吸間隔時系列データに基づいて呼吸状態と無呼吸状態を識別する。即ち、いびきや呼吸中は呼吸間隔（呼吸終了点間隔）が広く、無呼吸時には呼吸間隔が狭い。而して、ある呼吸間隔（呼吸終了点間隔）を無呼吸検出用閾値として、この無呼吸検出用閾値よりも狭い呼吸間隔の場合を無呼吸状態とし、無呼吸検出用閾値よりも広い呼吸間隔の場合を呼吸状態として、呼吸状態と無呼吸状態とを識別する。
【００１９】
次いで、無呼吸検出用閾値未満の呼吸間隔の総和を無呼吸状態の時間として算出するとともに、全ての呼吸間隔の総和との比を無呼吸率として演算算出し、それに基づいて睡眠時無呼吸症の有無および／または軽重を判定する。
【実施例】
【００２０】
被検者として、健常者（被検者１）および顕著なＳＡＳ患者（被検者２）を各１名宛選び、データ採取、解析対象者とした。これら被検者の臨床的特徴を表１に示す。人工的短時間睡眠を被検者に起こさせるために、麻酔剤としてプロポフォール使用した。人工的な就眠状態は、麻酔剤を２ｍｇ／ｋｇ／ｈｒで起こさせ得る。勿論、被検者によってこの量は変化する。この実施例においては、血中濃度：２μｇ／ｍｌをターゲットとして麻酔剤の投与を行った。この実施例において、舌根沈下はなく、睡眠時の呼吸音測定が可能であった。睡眠中の呼吸音を測定すべく、頸部密着（貼着）型マイクロホンを甲状軟骨の正中より左側２ｃｍ外側の位置に装着した。被検者には５ｃｍ高さの枕を使用してもらい、頸部を屈曲させないようにした。
【００２１】
【表１】
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【００２２】
被検者１は４８ｋＨｚ、被検者２は３６ｋＨｚのサンプリング周期で、頸部密着（貼着）型マイクロホンによって、いびきを含む呼吸音を１０分間測定した。しかし、このままでは、被検者１のデータは２８，８００，０００箇、被検者２のデータは１９，２００，０００箇となり、通常のＰＣ（Personal Computer）による解析には、データ数が膨大に過ぎて実用的ではない。而して、いびきや呼吸音はせいぜい数百Ｈｚであるので、呼吸音の解析には５００Ｈｚに変換したデータを用いた。
【００２３】
図１に被検者１の、図２に被検者２の、呼吸音測定開始から１分間毎の解析対象データを示す。  図１の（１）乃至（１０）の各区間を見ると、（８）７分−８分の区間で無呼吸が見られるが、区間によって呼吸信号（音圧）レベルの相異はあるものの、ほぼ全区間で睡眠中の呼吸が見られる。一方、図２の（１）乃至（１０）の各区間を見ると、１６ビットバイポーラＡ／Ｄ変換器のフルレンジと思われる非常に高い音圧レベルの呼吸音（強烈ないびき）が見られる一方で、かなりの時間無呼吸状態が続いている。
【００２４】
次に、被検者１のパワースペクトル解析結果を図３に、被検者２のパワースペクトル解析結果を図４に示す。被検者１の解析対象データ図１と図３を対応づけて見ると、無呼吸があると想定される  図１（８）７分−８分の区間のパワースペクトル解析処理結果である図３（８）７分−８分は、他の区間のパワースペクトル解析結果図と比較して、特徴的な差異が見られない。
【００２５】
これに対し被検者２の解析対象データ図２と図４を対応づけて見ると、図２における区間（３）、（７）、および（１０）は全区間無呼吸で、これに対応する図４における区間（３）、（７）、および（１０）は、他区間に比しパワーレベルに差が現れている。しかし、両被検者のパワースペクトル解析図は非常にノイジーで、１／ｆゆらぎや特定周波数によって無呼吸の有無を判定することは困難である。
【００２６】
そこで本発明においては、呼吸音測定データにフィルタ処理を施した後、呼吸終了点検出を行いこの呼吸終了点の間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データを生成する。先ず、呼吸音測定データのフィルタ処理は、この実施例においては、図５に示すステップで施される。即ち、呼吸音測定データを５００Ｈｚサンプリングへ変換した後、バイポーラ（正、負）データにおける負のデータを正の値に変換し、包絡線処理、移動平均処理を施した後、出力する。図１、図２に示す、睡眠時の呼吸音測定データをフィルタ処理した結果を、被検者１のものを図６に、被検者２のものを図７に示す。
【００２７】
図６、図７に示すフィルタ処理後の睡眠時呼吸音データには、明らかないびきや呼吸、不明瞭ないびきや呼吸、呼吸停止が混在しており、これらを正確に検出することはできない。そこで本発明においては、図８に示す処理ステップによって、呼吸間隔時系列データを生成する。即ち、図６、図７に示すフィルタ処理後の睡眠時呼吸音データにおいて、呼吸終了点検出用閾値、この実施例においては、図６、図７に示す呼吸音波形におけるdegree２００未満の呼吸音信号の極小点を呼吸終了点とする。この呼吸終了点の間隔を呼吸間隔とする。
【００２８】
呼吸間隔（呼吸終了点間隔）を、被検者１のものを図９に、被検者２のものを図１０に示す。これらの図中の縦線が呼吸終了点を示している。図９、図１０から明らかなように、いびきや呼吸は呼吸間隔（呼吸終了点間隔）が広く、図９の（８）や図１０の（３）、（７）、および（１０）に見られるように、無呼吸時には呼吸間隔（呼吸終了点間隔）が狭い。無呼吸時に呼吸終了点を多数検出しているのは、時系列全体に僅かなノイズが存在しており、いびきや呼吸中はノイズレベルに比し信号レベルが非常に大きくノイズの影響を無視できるのに対し、無呼吸時には信号レベルが非常に小さく、ノイズレベルを無視できないためである。
【００２９】
前述のように、睡眠中無呼吸時の呼吸終了点は残存するノイズの影響で多数検出されるが、これらを含めた呼吸終了点間隔を呼吸間隔として呼吸間隔時系列データとして生成する。その結果を、被検者１のものを図１１に、被検者２のものを図１２に示す。図１１、図１２から明らかなように、睡眠中のいびきや呼吸間隔は、２秒間〜５秒間である。一方、睡眠中無呼吸時の呼吸間隔（呼吸終了点間隔）は１秒間未満と考えられる。この実施例においては、睡眠中の呼吸間隔（呼吸終了点間隔）が１秒間未満のものを無呼吸状態、１秒間以上のものを呼吸状態として識別することとした。
【００３０】
このようにして、無呼吸検出用閾値（呼吸間隔：１秒間）を用いて、麻酔による短時間睡眠中の被検者の呼吸状態或いは無呼吸状態を識別し、次式によって無呼吸率（Ｒａｐｎ）を求める。
【００３１】
【数１】
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【００３２】
ここで、Ｔｕｔｌは無呼吸検出用閾値未満の呼吸間隔、Ｔａｌｌは全ての呼吸間隔である。被検者１および被検者２の無呼吸率を、表２に示す。なお、図１３に、無呼吸検出用閾値を変化させたときの無呼吸率の挙動を示す。また、本発明の麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システムにおける処理プロセスを図１４に示す。
【００３３】
【表２】
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【００３４】
表２から明らかなように、健常者である被検者１の無呼吸率は０．０６６であったのに対し、顕著なＳＡＳ患者である被検者２の無呼吸率は０．６４であった。このように、ＳＡＳの軽重を定量的に表現することができた。発明者らは、無呼吸検出用閾値を１秒間とした場合の無呼吸率が０．３以上をＳＡＳと考えている。
【００３５】
本発明の麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システムの出力表示として、図１１、図１２に示すような、呼吸間隔時系列データ、図１５、図１６に示す、カオス処理手法による呼吸間隔時系列データのアトラクタ、および無呼吸率を表示する。
【００３６】
図１５は被検者１の呼吸間隔時系列データのアトラクタ、図１６は被検者２の呼吸間隔時系列データのアトラクタを示す。図１４、図１５から明らかなように、図１５に示す被検者１の軌道に比し、図１６に示す被検者２の軌道は全体に広がらずに左隅に集中している。ここが、無呼吸のエリアである。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一実施例に係わる、麻酔就眠時の呼吸音測定開始から１分間毎の被検者１の呼吸音解析データを示すグラフ
【図２】本発明の一実施例に係わる、麻酔就眠時の呼吸音測定開始から１分間毎の被検者２の呼吸音解析データを示すグラフ
【図３】本発明の一実施例に係わる、麻酔就眠時の呼吸音測定開始から１分間毎の被検者１のパワースペクトル解析データを示すグラフ
【図４】本発明の一実施例に係わる、麻酔就眠時の呼吸音測定開始から１分間毎の被検者２のパワースペクトル解析データを示すグラフ
【図５】本発明の一実施例に係わる、呼吸音解析データのフィルタ処理のプロセスの一例を示すブロックダイアグラム
【図６】本発明の一実施例に係わる、フィルタ処理後の被検者１の呼吸音解析データを示すグラフ
【図７】本発明の一実施例に係わる、フィルタ処理後の被検者２の呼吸音解析データを示すグラフ
【図８】本発明の一実施例に係わる、呼吸間隔時系列データ生成のための処理ステップを示すブロックダイアグラム
【図９】本発明の一実施例に係わる、被検者１の呼吸間隔（呼吸終了点間隔）を示すグラフ
【図１０】本発明の一実施例に係わる、被検者２の呼吸間隔（呼吸終了点間隔）を示すグラフ
【図１１】本発明の一実施例に係わる、被検者１の呼吸間隔時系列データを示すグラフ
【図１２】本発明の一実施例に係わる、被検者２の呼吸間隔時系列データを示すグラフ
【図１３】本発明の一実施例に係わる、無呼吸検出用閾値と無呼吸率の関係を示すグラフ
【図１４】麻酔就眠時の呼吸音の解析による睡眠時無呼吸症候群の検出・評価システムのデータ解析処理ステップを示すブロックダイアグラム
【図１５】カオス処理手法による被検者１の呼吸間隔時系列データのアトラクタを示す立体グラフ
【図１６】カオス処理手法による被検者2の呼吸間隔時系列データのアトラクタを示す立体グラフ
【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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