(57)【要約】【課題】    入眠前における自律神経成分指標を高精度に推定することができ、睡眠による生活改善効果を定量化するのに寄与する自律神経成分指標推定装置を提供する。【解決手段】  自律神経成分指標推定装置は、被験者の心拍信号の強度を算出する心拍強度算出部５と、算出された心拍強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出部６と、算出された分散値に基づいて、被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部７と、判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出部８と、算出された睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定部９とを備える。【選択図】図１
2011083564.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段と、
前記生体信号検出手段によって検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出手段と、
前記生体信号強度算出手段によって算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、
前記分散値算出手段によって算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、
前記睡眠段階判定手段によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出手段と、
前記睡眠評価指標算出手段によって算出された睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定手段とを備えることを特徴とする自律神経成分指標推定装置。
【請求項２】
前記自律神経成分指標推定手段は、所定期間にわたって推定した自律神経成分指標のうちの最大値で正規化した自律神経成分正規化指標を出力すること
を特徴とする請求項１記載の自律神経成分指標推定装置。
【請求項３】
前記睡眠段階判定手段は、予め定められた分散値の区分に応じて、前記分散値算出手段によって算出された生体信号強度の分散値を国際睡眠深度判定基準における睡眠段階に分類し、前記被験者の睡眠段階を判定すること
を特徴とする請求項１又は請求項２記載の自律神経成分指標推定装置。
【請求項４】
前記睡眠段階判定手段は、前記分散値算出手段によって算出された生体信号強度の分散値が約２．５％である場合を、前記国際睡眠深度判定基準におけるノンレム睡眠３段階及び４段階に対応させるように分類すること
を特徴とする請求項３記載の自律神経成分指標推定装置。
【請求項５】
前記睡眠段階判定手段は、前記区分毎の生体信号強度の分散値の発生頻度を算出し、
前記睡眠評価指標算出手段は、前記区分毎の生体信号強度の分散値に重み付けして睡眠評価指標を算出すること
を特徴とする請求項３記載の自律神経成分指標推定装置。
【請求項６】
前記生体信号検出手段は、前記被験者の身体の下に敷設された手段によって生体信号を検出し、検出した生体信号から心拍信号を抽出すること
を特徴とする請求項１乃至請求項５のうちいずれか１項記載の自律神経成分指標推定装置。
【請求項７】
前記生体信号検出手段は、前記被験者の身体の下に敷設された手段の内部に収容されている空気の圧力変動を微差圧センサによって検出すること
を特徴とする請求項６記載の自律神経成分指標推定装置。
【請求項８】
所定の生体信号検出手段によって被験者の生体信号を検出する生体信号検出工程と、
信号処理を行うプロセッサによって前記生体信号検出工程にて検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出工程と、
前記プロセッサによって前記生体信号強度算出工程にて算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、
前記プロセッサによって前記分散値算出工程にて算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程と、
前記プロセッサによって前記睡眠段階判定工程にて判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出工程と、
前記プロセッサによって前記睡眠評価指標算出工程にて算出された睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定工程とを備えること
を特徴とする自律神経成分指標推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、自律神経の活動状況を示す自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定装置及び自律神経成分指標推定方法に関し、特に睡眠と自律神経成分指標との関係に着目した技術に関する。
【背景技術】
【０００２】  人間の身体活動のうち重要な心拍や呼吸等の生命を維持する生体活動は、自律神経に依存している。自律神経系は、交感神経系と副交換神経系とからなり、緊張時（活動時）には交感神経系が活発に活動し、弛緩時（体止時）には副交換神経系が活発に活動する。特に、交感神経系の活動は、基礎的な生体活動である心拍や呼吸等の動きを司る機能を有しており、交感神経系の活動を把握することにより、身体の活動を的確に把握することが可能となる。したがって、交感神経系の活動をリアルタイムに把握することは健康管理の上で重要である。【０００３】  従来、自律神経系の活動は、心拍のＲ−Ｒ間隔のデータを周波数解析することによって求めたパワースペクトル密度の分布をみることで把握してきた。すなわち、従来の手法は、低周波数領域（ＬＦ）でパワースペクトル密度が高くなると、交感神経系が活発であり、高周波数領域（ＨＦ）でパワースペクトル密度が高くなると、副交換神経系が活発であると判定するものであった。しかしながら、かかる従来の手法は、複雑な演算処理を必要とし、さらにリアルタイムに把握することが困難であるという問題があった。【０００４】  そこで、本願発明者は、特許文献１のように、被験者の心拍信号に基づいて算出した心拍強度信号の一定時間内のデータの分散値を算出し、この分散値に基づいて交感神経の活動を把握する技術を提案している。【０００５】  また、睡眠時の自律神経成分指標を計測する技術としては、例えば特許文献２や特許文献３に記載されたものが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】  特開２００８−７３４７８号公報
【特許文献２】  特開２００８−９３４１６号公報
【特許文献３】  特開２００８−２３７５７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  ところで、昼間にストレスを大きく及び／又は長時間受けた場合には、一般に、交感神経が強く刺激されることが知られている。一方、睡眠と自律神経成分指標との間には、上述した特許文献１乃至特許文献３等に記載されたように何らかの関係があることが知られていることから、睡眠の質は、その昼間の生活状況に応じて変化することが推察される。【０００８】  しかしながら、このような睡眠と自律神経成分指標と昼間の生活状況との関係を求めるにあたっては、睡眠によって昼間に受けたストレスが解消されることを考えると、入眠前における自律神経成分指標を睡眠との関係に基づいて的確に求めなければ、正確な関係を求めることはできない。換言すれば、介護の現場等において被介護者の健康管理を行うために、睡眠との関係から適切なタイミングで求めた被介護者の自律神経成分指標を利用しなければ、睡眠による生活改善を定量化することができず、必要な介護方法の最適化を図ることができない。【０００９】  本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、入眠前における自律神経成分指標を高精度に推定することができ、睡眠による生活改善効果を定量化するのに寄与する自律神経成分指標推定装置及び自律神経成分指標推定方法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】
【００１０】  本願発明者は、睡眠の質と自律神経成分指標との関係について鋭意研究を行った結果、これらの間に所定の相関があり、特に入眠前における自律神経成分指標と睡眠の質との間に特徴的な関係があることを見出し、本発明を完成させるに至った。【００１１】  すなわち、上述した目的を達成する本発明にかかる自律神経成分指標推定装置は、被験者の生体信号を検出する生体信号検出手段と、前記生体信号検出手段によって検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出手段と、前記生体信号強度算出手段によって算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、前記分散値算出手段によって算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、前記睡眠段階判定手段によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出手段と、前記睡眠評価指標算出手段によって算出された睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定手段とを備えることを特徴としている。【００１２】  また、上述した目的を達成する本発明にかかる自律神経成分指標推定方法は、所定の生体信号検出手段によって被験者の生体信号を検出する生体信号検出工程と、信号処理を行うプロセッサによって前記生体信号検出工程にて検出された生体信号の強度を算出する生体信号強度算出工程と、前記プロセッサによって前記生体信号強度算出工程にて算出された生体信号強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、前記プロセッサによって前記分散値算出工程にて算出された分散値に基づいて、前記被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程と、前記プロセッサによって前記睡眠段階判定工程にて判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出工程と、前記プロセッサによって前記睡眠評価指標算出工程にて算出された睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定工程とを備えることを特徴としている。【００１３】  このような本発明にかかる自律神経成分指標推定装置及び自律神経成分指標推定方法は、被験者の生体信号強度の分散値に基づいて睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出し、睡眠評価指標と自律神経成分指標との間の相関関係に基づいて、算出した睡眠評価指標に対応する入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する。
【発明の効果】
【００１４】  本発明においては、睡眠評価指標を的確に算出し、さらに、この睡眠評価指標に基づいて入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を高精度に推定することができることから、睡眠による生活改善効果を定量化することができ、被験者の健康管理に大いに役立つことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】  本発明の実施の形態として示す自律神経成分指標推定装置の構成を示す図である。
【図２】  本発明の実施の形態として示す自律神経成分指標推定装置の構成を示す図であり、図１において矢視方向からみたときの一部断面図である。
【図３】  本発明の実施の形態として示す自律神経成分指標推定装置において、自律神経成分指標を推定する際の一連の手順を示すフローチャートである。
【図４】  （ａ）は心拍強度の時系列データを示し、（ｂ）は心拍強度の分散値の時系列データを示す図である。
【図５】  図４（ｂ）に示す心拍強度の分散値の時系列データに対して３００点移動平均処理を施して得られた時系列データを示す図である。
【図６】  分散値区分毎の発生頻度を示す図である。
【図７】  心拍強度の分散値と交感神経成分指標との関係を示す図である。
【図８】  睡眠評価指標と交感神経成分正規化指標との関係を示す図である。
【図９】  他の生体信号検出部の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】  以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】  この実施の形態は、自律神経の活動状況を示す自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定装置である。特に、この自律神経成分指標推定装置は、所定タイミングにおいて被介護者の生体信号から求めた睡眠の質に基づいて自律神経成分指標、特に交感神経成分指標を高精度に推定するものである。
【００１８】  図１に、本発明の実施の形態として示す自律神経成分指標推定装置の処理をブロックとして表した構成を示し、図２に、図１において矢視方向からみたときの一部断面図を示している。すなわち、自律神経成分指標推定装置は、被験者の生体信号を検出する生体信号検出部１と、この生体信号検出部１によって検出された生体信号を増幅する信号増幅部２と、この信号増幅部２によって増幅された生体信号に対してフィルタリング処理を施すフィルタ部３と、このフィルタ部３を通過した心拍信号に対して自動的に利得制御を行う自動利得制御部４と、心拍信号の強度を算出する心拍信号強度算出部５と、この心拍強度算出部５によって算出された心拍強度の分散値を算出する分散値算出部６と、この分散値算出部６によって算出された心拍強度の分散値に基づいて被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部７と、この睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階に基づいて睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する睡眠評価指標算出部８と、この睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に基づいて入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を推定する自律神経成分指標推定部９とを備える。なお、これら各部のうち、少なくとも、心拍信号強度算出部５、分散値算出部６、睡眠段階判定部７、睡眠評価指標算出部８、及び、自律神経成分指標推定部９は、例えば、信号処理を行うコンピュータにおけるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やメモリ等のハードウェアを用いて実行可能なプログラムとして実装したり、コンピュータに装着可能な拡張ボードに搭載されたＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の専用プロセッサを用いて実装したりすることができる。
【００１９】  生体信号検出部１は、被験者の微細な生体信号を検出する無侵襲センサである。具体的には、生体信号検出部１は、圧力検出チューブ１ａと、この圧力検出チューブ１ａの内部に収容されている空気の微小な圧力変動を検出するセンサである微差圧センサ１ｂとから構成され、無侵襲な生体信号の検出手段を構成している。
【００２０】  圧力検出チューブ１ａとしては、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度な弾力を有するものを使用する。また、圧力検出チューブ１ａとしては、圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ｂに伝達するために、チューブの中空部の容積を適切に選択する必要がある。圧力検出チューブ１ａが適度な弾性と中空部容積とを同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ａの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。
【００２１】  このような圧力検出チューブ１ａは、寝台１１上に敷設された硬質シート１２上に配置される。自律神経成分指標推定装置においては、硬質シート１２上に弾性を有するクッションシート１３が敷設されており、圧力検出チューブ１ａの上に被験者が横臥することになる。なお、圧力検出チューブ１ａは、クッションシート１３等に組み込んだ構成とすることにより、圧力検出チューブ１ａの位置を安定させる構造としてもよい。
【００２２】  微差圧センサ１ｂは、微小な圧力の変動を検出するセンサである。本実施の形態においては、微差圧センサ１ｂとして、低周波用のコンデンサマイクロフォンタイプのものを使用するが、これに限定されるものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジとを有するものであればよい。本実施の形態において使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ａ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、このコンデンサマイクロフォンは、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジとを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１ａに加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また、周波数特性は、０．１Ｈｚ〜２０Ｈｚの間で略平坦な出力値を示し、心拍及び呼吸等の微小な生体信号を検出するのに適している。
【００２３】  本実施の形態においては、一方が被験者の胸部の部位の生体信号を検出し、他方が被験者の臀部の部位を検出するように、２組の圧力検出チューブ１ａが設けられており、被験者の就寝の姿勢にかかわらず生体信号を検出するように構成されている。なお、自律神経成分指標推定装置においては、胸部の部位又は臀部の部位の一方のみに圧力検出チューブ１ａを配置する構成としてもよい。このような生体信号検出部１によって検出された生体信号は、信号増幅部２に供給される。自律神経成分指標推定装置は、このような無侵襲で生体信号を検出する構成とすることにより、日常生活において容易に使用することができ、特に高齢者の介護等への使用に極めて好適である。
【００２４】  信号増幅部２は、後の処理工程で処理できるように生体信号検出部１によって検出された信号を増幅する。この信号増幅部２によって増幅された生体信号は、フィルタ部３に供給される。
【００２５】  フィルタ部３は、信号増幅部２によって増幅された生体信号から呼吸信号等の不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号を抽出する。すなわち、生体信号検出部１によって検出された生体信号は、人体から発する様々な振動が混ざり合った信号であり、その中に心拍信号をはじめとして呼吸信号や寝返りを示す信号等の様々な信号が含まれている。このうち、心拍信号は、心臓のポンプ機能に基づく圧力の変化（すなわち血圧）が振動となって生体信号に含まれるものである。自律神経成分指標推定装置においては、これをフィルタ部３によって抽出することにより、心拍信号として認識する。このフィルタ部３を通過した心拍信号は、自動利得制御部４に供給される。
【００２６】  自動利得制御部４は、フィルタ部３の出力が所定の信号レベルの範囲内に入るように自動的に利得制御を行ういわゆるＡＧＣ回路である。この自動利得制御部４による利得制御は、例えば信号のピーク値が所定の上限閾値を超えた場合に出力信号の振幅が小さくなるように利得を設定するとともに、ピーク値が所定の下限閾値を下回った場合に振幅が大きくなるように利得を設定している。自動利得制御部４は、このような利得制御を行った際の利得の値（係数）を心拍信号強度算出部５に供給する。
【００２７】  心拍信号強度算出部５は、自動利得制御部４において心拍信号に対して施した利得制御の係数に基づいて、心拍信号の強度を算出する。上述したＡＧＣ回路から得られる利得の値は、信号の大きさが大きいときには小さく、また、信号の大きさが小さいときは大きく設定されることから、利得の値を用いて信号強度を示すには、利得の値と反比例するように信号強度を示す関数を設定するのが望ましい。心拍信号強度算出部５は、算出した心拍強度について個人差をなくして一般化するために、正規化して百分率表現値とした上で、分散算出部６に供給する。
【００２８】  分散算出部６は、心拍強度算出部５によって算出された心拍強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する。なお、本実施の形態においては、ある時点において、その時点までの一定時間内にサンプリングしたデータのばらつきを示す指標を分散値と称するものとすると、そのデータの標準偏差を分散値として採用している。具体的には、分散算出部６は、心拍強度のデータが１秒毎に測定されているものとすると、一連の心拍強度のデータのうち、６０秒間のデータの分散値を算出する。ある時点から遡及して６０秒間のデータ、すなわち、６０個の心拍強度データの分散値を算出し、その後、次の１秒後から遡及して６０秒間のデータの分散値を算出する、といった処理を繰り返し行う。この結果、分散算出部６は、心拍強度のばらつき（分散値）についての１秒間隔の時系列データを得ることができる。分散算出部６は、このようにして得られた時系列データを睡眠段階判定部７に供給する。
【００２９】  睡眠段階判定部７は、分散値算出部６から供給された心拍強度の分散値の時系列データに基づいて、被験者の睡眠段階を判定する。すなわち、睡眠段階判定部７は、心拍強度の分散値の推移する傾向（変動傾向）に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠段階、すなわち、レム睡眠及び４段階のノンレム睡眠の種別を判定する。なお、体動がある場合には、信号が大きく振れ且つその心拍強度の分散値も大きくなる。そこで、睡眠段階判定部７は、このような異常値の影響を除去するため、所定値を超える心拍強度の分散値をその所定値で置換する等の異常値処理を行う。そして、睡眠段階判定部７は、例えば３００点といった所定個数の分散値のデータ毎に移動平均処理を行い、平滑化処理を行う。そして、睡眠段階判定部７は、平滑化処理を施した分散値の時系列データを、予め定められた分散値の区分に応じて、上述したレム睡眠及び４段階のノンレム睡眠に対応する５段階に分類し、区分毎の発生頻度（発生時間）を算出する。このとき、睡眠段階判定部７は、後に詳述するように、心拍強度の分散値が約２．５％である場合を国際睡眠深度判定基準における深い睡眠であるノンレム睡眠３段階及び４段階に対応させることにより、本発明による手法と国際睡眠深度判定基準とを関連付ける。この睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階判定結果は、睡眠評価指標算出部８に供給される。
【００３０】  睡眠評価指標算出部８は、睡眠段階判定部７によって判定された睡眠段階に基づいて、睡眠の質を示す睡眠評価指標を算出する。具体的には、睡眠評価指標算出部８は、上述した分散値の時系列データの区分毎の発生頻度に対して所定の重み付けを行い、その値を睡眠評価指標として算出する。この睡眠評価指標算出部８による処理は、睡眠段階判定部７による処理とともに、後に詳述するものとする。
【００３１】  自律神経成分指標推定部９は、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標、特に交感神経成分指標を推定する。具体的には、自律神経成分指標推定部９は、睡眠評価指標と自律神経成分指標との対応関係を示すマップデータを図示しないメモリ等に格納しておき、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に応じて、このメモリ等から自律神経成分指標を読み出す。なお、睡眠評価指標と自律神経成分指標との対応関係については、後に詳述するものとする。自律神経成分指標推定部９は、上述した分散値の時系列データや睡眠評価指標等とともに、推定した自律神経成分指標を出力し、図示しない表示装置に表示させたり、印刷装置によって印刷させたり、記憶装置にデータとして記憶させたりする。
【００３２】  このような自律神経成分指標推定装置は、図３に示すような一連の手順にしたがって、自律神経成分指標を推定する。
【００３３】  まず、自律神経成分指標推定装置においては、図３に示すように、ステップＳ１において、心拍強度の信号を取り込む。すなわち、自律神経成分指標推定装置においては、生体信号検出部１によって検出された生体信号を信号増幅部２によって増幅し、フィルタ部３によって呼吸信号等の不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去して心拍信号を検出する。そして、自律神経成分指標推定装置においては、検出した心拍信号に対して自動利得制御部４によって利得制御を行うことによってピーク値を制御し、心拍強度算出部５により、このときの自動利得制御部４の利得の値を用いて心拍強度を算出する。これにより、図４（ａ）に示すような心拍強度の時系列データが得られる。
【００３４】  続いて、自律神経成分指標推定装置においては、ステップＳ２において、分散値算出部６によって心拍強度の分散値を算出する。具体的には、分散値算出部６は、各時点から遡及して６０秒間のデータの分散値（標準偏差）を算出する。これにより、図４（ｂ）に示すような心拍強度の分散値の時系列データが得られる。なお、図４（ｂ）に示す心拍強度の分散値の単位は、想定される最大の心拍強度の分散値を基準とする百分率である。
【００３５】  そして、自律神経成分指標推定装置においては、ステップＳ３乃至ステップＳ６において、睡眠段階判定部７による睡眠段階の判定及び睡眠評価指標算出部８による睡眠評価指標の算出を行う。
【００３６】  すなわち、自律神経成分指標推定装置においては、ステップＳ３において、睡眠段階判定部７により、心拍強度の分散値の時系列データのうち、所定値を超える心拍強度の分散値をその所定値で置換する等の異常値処理を行うとともに、所定個数の分散値のデータ毎に移動平均処理を行い、平滑化処理を行う。これにより、図５に示すような移動平均処理後の心拍強度の分散値の時系列データが得られる。
【００３７】  続いて、自律神経成分指標推定装置においては、ステップＳ４において、睡眠段階判定部７により、平滑化処理を施した分散値の時系列データを、予め定められた分散値の区分に応じて５段階に分類し、区分毎の発生頻度（発生時間）を算出する。図６に、その結果の具体例を示している。この５段階の分散値の区分は、被験者に現れる最大の分散値（標準偏差）に対して割合で表したものであり、ここでは、２．５％以下、２．５〜３．５％、３．５〜４．５％、４．５〜５．５％、５．５％以上の５つの区分に分類し、これらの区分に該当する分散値（標準偏差）がどの程度の時間、出現するかを棒グラフで示したものである。そして、自律神経成分指標推定装置においては、ステップＳ５において、睡眠段階判定部７により、全睡眠時間に対する各区分の時間の割合を睡眠段階の判定結果として求める。
【００３８】  なお、心拍強度の分散値区分は、時系列データの平均値及び標準偏差（分散値）を用いて区分の境界値を定めることにより、個人差による影響をなくすことができる。例えば、時系列データの平均値、平均値から標準偏差分だけ大きい値、平均値から標準偏差の２倍分だけ大きい値、平均値の標準偏差分だけ小さい値等を用いることによって正規化されるため、個人差による影響をなくすことが可能となる。図６に示す心拍強度の分散値区分は、このようにして正規化して定めたものである。
【００３９】  ここで、いわゆる国際睡眠段階判定方法（ポリソノグラフ）においては、δ波成分の割合に基づいて睡眠深度を決定するが、本発明による手法との関係をみると、本願発明者による実験の結果、δ波成分の割合と心拍強度の分散値とは略反比例することがわかっている。また、δ波成分が２０％以上の場合には、深い睡眠であると判定するが、これは、約２．５％以下の心拍強度の分散値に相当する。このように、自律神経成分指標推定装置においては、心拍強度の分散値が約２．５％である場合を国際睡眠深度判定基準における深い睡眠であるノンレム睡眠３段階及び４段階に対応させることにより、重要な深い睡眠の基準については、国際睡眠深度判定基準に合わせた処理を行っている。
【００４０】  図４（ｂ）及び図６からわかるように、心拍強度の分散値が小さいほど、深い睡眠であって精神的に安定していると考えられるため、心拍強度の分散値が２．５％以下の値を示す場合には、精神的に安定しており、分散値が高くなるにしたがって、浅い睡眠でよく眠れていないと考えてよい。
【００４１】  そして、自律神経成分指標推定装置においては、ステップＳ６において、睡眠評価指標算出部８により、睡眠評価指標を算出する。このとき、睡眠評価指標算出部８は、次式（１）を用いて睡眠評価指標を算出する。
Ｓ＝α・ｔ１＋β・ｔ２＋γ・ｔ３＋δ・ｔ４＋ε・ｔ５      ・・・（１）
【００４２】  上式（１）において、ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５は、それぞれ、分散値が２．５％以下、２．５〜３．５％、３．５〜４．５％、４．５〜５．５％、５．５％以上の区分に該当する分散値が発生した合計時間である。また、α，β，γ，δ，εは、それぞれ、国際睡眠深度判定基準と関連付けた重み係数であり、分散値が小さいほど大きな値となるように定められる。なお、図６に示した度数分布が得られた場合には、α＝１０、β＝４、γ＝２、δ＝１、ε＝０と定めて睡眠評価指数を算出すると、
Ｓ＝２．１７×１０＋１．６５×４＋１．０７×２＋１．２２×１＋１．２３×０＝３１．６６
となる。
【００４３】  自律神経成分指標推定装置においては、このようにして睡眠評価指標を算出すると、ステップＳ７において、自律神経成分指標推定部９により、図示しないメモリ等に格納されたマップデータを参照し、睡眠評価指標算出部８によって算出された睡眠評価指標に対応する入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を読み出す。
【００４４】  ここで、本願発明者が先に提案している特開２００８−７３４７８号公報においては、心拍強度の分散値と交感神経成分指標とが略比例することに着目した処理を行っている。すなわち、交感神経成分指標は、図７に示すように、心拍強度の分散値と略比例することが実験的に確認されている。なお、この図７においては、心拍強度の分散値と交感神経成分指標との平均相関係数が０．７４６であり、両側検定による無相関検定におけるｐ値が０．０００１未満と極めて高い相関を示している。
【００４５】  これに対して、本発明の手法においては、ステップＳ６において算出した睡眠評価指標が、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標と相関があることを利用している。すなわち、本願発明者は、加速度脈波計測システム「パルスアナライザープラス」を用いて、入眠前の体動のない７人の被験者について５分間計測した指の脈波に基づいて求めた自律神経成分指標と、本発明の手法によって算出した睡眠評価指標との関係を所定日数にわたって求めた。その結果を図８に示す。なお、自律神経成分指標については、個人差による影響をなくして一般化するために、実験期間内に計測された自律神経成分指標のうちの最大値で正規化して百分率表現値としている。
【００４６】  この結果から明らかなように、睡眠評価指標と自律神経成分指標（交感神経成分指標）との間には負の略比例関係が成立することがわかる。なお、この実験は、不眠傾向がある被験者を選別して行っている。現代では、人口の２０％の人々が不眠傾向にあるとされており、特に高齢者においては、不眠傾向にある人が多く、その人口の３０〜３５％の人々が不眠傾向にあるとされている。したがって、特にこのような不眠傾向にある人々について、睡眠評価指標と自律神経成分指標（交感神経成分指標）との間に負の略比例関係が成立することが考えられる。このように、特に不眠傾向にある人々についての睡眠評価指標と自律神経成分指標との関係を定量化できたことは極めて有益である。
【００４７】  自律神経成分指標推定装置においては、このような一連の手順にしたがって、睡眠評価指標に基づいて自律神経成分指標を高精度に推定することができる。この推定した自律神経成分指標は、入眠前の体動のない状態におけるものであることから、昼間に受けたストレスを反映したものである。したがって、介護の現場等において被介護者の健康管理を行う場合には、介護者は、このようにして推定された被介護者の自律神経成分指標を閲覧することにより、被介護者の睡眠による生活改善効果を的確に把握することができ、例えば所定期間にわたって推定した自律神経成分指標のうちの最大値で正規化した自律神経成分正規化指標が７０％以内等の所定範囲内となるように、介護者の昼間の生活スタイルの改善指導、適度の運動等による心身の適度の疲労や緊張をもたらすための指導、心理的なケア、さらには、適切な睡眠指導を意識的に行うといったように、睡眠による機能改善を図る１つの手段として睡眠評価指標を効果的に利用することが可能となる。
【００４８】  以上説明したように、本発明の実施の形態として示す自律神経成分指標推定装置においては、心拍強度の分散値に基づいて睡眠の質を示す睡眠評価指標を的確に算出し、さらに、この睡眠評価指標に基づいて、入眠前の体動のない状態における自律神経成分指標を高精度に推定することができる。したがって、自律神経成分指標推定装置においては、睡眠による生活改善効果を定量化することができることから、被介護者の健康管理に大いに役立つことができ、被介護者毎に必要な介護方法の最適化を図ることができる。
【００４９】  また、リハビリテーション等を行って介護者の機能改善がなされた場合には、睡眠評価指標及び自律神経成分指標も推奨される範囲になることから、この自律神経成分指標推定装置を利用することにより、介護の効果を定量的に評価することが可能となる。
【００５０】  さらに、寝具機能の効果を睡眠の良否によって評価する場合には、被験者の昼間の状況によって睡眠の感じ方が変化することから、従来においては、睡眠の良否が寝具機能の改善によるものなのか、昼間のストレスの増減によるものなのかの区別がつかず、最適な評価を行うことができなかった。これに対して、自律神経成分指標推定装置においては、所定日数にわたって推定した自律神経成分指標を正規化した自律神経成分正規化指標を求めておき、この指標が略同一であるとき、すなわち、ストレスの度合いが略同一であるときの寝具機能の評価結果を採用することにより、真の寝具機能の評価を行うことが可能となる。
【００５１】  なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。
【００５２】  例えば、上述した実施の形態では、心拍信号を検出する方法として、被験者の身体の下に敷設した無拘束の生体信号検出部１によって得られた生体信号から心拍信号を抽出する方法を示したが、本発明は、継続的に心拍信号又は心拍信号と同等の信号が得られる検出手段であれば適用可能である。例えば、本発明は、手首や上腕部等の身体に装着するタイプの心拍計や脈拍計であってデータを連続的に記録することが可能なものであれば生体信号検出部１として適用可能である。
【００５３】  また、生体信号検出部１としては、上述した中空チューブを用いる代わりに、図９に示すようなエアマット式の検出手段を用いてもよい。すなわち、図９に示す生体信号検出部２０は、内部に空気を封入したエアマット２０ａの一端にエアチューブ２０ｂが接続され、さらに、このエアチューブ２０ｂに微差圧センサ２０ｃが接続されて構成される。なお、微差圧センサ２０ｃは、中空チューブを用いた生体信号検出部１の場合において説明したものと同様のものを用いることができる。
【００５４】  さらに、上述した実施の形態では、心拍強度のばらつきを示す分散値として標準偏差を採用したが、本発明は、例えば、分散、偏差平方和、所定範囲等の統計量を採用してもよい。
【００５５】  このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００５６】  １，２０  生体信号検出部
１ａ  圧力検出チューブ
１ｂ，２０ｃ  微差圧センサ
２  信号増幅部
３  フィルタ部
４  自動利得制御部
５  心拍強度算出部
６  分散値算出部
７  睡眠段階判定部
８  睡眠評価指標算出部
９  自律神経成分指標推定部
１１  寝台
１２  硬質シート
１３  クッションシート
２０ａ  エアマット
２０ｂ  エアチューブ
【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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