(57)【要約】【課題】心拍が脳活動以外の影響を強く受けても睡眠段階をより正確に推定する。【解決手段】学習フェーズにおいて、被験者の心電図データと加速度データから睡眠段階毎の心拍変動特徴量と加速度特徴量を算出して心拍変動テーブル211及び加速度テーブル214に格納し、時間経過に応じた睡眠段階の出現頻度と遷移頻度を求めて夫々出現頻度テーブル212及び遷移頻度テーブル213に格納する。推定フェーズにおいて、推定対象者の心電図データと加速度データから算出した心拍変動特徴量、加速度特徴量と、姿勢判定部17での覚醒判定結果と、各テーブル211，214，212，213に格納した睡眠段階のモデルデータとに基づいて推定対象者の睡眠段階を推定する際、非覚醒状態と判定した場合は算出及び記憶した情報に基づく睡眠段階の確率を設定し、覚醒状態と判定した場合は睡眠段階の確率に基づく分布に代えて姿勢判定判定結果に基づく睡眠段階の確率分布を設定する。【選択図】図３
2019048150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出された心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶した心拍変動記憶部と、
加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに算出された加速度特徴量を睡眠段階別に集計した加速度情報を記憶した加速度記憶部と、
前記心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を集計した出現頻度情報を記憶した出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を集計した遷移頻度情報を記憶した遷移頻度記憶部と、
推定対象の被験者から取得する心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出手段と、
推定対象の被験者から取得する加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに加速度特徴量を算出する加速度特徴量算出手段と、
推定対象の被験者から取得する加速度から前記被験者の姿勢により覚醒状態であるか否かを判定する姿勢判定部と、
前記算出された、心拍変動特徴量の時間的な変化、および加速度特徴量の時間的な変化と、前記心拍変動記憶部、加速度記憶部、出現頻度記憶部および遷移頻度記憶部に記憶された情報から求めた睡眠段階の確率分布から前記被験者の睡眠段階を推定する推定手段と
を具備し、
前記推定手段は、
前記姿勢判定部で覚醒状態ではないと判定した場合に、前記算出および記憶された情報に基づく睡眠段階の確率を設定し、
前記姿勢判定部で覚醒状態であると判定した場合に、前記睡眠段階の確率に基づく分布に代えて前記姿勢判定部での判定結果に基づいた睡眠段階の確率分布を設定する
ことを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項２】
前記推定手段は、
前記姿勢判定部で覚醒状態ではないと判定した場合に、前記第１の単位時間毎に設定された時間区間に対して、予め定められたサンプリング回数だけ繰り返し求めた、当該時間区間と当該繰り返し数における直前の時間区間の睡眠段階と時間帯、現在の時間区間の心拍変動特徴量と加速度特徴量による確率の分布を設定し、
前記姿勢判定部で覚醒状態であると判定した場合に、睡眠段階の確率分布の最頻値が覚醒となるよう設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記第１の単位時間毎に設定した前記睡眠段階の確率分布の最頻値を睡眠段階と推定することを特徴とする請求項１または２に記載の睡眠段階推定装置。
【請求項４】
心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出された心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶した心拍変動記憶部と、加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに算出された加速度特徴量を睡眠段階別に集計した加速度情報を記憶した加速度記憶部と、前記心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を集計した出現頻度情報を記憶した出現頻度記憶部と、前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を集計した遷移頻度情報を記憶した遷移頻度記憶部とを備えるモデルデータベースを備えた睡眠段階推定装置が実行する睡眠段階推定方法であって、
推定対象の被験者から取得する心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出過程と、
推定対象の被験者から取得する加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに加速度特徴量を算出する加速度特徴量算出過程と、
推定対象の被験者から取得する加速度から前記被験者の姿勢により覚醒状態であるか否かを判定する姿勢判定過程と、
前記算出された、心拍変動特徴量の時間的な変化、および加速度特徴量の時間的な変化と、前記心拍変動記憶部、加速度記憶部、出現頻度記憶部および遷移頻度記憶部に記憶された情報から求めた睡眠段階の確率分布から前記被験者の睡眠段階を推定する推定過程と
を有し、
前記推定過程は、
前記姿勢判定過程で覚醒状態ではないと判定した場合に、前記算出および記憶された情報に基づく睡眠段階の確率を設定し、
前記姿勢判定過程で覚醒状態であると判定した場合に、前記睡眠段階の確率に基づく分布に代えて前記姿勢判定過程での判定結果に基づいた睡眠段階の確率分布を設定する
ことを特徴とする睡眠段階推定方法。
【請求項５】
前記推定過程は、
前記姿勢判定過程で覚醒状態ではないと判定した場合に、前記第１の単位時間毎に設定された時間区間に対して、予め定められたサンプリング回数だけ繰り返し求めた、当該時間区間と当該繰り返し数における直前の時間区間の睡眠段階と時間帯、現在の時間区間の心拍変動特徴量と加速度特徴量による確率の分布を設定し、
前記姿勢判定過程で覚醒状態であると判定した場合に、睡眠段階の確率分布の最頻値が覚醒となるよう設定する
ことを特徴とする請求項４に記載の睡眠段階推定方法。
【請求項６】
前記推定過程は、前記第１の単位時間毎に設定した前記睡眠段階の確率分布の最頻値を睡眠段階と推定することを特徴とする請求項４または５に記載の睡眠段階推定方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれかに記載の睡眠段階推定装置が具備する各手段が行なう処理を、前記睡眠段階推定装置が備えるコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人の睡眠段階を推定するための睡眠段階推定装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠段階とは、眠りの深さを表す指標であり、国際的基準では２〜６段階で定義されている。睡眠段階を時系列的に表した睡眠経過図は、医療やヘルスケアの分野において睡眠の状態を把握する上で、重要な情報である。睡眠段階は、ポリグラフ検査にて得られる脳波データまたは筋電データを利用して、専門の技師が視察判定ルールであるＲ＆Ｋ法に基づいて時間区間（約３０秒）ごとに判定される。しかし、このポリグラフ検査は、ユーザにとって身体的負荷が大きいため、近年では身体的負荷の少ない計測装置で取得可能な心拍データを用いた睡眠段階推定技術に関する研究が盛んに行われている。
【０００３】
心拍データを用いた従来の睡眠段階推定手法は、例えば心拍データから睡眠段階に関連する特徴量を複数生成し、機械学習（サポートベクターマシーンやランダムフォレスト等）を利用して推定するものとなっている（例えば非特許文献１を参照）。
【０００４】
加えて、就床からの経過時間に依存して睡眠段階の分布と遷移確率が変化する性質を考慮して、睡眠段階の推定精度を向上するようにした技術が提案されている（例えば非特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Xiao,M et al., “Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest” Biomedical Signal Processing and Control, p624−633, (2013).
【非特許文献２】「心拍変動を用いた時間依存睡眠段階遷移モデル」DEIM Forum 2015 G6−5, http://db-event.jpn.org/deim2015/paper/24.pdf(２０１５年１０月２２日確認).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、心拍に反映される自律神経活動は、睡眠時の脳活動以外の影響、例えば血圧調整や体温調整、身体の動きや呼吸等の影響も受けて変化する。このため、前記非特許文献１に記載された技術では、脳活動から得られる睡眠段階に対して心拍から完全に一致して推定することは困難である。
【０００７】
また前記非特許文献２に記載された技術では、覚醒状態時の覚醒推定精度が低いという不具合があった。
【０００８】
この発明は前記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、睡眠段階をより正確に推定できるようにした睡眠段階推定装置、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記目的を達成するためにこの発明の一態様は、心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出された心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶した心拍変動記憶部と、加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに算出された加速度特徴量を睡眠段階別に集計した加速度情報を記憶した加速度記憶部と、前記心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を集計した出現頻度情報を記憶した出現頻度記憶部と、前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を集計した遷移頻度情報を記憶した遷移頻度記憶部と、推定対象の被験者から取得する心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出手段と、推定対象の被験者から取得する加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに加速度特徴量を算出する加速度特徴量算出手段と、推定対象の被験者から取得する加速度から前記被験者の姿勢により覚醒状態であるか否かを判定する姿勢判定部と、前記算出された、心拍変動特徴量の時間的な変化、および加速度特徴量の時間的な変化と、前記心拍変動記憶部、加速度記憶部、出現頻度記憶部および遷移頻度記憶部に記憶された情報から求めた睡眠段階の確率分布から前記被験者の睡眠段階を推定する推定手段とを具備し、前記推定手段は、前記姿勢判定部で覚醒状態ではないと判定した場合に、前記算出および記憶された情報に基づく睡眠段階の確率を設定し、前記姿勢判定部で覚醒状態であると判定した場合に、前記睡眠段階の確率に基づく分布に代えて前記姿勢判定部での判定結果に基づいた睡眠段階の確率分布を設定するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、睡眠段階をより正確に推定できるようにした睡眠段階推定装置、方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】睡眠段階の出現頻度の一例を時間帯別に示した図。
【図２】睡眠段階遷移パターンの出現確率の一例を示す図。
【図３】この発明の一実施形態に係る睡眠段階推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図４】同実施形態に係る第１の学習フェーズにおける処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図５】同実施形態に係る第２の学習フェーズにおける処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図６】同実施形態に係る推定フェーズにおける処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図７】同実施形態に係る睡眠段階別心拍変動テーブルの一例を示す図。
【図８】同実施形態に係る時間別睡眠段階出現頻度テーブルの一例を示す図。
【図９】同実施形態に係る時間別睡眠段階遷移頻度テーブルの一例を示す図。
【図１０】同実施形態に係る睡眠段階別加速度テーブルの一例を示す図。
【図１１】同実施形態に係る時系列心拍データの観測手法と睡眠段階推定値の出力手法の一例を示す図。
【図１２】同実施形態に係るローレンツプロットの一例を示す図。
【図１３】同実施形態に係る心拍変動特徴量の種類を一覧表示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
（原理）  
この発明は、入眠後の経過時間に従い睡眠段階の出現頻度と遷移確率が変化することに着目し、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、より尤もらしい睡眠段階を推定できるようにしたものである。例えば、入眠後の深い眠りから、突然覚醒して再び深い眠りに落ちる可能性は低いが、心拍のみで推定すると０．５２の確率でその状態が推定される場合がある。この発明では、このようなめったに起こらない遷移や推定の自信度が低い場合に対する推定確率を下げることで、推定精度を向上させる。
【００１３】
図１は、４５名分の睡眠段階データを利用して、３０分ごとの各睡眠段階の出現回数を算出した結果の一例を示している。この例から明らかなように、入眠開始から３０分間におけるＲＥＭ（レム睡眠）の出現回数（図１（ａ））は、図１（ｂ），（ｃ）にそれぞれ示す入眠から１８０分および３６０分経過後の３０分間におけるＲＥＭの出現回数より少なくなる。
【００１４】
また図２は、同じく４５名分の睡眠段階データを利用して、３０分ごとの各睡眠段階の遷移パターンの出現確率を算出した結果の一例を示している。同図に示すように、入眠開始から３０分間におけるＲＥＭからＮＲＥＭ（ノンレム睡眠）への遷移確率（図２（ａ））は、図２（ｂ），（ｃ）にそれぞれ示す入眠から１５０分経過後および３００分経過後の３０分間におけるＲＥＭからＮＲＥＭへの遷移確率よりも高くなることが分かる。
【００１５】
そこでこの発明では、経過時間に応じた睡眠段階の出現頻度と遷移確率を学習フェーズにより睡眠段階の生成モデルに組み込み、推定フェーズにおいて、ユーザの心拍データの特徴量を求め、この心拍データの特徴量と前記睡眠段階の生成モデルに基づいて睡眠段階を推定するようにしている。このようにすることで、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、睡眠段階をより正確に推定することが可能となる。
【００１６】
［第１の実施形態］  
＜構成＞  
図３は、この発明の一実施形態に係る睡眠段階推定装置の機能構成を示すブロック図である。  
本実施形態における睡眠段階推定装置１は、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータからなり、制御ユニット１０と、記憶ユニット２０と、入出力インタフェイスユニット３０を備えている。このうち入出力インタフェイスユニット３０は、心電計２から出力された心電データと、胸部に装着された３軸加速度計５から出力された加速度データを取り込むと共に、キーボードまたはタッチパネル等の入力部３および液晶デバイス等の表示部４との間でそれぞれ操作データおよび表示データの入出力を行なう。
【００１７】
記憶ユニット２０は、記憶媒体としてＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の書き込みおよび読み出しが可能な不揮発性メモリを用いたもので、本実施形態を実施する上で必要な記憶部として、モデルデータベース２１と、推定データ記憶部２２を備えている。
【００１８】
モデルデータベース２１は、心拍変動テーブル２１１、出現頻度テーブル２１２、遷移頻度テーブル２１３および、加速度テーブル２１４を有する。  
心拍変動テーブル２１１は、睡眠段階別に、心拍特徴ベクトルの識別情報（心拍特徴ベクトルＩＤ）に関連付けて心拍特徴量レベルと出現頻度を格納するために用いられる。図７にその一例を示す。
【００１９】
出現頻度テーブル２１２は、時間帯別に当該時間帯に出現する睡眠段階と出現頻度を格納するために用いられる。図８にその一例を示す。
【００２０】
遷移頻度テーブル２１３は、時間帯別に当該時間帯に発生する睡眠段階遷移パターンとその出現頻度を格納するために用いられる。図９はその一例を示すものである。  
加速度テーブル２１４は、睡眠段階別に、加速度特徴ベクトルの識別情報（加速度特徴ベクトルＩＤ）に関連づけて加速度特徴量レベルと出現頻度を格納するために用いられる。図１０にその一例を示す。  
推定データ記憶部２２は、睡眠段階の推定結果を表すデータを格納するために用いられる。
【００２１】
制御ユニット１０は、中央処理ユニット（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）とメモリを備えたもので、本実施形態を実施する上で必要な制御処理機能として、心拍変動特徴量算出部１１と、睡眠段階別心拍変動解析部１２と、時間別睡眠段階出現頻度解析部１３と、時間別睡眠段階遷移頻度解析部１４と、睡眠段階別加速度解析部１５と、加速度特徴量算出部１６と、姿勢判定部１７と、睡眠段階確率推定部１８と、推定データ出力制御部１９を有している。
【００２２】
前記睡眠段階別心拍変動解析部１２、時間別睡眠段階出現頻度解析部１３、時間別睡眠段階遷移頻度解析部１４および睡眠段階別加速度解析部１５によりモデル作成部１０Ａを構成している。
【００２３】
なお、これらの制御処理機能はいずれも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを前記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２４】
心拍変動特徴量算出部１１は、心電計２から入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込んだ心電図データをもとに、心拍変動の特徴量を算出する。具体的には、心電波形からピーク間隔を表すＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）を検出し、この検出されたＲＲＩをｎ秒ごとに分割して、フレーム長Ｎ［ｓｅｃ］、スライド幅ｎ［ｓｅｃ］で、心拍変動の特徴ベクトルｈt ＝｛ｈt1，ｈt2，…，ｈtk｝を算出する。ここで、ｔは経過時間を示し、ｔ＝｛ｎ，２*ｎ、３*ｎ，…｝のようにｎ秒ずつカウントされる。
【００２５】
睡眠段階別心拍変動解析部１２は、後述する第１の学習フェーズにおいて、前記心拍変動特徴量算出部１１により算出された心拍変動の特徴ベクトルｈt を、時刻情報ｔをもとに、入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付け、各睡眠段階の各心拍特徴量の分布を算出する。そして、この睡眠段階ごとに算出された各心拍特徴量の分布を、モデルデータベース２１内の心拍変動テーブル２１１に格納する処理を行なう。
【００２６】
時間別睡眠段階出現頻度解析部１３は、後述する第１の学習フェーズにおいて、入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階正解ラベルの時系列データをｑ分（例えば３０分）ごとに分割し、この分割された各時間帯ｍにおける各睡眠段階ｉの出現回数を計算する。そして、この算出された各睡眠段階ｉの出現回数を、モデルデータベース２１内の出現頻度テーブル２１２に格納する処理を行なう。
【００２７】
時間別睡眠段階遷移頻度解析部１４は、後述する第１の学習フェーズにおいて、前記時間別睡眠段階出現頻度解析部１３と同様に、ｑ分ごとに分割された各時間帯ｍにおいて、ｎ秒ごとの各睡眠段階遷移の出現回数を算出する。そして、この算出された各睡眠段階遷移の出現回数を、モデルデータベース２１内の前記遷移頻度テーブル２１３に格納する処理を行なう。
【００２８】
加速度特徴量算出部１６は、後述する第２の学習フェーズにおいて、３軸加速度計５から入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込んだ加速度データをもとに、加速度の特徴量を算出する。
【００２９】
具体的には、以下に示すＣｏｌｅら（非特許文献３）のアルゴリズムを用いて、一定区間ごとのＤ値や覚醒判定値を算出する。Ｄ値と覚醒判定値は、Ｃｏｌｅらのアルゴリズムで求められる値であり、これらを加速度特徴ベクトルａt ＝｛ａt1，ａt2，…，ａtw ｝とする。
【非特許文献３】Roger J.Cole, Daniel F.Kripke, William Gruen, Daniel J.Mullaney, J.Christian Gillin. “Automatic Sleep/Wake Identification From Wrist Activity” Sleep, 15(5):461−469,(1992).
【００３０】
姿勢判定部１７は、後述する推定フェーズにおいて、３軸加速度計５から入出力インタフェイス３０を介して取り込んだ加速度データをもとに、姿勢の判定を行なう。具体的には、寝た姿勢もしくは身体を起こした姿勢の２値判定を行なう。例えば、３軸加速度計５のｙ軸が、被験者の身体に対して水平方向かつ身体の下部が正値になるように、該加速度計５を胸部に装着した場合、ｙ軸の重力加速度値が一定以上を超えた場合を、身体を起こした姿勢として判定する。
【００３１】
睡眠段階確率推定部１８は、後述する推定フェーズにおいて、心電計２から入力された心電図データをもとに前記心拍変動特徴量算出部１１により算出された心拍変動特徴ベクトルと、加速度計５から入力された加速度データをもとに前記加速度特徴量算出部１６により算出された加速度特徴ベクトルと、前記モデルデータベース２１の各テーブル２１１，２１２，２１３，２１４に記憶されている情報、姿勢判定部１７による加速度データから判定した覚醒状態とを用いて、ｎ秒ごとの睡眠段階Ｓtを推定する。そして、その推定結果を表すデータを推定データ記憶部２２に格納する処理を行なう。
【００３２】
推定データ出力制御部１９は、入力部３において入力された出力指示に応じ、前記推定データ記憶部２２から該当するユーザの該当する時間帯における睡眠段階推定結果を表すデータを読み出す。そして、この読み出された推定データを表示させるための表示データを生成し、当該生成された表示データを入出力インタフェイスユニット３０を介して表示部４へ出力して表示させる処理を行なう。
【００３３】
＜動作＞  
次に、以上のように構成された装置による睡眠段階を推定する動作について説明する。
（１）学習フェーズ
第１および第２の学習フェーズでは、被験者の脳波、筋電、心電波形、加速度を計測しながら、医療従事者等の測定者がｎ秒ごとに被験者の睡眠段階を目視観察してその観察結果を「睡眠段階の正解ラベル」として入力部３により入力する。
【００３４】
そして、睡眠段階推定装置１が、前記心電波形と加速度から、心拍変動の特徴量と加速度の特徴量とを算出し、前記入力された睡眠段階の正解ラベルをもとに、各睡眠段階における心拍変動の特徴量の出現頻度と各睡眠段階における加速度の特徴量の出現頻度を算出して、それぞれ心拍変動テーブル２１１と加速度テーブル２１４に格納すると共に、時間別の睡眠段階出現頻度と睡眠段階遷移頻度を算出してその算出値をそれぞれ出現頻度テーブル２１２および遷移頻度テーブル２１３に格納する。
【００３５】
図４は、この第１の学習フェーズにおける睡眠段階推定装置１での処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
第１の学習フェーズによる計測が開始されると、心拍変動特徴量算出部１１の制御の下、まずステップＳ１１により心電計２から出力された被験者の心電図データが入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込まれる。そして、ステップＳ１２により前記取り込まれた心電図データをもとに心拍変動の特徴量が以下のように算出される。
【００３６】
すなわち、まず心電図データから心電波形のピーク間隔を表すＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）が検出され、この検出されたＲＲＩがｎ秒ごとに分割される。そして、フレーム長Ｎ［ｓｅｃ］、スライド幅ｎ［ｓｅｃ］として、心拍変動の特徴ベクトルｈt ＝｛ｈt1，ｈt2，…，ｈtk｝が算出される。ここで、ｔは経過時間を示し、ｔ＝｛ｎ，２*ｎ、３*ｎ，…｝のようにｎ秒ずつカウントされる。具体例を図１１に示す。
【００３７】
心拍変動特徴量としては、例えば心拍変動ＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）の平均値、ＲＲＩの標準偏差、前後するＲＲＩ間の差の二乗平均値の平方根（ＲＭＳＳＤ）、前後するＲＲＩ間の時間的差分が５０ミリ秒以上となった回数の発生割合（ｐＮＮ５０）、前後するＲＲＩのローレンツプロットが描く形状の長辺の長さＬ、ＲＲＩのローレンツプロットが描く形状の短辺の長さＴ、ＬおよびＴから求められる交感神経活動指標（ＣＳＩ：Ｃａｒｄｉａｃ  Ｓｙｍｐａｔｈｅｔｉｃ  Ｉｎｄｅｘ）、ＬおよびＴから求められる副交感神経の活動指標（ＣＶＩ：Ｃａｄｉａｃ  Ｖａｇｅｌ  Ｉｎｄｅｘ）、ＲＲＩのパワースペクトル波形の高周波成分（ＨＦ）、または低周波成分（ＬＦ）のうちの少なくとも１つ、あるいはこれらの特徴量から算出されるその他の特徴量が用いられる。
【００３８】
なお、ＲＲＩのローレンツプロットの一例を図１２に、また前記した各心拍変動特徴量の定義を図１３にそれぞれ示す。なお、心拍変動特徴量の詳細な算出方法については、例えば前記非特許文献１に記載されている。
【００３９】
前記心拍変動特徴ベクトルｈt の各特徴量の値は、例えば０〜１の範囲に正規化した上でＬレベルで離散値化しておくとよい。例えば、ｔ＝ｎ（最初のｎ秒区間）のときの特徴ベクトルの１要素目はｈn,1＝｛０，１，…，Ｌ｝のように表される。
【００４０】
また前記第１の学習フェーズと並列して、睡眠段階推定装置１は第２の学習フェーズの処理も実行する。  
図５は、この第２の学習フェーズにおける睡眠段階推定装置１での処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
第２の学習フェーズによる計測が開始されると、加速度特徴量算出部１６の制御の下、まずステップＳ２１において加速度計５から出力された被験者の加速度データが入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込まれる。そして、ステップＳ２２において前記取り込まれた加速度データをもとに加速度特徴量算出部１６で加速度の特徴量が以下のように算出される。
【００４１】
すなわち、まず加速度データから前記非特許文献１に記載されたアルゴリズムを用いて、ｎ秒ごとのＤ値や覚醒判定値等を算出し、加速度の特徴ベクトルａt ＝｛ａt1，ａt2，…，ａtw｝を求める。
【００４２】
前記加速度特徴ベクトルａt の各特徴量の値は、例えば０〜１の範囲に正規化した上でＺレベルで離散値化しておくとよい。例えば、ｔ＝ｎ（最初のｎ秒区間）のときの特徴ベクトルの１要素目はａn,1＝｛０，１，…，Ｚ｝のように表される。
【００４３】
続いて睡眠段階別加速度解析部１５により、前記加速度特徴量算出部１６により算出された加速度特徴ベクトルａt をもとに、睡眠段階別の加速度が以下のように解析される。すなわち、前記算出された加速度特徴ベクトルａt は、時刻情報tをもとに、入力部３で入力されるｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付けられる。そして、各睡眠段階の各加速度特徴の分布が算出される。
【００４４】
一方の第１の学習フェーズにおいて、睡眠段階別心拍変動解析部１２では、前記心拍変動特徴量算出部１１により算出された心拍変動特徴ベクトルｈt をもとに、睡眠段階別の心拍変動が以下のように解析される。すなわち、前記算出された心拍変動特徴ベクトルｈt は、時刻情報tをもとに、入力部３で入力されるｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付けられる。そして、各睡眠段階の各心拍特徴量の分布が算出される。
【００４５】
次にステップＳ１３において、時間別睡眠段階出現頻度解析部１３により時間帯（ｍ分）ごとの各睡眠段階の出現頻度が以下のように集計される。すなわち、まず入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階正解ラベルの時系列データがｑ分（例えば３０分）ごとに分割され、この分割された各時間帯ｍにおける各睡眠段階ｉの出現回数が計算される。このときｍ＝１は０分〜（ｑ×１）分の区間、ｍ＝２は（ｑ×１）分〜（ｑ×２）分の区間と表される。
【００４６】
そして、この算出された各睡眠段階ｉの出現回数は、例えば図８に示すように、時間帯に対応付けられて睡眠段階を表す情報と共に出現頻度テーブル２１２に格納される。
【００４７】
続いてステップＳ１４において、時間別睡眠段階遷移頻度解析部１４により、時間帯（ｍ分）ごとの各睡眠段階遷移パターンの出現頻度が以下のように集計される。すなわち、まずｑ分ごとに分割された各時間帯ｍにおいて、ｎ秒ごとの各睡眠段階遷移の出現回数が算出される。
【００４８】
例えば、ある時間帯ｍにおいて、最初の０〜ｎ秒区間の睡眠段階が「覚醒（ＷＡＫＥ）」、ｎ〜２ｎ秒区間の睡眠段階が「レム睡眠（ＲＥＭ）」の場合、ｎ〜２ｎ秒区間の睡眠段階の遷移は「覚醒（ＷＡＫＥ）→レム睡眠（ＲＥＭ）」の遷移パターンとしてカウントされる。
【００４９】
なお、最初の０〜ｎ秒区間の睡眠段階の遷移パターンは、カウントしなくてよいものとする。そして、以上のように算出された各睡眠段階遷移の出現回数が、例えば図９に示すように、時間帯に対応付けられて睡眠段階遷移パターンを表す情報と共に遷移頻度テーブル２１３に格納される。
【００５０】
続いてステップＳ１５において、睡眠段階別心拍変動解析部１２により、睡眠段階ごとの心拍変動特徴量が集計され、その算出結果である出現頻度が、例えば図７に示すように心拍特徴ベクトルＩＤおよび心拍特徴量レベルと共に、各睡眠段階に対応付けられて睡眠段階別心拍変動テーブル２１１に格納され、以上で前記第１の学習フェーズが完了される。
【００５１】
例えば、睡眠段階の正解ラベルが「覚醒（ＷＡＫＥ）」のときの全時刻をt_wake ＝｛ｎ，５*ｎ，８*ｎ｝としたとき、全時刻に対してｈt_wake,1＝ｌとなるカウントが記憶される。このとき、心拍変動特徴量の離散値は０≦ｌ≦Ｌなので、各値についてカウントされる。
【００５２】
他方の第２の学習フェーズにおいては、最後にステップＳ２３において、睡眠段階別加速度解析部１５により、睡眠段階ごとの加速度特徴量が集計され、その算出結果である出現頻度が、例えば図１０に示すように加速度特徴ベクトルＩＤおよび加速度特徴量レベルと共に、各睡眠段階に対応付けられて睡眠段階別に加速度テーブル２１４に格納され、以上で前記第２の学習フェーズが完了される。
【００５３】
例えば、睡眠段階の正解ラベルが「覚醒（ＷＡＫＥ）」のときの全時刻をt_wake ＝｛ｎ，５*ｎ，８*ｎ｝としたとき、全時刻に対してａt_wake,1＝ｌとなるカウントが記憶される。このとき、加速度特徴量の離散値は０≦ｌ≦Ｍなので、各値についてカウントされる。
【００５４】
（２）推定フェーズ
推定フェーズでは、推定対象者の心電図データと加速度データのみを計測し、この計測された心電図データと加速度データから算出される心拍変動特徴量、加速度特徴量と、姿勢判定部１７と、心拍変動テーブル２１１、加速度テーブル２１４、出現頻度テーブル２１２および遷移頻度テーブル２１３に格納されたモデルデータに基づいて、前記推定対象者の睡眠段階Ｓt がｎ秒ごとに推定される。
【００５５】
図６はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。まずステップＳ３１において、心拍変動特徴量算出部１１と加速度特徴量算出部１６により、入出力インタフェイスユニット３０を介して、心電計２と加速度計５から推定対象者の１回の睡眠における心電図データと加速度データが取り込まれる。そしてステップＳ３２とステップＳ３３において、心拍変動特徴量算出部１１と加速度特徴量算出部１６により並列して、前記取り込まれた心電図データと加速度データからｎ秒ごとの心拍変動特徴量と加速度特徴量が算出される。その算出手法は、前記学習フェーズの場合と同様である。
【００５６】
一方、並列する実行されるステップＳ３８において、前記取り込まれた加速度データから、姿勢判定部１７により、ｎ秒ごとの姿勢が判定される。すなわち、寝た姿勢もしくは身体を起こした姿勢の２値判定を行なう。身体を起こした姿勢の場合を覚醒とする。
【００５７】
続くステップＳ３９において、前記２値判定の結果が覚醒を示す“ＷＡＫＥ”であるか否かが判断される。
【００５８】
一方、前記ステップＳ３３に続いて睡眠段階確率推定部１５の制御の下、推定対象者の睡眠段階の推定が以下のように行なわれる。すなわち、まずステップＳ３４によりｎ秒ごとの睡眠段階変数がランダムに初期化される。また、ギブスサンプリングカウンタｇが初期化されて「１」とされる。
【００５９】
次にステップＳ３５において、ｎ秒ごとの睡眠段階変数がギブスサンプリングにより更新され、ステップＳ３６によりギブスサンプリングカウンタｇが予め設定されたギブスサンプリング繰り返し数になったと判定されるまで、以下の処理が繰り返し実施される。
【００６０】
（Ａ）  初期値として、時間ｔ＝０、睡眠段階Ｓ0 ＝“ＷＡＫＥ”に設定する。  
（Ｂ）  時間ｔが、睡眠時間Ｔよりも小さい間では以下の処理を実行する。  
（Ｂ−１）  前記ステップＳ３９において、姿勢判定部１７にて覚醒と判断されなかった場合、ステップＳ３５において、睡眠段階Ｓ_{t,g} を、時間ｔ−１の睡眠段階Ｓt-1、時間帯Ｃt 、時間ｔにおける心拍変動特徴量ｈt と加速度特徴量ａt を用いてＰ（Ｓt ＝ｉ｜ｈt ，ａt ，Ｓt-1＝ｊ，Ｃt ＝ｍ）の値に従ってサンプリングする。  
（Ｂ−２）  前記ステップＳ３９において、姿勢判定部１７にて覚醒と判断された場合、続くステップＳ４０において、睡眠段階Ｓ_{t,g} を“ＷＡＫＥ”に設定する。
【００６１】
（Ｂ−３）  時間ｔ＝ｔ＋１とする。  
（Ｃ）ギブスサンプリングカウンタｇを「＋１」インクリメントする。
【００６２】
続いてステップＳ３７において、各時間ｔについて、ｇ個の睡眠段階サンプリング履歴集合｛Ｓ_{t,g} ｝から、各睡眠段階の出現分布を集計し、時間ｔにおける睡眠段階確率分布として出力する。睡眠段階を出力する場合は、サンプリング履歴集合｛Ｓ_{t,g} ｝における最頻値となる睡眠段階を、推定結果として推定データ記憶部２２に格納する。
【００６３】
Ｐ（Ｓt ＝ｉ｜ｈt ，ａt，Ｓt-1＝ｊ，Ｃt ＝ｍ）は以下の式によって得られる。  
【００６４】
【数１】
2019048150.tif 000003
【００６５】
ここで、θmiは時間帯ｍにおいて睡眠段階がｉになる確率を表し、以下の式にて算出される。  
【００６６】
【数２】
2019048150.tif 000004
【００６７】
ここで、Ｍmiは時間帯ｍにて睡眠段階ｉが出現する回数を表わす。
【００６８】
また、λmjiは時間帯ｍにおいて、睡眠段階がｊからｉへ遷移する確率を表し、以下の式により算出される。  
【００６９】
【数３】
2019048150.tif 000005
【００７０】
ここで、Ｍmjiは時間帯ｍにて睡眠段階がｊからｉへ遷移する状態が出現する回数を表わす。
【００７１】
また、φihtkは、睡眠段階ｉにおける各心拍特徴量の出現確率を表わすもので、
【００７２】
【数４】
2019048150.tif 000006
【００７３】
により算出される。
【００７４】
さらに、πiatwは、睡眠段階ｉにおける各加速度特徴量の睡眠確率を表すもので、
【００７５】
【数５】
2019048150.tif 000007
【００７６】
により算出される。  
睡眠段階ｉであるときの時間ｔにて新たに得られる心拍変動特徴ベクトルｋ番目の要素ｈtkがｌkであったとき、Ｍilkはモデルデータベースを参照して、ｈtkが値ｌkを満たす時の出現頻度の回数を表している。
【００７７】
睡眠段階ｉであるときの時間ｔにて新たに得られる加速度特徴ベクトルｗ番目の要素ａtwがｚwであったとき、Ｍizwはモデルデータベース２１を参照して、ａtwが値ｚwを満たす時の出現頻度の回数を表わしている。
【００７８】
なお、前記推定データ記憶部２２に記憶された推定対象者の睡眠段階の推定結果を表すデータは、推定データ出力制御部１９の制御の下、推定データ記憶部２２から読み出される。そして、この読み出された推定データをもとに表示データが生成され、この表示データは入出力インタフェイスユニット３０を介して表示部４に供給されて表示される。前記図１１の下段にその表示結果の一例を示す。
【００７９】
＜実施形態の効果＞  
以上詳述したように一実施形態では、学習フェーズにおいて、被験者の心電図データと加速度データから睡眠段階ごとの心拍変動特徴量と加速度特徴量を算出して心拍変動テーブル２１１と加速度テーブル２１４に格納すると共に、時間経過に応じた睡眠段階の出現頻度と遷移頻度を求めてこれらをそれぞれ出現頻度テーブル２１２および遷移頻度テーブル２１３に格納する。そして推定フェーズにおいて、推定対象者の心電図データと加速度データから算出した心拍変動特徴量、加速度特徴量と、姿勢判定部１７による覚醒判定結果と、前記各テーブル２１１，２１２，２１３に格納された睡眠段階のモデルデータとに基づいて、前記推定対象者の睡眠段階を推定するようにしている。
【００８０】
したがって、心拍が睡眠時の脳活動以外の影響、例えば血圧調整や体温調整、身体の動きや呼吸等の影響も受けて変化したとしても、睡眠段階を正確に推定することが可能となる。また、覚醒時は体動が大きいため、加速度を考慮することで、覚醒をより正確に推定可能となる。そして、姿勢判定による覚醒判定を取り入れることで、ベッドから身体を起こした際の覚醒状態を確実に検出可能とする。
【００８１】
さらに、学習フェーズを備えることで、最適な心拍変動テーブル２１１、加速度テーブル２１４、出現頻度テーブル２１２および遷移頻度テーブル２１３を構築することができる。
【００８２】
前記睡眠段階推定装置１を、例えばスマートフォンやタブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯情報機器とそれに実装するアプリケーションプログラムとで実現する場合を考えた場合、被験者である前記携帯情報機器のユーザが覚醒している状態での検出精度が低下すると、ユーザの当該アプリケーションプログラムに対する信頼性が著しく低下することに繋がる可能性がある。そのため、加速度データによる体動や姿勢からユーザが覚醒状態にあることの判定を確実に行なうことで、ユーザの当該アプリプログラムに対する信頼性が低下してしまうのを確実に抑制できる。
【００８３】
［他の実施形態］
なお、この発明は前記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では睡眠段階推定装置１内に記憶ユニット２０を設けた場合を例にとって説明したが、記憶ユニット２０をクラウドに設けられたデータベースサーバなどに備え、睡眠段階推定装置１とそのデータベースサーバとの間で通信を行なうことによりデータの書き込みおよび読み出しを行なうようにしてもよい。
【００８４】
また、前記実施形態では心電計により得られる心電図データをもとに心拍変動特徴量を算出するようにしたが、脈波を計測してその計測データをもとに心拍変動特徴量を算出するようにしてもよい。
【００８５】
さらに、推定結果を表すデータは、通信回線を介して他の端末またはサーバに送信するようにしてもよく、その他制御ユニットが備える制御機能、当該制御機能による処理手順と処理内容、推定結果の表示フォーマットなどについても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００８６】
要するにこの発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００８７】
１…睡眠段階推定装置、２…心電計、３…入力部、４…表示部、５…加速度計、１０…制御ユニット、１０Ａ…モデル作成部、１１…心拍変動特徴量算出部、１２…睡眠段階別心拍変動解析部、１３…時間別睡眠段階出現頻度解析部、１４…時間別睡眠段階遷移頻度解析部、１５…睡眠段階別加速度解析部、１６…加速度特徴量算出部、１７…姿勢判定部、１８…睡眠段階確率推定部、１９…推定データ出力制御部、２０…記憶ユニット、２１…モデルデータベース、２２…推定データ記憶部、２１１…心拍変動テーブル、２１２…出現頻度テーブル、２１３…遷移頻度テーブル、２１４…加速度テーブル、３０…入出力インタフェイスユニット。
【図１】
2019048150.tif 000008
【図２】
2019048150.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
2019048150.tif 000012
【図６】
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【図７】
2019048150.tif 000014
【図８】
2019048150.tif 000015
【図９】
2019048150.tif 000016
【図１０】
2019048150.tif 000017
【図１１】
2019048150.tif 000018
【図１２】
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【図１３】
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