(57)【要約】【課題】アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、統合失調症、うつを効率的に高い精度で容易に鑑別できる脳機能疾病鑑別方法を提供する。【解決手段】本発明の脳機能疾病鑑別方法は、被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、少なくとも睡眠潜時データ、及び、周期的体動データを取得し、睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されているか否かを仕分けする第１仕分け工程と、周期的体動データが一定回数（Ｎ回）あるか否かを仕分けする第２仕分け工程と、を有し、第１仕分け工程及び第２仕分け工程の仕分け結果から、少なくともアルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症のいずれかに該当する可能性があることを鑑別する。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、少なくとも睡眠潜時データ、及び、周期的体動データを取得し、当該被検者が脳機能疾病に該当するか否かを鑑別する脳機能疾病鑑別方法であって、
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されているか否かを仕分けする第１仕分け工程と、
前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）あるか否かを仕分けする第２仕分け工程と、
を有し、
前記第１仕分け工程及び第２仕分け工程の仕分け結果から、少なくともアルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症のいずれかに該当する可能性があることを鑑別することを特徴とする脳機能疾病鑑別方法。
【請求項２】
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されておらず、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）未満であるときにアルツハイマー型認知症と鑑別し、
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されておらず、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）以上であるときにレビー小体型認知症と鑑別する、ことを特徴とする請求項１に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項３】
前記被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、レム潜時データを取得し、レム潜時データが一定時間（Ｔ２）確保されているか否かを仕分けする第３の仕分け工程と、
前記被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、レム睡眠比率データを取得し、レム睡眠比率データが一定比率（Ｍ％）あるか否かを仕分けする第４の仕分け工程と、
を有し、
前記第３の仕分け工程でのレム潜時データが一定時間（Ｔ２）以上であり、かつ、前記第４の仕分け工程でのレム睡眠比率データが一定比率（Ｍ％）未満であるときに、前記アルツハイマー型認知症とレビー小体型認知症を鑑別する、ことを特徴とする請求項２に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項４】
前記第１仕分け工程及び第２仕分け工程の仕分け結果から、うつと統合失調症のいずれかに該当する可能性があることを鑑別する、ことを特徴とする請求項１に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項５】
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されており、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）未満であるときにうつと鑑別し、
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されており、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）以上であるとき統合失調症と鑑別する、ことを特徴とする請求項４に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項６】
前記被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、レム潜時データを取得し、レム潜時データが一定時間（Ｔ２）確保されているか否かを仕分けする第３の仕分け工程と、
前記被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、レム睡眠比率データを取得し、レム睡眠比率データが一定比率（Ｍ％）あるか否かを仕分けする第４の仕分け工程と、
を有し、
前記第３の仕分け工程でのレム潜時データが一定時間（Ｔ２）未満であり、かつ、前記第４の仕分け工程でのレム睡眠比率データが一定比率（Ｍ％）以上であるときに、前記うつと統合失調症を鑑別する、ことを特徴とする請求項５に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項７】
不眠タイプを項目化し、各項目の度合いを点数化した不眠判定に関するアンケートに対する回答結果からその被検者の点数を算出し、
前記点数が所定基準を満たさない場合に、当該被検者の脳機能疾病を鑑別する、ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項８】
前記不眠タイプの項目は、睡眠時間、睡眠潜時、中途覚醒、早期覚醒、睡眠効率、傾眠に関するものが含まれる、ことを特徴とする請求項７に記載の脳機能疾病鑑別方法。
【請求項９】
コンピュータを用いて脳機能疾病の種別の鑑別を実行するための手順を実行するコンピュータプログラムプロダクトであって、
被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、少なくとも睡眠潜時データ、周期的体動データを取得する睡眠データ取得工程と、
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されておらず、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）未満であるときにアルツハイマー型認知症の鑑別結果を出力し、かつ、前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されておらず、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）以上であるときにレビー小体型認知症の鑑別結果を出力する鑑別結果出力工程と、
を有することを特徴とするコンピュータ用のプログラム。
【請求項１０】
前記睡眠データ取得工程は、レム潜時データ及びレム睡眠比率データを取得し、
前記レム潜時データが一定時間（Ｔ２）以上であり、かつ、レム睡眠比率データが一定比率（Ｍ％）未満であるときに、前記アルツハイマー型認知症とレビー小体型認知症を鑑別する、ことを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ用のプログラム。
【請求項１１】
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されており、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）未満であるときにうつの鑑別結果を出力し、
前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されており、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）以上であるとき統合失調症の鑑別結果を出力する、
ことを特徴とする請求項９に記載のコンピュータ用のプログラム。
【請求項１２】
前記睡眠データ取得工程は、レム潜時データ及びレム睡眠比率データを取得し、
前記レム潜時データが一定時間（Ｔ２）未満であり、かつ、レム睡眠比率データが一定比率（Ｍ％）以上であるときに、前記うつと統合失調症を鑑別することを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ用のプログラム。
【請求項１３】
睡眠時間、睡眠潜時、中途覚醒、早期覚醒、睡眠効率、傾眠に関する項目を含んだ不眠タイプについて、各項目の度合いを点数化した不眠判定に関するアンケートに対する回答結果からその被検者の点数を算出し、
前記被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、前記睡眠時間、睡眠潜時、中途覚醒、早期覚醒、睡眠効率、傾眠に関する実測データを取得し、各実測データにおける度合いを点数化してその被検者の点数を算出し、
自覚症状による睡眠状態と他覚症状による睡眠状態を、両算出結果の点数に基づいて表示したことを特徴とする睡眠評価シート。
【請求項１４】
前記自覚症状による睡眠状態の点数と他覚症状による睡眠状態を直交する２軸で表示し、睡眠タイプが睡眠健康型、隠れ不眠型、現在不眠型、不眠錯覚型のいずれかに該当するかを表示したことを特徴とする請求項１３に記載の睡眠評価シート。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認知症及び神経疾患（精神疾患）を含む脳機能疾病を鑑別可能にする脳機能疾病鑑別方法及びそのような方法を実行するコンピュータ用のプログラムに関する。また、本発明は、脳機能疾病と密接に関連する睡眠状態を把握可能にする睡眠評価シートに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高齢化社会に伴い、認知症は重大な関心事となっている。通常、認知症は年齢とともに症状が進行するものであり、発症時期を明確に把握することが困難な疾病であることが認識されている。また、実際に認知症を発症して症状が進行してしまうとその回復が難しい反面、普段の生活習慣などに注意することで発症を予防したり、発症初期（実際に発症していたり、発症が疑わしい状態が含まれる）に適切な対処をすることで、その進行を遅らせることも知られている。
【０００３】
そのため、最近では、認知症の早期発見、早期対応のために、一般内科医に講習を課す「認知症対応かかりつけ医・認知症サポート医」等の制度が普及しつつある。また、これに関連して、本件の発明者は、被検者が特別な診断機関等に出向くことなく、家庭で睡眠検査装置を用いて睡眠データを取得することで認知症のリスクを早期に発見できる認知症リスク判定システムについても提案している（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−２２３１０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、認知症の原因疾病は８０近くに及ぶが、日本における認知症は、アルツハイマー型認知症（「ＡＤ」とも称する）、レビー小体型認知症（「ＤＬＢ」とも称する）、及び、血管性の３種で９０％を占める。血管性は、原因が急激であるため判断を誤ることはないが、ＡＤ及びＤＬＢは、典型的な事例では顕著な差が認められるものの、複合している場合が多い。また、上記したような認知症を含む脳機能疾病については、適切な鑑別を行なう必要があり、誤った鑑別をする（神経疾患・精神疾患と認知症を混同したり、認知症タイプの判断ミスを起こすなど）と、誤った治療方法や薬を処方することがあり、適切な治療、予防が行なえなくなる可能性がある。
【０００６】
一方で、上記したような脳機能疾病については、様々な睡眠障害を引き起こすことが知られており、脳機能疾病と睡眠は、密接な関連性があるものと考えられる。例えば、通常の睡眠では、ノンレム睡眠（脳が眠っている状態）とレム睡眠（身体は深く眠っているが脳が起きているような状態）が交互に現れ、睡眠中におけるレム睡眠とノンレム睡眠の比率については、年齢とともにレム睡眠の比率が少なくなることが知られている。そして、レム睡眠の比率が下がれば、認知症の発症割合が高まる（或いは高い）ことがデータとしても裏付けされており、具体的には、レム睡眠比率が１％下がると、アルツハイマー型認知症は９％増える、といったデータも存在している。このように、睡眠データを様々な観点で分析すると、ある程度、脳機能疾病を特定したり、鑑別することが可能であると考えられるのであり、実際に脳機能疾病を発症している多数の患者の睡眠状態を分析してみたところ、疾病ごとに、ある睡眠データに特有な傾向があることが見出されている。
【０００７】
ただし、現状では、主にアンケート（公知の不眠判定法であり、アテネ不眠尺度やエプワース眠気尺度などを問診票として被検者に提示する）に対する回答結果、場合によっては、被検者の実際の睡眠データのある特徴から、脳機能疾病の中のいずれかに罹患している疑いがある、ということを診断するに留まっている。
このため、実際に脳機能疾病（ここでは、主にアルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、統合失調症、うつとする）を発症している患者と、その患者の睡眠障害の特徴との間の関連性を見出して分析し、これを適切な手順に従って区別化することによって、ある程度、正確に上記したタイプの脳機能疾病を鑑別できる可能性があると考えられる。
【０００８】
本発明は、脳機能疾病、特にアルツハイマー型認知症及びレビー小体型認知症、更には、好ましくは統合失調症及びうつを、効率的に高い精度で容易に鑑別できる脳機能疾病鑑別方法、及び、そのような方法を実行するコンピュータ用のプログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、そのような脳機能疾病と密接に関連する睡眠状態を把握可能にする睡眠評価シート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】
【０００９】
上記した目的を達成するために、本発明は、被検者の睡眠中に得られる睡眠データから、少なくとも睡眠潜時データ、及び、周期的体動データを取得し、当該被検者が脳機能疾病に該当するか否かを鑑別する脳機能疾病鑑別方法であって、前記睡眠潜時データが一定時間（Ｔ１）確保されているか否かを仕分けする第１仕分け工程と、前記周期的体動データが一定回数（Ｎ回）あるか否かを仕分けする第２仕分け工程と、を有し、前記第１仕分け工程及び第２仕分け工程の仕分け結果から、少なくともアルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症のいずれかに該当する可能性があることを鑑別することを特徴とする。
【００１０】
上述したように、脳機能疾病に該当するアルツハイマー型認知症及びレビー小体型認知症は、睡眠中に得られる睡眠データを分析すると、それぞれ異なった特徴があることを見出すことができる。この特徴は、床についてから眠りに入るまでの時間（入眠時間であり、睡眠潜時と称される）の長短、睡眠中に身体が動く回数（寝返り等が該当し、周期的体動と称される）の多少に見出すことができ、被検者から得られる実際の睡眠データから、上記した各データを抽出し、各データを一定の閾値で仕分けすることにより、少なくともアルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症のいずれかに該当する可能性があるかを識別することが可能である。実際には、睡眠潜時データが設定している閾値よりも短く、周期的体動データが設定した閾値よりも少ないとアルツハイマー型認知症と鑑別することが可能であり、睡眠潜時データが設定している閾値よりも短く、周期的体動データが設定した閾値以上であればレビー小体型認知症と鑑別することが可能である。
【００１１】
このような睡眠データについては、例えば、被検者に対して脳波計を装着すること、睡眠中の被検者の動作を人感センサ等によって検知すること、寝具としてのマットに圧力センサや振動センサのような被検者の挙動を検知可能なセンサを組み込んだもの、被検者の各所に装着される専用の機器等によって取得することが可能である。そして、睡眠中の被検者から得られる様々な睡眠データの中から、上記したような睡眠データを抽出し、これを分析することによって、少なくとも、脳機能疾病の内、アルツハイマー型認知症とレビー小体型認知症を鑑別することが可能となる。なお、設定される閾値については、実際に病名が特定されている脳機能疾病を発症している多数の患者と、その患者の睡眠状態の相関関係を考慮することで決定される。
【００１２】
また、本発明は、このような脳機能疾病鑑別方法をコンピュータによって実行させるプログラムも提供する。
【００１３】
さらに、本発明は、被検者に対して、アンケートによって睡眠の自覚症状に関するデータを取得すると共に、その被検者から実際の睡眠データ（睡眠に関する他覚える症状）を取得し、両者を対比して、その被検者の睡眠状態（睡眠ギャップや具体的な睡眠タイプなど）を表示した睡眠評価シートを提供する。
このような睡眠評価シートは、実際の被検者の睡眠状態を的確に把握することが可能となり、被検者に対して、睡眠不調に対して効果的な提案をすることができ、また、上記したような脳機能疾病の予防等に利用することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、脳機能疾病、特にアルツハイマー型認知症及びレビー小体型認知症を鑑別することができ、更には、統合失調症及びうつを効率的に高い精度で容易に鑑別できる脳機能疾病鑑別方法、及び、そのような方法をコンピュータで実行可能なプログラムが得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】ある被検者の睡眠状態の変化を時系列で示す図。
【図２】脳機能疾病を鑑別する鑑別装置の概略構成を示すブロック図。
【図３】脳機能疾病の種類と睡眠データの関係を示す図。
【図４】脳機能疾病の鑑別方法の一手順例を示すフローチャート（その１）。
【図５】脳機能疾病の鑑別方法の一手順例を示すフローチャート（その２）。
【図６】脳機能疾病の鑑別方法の一手順例を示すフローチャート（その３）。
【図７】睡眠評価シートの一例を示し、睡眠に関する項目を点数化しており、自覚的なデータと他覚的なデータとを対比した図。
【図８】睡眠評価シートの別の例を示し、被検者の睡眠のタイプを示した図。
【図９】睡眠評価シートの別の例を示し、被検者の自覚データに基づいて、脳機能疾患のリスクを表示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明に係る脳機能疾病鑑別方法の一実施形態について説明する。
上述したように、本発明に係る脳機能疾病鑑別方法は、被検者から実際の睡眠データを取得し、この睡眠データの中から鑑別に必要なデータを抽出、分析することによって、各種の脳機能疾病、具体的には、少なくともアルツハイマー型認知症（ＡＤ）、レビー小体型認知症（ＤＬＢ）を鑑別し、更には、統合失調症、及び、うつ（うつ病）を容易に鑑別できるようにするものである。
【００１７】
最初に、被検者から取得する睡眠データについて説明する。
図１は、ある被検者の睡眠状態の変化を時系列で示した図（タイムチャート）である。一般的に、睡眠は、ノンレム睡眠（脳が眠っている状態）とレム睡眠（身体は深く眠っているが脳が起きているような状態）が交互に現れ、図１に示すように、眠りにつくと一定時間後に深い眠り（ノンレム睡眠）に入り、次に浅い眠り（レム睡眠）に移行することが知られている。このように、睡眠は、２種類の睡眠で構成されており、通常であれば、約９０分間隔でノンレム睡眠とレム睡眠が繰り返される。
なお、図１において、レベル１，２，３は、脳の活動に多少の相違は見られるものの、これらはノンレム睡眠（脳が眠っている状態）である。また、図１は、比較的若い被検者の睡眠状態を示しているが、年齢が高くなると、レム潜時が短くなったり、中途覚醒が生じる等、異なる睡眠状態となる。
【００１８】
このような睡眠データにおいて、脳機能疾病の鑑別に用いられるデータは、最初に床に着いてから眠るまでの時間（ノンレム睡眠に移行するまで時間であり、睡眠潜時データとも称する）Ｔａと、レム睡眠の間隔（レム潜時データとも称する）Ｔｂである。なお、このレム睡眠間の間隔Ｔｂについては、最初に生じるレム睡眠間隔であっても良いし、一晩で複数回生じるレム睡眠間隔の平均値としても良い。また、上記以外にも、睡眠中におけるレム睡眠比率、及び、周期的体動数（寝返り等、睡眠中に四肢運動が生じる体動変化数）についても取得され、更には、睡眠データとして、呼吸障害数、呼吸数、心拍数、離床回数等についても取得することが可能である。
【００１９】
上記した睡眠データは、脳波や呼吸状態、身体の動き等を測定する各種計測装置を完備した睡眠検査ルームで実際に被検者に就寝してもらい、被検者から得るようにしても良いし、簡単に必要な睡眠データを取得できる装置によって得るようにしても良い。例えば、一例として、容易に持ち運びでき、データ処理部を備えた非接触・非拘束の睡眠検査マットを利用することが可能である（具体的には、パラマウントベッド株式会社製の「眠りスキャン；登録商標」を利用することができる）。この睡眠検査装置は、被検者が就寝するベッドのマットレスの下で、被検者の胸部領域に敷設して使用されるものであり、睡眠検査マット内に設置されているセンサ（圧力センサ、振動センサなど）が、睡眠中の被検者の睡眠状態を検出して上記したような睡眠データを取得することを可能にする（たとえば、入眠不調／中途覚醒／早期覚醒、睡眠位相後退、周期的体動、ノンレム比率減少、呼吸異常、心拍異常などを含む被検者が睡眠障害を引き起こしているか否かを検知することが可能である）。
【００２０】
このような睡眠検査装置は、スイッチをＯＮ状態にして、所定期間（たとえば１週間程度）ベッドのマットレスの下に敷設したままにしておくことで、被検者がベッドに入ったこと、離床したこと、及び、被検者の睡眠中における体動や呼吸状態などを検出することが可能となっている。すなわち、上記した公知の睡眠検査装置は、ベッドのマットレスの下で敷設された期間中、被検者の睡眠状況を連続して検出することができ、上記したような分析に必要となる睡眠データを取得することが可能である。
【００２１】
被検者から得られる睡眠データについては、パーソナルコンピュータ等のデータ処理装置（鑑別装置とも称する）に対して、既存の通信網を利用して直接、データ送信するようにしても良いし、被検者から取得された睡眠データを記録媒体に記憶し、記録媒体を介して鑑別装置にデータ入力するような構成であっても良い。すなわち、鑑別装置側で実行される鑑別プログラムが、その装置に入力された睡眠データから、所定の手順に従って鑑別結果を出力できるような構成であれば、睡眠データを取得する方法については特に限定されることはない。
【００２２】
図２は、脳機能疾病を鑑別する鑑別装置の概略構成を示すブロック図である。
鑑別装置１０は、被検者から得られる睡眠データや、必要に応じて眠りに関するアンケート結果である睡眠に関する自覚データ等が入力される入力手段（上記したように、通信網を介して入力されるもの、記録媒体を介して入力されるもの等が含まれる）２０、後述する鑑別手順に関する制御プログラムを格納したＲＯＭ３０、鑑別処理やデータ管理するにあたって各種データを一時的に記憶するＲＡＭ４０、被検者毎にＩＤ情報を付与して睡眠に関するデータを蓄積、管理する被検者データベース５０、鑑別した処理結果を画像や紙媒体として出力する出力手段（画像表示装置やプリンタなどが含まれる）６０、及び、これらの構成要素を制御するＣＰＵ１００を備えている。
【００２３】
このような鑑別装置１０は、例えば、各地方自治体が運営する医療・保健センター、地域病院、個人的な開業医、更には、認知症についての鑑別を行なうことが好ましい施設（例えば、運転免許証の交付が成される免許センターなど）に設置することが可能であり、各種の睡眠データが入力されることにより、その被検者が脳機能疾病に該当するか否かについて、容易に鑑別すること（その危険性があることを知らせること）が可能となっている。
【００２４】
すなわち、本実施形態の鑑別装置１０は、後述するように、ＲＯＭ３０に格納されている鑑別プログラムにしたがった鑑別処理手順によって、脳機能疾病の内、アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、うつ、統合失調症についての鑑別結果を導き出すことが可能となっている。この場合、鑑別するに際しては、病症タイプを明確に区別して鑑別しても良いし、いずれのタイプの病症の傾向が大きいか、又は、いずれのタイプの病症により近いか等を、所定のアルゴリズムにしたがって総合的に評価（場合によって数値化してもよい）するようにしても良い。たとえば、被検者から得られる睡眠データの各結果に関し、後述するような仕分け数値（閾値）付近にあるようなケースでは、疾病にかかる危険性が高い、進行している疑いがある、などの鑑別を行うようにしても良い。
【００２５】
次に、各種の脳機能疾病と睡眠の関係について具体的に説明する。
【００２６】
（睡眠潜時について）
脳機能疾病の内、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）とレビー小体型認知症（ＤＬＢ）は、睡眠潜時が短いという特徴があり、それ以外の脳機能疾病（うつ及び統合失調症など）は、睡眠潜時が上記した認知症よりも長いという特徴がある。実際に、認知症を発症している多数の患者から睡眠潜時に関するデータを取得したところ、認知症のケースでは、睡眠潜時が１０〜３０分（１５〜２５分の割合が更に多くなる）の範囲となっており、うつ及び統合失調症では、それよりも長い時間かかっている（なかなか寝付けない）という結果が得られている。
【００２７】
そこで、本実施形態では、睡眠データから抽出される睡眠潜時データについて、ある一定時間（Ｔ１）で仕分けするようにしており、具体的にこの一定時間Ｔ１は、睡眠潜時が２０分あるか否かで、認知症（ＡＤ，ＤＬＢ）と、うつ及び統合失調症とを仕分けするようにしている。
【００２８】
（周期的体動について）
脳機能疾病の内、アルツハイマー型認知症（ＡＤ）とレビー小体型認知症（ＤＬＢ）は、周期的体動（周期的体動数）について相違が見られ、前者は、周期的体動がそれほど多くなく、後者は周期的体動が多いという特徴がある。また、脳機能疾病の内、うつと統合失調症についても、周期的体動（周期的体動数）について相違が見られ、前者は、程周期的体動がそれほど多くなく、後者は周期的体動が多いという特徴がある。認知症の患者に対して、実際に周期的体動数に関するデータを取得したところ、ＡＤのケースでは、周期的体動数が概ね３０〜５０回（３５〜４５回の割合が更に多くなる）の範囲となっており、ＤＬＢでは、それよりも多い（体動変化が頻繁に行われる）という結果が得られている。同様に、うつと統合失調症についても、実際に周期的体動数に関するデータを取得したところ、うつのケースでは、周期的体動数が概ね３０〜５０回（３５〜４５回の割合が更に多くなる）の範囲となっており、統合失調症では、それよりも多い（体動変化が頻繁に行われる）という結果が得られている。
【００２９】
そこで、本実施形態では、睡眠データから抽出される周期的体動データについて、ある一定回数（Ｎ）で仕分けするようにしており、具体的にこの一定回数Ｎは、周期的体動数が４０回あるか否かで、ＡＤとＤＬＢを仕分けするとともに、うつと統合失調症とを仕分けするようにしている。
【００３０】
（レム睡眠比率について）
脳機能疾病の内、認知症であるアルツハイマー型認知症（ＡＤ）とレビー小体型認知症（ＤＬＢ）は、レム睡眠比率が低いという特徴がある。すなわち、認知症は、症状が進行するにしたがって睡眠時に脳が起きている状態の割合が減って行き、実際に、認知症の患者に対して、レム睡眠比率データを取得したところ、年齢にも依存するが、１３％未満では、認知症を発症している割合が多いという結果が得られている。なお、レム睡眠比率データは、年齢とともに低下する傾向があるが、７０〜８５歳において、認知症を罹患していないケースでは、平均で１３．８％という結果が得られている。
【００３１】
そこで、本実施形態では、睡眠データから抽出されるレム睡眠比率データについて、ある定まった比率（Ｍ％）で仕分けするようにしており、具体的にこの比率Ｍは、レム睡眠比率が１３％あるか否かで、認知症であるか否かを仕分けするようにしている。また、レム睡眠比率データについては、あまり多すぎると、精神疾患に該当する可能性がある。通常、５０歳から７０歳では、レム睡眠比率が１５％程度（それ以上の年齢になると比率は下がる）とされているが、極端に比率が高ければ、うつや統合失調等の精神疾患を罹患しているケースが多い。このため、レム睡眠比率が多いケース（本実施形態では、２５％よりも多い場合とした）では、精神疾患であると仕分けするようにしている。
【００３２】
（レム潜時について）
脳機能疾病の内、うつと統合失調症は、レム潜時が短いという特徴がある。実際に、うつ、又は、統合失調症を発症している多数の患者からレム潜時に関するデータを取得したところ、レム潜時が短く５０分未満（通常は約９０分程度とされている）という結果が得られている。
【００３３】
そこで、本実施形態では、睡眠データから抽出されるレム潜時データについて、ある一定時間（Ｔ２）で仕分けするようにしており、具体的に一定時間Ｔ２は、睡眠潜時について、より確実となるように４０分あるか否かで、うつ及び統合失調症か、そうでないかを仕分けするようにしている。
【００３４】
ところで、上記したような睡眠データは、被検者が実際に睡眠することによって取得される客観的なデータ（他覚データ）である。その一方で、睡眠に関しては、その被検者が自覚として捉えることができるものがあり、このような睡眠に関する自覚データも併せて分析することで、脳機能疾病の鑑別の精度をより高めることが可能となる。また、被検者が感じる自覚データと、客観的な睡眠検査によって得られる他覚データ（睡眠データ）を比較することにより、その被検者の睡眠に関するギャップや睡眠状態を明らかにすることも可能となる。例えば、本人は、よく眠れていると主観的に判断しても、実際に計測した睡眠データは、よく眠れていないことがあり、逆に、よく眠れていないと主観的に判断しても、実際に計測した睡眠データは、よく眠れているということもある。このような自覚データと他覚データを併せて考慮することで、脳機能疾病の鑑別の精度をより高めることが可能となり、更には、これらのデータを２次元軸上に表示することで、被検者の眠りに関する状態を把握し易くし（医者などが一見して把握し易い）、これにより、脳機能疾病を診断したり予防等する上で、被検者に対してより的確なアドバイスをすることも可能となる。
【００３５】
なお、被検者から得る自覚データについては、睡眠に関する状態を評価できる一般的に公知のアンケート（例えば、エプワース眠気尺度表やアテネ不眠尺度（ＡＩＳ）など）を用いることができる。これらのアンケートは、不眠タイプを項目化しており、各項目の度合いを点数化（例えば、「十分」との回答結果に３点、「少し足りない」との回答結果に２点、「かなり足りない」との回答結果に１点、「全く足りない」との回答結果に０点が付されている）した不眠判定に関するアンケート方式としたものである。
【００３６】
公知のアンケートのアンケート項目（不眠タイプ）については幾つかのものが挙げられているが、ここでは、上述した他覚的に得られる睡眠データと対比できるように、少なくとも、
（１）睡眠時間（睡眠時間は足りていますか？）
（２）睡眠潜時（寝床についてから眠るまで時間がかかりましたか？）
（３）中途覚醒（夜間、睡眠中に目が覚めることがありますか？）
（４）早期覚醒（希望する起床時間より早く目覚めて、それ以降は眠れないことはありましたか？）
（５）睡眠効率（全体的な睡眠の質について、どう感じていますか？）
（６）傾眠（日中に眠気を感じますか？）
に関するものが含まれていれば良い。
【００３７】
通常、上記したようなアンケート項目で得られる被検者の回答結果については、点数が高ければ、良い睡眠をとっているという自覚があることから、脳機能疾病を罹患している可能性は極めて低く、点数が低くなると、それは脳機能疾病を疑う必要性が生じてくる。本実施形態では、上述したような睡眠データを取得する前段階として、上記した睡眠についての自覚データの点数が所定値よりも低い場合に、睡眠データを取得する、或いは、点数が所定値よりも高ければ、脳機能疾病に該当しない等の判断を出力するようにしており、鑑別精度を高めるようにしている。具体的には、睡眠に関するアンケートの不眠タイプの回答結果の合計得点が４点未満の場合に、睡眠検査を実施するなどして、上述した睡眠データを取得する（或いは、睡眠データを分析する手順を実行する）ようにしている。
【００３８】
以上、本実施形態では、被検者から得られるアンケート結果の合計得点（自覚データであり、高いと良い睡眠状態であると評価できる）、及び、上記した睡眠データ（他覚データであり、睡眠潜時、周期的体動、レム睡眠比率、レム潜時）の結果から、図３で示すような閾値を設定しており、これにより脳機能疾病（ＡＤ，ＤＬＢ，うつ，統合失調症）について鑑別を行なうようにしている。
【００３９】
図４〜図６は、上記した脳機能疾病の鑑別処理手順を具体的に示したフローチャートである。このような鑑別処理は、図２に示した鑑別装置１０のＣＰＵ１００がＲＯＭ４０に記憶された処理プログラムに従って実行され、その鑑別結果については、出力手段６０（画像表示装置、プリンタなど）から出力される。
【００４０】
本実施形態では、上記したように、最初に、被検者に対して睡眠に関するアンケート（睡眠の自覚症状に関するアンケート）を実施するようにしており、そのアンケートの回答の合計得点が４点以上であれば、脳機能疾病には該当しないと判断するようにしている（Ｓ１；Ｎｏ→Ｓ２）。
これに対し、Ｓ１において、得点が４点未満であれば、自覚症状として脳機能疾病に該当するケースが高いことから、別途、得られた睡眠データの睡眠潜時（Ｔ１）が２０分未満であるか否かが判断される（Ｓ３）。睡眠潜時（Ｔ１）が２０分未満であれば（Ｓ３；Ｙｅｓ）、認知症（ＡＤ，ＤＬＢ）の可能性があり、そうでなければ（Ｓ３；Ｎｏ）、うつ及び統合失調症の可能性がある。
【００４１】
前記Ｓ３において、睡眠潜時（Ｔ１）が２０分未満であれば、引き続き周期的体動数（Ｎ）が４０回未満であるか否かが判断される（Ｓ３；Ｙｅｓ→Ｓ４）。周期的体動数（Ｎ）が４０回未満であれば、ＡＤの疑いがあり（Ｓ４Ａ）、４０回以上あれば、ＤＬＢの疑いがある（Ｓ４Ｂ）。ここでの鑑別結果で、認知症の可能性を被検者に提示しても良いが、本実施形態では、引き続き、図５で示す鑑別処理を行なうことで、その識別精度を高めるようにしている。
【００４２】
すなわち、ＡＤの疑いがある場合（Ｓ４Ａ）、認知症であればレム潜時（Ｔ２）は長く、また、レム睡眠比率（Ｍ）も少ないことから、レム潜時（Ｔ２）が４０分以上で、かつ、レム睡眠比率が１３％未満であれば、最終的にＡＤに該当すると鑑別する（Ｓ５；Ｎｏ→Ｓ６；Ｙｅｓ）。なお、Ｓ５において、レム潜時（Ｔ２）が４０分未満であれば、ＡＤに該当しない、或いは、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ５；Ｙｅｓ）。また、Ｓ６において、レム睡眠比率が１３％以上であれば、ＡＤに該当しないと鑑別することができるが、この場合、軽度認知障害（ＭＣＩ仮性）の疑いありと鑑別するようにしても良い（Ｓ６；Ｎｏ）。
【００４３】
一方、ＤＬＢの疑いがある場合（Ｓ４Ｂ）、認知症であればレム潜時（Ｔ２）は長く、また、レム睡眠比率（Ｍ）も少ないことから、レム潜時（Ｔ２）が４０分以上で、かつ、レム睡眠比率が１３％未満であれば、最終的にＤＬＢに該当すると鑑別する（Ｓ７；Ｎｏ→Ｓ８；Ｙｅｓ）。なお、Ｓ７において、レム潜時（Ｔ２）が４０分未満であれば、ＤＬＢに該当しない、或いは、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ７；Ｙｅｓ）。同様に、Ｓ８において、レム睡眠比率が１３％以上であれば、ＤＬＢには該当しないものの、比率が高すぎるケースでは、それが２５％よりも多ければ、精神疾患と鑑別され（Ｓ９；Ｙｅｓ）、２５％以下であれば、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ９；Ｎｏ）。
【００４４】
前記Ｓ３において、睡眠潜時（Ｔ１）が２０分以上あれば、うつ、或いは、統合失調症の可能性がある。この場合、引き続き周期的体動数（Ｎ）が４０回未満であるか否かが判断され（Ｓ３；Ｎｏ→Ｓ１０）、周期的体動数（Ｎ）が４０回未満であれば、うつの疑いがあり（Ｓ１１Ａ）、４０回以上あれば、ＤＬＢの疑いがある（Ｓ１１Ｂ）。ここでの鑑別結果で、うつ或いは統合失調症の可能性を被検者に提示しても良いが、本実施形態では、引き続き、図６で示す鑑別処理を行なうことで、その識別精度を高めるようにしている。
【００４５】
うつの疑いがある場合（Ｓ１１Ａ）、うつであればレム潜時（Ｔ２）は短く、また、レム睡眠比率（Ｍ）は多いことから、レム潜時（Ｔ２）が４０分未満で、かつ、レム睡眠比率が１３％以上であれば、最終的にうつに該当すると鑑別する（Ｓ１２；Ｙｅｓ→Ｓ１３；Ｎｏ）。なお、Ｓ１２において、レム潜時（Ｔ２）が４０分以上であれば、うつに該当しない、或いは、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ１２；Ｎｏ）。また、Ｓ１３において、レム睡眠比率が１３％未満であれば、うつに該当しない、或いは、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ１３；Ｙｅｓ）。
【００４６】
一方、統合失調症の疑いがある場合（Ｓ１１Ｂ）、統合失調症であればレム潜時（Ｔ２）は短く、また、レム睡眠比率（Ｍ）は多いことから、レム潜時（Ｔ２）が４０分未満で、かつ、レム睡眠比率が１３％以上であれば、最終的に統合失調症に該当すると鑑別する（Ｓ１５；Ｙｅｓ→Ｓ１６；Ｎｏ）。この場合、レム睡眠比率が１３％以上であれば、統合失調症に該当する可能性が高いが、比率が高すぎるケース（２５％よりも多い）では、うつを含めて精神疾患と鑑別するようにしても良い。なお、Ｓ１５において、レム潜時（Ｔ２）が４０分以上であれば、統合失調症に該当しない、或いは、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ１５；Ｎｏ）。また、Ｓ１６において、レム睡眠比率が１３％未満であれば、統合失調症に該当しない、或いは、他の原因が疑われることが出力される（Ｓ１６；Ｙｅｓ）。
【００４７】
うつ及び統合失調症は、自覚症状として、睡眠不安を感じていないケースが多い。このため、最終的に、うつ又は統合失調症と鑑別する前に、その被検者から自覚症状として睡眠不安があるかないかを確認し、睡眠不安があるとの自覚症状があれば、うつ又は統合失調症に該当することはなく、不安障害等があるとの鑑別結果を出力しても良い。
【００４８】
以上のように、被検者から得られる睡眠データから必要となるデータを取得し、所定のプログラムにしたがって処理することで、その被検者は、いずれの脳機能疾病を発症しているか、或いは、その蓋然性があるか等、容易かつ短時間に適切に鑑別することが可能となる。すなわち、図３で示すような特徴があることを考慮して、上記した仕分け工程を実施することで、ＡＤとＤＬＢを鑑別することが可能となり、更には、うつと統合失調症を鑑別することが可能となる。この場合、図４に示すフローチャートから、睡眠データの内、睡眠潜時（Ｔ１）と周期的体動数（Ｎ）を仕分けすることで、ＡＤとＤＬＢをある程度の正確性をもって鑑別すること、及び、うつと統合失調症についてもある程度の正確性をもって鑑別することが可能である。ただし、本実施形態のように、引き続いて、図５及び図６に示すフローチャートで示す仕分け工程を実施することによって、上記した各疾病を、より正確に鑑別することが可能となる。
【００４９】
以上の鑑別処理を実行するにあたり、以下のような睡眠に関する評価シートを作成することが可能である。
すなわち、脳機能疾病を鑑別するに際し、被検者に対しては、実際に各種計測機器をを用いて睡眠データ（他覚データ）を取得する一方、一般化されている睡眠に関する状態を評価する公知のアンケートを提示し、その回答結果（自覚データ）を得るようにしている。
【００５０】
上述したように、アンケートの各項目（不眠タイプ）については、その度合いが点数化（０点〜３点）されており、点数が高い程、良好な睡眠であると評価することができる（不眠タイプの合計得点が高いと、良好な睡眠が得られていると評価できる）。一方、被検者の睡眠中に得られる実際の睡眠データから、アンケート項目に対応した睡眠データ、具体的には、睡眠時間、過眠・傾眠、睡眠効率、早期覚醒、中途覚醒、睡眠潜時に関する計測データを取得することができ、各計測データについては、アンケートと同様な度合いを点数化（０点〜３点）してその被検者の点数を算出することが可能である。
【００５１】
図７は、自覚症状による睡眠状態と他覚症状による睡眠状態を、両算出結果の点数に基づいて表示したものであり、ある被検者の睡眠に関するアンケートの回答結果と、計測データを同様な度合いで数値化したデータから作成されるレーダーチャートを示す図である。上記したように、アンケートの回答による自覚データの点数と、実際に計測された他覚データの点数を、項目ごとに結ぶことで、睡眠に関して自覚データ（主観データ）と他覚データ（客観データ）のギャップを把握することが容易になる。なお、実際には、自覚データと他覚データは、色分けされており、一見して両者のギャップを把握できるようにしている。
【００５２】
図８は、睡眠状態に関し、自覚データの点数と他覚データの点数を直交する２軸で表示し、実際の睡眠がどのような型に属するかを表示した評価シートの一例を示している。すなわち、計測データの数値の高低（１０点以上を良好な睡眠とする）と、アンケートの回答結果による自覚データの数値の高低（１０点以上を良好な睡眠とする）から、その被検者の睡眠タイプを区分けして、実際の睡眠を評価するようにしている。
具体的には、計測データ及び自覚データが共に良好であれば、それは「睡眠健康型」と評価でき、計測データ及び自覚データが共に低ければ、「現在不眠型」と評価することができる。一方、計測データが良好であるにもかかわらず、自覚データが低ければ、それは「不眠錯覚型（気にしすぎている）」と評価でき、逆に、計測データが低いにもかかわらず、自覚データが良好であれば、それは気付いていない「隠れ不眠」と評価することができる。
【００５３】
以上のように、図８で示すような睡眠に関する評価シートを作成することで、被検者に対して、睡眠に関する課題、及び、将来的に、上述した脳機能疾病にならないような改善点等を提案することが可能となる。
【００５４】
図９は、計測データの数値を横軸とし、自覚データを縦軸表示したものであり、縦軸となる自覚データについては、２つの脳機能疾病（精神疾患，認知症）を表示したものである。精神疾患については、その自覚症状として、「頻繁に夢を見る」「眠れない不安がある」等のアンケート項目があり、この項目について点数化されている。また、認知症については、「断眠、昼夜逆転がある」「叫ぶ・暴力をふるう」等のアンケート項目があり、この項目について点数化されている。この場合、計測データの点数（Ｘ軸の数値）は一点で定まり、自覚データの数値（Ｙ軸の数値）については、疾病ごとに定まることから、図９で示すように、各疾病において、プロットされる点が斜線領域に存在していれば、それは精神疾患の可能性があること、認知症の症状があること、が直ちに判別することが可能となる。
【００５５】
以上のような睡眠評価シートを作成することで、被検者の睡眠状態を直ちに把握して、どのような脳機能疾病（或いは、成人病などそれ以外の疾病）に該当するか、或いは、その可能性があるかを直ちに把握し易くすることができ、被検者に対しては、睡眠に関し、より適切なアドバイスをすることが可能となる。また、被検者は、適切な専門医で診察を受けたり、適切な薬の処方を受けることが可能となる。
【００５６】
以上のような睡眠に関するデータについては、脳機能疾病に関する鑑別の結果を、被検者毎に、複数年に亘って定期的に蓄積することも可能であり、認知症の発症の有無、その進行度について、正確な診断結果を与えることが可能となる。また、そのような鑑別結果は、専門医が患者を診察する上での資料とすることも可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１０  鑑別装置
２０  入力手段
３０  ＲＯＭ
４０  ＲＡＭ
５０  被検者データベース
６０  出力手段
１００  ＣＰＵ
【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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