(57)【要約】【課題】睡眠時に生じ得る所定の症状を検出することができる判定装置、及び判定方法を提供する。【解決手段】体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換して出力する多孔質素材をエレクトレット化したフィルム状の振動センサと、前記振動センサにより出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させるノイズキャンセル部と、前記ノイズキャンセル部により出力された電気信号に基づいて、睡眠時に生じ得る所定の症状の有無を判定する判定部とを備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換して出力する多孔質素材をエレクトレット化したフィルム状の振動センサと、
前記振動センサにより出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させるノイズキャンセル部と、
前記ノイズキャンセル部により出力された電気信号に基づいて、睡眠時に生じ得る所定の症状の有無を判定する判定部と
を備える判定装置。
【請求項２】
前記振動センサは、厚み方向にかかる圧力に応じた電気信号を出力する
請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、いびき、歯ぎしり、又は無呼吸症候群のそれぞれの症状のうち少なくともいずれか一つの症状の有無を判定する
請求項１又は請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記振動センサにより出力された電気信号に基づいて、バイタル情報を取得する取得部を更に備え、
前記判定部は、前記取得部により取得されたバイタル情報に基づいて、前記症状を判定する
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記取得部により取得された心拍、呼吸、又は体動のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記症状を判定する
請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、機械学習を用いて、前記症状の有無を判定する
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記取得部により取得された心拍、呼吸、又は体動のうち少なくともいずれかに基づいて、機械学習により血中の酸素飽和度を推定する推定部
を更に備える請求項４又は請求項５のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記取得部により取得された心拍、呼吸、又は体動のうち少なくともいずれかに基づいて、機械学習により脳波に含まれるデルタ波の強度を推定する
請求項７に記載の判定装置。
【請求項９】
前記ノイズキャンセル部は、前記取得部により取得された体動に基づいて、前記振動センサにより出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させる
請求項４又は請求項５のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項１０】
多孔質素材をエレクトレット化したフィルム状の振動センサが、体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換して出力する工程と、
ノイズキャンセル部が、前記振動センサにより出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させる工程と、
判定部が、前記ノイズキャンセル部により出力された電気信号に基づいて、睡眠時における特有の症状であるか否かを判定する工程と
を有する判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、及び判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時における症状のひとつに、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ：Sleep Apnea Syndrome）がある。ＳＡＳは、睡眠中の上気道の閉塞に伴い、一時的に呼吸が停止し、無呼吸状態となる症状をいう。ＳＡＳの症状においては、上気道の狭窄に伴う大きないびき音が発せられて周囲に対する騒音となるばかりでなく、呼吸が止まることにより体に取り込まれる酸素の量が減少し、さまざまな臓器に影響をもたらす可能性がある。また、酸素の量が減少することで熟睡することができず日中に眠くなり活動が低下する、あるいは生活習慣病を引き起こす要因となり得るなど、社会生活に影響を及ぼす可能性がある。
ところで、多孔質のフィルム状の圧電センサに関する技術が開示されている（例えば、特許文献１〜３）。これらのフィルム状の圧電センサは、厚み方向において柔軟性があるため、厚み方向に伝搬する固体、液体の振動は勿論のこと、空気の振動（音）を検出することもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特公平５−４１１０４号公報
【特許文献２】特許第５５０６２９８号公報
【特許文献３】国際公開第２０１７／０５６８１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したＳＡＳを改善するには、まず、睡眠時における被験者の症状を把握することが必要である。そのためには、睡眠時における被験者の生体活動の状態を把握することが必要である。一方、上述した圧電センサは、ＳＡＳの症状を把握するためのものとしては用いられてはいない。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、その目的は、睡眠時に生じ得る所定の症状を検出することができる判定装置、及び判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換して出力する多孔質素材をエレクトレット化したフィルム状の振動センサと、前記振動センサにより出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させるノイズキャンセル部と、前記ノイズキャンセル部により出力された電気信号に基づいて、睡眠時に生じ得る所定の症状の有無を判定する判定部とを備える判定装置である。
【０００６】
また、本発明の一態様は、多孔質素材をエレクトレット化したフィルム状の振動センサが、体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換して出力する工程と、ノイズキャンセル部が、前記振動センサにより出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させる工程と、判定部が、前記ノイズキャンセル部により出力された電気信号に基づいて、睡眠時に生じ得る所定の症状の有無を判定する工程とを有する判定方法である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、睡眠時に生じ得る所定の症状を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態の判定装置１の使用状態の一例を示す斜視図である。
【図２】第１の実施形態の判定装置１のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】第１の実施形態の判定装置１の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】第１の実施形態の睡眠時症状判定部３７の構成例を示す構成図である。
【図５】第１の実施形態の判定装置１が行う動作の例を示すフローチャートである。
【図６】第３の実施形態の睡眠時症状判定部３７Ａの構成例を示す構成図である。
【図７】第３の実施形態の推定部３７３が行う処理の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態の判定装置、及び判定方法を、図面を参照して説明する。
【００１０】
＜第１の実施形態＞
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、第１の実施形態の判定装置１の使用状態の一例を示す斜視図である。
図１に示すように、判定装置１は、コア部１０とシート状の形状である振動センサ部２０とによって構成される。振動センサ部２０は、例えば、枕ＰとマットレスＭとの間（枕Ｐの下）に配置されるようにして設置される。コア部１０は、枕Ｐには重ならない位置であって、枕Ｐの長手方向に対して平行になるような向きに設置される。判定装置１は、マットレスＭに在床する被判定者Ｈの頭部（特に後頭部側）の動き（振動）を、枕Ｐを介して検出する。また、判定装置１は、被判定者Ｈが発する呼吸音やいびき音、周囲の環境音等を検出する。
【００１１】
なお、図１では、判定装置１が枕Ｐの下に載置される場合の例を説明したが、これに限定されることはなく、判定装置１は、被判定者Ｈの振動、および被判定者Ｈにより発せられる音を検出することができる場所であれば、どこに設置されていてもよい。
【００１２】
次に、判定装置１のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。
図２は、第１の実施形態の判定装置１のハードウェア構成例を示す図である。
図２に示すように、判定装置１のコア部１０は、振動センサ部２０と接続されている。コア部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）４と、ＩＦ（InterFace）５と、ＡＤＣ（Analog-to-Digital Converter）６と、を備える。また、コア部１０の各構成（ＣＰＵ２と、ＲＯＭ３と、ＲＡＭ４と、ＩＦ５と、ＡＤＣ６と）は、バスＢＳを介して接続される。また、振動センサ部２０は、ＡＤＣ６と接続される。
ＣＰＵ２は、ＲＯＭ３に記憶されているプログラムを実行して、判定装置１の各種処理を行う。ＣＰＵ２は、例えば、ＡＤＣ６介して振動センサ部２０から出力された電気信号に応じた判定処理を実行する。
ＲＯＭ３は、例えば、マスクＲＯＭなどの不揮発性メモリであり、判定装置１の各種処理を実行するためのプログラム、及びコマンドテーブルなどのデータを記憶する。ＲＡＭ４は、例えば、ＳＲＡＭ（Static RAM）などの揮発性メモリであり、判定装置１の各種処理を行う際に利用されるデータを一時記憶する。
ＩＦ５は、ディスプレイやプリンタ、キーボードやマウス等の外部機器と接続する接続機能部である。ＩＦ５は、ディスプレイやプリンタと接続された場合には、当該ディスプレイに表示させる情報や、当該プリンタに印刷させる情報を示す信号を出力する。また、キーボードやマウスに接続された場合には、当該キーボードやマウスから入力された情報を取得する。
ＡＤＣ６は、アナログ信号を所定の時間間隔で取得（サンプリング）し、サンプリングしたアナログ信号をデジタル信号に変換する。
【００１３】
振動センサ部２０は、体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換してＡＤＣ６に出力する。ここでの「体表の振動」には、体表が振動することにより生じる振動と、体表が振動することにより空気などの媒体が振動（圧縮）することにより伝達される音とを含む。また、振動センサ部２０は、体表の振動以外の振動についても検出する場合がある。
振動センサ部２０は、例えば、多孔質素材をエレクトレット化したものをフィルム状に成形し、成形したフィルムの表裏それぞれの面を電極で挟んだものであり、軽く、薄く、柔らかい性質を持つ。以下においては、振動センサ部２０が多孔質エレクトレットフィルム状の振動センサで構成される場合の例について説明する。
【００１４】
次に、判定装置１の機能構成について、図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態の判定装置１の機能構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、判定装置１は、振動センサ部２０と、センサ情報取得部３０と、制御部３１と、記憶部３２と出力部３３とを備える。ここで、図３に示される判定装置１の各部は、図２に示される判定装置１のハードウェアを用いて実現される。なお、振動センサ部２０の機能については、上記によりすでに説明しているため、その説明を省略する。
【００１５】
センサ情報取得部３０は、例えば、ＡＤＣ６と、ＣＰＵ２と、ＲＯＭ３に記憶されているプログラムとにより実現される。センサ情報取得部３０は、振動センサ部２０により検出された振動を示す電気信号を、取得する。センサ情報取得部３０は、例えば、振動センサ部２０により検出された振動を示す電気信号をＡＤＣ６によってアナログからデジタルに変換し、得られたデジタルデータをＲＡＭ４に記憶させる。
【００１６】
また、センサ情報取得部３０が取得する電気信号は、可聴帯域の周波数（例えば、２０［Ｈｚ］〜２０［ｋＨｚ］）の信号を含む電気信号である。具体的に、センサ情報取得部３０は、サンプリング定理に基づいて、自身が取得する可聴帯域の周波数の上限（例えば、２０［ｋＨｚ］）の２倍以上の周波数（例えば、４４．１［ｋＨｚ］）で、振動センサ部２０により検出された信号を、ＡＤＣ６を用いて取得（サンプリング）する。
【００１７】
制御部３１は、例えば、ＣＰＵ２と、ＲＡＭ４と、ＲＯＭ３とにより実現され、判定装置１を統括的に制御する。制御部３１は、ダウンサンプリング部３５と、バイタル情報取得部３６と、睡眠時症状判定部３７とを備える。
【００１８】
ダウンサンプリング部３５は、センサ情報取得部３０から得られた信号を、センサ情報取得部３０が信号を取得した周期よりも長い周期で信号を取得（ダウンサンプリング）する。具体的に、ダウンサンプリング部３５は、ローパスフィルタ（不図示）により比較的高い可聴帯域の周波数の信号強度を低減させた後、センサ情報取得部３０から出力された信号のサンプリング周期よりも長い周期で信号を取得（ダウンサンプリング）する。例えば、ダウンサンプリング部３５は、センサ情報取得部３０から４４．１［ｋＨｚ］のサンプリングレートで出力された信号を、２００［Ｈｚ］でダウンサンプリングする。
【００１９】
バイタル情報取得部３６は、ダウンサンプリング部３５により出力された信号から、バイタル情報を取得する。バイタル情報は、心拍を示す情報（心拍情報）、呼吸を示す情報（呼吸情報）、および体動を示す情報（体動情報）を含む。心拍情報は、例えば、心拍の強度と時間とが対応付けられた情報である。呼吸情報は、例えば、呼吸の強度と時間とが対応付けられた情報である。体動情報は、例えば、体動の有無と時間とを対応付けられた情報である。この場合、例えば、心拍情報は、７［Ｈｚ］以下の時系列の信号である。あるいは、心拍情報は、所定時間（例えば、１分間）に行われた心拍の回数（いわゆる心拍数）を示す情報であってもよい。呼吸情報は、所定時間（例えば、１分間）に行われた呼吸の回数を示す情報（呼吸数）であってもよい。
【００２０】
本実施形態の判定装置１では、センサ情報取得部３０により信号を可聴帯域の周波数の２倍以上の周波数で高速サンプリングすることにより、可聴帯域の周波数の信号を取得する。一方、バイタル情報取得部３６は、可聴帯域の周波数の信号を用いず、可聴帯域の周波数よりも低い周波数の信号のみを用いてバイタル情報を取得することができる。このため、本実施形態の判定装置１では、ダウンサンプリング部３５が高速サンプリング処理により入力された信号をダウンサンプリングして、バイタル情報取得部３６に入力する。これにより、バイタル情報取得部３６は、高速サンプリング処理を行う必要がなくなり、バイタル情報取得部３６の処理負荷の増大を抑制する。
【００２１】
睡眠時症状判定部３７は、センサ情報取得部３０から得られた信号に基づいて、睡眠時に生じ得る所定（特有）の症状（以下、睡眠時症状という）の有無を判定する。睡眠時症状は、いびきの症状、歯ぎしりの症状、ＳＡＳの症状等がある。また、睡眠時症状判定部３７は、バイタル情報取得部３６から得られる情報に基づいて、睡眠時症状の有無の判定をすることもできる。
【００２２】
記憶部３２は、例えば、ＲＡＭ４、またはＲＯＭ３により構成される。記憶部３２は、判定装置１の各部に実行させるプログラムを記憶する。記憶部３２は、バイタル情報取得部３６により取得されたバイタル情報を記憶する。また、記憶部３２は、睡眠時症状判定部３７により判定された睡眠時症状の有無を示す情報を記憶する。
出力部３３は、例えば、ＩＦ５と、ＣＰＵ２とＲＡＭ４と、ＲＯＭ３とにより実現される。出力部３３は、バイタル情報取得部３６により取得されたバイタル情報を示す信号を出力する。また、出力部３３は、睡眠時症状判定部３７により判定された睡眠時症状の有無を示す情報を示す信号を出力する。
【００２３】
睡眠時症状判定部３７の構成について図４を用いて説明する。図４は、第１の実施形態の睡眠時症状判定部３７の機能構成例を示すブロック図である。
図４に示すように、睡眠時症状判定部３７は、ハイパスフィルタ部３７０と、ノイズキャンセル部３７１と、判定部３７２とを備える。
【００２４】
ハイパスフィルタ部３７０は、センサ情報取得部３０から得られた信号から、可聴帯域の周波数の信号を通過させる。ハイパスフィルタ部３７０は、例えば、可聴帯域として設定される所定の周波数（例えば、２０［Ｈｚ］）以上の周波数の信号を通過させる。以下の説明では、ハイパスフィルタ部３７０のフィルタ機能を通過した可聴帯域の周波数の信号を音信号ともいう。
【００２５】
ノイズキャンセル部３７１は、ハイパスフィルタ部３７０により出力された音信号に含まれるノイズを減衰させる。ここでいう「ノイズ」とは、被判定者Ｈの体表の振動に起因して発せられる音（例えば、いびきや歯ぎしりの音）とは異なる音であり、例えば、空調機の動作音や、屋外で鳴るサイレンの音などの環境音（体表の振動以外の振動に基づく音）である。
【００２６】
ノイズキャンセル部３７１は、例えば、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号に、いびきや歯ぎしりの音とは異なる音（ノイズ）を示す信号（ノイズ信号）を抽出し、抽出したノイズ信号と逆位相をもつノイズ反転信号を生成する。そして、ノイズキャンセル部３７１は、生成したノイズ反転信号を、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号に加算する。これによりノイズキャンセル部３７１は、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号に含まれるノイズ信号を減衰させる。
具体的に、ノイズキャンセル部３７１は、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号を所定の時間区間ごとに、所定の窓関数を乗算した後に周波数変換（例えば、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform））を行う。そして、ノイズキャンセル部３７１は、周波数変換した信号からいびきや歯ぎしりの音に相当する周波数の信号を除去する。これにより、ノイズキャンセル部３７１は、ノイズ信号を周波数変換した信号を抽出する。
そして、ノイズキャンセル部３７１は、抽出したノイズ信号を周波数変換した信号に対し、逆周波数変換（例えば、逆ＦＦＴ）を実行する。これにより、ノイズキャンセル部３７１は、ノイズ信号の時系列の信号を取得する。そして、ノイズキャンセル部３７１は、取得したノイズ信号の時系列の信号を反転させることにより、ノイズ反転信号を生成する。そして、ノイズキャンセル部３７１は、生成したノイズ反転信号を、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号に加算する。
【００２７】
また、ノイズキャンセル部３７１は、バイタル情報取得部３６から得られたバイタル情報に基づいて、音信号に含まれるノイズ信号を減衰させるようにしてもよい。ノイズキャンセル部３７１は、例えば、バイタル情報取得部３６により体動が検出された時間に対応する音信号に対しては、被判定者ＨとマットレスＭが擦れる音など体動に伴って生体と他の物体との間で生じる音（以下、摩擦音）が含まれることから、この摩擦音をノイズ信号として除去することができる。
具体的に、ノイズキャンセル部３７１は、例えば、体動が検出された時間に対応する音信号を周波数変換し、周波数変換後の信号から摩擦音を周波数変換した信号を抽出する。そして、ノイズキャンセル部３７１は、抽出した信号を逆周波数変換することにより、摩擦音を示す時系列の信号を取得する。そして、ノイズキャンセル部３７１は、取得した信号を反転させて生成した反転信号を、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号に加算する。
【００２８】
なお、ノイズキャンセル部３７１は、バイタル情報取得部３６から得られたバイタル情報そのものを用いて、ノイズを低減させてもよい。バイタル情報取得部３６から得られたバイタル情報は、ノイズキャンセル部３７１に入力される可聴帯域の音信号に含まれるノイズと相関がある可能性が高い。例えば、ノイズキャンセル部３７１は、バイタル情報取得部３６により取得された呼吸情報を示す時系列信号を反転させて、ハイパスフィルタ部３７０からの音信号に加算することによりノイズを減衰させるようにしてもよい。
【００２９】
判定部３７２は、ノイズキャンセル部３７１により出力された信号に基づいて、睡眠時症状の有無を判定する。判定部３７２は、例えば、いびき特有の音が所定の閾値以上の強度で、所定の時間以上継続した場合に、いびきの症状があると判定する。また、判定部３７２は、例えば、歯ぎしり特有の音が所定の閾値以上の強度で、所定の時間以上継続した場合に、歯ぎしりの症状があると判定する。いびき特有の音は、例えば、いびき固有の周波数成分が含まれる音である。歯ぎしり特有の音は、例えば、歯ぎしり固有の周波数成分が含まれる音である。
【００３０】
具体的に、判定部３７２は、通常のいびきは規則的かつ一時的であることから、例えば、ノイズキャンセル部３７１により出力された音信号からいびき特有の音の周波数を示す信号を、バンドパスフィルタ（不図示）により抽出する。そして、判定部３７２は、抽出したいびき特有の音信号が所定の閾値以上の振幅を示す時間が所定の時間以上継続する区間がある場合、その区間においていびきの症状があると判定する。
また、判定部３７２は、例えば、ノイズキャンセル部３７１により出力された音信号を所定の時間区間において周波数変換することにより、歯ぎしり特有の音の周波数を示す信号を抽出する。そして、判定部３７２は、抽出した歯ぎしり特有の信号の強度が所定の閾値以上の振幅を示す時間が所定の時間以上継続する区間がある場合、その区間において歯ぎしりの症状があると判定する。
【００３１】
また、判定部３７２は、バイタル情報取得部３６により取得されたバイタル情報に基づいて、いびきの症状、および歯ぎしりの症状の有無を判定するようにしてもよい。いびきや歯ぎしりが発生している場合には、そのいびきや歯ぎしりに伴って頭部や喉、胸部などが特有の動きをする場合がある。この現象を利用して、判定部３７２は、例えば、バイタル情報取得部３６により取得された体動を示す情報に基づいて、体動がいびきに特有の動きを示す情報である場合に、いびきの症状があると判定する。また、判定部３７２は、体動が歯ぎしりに特有の動きを示す情報である場合に、歯ぎしりの症状があると判定するようにしてもよい。
【００３２】
また、判定部３７２は、ノイズキャンセル部３７１により出力された信号に基づいて、ＳＡＳの症状の有無を判定する。ＳＡＳは、上気道の狭窄により生じるものである。このため、ＳＡＳの症状においては、通常のいびきとは異なるＳＡＳ特有のパターンをしめす音が発生する。ここで、例えば、ＳＡＳ特有のパターンとは、通常の睡眠状態から、上気道の狭窄が徐々に進み、一時的に閉塞に至る。その後、上気道の状態が通常の状態に回復するパターンである。このため、例えば、ＳＡＳの症状においては、被判定者Ｈは、通常のいびきを発する状態から、上気道の狭窄が進むにつれて大きないびきを発するようになり、その後に上気道が閉塞すると、いびきを発しない状態となる。そして、被判定者Ｈは、上気道の状態が通常の状態に回復する際に、例えば、破裂音または大きな溜息に似た音を発生する。
【００３３】
具体的に、判定部３７２は、例えば、ノイズキャンセル部３７１により出力された音信号から、いびき特有の音の周波数を含む信号を、バンドパスフィルタ（不図示）により抽出する。そして、判定部３７２は、抽出したいびき特有の音信号が、所定の第１の閾値以上の振幅に到達した後、当該第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上の振幅に到達し、その後に当該第１の閾値未満の小さい振幅に到達した場合には、ＳＡＳの症状があると判定する。
あるいは、判定部３７２は、例えば、ノイズキャンセル部３７１により出力された音信号から、上気道の状態が通常の状態に回復する際に発生する、破裂音または大きな溜息に似た音の周波数を含む信号を、バンドパスフィルタ（不図示）により抽出する。そして、判定部３７２は、抽出した破裂音または大きな溜息に似た音の信号が、予め決められた閾値以上の振幅である場合、その時刻においてＳＡＳの症状があると判定するようにしてもよい。
【００３４】
また、判定部３７２は、バイタル情報取得部３６により取得されたバイタル情報に基づいて、ＳＡＳの有無を判定するようにしてもよい。ＳＡＳの症状においては、通常の睡眠状態から、上気道の狭窄が徐々に進むと、呼吸がきわめて小さくなる。そして上気道が閉塞に至れば呼吸が停止状態となる。この現象を利用して、判定部３７２は、例えば、バイタル情報取得部３６により取得された呼吸を示す情報に基づいて、呼吸の時間変化を示す信号（以下、呼吸信号ともいう）に示される振幅が所定の閾値未満となった場合に、ＳＡＳの症状があると判定する。
【００３５】
また、ＳＡＳの症状においては、上気道が一時的に閉塞に至った後に、通常の状態に回復する際に、体動が発生する場合が多い。この現象を利用して、判定部３７２は、例えば、バイタル情報取得部３６により取得された呼吸、および体動を示す情報に基づいて、呼吸信号に示される振幅が予め決められた閾値未満となった後に体動が発生し、その後に呼吸信号に示される振幅が所定の閾値以上となった場合に、ＳＡＳの症状があると判定する。
【００３６】
また、ＳＡＳの症状においては、上気道が狭窄し、閉塞に至る過程では、動脈血中酸素飽和度（ＳＰＯ２）が低下し、これに伴い心拍数が増加する。この現象を利用して、判定部３７２は、例えば、バイタル情報取得部３６により取得された呼吸、および心拍を示す情報に基づいて、呼吸信号に示される振幅が予め決められた閾値未満となり、かつ心拍の時間変化を示す信号（以下、心拍信号ともいう）に示される周期（心拍数に逆比例する）が予め決められた閾値未満に低下した場合に、ＳＡＳの症状があると判定する。
【００３７】
次に、判定装置１が行う動作について、図５を用いて説明する。図５は、第１の実施形態の判定装置１が行う動作の一例を示すフローチャートである。
まず、判定装置１では、センサ情報取得部３０が、振動センサ２により検出された体表の振動に基づく信号を取得する（ステップＳ１）。
次に、判定装置１では、ハイパスフィルタ部３７０が、センサ情報取得部３０により出力された信号のうち、可聴帯域の音信号のみを通過させる（ステップＳ２）。
次に、判定装置１では、ノイズキャンセル部３７１が、ハイパスフィルタ部３７０により出力された音信号に含まれるノイズを低減させる（ステップＳ３）。
そして、判定装置１では、判定部３７２が、ノイズキャンセル部３７１により出力された音信号または／およびバイタル情報取得部３６により出力されたバイタル情報から、睡眠時症状を判定する（ステップＳ４）。
【００３８】
以上説明したように、第１の実施形態の判定装置１においては、体表の振動を検出し、検出した振動を電気信号に変換して出力する多孔質素材をエレクトレット化した振動センサ部２０と、振動センサ部２０により出力された電気信号に含まれるノイズを減衰させるノイズキャンセル部３７１と、ノイズキャンセル部３７１により出力された電気信号に基づいて、睡眠時症状の有無を判定する判定部３７２とを備える。
これにより、第１の実施形態の判定装置１においては、睡眠時症状を検出することができる。振動センサ部２０により睡眠時の被判定者Ｈの体表の振動に対応する電気信号に含まれる可聴帯域の音信号に基づいて、睡眠時症状に伴って発生する音の有無をすることができ、睡眠時症状の有無を判定することができるためである。また、ノイズキャンセル部３７１によりノイズを減衰させるようにしたので、睡眠時症状の有無の判定に不要な音を除去し、必要な音信号を精度よく取得することができるため、睡眠時症状の有無をより正確に判定することができる。
【００３９】
ノイズキャンセルを行う場合、マイクロフォンによってノイズとなる環境音等の音信号を取得し、この取得された音の信号を、振動センサ部２０から得られた信号から除去することが考えられる。しかし、ノイズキャンセル用にマイクロフォンを用いる場合、機器の規模が大きくなり、且つ装置コストも増加してしまう。
これに対して、第１の実施形態の判定装置１では、マイクロフォンを用いることなく、ノイズキャンセルを行うことができる。このため、機器の規模や、装置コストの増大を抑制することができる。
【００４０】
また、第１の実施形態の判定装置１においては、振動センサ部２０は、多孔質素材をエレクトレット化したものをフィルム状に成形し、成形したフィルムの表裏それぞれの面を電極で挟んだ圧力センサを振動センサとするものであり、振動センサ部２０の厚み方向にかかる圧力に応じた電気信号を出力する。これにより、第１の実施形態の判定装置１においては、枕Ｐの下に設置された場合にも、被判定者Ｈからの振動を検出することができる。また、この場合、振動センサ部２０が被判定者Ｈに直接触れることがないため、枕ＰやマットレスＭ等の寝具以外の物に触れることによる違和感を覚えさせることはないため、被判定者Ｈが判定装置１により影響を受けることがなく、被判定者Ｈの本来の睡眠時に生じ得る所定の症状の有無を判定することができる。
また、第１の実施形態の判定装置１においては、判定部３７２は、いびき、歯ぎしり、又はＳＡＳのそれぞれの症状のうち少なくともいずれか一つの症状の有無を判定する。これにより、第１の実施形態の判定装置１においては、上述した効果を奏する他、判定部３７２は、振動センサ部２０により検出された体表の振動に対応する信号にいびき特有の音が含まれる場合にいびきの症状があると判定することができる。また、判定部３７２は、振動センサ部２０により検出された体表の振動に対応する信号に歯ぎしり特有の音が含まれる場合に歯ぎしりの症状があると判定することができる。また、判定部３７２は、振動センサ部２０により検出された体表の振動に対応する信号に、通常のいびきとは異なるＳＡＳ特有のパターンを示す音が含まれる場合に、ＳＡＳの症状があると判定することができる。
【００４１】
また、第１の実施形態の判定装置１においては、振動センサ部２０により出力された電気信号に基づいて、バイタル情報を取得するバイタル情報取得部３６を更に備える。これにより、第１の実施形態の判定装置１においては、睡眠時症状の有無とともに、バイタル情報を取得することができ、睡眠時症状に伴う生体情報の傾向を取得することができ、睡眠時症状をより詳しく取得することができる。
【００４２】
また、第１の実施形態の判定装置１においては、判定部３７２は、バイタル情報取得部３６により取得された心拍、呼吸、又は体動のうち少なくともいずれか一つに基づいて、睡眠時症状を判定する。これにより、第１の実施形態の判定装置１においては、判定部３７２は、ＳＡＳの症状に伴う心拍、呼吸、又は体動のうち少なくともいずれか一つの変化に基づいて、ＳＡＳの症状の有無を判定することができ、より精度よく睡眠時症状を判定することができる。
【００４３】
また、第１の実施形態の判定装置１においては、ノイズキャンセル部３７１は、バイタル情報取得部３６により取得された体動に基づいて、ハイパスフィルタ部３７０により出力された信号に含まれるノイズを減衰させる。これにより、第１の実施形態の判定装置１においては、ノイズキャンセル部３７１により、体動が生じた時間に対応する音信号に対して、体動に伴って生じる音をノイズとして低減させることができるため、ノイズ低減効果を向上させることができる。
【００４４】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態において、判定装置１の機能構成は第１の実施形態と同じであるが、睡眠時症状判定部３７の判定部３７２の機能が、機械学習を用いて睡眠時症状の有無を判定する点において相違する。
【００４５】
判定部３７２は、ノイズキャンセル部３７１により出力された信号から抽出した特徴量に基づいて、機械学習を用いて睡眠時症状の有無を判定する。特徴量は、例えば、ノイズキャンセル部３７１により出力された信号に含まれる特徴的な信号成分であり、所定の信号処理（ＤＣ除去（直流成分除去）、平滑化等のフィルタ処理、ＦＦＴ処理など）を行うことで得ることができる。
判定部３７２は、可聴帯域の音信号の特徴量を入力とし、睡眠時症状の有無を判定した判定結果を出力とする機械学習を実行することにより、学習モデルを生成する。ここで、判定部３７２が学習モデルを生成する際に用いる「音信号」は、例えば、睡眠時症状の有無の判定が既知である一般的な生体から検出された音信号である。また、ここでの「判定結果」は、入力する音信号に対して判定された結果である。例えば、判定部３７２は、いびきの症状に伴って生体から検出される音信号のパターンを予め機械学習により学習モデルを生成することで蓄積し、蓄積した音信号のパターンに似た特徴をもつ音信号が入力された場合に、いびきの症状があると判定する。
【００４６】
判定部３７２は、学習モデルを生成し、生成した学習モデルにノイズキャンセル部３７１により出力された信号を入力する。そして、判定部３７２は、当該学習モデルから出力された結果を、睡眠時症状の有無を判定した判定結果とする。
判定部３７２は、入力された音信号の特徴量のパターンに、学習済みのパターンが有する特徴が含まれる場合には、その学習済みのパターンにおいて判定された判定結果を、当該入力された音信号に対する判定結果として出力する。
【００４７】
なお、判定部３７２は、心拍や呼吸などのバイタル情報の特徴量に基づいて、機械学習により睡眠時症状の有無を判定するようにしてもよい。判定部３７２は、睡眠時症状の有無の判定が既知である生体から検出されたバイタル情報に基づく信号を入力とし、そのバイタル情報に対して睡眠時症状の有無が判定された判定結果を出力として機械学習を実行することにより学習モデルを生成する。そして、判定部３７２は、生成した学習モデルにバイタル情報取得部３６により出力されたバイタル情報を示す信号を入力する。そして、判定部３７２は、当該学習モデルから出力された結果を、睡眠時症状の有無を判定した判定結果とする。
【００４８】
また、判定部３７２は、自身が判定した判定結果と、その判定結果に対応する音信号のパターンに基づいて、学習モデルを更新するようにしてもよい。これにより、個々の被判定者の個別の特徴に対応する音信号のパターンに応じて睡眠時症状を判定することができる。
例えば、判定部３７２は、判定結果が正しく判定されたか否かが教示された結果を用いて、例えば正しく判定された判定結果に対応する音信号のパターンを入力として、機械学習を用いて学習モデルを更新する。そして、判定部３７２は、更新した学習モデルを用いて、睡眠時症状を判定する。例えば、被判定者Ｈの上気道が狭窄し始めた場合のいびき音が、一般的なＳＡＳの症状を有する人の場合と比較して小さい場合、一般的な生体から発する音信号に基づいて生成した学習モデルを用いて判定する場合には、ＳＡＳの症状があると判定しない。しかし、被判定者Ｈから発する音信号に基づいて生成した学習モデルを用いた場合には、上気道が狭窄し始めた場合のいびき音が比較的小さい場合であってもＳＡＳの症状があると判定する。
【００４９】
以上説明したように、第２の実施形態においては、判定部３７２は、機械学習を用いて、睡眠時症状の有無を判定する。これにより、第２の実施形態においては、判定部３７２は、予め生成した学習モデルに、ノイズキャンセル部３７１により出力された音信号を入力させるという処理を実行するだけで睡眠時症状を判定することができる。このため、いびき特有の音信号を抽出したり、ＳＡＳの症状に特有のいびきの音の変化のパターンを検知したりする必要がなく、容易に睡眠時症状を判定することができる。
【００５０】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について説明する。
図６は、第３の実施形態の睡眠時症状判定部３７Ａの構成例を示す構成図である。
第３の実施形態においては、睡眠時症状判定部３７Ａが、推定部３７３を備える点において、上述した実施形態と相違する。また、以下に説明する以外の構成は、上述した実施形態と同様である。
【００５１】
図６に示すように、睡眠時症状判定部３７Ａは、ハイパスフィルタ部３７０と、ノイズキャンセル部３７１と、判定部３７２と、推定部３７３とを備える。
【００５２】
判定部３７２は、推定部３７３が推定するＳＰＯ２に基づいて、睡眠時症状を判定する。判定部３７２は、例えば、推定部３７３が推定するＳＰＯ２に基づいて、例えば、単位時間あたりのＳＰＯ２が低下した回数である酸素飽和度低下指数（ＯＤＩ、Oxygen Desaturation Index）を導出する。そして、判定部３７２は、導出したＯＤＩに基づいて、単位時間あたりの無呼吸の回数と低呼吸の回数とを合算した回数である無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ、Apnea Hypopnea Index）を推定する。そして、判定部３７２は、ＡＨＩが所定の閾値未満である場合、ＳＡＳの症状があると判定する。なお、判定部３７２は、ＡＨＩを推定する際に、導出したＯＤＩと、バイタル情報取得部３６により取得された心拍情報、および呼吸情報を用いてもよい。
また、判定部３７２は、推定部３７３が推定する脳波に含まれるデルタ波の強度に基づいて、睡眠時症状を判定する。判定部３７２は、例えば、推定部３７３が推定するデルタ波の強度に基づいて、睡眠の深さ（睡眠深度）（図７参照）を導出する。そして、判定部３７２は、例えば、導出した睡眠深度に基づいて、睡眠深度が浅く熟睡していない時間が所定の閾値以上である場合、ＳＡＳの症状があると判定する。
【００５３】
推定部３７３は、機械学習により、バイタル情報取得部３６により取得された心拍情報、呼吸情報、または体動情報のうち少なくともいずれかに基づいて、ＳＰＯ２を推定する。
推定部３７３は、例えば、予め一般的な患者において、呼吸情報等を入力するとともに、パルスオキシメータ等でＳＰＯ２を測定することで、呼吸情報等に対応するＳＰＯ２のデータを数多く蓄積する。そして、蓄積された呼吸情報等を入力とし、ＳＰＯ２を出力とする機械学習を実行することで学習モデルを生成する。推定部３７３は、機械学習を用いて学習モデルを生成することで、様々なＳＰＯ２に対応する呼吸情報等のパターンを蓄積する。
推定部３７３は、バイタル情報取得部３６により出力された呼吸情報等を学習モデルに入力させ、当該学習モデルから出力された結果を、その呼吸情報等から推測されたＳＰＯ２とする。推定部３７３は、入力された呼吸情報等のパターンに、生成した学習モデルに蓄積された呼吸情報等のパターンに似た特徴が含まれる場合に、その蓄積された呼吸情報等のパターンに対応するＳＰＯ２を、入力された呼吸情報等のＳＰＯ２と推定する。
なお、推定部３７３は、ＳＰＯ２が既知である場合の心拍情報と呼吸情報との両方を用いて機械学習を実行することにより学習モデルを生成するようにしてもよい。
【００５４】
また、推定部３７３は、機械学習により、バイタル情報取得部３６により取得された心拍情報、呼吸情報、または体動情報のうち少なくともいずれかに基づいて、脳波に含まれるデルタ波の強度を推定する。
推定部３７３は、例えば、予め一般的な患者において、呼吸情報等を入力するとともに、脳波計でデルタ波を測定することで、呼吸情報等に対応するデルタ波の強度のデータを蓄積する。そして、蓄積された呼吸情報等を入力とし、デルタ波の強度を出力とする機械学習を実行することにより学習モデルを生成する。推定部３７３は、機械学習を用いて学習モデルを生成することで、様々なデルタ波の強度に対応する呼吸情報等のパターンを蓄積する。
推定部３７３は、バイタル情報取得部３６により出力された呼吸情報等を学習モデルに入力させ、当該学習モデルから出力された結果を、その呼吸情報等から推定されたデルタ波の強度とする。推定部３７３は、入力された呼吸情報等のパターンに、生成した学習モデルに蓄積された呼吸情報等のパターンに似た特徴が含まれる場合に、その蓄積された呼吸情報等に対応するデルタ波の強度を、入力された呼吸情報等のデルタ波の強度と推定する。
なお、推定部３７３は、デルタ波の強度が既知である場合の心拍情報と呼吸情報との両方を用いて機械学習を実行することにより学習モデルを生成するようにしてもよい。
【００５５】
図７は、第３の実施形態の推定部３７３が行う処理の例を説明する図である。図７は、脳波計により計測されたデルタ波の強度と、推定部３７３により推定されたデルタ波の強度とからそれぞれ導出された睡眠深度を示す。横軸は時間、縦軸は睡眠深度をそれぞれ示す。睡眠深度は６段階に分類され、熟睡度の低い状態から順に、「ＷＡＫＥ」、「ＲＥＭ」、「Ｎ１」、「Ｎ２」、「Ｎ３」、「Ｎ４」で示す。また、Ｔｎで示される区間は、覚醒状態から眠りに入るまでの所要時間（睡眠潜時）である。
この図に示すように、脳波計により計測されたデルタ波の強度から導出された睡眠深度と、推定部３７３により推定されたデルタ波の強度から導出された睡眠深度とは、ある程度似た傾向を示す。例えば、時間０〜Ｔ１の間に睡眠深度Ｎ３と判定された時間帯においては、脳波計に基づく睡眠深度と推定に基づく睡眠深度とで同じ時間帯を示している。
【００５６】
なお、第３の実施形態では、脳波計により計測されたデルタ波の強度と、推定に基づくデルタ波の強度とを比較した結果を推定部３７３に対し教示するようにしてもよい。例えば、推定部３７３は、推定したデルタ波の強度のうち、正しく推定できたデルタ波の強度に対する呼吸情報等のパターンを入力として、機械学習を実行することで学習モデルを更新する。そして、推定部３７３は、更新した学習モデルを用いて、デルタ波の強度を推定する。これにより、推定部３７３は、正しく推定できた呼吸情報等のパターンに基づいて、デルタ波の強度を推定することができるため推定の精度を向上させることができる。
【００５７】
以上説明したように、第３の実施形態においては、判定装置１は、バイタル情報取得部３６により取得された心拍、呼吸、または体動のうち少なくともいずれかに基づいて、機械学習によりＳＰＯ２を推定する推定部３７３を更に備える。これにより、第３の実施形態においては、上述した効果を奏する他、ＳＰＯ２を推定することができるため、ＳＰＯ２に基づいて睡眠時症状を判定することができ、より精度よく判定を行うことが可能となる。
【００５８】
一般に、ＳＰＯ２を測定する場合、パルスオキシメータが用いられる。この場合、被測定者の指の先などにパルスオキシメータを装着させることによりＳＰＯ２を測定するため、身体の拘束を伴う。この場合、被測定者の睡眠中に単位時間あたりのＳＰＯ２の推移を測定しようとした場合、被測定者の睡眠を妨げる恐れがある。
これに対して、第３の実施形態においては、判定装置１は、睡眠状態を判定するためにＳＰＯ２を推定する際に、パルスオキシメータ等の被判定者Ｈを拘束するような測定機器を用いる必要がないため、被判定者Ｈの身体を拘束することはない。このため、被判定者Ｈの睡眠を妨げることはない。
【００５９】
また、第３の実施形態の判定装置１においては、推定部３７３は、バイタル情報取得部３６により取得された心拍、呼吸、または体動のうち少なくともいずれかに基づいて、機械学習により脳波に含まれるデルタ波の強度を推定する。これにより、第３の実施形態においては、上述した効果を奏する他、脳波に含まれるデルタ波の強度を推定することができるため、脳波に含まれるデルタ波の強度に基づいて睡眠時症状を判定することができ、より精度よく判定を行うことが可能となる。
【００６０】
なお、上述したいくつかの実施形態においては、判定部３７２に入力される音信号として、いびきや歯ぎしりなど、被判定者Ｈの口腔の近傍から発生する音に基づく信号が入力される例について説明した。しかしながら、これに限定されることはなく、例えば、寝返り、体を掻く行為、けいれん、寝言など被判定者ＨがマットレスＭの上で行う動作に伴う音に基づく信号が判定部３７２に入力され、睡眠時症状を判定する際に用いられてもよい。また、判定部３７２には、被判定者ＨがマットレスＭから離床する際に発生する音や、マットレスＭから落下した際に発生する音に基づく信号が入力され、睡眠時症状を判定する際に用いられてもよい。
以上説明したいくつかの実施形態においては、判定装置１が睡眠時における被判定者ＨのＳｉＯ２、デルタ波、睡眠深度を推定することにより、いびき、歯ぎしり、ＳＡＳといった睡眠時症状の有無を判定することができることを示した。つまり、判定装置１は、被判定者ＨのＳｉＯ２、デルタ波、睡眠深度を推定することができる。
いびきの有無、歯ぎしりの有無、ＳＡＳの有無、ＳｉＯ２、デルタ波、および睡眠深度を示すそれぞれのデータは、より緊急度および重要度が高い心不全等の心疾患の発症や、心疾患が発症する前兆を示す症状に相関することから、心疾患を引き起こす度合を示す情報として用いられることが可能である。
このため、判定装置１が推定したＳｉＯ２、デルタ波、睡眠深度それぞれのデータに基づいて、心疾患のリスクを判定するようし、判定結果を、例えば、総合診断の判断材料として供されるようにしてもよい。例えば、判定装置１は、心拍情報に基づいて、心拍の間隔を導出し、導出した心拍の間隔が変動する傾向やパターンに基づいて機械学習手法を用いてＳｉＯ２等を推定することにより、心疾患のリスクを判定する判定装置として用いられてもよい。
【００６１】
なお、本発明における判定装置１、または睡眠時症状判定部３７の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませて実行することにより処理を行なってもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００６２】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００６３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６４】
１…判定装置、１０…コア部、２０…振動センサ部、３６…バイタル情報取得部、３７…睡眠時症状判定部、３７０…ハイパスフィルタ部、３７１…ノイズキャンセル部、３７２…判定部、３７３…推定部
【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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