(57)【要約】【課題】脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価する技術を提供する。【解決手段】脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出部と、前記無呼吸／低呼吸イベント抽出部により抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出部と、を有し、前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価装置。【選択図】図２Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出部と、
前記無呼吸／低呼吸イベント抽出部により抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出部と、を有し、
前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価装置。
【請求項２】
前記脈波の振幅の時間変化の形状として、
振幅の緩やかな変動が生じる第１の期間と、それに続く、振幅の大きな降下と次いで元の振幅に戻る第２の期間との２つの期間からなるテンプレートを利用し、実際の脈波の中から前記テンプレートと形状が近似する期間を前記第１の無呼吸／低呼吸イベント期間とすることを特徴とする請求項１に記載の睡眠評価装置。
【請求項３】
前記第２の無呼吸／低呼吸イベント期間と、脳波測定において測定された第３の無呼吸／低呼吸イベント期間とを比較し、
前記第３の無呼吸／低呼吸イベント期間と略一致する前記第２の無呼吸／低呼吸イベント期間における脈波の形状を前記テンプレートとして利用する処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の睡眠評価装置。
【請求項４】
ある期間における前記第２の無呼吸／低呼吸イベント数に基づいて、無呼吸／低呼吸症候群であるか否かを判定することを特徴とする請求項２又は３に記載の睡眠評価装置。
【請求項５】
ＰＳＧ評価結果と比較しながらイベント数が同等になるように前記テンプレートを修正していくことを特徴とする請求項２から４までのいずれか１項に記載の睡眠評価装置。
【請求項６】
前記脈波として、末梢脈波と橈骨脈波とを用いることを特徴とする請求項２から５までのいずれか１項に記載の睡眠評価装置。
【請求項７】
脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出ステップと、
前記無呼吸／低呼吸イベント抽出ステップにより抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出ステップと、を有し、
前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法。
【請求項８】
脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出手順と、
前記無呼吸／低呼吸イベント抽出手順により抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出手順と、を有し、
前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠評価技術に関し、特に、睡眠時無呼吸／低呼吸症候群の評価技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠を評価する技術としては、終夜睡眠ポリグラフィー検査（ＰｏｌｙＳｏｍｎｏＧｒａｐｈｙ：ＰＳＧ）が良く知られている。
【０００３】
ＰＳＧ検査とは、夜間睡眠中の身体の状態を、装着した電極を通して測定する検査で睡眠障害や睡眠呼吸障害などを確定診断する装置として知られている。特に、脳波を測定することで、精度の良い睡眠障害の診断が可能である。
【０００４】
脳波を測定することは、装置の複雑化や測定のコスト増を招くため、代替の検査が研究されている。
【０００５】
例えば、特許文献１では、以下の技術が開示されている。
皮膚を介して血管に光を放射する発光素子と、上記血管からの反射光又は上記血管を介した透過光を皮膚を介して受光する受光素子とを含む光探触子と、入力される駆動信号に基づいて上記発光素子を駆動する駆動回路と、上記受光素子により受光された光を電気信号に変換して出力する検出回路とを備えた光探触子回路を用いて血管脈波測定を行う血管脈波測定システムにおいて、上記電気信号を上記駆動信号として上記駆動回路に直接に同期帰還することで、上記検出回路から自励発振信号を発生して、当該自励発振信号を血管脈波信号として測定する測定手段と、上記自励発振信号のレベルが実質的に最大となるように、上記検出回路及び上記駆動回路の少なくとも一方の動作点を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする血管脈波測定システム。
【０００６】
上記の技術により、発光素子から受光素子までの光の伝搬距離が異なる場合であっても、簡単な構成で脈動波形データを取得でき、血管脈波測定を行うことができる。
【０００７】
また、特許文献２では、以下の技術が開示されている。
人体の橈骨動脈部の血管上の皮膚を介して設けられ当該血管に流れる脈波の圧力変化を検出して血管脈波信号の電圧値として測定する第１の圧力センサと、印加する圧力値を制御可能な圧力印加機構と、上記第１の圧力センサの近傍に設けられ、圧力値が予め校正されかつ上記圧力印加機構により第２の圧力センサ及び上記皮膚を介して上記血管に対して応力を印加するときの圧力値を検出する第２の圧力センサと、上記人体の指尖部の血管上の皮膚を介して設けられ当該血管に流れる脈波の圧力変化を検出して血管脈波信号の電圧値として測定する第３のセンサと、上記各血管脈波信号及び上記検出される圧力値に基づいて、上記橈骨動脈部の第１の最大血圧値及び上記指尖部の第２の最大血圧値を測定する制御手段と、を備える睡眠状態モニタリングシステムであって、
上記制御手段は、
（Ａ）所定の時間期間において上記第１の最大血圧値が所定の第１のしきい値以上増加しているときに上記第２の最大血圧値が所定の第２のしきい値以上減少しているときに、上記人体が覚醒状態であると判断し、
（Ｂ）上記時間期間において、上記第１の最大血圧値が上記第１のしきい値以上増加しているときに上記第２の最大血圧値が所定の第３のしきい値以上増加し、もしくは、上記第１の最大血圧値が上記しきい値以上減少しているときに上記第２の最大血圧値が上記第３のしきい値以上減少しているとき、上記人体が睡眠状態であると判断することを特徴とする睡眠状態モニタリングシステム。
【０００８】
上記の技術により、脈波波形信号のデータを用いて、従来技術に比較して極めて簡単な構成でかつ高精度に血圧を測定して、高精度で覚醒状態又は睡眠状態を判別することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第５０１７５０１号公報
【特許文献２】特許第６０５９６９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記特許文献１に記載の技術では、睡眠中における脈圧の変化に基づいて、睡眠評価を行っている。具体的には、脈波波形のグラフから、レム覚醒時は、最大血圧値Ｐｍａｘが無呼吸時に比較して緩やかに上昇した後、下降し、それを繰り返していること、また、無呼吸時は、最大血圧値Ｐｍａｘがレム覚醒時に比較して早く上昇した後、下降し、それを繰り返していることを示す。しかしながら、このような脈波の波形に基づいて、睡眠障害、とりわけ、睡眠時無呼吸／低呼吸症候群などを精度良く検知する技術は開示されていない。
【００１１】
また、上記特許文献２に記載の技術では、人体の橈骨動脈部と人体の指尖部の血管との脈波の圧力変化に基づいて、測定圧力と所定の閾値とを比較することで、人体が睡眠状態であることを判定することができるため、血圧装置構成が簡単であって、しかも高精度で覚醒状態又は睡眠状態を判別することができる。
【００１２】
しかしながら、特許文献２においても、睡眠障害、とりわけ、睡眠時無呼吸／低呼吸症候群などを精度良く検知する技術は開示されていない。
【００１３】
本発明は、脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価する技術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】
【００１４】
本発明の一観点によれば、脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出部と、前記無呼吸／低呼吸イベント抽出部により抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出部と、を有し、前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価装置が提供される。
【００１５】
前記脈波の振幅の時間変化の形状として、振幅（電圧）の緩やかな変動が生じる第１の期間と、それに続く、振幅（電圧）の大きな降下と次いで元の振幅（電圧）に戻る第２の期間との２つの期間からなるテンプレートを利用し、実際の脈波の中から前記テンプレートと形状が近似する期間を前記第１の無呼吸／低呼吸イベント期間とすることが好ましい。
【００１６】
前記第２の無呼吸／低呼吸イベント期間と、脳波測定において測定された第３の無呼吸／低呼吸イベント期間とを比較し、前記第３の無呼吸／低呼吸イベント期間と略（実質的に）一致する前記第２の無呼吸／低呼吸イベント期間における脈波の形状を前記テンプレートとして利用する処理を行うことが好ましい。
【００１７】
ある期間における前記第２の無呼吸／低呼吸イベント数に基づいて、無呼吸／低呼吸症候群であるか否かを判定するようにすると良い。
【００１８】
ＰＳＧ評価結果と比較しながらイベント数が同等になるように前記テンプレートを修正していくことが好ましい。
【００１９】
前記脈波として、末梢脈波と橈骨脈波とを用いるようにしても良い。
【００２０】
本発明の他の観点によれば、脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出ステップと、前記無呼吸／低呼吸イベント抽出ステップにより抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出ステップと、を有し、前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法が提供される。
【００２１】
また、本発明は、脈波の振幅の時間変化の形状に基づいて無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出手順と、前記無呼吸／低呼吸イベント抽出手順により抽出された前記第１の無呼吸／低呼吸イベントのうちから、測定される血中酸素濃度が減少していない期間の前記第１の無呼吸／低呼吸イベントを除外して残りを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出手順と、を有し、前記第２の無呼吸／低呼吸イベントを真の無呼吸／低呼吸イベントと判定することを特徴とする睡眠評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施の形態による睡眠評価技術を適用することができる睡眠評価システムの一構成例を示すシステム図である。
【図２Ａ】本実施の形態による睡眠評価データ解析装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２Ｂ】無呼吸／低呼吸イベントと血中酸素濃度とを比較して、真の無呼吸／低呼吸イベントを抽出する比較抽出部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】記憶部の一構成例を示す図である。
【図４】データ解析処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】第１の実施の形態で説明したステップＳ４の処理の一例を示すフローチャート図である。
【図６】図６（ａ）は、無呼吸／低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とにおける基線（テンプレート）の一例を示す図であり、図６（ｂ）は、図６（ａ）に対応する期間における脈波の振幅の時間変化の一例を示す図である。
【図７】脈波と、血中酸素濃度（ＳｐＯ２）と、いびきと、体動との振幅（電圧）の時間変化の一例を示す図である。
【図８】異なる患者の脈波に基づく第１の無呼吸／低呼吸イベントと、脳波測定（ＰＳＧ）に基づく無呼吸／低呼吸イベントとを対比させて示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下において、本発明の実施の形態による睡眠評価技術について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２５】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態による睡眠評価技術を適用することができる睡眠評価システムの一構成例を示すシステム図である。図２Ａは、本実施の形態による睡眠評価データ解析装置の構成例を示す機能ブロック図である。図２Ｂは、無呼吸／低呼吸イベントと血中酸素濃度とを比較して、真の無呼吸／低呼吸イベントを抽出する比較抽出部の一構成例を示す機能ブロック図である。図３は、記憶部の一構成例を示す図である。図４は、データ解析処理の流れを示すフローチャート図である。図６（ａ）は、無呼吸／低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とにおける基線（テンプレート）の一例を示す図であり、図６（ｂ）は、図６（ａ）に対応する期間における脈波の振幅の時間変化の一例を示す図である。図７は、脈波と、血中酸素濃度（ＳｐＯ２）と、いびきと、体動との振幅（電圧）の時間変化の一例を示す図である。図８は、異なる患者の脈波に基づく第１の無呼吸／低呼吸イベントと、脳波測定（ＰＳＧ）に基づく無呼吸／低呼吸イベントとを対比させて示した図である。
【００２６】
（システム、装置の構成）
図１に示すように、本実施の形態による睡眠評価技術を適用することができる睡眠評価システムＡは、被検体Ｈに設けたセンサ群であって、センサ群は、例えば、反射型光センサなどにより構成される橈骨用脈波測定用センサ（１）３、末梢用脈波測定用センサ（２）１と、血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）測定部５と、体動を検出する体位センサ７と、いびきセンサ１１と、を有している。
【００２７】
睡眠データ記憶装置２１は、上記センサ群からのセンサ値を受け取るインターフェイス部２３と、センサ値を記憶するデータ記憶部（メモリ）２５と、を有する。さらに、睡眠データ記憶装置２１と接続（ＡＲ１）され、後述するデータ処理を行うデータ解析装置３１を有する。データ記憶部（メモリ）２５とデータ解析装置３１とは、パーソナルコンピュータＰＣであっても良く、ハードディスク内に記憶されるプログラムをＣＰＵにより実行するようにすると良い。
【００２８】
図２Ａに示すように、データ解析装置３１は、センサ群からのセンサ値を取得する各データ取得部３１−１と、後述するテンプレート（基線）Ｌｂと末梢用脈波測定用センサ（２）１により取得された脈波Ｌａとを比較するＬｂ−Ｌａ比較部３１−２と、脈波の振幅の時間変化の形状から無呼吸／低呼吸イベントを抽出する第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出部（イベントＩａ抽出部）３１−３と、イベントＩａのうち、ＳｐＯ２により血中酸素濃度が低い領域のみを第２の無呼吸／低呼吸イベントとして抽出する第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出部（Ｉａ−ＳｐＯ２比較抽出部）３１−４と、を有する。
【００２９】
図２Ｂに示すように、第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出部（Ｉａ−ＳｐＯ２比較抽出部）３１−４は、ＰＳＧデータ／イベントＩｂ比較部３１−４−１と、イベントデータ切り分け部３１−４−２と、ＰＳＧ一致イベントデータ取得部３１−４−３と、ＰＳＧ一致イベントデータＩｂｘ抽出部３１−４−４と、Ｉｂｘ一致Ｌｂ適用部３１−４−５と、を有する。
【００３０】
図３に示すように、データ記憶部（メモリ）２５は、センサデータを記憶する領域を有し、例えば、光センサ脈動データ記憶部２５−１と、いびきデータ記憶部２５−２と、体動データ記憶部２５−３と、ＳｐＯ２／脈動数記憶部２５−４と、を有する。任意に、ＰＳＧデータ記憶部を有していても良い。これらのデータは、それぞれが同期して記憶されている。
【００３１】
（処理の手順）
図４に示すように、データ解析処理が開始され（Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ１において各データ取得部３１−１が、末梢脈波，ＳｐＯ２，いびき，体動の各データをデータ記憶部（メモリ）２５から取得する。ステップＳ２において、Ｌｂ−Ｌａ比較部３１−２が、無呼吸／低呼吸脈波パターン検出用テンプレート（基線Ｌｂ）とステップＳ１で取得した末梢用脈波Ｌａとを比較していく。
【００３２】
次いで、ステップＳ３において、イベントＩａ抽出部３１−３が、ステップＳ２で両者が一致する、すなわち、無呼吸／低呼吸脈波パターン検出用テンプレート（基線Ｌｂ）と末梢用脈波Ｌａとが一致する、末梢脈波から検出される低呼吸／無呼吸イベントＩａを抽出する。
【００３３】
本願の発明者は、図６（ａ）に示すように、睡眠時無呼吸／低呼吸症候群の典型的な患者の脈波の振幅の時間変化の形状が、以下のような特徴を有することに着目した。
【００３４】
すなわち、脈波の振幅（光センサの出力電圧等に対応）の時間変化をとると、振幅（電圧）の緩やかな変動が生じる第１の期間（無／低呼吸期間）と、第１の期間に続く振幅（電圧）の大きな降下と次いでほぼ元の振幅（電圧）に戻る第２の期間（覚醒期間）との２つの期間からなることがわかる。このような脈波の波形を基線（テンプレート）として利用する。そして、図６（ｂ）に示すような被験者の脈波の中からテンプレートと形状が近似する期間を前記第１の無呼吸／低呼吸イベント期間と定義する。そして、第１の無呼吸／低呼吸イベント期間に生じるイベントを第１のイベントＩａと定義する。
【００３５】
例えば、イベントＩａを抽出するためには、脳波が図６（ａ）のような形状のところを探す。図６（ｂ）では、３箇所のＩａが抽出されているが、これは、横軸が、無／低呼吸期間と覚醒期間とを合わせた期間としているものである。すなわち、図６（ｂ）のイベント部分は、図６（ａ）で示す「睡眠から覚醒」となる特徴的な振幅パターンをイベントとして捉えたものである。
【００３６】
図６（ｂ）においては、脈波の経時変化を示すとともに、同時に行ったＰＳＧによる脳波検査の結果をも示している。ＰＳＧ検査において、無／低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とが正確に評価できることは知られている。一方、脈波によっても、ほぼ同様な期間として、無／低呼吸期間とそれに続く覚醒期間とをイベントＩａとして抽出することができることがわかる。
【００３７】
すなわち、図７に、図６（ａ），（ｂ）に示すイベント検出の定義に基づいて、実際の脈波のイベントを検出した様子を示している。
【００３８】
図４に戻って、ステップＳ４に示すように、ステップＳ３で検出した第１のイベントＩａのうち、ＳｐＯ２の値が低い期間Ｔ２（図７）のみのイベントを抽出しこれを第２のイベントＩｂとする。ＳｐＯ２は、血液が実際にどの程度まで酸素を運べているかを示すことから、これが高いほど血液で酸素を運ぶ効率が良いことを意味する。ＳｐＯ２の値が低い期間Ｔ２は、血液で酸素を運ぶ効率が悪い期間を示し、この期間以外の期間Ｔ１を、睡眠時無呼吸／低呼吸症候群とは関係のないイベントが発生している期間と見なして良い。尚、ＳｐＯ２と脈波とは、同じパルスオキシメータで測定することができる装置が市販されているので便利である。
【００３９】
以上の手順によれば、図７に示すように、Ｔ２の期間において下向き矢印で示されたイベントを第２のイベント（真のイベント）として取り扱う。
【００４０】
このようにすることで、脈波評価によっても、ＰＳＧ評価と遜色のない精度によりイベントを検出することができる。
【００４１】
［実施例１］
（実証例）
図８は、４名の異なる患者Ａから患者Ｄまでについて、上記の評価技術と同様に評価を行ってイベントを検出した例を示す図である。脈波に基づく評価と、ＰＳＧに基づく評価を併せて示す。尚、図８に示したイベントＩａは、ＳｐＯ２値を考慮しない第１のイベントである。
図８に示す結果を表１に示す。
【００４２】
【表１】
2019136129.tif 000003
【００４３】
表１は、患者Ａから患者Ｄまでについて、末梢脈波の評価から検出した低／無呼吸の第１のイベントＩａの総数と、ＰＳＧ評価にも基づくイベント（無呼吸／低呼吸期間と、それに続く覚醒期間とを含むイベント）の総数を患者毎に示した表である。
【００４４】
表１に示すように、脈波解析評価による第１のイベント数の方がＰＳＧ評価によって得られたイベント数よりも多いことがわかる。しかしながら、ＰＳＧ評価はより精度が良いと考えられる。
【００４５】
従って、ＳｐＯ２値も考慮することで得られる第２のイベントを求める必要がある。
【００４６】
【表２】
2019136129.tif 000004
【００４７】
表２は、表１において、脈波イベントにおいてＳｐＯ２値を考慮して第２のイベントとした表である。
【００４８】
表２に示すように、脈波イベントにおいてＳｐＯ２値を考慮した第２のイベント数とＰＳＧ評価に基づくイベント数とを比較すると、両者はほぼ一致していることがわかる。
【００４９】
尚、表１と表２とを比べることで以下のような知見が得られた。
（１）ＳｐＯ２のイベントのみでは不足していた被験者でも、ＰＳＧの結果と一致する傾向にある。
（２）ＳｐＯ２イベントのみで十分な被験者は、イベント数が過剰になることがある。
【００５０】
従って、上記（１），（２）の知見も考慮して、無呼吸／低呼吸症候群であるか否かを判定する必要がある。
【００５１】
最終的には、一次検査である上記の検査において異常がみられた場合には、２次検査としてＰＳＧ評価も行う必要がある。
【００５２】
以上のように、本実施の形態によれば、脈波に基づいて、睡眠評価を精度良く評価することができる。とりわけ、脳波による評価の前の一次的な検査として有用である。
【００５３】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図５は、第１の実施の形態で説明したステップＳ４の処理の一例を示すフローチャート図であり、基線フィードバック処理の流れを示すフローチャート図である。ステップＳ４の処理が開始すると、ステップＳ４−１において、ＰＳＧデータと第２のイベントＩｂとを比較する。ステップＳ４−２において、ステップＳ４−１でＰＳＧデータと一致している第２のイベントデータＩｂｘと、ＰＳＧデータと一致していない第２のイベントデータＩｂｙとを切り分ける。
【００５４】
ステップＳ４−３において、ステップＳ４−２で一致している第２のイベントデータＩｂｘが多く得られるように、テンプレート（基線）データを修正する。
【００５５】
次いで、ステップＳ４−４において、Ｉｂｘ≦Ｎｓであるか否かを判定する。ここで、Ｎｓは、所定のイベント数のしきい値であり、例えば、ＰＳＧ評価から得られたイベント数を適用することができる。
【００５６】
ステップＳ４−４における判定結果がＹｅｓの場合には、ステップＳ４−５において、修正後の基線データは睡眠時無呼吸／低呼吸症候群の検出精度が良いと判断し、データ記憶部（メモリ）２５等に基線データを格納し処理を終了する（Ｅｎｄ）。
【００５７】
ステップＳ４−４における判定結果がＮｏの場合には、修正後の基線データは睡眠時無呼吸／低呼吸症候群の検出精度が良くないと判断され、ステップＳ４−１に戻り、修正後の基線データに基づいて、同様の処理を繰り返し行う。
【００５８】
以上の処理により、本実施の形態では、ＰＳＧ評価結果と比較しながら基線データをイベント数が同等になるように修正していくことで、脈波データによる評価技術において無呼吸／低呼吸症候群の検出精度を良くしていくことができる。
【００５９】
上記の処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【００６０】
また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【００６１】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【００６２】
また、本実施の形態で説明した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、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、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。
【００６３】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明は、睡眠評価装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００６５】
Ａ…睡眠評価システム
１…末梢用脈波測定用センサ（２）
３…橈骨用脈波測定用センサ（１）
５…血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）測定部
７…体位センサ
１１…いびきセンサ
２５…データ記憶部（メモリ）
３１…データ解析装置
３１−１…各データ取得部
３１−２…Ｌｂ−Ｌａ比較部
３１−３…第１の無呼吸／低呼吸イベント抽出部（イベントＩａ抽出部）
３１−４…第２の無呼吸／低呼吸イベント抽出部（Ｉａ−ＳｐＯ２比較抽出部）
【図１】
2019136129.tif 000005
【図２Ａ】
2019136129.tif 000006
【図２Ｂ】
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【図３】
2019136129.tif 000008
【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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