(57)【要約】【課題】被測定者の所定時間内の生体情報として、例えば呼吸数又は心拍数を用いることにより、簡易で、かつ、正確に睡眠の評価を行うことができる睡眠状態判定装置等を提供すること。【解決手段】被測定者の呼吸を検出し、検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を出力し、変動係数算出区間に含まれる呼吸数の平均値と標準偏差とを用いて呼吸数変動係数を算出する。この呼吸数変動係数と、就床から起床までの、呼吸数変動係数の平均値である平均呼吸数変動係数とを比較することにより、被測定者の睡眠状態がレム睡眠かノンレム睡眠かを判定することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出手段と、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出手段と、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項２】
前記第１算出区間は、第２算出区間に複数含まれる区間であり、
前記算出手段は、前記第１算出区間に含まれる前記呼吸数または前記心拍数の第１標準偏差を算出し、前記第２算出区間における前記第１標準偏差の平均値である平均標準偏差を算出し、
前記睡眠状態判定手段は、前記第１標準偏差が前記平均標準偏差以上か否かを判定して、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態判定装置。
【請求項３】
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出ステップと、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出ステップと、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする睡眠状態判定方法。
【請求項４】
前記第１算出区間は、第２算出区間に複数含まれる区間であり、
前記算出ステップは、前記第１算出区間に含まれる前記呼吸数または前記心拍数の第１標準偏差を算出し、前記第２算出区間における前記第１標準偏差の平均値である平均標準偏差を算出するステップを含み、
前記睡眠状態判定ステップは、前記第１標準偏差が前記平均標準偏差以上か否かを判定して、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定するステップを含むことを特徴とする請求項３記載の睡眠状態判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠状態判定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、心拍・呼吸情報から睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）による睡眠状態を判定しようとする技術が知られている。近年では、睡眠状態の中でも、レム睡眠とノンレム睡眠とをＰＳＧ以外の方法で判定したいというニーズが発生している。
【０００３】
例えば、１分毎の心拍数の標準偏差をもちいて、レム睡眠とノンレム睡眠とを判定する発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、呼吸波形のピーク間隔の分散の変動係数と、ピーク値の分散の変動係数とから睡眠状態を推定する睡眠状態推定装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
また、呼吸数や心拍等を利用することにより、睡眠状態を段階的に判定する装置も知られている（例えば、特許文献３、特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３７３３１３３号公報
【特許文献２】特許第４５５１１４８号公報
【特許文献３】特許第４５８２６４２号公報
【特許文献４】特許第４３５６６８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の技術は、呼吸周期・呼吸間隔や、呼吸ピーク値を評価に用いているが、様々なノイズと共に入力されるため、呼吸波形から睡眠状態を精度良く検出するのは難しいという課題があった。
【０００８】
また、装着型センサでは装着位置により、非装着型センサでは寝位置等のセンサと人体との相対的位置関係により、呼吸波形が人体本来の要因とは別に変化してしまう。多くの計測情報を用いる場合、総ての計測項目が精度良く計測できていれば、最終的な評価結果の精度は向上する可能性はあるが、精度の低い計測項目があると、当該計測項目に引っ張られてしまい、最終的な評価結果の精度が低下してしまうという問題点があった。
【０００９】
例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３では、呼吸波形に基づくことから個人差や判定誤差の影響が出やすいという課題も生じていた。特許文献４では、一晩の標準偏差を大きい順から２０％以上の区間をレム睡眠として判定しているが、必ずしもレム出現率は２０％とはならず、大きな誤差が生じていた。
【００１０】
更に、特許文献１では、浅い睡眠と深い睡眠とを判別しているが、ノンレム睡眠とレム睡眠とを判定できる訳ではなかった。
【００１１】
上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、被測定者の所定時間内の生体情報として、例えば一定時間内の呼吸数等を用いることにより、簡易で、かつ、正確にノンレム睡眠とレム睡眠の判定を行うことができる睡眠状態判定装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決するために、本発明の睡眠状態判定装置は、
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出手段と、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出手段と、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の睡眠状態判定方法は、
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出ステップと、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出ステップと、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の睡眠状態判定装置によれば、被測定者の呼吸を検出し、検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を出力する。また、変動係数算出区間に含まれる呼吸数の平均値と標準偏差とから呼吸数変動係数を算出する。この呼吸数変動係数と、就床から起床までの、呼吸数変動係数の平均値である平均呼吸数変動係数とを比較することにより、被測定者の睡眠状態を判定することができる。
【００１５】
これにより、被測定者の生体情報として呼吸数を利用して睡眠状態の判定を行うことができる。これにより、呼吸数を算出する簡易な装置を利用することで、適切に睡眠状態を判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態における全体を説明するための図である。
【図２】第１実施形態における機能構成を説明するための図である。
【図３】第１実施形態における呼吸数テーブルのデータ構成の一例を示す図である。
【図４】第１実施形態における変数テーブルのデータ構成の一例を示す図である。
【図５】第１実施形態における区間呼吸数出力処理のデータフローを示す図である。
【図６】第１実施形態における睡眠状態判定処理のデータフローを示す図である。
【図７】第１実施形態における判定の一致を説明するための図である。
【図８】第１実施形態における呼吸数、変動係数、判定結果のプロットを示した図である。
【図９】第１実施形態における判定の一致を説明するための図である。
【図１０】第２実施形態における判定の一致を説明するための図である。
【図１１】第２実施形態における呼吸数、変動係数、判定結果のプロットを示した図である。
【図１２】第２実施形態における判定の一致を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。なお、本実施形態は発明の一例を説明するものであり、発明の内容を限定するものではない。
【００１８】
［１．第１実施形態］
［１．１  システム外観］
まず、第１実施形態について説明する。図１は、睡眠判定システムの使用方法について説明するための図である。図１に示すように、睡眠判定システム１は、ベッド１０の床部と、マットレス２０の間に載置される検出装置３と、検出装置３より出力される値を処理するため処理装置５を備えて構成されている。この検出装置３、処理装置５とで睡眠状態判定装置を構成している。
【００１９】
マットレス２０に、被測定者Ｐが在床すると、マットレス２０を介して被測定者Ｐの体動（振動）を検出装置３が検出する。そして、生体情報として検出された振動に基づいて、被測定者Ｐの呼吸（所定時間内の呼吸数）が検出（出力）される。本実施形態においては、検出された呼吸（数）が無線を介して処理装置５（例えば、コンピュータ等）に送信されるが、例えば検出装置３に表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置５は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレッドやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。
【００２０】
ここで、検出装置３は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド１０と、マットレス２０の間に載置されたとしても、被測定者Ｐに違和感を覚えさせることなく使用できることとなる。
【００２１】
なお、検出装置３は、被測定者Ｐの呼吸を生体情報として検出できればよい。本実施形態においては、体動に基づいて呼吸を検出しているが、例えば音声センサを利用して呼吸音を検出したり、赤外線センサ等により被測定者Ｐの体動を検出したり、歪みゲージ付きアクチュエータを利用しても良い。
【００２２】
［１．２  機能構成］
続いて、睡眠判定システム１の機構構成について、図２を用いて説明する。本実施形態における睡眠判定システム１は、検出装置３と、処理装置５とを含む構成となっており、各機能部（処理）は、呼吸検出部２００以外についてはどちらで実現されても良い。
【００２３】
睡眠判定システム１は、制御部１００に、呼吸検出部２００と、記憶部３００と、入力部４００と、表示部５００とがバスを介して接続されている。
【００２４】
制御部１００は、睡眠判定システム１の動作を制御するための機能部であり、ＣＰＵ等、睡眠判定システム１に必要な制御回路によって構成されている。制御部１００は、記憶部３００に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。なお、本実施形態においては、制御部１００は全体として動作しているが、検出装置３、処理装置５のそれぞれに設けられるものである。
【００２５】
呼吸検出部２００は、被測定者の呼吸を検出するための機能部である。本実施形態においては、振動を検出するためのセンサ部である。センサ部により検出された振動（体動）から、被測定者の呼吸を検出する。また、センサ部を利用することにより、寝返りや心拍等被測定者Ｐの呼吸以外の体動を検出することもできる。
【００２６】
本実施形態における呼吸検出部２００は、例えば、圧力センサにより被測定者の振動（体動）を検出し、振動から呼吸を検出するが、荷重センサにより、被測定者の重心位置（体動）の変化により呼吸を検出することとしても良いし、マイクロフォンを設けることにより、マイクロフォンが拾う音に基づいて検出しても良い。すなわち、被測定者の呼吸数を検出するために、従来からある何れかのセンサを用いれば良い。
【００２７】
記憶部３００は、睡眠判定システム１が動作するための各種データ及びプログラムを記憶しておく機能部である。制御部１００は、記憶部３００に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部３００は、例えば半導体メモリや、磁気ディスク装置等により構成されている。
【００２８】
また、記憶部３００には、呼吸数テーブル３０２と、変数テーブル３０４とが記憶されている。また、プログラムとして呼吸数出力プログラム３１０と、睡眠状態判定プログラム３１２とが記憶されている。
【００２９】
呼吸数テーブル３０２は、呼吸検出部２００に基づいて検出された呼吸から、単位時間当たりの呼吸数を算出し、記憶しているテーブルである。ここで、単位時間としては「２０」秒、「３０」秒、「１」分等のように、呼吸数を算出する区間の時間が定められている。本実施形態では、図３に示すように、６０秒毎の呼吸数を検出し、記憶している。
【００３０】
変数テーブル３０４は、各種閾値や変数が記憶される領域である。例えば、図４に記憶される閾値α（例えば、「１．２」）と、平均呼吸数変動係数Ｃ（例えば、「０．０６」）とが記憶されている。なお、これ以外にも、一時的に利用される変数も記憶される。
【００３１】
平均呼吸数変動係数Ｃは、一晩（一睡眠）における平均の呼吸数変動係数を記憶している。この、係数Ｃは、一晩における呼吸数から算出されるが、例えば、取得された値に基づいて常時算出され、更新されることとしてもよい。
【００３２】
入力部４００は、測定者が睡眠判定システム１に対しての指示・操作を行うための機能部である。例えば、操作ボタンや、タッチパネル、音声入力装置等により構成されている。
【００３３】
表示部５００は、睡眠状態や評価を表示したり、睡眠判定システム１の動作について表示したりするための機能部である。例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置により構成されている。
【００３４】
［１．３  処理の流れ］
続いて、本実施形態における睡眠判定システム１の処理の流れについて説明する。
【００３５】
［１．３．１  呼吸数出力処理］
図５を用いて、まずは被測定者の呼吸数を出力する呼吸数出力処理について説明する。呼吸数出力処理は、図２における呼吸数出力プログラム３１０が読み出され、制御部１００により実行されて実現される処理である。
【００３６】
呼吸検出部２００により呼吸が検出される（ステップＳ１０２）。続いて、呼吸数算出時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、呼吸数算出時間が経過すると（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、呼吸数算出時間において検出された呼吸の数を呼吸数として、呼吸数テーブル３０２に出力する（ステップＳ１０６）。この処理は、呼吸数出力処理が終了するまで繰り返し実行される（ステップＳ１０８；Ｎｏ→ステップＳ１０２）。
【００３７】
［１．３．２  睡眠状態判定処理］
つづいて、睡眠状態判定処理について、図６を用いて説明する。睡眠状態判定処理は、図２における睡眠状態判定プログラム３１２が読み出され、制御部１００により実行されて実現される処理である。
【００３８】
まず、上述した呼吸数算出処理を実行することで呼吸数Ａｎを算出する（ステップＳ２０２）。ここで、算出された呼吸数は、単位時間当たりの呼吸数である。
【００３９】
続いて、算出された呼吸数から呼吸数変動係数Ｂｎを算出する（ステップＳ２０４）。呼吸数変動係数Ｂｎの算出方法は、まず、呼吸数変動係数算出区間の区間毎の呼吸数平均値と標準偏差とを算出する。すなわち、ある時刻ｎの前後複数の区間に基づいて、時刻ｎの呼吸数平均値と呼吸数標準偏差とを算出し、標準偏差を平均値で除した数を呼吸数変動係数Ｂｎとして算出する。
【００４０】
例えば、前後それぞれ７つの区間（前後７分間）を含めて算出する方法について説明する。まず、呼吸数変動係数算出区間の呼吸数平均値Ｘｎを、各区間の呼吸数Ａｎから算出する。
【数１】
2019136526.tif 000003
次に、呼吸数Ａｎから標準偏差Ｙｎを算出する。
【数２】
2019136526.tif 000004
なお、ここで分母はｎ−１を用いて標準偏差を算出しているが、ｎを用いて算出しても良い。
【数３】
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これにより、呼吸数変動係数Ｂｎが算出される。なお、変動係数を算出する時間としては、通常は３分〜２５分である。
【００４１】
このとき、一区間が２０秒間であれば、前後２分間強における呼吸数からＢｎが算出される。また、一区間が１分間であれば前後７分間における呼吸数からＢｎが算出される。なお、Ｂｎを算出するための区間数は任意の区間数でよい。すなわち、睡眠状態を判定する時間前後の呼吸数に基づいて、呼吸数変動係数Ｂｎが算出できれば良い。
【００４２】
次に、平均呼吸数変動係数Ｃを算出する（ステップＳ２０６）。ここで、平均呼吸数変動係数Ｃは、一晩の呼吸数変動係数Ｂｎの平均値が算出される。すなわち、ステップＳ２０４において算出される呼吸数変動係数Ｂｎについて、一晩における平均値を算出し、更新されることとなる。
【００４３】
次に、算出された呼吸数変動係数Ｂｎと、平均呼吸数変動係数Ｃとを比較する（ステップＳ２０８）。ここで、調整のために、平均呼吸数変動係数Ｃに閾値αを乗じたものと、呼吸数変動係数Ｂｎとを比較する。
【００４４】
このとき、ＢｎがＣ×α以上の場合には睡眠状態としてレム睡眠として判定され（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ→ステップＳ２１０）、それ以外の場合にはノンレム睡眠として判定される（ステップＳ２１２）。
【００４５】
ここで、閾値としては、通常「１」〜「１．５」の値を用いる。「１」の場合にはレム睡眠が多く検出されることとなる、「１．５」の場合にはレム睡眠は少なく検出されることとなる。被測定者の状態に応じて、適切な閾値を設定するのが好ましい。
【００４６】
例えば、被測定者が無呼吸障害等の睡眠障害がある場合には、無呼吸が発生した場合に呼吸の乱れが生じる（一例としては、呼吸復帰による呼吸数増加等である）。この場合、レム睡眠の判定が増えてしまう。このような被測定者には、高い閾値を設定することにより、より適切に睡眠状態を判定することが可能となる。
【００４７】
なお、上記睡眠状態の判定は、覚醒状態に行われないこととしても良い。すなわち、被測定者が覚醒状態と判定された場合には、睡眠状態として覚醒であると判定すればよい。ここで、被測定者が覚醒状態か否かは、呼吸数に基づいて判定したり、別途覚醒状態を体動検出センサにより判定したりすることができる。
【００４８】
［１．４  実施例］
続いて、本実施形態における睡眠判定システム１を用いた実施例について説明する。本実施形態においては、図１に示したように、被測定者の下に呼吸を検出するシート型体振動計（ＳＢＶ）を利用した装置を載置し、被測定者の体動から呼吸を検出して実行される。
【００４９】
図７は、本実施形態（ＳＢＶ）を利用して睡眠状態を判定したものと、睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いて、専門家が睡眠状態を判定した場合の状況を説明するための図である。
【００５０】
このデータは、被験者６名の２夜のデータを取得したものである。被験者の基本特性は、男性２名、女性４名、年齢は３０−４０歳代、身長は１５５−１７０ｃｍ、体重４９−６２ｋｇである。
【００５１】
上記１２夜（６名×２夜）のデータにおいて、それぞれの覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）について、どのように判定されたかを図７に示している。ここで、本実施形態の方法を利用した判定結果と、ＰＳＧを用いた場合の睡眠状態の判定結果が一致しているものが、全５２２７区間のうち、Ｗａｋｅ１３８＋ＲＥＭ８９８＋ＮＲＥＭ２８７３＝３９０９区間で一致し、一致率７４．８％と高い一致率を示している。
【００５２】
これは平均値であり、例えば個人毎には閾値αを調整することで、更に一致率を高めることが可能である。
【００５３】
図８（ａ）は、ある被験者における一晩における単位時間あたりの呼吸数をプロットした図であり、ここで単位時間は１分である。図８（ｂ）は単位時間あたりの呼吸数変動係数と平均呼吸数変動係数との関係を示した図であり、図８（ｃ）は、呼吸数変動係数から睡眠状態を判定したことを示す図である。ここで、図８（ｃ）は、細線がＰＳＧによる睡眠状態の判定を示しており、丸印（○印）が本実施形態による睡眠状態の３段階の判定「覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）」を示している。また、細線はＰＳＧを用いた場合の覚醒（Ｗａｋｅ）と、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（Ｓｔａｇｅ１〜Ｓｔａｇｅ４）とを示している。また、図８に示した一例のＰＳＧとＳＢＶによる判定の各睡眠状態の一致を示す表が図９である。
【００５４】
全４８４区間のうち、Ｗａｋｅ１３＋ＲＥＭ１４６＋ＮＲＥＭ２３７＝３９６区間でＰＳＧとＳＢＶによる判定は一致し、一致率８１．８％と極めて高い一致率を示している。このように、本実施形態によれば、簡易な装置であるにも関わらず、被測定者のレム睡眠、ノンレム睡眠といった睡眠状態を適切に判定することが可能となる。
【００５５】
［２．第２実施形態］
つづいて、第２実施形態について説明する。第２実施形態は、第１実施形態と機能構成、処理は同一であるが、判定する値として、変動係数でなく標準偏差を利用した場合について説明する。
【００５６】
すなわち、第１実施形態で算出した標準偏差Ｙｎと、一晩の平均である平均標準偏差との比較に基づいて判定される。具体的には、図６のステップＳ２０４において標準偏差Ｙｎを算出し、ステップＳ２０６において一晩の平均標準偏差Ｃｙを算出する。
【００５７】
そして、ステップＳ２０８において、標準偏差Ｙｎが、平均標準偏差Ｃｙ以上か否かを判定し、睡眠状態としてレム睡眠か、ノンレム睡眠かを判定する。ここで、図６と同様に、平均標準偏差Ｃｙに所定の閾値を乗じても良い。
【００５８】
第２実施形態において判定した場合の実施例について、図を用いて説明する。図１０は、本実施形態（ＳＢＶ）を利用して睡眠状態を判定したものと、睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いて、専門家が睡眠状態を判定した場合の状況を説明するための図である。
【００５９】
このデータは、被験者６名の２夜のデータを取得したものである。被験者の基本特性は、男性２名、女性４名、年齢は３０−４０歳代、身長は１５５−１７０ｃｍ、体重４９−６２ｋｇである。
【００６０】
上記１２夜（６名×２夜）のデータにおいて、それぞれの覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）について、どのように判定されたかを図１０に示している。ここで、本実施形態の方法を利用した判定結果と、ＰＳＧを用いた場合の睡眠状態の判定結果が一致しているものが、全５２２７区間のうち、Ｗａｋｅ１３８＋ＲＥＭ９０４＋ＮＲＥＭ２８９３＝３９３５区間で一致し、一致率７５．３％と高い一致率を示している。
【００６１】
図１１（ａ）は、ある被験者における一晩における単位時間あたりの呼吸数をプロットした図であり、ここで単位時間は１分である。図１１（ｂ）は単位時間あたりの標準偏差と平均標準偏差との関係を示した図であり、図１１（ｃ）は、標準偏差から睡眠状態を判定したことを示す図である。ここで、図１１（ｃ）は、細線がＰＳＧによる睡眠状態の判定を示しており、丸印（○印）が本実施形態による睡眠状態の３段階の判定「覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）」を示している。また、細線はＰＳＧを用いた場合の覚醒（Ｗａｋｅ）と、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（Ｓｔａｇｅ１〜Ｓｔａｇｅ４）とを示している。また、図１１に示した一例のＰＳＧとＳＢＶによる判定の各睡眠状態の一致を示す表が図１２である。
【００６２】
全４８４区間のうち、Ｗａｋｅ１３＋ＲＥＭ１５３＋ＮＲＥＭ２４０＝４０６区間でＰＳＧとＳＢＶによる判定は一致し、一致率８３．９％と極めて高い一致率を示している。このように、本実施形態によれば、標準偏差を用いることにより、簡易な装置であるにも関わらず、被測定者のレム睡眠、ノンレム睡眠といった睡眠状態を適切に判定することが可能となる。
【００６３】
［３．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。
【００６４】
なお、上述した実施形態においては、生体情報の一例として呼吸数を用いて説明したが、被測定者の生体情報として心拍数を用いて同様に評価しても良い。すなわち、検出される呼吸を心拍、呼吸数を心拍数として利用することにより、同様の睡眠判定を行うことが可能となる。
【００６５】
生体情報として、呼吸（数）ではなく、心拍（数）を用いることで、例えば心電計といった、従来からある心拍を検出する装置を利用して、適切に睡眠を評価することができるといった効果がある。
【符号の説明】
【００６６】
１  睡眠判定システム
３  検出装置
５  処理装置
１０  ベッド
２０  マットレス
１００  制御部
２００  呼吸検出部
３００  記憶部
３０２  呼吸数テーブル
３０４  変数テーブル
３１０  呼吸数出力プログラム
３１２  睡眠状態判定プログラム
４００  入力部
５００  表示部
【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】
2019136526.tif 000012
【図８】
2019136526.tif 000013
【図９】
2019136526.tif 000014
【図１０】
2019136526.tif 000015
【図１１】
2019136526.tif 000016
【図１２】
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