(57)【要約】      （修正有）【課題】被計測者の状態に於ける変化に対応して、より正確に且つより明瞭に睡眠段階の判定が達成する装置を提供する。【解決手段】互いに異なる被計測者モデル条件下にて予め得られた判定モデルデータのうちの選択された一つを選択し、選択した判定モデルデータの情報を用いて、呼吸波形データから抽出される第一の特徴量の群を結合して第二の特徴量の組を生成する。第二の特徴量の組は、選択した判定モデルデータの、第二の特徴量の組が変数となって張られる判別空間に於いて、第二の特徴量の組に対応する点の分布が睡眠段階によって互いに実質的に分離されるように生成される。選択された判定モデルデータの判別空間は、睡眠段階によって複数の判別領域に分割されており、第二の特徴量の組の属する領域に対応する睡眠段階が判定される。【選択図】図３
2015217130.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠段階推定装置であって、
被計測者の計測された呼吸波形データを取得する呼吸波形データ取得部と、
前記取得された呼吸波形データから第一の特徴量の群を抽出し、前記第一の特徴量の群を結合して生成される第二の特徴量の組を生成する特徴量生成部と、
予め互いに異なる被計測者モデル条件にて睡眠段階が特定された状態で計測された呼吸波形データに基づいて得られた複数の判定モデルデータを記憶した判定モデルデータ記憶部と、
前記判定モデルデータ記憶部にて記憶された前記複数の判定モデルデータのうちの前記被計測者に対して使用される判定モデルデータを選択する判定モデル選択部と、
前記第二の特徴量の組に対応する睡眠段階を判定する睡眠段階判定部と
を含み、
前記複数の判定モデルデータの各々が、
前記互いに異なる被計測者モデル条件のうちの一つの被計測者モデル条件にて種々の睡眠段階で予め計測された呼吸波形データに於ける前記第一の特徴量の群に相当する第一のモデル特徴量の群の少なくとも一部と、
前記一つの被計測者モデル条件の前記第一のモデル特徴量の群を線形結合して得られる第二のモデル特徴量の組を生成した際の前記第一のモデル特徴量の各々の重み付け係数データの群にして、前記第二のモデル特徴量の組が、該第二のモデル特徴量の組が変数となって張られる判別空間に於ける前記第二のモデル特徴量の組に対応する点群の分布が前記第二のモデル特徴量の組の各々に対応づけられた睡眠段階によって互いに実質的に分離されるように生成された量の組である重み付け係数データの群と、
前記判別空間を前記第二のモデル特徴量の組の各々に対応づけられた睡眠段階の各々に対応する領域に分割する判別境界を与える判別境界関数データとを含み、
前記判定モデル選択部が、前記装置の操作者による選択に基づいて又は前記複数の判定モデルデータの各々の前記第一のモデル特徴量の群の少なくとも一部と前記第一のモデル特徴量の群の少なくとも一部に対応する前記第一の特徴量の群の一部との比較に基づいて、前記被計測者に対して使用される判定モデルデータを選択し、
前記特徴量生成部が前記選択された判定モデルデータの前記重み付け係数データの群を重み付け係数として前記第一の特徴量の群を線形結合して前記第二の特徴量の組を生成し、
前記睡眠段階判定部が、前記選択された判定モデルデータの前記判別空間に於いて前記判別境界関数データによって画定される前記判別境界によって区切られた複数の睡眠段階に対応する領域のうち、前記第二の特徴量の組に対応する点の属する領域に対応する睡眠段階を前記第二の特徴量の組に対応する睡眠段階として判定する
装置。
【請求項２】
請求項１の装置であって、前記判定モデル選択部が、一人の被計測者に対して使用される一つの判定モデルデータを選択した後に所定の期間に亘って前記選択された判定モデルデータを維持し、前記所定の期間の経過後に於いて、前記所定の期間に於ける前記第二の特徴量の組を参照して前記一人の被計測者に対して使用される判定モデルデータを選択し直す装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠の段階を推定する装置に係り、より詳細には、被計測者の呼吸波形の計測データに基づいて被計測者の睡眠段階を推定する装置に係る。
【背景技術】
【０００２】
人の睡眠状態は、脳波と眼球運動のパターンとによって、例えば、レム睡眠、ノンレム睡眠に於けるステージＩ〜IVといった段階（睡眠段階）に分類できることが知られている。そして、実際の睡眠中に於いては、上記の５つの睡眠段階を種々の順番で経過し、その睡眠段階の経緯は、人の健康管理の上で重要な情報となるので、人の睡眠中に於ける睡眠段階を推定又は判定する技術が種々提案されている。この点に関し、睡眠段階は、国際判定基準に基づき、脳波及び眼球運動を計測して判定されるところ、その場合には、大掛りな設備が必要となり、小規模な施設用、家庭用又は乗物用の装置として脳波及び眼球運動を計測する設備を導入することは現実的ではない。一方、睡眠段階は、人の呼吸状態に反映されることが見出されている。そこで、従前より、人の睡眠中の呼吸状態をモニタリングし、そのモニターされた呼吸状態から睡眠段階を推定する技術が種々提案されている。例えば、特許文献１に於いては、寝具に横臥した被計測者の圧力変動から呼吸信号（呼吸による人体の振動を表す信号）を抽出し、抽出された呼吸信号の振幅及び周波数の大きさや変動のばらつき及びそれらの変化の経緯や呼吸回数から、粗体動、細体動及び無体動の状態の判定、覚醒区間、入眠区間、不安定区間及び安定区間の判定を経て、深睡眠、浅睡眠、レム睡眠といった睡眠段階を、単位時間（エポック）毎に判定する装置が記載されている（特許文献１では、更に、一回睡眠の間に得られた睡眠段階の判定結果の履歴に基づいて、睡眠の質を評価する構成が開示されている。）。また、呼吸状態に基づく睡眠段階の推定に利用可能なセンサ技術として、特許文献２に於いては、被計測者の胸部に装着された加速度計のデータから、心臓信号を分離し、分離された心臓信号から呼吸信号を導出する技術の例が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−３０１９５１
【特許文献２】特表２０１３−５１１３４９
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「わかりやすいパターン認識」石井健一郎他３名、オーム社、１９９８年、１２３頁−１３３頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
既に述べた如く、人の睡眠段階は、人の呼吸状態に反映されることが見出されており、睡眠段階の違いは、呼吸波形又は呼吸信号と称される、呼吸運動に伴う人の胸部又は腹部の動き（より具体的には、例えば、胸部又は腹部に装着された圧電センサ等の電位の変動）の態様の変化に現れる。しかしながら、呼吸波形に於ける変化と睡眠段階との対応関係は、複雑であり、また、呼吸を計測される人の状態、例えば、年齢、性別、身体的特徴（身長、体重、体形など）、体調などによって、呼吸波形に於ける変化と睡眠段階との対応関係が変化する可能性がある。例えば、呼吸波形の電位信号の振幅又は周波数の大きさなどの、直接的に信号波形から計測される値が、そのまま、睡眠段階の各段階に対応するわけではなく（従って、通常、信号波形から直接計測される値のみで睡眠段階を判定することは困難である。）、睡眠段階の違いは、呼吸波形の電位信号から得られる種々の状態量、例えば、波形のピーク間距離の平均値、標準偏差、ボトム間距離の平均値、標準偏差、ピーク−ボトム間の平均値、標準偏差などの複数のパラメータの差に於いて、種々の態様にて現れ、それらの複数のパラメータに於ける差の現れ方は、呼吸を計測される人の状態によって、同一人に於いても、変動し得る。従って、呼吸状態から睡眠段階を推定しようとする場合には、呼吸を計測される人に於いて想定される種々の状態を考慮しながら、呼吸波形に於ける如何なる状態量に睡眠段階の差異が出現するかの探索、即ち、呼吸波形に於ける睡眠段階を表す特徴量の探索を的確に行った上で、呼吸波形から特徴量を生成することが必要となる。また、かくして生成された呼吸波形に於ける睡眠段階を表す特徴量に基づいて睡眠段階を推定又は判定する場合に、より正確に且つより明瞭に、睡眠段階の判定が実行できることが好ましい。更に、同一の呼吸を計測される人の状態の変化があっても、できるだけ高い精度にて睡眠段階の判定が可能であることが好ましい。
【０００６】
かくして、本発明の一つの課題は、人の呼吸状態から睡眠段階を推定する装置に於いて、的確に呼吸波形に於ける睡眠段階を表す量として探索された特徴量を用いて、呼吸を計測される人の状態に於ける変化に対応して、より正確に且つより明瞭に睡眠段階の判定が達成されるようにすることである。なお、既に述べた如く、睡眠段階の判定は、国際判定基準に基づき、脳波及び眼球運動の計測を通じて為されるので、呼吸状態に基づく睡眠段階の判定は、睡眠段階の推定となる。従って、本発明の装置の説明に於いて、「睡眠段階の判定」という場合には、特に断らない限り、「睡眠段階の推定」と同義である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、上記の課題は、下記の睡眠段階推定装置によって達成される。本発明の睡眠段階推定装置は、基本構成として、被計測者の呼吸波形データを取得する呼吸波形データ取得部と、前記取得された呼吸波形データから第一の特徴量の群を抽出し、前記第一の特徴量の群を結合して生成される第二の特徴量の組を生成する特徴量生成部と、予め互いに異なる被計測者モデル条件にて睡眠段階がラベル付けされた呼吸波形データに基づいて得られた複数の判定モデルデータを記憶した判定モデルデータ記憶部と、前記判定モデルデータ記憶部にて記憶された前記複数の判定モデルデータのうちの前記被計測者に対して使用される判定モデルデータを選択する判定モデル選択部と、前記第二の特徴量の組に対応する睡眠段階を判定する睡眠段階判定部とを含む。なお、上記の装置に於いて、「睡眠段階」は、睡眠の深さに応じて睡眠状態の分類であり、原理的には、既に触れた如く、脳波と眼球運動のパターンの挙動に基づいて段階別に分類される睡眠状態と同様であってよい。なお、本発明に於いて、睡眠状態は、必ずしも、既に述べた如き５つの睡眠段階及び覚醒段階に分類されていなくてもよく、例えば、覚醒、浅眠、深眠といった３段階に分類されていてもよい。
【０００８】
上記の基本構成に於いて、まず、呼吸波形データ取得部に於ける「呼吸波形データ」とは、被計測者の呼吸運動に連動して変化する任意の量であってよく、かかる呼吸波形データとしては、典型的には、呼吸運動に対応する人の胸部又は腹部の動きであり、より具体的には、被計測者の胸部又は腹部の動きを反映した胸部又は腹部に装着された圧電センサ等を用いて計測される呼吸運動に対応した電位データが採用されてよい。
【０００９】
また、特徴量生成部に於いて、「第一の特徴量の群」とは、時間に沿って計測された呼吸波形データに於ける振幅、周波数、ピーク間、ボトム間、ピーク−ボトム間の時間長さ、変化速度、などの、典型的には、呼吸波形データから直接的に計測される種々の状態量及び／又はそれらの変化速度の群である。「第二の特徴量の組」とは、後に説明される態様にて、「第一の特徴量の群」から生成される量であり、睡眠段階の判定処理に於いて、直接的に利用される量となる。
【００１０】
判定モデルデータ記憶部に於いては、上記の如く、複数の互いに異なる被計測者モデル条件にて睡眠段階が特定された状態で計測された呼吸波形データに基づいて予め得られた判定モデルデータが記憶される。ここで、「被計測者モデル」とは、判定モデルデータの収集のための睡眠中の呼吸波形データの計測が為される被計測者である。また、「互いに異なる被計測者モデル条件」とは、種々の状態の被計測者、例えば、年齢、性別、身体的特徴の異なる複数の被計測者の条件であり、判定モデルデータとは、被計測者モデルに於いて、睡眠段階が特定された状態（例えば、脳波や眼球運動をモニターして睡眠状態が判定された状態）で計測された呼吸波形データから得られた情報であり、睡眠段階判定に使用又は参照されるデータである。即ち、判定モデルデータ記憶部には、複数の様々な被計測者モデル条件に於ける判定モデルデータが準備される。
【００１１】
判定モデルデータ記憶部に記憶される個々の判定モデルデータには、具体的には、下記のデータが含まれる。：
（１）互いに異なる被計測者モデル条件のうちの一つの被計測者モデル条件にて種々の睡眠段階で予め計測された呼吸波形データに於ける第一の特徴量の群に相当する第一のモデル特徴量の群の少なくとも一部のデータ。
（２）前記の一つの被計測者モデル条件の第一のモデル特徴量の群を線形結合して得られる第二のモデル特徴量の組を生成した際の第一のモデル特徴量の各々の重み付け係数データの群。ここで、第二のモデル特徴量の組は、該第二のモデル特徴量の組が変数となって張られる判別空間に於ける第二のモデル特徴量の組に対応する点群の分布が第二のモデル特徴量の組の各々に対応づけられた睡眠段階によって互いに実質的に分離されるように生成された量の組である。
（３）前記の判別空間を第二のモデル特徴量の組の各々に対応づけられた睡眠段階の各々に対応する領域に分割する判別境界を与える判別境界関数データ
【００１２】
上記に於いて、まず、上記（１）の「第一のモデル特徴量の群」とは、或る被計測者モデル条件の被計測者モデルの計測された呼吸波形データから抽出される第一の特徴量の群に相当する特徴量の群である。「第一のモデル特徴量の群」の一部は、後に説明する睡眠段階判定処理に使用する判定モデルデータを選択するために準備される。
【００１３】
そして、かかる「第一のモデル特徴量の群」を線形結合して得られる量が、上記（２）中に言及されている「第二のモデル特徴量の組」である。「第二のモデル特徴量の組」は、より詳細には、第二のモデル特徴量の組が複数組存在する場合に、上記の如く、かかる第二のモデル特徴量の組が変数となって張られる空間（「判別空間」と称する。）に於いて、第二のモデル特徴量の組に対応する点群の分布が第二のモデル特徴量の組の各々に対応づけられた睡眠段階によって互いに実質的に分離されるように生成される。即ち、第二のモデル特徴量の組には、それぞれ、睡眠段階が特定されているので、第二のモデル特徴量の組のそれぞれを軸とする空間を考えて、かかる空間内に、複数の第一のモデル特徴量の群から生成された複数の第二のモデル特徴量の組に対応する点をそれぞれプロットした場合に、空間内には、睡眠段階の分布が構成されることとなる。その際、空間内に於いて、睡眠段階の分布が段階毎に互いに実質的に分離されるように、即ち、睡眠段階毎に点の分布領域が別々の空間領域に存在するように、第二のモデル特徴量の組の生成が行われる。上記（２）に於ける「重み付け係数データの群」とは、上記の如く、睡眠段階の分布が段階毎に互いに実質的に分離されるように、第一のモデル特徴量の群からの第二のモデル特徴量の組の生成した際の第一のモデル特徴量の群の各々に乗算される重み付け係数の群である。更に、上記（３）の判別境界関数データとは、上記の如く調製された第二のモデル特徴量の組の張る判別空間に於いて、各睡眠段階に対応する点群の分布する領域の境界（判別境界）を定義する関数を特定するデータである。
【００１４】
なお、上記の第一のモデル特徴量の群からの第二のモデル特徴量の組の生成は、例えば、正準判別法又は線形判別法（非特許文献１）を利用して達成可能である。また、判別境界を定義する関数は、例えば、判別空間内に於ける睡眠段階が特定された第二のモデル特徴量の組の群を用いて正準判別法（非特許文献１）を利用して達成可能である。ここで理解されるべきことは、第一のモデル特徴量の群からの第二のモデル特徴量の組の生成する過程に於いては、既に述べた如く、第二のモデル特徴量の組を変数として、即ち、軸として、張られる判別空間に於いて、第二のモデル特徴量の複数の組に対応する点群は、それぞれの点に対応付けられた睡眠段階によって互いに実質的に分離された領域に分布し、各睡眠段階に対応付けられた領域は、判別境界によって区分された状態となっているということである。即ち、或る第一のモデル特徴量の群から得られた第二のモデル特徴量の組の点は、対応づけられた睡眠段階によって、その判別空間に於いて属する領域が明瞭に特定できることとなる。従って、或る判別モデルデータの被計測者モデル条件に合致するか、それに近い条件の任意の被計測者にて計測された呼吸波形データから得られた（第一のモデル特徴量の群に相当する）第一の特徴量の群を、判別モデルデータの重み付け係数の群を用いて、線形結合して得られた（第二のモデル特徴量の群に相当する）第二の特徴量の組の対応する点は、判別空間に於いて、被計測者の睡眠段階に対応する睡眠段階の領域内に包含されることとなり、このことが、点と判別境界との位置関係から明瞭に把握できることとなる。なお、「第一のモデル特徴量の群」（及び「第一の特徴量の群」）は、３つより多い変数から成る群であってよく（典型的には、数十個の変数から成る群であってよい。）、「第二のモデル特徴量の組」及び「第二の特徴量の組」は、典型的には、３次元の空間を構成するように「第一の特徴量」の次元を低減して得られた３つの変数の組とされる。その場合、判別空間と、その空間内にて画定される各睡眠段階に対応する領域は、視覚的に認識でき、各点の属する睡眠段階に対応する領域がより明瞭に把握できることとなる。
【００１５】
上記の本発明の装置に於ける判定モデル選択部では、より詳細には、睡眠段階の判定を行うために、個々の被計測者に対して使用される判定モデルデータの選択が、装置の操作者による選択に基づいて、或いは、複数の判定モデルデータの各々の第一のモデル特徴量の群の少なくとも一部と第一のモデル特徴量の群の少なくとも一部に対応する第一の特徴量の群の一部との比較に基づいて実行される。即ち、判定モデル選択部は、二通りの処理のいずれかにより、個々の被計測者に対して使用される判定モデルデータを選択するよう構成される。具体的には、一つ目の処理では、装置の操作者（被計測者と同一人であっても別人であってもよい。）が、被計測者に適合すると予想される判定モデルデータ、即ち、被計測者の条件に合致するか、近い条件の被計測者モデル条件の判定モデルデータを選択する。もう一つの処理では、被計測者に於いて実際に得られた呼吸波形データから抽出された第一の特徴量の群の一部を、複数の判定モデルデータの対応する第一のモデル特徴量の群の一部と比較して、被計測者に適合すると予想される被計測者モデル条件が装置の判定モデル選択部によって決定され、その被計測者モデル条件の判定モデルデータが選択されることとなる。この点に関し、第一の特徴量の群の一部と第一のモデル特徴量の群の一部とを比較して適合する被計測者モデル条件を決定する手法に於いて、その精度を十分なものとするためには、或る程度の期間に亘って得られた第一の特徴量の群の一部を用いることが必要であることがわかっている。従って、典型的には、装置の使用開始時には、装置の操作者により判定モデルデータの選択を行い、その後の或る程度の期間（又は所定の期間）の経過後に、第一の特徴量の群の一部と第一のモデル特徴量の群の一部とを比較に基づく判定モデルデータの選択が実行されるようになっていてよい。
【００１６】
上記の本発明の装置に於ける特徴量生成部では、より詳細には、選択された判定モデルデータの重み付け係数データの群を重み付け係数として第一の特徴量の群を線形結合して第二の特徴量の組が生成される。そして、睡眠段階判定部では、より詳細には、選択された判定モデルデータの判別空間に於いて判別境界関数データによって画定される判別境界によって区切られた複数の睡眠段階に対応する領域のうち、第二の特徴量の組に対応する点の属する領域に対応する睡眠段階が、（現在の）第二の特徴量の組に対応する睡眠段階として判定される。ここで、現在の第二の特徴量の組は、選択された判定モデルデータの重み付け係数データの群を重み付け係数として第一の特徴量の群から生成されるので、既に述べた如く、現在の第二の特徴量の組は、判別空間に於いて、分布領域が、対応する睡眠段階によって実質的に互いに分離された状態となるように生成されていることが期待され、かつ、選択された判定モデルデータの判別空間に於ける判別境界が判別境界関数データによって画定されているので、第二の特徴量の組に対応する点がいずれの睡眠段階に対応する領域に属しているかを判断するだけで、より精度良く明瞭に睡眠段階の判定が達成されることとなる。なお、睡眠段階判定部に於いては、単位時間毎に第二の特徴量の組に対応する睡眠段階を仮に判定した後に、仮に判定された睡眠段階の推移を参照して、判定された睡眠段階を補正するようになっていてよい。
【００１７】
上記の本発明の装置の作動に於いては、典型的には、或る被計測者について、初めて睡眠段階の判定を実行する場合には、まず、被計測者に適合すると予想される判定モデルデータの選択が操作者によって為される。そうすると、判定モデル選択部は、選択された判定モデルデータの重み付け係数データ群を特徴量生成部へ渡し、判別境界関数データを睡眠段階判定部へ渡す。しかる後、被計測者の呼吸波形データが取得されると、特徴量生成部に於いて、第一の特徴量群の抽出と、第一の特徴量群と選択された判定モデルデータの重み付け係数データ群とを用いた第二の特徴量の組の生成が為され、第二の特徴量の組が睡眠段階判定部へ渡される。睡眠段階判定部では、判別空間内に於ける判別境界関数データにより画定される判別境界の位置と第二の特徴量の組の点の位置とを参照して、第二の特徴量の組の点が属する領域を決定し、その領域に対応する睡眠段階が、第二の特徴量の組、即ち、現在の被計測者の睡眠段階として判定される。
【００１８】
上記の被計測者について、本発明の装置による睡眠段階の判定を或る程度の期間に亘って実行し、その期間に亘るその被計測者についての第一の特徴量群が収集された後に於いて、睡眠段階の判定を実行する場合には、まず、判定モデル選択部は、その被計測者のそれまでに得られた第一の特徴量群の一部と、判定モデルデータ記憶部に記憶された複数の判定モデルデータの第一のモデル特徴量群の一部とを比較して、被計測者のそれまでに得られた第一の特徴量群の一部に近い第一のモデル特徴量群の一部を有する判定モデルデータを選択し、その選択された判定モデルデータを用いて、上記の一連の処理による睡眠段階の判定が実行されることとなる。
【００１９】
上記の本発明の装置の特徴とする点の一つは、まず、第一の特徴量として呼吸波形データから複数の状態量が抽出され、更に、それらを用いて得られる第二の特徴量の組が、第二の特徴量の組が変数となって張られる特徴量空間に於いて、第二の特徴量の組に対応する点の分布が睡眠段階によって実質的に分離されるように生成された量となっている点である。即ち、本発明の装置では、複数種類の睡眠段階の差異が反映された量として、多数の第一の特徴量が抽出され、後の睡眠段階の判定に使用されることとなる。従って、睡眠段階に関わるより多くの情報を呼吸波形データから収集して、それらが睡眠段階の判定に於いて反映されることとなるので、睡眠段階の判定の精度の向上が期待される。また、睡眠段階の判定処理は、複数個の第一の特徴量から生成される第二の特徴量の組を用いて為されるところ、第二の特徴量の組に関しては、既に触れた如く、第二の特徴量の組が変数となって張られる判別空間に於いて、第二の特徴量の組に対応する点の分布が睡眠段階によって実質的に分離される、即ち、判別空間に於ける各睡眠段階の第二の特徴量の組の点群の分布が互いに実質的に分離されるように、第二の特徴量の組が生成されていること、そして、判別空間に於ける第二の特徴量の組の点群の領域が、判別境界によって睡眠段階毎に分離されていることから、第二の特徴量の組の示す睡眠段階をより明瞭に判定することが可能となる。
【００２０】
なお、被計測者の睡眠段階の判定処理に使用される判定モデルデータの選択に関して、好適には、判定モデル選択部は、一人の被計測者に対して一つの判定モデルデータを選択した後に所定の期間に亘って前記選択された判定モデルデータを維持し、前記所定の期間の経過後に於いて、前記所定の期間に於ける前記第二の特徴量の組を参照して前記第二の特徴量生成部にて得られた前記第二の特徴量の組の属する判定モデルデータを選択し直す選択されるよう構成されていてよい。即ち、この場合、使用する判定モデルデータが時々刻々と変更されるのではなく、一旦選択した判定モデルデータが少なくとも所定の期間に亘って使用されることとなる。かかる構成によれば、一人の被計測者について安定的に睡眠段階の判定が実行できることが期待される。
【発明の効果】
【００２１】
かくして、上記の本発明によれば、呼吸波形データから、より多くの情報を収集し、それらの情報を集約することによって、睡眠段階の判定を、より正確に且つより明瞭に達成できることが期待される。また、睡眠段階の判定のために、多くの互いに異なる条件下にて予め得られた判定モデルデータを準備しておくことによって、複数の多様な被計測者の状態に対応して睡眠段階の判定が適切に達成できることが期待される。本発明の装置は、被計測者の胸部又は腹部に装着される圧電センサ等のデータを用いて睡眠段階の判定が可能となるので、大規模に設備を要せず、家庭用又は車内用の装置として利用可能である。
【００２２】
本発明のその他の目的及び利点は、以下の本発明の好ましい実施形態の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１（Ａ）は、本発明による睡眠段階推定装置を模式的に表した図であり、図１（Ｂ）、（Ｃ）は、被計測者に装着される呼吸波形データを収集するためのセンサ装置と、その内部構成を模式的に表した図である。図１（Ｄ）は、本発明による睡眠段階推定装置の内部の処理部の構成をブロック図の形式で表した図である。なお、図中、矢印は、情報の流れを示している。
【図２】図２（Ａ）は、本発明による睡眠段階推定装置の特徴量処理部に於いて取得される複数の波形特徴量（第一の特徴量）の一部の定義を説明する図であり、図２（Ｂ）は、波形特徴量により張られる空間（特徴量空間）を模式的に描いた図であり、図２（Ｃ）は、特徴量空間に於いて現れる睡眠段階の分布領域を説明する図である。なお、特徴量空間は、波形特徴量の数の次元を有する多次元空間であるが、図２（Ｃ）に於いては、例示として、波形特徴量のうちのｘｉ、ｘｊを軸とする二次元空間でみたときの睡眠段階の分布領域を示している。
【図３】図３（Ａ）は、本発明による睡眠段階推定装置に於ける波形特徴量（第一の特徴量）の群が構成する特徴量空間から判別特徴量（第二の特徴量）の組の構成する判別空間への低次元化処理を説明する図である。図３（Ｂ）は、本発明による睡眠段階推定装置に於いて生成される判別特徴量の組によって張られる空間（判別空間）に於ける睡眠段階の分布を模式的に説明する図である。
【図４】図４（Ａ）は、本発明による睡眠段階推定装置のフィルター処理部に於いて、センサ装置から取得された呼吸波形データの平滑化及び頂点・底点の設定を行う処理について説明した図である。図４（Ｂ）は、フィルター処理部に於いて、呼吸波形データの平滑化の処理の態様について説明する図である。図４（Ｃ）は、フィルター処理部に於いて、呼吸波形データ中で睡眠段階判定に使用しない部分の特定を行う処理について説明した図である。
【図５】図５は、本発明による睡眠段階推定装置の判定モデルデータ記憶部に記憶される複数の判定モデルデータの構成を説明する図である。
【図６】図６は、本発明による睡眠段階推定装置の判定モデル選択部に於ける被計測者に対して使用する判定モデルデータを選択する処理について説明する図である。
【図７】図７（Ａ）、（Ｂ）は、本発明による睡眠段階推定装置の睡眠段階判定部に於いて被計測者から得られたデータ（第二の特徴量の組）に基づいて判定された睡眠段階の判定結果の例を示している。（Ａ）は、仮判定（エポック毎の判定）の例であり、（Ｂ）は、正判定（仮判定を補正した判定）の例である。
【符号の説明】
【００２４】
１…コンピュータ本体
２…コンピュータ端末
３…モニター
４…キーボード、マウス（入力装置）
５…呼吸波形センサ
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
装置の概略
本発明による睡眠段階推定装置は、この分野で通常使われている形式のコンピュータ装置１に於けるプログラムの作動により実現されてよい（図１（Ａ））。コンピュータ装置１には、通常の態様にて、双方向コモン・バスにより相互に連結されたＣＰＵ、記憶装置、入出力装置（Ｉ／Ｏ）が装備され、記憶装置は、本発明の演算で使用する演算処理を実行する各プログラムを記憶したメモリ及び演算中に使用されるワークメモリと、データメモリを含んでいる。また、実施者によるコンピュータ装置１への指示及び計算結果その他の情報の表示及び出力は、コンピュータ装置１に接続されたコンピュータ端末装置２を通じて為される。コンピュータ端末装置２には、通常の態様にて、モニター３とキーボード並びにマウスといった入力装置４が設けられ、前記の各プログラムが起動されると、実施者は、前記の各プログラムの手順に従ってモニター３上の表示に従って、入力装置４を用いてコンピュータ装置１に各種の指示及び入力を行うとともに、モニター３上にてコンピュータ装置１からの演算状態及び演算結果、判定結果等を視覚的に確認することが可能となる。なお、図示していないその他の周辺機器（結果を出力するプリンタ、計算条件及び演算結果情報等を入出力するための記憶装置など）がコンピュータ装置１及びコンピュータ端末装置２に装備されていてよいことは理解されるべきである。
【００２６】
更に、本発明による睡眠段階推定装置は、図１（Ｂ）に模式的に描かれている如く、被計測者Ｐの胸部乃至腹部に装着されたセンサ装置５から、その検出値である呼吸波形データを取得するためのデータ通信用の入出力装置（通信Ｉ／Ｏ）が装備される。センサ装置５は、典型的には、図１（Ｃ）に模式的に例示されている如く、圧電素子からなるセンサ部と、センサ部の作動制御及びそのセンサ出力を無線Ｔによりコンピュータ装置１へ送信するための制御装置及び通信Ｉ／Ｏを有する。かかるセンサ装置５は、例えば、装着用のベルト等の支持又は固定の器具によって、被計測者Ｐの胸部乃至腹部に装着され、センサ部の出力は、典型的には、被計測者Ｐの呼吸運動に伴う胸部乃至腹部の運動を圧力変化として受容する。その圧力変化が電位変化に変換されて、コンピュータ装置１へ送信されることとなる。
【００２７】
また、センサ装置５には、被計測者に対して刺激を与える刺激発生手段が設けられていてよい。かかる刺激は、例えば、睡眠段階が判定された際に、その判定に応じて、適時、被計測者Ｐに与えられる音声や振動等であってよい。より具体的には、睡眠段階推定装置によって被計測者が睡眠状態となった後、所定の時間後に振動を与えて覚醒させるといったことに振動刺激が使用されてよい。或いは、被計測者Ｐに刺激を与える別の手法としては、音楽プレーヤー、スマートフォン、空調設備などの刺激発生手段６が、コンピュータ装置１からの制御指令を受信できるシステムが構築され、睡眠段階推定装置にて判定された睡眠段階に応じて、コンピュータ装置１からの指令に従って、適時、音声や振動等の発生、空調制御といった種々の動作（かならずしも、睡眠中の被計測者Ｐに覚醒のための刺激を与えることが目的でなくてもよい。）が実行されるようになっていてもよい。また、センサ装置５は、ＣＰＵ及びメモリを内蔵していてもよい。この場合、センサ装置５は、データストレージの機能を有していてよい。
【００２８】
本発明による睡眠段階推定装置の各処理を実行する構成に於いては、具体的には、図１（Ｄ）に示されている如く、センサ装置５からの呼吸波形データを取り込む入力部と、呼吸波形データの平滑化等の処理を実行するフィルター処理部と、特徴量処理部とを含む呼吸波形データに於ける特徴量を生成する特徴量生成部と、種々の条件の被計測者モデルから予め得られた複数の判定モデルデータを記憶した判定モデルデータベースと、被計測者の睡眠段階判定の際に使用する判定モデルを選択する判定モデル選択部と、特徴量生成部にて生成された特徴量と判定モデルのデータとを参照して睡眠段階を推定的に判定する睡眠段階判定部と、睡眠段階判定部に於ける結果を記録し或いは前記の刺激発生手段の制御に利用すべく出力する出力部とが含まれる。また、操作者が年齢、性別などの被計測者の状態を入力し、モデルを選択するようにしてもよい。上記の構成に於けるデータの流れに関して概して述べれば、まず、判定モデル選択部は、後述の態様にて選択された判定モデルデータに含まれる重み付け係数データ群ａｊｉと、判別境界関数データＦｋを、それぞれ、特徴量生成部の特徴量処理部と睡眠段階判定部の仮判定部へ渡す。特徴量処理部は、呼吸波形データの平滑化処理等を実施した後、処理された呼吸波形データから抽出された波形特徴量（第一の特徴量）ｘｊを、重み付け係数データ群ａｊｉを用いて、線形結合して、判別特徴量Ａｉを生成し、判別特徴量Ａｉは、睡眠段階判定部の仮判定部へ渡される。そして、睡眠段階判定部の仮判定部に於いて、判別境界関数データＦｋと判別特徴量Ａｉとを用いて、判別特徴量Ａｉ、即ち、現在の呼吸波形データに於ける睡眠段階を仮判定し、正判定部に於いて、仮判定された睡眠段階の補正が実行される。
【００２９】
なお、図１（Ｄ）に例示された上記の各部は、睡眠段階推定装置による睡眠段階の推定（判定）の実行時に於いて、コンピュータ装置１に於いて各種の処理又は演算に必要なプログラムが起動され、そのプログラムに従った演算処理によって実現されることは理解されるべきである。
【００３０】
以下、上記の睡眠段階推定装置の睡眠段階の判定処理の原理並びに各部の構成及び作動について、詳細に説明する。
【００３１】
睡眠段階推定装置に於ける睡眠段階の判定処理の原理
「背景技術」の欄及び「発明の概要」の欄に於いて述べた如く、睡眠中の人の脳波と眼球運動のパターンとによって判定される睡眠段階は、人の呼吸運動、具体的には、呼吸運動に伴う人の胸部又は腹部の動きを示す呼吸波形データに反映されるので、呼吸波形データをモニターすることにより、睡眠段階を判定することが可能である。例えば、図２（Ａ）或いは図４（Ａ）、（Ｃ）に例示されている如き人の睡眠中の呼吸波形データが得られたとき、その呼吸波形データから得られる種々の状態量（波形特徴量）、例えば、波形のピーク間距離の平均値、標準偏差、ボトム間距離の平均値、標準偏差、ピーク−ボトム間の平均値、標準偏差などの複数のパラメータは、睡眠段階に応じて変化する。しかしながら、それらの複数のパラメータに於ける睡眠段階に応じた変化の現れ方は多様であり、これらの変化と睡眠段階との対応関係は複雑となっている。そこで、呼吸波形データに基づいて睡眠段階の判定を行うには、まず、波形特徴量と睡眠段階との対応関係を明らかにすべく、種々の睡眠段階に於ける睡眠中の人の呼吸波形データを睡眠段階が特定された状態にて計測し、それらの呼吸波形データから複数の波形特徴量を取得し、更に、図２（Ｂ）に模式的に描かれている如き波形特徴量を変数とした特徴量空間を想定して、各睡眠段階に於ける波形特徴量が特徴量空間内で分布する領域を把握するといったことが行われる。
【００３２】
しかしながら、実際には、睡眠段階に対して、呼吸波形データから抽出可能な種々の状態量のうちのいずれが強い相関を有し、いずれが弱い相関を有しているかは明らかではない。従って、睡眠段階の判定を精度よく実行することを試みる場合には、呼吸波形データから睡眠段階に相関があると予想される多くの状態量を波形特徴量として抽出することが考えられるところ、そうすると、図２（Ｂ）に例示されている如く、波形特徴量の構成する特徴量空間は、多次元空間（４次元以上）となり、空間内に於ける各睡眠段階に対応する波形特徴量の点群の分布領域の把握が容易ではなくなる。また、図２（Ｃ）に例示されている如く、一般に、波形特徴量の構成する特徴量空間に於ける各睡眠段階に対応する波形特徴量の点群の分布領域は、互いに重複しており、従って、或る波形特徴量が得られたときに、それに対応する睡眠段階を明瞭に判定することが困難なことが多い。
【００３３】
そこで、本発明に於いては、呼吸波形データから得られる状態量と睡眠段階との対応関係を、精度良く、即ち、利用する波形特徴量の数を低減させずに、明瞭に把握できるようにするために、新規な手法が用いられる。
【００３４】
具体的には、まず、前記の如く、種々の睡眠段階に於ける睡眠中の人の呼吸波形データを睡眠段階が特定された状態にて計測し、波形特徴量として呼吸波形データから睡眠段階に相関があると予想される多くの状態量の抽出が行われる。しかる後、得られた波形特徴量の群について、正準判別法（線形判別法とも称される。）の手順に従って波形特徴量の重み付けされた線形結合を行って、波形特徴量の群の低次元化が行われる（図３（Ａ）参照、非特許文献１）。即ち、波形特徴量の群（ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘｊ，…）について、低次元化された特徴量Ａ１、Ａ２、Ａ３（判別特徴量：第二の特徴量）が下記の如く生成される。
A1＝a11・x1+a12・x2+a13・x3…+a1j・ｘｊ…
A2＝a21・x1+a22・x2+a23・x3…+a2j・ｘｊ…        …（１）
A3＝a31・x1+a32・x2+a33・x3…+a3j・ｘｊ…
ここに於いて、a11、a12、…ajiは、重み付け係数である。そして、Ａ１、Ａ２、Ａ３は、端的に述べれば、得られた波形特徴量の群（ｘｊ）を睡眠段階毎にクラス分けし、波形特徴量の群（ｘｊ）のクラス間分散行列Σ１の最大化とクラス内分散行列Σ２の最小化を行い、行列Σ１−１Σ２の固有値のうちの大きな方から３つを選択した場合の、各固有値に対応する固有ベクトルで表される量であり、重み付け係数ajiは、波形特徴量の空間の点を、かかる固有ベクトルで張られる空間の点へ変換するための係数である。
【００３５】
上記の如き波形特徴量の群の線形結合により波形特徴量を縮訳して判別特徴量の組の生成を行うと、図３（Ａ）に示されている如く、新たに生成された判別特徴量の組を変数とする低次元化された空間（判別空間）が構成される。そして、かかる判別空間に於いて、判別特徴量の組の点をプロットすると、図３（Ｂ）に模式的に描かれている如く、各睡眠段階に対応する判別特徴量の点群の分布領域は、互いに実質的に分離されることとなる。（この効果は、波形特徴量の群（ｘｊ）のクラス間分散行列Σ１の最大化とクラス内分散行列Σ２の最小化によって得られる。端的に述べれば、波形特徴量の線形結合によって判別特徴量を生成する際に、重み付け係数ajiが、クラス間分散行列Σ１の最大化によってクラス（睡眠段階）同士のばらつきをできるだけ広げつつ、クラス内分散行列Σ２の最小化によって、同一クラス（睡眠段階）の点群のばらつきができるだけ縮まるように算定されることによる。）
【００３６】
そして、上記の如く、波形特徴量の群から判別特徴量の組への低次元化が為された状態の判別空間に於いて、各睡眠段階に対応する判別特徴量の点群の分布領域を分ける境界（判別境界）が決定される。かかる判別境界も、正準判別法の手順に従って決定される（端的に述べれば、各睡眠段階に対応する判別特徴量の点群の分布領域までの距離のばらつきが最大となる面が判別境界となる。）。判別境界は、具体的には、それを判別空間内で与える関数式Ｆｋ（判別境界関数データ）にて与えられる。なお、ここで、特記すべきことは、判別特徴量の組が３つの変数であり、従って、判別空間が三次元となっている点である。判別空間が三次元であることから、各睡眠段階に対応する判別特徴量の点群の分布領域は、視覚的に把握することが容易となり、従って、呼吸波形データから得られる状態量と睡眠段階との対応関係がより明瞭に把握できることとなる。また、呼吸波形データから得られた波形特徴量の群が判別特徴量の組に於いて考慮されているので、利用する波形特徴量の数を低減させずに、精度良く呼吸波形データから得られる状態量と睡眠段階との対応関係が把握できることが期待される。
【００３７】
かくして、上記の如く、種々の睡眠段階に於ける睡眠段階が特定された状態にて計測された睡眠中の或る条件の人の呼吸波形データから波形特徴量を経て、上記の如く、判別空間に於ける各睡眠段階に対応する分布領域が互いに実質的に分離された判別特徴量を生成すると、かかる判別特徴量の生成のための重み付け係数ajiが得られ、更に、判別空間内で判別境界を与える関数式Ｆｋが得られることとなる。そうすると、呼吸波形データを計測した人又はその人と同様の条件の人の呼吸波形データが（睡眠段階が未知の状態にて）得られたとき、そのときの呼吸波形データからの波形特徴量と重み付け係数ajiとを用いて判別特徴量Ａｉを生成し、判別特徴量Ａｉと、関数式Ｆｋにより与えられる判別境界との位置関係を参照して、判別空間内に於ける新たに得られた判別特徴量Ａｉがいずれの睡眠段階の領域に属するかを判定することによって、判別特徴量Ａｉの、即ち、睡眠段階が未知の呼吸波形データの睡眠段階が判別できることとなる。
【００３８】
ところで、既に述べた如く、呼吸波形データと睡眠段階との対応関係は、呼吸を計測される人の状態、例えば、年齢、性別、身体的特徴（身長、体重、体形など）、体調などによって異なる可能性がある。従って、本発明の装置に於いて、任意の被計測者の呼吸波形データを用いて睡眠段階の判定を実行する場合には、その被計測者と同様の又は近い条件の人（被計測者モデル）に於いて得られた種々の睡眠段階に於ける睡眠中の呼吸波形データから算出された重み付け係数ajiと判別境界を与える関数式Ｆｋを予め準備しておく必要がある。そこで、本発明の装置に於いては、既に触れた如く、種々の被計測者モデルについての呼吸波形データから得られた重み付け係数aji（重み付け係数データの群）と、関数式Ｆｋ（判別境界関数データ）とを含むデータ（判別モデルデータ）が予め準備される。そして、或る被計測者に於いて睡眠段階の判定を実施する際には、後述の態様にて、被計測者に適合すると予想される被計測者モデルの判別モデルデータが選択され、その判別モデルデータの重み付け係数データ群ajiと判別境界関数データＦｋとを用いて、判別特徴量の生成と判別境界の設定とが為されることとなる。
【００３９】
睡眠段階推定装置に於ける各部の構成と作動
以下、睡眠段階推定装置の各部の詳細な構成と作動について説明する。
（１）フィルター処理部
特徴量生成部に於けるフィルター処理部では、まず、センサ装置５から送信されてきた電位データである呼吸波形データの平滑化が実行される。図４（Ａ）の左図に模式的に描かれている如く、センサ装置５から得られた呼吸波形データに於いては、一般に、呼吸状態を表す振幅よりも高周波数の振動が重畳している。そこで、まず、センサ装置５から得られた呼吸波形データに於いては、例えば、移動平均法による平滑化処理が実行される。かかる平滑化処理に於いては、典型的には、センサ装置５から得られた呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔ（サンプリング時間Δｔ当たりのＸの変化量ΔＸ）に対して、複数回の移動平均処理が実行されてよい。移動平均処理に於いて一度に平均するデータ点数（窓枠）と移動平均処理の回数は、平滑化後の呼吸波形データＸ及び時間変化データΔＸ／Δｔの振幅ｖが想定される範囲となるように予め調整されてよい。本実施形態の場合、典型的には、２回の移動平均処理が実行されてよい。具体的には、図４（Ｂ）に例示されている如く、図示の窓枠にて、呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔ上で、一回目の移動平均処理が実行された後、一回目の移動平均処理後の平滑化後の点を用いて、二回目の移動平均処理が実行される。
【００４０】
そして、フィルター処理部に於いては、上記の如く平滑化処理された呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於いて、平滑化処理前の呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於ける頂点と底点との復元が実行される。図４（Ａ）の左図と中図とを比較して見られるように、呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに対して平滑化処理を実行すると、その振幅ａが低減することとなる。そこで、より正確に呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於ける真の振幅を得るべく、平滑化処理前の呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於ける頂点と底点の高さの推定が為される。具体的には、任意のデータに対して、上記の移動平均処理による振幅の低減割合は、予め知ることができるので（例えば、図示の例は、２割低減することが分かっている。）、例えば、平滑化後の呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於いて頂点と底点とを検出し、その検出された頂点と底点の高さに対して移動平均処理によって低減する振幅の割合を乗じた値（０．２ｖ）を加算して平滑化処理前の呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔの頂点と底点の高さが算出されてよい。また、頂点と底点との復元が為されると、その復元された頂点と底点の高さに適合するように平滑化後の呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔ全体が修正されてもよい。
【００４１】
更に、フィルター処理部に於いては、平滑化後の呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔの頂点と底点との高さの差又は復元された頂点と底点との高さの差を参照して、呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於いて、頂点と底点との高さの差が通常想定される範囲を超えている区間の特定が実行される。頂点と底点との高さの差が通常想定される範囲を超えている区間は、寝返りなどの体動があった領域である可能性が高く、かかる区間に於いては、睡眠段階の正しい判定は困難となる。そこで、そういった頂点と底点との高さの差が激しい区間は、睡眠段階の判定に不要な区間として特定されてよい。具体的には、図４（Ｃ）を参照して、まず、呼吸波形データＸ又はその時間変化データΔＸ／Δｔに於いて、頂点と底点との高さの差がガウス分布に従うと仮定される。そして、判定単位時間（「エポック」と称する。典型的には、２０〜３０秒に設定される。）毎に、通常の呼吸波形データＸ又はその時間変化データΔＸ／Δｔに於ける頂点と底点との高さの差の標準偏差σの３倍を超える振幅ｖ（ｉ）の回数が所定値（例えば、４回）を超えたエポックは、不要区間として特定されてよい。例えば、図示の例では、エポックｅ３は、３σを超える振幅ｖ（ｉ）が所定値（４回）を超えるので、不要区間として特定される。そして、不要区間として特定された区間では、後述の睡眠段階の判定は実行されない。なお、不要区間の特定に於いて、復元された頂点と底点との高さの差を参照する場合には、精度よく、通常の振幅を超える区間の特定が実行できる点で有利である。また、不要区間を特定し、かかる区間に於いて睡眠段階の判定を実行しないようにすることによって、睡眠段階の推移の傾向を精度よく捉えることができることとなる。
【００４２】
（２）特徴量処理部
特徴量生成部に於ける特徴量処理部では、フィルター処理部によって処理された呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於いて、既に説明された「波形特徴量」の群の抽出と、波形特徴量の群を用いた「判別特徴量」の生成が実行される。
【００４３】
波形特徴量の群の抽出に於いては、エポック毎に、呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔを参照して、種々の状態量が波形特徴量の群として抽出される。なお、かかる種々の状態量としては、睡眠段階に相関があることが或る程度分かっている量が選択される。具体的には、まず、呼吸波形データＸ及びその時間変化データΔＸ／Δｔに於いて、図２（Ａ）に例示されている如き、ピーク−ピーク間の差分ＲＴＰ、ボトム−ボトム間の差分ＲＴＢ、ボトム−ピーク間の差分ＩＶ、ピーク−ボトム間の差分ＥＶ、ボトム−ピーク間の時間差ＩＴ、ピーク−ボトム間の時間差ＥＴ、ピーク−ピーク間の時間差、ボトム−ボトム間の時間差、ボトム−ピーク間の時間変化量ＩＶ／ＩＴといった種々の状態量（基本特徴量）が検出される。そして、それらの各検出値の移動平均処理が実行され、エポック毎に、それらの値の平均値、標準偏差等の統計量が算出される。また、検出された種々の状態量の時間変化量（局所差分特徴量）が算出され、それらの移動平均処理が実行され、エポック毎に、それらの値の平均値、標準偏差等の統計量が算出されてもよい。更に、基本特徴量及び局所差分特徴量の平均値、標準偏差等の統計量のエポック間（２〜３エポック）の差分が算出されてもよい（エポック間差分特徴量）。かくして、上記の基本特徴量の平均値、標準偏差等の統計量、局所差分特徴量の平均値、標準偏差等の統計量、エポック間差分特徴量の全てが波形特徴量として抽出され、波形特徴量ｘｊの群が構成される。
【００４４】
かくして、上記の如く、エポック毎に波形特徴量の群が構成されると、エポック毎に、後に説明される態様にて判定モデル選択部から渡された選択された判定モデルデータの重み付け係数データ群ａｊｉを用いて、上記の「睡眠段階の判定処理の原理」に於いて説明された式（１）の要領にて、波形特徴量の群を線形結合して判別特徴量Ａｉの組の生成が行われ、生成された判別特徴量Ａｉの組は、睡眠段階判定部の仮判定部へ渡される。
【００４５】
（３）判定モデルデータベース
判定モデルデータベースに於いては、既に述べた如く、種々の条件の被計測者モデルから予め得られた複数の判定モデルデータが記憶される（図５参照）。各判定モデルデータは、一つの被計測者モデル条件、即ち、年齢、性別、身体的特徴等についての或る条件の被計測者に於いて睡眠段階が特定された状態にて計測された呼吸波形データからの前記の波形特徴量（第一のモデル特徴量）の群（ｘ１，ｘ２，…ｘｊ…）の抽出、判別特徴量（第二のモデル特徴量）の組（Ａ１，Ａ２，Ａ３）の生成（特徴量空間から判別空間への低次元化）及び判別境界関数の生成を実行して得られた重み付け係数データ群ａｊｉ、判別境界関数データＦｋ、及び、波形特徴量の一部（後述の判定モデル選択に利用される。）とから構成される。判定モデルデータベースに記憶される判定モデルデータの被計測者モデルとしては、本発明の装置の使用が想定される任意の条件の被計測者モデルの群（モデル族）であってよく、例えば、若年男性、若年女性、壮年男性、壮年女性といった分類、又は、若年男女、壮年男女といった分類、１０〜２０代男性、１０〜２０代女性、３０代男性、３０代女性、…６０代男性、６０代女性といった分類にて、典型的な例の被計測者モデルが採用されてよい。一つの判定モデルデータは、複数人の同一のカテゴリーの被計測者モデルから得られたデータであってもよい。
【００４６】
（４）判定モデル選択部
判定モデル選択部では、既に触れた如く、判定モデルデータベースの中から、被計測者の条件に合致するか、近い条件を有する被計測者モデルが選択され、その選択された被計測者モデルの判定モデルデータに於ける重み付け係数データ群ａｊｉが特徴量処理部へ、判別境界関数データＦｋが仮判定部へ、それぞれ、渡される。従って、判定モデルデータの選択は、装置に於いて実行される一連の処理の最初に実行されることは理解されるべきである。
【００４７】
判定モデルデータの選択は、具体的には、被計測者又は装置の操作者が自ら被計測者に適合すると予想される被計測者モデルを選択する方法と、判定モデル選択部に於いて、被計測者に呼吸波形データから得られる情報に基づいて被計測者モデルを選択する方法の二通りが実行できるよう構成されていてよい。
【００４８】
被計測者又は装置の操作者が自ら被計測者に適合すると予想される被計測者モデルを選択する方法の場合には、装置使用開始時に、コンピュータ端末装置２の入力装置４を用いて、被計測者モデルの選択が為されてよい。なお、センサ装置５に被計測者モデルを選択の入力ができる機能が設けられていてもよい。かくして、被計測者モデルの選択する入力が為されると、上記の如く、判定モデル選択部は、判定モデルデータベースの中から選択された被計測者モデルに関わるデータを、対応する処理部へ送信する。
【００４９】
一方、判定モデル選択部に於いて被計測者モデルを選択する方法の場合には、具体的には、被計測者に於いて計測された呼吸波形データから得られた波形特徴量の群の一部が、判定モデルデータベースに記憶されている各判定モデルデータの波形特徴量の一部と比較され、各判定モデルデータの波形特徴量の一部のうちで、被計測者の波形特徴量の群の一部に最も近い状態のデータを有する判定モデルデータが、睡眠段階の判定に使用する判定モデルデータとして選択される。被計測者の波形特徴量の一部と各判定モデルデータの波形特徴量の一部との比較は、典型的には、図６に例示されている如く、クラスター分析の手法に従って、波形特徴量の一部のデンドログラム（ウォード法）を作成して、被計測者の波形特徴量の一部に近い波形特徴量の一部を有する判定モデルデータを決定する態様にて実行可能である（概して述べれば、波形特徴量を変数とする特徴量空間に於いて、被計測者の波形特徴量の点群との距離が近い波形特徴量の点群を有する判定モデルデータが選択される。）。この点に関し、上記のデンドログラムを使用して十分な精度にて判定モデルデータを決定する場合には、波形特徴量のデータ量として、或る程度の期間（例えば、数時間〜１日程度）に亘って計測された呼吸波形データから得られたデータ量が必要であることが見出されている。従って、判定モデル選択部に於いて被計測者モデルを選択する方法は、或る被計測者について本発明の装置により前記の或る程度の期間に亘って呼吸波形データの取得が既に実行されている場合に利用されるようになっていてよい。なお、上記の判定モデル選択部に於いて被計測者モデルを選択する方法によれば、被計測者の実際の呼吸波形データを用いて被計測者モデルを選択することになるので、選択された被計測者モデルは、最適な判定モデルであることが期待される。
【００５０】
かくして、被計測者モデルの選択が為されると、上記の如く、判定モデル選択部は、判定モデルデータベースの中から選択された被計測者モデルに関わるデータを、対応する処理部へ送信する。
【００５１】
ところで、或る被計測者に於いて呼吸波形データに於ける波形特徴量と睡眠段階との対応関係は、短い期間に於いては殆ど変わらないと考えられる。従って、一旦選択された判定モデルは、任意に設定されてよい所定の期間、例えば、数日〜数週間に亘って維持されてよい。そして、所定の期間経過後に、上記の判定モデル選択部に於いて被計測者モデルを選択する方法が再度実行され、判定モデルの再選択が実行されてよい。かかる構成によれば、被計測者の睡眠段階の推移の傾向を安定的に捉えることができるとともに、被計測者の状態が変化した場合には、適切に被計測者モデルを変更して、精度よく睡眠段階の判定が達成されることが期待される。
【００５２】
（５）仮判定部及び正判定部
仮判定部に於いては、判別空間内に於いて、特徴量処理部で生成されたエポック毎の判別特徴量Ａｉの組に対応する点が、判定モデル選択部から渡された判別境界関数データＦｋの画定する領域のいずれに属するかを判定し、エポック毎に、判別特徴量Ａｉの組の点の属する領域に対応する睡眠段階が、現在の睡眠段階として判定される。その場合、典型的には、図７（Ａ）に例示されている如く、睡眠段階の判定結果は、実際の睡眠段階では想定されにくい変化をすることがある。そこで、本発明の装置では、更に、正判定部に於いて、仮判定部に於けるエポック毎の睡眠段階の判定結果の補正が為されるようになっていてよい。具体的には、例えば、図示の例では、仮判定部に於ける一つのエポックについて、そのエポックから過去の所定のエポックまでの範囲に於ける「深眠」判定のエポックの連続出現回数と出現頻度を参照して、「深眠」判定と「浅眠」判定の発生する確率を算出し、前記の一つのエポックの判定に於いて、確率の高い方の睡眠段階が判定結果として採択される。また、同様に、仮判定部に於ける一つのエポックについて、そのエポックから過去の所定のエポックまでの範囲に於ける「覚醒」判定のエポックの連続出現回数と出現頻度を参照して、「覚醒」判定と「浅眠」判定の発生する確率を算出し、前記の一つのエポックの判定に於いて、確率の高い方の睡眠段階が判定結果として採択される。そうすると、図７（Ｂ）に例示されている如く、実際の睡眠段階の推移に於いて想定される判定結果が得られることとなる。なお、正判定部に於ける睡眠段階判定の補正は、上記の方法によらず、仮判定部に於ける睡眠段階判定の推移と、想定される睡眠段階の変化の傾向とを考慮して、適宜補正されてよい。
【００５３】
睡眠段階推定装置の操作と作動
本発明の睡眠推定装置の操作に於いては、まず、本装置を初めて使用する被計測者の場合には、被計測者モデルの入力が為されると、判定モデル選択部が、入力された被計測者モデルの判定モデルデータを判定モデルデータベースの中から呼び出し、呼び出された判定モデルデータの重み付け係数データ群ａｊを特徴量処理部へ渡し、判別境界関数データＦｋを仮判定部へ渡す。そして、睡眠段階の判定開始の指示がコンピュータ装置１に対して為されると、被計測者に装着されたセンサ装置５からの呼吸波形データの計測が開始され、リアルタイムに、フィルター処理部に於ける呼吸波形データの処理、特徴量処理部に於ける波形特徴量の群の抽出及び判別特徴量の生成が実行され、判別特徴量が仮判定部へ渡されて、睡眠段階の仮判定及び正判定部に於ける睡眠段階の補正が実行されて、睡眠段階の判定結果が出力される。
【００５４】
上記の状態にて、睡眠段階の判定が、所定の期間（典型的には、数時間〜１日）に亘って実行された後、再度、同一の被計測者が本装置を使用する場合には、睡眠段階の判定開始の指示がコンピュータ装置１に対して為されると、判定モデル選択部は、それまでの被計測者の波形特徴量の群の一部を用いて、被計測者に適合する被計測者モデルの判定モデルデータを判定モデルデータベースの中から呼び出し、呼び出された判定モデルデータを用いて、上記と同様の要領にて、睡眠段階の判定処理が実行されることとなる。
【００５５】
更に、上記の状態で、睡眠段階の判定が、所定の期間（典型的には、数日〜数週間）に亘って実行された後に、同一の被計測者が本装置を使用する場合には、判定モデル選択部は、被計測者に適合する被計測者モデルの判定モデルデータの再選択が実行され（同一の判定モデルデータが選択される場合もある。）、ここで選択された判定モデルデータを用いて、上記と同様の要領にて、睡眠段階の判定処理が実行されることとなる。
【００５６】
かくして、睡眠段階の判定結果は、既に述べた如く、被計測者に対する刺激や被計測者の睡眠環境の調整等に利用されてよい。
【００５７】
以上の説明は、本発明の実施の形態に関連してなされているが、当業者にとつて多くの修正及び変更が容易に可能であり、本発明は、上記に例示された実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の概念から逸脱することなく種々の装置に適用されることは明らかであろう。
【００５８】
例えば、図示の実施形態では、睡眠段階の判定段階は、覚醒、浅眠、深眠の３段階となっているが、更に細かい判定段階（レム睡眠、ノンレム睡眠に於けるステージＩ〜IV、覚醒）であってもよい。また、波形特徴量の群から判別特徴量の組の生成に於いて、判別特徴量の組は、３次元であるが、２次元又は１次元であってもよい（波形特徴量の群から判別特徴量の組の生成の際に選択される固有値の数によって、判別特徴量の次元が選択可能である。）。
【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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