(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出ユニットと、
前記生理学的指標検出ユニットが検出した前記指標に基づいて、前記被験者の睡眠の深さを示す睡眠深度を推定する睡眠深度推定ユニットと、
前記睡眠深度推定ユニットが推定した前記被験者の前記睡眠深度から、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠の質を推定する睡眠の質推定ユニットと、
前記睡眠深度推定ユニットにより推定された前記被験者の睡眠深度の時間的変化に基づいて、δ波の出現時間の補正の要否を判定する判定ユニットと、
前記判定ユニットによりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、前記睡眠の質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正する補正ユニットと、
を備える睡眠の質推定装置。
【請求項２】
ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの周期を示す睡眠周期と、該睡眠周期におけるδ波の出現確率とが関連付けられたモデルを記憶するデータベースを更に備え、
前記睡眠の質推定ユニットは、前記データベースを参照して、前記被験者の前記睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、前記被験者の特定の睡眠深度における滞留時間とに基づいて前記被験者のδ波の出現時間を推定し、
前記補正ユニットは、δ波の出現確率を補正して前記睡眠の質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正する、請求項１に記載の睡眠の質推定装置。
【請求項３】
前記判定ユニットは、所定の睡眠深度を示す第１睡眠深度から前記第１睡眠深度よりも深い睡眠深度を示す第２睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合に、δ波の出現時間の補正が必要であると判定する、請求項１又は２に記載の睡眠の質推定装置。
【請求項４】
前記判定ユニットによりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、前記補正ユニットが、前記被験者の睡眠周期のうち、最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が高くなるように補正して前記睡眠の質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正する、請求項３に記載の睡眠の質推定装置。
【請求項５】
コンピュータを、
被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出部と、
前記生理学的指標検出部が検出した前記指標に基づいて、前記被験者の睡眠の深さを示す睡眠深度を推定する睡眠深度推定部と、
前記睡眠深度推定部が推定した前記被験者の前記睡眠深度から、睡眠中の前記被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の前記出現時間に基づいて前記被験者の睡眠の質を推定する睡眠の質推定部と、
前記睡眠深度推定部により推定された前記被験者の睡眠深度の時間的変化に基づいて、δ波の出現時間の補正の要否を判定する判定部と、
前記判定部によりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、前記睡眠の質推定部により推定されるδ波の出現時間を補正する補正部と、
して機能させる睡眠の質推定用プログラム。
【請求項６】
前記睡眠の質推定部は、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの周期を示す睡眠周期と、該睡眠周期におけるδ波の出現確率とが関連付けられたモデルを記憶するデータベースを参照して、前記被験者の前記睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、前記被験者の特定の睡眠深度における滞留時間とに基づいて前記被験者のδ波の出現時間を推定し、
前記補正部は、δ波の出現確率を補正して前記睡眠の質推定部により推定されるδ波の出現時間を補正する、請求項５に記載の睡眠の質推定用プログラム。
【請求項７】
前記判定部は、所定の睡眠深度を示す第１睡眠深度から前記第１睡眠深度よりも深い睡眠深度を示す第２睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合に、δ波の出現時間の補正が必要であると判定する、請求項５又は６に記載の睡眠の質推定用プログラム。
【請求項８】
前記判定部によりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、前記補正部が、前記被験者の睡眠周期のうち、最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が高くなるように補正して前記睡眠の質推定部により推定されるδ波の出現時間を補正する、請求項７に記載の睡眠の質推定用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一実施形態は、睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラムに関し、被験者の生理学的な指標から、被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定装置及び睡眠品質推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠中の睡眠の質を簡便に推定する手法が例えば特許文献１等に提案されている。特許文献１の手法では、睡眠状態が生理学的な指標から推定される。特許文献１の手法では、単位時間当たりの特定の睡眠段階の出現確率から、被験者の睡眠のリズムが推定される。特許文献１の手法では、被験者の睡眠のリズムを用いて、「睡眠のリズム」、「頭の休息」、「寝付きの良さ」などの睡眠の質が推定される。睡眠段階II以上がＳＷＳ（深睡眠）とされ、ＳＷＳの出現確率から睡眠の質が推定される。特許文献１の手法では、例えば、評価要素が「頭の休息」の場合、入床から上記ＳＷＳの出現比率が０％から立ち上がり、ＳＷＳの出現比率が例えば４０％等の所定の閾値レベルＳ１を超え再び０％となった後、次にＳＷＳの出現比率が立ち上がるまでの期間を１サイクルとされる。特許文献１の手法では、１サイクルごとに１サイクル内のＳＷＳの出現比率の累計に従って評価点が算出され、各サイクルの評価点を合計したものが、「頭の休息」の評価となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３５８２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術は、睡眠中の深い睡眠の出現比率及び累積の出現時間により睡眠の質を評価するものである。しかしながら、特許文献１の技術では、睡眠の質に密接に関連するδ波の出現総量の絶対値が一意に定まらず、睡眠の質の相対的な変動量しか比較することができない。したがって、このような手法により被験者の睡眠の質を評価すると、被験者の実際の睡眠の質との誤差が大きい場合がある。そのため、さらなる改善が求められている。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、より高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラム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】
【０００６】
本発明の睡眠品質推定装置は、被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出ユニットと、生理学的指標検出ユニットが検出した指標に基づいて、被験者の睡眠の深さを示す睡眠深度を推定する睡眠深度推定ユニットと、睡眠深度推定ユニットが推定した被験者の睡眠深度から、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定ユニットと、睡眠深度推定ユニットにより推定された被験者の睡眠深度の時間的変化に基づいて、δ波の出現時間の補正の要否を判定する判定ユニットと、判定ユニットによりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正する補正ユニットと、を備える。
【０００７】
本発明の睡眠品質推定方法は、被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出工程と、生理学的指標検出工程が検出した指標に基づいて、被験者の睡眠の深さを示す睡眠深度を推定する睡眠深度推定工程と、睡眠深度推定工程において推定された被験者の睡眠深度から、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定工程と、睡眠深度推定工程において推定された被験者の睡眠深度の時間的変化に基づいて、δ波の出現時間の補正の要否を判定する判定工程と、判定工程においてδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、睡眠品質推定工程により推定されるδ波の出現時間を補正する補正工程と、を含む。
【０００８】
本発明の睡眠品質推定用プログラムは、コンピュータを、被験者の生理学的な指標を検出する生理学的指標検出部と、生理学的指標検出部が検出した指標に基づいて、被験者の睡眠の深さを示す睡眠深度を推定する睡眠深度推定部と、睡眠深度推定部が推定した被験者の睡眠深度から、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する睡眠品質推定部と、睡眠深度推定部により推定された被験者の睡眠深度の時間的変化に基づいて、δ波の出現時間の補正の要否を判定する判定部と、判定部によりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、睡眠品質推定部により推定されるδ波の出現時間を補正する補正部と、して機能させる。
【０００９】
本発明の睡眠品質推定装置では、生理学的指標検出ユニットは、被験者の生理学的な指標を検出する。睡眠深度推定ユニットは、生理学的指標検出ユニットが検出した指標に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠の深さを推定する。睡眠品質推定ユニットは、睡眠深度推定ユニットが推定した睡眠中の被験者の睡眠深度から、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する。このため、単に睡眠が深い時間帯を累積して睡眠の質を推定するような手法に比べて、睡眠の質により密接に関連しているδ波の出現時間に基づいてより高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。ここで、睡眠深度とは、被験者が睡眠している場合の眠りの深さのみでなく、被験者が覚醒している状態（すなわち、眠りの深さが最も浅い状態）も含む概念である。
【００１０】
また、被験者の睡眠負債が大きい場合（すなわち、寝不足の場合）、被験者の緊張状態である場合、被験者のストレスが大きい場合等にはδ波の出現の傾向が通常とは異なってくる。このため、睡眠深度推定ユニットにより推定された被験者の睡眠深度の時間的変化に基づいて、被験者の睡眠負債が大きい等の特殊な状況にあるか否かを判定し、被験者が特殊な状況にあり、睡眠品質の補正が必要であると判定された場合には、睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間が補正される。よって、このような発明によれば、被験者の睡眠負債が大きい状況等、特殊な状況にある場合であっても被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００１１】
別の形態に係る睡眠品質推定装置では、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの周期を示す睡眠周期と、該睡眠周期におけるδ波の出現確率とが関連付けられたモデルを記憶するデータベースを更に備え、睡眠品質推定ユニットは、データベースを参照して、被験者の睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、被験者の特定の睡眠深度における滞留時間とに基づいて被験者のδ波の出現時間を推定し、補正ユニットは、δ波の出現確率を補正して睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正してもよい。
【００１２】
δ波の出現確率は、睡眠周期ごとに異なっている。そのため、被験者の睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、被験者の特定の睡眠深度の滞留時間とに基づいて被験者のδ波の出現時間を推定することにより、高精度でδ波の出現時間を推定することができる。更に、被験者の睡眠負債が大きい等、特殊な状態である場合には、睡眠周期に対応するδ波の出現確率が変化するので、δ波の出現確率を補正して睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正することで、よりδ波の出現時間を精度良く推定することができ、その結果、被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００１３】
別の形態に係る睡眠品質推定装置では、判定ユニットは、所定の睡眠深度を示す第１睡眠深度から第１睡眠深度よりも深い睡眠深度を示す第２睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合に、δ波の出現時間の補正が必要であると判定してもよい。
【００１４】
被験者の睡眠負債が大きい等、特殊な状態の場合には、被験者の睡眠深度は、短時間に深くなる性質を有する。そこで、第１睡眠深度から第２睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合に、δ波の出現時間を補正することで、よりδ波の出現時間を精度良く推定することができ、その結果、被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００１５】
別の形態に係る睡眠品質推定装置では、判定ユニットによりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、補正ユニットが、被験者の睡眠周期のうち、最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が高くなるように補正して睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正してもよい。
【００１６】
被験者の睡眠負債が大きい等、特殊な状態の場合には、特に最初の睡眠周期においてδ波の出現確率が高くなるので、最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が通常のδ波の出現確率よりも高くなるように補正することで、よりδ波の出現時間を精度良く推定することができ、その結果、被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の一実施形態の睡眠品質推定装置、睡眠品質推定方法及び睡眠品質推定用プログラムによれば、より高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態に係る睡眠品質推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る睡眠品質推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】一般的な一晩における睡眠段階の変遷のサイクルを示すグラフ図である。
【図４】呼吸センサにより測定された呼吸波形を示す図である。
【図５】図４の呼吸波形の１波長ごとの時間をサンプリングした図である。
【図６】呼吸波形に関する変数によりサポートベクターマシンにより睡眠段階を推定する手法を示す図である。
【図７】睡眠品質推定処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】被験者の睡眠段階の時系列の変化の波形と標準的な睡眠段階の時系列の変化を示す標準波形を示す図である。
【図９】標準モデルの一例を示す図である。
【図１０】呼吸センサによる測定値から推定された睡眠段階の一例を示す図である。
【図１１】補正されたモデルにおけるδ波の出現確率を示す表である。
【図１２】モデルを補正するための条件の一例を示した図である。
【図１３】補正されたモデルにおけるδ波の出現確率を示す表である。
【図１４】睡眠段階の時間変化とδ波発生確率の関係を示すグラフである。
【図１５】図１４のグラフを数値化した図である。
【図１６】補正されたモデルにおけるδ波の出現確率を示す表である。
【図１７】実施形態に係る睡眠品質推定用プログラムの構成を示す図である。
【図１８】被験者の睡眠段階の時系列の変化の波形と標準的な睡眠段階の時系列の変化を示す標準波形を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（第１実施形態）
以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態について詳細に説明する。本実施形態の睡眠品質推定装置は、自動車に搭載されて仮眠後のドライバーの睡眠の質を推定する他、宿泊施設、医療機関、一般家庭に設置され、被験者の睡眠の質を推定する装置である。図１に示すように、本実施形態の睡眠品質推定装置１０は、呼吸センサ（生理学的指標検出ユニット）１２、睡眠段階推定部（睡眠深度推定ユニット）１４、判定部（判定ユニット）１５、睡眠リズムモデルデータベース１６、補正部（補正ユニット）１７、及び睡眠品質推定部（睡眠品質推定ユニット）１８を備えている。
【００２０】
この睡眠品質推定装置１０は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するＣＰＵと、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部と、ハードディスクなどで構成される補助記憶部と、ネットワークカードなどで構成される通信制御部と、キーボードやマウスなどの入力部と、モニタなどの出力部とで構成される。図１に示す各機能は、ＣＰＵや主記憶部の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、ＣＰＵの制御の下で通信制御部や入力部、出力部などを動作させ、主記憶部や補助記憶部におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部や補助記憶部内に格納される。
【００２１】
呼吸センサ１２は、圧電素子等から構成される。呼吸センサ１２は、被験者のズボンのベルト等の被服に装着される。呼吸センサ１２は、被験者の生理学的指標の一つとして、被験者の胸部又は腹部の動作である呼吸波形を検出する。被験者の呼吸の他に、被験者の生理学的指標として、脳波、心拍あるいはその他の体動を検出することができる。しかし、被験者の呼吸は、被験者の地肌に多数の電極等のセンサを直接に接触させることなく、被験者の地肌に対して非接触で検出することが可能である点で優れている。
【００２２】
睡眠段階推定部１４は、ハードウェアとしては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）等を備えた電子計算機により構成される。睡眠段階推定部１４の機能は、電子計算機が本実施形態の睡眠品質推定用プログラムにより後述するような処理を実行することにより実現される。睡眠段階推定部１４は、後述するような手法により、呼吸センサ１２が検出した被験者の呼吸波形に基づいて、被験者の睡眠段階（睡眠深度）を推定する。睡眠段階推定部１４は、被験者が睡眠段階Ｉ〜IVのいずれの睡眠段階であるかを推定する。ただし、睡眠段階推定部１４が推定する被験者の睡眠段階は、必ずしも厳密なものである必要は無い。睡眠段階推定部１４が推定する被験者の睡眠段階の精度は、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの１つの睡眠周期ごとに、被験者の睡眠段階がδ波が出現する程度の深さである睡眠段階IIより深い段階に滞留する時間を認識できる程度の精度であれば良い。睡眠段階推定部１４は、推定した被験者の睡眠段階の時系列の推移を示す情報を睡眠品質推定部１８に出力する。
【００２３】
判定部１５は、睡眠段階推定部１４により推定された睡眠品質の補正の要否を判定する手段である。判定部１５は、被験者の睡眠段階の時間的変化に基づいて被験者の睡眠負債が大きい状態であるか否かを判定する。より具体的には、所定の睡眠深度からより深い睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合には、被験者の睡眠負債が大きい状態であり、睡眠品質の補正が必要であると判定する。判定部１５は、睡眠品質の補正が必要であると判定した場合には、その旨を示す制御信号を補正部１７に出力する。
【００２４】
睡眠リズムモデルデータベース１６は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の情報を記録するハードウェアにより実現される。睡眠リズムモデルデータベース１６は、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの周期を示す睡眠周期と、該睡眠周期におけるδ波の出現確率とが関連付けられた標準モデル（モデル）が記憶されている。この標準モデルは、不特定多数の被験者の標準的な統計において、睡眠周期ごとに、所定値よりも深い睡眠段階での滞留時におけるδ波の出現確率を規定したものである。なお、睡眠リズムモデルデータベース１６に記憶されるモデルは、特定の被験者の睡眠周期ごとに、所定値よりも深い睡眠段階での滞留時におけるδ波の出現確率を規定したものであってもよい。この場合には、特定の被験者に特化して睡眠の品質を推定することができる。また、睡眠リズムモデルデータベース１６は、不特定多数の被験者の統計から得られた標準的な睡眠段階の時系列の変化を示す標準波形を記憶している。
【００２５】
補正部１７は、判定部１５によりδ波の出現時間の補正が必要であると判定された場合には、睡眠品質推定部１８により推定されるδ波の出現時間を補正する手段である。補正部１７は、睡眠リズムモデルデータベース１６から標準モデルを示す情報を取得する。補正部１７は、判定部１５から睡眠品質の補正が必要である旨を示す制御信号が入力されていない場合には、睡眠リズムモデルデータベース１６から取得した標準モデルをそのまま睡眠品質推定部１８に出力する。一方、補正部１７は、判定部１５から睡眠品質の補正が必要である旨を示す制御信号が入力された場合には、標準モデルの最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が高くなるように補正した上で、この補正したモデルを睡眠品質推定部１８に出力する。
【００２６】
睡眠品質推定部１８は、ハードウェアとしては、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を備えた電子計算機により構成される。睡眠品質推定部１８の機能は、電子計算機が本実施形態の睡眠品質推定用プログラムにより後述するような処理を実行することにより実現される。睡眠品質推定部１８は、睡眠段階推定部１４が推定した被験者の睡眠段階から、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する手段である。被験者の睡眠品質を推定するにあたり、睡眠品質推定部１８は、睡眠段階推定部１４から出力された被験者の睡眠段階の時系列の推移を示す情報から、被験者の睡眠周期と睡眠中の被験者の睡眠段階II（特定の睡眠深度）より深い段階に滞留する時間である滞留時間とを取得する。そして、睡眠品質推定部１８は、補正部１７から出力されたモデルから被験者の睡眠周期に対応するδ波の出現確率を取得して、被験者の睡眠周期と、被験者の睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、被験者の特定の睡眠深度の滞留時間とに基づいて被験者の睡眠品質を推定する。
【００２７】
以下、本実施形態の睡眠品質推定装置１０による睡眠品質推定方法について説明する。図２に示すように、睡眠品質推定装置１０の睡眠品質推定部１８は、睡眠段階IIより深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴと、深い眠りの周期が廻った合計の回数であるＳｔａｔｕｓとを共に０にリセットし、被験者の呼吸波形を検出する（Ｓ１０１、生理学的指標検出工程）。睡眠品質推定部１８は、被験者の起床時刻に達したか否かを判定する（Ｓ１０２）。起床時刻に達していないときは（Ｓ１０２）、睡眠品質推定装置１０の睡眠段階推定部１４は、被験者の睡眠段階を推定する（Ｓ１０３、睡眠深度推定工程）。
【００２８】
図３に示すように、一般に睡眠中の睡眠段階は、床についてから時間ｔ０程度で睡眠段階IIより深い段階に到達する。この場合の睡眠はノンレム睡眠である。そして、睡眠段階IVの深い眠りの滞留時間が経過した後、レム睡眠の浅い眠りの時間帯に至る。ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの９０分程度の周期が睡眠周期やウルトラディアン周期と呼ばれる。その後、同様の９０分程度の周期でレム睡眠と深い眠りとノンレム睡眠とが繰り返される。徐々に睡眠段階は浅くなり、起床に至る。
【００２９】
本実施形態では、呼吸センサ１２は、図４に示すような呼吸波形Ｂを検出する。呼吸波形Ｂの波長は、図４及び図５のｔ１〜ｔｎに示すようにバラツキがある。睡眠段階推定部１４は、図６に示すようなベクトル平面において、呼吸波形Ｂについての所定の特徴量である変数Ｘ１，Ｘ２をプロットし、サポートベクターマシン等の学習モデルにより、被験者の睡眠段階を推定する。学習モデルの校正は、脳波等により得られた統計値により行うことができる。変数Ｘ１，Ｘ２の数は３個以上として、３次元以上のベクトル空間で用いることができる。
【００３０】
呼吸波形Ｂの特徴量である変数Ｘ１，Ｘ２等としては、例えば呼吸波形Ｂの６０秒間の波長ｔ１〜ｔｎのゆらぎ、波長ｔ１〜ｔｎの重心、波長ｔ１〜ｔｎの平均、波長ｔ１〜ｔｎの標準偏差、あるいは呼吸波形Ｂの６０秒間の振幅のゆらぎ、振幅の重心、振幅の平均、振幅の標準偏差とすることができる。
【００３１】
呼吸波形Ｂの特徴量である変数Ｘ１，Ｘ２等としては、呼吸重心周波数を用いることもできる。これは、呼吸波形Ｂの内で０．１５Ｈｚ〜０．５Ｈｚの間の周波数成分の値であり、この呼吸重心周波数が大きな値から小さな値となると、睡眠段階が浅い段階から深い段階になることを表すものである。
【００３２】
呼吸の周期は０．１５Ｈｚ〜０．５Ｈｚである。すなわち、６〜２秒に一回の呼吸が行われている。したがって、呼吸重心周波数のような呼吸波形Ｂの特徴量を推定する際には、これ以上の分解能で推定演算をする必要な無いため、この範囲で呼吸波形Ｂの特徴量の推定演算を行えば良い。本実施形態では、例えば１０秒、２０秒、３０秒及び６０秒ごとに呼吸波形Ｂの特徴量についての推定演算が行われる。例えば、３０秒間隔で推定値を出力する場合、１０秒ごとに推定した結果を多数決の原理に従って推定結果とすることで精度を高めることが可能である。例えば、１０秒ごとの推定結果がＡ，Ａ，Ｂと分かれた場合は、３０秒間隔で出力する推定値は、上述の多数決の原理に従って推定値「Ａ」が出力される。
【００３３】
睡眠段階推定部１４は、以下の表１に示すように、例えば、呼吸波形Ｂについての様々な特徴量の平均値である８個の変数や、さらに呼吸波形Ｂの様々な特徴量の分散を加えた１３個の変数を設定し、これらの変数による８次元ベクトル空間や１３次元ベクトル空間においてサポートベクターマシンにより、被験者の睡眠段階を推定することができる。
【表１】
0005708553.tif 000002
【００３４】
図２に戻り、睡眠段階推定部１４が推定した被験者の睡眠段階が睡眠段階IIよりも深い眠りである場合は（Ｓ１０４）、睡眠品質推定部１８は、ＡｄｄＵｐＴを計時する（Ｓ１０５）。深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴが、睡眠周期である９０分程度に設定された閾値であるＴＨContinuanceより長くなるまで（Ｓ１０６）、睡眠品質推定部１８は、ＡｄｄＵｐＴの計時を続行する（Ｓ１０４，Ｓ１０５）。ＡｄｄＵｐＴが、ＴＨContinuanceに１加算した値より長くなったときは（Ｓ１０７）、睡眠品質推定部１８は、深い眠りの周期が廻った合計の回数であるＳｔａｔｕｓに１を加算する（Ｓ１０８）。
【００３５】
図３及び図７に示すように、一般に睡眠周期が過ぎた場合には、睡眠段階は浅くなる。そのため、睡眠段階推定部１４は、被験者が深い眠りではないと判定する（Ｓ１０４）。睡眠品質推定部１８は、深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴを深い眠りの周期が廻った合計の回数であるＳｔａｔｕｓに関連付けて記録し、ＡｄｄＵｐＴを０にリセットする。このようにして、起床時刻に達するまで（Ｓ１０２）、Ｓ１０２〜Ｓ１０９の処理が、睡眠周期ごとに実行される。起床時刻に達したときは（Ｓ１０２）、睡眠品質推定部１８は、深い睡眠段階の滞留時間であるＡｄｄＵｐＴの記録と、睡眠リズムモデルデータベース１６に記録されたモデルとに基づいて、被験者の睡眠の質を推定する（Ｓ１１０、睡眠品質推定工程）。
【００３６】
睡眠の質は、深い睡眠の領域で出現するδ波の累積出現時間に依存する。睡眠中のδ波の累積出現時間は、仮眠の回数等に関わらず、一般に１日ごとに総時間がほぼ一定値である。一日を経過すると、δ波の一日の累積出現時間は前日の状況に関わらずに同じ一定値に戻る。睡眠中のδ波の累積出現時間により、睡眠の質を推定することができると考えられる。人間の生体リズムであるウルトラディアンリズムは約９０分で１周期であるため、睡眠周期ごとに、深い睡眠段階に滞留している時間におけるδ波の出現確率が変動すると仮定できる。
【００３７】
図７を用いて、ステップＳ１１０に示す睡眠品質推定処理について詳細に説明する。睡眠品質推定処理では、まず判定部１５は、睡眠段階推定部１４により推定された被験者の睡眠段階の時系列の変化から、モデルの補正が必要であるか否かを判定する（Ｓ２０１、判定工程）。図８に実線で示す波形Ｗ１は、睡眠段階推定部１４により推定された被験者の睡眠段階の時系列の変化の実測値の一例である。図７に点線で示す波形Ｗ２は、不特定多数の被験者の統計から得られた標準的な睡眠段階の時系列の変化を示す標準波形である。
【００３８】
判定部１５は、以下のようにモデルの補正が必要であるか否かを判定する。判定部１５は、被験者が覚醒状態（睡眠段階が０の状態、第１睡眠深度）から睡眠段階Ｉ（第２睡眠深度）へ移行するまでの時間ｐｔ１と、覚醒状態から睡眠段階Ｉへ移行するまでの標準的な時間ｓｔ１（所定の時間）とを比較し、ｐｔ１とｓｔ１とが以下の式（１）を満たす場合に、モデルの補正が必要であると判断する。
【００３９】
【数１】
0005708553.tif 000003
【００４０】
上記式（１）を満たさない場合には、判定部１５はモデルを補正する必要がないと判定し、標準モデルを睡眠品質推定部１８に出力する。続いて、睡眠品質推定部１８は、標準モデルにより睡眠品質を推定する（Ｓ２０２）。以下、標準モデルによる睡眠品質の推定方法について説明する。
【００４１】
図９は、標準モデルの一例を示している。図９に示すように、標準モデルには、睡眠周期（サイクル）Ｃ１〜Ｃ４と、その睡眠周期Ｃ１〜Ｃ４におけるδ波の出現確率が対応付けられている。つまり、図９に示す標準モデルでは、第１の睡眠周期Ｃ１（初期の睡眠周期）における深い睡眠段階（ここでは、睡眠段階IIより深い睡眠段階）での滞留時間では、６５％の確率でδ波が確認されることを示している（図９のＳ１参照）。第２〜４の睡眠周期Ｃ２〜Ｃ４においても、同様にδ波の出現確率Ｓ２〜Ｓ４が対応付けられている。ここでは、睡眠段階IIより深い睡眠段階が特許請求の範囲の特定の睡眠深度に相当する。
【００４２】
図１０は、睡眠段階推定部１４により推定された被験者の睡眠段階の時系列の変化の実測値の一例である。図１０では、睡眠周期Ｃ１〜Ｃ４の深い睡眠段階の滞留時間ＡｄｄＵｐＴは、それぞれｔ１〜ｔ３と表されている。δ波は、この滞留時間ｔ１〜ｔ３において出現する。この場合には、睡眠品質推定部１８は、式（２）に示すように、睡眠周期ごとのδ波の累積出現時間を合計して睡眠品質Ｑを推定する。下式（２）において、ｐは任意の定数（ゲイン）である。
【００４３】
【数２】
0005708553.tif 000004
【００４４】
一方、ｐｔ１及びｓｔ１が式（１）の条件を満たす場合には、補正部１７は、標準モデルを補正する（Ｓ２０３、補正工程）。式（１）を満たす場合、被験者が標準よりも早く寝付いたことを示しており、この場合には、被験者の睡眠負債が高い状態であることを推測される。ここで、被験者の睡眠負債が高い場合には、δ波は、第１の睡眠周期Ｃ１に標準よりも多く出現する。そこで、補正部１７は、標準モデルの睡眠周期Ｃ１に対応するδ波出現確率Ｅ１を、例えば６５％から７５％に上昇させる。このような補正後のδ波出現確率は、上記のように睡眠段階が変化した不特定多数の被験者において実際に計測されたδ波出現率に基づいて決定される値である。睡眠周期Ｃ１以降の睡眠周期Ｃ２〜Ｃ４におけるδ波出現確率Ｅ２〜Ｅ４は、１００％から睡眠周期Ｃ１に対応するδ波出現確率７５％を減算した後、標準モデルでのδ波出現確率の割合で各睡眠周期に配分する。つまり、図１０の例では、δ波出現確率Ｅ２〜Ｅ４は、以下の式（３）〜（５）のように計算される。このように、補正部１７により補正されたモデルを図１１に示す。
【００４５】
【数３】
0005708553.tif 000005
【００４６】
【数４】
0005708553.tif 000006
【００４７】
【数５】
0005708553.tif 000007
【００４８】
その後、睡眠品質推定部１８は、補正部１７により補正されたモデルにより睡眠品質を推定する（Ｓ２０４、睡眠品質推定工程）。図１０に示すように、睡眠周期Ｃ１〜Ｃ４の深い睡眠段階（睡眠段階IIより深い睡眠段階）の滞留時間ＡｄｄＵｐＴを、それぞれｔ１〜ｔ３と表すと、睡眠品質推定部１８は、下式（６）により、睡眠周期ごとのδ波の累積出現時間を合計して睡眠品質Ｑを推定する。
【００４９】
【数６】
0005708553.tif 000008
【００５０】
次に、図１７を用いてコンピュータを睡眠品質推定装置１０として機能させるための睡眠品質推定用プログラムについて説明する。
【００５１】
睡眠品質推定用プログラムＰ１は、メインモジュールＰ１０、呼吸検出モジュールＰ１１、睡眠段階推定モジュールＰ１２、判定モジュールＰ１３、睡眠リズムモデル記憶モジュールＰ１４、補正モジュールＰ１５、及び睡眠品質推定モジュールＰ１６を備えている。
【００５２】
メインモジュールＰ１０は、情報提供機能を統括的に制御する部分である。メインモジュールＰ１０、呼吸検出モジュールＰ１１、睡眠段階推定モジュールＰ１２、判定モジュールＰ１３、睡眠リズムモデル記憶モジュールＰ１４、補正モジュールＰ１５、及び睡眠品質推定モジュールＰ１６を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記の呼吸センサ１２、睡眠段階推定部１４、判定部１５、睡眠リズムモデルデータベース１６、補正部１７、及び睡眠品質推定部１８の機能と同様である。
【００５３】
特許文献１に記載されているような従来手法では、睡眠段階を推定して、任意の単位時間で当該睡眠段階の出現比率を求め、出現比率から人間のウルトラディアンリズムを推定している。そのため、所定の閾値により移動平均が求められるため、多めに「深い睡眠」と評価されることになり、δ波の出現時間により睡眠の質が決定される考え方から外れることが多い。
【００５４】
一方、本実施形態によれば、睡眠品質推定装置１０において、呼吸センサ１２は、被験者の呼吸波形を検出する。睡眠段階推定部１４は、呼吸センサ１２が検出した呼吸波形に基づいて、睡眠中の被験者の睡眠段階を推定する。睡眠リズムモデルデータベース１６には、睡眠中の睡眠段階に対するδ波の出現確率を関連付けたモデルが記録されている。睡眠品質推定部１８は、睡眠段階推定部１４が推定した睡眠中の被験者の睡眠段階と、睡眠リズムモデルデータベース１６に記録された睡眠中の睡眠段階に対するδ波の出現確率を関連付けたモデルとに基づいて、睡眠中の被験者のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定する。このため、単に睡眠が深い時間帯を累積して睡眠の質を推定するような手法に比べて、睡眠の質により密接に関連しているδ波の出現時間に基づいてより高精度で被験者の睡眠品質を推定することができる。
【００５５】
また、被験者が寝不足の場合等、被験者の睡眠負債が大きい場合にはδ波の出現の傾向が通常とは異なってくる。このため、本実施形態に係る睡眠品質推定装置１０では、睡眠段階推定部１４により推定された被験者の睡眠段階の時間的変化に基づいて、被験者の睡眠負債が大きい状況にあるか否かを判定し、被験者の睡眠負債が大きい状況にあり、睡眠品質の補正が必要であると判定された場合には、睡眠品質推定部１８により推定されるδ波の出現時間が補正される。よって、睡眠品質推定装置１０によれば、被験者の睡眠負債が大きい状況等、特殊な状況にある場合であっても被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００５６】
また、本実施形態に係る睡眠品質推定装置１０では、ノンレム睡眠からレム睡眠に至るまでの周期を示す睡眠周期と、該睡眠周期におけるδ波の出現確率とが関連付けられたモデルを記憶する睡眠リズムモデルデータベース１６を更に備え、睡眠品質推定ユニットが、睡眠リズムモデルデータベース１６を参照して、被験者の睡眠周期と、被験者の睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、被験者の特定の睡眠深度の滞留時間とに基づいて被験者の睡眠品質を推定し、補正ユニットが、δ波の出現確率を補正して睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正している。
【００５７】
δ波の出現確率は、睡眠周期ごとに異なっている。そのため、本実施形態に係る睡眠品質推定装置１０によれば、被験者の睡眠周期に対応するδ波の出現確率と、被験者の特定の睡眠深度の滞留時間とに基づいて被験者のδ波の出現時間を推定することにより、高精度でδ波の出現時間を推定することができる。更に、被験者の睡眠負債が大きい状態である場合には、睡眠周期に対応するδ波の出現確率が変化するので、δ波の出現確率を補正して、睡眠品質推定部１８によりにより推定されるδ波の出現時間を補正することで、よりδ波の出現時間を精度良く推定することができ、その結果、被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００５８】
また、本実施形態に係る睡眠品質推定装置１０では、判定部１５により睡眠品質の補正が必要であると判定された場合には、補正部１７が、被験者の睡眠周期のうち、初期の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が高くなるように補正して睡眠品質推定ユニットにより推定されるδ波の出現時間を補正する。一般的に、被験者の睡眠負債が大きい状況にある場合には、最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が高くなる傾向があるが、睡眠品質推定装置１０によれば、最初の睡眠周期に対応するδ波の出現確率が通常のδ波の出現確率よりも高くなるように補正するため、よりδ波の出現時間を精度良く推定することができ、その結果、被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００５９】
また、睡眠品質推定装置１０では、判定部１５は、所定の睡眠深度を示す第１睡眠深度から第１睡眠深度よりも深い睡眠深度を示す第２睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合に、δ波の出現時間の補正が必要であると判定している。寝不足等、被験者の睡眠負債が大きい場合には、被験者の睡眠深度は、短時間に深くなる性質を有するため、睡眠品質推定装置１０によれば、第１睡眠深度から第２睡眠深度に移行するまで時間が、所定の時間よりも短い場合に、睡眠品質の補正することで、よりδ波の出現時間を精度良く推定することができ、その結果、被験者の睡眠品質を精度良く推定することができる。
【００６０】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る睡眠品質推定装置１０について説明する。第１実施形態では、式（１）の条件を満たした場合に、被験者の睡眠負債が大きい状態であると判断し、補正部１７が標準モデルからδ波の発生確率を補正して、睡眠品質推定部１８がこの補正されたモデルにより被験者の睡眠品質を推定しているが、本実施形態では、睡眠品質推定装置１０は、式（１）とは異なる条件を満たした場合にδ波の発生確率を補正する。その他の点は第１実施形態と同じである。
【００６１】
本実施形態に係る睡眠品質推定装置１０は、図１２に示すように、判定部１５は、被験者の睡眠の状態が起きている状態から浅い眠りの状態に移行した場合においては、被験者が睡眠段階Ｉ（第１睡眠深度）から睡眠段階II（第２睡眠深度）へ移行するまでの時間ｐｔ２と、覚醒状態から睡眠段階Ｉへ移行するまでの標準的な時間ｓｔ１（所定の時間）とを比較し、ｓｔ１＞ｐｔ２を満たす場合に、標準モデルをモデル１へ補正してもよい。このモデル１における睡眠周期Ｃ１〜Ｃ４に対応するδ波発生確率をそれぞれＥ１１〜Ｅ１４とすると、このモデル１におけるδ波発生確率Ｅ１１〜Ｅ１４は図１３に示すように、それぞれ７５，１５，４７，３（％）とすることができる。このような補正後のδ波出現確率は、上記のように睡眠段階が変化した不特定多数の被験者において実際に計測されたδ波出現率に基づいて決定される値である。
【００６２】
また、実測から得られたモデルＥ１１を適用できない場合であっても、図１２に示すように、判定部１５は、被験者の睡眠の状態が起きている状態から急に深い眠りの状態に変化した場合においては、被験者が睡眠段階II（第１睡眠深度）から睡眠段階III（第２睡眠深度）へ移行するまでの時間ｐｔ３と、覚醒状態から睡眠段階Ｉへ移行するまでの標準的な時間ｓｔ１（所定の時間）とを比較し、ｓｔ１＞ｐｔ３を満たす場合に、標準モデルをシミュレーションから得られたモデル２へ補正してもよい。このモデル２における睡眠周期Ｃ１に対応するδ波発生確率をＥ２１とすると、δ波発生確率Ｅ２１は、以下の式（７）に示すように、標準モデルのδ波発生確率Ｓ１から算出される。式（７）におけるｐ及びｑは任意の値であり、上記のように、ｓｔ１及びｐｔ３を補正の条件として用いた場合には、ｐ及びｑはそれぞれ１及び３となる。
【００６３】
【数７】
0005708553.tif 000009
【００６４】
図１４は、式（７）に示される睡眠段階の時間変化（ｐｔｐ／ｓｔｑ）とδ波発生確率Ｅ２１の関係を示すグラフであり、図１５は図１４のグラフを数値化したものである。例えば、ｐｔｐ／ｓｔｑが０．５である場合には、図１５よりＥ２１＝７４．５４５９５が導出される。睡眠周期Ｃ１以降の睡眠周期Ｃ２〜Ｃ４におけるδ波出現確率Ｅ２２〜Ｅ２４は、１００％から睡眠周期Ｃ１に対応するδ波出現確率７４．５４５９５％を減算した後、標準モデルでのδ波出現確率の割合で各睡眠周期に配分する。すなわち、モデル２におけるにおけるδ波出現確率Ｅ２１〜Ｅ２４を小数点第２位までで表すと、図１６に示されるようになる。
【００６５】
また、図１２に示すように、被験者の睡眠の状態が浅い眠りの状態から深い眠りの状態に変化した場合においては、判定部１５は、被験者が睡眠段階IIから睡眠段階IIIへ移行するまでの時間ｐｔ３と、睡眠段階Iから睡眠段階IIへ移行するまでの標準的な時間ｓｔ２とを比較し、ｓｔ２＞ｐｔ３を満たす場合に、標準モデルをシミュレーションから得られたモデル３へ補正してもよい。このモデル３における睡眠周期Ｃ１に対応するδ波発生確率をＥ３１とすると、睡眠周期Ｃ１に対応するδ波発生確率Ｅ３１は、以下の式（８）に示すように、式（７）により得られたＥ２１から算出される。式（８）におけるｐ及びｑは任意の値であり、上記のように、ｓｔ２及びｐｔ３を補正の条件として用いた場合には、ｐ及びｑはそれぞれ２及び３となる。
【００６６】
【数８】
0005708553.tif 000010
【００６７】
上記のように、睡眠品質推定装置１０は、任意の睡眠深度の時間的変化を用いてδ波の発生確率を補正することができる。このように、様々な睡眠深度の時間的変化に基づいてδ波の発生確率を補正することで、所定の睡眠深度の時間的変化が取得できなかった場合であっても、適切にδ波の発生確率を補正することができる。
【００６８】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【００６９】
例えば、上記実施形態では、判定部１５が、被験者の睡眠段階の時間的変化に基づいて、δ波の出現時間の補正の要否を判定しているが、異なる基準に基づいてδ波の出現時間の補正の要否を判定してもよい。例えば、図１８に示すように、最初の睡眠周期Ｃ１における深い睡眠段階での滞留時間ｐｄ１と標準的な最初の睡眠周期Ｃ１における深い睡眠段階での滞留時間ｓｄ１とを比較し、滞留時間ｐｄ１が滞留時間ｓｄ１よりも大きい場合には、δ波の出現時間の補正が必要であると判定してもよい。これは、被験者の睡眠負債が大きい場合には、最初の睡眠周期Ｃ１における深い睡眠段階での滞留時間ｓｄ１が長くなるという知見に基づくものである。
【００７０】
また、上記実施形態では、睡眠品質推定装置１０が１台のコンピュータとして構成されているように示しているが、睡眠品質推定装置１０の機能を複数台のコンピュータに分散させてもよい。例えば、被験者の呼吸波形等の生理学的指標を一旦測定して記録しておき、別個の独立した電子計算機により、呼吸波形から被験者の睡眠段階を推定し、当該睡眠段階とモデルとから上述したように被験者の睡眠品質を推定してもよい。
【００７１】
また、睡眠品質推定装置１０は、呼吸センサ１２を備えておらず、睡眠段階推定部１４は睡眠段階の推定をせずに、睡眠品質推定装置１０の外部で取得された図３に示すような睡眠中の被験者の睡眠段階に関する時系列情報を取得するのみでも良い。この場合も、上記実施形態と同様にして、睡眠品質推定部１８は、睡眠段階の時系列情報から、被験者の睡眠中のδ波の出現時間を推定し、δ波の出現時間に基づいて被験者の睡眠品質を推定することができる。
【符号の説明】
【００７２】
１０…睡眠品質推定装置、１２…呼吸センサ、１４…睡眠段階推定部、１５…判定部、１６…睡眠リズムモデルデータベース、１７…補正部、１８…睡眠品質推定部、Ｐ１…睡眠品質推定用プログラム、Ｐ１０…メインモジュール、Ｐ１１…呼吸検出モジュール、Ｐ１２…睡眠段階推定モジュール、Ｐ１３…判定モジュール、Ｐ１４…睡眠リズムモデル記憶モジュール、Ｐ１５…補正モジュール、Ｐ１６…睡眠品質推定モジュール。
【図１】
0005708553.tif 000011
【図２】
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【図３】
0005708553.tif 000013
【図４】
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【図５】
0005708553.tif 000015
【図６】
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【図７】
0005708553.tif 000017
【図８】
0005708553.tif 000018
【図９】
0005708553.tif 000019
【図１０】
0005708553.tif 000020
【図１１】
0005708553.tif 000021
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
0005708553.tif 000024
【図１５】
0005708553.tif 000025
【図１６】
0005708553.tif 000026
【図１７】
0005708553.tif 000027
【図１８】
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