(57)【要約】  本発明は、差動電極を含む複数のセンサ素子と、接地電極を含む少なくとも１つのセンサ素子と、差動電極及び少なくとも１つの接地電極によって生成された信号を、データ記録ユニットに送信する送信手段とを含み、少なくとも、差動電極を含むセンサ素子は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス上に配置される、睡眠段階アノテーションシステムと、当該システムを使用する方法に関する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ｉ）差動電極を含む複数のセンサ素子と、（ｉｉ）少なくとも１つの接地電極と、（ｉｉｉ）前記差動電極及び前記少なくとも１つの接地電極によって生成された信号を、データ記録ユニットに送信する送信手段と、を含み、（ｉｖ）前記差動電極を含む前記複数のセンサ素子は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス上に配置される、睡眠段階アノテーションシステム。
【請求項２】
前記差動電極を含む前記複数のセンサ素子は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能な前記デバイス上にグリッド状に配置される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
（ｉ）少なくとも１つの差動電極、又は、（ｉｉ）少なくとも１対の差動電極用の増幅手段を更に含む、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
少なくとも１つのセンサ素子が更に、温度センサ、圧力センサ、光センサ、容量センサ、マイクロホン、スイッチ、及び／又は加速度計からなる群から選択される少なくとも１つの追加のセンサを含む、請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステム。
【請求項５】
少なくとも１つの差動電極、及び／又は、前記少なくとも１つの追加のセンサが、導電面を有する弾性パッド内に配置される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記送信手段は、ワイヤレス送信手段である、請求項１乃至５の何れか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つの接地電極も、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能な前記デバイス上に配置される、請求項１乃至６の何れか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記デバイスは、枕若しくはクッション、又は当該枕若しくはクッション用のカバーの形状又は形態をとる、請求項１乃至７の何れか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記電極は、少なくとも２つの差動電極及び１つの接地電極をそれぞれ含む固定グループに機能的に配置される、請求項１乃至９の何れか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
複数の差動電極から少なくとも２つの差動電極をリアルタイムに選択する手段を提供する、請求項１乃至９の何れか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
室内暖房、空調、室内照明、電気毛布若しくは電気枕、マッサージデバイス、目覚まし時計、アラームデバイス、及び／又はオーディオデバイスからなる群から選択される少なくとも１つの周辺デバイス用の少なくとも１つのスイッチ又は制御手段を更に含む、請求項１乃至１０の何れか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
少なくとも１つの睡眠段階解析デバイス又は睡眠指導デバイスを更に含む、請求項１乃至１１の何れか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
請求項１乃至１２の何れか一項に記載のシステムが使用される睡眠段階アノテーション方法。
【請求項１４】
・消費者ベースの睡眠アノテーション、睡眠指導、並びに／若しくは睡眠支援、
・臨床又は臨床前の患者モニタリング、
・臨床後の患者モニタリング、
・集中患者治療、及び／又は、
・昏睡状態のモニタリング、
のための請求項１乃至１２の何れか一項に記載のシステム又は請求項１３に記載の方法の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠段階アノテーションの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
臨床診療において、睡眠段階アノテーション（ＳＳＡ）は、通常、電気生理学的信号の目視検査に基づいて認定専門家によって行われる。従来では、生理的睡眠段階と様々な生理学的睡眠段階とを定義するために主に３つの手段が用いられてきている。これらの手段は、神経細胞の表面膜電圧の変化から主に生じる和信号である脳電図（「ＥＥＧ」）、眼球が小型電池（網膜が角膜に対して負である）のように機能し、目の付近の皮膚に置かれた電極が目の回転に伴う電圧の変化を記録するように眼球運動によってもたらされる電気生理学的現象を記録する眼電図（「ＥＯＧ」）、及び活動筋から生じる電気的活動の記録であり、筋肉を覆う皮膚表面上の電極から記録される（通常あごの下の部位から記録される）筋電図（「ＥＭＧ」）である。
【０００３】
実際には、ＥＥＧ、ＥＯＧ、及びＥＭＧは、これらの３つの関係がすぐに分かるように同時に記録される。覚醒状態では、ＥＥＧは２つの主要パターンを繰り返す。１つは、低電圧（約１０〜３０マイクロボルト）で高速（１６〜２５Ｈｚ（又はｃｐｓ：サイクル毎秒））の活動であり、しばしば、「活性化」又は非同期パターンと呼ばれる。もう１つは、約２０〜４０マイクロボルトの８〜１２Ｈｚ（ほとんどの場合、８又は１２Ｈｚ）の正弦波パターンで「アルファ」活動と呼ばれる。通常、被験者がリラックスして目を閉じているときにはアルファ活動が最も活発である。活性化パターンは、被験者が目を開けて周りの環境を見渡している状態でキビキビ行動しているときに最も顕著である。
【０００４】
急速眼球運動（「ＲＥＭ」）睡眠中、ＥＥＧは、低電圧の混合周波数パターンに戻る。急速眼球運動の目立つバーストが出現する。バックグラウンドのＥＭＧは実質的に存在しないが、この低いバックグランドに対して多くの小さい筋収縮が生じる。
【０００５】
ＲＥＭ睡眠は、２つのカテゴリ、即ち、トニック期及びフェージック期に分類される。成人のＲＥＭ睡眠は、通常、睡眠全体の２０〜２５％、即ち、一晩の睡眠の約９０〜１２０分を占める。通常の一晩の睡眠の間、人間は、通例、約４又は５周期のＲＥＭ睡眠を経験する。周期は、寝始めではかなり短いが、寝覚めに向かって長くなる。ＲＥＭ睡眠中、脳のニューロンの活動は、覚醒時の活動にかなり似ている。この理由から、ＲＥＭ睡眠段階は逆説睡眠とも呼ばれる。ＲＥＭ睡眠は、非ＲＥＭ睡眠（「ＮＲＥＭ睡眠」）と集合的に呼ばれる睡眠の他の段階とは生理学的に異なる。鮮明に思い出せる夢の大部分はＲＥＭ睡眠時に見る。
【０００６】
第１段階睡眠（参考文献［４］による用語体系）では、アルファ活動が低下し、活性化は少なく、ＥＥＧは、主に低電圧の混合周波数活動（その大部分は３〜７Ｈｚにある）で構成される。ＲＥＭはないが、低速の眼球運動が出現する。ＥＭＧ信号は、（通常、高トニックＥＭＧが伴う）覚醒状態に比べて、中程度から低程度（moderate to low）である。
【０００７】
第２段階睡眠では、低電圧の混合周波数活動の連続バックグラウンドに対し、「睡眠紡錘波」と呼ばれる独特の１２〜１４Ｈｚの正弦波のバーストがＥＥＧに出現する。眼球運動はまれであり、ＥＭＧ信号は、覚醒状態に比べて低程度から中程度（low to moderate）である。
【０００８】
第３段階睡眠では、「デルタ波」と呼ばれる高振幅（＞７５ｍＶ）で低速（０．５〜２Ｈｚ）の波がＥＥＧに出現する。ＥＯＧ及びＭＥＧはそれまで通りに続く。
【０００９】
第４段階睡眠では、デルタ波が定量的に増加し、ＥＥＧ出力波形において優勢的となる。
【００１０】
２００７年のＡＡＳＭ（米国睡眠医学会）基準において、同様の用語体系が適用され、この基準では、段階Ｎ１は、８〜１３Ｈｚの周波数（覚醒状態では一般的）を有するアルファ波から４〜７Ｈｚの周波数を有するシータ波への脳の遷移を指す。この段階は、時に、眠気又はうとうと睡眠と呼ばれる。陽性ミオクローヌスとも知られる急激な痙攣及びジャーキングは、Ｎ１の睡眠の開始に伴う。一部の人はこの段階時に入眠時幻覚を経験し、煩わしく感じられることもある。Ｎ１の間、被験者は一部の筋緊張と外部環境の自覚意識のほとんどを失う。
【００１１】
段階Ｎ２は、１１〜１６Ｈｚ（最も一般的には１２〜１４Ｈｚ）の睡眠紡錘波及びＫ複合波、即ち、（ｉ）寝ている脳が評価する刺激に応答する大脳皮質の覚醒を抑制し、（ｉｉ）睡眠に基づく記憶の固定の助けとなることが示唆されている明白なＥＥＧ波形によって特徴付けられる。この段階では、ＥＭＧにより測定される筋肉活動は低下し、外部環境の自覚意識は消滅する。この段階は、成人の睡眠全体の４５〜５５％を占める。
【００１２】
段階Ｎ３（熟睡又は徐波睡眠）は、０．５〜２Ｈｚの最小限で２０％のデルタ波の存在と、＞７５μＶのピーク・トゥ・ピーク振幅を有するによって特徴付けられる。（ＥＥＧ基準は、デルタ波を０〜４Ｈｚと定義するが、初期のＲ＆Ｋと新しい２００７ＡＡＳＭガイドラインの両者における睡眠基準では、０．５〜２Ｈｚの範囲を有する）。この段階は、夜驚症、夜尿症、夢遊病、及び寝言といった睡眠時随伴症が発生する段階である。以下の表は、様々な睡眠段階とそれらの様々な用語体系による分類との概要を与える。
【表１】
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【００１３】
自動睡眠段階アノテーションは、睡眠専門家を支援し、ＥＥＧデータの解析を加速するためのツールとして登場した。睡眠経験を高めることを目的とした消費者製品の出現は、ｉ）睡眠過程への干渉が少ないセンサを使用して自動ＳＳＡを提供し、ｉｉ）閉ループ睡眠誘導解決策に適しているようにリアルタイムで睡眠段階情報を提供することができる家庭用睡眠モニタリング解決策の必要を発展させた。ＳＳＡは、今日まで、睡眠研究所において通常行われる扱いが難しく多くの時間及び労力を必要とするプロセスである。したがって、ＳＳＡは、大抵の場合、民生用に利用できない。
【００１４】
現在市販されている１つの製品は、「ゼオ・パーソナル・スリープ・コーチ（Zeo Personal Sleep Coach）」と名付けられゼオ社によって流通されている。このデバイスは、差動増幅器に接続された３つの電極（２つの差動電極と１つの接地電極）とデータロガーとを含むヘッドバンドを含む。睡眠時、このヘッドバンドは、頭から滑り落ち、評価できない不良信号をもたらす場合がある。更に、このヘッドバンドは、睡眠時の快適さに支障をきたすことがある。このデバイスのもう１つの問題は、電極の数と電極の可能な位置とが非常に限定される点である。この点は、システムにあまり適応性がなく、１つ以上の電極が不良信号を生成している場合に代替の電極を提供しないため、信号品質に影響を及ぼすことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
本発明は、従来技術から知られているデバイスの不利点又は欠点を克服する睡眠段階アノテーションシステムを提供することを目的とする。本発明は、民生用に適している睡眠段階アノテーションシステムを提供することを別の目的とする。本発明は、信号品質に優れ、適応性が高く、ユーザの快適度が高い睡眠段階アノテーションシステムを提供することを更に別の目的とする。これらの目的は、独立請求項によるシステム及び／又は方法によって達成される。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施形態を参照することにより明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、枕１１の形をとる本発明の睡眠段階アノテーションシステム１０を示し、当該システムは、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイスの好適な実施形態である。システムは、グリッド状に配置された差動電極を含む複数のセンサ素子１２を有する。図１のシステムは、４８個のセンサ素子を有し、そのうちの３２個が差動電極（１６個のＥＥＧ電極と１６個の基準電極）を含み、１６個が接地電極を含む。図１からは外れるが、本発明の睡眠段階アノテーションシステムは、技術的に想到可能な任意の方法で配置可能な技術的に想到可能な任意の数のセンサ領域を含んでもよい。更に、センサ領域は、温度センサ、圧力センサ、光センサ、マイクロホン、及び／又は加速度計等の別のタイプのセンサを含んでもよい。
【図２】図２は、本発明のＥＥＧアプローチを示す。特徴及びラベル（上から下に）：（Ａ）経時的な信号電力対周波数、（Ｂ）経時的な低周波（熟睡）電力、（Ｃ）ヒプノグラムプロット。以下の更なる説明を参照されたい。
【図３】図３は、ｔ分布確率的隣接埋め込み技術（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding technique）を用いて得られる各睡眠段階に対応する特徴ベクトルの２次元視覚化を示す。以下の更なる説明を参照されたい。
【図４】図４は、Ｃ４−Ａ１測定のパワースペクトル（図４Ａ）と、ＥＯＧＬｅｆｔ−Ａ１測定のパワースペクトル（図４Ｂ）と、グランドトゥルースのヒプノグラム（専門記録員によって提供される）及び推定ヒプノグラムの両方（図４Ｃ）とを示す。Ｆｐ１（図７参照）に近似的に対応する左目の近くに配置される電極に関連する用語体系「ＥＯＧＬｅｆｔ」について図７の説明を参照されたい。
【図５】図５Ａ及び図５Ｂは、本発明の睡眠段階アノテーションシステムの一実施形態の概略図を示す。本実施形態では、センサ素子は、２つの差動電極（ＥＥＧ、ＲＥＦ）と１つの接地電極（ＧＮＤ）とをそれぞれ含む固定グループ５１のグリッド５０に機能的に配置される。２つの差動電極と１つの接地電極との機能的相関関係は固定されている。即ち、各電極からの信号は、差動増幅器５２によって増幅され、結果として生じる信号は、次に、所与のデータ記憶デバイスの１つのチャネル上に記録される。これには、各電極及び増幅器の固定の配線スキームが必要である。この機能的相関関係は、固定の空間的配置と一致し、固定の空間的配置では、各グループの電極を含む各センサ素子５３が垂直列に配置される。本実施形態では、差動増幅は、オンサイトで、即ち、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス内で行われる。  このような実施形態では、差動増幅器５２は、各電極グループについて、例えば各トリプレット（３つの電極：ＥＥＧ、ＲＥＦ及びＧＮＤからなるグループを意味する）について、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス内に組み込まれる。更に、本実施形態では、差動増幅は、好適にはリアルタイムで行われる。記録後、データセットが解析され、更なる解析のために最良の信号品質（Ｓ／Ｎ比、睡眠に関連する信号パターンの出現）をもたらす記録が選択可能である。
【図６】図６は、本発明の睡眠段階アノテーションシステムの別の実施形態の概略図を示す。本実施形態では、センサ素子は、グリッド６０に配置される。システムは、グリッドからの２つの差動電極（加えて、任意選択的に、１つの適切な接地電極）をリアルタイムに選択する選択手段６１を提供する。図５に示される実施形態とは対照的に、本実施形態は、各電極トリプレットついて差動増幅器を必要としない。選択手段６１からの２つの差動電極信号と、接地電極から提供された信号とを受け取る１つの差動増幅器６２が、最小限に必要である。２つの差動電極は、それらが提供する信号品質に応じて、かつ、それらのグリッドにおける位置に関係なく選択される。差動電極によって提供される信号品質に影響を及ぼす要因は、次のとおりである。        ・皮膚に対するガルバニック接触の品質。不良な接触は、特に高インピーダンスをもたらし、したがって、５０／６０Ｈｚのノイズにつながる。                     ・体毛、皮膚に付いた化粧品、厚い角質層等の皮膚アーチファクト、又は増進された不感発汗等の攪乱要因の有無。                                                ・ＥＭＧ（筋電図）又はＥＯＧ（眼電図）等の睡眠に関連する生体電気信号に干渉する生体電気信号の有無。                                                      図６の実施形態は、電極が固定のグループで機能的に配置される実施形態よりも高い適応性を提供する。差動電極の最良な組み合わせが綿密に選択されることによって、信号品質が全体的に向上される。更に、本実施形態の技術的要件は、幾つかのチャネルのみを記録すればよいので、あまり厳しくない。したがって、本実施形態が必要とするＡ／Ｄコンバータ（アナログ−デジタルコンバータ）及びデータ記憶装置は少ない。更に、例えばシステム故障又は皮膚接触の消失によって１つの電極の信号品質が急に低下しても、新しい電極がリアルタイムで選択されるので、システムはより適応性がある。本実施形態では、少なくとも１つの接地電極もグリッド内に含まれるか、又は、ユーザの体のどこかに、例えばリストバンド、ヘッドバンド若しくはボディ電極の形式で位置付けられるか、又は、毛布若しくはベッド用品の中に配置される。
【図７】図７は、ＥＥＧテスト又は実験のコンテキストにおいて頭皮電極の位置を説明及び適用するのに国際的に認められている方法である「１０−２０法（10-20 system）」でのＥＥＧ電極の用語体系の概観を示す。文字Ｆ、Ｔ、Ｃ、Ｐ及びＯは、それぞれ、前頭（Frontal）、側頭（Temporal）、中心（Central）、頭頂（Parietal）及び後頭（Occipital）を表す。なお、「中心葉」はない。即ち、文字「Ｃ」は、特定目的だけに使用される。偶数（２、４、６、８）は、右脳半球上の電極位置を指す一方で、奇数（１、３、５、７）は、左脳半球上の電球位置を指す。本発明の一実施形態では、被験者の頭部は、左右位置（図１参照）でデバイス上に載せられるので、デバイス上に配置されたセンサ領域の位置は、１０−２０法の下、ＥＥＧ電極に相関させられる。実験を説明したセクションに示される測定結果の一部は、例えばＣ４電極（「ＥＯＧＬｅｆｔ」とも呼ばれる）及びＡ１電極に関連し、それぞれ、ＥＥＧ電極及び基準電極として機能する。これらの測定結果は、本明細書では、「ＥＯＧＬｅｆｔ−Ａ１」と呼ばれる。
【図８】図８は、ヘッド及びフェイス支持手段として機能可能なデバイスの様々な実施形態と、センサ領域とを側面図で示す。センサ領域は、導電面を有する弾性パッドに配置された少なくとも１つの差動電極及び／又は少なくとも１つのセンサを含む。図８Ａは、マットレスの形状をとる基本的に平面なデバイス８１の形態の１つの例示的な実施形態を示す。センサ領域８２は、デバイスの片面のみに配置される。図８Ｂは、枕又はクッション８３の形態の別の例示的な実施形態を示す。センサ領域８４は、枕又はクッションの両面に配置される。本実施形態では、クロストーク及び／又はノイズを防止するために、両面からのセンサ素子を互いから遮蔽するために接地されたシールド８５が提供される。図８Ｂには図示されないが、センサ素子は、当該枕又はクッションのカバー内又はカバー上に配置されてもよい。図８Ｃは、センサ素子８７を有する半球体８６の形態の別の例示的な実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明は、図面及び上記説明において詳細に例示かつ説明されたが、このような例示及び説明は、例示であって限定と考えられるべきではない。本発明は、開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態への他の変更は、図面、開示内容及び添付の特許請求の範囲の検討から、クレームされた発明を実施する際に、当業者によって理解かつ実現される。請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、また、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数形を排除するものではない。特定の手段が相互に異なる従属項に記載されるからと言って、それらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。請求項における任意の参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【００１９】
本発明では、睡眠段階アノテーションシステムが提供される。当該システムは、（ｉ）差動電極を含む複数のセンサ素子と、（ｉｉ）少なくとも１つの接地電極と、（ｉｉｉ）差動電極及び少なくとも１つの接地電極によって生成された信号をデータ記録ユニットに送信する送信手段と、を有し、（ｉｖ）少なくとも、差動電極を含むセンサ素子は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス上に配置される。好適には、接地電極は複数のセンサ素子のうちの１つに組み込まれる。
【００２０】
好適な実施形態では、少なくとも、差動電極を含むセンサ素子は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス上にグリッド状に配置される。
【００２１】
センサ素子は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイスの１つの面、２つの面、又はすべての面上に配置されてよい。一部の場合では、クロストーク及び／又はノイズを防止するために、当該デバイスの２つの面からのセンサ素子を電気シールドによって遮蔽する必要がある。
【００２２】
本明細書で使用されるように、「差動電極」との用語は、差動増幅器の差動入力部によって読み出される電極を指す。通常、２つの電極は、「信号電極」（例えばＥＥＧが測定される場合はＥＥＧ電極）と、「基準電極」（ＲＥＦ）と呼ばれる。しかし、どちらの電極タイプも同一デザインを有し、区別をしないで使用される。
【００２３】
好適な実施形態では、当該システムは更に、（ｉ）少なくとも１つの差動電極、又は、（ｉｉ）少なくとも一対の差動電極用の増幅手段を含む。少なくとも１つの差動電極用の増幅手段は、好適には、電圧フォロワであり、単一利得増幅器又はバッファ増幅器とも呼ばれる。このような増幅器は、第１の回路からの電圧を伝達し、高い出力インピーダンスレベルを有するので、第２の回路が第１の回路に受容不可能に負荷を与えてその所望動作を妨げないようにする。ローカル増幅器又は第１段増幅器とも呼ばれる当該増幅器は、信号を保護し、差動電極によって生成された信号をデータ記録ユニットに送信する際のノイズを除去する働きをする。このような増幅手段と組み合わされた差動電極は、「アクティブ電極」とも呼ばれる。
【００２４】
少なくとも一対の差動電極用の増幅手段は、好適には、差動増幅器である。本明細書において使用されるように、「差動増幅器」との用語は、２つの入力間の差を定数係数で乗算する電子増幅器のタイプに関連する。このような差動増幅器は、好適には、少なくとも２つの差動電極によって記録された生体電気信号を検出するように使用される。本実施形態では、各電極は、差動増幅器の１つの入力部に直接接続される（一対の電極毎に１つの増幅器）。共通システム基準電極が、各差動増幅器のもう１つの入力部に接続される。
【００２５】
上記直接接続の代替案として、電極は、差動増幅器に間接的に接続されてもよい。これは、信号がまず上述したバッファ増幅器を通り、次に、（ｉ）差動増幅器に供給される（差動増幅器がオンサイトに配置されていない場合、即ち、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス内に配置されている場合に理にかなっている）か、又は、（ｉｉ）データ記憶デバイスに記録され、オフライン解析のために、後で差動増幅器に供給されることを意味する。
【００２６】
差動増幅器は、ＥＥＧ電極と基準との間の電圧差を増幅する（通常、１，０００〜１００，０００倍、即ち、電圧利得の６０〜１００ｄＢ）。アナログＥＥＧでは、次に、信号はフィルタリングされて、ＥＥＧ信号は、アナログ表示手段（例えばオシロスコープ又はペンライタ）に出力される。しかし、多くのＥＥＧシステムは、デジタルであり、増幅された信号は、アンチエイリアスフィルタを通された後、Ａ／Ｄコンバータを介してデジタル化される。臨床頭皮ＥＥＧでは、Ａ／Ｄサンプリングは、通常、２５６〜５１２Ｈｚで行われるが、一部の研究用途では、最大で２０ｋＨｚのサンプリングレートが使用される。
【００２７】
別の好適な実施形態では、少なくとも１つのセンサ素子が更に、温度センサ、圧力センサ、光センサ、容量センサ、マイクロホン、及び／又は加速度計からなる群から選択される少なくとも１つの追加のセンサを含む。このコンテキストでは、本明細書で使用されるように、「センサ素子」との用語は、上述したように、１つの電極及び／又は１つ以上のセンサを含むデバイスを指すと理解することが重要である。したがって、本明細書では、「センサ素子」との用語は、「センサ」と同じ意味ではない。好適な実施形態では、各差動電極は、所与のセンサ素子におけるこのようなセンサと組み合わされてもよい。
【００２８】
電極に与えられた圧力を測定するために圧力センサが使用される。高い圧力は、各差動電極の皮膚への優れた接触を示すものと理解される。この情報は、評価される電極信号を選択する際にも考慮される。当該圧力センサは、例えばピエゾ素子を含む。
【００２９】
例えば一般的な健康モニタリングへの貢献として、被験者の体温を測定するために温度センサが使用される。別の好適な実施形態では、温度センサは、上述した圧力センサと同様に、各差動電極の接触検出に使用されてもよい。
【００３０】
光センサも様々な目的を有する。例えば光センサは、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス上に載っている被検体の位置検出、又は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイスの動作検出のために使用される。このような光センサは、好適には、赤外線（ＩＲ）検出器である。人間の目にはＩＲ光は見えないので、被検体を困惑させることなく、検出器に適切な照明を提供するためにＩＲバックグラウンド照明が使用される。
【００３１】
容量センサは、アクティブノイズ消去に使用される。
【００３２】
マイクロホンも同様に様々な目的に使用される。１つの可能な使用法としては、いびきの検出がある。いびきは、睡眠の品質に深刻に影響を及ぼす状態だからである。
【００３３】
スイッチは、好適には、感圧スイッチとして具現化される。所与のセンサ領域の表面が被検体の頭部の一部によって完全に覆われる場合、差動電極と被検体の皮膚との優れたガルバニック接触が想定される。したがって、当該感圧スイッチがアクティブにされ、各電極によって生成された信号は、解析のために検討される及び／又は記録される。所与のセンサ領域が、被検体の頭部に接触していない場合、感圧スイッチは非アクティブにされる。即ち、各差動電極は考慮されなくなる。所与のセンサ領域と被検体の頭部との間に僅かな、即ち、不良接触しかない場合、感圧スイッチは、高いインピーダンスを有する接触を生成する。このような信号は、解析の前にオペレータによって調べられる。当該スイッチは、好適には、バネ荷重接点スイッチ、又は、リレー回路若しくはトランジスタ回路に接続された圧力センサ（例えばピエゾセンサ）である。
【００３４】
加速度計は、最近になって、携帯電話機等の多くの消費者デバイスに導入されるようになってきた。加速度計は、心拍によってもたらされた人体の動きが加速度計によって記録される方法（いわゆるバリストカルジオグラム、即ち、ＢＣＧ）であるバリストカルジオグラフィに使用される。更に、加速度計は、呼吸の測定にも使用される。
【００３５】
更に別の好適な実施形態では、上述の少なくとも１つの差動電極及び／又は少なくとも１つのセンサが、導電面を有する弾性パッド内に配置される。導電面は、好適には、例えばメッシュ、織物、又はフリースの形態で提供される金属線である金属材料を含む。当該金属材料は、好適には、銀、塩化銀、金、白銀、タングステン、又はそれらの合金からなる群から選択される。或いは、当該導電面は、固有導電性ポリマー（ＩＣＰ）を含む。パッドは、電極と被検体の皮膚とを確実に良好に接触させるために、発泡体又は弾性材料によって支持される。
【００３６】
別の好適な実施形態では、上記送信手段は、ワイヤレス送信手段である。このようなワイヤレス送信手段は、例えばブルートゥース（登録商標）規格又はＷｉＦｉ規格に従う無線周波数通信として、又は、ＩｒＤａ規格に従う若しくはテレビジョンリモートコントローラ若しくは同様のデバイス内に一般的に実装される赤外線通信として実現される。他のワイヤレス送信規格を使用してもよい。
【００３７】
更に、少なくとも１つの接地電極も、ヘッド又はフェイス支持デバイスとして機能可能なデバイス上に配置されることが好適である。或いは、又は、これに加えて、このような実施形態において、少なくとも１つの接地電極は、例えばリストバンド、ヘッドバンド、若しくはボディ電極の形態で他の場所に配置されも、又は、被検体がその上で休むベッド用品上若しくは被験者がその下で休む毛布上に配置されてもよい。
【００３８】
本明細書において使用されるように、「ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス」との用語は、マットレスのように基本的に平坦なデバイス、又は、３次元デバイスに関する。好適には、当該デバイスは、枕、半球体、若しくはクッション、又はそのような枕、半球体、若しくはクッションのカバーの形状若しくは形態をとる。当該実施形態では、デバイスは、優しく、被験者に、皮膚と電極との良好なガルバニック接触を保証する所定の位置を取らせるようにする。好適には、このような枕又はクッションは、当該効果を達成するように解剖学的に成形されている。好適には、このような枕若しくはクッション、又は、そのような枕若しくはクッションのカバーは洗濯可能である。このような実施形態では、アクティブ並びにパッシブセンサ及び電極部品は防水加工される。
【００３９】
別の好適な実施形態では、電極は、少なくとも２つの差動電極と１つの接地電極とをそれぞれ含む固定グループに機能的に配置される。本実施形態では、少なくとも２つの差動電極と１つの接地電極との機能的相関関係は固定されている。即ち、各差動電極及び１つの接地電極からの信号が増幅され、結果として生じる信号は、次に、所与のデータ記憶デバイスの１つのチャネル上に記録される。これは、各電極及び増幅器の固定された配線スキームを必要とする。このような機能的相関関係は、固定の空間的配置と一致し、固定の空間的配置では、各グループの電極を含む各センサ素子が例えば垂直列又は水平行に配置される。しかし、別の好適な実施形態では、各グループの各センサ素子の分布はランダムであってよい。好適には、電極のグループは、２つの差動電極と１つの接地電極とからなるトリプレットである。本実施形態では、差動増幅は、オンサイトで、即ち、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイス内で行われる。このような実施形態では、差動増幅器は、各電極グループについて、例えば各トリプレットについて、上記平坦なデバイス内に組み込まれる。更に、本実施形態では、差動増幅は、好適にはリアルタイムで行われる。或いは、差動増幅は、オフサイトで、例えばデータ記録ユニット内で行われる。この場合、差動電極によって生成された信号は、電圧フォロワ（単一利得）バッファ増幅器に供給されて、当該信号をデータ記録ユニットに送信する際にノイズを除去することが好適である。記録後、データセットが解析され、更なる解析のために、最良の信号品質（Ｓ／Ｎ比、睡眠に関連する信号パターンの出現）をもたらす記録が選択可能である。本実施形態は、差動増幅器によって生成されたすべての信号（例えば様々な電極グループによって生成されたすべての信号）が記録されることを必要とする。信号解析及び最良の電極の組み合わせの選択はオフラインで行われる。大抵の場合、マルチチャネルデータロギング／記録デバイスが必要とされ、これは翻って比較的高いデータ記憶需要量となり、マルチプレクサ又は複数のＡ／Ｄコンバータが必要となる。しかし、本実施形態は、すべての電極によって生成された生データが記録され、いつでも再解析されること保証する。更に、本実施形態は、比較的単純な配線スキームを提供し、また、一部の配線が正常に機能しなくなる場合の冗長性を提供する。
【００４０】
更に別の好適な実施形態では、システムは、複数の差動電極から少なくとも２つの差動電極をリアルタイムで選択する手段を提供する。このアプローチでは、少なくとも２つの差動電極は、ヘッド又はフェイス支持手段として機能可能なデバイスにおけるそれらの位置に関係なく、それらが提供する信号品質に応じて選択される。
【００４１】
差動電極によって提供される信号品質に影響を及ぼす要因は次のとおりである。
・皮膚へのガルバニック接触の品質。不良接触は、特に高インピーダンスをもたらし、したがって、５０／６０Ｈｚノイズにつながる。
・体毛、皮膚に付いた化粧品、厚い角質層等の皮膚アーチファクト、又は増進された不感発汗等の攪乱要因の有無。
・ＥＭＧ（筋電図）又はＥＯＧ（眼電図）のような睡眠に関連する生体電気信号を妨げる生体電気信号の有無。
【００４２】
各差動電極によって提供される信号品質をより良好に予測するために、差動電極と組み合わされた温度センサ及び／又は圧力センサからの信号も評価される。このような実施形態では、圧力センサにかかる高い圧力は、各差動電極の皮膚への優れた接触を示すものと理解される。同様に、所与の温度も、各差動電極の皮膚への優れた接触を示すものと理解される。別の実施形態では、各差動電極、又は、少なくとも２つの電極によって提供される差動増幅信号のランダムな組み合わせの信号品質は、最良の電極の組み合わせを選択するために、視覚制御によって、又は、対応する自動アルゴリズムを使用することによって確認される。
【００４３】
別の実施形態では、各差動電極、又は、少なくとも２つの電極によって提供される差動増幅信号のランダムな組み合わせの信号品質は、最良の電極の組み合わせを選択するために、対応する自動アルゴリズムを用いて確認される。本実施形態は、電極が、少なくとも２つの差動電極及び１つの接地電極をそれぞれ含む固定グループに機能的に配置される実施形態よりも高い適応性を提供する。差動電極の最良な組み合わせが綿密に選択されることによって、信号品質が全体的に向上される。
【００４４】
更に、本実施形態の技術的要件は、幾つかのチャネルのみを記録すればよいので、あまり厳しくない。したがって、本実施形態が必要とするＡ／Ｄコンバータ及びデータ記憶装置は少ない。更に、例えばシステム故障又は皮膚接触の消失によって１つの電極の信号品質が急に低下しても、新しい電極がリアルタイムで選択されるので、システムはより適応性がある。最適な接地電極の選択にも同様のアプローチを適用できる。接地電極によって提供される信号品質に影響を及ぼす要因は次のとおりである。
・皮膚へのガルバニック接触の品質。
・５０／６０Ｈｚのノイズを生成するデバイスまでの距離。
【００４５】
上述した少なくとも１つの接地電極もグリッド内、及び／又は、他の場所に、例えばリストバンド、ヘッドバンド若しくはボディ電極の形態で位置付けられるか、又は、毛布若しくはベッド用品の中に配置されてよい。
【００４６】
別の好適な実施形態では、システムは更に、室内暖房、空調、室内照明、電気毛布若しくは電気枕、マッサージデバイス、目覚まし時計、アラームデバイス、及び／又はオーディオデバイスからなる群から選択される少なくとも１つの周辺デバイス用の少なくとも１つのスイッチ又は制御手段を含む。このような実施形態は、消費者デバイスに対し特に利点がある。被験者の快適さを向上させる又は被験者の睡眠品質に影響を及ぼすために、実際の睡眠状態に応じて、様々な周辺デバイスがオン若しくはオフに切り替えられる、又は、制御される。目覚まし時計に関しては、システムは、苛立ちを回避するために、所望の起床時間に可能な限り近い、浅い睡眠段階において被験者が起こされることを保証するように目覚まし時計を制御する。アラームデバイスに関しては、当該デバイスは、緊急事態の場合に、第三者、例えば救急サービス又はデバイスを装着している被験者の親戚にアラーム信号を送信するように使用される。
【００４７】
更に別の好適な実施形態では、システムは更に、少なくとも１つの睡眠段階解析デバイス又は睡眠指導デバイスを含む。本明細書に説明される睡眠段階解析デバイスは、例えばＥＥＧデータ及び／又はＲＨＡデータ（＝呼吸、心臓、及び活動量測定検査データ）である生物物理学的データに基づき、被験者の睡眠を解析して分類するデバイスである。１つの好適な分類方法は、様々な睡眠段階を、先に説明した用語体系によるＲＥＭ睡眠、即ち、第１〜４段階睡眠のうちの少なくとも１つに割り当てる方法である。本明細書に説明されるように、睡眠指導デバイスは、次のオプションのうちの少なくとも１つを実行可能なデバイスである。
・個人用睡眠のグラフの視覚化。
・睡眠品質に対するスコア値の視覚化。
・最適な睡眠と実際の睡眠との違いの視覚化。
・睡眠に悪影響を及ぼしている要因に関する情報の提供。
【００４８】
これらの目的を実現するために、システムは、
・グラフィカルユーザインターフェース、
・タッチスクリーン、
・オーディオ入出力部、及び、
・ウェブベースの解析プラットフォーム、
からなる群から選択される少なくとも１つのアイテムを含む。
【００４９】
本発明は更に、睡眠段階アノテーション方法を提供する。この方法では、上述の請求項の何れかに記載される方法が使用される。更に、本発明は、
・消費者ベースの睡眠アノテーション、睡眠指導、並びに／若しくは睡眠支援、
・臨床又は臨床前の患者モニタリング、
・臨床後の患者モニタリング、
・集中患者治療、及び／又は、
・昏睡状態のモニタリング、
における本発明によるシステム又は方法の使用を提供する。
【００５０】
本発明によるシステムは、一般開業医を必要とすることなく訓練を受けた人によって操作可能な自立型デバイスを提供するので、上述した使用又は適用に非常に有益である。したがって、デバイスは、例えば臨床段階後、家に移されたため又は昏睡状態にあるため、睡眠段階アノテーションを必要とする患者の安全性を高める。
【００５１】
実験の説明
６名の健康なボランティア志願者が以下に説明される調査に参加した。ボランティア志願者には調査の目的が伝えられ、同意書に署名してもらった。適性審査段階では、自覚している睡眠に関する訴えがないことと、規則正しい睡眠／覚醒パターンとに基づいて参加者を選別した。適性審査は、２つのアンケート、即ち、睡眠障害アンケート（ＳＤＱ：Sleep Disorders Questionnaire）［２］とピッツバーグ睡眠品質指標（ＰＳＱＩ：Pittsburgh Sleep Quality Index）［３］とに基づいて行った。選択された参加者は、全員、ＰＳＱＩの正常範囲内のスコアを得た。更に、ＳＤＱ［２］の発作性睡眠、無呼吸、脚不穏症、及び精神医学のサブスケールでカットオフスコアより高いスコアを得た参加者はいなかった。参加者は、２１時に睡眠研究所に入り、睡眠ポリグラフの準備が整えられた。２３時頃に消灯した。７時頃に目覚まし信号が与えられた。睡眠記録及び睡眠ポリグラフによる睡眠記録の解析は、デジタルレコーダ（Vitaport-3、TEMEC Instruments B.V.、ケルクラーデ、オランダ）を用いてすべての睡眠エピソードの間、取得され、Sleep BraiNetシステム（Jordan NeuroScience、サンバーナーディノ、カリフォルニア州）を用いて取得されたＥＥＧ記録（Ｆ３／Ａ２、Ｆ４／Ａ１、Ｃ３／Ａ２、Ｃ４／Ａ１、Ｏ１／Ａ２、Ｏ２／Ａ１）、眼電図（ＥＯＧ）、心電図（ＥＣＧ）、及びあごの筋電図（ＥＭＧ）を含んだ。呼吸努力は、胸部及び腹部のベルトを用いて測定された。信号は、２５６Ｈｚのサンプリング周波数を用いてデジタル記録された。Siestaグループ（ソールズベリー、米国）からの査定人が、規格基準［４］に従い３０秒のエポックで睡眠段階を採点した。
【００５２】
方法
特徴抽出
以下の２つのサブセクションにおいて、ＲＨＡ及びＥＥＧアプローチの両方のデータ前処理及び特徴抽出について説明する。１）ＲＨＡ特徴：生の呼吸信号が、まず、低域通過フィルタを通され（カットオフ周波数：０．５Ｈｚ）、次に、個々の呼吸について解析される。局所的最小値／最大値フィルタに基づいて、局所的最小値及び最大値が検出される。正しい順序で見出される場合、最小値及び最大値は単一の呼吸を特徴付ける。１つの信号における特定された呼吸振幅の分布に基づいて、小さすぎる又は大きすぎる呼吸（外れ値）は除去される。この前処理後、ＲＳＰ信号は、呼吸のシーケンスによって特徴付けられる。同様に、ＥＣＧ信号も低域通過フィルタを通され（カットオフ周波数：５Ｈｚ）、トレンド除去（de-trended）され、パターンマッチングを使用して個々の心拍が検出される。ここでも外れ値除去が適用され、結果として生じる信号は、その逆数を取り６０で乗算することによって、（瞬間）心拍数（単位：ｂｐｍ）に変換された拍動間の間隔（ＩＢＩ）のシーケンスである。アクチグラフィ信号は、低域通過され、単位間隔で更に正規化される。一般に、睡眠は、重なり合わない３０秒間の長い間隔（エポック）で採点される。したがって、呼吸、心臓、及びアクチグラフィ信号の特徴は、エポック毎に計算される。
【００５３】
ＥＥＧアプローチにおける特徴
ＥＥＧアプローチにおける特徴抽出に使用される生の信号が、以下の３つの標準化位置、即ち、参加者の（１）左目上（「ＥＯＧＬ」）、（２）左耳後ろに配置された電極、及び（３）首の接地電極によって記録された。信号抽出のためのこのセットアップを所与として、ＥＯＧＬチャネルの信号からＡ１チャネルにおいて記録された信号を単に減算するだけで済んだ。更に、各エポックのパワースペクトル密度を推定するために、ウェルチ（Welch）の方法［５］が適用された。
【００５４】
図２は、ウェルチの方法の結果を示し、色は、特定の周波数におけるパワーを表す（上図）。ウェルチのパワー図（特徴）と基準スコア（ラベル）との関係の解釈を容易にするために、図２の下図は、対応するヒプノグラムを示し、中間図は、パワー図を示すが、特に熟睡（「徐波睡眠」、ＳＷＳ）に対応する低周波数のパワー図を示す。ＳＷＳ図におけるパワーのピークは、ヒプノグラムのｎ３睡眠段階に対応することを認識することが重要である。ＥＥＧアプローチの機械学習部分のために、入力／出力対は、次のように構築された。即ち、各長いエポックにつき、睡眠段階ラベルに関連付けられたパワースペクトルベクトルが計算された。これにより、一人の被験者につき約８００の入力−出力対（７時間の睡眠に相当）がもたらされた。各睡眠段階に対応する特徴ベクトルの２次元視覚化は、［６］に報告されているｔ分布確率的隣接埋め込み（「ｔ−ＳＮＥ」：t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）技術を使用して取得可能である。図３は、そのような視覚化を示す。各点がパワースペクトルを表す。点のグレイ値は、睡眠採点者による点のラベル付け及び点の空間的グループ分けが、それらの特徴ベクトルにおける類似性をどのように反映するかを示す。理想的には、図３は、５つの十分に離れた点のグループ（睡眠段階毎に１つのグループ）を示し、各グループが単色の点を含むべきである。これは、抽出された特徴ベクトルが、特定の睡眠段階を一意に表す成分を含み、これらの成分が、各特定の睡眠段階毎に非常に異なるということを意味する。しかし、実際には、部分的には特徴抽出に使用される信号にあるノイズによって、部分的には特徴抽出の手順の不完全さによって、更には当然ながらグランドトゥルースが決定される段階（ここでは睡眠段階ラベル付け）における誤差によって、このような状況はない。このようなアーチファクトは、例えば図面の右下角に幾つかの青色点（熟睡）が、多数の黄色点（覚醒）の中に位置付けられていることから見て取れるであろう。睡眠段階を表す点のクラスタは依然として十分に離れているので、この特定の視覚化（即ち、次元削減）はほぼ理想的であると考える。
【００５５】
ＲＳＬＶＱアルゴリズム
ロバスト・ソフト・ラーニング量子化（ＲＳＬＶＱ：Robust Soft Learning Vector Quantization）は、もともとはコホネン（Kohonen）［７］によって開発された多くのＬＶＱ変形のうちの１つである。この機械学習アルゴリズムのファミリーは、多くの分野において分類問題に適用されてきており［８］、その透過性及び計算効率によって特徴付けられる。ＬＶＱは、プロトタイプベースのマルチクラス分類の方法であり、各クラスが１つ以上のプロトタイプによって表される。プロトタイプは、付随のクラスラベルを用いてＮ次元特徴空間における１点として定義され、訓練データの連続ハンドリングによって訓練される。訓練サンプルが提示されるたびに、正解ラベルを有する最も近いプロトタイプ及び不正解ラベルを有する最も近いプロトタイプが、それぞれ、訓練サンプルに向けて引かれるか又は訓練サンプルから離れるように押される。訓練が進むと、プロトタイプはクラスをより一層良く表すようになる。見知らぬデータに適用される場合、分類は、ラベルを最も近いプロトタイプに戻すことによって行われる。次に限定されないが、通常は、ユークリッド距離が距離メトリックとして使用される。最近の調査［９］では、被制御環境における幾つかのＬＶＱ変形の性能が解析された。（相対的）ロバスト性及び収束特性（即ち、過学習に対する無感覚）が、［１０］に提案されるように、ＲＳＬＶＱを選択する動機付けとなった。ＬＶＱのこの「ソフト」バージョンでは、各訓練ステップにおけるプロトタイプの移動の大きさは、訓練サンプルからのそれらの距離に関連する。この方法では、プロトタイプの周りのデータサンプルの分布について仮定を立てるが、（各プロトタイプについて）等しい分散を有するガウス分布であるように選択した。したがって、単一のクラスからのデータの総分布は、ガウス分布の混合体であると考えられる。
【００５６】
性能測定
両方の実験の結果は、より詳細な比較を可能とするために同形式で提示された。表２は、分類器の出力を表すために使用される一致度行列（agreement matrix）の一例を示す。
【表２】
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【００５７】
表２は、限られたＥＥＧ特徴を使用して第２のデータセットから取得された睡眠段階の分類の結果の全体を含む。基本的に、この一致度行列は、（分類タスクアセスメントにおいて）広く知られている３つの比較エンティティ、即ち、（１）混同行列、（２）一致度の割合、及び（３）コーヘン（Cohen）のカッパ一致度係数（Kappa agreement coefficient）を含む。混同行列は、どのクラスがしばしばどの他のクラスに間違われるかについて、分類器の性能の詳細なアセスメントのために使用される。更に、これらの比較エンティティは、クラスの事前確率だけに基づいてベースライン性能を計算することを可能にする。このために、５行目の数を取り（実際のラベル発生の合計）、最も大きい数を総和で除算する。表２の場合、１９８９／６２９２＝３１．６１％となる。
【００５８】
全体性能のアセスメントに主に関心があったため、交差検証スキームの各サイクルのセクションＩＶでは、２つの値、即ち、（１）一致度の割合、及び、（２）コーヘンのカッパ係数だけを用いて結果を提示する。
【００５９】
交差検証スキーム
分類器の一般化能力を決定するために、リーブ・ワン・パーソン・アウト（leave-one-person-out）交差検証を採用した。この手順では、ｎ（ｎは参加者の数に等しい）回の訓練及び検証が行われ、毎回、単一の参加者からのすべてのサンプルが検証に使用され、他のｎ−１人の参加者のサンプルは訓練に使用される。終了時には、すべてのサンプルが厳密に１回ずつ検証に使用されたことになり、結果としての分類性能は、製品が収集されたデータセットで予め訓練されて見知らぬユーザ（消費者）によって使用された状況に非常に似る。この検証方法は、最も厳密であるが、こちらも事前に参加者特有の情報を持っていない人間の評価者との比較において（例えばｋ−分割交差検証に比べて）最も公正である。
【００６０】
結果及び考察
本セクションでは、２つの睡眠モニタリングアプローチ、即ち、ＥＥＧ及びＲＨＡに従って得られた結果を提示する。第１のサブセクションは、ＥＥＧ結果について報告し、第２のサブセクションは、ＲＨＡアプローチに従って得られた結果について報告する。両方のサブセクションは、１回の交差検証の実行毎の一致度の割合及びコーヘンのカッパ係数を表す表と、分類器の性能の詳細なアセスメント、したがって、分類タスクを所与として抽出された特徴の品質のアセスメントを可能にする全体の一致度行列とを含む。表３は、交差検証スキームの１回の実行毎のコーヘンのカッパ係数及び一致度の割合の数値を示す。最後の列は平均値を含む。
【表３】
2014517748.tif 000005
【００６１】
表４は、クラス毎の混同行列（太字）、一致度の割合、コーヘンのカッパ係数、陽性予測値（ＰＰＶ）、及び分類器の感度を含む全体の一致度行列を示す。
【表４】
2014517748.tif 000006
【００６２】
表４は、全体の性能が、１９８９／６２９２＝３１．６１％であるランダムな推測よりもしっかりと上であることを示す。更に、最大の混同数は、浅い睡眠として（誤って）認識される実際の覚醒エポックに対してであることが見て取れる。実際には、分類器は、エポックの総数の半分を浅い睡眠として分類する（即ち、３１７３／６２９２＝５０．４３％）ので、浅い睡眠に誤って偏っており、結果として、そのクラスについての低感度（５２．６６％）をもたらす。
【００６３】
図４は、分類の数値表現に加えて、入力データ（処理済みＥＥＧスペクトル）（図４Ｂ）と、ターゲットヒプノグラム（上部）及び推定ヒプノグラム（下部）（図４Ｃ）との両方を示す。
【００６４】
図４の上図は、行った追加の実験の入力として機能した差動電極Ｃ４及びＡ１（図６を参照）によって生成された信号の記録のパワースペクトルを示す。実験の本質は、フルＥＥＧ信号をＣ４−Ａ１信号と置き換えることにあった。Ｃ４電極は、脳の近くに取付けられ、したがってより強い信号を有するという事実を踏まえて、分類性能の増加が観察できることを推測した。しかし、この実験によって、反対の効果があることが分かった。より良好な信号対ノイズ比にも関わらず、分類器の性能が著しく低下したことを検知した。これにより、ＥＥＧチャネルが睡眠段階推定により適していることを推測できた。
【００６５】
表５は、Ｃ４−Ａ１チャネルの記録についての全体の性能行列を示す。表５から、表３と比較した場合に、コーヘンのカッパ統計値が０．０６６２下がり、一致度の割合も６．５５％下がったことが明らかである。
【表５】
2014517748.tif 000007
【００６６】
Ｂ．ヒプノグラム推定のためのＲＨＡ、即ち、呼吸、心臓、及びアクチグラフィ信号について、表６は、交差検証スキームの１回の実行毎のコーヘンのカッパ係数及び一致度の割合の数値を示す。最後の列は平均値を含む。
【表６】
2014517748.tif 000008
【００６７】
表７は、クラス毎の混同行列（太字）、一致度の割合、コーヘンのカッパ係数、陽性予測値（ＰＰＶ）、及び分類器の感度を含む全体の一致度行列を示す。
【表７】
2014517748.tif 000009
【００６８】
表７は、ＲＨＡ及びＥＥＧアプローチによって実現された一致度の数値に沿って先に提示された一致度の数値を示す。これらの数値から、ＥＥＧアプローチが、ＲＨＡアプローチに比べて、一致度の割合及びコーヘンのカッパ係数の両方の数値において、ＲＨＡアプローチより優れていることが明らかである。ＲＨＡアプローチの数値は、呼吸、心臓、及びアクチグラフィ特徴に基づいた場合に、分類器の非常に低い性能を示す。全体の性能は、１７１５＝５２２１＝３２：８５％であるランダムな推測に非常に近いことが見てとれる。ここでも、分類器は、エポックの総数のほとんどを浅い睡眠として分類する（即ち、３１００＝５２２１＝５９．３８％）ので、浅い睡眠に誤って偏っており、結果としてクラスＶについて非常に低い感度（２４：５５％）をもたらす。
【表８】
2014517748.tif 000010
【００６９】
結論
得られた実験結果に基づき、次のとおりに結論付けられる。（１）専門家によって推定された睡眠ポリグラフ（「ＰＳＧ」）に基づく睡眠段階と、ＲＨＡアプローチで抽出された特徴との間に個々のレベル（被検体間）に著しい対応性はない。したがって、これらの特徴は、一般に、睡眠段階に関して切り離すことができない。このことは、ＲＨＡだけに基づいてうまく機能する睡眠段階推定システムをデザインすることを困難にする。（２）製品提案の観点から（そのセンサ配置による）、ＥＥＧ特徴の捕捉は、次の欠点によって限定されない。即ち、（ａ）プライバシーの問題（例えばカメラに基づく解決策に比べて）、及び、（ｂ）健康に関する懸念（例えばレーダーに基づく解決策に伴う）。（３）ＲＨＡとは対照的に、ＥＥＧアプローチで抽出された特徴に関して得られた分類結果は、非常に見込みがありそうに見える。特徴空間（図３を参照）の視覚化は、睡眠段階について良好の分離可能性を示す。今回の調査では、６７％の一致度と、０．５２のコーヘンのカッパの性能を示す「単純」な（能力が低く、メモリも少ないエポックに基づいた）分類器のみを使用した。これらの性能の数値は、あまり優れているようには見えないかもしれないが、実際には優れており、理由は次の点にある。（ａ）一般的な専門家対専門家一致度の数値は、平均で、一致度について、８８％、カッパについて、０．６８であり、このことは、グランドトゥルースが明確に定義されていなかったことを示す。したがって、自動睡眠段階分類の（性能に関する）目標は、特定の評価者の完全適合のために最適化することではなく、人間の評価者の大多数のレベルに適合することであるべきである。（ｂ）睡眠段階間の順序及び推移確率を考慮に入れた場合に性能の向上が期待される。将来の研究は次のことに重点を置くことを提案する。（１）ＲＨＡアプローチにおける睡眠段階推定では、（ａ）ＲＨＡアプローチにおいて使用される信号から直接導出可能な有用な睡眠特徴（睡眠段階ではなく）の抽出に重点を置き、また、（ｂ）睡眠段階情報を確実に含む特徴が得られることを期待して特徴（ＲＨＡで説明されるもの以外の）の抽出に関して生理学的信号処理の専門家に相談し、明瞭な睡眠段階特定を可能にすること。（２）ＥＥＧアプローチでは、３点につき努力を集中させるべきである。（ａ）睡眠段階間の順序及び推移確率を利用する、（ｂ）最も適切な分類器の選択、（ｃ）可能な適用分野を更に決定するために（データロガーと組み合わされた乾式電極のピローアレイといった）プロトタイプの開発、及び（ｄ）３０秒のエポックで睡眠段階を評価する標準的な方法に従うのではなく、連続的な「ヒプノグラム」の方向への研究を開始する。
【００７０】
参考文献
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［２］A. Douglass、R. Bornstein、G. Ninomurcia、S. Keenan、L. Miles、及びV. Zarcone、「THE SLEEP DISORDERS QUESTIONNAIRE-I - CREATION AND MULTIVARIATE STRUCTURE OF SDQ」、Sleep、第１７巻、第２号、１６０〜１６７頁、１９９４年
［３］D. Buysse、C. Reynolds-III、T. Monk、S. Berman、及びD. Kupfer、「Pittsburgh sleep quality index: A new instrument for psychiatric practice and research」、Psychiatric Research、第２８巻、第２号、１９３〜２１３頁、１９８９年
［４］A. Rechtschaffen及びA. Kales、「A manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep stages of human subjects」、アメリカ国立神経疾患・盲研究所、神経情報ネットワーク、ベセスダ、メリーランド州、１９６８年
［５］P. Welch、「The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms」、IEEE Transactions on Audio Electroacoustics、第ＡＵ−１５巻、７０７３頁、１９６７年
［６］L. van der Maaten及びG. Hinton、「Visualizing data using t-sne」Journal of Machine Learning Research、第９巻、２００８年
［７］T. Kohonen、「Learning vector quantization」The Handbook of Brain Theory and Neural Networks、M. Arbib編、ケンブリッジ、マサチューセッツ州、ＭＩＴプレス社、１９９５年
［８］N. N. R. Centre、「Bibliography on the self-organizing maps (som) and learning vector quantization (lvq)」、２００２年、［オンライン］入手可能：http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/Neural/SOM.LVQ.html
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［１０］S. Seo及びK. Obermayer、「Soft learning vector quantization」Neural Computation、第１５巻、１５８９〜１６０４頁、２００３年
【図１】
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【図３】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【国際調査報告】
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