(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに心拍変動特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記心拍変化値特徴量に基づいてモデルを判定するモデル判定部と、
前記分割した各時間帯ごと、且つ前記モデル判定部が判定した結果のモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析する時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部と、
前記時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部が解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析する時間別睡眠段階遷移頻度解析部と、
前記時間別睡眠段階遷移頻度解析部が解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶部と、
を備えることを特徴とする睡眠モデル作成装置。
【請求項２】
睡眠時加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに睡眠段階別の加速度特徴量を解析する睡眠段階別加速度解析部と、
前記睡眠段階別加速度解析部で解析した睡眠段階別の加速度特徴量を記憶する加速度記憶部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の睡眠モデル作成装置。
【請求項３】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計して心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、
前記心拍変動特徴量の偏差から算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量に基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶部と、
推定対象の被験者から取得する睡眠心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量に基づいてモデルを判定するモデル判定部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量と、前記モデル判定部で判定したモデルと、前記心拍変動記憶部、心拍変化値特徴量記憶部、出現頻度記憶部および遷移頻度記憶部に記憶した各情報とに基づいて、前記被験者の睡眠段階の遷移確率分布を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項４】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計して心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、
前記心拍変動特徴量の偏差から算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量に基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析した遷移頻度情報を記憶した遷移頻度記憶部と、
睡眠時加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに睡眠段階別の加速度特徴量を解析した睡眠段階別の加速度特徴量を記憶する加速度記憶部と、
推定対象の被験者から取得する睡眠心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量に基づいてモデルを判定するモデル判定部と、
前記被験者から取得する加速度から姿勢を判定する姿勢判定部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量と、前記モデル判定部が判定したモデルと、前記被験者から取得する加速度と、上記姿勢判定部で判定した姿勢と、前記心拍変動記憶部、心拍変化値特徴量記憶部、出現頻度記憶部、遷移頻度記憶部および加速度記憶部に記憶した各情報とに基づいて、前記被験者の睡眠段階の遷移確率分布を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項５】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに心拍変動特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析する時間別睡眠段階遷移頻度解析部と、
前記時間別睡眠段階遷移頻度解析部が解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶部と、
を備えることを特徴とする睡眠モデル作成装置。
【請求項６】
睡眠時加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに睡眠段階別の加速度特徴量を解析する睡眠段階別加速度解析部と、
前記睡眠段階別加速度解析部で解析した睡眠段階別の加速度特徴量を記憶する加速度記憶部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項５記載の睡眠モデル作成装置。
【請求項７】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計して心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、
前記心拍変動特徴量の偏差から算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶部と、
推定対象の被験者から取得する睡眠心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいてモデルを判定するモデル判定部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量と、前記モデル判定部で判定したモデルと、前記心拍変動記憶部、心拍変化値特徴量記憶部、出現頻度記憶部および遷移頻度記憶部に記憶した各情報とに基づいて、前記被験者の睡眠段階の遷移確率分布を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項８】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、
前記心拍変動特徴量の偏差から算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶部と、
睡眠時加速度の集合から前記第１の単位時間ごとに睡眠段階別の加速度特徴量を解析した睡眠段階別の加速度特徴量を記憶する加速度記憶部と、
推定対象の被験者から取得する睡眠心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、
前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいてモデルを判定するモデル判定部と、
前記被験者から取得する加速度から姿勢を判定する姿勢判定部と、
前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量と、前記モデル判定部が判定したモデルと、前記被験者から取得する加速度と、上記姿勢判定部で判定した姿勢と、前記心拍変動記憶部、心拍変化値特徴量記憶部、出現頻度記憶部、遷移頻度記憶部および加速度記憶部に記憶した各情報とに基づいて、前記被験者の睡眠段階の遷移確率分布を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項９】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を算出する心拍変動特徴量算出過程と、
前記心拍変動特徴量算出過程で算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶過程と、
前記心拍変動特徴量算出過程で算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出過程と、
前記心拍変化値特徴量算出過程で算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶過程と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記心拍変化値特徴量に基づいてモデルを判定するモデル判定過程と、
前記分割した各時間帯ごと、且つ前記モデル判定過程で判定した結果のモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析する時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析過程と、
前記時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析過程で解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶過程と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析する時間別睡眠段階遷移頻度解析過程と、
前記時間別睡眠段階遷移頻度解析過程で解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶過程と、
を有することを特徴とする睡眠モデル作成方法。
【請求項１０】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計して心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶過程と、
前記心拍変動特徴量の偏差から算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶過程と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量に基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶過程と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶過程と、
推定対象の被験者から取得する睡眠心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出過程と、
前記心拍変動特徴量算出過程で算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出過程と、
前記心拍変化値特徴量算出過程で算出した心拍変化値特徴量に基づいてモデルを判定するモデル判定過程と、
前記心拍変化値特徴量算出過程で算出した心拍変化値特徴量と、前記モデル判定過程で判定したモデルと、前記心拍変動記憶過程、心拍変化値特徴量記憶過程、出現頻度記憶過程および遷移頻度記憶過程で記憶した各情報とに基づいて、前記被験者の睡眠段階の遷移確率分布を推定する推定過程と、
を有することを特徴とする睡眠段階推定方法。
【請求項１１】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに心拍変動特徴量を算出する心拍変動特徴量算出過程と、
前記心拍変動特徴量算出過程で算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶過程と、
前記心拍変動特徴量算出過程で算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出過程と、
前記心拍変化値特徴量算出過程で算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶過程と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶過程と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析する時間別睡眠段階遷移頻度解析過程と、
前記時間別睡眠段階遷移頻度解析過程で解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶過程と、
を有することを特徴とする睡眠モデル作成方法。
【請求項１２】
睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計して心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶過程と、
前記心拍変動特徴量の偏差から算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶過程と、
前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごと、且つ前記心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいて判定したモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶過程と、
前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析した遷移頻度情報を記憶する遷移頻度記憶過程と、
推定対象の被験者から取得する睡眠心電図から、前記第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの心拍変動の特徴量を算出する心拍変動特徴量算出過程と、
前記心拍変動特徴量算出過程で算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出過程と、
前記心拍変化値特徴量算出過程で算出した心拍変化値特徴量のクラスタリングに基づいてモデルを判定するモデル判定過程と、
前記心拍変化値特徴量算出過程で算出した心拍変化値特徴量と、前記モデル判定過程で判定したモデルと、前記心拍変動記憶過程、心拍変化値特徴量記憶過程、出現頻度記憶過程および遷移頻度記憶過程で記憶した各情報とに基づいて、前記被験者の睡眠段階の遷移確率分布を推定する推定過程と、
を有することを特徴とする睡眠段階推定方法。
【請求項１３】
請求項１乃至８いずれか記載の装置が備える各部が行なう処理を、前記装置が備えるコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人の睡眠段階を推定するための睡眠モデル作成装置、睡眠段階推定装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠段階とは、眠りの深さを表す指標であり、国際的基準では２〜６段階で定義されている。睡眠段階を時系列的に表した睡眠経過図は、医療やヘルスケアの分野において睡眠の状態を把握する上で、重要な情報である。睡眠段階は、ポリグラフ検査にて得られる脳波データまたは筋電データを利用して、専門の技師が視察判定ルールであるＲ＆Ｋ法に基づいて時間区間（約３０秒）ごとに判定される。しかし、このポリグラフ検査は、ユーザにとって身体的負荷が大きいため、近年では身体的負荷の少ない計測装置で取得可能な心拍データを用いた睡眠段階推定技術に関する研究が盛んに行われている。
【０００３】
心拍データを用いた従来の睡眠段階推定手法は、例えば心拍データから睡眠段階に関連する特徴量を複数生成し、機械学習（サポートベクターマシーンやランダムフォレスト等）を利用して推定するものとなっている（例えば非特許文献１を参照）。
【０００４】
加えて、就床からの経過時間に依存して睡眠段階の分布と遷移確率が変化する性質を考慮して、睡眠段階の推定精度を向上するようにした技術が提案されている（例えば非特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Xiao,M et al., “Sleep stages classification based on heart rate variability and random forest” Biomedical Signal Processing and Control, p624−633, (2013).
【非特許文献２】「心拍変動を用いた時間依存睡眠段階遷移モデル」DEIM Forum 2015 G6−5, http://db-event.jpn.org/deim2015/paper/24.pdf(２０１５年１０月２２日確認).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、心拍に反映される自律神経活動は、睡眠時の脳活動以外の影響、例えば血圧調整や体温調整、身体の動きや呼吸等の影響も受けて変化する。このため、前記非特許文献１に記載された技術では、脳活動から得られる睡眠段階に対して心拍から完全に一致して推定することは困難である。
【０００７】
また前記非特許文献２に記載された技術では、睡眠の中間部におけるレム睡眠状態と覚醒状態時の推定精度が低いという不具合があった。その理由の１つとして、前記非特許文献２に記載された技術では、就床からの経過時間に依存して睡眠段階の分布と遷移確率が変化する性質を考慮している。
【０００８】
しかしながら、図１９（Ａ）に被験者１の睡眠パターン、図１９（Ｂ）に被験者２の睡眠パターンを示すように、同じ時間帯Ｃ１であっても、人によって睡眠段階の分布が大きく異なる場合があるように、睡眠の中間部におけるレム睡眠状態と覚醒状態時の推定精度を低下させる要因となる。
【０００９】
この発明は前記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、睡眠段階をより正確に推定できるようにした睡眠モデル作成装置、睡眠段階推定装置、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記目的を達成するためにこの発明の一態様は、睡眠心電図の集合から第１の単位時間ごとに心拍変動特徴量を算出する心拍変動特徴量算出部と、前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量を睡眠段階別に集計した心拍変動情報を記憶する心拍変動記憶部と、前記心拍変動特徴量算出部が算出した心拍変動特徴量の偏差から心拍変化値特徴量を算出する心拍変化値特徴量算出部と、前記心拍変化値特徴量算出部が算出した心拍変化値特徴量を睡眠段階遷移別に集計した心拍変化値特徴量情報を記憶する心拍変化値特徴量記憶部と、前記睡眠心電図の時間軸を前記第１の単位時間より長い第２の単位時間で分割した各時間帯ごとに、前記心拍変化値特徴量に基づいてモデルを判定するモデル判定部と、前記分割した各時間帯ごと、且つ前記モデル判定部が判定した結果のモデルごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の出現頻度を解析する時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部と、前記時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部が解析した時間・モデル別の出現頻度情報を記憶する出現頻度記憶部と、前記分割した各時間帯ごとに、前記第１の単位時間ごとの睡眠段階の遷移の頻度を解析する時間別睡眠段階遷移頻度解析部と、前記時間別睡眠段階遷移頻度解析部が解析した遷移頻度情報を記憶した遷移頻度記憶部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、睡眠段階をより正確に推定できるようにした睡眠モデル作成装置、睡眠段階推定装置、方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】就床からの経過時間と心拍偏差、睡眠段階の変化を例示する図。
【図２】睡眠段階の出現頻度の一例を時間帯別に示した図。
【図３】睡眠段階遷移パターンの出現確率の一例を示す図。
【図４】第１の実施形態に係る睡眠段階推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図５】同実施形態に係る心拍変化値特徴量テーブルの内容を例示する図。
【図６】同実施形態に係る出現頻度テーブルの内容を例示する図。
【図７】同実施形態に係る心拍変動テーブルの内容を例示する図。
【図８】同実施形態に係る遷移頻度テーブルの内容を例示する図。
【図９】同実施形態に係る加速度テーブルの内容を例示する図。
【図１０】同実施形態に係る第１の学習フェーズにおける睡眠段階推定装置での処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１１】同実施形態に係る時系列心拍データの観測手法と睡眠段階推定値の出力手法の一例を示す図。
【図１２】同実施形態に係るローレンツプロットの一例を示す図。
【図１３】同実施形態に係る心拍変動特徴量の種類を一覧表示した図。
【図１４】同実施形態に係る第２の学習フェーズにおける睡眠段階推定装置での処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１５】同実施形態に係る時間別モデルの判定処理の内容を示す図。
【図１６】同実施形態に係る時間別モデルの判定処理の内容を示すフローチャート。
【図１７】同実施形態に係る時間別モデルの判定処理の内容を示すフローチャート。
【図１８】同実施形態に係る推定フェーズにおける処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１９】被験者により異なる、就床からの経過時間と睡眠段階の分布を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
（原理）  
この発明は、入眠後の経過時間に従い睡眠段階の出現頻度と遷移確率が変化することに着目し、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、より尤もらしい睡眠段階を推定できるようにしたものである。例えば、入眠後の深い眠りから、突然覚醒して再び深い眠りに落ちる可能性は低いが、心拍のみで推定すると０．５２の確率でその状態が推定される場合がある。この発明では、このようなめったに起こらない遷移や推定の自信度が低い場合に対する推定確率を下げることで、推定精度を向上させる。
【００１４】
加えてこの発明では、図１に示すように、睡眠段階の遷移時に心拍が大きく変化する点に着目し、睡眠段階遷移時の心拍変化値特徴量の確率値を考慮することで、さらに推定精度を向上させるものである。図１は、就床からの経過時間と心拍偏差、睡眠段階の変化を例示したもので、図中に点線の丸印で示した如く、睡眠段階の遷移時に心拍が大きく変化していることが分かる。
【００１５】
さらに、前記入眠後の経過時間に従った睡眠段階の出現頻度は、前記図１９で示した如く個人差があるため、心拍変化値特徴量を利用し、あらかじめ時間帯ごとに、睡眠段階の遷移が多いであろうグループと少ないであろうグループに分けて、各グループ内で睡眠段階の出現頻度の確率値を生成・利用することで個人差を吸収し、推定精度を向上させるものである。
【００１６】
図２は、４５名分の睡眠段階データを利用して、３０分ごとの各睡眠段階の出現回数を算出した結果の一例を示している。この例から明らかなように、入眠開始から３０分間におけるＲＥＭ（レム睡眠）の出現回数（図２（ａ））は、図２（ｂ），（ｃ）にそれぞれ示す入眠から１８０分および３６０分経過後の３０分間におけるＲＥＭの出現回数より少なくなる。
【００１７】
また図３は、同じく４５名分の睡眠段階データを利用して、３０分ごとの各睡眠段階の遷移パターンの出現確率を算出した結果の一例を示している。同図に示すように、入眠開始から３０分間におけるＲＥＭからＮＲＥＭ（ノンレム睡眠）への遷移確率（図３（ａ））は、図３（ｂ），（ｃ）にそれぞれ示す入眠から１５０分経過後および３００分経過後の３０分間におけるＲＥＭからＮＲＥＭへの遷移確率よりも高くなることが分かる。
【００１８】
そこでこの発明では、経過時間に応じた睡眠段階の出現頻度と遷移確率を学習フェーズにより睡眠段階の生成モデルに組み込み、推定フェーズにおいて、ユーザの心拍データの特徴量を求め、この心拍データの特徴量と前記睡眠段階の生成モデルに基づいて睡眠段階を推定するようにしている。このようにすることで、心拍が脳活動以外の影響を強く受けた場合でも、睡眠段階をより正確に推定することが可能となる。
【００１９】
加えて、経過時間に応じた睡眠段階の出現頻度の学習フェーズにて、経過時間ごとに心拍変化値特徴量が大きい場合と小さい場合とで組み込む生成モデルを替え、推定フェーズにて、経過時間ごとのユーザの心拍データの変化値から、利用する生成モデルを選択し、睡眠段階を推定する。このようにすることで、睡眠段階の出現頻度の個人差を吸収して精度をより向上することが可能となる。
【００２０】
さらに、睡眠段階の遷移時に心拍が大きく変化する点に着目し、睡眠段階遷移時の心拍変化値特徴量の確率値をモデルに組み込むことで、精度をより向上させることができる。
【００２１】
［第１の実施形態］  
＜構成＞  
図４は、この発明の一実施形態に係る睡眠段階推定装置の機能構成を示すブロック図である。  
本実施形態における睡眠段階推定装置１は、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータからなり、制御ユニット１０と、記憶ユニット２０と、入出力インタフェイスユニット３０を備えている。
【００２２】
このうち入出力インタフェイスユニット３０は、心電計２から出力された心電データと、胸部に装着された３軸加速度計５から出力された加速度データを取り込むと共に、キーボードまたはタッチパネル等の入力部３および液晶デバイス等の表示部４との間でそれぞれ操作データおよび表示データの入出力を行なう。
【００２３】
記憶ユニット２０は、記憶媒体としてＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の書き込みおよび読み出しが可能な不揮発性メモリを用いたもので、本実施形態を実施する上で必要な記憶部として、モデルデータベース２１と、推定データ記憶部２２を備えている。
【００２４】
モデルデータベース２１は、心拍変動テーブル２１１、心拍変化値特徴量テーブル２１２、出現頻度テーブル２１３、遷移頻度テーブル２１４および、加速度テーブル２１５を有する。
【００２５】
心拍変動テーブル２１１は、図７に示すように、睡眠段階別に、心拍特徴ベクトルの識別情報（心拍特徴ベクトルＩＤ）に関連付けて心拍特徴量レベルと出現頻度を格納するために用いられる。
【００２６】
心拍変化値特徴量テーブル２１２は、図５に示すように、睡眠段階遷移パターンごとに、心拍変化を表す心拍変化値特徴ベクトルの識別情報（心拍変化値特徴ベクトルＩＤ）に関連付けて心拍変化値特徴レベルとその出現頻度を格納するために用いられる。
【００２７】
出現頻度テーブル２１３は、図６に示すように、時間帯別に当該時間帯に出現する睡眠段階と出現頻度をモデルごとに格納するために用いられる。
【００２８】
遷移頻度テーブル２１４は、図８に示すように、時間帯別に当該時間帯に発生する睡眠段階遷移パターンとその出現頻度を格納するために用いられる。
【００２９】
加速度テーブル２１５は、図９に示すように、睡眠段階別に、加速度特徴ベクトルの識別情報（加速度特徴ベクトルＩＤ）に関連づけて加速度特徴量レベルと出現頻度を格納するために用いられる。  
推定データ記憶部２２は、睡眠段階の推定結果を表すデータを格納するために用いられる。
【００３０】
制御ユニット１０は、中央処理ユニット（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）とメモリを備えたもので、本実施形態を実施する上で必要な制御処理機能として、心拍変動特徴量算出部１１と、心拍変化値特徴量算出部１２と、時間別モデル判定部１３，１４と、モデル作成部１０Ａと、加速度特徴量算出部１５と、姿勢判定部１６と、上体垂直判定部１７と、睡眠段階確率推定部１８と、推定データ出力制御部１９を有している。
【００３１】
前記モデル作成部１０Ａは、睡眠段階別変動解析部１０Ａ１と、睡眠段階遷移別心拍変化値特徴量解析部１０Ａ２と、時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部１０Ａ３と、時間別睡眠段階遷移頻度解析部１０Ａ４と、睡眠段階別加速度解析部１０Ａ５とから構成される。
【００３２】
なお、これらの制御処理機能はいずれも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを前記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００３３】
心拍変動特徴量算出部１１および心拍変化値特徴量算出部１２は、心電計２から入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込んだ心電図データを基に、心拍変動の特徴量を算出する。
【００３４】
具体的には、心電波形からピーク間隔を表すＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）を検出し、この検出されたＲＲＩをｎ秒ごとに分割して、フレーム長Ｎ［ｓｅｃ］、スライド幅ｎ［ｓｅｃ］で、心拍変動の特徴ベクトルｈt ＝｛ｈt1，ｈt2，…，ｈtk｝、及び、心拍変化の特徴ベクトルdｈt ＝｛dｈt1，dｈt2，…，dｈtk｝を算出する。ここで、ｔは経過時間を示し、ｔ＝｛ｎ，２*ｎ、３*ｎ，…｝のようにｎ秒ずつカウントされる。
【００３５】
心拍変動特徴量算出部１１が算出した心拍変動の特徴ベクトルｈt は、前記モデル作成部１０Ａの睡眠段階別変動解析部１０Ａ１および睡眠段階確率推定部１８へ送出される。
【００３６】
心拍変化値特徴量算出部１２が算出した心拍変化の特徴ベクトルdｈt は、時間別モデル判定部１３，１４、およびモデル作成部１０Ａの睡眠段階遷移別心拍変化値特徴量解析部１０Ａ２へ送出される。
【００３７】
時間別モデル判定部１３，１４は、時間帯ごとに、その時間帯に含まれる心拍変化値特徴量算出部の結果を利用してモデルの判定処理を行なう。時間帯とは、時系列データをｑ分（例えば３０分）ごとに分割し、この分割された各時間帯ｍのことを示す。
【００３８】
時間別モデル判定部１３の判定結果は、前記睡眠段階確率推定部１８へ送出される。  
時間別モデル判定部１４の判定結果は、前記モデル作成部１０Ａ内の時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部１０Ａ３へ送出される。  
また時間別モデル判定部１３，１４は、時間帯ごとの心拍変化値特徴量のクラスタリングによってモデルの判定処理を行なってもよい。クラスタリングには、モデル数を設定したｋ−ｍｅａｎｓ（ｋがモデル数）を用いてもよく、またモデルを潜在変数（トピック）とし、心拍変化値特徴量を観測値（単語）とした、トピックモデルを用いてモデル判定を行なってもよい。
【００３９】
モデル作成部１０Ａ内の睡眠段階別変動解析部１０Ａ１は、後述する第１の学習フェーズにおいて、前記心拍変動特徴量算出部１１により算出された心拍変動の特徴ベクトルｈt を、時刻情報ｔをもとに、入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付け、各睡眠段階の各心拍特徴量の分布を算出する。そして、この睡眠段階ごとに算出された各心拍特徴量の分布を、モデルデータベース２１内の心拍変動テーブル２１１に格納する処理を行なう。
【００４０】
睡眠段階遷移別心拍変化値特徴量解析部１０Ａ２は、後述する第１の学習フェーズにおいて、前記心拍変化値特徴量算出部１２により算出された心拍変化値特徴ベクトルdｈt を、時刻情報ｔをもとに、入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付け、各睡眠段階遷移の各心拍変化値特徴量の分布を算出する。そして、この睡眠段階ごとに算出された各心拍変化値特徴量の分布を、モデルデータベース２１内の心拍変化値特徴量テーブル２１２に格納する処理を行なう。
【００４１】
時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部１０Ａ３は、後述する第１の学習フェーズにおいて、入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階正解ラベルの時系列データをｑ分（例えば３０分）ごとに分割し、この分割された各時間帯ｍにおける各睡眠段階ｉの出現回数を計算する。このとき、前記時間別モデル判定部によって判定されたモデル別に、出現回数が計算される。そして、時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部１０Ａ３は、この算出した各睡眠段階ｉの出現回数を、モデルごとに、モデルデータベース２１内の出現頻度テーブル２１３に格納する処理を行なう。
【００４２】
時間別睡眠段階遷移頻度解析部１０Ａ４は、後述する第１の学習フェーズにおいて、前記時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部１０Ａ３と同様に、ｑ分ごとに分割された各時間帯ｍにおいて、ｎ秒ごとの各睡眠段階遷移の出現回数を算出する。そして、時間別睡眠段階遷移頻度解析部１０Ａ４は、この算出した各睡眠段階遷移の出現回数を、モデルデータベース２１内の前記遷移頻度テーブル２１４に格納する処理を行なう。
【００４３】
睡眠段階別加速度解析部１０Ａ５は、後述する第２の学習フェーズにおいて、３軸加速度計５から入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込んだ加速度データをもとに、加速度の特徴量を算出する。
【００４４】
具体的には、以下に示すＣｏｌｅら（非特許文献３）のアルゴリズムを用いて、一定区間ごとのＤ値や覚醒判定値を算出する。Ｄ値と覚醒判定値は、Ｃｏｌｅらのアルゴリズムで求められる値であり、これらを加速度特徴ベクトルａt ＝｛ａt1，ａt2 ｝とする。
【非特許文献３】Roger J.Cole, Daniel F.Kripke, William Gruen, Daniel J.Mullaney, J.Christian Gillin. “Automatic Sleep/Wake Identification From Wrist Activity” Sleep, 15(5):461-469,(1992).  姿勢判定部１６は、後述する推定フェーズにおいて、３軸加速度計５から入出力インタフェイス３０を介して取り込んだ加速度データをもとに、姿勢の判定を行なう。具体的には、寝た姿勢もしくは身体を起こした姿勢の２値判定を行なう。例えば、３軸加速度計５のｙ軸が、被験者の身体に対して水平方向かつ身体の下部が正値になるように、該加速度計５を胸部に装着した場合、ｙ軸の重力加速度値が一定以上を超えた場合を、身体を起こした姿勢として判定する。この姿勢判定部１６の判定結果を基に上体垂直判定部１７が身体の上体が垂直であるか否かを判定し、その判定結果を睡眠段階確率推定部１８へ送出する。
【００４５】
睡眠段階確率推定部１８は、後述する推定フェーズにおいて、心電計２から入力された心電図データをもとに前記心拍変動特徴量算出部１１により算出された心拍変動特徴ベクトルと、前記心拍変化値特徴量算出部１２により算出された心拍変化値特徴ベクトルと、時間別モデル判定部１３により判定された結果と、加速度計５から入力された加速度データをもとに前記加速度特徴量算出部１５により算出された加速度特徴ベクトルと、前記モデルデータベース２１の各テーブル２１１，２１２，２１３，２１４，２１５に記憶されている情報、姿勢判定部１６による加速度データから上体垂直判定部１７が判定した覚醒状態とを用いて、ｎ秒ごとの睡眠段階Ｓtを推定する。そして、その推定結果を表すデータを前記推定データ記憶部２２に格納する処理を行なう。
【００４６】
推定データ出力制御部１９は、入力部３において入力された出力指示に応じ、前記推定データ記憶部２２から該当するユーザの該当する時間帯における睡眠段階推定結果を表すデータを読み出す。そして、この読み出された推定データを表示させるための表示データを生成し、当該生成された表示データを入出力インタフェイスユニット３０を介して表示部４へ出力して表示させる処理を行なう。
【００４７】
＜動作＞  
次に、以上のように構成された装置による睡眠段階を推定する動作について説明する。  
（１）学習フェーズ  
第１および第２の学習フェーズでは、被験者の脳波、筋電、心電波形、加速度を計測しながら、医療従事者等の測定者がｎ秒ごとに被験者の睡眠段階を目視観察してその観察結果を「睡眠段階の正解ラベル」として入力部３により入力する。
【００４８】
そして、睡眠段階推定装置１が、前記心電波形と加速度から、心拍変動の特徴量と心拍変化の特徴量と加速度の特徴量とを算出し、前記入力された睡眠段階の正解ラベルを基に、各睡眠段階における心拍変動の特徴量の出現頻度と各睡眠段階における加速度の特徴量の出現頻度と各睡眠段階遷移における心拍変化の特徴量の出現頻度を算出して、それぞれ心拍変動テーブル２１１と加速度テーブル２１５と心拍変化値特徴量テーブル２１２に格納すると共に、時間別及びモデル別の睡眠段階出現頻度と時間別の睡眠段階遷移頻度を算出してその算出値をそれぞれ出現頻度テーブル２１３および遷移頻度テーブル２１４に格納する。
【００４９】
図１０は、この第１の学習フェーズにおける睡眠段階推定装置１での処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
第１の学習フェーズによる計測を開始すると、心拍変動特徴量算出部１１の制御の下、まずステップＳ１１により心電計２から出力された被験者の心電図データを入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込む。そして、ステップＳ１２により前記取り込んだ心電図データを基に心拍変動の特徴量を以下のように算出する。
【００５０】
すなわち、まず心電図データから心電波形のピーク間隔を表すＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）を検出し、この検出したＲＲＩをｎ秒ごとに分割する。そして、フレーム長Ｎ［ｓｅｃ］、スライド幅ｎ［ｓｅｃ］として、心拍変動の特徴ベクトルｈt ＝｛ｈt1，ｈt2，…，ｈtk｝を算出する。ここで、ｔは経過時間を示し、ｔ＝｛ｎ，２*ｎ、３*ｎ，…｝のようにｎ秒ずつカウントされる。具体例を図１１に示す。
【００５１】
心拍変動特徴量としては、例えば心拍変動ＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）の平均値、ＲＲＩの標準偏差、前後するＲＲＩ間の差の二乗平均値の平方根（ＲＭＳＳＤ）、前後するＲＲＩ間の時間的差分が５０ミリ秒以上となった回数の発生割合（ｐＮＮ５０）、前後するＲＲＩのローレンツプロットが描く形状の長辺の長さＬ、ＲＲＩのローレンツプロットが描く形状の短辺の長さＴ、ＬおよびＴから求められる交感神経活動指標（ＣＳＩ：Ｃａｒｄｉａｃ  Ｓｙｍｐａｔｈｅｔｉｃ  Ｉｎｄｅｘ）、ＬおよびＴから求められる副交感神経の活動指標（ＣＶＩ：Ｃａｄｉａｃ  Ｖａｇｅｌ  Ｉｎｄｅｘ）、ＲＲＩのパワースペクトル波形の高周波成分（ＨＦ）、または低周波成分（ＬＦ）のうちの少なくとも１つ、あるいはこれらの特徴量から算出されるその他の特徴量を用いる。
【００５２】
なお、ＲＲＩのローレンツプロットの一例を図１２に、また前記した各心拍変動特徴量の定義を図１３にそれぞれ示す。なお、心拍変動特徴量の詳細な算出方法については、例えば前記非特許文献１に記載されている。
【００５３】
前記心拍変動特徴ベクトルｈt の各特徴量の値は、例えば０〜１の範囲に正規化した上でＬレベルで離散値化しておくとよい。例えば、ｔ＝ｎ（最初のｎ秒区間）のときの特徴ベクトルの１要素目はｈn,1＝｛０，１，…，Ｌ｝のように表す。
【００５４】
さらに前記心拍変動特徴量の偏差から、心拍変化値特徴量を算出する。すなわち心拍変化値特徴量としては、例えば、前記心拍変動特徴量の標準偏差や、標準偏差の移動平均、心拍変動の前後の差分値によって求める。
【００５５】
具体的な例として、ｔ＝１からｔ＝１０の範囲に含まれる各前記心拍変動特徴ベクトルｈ1 〜ｈ10の１要素目の離散化前の値を入力とした標準偏差値をｄｈ1 と表すことができる。このとき、ｄｈ2 は各前記心拍変動特徴ベクトルｈ2 〜ｈ11の１要素目の離散化前の値を入力とした標準偏差値となる。
【００５６】
前記心拍変化値特徴ベクトルｄｈt の各特徴量の値も、前記心拍変動特徴ベクトルｈt と同様に、例えば０〜１の範囲に正規化した上でＬ′レベルで離散値化しておくとよい。
【００５７】
また前記第１の学習フェーズと並列して、睡眠段階推定装置１は第２の学習フェーズの処理も実行する。  
図１４は、この第２の学習フェーズにおける睡眠段階推定装置１での処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
第２の学習フェーズによる計測を開始すると、加速度特徴量算出部１５の制御の下、まずステップＳ２１において加速度計５から出力された被験者の加速度データを入出力インタフェイスユニット３０を介して取り込む。そして、ステップＳ２２において前記取り込まれた加速度データをもとに加速度特徴量算出部１５が加速度の特徴量を以下のように算出する。
【００５８】
すなわち、まず加速度データから前記非特許文献１に記載されたアルゴリズムを用いて、ｎ秒ごとのＤ値や覚醒判定値等を算出し、加速度の特徴ベクトルａt ＝｛ａt1，ａt2，…，ａtw｝を求める。
【００５９】
前記加速度特徴ベクトルａt の各特徴量の値は、例えば０〜１の範囲に正規化した上でＺレベルで離散値化しておくとよい。例えば、ｔ＝ｎ（最初のｎ秒区間）のときの特徴ベクトルの１要素目はａn,1＝｛０，１，…，Ｚ｝のように表される。
【００６０】
続いてモデル作成部１０Ａの睡眠段階別加速度解析部１０Ａ５により、前記加速度特徴量算出部１５が算出した加速度特徴ベクトルａt を基に、睡眠段階別の加速度を以下のように解析する。すなわち、前記算出された加速度特徴ベクトルａt は、時刻情報ｔを基に、入力部３で入力されるｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付ける。そして、各睡眠段階の各加速度特徴の分布を算出する。
【００６１】
一方の第１の学習フェーズにおいて、モデル作成部１０Ａの睡眠段階別変動解析部１０Ａ１では、前記心拍変動特徴量算出部１１が算出した心拍変動特徴ベクトルｈt を基に、睡眠段階別の心拍変動を以下のように解析する。すなわち、前記算出した心拍変動特徴ベクトルｈt を、時刻情報ｔを基に、入力部３で入力されるｎ秒ごとの睡眠段階の正解ラベルと対応付ける。そして、各睡眠段階の各心拍特徴量の分布を算出する。
【００６２】
さらに睡眠段階遷移別心拍変化値特徴量解析部１０Ａ２では、前記心拍変化値特徴量算出部１２が算出した心拍変化値特徴ベクトルｄｈt を基に、睡眠段階遷移別の心拍変化値特徴量を、前記睡眠段階別変動解析部１０Ａ１と同様の方法で解析する。そして、各睡眠段階遷移の各心拍変化値特徴量の分布を算出する。
【００６３】
時間別モデル判定部１３，１４において、時間帯ごとの心拍変化値特徴量の大きさにもとづいて、モデルの判定を行なう。
【００６４】
図１５乃至図１７はその処理内容を示す。図１５（Ａ）において、ｎ秒ごとの心拍変化値特徴量の時系列データを入力すると（ステップＳ１−１）、入力した心拍変化値特徴量の時系列データをｑ分（例えば３０分）ごとに分割し、この分割した各時間帯ｍにおいて、図１５（Ｂ）に示すように心拍変化値特徴量が一定以上を超えたときをカウントする（ステップＳ１−２）。
【００６５】
カウント数が一定数を上回っているか否かを判定し（ステップＳ１−３）、上回っていた場合を例えばモデルＡ、下回る場合をモデルＢと判定する。
【００６６】
また前記図１５（Ａ）の処理に代えて、図１６に示すような処理により、時間別モデル判定部１３，１４はカウント数の閾値をいくつか設定してモデルの数を増やしても良い。同図では、心拍変化値特徴量の時系列データを入力し（ステップＳ２−１）、入力した心拍変化値特徴量の時系列データを分割した各時間帯において、心拍変化値特徴量が一定以上を超えたときをカウントする（ステップＳ２−２）。
【００６７】
そのカウント数が閾値count1以下であればモデルＡと判定し（ステップＳ２−３）、閾値count1より多ければ、さらに閾値count2より大きく、且つ閾値count3（count3＞count2＞count1）以下であるかを判定する（ステップＳ２−４）。ここで閾値count2より大きく、且つ閾値count3以下であると判定した場合をモデルＢ、閾値count3より大きいと判定した場合をモデルＣとする。
【００６８】
また時間別モデル判定部１３，１４は、予め決めた複数の心拍変化値特徴量のうち、閾値を超えたものが過半数を超えたか否かで、モデルの判別処理を行なっても良いものとする。
【００６９】
さらに前記図１５，図１６の処理に代えて、時間別モデル判定部１３，１４は、時間帯ごとの心拍変化値特徴量のクラスタリングによってモデル判定を行なってもよい。
【００７０】
図１７はその処理過程を示すもので、心拍変化値特徴量の時系列データのうち、時系列データを分割した各時間帯において、心拍変化値特徴量のいずれか、または複数を入力した上で（ステップＳ３−１）、クラスタリングを実行する（ステップＳ３−２）。
【００７１】
クラスタリング手法としては、モデル数を設定したｋ−ｍｅａｎｓ（ｋがモデル数）を用いてもよく、またモデルを潜在変数（トピック）とし、心拍変化値特徴量を観測値（単語）とした、トピックモデルを用いてモデル判定を行なってもよい。
【００７２】
時間別モデル判定部１３，１４は、判定により得た結果としてのモデルＡ，Ｂ，‥‥のいずれかを出力する。
【００７３】
次にステップＳ１３において、時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部１０Ａ３により時間帯（ｍ分）ごとの各睡眠段階の出現頻度を以下のように集計する。すなわち、まず入力部３において入力されたｎ秒ごとの睡眠段階正解ラベルの時系列データをｑ分（例えば３０分）ごとに分割し、この分割した各時間帯ｍにおける各睡眠段階ｉの出現回数を、前記時間別モデル判定結果のモデルごとに計算する。このときｍ＝１は０分〜（ｑ×１）分の区間、ｍ＝２は（ｑ×１）分〜（ｑ×２）分の区間と表す。
【００７４】
そして、この算出した各睡眠段階ｉの出現回数を、例えば前記図６に示したように、時間帯とモデルに対応付けて睡眠段階を表す情報と共に出現頻度テーブル２１３に格納させる。
【００７５】
続いてステップＳ１４において、時間別睡眠段階遷移頻度解析部１０Ａ４により、時間帯（ｍ分）ごとの各睡眠段階遷移パターンの出現頻度を以下のように集計する。すなわち、まずｑ分ごとに分割された各時間帯ｍにおいて、ｎ秒ごとの各睡眠段階遷移の出現回数を算出する。
【００７６】
例えば、ある時間帯ｍにおいて、最初の０〜ｎ秒区間の睡眠段階が「覚醒（ＷＡＫＥ）」、ｎ〜２ｎ秒区間の睡眠段階が「レム睡眠（ＲＥＭ）」の場合、ｎ〜２ｎ秒区間の睡眠段階の遷移を「覚醒（ＷＡＫＥ）→レム睡眠（ＲＥＭ）」の遷移パターンとしてカウントする。
【００７７】
なお、最初の０〜ｎ秒区間の睡眠段階の遷移パターンは、カウントしなくてよいものとする。そして、以上のように算出した各睡眠段階遷移の出現回数を、例えば図８に示すように、時間帯に対応付けて睡眠段階遷移パターンを表す情報と共に遷移頻度テーブル２１４に格納させる。
【００７８】
続いてステップＳ１５において、睡眠段階別変動解析部１０Ａ１により、睡眠段階ごとの心拍変動特徴量を集計し、その算出結果である出現頻度を、例えば図７に示すように心拍特徴ベクトルＩＤおよび心拍特徴量レベルと共に、各睡眠段階に対応付けて心拍変動テーブル２１１に格納させ、以上で前記第１の学習フェーズが完了する。
【００７９】
例えば、睡眠段階の正解ラベルが「覚醒（ＷＡＫＥ）」のときの全時刻をｔ_wake ＝｛ｎ，５*ｎ，８*ｎ｝としたとき、全時刻に対してｈｔ_wake,1＝ｌとなるカウントが記憶される。このとき、心拍変動特徴量の離散値は０≦ｌ≦Ｌなので、各値についてカウントされる。
【００８０】
他方の第２の学習フェーズにおいては、最後にステップＳ２３において、睡眠段階別加速度解析部１０Ａ５により、睡眠段階ごとの加速度特徴量が集計され、その算出結果である出現頻度が、例えば図９に示すように加速度特徴ベクトルＩＤおよび加速度特徴量レベルと共に、各睡眠段階に対応付けて睡眠段階別に加速度テーブル２１５に格納させて、以上で前記第２の学習フェーズが完了する。
【００８１】
例えば、睡眠段階の正解ラベルが「覚醒（ＷＡＫＥ）」のときの全時刻をｔ_wake ＝｛ｎ，５*ｎ，８*ｎ｝としたとき、全時刻に対してａｔ_wake,1＝ｌとなるカウントを記憶する。このとき、加速度特徴量の離散値は０≦ｌ≦Ｍなので、各値についてカウントする。
【００８２】
（２）推定フェーズ  
推定フェーズでは、推定対象者の心電図データと加速度データのみを計測し、この計測された心電図データと加速度データから算出される心拍変動特徴量、心拍変化値特徴量、時間別モデル判定結果、および加速度特徴量と、心拍変動テーブル２１１、心拍変化値特徴量テーブル２１２、出現頻度テーブル２１３、遷移頻度テーブル２１４、および加速度テーブル２１５に格納されたモデルデータとに基づいて、前記推定対象者の睡眠段階Ｓt をｎ秒ごとに推定する。
【００８３】
図１８は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。まずステップＳ３１において、心拍変動特徴量算出部１１、心拍変化値特徴量算出部１２、および加速度特徴量算出部１５により、入出力インタフェイスユニット３０を介して、心電計２と加速度計５から推定対象者の１回の睡眠における心電図データと加速度データを取り込む。
【００８４】
そしてステップＳ３２とステップＳ３３において、心拍変動特徴量算出部１１、心拍変化値特徴量算出部１２、および加速度特徴量算出部１５により、並列して前記取り込んだ心電図データと加速度データからｎ秒ごとの心拍変動特徴量、心拍変化値特徴量と加速度特徴量を算出する。その算出手法は、前記学習フェーズの場合と同様である。
【００８５】
一方、並列して実行するステップＳ３８において、前記取り込んだ加速度データから、姿勢判定部１６がｎ秒ごとの姿勢を判定する。すなわち、寝た姿勢もしくは身体を起こした姿勢の２値判定を行なう。身体を起こした姿勢の場合を覚醒とする。
【００８６】
続くステップＳ３９において、前記２値判定の結果が覚醒を示す“ＷＡＫＥ”であるか否かを判断する。
【００８７】
一方、前記ステップＳ３３に続いて睡眠段階確率推定部１８の制御の下、推定対象者の睡眠段階の推定を以下のように行なう。すなわち、まずステップＳ３４によりｎ秒ごとの睡眠段階変数をランダムに初期化する。また、ギブスサンプリングカウンタｇを初期化して「１」とする。
【００８８】
次にステップＳ３５において、ｎ秒ごとの睡眠段階変数をギブスサンプリングにより更新し、ステップＳ３６によりギブスサンプリングカウンタｇが予め設定されたギブスサンプリング繰り返し数になったと判定するまで、以下の処理を繰り返し実施する。
【００８９】
（Ａ）  初期値として、時間ｔ＝０、睡眠段階Ｓ0 ＝“ＷＡＫＥ”に設定する。  
（Ｂ）  時間ｔが、睡眠時間Ｔよりも小さい間では以下の処理を実行する。  
（Ｂ−１）  前記ステップＳ３９において、姿勢判定部１７にて覚醒と判断されなかった場合、ステップＳ３５において、睡眠段階Ｓ_{t,g} を、時間ｔ−１の睡眠段階Ｓt-1、時間帯Ｃt 、時間ｔにおける心拍変動特徴量ｈt 、心拍変化値特徴量ｄｈt と加速度特徴量ａt を用いてＰ（Ｓt ＝ｉ｜ｈt ，ｄｈt ，ａt ，Ｓt-1＝ｊ，Ｃt ＝ｍ）の値に従ってサンプリングする。  
（Ｂ−２）  前記ステップＳ３９において、姿勢判定部１７にて覚醒と判断された場合、続くステップＳ４０において、睡眠段階Ｓ_{t,g} を“ＷＡＫＥ”に設定する。  
（Ｂ−３）  時間ｔ＝ｔ＋１とする。  
（Ｃ）ギブスサンプリングカウンタｇを「＋１」インクリメントする。
【００９０】
続いてステップＳ３７において、各時間ｔについて、ｇ個の睡眠段階サンプリング履歴集合｛Ｓ_{t,g} ｝から、各睡眠段階の出現分布を集計し、時間ｔにおける睡眠段階確率分布として出力する。睡眠段階を出力する場合は、サンプリング履歴集合｛Ｓ_{t,g} ｝における最頻値となる睡眠段階を、推定結果として推定データ記憶部２２に格納する。
【００９１】
Ｐ（Ｓt ＝ｉ｜ｈt ，ｄｈt ，ａt，Ｓt-1＝ｊ，Ｃt ＝ｍ）を以下の式によって得る。  
【００９２】
【数１】
0006559095.tif 000002
【００９３】
ここで、θmiは時間帯ｍにおいて睡眠段階がｉになる確率を表し、以下の式にて算出する。  
【００９４】
【数２】
0006559095.tif 000003
【００９５】
ここで、Ｍmiは時間帯ｍにて睡眠段階ｉが出現する回数を表わす。
【００９６】
また、λmjiは時間帯ｍにおいて、睡眠段階がｊからｉへ遷移する確率を表し、以下の式により算出する。  
【００９７】
【数３】
0006559095.tif 000004
【００９８】
ここで、Ｍmjiは時間帯ｍにて睡眠段階がｊからｉへ遷移する状態が出現する回数を表わす。
【００９９】
また、φihtkは、睡眠段階ｉにおける各心拍特徴量の出現確率を表わすもので、
【０１００】
【数４】
0006559095.tif 000005
【０１０１】
により算出する。  
さらに、πiatwは、睡眠段階ｉにおける各加速度特徴量の睡眠確率を表すもので、
【０１０２】
【数５】
0006559095.tif 000006
【０１０３】
により算出する。  
睡眠段階ｉであるときの時間ｔにて新たに得られる心拍変動特徴ベクトルｋ番目の要素ｈtkがｌkであったとき、Ｍilkはモデルデータベースを参照して、ｈtkが値ｌkを満たす時の出現頻度の回数を表している。
【０１０４】
睡眠段階ｉであるときの時間ｔにて新たに得られる加速度特徴ベクトルｗ番目の要素ａtwがｚwであったとき、Ｍizmはモデルデータベース２１を参照して、ａtwが値ｚwを満たす時の出現頻度の回数を表わしている。
【０１０５】
なお、前記推定データ記憶部２２に記憶された推定対象者の睡眠段階の推定結果を表すデータは、推定データ出力制御部１９の制御の下、推定データ記憶部２２から読み出される。そして、この読み出された推定データをもとに表示データが生成され、この表示データを入出力インタフェイスユニット３０を介して表示部４に供給して表示させる。前記図１１の下段にその表示結果の一例を示す。
【０１０６】
＜実施形態の効果＞  
以上詳述したように一実施形態では、学習フェーズにおいて、被験者の心電図データと加速度データから睡眠段階ごとの心拍変動特徴量、睡眠段階遷移ごとの心拍変化値特徴量、および加速度特徴量を算出して、心拍変動テーブル２１１、心拍変化値特徴量テーブル２１２、および加速度テーブル２１５に格納すると共に、心拍変化値特徴量を利用した時間経過に応じた時間別モデル判定を行ない、時間経過とモデル判定結果に応じた睡眠段階の出現頻度と、時間経過に応じた遷移頻度を求めて、これらをそれぞれ出現頻度テーブル２１３および遷移頻度テーブル２１４に格納する。
【０１０７】
そして推定フェーズにおいて、推定対象者の心電図データと加速度データから算出した心拍変動特徴量、心拍変化値特徴量、加速度特徴量と、時間別モデル判定部１３，１４によるモデル判定結果と、姿勢判定部１６による覚醒判定結果と、前記各テーブル２１１，２１３〜２１５、心拍変化値特徴量テーブル２１２に格納された睡眠段階のモデルデータとに基づいて、前記推定対象者の睡眠段階を推定するようにしている。
【０１０８】
したがって、心拍が睡眠時の脳活動以外の影響、例えば血圧調整や体温調整、身体の動きや呼吸等の影響も受けて変化したとしても、睡眠段階を正確に推定することが可能となる。また、覚醒時は体動が大きいため、加速度を考慮することで、覚醒をより正確に推定可能となる。そして、姿勢判定による覚醒判定を取り入れることで、ベッドから身体を起こした際の覚醒状態を確実に検出可能とする。
【０１０９】
さらに、学習フェーズを備えることで、最適な心拍変動テーブル２１１、加速度テーブル２１５、出現頻度テーブル２１３、および遷移頻度テーブル２１４を構築することができる。
【０１１０】
前記睡眠段階推定装置１を、例えばスマートフォンやタブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯情報機器とそれに実装するアプリケーションプログラムとで実現する場合を考えた場合、被験者である前記携帯情報機器のユーザが覚醒している状態での検出精度が低下すると、ユーザの当該アプリケーションプログラムに対する信頼性が著しく低下することに繋がる可能性がある。
【０１１１】
そのため、加速度データによる体動や姿勢からユーザが覚醒状態にあることの判定を確実に行なうことで、ユーザの当該アプリプログラムに対する信頼性が低下してしまうのを確実に抑制できる。
【０１１２】
［他の実施形態］
なお、この発明は前記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では睡眠段階推定装置１内に記憶ユニット２０を設けた場合を例にとって説明したが、記憶ユニット２０をクラウドに設けられたデータベースサーバなどに備え、睡眠段階推定装置１とそのデータベースサーバとの間で通信を行なうことによりデータの書き込みおよび読み出しを行なうようにしてもよい。
【０１１３】
また、前記実施形態では心電計により得られる心電図データをもとに心拍変動特徴量を算出するようにしたが、脈波を計測してその計測データをもとに心拍変動特徴量を算出するようにしてもよい。
【０１１４】
さらに、推定結果を表すデータは、通信回線を介して他の端末またはサーバに送信するようにしてもよく、その他制御ユニットが備える制御機能、当該制御機能による処理手順と処理内容、推定結果の表示フォーマットなどについても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【０１１５】
要するにこの発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１１６】
１…睡眠段階推定装置、２…心電計、３…入力部、４…表示部、５…３軸加速度計、１０…制御ユニット、１０Ａ…モデル作成部、１０Ａ１…睡眠段階別変動解析部、１０Ａ２…睡眠段階遷移別心拍変化値特徴量解析部、１０Ａ３…時間・モデル別睡眠段階出現頻度解析部、１０Ａ４…時間別睡眠段階遷移頻度解析部、１０Ａ５…睡眠段階別加速度解析部、１１…心拍変動特徴量算出部、１２…心拍変化値特徴量算出部、１３…時間別モデル判定部、１４…時間別モデル判定部、１５…加速度特徴量算出部、１６…姿勢判定部、１７…上体垂直判定部、１８…睡眠段階確率推定部、１９…推定データ出力制御部、２０…記憶ユニット、２１…モデルデータベース、２１１…心拍変動テーブル、２１２…心拍変化値特徴量テーブル、２１３…出現頻度テーブル、２１４…遷移頻度テーブル、２１５…加速度テーブル、２２…推定データ記憶部、３０…入出力インタフェイスユニット。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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