(57)【要約】データが存在しない時点における睡眠段階の推定を可能とする。心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段とを備える。
2016148111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、
心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段と
を備えたことを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の睡眠段階推定装置において、
前記パラメータ推定手段および前記睡眠段階推定手段は、前記取得手段が前記生体データを第１の所定時間にわたり取得した時点で初回の推定を行い、その後は第２の所定時間を経過した時点毎に推定を行う
ことを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項３】
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、
心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値のデータを生成するデータ生成手段と
を備えたことを特徴とする生体データ推定装置。
【請求項４】
睡眠段階推定装置が実行する方法であって、
心拍の波を示す生体データを取得する取得工程と、
心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定工程と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定工程と
を備えたことを特徴とする睡眠段階推定方法。
【請求項５】
生体データ推定装置が実行する方法であって、
心拍の波を示す生体データを取得する取得工程と、
心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定工程と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値のデータを生成するデータ生成工程と
を備えたことを特徴とする生体データ推定方法。
【請求項６】
コンピュータを、
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段、
心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段
として機能させる睡眠段階推定プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段、
心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値のデータを生成するデータ生成手段
として機能させる生体データ推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠段階を推定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今、慢性不眠を含む睡眠障害に悩む人の数が顕著となってきており、居眠りが原因の交通事故等も多発している。また、急速に進む高齢化社会に対し、老人介護の作業負担の軽減が求められるが、予測できない深夜徘徊、オムツ替えや起床の声かけのタイミングの見誤りによる抵抗等により作業負担の軽減は容易ではない。これらは、睡眠の状態を適切に判断し、適切に対処することができれば改善できる可能性がある。【０００３】
睡眠段階を推定する手法としては、Rechtschaffen & Kalesによる睡眠段階分類の国際基準に基づく睡眠ポリグラフ検査が知られている（非特許文献１）。この方法では、ベッドに寝ている被験者に特殊な器具を装着し、ＥＥＧ（脳波）、ＥＭＧ（筋電図）、ＥＯＧ（眼球運動）のデータを取得し、医師の専門知識と経験に基づいて睡眠段階を判定する。しかし、特殊な器具の装着は対象者への負担が重く、特に、老人への一晩中の装着は非現実的である。【０００４】
そこで、対象者に直接に器具を付けずに身体のデータ（心拍、呼吸、体動）を計測し、計測されたデータから、睡眠ポリグラフ検査で得られる睡眠段階の時間的推移データと近似しうるデータを取得する手法が提案されている。例えば、渡辺らは身体のデータ（心拍、呼吸、体動）を計測できる無拘束エアマットレス型センサを開発し、得られたデータから睡眠段階を判定する手法を考案した（特許文献１、非特許文献２）。【０００５】
また、高玉らは無拘束型センサから得られた心拍のデータに適切なフィルタリングを施すことで、睡眠段階を推定する手法を考案した（非特許文献３、特許文献２、非特許文献４）。【０００６】
なお、心拍のデータから睡眠段階を推定する原理は、心拍の中周波成分と睡眠段階には強い相関があるという数々の知見に基づいている（非特許文献５、６）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−０７９５８７号公報
【特許文献２】特開２０１４−２３９７８９号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Rechtschaffen, A. and Kales, A. (Eds.): A Manual of Standardized Terminology, Techniques and Scaring System for Sleep Stage of Human Subjects, Public Health Service U.S.Government Printing Office (1968).
【非特許文献２】T.Watanabe, and K.Watanabe: “Noncontact Method for Sleep Stage Estimation”, IEEE TRANSACTION ON BIOMEDICAL ENGINEERING, No.10,Vol.51, pp.1735-1748, 2004.
【非特許文献３】Matsushima, H., Hirose, K., Hattori, K., Sato, H., and Takadama, K.: “Sleep Stage Estimation By Evolutionary Computation Using Heartbeat Data and Body-Movement”, Proceeding of The 15th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems, pp. 103-110, 2011.
【非特許文献４】Tajima, Y., Nakata, M., and Takadama, K.: “Personalized real-time sleep stage remote monitoring system”, The Eighth International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT 2014), 2014.
【非特許文献５】R. M. Harper, V. L.Schechman and K. A. Kluge: “Machine classification of infant sleep state using cardiorespiratory measures”, Electro encephalogr. Clini. Neurophysiol., no. 67, pp. 379-387, 1987.
【非特許文献６】K. Otsuka, Y. Ichimaru and T. Yanaga: “Studies of arrthythmias by 24-hour polygraphic records. II. relationship between heart rate and sleep stages”, Fukuoka Acta. Med., vol. 72, no. 10, pp. 589-596, 1991.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した心拍のデータから睡眠段階を推定する手法は、睡眠中（寝始めから起床まで）の全てのデータを必要とするか、少なくとも睡眠段階を推定する時点を含む所定時間分のデータを必要とする。従って、データが欠落している期間や、まだデータの発生しない近い未来における睡眠段階を推定することはできなかった。【００１０】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、データが存在しない時点における睡眠段階の推定を可能とすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明にあっては、データが存在しない時点における睡眠段階の推定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態にかかる睡眠段階推定装置の構成例を示す図である。
【図２】実施形態の処理例を示すフローチャートである。
【図３】心拍の波の定義とパラメータ推定の例を示す図である。
【図４】パラメータ推定の計算式の導出の例を示す図である。
【図５】パラメータ推定の概念図である。
【図６】睡眠段階推定の計算式の例を示す図である。
【図７】生体データの追加と睡眠段階推定の関係の例を示す図である。
【図８】睡眠段階推定の例を示す図である。
【図９Ａ】実験結果を示す図（その１）である。
【図９Ｂ】実験結果を示す図（その２）である。
【図９Ｃ】実験結果を示す図（その３）である。
【図１０Ａ】実験結果を示す図（その４）である。
【図１０Ｂ】実験結果を示す図（その５）である。
【図１０Ｃ】実験結果を示す図（その６）である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。
【００１５】
＜構成＞
図１は本発明の一実施形態にかかる睡眠段階推定装置１の構成例を示す図である。
【００１６】
図１において、睡眠段階推定装置１は、生体データ取得部１１と生体データ記録部１２とパラメータ推定部１３と睡眠段階推定部１４と推定結果出力部１５とを備えている。
【００１７】
生体データ取得部１１は、対象者５が就寝するベッド２と敷き布団４の間等に設置される無拘束型センサ３等から生体データを取得する機能を有している。無拘束型センサ３は、対象者５の心拍やその他の体動の波を示す生体データを出力するものであり、シート状の圧力センサ等から構成されている。
【００１８】
生体データ記録部１２は、生体データ取得部１１が取得した生体データを記憶領域１０に記録する機能を有している。記憶領域１０に記録される生体データは、取得した時刻と、その時刻における心拍等の体動の波の大きさの値とが対応付けられたものとなる。
【００１９】
パラメータ推定部１３は、所定のタイミングで、記憶領域１０に記録された生体データに基づいて、心拍の波の中周波成分をパラメータを用いて定義した数式のパラメータを推定する機能を有している。パラメータの推定により、就寝中の任意の時点における心拍の波の中周波成分の値を推定することができる。
【００２０】
睡眠段階推定部１４は、パラメータ推定部１３により推定されたパラメータを数式に適用することにより、任意の時点における心拍の波の中周波成分の値から睡眠段階を推定する機能を有している。なお、心拍の波の中周波成分が睡眠段階を示すことは、前述した非特許文献５、６等に示された知見が根拠となっている。
【００２１】
推定結果出力部１５は、睡眠段階推定部１４により推定された睡眠段階を表示する等により外部に出力する機能を有している。
【００２２】
＜動作＞
図２は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートであり、現時点での睡眠段階をリアルタイムに推定する場合の例である。
【００２３】
図２において、生体データ取得部１１は、対象者５の寝始めから所定のＹ分間にわたり生体データを取得し、生体データ記録部１２は取得した生体データを記憶領域１０に記録する（ステップＳ１１）。対象者５の寝始めは、対象者５が就寝を開始した時点であり、管理者の指示入力により判断するほか、無拘束型センサ３の信号変化や他のセンサ等により自動判断するようにしてもよい。最初に寝始めから所定のＹ分間にわたり生体データを取得するのは、生体データがある程度の数だけ集まらないと充分な推定が行えないからである。Ｙ分間の経過前は充分な推定が行えないが、長時間を要するものではないため、その意味では充分なリアルタイム性を確保することができる。
【００２４】
次いで、パラメータ推定部１３は、心拍の波を定義した数式ｆ（ｔ）のパラメータｃ、ａｎ、ｂｎを推定する（ステップＳ１２）。
【００２５】
図３の上段には、数式ｆ（ｔ）の定義式の例を示しており、基本周期Ｌ（寝始めから起床までの就寝時間に対応）とそのｎ分の１の周期の波の合成として表している。パラメータｃは定数項、パラメータａｎは余弦成分の係数、パラメータｂｎは正弦成分の係数である。なお、時間ｔを秒を単位とした場合、基本周期Ｌは例えば２１５秒（約９時間）、ｎの下限値は１、ｎの上限値Ｎは例えば２５として固定で与えるが、実験や運用を通して変更することができる。
【００２６】
図３の下段には、パラメータｃ、ａｎ、ｂｎの計算式を示している。ＨＲ（ｔ）は生体データの時間ｔにおける値である。ｍは、計算式の下に示すように、表記を簡略化するためのものである。Ｔは寝始めから現時点までの時間である。
【００２７】
ここで、パラメータの計算式（図３の下段）の導出について説明する。図４において、心拍の波の値ｆ（ｔ）と、実測値である生体データの値ＨＲ（ｔ）との差の二乗の総和を時間Ｔで割り、正則項を加えたものを尤度関数Ｊとする。正則項は生体データＨＲ（ｔ）の数が少ない場合のオーバーフィットを抑制するものであり、係数λは例えば１というように、実験または運用を通して適切な値を与える。
【００２８】
心拍の波を定義した数式ｆ（ｔ）が実測値である生体データの値ＨＲ（ｔ）と最も一致するパラメータｃ、ａｎ、ｂｎを求めるため、尤度関数Ｊをパラメータｃ、ａｎ、ｂｎのそれぞれで偏微分したものを０とおく。これにより、パラメータｃ、ａｎ、ｂｎと同数の式を得ることができ、その連立式の解の行列式がパラメータの計算式（図３の下段）となる。
【００２９】
図５は上述したパラメータ推定の概念図を示しており、基本周期Ｌとそのｎ分の１の周期の波の合成として表したｆ（ｔ）が実測値である生体データの値ＨＲ（ｔ）に最も一致する際のパラメータｃ、ａｎ、ｂｎを求めることになる。なお、寝始めから起床までの就寝時間に対応する時間Ｌに対し、実際に計算を行うのは、寝始めからＹ分間を経過した後であり、寝始めからその時点までの期間Ｔの実測値である生体データの値ＨＲ（ｔ）に基づいて時間Ｌの全期間に有効なｆ（ｔ）を求めることになる。
【００３０】
次いで、図２に戻り、睡眠段階推定部１４は、パラメータ推定部１３により推定されたパラメータｃ、ａｎ、ｂｎを数式ｆ（ｔ）に適用することにより、現時点から直近のＸ分間における心拍の波の中周波成分の値から睡眠段階を推定し、推定結果出力部１５は推定された睡眠段階を出力する（ステップＳ１３）。
【００３１】
図６は睡眠段階推定部１４における睡眠段階推定の計算式の例を示す図であり、数式ｆ（ｔ）の値の時間Ｌにおける平均値averageと標準偏差stdevを計算し、現時点から直近のＸ分間におけるｆ（ｔ）の代表値（平均値等）が平均値averageから±stdev以内にあるか、±２・stdev以内にあるか、その外にあるかにより、睡眠段階sleep stage(t)を算出している。なお、Wake、Rem、Non-Rem1、Non-Rem2、Non-Rem3、Non-Rem4という表記による睡眠段階との対応は次のようになっている。
【００３２】
sleep stage(t)=5  →  Wake
sleep stage(t)=4  →  Rem
sleep stage(t)=3  →  Non-Rem1
sleep stage(t)=2  →  Non-Rem2
sleep stage(t)=1  →  Non-Rem3
sleep stage(t)=0  →  Non-Rem4
なお、上記の睡眠段階の推定の手法に代え、従来から行われている他の手法を用いてもよい。
【００３３】
次いで、図２に戻り、生体データ取得部１１は、前回のデータ取得から続けてＸ分間にわたり生体データを取得し、生体データ記録部１２は取得した生体データを記憶領域１０に記録する（ステップＳ１４）。
【００３４】
次いで、パラメータ推定部１３によるパラメータ推定（ステップＳ１２）から処理を繰り返し、起床または時間Ｌの経過により処理を終了する。
【００３５】
図７は生体データの追加と睡眠段階推定の関係の例を示す図であり、Ｘ分間の実測値ＨＲ（ｔ）を追加取得した段階で、その間の睡眠段階sleep stage(t)を算出して出力している。なお、Ｘ分間のＨＲ（ｔ）が追加されたことでパラメータｃ、ａｎ、ｂｎの推定値が変動することで、過去に算出して出力した睡眠段階sleep stage(t)が変化することもあるが、既に出力した値を変更することは好ましくないため、過去の値の変更は行わないものとしている。ただし、最新の実測値に基づいて過去の睡眠段階sleep stage(t)を訂正して示すことが重要な場面では、過去に遡って変更してもよい。
【００３６】
図８は、実測値ＨＲ（ｔ）に対して推定されたｆ（ｔ）とsleep stage(t)の関係の例を示している。
【００３７】
なお、上述した例では、リアルタイムの推定を前提に、パラメータ推定を行う時間を寝始めから現時点までとしたが、現時点から就寝時間Ｌまでの近い未来の睡眠段階を推定して出力してもよい。
【００３８】
また、上述した例では、生体データの取得時間としてＸ分間、Ｙ分間と記載しているが、分単位での生体データの取得に限定しているわけではなく、実験または運用を通して適切な値を設定することができる。
【００３９】
また、既に取得されている任意の期間の生体データを用い、就寝の全期間における睡眠段階の推定を行うこともできる。これにより、一部が欠落している生体データを補完することができ、就寝の全期間の生体データを用いることを前提とする従来の手法を用いて睡眠段階の推定を行うこともできる。
【００４０】
また、部分的に推定の精度が異なる場合、推定の精度の高い部分の生体データを選択的に用いることにより、全体的にも部分的にも推定の精度を高めることができる。
【００４１】
＜実験結果＞
図９Ａ〜図９Ｃおよび図１０Ａ〜図１０Ｃは実験結果を示す図である。
【００４２】
図９Ａ〜図９Ｃは、睡眠段階Wakeを含み、１段階のずれを許容するという前提（１段階程度の変動は医学的な検査では意味があるが、対象者の睡眠状態を判断する上では無視できる場合が多い）のもと、リアルタイムの推定（realtime）と全期間のデータに基づく推定（fulltime）の時間経過に伴う睡眠ポリグラフ検査との一致率を確認した実験結果である。図９ＡはＡ氏についての結果、図９ＢはＢ氏についての結果、図９ＣはＣ氏についての結果である。
【００４３】
図９Ａでは、リアルタイムの推定について当初は一致率が低いが、時間経過とともに一致率が上昇し、全期間の推定では当初から一致率が高く、時間経過とともに一致率がやや低下していく傾向が見られた。
【００４４】
図９Ｂでは、リアルタイムの推定については当初から一致率が高く、時間経過とともに一致率がやや低下して変動し、全期間の推定では当初から一致率が高く、時間経過とともに一致率がやや低下して変動する傾向が見られた。
【００４５】
図９Ｃでは、リアルタイムの推定については当初から一致率が高く、時間経過とともに一致率がやや変動し、全期間の推定では当初は一致率が低く、時間経過とともに一致率が上昇していく傾向が見られた。
【００４６】
図１０Ａ〜図１０Ｃは、睡眠段階Wakeを除き、１段階のずれを許容するという前提のもと、リアルタイムの推定（realtime）と全期間のデータに基づく推定（fulltime）の時間経過に伴う睡眠ポリグラフ検査との一致率を確認した実験結果である。図１０ＡはＡ氏についての結果、図１０ＢはＢ氏についての結果、図１０ＣはＣ氏についての結果である。
【００４７】
図１０Ａ〜図１０Ｃのいずれも、リアルタイムの推定および全期間の推定のいずれも、当初から一致率が高く、若干の変動はあるものの、良好な推定となっている。
【００４８】
＜応用＞
本実施形態による睡眠段階の推定は、次のような場面で用いることができる。
【００４９】
（１）快眠を導く睡眠モニタリングシステム
不眠症を含む睡眠に悩む人に対し、本技術を使って睡眠段階をリアルタイムに推定し、睡眠が浅いときは深くなるように音楽のリズムを遅くする等により快眠を導くことができる。この技術は時差ボケの解消等にも活用することができる。
【００５０】
（２）介護施設入居者の睡眠モニタリング
介護士にとっておむつ交換は重労働であり、入居者にとっても不快な時間となっている。特に、「夜中」のおむつ交換は大変であるため、本技術を使って睡眠段階をリアルタイムに推定し、睡眠が深いときにおむつ交換をすることで、入居者にあまり気づかれずに交換が可能となる。
【００５１】
また、起こすときも睡眠の浅いときに起こすことで、介護士も入居者もスムーズに起床を迎えることができる。
【００５２】
＜総括＞
以上説明したように、本実施形態にあっては、データが存在しない時点における睡眠段階の推定を行うことができる。
【００５３】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【００５４】
本国際出願は、２０１５年３月１８日に出願した日本国特許出願第２０１５−５５０８０号に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願第２０１５−５５０８０号の全内容を本国際出願に援用する。
【符号の説明】
【００５５】
１        睡眠段階推定装置
１０      記憶領域
１１      生体データ取得部
１２      生体データ記録部
１３      パラメータ推定部
１４      睡眠段階推定部
１５      推定結果出力部
２        ベッド
３        無拘束型センサ
４        敷き布団
５        対象者
【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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
2016148111.tif 000014
【図１０Ｂ】
2016148111.tif 000015
【図１０Ｃ】
2016148111.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成28年12月6日(2016.12.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、
心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段と
を備えたことを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の睡眠段階推定装置において、
前記パラメータ推定手段および前記睡眠段階推定手段は、前記取得手段が前記生体データを第１の所定時間にわたり取得した時点で初回の推定を行い、その後は第２の所定時間を経過した時点毎に推定を行う
ことを特徴とする睡眠段階推定装置。
【請求項３】
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、
心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値のデータを生成するデータ生成手段と
を備えたことを特徴とする生体データ推定装置。
【請求項４】
睡眠段階推定装置が実行する方法であって、
心拍の波を示す生体データを取得する取得工程と、
心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定工程と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定工程と
を備えたことを特徴とする睡眠段階推定方法。
【請求項５】
生体データ推定装置が実行する方法であって、
心拍の波を示す生体データを取得する取得工程と、
心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定工程と、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値のデータを生成するデータ生成工程と
を備えたことを特徴とする生体データ推定方法。
【請求項６】
コンピュータを、
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段、
心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段
として機能させる睡眠段階推定プログラム。
【請求項７】
コンピュータを、
心拍の波を示す生体データを取得する取得手段、
心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段、
推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値のデータを生成するデータ生成手段
として機能させる生体データ推定プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
”，Ｅｌｅｃｔｒｏ  ｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒ．Ｃｌｉｎｉ．Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌ．，ｎｏ．６７，ｐｐ．３７９−３８７，１９８７．
非特許文献６：Ｋ．Ｏｔｓｕｋａ，Ｙ．Ｉｃｈｉｍａｒｕ  ａｎｄ  Ｔ．Ｙａｎａｇａ：“Ｓｔｕｄｉｅｓ  ｏｆ  ａｒｒｔｈｙｔｈｍｉａｓ  ｂｙ  ２４−ｈｏｕｒ  ｐｏｌｙｇｒａｐｈｉｃ  ｒｅｃｏｒｄｓ．ＩＩ．ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｈｅａｒｔ  ｒａｔｅ  ａｎｄ  ｓｌｅｅｐ  ｓｔａｇｅｓ”，Ｆｕｋｕｏｋａ  Ａｃｔａ．Ｍｅｄ．，ｖｏｌ．７２，ｎｏ．１０，ｐｐ．５８９−５９６，１９９１．
発明の概要
発明が解決しようとする課題
［０００９］
上述した心拍のデータから睡眠段階を推定する手法は、睡眠中（寝始めから起床まで）の全てのデータを必要とするか、少なくとも睡眠段階を推定する時点を含む所定時間分のデータを必要とする。従って、データが欠落している期間や、まだデータの発生しない近い未来における睡眠段階を推定することはできなかった。
［００１０］
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、データが存在しない時点における睡眠段階の推定を可能とすることにある。
発明を解決するための手段
［００１１］
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、心拍の波を示す生体データを取得する取得手段と、心拍の波の中周波成分の時間経過に対する値をパラメータを用いて定義した数式に対し、前記生体データを用いて前記パラメータを推定するパラメータ推定手段と、推定された前記パラメータを適用した前記数式に基づき、任意の時点における前記中周波成分の値から睡眠段階を推定する睡眠段階推定手段とを備える。
発明の効果
［００１２］
本発明にあっては、データが存在しない時点における睡眠段階の推定を行うことができる。
図面の簡単な説明
【国際調査報告】
2016148111.tif 000017
2016148111.tif 000018