(57)【要約】【課題】  被験者に姿勢の制約を課すことなく睡眠深度を判定することができる睡眠深度判定装置を提供する。【解決手段】  睡眠深度判定装置１は、心拍信号を取得する心拍センサ１０と、呼吸信号を取得する呼吸センサ１１と、取得した心拍信号から心拍変動を求めるとともに呼吸信号から呼吸変動を求め、該呼吸変動に対する心拍変動の遅れ時間（位相差）に基づいて睡眠深度を判定するＥＣＵ２０とを備えている。ＥＣＵ２０には、心拍数から瞬時心拍数を取得する心拍信号前処理部２１、瞬間心拍数から心拍変動を抽出する心拍変動抽出部２２、呼吸信号から呼吸数を取得する呼吸信号前処理部２３、呼吸数から呼吸変動を抽出する呼吸変動抽出部２４、呼吸変動波形に対する心拍変動波形の遅れ時間を検出する位相差検出部２５、および、遅れ時間に基づいて睡眠深度を判定する睡眠深度判定部２６が構成されている。【選択図】  図１
2008154681.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得手段と、
心臓の拍動に影響を与える要因の生体信号を取得する生体信号取得手段と、
前記心拍信号取得手段により取得された心拍信号から心拍変動を求め、前記生体信号取得手段により取得された生体信号から要因変動を求めるとともに、該要因変動と前記心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする睡眠深度判定装置。
【請求項２】
前記心臓の拍動に影響を与える要因は呼吸であり、
前記生体信号取得手段は、呼吸に応じた呼吸信号を取得し、
前記判定手段は、前記呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、該呼吸変動と前記心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠深度判定装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記呼吸変動と前記心拍変動の位相差が大きいほど、睡眠深度が深いと判定することを特徴とする請求項２に記載の睡眠深度判定装置。
【請求項４】
心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得手段と、
呼吸に応じた呼吸信号を取得する生体信号取得手段と、
前記心拍信号取得手段により取得された心拍信号から心拍変動を求め、前記生体信号取得手段により取得された呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、該呼吸変動と前記心拍変動との相関に基づいて睡眠深度を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする睡眠深度判定装置。
【請求項５】
心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得ステップと、
心臓の拍動に影響を与える要因の生体信号を取得する生体信号取得ステップと、
前記心拍信号取得ステップで取得された心拍信号から心拍変動を求め、前記生体信号取得ステップで取得された生体信号から要因変動を求めるとともに、該要因変動と前記心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定する判定ステップと、を備えることを特徴とする睡眠深度判定方法。
【請求項６】
前記心臓の拍動に影響を与える要因は呼吸であり、
前記生体信号取得ステップでは、呼吸に応じた呼吸信号を取得し、
前記判定ステップでは、前記呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、該呼吸変動と前記心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定することを特徴とする請求項５に記載の睡眠深度判定方法。
【請求項７】
前記判定ステップでは、前記呼吸変動と前記心拍変動の位相差が大きいほど、睡眠深度が深いと判定することを特徴とする請求項６に記載の睡眠深度判定方法。
【請求項８】
心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得ステップと、
呼吸に応じた呼吸信号を取得する生体信号取得ステップと、
前記心拍信号取得ステップで取得された心拍信号から心拍変動を求め、前記生体信号取得ステップで取得された呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、該呼吸変動と前記心拍変動との相関に基づいて睡眠深度を判定する判定ステップと、を備えることを特徴とする睡眠深度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠深度判定装置及び睡眠深度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、人の睡眠の深さ、すなわち睡眠深度を判定する技術が考案されている。このような技術として、被験者をエアマットに横たわらせて、被験者の心拍、呼吸、体動によるエアマットの圧力変化を圧力センサで検出するとともに、その検出結果から呼吸循環器系の生体信号である心拍信号、呼吸信号と体動信号とを分離し、この心拍信号、呼吸信号の振幅・分散から被験者の睡眠深度を判定する技術が特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開２００６−２６３０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記技術では、エアマットの圧力変化を圧力センサで検出することによって心拍信号や呼吸信号などを取得している。ここで、呼吸する際に人の胸は身体の前方に対して広がりやすいため、被験者の横たわり方（例えば、仰向けか横向きかなど）により、圧力センサで検出される圧力変化の振幅が変動してしまう。そのため、心拍信号、呼吸信号の振幅・分散から被験者の睡眠深度を精度良く判定しようとした場合には、被験者の横たわり方を略一定にしておくことが好ましいが、それでは被験者の睡眠時の姿勢を制約することとなる。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、被験者に姿勢の制約を課すことなく睡眠深度を判定することができる睡眠深度判定装置及び睡眠深度判定方法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】
【０００５】
本発明者は、実験により、心拍変動を起こす要因である呼吸の変動と心拍変動のピーク周波数は同じであるが、呼吸変動に対して心拍変動は位相遅れを伴うことを発見した。一方、人は胸部および腹部を使って呼吸を行うが、覚醒時には腹部が優位になり、睡眠が深くなるにつれ胸部が優位になることが知られていた。そこで、本発明者は、「睡眠が深くなるにつれて胸郭変位が優位になり位相が遅れていく」という仮説を立てて鋭意研究を進めた。その結果、睡眠が深くなると呼吸変動に対する心拍変動の位相差が大きくなることを見出し、本発明を完成するに至った。
【０００６】
すなわち本発明に係る睡眠深度判定装置は、心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得手段と、心臓の拍動に影響を与える要因の生体信号を取得する生体信号取得手段と、心拍信号取得手段により取得された心拍信号から心拍変動を求め、生体信号取得手段により取得された生体信号から要因変動を求めるとともに、要因変動と心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る睡眠深度判定方法は、心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得ステップと、心臓の拍動に影響を与える要因の生体信号を取得する生体信号取得ステップと、心拍信号取得ステップで取得された心拍信号から心拍変動を求め、生体信号取得ステップで取得された生体信号から要因変動を求めるとともに、要因変動と心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る睡眠深度判定装置又は睡眠深度判定方法によれば、心拍に影響を与える要因の変動と心拍変動とが求められるとともに、該要因変動と心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度が判定される。ここで、上述したように、睡眠深度が深くなると心拍変動を起こす要因の変動（例えば呼吸変動）に対する心拍変動の位相差（位相の遅れ時間）が大きくなるため、該位相差に基づいて睡眠深度を判定することが可能となる。また、位相差から睡眠深度を判定するため、被験者に姿勢の制約を課すことなく睡眠深度を判定することができる。
【０００９】
本発明に係る睡眠深度判定装置では、心臓の拍動に影響を与える要因は呼吸であり、生体信号取得手段が、呼吸に応じた呼吸信号を取得し、判定手段が、呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、呼吸変動と心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定することが好ましい。
【００１０】
また、本発明に係る睡眠深度判定方法では、心臓の拍動に影響を与える要因は呼吸であり、生体信号取得ステップでは、呼吸に応じた呼吸信号を取得し、判定ステップでは、呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、呼吸変動と心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定することが好ましい。
【００１１】
本発明に係る睡眠深度判定装置又は睡眠深度判定方法によれば、心拍変動を起こす要因として呼吸が採用され、呼吸変動と心拍変動の位相差（位相の遅れ時間）に基づいて睡眠深度が判定されるため、適切に睡眠深度を判定することが可能となる。
【００１２】
なお、心拍変動を起こす要因としては、呼吸の他に血圧や体温があり、呼吸に代えて血圧や体温を採用してもよい。
【００１３】
本発明に係る睡眠深度判定装置では、上記判定手段が、呼吸変動と心拍変動の位相差が大きいほど、睡眠深度が深いと判定することが好ましい。
【００１４】
また、本発明に係る睡眠深度判定方法では、判定ステップにおいて、呼吸変動と心拍変動の位相差が大きいほど、睡眠深度が深いと判定することが好ましい。
【００１５】
上述したように、睡眠が深くなると呼吸変動に対する心拍変動の位相差が大きくなる。本発明に係る睡眠深度判定装置又は睡眠深度判定方法によれば、呼吸変動と心拍変動の位相差が大きいほど睡眠深度が深いと判定されるため、睡眠深度の深さを段階的（定量的）に判定することが可能となる。
【００１６】
本発明に係る睡眠深度判定装置は、心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得手段と、呼吸に応じた呼吸信号を取得する生体信号取得手段と、心拍信号取得手段により取得された心拍信号から心拍変動を求め、生体信号取得手段により取得された呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、呼吸変動と心拍変動との相関に基づいて睡眠深度を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係る睡眠深度判定方法は、心臓の拍動に応じた心拍信号を取得する心拍信号取得ステップと、呼吸に応じた呼吸信号を取得する生体信号取得ステップと、心拍信号取得ステップで取得された心拍信号から心拍変動を求め、生体信号取得ステップで取得された呼吸信号から呼吸変動を求めるとともに、呼吸変動と心拍変動との相関に基づいて睡眠深度を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る睡眠深度判定装置又は睡眠深度判定方法によれば、呼吸変動と心拍変動とが求められるとともに、該呼吸変動と心拍変動の相関に基づいて睡眠深度が判定される。ここで、上述したように、睡眠深度が深くなると呼吸変動に対する心拍変動の位相差が大きくなり双方の相関が低下していくため、該相関に基づいて睡眠深度を判定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、要因変動と心拍変動の位相差に基づいて睡眠深度を判定する構成としたので、被験者に姿勢の制約を課すことなく睡眠深度を判定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を用いることとする。
【００２１】
［第１実施形態］
まず、図１を用いて、第１実施形態に係る睡眠深度判定装置１の全体構成について説明する。図１は、睡眠深度判定装置１の全体構成を示すブロック図である。
【００２２】
睡眠深度判定装置１は、心臓の拍動、すなわち心拍に応じた心拍信号、および、心拍に影響を与える要因である呼吸の信号を取得し、取得した心拍信号から心拍変動を求めるとともに呼吸信号から呼吸変動を求め、該呼吸変動と心拍変動の位相差（位相の遅れ時間）に基づいて睡眠深度を判定するものである。そのために、睡眠深度判定装置１は、心拍センサ１０、呼吸センサ１１、電子制御装置（以下「ＥＣＵ」という）２０を備えており、ＥＣＵ２０に心拍信号前処理部２１、心拍変動抽出部２２、呼吸信号前処理部２３、呼吸変動抽出部２４、位相差検出部２５、および睡眠深度判定部２６が構成されている。
【００２３】
心拍センサ１０は、心筋収縮時に発生するパルス状の電圧（心電位）を検出する電位式心拍センサであり、被験者の心拍信号を取得するものである。心拍センサ１０は、被験者に取り付けられた計測用電極から心電位を検出する。心拍センサ１０は、取得した心拍信号をＥＣＵ２０に出力する。心拍センサ１０は、特許請求の範囲に記載された心拍信号取得手段として機能し、心拍信号取得ステップを実行する。
【００２４】
呼吸センサ１１は、被験者の呼吸信号を取得するものであり、例えば、呼吸により胸郭周囲の長さが変化する際に伸縮するチューブ（導電性ゴム）の抵抗値の変化を呼吸信号として検出する呼吸ピックアップなどが好適に用いられる。また、抵抗値が温度によって変化するサーミスタの検出部を鼻孔に取り付けて、鼻呼吸の呼気と吸気の温度差による抵抗値の変化を呼吸信号として検出するサーミスタ呼吸ピックアップや、被験者の皮膚表面の微動を非接触に検知するマイクロ波微動センサなどを用いてもよい。呼吸センサ１１は、取得した呼吸信号をＥＣＵ２０に出力する。呼吸センサ１１は、特許請求の範囲に記載された生体信号取得手段として機能する。
【００２５】
ＥＣＵ２０は、演算を行うマイクロプロセッサ、マイクロプロセッサに各処理を実行させるためのプログラム等を記憶するＲＯＭ、演算結果などの各種データを記憶するＲＡＭ及びバッテリによってその記憶内容が保持されるバックアップＲＡＭ等により構成されている。
【００２６】
心拍信号前処理部２１は、心拍センサ１０からの心拍信号を一定時間毎に読み込み、心拍信号から1拍毎の瞬時心拍数を取得する。より詳細には、まず、心拍信号に対してバンドパスフィルタリング処理を行ってから、閾値を越えた時系列データを切り出す。次に、切り出された時系列データを２値化してから、２値化データを利用して区間幅（ＲＲ間隔）を求める。そして、区間幅から瞬時心拍数を取得する。心拍信号前処理部２１において取得された瞬時心拍数は、心拍変動抽出部２２に出力される。
【００２７】
心拍変動抽出部２２は、心拍信号前処理部２１において取得された瞬間心拍数から心拍変動を抽出する。その際、後述する呼吸変動との位相差を精度よく比較することができるようにデータ処理が行われる。より詳細には、まず、瞬間心拍数に対してフィルタ処理を行い高周波成分（約０．１５〜０．４０Ｈｚ、以下「ＨＦ成分」という）を抽出し、該ＨＦ成分の時系列を所定時間毎（例えば２０秒〜３０秒）に切り出す。次に、振幅の差やずれなどを解消するために、切り出されたデータを平均０、分散１となるように正規化した後、窓関数（例えばハミング窓）を掛け、心拍変動波形を取得する。心拍変動抽出部２２において取得された心拍変動波形は、位相差検出部２５に出力される。
【００２８】
一方、呼吸信号前処理部２３は、呼吸センサ１１からの呼吸信号を一定時間毎に読み込み、呼吸信号から呼吸数を取得する。呼吸信号前処理部２３において取得された呼吸数は、呼吸変動抽出部２４に出力される。
【００２９】
呼吸変動抽出部２４は、呼吸信号前処理部２３において取得された呼吸数から呼吸変動を抽出する。その際、上述した心拍変動との位相差を精度よく比較することができるようにデータ処理が行われる。より詳細には、まず、呼吸数に対してフィルタ処理を行い高周波成分（約０．１５〜０．４０Ｈｚ、以下「ＨＦ成分」という）を抽出し、該ＨＦ成分の時系列を上述した心拍信号の切り出しと同期をとりつつ所定時間（例えば２０秒〜３０秒）で切り出す。次に、切り出されたデータを平均０、分散１となるように正規化した後、窓関数（例えばハミング窓）を掛け、呼吸変動波形を取得する。ここで、正規化後（窓関数を掛ける前）の呼吸変動および心拍変動の実測波形を図２に示す。図２の横軸は時間（ｍｉｎ）である。図２においては、呼吸変動波形を破線で示し、心拍変動波形を実線で示した。図２に示されるように、呼吸変動に対して心拍変動が位相差を持って変動していることがわかる。なお、呼吸変動抽出部２４において取得された呼吸変動波形は、位相差検出部２５に出力される。
【００３０】
位相差検出部２５は、呼吸変動抽出部２４で取得された呼吸変動波形に対する心拍変動抽出部２２で取得された心拍変動波形の位相差（遅れ時間）を検出する。より詳細には、呼吸変動波形と心拍変動波形とが最もよく一致する時刻まで、１サンプリングタイム（例えば、５ｍｓｅｃ）づつ呼吸変動波形をずらしてゆき、呼吸振動波形に対する心拍振動波形の位相差（遅れ時間）を検出する。そして、検出された位相差（遅れ時間）の時系列データをローパスフィルタを用いてフィルタリング処理し、処理後の位相差（遅れ時間）データを睡眠深度判定部２６に出力する。ここで、位相差検出部２５で検出された位相差（遅れ時間）の時系列データを図３に示す。図３の横軸は時間（ｍｉｎ）、縦軸は遅れ時間（ｓｅｃ）である。図３においては、フィルタリング前の遅れ時間を細線で示し、フィルタリング後の遅れ時間を太線で示した。図３に示した実測例では、−１０〜２５（ｍｉｎ）の領域で遅れ時間が増大しており、２５〜４０（ｍｉｎ）の領域で遅れ時間が減少している。
【００３１】
睡眠深度判定部２６は、位相差検出部２５で検出された呼吸変動波形に対する心拍変動波形の位相差（遅れ時間）に基づいて睡眠深度を判定する。より詳細には、睡眠深度判定部２６は、位相差（遅れ時間）と予め記憶されている４つの睡眠深度判定しきい値とを順次比較することにより、睡眠深度を４段階（１：うとうと、２：寝息が立つ、３：深い眠り、４：より深い眠り）に判別する。
【００３２】
ここで、図４（ａ）に、図３の一部の領域（０〜３０ｍｉｎ）を切り出したものを示す。また、図４（ｂ）に、（ａ）で示された領域での遅れ時間に基づいて判定された睡眠深度判定結果を示す。図４（ｂ）の横軸は時間（ｍｉｎ）であり、縦軸は睡眠深度（睡眠段階）である。
【００３３】
図４（ａ）（ｂ）に示されるように、略０〜４（ｍｉｎ）の領域では、遅れ時間が第１睡眠深度判定しきい値以下であり、睡眠深度が０（覚醒状態）と判定される。略４〜１０（ｍｉｎ）の領域では、遅れ時間が第１睡眠深度判定しきい値よりも大きくかつ第２睡眠深度判定しきい値以下であり、睡眠深度が１（うとうとしている状態）と判定される。また、略１０〜１８（ｍｉｎ）の領域では、遅れ時間が第２睡眠深度判定しきい値よりも大きくかつ第３睡眠深度判定しきい値以下であり、睡眠深度が２（寝息が立つ状態）と判定される。略１８〜２２（ｍｉｎ）の領域では、遅れ時間が第３睡眠深度判定しきい値よりも大きくかつ第４睡眠深度判定しきい値以下であり、睡眠深度が３（深い眠り状態）と判定される。さらに、略１８〜２６（ｍｉｎ）の領域では、遅れ時間が第４睡眠深度判定しきい値よりも大きく、睡眠深度が４（より深い眠り状態）と判定される。なお、第４睡眠深度判定しきい値＞第３睡眠深度判定しきい値＞第２睡眠深度判定しきい値＞第１睡眠深度判定しきい値である。
【００３４】
一方、２６（ｍｉｎ）以降の領域では遅れ時間が減少しているが、この場合も上述したように、遅れ時間と睡眠深度判定しきい値とを比較することにより睡眠深度が判定される。
【００３５】
ここで、睡眠深度判定しきい値を設定する方法としては、例えば、睡眠深度を他の方法で定量化して、位相差（遅れ時間）と対応付ける方法が挙げられる。睡眠深度を定量化する方法としては、例えばRechtschaffen & Kales（ラクトシャヘン＆カールズ）による睡眠段階国際判定基準が挙げられる。なお、Rechtschaffen& Kales（ラクトシャヘン＆カールズ）による睡眠段階国際判定基準では、脳波センサ、眼球センサ、オトガイ筋センサ等から得られた信号から、脳波分析、急速眼球運動の有無、オトガイ筋筋電図の持続性・相動性要素などを評価することにより、人の睡眠段階を覚醒状態、高速眼球運動（ＲＥＭ）を伴うレム睡眠、レムを含まないノンレム睡眠に分類し、さらにノンレム睡眠を脳波の状態により４段階に分類する。
【００３６】
上述したように、心拍信号前処理部２１、心拍変動抽出部２２、呼吸信号前処理部２３、呼吸変動抽出部２４、位相差検出部２５、および睡眠深度判定部２６を備えて構成されるＥＣＵ２０は、特許請求の範囲に記載された判定手段として機能し、判定ステップを実行する。
【００３７】
次に、図５〜７を併せて用いて睡眠深度判定装置１の動作及び睡眠深度判定方法について説明する。図５は、睡眠深度判定装置１による睡眠深度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図６，図７は、睡眠深度判定処理における心拍変動抽出処理、および呼吸変動抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。これらの処理は、ＥＣＵ２０によって行われるものであり、ＥＣＵ２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００３８】
ステップＳ１００では、心拍センサ１０により検出された心拍信号が読み込まれる。続くステップＳ１０２では、ステップＳ１００で読み込まれた心拍信号の変動を抽出する処理が行われる。ここで、図６を参照しつつ、この心拍変動抽出処理について説明する。
【００３９】
ステップＳ２００では、ステップＳ１００で読み込まれた心拍信号から１拍毎の瞬時心拍数が算出される。瞬時心拍数の算出方法については上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
【００４０】
続くステップＳ２０２では、ステップＳ２００で算出された瞬時心拍数に対してフィルタ処理が行われＨＦ成分（約０．１５〜０．４０Ｈｚ）が抽出される。続いて、ステップＳ２０４では、ＨＦ成分の時系列データから所定時間（例えば２０秒〜３０秒）毎にデータが切り出される。
【００４１】
次に、ステップＳ２０６では、振幅の差やずれなどを解消するために、切り出されたデータが平均０、分散１となるように正規化されるとともに、ハミング窓を用いた窓関数処理（ステップＳ２０８）が行われ、心拍変動波形が取得される。その後、図５に示されるステップＳ１０４に処理が移行する。
【００４２】
ステップＳ１０４では、呼吸センサ１１により検出された呼吸信号が読み込まれる。続くステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で読み込まれた呼吸信号の変動を抽出する処理が行われる。ここで、図７を参照しつつ、この呼吸変動抽出処理について説明する。
【００４３】
ステップＳ３００では、ステップＳ１０４で読み込まれた呼吸信号から呼吸数が算出されるとともに、算出された呼吸数に対してフィルタ処理が行われＨＦ成分（約０．１５〜０．４０Ｈｚ）が抽出される。続いて、ステップＳ３０２では、ＨＦ成分の時系列データから所定時間（例えば２０秒〜３０秒）毎にデータが切り出される。
【００４４】
次に、ステップＳ３０４では、振幅の差やずれなどを解消するために、切り出されたデータが平均０、分散１となるように正規化されるとともに、ハミング窓を用いた窓関数処理（ステップＳ３０６）が行われ、呼吸変動波形が取得される。その後、図５に示されるステップＳ１０８に処理が移行する。
【００４５】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０４で取得された呼吸変動波形とステップＳ１０２で取得された心拍変動波形の位相差（遅れ時間）が検出される。位相差（遅れ時間）の検出方法については上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
【００４６】
続くステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で検出された位相差（遅れ時間）の時系列データに対してローパスフィルタを用いたフィルタリング処理が行われる。
【００４７】
続いて、ステップＳ１１２では、フィルタリング処理後の呼吸変動波形に対する心拍変動波形の位相差（遅れ時間）と睡眠深度判定しきい値とが順次比較されることにより、睡眠深度が判定される。睡眠深度の判定方法については上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
【００４８】
本実施形態によれば、呼吸変動と心拍変動とが求められるとともに、図４（ａ）（ｂ）に示したように、呼吸変動と心拍変動の位相差（遅れ時間）に基づいて睡眠深度が判定される。ここで、上述したように、睡眠深度が深くなると心拍変動を起こす要因の変動（例えば呼吸変動）に対する心拍変動の位相差が大きくなるため、該位相差に基づいて睡眠深度を判定することが可能となる。また、位相差から睡眠深度を判定するため、被験者に姿勢の制約を課すことなく睡眠深度を判定することができる。
【００４９】
本実施形態によれば、呼吸変動波形に対する心拍変動波形の位相差（遅れ時間）と睡眠深度判定しきい値とが順次比較されることにより、睡眠深度が判定される。ここで、複数の睡眠深度判定しきい値を設定することにより、呼吸変動と心拍変動の位相差が大きいほど睡眠深度が深いと判定されるため、睡眠深度の深さを段階的に判定することが可能となる。
【００５０】
［第２実施形態］
次に、図８を用いて、第２実施形態に係る睡眠深度判定装置２の構成について説明する。図８は、睡眠深度判定装置２の全体構成を示すブロック図である。なお、図８において第１実施形態と同一又は同等の構成要素については同一の符号が付されている。
【００５１】
睡眠深度判定装置１は、呼吸変動波形に対する心拍変動波形の位相差（遅れ時間）に基づいて睡眠深度を判定したが、睡眠深度判定装置２は、呼吸変動波形と心拍変動波形との相関係数に基づいて睡眠深度を判定する。そのため、睡眠深度判定装置２は、位相差検出部２５および睡眠深度判定部２６に代えて、呼吸変動波形と心拍変動波形との相関係数を算出する相関係数算出部２７、および相関係数算出部２７で算出された相関係数に基づいて睡眠深度を判定する睡眠深度判定部２６’を備えており、この点で上述した睡眠深度判定装置１と異なっている。その他の構成は、上述した睡眠深度判定装置１と同一または同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００５２】
相関係数算出部２７は、呼吸変動抽出部２４で取得された呼吸変動波形と心拍変動抽出部２２で取得された心拍変動波形との相関係数を算出する。ここで、相関係数算出部２７で算出された相関係数の時系列データを図９に示す。図９の横軸は時間（ｍｉｎ）、縦軸は相関係数である。図９においては、フィルタリング前の相関係数を細線で示し、フィルタリング後の相関係数を太線で示した。図９に示した実測例では、約１０（ｍｉｎ）以後の領域で相関が無くなり、逆相関へと変化している。
【００５３】
睡眠深度判定部２６’は、相関係数算出部２７で算出された呼吸変動波形と拍変動波形との相関係数に基づいて睡眠深度を判定する。より詳細には、睡眠深度判定部２６’は、相関係数と予め記憶されている４つの睡眠深度判定しきい値とを順次比較することにより、睡眠深度を４段階（１：うとうと、２：寝息が立つ、３：深い眠り、４：より深い眠り）に判別する。
【００５４】
ここで、図１０（ａ）に、図９の一部の領域（０〜３０ｍｉｎ）を切り出したものを示す。また、図１０（ｂ）に、（ａ）で示された領域での相関係数に基づいて判定された睡眠深度判定結果を示す。図１０（ｂ）の横軸は時間（ｍｉｎ）であり、縦軸は睡眠深度（睡眠段階）である。なお、睡眠深度の判定方法、および睡眠深度判定しきい値の設定方法は、上述した第１実施形態と同一または同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００５５】
次に、図１１を用いて睡眠深度判定装置２の動作及び睡眠深度判定方法について説明する。図１１は、睡眠深度判定装置２による睡眠深度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００５６】
本実施形態では、位相差検出処理（図５のフローチャートのステップＳ１０８）に代えて、相関係数算出処理（ステップＳ４０８）が実行される点で第１実施形態と異なっている。その他の処理（ステップＳ１００〜Ｓ１０６、Ｓ１１０、Ｓ１１２）は、上述した第１実施形態と同一または同様であるので、ここでは説明を省略する。
【００５７】
ステップＳ４０８では、ステップＳ１０４で取得された呼吸変動波形とステップＳ１０２で取得された心拍変動波形との相関係数が算出される。なお、相関係数の算出方法は、公知の方法を用いることができる。
【００５８】
本実施形態によれば、呼吸変動と心拍変動とが求められるとともに、図１０（ａ）（ｂ）に示したように、呼吸変動と心拍変動の相関係数に基づいて睡眠深度が判定される。ここで、睡眠深度が深くなると呼吸変動に対する心拍変動の位相差が大きくなり双方の相関がなくなり、逆相関へと変化するため、相関係数に基づいて睡眠深度を判定することが可能となる。また、相関係数から睡眠深度を判定するため、被験者に姿勢の制約を課すことなく睡眠深度を判定することができる。
【００５９】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、心拍信号を取得するセンサとしては、電位式心拍センサの他、心拍に応じて周期的に変化する赤外線の反射光量を検出する赤外線式心拍センサや運転者の血圧を検出するセンサ等を用いることができる。また、ベッドやシートなどに埋め込まれたエアバッグや圧電素子などにより心拍信号や呼吸信号を検出する非侵襲な方法を採用してもよい。
【００６０】
上記実施形態では、心拍変動に影響を与える要因として呼吸を選択したが、心拍変動を起こす要因としては、呼吸の他に血圧や体温があり、呼吸に代えて血圧や体温を採用してもよい。
【００６１】
また、上述した第２実施形態では、呼吸変動と心拍変動との相関係数を求めたが、３変数以上の多変量でもよい。すなわち、呼吸のほかに血圧や脈波から相関を求めてもよい。
【００６２】
上記実施形態では、睡眠深度判定しきい値を設定する際に、睡眠深度を定量化する方法として、Rechtschaffen & Kales（ラクトシャヘン＆カールズ）による睡眠段階国際判定基準を採用したが、顔画像から睡眠深度を定量化する方法（「人間感覚計測マニュアル、第一編」Ｐ１４６、人間生活工学研究センター、参照）などを採用することもできる。
【００６３】
なお、本発明は、車両の運転者の睡眠深度判定の他に、健康器具や医療器具など様々な装置に適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】第１実施形態に係る睡眠深度判定装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】心拍変動波形と呼吸変動波形の一例を示す図である。
【図３】フィルタリング前とフィルタリング後の位相差（遅れ時間）の経時変化を示す図である。
【図４】（ａ）は、図３の一部（０〜３０分）を切り出した図である。（ｂ）は、位相差（遅れ時間）に基づいて判定された睡眠深度判定結果を示す図である。
【図５】第１実施形態に係る睡眠深度判定装置による睡眠深度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】睡眠深度判定処理における心拍変動抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】睡眠深度判定処理における呼吸変動抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】第２実施形態に係る睡眠深度判定装置の全体構成を示すブロック図である。
【図９】フィルタリング前とフィルタリング後の相関係数の経時変化を示す図である。
【図１０】（ａ）は、図９の一部（０〜３０分）を切り出した図である。（ｂ）は、相関係数と睡眠深度判定結果との対応を示す図である。
【図１１】第２実施形態に係る睡眠深度判定装置による睡眠深度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６５】
１，２…睡眠深度判定装置、１０…心拍センサ、１１…呼吸センサ、２０…ＥＣＵ、２１…心拍信号前処理部、２２…心拍変動抽出部、２３…呼吸信号前処理部、２４…呼吸変動抽出部、２５…位相差検出部、２６，２６’…睡眠深度判定部、２７…相関係数算出部。
【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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