(57)【要約】【課題】体動信号から抽出した生体信号を処理して所定時間分の生体信号を出力する生体信号処理装置（15）において、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響を軽減させる。【解決手段】信号蓄積手段（32）に所定時間分の生体信号が蓄積された場合に所定時間分の生体信号が出力する蓄積動作を行う生体信号処理装置（15）において、体動検出手段（20）から出力された体動信号にノイズが含まれている否かを検出するノイズ検出手段（33）を備え、信号蓄積手段（32）は、ノイズ検出手段（33）が体動信号にノイズが含まれていることを検出すると、蓄積動作を中断し、それまでに蓄積した生体信号を無効にして次の蓄積動作を開始する。【選択図】図１
2008307204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の体動に伴う体動信号を出力する体動検出手段（20）と、
上記体動検出手段（20）から入力された体動信号から、呼吸及び心拍の少なくとも一方に伴う生体信号を抽出する信号抽出手段（31）と、
上記信号抽出手段（31）から入力された生体信号を順次記憶して、所定時間分の生体信号が蓄積された場合に該所定時間分の生体信号を出力する蓄積動作を行う信号蓄積手段（32）とを備え、
上記信号蓄積手段（32）は、上記所定時間分の生体信号を出力すると次の蓄積動作を開始する生体信号処理装置であって、
上記体動検出手段（20）から出力された体動信号にノイズが含まれている否かを検出するノイズ検出手段（33）を備え、
上記信号蓄積手段（32）は、上記ノイズ検出手段（33）が体動信号にノイズが含まれていることを検出すると、上記蓄積動作を中断し、それまでに蓄積した生体信号を無効にして次の蓄積動作を開始することを特徴とする生体信号処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記信号抽出手段（31）は、上記体動信号を演算処理することによって上記生体信号を抽出するデジタルフィルタ（42）を備える一方、
上記ノイズ検出手段（33）が体動信号にノイズが含まれていることを検出した場合に、初期状態からの体動信号の演算処理によって生体信号を抽出するようにデジタルフィルタ（42）を初期化するフィルタ初期化部（38）を備えていることを特徴とする生体信号処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
上記ノイズ検出手段（33）は、上記体動信号又は該体動信号を処理した信号がノイズを識別するための判定値よりも大きい場合に該体動信号にノイズが含まれていると判断することを特徴とする生体信号処理装置。
【請求項４】
請求項３において、
上記ノイズ検出手段（33）では、上記信号抽出手段（31）によって抽出済みの生体信号に基づいて上記判定値が調節されることを特徴とする生体信号処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか１つにおいて、
上記信号蓄積手段（32）から入力された所定時間分の生体信号を高速フーリエ変換することによって該生体信号の周波数スペクトルを求める周波数分析手段（35）を備えていることを特徴とする生体信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体動に伴う体動信号から呼吸及び心拍の少なくとも一方に伴う生体信号を抽出して、抽出した生体信号の処理を行う生体信号処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、呼吸及び心拍の少なくとも一方に伴う生体信号を処理する生体信号処理装置が知られている。この種の生体信号処理装置では、例えば振動センサを用いて被験者の体動に伴う体動信号を検出して、例えばデジタルフィルタを用いて体動信号から生体信号を抽出している。この種の生体信号処理装置が特許文献１に開示されている。
【０００３】
具体的に、特許文献１には、生体信号を処理した値を用いて生体が存在するか否かを判定する生体検出装置が開示されている。この生体検出装置では、生体信号検出手段によって生体信号が抽出されている。そして、最小値検出手段によって所定時間における生体信号の最小値が検出されている。判定手段は、所定時間における生体信号の最小値から生体が存在するか否かを判定している。
【特許文献１】特開２００２−３３６２０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、この種の生体信号処理装置では、被験者の体動に伴う体動信号を出力する体動検出手段が、呼吸や心拍に伴う体動だけを検出することが望ましい。しかし、体動検出手段には、被験者の手足などの動きや、扉の開閉などの振動が伝達される場合がある。このような場合には、体動検出手段からの体動信号に、呼吸や心拍以外の振動がノイズとして含まれてしまう。
【０００５】
体動信号にノイズが含まれていると、ノイズの周波数スペクトルは幅広い周波数帯域に広がっているので、体動信号から抽出される生体信号にもノイズが含まれてしまう。そして、所定時間分の生体信号を出力する場合には、所定時間分の生体信号がノイズを含むものになってしまう。
【０００６】
ここで、特許文献１の生体検出装置では、所定時間分の生体時間の最小値を用いることで、所定時間の生体信号にノイズが含まれている場合であっても、ノイズの影響が排除されるようにしている。しかし、例えば被験者が体動検出手段に対して適正な位置にいない場合など体動信号を検出しにくい状態では、生体信号の値が小さくなることがある。このため、最小値による判定では、生体が存在しているのに、最小値が生体が存在していると判定されるレベルに到達せずに、生体の存否を正確に判定することができないおそれがある。すなわち、ノイズを含む所定時間分の生体信号を用いる限りは、ノイズの影響を排除することができたとしても、他の弊害が生じるおそれがある。
【０００７】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、体動信号から抽出した生体信号を処理して所定時間分の生体信号を出力する生体信号処理装置において、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響を軽減させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の発明は、被験者の体動に伴う体動信号を出力する体動検出手段（20）と、上記体動検出手段（20）から入力された体動信号から、呼吸及び心拍の少なくとも一方に伴う生体信号を抽出する信号抽出手段（31）と、上記信号抽出手段（31）から入力された生体信号を順次記憶して、所定時間分の生体信号が蓄積された場合に該所定時間分の生体信号を出力する蓄積動作を行う信号蓄積手段（32）とを備え、上記信号蓄積手段（32）は、上記所定時間分の生体信号を出力すると次の蓄積動作を開始する生体信号処理装置（15）を対象とする。
【０００９】
そして、この生体信号処理装置（15）は、上記体動検出手段（20）から出力された体動信号にノイズが含まれている否かを検出するノイズ検出手段（33）を備え、上記信号蓄積手段（32）は、上記ノイズ検出手段（33）が体動信号にノイズが含まれていることを検出すると、上記蓄積動作を中断し、それまでに蓄積した生体信号を無効にして次の蓄積動作を開始する。
【００１０】
第１の発明では、体動検出手段（20）から体動信号が出力され、信号抽出手段（31）において体動信号から生体信号が抽出される。信号抽出手段（31）で抽出された生体信号は、信号蓄積手段（32）に入力される。信号蓄積手段（32）では、生体信号を順次記憶して、所定時間分の生体信号が蓄積された場合に所定時間分の生体信号を出力する蓄積動作が行われる。信号蓄積手段（32）では、所定時間分の生体信号が出力されると次の蓄積動作が開始される。
【００１１】
一方、ノイズ検出手段（33）は、体動検出手段（20）から出力された体動信号にノイズが含まれている否かを、すなわち、信号蓄積手段（32）に入力される生体信号にノイズが含まれているか否かを検出している。そして、生体信号にノイズが含まれていることが検出された場合には、信号蓄積手段（32）は、蓄積動作を中断し、それまでに蓄積した生体信号を無効にして、次の蓄積動作を開始する。信号蓄積手段（32）では、例えばノイズ直後の生体信号（ノイズ直後の体動信号と同じ時刻の生体信号）から次の蓄積動作が開始される。そして、生体信号にノイズが含まれていることが検出されることなく、所定時間分の生体信号が蓄積されると、所定時間分の生体信号が出力される。この第１の発明では、信号蓄積手段（32）に所定時間分の生体信号が蓄積されるまでに、ノイズを含む生体信号が検出されない場合に限って、所定時間分の生体信号が信号蓄積手段（32）から出力されるようにしている。
【００１２】
なお、本願明細書では、ノイズを含む体動信号と同じ時刻の生体信号を、「ノイズを含む生体信号」と表現している。ここで、体動信号から生体信号を抽出するのに例えばデジタルフィルタ（42）を用いる場合には、例えば移動平均などの演算処理によって体動信号から生体信号を算出するので、「ノイズを含む生体信号」に近い時刻の生体信号にもノイズの影響が出てしまう。本願明細書では、このような生体信号を、「ノイズを含む生体信号」と識別するために、「ノイズの影響を受けている生体信号」と表現する。
【００１３】
第２の発明は、上記第１の発明において、上記信号抽出手段（31）が、上記体動信号を演算処理することによって上記生体信号を抽出するデジタルフィルタ（42）を備える一方、上記ノイズ検出手段（33）が体動信号にノイズが含まれていることを検出した場合に、初期状態からの体動信号の演算処理によって生体信号を抽出するようにデジタルフィルタ（42）を初期化するフィルタ初期化部（38）を備えている。
【００１４】
第２の発明では、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合に、デジタルフィルタ（42）が初期化される。デジタルフィルタ（42）では、初期状態からの体動信号の演算処理によって次の生体信号が抽出される。
【００１５】
ここで、デジタルフィルタ（42）は、ある時刻の生体信号を抽出するのに、その時刻の体動信号だけでなく、その時刻よりも前の時刻の体動信号も用いて演算処理を行う。このため、体動信号にノイズが含まれていてもデジタルフィルタ（42）を初期化しない場合には、ノイズから暫くの間の生体信号の抽出に、ノイズを含む体動信号が用いられてしまい、ノイズからの暫くの間の生体信号がノイズの影響を受けたものになってしまう。
【００１６】
これに対して、この第２の発明では、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合にデジタルフィルタ（42）が初期化される。このため、ノイズからの暫くの間の生体信号の抽出にノイズを含む体動信号を用いないので、検出されたノイズの影響が、そのノイズ以降の生体信号から排除される。
【００１７】
第３の発明は、上記第１又は第２の発明において、上記ノイズ検出手段（33）が、上記体動信号又は該体動信号を処理した信号がノイズを識別するための判定値よりも大きい場合に該体動信号にノイズが含まれていると判断する。
【００１８】
第３の発明では、体動信号にノイズが含まれているか否かを検出するのに、ノイズを識別するための判定値が用いられる。ノイズ検出手段（33）は、体動信号又は体動信号を処理した信号が判定値よりも大きい場合に体動信号にノイズが含まれていると判断する。
【００１９】
第４の発明は、上記第３の発明において、上記ノイズ検出手段（33）では、上記信号抽出手段（31）によって抽出済みの生体信号に基づいて上記判定値が調節される。
【００２０】
第４の発明では、信号抽出手段（31）によって抽出済みの生体信号に基づいて判定値を調節している。ここで、体動検出手段（20）によって検出される、心拍や呼吸に伴う信号の大きさは、被験者によって異なる場合があり、被験者と体動検出手段（20）との接触状態によっても異なる場合がある。このため、判定値が一定である場合には、生体信号とノイズとの識別を正確に行うことができない場合がある。これに対して、この第４の発明では、信号抽出手段（31）によって抽出済みの生体信号、つまり実際に抽出された生体信号に基づいて判定値が調節される。従って、被験者の個体差や、被験者と体動検出手段（20）との接触状態によらず、生体信号とノイズとを確実に識別することができるので、体動信号にノイズが含まれているか否かがさらに正確に検出される。
【００２１】
第５の発明は、上記第１乃至第４の何れか１つの発明において、上記信号蓄積手段（32）から入力された所定時間分の生体信号を高速フーリエ変換することによって該生体信号の周波数スペクトルを求める周波数分析手段（35）を備えている。
【００２２】
第５の発明では、信号蓄積手段（32）から出力された所定時間分の生体信号が、周波数分析手段（35）に入力される。そして、周波数分析手段（35）では、所定時間分の生体信号を高速フーリエ変換することによって生体信号の周波数スペクトルが求められる。高速フーリエ変換では、比較的長い時間分の生体信号の周波数スペクトルが求められる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、信号蓄積手段（32）に所定時間分の生体信号が蓄積されるまでに、ノイズを含む生体信号が検出されない場合に限って、所定時間分の生体信号が信号蓄積手段（32）から出力される。このため、信号蓄積手段（32）から出力される所定時間分の生体信号に、ノイズを含むと検出された生体信号が含まれることがないので、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響を軽減させることができる。
【００２４】
また、本発明によれば、図５（Ａ）に示すように、ノイズの発生間隔が所定時間よりも長い場合に、ノイズを含まない所定時間分の生体信号（図５における斜線の部分）が得られる。ここで、ノイズの発生タイミングは予測することができない。このため、図５（Ｂ）に示すように、生体信号にノイズが含まれていても所定時間分の生体信号が蓄積されるまで生体信号の蓄積を継続する場合には、ノイズの発生間隔が所定時間よりも長い場合であっても、ノイズを含まない所定時間分の生体信号が得られない場合があり得る。これに対して、本発明によれば、ノイズの発生間隔が所定時間よりも長ければ、ノイズを含まない所定時間分の生体信号が確実に得られる。従って、ノイズを含まない所定時間分の生体信号をより多く得ることが可能になる。
【００２５】
また、上記第２の発明では、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合にデジタルフィルタ（42）を初期化することで、検出されたノイズの影響が、そのノイズ以降の生体信号から排除されるようにしている。このため、信号蓄積手段（32）から出力される所定時間分の生体信号は、検出されたノイズの影響を受けている生体信号を含まないものになるので、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響をさらに軽減させることができる。
【００２６】
また、上記第４の発明によれば、信号抽出手段（31）によって抽出済みの生体信号に基づいて判定値を調節することで、体動信号にノイズが含まれているか否かがさらに正確に検出されるようにしている。このため、生体信号との差が小さいノイズであっても検出することが可能になる。従って、信号蓄積手段（32）から出力される所定時間分の生体信号に、小さなノイズを含む生体信号が含まれることを抑制することができるので、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響をさらに軽減させることができる。
【００２７】
また、上記第５の発明では、比較的長い時間分の生体信号の周波数スペクトルを求める生体信号処理装置（15）において、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響が軽減されるようにしている。このため、比較的長い時間分の生体信号の周波数スペクトルが、ノイズによって無駄になるおそれが小さく、ほとんどの生体信号の周波数スペクトルを有効利用することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００２９】
本実施形態は、本発明に係る生体信号処理装置（15）を備える睡眠状態検出装置（10）である。この睡眠状態検出装置（10）は、体動検出手段である体動センサ（20）と、回路ユニット（30）とを備えている。回路ユニット（30）には、信号抽出手段である信号抽出部（31）と、信号蓄積手段である信号蓄積部（32）と、ノイズ検出手段であるノイズ検出部（33）と、周波数分析手段である周波数分析部（35）と、離床判定部（36）と、睡眠状態検出部（37）とが設けられている。この睡眠状態検出装置（10）のうち、体動センサ（20）と信号抽出部（31）と信号蓄積部（32）とノイズ検出部（33）と周波数分析部（35）とは、本発明に係る生体信号処理装置（15）が構成している。
【００３０】
体動センサ（20）は、被験者としての就寝者の体動を検出して体動信号を出力するように構成されている。この体動センサ（20）は、感圧部（21）と受圧部（22）とを備えている。
【００３１】
図１及び図２に示すように、本実施形態の感圧部（21）は、ベッドなどの寝具の寝台に敷かれたマットレス上に敷設されるものである。この感圧部（21）は、細長で中空状のチューブで構成され、その内側に空間が形成されている。そして、就寝者がベッドに横臥すると、就寝者の体動に伴い感圧部（21）に圧力・振動が伝達され、感圧部（21）の内圧が受圧部（22）に作用する。
【００３２】
受圧部（22）は、ケーシング（23）と、このケーシング（23）に収納されるセンサ部（24）とで構成されている。センサ部（24）は、マイクロフォンや圧力センサなどで構成される。このセンサ部（24）は、上記感圧部（21）より作用した内圧を受け、この内圧を体動信号としてリード線（25）を介して回路ユニット（30）に出力する。なお、本実施形態では、感圧部（21）と受圧部（22）との接続位置に微小なリーク溝（26）が形成されている。このため、例えば就寝者がベッドに強い衝撃を与えた際、センサ部（24）に対して急激に上昇した内圧が作用し、その結果、センサ部（24）が故障してしまったり、体動信号が飽和状態となってしまったりすることを抑制している。
【００３３】
図３に示すように、信号抽出部（31）は、信号増幅部（40）とデジタル変換部（41）とデジタルフィルタ（42）とを備えている。信号抽出部（31）では、体動センサ（20）から入力された体動信号が、信号増幅部（40）とデジタル変換部（41）とデジタルフィルタ（42）とで順次処理されて、信号蓄積部（32）に出力される。
【００３４】
信号増幅部（40）は、増幅器として構成されている。信号増幅部（40）は、体動センサ（20）に直流結合で接続されている。信号増幅部（40）は、低域通過特性を有しており、エリアシングを防ぐためのアンチエリアシングフィルタを兼ねている。信号増幅部（40）では、体動センサ（20）からの体動信号のうち高周波数成分が除かれたものが増幅される。信号増幅部（40）から出力されたアナログ信号は、デジタル変換部（41）に入力される。
【００３５】
デジタル変換部（41）は、オーバーサンプリング型のＡＤ変換器として構成されている。デジタル変換部（41）では、信号増幅部（40）から入力されたアナログ信号が、そのアナログ信号の周波数よりも大きな周波数でサンプリングされて、デジタル信号に変換される。デジタル変換部（41）から出力されたデジタル信号は、デジタルフィルタ（42）に入力される。
【００３６】
デジタルフィルタ（42）は、バンドパスフィルタとして構成されている。デジタルフィルタ（42）には、成人が安静にしている時の心拍の周波数帯域に対応する通過帯域（０．８〜２．０Ｈｚ）のバンドパスフィルタが用いられている。デジタルフィルタ（42）には、例えばＩＩＲフィルタ（チェビシェフ特性、４次）が用いられている。なお、デジタルフィルタ（42）にＦＩＲフィルタを用いてもよい。
【００３７】
デジタルフィルタ（42）では、デジタル変換部（41）から入力された信号から心拍に伴う生体信号が抽出される。デジタルフィルタ（42）では、生体信号を抽出するにあたって、抽出する生体信号と同じ時刻の体動信号だけでなく、その体動信号の直前からの複数の体動信号を用いて演算処理を行っている。この演算処理には、デジタルフィルタ（42）の入力値である体動信号やデジタルフィルタ（42）の内部状態を保持する内部変数が用いられている。デジタルフィルタ（42）から出力された生体信号は、信号蓄積部（32）とノイズ検出部（33）とにそれぞれ入力される。
【００３８】
ノイズ検出部（33）は、体動センサ（20）から出力された体動信号にノイズが含まれている否かを検出するように構成されている。ノイズ検出部（33）は、体動信号を処理した信号である生体信号に基づいて、体動信号にノイズが含まれている否かを検出する。
【００３９】
具体的に、ノイズ検出部（33）には、ノイズを識別するための判定値が予め設定されている。判定値は、心拍に伴う信号の瞬時値として想定される範囲の上限値と等しくなっている。判定値は、体動センサのバラツキや、想定される利用者の寝具等の状態を考慮して設定されている。なお、心拍に伴う信号の瞬時値として想定される範囲の上限値に、１よりも大きい係数を掛けたものを判定値としてもよい。
【００４０】
ノイズ検出部（33）は、生体信号の瞬時絶対値が判定値を上回る場合に、体動信号にノイズが含まれていると判断する。体動信号にノイズが含まれていると判断すると、生体信号にもノイズが含まれているので、ノイズ検出部（33）は、信号蓄積部（32）に入力された生体信号にノイズが含まれていることを、後述する動作制御部（39）に伝達する。
【００４１】
一方、ノイズ検出部（33）は、生体信号の瞬時絶対値が判定値以下になる場合に、体動信号にノイズが含まれていないと判断する。体動信号にノイズが含まれていないと判断すると、ノイズ検出部（33）は、ノイズが含まれていないと判断した体動信号と同じ時刻の生体信号を、後述する信号記憶部（34）に書き込ませる。
【００４２】
信号蓄積部（32）は、信号記憶部（34）と動作制御部（39）とを備えている。信号記憶部（34）は、フラッシュメモリ等で構成された、２ｎサイズのデータバッファとして構成されている。信号記憶部（34）は、所定時間分（例えば１０秒）の生体信号を一時的に蓄積するように構成されている。生体信号として心拍に伴う信号を抽出する場合には、少なくとも２．５秒以上の生体信号を蓄積可能なデータバッファを使用する。なお、生体信号として呼吸に伴う信号を抽出する場合には、少なくとも１０秒以上の生体信号を蓄積可能なデータバッファを使用する。
【００４３】
信号記憶部（34）では、信号抽出部（31）から入力された生体信号を順次記憶して、所定時間分の生体信号が蓄積された場合に該所定時間分の生体信号を出力する蓄積動作が繰り返し行われる。具体的に、蓄積動作では、生体信号がデータの書込領域の先頭から末尾に向かって順に書き込まれてゆく。信号記憶部（34）には、ノイズ検出部（33）でノイズを含んでいないと判断された生体信号のみが書き込まれる。信号記憶部（34）では、生体信号が書き込まれるたびに、データの書込領域の位置を表す書込ポインタが更新される。そして、書込ポインタがデータの書込領域の末尾に到達すると、データの蓄積が完了し、所定時間分の生体信号が周波数分析部（35）に出力される。信号記憶部（34）では、所定時間分の生体信号が出力されると、書込ポインタがデータの書込領域の先頭に移動する。そして、次に入力された生体信号から次の蓄積動作が開始される。
【００４４】
動作制御部（39）は、ノイズ検出部（33）が体動信号にノイズが含まれていることを検出した場合に、信号記憶部（34）における蓄積動作を中断させ、それまでに信号記憶部（34）に蓄積された生体信号を無効にして、ノイズ直後の生体信号から次の蓄積動作を該信号記憶部（34）に行わせるように構成されている。
【００４５】
具体的に、動作制御部（39）は、信号記憶部（34）に入力された生体信号にノイズが含まれていることをノイズ検出部（33）から受信した場合に、ノイズが含まれていると判断された生体信号を信号記憶部（34）に書き込ませることなく、信号記憶部（34）を初期化する。信号記憶部（34）は初期化されると、蓄積中の生体信号が消去されると共に、書込ポインタがデータの書込領域の先頭に移動する。そして、信号記憶部（34）では、新たに次の蓄積動作が開始される。次の蓄積動作では、ノイズを含むと判断された生体信号の直後に入力された生体信号から、生体信号がデータの書込領域の先頭から書き込まれてゆく。
【００４６】
なお、動作制御部（39）は、信号記憶部（34）に入力された生体信号にノイズが含まれていることをノイズ検出部（33）から受信した場合に、信号記憶部（34）を初期化せずに、書込ポインタをデータの書込領域の先頭に移動させるだけでもよい。この場合、ノイズを含むと判断された生体信号の直後に入力された生体信号から、生体信号が前回の蓄積動作で記憶された生体信号に上書きされてゆく。
【００４７】
周波数分析部（35）は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって生体信号の周波数スペクトルを求めるように構成されている。周波数分析部（35）では、信号記憶部（34）から入力される所定時間分の生体信号から、その所定時間分の生体信号の周波数スペクトルが求められる。
【００４８】
離床判定部（36）は、寝具上に人間がいるか否かの在床／離床判定を行うように構成されている。離床判定部（36）は、周波数分析部（35）で求められた生体信号の周波数スペクトルに基づいて在床／離床判定を行う。離床判定部（36）は、生体信号の周波数スペクトルに心拍に対応するスペクトル成分が含まれている場合に「在床」と判定し、生体信号の周波数スペクトルに心拍に対応するスペクトル成分が含まれていない場合に「離床」と判定する。
【００４９】
睡眠状態検出部（37）は、離床判定部（36）が「在床」と判定した場合に、寝具上の人間の睡眠状態を検出するように構成されている。睡眠状態検出部（37）は、例えば周波数分析部（35）で求められた生体信号の周波数スペクトルに基づいて、就寝者が睡眠状態であるか覚醒状態であるかを判定する。
【００５０】
なお、この実施形態では、体動信号にノイズが含まれている場合に、信号記憶部（34）から生体信号が出力されない時間帯が出てくる。この時間帯は、生体信号の周波数スペクトルも出力されないので、直接、在床／離床判定や、睡眠状態の検出を行うことができない。このため、この実施形態では、生体信号が出力されない時間帯の在床／離床の判定結果を、直近に在床／離床判定が行われた時間帯の判定結果と同じとしている。また、生体信号が出力されない時間帯の睡眠状態の検出結果を、直近に睡眠状態の検出が行われた時間帯の検出結果と同じとしている。
【００５１】
−回路ユニットの動作−
回路ユニット（30）において所定時間分の生体信号を出力するまでの動作を、以下に説明する。
【００５２】
本実施形態の睡眠状態検出装置（10）は、寝具の寝台上に就寝者が横臥した状態で電源がＯＮの状態に設定されると、就寝者の体動に伴って体動センサ（20）から体動信号から出力される。回路ユニット（30）は、体動センサ（20）からの体動信号が入力されると、その動作を開始する。
【００５３】
回路ユニット（30）では、まず体動信号の前処理が、信号増幅部（40）とデジタル変換部（41）とで行われる。体動信号の前処理では、信号増幅部（40）において、高周波数成分が除かれた体動信号が増幅される。そして、デジタル変換部（41）において、信号増幅部（40）の出力がオーバーサンプリングされてデジタル信号に変換される。
【００５４】
続いて、体動信号の前処理が終了すると、デジタルフィルタ（42）において生体信号の抽出が行われる。デジタルフィルタ（42）では、デジタル変換部（41）の出力されたデジタル信号から所定の周波数帯域（０．８〜２．０Ｈｚ）の生体信号が抽出される。デジタルフィルタ（42）で抽出された生体信号は、信号記憶部（34）とノイズ検出部（33）とにそれぞれ入力される。
【００５５】
続いて、回路ユニット（30）では、信号記憶部（34）において蓄積動作が行われる。蓄積動作については、図４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５６】
蓄積動作では、ステップ１（ＳＴ１）において、デジタルフィルタ（42）から入力された生体信号を、信号記憶部（34）のデータの書込領域に書き込むか否かの判断が行われる。信号記憶部（34）は、ノイズ検出部（33）が体動信号にノイズが含まれていないと判断した場合には、ステップ２（ＳＴ２）に移行して、入力された生体信号の書き込みを行う。
【００５７】
一方、信号記憶部（34）は、ノイズ検出部（33）が体動信号にノイズが含まれていると判断した場合には、生体信号の書き込みを行わない。この場合は、ステップ３（ＳＴ３）において、信号記憶部（34）が動作制御部（39）によって初期化される。信号記憶部（34）が初期化されると、蓄積動作は終了する。蓄積動作が終了すると、スタートに戻って、ノイズを含む生体信号の次の生体信号から次の蓄積動作が新たに行われる。
【００５８】
ステップ２（ＳＴ２）において生体信号の書き込みを行うと、ステップ４（ＳＴ４）に移行する。ステップ４（ＳＴ４）では、信号記憶部（34）において、所定時間分の生体信号が蓄積されているか否かの判断が行われる。書込ポインタがデータの書込領域の末尾に到達している場合には、所定時間分の生体信号が蓄積されていると判断して、ステップ５（ＳＴ５）に移行する。ステップ５（ＳＴ５）では、信号記憶部（34）に蓄積された所定時間分の生体信号が出力される。所定時間分の生体信号が出力されると、蓄積動作は終了する。蓄積動作が終了すると、スタートに戻って、次の生体信号から新たな蓄積動作が行われる。
【００５９】
一方、書込ポインタがデータの書込領域の末尾に到達していない場合には、所定時間分の生体信号が蓄積されていないと判断して、ステップ１（ＳＴ１）に移行する。信号記憶部（34）では、所定時間分の生体信号が蓄積されるか、ノイズ検出部（33）が体動信号にノイズが含まれていると判断するまで蓄積動作が行われる。
【００６０】
−実施形態の効果−
本実施形態によれば、信号記憶部（34）に所定時間分の生体信号が蓄積されるまでに、ノイズを含む生体信号が検出されない場合に限って、所定時間分の生体信号が信号記憶部（34）から出力される。このため、信号記憶部（34）から出力される所定時間分の生体信号に、ノイズを含むと検出された生体信号が含まれることがないので、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響を軽減させることができる。
【００６１】
また、本実施形態では、比較的長い時間分の生体信号の周波数スペクトルを求める生体信号処理装置（15）において、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響が軽減されるようにしている。このため、比較的長い時間分の生体信号の周波数スペクトルが、ノイズによって無駄になるおそれが小さく、ほとんどの生体信号の周波数スペクトルを有効利用することが可能になる。
【００６２】
−実施形態の変形例−
実施形態の変形例について説明する。この変形例では、図５に示すように、回路ユニット（30）にフィルタ初期化部（38）が設けられている。フィルタ初期化部（38）は、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合に、デジタルフィルタ（42）を初期化するように構成されている。デジタルフィルタ（42）の初期化では、デジタルフィルタ（42）の内部変数が初期化される。
【００６３】
デジタルフィルタ（42）では、内部変数が初期化されると、初期状態からの体動信号の演算処理によって次の生体信号が抽出される。このため、ノイズからの暫くの間の生体信号の抽出に、ノイズを含む体動信号が用いられることがない。
【００６４】
この変形例では、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合にデジタルフィルタ（42）を初期化することで、検出されたノイズの影響が、そのノイズ以降の生体信号から排除されるようにしている。このため、信号記憶部（34）から出力される所定時間分の生体信号は、検出されたノイズの影響を受けている生体信号を含まないものになるので、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響をさらに軽減させることができる。
【００６５】
なお、デジタルフィルタ（42）は、急峻な周波数特性を持つ高次のものを使用するほど、時間応答が長くなる傾向がある。すなわち、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合にデジタルフィルタ（42）を初期化しなければ、ノイズ直後の生体信号からノイズの影響が排除されるまでの長い時間を要する。この変形例では、高次のデジタルフィルタ（42）であっても、体動信号にノイズが含まれていることが検出された場合にデジタルフィルタ（42）を初期化することで、検出されたノイズの影響が、そのノイズ以降の生体信号から排除されるようにしている。
【００６６】
《その他の実施形態》
上記実施形態については、以下のような構成としてもよい。
【００６７】
上記実施形態について、生体信号として呼吸に伴う信号を抽出してもよい。この場合、デジタルフィルタ（42）には、呼吸運動の固有振動帯域に対応する通過帯域（０．１〜０．３Ｈｚ）のバンドパスフィルタを用いる。
【００６８】
また、上記実施形態について、心拍に伴う生体信号と呼吸に伴う生体信号との両方を抽出してもよい。
【００６９】
また、上記実施形態について、ノイズ検出部（33）が、信号抽出部（31）によって抽出済みの生体信号に基づいて判定値を調節してもよい。この場合、ノイズ検出部（33）は、例えば、体動信号にノイズが含まれているか否かを検出する時点までの生体信号の平均値に基づいて、判定値を決定してもよいし、体動信号にノイズが含まれているか否かを検出する時点から所定の時間前までの平均値に基づいて、判定値を決定してもよい。また、平均値ではなく最小値や最大値に基づいて判定値を決定してもよい。
【００７０】
このように、実際に抽出された生体信号に基づいて判定値を調節することで、被験者の個体差や、被験者と体動検出手段（20）との接触状態によらず、生体信号とノイズとを確実に識別することができるので、体動信号にノイズが含まれているか否かがさらに正確に検出される。このため、生体信号との差が小さいノイズであっても検出することが可能になる。従って、信号記憶部（34）から出力される所定時間分の生体信号に、小さなノイズを含む生体信号が含まれることを抑制することができるので、所定時間分の生体信号におけるノイズの影響をさらに軽減させることができる。
【００７１】
また、上記実施形態について、生体信号を個別に判定値と比較するのではなく、複数の生体信号の平均値を判定値と比較することによって、体動信号にノイズが含まれているか否かを検出してもよい。この場合、ノイズ周期以上の時間分の生体信号を用いて平均値を算出することが望ましい。また、平均値は、単純平均で求めてもよいし、移動平均で求めてもよい。また、平均値の絶対値を用いてもよいし、平均値の自乗値を用いてもよい。
【００７２】
また、上記実施形態について、判定値との比較に生体信号の瞬時絶対値を用いずに、適当な減衰時定数の信号ピークホールド値を用いてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態について、ノイズ検出部（33）が、体動信号を所定の判定値と比較することによって、体動信号にノイズが含まれているか否かを検出してもよい。また、判定値との比較に、信号増幅部（40）の出力を用いてもよいし、デジタル変換部（41）の出力を用いてもよい。
【００７４】
また、上記実施形態について、離床判定部（36）において、信号記憶部（34）から出力される所定時間分の生体信号よりも長い時間区分（例えば１分）毎に、在床／離床の判定を行うようにしてもよい。離床判定部（36）は、例えば、１０秒間の生体信号の周波数スペクトル毎に在床か離床かを判定して、１分間ではその結果の多数決によって在床か離床かを判定する。また、離床判定部（36）は、例えば、生体信号の周波数スペクトルの１分間の平均値によって、在床か離床かを判定してもよい。
【００７５】
また、上記実施形態について、睡眠状態検出部（37）において、信号記憶部（34）から出力される所定時間分の生体信号よりも長い時間区分（例えば１分）毎に、睡眠状態の検出を行うようにしてもよい。睡眠状態検出部（37）は、例えば、１０秒間の生体信号の周波数スペクトル毎に睡眠状態の検出を行い、１分間ではその結果の多数決によって睡眠状態を決定する。また、睡眠状態検出部（37）は、例えば、生体信号の周波数スペクトルの１分間の平均値によって、睡眠状態の検出を行ってもよい。
【００７６】
また、上記実施形態について、体動センサ（20）は、感圧部（21）がエアマットであってもよいし、感圧部（21）が静電容量や圧電を利用した感圧シートであってもよい。
【００７７】
また、上記実施形態について、例えば体動センサ（20）を椅子の着座部に配設して、着座した者を被験者としてもよい。
【００７８】
また、上記実施形態について、蓄積動作の終了に、ノイズを含む生体信号の次の生体信号から新たな蓄積動作を開始せずに、ノイズを含む生体信号から所定の数の信号を飛ばしてから新たな蓄積動作を開始してもよい。
【００７９】
なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
以上説明したように、本発明は、体動に伴う体動信号から呼吸及び心拍の少なくとも一方に伴う生体信号を抽出して、抽出した生体信号の処理を行う生体信号処理装置（15）について有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】実施形態の睡眠状態検出装置の全体構成図である。
【図２】実施形態の睡眠センサの概略断面図である。
【図３】実施形態の睡眠状態検出装置のブロック図である。
【図４】実施形態の睡眠状態検出装置の回路ユニットにおける蓄積動作のフローチャートである。
【図５】実施形態の睡眠状態検出装置の変形例のブロック図である。
【図６】本発明の場合と、生体信号にノイズが含まれていても所定時間の生体信号が蓄積されるまで生体信号の蓄積を継続する場合とを比較するための図である。
【符号の説明】
【００８２】
15  生体信号処理装置
20  体動検出部（体動検出手段）
31  信号抽出部（信号抽出手段）
32  信号蓄積部（信号蓄積手段）
33  ノイズ検出部（ノイズ検出手段）
35  周波数分析部（周波数分析手段）
38  フィルタ初期化手段（フィルタ初期化部）
42  デジタルフィルタ
【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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