(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロ波ドップラーレーダーを用いて、
体動、呼吸、脈波を検出する検出部と、
心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出部と、
呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出部と、
体動強度を算出する体動強度算出部と、
前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定部と
を備え、
上記マイクロ波ドップラーレーダーは、被測定者から非接触に設けられており、
前記判定部が、前記体動強度と前記呼吸間隔との標準偏差との関係から睡眠状態と非睡眠状態とを第１次的に判別し、前記呼吸間隔の標準偏差と前記ＨＲＶとにより求めたＬＦとＨＦとから求められるＬＦ／ＨＦ値を用いて、前記睡眠状態と前記非睡眠状態とを正確に判別すると共に、睡眠段階を判定する
睡眠段階判定装置。
【請求項２】
マイクロ波ドップラーレーダーを被測定者から非接触に用いて、
体動、呼吸、脈波を検出する検出段階と、
心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出段階と、
呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出段階と、
体動強度を算出する体動強度算出段階と、
前記体動強度と前記呼吸間隔との標準偏差との関係から睡眠状態と非睡眠状態とを第１次的に判別し、前記呼吸間隔の標準偏差と前記ＨＲＶとにより求めたＬＦとＨＦとから求められるＬＦ／ＨＦ値を用いて、前記睡眠状態と前記非睡眠状態とを正確に判別すると共に、睡眠段階を判定する判定段階とを備える睡眠段階判定方法。
【請求項３】
マイクロ波ドップラーレーダーを被測定者から非接触に用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置用の睡眠段階判定プログラムであって、
コンピューターに、
体動、呼吸、脈波を検出する検出機能と、
心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出機能と、
呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出機能と、
体動強度を算出する体動強度算出機能と、
前記体動強度と前記呼吸間隔との標準偏差との関係から睡眠状態と非睡眠状態とを第１次的に判別し、前記呼吸間隔の標準偏差と前記ＨＲＶとにより求めたＬＦとＨＦとから求められるＬＦ／ＨＦ値を用いて、前記睡眠状態と前記非睡眠状態とを正確に判別すると共に、睡眠段階を判定する判定機能とを実現させる睡眠段階判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法に関する。特に、本発明は、マイクロ波ドップラーレーダーを用いる睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人間の睡眠段階を調べるためには、睡眠時ポリソムノグラフィという睡眠中の脳波、眼球電図、筋電図を測定して判定しており、これらの測定結果から４段階からなるノンレム睡眠と、レム睡眠および覚醒の６段階に分類している。一般に人間の睡眠は脳の休息のためのノンレム睡眠と休息から覚醒させるための準備段階であるレム睡眠とが約１時間半の周期で繰り返されており、一晩に３〜４回の睡眠周期が現れる。人間にとっては脳を十分に休息させるために深いノンレム睡眠が十分にあること、そして、睡眠からさわやかに目覚めるためにレム睡眠が周期的に出現することの両方が必要と言われている。
【０００３】
一方、睡眠中に深い眠りの状態に入れない、若しくは深い睡眠の状態の時間が短くなる原因にストレスがある。睡眠が深くなるに伴い、一般には交感神経の活動が抑制され、副交感神経の活動が増加し、心拍数が減少する。しかし、不安や緊張などのストレス負荷がある状態では、副交感神経の活動の増加や交感神経の活動の抑制が顕著ではなく、心拍数の減少も顕著に現れない。そして、結果として浅い睡眠に停滞することや途中覚醒が頻発する状態となる。
【０００４】
多くの現代人は睡眠に悩みを抱えている。また、睡眠の質は、精神的肉体的ストレス度合い、昼間の運動の有無、就寝直前の入浴などの様々な要因により左右されるものであり、一晩の睡眠状態だけで個人の通常時の睡眠の質を判断することは困難である。したがって、良質な睡眠を確保するには、日ごろから睡眠深度、睡眠周期を定量的に計測し、自己管理することが望まれる。また、睡眠障害の原因となるストレス度を定期的に計測し、ストレス要因の除去や高齢者の場合には生活指導、運動指導などのQOL改善への介護職員の取組みが必要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１１５１８８号公報
【特許文献２】特開２０１２−１８７３４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、この睡眠深度や睡眠周期の検出、そして自律神経活性度に基づいたストレス度の計測は一般に人体の脳波、心電図等を採取するために人体に電極を貼り付けることが必要であり、準備が大変わずらわしく、また、睡眠をも妨げるという課題もあり、自宅で日頃から測定することができなかった。
【０００７】
脳波等を採取するために人体に電極を貼り付ける方法ではなく、寝具の下に圧電センサ等を設置して、体動、呼吸、心拍を計測する方法が、特許文献１等により開示されているが、睡眠ポリグラフ検査よりも被測定者への侵襲性は低いために被測定者の負担は睡眠ポリグラフ検査よりは小さいと言えるが、体の運動ならびに振動を寝具経由の方法で計測するために睡眠段階や睡眠周期、そして自立神経活性度を示す心拍数変動指標を検出する精度が十分に向上しない問題があった。
【０００８】
一方、レーダーを用いた体動センサをベッド脇の枕元に設置する方法が、特許文献２等に開示されている。従来技術に、「体動センサから出力された電波は就寝中の被測定者の主に胸元、肩、などの辺りに到達し、そこからの反射波の周波数の変化がセンサ信号として制御部に出力される。センサ信号で表される波形は、被測定者の呼吸に伴う体動（胸の動き）を表わす波形（以下、呼吸波形とも称する）と、寝返りなどの呼吸以外の体動を表わす波形（以下、体動波形とも称する）とを含む合成波である。」と記載されているように、呼吸振動と呼吸以外の寝返り等の体動との分離が難しく、やはり睡眠段階や睡眠周期、そして自立神経活性度を示す心拍数変動指標を検出する精度が十分に向上しない問題があった。
【０００９】
したがって、本発明の目的は、上記のような課題に対応するため、脳波、筋電図、眼球電図、そして心電図を用いることなく睡眠段階や睡眠周期、そして自立神経活性度に基づいた睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法を提供すること、すなわち、睡眠ポリグラフ検査で課題となった被測定者への侵襲性が最も少ない非接触測定方式により、睡眠段階や睡眠周期、そして自律神経活性度に基づいた睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法を提供することにある。その方式の例として、マイクロ波レーダーをベッドの寝具（マットレス）の下に設置し、被測定者の体動および呼吸間隔の変動、脈波振動をとらえ、その情報のみで睡眠段階や睡眠周期、そして自律神経活性度に基づいたストレス度を高精度に検出する方式を提案する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明においては、マイクロ波ドップラーレーダーを用いて、体動、呼吸、脈波を検出する検出部と、心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出部と、呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出部と、体動強度を算出する体動強度算出部と、前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定部とを備える睡眠段階判定装置が提供される。
具体的には、例えば、本実施形態の睡眠段階判定装置は、図１４に示すように、マイクロ波ドップラーレーダーを用いて、体動、呼吸、脈波を検出する検出部ＳＮ１及びＳＮ３、並びに心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出部と、呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出部と、体動強度を算出する体動強度算出部と、前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定部とを備えるコンピュータＰＣａとからなり、検出部ＳＮ１，ＳＮ３はそれぞれコンピュータＰＣａに連結されている。
【００１１】
また、上記睡眠段階判定装置において、前記判定部が、前記体動強度と前記呼吸間隔との標準偏差との関係から睡眠状態と非睡眠状態とを第１次的に判別し、前記呼吸間隔の標準偏差と前記ＨＲＶとにより求めたＬＦとＨＦとを用いて、所定の判定基準式により、前記睡眠状態と前記非睡眠状態とを正確に判別すると共に、睡眠段階を判定してもよいし、前記ＨＲＶ算出部が、前記心拍数変動指標ＨＲＶを予め測定しておき個別に求めてもよいし、前記ＨＲＶ算出部が、前記心拍数変動指標ＨＲＶに関するデータの収集が進行した場合に、年齢、性別により代替分類してもよい。
【００１２】
また、上記目的を達成するため、本発明においては、マイクロ波ドップラーレーダーを用いて、体動、呼吸、脈波を検出する検出段階と、心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出段階と、呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出段階と、体動強度を算出する体動強度算出段階と、前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定段階とを備える睡眠段階判定方法が提供される。
【００１３】
また、上記目的を達成するため、本発明においては、マイクロ波ドップラーレーダーを用いて睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置用の睡眠段階判定プログラムであって、コンピューターに、体動、呼吸、脈波を検出する検出機能と、心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出機能と、呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出機能と、体動強度を算出する体動強度算出機能と、前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定機能とを実現させる睡眠段階判定プログラムが提供される。
【００１４】
また、上記目的を達成するため、本発明においては、心拍数変動指標ＨＲＶを算出し、上記いずれか１つに記載の睡眠段階判定装置において算出された睡眠段階を利用し、前記睡眠段階が３及び４の場合において、ＨＦが十分に上昇しないサイクル数を算出し、この上昇しない部分のＨＦ変動幅を算出し、所定の基準式によりストレスポイントを算出するストレス度判定方法が提供される。
【００１５】
また、上記目的を達成するため、本発明においては、心拍数変動指標ＨＲＶを算出し、上記いずれか１つに記載の睡眠段階判定装置において算出された睡眠段階を利用し、前記睡眠段階が３及び４の場合において、ＨＦが十分に上昇しないサイクル数を算出し、この上昇しない部分のＨＦ変動幅を算出し、所定の計算式に代入してストレス度を計算するストレス度判定方法が提供される。
【００１６】
上記ストレス度判定方法において、睡眠段階が、覚せい状態を含んでいてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法によれば、脳波、筋電図、眼球電図を用いることなく睡眠段階や睡眠周期、そして自立神経活性度に基づいた睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】睡眠段階判定方法とストレス度判定方法のフロー図である。
【図２】体動強度と頻度と覚醒、睡眠状態の関係を表す図である。
【図３】体動強度の算出処理の図である。
【図４】覚醒／睡眠判定の例を示す図である。
【図５】心拍数変動指標計算の図である。
【図６】レーダー波形から心拍数変動指標を算出する図である。
【図７】ストレス度算出の例示（睡眠状態とＨＦの関係）図である。
【図８】睡眠周期（サイクル）包絡線の構成等を示す図である。
【図９】居眠り検知の実験機材（マイクロ波レーダー関連）の概要図である。
【図１０】居眠り検知の実験機材（脳波、心電図等）の概要図である。
【図１１】居眠り検知のためのＨＲＶデータ収集ポイントの図である。
【図１２】覚醒時を基準とした居眠り直前、居眠り直後のＬＦ変化率の図である。
【図１３】覚醒時を基準とした居眠り直前、直後のＨＦ変化率の図である。
【図１４】本発明の装置の１実施態様を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００２０】
本発明の睡眠段階判定装置は、マイクロ波ドップラーレーダーを用いて、
体動、呼吸、脈波を検出する検出部と、
心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出部と、
呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出部と、
体動強度を算出する体動強度算出部と、
前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定部と
を備える。
マイクロ波ドップラーレーダーは、本実施形態においては１個を使用する。設置個所は、胸部から腹部にかけての広範囲で可能であり、容易に設置できる。また、マイクロ波ドップラーレーダーを２個以上使用し、ベッド上のより広範囲をカバーする利用形態とすることも可能である
図１４を参照して本実施形態の睡眠段階判定装置１を説明すると、マイクロ波ドップラーレーダー１０と、体動、呼吸、脈波を検出するためにベッド１１上で且つ被験者Ａの下方に設けられた小型の検出部ＳＮ１及び大型の検出器ＳＮ３と、コンピューターＰＣａとからなる。コンピューターＰＣａは中央演算装置、記録媒体、メモリ等（図示せず）を備えた本体Ｈ１、モニタＨ２、キーボードＨ３及びマウスＨ４からなり、記録媒体に並びに心拍数変動指標ＨＲＶを算出する手段が格納されてＨＲＶ算出部を、呼吸間隔の標準偏差を算出する手段が格納され標準偏差算出部を、体動強度を算出する手段が格納され体動強度算出部を、前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する手段が格納され判定部を、それぞれ構成している。
そして、この装置を用いて、マイクロ波ドップラーレーダーを用いて、
体動、呼吸、脈波を検出する検出段階と、
心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出段階と、
呼吸間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出段階と、
体動強度を算出する体動強度算出段階と、
前記心拍数変動指標ＨＲＶ、前記標準偏差、及び前記体動強度を用いて睡眠段階を判定する判定段階とを行い、睡眠段階判定を判定する（睡眠段階方法）と共に、
心拍数変動指標ＨＲＶを算出し、上記睡眠段階を利用し、
前記睡眠段階が３及び４の場合において、ＨＦが十分に上昇しないサイクル数を算出し、
この上昇しない部分のＨＦ変動幅を算出し、所定の基準式によりストレスポイントを算出することにより、ストレス度を判定する（ストレス度判定方法）。
具体的には、図１のフローに沿って説明する。
【００２１】
図１の処理の流れは以下の通りである。
レーダ信号受信  →  呼吸信号、心拍信号の分離抽出  →  体動強度・呼吸間隔標準偏差による覚醒／睡眠判定  →  呼吸間隔標準偏差・心拍数変動指標HRVによる睡眠段階判定  →  睡眠サイクル構成  →  ストレス度判定  →  表示
【００２２】
具体的なフローについて装置と判定方法とを合わせて説明する。
【００２３】
（レーダ信号受信及び呼吸信号、心拍信号の分離抽出）
これらの工程は検出部において行われる。マイクロ波レーダによって取得した体表面の微小信号には心拍信号、呼吸信号、体動信号そして微小ノイズが混在している。そのため、呼吸信号および心拍信号を抽出する際、帯域通過フィルタ（呼吸用：0.01Hz〜0.6Hz、心拍用：0.06Hz〜3.0Hzを）をかける必要があり、本実施形態の検出部には帯域通過フィルタ（図示せず）が含まれる。
（覚醒／睡眠判定）
覚醒／睡眠判定は、体動強度を計算し、呼吸間隔を計算することで判定を行う。
体動信号は他の呼吸、心拍信号に比べて非常に大きい振幅を示すため、取得したレーダ波形をそのまま使用する。
【００２４】
１）体動強度の計算（図２）
体動強度の計算は体動強度算出部によって行う。
ドップラーレーダーの出力信号の振幅〔Ｖ〕は、人間の体の動き、すなわち寝返り、体幹の動きや四肢の動きに応じて大きくなる。例えば、呼吸信号の振幅が0.3〔Ｖ〕のときに体動信号の振幅は1〜15〔Ｖ〕程度となる。体動の強度を定量的に計測するとき、一定以上の振幅を体動と見なし、1分間当たりの体動の回数で測る方法がある。本実施形態では、体動の強度をさらに詳細な定量指標で評価するために、レーダ出力信号のパワー値を計測する。
【００２５】
しかし、一方でドップラーレーダーの出力信号の振幅〔Ｖ〕は、同じ大きさの体動に対しても体とレーダの距離に応じて値が変化する。そこで、通常の呼吸信号のみの状態のときからの変化の大きさを体動のパワーとする。
【００２６】
２）処理説明（図３）
覚醒／睡眠の判定は１分ごとに行う。
ドップラーレーダーの出力信号を１０秒間（約３呼吸）積分する。負の値は絶対値を採用し積分値は常に正となるようにした。
レーダの出力信号Ｓ（t）（ｔ=0.01, 0.02…）から体動がない状態を通常呼吸時ベースラインとして体動発生時の振幅変化に着目し、覚醒／睡眠分別を行うため時刻ｉにおける過去１０秒間の振幅エリア面積を式（1）で計算する.
【数１】
0006757532.tif 000002
この積分期間を１秒毎シフトし、通常呼吸の状態から体動が発生した場合に、それまでの通常呼吸状態のラインをベースラインとし、ベースラインより大きい山の形の面積のみを1分間累積し体動強度[Vs2]として算出した。
上記Ａ（ｉ）（Vs）を1秒毎に算出し、時刻ｊにおける体動指標（ＢＩ（ｊ）（Vs2））を，式（2）のように計算する。
【数２】
0006757532.tif 000003
ここで、Ａ（ｉ）ｍｉｎは，６０秒間におけるＡ（ｉ）の最小値（ベースライン）である。
【００２７】
３）呼吸間隔標準偏差計算
呼吸間隔標準偏差計算は標準偏差算出部により行う。
１分間の呼吸間隔（呼吸信号の山（ピーク）から次の山（ピーク）までの時間（秒））計算する。N個の呼吸間隔をｙ(ｋ)とし（k=1,2,・・・N）、N個の呼吸間隔ｙ(ｋ)の平均値をｙとする。標準偏差σは以下の計算となる。
【００２８】
【数３】
0006757532.tif 000004
【００２９】
４）覚醒／睡眠判別
覚醒／睡眠判別は、コンピュータＰＣａに格納された覚醒／睡眠判別手段により行う。
覚醒、睡眠の判別は、上記で算出した体動強度と呼吸間隔標準偏差との組合せで行う。
体動強度は覚醒時に大きく、睡眠深度が深くなるに伴い小さくなる。また、呼吸間隔標準偏差は、覚醒時に大きく、睡眠深度が深くなるに伴い小さくなる。この両者を組み合わせて覚醒、睡眠の判別を行う。
具体的には例えば、線形判別を利用する。
まず、体動強度および呼吸間隔標準偏差を正規化（０−１．０）する。
図４に例を示す。図において、覚醒（Wake）とそれ以外を最もよく分別する直線を図中の破線で示す。この破線は以下の式で表現できる。
【００３０】
体動強度 + 0.27*標準偏差 = 0.37
【００３１】
したがって、この場合は、体動強度 + 0.27*標準偏差  ≧  0.37  ならば覚醒と判定する。
【００３２】
（睡眠段階判定）
１）呼吸間隔標準偏差の正規化
睡眠段階判定区間を2分毎とする。
２分間の呼吸間隔標準偏差の全睡眠時間、例えば８時間における最大値をRVmax、最小値をRVminとする。そして、最大値RVmaxが1に、最小値RVminが0になるように正規化した2分間呼吸間隔標準偏差をRVnormalとする（0≦RVnormal≦1）。
【００３３】
この２分間呼吸間隔標準偏差を算出する際、覚醒区間を除外する必要があるため、２分間に覚醒状態がある場合は、その間は標準偏差の計算から除外する。一方、２分間に１つの体動判定区間がある場合はその区間を除外し、残りの1分間のみで呼吸間隔標準偏差の計算処理を行う。２分間に２つの体動判定区間がある場合はその睡眠段階判定区間は呼吸間隔の標準偏差の計算処理をしない。
【００３４】
２）心拍数変動指標（HF、LF）計算（図５、図６）
心拍数変動指標ＨＲＶを算出するＨＲＶ算出部と、
心拍数は１分間の心臓が拍動する回数である。心拍数変動指標は、心拍のゆらぎを意味するものであり、心拍数を調節する自律神経、すなわち心臓交感神経および心臓副交感神経の活動状況の指標となる。心拍数変動指標を周波数解析して高周波数成分（０．１５Hzから０．４０Hz）をHF値、低周波数成分（０．０４Hzから０．１５Hz）をLF値とし、自律神経の活性度指標として用いる方法が普及している。つまり、HF値は心臓副交感神経のみの活性度を反映し、HF値を計測することにより心臓副交感神経の活動状況を評価することができる。一方、LF値は心臓交感神経と心臓副交感神経の両方の活性度を反映し、LF／HF値または、LF／(HF＋LF)値を測定することにより心臓交感神経の活動状況を評価することができる。
【００３５】
心拍数と心拍数変動指標はお互いに関係がある。人間にストレスがかかると心臓交感神経が活性化し、心臓副交感神経が抑制されて心拍数が上昇し、体中に送り出される血液量が増加する。逆に、リラックスした安静状態では心臓副交感神経が活性化し、心臓交感神経が抑制されて心拍数が下降する。
【００３６】
レーダ出力信号信号からHF値、LF／HF値を求める過程を図６に示す。
【００３７】
本実施形態では、睡眠深度と最も関係が深いのがLF／HF値との知見を得て、呼吸間隔標準偏差との組み合わせにより睡眠深度を判定することを提案する。すなわち、LF／HF値が下降するに従い、睡眠深度が深くなる。
【００３８】
３）睡眠深度REM、NREM1、NREM2、NREM3、NREM4判別
睡眠深度判別は、睡眠段階を判定する判定部により行う。
睡眠段階判定区間を２分毎とする。
２分間の心拍数変動指標LF／HF値の全睡眠時間、例えば８時間における最大値を（LF/HF）max、最小値を（LF/HF）minとする。そして、最大値（LF/HF）maxが１に、最小値（LF/HF）minが0になるように正規化した２分間心拍数変動指標LF／HF値を（LF/HF）normalとする[0≦（LF/HF）normal≦1]。
【００３９】
そして、年齢、性別により前もって設定されている４個の判定基準値Th1、Th2、Th3、Th4を導入する（0＜Th1＜Th2＜Th3＜Th4＜2）。
【００４０】
そして、
RVnormal+（LF/HF）normal≦Th1ならば睡眠段階はNREM4、
RVnormal+（LF/HF）normal≦Th2ならば睡眠段階はNREM3、
RVnormal+（LF/HF）normal≦Th3ならば睡眠段階はNREM2、
RVnormal+（LF/HF）normal≦Th4ならば睡眠段階はNREM1、
Th4＜RVnormal+（LF/HF）normal≦2ならば睡眠段階はREM
と判定する。
【００４１】
ここでは、２つの指標の単純和としたが、線形判別式を導入して
αRVnormal  ＋  β（LF/HF）normal
で判定する方法も望ましい。ここで、α、βは睡眠段階を判定するための定数である。
【００４２】
４）心拍数変動指標による覚醒／睡眠判別補正処理
この処理もコンピュータＰＣａ内に格納された判別補正手段により行われる。
図３に示されるように体動がない区間は必ずしも睡眠状態ではなく、覚醒状態の場合がある。この現象は、人は覚醒状態においても全然体を動かさない時があることから容易に理解できる。また、図３に示されるように体動強度と呼吸間隔標準偏差の２座標軸上のＲＥＭと覚醒とは非常に近い分布状況である。
【００４３】
しかし、（LF/HF）normalはREMと覚醒では顕著な差があることが判明した。覚醒状態の（LF/HF）normal  ＞  REMの（LF/HF）normal  である（図７）。
【００４４】
【００４５】
そこで、年齢、性別により前もって設定されているThREMを導入し、
（LF/HF）normal  ≧  ThREM  
の場合は、その睡眠段階判定区間をREMではなく覚醒状態と修正する処理を追加する。
【００４６】
（睡眠サイクル構成部）（図８）
１）睡眠深度が浅い状態（覚醒/REM/NREM1）と睡眠深度が深い状態（NREM3、４）の山および谷の構成
ここまでの処理により2分毎の睡眠段階判定区間の睡眠段階が全睡眠時間において判定された。
次に、睡眠深度が浅い状態（覚醒/REM/NREM1）を抽出し、次の睡眠深度が深い状態（NREM3、４）を抽出する。
【００４７】
２）包絡線の構成
図８に示すように、睡眠深度が浅い状態（覚醒/REM/NREM1）から次の睡眠深度が深い状態までを途中の睡眠段階の点をカバーするように包絡線で結ぶ。この処理を全睡眠時間について行う。この際、一般的には睡眠サイクルが約９０分であり、大人においては平均で4回の睡眠サイクルが発生することを参考にする。
図７の線で囲まれた範囲が一つの睡眠サイクルである。
【００４８】
（ストレス度判定）
ストレス判定はコンピュータＰＣａ内に格納されたストレス判定手段により行われる。ストレス判定手段は、下記の通りＨＦ変動幅計算とストレス度計算とを行うことで実行される。
１）HF変動幅計算
睡眠周期において、睡眠深度が深い場合（NREM３，４）においてもHFが十分に上昇しないサイクル数とHFの変動幅からストレポイントを計算する。
HF変動幅  ＜  400 ms2/Hzの場合、強いストレスとし、ストレスポイント：２ポイントとする。
HF変動幅  ＜  800 ms2/Hzの場合、弱いストレスとし、ストレスポイント：１ポイントとする。
800 ms2/Hz ≦  HF変動幅の場合、ストレスなしとし、ストレスポイント：０ポイントとする。
【００４９】
２）ストレス度計算
ストレス度は、[各サイクルのストレスポイントの合計／（2×サイクル数）]×100（％）で定義される。
【００５０】
例えば、４回の睡眠サイクルでLF/HFが低下（睡眠深度が深い）し、HFの上昇が少ない３睡眠サイクルに対し、２つのサイクルで２ポイント、１つのサイクルで１ポイントの場合は、以下のように６２．５%となる。これは、かなりストレスの高い状態と判定される。
【００５１】
ストレス度＝〔（２×２+１×１）／（２×４）〕×１００ =６２．５%
【００５２】
［実施例］
（心拍数変動指標の非接触計測による居眠り検知について）
覚醒時と居眠り直前直後との比較による居眠り検知について説明する。車両事故や職業災害の要因のひとつに、眠気の発生や増大があり、居眠り状態に陥ると、注意力の低下や判断の遅延などからエラーが増加する。
【００５３】
居眠りに起因する事故を未然に防ぐための対策として、注意喚起の標識や、自己申告による眠気の状態管理などがされてきた。しかし、眠気の状態を正確に自覚するのは難しく、主観的な感覚だけに頼った対策だけでは、居眠りに起因する事故の大幅な削減は困難である。そのため、眠気や覚醒度の客観的指標を用いて運転手の状態をモニターし、居眠り状態になる前に検知、及び警告するシステムの開発が求められている。
【００５４】
眠気指標に関する研究として、心拍間隔から算出できる自律神経系の活性度を表した指標である心拍数変動指標（HRV：heart rate variability）が挙げられる。HRVはその周波数域によってLF（0.04〜0.15Hz）、HF（0.15〜0.4Hz）に分類され、LFは交感神経と副交感神経活性、HFは副交感神経活性の指標として使われている。また、LFとHFの比であるLF/HFは交感神経活性の指標として用いられている。心電図を用いた先行研究によれば、強制的な覚醒維持条件下では、眠気の増大に伴ってLFとLF/HFが上昇し、さらにHFが低下する。これは眠気に対抗している覚醒状態の結果である。
【００５５】
HRVを算出するための心拍計測には、心電計（ECG：electrocardiogram）を用いるのが一般的であるが、電極の貼付やリードの装着を要し、運転時に用いるのには向いていない。一方、マイクロ波レーダーを用いることで、非接触で心拍活動に伴う体表面の動きを捉え、心電図とほぼ同等の心拍間隔を取得することができるとの報告がある。
【００５６】
そこで、マイクロ波レーダーによる非接触でのHRVの計測技術を応用し、HRVを眠気指標として用いた居眠り検知システムの開発を行った。その第一段階として、非接触で覚醒時から居眠り状態に至る際のHRVを算出し、居眠り検知のための指標としてHRVを用いることができるかを検討するための実験を行った。その結果、本発明における睡眠段階判定低方法が居眠り検知に応用できることを知見した。この実験について詳述する。
【００５７】
（HRVによる居眠り検知の検証実験）
眠気が起きやすい条件を設け、非接触で計測したHRVを、居眠り検知のための指標として用いることができるかを実験によって検証した。
【００５８】
（実験機材）
実験に用いた機材を図９及び図１０に示す。椅子の背面にマイクロ波レーダーを設置し、レーダーから得られた波形をA/Dコンバータを通してデジタルデータに変換し、PCで収録・解析できるようにした。本実験では、レーダーによるHRV計測の精度を確認するために、心電計による計測も同時に行った。また、覚醒状態と居眠り状態の識別のために、ポリソムノグラフィ検査（PSG：polysomnography）の装置（日本光電工業社製、PSG−1100の脳波、眼電図、顎筋電図）も同時に用いた。また、自動車運転中の運転者の状態を想定し、椅子の対面、前方に注視点を設置した。
【００５９】
（実験方法）
実験には、健康な男子学生7名（平均年齢22.5±0.5歳）に参加してもらった。実験の所要時間は60分で、午後1時から3時の時間帯に行った。被験者には、前日からの飲酒、当日のカフェイン摂取と喫煙を控えてもらい、さらに眠気を誘発させるために、HRVの計測開始前に食事をとってもらった。食事は、ハンバーガー（日本マクドナルド社）4個と三ツ矢サイダー（アサヒ飲料社）500mlの計1285Kcal分を用意したが、被験者が満腹感を感じた場合には、4個未満でも食事を終了させた。一人あたりの平均は、ハンバーガー平均3個と三ツ矢サイダー500mlで計1010kcalであった。
【００６０】
食事終了後にHRVの計測を行ったが、被験者には、椅子に安静に座り、前方の注視点を見続けるよう教示を与えた。また、実験室の照明を一部消し、約2Luxの照明環境に統制した。
【００６１】
（解析方法）
各状態のHRVの平均を算出し、覚醒時の値を基準にした居眠り直前、直後のHRVの変化率を判定に使用するように解析した。
【００６２】
すなわち、PSGの睡眠段階判定は、R＆K法に基づいて30秒毎に行い、その結果によって覚醒時と居眠り発生直前、および直後の3つの状態を抽出した。図１１にその例（状態の抽出方法とＨＲＶデータ収集ポイント）を示す。覚醒時ＨＲＶのデータ収集は計測開始直後のＰＳＧ覚醒と判定されている100秒間とした。また、計測開始後に初めて非覚醒と判定される時点を基準に、直前100秒間を居眠り直前状態、直後の100秒間を居眠り直後状態とした。各状態のHRVの値を平均し、覚醒時の値をもとに、そこからの変化率を算出した。
【００６３】
（結果）
LFの変化率を図１２に、HFの変化率を図１３にそれぞれ示す。覚醒時と比較すると、LFは居眠り直前に7名中5名が上昇し、居眠り直後は全員が上昇した。一方、HFは居眠り直前に7名中5名が上昇したが、居眠り直後には7名中5名しか上昇しなかった。
【００６４】
（考察）
本実験の結果、眠気の増大による居眠り発生の過程でLF上昇の傾向がみられた。これは前述の先行研究における眠気に対抗している覚醒状態の結果と同様であるが、本実施例の前方注視点を見続けるという教示によって、被験者が居眠りに至る際に起こる眠気に抗ったことが影響していると考えられる。眠気に抗う状況は、運転中に眠気が起こった際に発生する生理現象であり、運転中の居眠り検知のための指標として、LFの値が有効であることを示している。具体的には、覚醒時のLF値を基準とし、例えば30%以上の上昇が確認された場合に、居眠り検知、さらに運転者への警告をすることで対応可能である。
【００６５】
また、HFは睡眠深度が深まった際、上昇するといわれているが、居眠りのような浅い睡眠の段階では顕著な上昇までには至らなかったと考えられる。
【００６６】
（結論）
非拘束の居眠り検知システムの開発を目的として、非接触で計測したHRVが居眠り検知の指標として有効であるかを検証した。覚醒状態と居眠り直前および直後のHRVを比較した結果、HRVの中でLFの値が運転中の居眠り検知の指標として有効であることが判明した。すなわち、運転シートに座るだけで、電極を貼らずにHRVの計測が出来、LFの増大をトリガとし眠気のモニタおよび居眠りの検知ができることが判明した。以上が本発明のマイクロ波ドップラーレーダーで計測した心拍数変動指標HRVを用いて睡眠段階判定の一つの実施例である。
【００６７】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上記に記載した実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態の中で説明した特徴の組合せのすべてが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない。
【図１】
0006757532.tif 000005
【図２】
0006757532.tif 000006
【図３】
0006757532.tif 000007
【図４】
0006757532.tif 000008
【図５】
0006757532.tif 000009
【図６】
0006757532.tif 000010
【図７】
0006757532.tif 000011
【図８】
0006757532.tif 000012
【図９】
0006757532.tif 000013
【図１０】
0006757532.tif 000014
【図１１】
0006757532.tif 000015
【図１２】
0006757532.tif 000016
【図１３】
0006757532.tif 000017
【図１４】
0006757532.tif 000018