(57)【要約】【課題】簡易な手法で呼吸の異常を検出できる呼吸異常検出装置、プログラム、記録媒体、測定装置、呼吸異常検出方法を提供すること。【解決手段】ステップ１１０では、脈拍数に変化があるか否かを判定する。ステップ１４０では、脈波振幅と脈拍数との比（Ｙ／Ｘ）に異常があるか否かを、この比（Ｙ／Ｘ）の増加の程度により判定する。ステップ１７０では、単位時間当たりの呼吸数に異常があるか否かを判定する。ステップ２００では、無呼吸があるか否かを判定する。ステップ２１０では、無呼吸があるので、呼吸停止時間を算出する。ステップ２４０では、酸素飽和濃度に異常があるか否かを判定する。ステップ２６０では、異常度判定Ａ〜Ｅの判定結果に基づいて、呼吸異常の危険度の総合判定を行う。ステップ２７０では、呼吸異常の総合判定の結果に基づいて、その旨を報知する。【選択図】　図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波の状態を示す脈波信号に基づいて、脈拍数及び脈波振幅を求める脈波信号検出手段と、
前記脈波信号検出手段によって求めた脈拍数及び脈波振幅に基づいて、呼吸異常の判定を行う呼吸異常判定手段と、
を備えたことを特徴とする呼吸異常検出装置。
【請求項２】
前記呼吸異常判定手段は、前記脈波振幅（Ｙ）と単位時間当たりの前記脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項１に記載の呼吸異常検出装置。
【請求項３】
前記呼吸異常判定手段は、更に、呼吸数の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項１又は２に記載の呼吸異常検出装置。
【請求項４】
前記呼吸異常判定手段は、更に、無呼吸の有無に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項１〜３のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項５】
前記呼吸異常判定手段は、前記無呼吸における呼吸停止時間に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項４に記載の呼吸異常検出装置。
【請求項６】
前記呼吸異常判定手段は、更に、無呼吸の連続的な変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項１〜５のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項７】
前記呼吸異常判定手段は、更に、脈拍数の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項１〜６のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項８】
前記呼吸異常判定手段は、更に、血液中の酸素飽和濃度の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項１〜７のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項９】
前記呼吸異常判定の各判定条件に重み付けをし、その重み付けした各判定結果を総合して、前記呼吸異常の程度を判定することを特徴とする前記請求項１〜８のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項１０】
青又は緑の光を利用した光学式脈波センサから得られる脈波信号に基づいて、前記呼吸異常を検出することを特徴とする前記請求項１〜９のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項１１】
前記脈波センサは、前記光を測定対象に向けて発光する発光素子と、前記測定対象からの反射光を受光する受光素子とを備えるとともに、
前記発光素子は、その発光波長特性として、ヘモグロビンの吸光波長特性と、前記受光素子の受光感度波長特性とに応じて、前記ヘモグロビンの吸光波長特性のピークに対応した第１のピークと、前記受光素子の受光感度波長特性のピークに対応した第２のピークと、を有することを特徴とする前記請求項１０に記載の呼吸異常検出装置。
【請求項１２】
第１のピークは４４０ｎｍ近傍のピークであり、前記第２のピークは５５０ｎｍ近傍のピークであることを特徴とする前記請求項１１に記載の呼吸異常検出装置。
【請求項１３】
更に、赤及び近赤外のうち少なくとも赤の光を利用した光学式パルスオキシメータを用いて、血液中の酸素飽和濃度を測定することを特徴とする前記請求項１０〜１２のいずれかに記載の呼吸異常検出装置。
【請求項１４】
前記請求項１〜９のいずれかに記載の呼吸異常検出装置の機能を実現するための手段を有することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
前記請求項１４に記載のプログラムの機能を実現するための手段を記憶していることを特徴とする記録媒体。
【請求項１６】
脈波を検出するために、青又は緑の光を利用した光学式脈波センサと、
血液中の酸素飽和濃度を測定するために、赤及び近赤外のうち少なくとも赤の光を利用した光学式パルスオキシメータと、
を備えたことを特徴とする測定装置。
【請求項１７】
前記脈波センサは、前記光を測定対象に向けて発光する発光素子と、前記測定対象からの反射光を受光する受光素子とを備えるとともに、
前記発光素子は、その発光波長特性として、ヘモグロビンの吸光波長特性と、前記受光素子の受光感度波長特性とに応じて、前記ヘモグロビンの吸光波長特性のピークに対応した第１のピークと、前記受光素子の受光感度波長特性のピークに対応した第２のピークと、を有することを特徴とする前記請求項１６に記載の測定装置。
【請求項１８】
第１のピークは４４０ｎｍ近傍のピークであり、前記第２のピークは５５０ｎｍ近傍のピークであることを特徴とする前記請求項１７に記載の測定装置。
【請求項１９】
前記脈波センサと前記パルスオキシメータとを、一体に組み付けたことを特徴とする前記請求項１６〜１８のいずれかに記載の測定装置。
【請求項２０】
脈波の状態を示す脈波信号から、脈拍数及び脈波振幅を求め、その求めた脈拍数及び脈波振幅に基づいて、呼吸異常の判定を行うことを特徴とする呼吸異常検出方法。
【請求項２１】
脈波振幅（Ｙ）と単位時間当たりの前記脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２０に記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２２】
更に、呼吸数の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２０又は２１に記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２３】
更に、無呼吸の有無に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２０〜２２のいずれかに記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２４】
前記無呼吸における呼吸停止時間に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２３に記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２５】
更に、無呼吸の連続的な変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２０〜２４のいずれかに記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２６】
更に、脈拍数の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２０〜２５のいずれかに記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２７】
更に、血液中の酸素飽和濃度の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする前記請求項２０〜２６のいずれかに記載の呼吸異常検出方法。
【請求項２８】
前記呼吸異常判定の各判定条件に重み付けをし、その重み付けした各判定結果を総合して、前記呼吸異常の程度を判定することを特徴とする前記請求項２０〜２７のいずれかに記載の呼吸異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、脈波を示す信号に基づいて、例えば睡眠中の患者等の被験者の呼吸異常を検出する呼吸異常検出装置、プログラム、記録媒体、測定装置、呼吸異常検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
従来より、睡眠中の被験者の呼吸状態を検出する呼吸モニタとして、ベッドに取り付けた圧力センサにより、呼吸状態を検出するものがある（例えば特許文献１参照）。この呼吸モニタを用いれば、大まかに呼吸状態を把握できるかも知れないが、直接に体に取り付けるものでないため、正確に呼吸情報をモニタしているとは言えない。
【０００３】
また、呼吸状態を検出する方法として、睡眠中の被験者にセンサを取り付けるいわゆる睡眠ポリグラフによる方法がある（例えば特許文献２参照）。この方法の場合には、多くのセンサ（検知電極）を体に取り付ける必要があるので、その使用が簡便でなく、病院等の全ての患者に使用することは困難である。また、家庭用にも不向きである。
【０００４】
これとは別に、パルスオキシメータを用いて脈波信号を検出し、この脈波信号に基づいて閉塞性無呼吸等を判定する技術が提案されている（特許文献３参照）。しかし、この技術では、脈波信号の基線の変化分に基づいて閉塞性無呼吸等を判定するだけであるので、呼吸異常を精度良く検出できない。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−３４０３０９号公報　（第１〜２頁、図３）
【特許文献２】
特開平５−２０００３１号公報　（第１〜６頁、図２）
【特許文献３】
特開平６−３８９６５号公報　（第１〜２頁、図１）
【０００６】
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、患者等に負担をかけることなく、簡易な手法で呼吸の異常を検出できる呼吸異常検出装置、プログラム、記録媒体、測定装置、呼吸異常検出方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
（１）請求項１の発明の呼吸異常検出装置は、脈波の状態を示す脈波信号に基づいて、脈拍数及び脈波振幅を求める脈波信号検出手段と、前記脈波信号検出手段によって求めた脈拍数及び脈波振幅に基づいて、呼吸異常の判定を行う呼吸異常判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明者らの呼吸異常に伴う脈波の変動に関する研究により、図４に例示する様に、呼吸異常が発生すると、脈波信号において（脈波の数で示される）脈拍数及び（脈波信号の振幅を示す）脈波振幅を示すデータに異常が現れることが分かっている。よって、脈波信号から脈拍数及び脈波振幅を求め、この脈拍数及び脈波振幅から呼吸異常を検出することができる。
【０００９】
これにより、呼吸異常の検出において、従来の呼吸モニタやパルスオキシメータを利用した場合と比べて、検出精度を高めることができ、また、睡眠ポリグラフを利用した場合と比べて、異常検出を簡易化することができる。
尚、前記脈波信号とは、動脈における血流量の変化を示す脈波を電気的な信号として取り出したものであり、脈波振幅とは、脈波信号の出力の大きさ（振幅：幅）のことである（以下同様）。
【００１０】
（２）請求項２の発明では、前記呼吸異常判定手段は、前記脈波振幅（Ｙ）と単位時間当たりの前記脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）に基づいて、前記呼吸異常を判定する。
本発明は、呼吸異常の判定条件を、具体的に例示したものである。
【００１１】
前記図４に例示する様に、呼吸異常の発生においては、（脈拍数が低下する）除脈の発生により、（血流量を確保するために）脈波振幅が増加することがあり、その場合には、脈波振幅（Ｙ）と単位時間当たりの脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）が増加する。従って、この比（Ｙ／Ｘ）から、呼吸異常を精度良く検出することができる。
【００１２】
（３）請求項３の発明では、前記呼吸異常判定手段は、更に、呼吸数の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定することを特徴とする。
本発明は、呼吸異常の判定条件を例示したものである。
呼吸数が正常の範囲から変化した場合には、呼吸異常が発生している可能性が高いので、呼吸数の変化に基づいて呼吸異常を判定することができる。
【００１３】
（４）請求項４の発明では、前記呼吸異常判定手段は、更に、無呼吸の有無に基づいて、前記呼吸異常を判定する。
本発明は、呼吸異常の判定条件を例示したものである。
無呼吸が発生した場合には、呼吸異常が発生している可能性が高いので、無呼吸の発生の有無に基づいて呼吸異常を判定することができる。
【００１４】
（５）請求項５の発明では、呼吸異常判定手段は、前記無呼吸における呼吸停止時間に基づいて、前記呼吸異常を判定する。
本発明は、呼吸異常の判定条件を例示したものである。
無呼吸が発生し、その呼吸停止時間が所定の判定値より長い場合には、呼吸異常が発生している可能性が極めて高いので、呼吸停止時間に基づいて呼吸異常を判定することができる。
【００１５】
（６）請求項６の発明では、前記呼吸異常判定手段は、更に、無呼吸の連続的な変化に基づいて、前記呼吸異常を判定する。
本発明は、呼吸異常の判定条件を例示したものである。
無呼吸が発生し、例えば無呼吸の発生頻度が増加する様に、無呼吸の連続的（経時的）な変化が顕著になった場合には、呼吸異常が発生している可能性が極めて高いので、無呼吸の連続的な変化に基づいて呼吸異常を判定することができる。
【００１６】
（７）請求項７の発明では、前記呼吸異常判定手段は、更に、脈拍数の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定する。
本発明は、呼吸異常の判定条件を例示したものである。
脈拍数が低下する除脈、脈拍数が増加する頻脈、脈拍間隔が変動する不整脈の発生の場合の様に、脈拍数が正常の範囲から外れた場合には、呼吸異常が発生している可能性が高いので、脈拍数の変化に基づいて呼吸異常を判定することができる。
【００１７】
（８）請求項８の発明では、前記呼吸異常判定手段は、更に、血液中の酸素飽和濃度の変化に基づいて、前記呼吸異常を判定する。
本発明は、呼吸異常の判定条件を例示したものである。
血液中（動脈血）の酸素飽和濃度が正常な範囲から外れた場合には、呼吸異常が発生している可能性が高いので、酸素飽和濃度の変化に基づいて呼吸異常を判定することができる。
【００１８】
（９）請求項９の発明では、前記呼吸異常判定の各判定条件に重み付けをし、その重み付けした各判定結果を総合して、前記呼吸異常の程度を判定する。
本発明では、単一な判定条件ではなく、複数の判定条件を組み合わせるとともに、それらの判定条件に（重要度に応じて）重み付けするので、正確に呼吸異常を検出することができる。
【００１９】
例えば、各判定結果を示す数値を加算したり掛け合わせること等により、総合的に呼吸異常の判定をすることができる。
尚、重要度を考慮しない場合には、重み付けをせずに、各判定結果を示す数値を加算したり掛け合わせること等により、総合的に呼吸異常の判定をすることができる。
【００２０】
（１０）請求項１０の発明では、青又は緑の光を利用した光学式脈波センサから得られる脈波信号に基づいて、前記呼吸異常を検出することを特徴とする。
本発明は、従来の赤又は近赤外の光を利用した脈波センサではなく、それより波長の短い青又は緑の光を利用した脈波センサを用いて脈波を検出するので、脈波の検出確率を高め、精度の良い脈波信号を得ることができる。
【００２１】
（１１）請求項１１の発明では、前記脈波センサは、前記光を測定対象に向けて発光する発光素子と、前記測定対象からの反射光を受光する受光素子とを備えるとともに、前記発光素子は、その発光波長特性として、ヘモグロビンの吸光波長特性と、前記受光素子の受光感度波長特性とに応じて、前記ヘモグロビンの吸光波長特性のピークに対応した第１のピークと、前記受光素子の受光感度波長特性のピークに対応した第２のピークと、を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明は、青又は緑の光を利用した脈波センサの発光波長特性を例示したものである。
発光素子の照射光が、ヘモグロビンの吸光度が大きい波長領域の光であるほど、ヘモグロビンからの反射光又は散乱光の強度は、毛細動脈内を流れる血流量の変化に感度よく反応し、また、発光素子からの照射光が、受光素子の受光感度が高い波長領域の光であるほど、受光素子で反射光又は散乱光を感度よく検出できる。　よって、この発光波長特性を有する脈波センサを用いることにより、脈波を検出する際にＳ／Ｎ比が向上し、脈波の検出確率を高めることができる。
【００２３】
（１２）請求項１２の発明では、第１のピークは４４０ｎｍ近傍のピークであり、前記第２のピークは５５０ｎｍ近傍のピークであることを特徴とする。
本発明は、好ましい各ピークの波長を例示したものであり、この発光波長特性の光を用いることにより、一層脈波の検出確率が向上する。
【００２４】
（１３）請求項１３の発明では、更に、赤及び近赤外のうち少なくとも赤の光を利用した光学式パルスオキシメータを用いて、血液中の酸素飽和濃度を測定する。
本発明では、赤や近赤外の光を利用したパルスオキシメータを用いて、酸素飽和濃度を測定する。よって、この測定結果を加味することにより、高い精度で呼吸異常を検出することができる。
【００２５】
（１４）請求項１４の発明は、前記請求項１〜９のいずれかに記載の呼吸異常検出装置の機能を実現するための手段を有するプログラムである。
つまり、上述した呼吸異常検出装置の機能を実現するための各手段は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができる。
【００２６】
（１５）請求項１５の発明は、前記請求項１４に記載のプログラムの機能を実現するための手段を記憶している記録媒体である。
上述した様なプログラムをコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。
【００２７】
このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭ等をコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭ等をコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
【００２８】
（１６）請求項１６の発明（測定装置）は、脈波を検出するために、青又は緑の光を利用した光学式脈波センサと、血液中の酸素飽和濃度を測定するために、赤及び近赤外のうち少なくとも赤の光を利用した光学式パルスオキシメータと、を備えたことを特徴とする。
【００２９】
本発明は、例えば呼吸異常を検出するために用いられる測定装置に関するものである。この測定装置を用いることにより、脈波センサによって、脈波数や脈波振幅を求めることができ、パルスオキシメータによって、酸素飽和濃度を測定することができる。
【００３０】
（１７）請求項１７の発明では、前記脈波センサは、前記光を測定対象に向けて発光する発光素子と、前記測定対象からの反射光を受光する受光素子とを備えるとともに、前記発光素子は、その発光波長特性として、ヘモグロビンの吸光波長特性と、前記受光素子の受光感度波長特性とに応じて、前記ヘモグロビンの吸光波長特性のピークに対応した第１のピークと、前記受光素子の受光感度波長特性のピークに対応した第２のピークと、を有することを特徴とする。
【００３１】
本発明は、測定装置における脈波センサの発光素子から照射される光の発光波長特性を例示したものである。この光を用いることにより、前記請求項１１の発明と同様に、脈波の検出確率を高めることができる。
（１８）請求項１８の発明では、第１のピークは４４０ｎｍ近傍のピークであり、前記第２のピークは５５０ｎｍ近傍のピークであることを特徴とする。
【００３２】
本発明も、前記請求項１２の発明と同様な効果を奏する。
（１９）請求項１９の発明では、前記脈波センサと前記パルスオキシメータとを、一体に組み付けたことを特徴とする。
従って、この測定装置を腕等に簡単に取り付けることができ、取り扱いが容易である。
【００３３】
（２０）〜（２８）前記請求項２０〜２８の呼吸異常検出方法は、それぞれ、前記請求項１〜９の呼吸異常検出装置と同様な作用効果を奏する。
尚、脈波の測定は、例えば手首の背側（甲側）、足のすね、又は額を含む、動きの少ない箇所で行うことが好ましい。
【００３４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の、呼吸異常検出装置、プログラム、記録媒体、測定装置、呼吸異常検出方法の実施の形態の例（実施例）について、図面に基づいて説明する。
（実施例１）
ａ）まず、本実施例の呼吸異常検出方法を実施する呼吸異常検出装置の基本構成について、図１に基づいて説明する。
【００３５】
図１に示す様に、本実施例の呼吸異常検出装置は、人体の例えば手首の背側などの動きの少ない箇所に取り付けて使用する測定装置１と、測定装置１の制御や信号処理等を行う本体部分である制御装置３とから構成されている。
前記制御装置３は、測定装置１を駆動する駆動回路５と、測定装置１から出力される信号を検出する検出回路７と、検出回路から得られる信号（ＡＤ変換された信号）に基づいて脈波を計測し、脈拍数などを算出するデータ処理装置（マイクロコンピュータ）９と、データ処理装置９の動作を指示するスイッチ等の入力部１１と、データ処理装置９にて処理された結果等を、表示や音（又は音声）で報知する出力部１３とを備えている。
【００３６】
前記測定装置１は、１対の光学式センサにより構成されている。つまり、動脈の脈波を検出するために、青（又は緑）色の光を利用した光学式脈波センサ１５と、動脈血の酸素飽和度を検出するために、赤及び近赤外の光を利用した光学式パルスオキシメータ１７とを備えている。
【００３７】
このうち、脈波センサ１５は、発光素子１９と受光素子２１とを備えている。発光素子１９は、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤであって、発光した光をアクリル板等に塗布した蛍光塗料を通過させることによって、光の波長を変換できる波長変換ＬＥＤである。また、受光素子２１は、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）のＰＤである。
【００３８】
特に、前記発光素子１９は、４２０ｎｍ近傍と５５０ｎｍ近傍の二つのピークを有する発光特性を有し、そのため、脈波センサ１５は、従来より高い１／６０のＳ／Ｎ（総受光量Ｎに対する血液の容積変化に伴う信号成分Ｓの比）を有する。
【００３９】
一方、パルスオキシメータ１７は、赤色の光を発するＬＥＤ（Ｒ−ＲＥＤ）２３及び近赤外域の光を発するＬＥＤ（ＩＲ−ＬＥＤ）２５と、それらの光の反射光を受光する受光素子２７とを備えた周知の装置である。
尚、脈波センサ１５の発光素子１９とパルスオキシメータ１７の発光素子２７との発光のタイミングは、各受光素子１９、２７による受光及びその各信号処理を分離して行うことができるように、互いにずらすように設定されている。また、Ｒ−ＲＥＤ２３とＩＲ−ＬＥＤ２５の発光及びその信号処理は、従来と同様に時分割的に実施される。
【００４０】
ｂ）次に、前記呼吸異常検出装置の基本動作について、簡単に説明する。
前記脈波センサ１を用いる場合には、駆動回路５からの駆動用の電力の供給によって、発光素子１９から人体（手首等）に向かって、前記発光波長特性を有する青色の光を照射する。
【００４１】
それにより、光の一部が人体の内部を通る毛細血管（毛細動脈）に当たって、毛細血管を流れる血液中の主にヘモグロビンに吸収され、残りの光は散乱を繰り返し、その一部が受光素子１１に入射する。
この時、血液の脈動（脈拍）により毛細血管にあるヘモグロビンの量が波動的に変化するので、ヘモグロビンに吸収される光も波動的に変化する。
【００４２】
その結果、毛細血管で吸収される光量が変化するため、受光素子２１で検出される受光量が変化するので、その受光量の変化が、図２に示す様な脈波（従って血流量情報）を表す脈波波形の電圧信号（脈波信号）として、データ処理装置９に入力される。
【００４３】
尚、脈波センサ１からのセンサ出力は、検出回路７にてアナログ信号に増幅され、バンドパスフィルタ回路（図示せず）でノイズ除去され、デジタル信号に変換されて、データ処理装置９に入力される。
そして、データ処理装置９では、この入力した信号に基づいて、脈拍数や脈拍間隔等の算出や後述する呼吸異常検出などの処理を行う。
【００４４】
一方、パルスオキシメータ１７を用いる場合も、基本的には、脈波センサ１を用いる場合と同様である。
つまり、発光素子２３、２５から人体に向かって、赤又は近赤外の光を照射し、その反射光を受光素子２７で受光する。この受光した光による信号は、酸素飽和度により変化するので、受光した光に基づいた信号をデータ処理装置９にて処理することにより、酸素飽和度を求めることができる。
【００４５】
ｃ）次に、前記データ処理装置９にて行われる呼吸異常検出処理について、図３等に基づいて説明する。尚、図３は、データ処理装置９にて実施される処理を示すフローチャートである。
図３に示す様に、まず、ステップ（Ｓ）１００では、脈拍数を算出する。
【００４６】
つまり、前記図２に示す様に、連続した脈波信号における各脈波のピークは、各脈拍に対応したものであるので、このピークの単位時間当たりの個数から（例えば１分当たりなどの）単位時間当たりの脈拍数を求める。
続くステップ１１０では、脈拍数に変化があるか否かを判定する。
【００４７】
具体的には、脈拍数が低減する徐脈、脈拍数が増加する頻脈、脈拍数が変動する（即ち脈拍間隔が変動する）不整脈があるかどうかを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１２０に進み、一方否定判断されるとステップ１３０に進む。
【００４８】
ステップ１２０では、脈拍数に異常があるので、そのことを示す値として、即ち異常度判定Ａの判定結果として、異常フラグ値Ａ（例えば「１」）を記憶する。
つまり、後に各異常度判定に基づいて呼吸異常を総合的に判定するので、ここでは、脈拍数に異常があることを示す異常フラグ値Ａを記憶する。尚、各異常度判定は、呼吸異常の総合判定において重要度が異なるので、以下の各異常フラグ値もそれぞれ異なる重み付けをしている。
【００４９】
ステップ１３０では、脈拍信号の振幅を示す脈波振幅（Ｙ）と単位時間当たりの脈拍数（Ｘ）とから、脈波振幅（Ｙ）と脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）を求める。
つまり、呼吸に異常がある場合（例えば睡眠中に呼吸が停止した場合）には、図５に例示する様に、徐脈化が進むとともに、（必要な血流量を確保しようとして）脈波振幅が増加する現象が起きることがあるので、この変化を、脈波振幅（Ｙ）と減少する脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）の変化により検出する。
【００５０】
続くステップ１４０では、脈波振幅（Ｙ）と脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）に異常があるか否かを、この比（Ｙ／Ｘ）の増加の程度が正常の範囲内であるか否かにより判定する。
つまり、脈波振幅（Ｙ）と脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）が、脈拍振幅（Ｙ）の増加と脈拍数（Ｘ）の減少により、正常の範囲より増加した場合には、呼吸異常があると判定する。ここで肯定判断されるとステップ１５０に進み、一方否定判断されるとステップ１６０に進む。
【００５１】
ステップ１５０では、脈波振幅（Ｙ）と脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）に異常があるので、そのことを示す異常フラグ値Ｂ（例えば「３」）を記憶し、ステップ１６０に進む。
ステップ１６０では、呼吸数を算出する。
【００５２】
具体的には、まず、図５に例示する様に、脈波信号の各脈波のピークを結んで包絡線Ａを求め、更に、包絡線Ａの各ピークを結んで包絡線Ｂを求める。この包絡線Ｂと包絡線Ａとの差（Ｂ−Ａ）は、図６に例示する様に、呼吸状態を示す呼吸信号とみなすことができ、同図の下方に伸びる各ピークが各吸気に対応している。
【００５３】
続くステップ１７０では、（例えば１分当たり等の）単位時間当たりの呼吸数に異常があるか否かを、呼吸数が正常の範囲内であるか否かにより判定する。ここで肯定判断されるとステップ１８０に進み、一方否定判断されるとステップ１９０に進む。
【００５４】
ステップ１８０では、呼吸数に異常があるので、そのことを示す異常フラグ値Ｃ（例えば「１」）を記憶し、ステップ１９０に進む。
ステップ１９０では、呼吸信号の変化を算出する。
具体的には、前記図６に斜めの点線で示す様に、呼吸信号の振幅（Ｂ−Ａ）が増加している場合とは、呼吸ができないので胸腔内を大きくするために負圧を増加（胸腔内圧を低下）させている状態、即ち無呼吸の状態と考えられるので、ここでは、その無呼吸の状態の検出のために、呼吸信号のピークの変化を求める。
【００５５】
続くステップ２００では、無呼吸があるか否かを、ピークの変化が正常の範囲内にあるか否かにより判定する。ここで肯定判断されるとステップ２１０に進み、一方否定判断されるとステップ２３０に進む。
ステップ２１０では、無呼吸があるので、呼吸停止時間（呼吸信号のピークの増加から減少に転ずるまでの時間）を算出する。
【００５６】
続くステップ２２０では、呼吸停止時間に応じて重み付けして、異常があることを示す異常フラグ値Ｄを記憶し、ステップ２３０に進む。
例えば呼吸停止時間を区分して、呼吸停止時間の長さに応じて、異常フラグ値Ｄ１（例えば「２」）、Ｄ２（例えば「３」）等の様に異なる異常フラグ値を記憶する。
【００５７】
ステップ２３０では、血液中の酸素飽和濃度を算出する。
つまり、上述したパルスオキシメータによる測定値に基づいて、従来法と同様にして酸素飽和濃度を算出する。
続くステップ２４０では、酸素飽和濃度に異常があるか否かを、その測定値が正常の範囲内であるか否かにより判定する。ここで肯定判断されるとステップ２５０に進み、一方否定判断されるとステップ２６０に進む。
【００５８】
ステップ２５０では、酸素飽和濃度に異常があるので、そのことを示す異常フラグ値Ｅ（例えば「１」）を記憶し、ステップ２６０に進む。
ステップ２６０では、上述した異常度判定Ａ〜Ｅの判定結果に基づいて、呼吸異常の危険度の総合判定を行う。
【００５９】
つまり、上述した様に、各異常度判定には重み付けがしてあるので、異常フラグ値Ａ〜Ｅを合計して、異常フラグ値Ａ〜Ｅの合計値が、総合的にみて呼吸異常があることを報知すべき危険な状態であるかどうかの判定を行う。
例えば異常フラグ値Ａ〜Ｅの合計値が「３」以上の場合には、呼吸異常が発生していると判定する。
【００６０】
続くステップ２７０では、前記ステップ２６０における呼吸異常の総合判定の結果に基づいて、その旨を、出力部１３を駆動して、表示や音又は音声により報知する。つまり、呼吸異常がある場合には、呼吸異常の程度に応じて警報を発し、一旦本処理を終了する。
【００６１】
ｄ）次に、本実施例による効果について説明する。
本実施例では、脈波センサ１５とパルスオキシメータ１７とを一体に組み付けた備えた測定装置１を手首等に装着して、脈拍数及び脈波振幅と酸素飽和濃度とを求めるので、従来の呼吸モニタやパルスオキシメータのみを利用した場合と比べて、検出精度を高めることができ、また、睡眠ポリグラフを利用した場合と比べて、異常検出の作業を簡易化することができる。
【００６２】
特に、本実施例では、脈波振幅（Ｙ）と単位時間当たりの脈拍数（Ｘ）との比（Ｙ／Ｘ）に加えて、脈拍数の変化、呼吸数の変化、無呼吸及び呼吸停止時間、酸素飽和濃度の変化の判定条件を用い、更にそれらの重要度を考慮して各判定条件に重み付けして、総合的に呼吸異常を検出するので、呼吸異常の判定を精度良く行うことができるという顕著な効果を奏する。
（実施例２）
次に、実施例２について説明するが、前記実施例１と同様な箇所の説明は省略し、その要部のみを説明する。
【００６３】
前記実施例では、脈拍数の変化、脈波振幅と脈拍数との比（Ｙ／Ｘ）の変化、呼吸数の変化、無呼吸及び呼吸停止時間、酸素飽和濃度の変化に基づいて、総合的に呼吸異常を検出したが、それ以外の条件を加えて呼吸異常の判定を行ってもよい。
【００６４】
例えば、無呼吸の発生状態を調べ、無呼吸の発生状態の変化、例えば「単位時間当たりの無呼吸の発生回数が所定値より増加した」という条件を加えて、呼吸異常の判定を行ってもよい。
この場合には、呼吸異常の判定の精度が一層向上するという利点がある。
【００６５】
また、これとは別に、主要な脈波振幅と脈拍数との比（Ｙ／Ｘ）の変化の判定条件に加え、それ以外の上述した各判定条件を適宜組み合わせて総合判定を行ってもよい。
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【００６６】
（１）例えば、前記実施例では、呼吸異常検出装置について述べたが、本発明は、それらに限らず、上述したアルゴリズムに基づく処理を実行させるプログラムやそのプログラムを記憶している記録媒体にも適用できる。
この記録媒体としては、マイクロコンピュータとして構成される電子制御装置、マイクロチップ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク等の各種の記録媒体が挙げられる。つまり、上述した呼吸異常検出装置の処理を実行させることができるプログラムを記憶したものであれば、特に限定はない。
【００６７】
尚、前記プログラムは、単に記録媒体に記憶されたものに限定されることなく、例えばインターネットなどの通信ラインにて送受信されるプログラムにも適用される。
（２）また、前記呼吸異常検出装置は、測定装置から得られた信号を、すぐそばにある制御装置に直接に入力する場合だけでなく、測定装置からの得られたデータを例えばパソコン等の装置に入力し（又は記録媒体に記録し）、そのデータを例えばインターネット等を利用して遠隔地にある制御装置に送信にして、診断や検査を行う場合に適用することもできる。更に、測定装置から得られた信号を、一旦記録媒体に記録しておき、後日その記録媒体のデータを用いて、呼吸異常検出を行ってもよい。
【００６８】
（３）更に、前記包絡線Ａ、Ｂを用いる方法以外に、例えば各波形のピークより所定値だけ少ない点を結んだ線など、元となる信号波形の変動を表す各種の方法を採用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例１の呼吸異常検出装置のシステム構成を示す説明図である。
【図２】脈波信号の波形を示すグラフである。
【図３】実施例１の呼吸異常検出処理を示すフローチャートである。
【図４】呼吸異常が発生した状態における脈波出力を示すグラフである。
【図５】脈波出力と包絡線Ａ、Ｂを示すグラフである。
【図６】呼吸信号を示すグラフである。
【符号の説明】
１…測定装置
３…制御装置
９…データ処理装置（マイクロコンピュータ）
１５…脈波センサ
１７…パルスオキシメータ
１９、２３、２５…発光素子
２１、２７…受光素子
【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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