(57)【要約】　　　（修正有）【課題】被験者の日常の健康状態を知るために睡眠の状態やこの質を知ることが有効であるが、個人の健康管理の目的に簡単に利用できる睡眠段階の検出装置は現在のところない。被験者に無侵襲で、取り扱いが容易な睡眠段階の判定方法、装置を提供する。【解決手段】睡眠中の被験者の睡眠段階を判定する方法及び睡眠段階判定装置であって、寝台に配置した生体信号を検出する無侵襲センサと、無侵襲センサの出力から心拍信号および呼吸信号を検出する検出手段と、呼吸数又は心拍数の変動の標準偏差から睡眠段階を判定する指標値を求める第１の指標値演算手段と、心拍数又は呼吸数の変動から睡眠段階を判定する指標値を求める第２の指標値演算手段と、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施して得たパワースペクトル密度から睡眠段階の指標値を求める第３の指標値演算手段とからなることを特徴とする睡眠段階判定方法と睡眠段階判定装置である。【選択図】　　図２
2004049838.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無侵襲センサで検出した生体信号から呼吸信号および心拍信号を検出し、呼吸信号から抽出した呼吸数および心拍信号から抽出した心拍数のうち少なくも一つを指標値とし、さらに呼吸数の分散度と心拍数の分散度の少なくとも一つを指標値とし、これらの指標値を用いて睡眠段階を判定することを特徴とする睡眠段階判定方法。
【請求項２】
さらに心拍信号のＲ−Ｒ間隔信号から求めたパワースペクトル密度から求めた値を指標値とすることを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項３】
呼吸数の変動の標準偏差から求めた第１の指標値と、心拍数の変動から求めた第２の指標値と、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施して得たパワースペクトル密度から求めた第３の指標値とから睡眠段階を判定することを特徴とする請求項２に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項４】
第１の指標値は、呼吸数の連続するデータから標準偏差を求め、連続する標準偏差のデータから移動平均処理して求めた値であることを特徴とする請求項３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項５】
第２の指標値は、心拍数の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、心拍数の長期にわたる移動平均値を心拍数信号から減算することにより低周波成分を除去した値であることを特徴とする請求項３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項６】
第３の指標値は、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比であることを特徴とする請求項３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項７】
第３の指標値は、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比の信号から高周波成分と低周波成分を除去した信号の値であることを特徴とする請求項６に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項８】
第３の指標値は、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比の信号の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、さらに前記信号の長期にわたる移動平均値を減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする請求項７に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項９】
測定開始後第１の指標値が所定の値以下になった時点を入眠時と判定することを特徴とする請求項３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１０】
第２の指標値と予め設定してある閾値とを比較しその大小により、レム睡眠段階とノンレム睡眠段階を判別することを特徴とする請求項３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１１】
第１の指標値と予め設定してある閾値との大小、および第３の指標値と予め設定してある閾値との大小の組合せで、ノンレム睡眠の眠りの深さを判定することを特徴とする請求項３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１２】
睡眠中の被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置であって、寝台に配置した生体信号を検出する無侵襲センサと、前記無侵襲センサの出力から心拍信号および呼吸信号を検出する検出手段と、前記呼吸数の変動の標準偏差から睡眠段階を判定する指標値を求める第１の指標値演算手段と、前記心拍数の変動から睡眠段階を判定する指標値を求める第２の指標値演算手段と、前記心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施して得たパワースペクトル密度から睡眠段階の指標値を求める第３の指標値演算手段とからなることを特徴とする睡眠段階判定装置。
【請求項１３】
前記無侵襲センサは、チューブとチューブ内の圧力変化を検出する微差圧センサとからなり、微差圧センサにより検出したチューブ内の圧力変化信号から生体信号を検出することを特徴とする請求項１２に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項１４】
前記第１の指標値は、呼吸数の連続するデータから標準偏差を求め、連続する標準偏差のデータから移動平均処理して求めた値であることを特徴とする請求項１２に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項１５】
第２の指標値は、心拍数の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、心拍数の長期にわたる移動平均値を心拍数信号から減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする請求項１２に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項１６】
第３の指標値は、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比の信号の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、さらに前記信号の長期にわたる移動平均値を減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする請求項１２に記載の睡眠段階判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、睡眠段階の判定方法に関するものであって、特に夜間、睡眠中の睡眠の深さを被験者の身体に対して無侵襲な検出手段を用いることによって被験者の睡眠段階を判定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
個人の健康管理の方法としては病院において定期的に検診を受ける等の方法があるが、数ヵ月に１度程度の検診では身体の微妙な変化などの異常を見逃してしまうことが多く、また精神的なストレスなどは検診や問診などで発見することは困難である。
【０００３】
個人の健康状態について調べる際に、睡眠をそのバロメーターとすることが多く、睡眠と健康とが密接に関連していることはよく知られているところである。健康と夜間の睡眠の深さおよびその質が翌日の気分や気力と密接に関連しており、一方精神的なストレスや体調が不良である場合には、眠りの深さや睡眠段階の推移パターンに変化が起こり、快適な睡眠が得られない。
【０００４】
健康な睡眠では、入眠した後にノンレム睡眠段階とレム睡眠段階とが一定の間隔で繰り返し現われるが、体調を崩しているときや、精神的なストレスがかかっているときには、そのリズムが乱れることが知られている。したがって夜間の睡眠中の睡眠段階とその発生パターンを監視することにより、被験者の精神的なストレスや体調の不良を知ることが可能になる。
【０００５】
従来からある睡眠段階を知る方法としては、睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いる方法が一般的である。ＰＳＧを用いる方法では、睡眠中の脳神経系の活動を脳波、表面筋電位、眼球運動等から推定して睡眠に関する多くの情報を得ることができるが、被験者の顔や身体に多くの電極を装着して測定を行うために、自然な睡眠を得ることができるまで数日から１週間の日時を要する。したがって被験者に与えられる身体的および肉体的な負担は非常に大きなものであり、さらに、これに要する費用も多額になる。
【０００６】
このために、ＰＳＧは睡眠障害があることが明らかな患者等に使用するのは有効な治療法に成りえても、日常の健康管理に使用することは困難である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
被験者の日常の健康状態を知るために睡眠の状態やその質を知ることが有効であることは判っているが、個人の健康管理の目的に簡単に利用できる睡眠段階の検出装置は現在のところないのが現状である。
【０００８】
そこで本発明は、被験者の身体に無侵襲で、即ち肉体的および精神的な負担を被験者にかけることなく、取扱が容易であり、さらに価格および維持費用の点で日常的に使用可能である被験者の睡眠段階を判定できる方法および装置を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の睡眠段階判定方法は、無侵襲センサで検出した生体信号から呼吸信号および心拍信号を検出し、呼吸信号から抽出した呼吸数および心拍信号から抽出した心拍数のうち少なくも一つを指標値とし、さらに呼吸数の分散度と心拍数の分散度の少なくとも一つを指標値とし、これらの指標値を用いて睡眠段階を判定することを特徴とする。
【００１０】
第２の発明は、第１の発明の睡眠段階判定方法であって、さらに心拍信号のＲ−Ｒ間隔信号から求めたパワースペクトル密度から求めた値を指標値とすることを特徴とする。
【００１１】
第３の発明は、第２の発明の睡眠段階判定方法であって、呼吸数の変動の標準偏差から求めた第１の指標値と、心拍数の変動から求めた第２の指標値と、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施して得たパワースペクトル密度から求めた第３の指標値とから睡眠段階を判定することを特徴とする。
【００１２】
第４の発明は、第３の発明の睡眠段階判定方法であって、第１の指標値は呼吸数の連続するデータから標準偏差を求め、連続する標準偏差のデータから移動平均処理して求めた値であることを特徴とする。
【００１３】
第５の発明は、第３の発明の睡眠段階判定方法であって、第２の指標値は心拍数の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、心拍数の長期にわたる移動平均値を心拍数信号から減算することにより低周波成分を除去した値であることを特徴とする。
【００１４】
第６の発明は、第３の発明の睡眠段階判定方法であって、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比であることを特徴とする。
【００１５】
第７の発明は、第６の発明の睡眠段階判定方法であって、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比の信号から高周波成分と低周波成分を除去した信号の値であることを特徴とする。
【００１６】
第８の発明は、第６の発明の睡眠段階判定方法であって、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比の信号の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、さらに前記信号の長期にわたる移動平均値を減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする。
【００１７】
第９の発明は、第３の発明の睡眠段階判定方法であって、測定開始後第１の指標値が所定の値以下になった時点を入眠時と判定することを特徴とする。
【００１８】
第１０の発明は、第３の発明の睡眠段階判定方法であって、第２の指標値と予め設定してある閾値とを比較しその大小により、レム睡眠段階とノンレム睡眠段階を判別することを特徴とする。
【００１９】
第１１の発明は、第３の発明の睡眠段階判定方法であって、第１の指標値と予め設定してある閾値との大小、および第３の指標値と予め設定してある閾値との大小の組合せで、ノンレム睡眠の眠りの深さを判定することを特徴とする。
【００２０】
第１２の発明は、睡眠中の被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置であって、寝台に配置した生体信号を検出する無侵襲センサと、前記無侵襲センサの出力から心拍信号および呼吸信号を検出する検出手段と、前記呼吸数の変動の標準偏差から睡眠段階を判定する指標値を求める１の指標値演算手段と、前記心拍数の変動から睡眠段階を判定する指標値を求める第２の指標値演算手段と、前記心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施して得たパワースペクトル密度から睡眠段階の指標値を求める第３の指標値演算手段とからなることを特徴とする。
【００２１】
第１３の発明は、第１２の発明の睡眠段階判定装置であって、前記無侵襲センサは、チューブとチューブ内の圧力変化を検出する微差圧センサとからなり、微差圧センサにより検出したチューブ内の圧力変化信号から生体信号を検出することを特徴とする。
【００２２】
第１４の発明は、第１２の発明の睡眠段階判定装置であって、前記第１の指標値は、呼吸数の連続するデータから標準偏差を求め、連続する標準偏差のデータから移動平均処理して求めた値であることを特徴とする。
【００２３】
第１５の発明は、第１２の発明の睡眠段階判定装置であって、第２の指標値は、心拍数の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、心拍数の長期にわたる移動平均値を心拍数信号から減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする
【００２４】
第１６の発明は、第１２の発明の睡眠段階判定装置であって、第３の指標値は、心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）との比の信号の短期にわたる移動平均値を求めることにより高周波成分を除去し、さらに前記信号の長期にわたる移動平均値を減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施に形態について図をもって詳細に説明する。
図１は本発明の実施の形態にかかる無侵襲で生体信号を検出し、この信号から呼吸数および心拍数を検出し、さらに呼吸数のばらつきおよび心拍数のばらつきを求め、これらのデータを用いて睡眠段階を判定する流れを示すブロック図である。
【００２６】
図１に示すように無侵襲センサ１で睡眠中の被験者の微細な生体信号を検出し、この生体信号から呼吸信号検出部２および心拍信号検出部７においてフィルタ等を介して呼吸信号および心拍信号を検出する。
【００２７】
呼吸信号からは、呼吸数検出部３で呼吸数を検出し、この値を用いて指標値演算部４において、実験でもって定める閾値と比較する等の手法により指標値を演算する。また、呼吸数のばらつきを求めるばらつき演算部５により、分散あるいは標準偏差等のパラメータを演算し、この値を用いて指標値演算部６において、実験でもって定める閾値と比較する等の手法により指標値を演算する。
【００２８】
心拍信号からは、呼吸信号の処理と同様にして、心拍数検出部８で心拍数を検出し、指標値演算部４において、指標値を演算する。また、呼吸数のばらつきを求めるばらつき演算部１０により、分散あるいは標準偏差等のパラメータを演算し、この値を用いて指標値演算部１１において指標値を演算する。
【００２９】
このようにして求めた指標値のうち、呼吸数および心拍数のうち少なくも一つを指標値とし、さらに呼吸数のばらつきと心拍数のばらつきの少なくとも一つを指標値とし、睡眠段階判定部１２において、これらの指標値を用いて睡眠段階を判定する。
【００３０】
図２は、図１に示した睡眠段階を判定する流れを示すブロック図において、心拍信号から検出されるＲ−Ｒ間隔信号を求め、さらにそのパワースペクトル密度から求めた指標値を睡眠段階の指標値として併せて使用する例について示している。
【００３１】
ここでＲ−Ｒ間隔信号のパワースペクトル密度と睡眠段階との関係について説明する。
【００３２】
図３は、交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示し、図４は副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示している。これから分かるようにパワースペクトル密度は、自律神経系の状態により、異なる様相を示すことが分かる。
【００３３】
すなわち、略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域（ＬＦと呼ぶ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域（ＨＦと呼ぶ）に顕著な極大値が現れる。ＬＦが大きな値でＨＦが小さな値の場合には、交感神経が活発で緊張時であることを示し、ＬＦが小さくＨＦが大きい場合には、副交感神経が活発であることを示している。
【００３４】
睡眠中は心拍数が減少するが、これは緊張時に活発となる交感神経活動が低下し、弛緩時に活発となる副交感神経活動が増加することによるものである。即ち睡眠の状態によりＨＦおよびＬＦの値は異なっている。
【００３５】
即ち心拍信号のＲ−Ｒ間隔信号を求め、さらにそのパワースペクトル密度から求めたＨＦおよびＬＦの値は、睡眠段階の判定用の指標値として使用することができる。
【００３６】
図５は本発明の一つの実施形態の睡眠段階を判定する流れを示すブロック図であり、この例では、心拍数、呼吸数のばらつきおよび心拍のパワースペクトル密度から求めた指標値を用いて睡眠段階を実施する実施例を示している。なお、図５（ｂ）は図５（ａ）の矢印方向から見た一部断面図である。
【００３７】
圧力検出手段１は微差圧センサ１ａと圧力検出チューブ１ｂとから成り、寝台１６上に配置される。図５に示すようにチューブ１ｂを数回折り返すことによって圧力検出することが可能な寝具上の範囲を広くとるようにしている。
【００３８】
図５に示すように圧力検出チューブ１ｂは寝台１６上に敷かれた硬質シート１７の上に配置され、その上に弾性を有するクッションシート１８が敷かれており、圧力検出チューブ１ｂの上には図では示さないが被験者が横臥するためのふとん等の寝具が敷かれる。なお、圧力検出チューブ１ｂは、クッションシート１８などに組み込んだ構成にすることにより、圧力検出チューブ１ｂの位置を安定させる構造としてもよい。
【００３９】
微差圧センサ１ａは、微小な圧力の変動を検出するセンサであり、本実施例では、低周波用のコンデンサマイクロホンタイプを使用するが、これに限るものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジを有するものであればよい。
【００４０】
本実施例で使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ｂ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１２に加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また周波数特性は０．１Ｈｚ〜１０Ｈｚの間でほぼ平坦な出力値を示し、心拍および呼吸数等の微少な生体信号を検出するのに適している。
【００４１】
圧力検出チューブ１ｂは、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度の弾力を有するものを使用する。また圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ａに伝達するためにチューブの中空部の容積を適切に選ぶ必要がある。圧力検出チューブ１ｂが適度な弾性と中空部容積を同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ｂの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。
【００４２】
本実施例において睡眠段階を判定に用いる指標値は、圧力検出手段１によって検出した信号から呼吸信号および心拍信号を検出し、図５のブロック図に示すようにして求めた睡眠判定用の第１から第３までの指標値を用いている。
【００４３】
第１の指標値は、圧力検出手段１によって検出した信号から呼吸信号検出部２において呼吸信号を抽出し、さらに標準偏差信号演算部５において呼吸数の一定数のサンプリング値における標準偏差を時々刻々演算することにより呼吸数の標準偏差信号を生成し、この信号をもとに第１指標値演算部６において演算して求める。
【００４４】
第２の指標値は、圧力検出手段１によって検出した信号から心拍数検出部８において心拍信号を検出し、次いで心拍信号から検出した心拍数信号により第２指標値演算部７において演算して求める。
【００４５】
第３の指標値は、心拍数検出部８で検出した心拍信号からＲ−Ｒ間隔信号検出部１３においてＲ−Ｒ間隔信号を検出し、さらにパワースペクトル密度演算手段１４でＲ−Ｒ間隔信号のパワースペクトル密度を演算し、この信号のパワースペクトル密度から第３の指標値演算部１５で演算して求める。
【００４６】
上述のＲ−Ｒ間隔信号は、心拍信号の強さがピークとなる付近の波形（Ｒ波）の間隔を変数とする信号であり、心拍変動解析によく使用される。心拍信号検出部７によって取り出された心拍信号からＲ−Ｒ間隔信号検出部１３において検出されたＲ−Ｒ間隔信号はパワースペクトル密度演算手段１４に送られる。
【００４７】
パワースペクトル密度演算手段１４では、Ｒ−Ｒ間隔信号検出手段１３から送られてくる連続した一定個数のデータについてフーリエ変換を施し、パワースペクトル密度を導き出す。次いで第３の指標値演算部１５で第３の指標値を求める。
【００４８】
図６は、第１の指標値演算部４において第１の指標値を求める手順を示すフロー図である。まず、呼吸数の標準偏差演算部６で求められた標準偏差を時系列で５００点のサンプリングをして移動平均を求める。次いで、所定の閾値より大なるものを「１」、小なるものを「０」として２値化することによって第１の指標値とする。
【００４９】
図７は、第２の指標値演算部９において第２の指標値を求める手順を示すフロー図である。心拍数信号を時系列で５００点のサンプリングをして移動平均を求める。これにより高周波成分が除去される。また同じ心拍数信号を時系列で６０００点のサンプリングをして移動平均を求めておき、５００点移動平均との差を取る。これで低周波のうねり成分を除去することができる。この結果を、所定の閾値より大なるものを「１」、小なるものを「０」として２値化することによって第２の指標値とする。
【００５０】
図８は、第３の指標値演算部１５において第２の指標値を求める手順を示すフロー図である。パワースペクトル密度演算部１４の出力信号から心拍信号のパワースペクトル密度の略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域における極大値（ＬＦ）と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値（ＨＦ）を検出し、次いでその２つの極大値の比の対数値（ＮＬＯＧ値）を求める。
【００５１】
上述のＮＬＯＧ値を時系列で１０００点のサンプリングをして移動平均を求める。これにより高周波成分が除去される。また同じＮＬＯＧ値を時系列で６０００点のサンプリングをして移動平均を求めておき、１０００点移動平均との差を取る。これで低周波のうねり成分を除去することができる。この結果を、所定の閾値より大なるものを「１」、小なるものを「０」として２値化することによって第３の指標値とする。
【００５２】
図９（ａ）は、ＰＳＧでもって測定した結果にもとづいて出した睡眠段階を記録したグラフであり、図９（ｂ）は、同じ被験者について同時に測定した図６で示す呼吸数の標準偏差信号の移動平均処理した信号（ＳＤＮＢ−ｍｏｖｅ信号）を記録したグラフである。第１の指標値はこのＳＤＮＢ−ｍｏｖｅ信号に２値化処理を施すことによって得られる。
【００５３】
図１０は、ＰＳＧでもって測定した結果にもとづいて出した睡眠段階と、同じ被験者について同時に測定した図７に示す心拍信号の２種類の移動平均の差を取った信号（ＮＨＮ−ｄｉｆｆ信号）とを並べて記録したものグラフである。第２の指標値は、このＮＨＮ−ｄｉｆｆ信号を２値化することによって得られる。
【００５４】
図１１は、ＰＳＧでもって測定した結果にもとづいて出した睡眠段階と、同じ被験者について同時に測定した図８に示すＮＬＯＧ値の２種類の移動平均の差を取った信号（ＮＬＯＧ−ｄｉｆｆ信号）とを並べて記録したものグラフである。第３の指標値は、このＮＬＯＧ−ｄｉｆｆ信号を２値化することによって得られる。
【００５５】
上記の各グラフからＰＳＧでもって測定した結果にもとづいて出した睡眠段階と、上記の各信号の推移状態とを比較し、さらに相関を分析することにより、次に示すような各信号を２値化する閾値の値と、その結果得られた２値化された指標値から睡眠段階の判定基準を得た。
【００５６】
睡眠段階の判定は、第１から第３までの指標値を用いて次のルールで判定する。
１）入眠時の判定は、測定開始後第１指標値が「０」になった時点とする。
２）第２の指標値が「１」の場合は「レム睡眠」と判定し、「０」の場合は「ノンレム睡眠と判定する。
３）ノンレム睡眠で浅い睡眠段階（ノンレム睡眠段階の第１および第２段階）と深い睡眠段階（ノンレム睡眠段階の第３および第４段階）の判別は、次に示す表に基づいて判定する。
【００５７】
【表１】
2004049838.tif 000003
【００５８】
上記のルールに則り判定を行う手順は、まず、第１の指標値が「０」」になったことを確認して入眠したことを知った後に、第２の指標値の値からレム睡眠段階であるかノンレム睡眠であるかの判定を行う。ついで、第２の指標値が「０」即ちノンレム睡眠と判定された場合、第１の指標値と第３の指標値との値の組合せにより、上記の表から睡眠段階の深浅を判定する。
【００５９】
本実施例によって実際に睡眠段階を判定した結果についてＰＳＧを用いて出した睡眠段階と合わせて図１２に示す。この結果によれば、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠の判定とＰＳＧによる睡眠段階と比較して一致率は７７〜８７％であった。
【００６０】
本実施例では、信号の高周波成分および低周波成分を除くのに、移動平均処理することによったが、これに限るものではなく、フィルタなどの手段を用いて処理してもよい。
【００６１】
また、判定を容易に行うために、指標値を２値化しているが、閾値との大小の比較で判定を行ってもよい。
【００６２】
また、本実施例では被験者の生体信号を無侵襲で検出する手段としてチューブと圧力センサを組合せて圧力変動を検出する方法と採ったがこれに限るものではなく、電極等による生体信号を検出できる検出手段であればよい。
【００６３】
【発明の効果】
被験者の日常の健康状態を知るために睡眠の状態やその質を知ることが有効であることは判っているが、個人の健康管理の目的に簡単に利用できる睡眠段階の判定方法および判定装置は現在のところないのが現状である。
【００６４】
本発明の睡眠段階判定方法および判定装置は、無侵襲な検出手段を用いて心拍信号および呼吸信号を検出し、この心拍信号および呼吸信号の出力を演算処理することにより被験者の睡眠段階を判定するものであり、被験者に測定用の電極などを装着する必要がないので、被験者に身体的および精神的な負担をかけることなく日常的に使用することが可能となる。
【００６５】
また、呼吸数信号および心拍信号は睡眠の状態と密接に関連しており、さらに心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号から求めたパワースペクトル密度は、自律神経の状態を示す良好な指標であるために、睡眠時の睡眠段階の指標にもなると考えられる。したがって、睡眠時の呼吸信号、心拍信号および自律神経の活動から睡眠段階を判定する本発明の睡眠段階判定方法は、高い信頼性を備えている。
【００６６】
また、本装置の構成にかかる費用および維持に要する費用は低廉であり、日常的に使用するのに好適な睡眠段階判定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる無侵襲で生体信号を検出し、この検出信号を用いて睡眠段階を判定する流れを示すブロック図である。
【図２】図１のブロック図にパワースペクトル密度から求めた指標値を加えた実施の形態を示すブロック図である。
【図３】交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示す説明図である。
【図４】副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示す説明図である。
【図５】指標値に呼吸数のばらつき、心拍数およびパワースペクトル密度から求めた指標値をもって睡眠段階を判定する実施の形態を示すブロック図である。
【図６】第１指標値演算部において第１の指標値を求める手順を示すフロー図である。
【図７】第２指標値演算部において第２の指標値を求める手順を示すフロー図である。
【図８】第３指標値演算部において第３の指標値を求める手順を示すフロー図である。
【図９】第１指標値の出力結果を示すグラフである。
【図１０】第２指標値の出力結果を示すグラフである。
【図１１】第３指標値の出力結果を示すグラフである。
【図１２】睡眠段階判定結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１　無侵襲センサ（圧力検出手段）
１ａ　微差圧センサ
１ｂ　圧力検出手段
２　呼吸信号検出部
３　呼吸数検出部
４　指標値演算部
５　ばらつき（標準偏差）演算部
６　（第１の）指標値演算部
７　心拍信号検出部
８　心拍数検出部
９　（第２の）指標値演算部
１０　ばらつき（標準偏差）演算部
１１　指標値演算部
１２　睡眠段階判定部
１３　Ｒ−Ｒ間隔信号検出部
１４　パワースペクトル密度演算部
１５　（第３の）指標値演算部
１６　寝台
１７　硬質シート
１８　クッションシート
【図１】
2004049838.tif 000004
【図２】
2004049838.tif 000005
【図３】
2004049838.tif 000006
【図４】
2004049838.tif 000007
【図５】
2004049838.tif 000008
【図６】
2004049838.tif 000009
【図７】
2004049838.tif 000010
【図８】
2004049838.tif 000011
【図９】
2004049838.tif 000012
【図１０】
2004049838.tif 000013
【図１１】
2004049838.tif 000014
【図１２】
2004049838.tif 000015