(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、
取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、
前記診断手段は、予め設定された時間内に計測される前記脈波データの振幅を求め、その振幅の最小値が最大値の５０％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする睡眠時無呼吸症診断装置。
【請求項２】
被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、
取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、
前記脈波データの隣合う２点のボトム同士を結んだ線と、その２点のボトム間に現れる脈波波形とで囲まれた面積、あるいは、前記脈波データの隣合う２点のトップ同士を結んだ線と、その２点のトップ間に現れる脈波波形とで囲まれた面積を脈波面積と規定し、
前記診断手段は、予め設定された時間内に計測される前記脈波データより前記脈波面積を求め、その脈波面積の最小値が最大値の５０％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする睡眠時無呼吸症診断装置。
【請求項３】
被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、
取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、
前記脈波データの隣合う２点のボトム間またはトップ間に現れる脈波波形の長さを脈波長さと規定し、
前記診断手段は、予め設定された時間内に計測される前記脈波データより前記脈波長さを求め、その脈波長さの最小値が最大値の７５％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする睡眠時無呼吸症診断装置。
【請求項４】
被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、
取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、
前記診断手段は、予め設定された時間内に計測される前記脈波データから１拍毎の各ピークを結んで包絡線を作成した後、その包絡線の変動状態を示す揺らぎの振幅を前記脈波データの振幅で割り算して規格化し、その規格化した揺らぎの振幅の最小値が最大値の５０％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする睡眠時無呼吸症診断装置。
【請求項５】
被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、
取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、
前記診断手段は、予め設定された時間内に計測される前記脈波データから１拍毎の各ピークを結んで包絡線を作成し、その包絡線の変動状態を示す揺らぎの周期が７秒以上の時に中枢型無呼吸症と判定することを特徴とする睡眠時無呼吸症診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、睡眠時無呼吸症候群の診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、睡眠時無呼吸症候群の診断は、脳波をはじめ、呼吸、眼球運動、筋電図などの生体信号を同時に測定する睡眠ポリグラフィーの信号を総合して判定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
睡眠時無呼吸症候群は、早期発見、早期治療が重要であるため、一刻も早い診断が必要である。
ところが、上記の睡眠ポリグラフィー検査は、被験者が在宅で診断を受けることが困難で、時間、労力、コストが掛かるため、被験者に大きな負担が加わる。その結果、睡眠時無呼吸症候群の診断を受けることが容易ではなく、早期発見及び早期治療が困難な状況にある。
本発明は、上記事情に基づいて成されたもので、その目的は、被験者に大きな負担を掛けることなく、在宅でも睡眠時無呼吸症候群の診断を行うことができる睡眠時無呼吸症候群の診断方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
（請求項１の手段）
本発明は、被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、診断手段は、予め設定された時間内に計測される脈波データの振幅を求め、その振幅の最小値が最大値の５０％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする。
閉塞型無呼吸は、胸部と腹壁の呼吸運動は保たれているが、上気道の一部に閉塞が起こるために口や鼻からの換気が停止することによって生じる。従って、閉塞型無呼吸時に計測される脈波データの振幅を捉えることで閉塞型無呼吸を判定することが可能である。
【００１１】
（請求項２の手段）
本発明は、被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、脈波データの隣合う２点のボトム同士を結んだ線と、その２点のボトム間に現れる脈波波形とで囲まれた面積、あるいは、脈波データの隣合う２点のトップ同士を結んだ線と、その２点のトップ間に現れる脈波波形とで囲まれた面積を脈波面積と規定し、診断手段は、予め設定された時間内に計測される脈波データより脈波面積を求め、その脈波面積の最小値が最大値の５０％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする。
閉塞型無呼吸時は、脈波の１拍毎の面積（脈波面積）が正常時と比較して大きく変動するので、その脈波面積の変動を捉えることで閉塞型無呼吸を判定することが可能である。
【００１２】
（請求項３の手段）
本発明は、被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、脈波データの隣合う２点のボトム間またはトップ間に現れる脈波波形の長さを脈波長さと規定し、診断手段は、予め設定された時間内に計測される脈波データより脈波長さを求め、その脈波長さの最小値が最大値の７５％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする。
閉塞型無呼吸時は、脈波の１拍毎の脈波波形の長さ（脈波長さ）が正常時と比較して大きく変動するので、その脈波長さの変動を捉えることで閉塞型無呼吸を判定することが可能である。
【００１３】
（請求項４の手段）
本発明は、被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、診断手段は、予め設定された時間内に計測される脈波データから１拍毎の各ピークを結んで包絡線を作成した後、その包絡線の変動状態を示す揺らぎの振幅を脈波データの振幅で割り算して規格化し、その規格化した揺らぎの振幅の最小値が最大値の５０％以下の場合に閉塞型無呼吸と判定することを特徴とする。
閉塞型無呼吸時は、脈波の揺らぎ、つまり時間経過に伴う脈波の変動が正常時と比較して大きく異なるので、その脈波の揺らぎを捉えることで閉塞型無呼吸を判定することが可能である。特に、包絡線を作成することにより、脈波の変化をより的確に捉えることができ、睡眠時無呼吸症候群の診断を容易に行うことができる。
【００１６】
（請求項５の手段）
本発明は、被験者の脈波を取得する脈波取得手段と、取得した脈波をデジタル信号に変換して脈波データを計測し、その脈波データに基づいて睡眠時無呼吸症の診断を行う診断手段とを備える睡眠時無呼吸症診断装置であって、診断手段は、予め設定された時間内に計測される脈波データから１拍毎の各ピークを結んで包絡線を作成し、その包絡線の変動状態を示す揺らぎの周期が７秒以上の時に中枢型無呼吸症と判定することを特徴とする。  中枢型無呼吸時には、胸の動きが停止するため、呼吸信号が包絡線から無くなり、１０秒程度（約７〜１２秒）の長い周期の揺らぎが現れる。従って、包絡線の揺らぎの周期を捉えることで中枢型無呼吸を判定することが可能である。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は睡眠時無呼吸症候群の診断を行う診断装置の構成図である。
睡眠時無呼吸症候群の診断は、図１に示す脈波センサ１、駆動回路２、データ処理装置３、及び表示器４等を有する診断装置により行われる。
脈波センサ１は、例えば光学式で、窓１ａを有するセンサケース１ｂの内部に発光素子１ｃと受光素子１ｄを内蔵し、図１に示す様に、被験者の手首５等に装着して使用される。なお、光学式以外にも、超音波式、ドップラー式、圧力式等の脈波センサ１を使用できる。
【００１９】
光学式の脈波センサ１は、発光素子１ｃから被験者の手首５に向かって光を照射し、手首５の内部で反射した光を受光素子１ｄで検出し、その受光素子１ｄで検出される受光量の変化を電気信号（例えば電圧信号）に変換してデータ処理装置３へ出力する。
なお、発光素子１ｃから照射された光の一部は、手首５の内部を通る毛細血管６を流れる血液中のヘモグロビンに吸収され、残りの光が毛細血管６で反射して散乱し、その反射光の一部が受光素子１ｄに入射して検出される。この時、血液の脈動により毛細血管６内の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。その結果、受光素子１ｄで検出される受光量が変化し、センサ出力の電圧変化として検出される。
【００２０】
駆動回路２は、発光素子１ｃに駆動用の電力を供給する回路である。
データ処理装置３は、検出回路３Ａ、Ａ／Ｄコンバータ３Ｂ、及びマイクロコンピュータ３Ｃを有している。
検出回路３Ａは、脈波センサ１より入力した電気信号を増幅してＡ／Ｄコンバータ３Ｂへ出力する。
Ａ／Ｄコンバータ３Ｂは、例えば１００Ｈｚのサンプリング周波数で検出回路３Ａから取り込んだ電気信号（アナログ信号）をデジタル信号に変換してマイクロコンピュータ３Ｃへ出力する。
マイクロコンピュータ３Ｃは、睡眠時無呼吸症候群の診断を行うためのプログラム（図２参照）が組み込まれており、Ａ／Ｄコンバータ３Ｂより入力するデジタル信号を処理して睡眠時無呼吸症候群の診断を行う。
表示器４は、データ処理装置３の診断結果を表示する。
【００２１】
次に、睡眠時無呼吸症候群の診断方法について、図２に示すフローチャートを基に説明する。
Step10…脈波センサ１から読み込んだ脈波情報（電気信号）からデジタル信号に変換して脈波データを計測する。
Step20…デジタル信号をフィルタに通して不要な周波数成分（体動や外乱光等による３Ｈｚ以上のノイズ）をカットする。
Step30…脈波データの特徴を抽出して数値化する。
このStep30で行われる数値化の一例を以下に詳述する。
【００２２】
ここでは、脈波の包絡線を用いて数値化する方法を説明する。
Step31…脈波データより１拍毎に脈波の各ピークを求める。
Step32…各ピークを結んで包絡線を作成する。
Step33…包絡線の揺らぎ（変動状態）の振幅を測定し数値化する。
但し、この振幅は、脈波の振幅に比例して大きくなるので、振幅で規格化する必要がある。例えば、揺らぎ１周期分の脈波の平均の振幅を算出し、その振幅で前記振幅を割り算して規格化する。
Step34…包絡線の揺らぎの周期を求めて数値化する。
【００２３】
Step40…Step33で求めた数値から閉塞型無呼吸の判定を行う。
例えば、包絡線の揺らぎの振幅を規格化した数値が正常時の２倍以上になると閉塞型無呼吸と判定する。
Step50…Step34で求めた数値から中枢型無呼吸の判定を行う。
例えば、包絡線の揺らぎの周期を規格化した数値が７秒以上になると中枢型無呼吸と判定する。
Step60…Step40とStep50の結果を統合して睡眠時無呼吸症候群の診断を行う。
【００２４】
続いて、睡眠時無呼吸症候群の種類（閉塞型無呼吸、中枢型無呼吸、混合型無呼吸）を判定する方法について詳述する。
（Ａ）脈波の包絡線に基づいて判定する方法。
図３は正常呼吸時の脈波データ、図４は閉塞型無呼吸時の脈波データ、図５は中枢型無呼吸時の脈波データである。また、各図中には、１拍毎の脈波の頂点を結んで作成した包絡線Ａと、１拍毎の脈波の底点を結んで作成した包絡線Ｂとを示す。
【００２５】
ａ）脈波の包絡線Ａ及びＢに着目すると、図３に示す正常呼吸時に比べて、図４に示す閉塞型無呼吸時の方が包絡線Ａ及びＢの揺らぎの振幅が大きくなっている。なお、この振幅は、上述した様に、脈波の振幅に比例して大きくなるので、振幅で規格化した数値で比較する必要がある。この場合、閉塞型無呼吸時の振幅（規格化された数値）は、正常呼吸時の振幅の２倍以上になる。従って、脈波データより作成した包絡線Ａ及びＢの揺らぎの振幅（規格化された数値）が正常呼吸時の値より２倍以上になる時は、閉塞型無呼吸と判定できる。
【００２６】
ｂ）閉塞型無呼吸時には、図４に示す様に、正常呼吸時と比べて包絡線Ａのボトム▲１▼と包絡線Ｂのトップ▲２▼とが接近し、呼吸が開始すると同時に脈波の振幅が大きくなって包絡線Ａのボトムと包絡線Ｂのトップが離れている。
これにより、包絡線Ａのボトムと包絡線Ｂのトップとの接近度によっても閉塞型無呼吸を判定することができる。
【００２７】
ｃ）中枢型無呼吸時には、胸の動きが停止することで呼吸信号が包絡線Ａ及びＢから無くなるため、図５に示す様に、包絡線Ａ及びＢに１０秒程度（約７〜１２秒）の長い周期の揺らぎが現れる。これに対し、正常呼吸時及び閉塞型無呼吸時には、中枢型無呼吸時の様に、包絡線Ａ及びＢに周期の長い揺らぎが生じることはない。従って、例えば７秒以上の周期で包絡線Ａ及びＢに揺らぎが現れる時は、中枢型無呼吸と判定できる。
【００２８】
（Ｂ）脈波の１拍毎の脈波のトップまたはボトムのバラツキに基づいて判定する方法。
閉塞型無呼吸時には、図４に示す様に、１拍毎の脈波のトップ▲３▼またはボトム▲４▼のバラツキが正常呼吸時より大きくなる。バラツキの振幅で言うと正常呼吸時の２倍以上になる。従って、この脈波のトップ▲３▼またはボトム▲４▼のバラツキの程度によっても閉塞型無呼吸を判定することができる。この１拍毎の脈波のトップ▲３▼またはボトム▲４▼のバラツキは、包絡線を作成しなくても判断できる。但し、このバラツキは、脈波の振幅に比例して大きくなるので、包絡線の揺らぎの振幅と同様に、振幅によって規格化して考える必要がある。
【００２９】
（Ｃ）脈波の振幅に基づいて判定する方法。
図６に示す脈波データは、図３〜５に示す脈波データの横軸（時間）を拡大したもので、（ａ）は正常呼吸時の脈波データ、（ｂ）は閉塞型無呼吸時の脈波データ、（ｃ）は中枢型無呼吸時の脈波データである。
図６の（ａ）と（ｂ）より正常呼吸時の脈波と閉塞型無呼吸時の脈波とを比較すると、正常呼吸時の脈波の振幅は、時間経過に伴う変動が少ない（変動幅２０％以下）が、閉塞型無呼吸時の振幅は、時間経過に伴う変動が大きくなっていることが分かる。
【００３０】
また、中枢型無呼吸時は、図６（ｃ）に示す様に、時間経過に伴う振幅の変動が少ない（変動幅２０％以下）ことが分かる。
従って、脈波の振幅が周期的に大きくなったり小さくなったりしている間は、閉塞型無呼吸と判定できる。但し、閉塞型無呼吸時に現れる小さい振幅は大きい振幅の５０％以下である。
【００３１】
（Ｄ）脈波の面積（脈波面積と呼ぶ）及び長さ（脈波長さと呼ぶ）に基づいて判定する方法。
図７に示す脈波データは、図６に示す脈波データの横軸（時間）を更に拡大したもので、（ａ）は正常呼吸時の脈波データ、（ｂ）は閉塞型無呼吸時の脈波データ、（ｃ）は中枢型無呼吸時の脈波データである。
なお、脈波面積とは、各図中に示す様に、隣合う２点のボトム同士を結んだ線と、その２点のボトム間に現れる脈波波形とで囲まれた面積を言う。あるいは、隣合う２点のトップ同士を結んだ線と、その２点のトップ間に現れる脈波波形とで囲まれた面積を言う。また、脈波長さとは、隣合う２点のボトム間またはトップ間に現れる脈波波形の長さを言う。
【００３２】
ａ）図７の（ａ）と（ｂ）より正常呼吸時の脈波と閉塞型無呼吸時の脈波とを比較すると、正常呼吸時の脈波面積は、時間経過に伴う変動が少ない（変動幅２０％以下）が、閉塞型無呼吸時の脈波面積は、時間経過に伴う変動が大きくなっていることが分かる。また、中枢型無呼吸時は、図７（ｃ）に示す様に、時間経過に伴う脈波面積の変動が少ない（変動幅２０％以下）ことが分かる。
従って、脈波面積が周期的に大きくなったり小さくなったりしている間は、閉塞型無呼吸と判定できる。但し、閉塞型無呼吸時に現れる小さい脈波面積は大きい脈波面積の５０％以下である。
【００３３】
ｂ）更に、正常呼吸時の脈波と閉塞型無呼吸時の脈波とを比較すると、正常呼吸時の脈波長さは、時間経過に伴う変動が少ない（変動幅１０％以下）が、閉塞型無呼吸時の脈波長さは、時間経過に伴う変動が大きくなっていることが分かる。また、中枢型無呼吸時は、時間経過に伴う脈波長さの変動が少ない（変動幅１０％以下）ことが分かる。
従って、脈波長さが周期的に大きくなったり小さくなったりしている間は、閉塞型無呼吸と判定できる。但し、閉塞型無呼吸時に現れる短い脈波長さは長い脈波長さの７５％以下である。
【００３４】
（本実施例の効果）
本実施例に記載した睡眠時無呼吸症候群の診断方法では、被験者から検出した脈波に基づいて睡眠時の無呼吸を判定することができる。この場合、脈波センサ１を使用して簡便に脈波を検出できるので、被験者に大きな負担を掛けることなく、在宅でも睡眠時無呼吸症候群の診断を行うことが可能である。この結果、睡眠時無呼吸症候群の早期発見及び早期治療が可能になる。
また、被験者の睡眠中に検出される脈波の変化を捉えることで、閉塞型無呼吸、中枢型無呼吸、混合型無呼吸を区別することができる。但し、睡眠時無呼吸症候群の診断を行った結果、中枢型無呼吸から閉塞型無呼吸に移行している場合に、混合型無呼吸であると判定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】睡眠時無呼吸症候群の診断を行う診断装置の構成図である。
【図２】データ処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】正常呼吸時の脈波データである。
【図４】閉塞型無呼吸時の脈波データである。
【図５】中枢型無呼吸時の脈波データである。
【図６】正常呼吸時、閉塞型無呼吸時、中枢型無呼吸時の脈波データである。
【図７】正常呼吸時、閉塞型無呼吸時、中枢型無呼吸時の脈波データである。
【符号の説明】
１  脈波センサ（脈波取得手段）
３  データ処理装置（診断手段）
Ａ  包絡線
Ｂ  包絡線
【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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