(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
寝床上の被験者の身体の動きを時々刻々検出する体動検出手段と、
前記体動検出手段の検出結果に基づいて、少なくとも、前記被験者の睡眠状態及び覚醒状態の別を判別する判別手段と、
を備える睡眠評価装置であって、
前記判別手段は、
前記体動検出手段の検出結果を、所定の時間間隔でＮ個の体動データ（ただし、Ｎは、Ｎ≧２を満たす正の整数）として数値化し、
前記Ｎ個の体動データを区分けするＧ個のグループ（ただし、Ｇは、２≦Ｇ＜Ｎを満たす整数）の各々及び当該各々に含まれる体動データごとについての、Ｇ個の標準偏差を求め、
前記Ｇ個の標準偏差の中から選択されたｇｓ個の標準偏差（ただし、ｇｓ＜Ｇ）に基づいてＬ個の標準偏差平均値（ただし、Ｌは、２≦Ｌ≦Ｇを満たす整数）を求め、
前記Ｇ個の標準偏差及び前記Ｌ個の標準偏差平均値に基づいて、少なくとも前記被験者の睡眠状態及び覚醒状態の別を判別する、
ことを特徴とする睡眠評価装置。
【請求項２】
前記判別手段は、
前記Ｌ個の標準偏差平均値を、前記Ｇ個の標準偏差のうち連続するｇｓ個の標準偏差（ただし、ｇｓ＜Ｇ）に基づいて求め、かつ、
当該Ｌ個の標準偏差平均値のうち、第ｐ番目の標準偏差平均値（ただし、ｐはｐ≦Ｌ−１を満たす整数）と第（ｐ＋１）番目の標準偏差平均値との差の絶対値が所定値以下であるという条件を満たす、当該第ｐ番目の標準偏差平均値のすべてに関する平均値を、基線値として求め、かつ、
当該基線値に基づいて、少なくとも前記被験者の睡眠状態及び覚醒状態の別を判別する、
ことを特徴とする請求項１に記載の睡眠評価装置。
【請求項３】
前記判別手段は、
前記Ｌ個の標準偏差平均値の各々を、前記ｇｓ個の標準偏差に関する移動平均値として求める、
ことを特徴とする請求項２に記載の睡眠評価装置。
【請求項４】
前記判別手段は、
前記Ｇ個の標準偏差のうち、いずれかの標準偏差が所定値Ｅを下回る場合、
前記被験者は、当該標準偏差の算出根拠たる前記体動データの基となった前記検出結果の検出時点において、覚醒状態にあると判断する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
【請求項５】
前記判別手段は、
前記Ｇ個の標準偏差のうち、第ｑ番目の標準偏差（ただし、ｑはｑ≦Ｇ−１を満たす整数）に所定値Ｆ１を加えた値よりも、第（ｑ＋１）番目の標準偏差が大きい場合、
前記被験者は、当該第（ｑ＋１）番目の標準偏差の算出根拠たる前記体動データの基となった前記検出結果の検出時点において、覚醒状態にあると判断する、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
【請求項６】
前記判別手段は、
前記Ｇ個の標準偏差のうち、いずれかの標準偏差が所定値Ｆ２を超える場合、
前記被験者は、当該標準偏差の算出根拠たる前記体動データの基となった前記検出結果の検出時点において、覚醒状態にあると判断する、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
【請求項７】
前記判別手段は、
前記Ｇ個の標準偏差に関する標準偏差たる全体的標準偏差を求め、かつ、
前記Ｇ個の標準偏差の平均値から前記基線値を引いた値を、前記全体的標準偏差により除すことによって、前記被験者の動きの多さを示す指標を求め、かつ、
前記、被験者の動きの多さを示す指標に基づいて、前記被験者の睡眠状態から覚醒状態への移行時点を判断する、
ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
【請求項８】
前記体動検出手段は、
所定の流体を内封するマットレスを含み、
前記流体の圧力変化に応じて、前記被験者の身体の動きを検出する、
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の睡眠評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠の有無及びその程度（例えば、睡眠時間や睡眠の質等）を評価する装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人の睡眠時における生体情報を計測し、あるいは、それに基づいて、その睡眠状態に対する一定の評価を実行する装置（以下、まとめて「睡眠評価装置」という。）が提供されている。この睡眠評価装置によれば、例えば、寝床に就いてから起床までの間に、どの程度の睡眠時間が実質的に確保されたのか等が、具体的数値の裏付けをもって確認され得る。また、睡眠時において、前記生体情報に何らかの異変が生じた場合には、付添者等に適宜の処置を促すため、当該付添者等に向けて警報等を発する機能をもたせた装置もある。
このような睡眠評価装置としては、例えば以下に掲げる特許文献に開示されているようなものが知られている。
【特許文献１】特開２０００−２１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
この特許文献１に開示される技術は、「被験者の身体の下に配置した…体動検出手段」、「体動検出手段の出力信号から心拍数、呼吸数、寝返り頻度の信号および鼾信号のうち少なくとも１つの信号を抽出する信号抽出手段」等を備え、信号抽出手段により抽出された信号から、「被験者の身体データを検出」する（以上、「」内は特許文献１の〔請求項１〕より）。
この特許文献１では、前記体動検出手段として、具体的には、「エアマット１１」が利用される（特許文献１の〔００１８〕、あるいは〔００１６〕〔請求項４〕等参照）。これにより、特許文献１は、「手首、足首、指および腕等の箇所にバンド」（特許文献１の〔０００５〕）等を設ける必要がないから、被験者に「精神的および肉体的負担をかけずに」、「身体データを収集」するという課題（特許文献１の〔００１０〕、あるいは〔００３１〕）が達成されると主張する。この点は、たしかに、前記「バンド」等を設ける場合と対比して、そのような効果が奏されることに疑いない。
【０００４】
しかしながら、この特許文献１の技術では、前述のように「信号抽出手段」が必須とされている。これは、体動検出手段によって検出された被験者の体動から、特許文献１にいう「身体データ」を「整形」（特許文献１の〔００２１〕）するための一手段、あるいは、これを実現するための一種の中継手段といえるが、前記のような、「心拍数、呼吸数、寝返り頻度の信号および鼾信号のうち少なくとも１つの信号を抽出する」ことは、必ずしも、極めて容易とはいえない。特許文献１では、「これらの体動信号は周波数、振幅等に各々特徴を有するので、抽出にそれほどの困難はない」とするが（特許文献１の〔００２５〕）、それを現実化する手法について言及するところは全くない。
【０００５】
また、仮に、特許文献１の前記主張を認めるとしても、この技術が「信号抽出手段」なる中継手段を必須とする事情に変わりはなく、これは、当該睡眠評価装置のコストの増大をもたらす。たしかに、前述のような信号抽出及び整形を前提とするのであれば、人の睡眠状態の一定程度正確な把握は可能になるであろうが、場合によっては、そのような厳密な睡眠評価を必要としない場合（例えば、睡眠又は覚醒の２状態の把握ですむ場合等）もあることを考えると、「信号抽出手段」の設置は“過剰”といい得る面がある。また、そのような手法を利用したとしても、既に述べたように、当該手法が極めて容易に信号分離を保障するとはいえない以上、「信号抽出手段」を設けるコストに見合ったパフォーマンスが本当に得られるのかどうか（睡眠状態の正確な把握にどれだけ資するか）も疑わしい点がないわけではない。
【０００６】
要するに問題は、時間軸に沿った一定のデータ列として取得される、という意味においては、比較的単調な性質をもつ体動データに基づいて、コストをかけず、簡便な手法で、いかに人の睡眠状態の可能な限り正確な把握を行うかにある。
【０００７】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、前述した各種の課題の全部又は一部を解決可能な睡眠評価装置及び睡眠評価方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る睡眠評価装置は、上述した課題を解決するため、寝床上の被験者の身体の動きを時々刻々検出する体動検出手段と、前記体動検出手段の検出結果に基づいて、少なくとも、前記被験者の睡眠状態及び覚醒状態の別を判別する判別手段と、を備える睡眠評価装置であって、前記判別手段は、前記体動検出手段の検出結果を、所定の時間間隔でＮ個の体動データ（ただし、Ｎは、Ｎ≧２を満たす正の整数）として数値化し、前記Ｎ個の体動データを区分けするＧ個のグループ（ただし、Ｇは、２≦Ｇ＜Ｎを満たす整数）の各々及び当該各々に含まれる体動データごとについての、Ｇ個の標準偏差を求め、前記Ｇ個の標準偏差の中から選択されたｇｓ個の標準偏差（ただし、ｇｓ＜Ｇ）に基づいてＬ個の標準偏差平均値（ただし、Ｌは、２≦Ｌ≦Ｇを満たす整数）を求め、前記Ｇ個の標準偏差及び前記Ｌ個の標準偏差平均値に基づいて、少なくとも前記被験者の睡眠状態及び覚醒状態の別を判別する。
【０００９】
本発明によれば、体動検出手段の検出結果が、「所定の時間間隔で」「数値化」されるので、その成果たる「体動データ」は、時系列データとして取得される。
前記の「標準偏差」は、この時系列データとしての体動データのばらつきの程度を、Ｇ個のグループごとに表現する。さらに、「標準偏差平均値」は、この「標準偏差」の平均値であるから、結局、その「標準偏差」が対象とする期間よりも長期に亘る体動データのばらつきの程度を表現（しかも、一定程度平準化した上で表現）することになる。
このように、本発明は、これら「標準偏差」及び「標準偏差平均値」、即ち、基本的には、生のデータに対する加減乗除加工のみを行ったデータを利用するので、特別複雑な構成及び処理を必要としない。そして、そのような簡易性を保持しえながらも、前記のうちの「標準偏差」は、被験者の比較的短時間における体動の変化の様子をよく表し、また、「標準偏差平均値」は、比較的長時間における体動の変化の様子をよく表す（特に、周期的な変化はキャンセルされ得る）、という特性の相違があるので、これらを利用することにより、被験者の睡眠状態の把握を一定程度好適に行うことが可能になる。
要するに、本発明によれば、低コスト、簡易な手法により、人の睡眠状態の可能な限りの正確な把握が可能になる。
なお、本発明にいう「時々刻々」という用語において観念される時間間隔は、同じく本発明にいう「所定の時間間隔」と同じであってもよいが、通常、好適には、前者は後者よりも短い。この場合、「体動データ」を得るためには、アナログ信号たる「検出結果」に所定のサンプリング処理を施すことにより、デジタルデータとして取得されるのが好適である。
【００１０】
この発明の睡眠評価装置では、前記判別手段は、前記Ｌ個の標準偏差平均値を、前記Ｇ個の標準偏差のうち連続するｇｓ個の標準偏差（ただし、ｇｓ＜Ｇ）に基づいて求め、かつ、当該Ｌ個の標準偏差平均値のうち、第ｐ番目の標準偏差平均値（ただし、ｐはｐ≦Ｌ−１を満たす整数）と第（ｐ＋１）番目の標準偏差平均値との差の絶対値が所定値以下であるという条件を満たす、当該第ｐ番目の標準偏差平均値のすべてに関する平均値を、基線値として求め、かつ、当該基線値に基づいて、少なくとも前記被験者の睡眠状態及び覚醒状態の別を判別する、ように構成してもよい。
この態様によれば、「基線値」が求められる。これは、標準偏差平均値をＨｅｎＡｖ[ｘ]（ここで、ｘは番号）として表せば、ＡＢＳ〔ＨｅｎＡｖ[ｐ]−ＨｅｎＡｖ[ｐ＋１]〕≦Ａを満たす場合における、ＨｅｎＡｖ[ｐ]のすべてに関する平均値である。ここで“ＡＢＳ”は〔〕内の絶対値をとることを意味し、Ａは、前記所定値を表す。このような「基線値」は、被験者の体動がＡを基準に一定程度安定した状態を維持した場合におけるＨｅｎＡｖ[ｐ]全体の平均値を意味する。
そして、本態様では、このような「基線値」、つまり上述したところを繰り返せば、被験者の体動がＡを基準に一定程度安定した状態を維持した場合におけるＨｅｎＡｖ[ｐ]全体の平均値に基づいて、被験者の睡眠状態の把握が行われるのである。言い換えれば、比較的長期の観測に基づく被験者の体動の中から比較的安定期にある期間が、その被験者の基本の線（即ち、“基線”）にあるものとして、当該被験者の睡眠状態が把握されるのである。
そうすると、例えば、現実に観測される体動データの、「基線値」からのずれの程度が大きいほど、被験者は起きている、との判断がなしやすくなる等、被験者の睡眠状態の把握がより的確になし得ることになる。
このようにして、本態様によれば、「基線値」概念の導入により、被験者の睡眠状態の把握がより的確になし得る。
【００１１】
なお、本態様においては、Ｌ個の標準偏差平均値について、番号が付されることが前提とされている（即ち、「第ｐ番目」、あるいは「第（ｐ＋１）番目」の存在が前提されている。）が、この番号を付す基準は、そのＬ個の標準偏差平均値の各々の算出根拠となった、前記グループの中に含まれる「体動データ」の取得時間の前後に求めるのが好適である。
例えば、Ｌ個の標準偏差平均値の中の、第Ｌ１の標準偏差平均値は、第Ｇ１，Ｇ２，…，Ｇ１０グループ各々に対応する標準偏差の平均値であり、かつ、これらのグループに含まれる体動データのうち最先の取得に係る体動データの取得時間がＴ１である一方、第Ｌ２の標準偏差平均値は、第Ｇ１１，Ｇ１２，…，Ｇ２０グループ各々に対応する標準偏差の平均値であり、かつ、これらのグループに含まれる体動データのうち最先の取得に係る体動データの取得時間がＴ２であって、Ｔ２＞Ｔ１（即ち、Ｔ２はＴ１よりも遅れた時点）であるという場合には、これら第Ｌ１及び第Ｌ２の標準偏差平均値は、それぞれ、“第ｐ番目”及び“第（ｐ＋１）番目”と定められるとよい。
【００１２】
この態様では、前記判別手段は、前記Ｌ個の標準偏差平均値の各々を、前記ｇｓ個の標準偏差に関する移動平均値として求める、ように構成してもよい。
このような構成によれば、Ｌ個の標準偏差平均値の設定が好適になされる。すなわち、１個１個の標準偏差平均値が、ｇｓ個の標準偏差の移動平均値であるということは、そのｇｓの適当な設定等によって、前述した平準化、あるいは周期的な変化のキャンセル（ここでは、「移動平均」という概念が導入されている以上、これらのことを特に「平滑化」と呼び得る。）等が、より好適になされ得ることになるからである。つまり、本態様によれば、比較的長期に亘る体動の変化の様子を表す指標として、「標準偏差平均値」を使用することの意義がより高まる。
一方、このようなことから、本態様によれば、前記基線値の設定もより好適になされ得ることになる。
以上により、本態様によれば、前述した効果がより実効的に奏される。
ちなみに、ここでいう「移動平均値」とは、例えば、第ｐ番目の標準偏差平均値が、第ｐ，第（ｐ−１），及び第（ｐ−２）のグループに対応する標準偏差の平均値であって、第（ｐ＋１）番目の標準偏差平均値が、第（ｐ＋１），第ｐ，及び第（ｐ−１）のグループに対応する標準偏差の平均値であるという場合、を含む。なお、後述する実施形態の説明においては、本態様にいう「移動平均値」に含まれる他の例についても説明される。
【００１３】
また、本発明の睡眠評価装置では、前記判別手段は、前記Ｇ個の標準偏差のうち、いずれかの標準偏差が所定値Ｅを下回る場合、前記被験者は、当該標準偏差の算出根拠たる前記体動データの基となった前記検出結果の検出時点において、覚醒状態にあると判断する、ように構成してもよい。
この態様によれば、前記所定値Ｅを比較的低い値に好適に設定しておけば、覚醒状態の中でも特に、被験者が既に前記寝床に存在しない場合を検出することが可能になる。
【００１４】
また、本発明の睡眠評価装置では、前記判別手段は、前記Ｇ個の標準偏差のうち、第ｑ番目の標準偏差（ただし、ｑはｑ≦Ｇ−１を満たす整数）に所定値Ｆ１を加えた値よりも、第（ｑ＋１）番目の標準偏差が大きい場合、前記被験者は、当該第（ｑ＋１）番目の標準偏差の算出根拠たる前記体動データの基となった前記検出結果の検出時点において、覚醒状態にあると判断する、ように構成してもよい。
この態様によれば、前記所定値Ｆ１を好適に設定しておけば、被験者が覚醒状態に至った時点を好適に判断することが可能になる。
なお、この態様においていう第ｑ番、あるいは第（ｑ＋１）番という番号の付与についても、前述した、Ｌ個の標準偏差平均値に番号を付す場合における考え方を適用する（つまり、Ｇ個のグループそれぞれの算出根拠となった体動データの取得時間の前後による。）のが好適である。
【００１５】
また、本発明の睡眠評価装置では、前記判別手段は、前記Ｇ個の標準偏差のうち、いずれかの標準偏差が所定値Ｆ２を超える場合、前記被験者は、当該標準偏差の算出根拠たる前記体動データの基となった前記検出結果の検出時点において、覚醒状態にあると判断する、ように構成してもよい。
この態様によれば、前記所定値Ｆ２を好適に設定しておけば、被験者が覚醒状態に至った時点を好適に判断することが可能になる。
【００１６】
また、本発明の睡眠評価装置では、前記判別手段は、前記Ｇ個の標準偏差に関する標準偏差たる全体的標準偏差を求め、かつ、前記Ｇ個の標準偏差の平均値から前記基線値を引いた値を、前記全体的標準偏差により除すことによって、前記被験者の動きの多さを示す指標を求め、かつ、前記、被験者の動きの多さを示す指標に基づいて、前記被験者の睡眠状態から覚醒状態への移行時点を判断する、ように構成してもよい。
この態様によれば、前記基線値の好適な利用例の１つが提供される。すなわち、本態様によれば、Ｇ個の標準偏差をＡｖｅ・Ｈｅｎｓａ、全体的標準偏差をＨｅｎＳｔｄとすれば、被験者の動きの多さを示す指標Ｍｏｖｅは、
Ｍｏｖｅ＝（Ａｖｅ・Ｈｅｎｓａ−（基線値））／ＨｅｎＳｔｄ
として求められることになる。このＭｏｖｅは、まさに、字義通り、被験者の動きの多さを示すとみなしうるから、例えば、当該Ｍｏｖｅに基づき適当に設定された基準値と、前記Ｇ個の標準偏差それぞれとの値の比較を行うこと等により、当該被験者の、睡眠状態から覚醒状態への移行を好適に判断することができる。
【００１７】
また、本発明の睡眠評価装置では、前記体動検出手段は、所定の流体を内封するマットレスを含み、前記流体の圧力変化に応じて、前記被験者の身体の動きを検出する、ように構成してもよい。
この態様によれば、体動検出手段は、被験者の身体、あるいはその一部を拘束することなく、当該被験者の体動を検出することが可能である。そして、そのように、被験者に余計な負担をかけることがないにもかかわらず、上述のように、本発明、あるいはその各種態様では、当該被験者にかかる正確な睡眠状態の把握が可能となっているのである。
このように本態様によれば、いわば２つの効果の同時享受が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下では、本発明に係る実施の形態について図１以下の各図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態において参照する各図面においては、各部の寸法の比率が実際のものとは適宜に異ならせてある場合がある。
【００２１】
まず、図１及び図２を用いて、睡眠評価装置の構成を説明する。図１は、睡眠評価装置１の使用時の外観図であり、図２は、そのブロック図を示す。
図１において、睡眠評価装置１は、寝具に横臥した人体の生体信号を検出するためのセンサ部２と、センサ部２に接続され睡眠段階の判定及び睡眠の質の評価を行なう制御ボックス３とを備える。制御ボックス３は、睡眠段階の判定結果及び睡眠の評価指標などのガイダンス表示などを行なう表示部４及び電源オン／オフ又は測定開始／終了などの操作を行なう操作部５を備える。
【００２２】
ここで、センサ部２は、例えば、水、空気等の非圧縮性の流体を内封したマットレスの圧力変動を、マイクロホン（例えば、コンデンサマイクロホン）を用いて検出するものである。センサ部２は、図示したようにマットレスを、寝具の下に敷かれることにより、仰臥位の被験者の姿勢の変化等の体動や、場合により各種の生体信号を検出する。
ちなみに、本実施形態に係る睡眠評価装置１は、図１に示すように、被験者の身体を特に拘束することはない。これは、上述のように、センサ部２が寝具の下に配置されるだけで被験者の体動を検出することが可能となっていることによる。
【００２３】
また、制御ボックス３は、図２に示すように、前述の表示部４及び操作部５に加えて、電源１０、計時部１１、制御部ＣＰ、記憶部２０及び解析部３０を備える。このうち中心となるのは制御部ＣＰで、この制御部ＣＰには、いま述べた各要素が接続されるほか、前記のセンサ部２もまた接続される。
制御部ＣＰは、センサ部２から受けた入力信号をデジタル信号に変換するＡＤコンバータ、あるいはＣＰＵ（Central Process Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、等その他必要な要素を備える（いずれも不図示）。
この制御部ＣＰは、その他、本実施形態に係る睡眠評価装置１全体を調和的に動作させるため、当該睡眠評価装置１に係る全般的な制御を行う。
【００２４】
電源１０は、本実施形態に係る睡眠評価装置１に電力を供給する。また、計時部１１は、現在時刻を認識し、これを制御部ＣＰに伝達する。
解析部３０は、センサ部２が検出した被験者の姿勢変化等の様子や、計時部１１で計測された現在時刻等の情報に基づいて、被験者のその時時における睡眠状態やその質等を、演算、解析及び評価等を通じて判定ないし判断する。
記憶部２０は、前述の解析部３０における判定結果等を記憶する。あるいは、記憶部２０は、必要に応じて、解析部３０における演算途中で得られた中間結果、中間成果情報、等々を記憶するほか、睡眠評価装置１の動作に必要となるその他の各種情報やプログラム等を記憶する。
なお、本発明にいう「判定手段」は、本実施形態でいう制御部ＣＰ、解析部３０及び記憶部２０を少なくとも含む。
【００２５】
以下では、上述のような構成を備える睡眠評価装置１の動作について、図３乃至図２２を参照しながら説明する。なお、以下に説明する各種の動作、演算、処理等については、特に断りがない限り、前述した制御部ＣＰが、主体的・主導的役割を担う。
【００２６】
まず、睡眠評価装置１の操作部５における電源ボタンがユーザにより押下されて、電源１０がＯＮとされると、制御部ＣＰは、現在時刻を取得するとともに（図３のステップＳ１）、これを表示部４において表示する（図３のステップＳ２）。
次に、制御部ＣＰは、測定開始の指令の有無を判断する（図３のステップＳ３）。この指令は、例えば、操作部５に対するユーザの測定開始ボタンの押下に基づいて発せられたり、あるいは、一定の時刻の到来に基づいていわば自動的に発せられたりする。また、ここでいう測定とは、センサ部２によって検出される被験者の体動の時間的変化を計測することを指す。
【００２７】
ここで、前記測定開始指令がない場合には、本実施形態に係る睡眠評価装置１は、基本的に、前述の現在時刻取得処理とその表示処理を繰り返し実行する（図３のステップＳ４；ＮＯ参照）。ただ、その繰り返し処理の実行中、ユーザによって、操作部５を用いた新たな現在時刻の設定が行われる場合には（図３のステップＳ４；ＹＥＳ）、その設定された時刻を表示する処理（図３のステップＳ５）が、間挿される。
【００２８】
一方、測定開始指令がある場合には、制御部ＣＰは前記繰り返し処理を脱し、別の処理へ移行する。すなわち、まず、測定が終了したかどうかが判断される（図３のステップＳ６）。終了していないと判断される場合には（図３のステップＳ６；ＮＯ）、制御部ＣＰは、センサ部２から取り込まれた信号についてＡＤ変換を実行し（図３のステップＳ７）、それにより得られたデジタルデータとしての体動データを記憶部２０に記憶する（図３のステップＳ８）。
この一連の処理により、記憶部２０内には、例えば観念的には図４に示されるようなデータテーブルＴ１が構築される。このデータテーブルＴ１は、記憶部２０のアドレス番号１から１００までに対応する体動データの書込みを順次受ける。図では、これら各アドレスに対応して、体動データが、５１２，３５６，…，４５７，６１５，６０１，…，８２４と書き込まれていることがわかる。ちなみに、これらの変数名は、Ｄ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９９]が対応している（なお、体動データの個数が１００個とされているのは単なる一例である。）。
制御部ＣＰは、このようなデータテーブルＴ１の構築と並行して、現在時刻を取得し（図３のステップＳ９）、表示する（図３のステップＳ１０）。
【００２９】
前記の図３のステップＳ６において、測定が終了したと判断される場合、即ち前記データテーブルＴ１の構築が完了した場合には（図３のステップＳ６；ＹＥＳ）、このデータテーブルＴ１内の体動データに対する解析が実行される（図３のステップＳ１１）。このデータ解析の点については、後に改めて詳細に説明する。
このデータ解析が終了すれば、制御部ＣＰは、その結果を表示し（図３のステップＳ１２）、現在時刻表示に戻るかどうかを判断した後、これが肯定され得れば前述した繰り返し処理に戻る（図３のステップＳ１３；ＹＥＳからステップＳ１へ）。なお、このステップＳ１３における判断は、言い換えると、例えば当該解析結果の表示がユーザの視認に十分な時間だけ行われたかどうか、と読み替えることができる。これは、制御部ＣＰによる一定時間経過判断によってもよいし、ユーザによる指令によってもよい。
【００３０】
次に、前述した、図３のステップＳ１１におけるデータ解析処理の内実について説明する。
【００３１】
まず、解析部３０は、本実施形態に係るデータ解析に必要な各種の配列変数を用意する（図５のステップＳ２１）。ここで各種の配列変数とは、図４に示すような、Ｓｔａｇｅ[ｘ]、Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎＡＶ[ｘ]である。
【００３２】
ここで第１に、Ｈｅｎｓａ[ｘ]は、前述したＤ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９９]の中から、ｘを基準に所定個数選ばれたＤ[ｓ]，Ｄ[ｓ＋１]，…，Ｄ[ｓ＋ｚ]（ｓは０，１，２，…，９８のいずれかであり、ｚは（前記所定個数−１）に一致する。）に関する標準偏差を意味する。つまり、Ａｖｅ・Ｄ＝（Ｄ[ｓ]＋Ｄ[ｓ＋１]＋…＋Ｄ[ｓ＋ｚ]）／（ｚ＋１）として、Ｈｅｎｓａ[ｘ]は、一般に、
Ｈｅｎｓａ[ｘ]＝ｓｑｒ〔（１／（ｚ＋１））・ＳＳ（Ｄ[ｉ]−Ａｖｅ・Ｄ）２〕  …  （１）
である。ただし、ｉ＝ｓ，ｓ＋１，…，ｓ＋ｚである。また、“ｓｑｒ”は平方根を表す（以下同様である。）。また、“ＳＳ”は、（）内の式につきｉについての総和をとることを意味する（通常表記上ギリシャ文字のシグマで表される記号に相当する。）。
【００３３】
なお、本実施形態では特に、ｓ＝１０ｘ、かつ、ｚ＝９とされる。したがって、図４のデータテーブルＴ３に示すように、例えばＨｅｎｓａ[０]は、Ｄ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９]に関する標準偏差をもち、Ｈｅｎｓａ[５]は、Ｄ[５０]，Ｄ[５１]，…，Ｄ[５９]に関する標準偏差をもつ。本実施形態では、全体動データ数が１００個であるから、Ｈｅｎｓａ[ｘ]も、Ｈｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，…，Ｈｅｎｓａ[９]の１０個が定義される。
ちなみに、上述したような演算処理は、図５のステップＳ２２において行われる処理に同じである。かかる処理により、前記データテーブルＴ３には、Ｈｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，…，Ｈｅｎｓａ[９]の各具体値が書き込まれていく。なお、データテーブルＴ３は、記憶部２０内のアドレス番号２１１から２２０に対応する。
【００３４】
このようなＨｅｎｓａ[ｘ]は、上記算出根拠、あるいは式（１）からもわかるように、一定の期間（以下、これを「単位期間」ということがある。）における被験者の体動のばらつきの程度を表現する。なお、本実施形態における前記単位期間とは、上述したところからも明らかなように、センサ部２によって、生データたる体動データが１０個取得される期間にほぼ一致する。
なお、ここで述べた「単位期間」は、本発明にいう「グループ」の１個について観念される期間に相当する。
【００３５】
また第２に、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、前述したＨｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，…，Ｈｅｎｓａ[９]の中から、ｘを基準に所定個数選ばれた、Ｈｅｎｓａ[ｔ]，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋１]，…，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋ｙ]（ｔは０，１，２，…，８のいずれかであり、ｙは（前記所定個数−１）に一致する。）に関する一種の移動平均値を意味する。つまり、一般に、
ＨｅｎＡｖ[ｘ]＝（Ｈｅｎｓａ[ｔ]，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋１]，…，Ｈｅｎｓａ[ｔ＋ｙ]）／（ｙ＋１）  …  （２）
である。
【００３６】
なお、本実施形態では特に、ｔ＝ｘ−１、かつ、ｙ＝２とされる。したがって、図４のデータテーブルＴ４に示すように、例えばＨｅｎＡｖ[１]は、Ｈｅｎｓａ[０]，Ｈｅｎｓａ[１]，及びＨｅｎｓａ[２]に関する平均値をもつ。本実施形態では、Ｈｅｎｓａ[ｘ]の全個数が１０個であるから、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、Ｈｅｎｓａ[１]，Ｈｅｎｓａ[２]，…，Ｈｅｎｓａ[８]の８個が定義される。ただ、本実施形態ではこれに加えて、ＨｅｎＡＶ[０]と、ＨｅｎＡＶ[９]が特別に“０”に設定され、全部で１０個のＨｅｎＡＶ[ｘ]が定義される。
ちなみに、上述したような演算処理は、図５のステップＳ２３において行われる処理に同じである。かかる処理により、前記データテーブルＴ４には、ＨｅｎＡｖ[０]，ＨｅｎＡｖ[１]，…，ＨｅｎＡｖ[９]の各具体値が書き込まれていく。なお、データテーブルＴ４は、記憶部２０内のアドレス番号２２１から２３０に対応する。
【００３７】
このようなＨｅｎＡｖ[ｘ]は、上記算出根拠、あるいは式（２）からもわかるように、Ｈｅｎｓａ[ｘ−１]，Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎｓａ[ｘ＋１]の３つについて観念される期間（換言すると、ｘを中心とした、３つの単位期間）における被験者の体動のばらつきの程度の平均値を表現する。
なお、いま述べたように、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、
ＨｅｎＡｖ[ｘ]＝（Ｈｅｎｓａ[ｘ−１]＋Ｈｅｎｓａ[ｘ]＋Ｈｅｎｓａ[ｘ＋１]）／３
であるが、本発明にいう「移動平均値」とは、このような場合も含む。
【００３８】
最後に第３に、Ｓｔａｇｅ[ｘ]は、被験者が睡眠状態にあるか覚醒状態にあるかを表現する。この場合におけるｘは、本実施形態において、“エポック”を意味する。これは、上述のＨｅｎｓａ[ｘ]におけるｘも同様であり、そこでは、１個のｘが１０個の体動データをいわば代表するようなものとなっていたように、前記ｘは特に、体動データが１０個取得される期間を一まとまりとして数えることに基づき、その一単位（つまり、“１エポック”）が定められる。したがって、Ｓｔａｇｅ[ｘ]は、より正確に言えば、そのエポック毎（つまり、ｘ＝１，２，３，…毎）に、被験者が睡眠状態にあるか覚醒状態にあるかを表現する変数としての意味をもつ。
図４では、データテーブルＴ２において、Ｓｔａｇｅ[０]及びＳｔａｇｅ[９]が“１”をとっており、被験者は、これらエポック０及び９において覚醒状態にあることが表されている。一方、Ｓｔａｇｅ[１]は“０”をとっており、被験者は、このエポック１において睡眠状態にあることが表されている。なお、このような各Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値の設定は、後述する図８（離床エポック演算処理）、図９（寝返りエポック演算処理）、図１１及び図１２（中途覚醒エポック演算処理）、図１５（入眠演算処理）、図１６及び図１７（中途覚醒エポック演算処理）に係る処理において行われる。Ｓｔａｇｅ[ｘ]については、その際に改めて触れる。
【００３９】
さて、以上のように、Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎＡｖ[ｘ]が求められたら、続いて解析部３０は、Ｈｅｎｓａ[ｘ]全体についての標準偏差ＨｅｎＳｔｄを求める（図５のステップＳ２４）。すなわち、
ＨｅｎＳｔｄ＝ｓｑｒ〔（１／１０）・ＳＳ（Ｈｅｎｓａ[ｊ]−Ａｖｅ・Ｈｅｎｓａ）２〕  …  （３）
である。ただし、ｊ＝０，１，２，…，９であり、Ａｖｅ・Ｈｅｎｓａ＝（Ｈｅｎｓａ[０]＋…＋Ｈｅｎｓａ[９]）／１０である。また、“ＳＳ”は、（）内の式につきｊについての総和をとることを意味する（通常表記上ギリシャ文字のシグマで表される記号に相当する。）。
【００４０】
次に、解析部３０は、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅと、安定エポック数Ｓｔａｂｌｅを求める（図５のステップＳ２５）。この処理の詳細は、図６に示される。なお、これら基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅ及び安定エポック数Ｓｔａｂｌｅのもつ意義については追々説明される。
【００４１】
まず、図６において、適宜使用される変数（ここではＩ及びｃｏｕｎｔｅｒ）並びに安定エポック数Ｓｔａｂｌｅ及び基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅの初期設定が行われた後（図６のステップＳ４１）、解析部３０は、次の条件式の真偽を判断する（図６のステップＳ４２）。
ＡＢＳ〔ＨｅｎＡｖ[Ｉ]−ＨｅｎＡＶ[Ｉ＋１]〕≦Ａ  …  （４）
ただし、“ＡＢＳ”は〔〕内の値の絶対値をとることを意味する（以下同様である。）。
この条件式はつまり、ＨｅｎＡＶ[ｘ]のうち、隣り合う値（あるいは、隣り合う単位期間）同士の差の絶対値が所定の値“Ａ”以下であるかどうか、の判断が行われることを表現している。
【００４２】
ここで、もし、式（４）が真であれば、解析部３０は、変数ｃｏｕｎｔｅｒの値を１だけ増やし、かつ、変数“Ｂａｓｅｌｉｎｅ”の値を、前記ＨｅｎＡｖ[Ｉ]の分だけ増やす（図６のステップＳ４３及びＳ４４）。
一方、式（４）が偽であれば、解析部３０は、次の条件式の真偽を判断する（図６のステップＳ４５）。
ＡＢＳ〔Ｈｅｎｓａ[Ｉ]−Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]〕≦Ｂ  …  （５）
なお、Ｂ＞Ａである。
この式（５）が満たされるのであれば、解析部３０は、変数Ｓｔａｂｌｅの値を１だけ増やすが（図６のステップＳ４６）、満たされない場合には、ｃｏｕｎｔｅｒ，Ｂａｓｅｌｉｎｅ及びＳｔａｂｌｅの値はいじらない。
【００４３】
以上述べた処理は、ＨｅｎＡｖ[９]に達するまで行われる（図６のステップＳ４７；ＮＯからステップＳ４８、更にステップＳ４２へ。）。Ｉ＋１＝９までの処理が完了したら、
Ｂａｓｅｌｉｎｅ＝（Ｂａｓｅｌｉｎｅ／ｃｏｕｎｔｅｒ）  …  （６）
が演算され、最終的に、“基線値”、ないしは“Ｂａｓｅｌｉｎｅ”の値が求められる（図６のステップＳ４９）。
【００４４】
このような図６に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、前述のように、ｘを中心とした３つの単位期間における被験者の体動のばらつきの程度の平均値を表現しているので、式（４）中にみられる、“ＨｅｎＡｖ[Ｉ]−ＨｅｎＡＶ[Ｉ＋１]”とは、これを書き下せば、期間（Ｉ−１），Ｉ，（Ｉ＋１）についてのばらつきの程度の平均値と、期間Ｉ，（Ｉ＋１），（Ｉ＋２）についてのそれとの差を意味することになる（ＨｅｎＡｖが移動平均値であるから、両単位期間は一部重なり合っている。）。そして、その絶対値が“Ａ”以下であるというのは、被験者は、そのＩから（Ｉ＋１）への遷移において、一定程度安定した状態を維持したことを意味する。この場合、前述のように、Ｂａｓｅｌｉｎｅには、そのＨｅｎＡｖ[Ｉ]の値が足しこまれる（図６のステップＳ４４参照）。そして、これがＩ＝１，２，…と繰り返されることにより、最終的には、前記式（６）のように、当該ステップＳ４４で加算対象となったＨｅｎＡｖ[ｘ]全体の平均値が、“Ｂａｓｅｌｉｎｅ”として求められることになるのである。
要するに、この基線値“Ｂａｓｅｌｉｎｅ”とは、一定程度安定した状態が維持された場合に該当するものとして選りすぐられたＨｅｎＡｖ[ｘ]の平均値を表現していることになる。
【００４５】
一方、式（５）に示す絶対値が“Ｂ（＞Ａ）”以下であるというのは、被験者は、前記と同様のＩから（Ｉ＋１）への遷移（ただし、ここでＢの比較対象とされているのは、Ｈｅｎｓａ[ｘ]である。）において、寝返り等の比較的大きな体動を行わなかったことを意味する。この場合、当該遷移に係る期間において、その寝返り等不存在の事実を記録する意味を込めて、安定エポック数Ｓｔａｂｌｅの値が増加させられる。仮に、測定期間中、被験者が寝返りを全然しなかったという場合は、図６のステップＳ４６の処理は必ず実行されることになるから、Ｓｔａｂｌｅの値は、（Ｉ−１）になるはずである。
このように、安定エポック数“Ｓｔａｂｌｅ”とは、被験者に比較的大きな体動がなかった期間（当該期間は単位期間を基準ないし一単位として数えられる。）の数を表現していることになる。
【００４６】
以上のようにして、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅ及び安定エポック数Ｓｔａｂｌｅが求められたら、解析部３０は続いて、動きの多さを示す指標Ｍｏｖｅと、睡眠中の安定した割合Ｐｅｒｃｅｎｔを求める（図５のステップＳ２６）。この処理の詳細は、図７に示される。
この図７に示すように、前記Ｍｏｖｅは、前記Ｈｅｎｓａ[ｘ]の平均値（既述の式（３）中に現れる「Ａｖｅ・Ｈｅｎｓａ」に同じ。）から、上で求められた基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅを引いた値を、前記ＨｅｎＳｔｄで除した値として求められる（図７のステップＳ５１）。この値が大きければ大きいほど、被験者の動きが多いことが表現される。
また、前記Ｐｅｒｃｅｎｔは、上で求められた安定エポック数Ｓｔａｂｌｅを、前記Ｈｅｎｓａ[ｘ]の配列数、即ち本実施形態では１０（これは、前記「単位期間」の全数でもある。）で割った値の１００倍として求められる（図７のステップＳ５２）。
【００４７】
次に、解析部３０は、離床エポックを求める（図５のステップＳ２７）。この処理の詳細は、図８に示される。
まず、図８において、適宜使用される変数（ここではＩ）の初期設定が行われた後（図８のステップＳ６１）、解析部３０は、前記Ｈｅｎｓａ[ｘ]の平均値（既述の式（３）中に現れる「Ａｖｅ・Ｈｅｎｓａ」に同じ。）が所定の値Ｃを下回るかどうかを判断する（図８のステップＳ６２）。ここで下回ると判断される場合には（図８のステップＳ６２；ＹＥＳ）、変数Ｂｅｄｏｕｔに、所定値Ｅ１が代入される（図８のステップＳ６４）。
一方、下回らないと判断される場合には（図８のステップＳ６２；ＮＯ）、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅが所定の値Ｄを下回るかどうかが判断される（図８のステップＳ６３）。ここで下回ると判断される場合には（図８のステップＳ６３；ＹＥＳ）、変数Ｂｅｄｏｕｔに、所定値Ｅ２が代入される（図８のステップＳ６５）。他方、下回らないと判断される場合には、変数Ｂｅｄｏｕｔに、所定値Ｅ３が代入される（図８のステップＳ６６）。
なお、前記のＥ１，Ｅ２，及びＥ３間には、Ｅ１＜Ｅ２＜Ｅ３が成立する。
【００４８】
続いて、解析部３０は、Ｈｅｎｓａ[Ｉ]の値が、変数Ｂｅｄｏｕｔ、つまり前記の判断の別に応じて、Ｅ１、Ｅ２又はＥ３を下回るかどうかを判断する（図８のステップＳ６７）。ここで下回ると判断される場合には、冒頭に導入したＳｔａｇｅ[ｘ]に、“Ｗａｋｅ”が代入される（図８のステップＳ６８）。他方、下回らないと判断される場合には、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値はいじられない（図８のステップＳ６７；ＮＯ参照）。
このような処理は、本実施形態において、Ｈｅｎｓａ[９]に達するまで行われる（図８のステップＳ６９及びＳ７０参照）。
なお、前述で“Ｗａｋｅ”というのは、図４でいうデータテーブルＴ２に示される値、“１”に該当する。逆に、図４でいうデータテーブルＴ２に示される値、“０”は、“Ｗａｋｅ”でない場合を意味する。この点は、以下においても同様である。
【００４９】
このような、図８に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、この処理においては、図４を参照して説明した、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値が、エポック毎に定められていく。この際、図８では、そのステップＳ６７における“Ｂｅｄｏｕｔ”の値がＥ１，Ｅ２又はＥ３という異なる値をとりうることからわかるように、被験者が床を離れているかどうかの判断基準を変動させている。ちなみに、この基準値たるＢｅｄｏｕｔ、ないしはその内実たるＥ１乃至Ｅ３は、いずれも相当程度小さい値であって、その意義は、センサ部２が被験者の体動を感知していない状況（あるいはエポック）を見極めることにある。だから、Ｈｅｎｓａ[Ｉ]＜Ｂｅｄｏｕｔが真のとき、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]＝“Ｗａｋｅ”と設定されるのである。
また、Ｅ１＜Ｅ２＜Ｅ３であり、かつ、Ｅ１はＡｖｅ・Ｈｅｎｓａ＜Ｃの場合に、Ｅ２は基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅ＜Ｄの場合に、Ｅ３はそれ以外の場合に、対応していることからわかるように、これらＥ１乃至Ｅ３は、就寝中の被験者の安定度に応じて定められている。つまり、Ａｖｅ・ＨｅｎｓａがＣを下回る場合というのは、全期間を通じて、被験者の体動のばらつきが比較的小さい場合を意味しているので、「離床」が生じたかどうかを判断するには、より小さい基準値Ｅ１が使用されるのが好ましい。他方、ＢａｓｅｌｉｎｅがＤを下回る場合（で、かつ、Ａｖｅ・Ｈｅｎｓａ≧Ｃである場合）というのは、Ｂａｓｅｌｉｎｅが前述のように一定程度安定した状態が維持された場合に該当するものとして選りすぐられたＨｅｎＡｖ[ｘ]の平均値を表現しているのであるから、安定期間の限りでは比較的静かな被験者であるという推定が成り立つので、前記Ｅ１よりは大きめの基準値Ｅ２が使用されるのが好ましい。
そして、その他の場合は、以上の２つの場合が否定される場合なのであるから、前記Ｅ２よりも大きめの基準値Ｅ３が使用されるのが好ましいのである。
以上を要するに、本実施形態では、「離床」が生じたかどうかが、被験者の就寝時体動に関する一般的性質の相違に基づいて定められるのである。
【００５０】
以上のようにして、離床エポックが求められたら、解析部３０は続いて、寝返りエポックを求める（図５のステップＳ２８）。この処理の詳細は、図９に示される。
まず、図９において、適宜使用される変数（ここではＩ）の初期設定が行われた後（図９のステップＳ７１）、解析部３０は、以下の条件式の真偽について判断する（図９のステップＳ７２）。
Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]＞Ｈｅｎｓａ[Ｉ]＋Ｆ１  …  （７）
これが偽と判断される場合は、続いて更に、以下の条件式の真偽について判断される（図９のステップＳ７３）。
Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]＞Ｆ２  …  （８）
そして、これらの式（７）及び式（８）のいずれかが、真であると判断される場合には（図９のステップＳ７２又はＳ７３；ＹＥＳ）、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋１]には“Ｗａｋｅ”が代入される（図９のステップＳ７４）。他方、これらのいずれもが偽であると判断される場合には（図９のステップＳ７３；ＮＯ）、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋１]の値はいじられない（図９のステップＳ７５）。
このような処理は、本実施形態において、Ｈｅｎｓａ[９]に達するまで行われる（図９のステップＳ７６参照）。
【００５１】
このような、図９に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、この処理においては、ある期間（Ｉ＋１）における被験者の体動に係る標準偏差Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]が、期間Ｉと対比して“相対的”に増大している場合、あるいは、この標準偏差Ｈｅｎｓａ[Ｉ＋１]がそれ自体として“絶対的”に大きい場合には、当該期間（Ｉ＋１）は、「寝返り」が生じたエポックであると判断されるのである。そして、この「寝返り」の発生は即ち、その時点において被験者が「覚醒」していたことと同視しうる。これは、「寝返り」が生じる際の脳波は、覚醒時のそれと同視可能だからである。
要するに、この処理は、前述の離床エポック演算処理では、“Ｗａｋｅ”とはされなかった場合でも、寝返りが生じた場合には、それをも“Ｗａｋｅ”と認定する処理に該当するのである。
【００５２】
以上述べた、図８及び図９に係る処理の結果、Ｓｔａｇｅ[ｘ]は、例えば図１０に示すような各値をもつことになる。この図１０では、図８に係る処理の結果、Ｓｔａｇｅ[０]，Ｓｔａｇｅ[２]及びＳｔａｇｅ[９]で「離床」が生じ、図９に係る処理の結果、Ｓｔａｇｅ[７]で「寝返り」が生じた例が示されている（後者においては、Ｓｔａｇｅ[０]，Ｓｔａｇｅ[２]及びＳｔａｇｅ[９]の結果は、当然ながら、そのまま保持される。図中の矢印はそれを視覚的に表している。）。
【００５３】
以上に続いて、解析部３０は、中途覚醒エポックを求める（図５のステップＳ２９）。この処理の詳細は、図１１及び図１２に示される。
まず、図１１において、適宜使用される変数（ここではＩ１）の初期設定が行われた後（図１１のステップＳ８１）、解析部３０は、上で求めた、動きの多さを示す指標Ｍｏｖｅ（図５参照）がＨ１以上であるかどうかを判断する（図１１のステップＳ８２）。ここで、これが偽と判断される場合は、図５のデータ解析処理に係るメインフローチャートへと戻る。これはつまり、「被験者は中途覚醒しなかった」との判断が、この時点において既に終局的になされたことを意味する。
一方、真と判断される場合は、解析部３０は続いて、ＭｏｖｅがＨ２以上であるかどうか（図１１のステップＳ８３）、更にこれが偽である場合には、ＭｏｖｅがＨ３以上であるかどうかを判断する（図１１のステップＳ８４）。そして、前者の場合が真と判断される場合は、変数ＶａｌｕｅにＪ１が代入され（図１１のステップＳ８５）、後者の場合が真と判断される場合は、変数ＶａｌｕｅにＪ２が代入される（図１１のステップＳ８６）。さらに、前者も後者も偽と判断される場合は、変数ＶａｌｕｅにはＪ３が代入される（図１１のステップＳ８７）。
なお、前記のＨ１，Ｈ２及びＨ３の間には、Ｈ２＞Ｈ３＞Ｈ１が成立する。
また、前記のＪ１，Ｊ２及びＪ３の間には、Ｊ３＞Ｊ２＞Ｊ１が成立する。
【００５４】
続いて、解析部３０は、以下の条件式の真偽について判断する（図１１のステップＳ８８）。
ＨｅｎＡｖ[Ｉ１]≧Ｂａｓｅｌｉｎｅ＋Ｖａｌｕｅ  …  （９）
これが真と判断される場合は、適宜使用される変数（ここではＩ２）の初期設定が行われた後（図１１のステップＳ８９）、解析部３０は、ＨｅｎＡｖ[Ｉ１−Ｉ２]≧Ｂａｓｅｌｉｎｅ＋Ｋの真偽について判断する（図１１のステップＳ９０）。これが真と判断される場合は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ１−Ｉ２]に“Ｗａｋｅ”が代入される（図１１のステップＳ９１）。
このようなＩ２の関わる処理は、当該処理が開始された時点における、Ｉ１のもつ数値に至るまで、繰り返し行われる（図１１のステップＳ９２及びＳ９３参照）。
【００５５】
一方、前述のステップＳ９０において、ＨｅｎＡｖ[Ｉ１−Ｉ２]≧Ｂａｓｅｌｉｎｅ＋Ｋが偽と判断される場合は、適宜使用される変数（ここではＩ２）の初期設定が行われた後（図１１及び図１２の接続記号“Ｃ１”から、図１２のステップＳ９４）、解析部３０は、ＨｅｎＡｖ[Ｉ１＋Ｉ２]≧Ｂａｓｅｌｉｎｅ＋Ｋの真偽について判断する（図１２のステップＳ９５）。これが真と判断される場合は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ１＋Ｉ２]に“Ｗａｋｅ”が代入される（図１２のステップＳ９６）。
このようなＩ２の関わる処理は、当該処理が開始された時点におけるＩ１に、Ｉ２を加えた数値が、ＨｅｎＡｖ配列数の全数に一致するまで、繰り返し行われる（図１２のステップＳ９７及びＳ９８参照）。
【００５６】
以上の、図１１のステップＳ８９から図１２のステップＳ９８までの処理は、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値が変動を受ける可能性ある処理であるが、前述の図１１のステップＳ８８において、ＨｅｎＡｖ[Ｉ１]≧Ｂａｓｅｌｉｎｅ＋Ｖａｌｕｅが偽と判断される場合は、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値をいじらない（図１１のステップＳ８８；ＮＯから接続記号“Ｃ２”、及び、図１２のステップＳ９９への流れ、参照）。
【００５７】
以上の各処理のうちステップＳ８８からステップＳ９８までの処理は、本実施形態において、ＨｅｎＡｖ[９]に達するまで行われる（図１２のステップＳ９９及びＳ１００、並びに、図１２及び図１１の接続記号“Ｃ３”参照）。
【００５８】
このような、図１１及び図１２に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、この処理の前段、即ちＨ１乃至Ｈ３に基づくＪ１乃至Ｊ３の設定に関わる、図１１のステップＳ８２からステップＳ８７までの処理は、被験者の動きの多さに応じた基準値の設定、という意味をもつ。つまり、被験者の動きが極めて活発である場合（即ち、Ｍｏｖｅ≧Ｈ２（＞Ｈ３＞Ｈ１）の場合）は、基準値は最小のＪ１に定められ、そうでもない場合（即ち、Ｈ２＞Ｍｏｖｅ≧Ｈ３（＞Ｈ１）の場合）は、基準値は中程度のＪ２に定められ、鎮静的である場合（即ち、Ｈ３＞Ｍｏｖｅ≧Ｈ１の場合）は、基準値は最大のＪ３に定められる。
そして、これらＪ１，Ｊ２及びＪ３は、前記の式（９）からわかるように、比喩的にいえば、いわばバイアス値のようなものとして機能する。具体的には、前述のように、式（９）が偽であれば、当該Ｉ１についての処理は完了してしまうのであるが、前述したところから、被験者の動きが極めて活発、中間的、及び鎮静的となる順につれて、Ｓｔａｇｅ[ｘ]が変動を受け得るかどうかの基準値は次第に大きくなっていく。
なお、被験者の動きが、極めて鎮静的な場合（即ち、Ｍｏｖｅ＜Ｈ１の場合）は、そもそも、基準値の設定及びそれ以降の処理が行われない。
以上の様子は、図１３に表としてまとめられている。
【００５９】
このような基準値Ｖａｌｕｅの設定を受けて、前記処理の後段、即ち図１１のステップＳ８８から図１２のステップＳ１００までの処理は、中途覚醒エポックを求める処理となる。これは２種の処理をもつものと考えることができる。
第１種の処理は、図１１のステップＳ８９からステップＳ９３までの処理である。この処理では、基準となる期間Ｉ１を中心として、それ以前に遡った時点において、中途覚醒があったかどうかが判断されている（「遡った時点」での判断がなされるとは、この第１種の処理では、当該の判断が、Ｉ１を基準に、Ｉ１−０，Ｉ１−１，Ｉ１−２，…と行われるからである。）。また、その判断基準は、“Ｂａｓｅｌｉｎｅ＋Ｋ”である（図１１のステップＳ９０参照）。そして、ＨｅｎＡｖ[Ｉ１−Ｉ２]がこの値以上であれば、「中途覚醒あり」として、Ｓｔａｇｅ[ｘ]に“Ｗａｋｅ”が代入されるのである。
一方、第２種の処理は、図１２のステップＳ９４からステップＳ９８までの処理である。この処理では、基準となる期間Ｉ１を中心として、それ以後の時点において、中途覚醒があったかどうかが判断されている（「以後の時点」での判断がなされるとは、この第２種の処理では、当該の判断が、Ｉ１を基準に、Ｉ１＋０，Ｉ１＋１，Ｉ１＋２，…と行われるからである。）。判断基準は前記第１種の処理と同じである（図１２のステップＳ９５参照）。
【００６０】
以上の様子は、図１４に視覚的・概念的に表現されている。すなわち、この図１４において、前記のＩ１が５であるとするとき、そこから遡るように、あるいは、それ以後に下るように、中途覚醒エポックの探索がそれぞれ行われる様子が図中上下方向に延びる矢印でもって表されている。ちなみに、この図１４では、Ｓｔａｇｅ[５]に加えて、Ｓｔａｇｅ[４]が中途覚醒エポックとして認定された例が併せて示されている。なお、図１４の左方は図１０の再掲であり、図中右向きの矢印の意義は、同図を参照して説明したところと同じである。
【００６１】
以上のようなことから結局、図１１及び図１２に係る処理では、第１に、指標Ｍｏｖｅ、及び、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅに基づいて、エポックＩ１における被験者の睡眠状態の評価がなされ（図１２のステップＳ８８参照）、更に、この評価に基づいて中途覚醒の有無が事後的に且つ網羅的に判断されているということができる（前述の第１種及び第２種の処理に関する説明、参照。）。
【００６２】
以上のようにして、中途覚醒エポックが求められたら、解析部３０は続いて、入眠演算処理を行う（図５のステップＳ３０）。この処理の詳細は、図１５に示される。
まず、図１５において、解析部３０は、入眠エポックを求める（図１５のステップＳ１０１）。
その処理の詳細は、図１８に示される。この入眠エポック演算処理ではまず、適宜使用される変数（ここではＩ）の初期設定が行われた後（図１８のステップＳ１４１）、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]が“Ｗａｋｅ”に一致するかどうかを判断する（図１８のステップＳ１４２）。これが否定されれば、本処理に戻る（図５のステップＳ１４２；ＮＯから図１５のステップＳ１０２へ）。一方、肯定されれば、Ｉを１つだけ増加して、先の処理を繰り返す（図１５のステップＳ１４２；ＹＥＳからステップＳ１４３、及び、ステップＳ１４４、参照。）。
要するに、この入眠エポック演算処理では、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の中から、“Ｗａｋｅ”をもたないものが探索される。したがって、図１８の処理を経る結果、本処理（ここでは、図１５の処理）の側から見ると、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]が値“Ｗａｋｅ”をもたない場合、あるいはＩの増加につれてもたなくなった場合における、“Ｉ”（以下、「入眠時のＩ」ということがある。）の値が返されてくることになる。
【００６３】
続いて、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]が値“Ｗａｋｅ”をもつかどうかを判断する（図１５のステップＳ１０２）。これが肯定されれば、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]には、改めて、値“Ｗａｋｅ”が代入され（図１５のステップＳ１０３）、続いてＫa１が１だけ減ぜられる（図１５のステップＳ１０４）。このような、代入処理及び減算処理は、Ｋa１が０になるまで繰り返し行われる（図１５のステップＳ１０５からステップＳ１０３への流れ、参照）。これにより、ｘ０＝Ｉ＋１，Ｉ＋２，…，Ｉ＋Ｋａ１なる配列数ｘ０をもつＳｔａｇｅ[ｘ０]はすべて、値“Ｗａｋｅ”をもつことになる。
他方、前述のステップＳ１０２において、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]がＷａｋｅでなければ、単に、Ｋa１が１だけ減ぜられる（図１５のステップＳ１０６）。このような処理は、Ｋa１が０になるまで、あるいは、Ｗａｋｅに一致するＳｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]が見つかるまで、繰り返し行われる（図１５のステップＳ１０７参照。Ｗａｋｅに一致するＳｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]が見つかれば、前述の処理が実行される。）。
【００６４】
このような、図１５に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、入眠時のＩから、適当に設定されたＫａ１だけ離れた時点において、もしＳｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]＝Ｗａｋｅが成立するエポック（Ｉ＋Ｋａ１）が存在するのであれば、それは真に睡眠状態に入った時点であるとは認定し得ない。これは、入眠直後においては、通常、「寝返り」等は発生しにくい（つまり、そのような時点におけるエポックは通常“Wake”とはならない。）という、経験則ないしは論理則によっている。したがって、そのような場合には、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋１]，Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋２]，…，Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｋａ１]については、改めて、覚醒状態であったと認定するのである。
このように、図１５に係る処理では、被験者が真に睡眠状態にあった期間を正確に把握するために、いわば一種の誤りとしてＳｔａｇｅ[ｘ]がＷａｋｅをとらなかった場合を探索し、そのようなＳｔａｇｅ[ｘ]を改めて、Ｗａｋｅに認定し直すという意義をもつのである。
【００６５】
以上のようにして、入眠演算処理が完了したら、解析部３０は続いて、中途覚醒エポックを求める（図５のステップＳ３１）。この処理の詳細は、図１６及び図１７に示される。
まず、図１６において、適宜使用される変数（ここではＭ）の初期設定が行われた後（図１６のステップＳ１１１）、解析部３０は、入眠エポックを求める（図１６のステップＳ１１２）。ここでは、既に述べた図１８に示される処理が行われる。したがって、この図１８の処理を経ることで、入眠時のＩが返されてくることになる。
【００６６】
次に解析部３０は、この入眠時のＩが、Ｍを下回るかどうかを判断する（図１６のステップＳ１１３）。ここで下回ると判断される場合は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]が“Ｗａｋｅ”に一致するかどうかが判断される（図１６のステップＳ１１４）。ここで、一致すると判断される場合は、解析部３０は、覚醒継続エポック演算処理に移行する（図１６のステップＳ１１４；ＹＥＳからステップＳ１１７へ）。一方、前記ステップＳ１１３において、Ｉ≧Ｍが成立する場合は、前記ステップＳ１１４に係る判断は行われない（図１６のステップＳ１１３；ＮＯからステップＳ１１５へ）。
このような処理は、入眠時のＩを基準に、そこから１ずつ増加した各Ｉについて、繰り返し行われる（図１６のステップＳ１１５及びステップＳ１１６、参照）。
以上の繰り返し処理の回数は、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の全個数（全エポック数）を限度とする（図１６のステップＳ１１６参照）。これに達すれば、図５のデータ解析処理に係るメインフローチャートへと戻る。
【００６７】
前述した、覚醒継続エポック演算処理の詳細は、図１９に示される。この覚醒継続エポック数演算処理では、まず適宜使用される変数（ここではＸ）の初期設定が行われた後（図１９のステップＳ１５１）、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ]が“Ｗａｋｅ”に一致するかどうかを判断する（図１９のステップＳ１５２）。なお、この時点におけるＩは、前述のステップＳ１１４における肯定判断を経ている以上、Ｓｔａｇｅ[Ｉ]＝Ｗａｋｅを成立させるＩである（言い換えると、この時点におけるＩは、もはや「入眠時のＩ」ではない。）。
前記ステップＳ１５２において、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ]＝Ｗａｋｅが否定されれば、本処理に戻る（図１９のステップＳ１５２；ＮＯから図１６のステップＳ１１８へ）。一方、肯定されれば、Ｘを１つだけ増加して、先の処理を繰り返す（図１６のステップＳ１５２；ＹＥＳからステップＳ１５３、及び、ステップＳ１５４、参照）。
要するに、この覚醒継続エポック演算処理では、Ｓｔａｇｅ[ｘ]（ただし、ここでいう、ｘは、「入眠時のＩ」から進んで、覚醒時に移行した時点のＩ以上である。以下、このＩを、「覚醒開始時のＩ」ということがある。）の中から、どこまで“Ｗａｋｅ”が維持されたのかが探索される。したがって、図１９の処理を経る結果、本処理（ここでは、図１６の処理）の側から見ると、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ]が値“Ｗａｋｅ”をもたない場合における、あるいは、Ｘの増加につれてもたなくなった場合における、“Ｘ”（以下、「覚醒継続のＸ」ということがある。）の値が返されてくることになる。
【００６８】
次に解析部３０は、この覚醒継続のＸがＮｅ以上であるかどうかを判断する（図１６のステップＳ１１８）。これが肯定される場合は以下の処理が行われる。
まず、変数Ｏに適当な値が設定された後（図１６のステップＳ１１９）、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ−Ｏ]が“Ｗａｋｅ”をもつかどうかを判断する（図１６のステップＳ１２０）。これが肯定される場合は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ−Ｏ]には、改めて、“Ｗａｋｅ”が代入され（図１６のステップＳ１２３）、続いてＯが１だけ減ぜられる（図１６のステップＳ１２４）。このような処理は、Ｏが１になるまで繰り返し行われる（図１６のステップＳ１２５からステップＳ１２３への流れ、参照）。これにより、当初の覚醒開始時のＩから、Ｏだけ遡った時点までの配列数ｘ１をもつＳｔａｇｅ[ｘ１]はすべて、値“Ｗａｋｅ”をもつことになる。
他方、前述のステップＳ１２３において、Ｓｔａｇｅ[Ｉ−Ｏ]がＷａｋｅでなければ、単に、Ｏが１だけ減ぜられる（図１６のステップＳ１２１）。このような処理は、Ｏが１になるまで、あるいは、Ｗａｋｅに一致するＳｔａｇｅ[Ｉ−Ｏ]が見つかるまで、繰り返し行われる（図１６のステップＳ１２２からステップＳ１２０への流れ、参照。Ｗａｋｅに一致するＳｔａｇｅ[Ｉ−Ｏ]が見つかれば、前述の処理が実行される。）。
【００６９】
以上の処理が完了すると、解析部３０は、図１７の処理へと移行し（図１６及び図１７の接続記号“Ｃ５”参照）、改めて、変数Ｏに適当な値を設定する（図１７のステップＳ１２６）。
ここでまず、解析部３０は、覚醒開始時のＩ、覚醒継続のＸ及び適当に設定されたＯの和が、全エポック数に一致すると判断する場合には、図５のデータ解析処理に係るメインフローチャートに戻る（図１７のステップＳ１２７；ＹＥＳ）。他方、そうではない場合には以下の処理を行う（図１７のステップＳ１２７；ＮＯ）。
【００７０】
すなわち、解析部３０は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ＋Ｏ]が“Ｗａｋｅ”をもつかどうかを判断する（図１７のステップＳ１２８）。これが肯定される場合は、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ＋Ｏ]には、改めて、“Ｗａｋｅ”が代入され（図１７のステップＳ１３１）、続いてＯが１だけ減ぜられる（図１７のステップＳ１３２）。このような処理は、Ｏが１になるまで繰り返し行われる（図１７のステップＳ１３３からステップＳ１３１への流れ、参照）。これにより、当初の覚醒開始時のＩに覚醒継続のＸを加えた値から、Ｏだけ以後の時点までの配列数ｘ２をもつＳｔａｇｅ[ｘ２]はすべて、値“Ｗａｋｅ”をもつことになる。
他方、前述のステップＳ１２８において、Ｓｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ＋Ｏ]がＷａｋｅでなければ、単に、Ｏが１だけ減ぜられる（図１７のステップＳ１２９）。このような処理は、Ｏが１になるまで、あるいは、Ｗａｋｅに一致するＳｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ＋Ｏ]が見つかるまで、繰り返し行われる（図１７のステップＳ１３０からステップＳ１２８への流れ、参照。Ｗａｋｅに一致するＳｔａｇｅ[Ｉ＋Ｘ＋Ｏ]が見つかれば、前述の処理が実行される。）。
【００７１】
上述のステップＳ１３０及びＳ１３３を抜けた場合（即ち、Ｏ＝１が成立した場合）、解析部３０は、Ｍに、Ｉ＋Ｘを代入した後（図１７のステップＳ１３４）、図１６の処理へと戻る（図１７及び図１６の接続記号“Ｃ６”参照）。
【００７２】
一方、前述の図１６のステップＳ１１８において、Ｘ≧Ｎｅが否定される場合（即ち、Ｘ＜Ｎｅの場合）は、すぐ上で述べた、ＭにＩ＋Ｘを代入する処理（図１７のステップＳ１３４）が行われるだけで、図１６の処理へと戻る（図１６のステップＳ１１８；ＮＯ→接続記号“Ｃ４”→図１７のステップＳ１３４→接続記号“Ｃ６”、参照）。
【００７３】
後は、図１６における、前述した接続記号“Ｃ６”の行き先をみるとわかるように、図１６のステップＳ１１３以降の処理が、前記と同様に行われることになる。
【００７４】
このような、図１６及び図１７に係る処理には次のような意義がある。
すなわち、この処理の意義は、一言でいえば、覚醒と判断されるべきエポックの見落としがないかどうかの再確認にある。言い換えると、当該処理は、前述の図１１及び図１２に係る処理を補完する意義を持つ。その際、見落としがあったかどうかを見極めるのに特に重要な役割を担っているのは、覚醒継続のＸである（図１６のステップＳ１１８参照）。すなわち、この覚醒継続のＸが一定値Ｎｅ以上の大きさをもつのであれば、その前後の期間においても、実は被験者は覚醒していたのだ、という推定が強く成り立つ。前記ステップＳ１１８以後、ＩよりＯだけ前のエポック、及び、Ｉ＋ＸよりＯだけ後のエポックのそれぞれについてＳｔａｇｅの値が確認され、それがＷａｋｅである場合には、その間のＳｔａｇｅ[ｘ]が０であったとしても、改めてＳｔａｇｅ[ｘ]＝１と認定され直されているのは、そのような推定に基づいているのである。
【００７５】
また、より詳細には、この図１６及び図１７に係る処理も、前述の図１１及び図１２に係る処理と同様、２種の処理をもつものと考えることができる。
第１種の処理は、図１６のステップＳ１１９からステップＳ１２５までの処理である。この処理では、基準となる覚醒開始時のＩを中心として、それ以前に遡った時点において、覚醒があったかどうかが判断されている（「遡った時点」での判断がなされるとは、この第１種の処理では、当該の判断が、Ｉを基準に、Ｉ−Ｏ，Ｉ−（Ｏ−１），Ｉ−（Ｏ−２），…と行われるからである。）。また、その判断基準は、端的に、Ｓｔａｇｅ[Ｉ−Ｏ]＝Ｗａｋｅである（図１６のステップＳ１２０参照）。これが満たされる以上は、前記の各配列数をもつＳｔａｇｅ[ｘ]には“Ｗａｋｅ”が代入されるのである。
一方、第２種の処理は、図１６のステップＳ１２６からステップＳ１３３までの処理である。この処理では、基準となる、（覚醒開始時のＩ）＋（覚醒継続のＸ）、を中心として、それ以後の時点において、覚醒があったかどうかが判断されている（「以後の時点」での判断がなされるとは、この第２種の処理では、当該の判断が、（Ｉ＋Ｘ）を基準に、Ｉ＋Ｘ＋Ｏ，Ｉ＋Ｘ＋（Ｏ−１），Ｉ＋Ｘ＋（Ｏ−２），…と行われるからである。）。判断基準は前記第１種の処理と同じである（図１２のステップＳ１２８参照）。
【００７６】
このような図１６及び図１７に係る処理により、仮に、図１１及び図１２において覚醒と判断されるべきエポックの見落としがあったような場合においても、それは改めて覚醒状態であった、と認識され直される（要するに、一種のバックアップがなされる）ようになっているのである。
【００７７】
以上図１９までを参照して行った説明が、図３のステップＳ１１におけるデータ解析処理の詳細である。このような各種の処理を経た後は、だいぶ前に述べたように、制御部ＣＰは、その結果を表示するが（図３のステップＳ１２）、それは例えば、図２０、あるいは図２１に示すようなものとなる。ここでは、たまたま、図２０において、表示部４が、「睡眠時間８９．２％  睡眠時間０７：１６（即ち、７時間１６分）」という結果を表示する例が、また、図２１において、「睡眠安定性  ７６．０％」という結果を表示する例が、それぞれ示されている。ここで「睡眠効率」とは、上述において説明した、図１１及び図１２、あるいは図１６及び図１７等々の各処理を経て設定された各Ｓｔａｇｅ[ｘ]の値、１，０，１，０，１，１，０，…，１，１のうち、その全数に対する“０”の占める数の割合を表している。また、「睡眠安定性」とは、図７に示される“Percent”の値そのものである。
ちなみに、これら図２０及び図２１と対比しうるように、通常状態における表示部４の表示内容を図２２として示しておいた。これは、図３のステップＳ２における現在時刻の表示処理の結果である。
【００７８】
以下述べた、本実施形態に係る睡眠評価装置１によれば、次のような効果が奏される。
（１）  本実施形態に係る睡眠評価装置１は、上述のように、Ｈｅｎｓａ[ｘ]、あるいはＨｅｎＡｖ[ｘ]といった、体動データＤ[０]，Ｄ[１]，…，Ｄ[９９]に対する加減乗除加工のみを行ったデータを利用して、被験者の睡眠状態を把握することから、特別複雑な構成及び処理を必要としない。そして、そのような簡易性を保持しえながらも、前記のうち、Ｈｅｎｓａ[ｘ]は、被験者の比較的短時間における体動の変化の様子をよく表し、また、ＨｅｎＡｖ[ｘ]は、比較的長時間における体動の変化の様子をよく表す、という特性の相違があるので、これらを利用することにより、被験者の睡眠状態の把握を一定程度好適に行うことが可能になる。
要するに、本実施形態によれば、低コスト、簡易な手法により、人の睡眠状態の可能な限りの正確な把握が可能になる。
【００７９】
（２）  本実施形態に係る睡眠評価装置１では、被験者の睡眠状態を把握するために、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅが比較的重要な役割を担っている。すなわち、図８（離床エポック演算処理）、図１１及び図１２（中途覚醒エポック演算処理）において、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅは重要な役割を担っているし、特に図１１及び図１２の処理で利用される変数Ｍｏｖｅは、やはり基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅに直接的に基づいて定められているのである（図７参照）。
また、これら、直接的に基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅを利用する処理（以下、「直接利用処理」という。）以外のその他の処理も、これら直接利用処理を前提に行われる場合があり得ることを考えると、当該その他の処理も、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅの恩恵を間接的に受けているということができる。例えば、図１１及び図１２の処理によって、あるＳｔａｇｅ[ａ]がＷａｋｅをもつに至った場合を考えると、そのＳｔａｇｅ[ａ]が、図１６及び図１７における処理の、いわば新たな発火点になる（例えば、ステップＳ１２０、あるいはステップＳ１２８参照）、という場合も考えられるのである。
【００８０】
このようなことからすると、本実施形態では、基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅの導入により、被験者の睡眠状態の把握がより的確になされる可能性が極めて高まっているということができる。
しかも、本実施形態では、この基線値Ｂａｓｅｌｉｎｅ自体が、ＨｅｎＡｖ[ｘ]の移動平均値を利用して設定されていることから（図４及び図６並びにそれらに関する説明、参照）、この点からも、被験者の睡眠状態の把握の的確性はより高まるということができるのである。
【００８１】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明に係る睡眠評価装置は、上述した形態に限定されることはなく、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）  上記実施形態では、体動データが１００個取得される例について説明しているが、上でも既に言及しているように、本発明がこの形態に限定されるわけでは勿論ない。むしろ、体動データの個数は通常、１００個よりも多い（あるいは、遥かに多い）と考えるのが自然である（上記で“１００個”が選択されたのは、まさに説明の便宜を図る目的以外の何らの目的もない。）。また、これに関連して、Ｈｅｎｓａ[ｘ]が、何個の体動データの標準偏差として求められるか、あるいは、ＨｅｎＡｖ[ｘ]が、何個のＨｅｎｓａ[ｘ]の平均値として求められるか、についても、基本的に自由に設定される事柄である。
さらに、これに関連して、上記実施形態では、センサ部２から取り込まれた信号に対してＡＤ変換を実行することで、デジタルデータたる体動データを取得することについて言及しているが、この場合、そのＡＤ変換におけるサンプリング間隔の長さは、基本的に自由に定められ得る。ただ、当該サンプリング間隔が比較的長期に設定されるのであれば、体動データの全個数は減少する可能性が強く、短期に設定されるのであれば、増加する可能性が強い、ということはいえる（“可能性”というのは、寝床上の在留時間の長短が、被験者ごとに、あるいは同じ被験者でも日々の相違により、等々、一般に異なるからである。）。
【００８２】
（２）  上記実施形態では、体動データＤ[ｘ]、Ｓｔａｇｅ[ｘ]、Ｈｅｎｓａ[ｘ]、及びＨｅｎＡｖ[ｘ]のいずれもが、睡眠評価装置１の記憶部２０に記録されるようになっているが、本発明は、かかる形態にも限定されない。この記録は、例えば適当なインターフェイスを通じて外部記憶装置中の記録媒体になされるようになっていてもよい。
【００８３】
（３）  本発明に係る睡眠評価装置は、被験者の体動をいわば受動的に受け取り、かつ、これに適当な解釈を施すことによって、その睡眠状態及び覚醒状態を判別することを主機能として持つが、その実施形態としては、かかる機能以外にも例えば、被験者を強制的に覚醒させる機能、要するに、目覚まし時計としての機能をもたせる等してよい。上記実施形態における睡眠評価装置１を前提としても、それが経時機能をもつ以上（図２中の計時部１１参照）、当該目覚まし時計としての機能を実現することは極めて容易である。そして、当然ながら、かかる実施形態も本発明の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の一実施形態に係る睡眠評価装置の使用時外観斜視図である。
【図２】図１の睡眠評価装置の電気ブロック図である。
【図３】図１の睡眠評価装置を運用するためのメインフローチャートである。
【図４】図２の記憶部内に構築される、Ｄ[ｘ]、Ｓｔａｇｅ[ｘ]、Ｈｅｎｓａ[ｘ]及びＨｅｎＡｖ[ｘ]の各具体値の構成例を示す説明図である。
【図５】図３のステップＳ１１におけるデータ解析処理に係るメインフローチャートである。
【図６】基線値Ｂａｓｅｌｉｅ及び安定エポック数Ｓｔａｂｌｅを求める処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】動きの多さ示す指標Ｍｏｖｅ及び睡眠中の安定した割合を求める処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】離床エポック演算処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】寝返りエポック演算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図８及び図９の処理の結果設定された、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の各具体値の例を示す説明図である。
【図１１】中途覚醒エポック演算処理の流れを示すフローチャート（その１）である。
【図１２】中途覚醒エポック演算処理の流れを示すフローチャート（その２）である。
【図１３】図１１に示すパラメータＨ１乃至Ｈ３及びＪ１乃至Ｊ３と、Ｍｏｖｅとの関係等を視覚的把握するための説明図である。
【図１４】図１１及び図１２の処理の結果設定された、Ｓｔａｇｅ[ｘ]の各具体値の例を示す説明図である。
【図１５】入眠演算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】図１１及び図１２を補完する処理としての、中途覚醒エポック演算処理の流れを示すフローチャート（その１）である。
【図１７】図１１及び図１２を補完する処理としての、中途覚醒エポック演算処理の流れを示すフローチャート（その２）である。
【図１８】入眠エポック演算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】覚醒エポック演算処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】図３のステップＳ１１におけるデータ解析結果の一表示例を示す図（その１）である。
【図２１】図３のステップＳ１１におけるデータ解析結果の一表示例を示す図（その２）である。
【図２２】図２０及び図２１に対比される通常状態における一表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００８５】
１……睡眠評価装置、２……センサ部、３……制御ボックス、４……表示部、５……操作部、１０……電源、１１……計時部、２０……記憶部、３０……解析部、ＣＰ……制御部、Ｔ１〜Ｔ４……データテーブル、Ｄ[ｘ]……体動データ、Ｈｅｎｓａ[ｘ]……（体動データに関する）標準偏差、ＨｅｎＡｖ[ｘ]……Ｈｅｎｓａ[ｘ]に関する平均値、ＨｅｎＳｔｄ……（Ｈｅｎｓａ[ｘ]に関する）標準偏差、Ｂａｓｅｌｉｎｅ……基線値、Ｓｔａｂｌｅ……安定エポック数、Ｍｏｖｅ……被験者の動きの多さを示す指標
【図１】
0004680252.tif 000002
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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