(57)【要約】【課題】  睡眠時無呼吸の型の判別において、呼吸バンドによる呼吸運動測定が使用者へ与える負担を減らすため、呼吸バンドに替わり、心電図信号より得られたＥＤＲ波形を用いてＳＡＳ型の判別することを可能とする方法を提供する。【解決手段】  気流信号から検出された無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間におけるEDR信号の最小自乗直線に対する各点のＳＤと、無呼吸区間直前の呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間におけるEDR信号の最小自乗直線に対する各点のＳＤの比を指標として無呼吸型の判別を行うことで、呼吸バンドを用いずに無呼吸型の判別を行う方法。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者から測定された心電図信号および心電図信号から検出されたＱＲＳ波の位置情報と、及び気流信号から検出された無呼吸区間情報とを用い、心電図信号およびＱＲＳ波の位置情報からＥＤＲ法を利用して呼吸運動波形を推定し、該無呼吸区間情報および該呼吸運動波形の推定結果から無呼吸の型判別をすることを特徴とする無呼吸型判別方法。
【請求項２】
該無呼吸型判別方法が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき（ＳＤ）と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別することを特徴とする請求項１記載の無呼吸型判別方法。
【請求項３】
該無呼吸型判別方法が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとすることを特徴とする請求項２記載の無呼吸型判別方法。
【請求項４】
該無呼吸型判別方法が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、ＳＤ比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定することを特徴とする請求項１〜３記載の無呼吸型判別方法。
【請求項５】
該無呼吸型判別方法が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定することを特徴とする請求項１〜４記載の無呼吸型判別方法。
【請求項６】
該無呼吸型判別方法が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとすることを特徴とする請求項５記載の無呼吸型判別方法。
【請求項７】
該呼吸運動波形を、得られたＥＤＲ波形に対しフィルタ処理およびスプライン補間を行うことにより推定することを特徴とする請求項１〜６記載の無呼吸型判別方法。
【請求項８】
使用者の心電図信号を測定する手段、測定された心電図信号および心電図信号から検出されたＱＲＳ波の位置情報の検出手段、使用者の呼吸に伴う気流信号から呼吸区間及び無呼吸区間の情報を検出する無呼吸区間情報検出手段を備え、心電図信号およびＱＲＳ波の位置情報からＥＤＲ法を利用して呼吸運動を推定する呼吸運動推定手段、該無呼吸区間情報および該呼吸運動推定手段による推定結果から無呼吸型を判別する無呼吸型判別手段を備えたことを特徴とする無呼吸型判別装置。
【請求項９】
該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき（ＳＤ）と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別する手段であることを特徴とする請求項８記載の無呼吸型判別装置。
【請求項１０】
該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとすることを特徴とする請求項９記載の無呼吸型判別装置。
【請求項１１】
該無呼吸型判別手段が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、ＳＤ比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする請求項８〜１０記載の無呼吸型判別装置。
【請求項１２】
該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする請求項８〜１０記載の無呼吸型判別装置。
【請求項１３】
該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとする手段であることを特徴とする請求項１２記載の無呼吸型判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠時無呼吸症候群の患者の無呼吸の型を判別する無呼吸判別方法及びその装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の診断には、気流、胸郭および腹部の呼吸運動、脳波、眼球運動、筋電図といった生体信号を終夜にわたって測定する睡眠ポリソムノグラフィ（ＰＳＧ）が広く用いられる。この際、ＳＡＳ患者は心不全などを併発している場合が多いことから、心電図もあわせて測定するのが一般的である。ＰＳＧは在宅での実施が困難な上、時間やコストもかかるため、被験者への負担が大きい。そこで、在宅でも測定可能な簡易的なＳＡＳ診断として、小型の生体情報モニタを用いて気流、胸郭および腹部の呼吸運動、心電図などを選択的に記録する方法がとられることも多い。
【０００３】
ＳＡＳの型は、呼吸運動および気流の停止がみられる中枢型無呼吸（ＣＳＡ）、呼吸運動はあるものの気流が停止した閉塞型無呼吸（ＯＳＡ）、混合型（Mixed Apnea）に分類される。ＳＡＳの型は、まず気流信号から無呼吸の個所を検出し、検出された無呼吸個所の胸郭および腹部の呼吸運動の有無によって決定される。
【０００４】
胸郭および腹部の呼吸運動の測定には一般的にインダクタンス式の呼吸バンドが用いられる。これは表面にコイルを施したバンドを胸部または腹部に巻きつけ、呼吸運動に伴うコイルのインダクタンス変化によって呼吸運動を測定するものであるが、より高い精度で測定を行うためにはバンドをきつく締めなければならないため、使用者にとって負担が大きく、睡眠時の測定の妨げになりかねない。
【０００５】
呼吸バンドを用いない呼吸運動測定方法として、心電図から呼吸運動を推定するＥＤＲ（ECG Derived Respiration）が知られている。これは、呼吸運動に伴う胸郭の動きに伴う体腔内の容積変化によって体表面で測定される心電図波形の振幅が変化することを利用したもので、呼吸運動波形や一回換気量の推定に用いられることが多い。これらはいずれも健常者を対象とした場合が多く、ＳＡＳに対するＥＤＲとしては、ＥＤＲ信号とＲＲ間隔や気流信号を組み合わせてＯＳＡを検出する方法が報告されている。
【０００６】
ＥＤＲの基本的な方法は、直交する２誘導によって測定された心電図信号からＱＲＳ波を検出し、式１、２を用いて２誘導それぞれのＱＲＳ波の振幅もしくはQRS波によって囲まれた区間の面積A1、A2から、電気軸(角度θまたは振幅X)を算出し、これをＥＤＲプロットとする。
θ＝ｔａｎ−１（Ａ２／Ａ１）  ・・・・・・・（式1）
Ｘ＝（Ａ１２＋Ａ２２）１／２    ・・・・・・・（式2）
このとき、２誘導が非直交軸上にある場合には、２誘導を直交軸上に投影することで電気軸を算出することが可能である。
【０００７】
【非特許文献１】P de Chazal, et al. Automated Processing of the Single-Lead Electrocardiogram for the Detection of Obstructive Sleep Apnea. IEEE Trans Biomed Eng. 2003 Jun; 50(6): 686-96
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ＳＡＳ型の判別を行うにあたり、呼吸バンドを用いた呼吸運動測定では使用者への負担が大きく、終夜にわたる測定の妨げになりかねない。そこで、本発明は、呼吸バンドに替わり、心電図信号より得られたＥＤＲ波形を用いてＳＡＳ型の判別を可能とする方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明は、下記する各構成を有する睡眠時無呼吸型判別方法および装置を提供する。
１）使用者から測定された心電図信号および心電図信号から検出されたＱＲＳ波の位置情報と、及び気流信号から検出された無呼吸区間情報とを用い、心電図信号およびＱＲＳ波の位置情報からＥＤＲ法を利用して呼吸運動波形を推定し、該無呼吸区間情報および該呼吸運動波形の推定結果から無呼吸の型判別をすることを特徴とする無呼吸型判別方法。
２）該無呼吸型判別方法が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき（ＳＤ）と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別することを特徴とする、上記１記載の無呼吸型判別方法。
３）該無呼吸型判別方法が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとすることを特徴とする上記２記載の無呼吸型判別方法。
４）該無呼吸型判別方法が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、ＳＤ比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定することを特徴とする、上記１〜３記載の無呼吸型判別方法。
５）該無呼吸型判別方法が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定することを特徴とする、上記１〜４記載の無呼吸型判別方法。
６）該無呼吸型判別方法が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとすることを特徴とする上記５記載の無呼吸型判別方法。
７）該呼吸運動波形を、得られたＥＤＲ波形に対しフィルタ処理およびスプライン補間を行うことにより推定することを特徴とする、上記１〜６記載の無呼吸型判別方法。
８）使用者の心電図信号を測定する手段、測定された心電図信号および心電図信号から検出されたＱＲＳ波の位置情報の検出手段、使用者の呼吸に伴う気流信号から呼吸区間及び無呼吸区間の情報を検出する無呼吸区間情報検出手段を備え、心電図信号およびＱＲＳ波の位置情報からＥＤＲ法を利用して呼吸運動を推定する呼吸運動推定手段、該無呼吸区間情報および該呼吸運動推定手段による推定結果から無呼吸型を判別する無呼吸型判別手段を備えたことを特徴とする無呼吸型判別装置。
９）該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のばらつき（ＳＤ）と、呼吸区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤの比によって中枢型無呼吸および閉塞型無呼吸を判別する手段であることを特徴とする請求項８記載の無呼吸型判別装置。
１０）該無呼吸型判別手段が、該気流信号から検出された無呼吸区間情報に基づき、無呼吸区間から任意の長さの小区間を複数個切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとすることを特徴とする上記９記載の無呼吸型判別装置。
１１）該無呼吸型判別手段が、呼吸区間のSDに対する無呼吸区間のSDの比における所定閾値を設定し、ＳＤ比が所定閾値以上を閉塞型無呼吸、所定閾値以下を中枢型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする上記８〜１０記載の無呼吸型判別装置。
１２）該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さで切り出した小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、呼吸区間のSDに対する各無呼吸区間のSDの比を求め、分割した前半部分のSDの比が所定閾値以下であり、かつ後半部分のSDの比が所定閾値以上の場合に混合型無呼吸と判定する手段であることを特徴とする上記８〜１０記載の無呼吸型判別装置。
１３）該無呼吸型判別手段が、無呼吸区間を2区間に分割し、それぞれの区間から任意の長さの小区間を複数個ずつ切り出し、それぞれの小区間における該呼吸運動推定手段の呼吸運動波形の推定結果の最小自乗直線に対する各点のＳＤを求め、それぞれの小区間で得られたＳＤのうち最小の値となったものを、該無呼吸区間を代表するＳＤとする手段であることを特徴とする上記１２記載の無呼吸型判別装置。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、呼吸バンドを用いることなく使用者の呼吸運動を測定し、睡眠時無呼吸症候群における無呼吸型を判別することが可能な呼吸測定方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態に係る好ましい実施例である無呼吸判別方法を、図１を用いて説明する。図１は本発明の無呼吸判別方法の実施の形態に係る好ましい実施例である無呼吸判別方法を備えた装置の接続図を示したものである。
【００１２】
本発明の方法は、呼吸測定手段を備えた心電図測定装置におけるマイコン等のＣＰＵ上で実施されるか、もしくは、測定された心電図信号および呼吸信号をコンピュータに取り込み演算を行うことが好ましい。
【００１３】
心電図信号は直交軸上にある２誘導もしくは直交軸上に投影可能な２誘導の心電図電極により測定された信号である。３誘導以上の心電図信号を用いる場合には、測定される誘導のうちもっとも好ましい２誘導の信号を利用する。また、気流信号は鼻カニューレもしくはサーミスタなどにより使用者から測定された信号である。
【００１４】
心電図信号から検出されるＱＲＳ波の位置情報は、心電図信号から手動または自動解析などによって検出されたＱ波、Ｒ波、Ｓ波それぞれのピーク位置時刻、またはＱＲＳ波の開始点および終了点の時間を含む情報である。気流信号から検出される無呼吸区間情報は、手動または自動解析によって検出された、無呼吸区間の開始時間および終了時間を含む情報である。
【００１５】
呼吸運動推定手段は、ＱＲＳ波の位置情報および心電図信号からＥＤＲ法を用いて呼吸運動波形を推定する。まず、ＱＲＳ波の位置情報からＱＲＳ波の振幅または面積を求める。振幅を求める場合は、ＱＲＳ波の位置情報がＱ波、Ｒ波、Ｓ波それぞれのピーク位置を含む場合には、それぞれの位置における心電図信号の最大値および最小値を用い、また、ＱＲＳ波の位置情報がＱＲＳ波の開始点および終了点を含む場合には、ＱＲＳ波の開始点から終了点の範囲における心電図信号の最大値および最小値を検出し、演算を行う。面積を求める場合にはＱＲＳ波の範囲で心電図信号を積分する。次に、得られた２誘導それぞれのＱＲＳ波の振幅または面積から電気軸ベクトルを計算し、ＥＤＲのプロットとする。ＥＤＲ法により心電図信号から推定された呼吸運動波形は心拍１拍につき１点の波形であるため、得られた呼吸運動波形に対しスプライン補間を行い、情報量を補うとよい。スプライン補間によって得られる波形のサンプリングレートは１０Ｈｚ以上となることが好ましい。スプライン補間を用いることで、より実際の呼吸運動波形に近い、スムーズな曲線が得られる。また、心電図信号に基線変動があった場合、ＥＤＲ法による呼吸運動波形にも基線の変動が現れる。さらに、無呼吸が連続して現れる個所などでは、無呼吸や過呼吸の周期に合わせ、ＥＤＲ法による呼吸運動波形の基線が変動することが多い。従って、より安定した呼吸波形を得るために、ＥＤＲ法による呼吸運動波形に対してハイパスフィルタをかけ、基線変動を除去することが好ましい。このとき、カットオフ周波数は０．０５〜０．２Ｈｚぐらいに設定するとよい。
【００１６】
無呼吸型判別手段は気流信号から得られた無呼吸区間情報および呼吸運動推定手段によって推定された呼吸運動波形を用いてＳＡＳ型の判別を行う。
まず、無呼吸区間内および呼吸区間からそれぞれ小区間を切り出す。このとき、一般的に気流信号から無呼吸と判断される呼吸停止期間が１０秒程度であることから、小区間の長さは１０秒程度とすることが好ましい。
【００１７】
また、呼吸区間は無呼吸区間以外の区間であり、呼吸区間から切り出す小区間は、無呼吸区間になるべく近いほうが好ましく、無呼吸開始点から数秒〜１０数秒程度手前を終了点とする小区間とするとよい。無呼吸が連続して発生する場合などにおいて、無呼吸区間の直前の呼吸区間が小区間の長さに満たない場合は、その呼吸区間の長さを無呼吸区間直前の呼吸区間における小区間の長さとする。
【００１８】
また、ある無呼吸が発生した直後の数呼吸はその呼吸振幅が正常の呼吸に比べ大きくなることが多い。そのため、無呼吸が連続的に発生するような場合では、無呼吸区間直前の呼吸区間のＳＤは相対的に大きな値となることがある。このような場合には、無呼吸区間直前の呼吸区間ではなく、無呼吸区間に最も近い、無呼吸が１分〜数分以上発生しない区間から小区間を切り出してもよい。
【００１９】
無呼吸区間から切り出す小区間は、開始点が異なる小区間を１つの無呼吸区間内から複数個とり、それぞれの小区間で最小自乗直線および最小自乗直線に対する区間内各点のＳＤを求め、その結果、複数個の小区間から求められたＳＤのうち最小の値をその無呼吸区間を代表するＳＤとして用いるとよい。これによって、ＣＳＡの無呼吸区間でノイズが発生した場合などにおいても、高い精度での無呼吸判別が可能となる。
【００２０】
このようにして切り出された、呼吸区間および無呼吸区間それぞれの小区間におけるＥＤＲ波形の最小自乗直線を求める。次に、無呼吸区間における小区間で求めた最小自乗直線に対するＥＤＲ波形各点のＳＤおよび、無呼吸区間直前の呼吸区間における小区間で求めた最小自乗直線に対するＥＤＲ波形各点のＳＤを求め、それぞれを呼吸区間のＳＤおよび無呼吸区間のＳＤとする。そして、呼吸区間のＳＤに対する無呼吸区間のＳＤの比をもってその無呼吸の指標とする。図２はこのときの様子を概念的に表した図であり、気流波形およびEDR波形における縦軸はそれぞれの相対的変化を表したものである。
【００２１】
このように、無呼吸区間直前の呼吸区間のＳＤを基準として比をとることで、被験者やその時々の呼吸レベルの違いによる無呼吸区間のＳＤの差を正規化することが可能となる。このようにして各々の無呼吸において得られたＳＤの比は、ＣＳＡの場合には呼吸運動が停止しているため小さな値となり、ＯＳＡでは呼吸運動があるためＣＳＡに比べ大きな値となる。
【００２２】
このようにして得られたＳＤの比を無呼吸固有の値とし、この値によって無呼吸型の判別を行う。ＳＤの比の値に対し閾値を設定し、ある無呼吸で得られた値が閾値以下ならばCSAとし、閾値より大きければOSAとする。このとき、判別の閾値は０.１〜０．３程度とすることが好ましい。
【００２３】
ＯＳＡまたはＣＳＡを含む終夜臨床データ１２件（ＣＳＡ：６９個所、ＯＳＡ：６４個所）に対し本法を実施した例を図３に示す。ＯＳＡまたはＣＳＡ判別の閾値を０．２５とすると、ＳＡＳ型判別の正答率はＯＳＡが８８．４％、ＯＳＡが９６．９％であり、本法はＳＡＳ型判別に対し有効であるといえる。
【００２４】
さらに、ＯＳＡ、ＣＳＡに加え、混合型無呼吸の判別を行う場合には、無呼吸区間を２区間に分割し、それぞれの区間において、上記方法により無呼吸の指標であるＳＤの比を求めるとよい。一般的に混合型無呼吸は、その無呼吸区間の前半において呼吸運動が停止し、後半で呼吸運動が観察される。したがって、２区間に分割した無呼吸区間それぞれにおいて上記方法によるＳＡＳ型判別を行い、無呼吸区間における２区間のうち前半がＣＳＡ、後半がＯＳＡと判別された場合に、その無呼吸を混合型無呼吸と判別することで混合型を含めたＳＡＳの型判別が可能となる。
【００２５】
以上のように、ＥＤＲ法による呼吸運動波形を用いることで、呼吸バンドを使用することなく高い精度でＳＡＳ型の判別を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施例である無呼吸判別方法を備えた装置の接続図である。
【図２】本発明の無呼吸型判別方法における呼吸区間および無呼吸区間での最小自乗直線を求める方法を表した図である。
【図３】本発明の無呼吸型判別方法を用いてＳＡＳ型判別を行った結果の例である。
【符号の説明】
【００２７】
１．心電図信号
２．気流信号
３．呼吸運動推定手段
４．無呼吸型判別手段
【図１】
2005102781.tif 000003
【図２】
2005102781.tif 000004
【図３】
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