(57)【要約】【課題】  良好な呼吸成分を得ることができるＡＨ測定装置を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明に係るＡＨ測定装置は、対象者１０の睡眠時のＡＨを測定するＡＨ測定装置１であって、対象者１０が発生させる振動を検出し、検出信号を出力するエアマット１１と、当該検出信号から、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分を抽出するとともに、検出信号から、実質的に体動だけに依存した周波数帯の体動成分を抽出するコントローラ１２とを備えたものである。そして、このコントローラ１２は、当該体動だけに依存した周波数帯の体動成分に基づいて、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分に含まれた体動成分を補正する。【選択図】  図１
2005342217.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、
前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段と、
当該検出信号から、呼吸成分が分布する呼吸周波数帯の信号成分を抽出する呼吸成分抽出手段と、
前記検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段と、
当該体動周波数帯の体動成分に基づいて、前記呼吸周波数帯の信号成分に含まれた体動成分を補正する補正手段とを備えたＡＨ測定装置。
【請求項２】
対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、
前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段と、
当該検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段と、
当該体動周波数帯の体動成分に基づいて、前記振動検出手段が出力する検出信号に含まれた体動成分を補正する補正手段とを備えたＡＨ測定装置。
【請求項３】
対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、
前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段と、
当該検出信号から、呼吸成分が分布する呼吸周波数帯の信号成分を抽出する呼吸成分抽出手段と、
当該呼吸成分抽出手段が抽出した呼吸周波数帯の信号成分に基づいてＡＨ判定を行い、ＡＨの回数をカウントするＡＨカウント手段と、
前記検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段と、
当該体動成分抽出手段が抽出した体動成分に基づいて体動の回数をカウントする体動カウント手段と、
前記ＡＨカウント手段によってカウントされたＡＨの回数と、前記体動カウント手段によってカウントされた体動の回数とを差分する差分手段とを備えたＡＨ測定装置。
【請求項４】
対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、
前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段と、
当該振動検出手段が出力した検出信号に基づいてＡＨ判定を行い、ＡＨの回数をカウントするＡＨカウント手段と、
当該検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段と、
当該体動成分抽出手段が抽出した体動成分に基づいて体動の回数をカウントする体動カウント手段と、
前記ＡＨカウント手段によってカウントされたＡＨの回数と、前記体動カウント手段によってカウントされた体動の回数とを差分する差分手段とを備えたＡＨ測定装置。
【請求項５】
前記体動周波数帯は、前記呼吸周波数成分と、前記対象者の心拍に起因した心拍成分が分布する心拍周波数帯との間の周波数帯、若しくは当該心拍周波数帯と、前記対象者のイビキに起因したイビキ成分が分布するイビキ周波数帯との間の周波数帯であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のＡＨ測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠時の無呼吸・低喚起を測定するＡＨ測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ：Sleep Apnea Syndrome）が注目されている。このＳＡＳは、睡眠中の無呼吸・低喚起（ＡＨ：Apnea Hypopnea）の回数によって診断される。このＡＨは、睡眠中に呼吸振幅が一定割合低下した状態が継続することと定義される。例えば、睡眠中に呼吸振幅が５０％低下した状態が１０秒間継続したＡＨが１時間に５回以上起きた場合に、ＳＡＳに該当すると判断される。
【０００３】
現在、睡眠に何らかの不満を持つ者は、成人の３割にも達し、ＳＡＳ患者数は、２００万人といわれている。特に、高齢者は、睡眠障害になりやすく、６０歳以上のＳＡＳの有病率が１０％を超えている。
このようなＳＡＳ患者の内で実際に治療を受けているＳＡＳ患者数は、全体の１％にあたる２万人程度である。その原因の１つが、睡眠障害を検査できる病院が少ないことにある。さらに、対象者は、高額で大掛かりな機械であるポリソムノグラフィー（polysomnography：ＰＳＧ）によって入院検査を受けなければならず、時間も手間も掛かることも、その一因がある。このＳＡＳ検査装置であるＰＳＧの一例が、非特許文献１に開示されている。
【０００４】
他方、ＰＳＧは対象者の身体に直接装着して測定する拘束型の装置である。そのため、ＰＳＧを用いて検査する場合には、対象者は一晩中ＰＳＧを装着しなければならず、対象者の睡眠が妨げられてしまう。そこで、身体に装着しない無拘束にＳＡＳを診断するＳＡＳ測定装置が求められてきた。特に、運輸業界やホテル等の病院以外から、無拘束で睡眠のみならず日常の生活を妨げないＳＡＳ測定装置が求められていた。
【０００５】
近年、このような要望に応じて、無拘束のＳＡＳ測定装置が提案され始めている。その一例として、胸郭や腹部の動きを検出する呼吸センサが寝具に配設されたＳＡＳ測定装置が開発されている（特許文献１参照）。しかしながら、寝返りや手の動き等の体動による振動が呼吸成分に対するノイズとなって発生するため、ＡＨを精度良く判定することができない。そのため、ＰＳＧを用いた既存の方法と同等の精度でＡＨを判定するＳＡＳ測定装置を実現することが困難である。特に、対象者がＡＨの状態から呼吸を再開するときの信号波形と、呼吸をしている状態で寝返りをするときの信号波形を区別するのは困難である。
【非特許文献１】本間日臣／編集，「睡眠時無呼吸症候群」，第１版，克誠堂出版，２００年９月１日
【特許文献１】特開平８−１３１４２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように、従来の測定装置においては、周波数フィルタを用いたとしても、呼吸成分と同じ周波数帯に発生する体動成分を除去することができないため、ＡＨ判定に用いることができる良好な呼吸成分を得ることができないという問題があった。
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、良好な呼吸成分を得ることができるＡＨ測定装置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】
【０００７】
本発明に係るＡＨ測定装置は、対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段（例えば、発明の実施の形態におけるエアマットセンサ１１）と、当該検出信号から、呼吸成分が分布する呼吸周波数帯の信号成分を抽出する呼吸成分抽出手段（例えば、発明の実施の形態におけるフィルタ手段３２２）と、前記検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を検出する体動成分（例えば、発明の実施の形態におけるフィルタ手段３２１）と、当該体動周波数帯の体動成分に基づいて、前記呼吸周波数帯の信号成分に含まれた体動成分を補正する補正手段（例えば、発明の実施の形態における補正手段３６）とを備えたものである。
このような構成においては、呼吸周波数帯の体動成分の大きさと体動周波数帯の体動成分の大きさとが略同じであるから、呼吸成分とともに検出された体動成分を補正することができる。従って、良好な呼吸成分を得ることができる。
【０００８】
本発明に係るＡＨ測定装置は、対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段（例えば、発明の実施の形態におけるエアマットセンサ１１）と、当該検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段（例えば、発明の実施の形態におけるフィルタ手段３２１）と、当該体動周波数帯の体動成分に基づいて、前記振動検出手段が出力する検出信号に含まれた体動成分を補正する補正手段（例えば、発明の実施の形態における補正手段３６）とを備えたものである。
このような構成においては、検出信号に含まれた体動成分の大きさと体動周波数帯の体動成分の大きさとが略同じであるから、検出信号に含まれた体動成分を補正することができる。従って、良好な呼吸成分を得ることができる。
【０００９】
本発明に係るＡＨ判定装置は、対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段（例えば、発明の実施の形態におけるエアマットセンサ１１）と、当該検出信号から、呼吸成分が分布する呼吸周波数帯の信号成分を抽出する呼吸成分抽出手段（例えば、発明の実施の形態におけるフィルタ手段３２２）と、当該呼吸成分抽出手段が抽出した呼吸周波数帯の信号成分に基づいてＡＨ判定を行い、ＡＨの回数をカウントするＡＨカウント手段（例えば、発明の実施の形態におけるＡＨ判定手段４２）と、前記検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段（例えば、発明の実施の形態におけるフィルタ手段３２１）と、当該体動成分抽出手段が抽出した体動成分に基づいて体動の回数をカウントする体動カウント手段（例えば、発明の実施の形態における解析手段４１）と、前記ＡＨカウント手段によってカウントされたＡＨの回数と、前記体動カウント手段によってカウントされた体動の回数とを差分する差分手段（例えば、発明の実施の形態における差分手段４３）とを備えたものである。
このような構成においては、カウントされたＡＨの回数には、呼吸周波数帯の体動成分に依存したＡＨの回数が含まれている。従って、このＡＨの回数と体動の回数との差分をとることによって、呼吸成分に依存したＡＨの回数を効率よく求めることができる。
【００１０】
本発明に係るＡＨ測定装置は、対象者の睡眠時のＡＨを測定する装置であって、前記対象者が発生させる振動を検出し、検出信号を出力する振動検出手段（例えば、発明の実施の形態におけるエアマットセンサ１１）と、当該振動検出手段が出力した検出信号に基づいてＡＨ判定を行い、ＡＨの回数をカウントするＡＨカウント手段（例えば、発明の実施の形態におけるＡＨ判定手段４２）と、当該検出信号から、実質的に体動だけに依存した体動周波数帯の体動成分を抽出する体動成分抽出手段（例えば、発明の実施の形態におけるフィルタ手段３２１）と、当該体動成分抽出手段が抽出した体動成分に基づいて体動の回数をカウントする体動カウント手段（例えば、発明の実施の形態における解析手段４１）と、前記ＡＨカウント手段によってカウントされたＡＨの回数と、前記体動カウント手段によってカウントされた体動の回数とを差分する差分手段（例えば、発明の実施の形態における差分手段４３）とを備えたものである。
このような構成においては、カウントされたＡＨの回数には、呼吸周波数帯の体動成分に依存したＡＨの回数が含まれている。従って、このＡＨの回数と体動の回数との差分をとることによって、呼吸成分に依存したＡＨの回数を効率よく求めることができる。
【００１１】
好適には、前記体動周波数帯は、前記呼吸周波数成分と、前記対象者の心拍に起因した心拍成分が分布する心拍周波数帯との間の周波数帯、若しくは当該心拍周波数帯と、前記対象者のイビキに起因したイビキ成分が分布するイビキ周波数帯との間の周波数帯である。
【００１２】
一般に呼吸は、鼻や口による気流があり、かつ胸腹部が動く状態を示す。さらに、無呼吸とは、鼻や口による気流が無く、胸腹部運動が低下する状態を示す。また、低喚起とは、鼻や口による気流が低下し、胸腹部運動が低下する状態を示す。また、本明細書においては、体動とは、寝返り、手足の動き等の動作である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、良好な呼吸成分を得ることができるＡＨ測定装置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】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
発明の実施の形態１．
まず、図１を用いて、本発明に係るＡＨ測定装置の全体構成について説明する。図１は、このＡＨ測定装置の一構成を示す模式図である。
図１に示すように、ＡＨ測定装置１は、エアマットセンサ１１、コントローラ１２を備えている。エアマットセンサ１１は、対象者１０の睡眠時における体動に起因して発生する振動を検出する装置である。コントローラ１２は、対象者１０の呼吸／無呼吸や低喚起を測定する装置である。
【００１５】
このようなＡＨ測定装置１において、エアマットセンサ１１は、対象者１０の呼吸や体動に起因した振動を検出する。コントローラ１２は、この検出信号から、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分、体動だけに依存した周波数帯の信号成分の双方を抽出する。コントローラ１２は、この抽出した体動だけに依存した周波数帯の信号成分に基づいて、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分を補正する。
【００１６】
続いて、図２及び図３を用いて、エアマットセンサ１１、コントローラ１２の各構成について順に詳細に説明する。
図２の模式図に、エアマットセンサ１１の一構成例が示されている。このエアマットセンサ１１は、エアマット１１１、エアチューブ１１２、圧力センサ１１３、出力ケーブル１１４、出力端子１１５を備えている。
エアマット１１１は、空気等の流体が封入されたマットである。このエアマット１１１は、空気に限らず、液体が封入されたマットとすることもできる。また、エアマット１１１は、シート形状の一体のエアマット、あるいは、互いに分離された複数のシート状エアマットから構成することができる。
【００１７】
エアマット１１１は、典型的には対象者１０の下方に配置され、例えば、マットレスやシーツ等の寝具の下部に取り付けられる。また、エアマット１１１は、枕の内部や下部、あるいは寝具の上部に取り付けることもできる。
エアチューブ１１２は、エアマット１１１の圧力変動を圧力センサ１１３に伝達する。エアチューブ１１２は中空状に構成され、エアマット１１１に封入された流体が自由に移動することができる。エアチューブ１１２は、例えば、ビニル等により形成される。
【００１８】
圧力センサ１１３は、エアチューブ１１２を介してエアマット１１１の圧力変動を検出し、電気信号として出力する。この圧力センサ１１３は、例えば、対象者１０の呼吸や体動等に起因する１０００Ｈｚ程度までの周波数を有する電気信号を取り出して出力することができる。また、圧力センサ１１３は、周波数が４００Ｈｚ〜５００Ｈｚ程度までの周波数帯の電気信号を取り出すように構成してもよい。なお、圧力センサ１１３の代わりにエアマット１１１の外表面形状の変化を測定する変位検出器を用いることも可能である。またなお、圧力センサ１１３は、エアチューブ１１２を介さずに、エアマット１１１に直接接続されるようにしてもよい。
出力ケーブル１１４は、圧力センサ１１３が検出したエアマット１１１の圧力変動を示す検出信号を伝達する。出力端子１１５は、コントローラ１２に接続され、出力ケーブル１１４を介して検出信号をコントローラ１２へと出力する。
【００１９】
図３のブロック図に、コントローラ１２の論理構成の一例が示されている。図３に示すように、コントローラ１２は、信号処理装置３１、フィルタ手段３２１，３２２、入力手段３３、設定手段３４、解析手段３５、補正手段３６を備えている。
コントローラ１２は、このような各種手段を有するが、これら各種手段は、物理的には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク・ドライブ、マウスやキーボード等のハードウェアを用いて実現される。さらに、コントローラ１２には、各種アプリケーション・プログラムがインストールされ、これらのプログラムによって、上記各種ハードウェア上で以下に述べる算出処理、解析処理等の各種機能が実現される。
【００２０】
信号処理装置３１は、図示しないコントローラ１２の入力端子を介して圧力センサ１１３から入力された検出信号について、内部処理を行うためのインターフェース処理を実行する。
フィルタ手段３２１，３２２は、信号処理装置３１で処理された検出信号の内、特定の周波数帯に対応した特定成分を抽出するための処理を行う。具体的には、フィルタ手段３２１は、体動だけに依存した周波数帯の信号成分を抽出し、フィルタ手段３２２は、呼吸成分が分布する周波数帯の振動成分を抽出する。
【００２１】
入力手段３３は、操作ボタン等から構成される。対象者１０は、コントローラ１３の表示画面（図示せず）を見ながら当該入力手段３３を操作して各種データを入力する。
設定手段３４は、入力手段３３に接続され、入力手段３３から入力された各種設定値を保持する。この設定手段３４は、解析手段３５、補正手段３６に接続され、各手段３５，３６に対して、入力手段３３から入力された各種設定値を出力する。
【００２２】
解析手段３５は、フィルタ手段３２１に接続され、体動だけに依存した周波数帯の振動成分が入力される。解析手段３５は、補正手段３６に接続され、この振動成分の解析結果を補正手段３６に出力する。
補正手段３６は、フィルタ手段３２２に接続され、呼吸成分が分布する周波数帯の振動成分が入力される。補正手段３６は、解析手段３５による解析結果に基づいて、この呼吸成分に対応した周波数帯の振動成分を補正する。
【００２３】
次に、本発明に係るＡＨ測定装置１の動作について説明する。
まず、図４を用いて、本発明に係るＡＨ測定装置１の動作原理について説明する。ここで、図５を適宜参照しながら説明する。
図４の模式図に、このＡＨ測定装置１の動作原理が示されている。図４において、振動検出部２１は、エアマットセンサ１１によって構成され、周波数フィルタ２２は、コントローラ１２によって構成されている。
【００２４】
図４に示すように、振動検出部２１は、対象者１０が発生させる振動を検出し、重ね合わせられた検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとして出力する。これら検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが、図５に示されている。図５に示すように、検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは順に、呼吸成分、体動成分、心拍成分、イビキ成分である。これら検出信号Ａ，Ｃ，Ｄはそれぞれ、周波数帯０．１Ｈｚ〜０．８Ｈｚ、５Ｈｚ〜１０Ｈｚ、１００Ｈｚ〜１０００Ｈｚに発生する振動成分である。これに対して、体動成分である検出信号Ｂは、０Ｈｚ〜１０００Ｈｚ程度までの全周波数に亘って発生している。これら検出された検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、周波数フィルタ２２に入力される。
【００２５】
周波数フィルタ２２に入力された検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、特定の周波数ごとに分離される。具体的には、周波数フィルタ２２は、検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを、（信号成分Ａ，Ｂ１）、信号成分Ｂ２、（信号成分Ｃ，Ｂ３）、信号成分Ｂ４、（信号成分Ｄ，Ｂ５）に分離する。ここで、信号成分Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４，Ｂ５は、検出信号Ｂを分離したものであり、Ｂ＝Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４＋Ｂ５が成り立つ。これら信号成分Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４，Ｂ５は、図５に示すように、周波数の異なる体動成分である。具体的には、信号成分Ｂ１，Ｂ３，Ｂ５は、呼吸成分、心拍成分、イビキ成分の各周波数帯に分布した体動成分である。従って、信号成分Ｂ１，Ｂ３，Ｂ５は、信号成分Ａ，Ｃ，Ｄと同じ周波数帯の周波数を有する。
【００２６】
これに対して、信号成分Ｂ２，Ｂ４は、体動だけに依存した周波数を有する成分である。このとき、信号成分Ｂ１の振幅の大きさは、信号成分Ｂ２の振幅の大きさに略等しい。換言すれば、信号成分Ｂ１，Ｂ２は、周波数だけが異なるとみなせる。従って、分離された信号成分Ａ，Ｂ１中の信号成分Ｂ１は、信号成分Ｂ２に基づいて補正することが可能である。これによって、ＡＨ測定装置１は、信号成分Ａ、すなわち呼吸成分を取り出すことができる。
【００２７】
続いて、図６を用いて、コントローラ１２の動作処理についてより具体的に説明する。図６は、コントローラ１２の処理フローを示すフローチャートである。ここで、図７を適宜用いながら説明する。図７は、コントローラ１２が処理する信号の一例を示す波形図である。
図６に示すように、まず、ＳＡＳを検査する検査スタッフは、入力手段３３から予め各種設定値を入力し、各処理における閾値や倍率等を設定する（Ｓ１０１）。それとともに、検査スタッフは、入力手段３３からコントローラ１２における各種処理の時刻を設定する。設定手段３４は、入力手段３３から入力された閾値、倍率、解析時刻を保持する。
【００２８】
圧力センサ１１３から出力された検出信号が信号処理装置３１に入力される。すると、信号処理装置３１は、この検出信号の信号処理を実行し（Ｓ１０２）、フィルタ手段３２１，３２２に入力する。フィルタ手段３２２は、信号処理装置３１から入力された検出信号から、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分を抽出する（Ｓ１０３）。
図７（ａ）の波形図に、このフィルタ手段３２２によって抽出された信号成分の一例が示されている。この抽出された信号成分は、呼吸成分、体動成分から構成されている。すなわち、フィルタ手段３２２は、呼吸成分とともに、この呼吸成分の周波数帯に周波数を有する体動成分も通過させる。従って、図７（ａ）に示すように、対象者１０に体動があった時刻ｔ１、ｔ３付近においては、体動成分によって、この信号成分の振幅が大きくなっている。
【００２９】
信号処理装置３１は、圧力センサ１１３からの検出信号をフィルタ手段３２１にも入力する。フィルタ手段３２１は、体動にだけ依存した周波数帯の信号成分を抽出する（Ｓ１０３）。図７（ｂ）の波形図に、このフィルタ手段３２１によって抽出された信号成分の一例が示されている。この抽出された信号成分には、呼吸成分、心拍成分、イビキ成分が含まれていない。すなわち、フィルタ手段３２１は体動成分のみを通過させる。図７（ｂ）に示すように、対象者１０に体動があった時刻ｔ１、ｔ３付近の振幅が大きくなっている。
フィルタ手段３２１によって抽出される体動成分は、呼吸成分の周波数帯と心拍成分の周波数帯との間に周波数を有する振動成分とすることができる。具体的には、この体動成分の周波数は、０．８Ｈｚ〜５Ｈｚである。また、この体動成分は、心拍成分とイビキ成分との間の周波数に対応した振動成分とすることもでき、対象者１０の体動にのみ依存する周波数帯の振動成分であればよい。
【００３０】
図６に示すように、体動だけに依存した周波数帯の信号成分は、フィルタ手段３２１から出力されると、解析手段３５に入力される。このとき、設定手段３４は、解析手段３５に対して、体動だけに依存した周波数帯の信号成分を解析するための閾値αを入力する。解析手段３５は、入力された閾値αに基づいて、この入力された体動だけに依存した周波数帯の信号成分を解析する（Ｓ１０４）。具体的には、解析手段３５は、体動だけに依存した周波数帯の信号成分の振幅を順次抽出し、この振幅と閾値αとの比較処理を実行する。解析手段３５は、この順次行われた比較処理の比較結果を、その解析時刻とともに補正手段３６に出力する。
【００３１】
補正手段３６には、解析手段３５から比較結果が入力されるとともに、フィルタ手段３２２から呼吸成分が入力される。補正手段３６は、この入力された比較結果に基づいて、呼吸成分の周波数帯に周波数を有する体動成分の補正を行う。このとき、補正手段３６には、設定手段３４から補正のための所定の縮小倍率が解析時刻とともに入力される。
具体的には、解析手段３５が、体動だけに依存した周波数帯に信号成分の振幅が、閾値αよりも大きいと判断したとする。この場合には、補正手段３６は、設定手段３４から入力された縮小倍率に基づいて、この比較処理時の解析時刻における呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分の振幅を縮小する（Ｓ１０５）。
【００３２】
逆に、解析手段３５が、体動だけに依存した周波数帯の信号成分の振幅が、閾値αよりも小さいと判断したとする。この場合には、フィルタ手段３２２によって抽出された信号成分に体動成分が含まれない。すなわち、フィルタ手段３２２によって抽出された信号成分は、呼吸成分のみである。従って、補正手段３６は、この比較処理時の解析時刻における呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分の振幅を等倍で出力する。（Ｓ１０６）。
【００３３】
図７（ｃ）の波形図に、補正手段３６によって補正された信号成分の一例が示されている。図７（ｃ）に示すように、対象者１０に体動があった時刻ｔ１、ｔ３付近においては、図７（ａ）に示された信号成分に比べて、振幅が縮小されている。これに対して、時刻ｔ１、ｔ３以外の体動がなかった時刻ｔ２付近においては、図７（ａ）に示された信号成分の振幅が略維持されている。
【００３４】
このように、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分は、その振幅が補正された後、ＡＨ判定処理に用いられる（Ｓ１０７）。このＡＨ判定処理は、一例として、胸腹部の動きがそれ以前の２分間における最大幅の５０％以下の低下が１０秒以上持続する場合にＡＨと判定する。なお、ＡＨ判定処理については、本間日臣／編集，「睡眠時無呼吸症候群」，第１版，克誠堂出版，２００年９月１日，ｐ．２−４（前述の非特許文献１）に記載されている。
【００３５】
また、図７（ｄ）の波形図に、ＰＳＧによって対象者１０の呼吸が測定された信号の一例が示されている。この信号と、図７（ｃ）の補正された信号成分の信号波形とを比較すると、本発明に係るＡＨ測定装置１によって得られた呼吸成分は、ＰＳＧによって測定された信号に近似している。
【００３６】
このような本発明に係るＡＨ測定装置１と従来の測定装置との比較について、図８を用いて説明する。図８に示す従来例１，２に係る簡易測定器Ｘ，Ｙにおいては、チェスト・バンド、カニューラ、ＳｐＯ２センサ等によって対象者１０の呼吸を検出して測定している。これに対して、本発明に係るＡＨ測定装置１においては、エアマットセンサ１１を用いて測定している。
【００３７】
図８は、これら装置によるＳＡＳ判定の精度を示す表であり、この表においては、無呼吸低喚起指数（ＡＨＩ；Apnea Hypopnea Index）を用いてＳＡＳ判定の精度が示されている。
図８におけるＡＨＩ相関係数とは、測定装置による測定結果と専門医等の専門スタッフが判断して補正を加えた測定結果との相関を示す。従って、ＡＨＩ相関係数が高い場合には、測定装置による測定結果が専門スタッフによる測定結果に近いことを示し、測定精度が高いことを示している。
具体的には、ＡＨＩ相関係数が０．０〜０．２の場合には、これら測定結果の間にほとんど相関がなく、０．２〜０．４の場合には、やや相関があると判断される。さらに、ＡＨＩ相関係数が０．４〜０．７の場合には、かなりの相関があり、０．７〜１．０の場合には、極めて強い相関があると判断される。
【００３８】
図８に示すように、本発明に係るＡＨ測定装置１を用いた場合、０．９０という極めて高いＡＨＩ相関係数を得ることができた。ここで、ＡＨ測定装置１に対する相関対象となる測定結果は、専門スタッフがＰＳＧを用いて測定した後に専門知識に参照して補正した測定結果である。従って、ＡＨ測定装置１と専門スタッフによって補正された測定結果とは極めて強い相関を有する。すなわち、ＡＨ測定装置１を用いた場合には、専門スタッフによる診断と略同じの結果を得ることが可能なことを示している。
【００３９】
図８に示すように、従来例１，２に示された簡易測定器Ｘ，Ｙを用いた場合、０．８３、０．８０という極めて高いＡＨＩ相関係数を得ることができるが、ＡＨ測定装置１におけるＡＨＩ相関よりも低くなる。さらに、従来の簡易測定器Ｘを用いた測定結果は、この簡易測定器Ｘによる測定結果は専門スタッフによって補正されたものである。従って、従来の簡易測定器Ｘ，Ｙを用いた場合に高い測定精度を得ることができるが、本発明に係るＡＨ測定装置１を用いることによって、測定精度を極めて大幅により一層向上させることができる。このように、エアマットセンサ１１を用いて無拘束に対象者１０の呼吸成分を測定した場合であっても、直接呼吸成分を測定する従来の簡易測定器Ｘ，Ｙに比べて精度良くＡＨ判定を行うことが可能である。
【００４０】
以上のように、本発明に係るＡＨ測定装置１によれば、体動だけに依存した周波数帯の信号成分を用いて、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分を補正する。この呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分には、呼吸成分のみならず、この周波数帯に分布する体動成分も含まれている。この体動成分の振幅が体動だけに依存した周波数帯の信号成分の振幅と略同じである。従って、体動だけに依存した周波数帯の信号成分を用いて、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分の体動成分を補正することができる。従って、ＡＨ判定に用いられる呼吸成分の振幅の増減に影響を与える体動成分を取り除くことが可能となる。これにより、呼吸成分に混じった体動成分の寄与を確実に低減することができ、ＡＨ判定の大幅な精度向上を実現することができる。
【００４１】
なお、本実施形態においては、エアマットセンサ１１によって対象者１０が発生させる振動を検出したが、本発明における検出装置は、エアマットセンサに限られない。特に、この振動を無拘束に検出可能な検出装置であれば好ましいが、これに限らず、チェスト・バンド等のように対象者に直接装着する装置であってもよい。
【００４２】
発明の実施の形態２．
発明の実施の形態２においては、体動だけに依存した周波数帯の信号成分を用いて、検出信号を直接補正する場合について説明する。
図９のブロック図に、本実施形態におけるコントローラ１２の論理構成の一例が示されている。図９に示すように、本実施形態のコントローラ１２においては、発明の実施の形態１と異なり、フィルタ手段３２２が不要となる。すなわち、信号処理装置３１によってインターフェース処理された検出信号は、補正手段３６に直接入力される。
【００４３】
図１０の模式図に、本実施形態におけるＡＨ測定装置１の動作原理の一例が示されている。
図１０に示すように、発明の実施形態１と同様に、周波数フィルタ２２は、重ね合わせられた検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄから（信号成分Ａ，Ｂ１）、信号成分Ｂ２、（信号成分Ｃ，Ｂ３）、信号成分Ｂ４、（信号成分Ｄ，Ｂ５）の５つの帯域に分離する。この分離された信号成分Ｂ２の振幅の大きさは、信号成分Ｂの振幅の大きさに略等しい。従って、本実施形態においては、検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ中の信号成分Ｂが、体動だけに依存した周波数を有する信号成分Ｂ２に基づいて補正することができる。これによって、ＡＨ測定装置１は、信号成分Ａ，Ｃ，Ｄが重ね合わされた信号を取り出すことができる。
【００４４】
ここで、信号成分Ｃ，Ｄが信号成分Ａに比べて十分に小さい場合には、信号成分Ａ，Ｃ，Ｄが重ね合わせられた信号は信号成分Ａと略同じとみなすことができる。従って、ＡＨ測定装置１によって取り出された信号成分Ａ，Ｃ，Ｄが重ね合わせられた信号は、信号成分Ａとして用いることができる。
実際、心拍成分（信号成分Ｃ）、イビキ成分（信号成分Ｄ）は、呼吸成分（信号成分Ａ）に比べて振幅が小さい。従って、本実施形態のように、ＡＨ測定装置１によって取り出された信号成分は、呼吸成分としてＡＨ判定に用いることができる。
【００４５】
発明の実施の形態３．
発明の実施の形態３においては、検出信号を用いてＡＨ判定した判定結果を、体動だけに依存した周波数帯の信号成分を用いて補正する場合について説明する。
図１１の模式図に、本実施形態におけるＡＨ測定装置１の動作原理の一例が示されている。
【００４６】
図１１に示すように、振動検出部２１によって検出された検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、発明の実施形態１と同様に、周波数フィルタ２２によって、（信号成分Ａ，Ｂ１）、信号成分Ｂ２、（信号成分Ｃ，Ｂ３）、信号成分Ｂ４、（信号成分Ｄ，Ｂ５）の５つの帯域に分離される。これら分離された信号成分の内、信号成分Ｂ２を用いて、体動の回数がカウントされる。
さらに、振動検出部２１によって検出された検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、ＡＨ判定に用いられる。このＡＨ判定処理によって、ＡＨの回数がカウントされる。
【００４７】
このようにカウントされたＡＨの回数、体動の回数の差分がとられる。カウントされたＡＨの回数には、呼吸成分が分布する周波数帯の信号成分Ｂ１に依存したＡＨの回数が含まれている。このＡＨの回数は、信号成分Ｂ１の大きさと信号成分Ｂ２の大きさとが等しいので、信号成分Ｂ２に依存したＡＨの回数に等しくなる。従って、このＡＨの回数と体動の回数との差分をとることによって、呼吸成分に依存したＡＨの回数を求めることができる。
【００４８】
続いて、本実施形態におけるコントローラ１２について具体的に説明する。
図１２のブロック図に、本実施形態におけるコントローラ１２の論理構成の一例が示されている。なお、図１２においては、発明の実施の形態１，２における機能ブロックと同じブロックについては、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００４９】
図１２に示すように、本実施形態のコントローラ１２においては、発明の実施の形態２と同様に、フィルタ手段３２２が不要となる。このコントローラ１２は、解析手段３５、補正手段３６に替えて、解析手段４１、ＡＨ判定手段４２、差分手段４３を有する。
解析手段４１には、発明の実施の形態１，２における解析手段３５と同様に、フィルタ手段３２１から、体動だけに依存した周波数帯の信号成分が入力される。この解析手段４１は、解析手段３５と異なり、入力された信号成分で体動があった回数をカウントする。
【００５０】
ＡＨ判定手段４２は、ＡＨ判定処理を行う。信号処理装置３１によってインターフェース処理された検出信号は、ＡＨ判定手段４２に直接入力される。ＡＨ判定手段４２は、入力された検出信号を用いて、対象者１０がＡＨである回数をカウントする。また、このＡＨ判定処理に用いられる各種閾値、解析時刻等は、設定手段３４からＡＨ判定手段４２に入力される。なお、このＡＨ判定処理については、上記文献を参照することができる。
差分手段４３は、差分演算処理を行う。差分手段４３には、解析手段４１によってカウントされた体動の回数、ＡＨ判定手段４２からＡＨの回数が入力される。差分手段４３は、これらの差分を算出する。
【００５１】
発明の実施の形態４．
発明の実施の形態３においては、エアマットセンサ１１が検出した検出信号を用いてＡＨ判定した。これに対して、発明の実施の形態１に示されたフィルタ手段３２２が抽出した呼吸成分を用いてＡＨ判定することもできる。発明の実施の形態４においては、この場合について説明する。
図１３の模式図に、本実施形態におけるＡＨ測定装置１の動作原理の一例が示されている。また、図示しないが、本実施形態におけるコントローラ１２の論理構成は、図３に示された論理構成において、解析手段３５、補正手段３６に替えて、解析手段４１、ＡＨ判定手段４２、差分手段４３を有した構成となる。
【００５２】
図１３に示すように、発明の実施形態１と同様に、重ね合わせられた検出信号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、周波数フィルタ２２によって、（信号成分Ａ，Ｂ１）、信号成分Ｂ２、（信号成分Ｃ，Ｂ３）、信号成分Ｂ４、（信号成分Ｄ，Ｂ５）の５つの帯域に分離される。
これら分離された信号成分の内、信号成分Ｂ２を用いて、体動の回数がカウントされる。それとともに、分離された信号成分Ａ，Ｂ１を用いてＡＨ判定が行われ、ＡＨの回数がカウントされる。発明の実施の形態３と同様に、これらカウントされたＡＨの回数、体動の回数の差分がとられ、この差分によって呼吸成分に依存したＡＨの回数を求めることができる。
【００５３】
なお、発明の実施の形態３，４において、ＡＨ判定箇所と体動判定箇所の時間帯が重なっている場合に、差分をとることによって体動による寄与を除去しているが、この場合にＡＨと判定しないように構成してもよい。すなわち、体動が発生した区間をＡＨ判定の対象としないように構成することもでき、ＡＨの回数を効率よくカウントすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係るＡＨ測定装置の一構成例を示す説明図である。
【図２】本発明に係るＡＨ測定装置におけるエアマットセンサの一構成例を示す模式図である。
【図３】本発明に係るＡＨ測定装置におけるコントローラの論理構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明に係るＡＨ測定装置の動作原理の一例を示す模式図である。
【図５】本発明に係るＡＨ測定装置におけるコントローラが抽出する周波数帯を示す模式図である。
【図６】本発明に係るＡＨ測定装置におけるコントローラの処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明に係るＡＨ測定装置におけるコントローラが処理する信号の一例を示す波形図である。
【図８】本発明に係るＡＨ測定装置による測定結果を示す表である。
【図９】本発明に係るＡＨ測定装置におけるコントローラの論理構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】本発明に係るＡＨ測定装置の動作原理の一例を示す模式図である。
【図１１】本発明に係るＡＨ測定装置の動作原理の一例を示す模式図である。
【図１２】本発明に係るＡＨ測定装置におけるコントローラの論理構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】本発明に係るＡＨ測定装置の動作原理の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００５５】
１…ＡＨ測定装置、１０…対象者、１１…エアマットセンサ、
１１１…エアマット、１１２…エアチューブ、１１３…圧力センサ、
１１４…出力ケーブル、１１５…出力端子、１２…コントローラ
２１…振動検出部、２２…周波数フィルタ
３１…信号処理装置、３２１，３２２…フィルタ手段、３３…入力手段、
３４…設定手段、３５…解析手段、３６…補正手段
４１…補正手段、４２…ＡＨ判定手段、４３…差分手段
【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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【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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