(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
就寝者の体動を検出して体動信号を出力する体動検知手段（20）を備え、該体動検知手段（20）からの体動信号の時系列データに基づいて就寝者の無呼吸状態を推測する無呼吸推測装置であって、
上記体動信号の時系列データから就寝者の呼吸運動により生じる呼吸信号の時系列データを抽出する呼吸信号抽出手段（50）と、
該呼吸信号の時系列データにおいて時間が進む正方向と時間が遡る逆方向のそれぞれを処理方向とし、該正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸信号が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸信号の時系列データの波形に追随させる処理を行って正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとを作成する呼吸信号処理手段（60）と、
上記正方向処理の時系列データと上記逆方向処理の時系列データの小さい方と上記呼吸信号の時系列データとを各時点ごとに比較して無呼吸状態を推測する無呼吸推測手段（61）とを備えていることを特徴とする無呼吸推測装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記無呼吸推測手段（61）は、上記正方向処理の時系列データと上記逆方向処理の時系列データの小さい方に対する上記呼吸信号の時系列データの比率に基づいて無呼吸状態を推測することを特徴とする無呼吸推測装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
上記体動検知手段（20）が検出した体動信号に基づいて就寝者の粗体動を検出する粗体動検出手段（40）を備え、
上記無呼吸推測手段（61）は、上記粗体動検出手段（40）が就寝者の粗体動を検出した時間を無呼吸状態でないと判定することを特徴とする無呼吸推測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、就寝中における就寝者の無呼吸状態の発生時間を検出する無呼吸推測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（Sleep Apnea Syndrome）は、睡眠時に断続的に数十秒間の無呼吸を繰り返す呼吸障害の一つで、中枢型、閉塞型、混合型の３つのタイプに分類されている。
【０００３】
中枢型睡眠時無呼吸症候群は、中枢神経系の疾患により呼吸制御系に障害が発生した場合や呼吸中枢の機能異常の場合に、睡眠時のＲＥＭ期を中心に呼吸中枢から呼吸筋に対しての刺激が停止してしまい、呼吸運動そのものが全くない状態になってしまうものである。脳疾患患者や心不全患者に見られる異常呼吸（チェーンストークス呼吸）は、この中枢型に分類される。
【０００４】
一方、閉塞型睡眠時無呼吸症候群は、呼吸中枢は正常に働いて胸部や腹部の呼吸運動は行われているが、舌根沈下などによる上気道の閉塞によって鼻、口での呼吸ができなくなるものである。この閉塞型では、腹部と胸部の動きが互いに逆になるという奇異運動を示し、呼吸再開時に大きないびきを伴うのが特徴で、無呼吸時に呼吸レベルが低下する。なお。中枢型無呼吸で始まって閉塞型に移行する混合型睡眠時無呼吸症候群は、閉塞型の一種と考えられている。
【０００５】
ところで、従来より、睡眠時無呼吸症候群の診断等に用いるためのものとして、睡眠中に発生する無呼吸状態を推測する無呼吸推測装置が知られている。特許文献１には、人体にセンサ等を取り付けることなく無呼吸状態を推測することができる睡眠時呼吸情報測定装置が開示されている。
【０００６】
この特許文献１の睡眠時呼吸情報測定装置は、ベッドパッドに埋め込まれた呼吸センサと、その呼吸センサからの信号に基づいて無呼吸状態を検出する制御装置とを備えている。この睡眠時呼吸情報測定装置では、制御装置が、呼吸センサの信号の自己相関係数を用いて就寝者の呼吸が安定しているか否かを判断し、呼吸が安定していると判断すると呼吸の有無を判定するための閾値を決定する。そして、制御装置は、この閾値と呼吸センサの信号レベルとを比較して呼吸周期を検出し、呼吸周期が１０秒以上である時間を無呼吸状態として検出する。
【特許文献１】特開２００３−２６５４３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、従来は、呼吸が安定している状態が継続すると、閾値が更新されずに呼吸周期の検出に使用され続けるので、呼吸が安定している状態で就寝者の寝相が微妙に変化する場合などに、正確に無呼吸状態を推測することができないという問題がある。つまり、このような場合は、呼吸センサーの信号レベルは寝相の変化に伴い変化するのに、閾値が更新されないため、呼吸周期の検出に誤差が生じるおそれがある。
【０００８】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、就寝者の寝相の変化や粗体動による影響を受けずに正確に無呼吸状態を推測することができる無呼吸推測装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の発明は、就寝者の体動を検出して体動信号を出力する体動検知手段（20）を備え、該体動検知手段（20）からの体動信号の時系列データに基づいて就寝者の無呼吸状態を推測する無呼吸推測装置（10）を前提としている。そして、この無呼吸推測装置（10）は、上記体動信号の時系列データから就寝者の呼吸運動により生じる呼吸信号の時系列データを抽出する呼吸信号抽出手段（50）と、該呼吸信号の時系列データにおいて時間が進む正方向と時間が遡る逆方向のそれぞれを処理方向とし、該正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸信号が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸信号の時系列データの波形に追随させる処理を行って正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとを作成する呼吸信号処理手段（60）と、上記正方向処理の時系列データと上記逆方向処理の時系列データの小さい方と上記呼吸信号の時系列データとを各時点ごとに比較して無呼吸状態を推測する無呼吸推測手段（61）とを備えている。
【００１０】
第１の発明では、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方を、各時点ごとに呼吸信号の時系列データと比較して無呼吸状態を推測している。つまり、体動信号の時系列データと比較する各時点における正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方のデータからなる時系列データが、無呼吸状態を推測するための基準ラインとなる。
【００１１】
ここで、呼吸信号の時系列データは、例えば就寝者の寝相が変化する場合など信号レベルが大きく変化する場合がある。そして、この第１の発明では、正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸信号が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸信号の時系列データの波形に追随させる処理を行っている。従って、図８（Ａ）に示すように、信号レベルが大きく増大する箇所では、正方向の時系列データと逆方向の時系列データの小さい方の正方向の時系列データが基準ラインとなって呼吸信号の時系列データにほとんど差がなく追随した波形となり、信号レベルが大きく低下する箇所では、正方向の時系列データと逆方向の時系列データの小さい方の逆方向の時系列データが基準ラインとなって呼吸信号の時系列データにほとんど差がなく追随した波形となる。このように、基準ラインは、呼吸信号の信号レベルが大きく変化する箇所でもほとんど差がなく追随した波形となるので、常に呼吸信号の時系列データにほぼ追随した波形となる。
【００１２】
また、呼吸信号の時系列データには、例えばドアの開閉による振動等の呼吸運動に起因しないノイズデータが含まれる場合がある。そして、そのノイズデータのうち、図８（Ｂ）に示すような前後に比べて比較的急峻な山型の波形となるデータが、無呼吸状態の推測に影響を及ぼす場合がある。この場合、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとは、各処理方向から見て呼吸信号の極値付近までは急激に増加する一方でピークを越えると緩やかに減少する。このため、両方の小さい方のデータからなる基準ラインの波形は、図８（Ｂ）に示すように、ノイズデータの部分の極値が大幅に小さくなる。
【００１３】
また、中枢型睡眠時無呼吸症候群では呼吸信号がほとんど検出されず、閉塞型睡眠時無呼吸症候群では呼吸信号の信号レベルが大幅に低下することが知られている。このため、呼吸信号の時系列データにおいて無呼吸状態の部分のデータは、図８（Ｃ）に示すように、前後に比べて比較的急峻な谷型の波形となる。この場合は、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとは、各処理方向において呼吸信号が減少する場合の変化率が小さいため、共にほとんど変化しない。このため、基準ラインの波形からは、図８（Ｃ）に示すように、無呼吸状態に起因する谷型の波形がほぼ削除されるので、呼吸信号の時系列データと比較することで無呼吸状態が推測される。
【００１４】
第２の発明は、第１の発明において、上記無呼吸推測手段（61）が、上記正方向処理の時系列データと上記逆方向処理の時系列データの小さい方に対する上記呼吸信号の時系列データの比率に基づいて無呼吸状態を推測する。
【００１５】
第２の発明では、無呼吸状態を推測するために、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方に対する呼吸信号の時系列データの比率が用いられている。すなわち、呼吸信号の信号レベルが低下している部分が上記基準ラインに対してどの程度の割合で低くなっているかを基準に無呼吸状態を推測している。
【００１６】
第３の発明は、第１又は第２の発明において、上記体動検知手段（20）が検出した体動信号に基づいて就寝者の粗体動を検出する粗体動検出手段（40）を備え、上記無呼吸推測手段（61）は、上記粗体動検出手段（40）が就寝者の粗体動を検出した時間を無呼吸状態でないと判定する。
【００１７】
第３の発明では、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方と呼吸信号の時系列データを比較して無呼吸状態と推測した時間に、粗体動検出手段（40）が就寝者の粗体動を検出していれば、その時間は無呼吸状態でないと判定する。すなわち、無呼吸状態中の就寝者は粗体動（比較的大きな体動）を生じないことが知られているため、粗体動が生じている時間は無呼吸状態でないと判定する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明では、正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸信号が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸信号の時系列データの波形に追随させる処理を行って正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとを作成し、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方を呼吸信号の時系列データとを各時点ごとに比較する処理を行うことで、就寝中に無呼吸状態が生じていれば、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方のデータからなる基準ラインと呼吸信号の時系列データとの間に差異が生じて無呼吸状態が推測される。
【００１９】
そして、上述したような処理を行うことにより、呼吸信号の時系列データと比較して無呼吸状態を推測するための基準ラインは、就寝者の寝相の変化による呼吸信号の信号レベルの変化にほとんど差がなく追随した波形となり、さらに呼吸運動に起因しないノイズデータの波形が緩和されている。従って、寝相の変化や粗体動に起因する誤判定を回避して正確に無呼吸状態を推測することができ、無呼吸状態の推測精度及び推測結果の信頼性を向上させることができる。
【００２０】
また、上記第３の発明によれば、無呼吸状態の就寝者は粗体動を生じないことが知られているので、粗体動が検出された時間は無呼吸状態でないと判定するようにしている。従って、より正確に無呼吸状態を推測することができ、無呼吸状態の推測精度及び推測結果の信頼性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００２２】
実施形態の無呼吸推測装置（10）は、就寝者の体動信号中の呼吸運動に起因する信号を抽出し、その抽出した信号の時系列データを起床後に処理解析して睡眠中に発生した無呼吸状態を推測するものである。この無呼吸推測装置（10）は、睡眠センサ（20）と回路ユニット（30）とを備えている。
【００２３】
睡眠センサ（20）は、就寝者の体動を検出して体動信号を出力する体動検知手段を構成している。この睡眠センサ（20）は、感圧部（21）と受圧部（22）とを備えている。
【００２４】
図１及び図２に示すように、本実施形態の感圧部（21）は、ベッドなどの寝具の寝台に敷かれたマットレス上に敷設されるものである。この感圧部（21）は、細長で中空状のチューブで構成され、その内側に空間が形成されている。そして、就寝者がベッドに横臥すると、就寝者の体動に伴い感圧部（21）に圧力・振動が伝達され、感圧部（21）の内圧が受圧部（22）に作用する。
【００２５】
受圧部（22）は、ケーシング（23）と、このケーシング（23）に収納されるセンサ部（24）とで構成されている。センサ部（24）は、マイクロフォンや圧力センサなどで構成される。このセンサ部（24）は、上記感圧部（21）より作用した内圧を受け、この内圧を体動信号としてリード線（25）を介して回路ユニット（30）に出力する。なお、本実施形態では、感圧部（21）と受圧部（22）との接続位置に微小なリーク溝（26）が形成されている。このため、例えば就寝者がベッドに強い衝撃を与えた際、センサ部（24）に対して急激に上昇した内圧が作用し、その結果、センサ部（24）が故障してしまったり、体動信号が飽和状態となってしまったりすることを抑制している。
【００２６】
図３に示すように、回路ユニット（30）は、粗体動検出手段（40）、呼吸信号抽出手段（50）、呼吸信号処理手段（60）、及び無呼吸推測手段（61）を備えている。
【００２７】
粗体動検出手段（40）は、睡眠センサ（20）から出力された体動信号に基づいて体動の時系列データと体動閾値の時系列データとを作成し、その体動の時系列データと体動閾値の時系列データとを比較して就寝中における粗体動の発生時間を検出するものである。粗体動検出手段（40）は、帯域通過フィルタ部（41）と包絡線検波部（42）と低域通過フィルタ部（43）と体動データ作成部（44）と体動閾値作成部（45）とを備えている。
【００２８】
帯域通過フィルタ部（41）は、睡眠センサ（20）から出力された体動信号から所定の周波数帯域（７．５±２．５Ｈｚ）の信号を抽出する。包絡線検波部（42）は、フィルタリング後の信号を整流化（絶対値化）した後、所定時間でピークホールドを行う。低域通過フィルタ部（43）は、包絡線検波部（42）からの信号から比較的低周波の振動帯域（０．５Ｈｚ以下）の信号を抽出する。体動データ作成部（44）は、低域通過フィルタ部（43）で抽出された信号から体動の時系列データを作成する。体動閾値作成部（45）は、低域通過フィルタ部（43）で抽出された信号から体動閾値の時系列データを作成する。
【００２９】
呼吸信号抽出手段（50）は、睡眠センサ（20）から出力された体動信号に基づいて、就寝者の呼吸の強さを表す呼吸強度を抽出するものである。呼吸強度は、本発明に係る呼吸信号に相当する。呼吸信号抽出手段（50）は、帯域通過フィルタ部（51）と呼吸間隔抽出部（52）と呼吸強度算出部（53）とを備えている。
【００３０】
帯域通過フィルタ部（51）は、睡眠センサ（20）から出力された体動信号から所定の周波数帯域（０．２５±０．１５Ｈｚ）の信号を呼吸波形として抽出する。呼吸間隔抽出部（52）は、測定開始から１０秒毎に区切られた各時間区分における呼吸周期を呼吸波形を用いて算出する。呼吸強度算出部（53）は、測定開始から１０秒毎に区切られた各時間区分における呼吸強度を体動信号の周波数スペクトルを作成して算出する。
【００３１】
呼吸信号処理手段（32）は、呼吸信号抽出手段（31）で抽出した呼吸強度の時系列データに基づいて後述する正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとを作成し、各時系列データの処理値のうち小さい方を呼吸強度との比較用処理値として抽出する。無呼吸推測手段（61）は、呼吸強度と比較用処理値とを比較し、就寝中に無呼吸状態が発生していればその発生時間を検出し、例えばモニターなどの表示部に表示する。
【００３２】
−睡眠判定動作−
実施形態の無呼吸推測装置（10）の動作について説明する。
【００３３】
無呼吸推測装置（10）は、寝具の寝台上に就寝者が横臥した状態で電源がＯＮの状態に設定されると、就寝者の体動に伴って睡眠センサ（20）から回路ユニット（30）に体動信号が出力される。回路ユニット（30）では、睡眠センサ（20）からの体動信号が粗体動検出手段（40）と呼吸信号抽出手段（50）の両方へ入力される。
【００３４】
まず、粗体動検出手段（40）の動作について図４のフローチャートを参照しながら詳細に説明する。粗体動検出手段（40）では、睡眠センサ（20）からの体動信号が帯域通過フィルタ部（41）に入力される。帯域通過フィルタ部（41）は、人体の固有振動帯域に相当する帯域（７．５±２．５Ｈｚ）で体動信号をフィルタリングする（ステップＳＴ１）。次に、包絡線検波部（42）は、フィルタリング後の信号を整流化（絶対値化）した後、所定時間（例えば０．１秒）でピークホールドを行い、いわゆる包絡線検波処理を行う（ステップＳＴ２）。次に、低域通過フィルタ部（43）は、比較的低周波の振動帯域（０．５Ｈｚ以下）の信号を抽出する（ステップＳＴ３）。
【００３５】
次に、体動データ作成部（44）は、この低域通過フィルタ部（43）で抽出された信号の積算・平均化を１０秒間隔で行い、図６に示すような体動の時系列データを作成する（ステップＳＴ４）。信号の積算・平均化処理の結果、体動信号における瞬時の変動などが緩和される。体動の時系列データは、低域通過フィルタ部（43）で抽出された信号の標準偏差を求めることによって作成してもよい。
【００３６】
なお、体動データ作成部（44）による積算・平均化処理の間隔は、就寝者の呼吸に起因する信号を反映させるために、通常の呼吸周期（一般的に２．５秒から５秒）よりも大きい間隔が好ましく、就寝者の睡眠時における不随意の手足の微痙攣に起因する体動信号の変動を抑えるために就寝者の痙攣周期（一般的に２０秒から３０秒）よりも小さい間隔が好ましい。
【００３７】
次に、体動閾値作成部（45）は、低域通過フィルタ部（43）で抽出された信号に基づいて体動閾値を作成する。体動閾値作成部（45）は、低域通過フィルタ部（43）で抽出された信号からその最小値を１０秒区切りの時間区分毎に算出し、指数関数で最小値の時系列変化を緩和させた信号レベルを算出し、さらにその信号レベルに所定の定数を乗じることにより体動閾値を作成する。
【００３８】
具体的に、この指数関数で用いられる時定数は、最小値の増大変化時と減少変化時とで異なる値が用いられる。例えば、ある時間区分における最小値（指数関数で緩和させた値）がＭｉｎであり、次の時間区分における最小値（指数関数で緩和させる前の値）がＸ１まで増大変化した場合（Ｘ１＞Ｍｉｎである場合）、時定数τ１を１２００[sec]として式１により次の時間区分の指数関数で緩和させた最小値Ｍｉｎ’が算出される。
【００３９】
式１：Ｍｉｎ’＝Ｍｉｎ×α＋Ｘ１（１−α）
ここでα＝ｅｘｐ（−ｔｏ／τ１）、τ１＝１２００[sec]
一方、例えば、ある時間区分における最小値（指数関数で緩和させた値）がＭｉｎであり、次の時間区分における最小値（指数関数で緩和させる前の値）がＸ１まで減少変化した場合（Ｘ１＜Ｍｉｎの場合）、時定数τ２を６０[sec]として式２により次の時間区分の指数関数で緩和させた最小値Ｍｉｎ’が算出される。
【００４０】
式２：Ｍｉｎ’＝Ｍｉｎ×β＋Ｘ１（１−β）
ここでβ＝ｅｘｐ（−ｔｏ／τ２）、τ２＝６０[sec]
体動閾値作成部（45）は、上記指数関数によって緩和させた信号レベル（最小値Ｍｉｎ’）に所定の定数（例えば４）を乗じ、その乗じた値をトレースすることにより図６に示すような体動閾値の時系列データを作成する（ステップＳＴ５）。粗体動検出手段（40）は、体動の時系列データと体動閾値の時系列データとを比較して体動の方が大きい箇所で粗体動があったものと判定する。
【００４１】
上記指数関数の時定数は、最小値の減少変化時よりも増大変化時の方が大きい値を用いている。このため、最小値の減少変化に対しては指数関数で緩和させた信号レベルが最小値の変化に対して大きな変化率で追随する一方、最小値の増大変化に対しては小さな変化率で追随する。なお、体動信号の最小値変化を緩和させる関数は、上記指数関数（１時遅れ系のステップ関数）以外に、例えば２時遅れ系のステップ関数やその他の関数を用いてもよい。
【００４２】
呼吸信号抽出手段（50）の動作について図４のフローチャートを参照しながら詳細に説明する。呼吸信号抽出手段（50）では、睡眠センサ（20）から出力された体動信号が帯域通過フィルタ部（51）に入力される。帯域通過フィルタ部（51）は、呼吸運動の固有振動帯域に相当する帯域（０．２５±０．１５Ｈｚ）で信号をフィルタリングする（ステップＳＴ６）。これにより、就寝者の呼吸運動に起因する信号が体動信号から呼吸波形として抽出される。
【００４３】
次に、呼吸間隔抽出部（52）は、帯域通過フィルタ部（51）で抽出した呼吸波形において、谷から山に変化する過程のゼロクロス時刻（呼吸波形と振幅ゼロのラインとが交差する時刻）の間隔から呼吸周期を算出する（ステップＳＴ７）。呼吸周期は、測定開始から１０秒毎に区切った各時間区分において平均値として算出される。
【００４４】
次に、呼吸強度算出部（53）は、測定開始から１０秒毎に区切った各時間区分の体動信号の周波数スペクトルを睡眠センサ（20）からの体動信号に基づいて作成する。体動信号の周波数スペクトルは、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の処理によって作成される。そして、呼吸強度算出部（53）は、各時間区分の体動信号の周波数スペクトルにおいて同じ時間区分の呼吸周期に対応するスペクトルの大きさを呼吸強度とする（ステップＳＴ８）。これにより、測定開始から１０秒毎に区切った各時間区分の呼吸強度が時系列データとして算出される。
【００４５】
なお、本実施形態では、睡眠時無呼吸症候群における無呼吸状態では１０秒以上１２０秒未満の無呼吸又は低呼吸が生じると一般的に言われているため、１０秒毎の時間区分に区切って呼吸間隔抽出部（52）及び呼吸強度算出部（53）における処理を行っている。
【００４６】
また、粗体動検出手段（40）と呼吸信号抽出手段（50）による処理は、就寝者の体動の測定中に行ってもよいし、測定終了後に行ってもよい。
【００４７】
呼吸信号処理手段（60）及び無呼吸推測手段（61）について図５のフローチャートを参照しながら詳細に説明する。
【００４８】
呼吸信号処理手段（60）には、呼吸強度算出部（53）で作成された呼吸強度の時系列データが入力される。呼吸信号処理手段（60）では、呼吸強度の時系列データにおいて時間が進む正方向と時間が遡る逆方向のそれぞれを処理方向とし、その正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸強度の時系列データの波形に追随させる処理を行って正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとを作成する。正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとは、処理方向に対して呼吸強度が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸強度の時系列データの波形に追随するように作成される。
【００４９】
具体的に、正方向処理の時系列データは、時間が進む正方向の呼吸強度の変化に対応させて算出した正方向処理値で構成される。正方向処理の時系列データは、測定開始から時間が進む正方向に向かって１０秒毎に区切った時間区分毎に正方向処理値を算出していくことにより作成される（ステップＳＴ１１）。正方向処理値の算定は、時間が進むにつれて呼吸強度が増加する場合（Ｘ２＞Ｌ１）は式３を使用し、呼吸強度が減少する場合（Ｘ２＜Ｌ１）は式４を使用する。
【００５０】
式３：Ｌ２＝Ｌ１×α＋Ｘ２（１−α）
式４：Ｌ２＝Ｌ１×β＋Ｘ２（１−β）
ここでα＝ｅｘｐ（−to／τ1）、β＝ｅｘｐ（−to／τ2）
上記式３及び式４において、Ｌ１は処理方向に対して前の時間区分の正方向処理値、Ｌ２は式３又は式４で算定される正方向処理値、Ｘ２は処理方向に対して前の時間区分の呼吸強度をそれぞれ表している。また、toは呼吸強度を算出した時間区分の長さと同じ１０[sec]とし、τ１は上方修正時定数１０[sec]とし、τ2は下方修正時定数６０[sec]としている。
【００５１】
一方、逆方向処理の時系列データは、時間が溯る逆方向の呼吸強度の変化に対応させて算出した逆方向処理値で構成される。逆方向処理の時系列データは、正方向処理値と同じ時間区分について時間が溯る逆方向に向かって逆方向処理値を算出していくことにより作成される（ステップＳＴ１２）。逆方向処理値の算定は、時間が溯るにつれて呼吸強度が増加する場合（Ｘ３＞Ｌ３）は上記式５を使用し、呼吸強度が減少する場合（Ｘ３＜Ｌ３）は上記式６を使用する。
【００５２】
式５：Ｌ４＝Ｌ３×α＋Ｘ３（１−α）
式６：Ｌ４＝Ｌ３×β＋Ｘ３（１−β）
ここでα＝ｅｘｐ（−to／τ1）、β＝ｅｘｐ（−to／τ2）
上記式５及び式６において、Ｌ３は処理方向に対して前の時間区分の逆方向処理値、Ｌ４は式５又は式６で算定される逆方向処理値、Ｘ３は処理方向に対して前の時間区分の呼吸強度をそれぞれ表している。また、toは呼吸強度を算出した時間区分の長さと同じ１０[sec]とし、τ１は上方修正時定数１０[sec]とし、τ2は下方修正時定数６０[sec]としている。なお、式３、式４、式５及び式６の各処理値を算定するための関数は、上記指数関数（１時遅れ系のステップ関数）以外に、例えば２時遅れ系のステップ関数やその他の関数を用いてもよい。
【００５３】
なお、式３、式４、式５及び式６では、上方修正時定数を下方修正時定数よりも小さくしている。このため、これらの式を用いて算出される正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとは、図７に示すように、処理方向において呼吸強度が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸強度の時系列データの波形に追随するような波形を描く。
【００５４】
次に、無呼吸推測手段（61）に、呼吸信号処理手段（60）で作成された正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとが入力される。無呼吸推測手段（61）は、各時間区分において正方向処理の時系列データの正方向処理値と逆方向処理の時系列データの逆方向処理値の小さい方を選択し、その選択した小さい方を呼吸強度との比較用処理値として抽出する（ステップＳＴ１３）。
【００５５】
次に、無呼吸推測手段（61）は、各時間区分において呼吸強度を比較用処理値で除した値を判定用閾値（本実施形態では０．２５）と比較する（ステップＳＴ１４）。そして、除した値が判定用閾値よりも大きい時間区分についてはステップＳＴ１８に移行して通常呼吸状態と判定し、除した値が判定用閾値よりも小さい時間区分については無呼吸状態の可能性があるものと判定してステップＳＴ１５に移行する。
【００５６】
ここで、判定用閾値を０．２５としてのは、呼吸波形の振幅が通常呼吸の０．５倍以下になる場合を閉塞型睡眠時無呼吸症候群時の低呼吸と一般的に判断するためである。振幅をスペクトル値に対応させるために０．５の自乗の値としている。この判定用閾値を下回る場合には、閉塞型睡眠時無呼吸症候群の低呼吸だけでなく中枢型型睡眠時無呼吸症候群の無呼吸も含んでいる。
【００５７】
ここで、呼吸強度の時系列データは、例えば就寝者の寝相が変化する場合など呼吸強度の信号レベルが大きく変化する場合がある。一方、この実施形態では、上述したように正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸信号が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸信号の時系列データの波形に追随させる処理を行い、各時間区分において正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方を比較用処理値としている。このため、比較用処理値の時系列データの波形は、図８（Ａ）に示すように、呼吸強度の信号レベルが大きく変化する箇所でもほとんど差がなく追随した波形となるので、常に呼吸強度の時系列データにほぼ追随した波形となる。従って、寝相が大きく変化した直後においても正確に無呼吸状態を推測することができる。
【００５８】
また、呼吸強度の時系列データには、例えばドアの開閉等の呼吸に起因しないノイズデータが含まれる場合がある。そして、そのノイズデータのうち、図８（Ｂ）に示すような前後に比べて比較的急峻な山型の波形となるデータが、無呼吸状態の推測に影響を及ぼす場合がある。この場合、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとは、各処理方向から見て呼吸強度の極値付近までは急激に増加する一方でピークを越えると緩やかに減少する。このため、両方の小さい方のデータからなる比較用処理値の時系列データの波形は、図８（Ｂ）に示すように、ノイズデータの部分の極値が大幅に小さくなる。
【００５９】
また、中枢型睡眠時無呼吸症候群では呼吸信号がほとんど検出されず、閉塞型睡眠時無呼吸症候群では呼吸信号の信号レベルが大幅に低下することが知られている。このため、呼吸強度の時系列データにおいて無呼吸状態の部分のデータは、図８（Ｃ）に示すように、前後に比べて比較的急峻な谷型の波形となる。この場合は、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとは、各処理方向において呼吸強度が減少する場合の変化率が小さいため、共にほとんど変化しない。このため、比較用処理値の時系列データの波形からは、図８（Ｃ）に示すように、無呼吸状態に起因する谷型の波形がほぼ削除されるので、呼吸強度の時系列データと比較することで無呼吸状態が推測される。
【００６０】
次に、無呼吸推測手段（61）は、無呼吸状態の可能性があると判定した時間区分について寝具上に就寝者がいるか否かの在床判定を行う。在床判定は、例えば体動データ作成部（44）で作成された体動に係る信号を在床判定用の閾値と比較することにより行う。そして、在床と判定した場合は無呼吸状態の可能性があるものとしてステップＳＴ１６に移行し、不在と判定した場合はステップＳＴ１９に移行する。これにより、就寝者が寝具上にいないにも拘わらず無呼吸状態と判定されることを回避することができる。
【００６１】
次に、無呼吸推測手段（61）は、無呼吸状態の可能性がある時間区分について粗体動があったか否かを粗体動検出手段（40）の検出結果を用いて確認する。無呼吸推測手段（61）は、粗体動があった場合は無呼吸状態ではないと判定してステップＳＴ１９に移行し、粗体動がなかった場合はステップＳＴ１７に移行する。これにより、粗体動があった時間区分が無呼吸状態と判定されることを回避することができる。
【００６２】
次に、無呼吸推測手段（61）は、無呼吸状態の可能性がある時間が１２０秒以上継続しているか否かを確認する。無呼吸推測手段（61）は、無呼吸状態の可能性がある時間が１２０秒継続している場合（１２以上の時間区分で連続して無呼吸状態の可能性があると判定されている場合）はステップＳＴ１９に移行し、１２０秒未満である場合はステップＳＴ１８に移行し最終的に無呼吸状態と判定する。睡眠時無呼吸症候群における無呼吸状態は１２０秒未満と言われているため、無呼吸状態以外の要因で無呼吸状態と判定された時間が無呼吸状態と判定されることを回避することができる。
【００６３】
無呼吸推測手段（61）は、無呼吸状態と判定した時間を例えばモニターなどの表示部に表示する。これにより、就寝者は、起床後に無呼吸状態になっていればその発生時間を確認することができる。
【００６４】
−実施形態の効果−
上記実施形態では、正方向と逆方向のそれぞれについて呼吸強度が増加する場合の方が減少する場合よりも大きな変化率で呼吸強度の時系列データの波形に追随させる処理を行って正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとを作成し、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方を呼吸強度の時系列データを同じ時点において比較する処理を行うことで、就寝中に無呼吸状態が生じていれば、正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データの小さい方の比較用処理値と呼吸強度との間に差異が生じて無呼吸状態が推測される。
【００６５】
そして、上述したような処理を行うことにより、呼吸強度の時系列データと比較して無呼吸状態を推測するための比較用処理値は、就寝者の寝相の変化による呼吸強度の信号レベルの変化にほとんど差がなく追随した波形となり、さらに呼吸運動に起因しないノイズデータの波形が緩和されている。従って、寝相の変化や粗体動に起因する誤判定を回避して正確に無呼吸状態を推測することができ、無呼吸状態の推測精度及び推測結果の信頼性を向上させることができる。
【００６６】
また、上記実施形態では、無呼吸状態の就寝者は粗体動を生じないことが知られているので、粗体動が検出された時間は無呼吸状態でないと判定するようにしている。従って、より正確に無呼吸状態を推測することができ、無呼吸状態の推測精度及び推測結果の信頼性を向上させることができる。
【００６７】
−実施形態の変形例−
実施形態の変形例について説明する。この変形例の無呼吸推測装置（10）は、呼吸信号抽出手段（50）の構成が上記実施形態とは異なっている。
【００６８】
具体的に、呼吸信号抽出手段（50）は、呼吸強度算出部（53）のみによって構成されている。呼吸強度算出部（53）は、測定開始から１０秒毎に区切った各時間区分の体動信号の周波数スペクトルを睡眠センサ（20）からの体動信号に基づいて作成し、呼吸運動の固有振動帯域に相当する帯域（０．２５±０．１５Ｈｚ）における最大スペクトル値を呼吸強度として抽出する。
【００６９】
《その他の実施形態》
上記実施形態については、以下のような構成としてもよい。
【００７０】
上記実施形態では、体動信号の時系列データから変換されたスペクトル値を呼吸強度として抽出しているが、スペクトル値に変換することなく体動信号中の呼吸信号に対応した電圧値（振幅）を呼吸強度として抽出してもよい。この場合、判定用閾値は、スペクトル値を呼吸強度とする場合の値の平方根とする。
【００７１】
なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上説明したように、本発明は、就寝中における就寝者の無呼吸状態の発生時間を検出する無呼吸推測装置について有用である。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】実施形態の無呼吸推測装置の全体構成図である。
【図２】実施形態の睡眠センサの概略断面図である。
【図３】実施形態の回路ユニットのブロック図である。
【図４】実施形態の無呼吸推測装置の粗体動検出手段及び呼吸信号抽出手段の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施形態の無呼吸推測装置の呼吸信号処理手段及び無呼吸推測手段の動作を示すフローチャートである。
【図６】実施形態の粗体動検出手段で検出された体動の時系列データと体動閾値の時系列データを表す図表である。
【図７】実施形態の呼吸信号処理手段で作成された正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データを表す図表である。
【図８】正方向処理の時系列データと逆方向処理の時系列データとの小さい方のデータからなる基準ラインを説明するための図である。
【符号の説明】
【００７４】
10  無呼吸推測装置
20  睡眠センサ（体動検知手段）
40  粗体動検出手段
50  呼吸信号抽出手段
60  呼吸信号処理手段
61  無呼吸推測手段
【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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