(57)【要約】【課題】対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置及びソフトウエアプログラムを提供する。【解決手段】周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物２の第１の領域２ａに対応する第１の測定データと、対象物２の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データとの相補性と、該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、前記対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの相補性と、該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う、
状態解析装置。
【請求項２】
前記第１の測定データと前記第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段を備え；
前記第１の評価値は、前記相互相関関数演算手段により演算される相互相関関数のピークとボトムとの平均値に基づいた値である、
請求項１に記載の状態解析装置。
【請求項３】
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、前記対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う、
状態解析装置。
【請求項４】
前記第１の測定データと前記第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段を備え；
前記第２の評価値は、前記相互相関関数演算手段により演算される相互相関関数に基づいた値である、
請求項３に記載の状態解析装置。
【請求項５】
前記対象物は呼吸をするものであり、
前記第１の状態判別手段は、前記第２の評価値が該第２の評価値に対して設定される第１の閾値以下である際に、前記対象物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する、
請求項４に記載の状態解析装置。
【請求項６】
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、前記対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う、
状態解析装置。
【請求項７】
前記第１の測定データと前記第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段と；
前記第１の測定データ又は前記第２の測定データの自己相関関数を演算する自己相関関数演算手段と；
前記相互相関関数演算手段により演算される相互相関関数のピーク位置と、前記自己相関関数演算手段により演算される前記第１の測定データ又は前記第２の測定データの自己相関関数のピーク位置との比較結果、あるいは、前記相互相関関数演算手段により演算される相互相関関数のボトム位置と、前記自己相関関数演算手段により演算される前記第１の測定データ又は前記第２の測定データの自己相関関数のボトム位置との比較結果に基づいて、前記位相差に対応する第３の評価値を算出する位相差算出手段とを備える；
請求項６に記載の状態解析装置。
【請求項８】
前記対象物は呼吸をするものであり、
前記第１の状態判別手段は、前記位相差に対応する第３の評価値の絶対値が該位相差に対応する第３の評価値に対して設定される第２の閾値以上である際に、前記対象物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する、
請求項６又は請求項７に記載の状態解析装置。
【請求項９】
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データ、前記対象物の前記第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データ、前記対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う、
状態解析装置。
【請求項１０】
前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、前記全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの自己相関関数を演算する自己相関関数演算手段を備え；
前記第４の評価値は、前記自己相関関数演算手段により演算される前記自己相関関数のピーク又はボトム又はピークとボトムとの差に基づいた値であり、
前記自己相関関数演算手段は、少なくとも、前記第１の状態判別手段により前記第１の測定データの前記第４の評価値に基づいて前記状態の判別を行う際には前記第１の測定データの自己相関関数、前記第２の測定データの前記第４の評価値に基づいて前記状態の判別を行う際には前記第２の測定データの自己相関関数、前記全体の測定データの前記第４の評価値に基づいて前記状態の判別を行う際には前記全体測定データの自己相関関数を演算する、
請求項９に記載の状態解析装置。
【請求項１１】
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データ、前記対象物の前記第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データ、前記対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う、
状態解析装置。
【請求項１２】
前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、前記全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段を備え；
前記第５の評価値は、前記相互相関関数演算手段により演算される前記相互相関関数に基づいた値であり、
前記相互相関関数演算手段は、少なくとも、前記第１の状態判別手段により前記第１の測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて前記状態の判別を行う際には前記第１の測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の前記第１の測定データとの相互相関関数、前記第１の状態判別手段により前記第２の測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて前記状態の判別を行う際には前記第２の測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の前記第２の測定データとの相互相関関数、前記第１の状態判別手段により前記全体測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて前記状態の判別を行う際には前記全体測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の前記全体測定データとの相互相関関数を演算する、
請求項１１に記載の状態解析装置。
【請求項１３】
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、前記対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの相補性と該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値と、
前記第１の測定データと、前記第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値と、
前記第１の測定データと、前記第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値と、
前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、前記対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値と、
前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、前記全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う、
状態解析装置。
【請求項１４】
前記測定データのうち判定対象時点の前後の第１の所定期間の該測定データに基づいて、前記対象物の前記周期的な動きの大きさの低下を判定するための閾値を算出する閾値算出手段であって、前記第１の領域に対応した第３の閾値と、前記第２の領域に応じた前記第４の閾値と、前記対象物の略全体に応じた第５の閾値とを算出する閾値算出手段と；
前記第１の測定データの前記判定対象時点の前記周期的な動きの大きさと前記第３の閾値との比較結果、又は、前記第２の測定データの前記判定対象時点の前記周期的な動きの大きさと前記第４の閾値との比較結果、又は、前記全体測定データの前記判定対象時点の前記周期的な動きの大きさと前記第５の閾値との比較結果に基づいて、前記周期的な動きの大きさが低下している第１の期間、又は、前記周期的な動きの大きさが前記第１の期間よりもさらに低下している第２の期間を判別する第２の状態判別手段を備え；
前記第１の状態判別手段は、前記第２の状態判別手段によって判別された期間についての前記対象物の状態を判別する、
請求項１３に記載の状態解析装置。
【請求項１５】
前記対象物は呼吸をするものであり、
前記第１の状態判別手段は、前記第１の期間又は前記第２の期間のうち一定以上の期間において、前記第２の評価値が該第２の評価値に対して設定される第１の閾値以下である際、又は、前記位相差に対応する第３の評価値の絶対値が該位相差に対応する第３の評価値に対して設定される第２の閾値以上である際に、前記対象物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する、
請求項１４に記載の状態解析装置。
【請求項１６】
前記測定データを取得する測定装置を備え；
前記測定装置は、対象領域に複数の輝点を投影する投影装置と、前記複数の輝点が投影された対象領域を撮像する撮像装置と、前記撮像手段により異なる時点に取得された２フレームの画像から前記複数の輝点の前記２フレーム間の移動量を算出する移動量算出手段と、前記移動量を時系列に並べてなる移動量波形データを生成する移動量波形生成手段とを有する、
請求項１乃至請求項１５のいずれか１項に記載の状態解析装置。
【請求項１７】
コンピュータにインストールして、該コンピュータを状態解析装置として作動させるソフトウエアプログラムであって；
周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、前記対象物の状態を判別する処理を実行するように前記コンピュータを制御し；
前記判別する処理は、前記対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、前記対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの相補性と該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値と、
前記第１の測定データと、前記第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値と、
前記第１の測定データと、前記第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価と、
前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、前記対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値と、
前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、前記全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行う処理を含む、
ソフトウエアプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態解析装置及びソフトウエアプログラムに関し、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置及びソフトウエアプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
空間内、例えば風呂場やトイレ等での対象物、例えば人物の動きを検出する動き検出装置として、従来から、動き検出センサが提案されている。その中には呼吸によるわずかな動きも検出できるものがあり、代表的な例としては、ベッド上の就寝者にパターンを投影し、投影されたパターンを連続的に撮像した画像からパターンの移動量を算出することで、就寝者の呼吸を監視する監視装置があった。（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００２−１７５５８２号公報  （第５−９頁、第１−１３図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
以上のような従来の装置としては、例えば、周期的な動きのある対象物、例えば、人物の略全体に対応する領域から測定した、人物の状態を示すデータと、所定の基準値とを比較し、前記比較結果に基づいて、注目時点での人物の低呼吸と無呼吸の両方又はいずれか一方を判別する状態解析装置があった。
【０００４】
しかしながら、上記のような従来の装置では、例えば、複雑な呼吸運動に対して全体としての平均的な動きに対する単純な閾値評価をするため、例えば、睡眠時無呼吸症候群における無呼吸、低呼吸の検出漏れが起こる場合や無呼吸や低呼吸の種類の識別がしにくい場合があり、詳細な状態の解析や解析の精度の向上等、より正確な状態の解析が望まれていた。
【０００５】
そこで本発明は、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置及びソフトウエアプログラム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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明による状態解析装置は、例えば図１に示すように、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物２の第１の領域２ａに対応する第１の測定データと、対象物２の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データとの相補性と、該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うように構成される。
【０００７】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第１の領域、第２の領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づき、第１の測定データと第２の測定データとの相補性と、時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。
【０００８】
例えば、対象物が呼吸をしている人物である場合、第１の領域は胸部領域２ａであり、第２の領域は腹部領域２ｂである。また、この場合、人物２の状態が、例えば、いわゆる閉塞型無呼吸状態（Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ａｐｎｅａ）である際に、第１の測定データと第２測定データとは、典型的には、ほぼ逆相になる。第１の測定データと第２測定データとは、時間軸の方向に対称なｓｉｎ波形ではなく、相補的な鋸歯状波に近い形になる傾向がある（例えば、図８（ａ）参照）。したがって、この場合、第１の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うことで、閉塞型無呼吸状態を正確に検出、判別することができる。
【０００９】
また請求項２に記載のように、請求項１に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段２２を備え；第１の評価値は、相互相関関数演算手段２２により演算される相互相関関数のピークとボトムとの平均値に基づいた値としてもよい。
【００１０】
このように構成すると、相互相関関数演算手段は、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数を演算し、第１の状態判別手段は、第１の評価値として相互相関関数演算手段２２により演算される相互相関関数のピークとボトムとの平均値に基づいた値を用いるので、第１の測定データと第２の測定データとの相補性と、時間軸の方向の対称性を評価することができ、対象物の状態を正確に解析することができる。
【００１１】
例えば、第１の評価値は、相互相関関数Ｃ（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰと相互相関ボトムの相関値ＣＢとの平均値として演算される相互相関関数の偏りＰＢである。第１の測定データと第２の測定データとが、時間軸の方向に非対称で相補的な鋸歯状波となる場合（例えば、図８（ａ）参照）、相互相関関数Ｃ（τ）はτ＝０でボトムとなり、Ｃ（０）≒−１となる。一方、ピークではそれぞれの波形がぴったり重なり合わないため＋１に近い値とはならない。つまり、閉塞型無呼吸状態の場合には、相互相関関数Ｃ（τ）は、全体的に負側（−１に近い側）にシフトしたようになる。言い換えれば、相互相関関数Ｃ（τ）の偏りＰＢは、第１の測定データおよび第２の測定データの時間軸の方向の対称性を示し、相互相関関数Ｃ（τ）が負側に偏ったときには、第１の測定データと第２の測定データとが相補的な鋸歯状波をあらわす閉塞型無呼吸状態を確実に検出、判別できる。
【００１２】
上記目的を達成するために、請求項３に係る発明による状態解析装置は、例えば図１に示すように、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物２の第１の領域２ａに対応する第１の測定データと、対象物の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うように構成される。
【００１３】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第１の領域、第２の領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づき、第１の測定データと第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。
【００１４】
また請求項４に記載のように、請求項３に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段２２を備え；第２の評価値は、相互相関関数演算手段２２により演算される相互相関関数に基づいた値としてもよい。
【００１５】
このように構成すると、相互相関関数演算手段は、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数を演算し、第１の状態判別手段は、第２の評価値として相互相関関数演算手段により演算される相互相関関数に基づいた値を用いるので、第１の測定データと第２の測定データとの類似性を評価することができ、対象物の状態を正確に解析することができる。
【００１６】
例えば、第２の評価値は、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数Ｃ（τ）のτ＝０の時の値Ｃ（０）に関する値とすると、第１の測定データと第２の測定データの類似性が高く同相であれば＋１に近い値となり、逆相であれば−１に近い値となる。よって第１の測定データと第２の測定データの位相ずれを評価することができる。ここで、第１の測定データ及び第２の測定データが呼吸による気流量のように呼気と吸気とで符号を変えた場合に平均値が「０」となるようなデータであった場合、Ｃ（０）は実質的に相関係数ＣＣであるとみなせる。また、例えば、第２の評価値は、Ｃ（０）と相互相関ピークの相関値ＣＰおよび相互相関ボトムの相関値ＣＢとの数量的関係をパラメータとした位相ずれ指数ＰＩとして、Ｃ（０）が、ＣＰに近いかＣＢに近いかを数量的に表すことにより、第１の測定データと第２の測定データとの位相ずれを評価することができ、閉塞型無呼吸状態を検出、判別することができる。
【００１７】
また請求項５に記載のように、請求項４に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、対象物は呼吸をするものであり、第１の状態判別手段２４は、第２の評価値が該第２の評価値に対して設定される第１の閾値以下である際に、対象物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別するとよい。
【００１８】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第２の評価値が第１の閾値以下である際に、対象物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。これにより、第１の測定データと第２の測定データとが明瞭に逆相になっていることを検出することができるので、例えば、周期的な動きの大きさ等に関わらず、対称物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別することができる。
【００１９】
上記目的を達成するために、請求項６に係る発明による状態解析装置は、例えば図１に示すように、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物２の第１の領域２ａに対応する第１の測定データと、対象物２の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うように構成される。
【００２０】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第１の領域、第２の領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づき、第１の測定データと第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。
【００２１】
また請求項７に記載のように、請求項６に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段２２と；第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関関数を演算する自己相関関数演算手段２３と；相互相関関数演算手段２２により演算される相互相関関数のピーク位置と、自己相関関数演算手段２３により演算される第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関関数のピーク位置との比較結果、あるいは、相互相関関数演算手段２２により演算される相互相関関数のボトム位置と、自己相関関数演算手段２３により演算される第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関関数のボトム位置との比較結果に基づいて、位相差に対応する第３の評価値を算出する位相差算出手段２１とを備えるようにしてもよい。
【００２２】
このように構成すると、相互相関関数演算手段は、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関関数を演算し、自己相関関数演算手段は、第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関関数を演算し、位相差算出手段は、相互相関関数のピーク位置と記第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関関数のピーク位置との比較結果、あるいは、相互相関関数のボトム位置と第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関関数のボトム位置との比較結果に基づいて、位相差に対応する第３の評価値を算出する。第１の状態判別手段は、位相差算出手段により相互相関関数、自己相関関数に基づいて算出される位相差に対応する第３の評価値を用いるので、第１の測定データと第２の測定データとの類似性を評価することができ、対象物の状態を正確に解析することができる。
【００２３】
例えば、位相差算出手段が算出する位相差に対応する第３の評価値は、第３の評価値としての位相差Ｐ＝（相互相関ピーク位置／第１の測定データの自己相関ピーク位置）×２πで算出することができる。第１の測定データと第２の測定データとが同相の場合、第１の測定データ又は第２の測定データの自己相関ピークと、第１の測定データと第２の測定データとの相互相関ピークとがほぼ同じ位置にでてくる。一方、逆相の場合は、相互相関ピークが自己相関のボトムの近くにでてくる。したがって、例えば、（相互相関ピーク位置／第１の測定データの自己相関ピーク位置）×２πが第１の測定データと第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値になる。これにより、第１の測定データと第２の測定データとの位相ずれを評価することができ、閉塞型無呼吸状態を検出、判別することができる。
【００２４】
また請求項８に記載のように、請求項６又は請求項７に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、対象物２は呼吸をするものであり、第１の状態判別手段２４は、位相差に対応する第３の評価値の絶対値が該位相差に対応する第３の評価値に対して設定される第２の閾値以上である際に、対象物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別するとよい。
【００２５】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、位相差に対応する第３の評価値の絶対値が第２の閾値以上である際に、対象物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。これにより、第１の測定データと第２の測定データとが明瞭に逆相になっていることを検出することができるので、例えば、周期的な動きの大きさ等に関わらず、対称物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別することができる。
【００２６】
上記目的を達成するために、請求項９に係る発明による状態解析装置は、例えば図１に示すように、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物２の第１の領域２ａに対応する第１の測定データ、対象物の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データ、対象物２の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うように構成される。
【００２７】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第１の領域、第２の領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づき、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の動きの周期性を判別でき、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。
【００２８】
また請求項１０に記載のように、請求項９に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの自己相関関数を演算する自己相関関数演算手段２３を備え；第４の評価値は、自己相関関数演算手段２３により演算される自己相関関数のピーク又はボトム又はピークとボトムとの差に基づいた値であり、自己相関関数演算手段２３は、少なくとも、第１の状態判別手段２４により第１の測定データの第４の評価値に基づいて状態の判別を行う際には第１の測定データの自己相関関数、第２の測定データの第４の評価値に基づいて状態の判別を行う際には第２の測定データの自己相関関数、全体の測定データの第４の評価値に基づいて状態の判別を行う際には全体測定データの自己相関関数を演算するように構成してもよい。
【００２９】
このように構成すると、自己相関関数演算手段は、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの自己相関関数を演算する。第１の状態判別手段は、第４の評価値として自己相関関数演算手段により演算される自己相関関数のピーク又はボトム又はピークとボトムとの差に基づいた値を用いるので、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性を評価することができ、対象物の状態を正確に解析することができる。
【００３０】
例えば、測定データの波形が完全な正弦波であれば、自己相関ピークの相関値ＡＰ＝１、自己相関ボトムの相関値ＡＢ＝−１となる。第４の評価値は、自己相関関数のピーク又はボトム又はピークとボトムとの差に基づいた値として、自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧを用いると、この値が大きいほど周期が一定で安定した運動があることを示し、０に近づけば運動がないことを示す。すなわち、測定データの振幅等に関わらず、周期的な運動の有無を評価することがでできる。
【００３１】
上記目的を達成するために、請求項１１に係る発明による状態解析装置は、例えば図１に示すように、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物２の第１の領域２ａに対応する第１の測定データ、対象物２の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データ、対象物２の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うように構成される。
【００３２】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第１の領域、第２の領域、全体の領域に応じた第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。
【００３３】
また請求項１２に記載のように、請求項１１に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段２２を備え；前記第５の評価値は、相互相関関数演算手段２２により演算される相互相関関数に基づいた値であり、相互相関関数演算手段２２は、少なくとも、前記第１の状態判別手段２４により第１の測定データに応じた第５の評価値に基づいて状態の判別を行う際には第１の測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の第１の測定データとの相互相関関数、第１の状態判別手段２４により第２の測定データに応じた第５の評価値に基づいて状態の判別を行う際には第２の測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の第２の測定データとの相互相関関数、第１の状態判別手段２４により全体測定データに応じた第５の評価値に基づいて状態の判別を行う際には全体測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の全体測定データとの相互相関関数を演算するように構成してもよい。
【００３４】
このように構成すると、相互相関関数演算手段は、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の測定データとの相互相関関数を演算する。第１の状態判別手段は、第５の評価値として相互相関関数演算手段により演算される相互相関関数に基づいた値を用いるので、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を評価することができ、対象物の状態を正確に解析することができる。
【００３５】
上記目的を達成するために、請求項１３に係る発明による状態解析装置は、例えば図１に示すように、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別する第１の状態判別手段２４を備え；第１の状態判別手段２４は、対象物の第１の領域２ａに対応する第１の測定データと、対象物の第１の領域２ａとは異なる第２の領域２ｂに対応する第２の測定データとの相補性と該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値と、第１の測定データと第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値と、第１の測定データと第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値と、第１の測定データ、第２の測定データ、対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値と、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値に基づいて、対象物の状態の判別を行うように構成される。
【００３６】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第１の領域、第２の領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づき、第１の測定データと第２の測定データとの相補性と時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値、第１の測定データと第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値、第１の測定データと第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析装置を提供することができる。また、異なる種類の評価値を用いて加重的に判断することで、より正確に人物２の状態を判別することができる。
【００３７】
また請求項１４に記載のように、請求項１３に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、測定データのうち判定対象時点の前後の第１の所定期間の該測定データに基づいて、対象物２の周期的な動きの大きさの低下を判定するための閾値を算出する閾値算出手段であって、第１の領域２ａに対応した第３の閾値と、第２の領域２ｂに応じた第４の閾値と、対象物の略全体に応じた第５の閾値とを算出する閾値算出手段２９と；第１の測定データの判定対象時点の周期的な動きの大きさと第３の閾値との比較結果、又は、第２の測定データの判定対象時点の周期的な動きの大きさと第４の閾値との比較結果、又は、全体測定データの判定対象時点の周期的な動きの大きさと第５の閾値との比較結果に基づいて、周期的な動きの大きさが低下している第１の期間（例えば、低呼吸イベント期間）、又は、周期的な動きの大きさが第１の期間よりもさらに低下している第２の期間（例えば、無呼吸イベント期間）を判別する第２の状態判別手段２５を備え；第１の状態判別手段２４は、第２の状態判別手段２５によって判別された期間についての対象物２の状態を判別するように構成してもよい。
【００３８】
このように構成すると、閾値算出手段は、第１の領域に対応した第３の閾値と、第２の領域に応じた第４の閾値と、対象物の略全体に応じた第５の閾値とを算出する。第２の状態判別手段は、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データの判定対象時点の周期的な動きの大きさと、各対応する閾値との比較結果に基づいて、第１の期間（例えば、低呼吸イベント期間）、第２の期間（例えば、無呼吸イベント期間）を判別する。第１の状態判別手段は、第２の状態判別手段によって判別された期間についての対象物の状態を判別するので、周期的な動きの大きさに基づいて、第１の期間（例えば、低呼吸イベント期間）、第２の期間（例えば、無呼吸イベント期間）を判別した後に、周期的な動きの大きさとは異なる種々の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うことができる。言い換えれば、周期的な動きの大きさだけでは判断できないような状態を包括的に確実に検出、判別することができる。
【００３９】
また請求項１５に記載のように、請求項１４に記載の状態解析装置では、例えば図１に示すように、対象物２は呼吸をするものであり、第１の状態判別手段２４は、第１の期間又は第２の期間のうち一定以上の期間において、第２の評価値が該第２の評価値に対して設定される第１の閾値以下である際、又は、位相差に対応する第３の評価値の絶対値が該位相差に対応する第３の評価値に対して設定される第２の閾値以上である際に、対象物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別するように構成してもよい。
【００４０】
このように構成すると、第１の状態判別手段は、第２の評価値が第１の閾値以下である際、又は、位相差の絶対値が第２の閾値以上である際に、対象物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。これにより、第１の測定データと第２の測定データとが明瞭に逆相になっていることを検出することができるので、例えば、周期的な動きの大きさ等に関わらず、対称物の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別することができる。
【００４１】
また請求項１６に記載のように、請求項１乃至請求項１５のいずれか１項に記載の状態解析装置では、例えば図１１（適宜図１０も参照）に示すように、測定データを取得する測定装置１０を備え；測定装置１０は、対象領域３に複数の輝点１１ｂを投影する投影装置１１と、複数の輝点１１ｂが投影された対象領域３を撮像する撮像装置１２と、撮像手段１２により異なる時点に取得された２フレームの画像から複数の輝点１１ｂの２フレーム間の移動量を算出する移動量算出手段１４１と、移動量を時系列に並べてなる移動量波形データを生成する移動量波形生成手段１４２とを有するように構成してもよい。
【００４２】
このように構成すると、測定装置を備え、測定データは、測定装置から取得されたものであるので、正確に対象物の状態を測定できる。また、測定装置は、投影装置と、撮像装置と、移動量算出手段と、移動量波形生成手段とを含んで構成されるので、例えば非接触で対象物の状態を正確に測定できる。
【００４３】
上記目的を達成するために、請求項１７に係る発明によるソフトウエアプログラムは、例えば図１７に示すように、コンピュータにインストールして、該コンピュータを状態解析装置として作動させるソフトウエアプログラムであって；周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、対象物の状態を判別する処理（Ｓ１３）を実行するようにコンピュータを制御し；判別する処理（Ｓ１３）は、対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの相補性と該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値と、第１の測定データと、第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値と、第１の測定データと、第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値と、第１の測定データ、第２の測定データ、対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値と、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値に基づいて、対象物の状態の判別を行う処理を含むように構成される。
【００４４】
このように構成すると、第１の領域、第２の領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づき、第１の測定データと第２の測定データとの相補性と時間軸に対する対称性に応じた第１の評価値、第１の測定データと第２の測定データとの類似性に関する第２の評価値、第１の測定データと第２の測定データとの位相差に対応する第３の評価値、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値を用いて対象物の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できるソフトウエアプログラムを提供することができる。また、異なる種類の評価値を用いて加重的に判断することで、より正確に人物２の状態を判別することができる。
【発明の効果】
【００４５】
以上のように本発明によれば、周期的な動きのある対象物の状態を示す測定データに基づいて、対象物の状態を判別する第１の状態判別手段を備え、第１の状態判別手段は、対象物の第１の領域に対応する第１の測定データと、対象物の第１の領域とは異なる第２の領域に対応する第２の測定データとの相補性と、該第１の測定データ又は該第２の測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値に基づいて、対象物２の状態の判別を行うので、対象物の状態、特に無呼吸・低呼吸の有無又はその種類を正確に解析できる状態解析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】
【００４６】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において互いに同一あるいは相当する部材には同一符号を付し、重複した説明は省略する。
【００４７】
図１は本発明の第１の実施の形態に係る状態解析装置としての呼吸モニタ１の構成例を示すブロック図である。呼吸モニタ１は、演算装置２０と、測定装置としてのＦＧセンサ１０とを含んで構成される。演算装置２０は、例えば、パソコンやマイコンといったコンピュータである。また演算装置２０は、呼吸モニタ１を操作するための情報を入力する入力装置３５と、呼吸モニタ１の処理状態を表示するディスプレイ４０とを有している。入力装置３５は、例えばタッチパネル、キーボードあるいはマウスである。ディスプレイ４０は、典型的にはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙｓ、液晶表示装置）である。ディスプレイ４０に表示される呼吸モニタ１の処理状態は、例えば後述のＦＧセンサ１０によって取得される測定データ、後述の第１の状態判別部２４、第２の状態判別部２５による対象物２の状態の判別結果等である。本図では、入力装置３５とディスプレイ４０は、演算装置２０の本体に外付けするものとして図示されているが、内蔵されていてもよい。なおＦＧセンサ１０については図１０で詳述する。
【００４８】
演算装置２０は、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、対象物の状態を判別する第１の状態判別手段としての第１の状態判別部２４と、対象物２の第１の領域としての胸部領域２ａに対応する第１の測定データと、対象物２の胸部領域２ａとは異なる第２の領域としての腹部領域２ｂに対応する第２の測定データとの相互相関関数を演算する相互相関関数演算手段としての相互相関関数演算部２２と、前記第１の測定データ、前記第２の測定データ、対象物２の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの自己相関関数を演算する自己相関関数演算手段としての自己相関関数演算部２３とを備える。本実施の形態では、相互相関関数演算部２２は、さらに、第１の測定データ、第２の測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の測定データとの相互相関関数を演算するように構成される。詳細については後述する。
【００４９】
さらに、演算装置２０は、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データのうち判定対象時点の前後の第１の所定期間の該測定データに基づいて、対象物２の周期的な動きの低下を判定するための閾値を算出する閾値算出手段としての閾値算出部２９と、該閾値に基づいて前記周期的な動きの大きさが低下している第１の期間、又は、前記周期的な動きの大きさが前記第１の期間よりもさらに低下している第２の期間を判別する第２の状態判別手段をとしての第２の状態判別部２５備える。
【００５０】
また、演算装置２０は、対象物２の動きの測定された測定点について、複数の動きの位相が略同一である測定点の位置座標群の代表座標を計算する代表座標演算部２６と、動きの位相が異なる位置座標群が２以上あるときは２以上の代表座標間に対象領域を分割する領域分割線を形成する分割線形成部２７とを備える。分割線形成部２７は、典型的には、対象領域であるベッド３に存在している対象物としての人物２を第１の領域としての胸部領域２ａと第２の領域としての腹部領域２ｂとに分割するように領域分割線２ｃを形成する。また、分割線形成部２７は、代表座標演算部２６により算出される代表座標が実質的に１つである場合には、前記算出された代表座標を通り、適切な方向で前記対象領域を分割する領域分割線を形成するように構成するとよい。胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）については後述する。
【００５１】
さらに、演算装置２０は、周期的な動きのある対象物２の状態を示す測定データに基づいて、前記周期的な動きとともに起こる非周期的な動きを判定して検出する非周期的動き検出手段としての体動検出部２８を備え、典型的には、上述の閾値算出部２９は、判定対象時点の前後の期間のうち、体動検出部２８で非周期的動きの検出された期間を除く第１の所定期間の測定データに基づいて閾値を算出する。
【００５２】
ここで、対象物は、本実施の形態では、人物２であるものとして説明するが、牛やブタ等の家畜であってもよい。なお家畜はネコやイヌ等のペットも含むものとする。以下対象物は人物２として説明する。ここでは人物２はベッド３上で就寝中である場合で説明する。ここで、周期的な動きとは、例えば、人物２の呼吸運動であり、非周期的な動きとは、例えば、人物２の呼吸運動以外の体動（以下特に断りのない限り単に「体動」という。）である。なお、人物２の呼吸運動は、実際にはその周期や振幅等、呼吸運動を示す後述の波形データに不安定性があり、極端な場合には振幅が失われることもあるが、多少の不安定性であれば、無視して解析することができる。人物２の体動とは、例えば寝返りといった呼吸より周期性に乏しく、呼吸より大きい人物２の動きである。さらに呼吸より大きい人物２の動きとは、例えば動きの大きさ、あるいは動きの変化の大きさで呼吸に対して特徴づけられるものである。
【００５３】
また、本実施の形態に係る呼吸モニタ１は、人物の睡眠時の呼吸の状態を解析し、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の診断に用いる呼吸運動検出装置である。また、本実施の形態では、第２の状態判別部２５により判別される呼吸の動きの大きさが低下している第１の期間は、典型的には、対象物２が呼吸による気流が明瞭に低下した低呼吸状態（ｈｙｐｏｐｎｅａ）である低呼吸イベント期間である。さらに、呼吸の動きの大きさが第１の期間としての低呼吸イベント期間よりもさらに低下している第２の期間は、典型的には、対象物２が呼吸による気流がほぼ止まった無呼吸状態（ａｐｎｅａ）である無呼吸イベント期間である。言い換えれば、第１の期間、第２の期間は、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の診断上、問題のある異常な呼吸の状態の期間である。
【００５４】
また、本実施の形態では、第１の状態判別部２４が判別する対象物としての人物２の状態は、典型的には、睡眠中に喉の奥の空気の通り道（上気道）が塞がれて窒息状態になり、無呼吸発作中も呼吸努力が認められる、いわゆる閉塞型無呼吸状態（Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ａｐｎｅａ）、睡眠中に呼吸中枢から呼吸筋に対して呼吸指令が届かなくなることで息がとまり、胸腹運動（すなわち呼吸運動そのもの）が停止する、いわゆる中枢型無呼吸状態（Ｃｅｎｔｒａｌ  ａｐｎｅａ）、閉塞型無呼吸の亜種であり、閉塞型無呼吸と中枢型無呼吸とが複合した混合型無呼吸状態（Ｍｉｘｅｄ  ａｐｎｅａ）である。なお、閉塞型無呼吸の状態では、いわゆる奇異性運動が観察されることが多い。
【００５５】
また本実施の形態では、測定データは、三次元センサとしてのＦＧセンサ１０で測定されたデータである。人物２の状態を示す測定データとは、人物２の測定範囲（例えば人物２の胸部や腹部を含む範囲）での一定時間内の動きに関する量、さらに具体的には、体表面の上下方向移動速度に関する量である。また、人物２の状態を示す測定データは、人物２の動きを複数の点で測定した測定結果に基づいたデータであり、複数の点での各測定値の総和に基づく呼吸データと、複数の点での各測定値の絶対値の総和のデータである体動データとの両方またはいずれか一方を含んでいる。なお絶対値の総和は各測定値の二乗の値の総和を含む概念である。また、複数の測定点のうち測定値の絶対値が一定以上である点だけを測定点として採用してもよい。これによりノイズを取り除くことができる。また、ここでは、測定データは呼吸データと体動データとの両方を含んでいる。また、呼吸データ及び体動データは、さらに各々測定点の数又は測定値の絶対値が一定以上である測定点の数で除算したデータとしてもよい。
【００５６】
図２は、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタに用いる、呼吸データ及び体動データが形成する波形パターンの例について示した概要図である。測定データは、例えば図２に示すような波形パターンを形成する。なお（ａ）は、人物２の正常呼吸を測定した場合の呼吸データを単純化した一例である。また、（ｂ）は体動を示すデータを含む呼吸データの典型例であり、（ｃ）は体動を示すデータを含む体動データの典型例である。（ｂ）、（ｃ）に示すように、呼吸以外の身体の動き（体動）がある場合には、体動データは大きい値の分布を持ち、同時に呼吸データの振れ幅も大きくなり周期性を失う。またここでは測定データのサンプリング間隔（１データの取得間隔）は例えば０．１〜０．２５秒である。またここでは、人物２の動きを複数の点で測定した各測定値は、一定時間内の人物２の動き、言い換えれば人物２の動きの速度に関する値である。従って、各測定点の測定値を加え合わせれば、一定期間内の一定方向への全体的な平均的位置変化に関するデータを得ることができる（呼吸データ）。また各測定値の絶対値を加え合わせれば、全体の動きの総量に関するデータを得ることができる（体動データ）。なおここでは、呼吸データと体動データとの両方を用いる場合で説明するが、例えば呼吸データのみでも以下で説明する全てのプロセスを行うことができる。
【００５７】
なお、ＦＧセンサ１０から取得された測定データの本装置による解析は、一定期間の測定データを取得してからまとめ行ってもよいし、人物２の状態推移に伴って、データの取得に対してリアルタイムに行ってもよい。本実施の形態では、一定期間、例えば一晩（７〜１０時間程度）の測定データをまとめて処理（解析）する場合で説明する。
【００５８】
またここで、判定対象時点とは、人物２の状態を判別する時点のことである。判定対象時点は、取得する測定データに対してほぼ等間隔に設定される。判定対象時点の間隔は、例えば、測定データのサンプリング間隔等に合わせて、適宜決めればよい。すなわち、ここでは判定対象時点の間隔は、（１データの取得間隔）は例えば０．１〜０．２５秒程度である。
以下、再び図１を参照して上記各構成について詳細に説明する。
【００５９】
体動検出部２８は、上述したように周期的な動きのある対象物、すなわち呼吸運動のある人物２の状態を示す測定データに基づいて、呼吸運動とともに起こる非周期的な動き、すなわち体動を判定して検出し、さらに、当該測定データ中から対象物の体動を示すデータの存在する期間である体動期間を検出するように構成される。
【００６０】
本実施の形態では、体動検出部２８は、判定対象時点直前の第２の所定期間内の測定データ（例えば体動データ）の分布状況に基づいて体動基準値を算出するように構成する。第２の所定期間は、体動基準値を算出するための期間であり、例えば、判定対象時点直前の１〜２分程度とするとよい。
【００６１】
ここで体動データの分布状況は、例えば、第２の所定期間の体動データ（測定値）の平均値＋標準偏差×ａにより算出し、これを体動基準値とする。ここでａは定数である。このａを例えば３とすればデータがガウス分布をしている場合、体動データ（測定値）の９９．８５％は、この式により算出した値の範囲に入るので、そこから外れたものは、通常の分布ではなく、体動であると判定できる。すなわち、体動検出部２８は、判定対象時点の体動データ（測定値）が上記のようにして算出する体動基準値を超えた場合に、判定対象時点での動きが体動であると判定する。
【００６２】
体動検出部２８は、判定対象時点の人物２の動きが体動であると判定した場合、さらに、当該測定データ中から人物２の体動を示すデータの存在する期間である体動期間を検出するように構成される。体動期間は、実際に体動があると判定された期間でよいが、体動が検出された期間の前後数秒は、測定データ（例えば呼吸データ）が多少不安定となることが予め予測できるので、実際に体動があると判定された期間に、当該期間の前後数秒を加えた期間を、体動期間とすることが好適である。なお、体動検出部２８が上述のように、判定対象時点の動きが体動であるか否かを検出することは、言い換えれば、判定対象時点が体動期間であるか否かを判定することでもある。
【００６３】
なお、時間的に過去（前側）のデータから順次この作業を行っていけば、過去の判定対象時点が体動であるかが次の判定対象時点で判っているので、体動である時点、すなわち体動を示す期間は、次に説明する第１の所定期間と同様に、第２の所定期間から除外することが好ましい。すなわち、体動を示す測定データは以降の体動基準値の計算に入れないようにすることが好ましい。このようにすることでより正確に体動を検出することができるようになる。また、体動検出部２８は、体動データ（測定値）が上記のようにして算出する体動基準値を、例えば１〜５秒程度連続的に超えた場合に、体動であると判定するように構成してもよい。
【００６４】
また、体動検出部２８は、体動基準値を、判定対象時点の前の第２の所定期間内の測定データと、後の第２の所定期間内の測定データとに基づいて、前の第２の所定期間と後の第２の所定期間毎に算出し、人物２の体動の判定を、算出された体動基準値のそれぞれの有効性を評価していずれか一方を採用し、さらに判定対象時点のデータと採用された体動基準値を比較することで行うようにしてもよい。有効性の評価は、例えば有効な情報量を評価することにより行うとよい。有効な情報量の評価は、例えば前の第２の所定期間と後の第２の所定期間とのそれぞれの体動データの情報エントロピーを算出して比較することにより評価できる。情報エントロピーについては後述する。
【００６５】
また有効性の評価は、後述する図３に示すようなヒストグラムを用いてもよい。このようなヒストグラムを用いる場合には、例えば前の第２の所定期間と後の第２の所定期間とのそれぞれの体動データのヒストグラムから、それぞれ出力分布の塊を求め、出力の低い方に分布している塊（図中左側の塊）に含まれる度数の多い方を有効とすることで評価してもよい。このようにすることで、大きな体動等による人物２の姿勢変化で感度が変わり、基準とすべきレベル等（例えば体動基準値）が変ったときにすぐに対応できる。ここで、この塊の範囲は、ガウス分布を仮定して、ヒストグラムのピーク（最頻値）に対して度数が一定割合、例えば６０％（即ちｅ−１／２）となる位置までの再頻値からの距離の一定倍（例えば３倍）を最頻値に加える。なお、ガウス分布を仮定する場合には、図中ヒストグラムのピークの右側（体動データの大きい側）は、体動による影響を受けているので、左側（体動データの小さい側）でピークに対する度数の割合を評価するとよい。あるいは最も簡易に最頻値の４倍まで等のように決める。
【００６６】
なお、体動検出部２８は、判定対象時点の前の第２の所定期間の測定データと、後の第２の所定期間内の測定データの有効性を評価して、前記第２の所定期間内の測定データのいずれか一方を採用し、前記採用された測定データに基づいて体動基準値を算出するようにしてもよい。この場合には、人物２の体動の判定を、第２の所定期間のデータと算出された体動基準値を比較することで行うようにする。
【００６７】
また、体動検出部２８は、第３の所定期間内の測定データ（例えば体動データ）に基づいて、判定対象時点の人物２の体動を判定するための体動判定値を算出し、算出した体動判定値と、体動の判定の基準となる体動基準値とを比較し、その比較結果に基づいて人物２の体動を判定するように構成してもよい。
【００６８】
この場合、第３の所定期間は、人物２の動きが周期的か非周期的かを判定することのできるに十分なある幅をもった時間帯内であり、例えば、体動判定値の算出に後述のように情報エントロピーやＣＶ値を使うような場合には、５〜１０秒程度とするとよい。体動判定値は、測定データ（例えば体動データ）から求める各時点での２次パラメータである。
【００６９】
さらにこの場合、体動判定値は第３の所定期間内の測定データ（例えば体動データ）のバラツキに関する量とするとよい。バラツキに関する量とは、例えば情報エントロピーや変動係数（ＣＶ値）である。まずＣＶ値とは、「ＣＶ値＝標準偏差／平均値」で算出できるものであり、変動の大きさをバイアスレベルで正規化する意味を持つ。従って、測定データのバイアスレベルの変動や、計算期間と比較してゆっくりした変化に対しては大きく反応せず、バイアスの状態に比較して大きい急な変動に反応することになる。
【００７０】
また情報エントロピーとは、物理学で用いられるエントロピーを事象の不確かさとして考え、ある情報による不確かさの減少分が、その情報の情報量であるとすると、情報を受け取る前後の不確かさの相対値である。例えば、サイコロを振ったとき、結果を見る前はどの目が出たかまったく分からないので、不確かさ即ち情報エントロピーは最大である。奇数の目が出たという情報を受け取ると、情報エントロピーは減少する。1の目が出たことを知れば、結果は一意に確定し、情報エントロピーは最小となる。また情報量は確率に対して単調減少関数である。珍しい事象が起きたことを知れば、その情報量は大きいが、珍しい事象は当然めったに起こらない。それほど珍しくはないが多少変わったことが起きたということをそのたびに知れば、長い間観察した総情報量は大きくなる場合もある。このような観点から見た長い間の平均的な情報量が情報エントロピーである。ここで、ｐ（ｘ）は、複数の事象の集合Ｘの中で、事象ｘが起こる確率を示す。
【数１】
2007175225.tif 000003
【００７１】
なお、情報エントロピーは測定データのヒストグラムから求めることができる。ヒストグラムは例えば図３に示すようなものである。図３では縦軸を度数、横軸をクラス（階級）としている。なお、クラスは例えば測定データの出力の大きさに対応するものであり、図示では測定データの分布に基づいて、等間隔に設定されている。具体的にはクラスの幅は、全測定データの平均値と標準偏差を基準として、０から平均値＋標準偏差×２までをＮ分割してもよい。ここでＮは全データ数により決定するとよい。例えば通常１０〜数十である。あるいは、暫定的に設定したクラスの幅で求めた再頻値の４倍を５０分割する等でもよい。ここで、あるクラスのｘの生起確率ｐ（ｘ）＝クラスの度数／全データ数となる。なお、図中一番右のクラス（Nクラス）は、Nクラス以上のデータがすべてカウントされているため、度数が大きくなっている。
【００７２】
また、この際には、図３のように縦軸を度数、横軸をクラス（階級）としたヒストグラムを求める場合、クラスの幅（横軸）をＬｏｇスケールにしたヒストグラムとするとよい。それによって、クラスの幅がクラスの中心値に比例して変化することになり、信号（例えば測定データ）の感度の変動に対して不変な情報エントロピーを求めることができる。なお、ヒストグラムのクラスの幅は、第３の所定期間内のデータ数や、予め計測しておいた一晩（７〜１０時間程度）での体動データの分布範囲、バラツキ等から求めることができる。
【００７３】
なお、体動判定値は、判定対象時点の周囲の周波数分布から算出してもよい。ここで、判定対象時点の周囲とは、例えば、判定対象時点を含む、又は隣接する第３の所定期間のことである。周波数分布は、例えば、ハイパスフィルタを通した出力、フーリエ変換による周波数成分の分布、ウェーブレット変換によるスケールに対する出力の分布に反映されるものである。これにより取出された測定データ（例えば体動データ）の大きさ（出力値等）の分布に基づいて体動判定値を算出するようにしてもよい。
【００７４】
また、上記のようにして体動判定値を算出し、比較する場合の基準となる体動基準値は、個々の測定データ（例えば体動データ）に関係なく、基準となる値を１つの値に決めても良いし、判定対象時点毎の複数の体動判定値の分布や、予め計測しておいた一晩（７〜１０時間程度）分の体動判定値の分布から決めてもよい。また、体動検出部２８は、判定対象時点以前の第２の所定期間内の測定データ（例えば体動データ）に基づいて、人物２の体動の判定の基準となる体動基準値を算出し、判定対象時点の体動判定値と体動基準値とを比較して、その比較結果に基づいて人物２の体動を判定するように構成してもよい。
【００７５】
また、体動検出部２８による体動の判定は、例えば第２の所定期間での測定データ（例えば体動データ）の分布から体動閾値を設定して体動基準値とし、この体動閾値と判定対象時点の体動データとの比較により判定してもよい。ここで上記の体動閾値Ｔｈｍ（図３に図示）は、例えば図３のヒストグラムの最頻値の度数の一定割合（例えば６０％（即ちｅ−１／２））となる位置までの最頻値からの距離の一定倍（例えば３倍）を最頻値に加えた位置として決定できる。なお、図中ヒストグラムのピークの右側は、体動による影響を受けているので、左側でピークに対する度数の割合を評価するとよい。
【００７６】
つぎに、閾値算出部２９は、判定対象時点の前後の期間のうち体動検出部２８で体動の検出された期間である体動期間を除く第１の所定期間の測定データに基づいて、第２の状態判別部２５による判定に用いる閾値を算出する。
【００７７】
第１の所定期間は、例えば１分でもよいし１時間でもよく、閾値を算出するのに充分な時間であればよく、典型的には、判定対象時点が複数含まれていればよい。好ましくは、第１の所定期間は、人物２の直近の状態を表すため、１分〜数分程度が適当であり、ここでは、例えば２分とする。
【００７８】
ここで、図４（ａ）に示すように、体動検出部２８により検出された体動期間と、第１の所定期間とが重なる場合には、体動期間の測定データを除いた残りの測定データに、前記除いた期間に相当する期間の測定データを加えて、第１の所定期間の測定データとする。具体的には、例えば第１の所定期間の後側（未来側）に体動検出部２８により検出された体動期間が存在する場合には、第１の所定期間（２分）の前側（過去側）の測定データから、前記除いた期間に相当する期間の測定データを加えるようにするとよい（図４（ｂ）参照）。なお、例えば、判定対象時点の少し前に大きな体動があって、第１の所定期間の前側（過去側）に体動期間が存在する場合には、第１の所定期間（２分）の判定対象時点に続く後側（未来側）の測定データから、前記除いた期間に相当する期間の測定データを加えるようにするとよい（図４（ｃ））。すなわち、体動期間を含まない連続した２分間（第１の所定期間）の測定データを確保できるようにする。なお、第１の所定期間は、出来るだけ、判定対象時点を含んで体動期間の無い連続的な期間を取るようにするとよい。第１の所定期間に体動期間を含めないことで、閾値算出部２９は、後述する呼吸基準値を精度よく算出することができ、呼吸基準値に基づいて算出される閾値を精度良く算出することができるので、第２の状態判別部２５による状態の判別をより正確に行うことができる。
【００７９】
再び、図１に戻って、閾値算出部２９によって第１の所定期間の測定データに基づいて算出され、人物２の状態の判別に用いられる閾値は、後述する呼吸基準値に基づいて定められる。言い換えれば、閾値算出部２９は、測定データ、ここでは呼吸データに基づいて呼吸基準値を算定し、当該呼吸基準値に基づいて閾値を算出する。
【００８０】
第２の状態判別部２５は、人物２の第１の領域としての胸部領域２ａに対応する第１の測定データ、又は、人物２の当該胸部領域２ａとは異なる第２の領域としての腹部領域２ｂに対応する第２の測定データと閾値とを比較して、低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別するように構成される。さらに、第２の状態判別部２５は、後述するように、人物２の略全体に対応する全体測定データと閾値とを比較して、人物２の状態を判別するようにも構成される。
【００８１】
ここで、本実施の形態では、人物２の第１の領域としての胸部領域２ａは、人物２の上半身の上部（胸部）であり、人物２の第２の領域としての腹部領域２ｂは、人物２の上半身の下部（腹部）である。また、人物２の略全体は、典型的には、人物２の胸部領域２ａと腹部領域２ｂを合わせた領域である。すなわち、ここでいう人物２の略全体とは、対象物たる人物２の頭からつま先までの意味ではなく、図１０で後述するＦＧセンサによる測定の対象の領域となる部分の略全体の意味であり、人物２の胸部と腹部とを合わせた領域である。
【００８２】
また、第１の領域に対応する第１の測定データは、人物２の上半身の上部（胸部）に対応する測定データであり、第２の領域に対応する第２の測定データは、人物２の上半身の下部（腹部）に対応する測定データである。全体測定データは、人物２の略全体に対応する測定データであり、典型的には、第１の測定データと第２の測定データとを合わせたデータである。
【００８３】
さらに言えば、閾値算出部２９は、第１の測定データに胸部領域２ａに対応した第３の閾値（第１の閾値、第２の閾値については後述する。）と、第２の測定データに腹部領域２ｂに応じた前記第４の閾値と、全体測定データに人物２の略全体に応じた第５の閾値とを算出する。また、呼吸基準値ないし閾値は、対象物の周期的な動きの大きさ、すなわち人物２の呼吸の動きの大きさを示す量に対して設定される。第２の状態判別部２５は、典型的には、第１の測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と第３の閾値との比較結果、又は、第２の測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と第４の閾値との比較結果、又は、全体測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と第５の閾値との比較結果に基づいて、低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別する。
【００８４】
なお、以下特に断りのない限り、人物２の第１の領域を「胸部領域２ａ」、人物２の第２の領域を「腹部領域２ｂ」、人物２の略全体の領域を「全体領域」という。さらに、第１の測定データを「胸部測定データ」、第２の測定データを「腹部測定データ」という。さらに、第３の閾値を「胸部閾値」、第４の閾値を「腹部閾値」、第５の閾値を「全体閾値」という。なお、胸部閾値、腹部閾値、全体閾値を特に分けて説明する必要のない場合には、単に閾値という。
【００８５】
ここで、判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさは、例えば、少なくても１周期分の期間を含む一定期間内（例えば、５〜１５秒）の呼吸データ（図２（ａ）参照）の振幅、ピーク、ボトム、一回換気量に相当する量等を用いることができる。なお、ここで、ピークとは測定データが形成する波形パターンの山の部分であり、ボトムは谷の部分である（図２（ａ）参照）。またここでは振幅とはピークとボトムの差である。
【００８６】
閾値算出部２９は、呼吸基準値を人物２の呼吸の動きの大きさに基づいて算出する。ここで、閾値算出部２９は、呼吸基準値を測定データのピークとボトムとの両方またはいずれか一方の平均値に基づいて算出するように構成する。閾値算出部２９により算出される呼吸基準値は、判定対象時点以前の第１の所定期間内の測定データのピークかボトムのどちらか一方の平均値としても良いし、ピークとボトムとの両方の平均値としてもよい。さらにピークとボトムの平均値の差から算出できる呼吸データの振幅の平均値としてもよい。
【００８７】
さらに、閾値算出部２９は、第１の所定期間内の測定データの安定性を評価し、その評価に基づいて呼吸基準値を算出することがより好適である。安定性の評価は、対象期間、ここでは第１の所定期間での呼吸データのピーク（又はボトム）のバラツキ、ピーク間隔（又はボトム間隔、ゼロクロス間隔）のバラツキで評価するとよい。閾値算出部２９は、この評価結果により、異なる方法（例えば異なる計算式）で呼吸基準値を算出するようにするとよい。ここで、ゼロクロスとは、周期的な動きも値がゼロになること、例えば、図２（ａ）のように、横軸を時間、縦軸を速度としたとき、速度が時間軸と交差すること、又はその交差した点をいう。すなわち、速度がゼロとなることあるいはゼロとなる点のことである。
【００８８】
具体的には、安定であると評価された場合には、上記のように第１の所定期間内の呼吸データのピークとボトムとの両方またはいずれか一方の平均値、又はピークとボトムの差（呼吸データの振幅）の平均値あるいはピークの平均値とボトムの平均値の差を呼吸基準値とする。また、不安定であると評価された場合には、第１の所定期間内の呼吸データのピークとボトムとの両方またはいずれか一方で大きい方から３つの値の平均値あるいはピークで大きい方から３つの値の平均値とボトムで大きい方から３つの値の平均値の差を呼吸基準値とする。または呼吸データの振幅の大きい方から３つの値の平均値を呼吸基準値とする。
【００８９】
また、閾値算出部２９は、上記の安定性の評価で、不安定と評価された場合には、判定対象時点の後の一定期間の測定データの安定性を評価し、安定と評価されたなら後の一定期間で算出された呼吸基準値を判定対象時点の呼吸基準値とする。ここで後の一定期間は、上述の第１の所定期間と同じ期間であるが、ここでは、第１の所定期間は、より短く、例えば１分間程度でもよい。このようにするのは、例えば人物２の判定対象時点の前側（過去側）が不安定呼吸で、後側（未来側）が振幅の小さい安定呼吸だった場合には、過去を主とした第１の所定期間で評価をすると呼吸基準値が大きい不安定呼吸の状態で算出されてしまう。このため、後述する第２の状態判別部２５による判定で、未来の振幅の小さい呼吸が全て無呼吸、低呼吸と判定されてしまう可能性がある。また例えば逆に過去（判定対象時点前の第１の所定期間）が安定呼吸で未来（判定対象時点後の第１の所定期間）が不安定呼吸のときに、判定対象時点が不安定呼吸の領域に入れば、比較的早く不安定と評価されるので、不安定と評価された期間の第２の状態判別部２５による判定は正しく判断される。
【００９０】
なお、閾値算出部２９は、上記の安定性の評価で、判定対象時点の後の第１の所定期間の測定データの安定性も常に評価しておき、判定対象時点前の第１の所定期間が不安定と評価されたら直ちに判定対象時点の後の第１の所定期間で算出された呼吸基準値を判定対象時点の呼吸基準値としてもよい。すなわち、不安定と評価された場合に限らず、常に判定対象時点の後の第１の所定期間の測定データの安定性も評価するようにしてもよい。
【００９１】
さらに、閾値算出部２９は、上記安定性の評価で、安定と評価された場合と、不安定と評価された場合との両方で呼吸基準値を算出し、算出された両方の呼吸基準値が乖離している場合には、不安定と評価するようにするとよい。なお、安定と評価された場合と、不安定と評価された場合とで異なる方法で算出された呼吸基準値を用いるとよい。言い換えれば、安定と評価された場合と、不安定と評価された場合との両方の算出法で呼吸基準値を算出するとよい。例えば、安定な場合の呼吸基準値ｌ（エル）を安定性を評価する期間内のピークの平均値とし、不安定な場合の呼吸基準値ｍを期間内のピークの上位（大きい方から）３つの平均値とした場合に、｜ｌ―ｍ｜／（ｌ＋ｍ）＞閾値ｔｈ１であるときに不安定としてｍを、そうでないときに安定としてｌを呼吸基準値として採用する。または、さらに上位３つを除いた平均値をｎとした場合に、｜ｍ―ｎ｜／（ｍ＋ｎ）＞閾値ｔｈ２であるときにｍを、そうでないときにｌを採用する。
【００９２】
なお、全体領域に対応する全体測定データの判定対象時点の呼吸の動きの大きさを示す量としては、疑似一回換気量を用いることもできる。この場合も上述と同様に、例えば、第１の所定期間内の疑似一回換気量の平均値をとって呼吸基準値とすればよい。
【００９３】
ここで、判定対象時点の疑似一回換気量とは、判定対象時点以前のゼロクロスからゼロクロスまでの測定データ、ここでは呼吸データ（図２（ａ）参照）を積分することにより得られる値であり、厳密な一回換気量ではなく、一回換気量に相当する値であるため「疑似」と記載している。「ゼロクロスからゼロクロスまで」とは、連続する２回のゼロクロスの間で、測定データが予め決められた正又は負のいずれかの符号を持った期間のことをいう。また、ここでは、「判定対象時点以前のゼロクロスからゼロクロスまで」とは、典型的には「判定対象時点の直前のゼロクロスからゼロクロスまで」であり、さらに具体的に言えば、判定対象時点を基準として、判定対象時点の直前のゼロクロスのさらに１つ前のゼロクロスから、判定対象時点の直前のゼロクロスまでをいう。なお、連続する３回のゼロクロスの間で、測定データの符号が異なる前半２回のゼロクロスの間と後半２回のゼロクロスの間で、それぞれ測定データを積分し、その絶対値の平均値をとって疑似一回換気量としても良い。また、第１の所定期間内には、典型的には、複数の判定対象時点が含まれることとなるため、第１の所定期間内の呼吸データに基づいて、複数の疑似一回換気量を得ることができる。
【００９４】
全体領域に対応する全体測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさとして疑似一回換気量を用いることで、呼吸データの振幅とインターバルの両方の変化を反映することができる。すなわち、振幅が小さくなり、インターバルが短くなれば、疑似一回換気量はより小さくなり、振幅のみよりも精度よく変化を反映するということができる。
【００９５】
なお、上述したように、人物２の呼吸の動きの大きさとして、正側、負側それぞれの呼吸信号のピーク値、ボトム値を用いる場合、例えば、中枢型無呼吸状態において、呼吸信号が負側で緩い変化すること、すなわち、微かな呼気が続くように見える状態が現れることがごくまれに生じる事があるが、この場合でも誤判定を防止することができる。以下の本実施の形態では特にことわりのない限り、正側、負側それぞれの呼吸信号のピーク値、ボトム値を呼吸の大きさを示す値として用いるものとして説明する。
【００９６】
以上のようにして閾値算出部２９は、判定対象時点の前後の第１の所定期間内の胸部領域２ａに対応する胸部測定データ、腹部領域２ｂに対応する腹部測定データ、全体領域に対応する全体測定データに基づいて、各々の領域についての呼吸基準値を算出する。なお、各呼吸基準値は、各判定対象時点について算出される値が集合することで、まとめて取得した測定データの期間内（例えば一晩、７〜１０時間程度）のベースラインを形成する。
【００９７】
図５は、実際の測定により取得した、全体領域に対応する呼吸データと体動データの波形パターンの一定時間分（６分程度）の１例を示したものである。本図を参照して、ベースラインの概略について説明する。さらに本図には算出された呼吸基準値が形成するベースラインも呼吸データに対応するように示されている。ベースラインを形成する呼吸基準値は、上述したように本実施の形態では、呼吸データに基づいて算出される。図示の体動データに示されるように体動を示すデータ（図２（ｃ）参照）が存在する部位では呼吸データも大きく変化するため呼吸基準値の計算から除外している。すなわち、体動期間を境界にして信号レベルが変化することがあり、第１の所定期間はできるだけ体動期間を含まない一連の期間で設定するため、体動期間の前後ではベースラインの位置（呼吸基準値）が変化する。また本図では体動データの平均値が右側で上がっているが、これは、例えば体動に伴う姿勢の変化により人物２の動きを反映している測定点が変ったことにより、ＦＧセンサ１０の感度が変化すると共に体動データにバイアスがかかっているためである。
【００９８】
再び図１に戻って、閾値算出部２９は、求めた各呼吸基準値に一定の係数をかけて、各閾値を算出する。なお、全体閾値に関しては第１の全体閾値と第２の全体閾値の２つの閾値を算出する。例えば、閾値算出部２９は、求めた各呼吸基準値の２５％〜１５％程度の値、ここでは２０％の値を、判定対象時点の胸部閾値、腹部閾値、第１の全体閾値として算出する。すなわち、閾値算出部２９は、胸部領域２ａ、腹部領域２ｂ、全体領域の各領域についての呼吸基準値に係数０．２を掛けて胸部閾値、腹部閾値、第１の全体閾値を算出する。さらに、閾値算出部２９は、全体領域に応じて求めた呼吸基準値の５５％〜４５％程度の値、ここでは５０％の値を第２の全体閾値として算出する。すなわち、閾値算出部２９は、全体領域についての呼吸基準値に係数０．５を掛けて第２の全体閾値を算出する。
【００９９】
第２の状態判別部２５は、判定対象時点の各領域の測定データと閾値算出部２９により算出された各閾値とを比較し、この比較結果に基づいて、低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別する。第２の状態判別部２５は、典型的には判定対象時点の呼吸データと各閾値を比較する。
【０１００】
なお、第２の状態判別部２５による判別は、例えば閾値算出部２９により算出された呼吸基準値がピークかボトムのどちらか一方の平均値である場合には、正側（ピーク側、吸気側）又は負側（ボトム側、呼気側）のみの判定を行ってもよいし、ピークとボトムとの両方の平均値である場合には、正側と負側の両方の判定が一致しているか、又は一方のみで判定されたか（ＡＮＤ又はＯＲ）により判定を行ってもよい。
【０１０１】
第２の状態判別部２５は、胸部測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と胸部閾値とを、腹部測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と腹部閾値とを、全体測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と第１の全体閾値又は第２の全体閾値とを、各々比較し、該比較結果に基づいて低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別する。なお、ここで、第２の状態判別部２５は、単に各測定データの判定対象時点での測定値そのものと各閾値とを比較するように構成してもよい。この場合は、例えば、測定データのピークとボトムが明瞭でない際にも、問題なく比較することができる。以下では、特に断りのない限り、上述したように各測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量と各閾値とを比較するものとして説明する。
【０１０２】
さらに、具体的には、第２の状態判別部２５は、胸部測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量が胸部閾値を第４の所定期間連続的に下まわった際、又は腹部測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量が腹部閾値を第４の所定期間連続的に下まわった際、又は、全体測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量が第１の全体閾値を第４の所定期間連続的に下まわった際に、閾値を下まわっていた期間を無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別する。すなわち、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データのうち１つでもそれぞれに対して設定されている閾値を第４の所定期間連続的に下まわった際に、無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別する。
【０１０３】
ここで、第４の所定期間は、典型的には、人物２の正常な呼吸インターバルよりも長いと考えられる期間であり、例えば、６秒から１５秒程度とすればよい。なお、現在最も一般的に採用されている睡眠時無呼吸の判定基準では、典型的には、呼吸停止又は呼吸低下が１０秒以上続くこととなっているので、ここでも１０秒程度とする。ただし、後述するように、閾値を下まわる前後のピークまでの間隔を合わせて１０秒間程度としてもよい。なお、本実施の形態では、第４の所定期間連続するとは、例えば、胸部測定データの呼吸の動きの大きさが胸部閾値を下まわる判定対象時点が、第４の所定期間に相当する分の複数の判定対象時点で連続することである。すなわち、例えば、判定対象時点の間隔が０．２５秒程度で、第２の所定期間が１０秒程度として設定されていれば、４０個の判定対象時点で上記の条件が連続した場合に、第２の所定期間連続したと判断することができる。なお、第４の所定期間連続的に下まわるとは、必ずしも一度もその条件から外れてはいけないという意味ではなく、実質的に連続していればよく、瞬間的に外れても判別に影響がなければよい。以下の説明でも、特に断りのない限り同様である。
【０１０４】
以上のように、第２の状態判別部２５は、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データのうち１つでもそれぞれに対して設定されている閾値を第４の所定期間連続的に下まわった際に、無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別することで、全体測定データの呼吸の動きの大きさの低下だけでは無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別できなかった期間、すなわち胸部測定データ又は腹部測定データのみの呼吸の動きの大きさが低下した期間も、もれなく正確に無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別することができる。
【０１０５】
図６は、閉塞型無呼吸の呼吸波形（呼吸データ）の第１の具体例を示す図である。図中、上段は全体測定データ、中段は胸部測定データ、下段は腹部測定データを示す。図６では、無呼吸期間の胸部測定データの呼吸の動きの大きさは、正常な呼吸をしている期間の動きの大きさとほとんど変わらないが、腹部測定データでは、無呼吸期間に明確に呼吸の動きの大きさが低下している。言い換えれば、胸部測定データ又は腹部測定データいずれか一方のみの呼吸の動きの大きさが閾値以下に下がるが、他方は顕著に低下してないことがある。すなわち、極端な場合、全体測定データの評価だけでは無呼吸と判定できず、胸部測定データ、腹部測定データに分けて判別することにより無呼吸検出が可能となるものがあることを示している。全体測定データの呼吸の動きの大きさだけで無呼吸の判断を行おうとすると、本図のように、胸部測定データまたは腹部測定データの一方だけの動きの大きさが著しく低下したときに、全体としてはそれほど顕著な低下とならずに無呼吸と判断できないケースがあったが、以上で説明したように、いずれか一方のみが顕著に低下していることを検出することにより、より精度良く無呼吸を検出することができる。
【０１０６】
なお、第２の状態判別部２５は、いずれかの測定データが閾値を下まわった場合、その直前、直後で閾値以上となる呼吸データのピークの間隔をイベント期間とし、当該イベント期間が一定期間、例えば１０秒程度（第４の所定期間）以上あれば、このイベント期間が無呼吸イベント期間（第２の期間）であると判定するように構成してもよい。なお、この場合は、厳密に言えば、無呼吸イベント期間（第２の期間）の始端と終端に呼吸データが閾値を上まわる期間が存在することになるが、当該閾値を上まわる期間が当該イベント期間の一定割合以内、又は、第４の所定期間の一定割合以内、あるいはあらかじめ決められた期間以内であれば、無呼吸、低呼吸等の判別条件を満たしたものとすればよい。言い換えれば、第４の所定期間との比較対象となる当該イベント期間の始端をその直前のピーク、後端をその直後のピークとしたときに、当該イベント期間が第４の所定期間より長く、閾値を上まわる期間が当該イベント期間の一定割合以内、又は、第４の所定期間の一定割合以内、あるいはあらかじめ決められた期間以内であれば、実際に閾値を下まわる期間が第４の所定期間より短くなる場合もあり得るが、実質的には閾値を下まわっているとみなすことができ、第４の所定期間連続的に下まわるという概念に含まれるものとすることができる。このようにすることで、呼吸データが閾値を下まわる期間が実質的に第４の所定期間連続していると見ることができる。なお、特に断りのない限り、以下で説明する第２の状態判別部２５による状態の判別でも同様である。
【０１０７】
また、第２の状態判別部２５は、判定対象時点として、呼吸データのピークとボトムを拾っていき、その差、すなわち、呼吸データの振幅が閾値未満で、第４の所定期間以上継続した場合には、その継続期間が無呼吸イベント期間（第２の期間）であると判別するように構成しても良い。さらに別の判別方法として、判定対象時点として、呼吸データのピーク（又はボトム）を拾っていき、閾値以上の呼吸データのピークの間隔が一定期間、例えば１０秒程度以上となったとき、さらにその両ピーク間内で呼吸データが閾値未満である期間が第４の所定期間以上の場合に無呼吸イベント期間（第２の期間）であると判別するように構成しても良い。なお、特に断りのない限り、以下で説明する第２の状態判別部２５による状態の判別でも同様である。
【０１０８】
また、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データのうちの複数の測定データがそれぞれの閾値を第４の所定期間連続的に下まわった際には、複数の測定データのうち最も長く続いた測定データの期間を無呼吸イベント期間（第２の期間）とするとよい。すなわち、これにより、上述したように、全体測定データだけでは無呼吸イベント期間（第２の期間）として検出されなかったイベント期間ももれなく検出可能となる。
【０１０９】
さらに、第２の状態判別部２５は、全体測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量が第２の全体閾値を第５の所定期間連続的に下まわった際に、該閾値を下まわっていた期間を低呼吸イベント期間（第１の期間）と判別する。ここで、第５の所定期間は、典型的には第４の所定期間と同様の期間であり、人物２の正常な呼吸インターバルよりも長いと考えられる期間であり、例えば、６秒から１５秒程度とすればよい。なおここでも、現在最も一般的に採用されている睡眠時無呼吸の判定基準では、典型的には、呼吸停止又は呼吸低下が１０秒以上続くこととなっているので、ここでも１０秒程度とする。
【０１１０】
なお、全体測定データは、上述したように典型的には、胸部測定データと腹部測定データをたし合わせた測定データに相当するので、第２の状態判別部２５は、例えば、胸部測定データ及び腹部測定データの判定対象時点の人物２の呼吸の動きの大きさを示す量が胸部領域２ａ、腹部領域２ｂについての呼吸基準値に各々係数０．５を掛けた閾値を第５の所定期間連続的に下まわった際に、該閾値を下まわっていた期間を低呼吸イベント期間（第１の期間）と判別してもよい。
【０１１１】
第１の状態判別部２４は、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データと、胸部領域２ａとは異なる腹部領域２ｂに対応する腹部測定データとの相補性と、胸部測定データ又は腹部測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値に基づいて、前記対象物の状態の判別を行うように構成される。該第１の評価値は、例えば、上述した相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数に基づいた値を用いることができる。本実施の形態では、該第１の評価値は、相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数のピークとボトムとの平均値に基づいた値を用いるものとする。
【０１１２】
ここで、上述したように、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１の演算装置２０は、相互相関関数を演算する相互相関関数演算部２２と、自己相関関数を演算する自己相関関数演算部２３を備える。相関関数は、典型的には、２つの波形のうちの一方を時間軸上で少しずつずらしながら両波形間の類似性を時間ずれτの関数として表したものである。典型的には、数値が「１」に近いほど類似性が高いことを示す。また、相互相関は、異なる２つの信号波形に対して相関処理を行い、２つの波形間の類似度を調べるのに対して、自己相関は、１つの信号波形に対して相関処理を行い、例えば、１つの信号波形中に周期性があるかどうか等を調べる。
【０１１３】
例えば、呼吸回数が１０〜３０回／分であれば、周期は２秒から６秒であるから、ボトムは概ねτ＝１秒以上３秒以下、ピークは概ねτ＝２秒以上６秒以下のところに現れることになる。ここでは、相互相関関数及び自己相関関数は、いずれも全体測定データのピークとボトムの位置を中心とする２秒から１８秒程度、典型的には、６秒間分のデータと、それにｌａｇとして相関をとるデータ同士の時間ずれτを加えたデータを用いて計算する。胸部測定データの時系列データ、腹部測定データをそれぞれＳｃｈ＝（Ｓ１ｃｈ，Ｓ２ｃｈ，…，Ｓｎｃｈ）、Ｓａｂ＝（Ｓ１ａｂ，Ｓ２ａｂ，…，Ｓｎａｂ）とすると相互相関関数Ｃ（τ）は、例えば、次式（２）で表すことができる。
【数２】
2007175225.tif 000004
同様に測定データの時系列データをＳ＝（Ｓ１，Ｓ２，…，Ｓｎ）とすると自己相関関数Ａ（τ）は、例えば、次式（３）で表すことができる。
【数３】
2007175225.tif 000005
【０１１４】
第１の状態判別部２４は、上述したように、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データと、胸部領域２ａとは異なる腹部領域２ｂに対応する腹部測定データとの相補性と、胸部測定データ又は腹部測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値に基づいて、人物２の状態の判別を行う。第１の評価値は、相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数Ｃ（τ）の偏りＰＢに基づいた値であり、本実施の形態では、相互相関関数Ｃ（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰと相互相関ボトムの相関値ＣＢとの平均値である。すなわち、第１の状態判別部２４は、相互相関関数の偏りＰＢ＝（ＣＰ＋ＣＢ）／２を演算し、相互相関関数の偏りＰＢが第６の閾値以下である際に、閉塞型無呼吸状態であると判別する。言い換えれば、相互相関関数の偏りＰＢが第６の閾値以上である際に、中枢型無呼吸状態と判別する。ここでの第６の閾値は、例えば０．２以下の値、好ましくは０程度とすればよい。
【０１１５】
図７は、本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタ１の相関関数の一例を示す線図であり、（ａ）は自己相関関数の一例、（ｂ）は相互相関関数の一例である。ここでは、相互相関関数Ｃ（τ）は、式（２）を用い、ｌａｇ（時間ずれτ）を−６秒〜＋６秒として計算、自己相関関数Ａ（τ）は式（３）を用いｌａｇ（時間ずれτ）を０〜６秒として計算し、設定したｌａｇの範囲で相関ピークとボトムの位置、そのときの相関値等を求める。本図中に相関ピークとボトム、相関係数の位置関係等を示す。自己相関関数Ａ（τ）の場合は，時間ずれτ＝０とき、Ａ（０）＝１で最大となるので、次のボトムとそれに続くピークを求めるとよい（図７（ａ）参照）。相互相関関数Ｃ（τ）の場合は、計算期間の中でピークとボトムを求めるとよい。ただし、ピークの位置がτの正負いずれの方向にあるかわからないため、ｌａｇに関してピークとボトムを探索する期間は±６秒間としている。ここで、τ＝０の値、Ｃ（０）を相関係数とする（図７（ｂ）参照）。
【０１１６】
なお、ここで求めた値は、信号のノイズによりばらつきを持つこともあるので、状態の判定の際には、前後併せて呼吸３〜５回分程度のデータを平均して用いてもよい。また、これらの相関ピーク値、ボトム値は、人物２の呼吸運動を評価するものであるため、その計算期間（ｌａｇの範囲）は、正常な呼吸回数（例えば、１分間に１０〜３０回程度）の範囲、すなわち、上述のように、最長の呼吸周期である６秒程度以内で検出するとよい。ただし、自己相関については、０〜１秒の範囲は、ノイズの領域として排除してもよい。
【０１１７】
ここで、胸部測定データと腹部測定データとの相関係数は、必然的に相互相関ピークとボトムとの間の値をとる。相関係数が、相互相関ピークに一致していれば胸部領域２ａと腹部領域２ｂとはほぼ完全に同相の運動をしているとみることができ、一方、相互相関ボトムに一致していれば逆相の運動をしていると考えることができる。なお、上述した閉塞型無呼吸状態では、いわゆる奇異性運動が観察されることが多い。奇異性運動では、呼吸努力にもかかわらず気流が停止することから、胸部領域２ａと腹部領域２ｂとが逆方向の動きをすることにより、それぞれを打ち消しあい、全体測定データは運動振幅がほぼ消失したようになる。したがって、上記のように相関係数と相互相関ピーク又はボトムとを比較することにより、閉塞型無呼吸状態を判別することができる。
【０１１８】
図８は、閉塞型無呼吸状態を説明するための図であり、（ａ）は閉塞型無呼吸状態での典型的な呼吸運動波形を示す線図、（ｂ）は、（ａ）のときの胸部測定データと腹部測定データとの相互相関関数を示す線図である。閉塞型無呼吸状態では、典型的には、胸部領域２ａの呼吸運動と腹部領域２ｂの呼吸運動が相補的、言い換えれば、足してほぼ「０」になるが、その際、胸部測定データと腹部測定データとは、時間軸の方向に対称なｓｉｎ波形ではなく、図８（ａ）に示すように、鋸歯状波に近い形になる傾向がある。これは、閉塞型無呼吸状態では呼吸努力にもかかわらず気道が閉塞したままである場合に、呼吸努力を停止すると同時に一気に呼吸筋の緊張が解放されるためであると考えられる。
【０１１９】
胸部測定データと腹部測定データとが、相補的な鋸歯状波となる場合、図８（ｂ）に示すように、相互相関関数Ｃ（τ）はτ＝０でボトムとなり、Ｃ（０）≒−１となる。一方、ピークではそれぞれの波形がぴったり重なり合わないため＋１に近い値とはならない。言い換えれば、胸部測定データと腹部測定データとは、時間軸の方向に非対称となり、すなわち、閉塞型無呼吸状態の場合には、相互相関関数Ｃ（τ）は、全体的に負側（−１に近い側）にシフトしたようになる。すなわち、相互相関関数Ｃ（τ）の偏りは、胸部測定データおよび腹部測定データの時間軸の方向の対称性を示し、位相ずれの如何に関わらず、相互相関関数Ｃ（τ）が負側に偏ったときは、閉塞型無呼吸状態であると判別できる。なお、相互相関関数の偏りＰＢは、偏りを示す値であれば、上述した相互相関ピークの相関値ＣＰと相互相関ボトムの相関値ＣＢとの平均値以外の値、例えば、単純に相互相関ピークの相関値ＣＰを用いてもよい。また、ここで、胸部測定データと腹部測定データとが時間軸の方向に対称であることは、典型的には、一方の波形を半周期分ずらした際に、他方の波形とほぼ対称となることを含む。また、言い換えれば、１つのゼロクロスからとなりゼロクロスまでの波形が、正側と負側とでほぼ対称であることを含む。
【０１２０】
図９は、閉塞型無呼吸の呼吸波形（呼吸データ）の第２の具体例を示す図であり、図６と同様に、図中、上段は全体測定データ、中段は胸部測定データ、下段は腹部測定データを示す。胸部測定データ、腹部測定データともに運動振幅が残っているが、それぞれが打ち消しあい、全体測定データは運動振幅がほぼ消失している。これは、一般的に言われる奇異性運動の典型的なもので、図８に見られるように、胸部領域と腹部領域とが逆方向の動きをすることにより、全体領域での運動は、ほぼ消失したように見える。
【０１２１】
第１の状態判別部２４は、さらに、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データと、人物２の腹部領域２ｂに対応する腹部測定データとの類似性に関する第２の評価値に基づいて、人物２の状態の判別を行うように構成される。ここで、該第２の評価値は、典型的には、相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数Ｃ（τ）に基づいた値である。さらに、具体的には、第２の評価値は、胸部測定データと腹部測定データとの相関係数、又は、胸部測定データと腹部測定データとの時間ずれτ＝０のときの相互相関関数値、又は、胸部測定データと腹部測定データとの時間ずれτ＝０のときの相互相関係数値に基づいた値である。
【０１２２】
例えば、測定値からその平均値を除したものをデータとしたとき、正規化した相互相関関数（すなわち、相互相関係数）において、τ＝０の値がピアソンの積率相関係数に一致する。呼吸運動信号の場合、周期の一定位置を始点・終点とすれば、平均値はおよそ０なので、あえて平均値を差し引かなくても、データの相互相関係数のτ＝０の値を相関係数として問題ない。すなわち、τ＝０のときの相互相関関数値、相互相関係数値は、呼吸運動のようにデータの平均値が概ねゼロとなる場合、結果的に相関係数に相当する。以下、特に断りのない限り、第２の評価値は、胸部測定データと腹部測定データとの相互相関関数Ｃ（τ）の相関係数ＣＣに関する値として説明し、該相関係数ＣＣは、広義にτ＝０のときの相互相関関数値、相互相関係数値に相当するものとして説明する。
【０１２３】
相関係数ＣＣは、胸部測定データと腹部測定データとが相補的、言い換えれば、逆相になっていれば（すなわち、完全に打ち消しあい、全体測定データが０になっていれば）−１になる。逆に、同相（同じ波型）であれば、＋１になる。さらに、本実施の形態では、第２の評価値は、胸部測定データと腹部測定データとの相互相関関数Ｃ（τ）の相関係数ＣＣに関する値として、相関係数ＣＣと相互相関ピークの相関値ＣＰ又は相互相関ボトムの相関値ＣＢとの数量的関係をパラメータとした位相ずれ指数ＰＩとする。ここでは、第１の状態判別部２４は、第２の評価値として位相ずれ指数ＰＩ＝（ＣＣ−ＣＢ）／（ＣＰ−ＣＢ）を演算し、位相ずれ指数ＰＩが該第２の評価値に対して設定される第１の閾値以下である際に、人物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。言い換えれば、位相ずれ指数ＰＩが第１の閾値以上である際に、中枢型無呼吸状態と判別する。ここでの第１の閾値は、例えば０．８以下の値、好ましくは０．６程度とすればよい。一般的には、通常の呼吸状態や、閉塞型無呼吸を起こしたときに、どの程度の相関係数ＣＣになるかは個人差があるが、相関係数ＣＣと相互相関ボトムの相関値ＣＢとの差を、相互相関ピークの相関値ＣＰと相互相関ボトムの相関値ＣＢとの差で除して規格化して評価値とすることで、個人差に影響されずにより効果的に判別することができる。
【０１２４】
なお、ここでは、第２の評価値として位相ずれ指数ＰＩ＝（ＣＣ−ＣＢ）／（ＣＰ−ＣＢ）としたが、単にＰＩ＝ＣＣ−ＣＢとしてもよいし、ＰＩ＝（ＣＰ−ＣＣ）／（ＣＰ−ＣＢ）としてもよい。また、単純にＰＩ＝ＣＣとしてもよいし、これを規格化してＰＩ＝ＣＣ／（ＣＰ−ＣＢ）としてもよい。さらに、ＰＩ＝（ＣＣ−（ＣＰ＋ＣＢ）／２）としてもよいし、これを規格化してＰＩ＝（ＣＣ−（ＣＰ＋ＣＢ）／２）／（ＣＰ−ＣＢ）としてもよい。ただし、その時のＰＩの求め方により、判定時における閾値との大小関係が以上の説明とは逆になる場合がある。
【０１２５】
第１の状態判別部２４は、さらに、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データと、人物２の腹部領域に対応する腹部測定データとの位相差に対応する第３の評価値に基づいて、人物２の状態の判別を行うように構成される。ここで、本実施の形態の呼吸モニタ１は、上述した相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数Ｃ（τ）のピーク位置と、自己相関関数演算部２３により演算される胸部測定データ又は腹部測定データの自己相関関数Ａ（τ）のピーク位置との比較結果、あるいは、相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数Ｃ（τ）のボトム位置と、自己相関関数演算部２３により演算される胸部測定データ又は腹部測定データの自己相関関数Ａ（τ）のボトム位置との比較結果に基づいて、位相差に対応する第３の評価値を算出する位相差算出手段としての位相差算出部２１を備える。第１の状態判別部２４は、該位相差算出部２１により算出される位相差に対応する第３の評価値に基づいて人物２の状態を判別する。
【０１２６】
胸部測定データと腹部測定データとが同相の場合、胸部測定データ又は腹部測定データの自己相関ピークと、胸部測定データと腹部測定データとの相互相関ピークとがほぼ同じ位置にでてくる。一方、逆相の場合は、相互相関ピークが自己相関のボトムの近くにでてくる。すなわち、例えば、（相互相関ピーク位置／胸部測定データの自己相関ピーク位置）×２πが胸部測定データと腹部測定データとの位相差になる。ここでは、位相差算出部２１は、第３の評価値としての位相差Ｐ＝（相互相関ピーク位置／胸部測定データの自己相関ピーク位置）×２πを演算し、第１の状態判別部２４は、該演算された位相差Ｐの絶対値が該位相差に対して設定される第２の閾値以上である際に、人物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。言い換えれば、該演算された位相差Ｐの絶対値が第２の閾値以下である際に、中枢型無呼吸状態と判別する。ここでの第２の閾値は、例えばπ／３以下の値、好ましくはπ／４程度とすればよい。
【０１２７】
なお、ここでは、位相差Ｐ＝（相互相関ピーク位置／胸部測定データの自己相関ピーク位置）×２πとしたが、位相差Ｐ＝（相互相関ボトム位置／胸部測定データの自己相関ボトム位置）×π、位相差Ｐ＝（相互相関ピーク位置／腹部測定データの自己相関ピーク位置）×２π、あるいは位相差Ｐ＝（相互相関ボトム位置／腹部測定データの自己相関ボトム位置）×πとしてもよい。
【０１２８】
第１の状態判別部２４は、さらに、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データ、人物２の腹部領域２ｂに対応する腹部測定データ、人物２の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれτに対する類似性に関する第４の評価値に基づいて、人物２の状態の判別を行うように構成される。ここで第４の評価値は、典型的には、自己相関関数演算部２３により演算される前記自己相関関数Ａ（τ）のピーク又はボトム又はピークとボトムとの差に基づいた値である。自己相関関数演算部２３は、少なくとも、第１の状態判別部２４により胸部測定データの第４の評価値に基づいて状態の判別を行う際には胸部測定データの自己相関関数、腹部測定データの第４の評価値に基づいて状態の判別を行う際には腹部測定データの自己相関関数、全体の測定データの第４の評価値に基づいて状態の判別を行う際には全体測定データの自己相関関数を演算する。
【０１２９】
本実施の形態では、第１の状態判別部２４は、第４の評価値として、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データの少なくともいずれか１つの自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧ＝自己相関ピークの相関値ＡＰ−自己相関ボトムの相関値ＡＢを演算し、該自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧが第７の閾値以上である際に、人物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。言い換えれば、該自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧが第７の閾値以下である際に、中枢型無呼吸状態と判別する。ここでの第３の閾値は、例えば１．４以下の値、好ましくは１．２程度とすればよい。
【０１３０】
このように、いずれかの測定データの自己相関ピークの相関値ＡＰと自己相関ボトムの相関値ＡＢとの差をとることで、周期的な運動の有無を評価することができる。測定データの波形が完全な正弦波であれば、自己相関ピークの相関値ＡＰ＝１、自己相関ボトムの相関値ＡＢ＝−１となる。この時、呼吸運動の周波数に対応したｌａｇ（時間ずれτ）の位置にボトム、ピークが現れる。自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧは、その時点での周期的運動すなわち呼吸運動の有無を示す。この値が大きいほど周期が一定で安定した呼吸運動があることを示し、０に近づけば呼吸運動がないことを示す。呼吸運動が無くても、一時的に測定データに変化が起こることはあり得るが、このようにして、単に測定データの振幅だけでなく、周期的な運動の有無を見ることで、呼吸運動が無いことを明確に判別することができる。 
【０１３１】
なお、ここでは自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧに基づいて状態の判別をするものとして説明したが、自己相関ピークの相関値ＡＰのみ、あるいは自己相関ボトムの相関値ＡＢのみで判別することも可能である。また、周期的な運動の有無は、周波数解析（パワースペクトルを求めるなど）によっても行うことができる。呼吸に対応する周波数のスペクトルのパワーが他の周波数帯よりも明確に大きければ、その呼吸に対応する周波数帯の運動が存在すると判別することができる。
【０１３２】
第１の状態判別部２４は、さらに、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データ、人物２の腹部領域２ｂに対応する腹部測定データ、人物２の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値に基づいて、人物２の状態の判別を行うように構成される。該第５の評価値は、例えば、上述した相互相関関数演算部２２により演算される相互相関関数に基づいた値を用いることができる。相互相関関数は、上述した評価値を算出する場合とほぼ同様に演算すればよい。ただし、ここでは、第５の評価値は、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと、前記反転させる前の測定データとの相互相関関数に基づいた値とする点で、胸部測定データと腹部測定データとの相互相関関数に基づいた上述の評価値とは異なる。
【０１３３】
すなわち、ここでは、相互相関関数演算部２２は、少なくとも、第１の状態判別部２４により胸部測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて状態の判別を行う際には胸部測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の胸部測定データとの相互相関関数、第１の状態判別部２４により腹部測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて状態の判別を行う際には腹部測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の腹部測定データとの相互相関関数、第１の状態判別部２４により全体測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて状態の判別を行う際には全体測定データを時間軸の方向に反転させた測定データと前記反転させる前の全体測定データとの相互相関関数を演算するように構成される。
【０１３４】
胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データを時間軸の方向に反転させた測定データとは、例えば胸部測定データを例にして説明すると、図８（ａ）に示した一定時間の胸部測定データを図８（ａ）の紙面に向かって左右方向に反転させた測定データである。ここで一定時間は、例えば、２秒から１８秒間程度、典型的には、６秒間程度とすればよい。本実施の形態では、相互相関関数演算部２２は、腹部測定データを一定時間において時間軸の方向に反転させた測定データと、前記反転させる前の胸部測定データとの相互相関関数Ｃ’（τ）を演算する場合、すなわち、第１の状態判別部２４が胸部測定データに応じた前記第５の評価値に基づいて状態を判別する場合として説明するが、上述したように、腹部測定データに応じた前記第５の評価値、全体測定データに応じた前記第５の評価値を用いてもよいし、３つ全てを用いてもよい。ここでは、第５の評価値は、腹部測定データを一定時間において時間軸の方向に反転させた測定データと、前記反転させる前の胸部測定データとの相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’とする。
【０１３５】
第１の状態判別部２４は、第５の評価値としての相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’が第８の閾値以下である際に、閉塞型無呼吸状態であると判別する。言い換えれば、相互相関ピークの相関値ＣＰ’が第８の閾値以上である際に、中枢型無呼吸状態と判別する。ここでの第８の閾値は、例えば０．５〜０．７以下の値、好ましくは０．７程度とすればよい。閉塞型無呼吸状態では、図８（ａ）で上述したように、胸部測定データ、腹部測定データは、時間軸の方向に対称なｓｉｎ波形ではなく、鋸歯状波に近い非対称な形になる傾向がある。鋸歯状波となる場合、例えば胸部測定データを一定時間において時間軸の方向に反転させた測定データと、前記反転させる前の胸部測定データとの波形がぴったり重なり合わないため、相互相関関数Ｃ’（τ）はピークでも＋１に近い値とはならない。したがって、相互相関ピークの相関値ＣＰ’が第８の閾値以下であるか否かを判定することで、鋸歯状波に近い非対称な波形が発生する状態、すなわち、閉塞型無呼吸状態を判別することができる。
【０１３６】
なお、第１の状態判別部２４は、典型的には、第２の状態判別部２５によって判別された期間についての人物２の状態を判別するように構成される。すなわち、第１の状態判別部２４は、第２の状態判別部２５により低呼吸イベント期間（第１の期間）又は無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別された期間の人物２の状態を判別する。さらに、本実施の形態では、第１の状態判別部２４は、上述した、前記第１の状態判別手段は、胸部測定データと腹部測定データとの相補性と、胸部測定データ又は腹部測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値と、胸部測定データと、胸部測定データとの類似性に関する第２の評価値と、胸部測定データと、胸部測定データとの位相差に対応する第３の評価値と、胸部測定データ、腹部測定データ、前記対象物の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値と、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値からなる群から選ばれる複数の評価値に基づいて、人物２の状態の判別を行う。
【０１３７】
具体的には、第１の状態判別部２４は、まず、第２の状態判別部２５によって無呼吸イベント期間（第２の期間）と判別された期間について、人物２の状態を判別する。それぞれの評価値は、無呼吸イベント期間（第２の期間）の間常に一定ではなく、変化しているので、その期間の最小値や最大値を適宜用いればよい。この場合、最小値と最大値の両方を判定に用いることもできる。その場合の閾値は当然それぞれに対応させて個別に設ける必要がある。後述する低呼吸イベント期間（第１の期間）についても同様である。また、閉塞型無呼吸の亜種である混合型無呼吸状態では、典型的には、中枢型無呼吸で始まり、同じイベント内で閉塞型無呼吸に移行することから、評価値によってはイベント期間内の前半と後半とでそれぞれに対応した値を用いるとよい。その場合、前半・後半共に中枢型の条件に当てはまる場合は中枢型と判定し、前半が中枢型の条件に当てはまり、後半は中枢型の条件に当てはまらなくなった場合に、混合型と判定することができる。
【０１３８】
そこで本実施の形態では、第１の状態判別部２４は、第１の評価値としてイベント期間内の最小値である相互相関関数の偏りＰＢＭｉｎ、第２の評価値としてイベント期間開始後６秒以内（すなわち前半）の最小値である位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＦｒｏｎｔ及び６秒以降（すなわち後半）の最小値である位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＢａｃｋ、位相差に対応する第３の評価値としてイベント期間開始後６秒以内（すなわち前半）の最大値である位相差ＰＭａｘＦｒｏｎｔ及び６秒以降（すなわち後半）の最大値である位相ずれ位相差ＰＭａｘＢａｃｋ、第４の評価値として胸部測定データの自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧであって、イベント期間開始後６秒以内（すなわち前半）の最小値であるピークとボトムの差ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＦｒｏｎｔ、６秒以降（すなわち後半）の最小値であるピークとボトムの差ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＢａｃｋ、及び、腹部測定データの自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧであって、イベント期間開始後６秒以内（すなわち前半）の最小値であるピークとボトムの差ＡＧＡｄＭｉｎＦｒｏｎｔ、６秒以降（すなわち後半）の最小値であるピークとボトムの差ＡＧＡｄＭｉｎＢａｃｋ、第５の評価値としてのイベント期間内の最小値である相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’ Ｍｉｎを用いる。上述した各閾値もこれらの評価値に対応させた値を用いる。
【０１３９】
第１の状態判別部２４は、第１の評価値としての相互相関関数の偏りＰＢＭｉｎが第６の閾値以上、第２の評価値としての位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＰＩＭｉｎＢａｃｋが第１の閾値以上、第３の評価値としての位相差ＰＭａｘＦｒｏｎｔ、ＰＭａｘＢａｃｋの絶対値が第２の閾値以下、第４の評価値として自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＢａｃｋ、ＡＧＡｄＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＡＧＡｄＭｉｎＢａｃｋが第７の閾値以下、第５の評価値としての相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’ Ｍｉｎが第８の閾値以上である際に、人物２の状態が中枢型無呼吸状態と判別する。なお、上述したように、相互相関関数の偏りＰＢＭｉｎが第６の閾値以上であること、相互相関ピークの相関値ＣＰ’ Ｍｉｎが第８の閾値以上であることは、測定データの波形が時間軸の方向に非対称にならないことを意味する。同様に、位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＰＩＭｉｎＢａｃｋが第１の閾値以上であること、位相差算出部２１により演算された位相差ＰＭａｘＦｒｏｎｔ、位相差ＰＭａｘＢａｃｋの絶対値が第２の閾値以下であることは、イベント期間の前半、後半ともに胸部データと腹部データとの位相ずれが少ないことを意味する。自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＢａｃｋ、ＡＧＡｄＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＡＧＡｄＭｉｎＢａｃｋが第７の閾値以下であることは全期間に渡って自己相関ピークが明瞭でなく、呼吸運動が無いことを意味する。
【０１４０】
第１の状態判別部２４は、イベント期間の前半で中枢型無呼吸と同じ条件、すなわち、第１の評価値としての相互相関関数の偏りＰＢＭｉｎが第６の閾値以上、第２の評価値としての位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＦｒｏｎｔが第１の閾値以上、第３の評価値としての位相差ＰＭａｘＦｒｏｎｔの絶対値が第２の閾値以下、第４の評価値としての自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＡＧＡｄＭｉｎＦｒｏｎｔが第７の閾値以下、第５の評価値としての相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’ Ｍｉｎが第８の閾値以上であり、後半で、第２の評価値としての位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＢａｃｋが第１の閾値以下、又は、第３の評価値としての位相差ＰＭａｘＢａｃｋの絶対値が第２の閾値以上、又は、第４の評価値としての自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧＣｈｅｓｔＭｉｎＢａｃｋとＡＧＡｄＭｉｎＢａｃｋのどちらか一方あるいは両方が第７の閾値以上である際に、人物２の状態が混合型無呼吸状態であると判別する。第１の状態判別部２４は、無呼吸イベント期間（第２の期間）において、上記の中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態いずれにも当てはまらないときには、人物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別する。
【０１４１】
さらに、第１の状態判別部２４は、第２の状態判別部２５によって低呼吸イベント期間（第１の期間）と判別された期間についても、無呼吸イベント期間（第２の期間）と同様に、人物２の状態を判別する。ただし、低呼吸イベント期間（第１の期間）についての判別では、上記の中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態いずれにも当てはまらない場合は、低呼吸イベント期間（第１の期間）のうちの一定以上の期間において、第２の評価値としての位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＰＩＭｉｎＢａｃｋが第１の閾値以下、又は、第３の評価値としての位相差算出部２１により演算された位相差ＰＭａｘＦｒｏｎｔ、ＰＭａｘＢａｃｋの絶対値が第２の閾値以上である場合のみ、人物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別し、それ以外は、単なる低呼吸状態であると判別する。ここで、一定以上の期間とは、例えば、低呼吸イベント期間の５０％から１００％、好ましくは７５％以上の期間である。
【０１４２】
なお、人物２の状態を判別する対象となる期間のうち一定以上の期間において、第２の評価値としての位相ずれ指数ＰＩＭｉｎＦｒｏｎｔ、ＰＩＭｉｎＢａｃｋが第１の閾値以下、あるいは、第３の評価値としての位相差算出部２１により演算された位相差ＰＭａｘＦｒｏｎｔ、ＰＭａｘＢａｃｋの絶対値が第２の閾値以上である場合は、当該対象となる期間で、胸部測定データと腹部測定データとが明瞭に逆相になっている、すなわち、奇異性運動が発生していることを意味するので、上述した無呼吸イベント期間（第２の期間）や、それ以外の期間でも、呼吸の動きの大きさや上述した他の条件に関わらず、人物２の状態が閉塞型無呼吸状態であると判別すればよい。
【０１４３】
本実施の形態に係る呼吸モニタ１によれば、以上のように胸部領域２ａ、腹部領域２ｂ、全体領域に応じた対象物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づいて、対象物２の状態を判別することで、例えば、複雑な呼吸運動に対して全体としての正しい評価、詳細な状態の解析、解析の精度の向上等より正確な状態の解析を行うことができる。例えば、人物２の全体領域に対応する全体測定データのみでの判別では、判別しにくかった無呼吸イベント期間（第２の期間）のより詳細な型の判別、すなわち、閉塞型無呼吸状態、中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態を区別して判別することができる。
【０１４４】
なお、呼吸モニタ１によって判別される無呼吸状態のより詳細な型は、例えば、終夜測定検査で、閉塞型無呼吸状態、中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態が起こった回数、平均継続時間、最長継続時間等をを記録することにより、医師等による睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の診断上必要な項目として用いることができる。
【０１４５】
また、以上で説明したように、周期的な動きの大きさに基づいて、低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別する第２の状態判別部２５に加えて、第１の状態判別部２４により胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データの相互相関関数Ｃ（τ）、Ｃ’（τ）、自己相関関数Ａ（τ）、胸部測定データと腹部測定データとの位相差等に基づいた種々の評価値を用いてイベント期間での人物２の状態を判別することで、周期的な動きの大きさだけでは判断できないような状態も包括的に確実に検出、判別することができる。
【０１４６】
第１の状態判別部２４は、異なる種類の評価値を用いて加重的に判断することで、より正確に人物２の状態を判別することができる。すなわち、第１の評価値としての相互相関関数Ｃ（τ）の偏りＰＢに基づいて、胸部測定データと腹部測定データとの相補性と、時間軸の方向の対称性を評価することができ、したがって、閉塞型無呼吸状態を検出、判別することができる。第２の評価値として位相ずれ指数ＰＩ、第３の評価値としての位相差算出部２１により演算される位相差Ｐに基づいて、胸部データと腹部データとの位相ずれを評価することができ、したがって、閉塞型無呼吸状態を検出、判別することができる。第４の評価値としての自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧに基づいて明瞭な呼吸運動の有無を評価することができる。第５の評価値としての第５の評価値としての相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’ に基づいて、測定データの時間に関する対称性を評価することができ、したがって、閉塞型無呼吸状態を検出、判別することができる。
【０１４７】
なお、以上の説明では、第１の状態判別部２４は、第１の評価値、第２の評価値、第３の評価値、第４の評価値、第５の評価値に基づいて加重的に判断することで、人物２の状態を判別するものとして説明したが、必ずしもこれらすべてのパラメータを用いる必要はなく、例えば、第１の評価値のみを用いて判別してもよい。この場合、第１の状態判別部２４による計算量を減らすことができるので、簡易で迅速に結果を得たい際には好適である。また、例えば、第１の評価値と第５の評価値は、いずれも測定データの時間軸の方向の対称性に関する性質を含んでいるので、いずれか一方を選択して用いるようにしてもよい。また、例えば、第２の評価値と第３の評価値は、いずれも胸部測定データと腹部測定データとの位相ずれに関する性質を含んでいるので、いずれか一方を選択して用いるようにしてもよい。
【０１４８】
以上の説明では、第１の状態判別部２４と第２の状態判別部２５とは、別体に構成するものとして説明したが、一体に構成してもよい。また、第１の評価値に基づいて状態を判別する状態判別部、第２の評価値に基づいて状態を判別する状態判別部、第３の評価値に基づいて状態を判別する状態判別部、第４の評価値に基づいて状態を判別する状態判別部、第５の評価値に基づいて状態を判別する状態判別部をそれぞれ別体に構成してもよい。
【０１４９】
また、以上の実施の形態では、各領域の一定期間の測定データをまとめて取得して解析する場合で説明したが、人物２の状態推移に伴ってリアルタイムに測定データを取得、解析しても良い。この場合も、従来に比較して詳細な状態の解析、解析の精度の向上等、より正確な状態の解析を行うことができる。なお、リアルタイムに測定データを取得、解析する場合は、例えば、閾値を算出するための第１の所定期間は、典型的には、判定対象時点以前の所定期間とするとよいが、判定対象時点以後の所定期間を用いても問題はない。例えば、判定対象時点から数秒経過後に状態の解析を行ってもよく、すなわち、状態の解析に支障がない程度で、測定データの取得と状態の解析に若干のタイムラグがあっても問題はない。
【０１５０】
図１０は、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１のＦＧセンサ１０の模式的斜視図である。ここで、本図を参照して、呼吸モニタ１に適した測定装置であるＦＧセンサ１０について説明する。ＦＧセンサ１０は、対象領域としてのベッド３に所定の照明パターン１１ａ、言い換えれば複数の輝点１１ｂを投影する投影装置１１と、投影装置１１により投光された光、すなわち、複数の輝点１１ｂが投影されたベッド３を撮像する撮像装置１２と、撮像装置１２により撮像された画像に基づいて、人物２の状態を示す測定データを生成する測定部１４とを含んで構成される。なお、本実施の形態では測定部１４は演算装置２０と一体に構成されている場合で説明する。
【０１５１】
図１１は、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１のＦＧセンサ１０の概略構成を示すブロック図である。測定部１４は、撮像装置１２により異なる２時点に取得された２フレームの画像から、複数の輝点の前記２フレーム間の移動量を算出する移動量算出手段としての移動量算出部１４１と、移動量算出部１４１により算出された移動量を時系列に並べてなる移動量波形データを生成する移動量波形生成手段としての移動量波形生成部１４２とを備えている。
【０１５２】
ここで、異なる２時点の像に基づく、輝点の移動の測定について説明する。異なる２時点の像は、任意の時点とそのわずかに前の時点とするとよい。わずかに前とは、人物２の動きを検出するのに十分な時間間隔だけ前であればよい。この場合、人物２のわずかな動きも検出したいときは短く、例えば人物２の動きが大きくなり過ぎず、実質的にはほぼ動き無しとみなせる程度の時間、例えば０．１秒程度とすればよい。あるいはテレビ周期の１〜１０周期（１／３０〜１／３）とするとよい。また、人物２の大まかな動きを検出したいときは長く、例えば１０秒程度としてもよい。但し、本実施の形態のように、人物２の呼吸も検出する場合では長くし過ぎると、正確な呼吸の検出が行えなくなるので、例えば１分などにするのは適切でない。以下、任意の時点（現在）で取得した像を取得像、取得像よりわずかに前（過去）に取得した像を参照像として説明する。なお、参照像は、記憶部（不図示）内に保存される。
【０１５３】
さらに、本実施の形態では、異なる２時点の像は、取得像（Ｎフレーム）と、取得像の１つ前に取得した像（Ｎ−１フレーム）とする。すなわち参照像は、取得像の１つ前に取得した像である。また、像の取得間隔は、例えば装置の処理速度や、上述のように検出したい動きの内容により適宜決めるとよいが、例えば０．１〜３秒、好ましくは０．１〜０．５秒程度とするとよい。ここでは０．１〜０．２５秒とする。また、より短い時間間隔で像を取得し、平均化またはフィルタリングの処理を行うことで、例えばランダムノイズの影響を低減できるので有効である。なお、測定部１４については後で詳しく説明する。
【０１５４】
図１０に戻って、ＦＧセンサ１０の設置例について説明する。図中ベッド３上に、人物２が睡眠状態で横たわって存在している。ここでは、人物２の上には、さらに寝具４がかけられており、人物２の一部と、ベッド３の一部とを覆っている。この場合には、ＦＧセンサ１０は、寝具４の上面の高さ方向の一定時間内の動きに関する量を測定している。また寝具４を使用しない場合には、ＦＧセンサ１０は、人物２そのものの高さ方向の一定時間内の動きに関する量を測定する。なお、人物２の高さ方向の動きは、例えば人物２の呼吸や体動に伴う動きである。
【０１５５】
ＦＧセンサ１０を構成している投影装置１１と、撮像装置１２は、対象領域であるベッド３の鉛直方向上方に配置されている。なお測定範囲は、人物２の胸部や腹部を含む範囲に設定されている。図示では、人物２のおよそ頭部上方に投影装置１１が、ベッド３のおよそ中央部、または中央部よりやや頭部寄り上方に撮像装置１２が配置されている。投影装置１１は、ベッド３上に照明パターンとしてのパターン１１ａを投光している。パターン１１ａは複数の輝点光である。また、撮像装置１２の画角は、人物２の上半身に相当する部分を含むベッド３のおよそ中央部分を撮像できるように設定される。撮像装置１２はほぼ垂直にベッド３を見下ろすように設置されていが、ある程度傾けて設置してもよい。なおここでは、撮像装置１２により撮像できる人物２上に投光された複数の輝点１１ｂの各位置が各測定点に対応する。
【０１５６】
投影装置１１と撮像装置１２とは、ある程度距離を離して設置するとよい。このようにすることで、距離ｄ（基線長ｄ、図１３参照）が長くなるので、変化を敏感に検出できるようになる（検出感度がよくなる）。なお、基線長は長く取ることが好ましいが、短くてもよい。但しこの場合には、呼吸等の小さな動きを検出しにくくなるが、後述のように、輝点の重心位置を検出するようにすれば、小さな動き（呼吸）の検出も可能である。
【０１５７】
ここで基線長ｄ（図１３参照）について説明する。ここでは、ＦＧセンサ１０は、図１３で後述するように、パターンを形成する輝点の移動を測定するものである。この際に、例えば、対象物（ここでは人物２）の高さ又は高さ方向の動きが大きくなればなるほど、輝点の移動量も大きくなる。このため、図１３で後述する概念によると、輝点の移動量が大きいと、比較すべき輝点の隣の輝点を飛び越してしまう現象が起こることがある。この場合、隣の輝点から移動したと判断され、測定される輝点の移動量は小さくなってしまうことがある。すなわち、正確に輝点の移動量を測定できない。基線長が短い場合には、輝点の移動量は小さく、上記の飛び越えが起こりにくいが、微小な動きに対してはノイズとの区別が難しくなる。また、基線長ｄ（図１３参照）が長い場合には、例えば対象物の僅かな動きであっても、輝点の移動量に大きく反映されるので、微小な高さ又は高さ方向の動きを測定することができるが、例えば大きな動きがあった場合に飛び越えが起きることがある。
【０１５８】
図１２は、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１の投影装置１１を説明する模式的斜視図である。本図を参照して、呼吸モニタ１に適した投影装置１１について説明する。なおここでは、説明のために、対象領域を平面１０２とし、後述のレーザ光束Ｌ１を平面１０２に対して垂直に投射する場合で説明する。投影装置１１は、可干渉性の光束を発生する光束発生手段としての光束発生部１０５と、ファイバーグレーティング１２０（以下、単にグレーティング１２０という）とを備えている。光束発生部１０５により投射される可干渉性の光束は、典型的には赤外光レーザである。光束発生部１０５は、平行光束を発生するように構成されている。光束発生部１０５は、典型的には不図示のコリメータレンズを含んで構成される半導体レーザ装置であり、発生される平行光束は、レーザ光束Ｌ１である。そしてレーザ光束Ｌ１は、断面が略円形状の光束である。ここで平行光束とは、実質的に平行であればよく、平行に近い光束も含む。なお、略円形状とは略楕円形状を含む。
【０１５９】
またここでは、グレーティング１２０は、平面１０２に平行に（Ｚ軸に直角に）配置される。グレーティング１２０に、レーザ光Ｌ１を、Ｚ軸方向に入射させる。するとレーザ光Ｌ１は、個々の光ファイバー１２１により、そのレンズ効果を持つ面内で集光したのち、発散波となって広がって行き、干渉して、投光面である平面１０２に複数の輝点アレイであるパターン１１ａが投光される。なお、グレーティング１２０を平面１０２に平行に配置するとは、例えば、グレーティング１２０を構成するＦＧ素子１２２の各光ファイバー１２１の軸線を含む平面と、平面１０２とが平行になるように配置することである。
【０１６０】
また、グレーティング１２０は、２つのＦＧ素子１２２を含んで構成される。本実施の形態では、各ＦＧ素子１２２の平面は、互いに平行である。以下、各ＦＧ素子１２２の平面を素子平面という。また、本実施の形態では、２つのＦＧ素子１２２の光ファイバー１２１の軸線は、互いにほぼ直交している。
【０１６１】
ＦＧ素子１２２は、例えば、直径が数１０ミクロン、長さ１０ｍｍ程度の光ファイバー１２１を数１０〜数１００本程度、平行にシート状に並べて構成したものである。また、２つのＦＧ素子１２２は、接触して配置してもよいし、それぞれの素子平面の法線方向に距離を空けて配置してもよい。この場合には、２つのＦＧ素子１２２の互いの距離は、パターン１１ａの投光に差支えない程度とする。レーザ光束Ｌ１は、典型的には、グレーティング１２２の素子平面に対して垂直に入射させる。
【０１６２】
このように、投影装置１１は、２つのＦＧ素子１２２を含んで構成されたグレーティング１２０が光学系となるので、複雑な光学系を必要とすることなく、光学筐体を小型化できる。さらに投影装置１１は、グレーティング１２０を用いることで、単純な構成で、複数の輝点１１ｂをパターン１１ａとして対象領域に投光できる。なお、パターン１１ａは、典型的には正方格子状に配列された複数の輝点１１ｂである。また、輝点の形状は楕円形を含む略円形である。
【０１６３】
図１３は、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１の輝点の移動の概念について説明する概念的斜視図である。本図を参照して撮像装置１２について説明する。撮像装置１２は、結像光学系１２ａと撮像素子１５を有するものである。撮像素子１５は、典型的にはＣＣＤ撮像素子である。また、撮像素子１５として、ＣＣＤの他にＣＭＯＳ構造の素子が最近盛んに発表されており、それらも当然使用可能である。特にこれらの中には、素子自体にフレーム間差算や二値化の機能を備えたものがあり、これらの素子の使用は好適である。
【０１６４】
また、撮像装置１２は、前述の光束発生部１０５（図１２参照）により発生されるレーザ光束Ｌ１の波長の周辺部以外の波長の光を減光するフィルタ１２ｂを備えるとよい。フィルタ１２ｂは、典型的には干渉フィルタ等の光学フィルタであり、結像光学系１２ａの光軸上に配置するとよい。このようにすると、撮像装置１２は、撮像素子１５に受光する光のうち、投影装置１１より投影されたパターン１１ａの光の強度が相対的にあがるので、外乱光による影響を軽減できる。また、光束発生部１０５（図１２参照）により発生されるレーザ光束Ｌ１（図１２参照）は、典型的には赤外光レーザの光束である。また、レーザ光Ｌ１（図１２参照）は、継続的に照射してもよいし、断続的に照射してもよい。断続的に照射する場合には、撮像装置１２による撮像を、照射のタイミングに同期させて行うようにする。
【０１６５】
ここで、輝点の移動の概念について説明する。ここでは、判りやすく、対象領域を平面１０２、対象物を物体１０３として説明する。さらにここでは、説明のために、参照像は、物体１０３が平面１０２に存在しないときのパターン１１ａの像であり、取得像は、物体１０３が平面１０２に存在しているときのパターン１１ａとして説明する。
【０１６６】
図中物体１０３が、平面１０２上に載置されている。またＸＹ軸を平面１０２内に置くように、直交座標系ＸＹＺがとられており、物体１０３はＸＹ座標系の第１象限に置かれている。一方、図中Ｚ軸上で平面１０２の上方には、投影装置１１と、撮像装置１２とが配置されている。撮像装置１２は、投影装置１１によりパターン１１ａが投光された平面１０２を撮像する。即ち平面１０２上に載置された物体１０３を撮像する。
【０１６７】
撮像装置１２の結像光学系としての結像レンズ１２ａは、ここでは、その光軸がＺ軸に一致するように配置されている。そして、結像レンズ１２ａは、平面１０２あるいは物体１０３上のパターン１１ａの像を、撮像装置１２の撮像素子１５の結像面１５’（イメージプレーン）に結像する。結像面１５’は、典型的にはＺ軸に直交する面である。さらに、結像面１５’内にｘｙ直交座標系をとり、Ｚ軸が、ｘｙ座標系の原点を通るようにする。平面１０２から結像レンズ１２ａと等距離で、結像レンズ１２ａからＹ軸の負の方向に距離ｄ（基線長ｄ）だけ離れたところに、投影装置１１が配置されている。物体１０３と平面１０２には、投影装置１１により複数の輝点１１ｂが形成するパターン１１ａが投光される。
【０１６８】
投影装置１１により平面１０２に投光されたパターン１１ａは、物体１０３が存在する部分では、物体１０３に遮られ平面１０２には到達しない。ここで物体１０３が存在していれば、平面１０２上の点１０２ａに投射されるべき輝点１１ｂは、物体１０３上の点１０３ａに投射される。輝点１１ｂが点１０２ａから点１０３ａに移動したことにより、また結像レンズ１２ａと投影装置１１とが距離ｄ（基線長ｄ）だけ離れているところから、結像面１５’上では、点１０２ａ’（ｘ，ｙ）に結像すべきところが点１０３ａ’（ｘ，ｙ＋δ）に結像する。即ち、物体１０３が存在しない時点と物体１０３が存在する時点とは、輝点１１ｂの像がｙ軸方向に距離δだけ移動することになる。
【０１６９】
これは、例えば図１４に示すように、撮像素子１５の結像面１５’に結像した輝点は、高さのある物体１０３により、δだけｙ軸方向に移動することになる。
【０１７０】
このように、この輝点の移動量δを算出することにより、物体１０３上の点１０３ａの位置が三次元的に特定できる。即ち、例えば点１０３ａの高さがわかる。このように、ある点が、物体１０３が存在しなければ結像面１５’上に結像すべき点と、結像面１５’上の実際の結像位置との差を算出することにより、物体１０３の高さの分布、言い換えれば三次元形状が測定できる。あるいは物体１０３の三次元座標が測定できる。また、輝点１１ｂの対応関係が不明にならない程度に、パターン１１ａのピッチ、即ち輝点１１ｂのピッチを細かくすれば、物体１０３の高さの分布はそれだけ詳細に測定できることになる。
【０１７１】
以上のような概念に基づいて、輝点の移動量を算出することで対象物の高さが測定できる。但しここでは、取得像と、取得像の１つ前に取得した像即ち参照像に基づいて、高さ方向の動きを測定するので、輝点の移動量を見ることになる。このため、例えば人物２の絶対的な高さは測定できなくなるが、人物２の高さ方向の動きを検出することが目的であるので問題は無い。
【０１７２】
再び図１１に戻って、測定部１４について詳述する。移動量算出部１４１は、図１４で説明したように、輝点の移動量を算出するものである。移動量算出部１４１は、以上のような、輝点の移動量の算出を、パターン１１ａを形成する複数の各輝点毎に行うように構成される。即ち、複数の輝点の位置がそれぞれ測定点となる。移動量算出部１４１は、パターン１１ａを形成する複数の各輝点毎に算出した輝点の移動量を移動量波形生成部１４２へ出力する。即ち、算出した各輝点の移動量が、各測定点での測定値となる。言い換えればここでは人物２の動きを複数の点で測定した各測定値は、各輝点の移動量に対応する。
【０１７３】
なお、任意の時点とそのわずかに前の時点の異なる２時点の像に基づく、輝点の移動の測定で得られる波形（例えば輝点の移動量の総和など）は、距離の微分波形、即ち速度変化を表す波形になる。また例えば、高さ変化を表すような波形を得たいときは、前記波形を積分すれば距離の波形、即ち高さ変化を示す波形になる。
【０１７４】
ここで、取得像と参照像は、例えば撮像装置１２により撮像された像であるが、それぞれの像上での、輝点の位置情報も含む概念である。即ち、取得像と参照像は、各々の時点で、投影装置１１の投光により形成されたパターン１１ａの像である。なお、本実施の形態では、参照像は、例えば、いわゆる像としてではなく、各輝点の位置に関する、座標等の位置情報の形で不図示の記憶手段に保存される。このようにすると、後述する輝点の移動量を算出する際に、例えば輝点の座標や方向を比較するだけで済むので処理が単純になる。さらに、ここでは、輝点の位置は、輝点の重心位置とする。このようにすることで、僅かな輝点の移動も計測することができる。
【０１７５】
また、輝点の移動量は、参照像上の各輝点の位置情報と、取得像上の各輝点の位置情報とを比較することで、輝点の移動量を算出できる。なお、それぞれの移動量は、例えば、輝点の位置が移動した画素数（何画素移動したか）を計数することで求められる。但し、輝点の位置を重心位置として求めれば、１画素より小さい単位で移動量を算出することが可能である。算出される輝点の移動量は、輝点の移動方向を含む概念である。即ち、計測される輝点の移動量には、移動した方向の情報も含まれる。このようにすると、後述のように、差分像を生成しないで済むので処理を単純化できる。
【０１７６】
なお上記では、輝点の位置情報を比較する場合で説明したが、参照像と取得像との差分像を作成してもよい。この場合、この差分像から対応する輝点の位置に基づいて、輝点の移動量を算出する。このようにすると、移動した輝点のみが差分像上に残るので、処理量を減らすことができる。
【０１７７】
また移動量波形生成部１４２は、移動量算出部１４１で算出された各輝点の移動量を時系列に並べてなる移動量波形データを生成するものである。なおここでは、移動量算出部１４１で算出された輝点の移動量は、上述のように、取得像（Ｎフレーム）と、取得像の１つ前に取得した像（Ｎ−１フレーム）との異なる時点に取得された２フレームの画像に基づいて算出されている。言い換えれば任意の時点とそのわずかに前の時点の異なる２時点の像に基づいて算出されている。このため、生成する移動量波形データは、（例えば各輝点の移動量の総和をとった場合）は、単位時間あたりの体積変動波形、あるいはおおまかな単位時間あたりの平均的高さの変動波形、即ち体積変動の推移あるいは平均的高さの変動の推移を表す波形になる。また例えば、高さの推移を表すような波形を得たいときは、前記波形を積分すれば距離の波形、即ち高さ推移を示す波形になる。
【０１７８】
ここで、移動量の総和をとった場合は、概ね、単位時間あたりの体積変動量を示す。各輝点の移動が個々の高さ変動を示しているため総和を取ることで体積変動となる。また各輝点の移動量は、各輝点位置での単位時間あたりの輝点位置の変化（即ち輝点移動速度）であり、単位時間での高さ変化に概ね相当する。
【０１７９】
移動量波形生成部１４２は、胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）毎に移動量波形データを生成し、生成された移動量波形データを測定データとして演算装置２０の第１の状態判別部２４（図１参照）、第２の状態判別部２５（図１参照）、体動検出部２８（図１参照）、閾値算出部２９（図１参照）等へ出力するものである。すなわち、移動量波形生成部１４２は、少なくとも上述した輝点の移動量の総和の移動量波形データである呼吸データと、例えば輝点の移動量の絶対値の総和の移動量波形データである体動データとの両方の波形データを含む胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）毎の測定データを出力するものである。
【０１８０】
なお、ＦＧセンサで取得される測定データの検出感度やノイズレベルは、外乱光の状況等の環境条件やベッド３上での人物２の姿勢や位置等に影響されることがある。ベッド３上での人物２の姿勢や位置等に影響される場合としては、例えば、基線長ｄ（図１３参照）を長くするため投影装置１１（図１０参照）をベッド３（図１０参照）の中心から外して設置した際に、パターン１１ａ（図１０参照）の投影が斜めに行われることになり、ベッド３上での輝点の密度、言い換えれば、輝点の間隔が投影装置１１から離れるにしたがって広くなり、結果的に投影装置１１に近い位置と遠い位置とでは、検出感度やノイズレベルが異なることになる場合がある。
【０１８１】
再び図１に戻って説明を続ける。代表座標演算部２６は、人物２の動きの測定された測定点について、複数の動きの位相が略同一である測定点の位置座標群の代表座標を計算するように構成される。ここで、上述したように投影装置１１（図１０参照）によって投影される複数の輝点の位置がそれぞれ測定点となる。分割線形成部２７は、動きの位相が異なる位置座標群が２以上あるときは２以上の代表座標間に対象領域を分割する領域分割線２ｃを形成する様に構成される。分割線形成部２７は、典型的には、対象領域に存在している対象物としての人物２の測定範囲を胸部領域２ａ（第１の領域）と腹部領域２ｂ（第２の領域）とに分割するように領域分割線２ｃを形成する。対象領域は、ベッド３上であり、上述した撮像装置１２（図１０参照）で撮像された領域である。
【０１８２】
上述した移動量波形生成部１４２（図１１参照）は、分割線形成部２７によって形成される領域分割線２ｃによって分割された領域、本実施の形態では、第１の領域として胸部領域２ａ、第２の領域としての腹部領域２ｂ毎に、移動量算出部１４１（図１１参照）で算出された測定点群のデータ（各輝点の移動量）を統合して人物２の測定データ（呼吸データ及び体動データ）を生成、出力する。すなわち、胸部測定データ、腹部測定データを生成、出力する。なお、全体測定データは、全体領域の測定点群のデータ（各輝点の移動量）を統合して生成、出力してもよいが、単に胸部測定データと腹部測定データとを足し合わせたものでもよい。
【０１８３】
移動量波形生成部１４２（図１１参照）は、領域分割線２ｃにより分割された胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）毎に、測定データを生成、出力できるので、例えば胸部と腹部で動きの位相が異なる場合であっても、それぞれの測定データが出力されるので正確に人物２の状態を把握することができる。なお、以上で説明した本実施の形態では、移動量波形生成部１４２（図１１参照）によって生成、出力される測定データは、一定期間、例えば一晩（７〜１０時間程度）分をまとめて取得する場合で説明したが、人物２の状態推移に伴ってリアルタイムに取得してもよい。すなわち、移動量波形生成部１４２（図１１参照）は、測定データをリアルタイムに出力するように構成してもよい。リアルタイムに出力するとは、例えば撮像装置１２により撮像された像毎に演算される代表座標、領域分割線２ｃに対応する輝点の移動量の総和を即時的に出力することである。さらに言えばこの場合には、この総和をリアルタイムに出力することで、移動量波形生成部１４２（図１１参照）は、時間方向に並べて形成される人物２の呼吸の波形パターンを出力することになる。
【０１８４】
なおここでは、ＦＧセンサ１０で測定される複数の測定点の内、動きの無かった測定点、すなわち、輝点の移動が無かった測定点は無視して（除外して）上記計算（例えば代表座標の計算）を行う。すなわち、ここでは、動きのある（測定された）全ての測定点を用いて処理を行う。
【０１８５】
ここで、位相とは、動きの方向を含む概念であり、位相が略同一とは、単に動きの方向が一致していることを含む概念である。言い換えれば、例えば、動きの方向がおよそ上方向（上昇）、または下方向（下降）のことを含む概念である。さらにここでは、位相が略同一であるかの識別は、前述の測定部１４により各測定点で測定された動きが、上方向の動きであるか、又は下方向の動きであるかで識別する。すなわち、本実施の形態では、動きの位相は、上方向と下方向の２方向である。このように、ここでは動きの位相は上昇、下降の２方向であるので、以下位相が略同一であることを単に位相が同一という。また代表座標は撮像された画像内で設定されるものである。
【０１８６】
また、対象領域を分割するとは、例えば複数の測定点の存在領域を分割することであり、ここではベッド３上に存在する人物２で撮像装置１２により撮像された領域を分割することである。ここでは撮像装置１２は、測定範囲として主に人物２の胸部と腹部に投影された輝点を撮像しているので、対象領域を分割する領域分割線２ｃは人物２の胸部領域２ａ（第１の領域）と腹部領域２ｂ（第２の領域）との境界線ともいうことができる。領域分割線２ｃは典型的には異なる位相の代表座標同士を結ぶ直線の垂直２等分線あるいはベッドの長手方向に垂直な直線である。
【０１８７】
さらに、測定点群のデータを統合するとは、例えば領域分割線２ｃにより分割された領域、すなわち、胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）に存在する測定点の輝点の移動量の総和、輝点の移動量の絶対値の総和を演算することであり、また出力される動きの波形は前記総和を時間方向に並べて形成される波形パターンである。
【０１８８】
代表座標演算部２６は、代表座標が位置座標群を形成する各測定点の座標の平均値とする。以下この平均値を中心座標という。中心座標は次式（４）で表される。
【数４】
2007175225.tif 000006
ここでｎは位置座標群を形成する測定点の数である。ｙｉは各測定点の座標値である。２次元で計算するときには、例えばＸｉをｘ軸方向の座標値、Ｙｉをｙ軸方向の座標値としてそれぞれ中心座標を計算する。
【０１８９】
または、代表座標演算部２６は、代表座標が位置座標群を形成する各測定点の座標に、動きの量に関する量で重み付けを行った値の平均値としてもよい。以下この平均値を重心座標という。なお動きの量に関する量は、典型的には各測定点での輝点の移動量である。さらに重みは符号無しとする。即ち重心座標は、各測定点の座標に、輝点の移動量で重み付けを行った値の平均値である。重心座標は次式（５）で表される。
【数５】
2007175225.tif 000007
ここでΔＺｉは各測定点での重み即ち輝点の移動量である。また｜ΔＺｉ｜は各測定点での符号無し重み即ち輝点の移動量の絶対値である。
【０１９０】
ここで図１５を参照して、代表座標演算部２６による代表座標の算出と、分割線形成部２７による領域分割線２ｃの形成について具体的に説明する。図示では、説明のために、撮像された像と画角とその画角内での測定点の位置（動きのあった測定点のみ）、さらに人物２（図中破線で表示）を示しているが、実際には座標の数値だけで計算するようにするとよい。（ａ）に示すように、代表座標演算部２６は、まず動きの位相が同一である測定点の集合である位置座標群の代表座標を計算する。位置座標群は、例えば単純に動きの位相が同一即ち輝点の移動方向が同一の測定点の集合である。このようにすることで計算量が少なくて済む。図示では、代表座標は各測定点の座標に輝点移動量で重み付けを行った値の平均値即ち重心座標を計算した場合を示している。
【０１９１】
なおここでは、動きの位相が異なる位置座標群が２以上ある場合で説明したが、動きの位相が異なる位置座標群が存在しない、即ち位相が同一である位置座標群が支配的である場合には、例えば代表座標演算部２６により複数の測定点全ての位置座標群の代表座標を計算するようにし、分割線形成部２７により、算出された代表座標を通り、適切な方向で対象領域を分割する直線を形成してこれを領域分割線２ｃとするとよい。適切な方向とは、典型的にはＦＧセンサ１０の基線方向（図９参照）に垂直な方向である。これは基線方向がベッド３の中心線と平行であるため、ベッド３上の人物２の背骨方向がベッド３の中心線と略平行であることを予め想定したものである。即ち人物２の背骨方向が基線方向と略平行と見ることができるためである。言い換えれば、適切な方向は、人物２の背骨方向に垂直な方向とする。即ちこの場合には領域分割線２ｃは背骨方向に垂直であるので、例えば人物２の胸部と腹部を正確に分割でき、好適である。またここでは、領域分割線２ｃは典型的には基線方向に垂直であり且つ代表座標を通る直線である。なお、例えば基線方向に略直交してベッド３の中心線（ベッドの長手方向）、即ち人物２の背骨方向が配置される場合には、領域分割線２ｃは基線方向に平行な方向となる。
【０１９２】
分割線形成部２７は、（ａ）の例に示すように、動きの位相が異なる位置座標群が２つ存在した場合には、この２つの代表座標間を結ぶ直線の垂直２等分線を形成し、この垂直２等分線を領域分割線２ｃとする。図示では人物２のおよそ胸部と腹部で動きの位相が異なる代表座標が計算された場合を示しているので、領域分割線２ｃは人物２の腹部と胸部の間に形成されている。また異なる位相の代表座標同士を結ぶ直線は背骨方向と略平行であるとも言える。
【０１９３】
なお（ｂ）に示すように、形成される領域分割線２ｃは異なる位相の代表座標同士を結ぶ直線の垂直２等分線であるので、基線方向と平行とは限らない（斜めであってもよい）。即ち、ベッド３上で就寝している人物２の背骨方向が基線方向に対して斜めであっても問題ない。
【０１９４】
さらに、分割線形成部２７は、代表座標演算部２６により計算された代表座標に、代表座標に関する量で重み付けを行った値を計算し、計算された代表座標が少なくとも２つあり、２つの代表座標を結ぶ直線を、代表座標に関する量で重み付けを行った値で内分する点で２つの代表座標を結ぶ直線と交差するように領域分割線２ｃを形成するように構成するとよい。代表座標に関する量は、典型的には代表座標の計算に用いた位置座標群を形成する各測定点での動きの量即ち輝点の移動量の総和であるが、位置座標群を形成する測定点の数、又は平均値あってもよい。さらにその他位置座標群を形成する各測定点での中心値（ｍｅｄｉａｎ）、ピーク値（位置座標群内での動きの量の最大値）等であってもよい。以下、代表座標に関する量は、位置座標群を形成する各測定点での輝点の移動量の総和である場合で説明する。なお、中心値やピーク値は、上記以外例えば代表座標や動きの量に関する量としても採用することができる。
【０１９５】
例えば図１６に示すように、輝点の移動量の総和で重み付けを行った値で内分する点は、２つの代表座標を結ぶ直線を各代表座標に対応する符号付きの重みの比で内分する点である（図中点Ａ）。言い換えれば内分する点は、各代表座標の位置に２つの代表座標を結ぶ直線に対して垂直方向に符号付きで重みの量を示した時の座標である各代表座標に対応する重み付き座標Ｇ１、Ｇ２を結ぶ直線と２つの代表座標を結ぶ直線の交点である点Ａとなる。即ち分割線形成部２７は、点Ａを通り、２つの代表座標を結ぶ直線に垂直な直線を領域分割線２ｃとする。なお、この領域分割線２ｃは例えば点Ａを通る基線方向に垂直な直線としてもよい。このようにすることで、人物２の動きの量が反映された領域分割線２ｃを形成できる。
【０１９６】
なおこの領域分割線２ｃの位置が、例えば上昇、下降を無視した全ての測定点（動きのある）の中心座標と極端に異なる場合には、全ての測定点の中心座標を領域分割線２ｃの通る位置として採用してもよい。また、異なる位相の領域でのそれぞれの重みが極端に異なる場合には、重みが大きい方の代表座標（中心座標又は重心座標）、又は全ての測定点の代表座標を領域分割線２ｃの通る位置とするとよい。これは全ての測定点が同位相で動いていると見ることができるからである。また、１つの代表座標が対象領域の端に寄っている場合には、対象領域の端でない方の代表座標、又は全ての測定点の代表座標を領域分割線２ｃの通る位置とするとよい。
【０１９７】
さらに代表座標演算部２６は、複数の測定点の位置座標の一次元方向の座標のみを用いて代表座標の計算を行い、分割線形成部２７は、一次元方向に垂直な領域分割線２ｃを形成するようにしてもよい。一次元方向は、例えばＦＧセンサ１０の基線方向や人物２の背骨方向言い換えれば胸部の中心と腹部の中心を結ぶ直線方向、又は左右の肺の中心を結ぶ直線に垂直な方向である。なお例えば本実施の形態のように、人物２の背骨方向と基線方向がおよそ一致している場合には（図１０参照）、一次元方向は基線方向とする。代表座標演算部２６は、基線方向即ちｙ軸の座標（図１４参照）のみを用いて代表座標を計算する。そしてこの場合、分割線形成部２７は、基線方向に垂直な領域分割線２ｃを形成する。このようにすると、演算装置２０による演算量を軽くできるので処理の高速化が図れる。
【０１９８】
また、分割線形成部２７は、領域分割線２ｃの形成を過去に形成した領域分割線２ｃの位置に基づいて行うようにしてもよい。具体的には領域分割線２ｃを形成する際に、現在と過去数回の領域分割線２ｃの位置の平均値を採用するとよい。これはＦＧセンサ１０による動きの測定毎に領域分割線２ｃを決定すると、例えばノイズ等により（手の動き等とは限らない）、領域分割線２ｃが揺らぐことがある。そこで、過去の領域分割線２ｃの位置の平均値で領域分割線２ｃの位置を決定することにより、ノイズ等の影響を除去することができる。即ちこの場合には領域分割線２ｃの位置が安定し、例えばノイズや人物２の手の動き等による急激な領域分割線２ｃの移動を防ぐことができる。このため、例えば移動量波形生成部１４２（図１０参照）による領域毎、言い換えれば人物２の胸部領域２ａ（第１の領域）と腹部領域２ｂ（第２の領域）のそれぞれ測定データの出力を安定して行える。
【０１９９】
図１７は、本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１による処理工程の概略を示すフロー図である。本図を参照して呼吸モニタ１による人物２の状態の解析方法について説明する。なお、呼吸モニタ１の構成については適宜図１又は図１１を参照する。
【０２００】
まず、測定工程として、移動量算出部１４１によりベッド３上に投影される複数の各輝点１１ｂ（図１０参照）毎に、撮像装置１２により異なる時点に取得された２フレームの画像から、複数の輝点１１ｂの前記２フレーム間の輝点移動量を算出する。移動量波形生成部１４２によって、移動量算出部１４１により算出された輝点移動量を時系列に並べてなる移動量波形データとして測定データを生成する（Ｓ１）。具体的には移動量波形生成部１４２は、輝点移動量の総和の移動量波形データである呼吸データを、胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）毎に生成する。輝点の移動量の絶対値の総和の移動量波形データである体動データは、体動を検出できればよいので全体領域に対応した全体測定データとして生成する（ただし、各領域毎に生成しても良いことは言うまでもない。）。データの生成は、一定期間、例えば、一晩分（７〜１０時間程度）で行う。
【０２０１】
次に、体動期間検出工程として、判定対象時点前後の第２の所定期間（ここでは、１〜２分程度）内の測定データ（例えば体動データ）、典型的には、測定データ（例えば体動データ）の分布状況に基づいて体動基準値を算出し、人物２の体動を判定して、さらにその測定データ中から人物２の体動を示すデータの存在する体動期間を、取得された測定データの全処理範囲（一晩分の測定データ中の全ての判定対象時点）で判定、検出する（Ｓ３）。
【０２０２】
次に、閾値計算工程として、判定対象時点の前後の期間のうち体動検出部２８で体動の検出された期間である体動期間を除く第１の所定期間（ここでは、２分程度）の測定データに基づいて、胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）、全体領域の各領域毎に各呼吸基準値を算出し、さらに、判定対象時点の人物２の状態の判別に用いる胸部閾値、腹部閾値、第１の全体閾値、第２の全体閾値を算出する（Ｓ５）。なお、ここで、閾値算出部２９は、体動期間を除く第１の所定期間の測定データに基づいて、各閾値を算出する。
【０２０３】
次に、イベント期間判別工程として、上述したように、第２の状態判別部２５により、胸部測定データの判定対象時点の呼吸の動きの大きさと胸部閾値との比較結果、又は、腹部測定データの判定対象時点の呼吸の動きの大きさと腹部閾値との比較結果、又は、全体測定データの判定対象時点の呼吸の動きの大きさと全体閾値との比較結果に基づいて、呼吸の動きの大きさが低下している低呼吸イベント期間（第１の期間）、又は、呼吸の動きの大きさが低呼吸イベント期間（第１の期間）よりもさらに低下している無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別する（Ｓ７）。
【０２０４】
そして、判定が終わると、判定対象時点をインクリメント、例えば判定対象時点を後側に隣接する時点に移動させる（Ｓ９）。ここで、この移動により新しい注目時点が処理範囲内、例えば一定期間（ここでは、一晩分、７〜１０時間程度）内であれば（Ｓ１１；Ｎｏ）、再び閾値算出工程（Ｓ５）へ戻り、上記を繰り返す。また、新しい判定対象時点が一定期間（ここでは、一晩分、７〜１０時間程度）外になってしまう場合には（Ｓ１１；Ｙｅｓ）、次の状態判別工程（Ｓ１３）に移行する。
【０２０５】
状態判別工程（Ｓ１３）では、上述したように、第１の状態判別部２４により呼吸の動きのある人物２の状態を示す測定データに基づいて、人物２の状態を判別する工程であり、ここでは、イベント期間判別工程（Ｓ７）で判別された低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）についての人物２の状態を判別する。状態判別工程（Ｓ１３）は、上述したように、人物２の胸部領域２ａに対応する胸部測定データと、人物２の胸部領域２ａとは異なる腹部領域２ｂに対応する腹部測定データとの相補性と該胸部測定データ又は該腹部測定データの時間軸の方向の対称性に応じた第１の評価値としての相互相関関数の偏りＰＢと、胸部測定データと腹部測定データとの類似性に関する第２の評価値としての位相ずれ指数ＰＩと、胸部測定データと腹部測定データとの位相差に対応する第３の評価値としての位相差Ｐと、胸部測定データ、腹部測定データ、人物２の略全体に対応する全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間ずれに対する類似性に関する第４の評価値としての自己相関関数Ａ（τ）のピークとボトムの差ＡＧと、胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データからなる群から選ばれる少なくとも１つの測定データの時間に関する対称性を示す第５の評価値としての相互相関関数Ｃ’（τ）の相互相関ピークの相関値ＣＰ’からなる群から選ばれる複数の評価値に基づいて人物２の状態、すなわち、閉塞型無呼吸状態、中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態の判別を行う工程を含む。
【０２０６】
低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）各々について人物２の状態の判別が終わった後に、閉塞型無呼吸状態、中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態等の検出された状態の名称、当該状態の開始時点の時刻、終了時点の時刻、検出された回数などの統計データを算出し、記憶部（不図示）に保存して（Ｓ１５）、人物２の状態を解析する処理を終了する。なお、低呼吸状態も判別する構成であれば、低呼吸状態の統計データも含めて算出し、保存すればよい。
【０２０７】
なお、ここで、演算装置２０の各部での各処理、上述の方法は、コンピュータにインストールされ、実行させるソフトウエアプログラムとして実現することが可能であり、係るソフトウエアプログラムを記録する記録媒体としても実現可能である。ソフトウエアプログラムはコンピュータ内蔵のプログラム部（不図示）に記録されて使用されても良く、外付けの記憶装置やＣＤ−ＲＯＭに記録され、プログラム部（不図示）に読み出されて使用されても良く、またインターネットからプログラム部（不図示）にダウンロードされて使用されても良い。
【０２０８】
以上で説明した本発明の実施の形態に係る呼吸モニタ１又はソフトウエアプログラムによれば、以上のように胸部領域２ａ、腹部領域２ｂ、全体領域に応じた人物２の周期的な動きの状態を示す測定データに基づいて、人物２の状態を判別することで、例えば、複雑な呼吸運動に対して全体としての正しい評価、詳細な状態の解析、解析の精度の向上等より正確な状態の解析を行うことができる。例えば、従来の人物２の全体領域に対応する全体信号のみの判別では、判別しにくかった無呼吸イベント期間（第２の期間）のより詳細な型の判別、すなわち、閉塞型無呼吸状態、中枢型無呼吸状態、混合型無呼吸状態を区別して判別することができる。
【０２０９】
また、呼吸モニタ１は、測定装置としてＦＧセンサ１０を用いるため、人物２の状態を示す測定データを人物２に接触することなく取得できるので、人物２に負担をかけることなく睡眠時無呼吸の型を識別して自動検出することができ、より簡便で人物２の呼吸の状態の判別を行うことができる。また、例えば、フローセンサの振幅と、胸腹運動センサによって検出される胸部または腹部の動きに基づいて状態を判別するＰＳＧ装置と比較して、人物２の状態を示す測定データを人物２に接触することなく取得できるので、睡眠中の自然な状態でのデータが取れなかったり、睡眠中にセンサが外れてデータが欠落する恐れもない。また、気流の有無を検出できるものの定量性に乏しいフローセンサと、上半身の一部の運動しか検出できない胸腹運動センサ等を用いる従来のＰＳＧ装置と比較して、低呼吸が正確に判定できなかったり、複雑な呼吸運動に対して全体としての正しい評価ができなかったりすることもなく、フローセンサ、胸腹運動センサ等のセンサを人物の身体に取り付けるために人手を要することもなく、コスト的にも心理的にも負荷を低減することができる。さらに、呼吸のような人物２の小さな動きでも正確に測定できる。
【０２１０】
また、以上で説明したように、周期的な動きの大きさに基づいて、低呼吸イベント期間（第１の期間）、無呼吸イベント期間（第２の期間）を判別する第２の状態判別部２５加えて、第１の状態判別部２４により胸部測定データ、腹部測定データ、全体測定データの相互相関関数Ｃ（τ）、Ｃ’（τ）、自己相関関数Ａ（τ）、胸部測定データと腹部測定データとの位相差等に基づいた種々の評価値を用いてイベント期間での人物２状態を判別することで、周期的な動きの大きさだけでは判断できないような状態も包括的に確実に検出、判別することができる。
【０２１１】
なお、以上の説明では、呼吸モニタ１は、代表座標演算部２６（図１参照）、分割線形成部２７（図１参照）を備え、胸部領域２ａ（第１の領域）と腹部領域２ｂ（第２の領域）とを区分けするものとして説明したが、これらの構成を備えない呼吸モニタとしてもよい。例えば、人物２があまり動かないと分かっているような場合には、入力装置３５（図１参照）を介して、予め手動で、胸部領域２ａ（第１の領域）、腹部領域２ｂ（第２の領域）を設定しておいてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０２１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタに用いる、呼吸データ及び体動データが形成する波形パターンの例について示した概要図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタに用いる、測定データのヒストグラムの例を示す線図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタで第１の所定期間に体動期間が重なった場合について説明する図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタに用いる、全体領域の呼吸データ及び体動データとベースラインについて説明する線図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの呼吸波形（呼吸データ）の第１の具体例を示す図であり、上段は全体測定データ、中段は胸部測定データ、下段は腹部測定データを示す。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの相関関数の一例を示す線図であり、（ａ）は自己相関関数の一例、（ｂ）は相互相関関数の一例である。
【図８】閉塞型無呼吸状態を説明するための図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの呼吸波形（呼吸データ）の第２の具体例を示す図であり、上段は全体測定データ、中段は胸部測定データ、下段は腹部測定データを示す。
【図１０】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタのＦＧセンサの模式的斜視図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタのＦＧセンサの概略構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの投影装置を説明する模式的斜視図である。
【図１３】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの輝点の移動の概念について説明する概念的斜視図である。
【図１４】図１４の場合での受像面に結像した輝点について説明する模式図である。
【図１５】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタの代表座標演算部による代表座標の算出と、分割線形成部による領域分割線の形成の具体例について説明する模式的平面図である。
【図１６】本発明の第１の実施の形態に係る代表座標に関する量で重み付けを行った値で内分する点について説明する線図である。
【図１７】本発明の第１の実施の形態に係る呼吸モニタによる処理工程の概略を示すフロー図である。
【符号の説明】
【０２１３】
１    呼吸モニタ
２    人物
２ａ  胸部領域
２ｂ  腹部領域
２ｃ  領域分割線
２ｄ  領域境界線
３    ベッド
１０    ＦＧセンサ
１１    投影装置
１１ａ    パターン
１１ｂ    輝点
１２    撮像装置
１４    測定部
２０    演算装置
２１    位相差算出部
２２    相互相関関数演算部
２３    自己相関関数演算部
２４    第１の状態判別部
２５    第２の状態判別部
２６    代表座標演算部
２７    分割線形成部
２８    体動検出部
２９    閾値酸算出部
１４１    移動量算出部
１４２    移動量波形生成部
【図１】
2007175225.tif 000008
【図２】
2007175225.tif 000009
【図３】
2007175225.tif 000010
【図４】
2007175225.tif 000011
【図６】
2007175225.tif 000012
【図７】
2007175225.tif 000013
【図８】
2007175225.tif 000014
【図９】
2007175225.tif 000015
【図１０】
2007175225.tif 000016
【図１１】
2007175225.tif 000017
【図１２】
2007175225.tif 000018
【図１３】
2007175225.tif 000019
【図１４】
2007175225.tif 000020
【図１５】
2007175225.tif 000021
【図１６】
2007175225.tif 000022
【図１７】
2007175225.tif 000023
【図５】
2007175225.tif 000024