(57)【要約】【課題】測定データから異常データの除外を行えると共に、睡眠時無呼吸指数の解析結果まで表示できるようにする。【解決手段】睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０は、被験者Ｈの呼吸情報に関連するパラメータを測定する測定手段１１、測定手段１１により得られた測定データを記憶する記憶手段１２、記憶手段１２に記憶された測定データに基づいて睡眠時無呼吸指数を求める演算手段１３、測定状態若しくは測定データの異常の有無を判定するための異常検出手段１５及び異常判定手段１６を含む機能部と、前記測定に関連する所定の情報を表示する表示手段１４とが、装置本体部１０へ実質的に一体に実装されてなる。演算手段１３は、異常判定手段１６により異常と判定された期間に取得された測定データを除いた上で、睡眠時無呼吸指数を求める演算を行う。【選択図】図１
2007117601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の呼吸情報に関連するパラメータを測定する測定手段と、前記測定手段により得られた測定データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された測定データに基づいて睡眠時無呼吸指数を求める演算手段と、測定状態若しくは測定データの異常の有無を判定する異常判定手段とを含む機能部と、
前記測定に関連する所定の情報を表示する表示手段と、
前記機能部及び前記表示手段が実質的に一体に実装される装置本体部とを具備することを特徴とする睡眠時無呼吸指数測定装置。
【請求項２】
被験者の体位乃至は体動に関連するパラメータを検出する移動検出手段を備え、
前記異常判定手段は、前記移動検出手段により検出された体位乃至は体動情報を利用して測定データの異常の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠時無呼吸指数測定装置。
【請求項３】
被験者の脈波に関連するパラメータを検出する脈波検出手段を備え、
前記異常判定手段は、前記脈波検出手段により検出された脈波情報を利用して測定データの異常の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠時無呼吸指数測定装置。
【請求項４】
前記測定手段が、被験者の血中酸素飽和度を所定のサンプリング周期で連続測定するものである場合において、
前記異常判定手段は、前記血中酸素飽和度の測定結果が所定の異常類型に当てはまるか否かに基づいて、測定データの異常の有無を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠時無呼吸指数測定装置。
【請求項５】
前記演算手段は、前記異常判定手段が異常と判定した期間に取得された測定データを除いた上で、前記睡眠時無呼吸指数を求める演算を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の睡眠時無呼吸指数測定装置。
【請求項６】
前記演算手段は、
前記記憶手段に記憶された全測定データの中から、前記異常判定手段が異常と判定した期間に取得された測定データを除いて有効データを選別するデータ選別部と、
前記有効データが結果的に取得された期間が所定の時間長さを有しているか否かを判定するデータ長判定部と、
前記データ長判定部により有効データが所定の時間長さを有していると判定された場合に、当該有効データに基づいて睡眠時無呼吸指数を算出する睡眠時無呼吸指数算出部とを備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の睡眠時無呼吸指数測定装置。
【請求項７】
前記表示手段による表示動作を制御する表示制御手段を備え、
前記表示制御手段は、睡眠時無呼吸指数が算出された場合には当該睡眠時無呼吸指数を前記表示手段に表示させ、睡眠時無呼吸指数が算出されなかった場合にはエラー情報を前記表示手段に表示させるか無表示とさせる制御を行うことを特徴とする請求項６に記載の睡眠時無呼吸指数測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主に睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ；Sleep Apnea Syndrome）の診断を目的とする睡眠時無呼吸指数測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
睡眠中の無呼吸や低呼吸から様々な症状を引き起こすＳＡＳは、高血圧、脳血管障害や虚血性心疾患の誘因となるばかりではなく、眠気に伴う生産性の低下や重大な労働災害を引き起こすと考えられ、近年社会問題化している。ＳＡＳのスクリーニング方法の一つとして、被験者の睡眠中における動脈血の酸素飽和度（本明細書において「ＳｐＯ２」又は「血中酸素飽和度」という）の変動を測定する方法がある。これは、無呼吸状態が生じると酸素供給が行われず血中酸素飽和度が低下するという関係があるからである。
【０００３】
従来、血中酸素飽和度を測定する装置としてパルスオキシメータが知られている。このパルスオキシメータは、例えば発光部と受光部とを備えるプローブを患者の指に装着する等して、光を生体（指）に向けて投光し、生体を経由した光の光量変化をパルス信号として測定し、毎秒ごとの測定値を移動平均することによって血中酸素飽和度の時間変化を求めるものである。さらに、上記血中酸素飽和度のほか、脳波、口・鼻のフロー、いびき音、胸・腹の動き、体位などの評価パラメータを検出するポリソムノグラフィ（ＰＳＧ；polysomnography）等も知られている（特許文献１も参照）。
【０００４】
パルスオキシメータやＰＳＧにて取得された測定データをデータ解析することで、ＳＡＳの重症度の判定指標であるＯＤＩ（Oxygen Desaturation Index；１時間当たりの血中酸素飽和度の低下ピーク発生回数）やＡＨＩ（Apnea Hipopnea Index；１時間当たりの無呼吸及び低呼吸回数）等の睡眠時無呼吸指数を求めることができる。このようなデータ解析は、所定の解析ソフトが備えられたパーソナルコンピュータ等の、測定装置とは別途に用意された解析装置により行われていた。すなわち、上記パルスオキシメータやＰＳＧには、測定データを格納するメモリ部のみが備えられ、測定完了後に前記メモリ部から測定データをパーソナルコンピュータ等に転送し、その上でデータ解析が行われていた。
【０００５】
ところで、ＯＤＩのようなデータ解析を行うに際しては、測定データに異常データが含まれている場合には、かかる異常データを除外した上でデータ解析を行うことが、正確な解析結果を得る上で重要となる。前記異常データは、例えばプローブが指から外れたり、半抜け状態となったりした場合、或いは被験者が中途覚醒し歩行動作を行ったような場合（手洗い動作等）に検出される。このような異常データの除外作業は、医師等により、自らの経験に基づき、或いは同時測定された体動データ等を参照しつつ行われている。
【特許文献１】特開平５−２０００３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のパルスオキシメータやＰＳＧ等では、測定データをメモリ部に保存するだけであり、データ解析はパーソナルコンピュータ等に委ねるものであることから、被験者は測定終了直後に自らの睡眠時無呼吸指数を知見することができない。このため、たとえ自宅で簡単に測定が行える測定装置であったとしても、測定後にその測定装置を医療機関に持ち込んでデータ解析をしてもらわないと自らの健康状態を把握できず、利便性に欠けるという問題があった。また、測定データの解析に際しても、医師等に異常データを除外する作業負担を課すことになるという不都合があった。
【０００７】
本発明は以上のような問題点に鑑みてなされたもので、測定データから異常データの除外を行えると共に、睡眠時無呼吸指数の解析結果まで表示することができる睡眠時無呼吸指数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】
【０００８】
本発明の請求項１に係る睡眠時無呼吸指数測定装置は、被験者の呼吸情報に関連するパラメータを測定する測定手段と、前記測定手段により得られた測定データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された測定データに基づいて睡眠時無呼吸指数を求める演算手段と、測定状態若しくは測定データの異常の有無を判定する異常判定手段とを含む機能部と、前記測定に関連する所定の情報を表示する表示手段と、前記機能部及び前記表示手段が実質的に一体に実装される装置本体部とを具備することを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、装置本体部に測定手段及び記憶手段だけでなく、睡眠時無呼吸指数を求める演算手段まで一体に実装されているので、当該測定装置単体で、睡眠時無呼吸指数の解析結果まで知見することができる。さらに、異常判定手段を備えているので、不適切な測定状態で取得されてしまったような異常データの存在を識別できることから、測定データの解析を正確に行うことが可能となる。
【００１０】
上記構成において、被験者の体位乃至は体動に関連するパラメータを検出する移動検出手段を備え、前記異常判定手段は、前記移動検出手段により検出された体位乃至は体動情報を利用して測定データの異常の有無を判定する構成とすることができる（請求項２）。この構成によれば、移動検出手段が具備されているので、例えば測定中に被験者が手洗い等のために起床して歩行したようなケースを体位乃至は体動情報として検出することができる。従って、かかる体位乃至は体動情報に関連付けることで、測定データの異常を簡易且つ的確に把握することができる。
【００１１】
また、上記構成において、被験者の脈波に関連するパラメータを検出する脈波検出手段を備え、前記異常判定手段は、前記脈波検出手段により検出された脈波情報を利用して測定データの異常の有無を判定する構成とすることができる（請求項３）。この構成によれば、取得された脈波情報に基づいて異常判定が行われる。脈波は、例えば生体（指先）に光を照射し、その透過光又は反射光を受光することで求めることができるが、このような光学測定を行うためのプローブが測定期間中に外れてしまったような場合、通常の測定データとは明らかに相違する測定データ（異常データ）が取得されることとなる。かかる異常データの識別は容易（出力がゼロとなったり、過大な受光量が得られたりする）であるので、例えば所定の出力閾値を設定しておくことで、プローブ外れ等に起因する測定データの異常を簡単に知見できるようになる。
【００１２】
さらに、上記構成において、前記測定手段が、被験者の血中酸素飽和度を所定のサンプリング周期で連続測定するものである場合において、前記異常判定手段は、前記血中酸素飽和度の測定結果が所定の異常類型に当てはまるか否かに基づいて、測定データの異常の有無を判定する構成とすることができる（請求項４）。この構成によれば、ＳｐＯ２の測定結果に基づいて異常判定が行われる。この場合でも、上述のプローブ外れ等に起因する異常データは、通常の測定データとは明らかに相違するためこれを容易に識別することができる。さらに、プローブが半抜けになった状態（この場合、低脈波となる）で脈波測定が行われた場合、例えば瞬時ＳｐＯ２値のレベルで見ると、通常の測定データとは違って異常類型（瞬時ＳｐＯ２値の時間変化が大きくなる）が表出する。従って、かかる異常判定手段によれば、プローブ外れ等だけでなく、プローブの半抜け等による測定データの異常も簡単に知見できるようになる。
【００１３】
上記いずれかの構成において、前記演算手段は、前記異常判定手段が異常と判定した期間に取得された測定データを除いた上で、前記睡眠時無呼吸指数を求める演算を行うことが望ましい（請求項５）。この構成によれば、異常データが除外された上で演算が行われるので、正常な測定データのみに基づき的確に睡眠時無呼吸指数を求めることができる。
【００１４】
また、上記いずれかの構成において、前記演算手段は、前記記憶手段に記憶された全測定データの中から、前記異常判定手段が異常と判定した期間に取得された測定データを除いて有効データを選別するデータ選別部と、前記有効データが結果的に取得された期間が所定の時間長さを有しているか否かを判定するデータ長判定部と、前記データ長判定部により有効データが所定の時間長さを有していると判定された場合に、当該有効データに基づいて睡眠時無呼吸指数を算出する睡眠時無呼吸指数算出部とを備えることことが望ましい（請求項６）。睡眠時無呼吸指数を的確に算出するには、浅い睡眠期（レム期）と深い睡眠期（ノンレム期）を含む所定時間長さ（４〜５時間程度）の測定データを取得することが望ましい。この構成によれば、データ長判定部を具備しているので、異常データを除外した後の有効データが所定時間長さ分だけ存在している場合に睡眠時無呼吸指数の算出を行わせることができる。従って、睡眠時無呼吸指数算出部において的確に睡眠時無呼吸指数を算出させることが可能となる。
【００１５】
この場合、前記表示手段による表示動作を制御する表示制御手段を備え、前記表示制御手段は、睡眠時無呼吸指数が算出された場合には当該睡眠時無呼吸指数を前記表示手段に表示させ、睡眠時無呼吸指数が算出されなかった場合にはエラー情報を前記表示手段に表示させるか無表示とさせる制御を行う構成とすることができる（請求項７）。この構成によれば、表示制御手段により、有効な測定データの取得状況に応じて適切な表示を表示手段に行わせることができる。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に係る発明によれば、測定装置単体で、睡眠時無呼吸指数の解析結果まで知見することができるので、被験者は測定直後に自らの睡眠時無呼吸指数を知見することができ、利便性が向上する。また、異常判定手段により不適切な測定状態で取得された異常データの存在を識別できるので、測定データの解析を正確に行うことができ、信頼度が高い睡眠時無呼吸指数の解析結果を提供できるようになる。
【００１７】
請求項２に係る発明によれば、被験者の体位乃至は体動に起因する測定データの異常を簡易且つ的確に把握することができるので、異常判定手段を含む睡眠時無呼吸指数測定装置の構成を簡素化できる。
【００１８】
請求項３に係る発明によれば、プローブ外れ等に起因する測定データの異常を簡易且つ的確に把握することができるので、異常判定手段を含む睡眠時無呼吸指数測定装置の構成を簡素化できる。
【００１９】
請求項４に係る発明によれば、プローブ外れ、或いはプローブの半抜け（低脈波）等に起因する測定データの異常を簡易且つ的確に把握することができるので、異常判定手段を含む睡眠時無呼吸指数測定装置の構成を簡素化できる。
【００２０】
請求項５に係る発明によれば、正常な測定データのみに基づき的確に睡眠時無呼吸指数を求めることができるので、睡眠時無呼吸指数の解析結果の信頼性を一層向上させることができる。
【００２１】
請求項６に係る発明によれば、異常データを除く有効な測定データが所定時間長さ分だけ存在する場合に睡眠時無呼吸指数が求められるので、睡眠時無呼吸指数を的確に導出することができる。
【００２２】
請求項７に係る発明によれば、表示制御手段により、有効な測定データの取得状況に応じて適切な表示が表示手段に行われるので、ユーザの利便性を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態につき説明する。
［基本的実施形態の説明］
図１は、本発明の実施形態に係る睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０の構成を簡略的に示すブロック図である。この睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０は、被験者Ｈの呼吸情報に関連するパラメータを測定する測定手段１１、測定手段１１により得られた測定データを記憶する記憶手段１２、記憶手段１２に記憶された測定データに基づいて睡眠時無呼吸指数（以下、「ＳＡＳ指数」という）を求める演算手段１３、測定状態若しくは測定データの異常の有無を判定するための異常検出手段１５及び異常判定手段１６を含む機能部と、前記測定に関連する所定の情報を表示する表示手段１４とが、装置本体部１０へ実質的に一体に実装されてなる。
【００２４】
装置本体部１０は、上記機能部及び表示手段１４がその内部に収容される筐体構造物、或いは機能部及び表示手段１４が実装される１枚のフレキシブル基板等からなる。なお、機能部及び表示手段１４の全てが、当該装置本体部１０を構成する筐体構造物又はフレキシブル基板等に完全収納又は完全実装されていなくとも良く、例えば測定手段１１の一部を構成するプローブ等がケーブルを介して装置本体部１０から引き出されている構成とされていても良い。
【００２５】
測定手段１１は、被験者Ｈの呼吸情報に関連するパラメータを測定できるものであれば特に制限はない。この測定手段１１は、検出目的に合致したセンシングエレメント、該センシングエレメントの駆動並びにセンシングエレメントから出力される測定信号に対して信号処理（Ａ／Ｄ変換等）を行う測定回路等を含んで構成される。例えば血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）を測定する場合は、前記センシングエレメントとしては、ＬＥＤ等の発光素子（２波長ＬＥＤ）とシリコン受光素子等の受光素子とが用いられる。なお、ＳｐＯ２を測定するセンシングエレメントに加えて、被験者の体位乃至は体動、胸・腹の呼吸運動を測定する加速度センサ、心筋の活動電位を検出するための電極、口・鼻のフロー（呼吸運動）を測定するための温度センサ、いびき音を検出するための小型マイク等をセンシングエレメントとして追加配置するようにしても良い。
【００２６】
記憶手段１２は、当該睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０の制御プログラム等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、演算処理や制御処理などのデータを一時的に格納するＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを備え、測定手段１１により取得された測定データが時刻情報に関連付けて格納される。このように時刻情報に関連付けることで、事後的なデータ解析が容易に行えるようになる。
【００２７】
演算手段１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなり、記憶手段１２に格納されている呼吸情報に関連する測定データを読み出して、ＳＡＳ指数を求める演算を行う。例えばＳｐＯ２データに基づきＳＡＳ指数を求める場合、ＳｐＯ２値の時間変化を解析し、ＳｐＯ２値が所定の値（例えば９０％）を下回るＤｉｐの出現回数をカウントし、単位時間当たりのＤｉｐ出現回数を算出することでＳＡＳ指数が求められる。この場合、異常判定手段１６により異常と判定された期間に取得された測定データ（ＳｐＯ２データ）を除いた上で、ＳＡＳ指数が求められる。
【００２８】
表示手段１４は、１又は複数のＬＥＤを備えたＬＥＤ表示装置、フレキシブル液晶表示装置、有機フォトルミネセンス表示装置等からなり、測定中の状態情報（測定中であることを示す情報や、測定情報をライブ表示する情報等）若しくは演算手段１３により求められたＳＡＳ指数が、点灯・点滅情報、文字・数字・記号情報、絵記号やキャラクタ情報等、適宜な表示情報として表示されるものである。
【００２９】
異常検出手段１５は、測定状態の異常若しくは測定データの異常度合い等の状態情報を検出するためのセンサ等からなる。例えば、測定時にプローブが指先にクリッピングされるような場合、前記プローブの外れ若しくは半抜けを検知するために、この異常検出手段１５としてクリッピング状態に応じてＯＮ−ＯＦＦが変動する接点センサ等を用いることができる。また、被験者が測定中に覚醒して歩行したような期間を検出し、そのような期間に取得された測定データを異常データとして識別できるようにするには、異常検出手段１５として被験者の体位乃至は体動に関連するパラメータを検出できる加速度センサのような移動検出手段を用いれば良い。なお、上述の測定手段１１と異常検出手段１５とを兼用させるようにしても良い。すなわち、測定手段１１で取得された測定データ（脈波データやＳｐＯ２データ）を、異常判定手段１６における異常判定の一部に活用するようにしても良い。
【００３０】
異常判定手段１６は、異常検出手段１５にて取得された状態情報、測定手段１１で取得された測定データ等に基づき、測定状態若しくは測定データの異常の有無を判定し、その判定結果を前記演算手段１３へ出力する。これにより、演算手段１３は、異常データが除かれた有効な測定データに基づき、ＳＡＳ指数の算出が行えるようになる。
【００３１】
以上の通り構成された睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０の動作例を簡単に説明する。測定が開始されると、測定手段１１により、所定のサンプリング周期毎に生体情報が計測され、測定データが出力される。併せて、異常検出手段１５により所定の状態情報も検出される。この測定データは、Ａ／Ｄ変換等の信号処理が為された後、時刻情報に関連付けて記憶手段１２に格納され、必要に応じて異常検出手段１５により取得された状態情報も、同様に時刻情報に関連付けて記憶手段１２に格納される。このような測定動作が測定期間中繰り返され、記憶手段１２に測定データが蓄積される。
【００３２】
そして、測定終了後、演算手段１３により記憶手段１２の測定データが読み出され、ＳＡＳ指数が算出されるのであるが、この際、異常判定手段１６により全測定データについて、前記状態情報等を参照しつつ、異常データの有無が判定される。しかる後、演算手段１３は、異常データと判定された期間に取得された測定データを除いた上で、ＳＡＳ指数を算出するための演算を行う。そして、求められたＳＡＳ指数は、適宜な表示形態で、表示手段１４へ表示されるものである。
【００３３】
このような睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０によれば、当該測定装置Ｓ０単体で、ＳＡＳ指数の解析結果まで知見することができるので、被験者Ｈは測定直後に自らのＳＡＳ指数を知見することができ、利便性が向上する。また、異常判定手段１６により不適切な測定状態で取得された異常データの存在を識別できるので、測定データの解析を正確に行うことができ、信頼度が高いＳＡＳ指数の解析結果を提供できる。
【００３４】
［パルスオキシメータとしての実施形態の説明］
続いて、本発明をＳｐＯ２の測定を行うパルスオキシメータに適用する場合の実施形態について説明する。被験者の睡眠中におけるＳｐＯ２の変動を測定して記録しておくことで、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）のスクリーニング、すなわちＳＡＳ指数を求めることができる。
【００３５】
図２は、パルスオキシメータ２０から構成される睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ１を示す外観構成図である。当該パルスオキシメータ２０には、図１に示した測定手段１１、記憶手段１２、演算手段１３、表示手段１４、異常検出手段１５及び異常判定手段１６に相当する機能が一体に実装されている。このパルスオキシメータ２０は、被験者の手首付近に装着可能とされた装置本体部２１（図１に示した装置本体部１０に相当）と、指先に装着可能とされたプローブ２２とを備え、両者が信号ケーブル２０１で電気的に接続されてなる。
【００３６】
装置本体部２１には、電源スイッチ２１１、ＬＣＤ等からなる表示部２１２（表示手段１４に相当する）、ベルト係止部２１３等が備えられているほか、その内部に、前記測定手段１１の一部、記憶手段１２、演算手段１３及び異常判定手段１６に相当する機能を果たす電気回路が収納されている。また、異常検出手段１５に相当する加速度センサ（異常検出部）２３が内蔵されている。一方、プローブ２２には、前記測定手段１１の一部を構成する発光素子と受光素子とが備えられている。
【００３７】
＜電気的構成の説明＞
図３は、パルスオキシメータ２０の電気的構成を示すブロック図である。このパルスオキシメータ２０のプローブ２２には、発光部２２１及び受光部２２２（測定手段の一部）が備えられ、また装置本体部２１には、加速度センサ２３（移動検出手段）、測定回路部３０（測定手段の一部）、制御部４０（演算手段）、表示部５０（表示手段）、記憶部６０（記憶手段）、操作部７１、Ｉ／Ｆ部７２及び電源部７３が備えられている。
【００３８】
発光部２２１は、異なる２つの波長λ１、λ２を発生するＬＥＤから構成され、例えば赤色領域の波長λ１の赤色光を発生する赤色ＬＥＤと、赤外線領域の波長λ２の赤外光を発生する赤外ＬＥＤとが用いられる。一方、受光部２２２は、発光部２２１から発せられた光を受光し、その受光した光強度に応じた電流を生成する光電変換素子からなる。該光電変換素子としては、少なくとも前記波長λ１および波長λ２に対して光感応性を有するシリコンフォトダイオード（Silicon Photo Diode）等の受光素子を用いることができる。
【００３９】
発光部２２１と受光部２２２とは、ＳｐＯ２を測定する生体組織（例えば指先）を挟み生体の透過光を検出できるように対向配置されるか、生体からの反射光を検出できるように隣接配置される。これにより、発光部２２１から発せられる両波長λ１、λ２の光が、生体を経由した上で、受光部２２２にて受光されるようになる。
【００４０】
加速度センサ２３（異常検出部）は、被験者の体動を検出する体動検出センサとして機能する（後述の体位を検出する体位検出センサとしても機能し得る）センサであり、２軸又は３軸検出タイプのピエゾ抵抗型、静電容量型、磁気センサ型等の各種加速度センサを適用することができる。図４は、３軸検出タイプのピエゾ抵抗型の加速度センサ２３を示す図であって、図４（ａ）は当該加速度センサ２３の斜視図、（ｂ）は上面図、（ｃ）は（ｂ）のａ−ａ線断面図である。この加速度センサ２３は、結晶に機械的な外力が与えられると結晶格子に歪みが生じ半導体中のキャリア数やキャリア移動度が変化して抵抗値が変化するというピエゾ抵抗効果を利用したものである。
【００４１】
この加速度センサ２３は、センサ構造体２３０と１２個のピエゾ抵抗素子２３４とから構成されている。前記センサ構造体２３０は、シリコン等の母材をドライエッチングすることで形成された方形枠状の支持部２３１と、前記方形枠状の支持部２３１の内部に配置される錘部２３２と、前記支持部２３１と錘部２３２とを連結する薄肉の梁部２３３とからなる。前記ピエゾ抵抗素子２３４は、梁部２３３の上に設置されており、錘部２３２が加速度に応じて可動することで梁部２３３が変形し、これによりピエゾ抵抗素子２３４に応力が与えられる構造とされている。
【００４２】
すなわち、当該加速度センサ２３に外力が与えられると、具体的にはパルスオキシメータ２０の装置本体部２１に被験者の体動に基づく振動や傾き力等が与えられると、そのような体動に応じて錘部２３２がＸ軸回り、Ｙ軸回り又はＺ軸方向に変位して梁部２３３が変形する。そして、その変形度合いに応じた応力が、ピエゾ抵抗素子２３４に与えられるようになる。このような応力付加により、前記ピエゾ抵抗素子２３４の抵抗値が変化することから、その抵抗値変化（加速度に比例した信号）を検出することで、装置本体部２１の揺動、つまり被験者の体動を求めることができる。
【００４３】
ピエゾ抵抗素子２３４の加速度に比例した信号は、前記Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸とも、１２個のピエゾ抵抗素子２３４のうち、各軸あたり４つのピエゾ抵抗素子２３４を用いてホイートストンブリッジ回路を構成し、応力付加による前記抵抗値変化を電圧変化として検出する方法で取り出すことができる。本実施形態では、前記Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のいずれか１軸の軸出力が、体動検出用として用いられる。もちろん、前記Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のいずれか２軸の軸出力、或いは全ての軸出力を用いるようにしても良い。
【００４４】
図３に戻って、測定回路部３０は、発光部２２１に接続される発光制御回路３１と、受光部２２２に接続されるＡ／Ｄ変換回路３２とを備えている。発光制御回路３１は、後述する制御部４０の測定制御部４１から所定のサンプリング周期で与えられる発光制御信号に基づき、発光部２２１の赤色ＬＥＤと赤外ＬＥＤとを交互に発光させる制御を行う。これにより、発光部２２１から赤色光（λ１）と赤外光（λ２）とが交互に射出される。Ａ／Ｄ変換回路３２は、同様に測定制御部４１により制御され、発光部２２１の発光に同期して受光部２２２から出力される光電変換信号（測定信号）を取得し、これをデジタル信号に変換して制御部４０へ向けて出力する。
【００４５】
酸素は、血液中のヘモグロビンの酸化・還元によって運搬されている。このヘモグロビンは、酸化されると赤色光（λ１）の吸収が減少して赤外光（λ２）の吸収が増加し、逆に還元されると赤色光（λ１）の吸収が増加して赤外光（λ２）の吸収が減少するという光学的特性を有している。プローブ２２及び測定回路部３０はこの特性を利用すべく構成されたものであり、受光部２２２で検出された赤色光（λ１）及び赤外光（λ２）の透過光量の変動を計測することで、ＳｐＯ２を求めることが可能となる。
【００４６】
制御部４０は、ＣＰＵ等からなり、装置本体部２１に収容されている各部の動作制御を行うもので、機能的に測定制御部４１、記録制御部４２、異常データ判定部４３（異常判定手段）、演算部４４（演算手段）及び表示制御部４５を備えて構成されている。
【００４７】
測定制御部４１は、所定の測定プログラムに則り発光部２２１及び受光部２２２による測定動作（被験者の呼吸情報に関連するパラメータの測定動作）を制御する。具体的には、前記発光制御回路３１及びＡ／Ｄ変換回路３２にタイミングパルス等を与え、サンプリング周期毎に発光部２２１を発光させると共に、その発光タイミングに同期させて受光部２２２から光電変換信号（測定データ）を取得させる。
【００４８】
記録制御部４２は、ＣＰＵに備えられているタイマー機能等を用い、Ａ／Ｄ変換回路３２から出力されるデジタル測定データを、測定時刻情報に関連付けて記憶部６０（データ記憶部６１）に記録する動作を制御する。
【００４９】
異常データ判定部４３は、測定回路部３０により取得され、記憶部６０に格納されている測定データについて、有効な測定データと異常データとを判別する判定処理を行う。本実施形態に係るパルスオキシメータ２０では、次の（１）〜（３）の異常データ発生要因類型に起因する異常データが検出可能とされている。
（１）ケース１；プローブ２２が被験者の指先から外れたことに起因する異常データ
（２）ケース２；プローブ２２が被験者の指先から半抜け状態になったことに起因する異常データ
（３）ケース３；被験者が測定中に覚醒し、歩行等を行ったことに起因する異常データ
以下、上記ケース１〜３について、異常データの判定手法について説明する。
【００５０】
（１）ケース１
ＳｐＯ２は、上述のように発光部２２１から生体（指先）に光を照射し、その透過光又は反射光を受光部２２２により受光して得た２波長の光電脈波データから求めることができるが、このような光学測定を行うためのプローブ２２が測定期間中に指先から外れてしまったような場合、通常の測定データとは明らかに相違する測定データ（異常データ）が取得されるようになる。例えば、発光部２２１の発光素子と受光部２２２の受光素子とが対向配置されている場合（透過光型）、プローブ２２が外れると指先という遮光体が存在しなくなることから、受光部２２２で過大な光量が検出されるようになる。或いは、発光素子と受光素子が並置されている場合（反射光型）、プローブ２２が外れると指先という反射体が存在しなくなることから、受光光量が激減するようになる。
【００５１】
図５は、プローブ外れが生じた場合のＳｐＯ２曲線８１を示すグラフである。このＳｐＯ２曲線８１は、所定のサンプリング周期（例えばサンプリング周波数＝３０Ｈｚ）で測定され、測定時刻に関連付けて記憶部６０に格納されている２波長光電脈波データ、若しくは前記２波長光電脈波データから求めた瞬時ＳｐＯ２値を、時間軸に展開することで作成される。図５の例では、時刻ｔ１１にてプローブ外れが生じ、時刻ｔ１２で被験者がこれに気付き改めて指先にプローブ２２が正しく装着されたケースを示している。
【００５２】
この図５からも明らかな通り、時刻ｔ１１〜時刻ｔ１２においては、プローブ外れに起因して受光部２２２が適正範囲の光量を受光できないことからＳｐＯ２値が求められず、ＳｐＯ２曲線８１は前記時間帯においてデータ抜けが生じている。かかる時間帯の測定データは明らかな異常データであるが、このような異常データの識別は容易である。例えば、異常データ判定部４３において光電脈波データ若しくは瞬時ＳｐＯ２値について所定の出力閾値と比較するようにし、その閾値から外れるデータを異常データと判定することで、プローブ外れに起因する測定データの異常を知見することができる。
【００５３】
（２）ケース２
プローブ２２が指先から半抜け状態（発光部２２１若しくは受光部２２２と指先との間に規定値以上の隙間が空いたような状態）になると、受光部２２２が検出する光量が少なくなり、出力レベルが低い低脈波データが検出されるようになる。このような低脈波データに基づきＳｐＯ２値が求められると、ＳＮ比が悪化する等の要因で測定精度が低下するようになる。すなわち、プローブの半抜けの場合、ＳｐＯ２値は求められるものの、瞬時ＳｐＯ２値のレベルで見ると、通常の測定データとは違って瞬時ＳｐＯ２値の時間変化が大きくなる傾向が生じる。
【００５４】
図６は、プローブの半抜けが生じた場合のＳｐＯ２曲線８２を示すグラフである。この図例では、時刻ｔ２１にてプローブ２２の半抜けが生じ、時刻ｔ２２でプローブ２２が正しく装着されたケースを示している。このケースでは、低脈波データは検出されることから、ＳｐＯ２値は算出される。しかしながら、図中で部分拡大しているように、瞬時ＳｐＯ２値のレベルで見ると、プローブ２２の半抜けが生じている時刻ｔ２１〜時刻ｔ２２の時間帯においては、プローブ２２が正常に装着されている他の時間帯に比べて瞬時ＳｐＯ２値のバラツキが大きくなっている。
【００５５】
このような大きなバラツキのある瞬時ＳｐＯ２値の移動平均を取って求められたＳｐＯ２値は、信頼性が低いと言わざるを得ない。従って、ＳＡＳ指数の算出に際し、時刻ｔ２１〜時刻ｔ２２の時間帯に取得された測定データを除外することが望ましい。この場合、瞬時ＳｐＯ２値のバラツキが通常よりも大幅に大きい測定データを異常類型のデータとして記憶させておき（本実施形態では後述の異常パターン記憶部６２に格納される）、その異常類型に当てはまるか否かを判定すれば良い。従って、この場合に異常データ判定部４３は、ＳｐＯ２曲線８２を所定の時間範囲単位で瞬時ＳｐＯ２値のバラツキを求め、そのバラツキ度合いが前記異常類型の範疇に入るか否かを判定することで、ＳｐＯ２曲線８２に異常データが含まれるか否かを判定する。これにより、時刻ｔ２１〜時刻ｔ２２の時間帯に取得された測定データが異常データであると識別できるようになる。
【００５６】
（３）ケース３
ＳＡＳ指数は、被験者の睡眠中におけるＳｐＯ２の変動に基づいて求められねばならない。従って、被験者が測定中に覚醒し、歩行等を行ったような期間に取得された測定データは、除外する必要がある。この場合、図４に示したような加速度センサ２３の軸出力に基づく被験者の体動データを、上述の２波長光電脈波データ若しくは瞬時ＳｐＯ２値と共に時刻情報に関連付けて取得しておくことで、被験者の体動を測定後に知見することができ、体動が生じた期間の測定データを事後的に除外できるようになる。
【００５７】
具体的には、加速度センサ２３が備える３軸のうちの少なくとも１つの軸出力を、ＳｐＯ２値を計測するサンプリング周期と同周期（勿論、異なる周期でも良い）で電圧信号として検出し、これを記憶部６０（データ記憶部６１）に時刻情報に関連付けて格納しておく。これにより、被験者の体動に起因する加速度に応じた電圧信号が同時計測されるようになる。
【００５８】
このようにして取得された加速度センサ２３の軸出力を時間軸に展開すると、測定期間中における被験者の体動曲線（体動情報）を求めることができる。そして、前記体動曲線にフィルタ処理を施し、ゼロレベルを振れ基準ラインとした２〜３Ｈｚの波動情報に置換した上で、所定の検出時間Ｔ単位でゼロレベルをクロスする回数（ゼロクロス回数）をカウントする処理を行うことで、被験者の体動情報を定量的に評価できるアクチグラフを作成することができる。
【００５９】
図７の下段に示すグラフは、前記検出時間Ｔ＝１秒としたときのゼロクロス回数を時間軸に展開したアクチグラフを示している。一方、図７の上段に示すグラフは、アクチグラフと同一の時間軸にＳｐＯ２値を展開したＳｐＯ２曲線８３を示すグラフである。このように、同一時間軸にゼロクロス回数とＳｐＯ２値とを展開することで、被験者において体動が生じた時間帯に取得されたＳｐＯ２値の測定データを特定することが可能となる。
【００６０】
図７に示す例では、時刻ｔ３１〜時刻ｔ３２の時間帯においてゼロクロス回数が連続して多く検出されており、かかる時間帯において被験者が歩行等の動作を行ったことを類推することができる。従って、この場合に異常データ判定部４３は、加速度センサ２３の軸出力に基づきアクチグラフを作成した上で被験者の体動情報を評価し、例えば所定時間範囲におけるゼロクロス回数の積分値が所定の閾値を超える時間帯が存在するか否かを判定する（前記閾値を超える時間帯を歩行に相当する労作が行われた時間帯と判定する）ことで、ＳｐＯ２曲線８３に異常データが含まれるか否かを判定する。これにより、時刻ｔ３１〜時刻ｔ３２の時間帯に取得された測定データが異常データであると識別できるようになる。
【００６１】
以上は、加速度センサ２３を体動検出センサとして用いる場合の実施形態であるが、加速度センサ２３を体位検出センサとして用い、被験者の体位情報に基づいて異常データを検出するようにすることもできる。
【００６２】
図８は、図４に示した加速度センサ２３を、体位検出センサとして用いる場合の動作を説明するための説明図である。加速度センサ２３は、その各軸（図８では、Ｘ軸とＹ軸のみ示している）に加わる重力加速度を電圧信号に変換して出力することができる。図８（ａ）に示すように、加速度センサ２３が水平状態にあるときにＸ軸及びＹ軸に加わる重力加速度と、図８（ｂ）に示すように、加速度センサ２３が傾いているときにＸ軸及びＹ軸に加わる重力加速度とは相違する。つまり、Ｘ軸及びＹ軸の軸の傾きに比例して、各々の軸出力は変化する。
【００６３】
従って、加速度センサ２３が備えられたパルスオキシメータ２０を、例えば図９（ａ）に示すように被験者Ｈの胸回り等に装着し、各軸から出力される電圧信号をモニタすることで、被験者Ｈの体位状態を求めることができる。すなわち、加速度センサ２３内蔵のパルスオキシメータ２０を被験者Ｈの胸部等に装着させておくことで、図９（ｂ）に示すように被験者Ｈが仰臥位にある場合と、図９（ｃ）に示すように被験者Ｈが座位（つまり、歩行等を行う体位）にある場合とで、前記加速度センサ２３の傾きが変わりその軸出力が変化することになるので、かかる軸出力の変化に基づき、体位を類推することができる。つまり、被験者Ｈの体位を測定後に知見することができ、大きな体位変動が生じた期間の測定データを事後的に除外できるようになる。
【００６４】
具体的には、加速度センサ２３が備える３軸のうち２つ以上の軸出力を、ＳｐＯ２値を計測するサンプリング周期と同周期（勿論、異なる周期でも良い）で電圧信号として検出し、これを記憶部６０（データ記憶部６１）に時刻情報に関連付けて格納しておく。これにより、被験者の体位変動に起因する加速度に応じた電圧信号が同時計測されるようになる。このようにして取得された加速度センサ２３の軸出力を時間軸に展開すると、測定期間中における被験者の体位角度変動曲線（体位情報）を求めることができる。
【００６５】
図１０の下段に示すグラフは、上記体位角度変動曲線８５の一例である。体位角度は、被験者が寝返りを打つことによっても変動するが、座位であるか否かは、１つの軸出力（例えばＸ軸）から４５度以上の傾きを示す電圧信号が検出されるか否かで判定できる。また、座位期間ｔｚ中（例えば歩行中）は、体位角度（体の傾き角）が連続的に変化することが多く、かかる特性を利用すれば、体位角度変動曲線８５から得られる情報に基づき、被験者の体位情報を知見できる。図１０の上段に示すグラフは、体位角度変動曲線８５と同一の時間軸にＳｐＯ２値を展開したＳｐＯ２曲線８４を示すグラフである。このように、同一時間軸に体位角度とＳｐＯ２値とを展開することで、被験者において歩行等の活動が行われた時間帯に取得されたＳｐＯ２値の測定データを特定することが可能となる。
【００６６】
図１０に示す例では、時刻ｔ４１〜時刻ｔ４２の時間帯において体位角度が連続的に変化しており、かかる時間帯において被験者が歩行等の動作を行ったことを類推することができる。従って、この場合に異常データ判定部４３は、加速度センサ２３の軸出力に基づき体位角度変動曲線８５を作成した上で被験者の体位情報を評価し、例えば１つの軸出力から４５度以上の傾きを示す電圧信号が検出されたか、或いは体位角度が連続的に変化しているかを判定することで、ＳｐＯ２曲線８４に異常データが含まれるか否かを判定する。これにより、時刻ｔ４１〜時刻ｔ４２の時間帯に取得された測定データが異常データであると識別できるようになる。
【００６７】
図３に戻って、演算部４４は、記憶部６０に記憶された測定データを使用して、また前記異常データ判定部４３にて異常と判定された期間に取得された測定データを異常データとして除外した上で、ＳＡＳ指数を求める演算を行うもので、機能的にＳｐＯ２データ生成部４４１、データ選別部４４２、データ長判定部４４３、ＳＡＳ指数算出部４４４を備えて構成されている。
【００６８】
ＳｐＯ２データ生成部４４１は、所定のサンプリング周期（例えばサンプリング周波数＝３０Ｈｚ）で測定され、測定時刻に関連付けて記憶部６０に格納されている２波長光電脈波データ、若しくは前記２波長光電脈波データから求めた瞬時ＳｐＯ２値を、時間軸に展開し、必要に応じて所定の移動平均処理を行うことで、例えば先に図５、図６、図７、図１０に示したようなＳｐＯ２曲線８１、８２、８３、８４に相当するＳｐＯ２データを生成する。
【００６９】
データ選別部４４２は、ＳｐＯ２データ生成部４４１にて作成されたＳｐＯ２データのうち、上述の異常データ判定部４３により異常と判定された期間、つまりプローブ外れやプローブの半抜け、或いは歩行等が行われた期間に取得された測定データに基づいて求められたＳｐＯ２データを、ＳＡＳ指数を求めるためのベースとなる基礎データから除外する処理を行う。
【００７０】
例えば図１１に示すように、夜の１１：００から翌朝の７：００まで測定が行われた場合において、異常データ判定部４３により、２：３０〜３：００の時間帯及び５：３０〜７：００の時間帯に取得された測定データが、異常が発生している状態で取得された異常データＱ１（歩行による異常データ）、異常データＱ２（プローブ外れによる異常データ）であると判定されたとする。この場合でも、ＳｐＯ２データ生成部４４１は、１１：００〜７：００の全測定期間を対象としてＳｐＯ２曲線８６を生成するが、データ選別部４４２は、上記異常データＱ１、Ｑ２を除き、測定データＰ１、Ｐ２を有効化する処理を行う。これにより、ＳｐＯ２曲線８６から、異常データＱ１に相当する２：３０〜３：００の時間帯のデータ部分Ｄｏｕｔと、５：３０〜７：００の時間帯のプローブ外れによるゼロデータとが除外された上でＳＡＳ指数が算出されるようになる。
【００７１】
データ長判定部４４３は、データ選別部４４２により有効データと扱われたデータの延べ時間長さが、所定の時間長さを有しているか否かの判定を行う。ＳＡＳ指数を的確に算出するには、浅い睡眠期（レム期）と深い睡眠期（ノンレム期）を含む所定時間長さ（４〜５時間程度）の測定データに基づくことが望ましい。この点に鑑みデータ長判定部４４３は、例えば図１１示した例でいうと、異常データＱ１、Ｑ２を除いた後に残存した測定データＰ１、Ｐ２を合算した測定時間長さが、所定時間長さを有しているか否かを判定する。
【００７２】
図１２は、データ長判定部４４３による判定処理を説明するための説明図である。データ長判定部４４３は、所定時間長さｔｍｉｎを閾値時間として具備しており、測定データＰ１、Ｐ２を合算した有効データＰａの測定時間長さが前記所定時間長さｔｍｉｎを超過しているか否かを判定する。この図例では、有効データＰａは所定時間長さｔｍｉｎを超過しているので、データ長判定部４４３は所定時間長さを有していると判定し、ＳＡＳ指数算出部４４４にＳＡＳ指数算出指令信号を出力する。一方、測定データＰ１１、Ｐ１２を合算した有効データＰｂのように、所定時間長さｔｍｉｎに満たないものである場合は、データ長判定部４４３はＳＡＳ指数算出部４４４にＳＡＳ指数算出指令信号を出力せず、従ってこの場合においては、ＳＡＳ指数は算出されないこととなる。このようなデータ長判定部４４３を具備させることで、ＳＡＳ指数算出部４４４において的確にＳＡＳ指数を算出させることができる。
【００７３】
ＳＡＳ指数算出部４４４は、異常データが除去されたＳｐＯ２曲線８６に基づいて、図１１に示しているように、ＳｐＯ２値が所定の値（例えば９０％）を下回るようなＤｉｐ（ＳｐＯ２値の低下ピーク；被験者が呼吸不全状態に陥った場合に表出する）の出現回数をカウントすると共に、単位時間当たりのＤｉｐ出現回数を算出することでＳＡＳ指数を求める演算を行う。該ＳＡＳ指数算出部４４４で求められたＳＡＳ指数は、表示制御部４５を介して表示部５０にて適宜な表示態様で表示される。
【００７４】
表示制御部４５は、測定中の状態情報（測定中であることを示すパイロット情報等）や、若しくはＳＡＳ指数算出部４４４で求められたＳＡＳ指数等を、所定の表示形態で表示部５０へ表示させる表示動作を制御する。例えば、ＳＡＳ指数が算出された場合には当該ＳＡＳ指数を数値データ等として表示部５０に表示させる一方で、所定時間長さの有効データが取得されずＳＡＳ指数が算出されなかったような場合にはエラー情報を表示部５０に表示させるか、或いは無表示とさせる制御を行う。
【００７５】
表示部５０（図２では表示部２１２として表している）は、ＬＣＤ表示装置等からなり、上述した測定中の状態情報やＳＡＳ指数等が、文字・数字・記号情報、絵記号やキャラクタ情報等の適宜な表示情報として表示される。
【００７６】
記憶部６０は、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリからなり、当該パルスオキシメータ２０の動作プログラム等を記憶する他、機能的にデータ記憶部６１と、異常パターン記憶部６２とを有している。
【００７７】
データ記憶部６１には、測定回路部３０から与えられる２波長光電脈波データ若しくは前記２波長光電脈波データから求めた瞬時ＳｐＯ２値、加速度センサ２３から与えられる体動若しくは体位データが、サンプリング時刻に関連付けて一時的に格納される。異常パターン記憶部６２には、異常データ判定部４３における異常判定の際に用いられる判定情報が格納される。この判定情報は、例えば、図５に示すプローブ外れに起因する異常データを判別するための出力閾値データ、図６に示す瞬時ＳｐＯ２値のバラツキ異常を判別するためのバラツキ度合いデータ、図７に示すアクチグラフにおいて歩行動作が行われたことを判定するためのゼロクロス回数の積分閾値データ等である。
【００７８】
操作部７１は、操作ボタン等からなり、制御部４０に対して測定開始指示や各種の操作指示情報を入力するためのものである。Ｉ／Ｆ部７２は、データ記憶部６１に記録されているデータを、パーソナルコンピュータ等の他の電気機器へ移送する際など、データ通信を可能とするためのインターフェイス装置である。電源部７３は、所定の電源回路、ボタン電池等の電源電池等を備え、パルスオキシメータ２０の各機能部へ駆動電圧を供給するものである。
【００７９】
＜動作フローの説明＞
以上の通り構成された本実施形態に係るパルスオキシメータ２０（睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ１）の動作について、図１３〜図１７に示すフローチャートに基づき、必要に応じて図３のブロック図等を参照しながら説明する。図１３は、当該パルスオキシメータ２０の全体的な動作フローを示すフローチャートである。なお、ここでは加速度センサ２３が体動検出センサとして用いられる場合のフローを示す。
【００８０】
先ず、パルスオキシメータ２０を被験者Ｈの体の適宜な箇所（胸回り等）に装着すると共にプローブ２２を測定指にクリッピングし、パルスオキシメータ２０の電源スイッチ２１１（図２参照）を投入して、測定スタンバイの状態とされる（ステップＳ１１）。この後、計測が開始されるが、終夜パルスオキシメトリを実施する場合等には、被験者Ｈが睡眠に入るまでの時間を考慮して、所定時間経過後に計測が開始されるようタイマーセットを行うようにしても良い。
【００８１】
計測が開始されると、所定のサンプリング周期であるかが確認され（ステップＳ１２）、前記サンプリング周期が到来すると（ステップＳ１２でＹＥＳ）、プローブ２２により被験者ＨのＳｐＯ２値情報を求めるための２波長光電脈波データが取得され、また加速度センサ２３により被験者Ｈの体動情報に関する測定データが取得される（ステップＳ１３）。その後、Ａ／Ｄ変換回路３２によるＡ／Ｄ変換や所定の演算処理が行われた後に、これら測定データが装置本体部２１のデータ記憶部６１へ時刻情報に関連付けて格納される（ステップＳ１４）。
【００８２】
そして、計測を終了するかが確認され（ステップＳ１５）、所定の計測期間中である場合（ステップＳ１５でＮＯ）は、前記ステップＳ１２に戻って処理が繰り返され、測定データがデータ記憶部６１に蓄積される。一方、所定の計測期間が終了した場合や、被験者Ｈが所定の計測期間中に完全覚醒して計測動作を強制終了させたような場合（ステップＳ１５でＹＥＳ）は、ここでパルスオキシメータ２０を用いた計測動作は終了する。
【００８３】
その後、ＳＡＳ指数の算出を指示する操作信号が操作部７１から与えられたか否かが確認される（ステップＳ１６）。ＳＡＳ指数算出指示が与えられた場合（ステップＳ１６でＹＥＳ）、データ記憶部６１に蓄積された測定データが制御部４０により読み出され、ＳＡＳ指数算出のための測定データ解析が行われる（ステップＳ１７）。
【００８４】
図１４は、図１３のフローチャートのステップＳ１３における、ＳｐＯ２値情報の検出ステップの詳細を示すフローチャートである。所定のサンプリング周期が到来すると、プローブ２２の発光部２２１に備えられている波長の異なる２つのＬＥＤが交互に発光され、測定指に向けて２波長光（赤色光と赤外光）が射出される（ステップＳ２１）。その発光に同期して、受光部２２２により、測定指を透過した透過光（又は反射光）が受光され（ステップＳ２２）、受光した光強度に応じたアナログ電流出力が受光部２２２から出力される（ステップＳ２３）。
【００８５】
前記アナログ電流出力は、Ａ／Ｄ変換回路３２によりデジタル信号に変換される（ステップＳ２４）。そして、時刻に関連付けられた２波長光電脈波データ若しくは瞬時ＳｐＯ２値（ＳｐＯ２データ）として、データ記憶部６１に格納される（ステップＳ２５）。以上のようなルーチンが、所定のサンプリング周期毎に繰り返される。
【００８６】
図１５は、図１３のフローチャートのステップＳ１３における、体動検出ステップの詳細を示すフローチャートである。所定のサンプリング周期が到来すると、３軸検出タイプの加速度センサ２３（図４参照）が備えるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のいずれか又は全てのセンサ出力値（アナログ電流信号）が取り出される。このアナログ電流信号は、電流／電圧変換され、軸出力アナログ電圧信号として検出される（ステップＳ３１）。
【００８７】
前記アナログ電圧信号は、図略のＡ／Ｄ変換部によりデジタル信号に変換される（ステップＳ３２）。そして、時刻に関連付けられた体動データとして、データ記憶部６１に格納される（ステップＳ３３）。以上のようなルーチンが、所定のサンプリング周期毎に繰り返される。
【００８８】
次に図１６は、図１３のフローチャートのステップＳ１７における、ＳＡＳ指数算出処理の詳細を示すフローチャートである。ここでは、体動データのみに基づき異常データを判定すると共に、測定データ長さの適正を判定しない「測定データ解析Ａ」のフローについて説明する。先ず、データ記憶部６１に格納されているＳｐＯ２データ及び体動データが、制御部４０が備える作業領域としてのＲＡＭ等にロードされ、ＳｐＯ２データ生成部４４１により図７上段に示すようなＳｐＯ２曲線８３に相当する解析データが作成される（ステップＳ４１）。また、体動データに基づき、異常データ判定部４３により図７下段に示すようなアクチグラフが作成される（ステップＳ４２）。
【００８９】
続いて、時間軸に展開されたＳｐＯ２データの時間長さ＝Ｎと置かれる（ステップＳ４３）。そして、カウンタｉ＝１（ｉは時間軸上の所定の点でＭａｘ＝Ｎである）と設定され（ステップＳ４４）、ｉに相当する時刻において所定レベル以上の体動が検出されているか否かが確認される（ステップＳ４５）。例えば、異常データ判定部４３は、アクチグラフの所定時間範囲におけるゼロクロス回数の積分値が所定の閾値を超えているか否かに基づき、所定レベル以上の体動の有無を判定する。
【００９０】
所定レベル以上の体動が検出された場合（ステップＳ４５でＹＥＳ）、異常データ判定部４３は、その時刻に取得された測定データを異常データ（座位時のデータ）であると判定する。かかる判定を受けてデータ選別部４４２は、その異常データを測定データから削除する処理を行う（ステップＳ４６）。そして、カウンタｉが１だけインクリメントされる（ステップＳ４７）。なお、所定レベル以上の体動が検出されなかった場合は（ステップＳ４５でＮＯ）、ステップＳ４６をスキップしてステップＳ４７が実行される。
【００９１】
続いて、測定データが残存しているか否かを確認するために、カウンタｉがＮを超過しているか否かが確認され（ステップＳ４８）、ｉ＞Ｎの関係を満たしていない場合は（ステップＳ４８でＮＯ）、ステップＳ４５に戻って処理が繰り返される。
【００９２】
ｉ＞Ｎの関係を満たす場合は（ステップＳ４８でＹＥＳ）、ステップＳ４６で削除されることなく残存した測定データに基づき、ＳＡＳ指数算出部４４４によりＤｉｐ数がカウントされ、ＳＡＳ指数が算出される（ステップＳ４９）。そして、このＳＡＳ指数の算出結果が、表示制御部４５により適宜な表示形態とされて表示部５０に表示され（ステップＳ５０）、処理が完了するものである。
【００９３】
続いて図１７は、図１３のフローチャートのステップＳ１７における、ＳＡＳ指数算出処理の他の例を示すフローチャートである。ここでは、プローブ外れや半抜けに起因する異常データと体位データに基づく異常データとを判定すると共に、測定データ長さの適正を判定する「測定データ解析Ｂ」のフローについて説明する。
【００９４】
先ず、データ記憶部６１に格納されているＳｐＯ２データ及び体位角度データが読み出され、ＳｐＯ２データ生成部４４１により図１０上段に示すようなＳｐＯ２曲線８４に相当する解析データが作成される（ステップＳ５１）。また、体位角度データに基づき、異常データ判定部４３により図１０下段に示すような体位角度変動曲線８５が作成される（ステップＳ５２）。
【００９５】
続いて、時間軸に展開されたＳｐＯ２データの時間長さに相当するデータ数がＤａｔａＮｕｍ＝Ｎと置かれる（ステップＳ５３）。そして、カウンタｉ＝１と設定され（ステップＳ５４）、ｉに相当する時刻において座位に相当する体位状態であるか否かが確認される（ステップＳ５５）。例えば、異常データ判定部４３は、体位角度が所定の設定角度（例えば４５度）を超過する体位角度であるか否かに基づき、座位（起床した可能性が高い体位）であるか否かを判定する。また、異常データ判定部４３は、ＳｐＯ２曲線８４において、プローブ外れに起因するゼロレベルデータの有無、並びにプローブの半抜けに起因する瞬時ＳｐＯ２値のバラツキ度合いについても確認し、異常データの有無を判定する。これにより、時刻ｉの測定データであるＤａｔａ（ｉ）が異常データであるか、或いは起床時データと類推されるか否かが判定される。
【００９６】
異常データ判定部４３によりＤａｔａ（ｉ）が異常データ（起床時データ）であると判定された場合（ステップＳ５５でＹＥＳ）、データ選別部４４２は、そのＤａｔａ（ｉ）を不要データとして削除する処理を行う（ステップＳ５６）。すなわち、ＤａｔａＮｕｍ＝ＤａｔａＮｕｍ−１とする処理が行われる。そして、カウンタｉが１だけインクリメントされる（ステップＳ５７）。なお、異常データと判定されなかった場合は（ステップＳ５５でＮＯ）、ステップＳ５６をスキップしてステップＳ５７が実行される。
【００９７】
続いて、測定データが残存しているか否かを確認するために、カウンタｉがＮを超過しているか否かが確認され（ステップＳ５８）、ｉ＞Ｎの関係を満たしていない場合は（ステップＳ５８でＮＯ）、ステップＳ５５に戻って処理が繰り返される。
【００９８】
ｉ＞Ｎの関係を満たす場合は（ステップＳ５８でＹＥＳ）、データ長判定部４４３により、ステップＳ５６で削除されることなく残存した測定データ（有効データ）、つまりＤａｔａＮｕｍのデータ長さが求められる（ステップＳ５９）。そして、ＤａｔａＮｕｍの長さが有効データ長を備えているか否か、すなわち図１２で説明したように、ＤａｔａＮｕｍが所定時間長さｔｍｉｎを超過しているか否かが判定される（ステップＳ６０）。
【００９９】
ＤａｔａＮｕｍの長さが有効データ長を備えている場合（ステップＳ６０でＹＥＳ）、ステップＳ５６で削除されることなく残存した測定データに基づき、ＳＡＳ指数算出部４４４によりＤｉｐ数がカウントされ、ＳＡＳ指数が算出される（ステップＳ６１）。そして、このＳＡＳ指数の算出結果が、表示制御部４５により適宜な表示形態とされて表示部５０に表示され（ステップＳ６２）、処理が完了する。一方、ＤａｔａＮｕｍの長さが有効データ長を備えていない場合（ステップＳ６０でＮＯ）、ＳＡＳ指数を求めることなく処理を完了する。なお、必要に応じて、エラーメッセージ等が表示部５０に表示されるようにしても良い。
【０１００】
以上、本発明の各種実施形態につき説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、種々の変形実施形態を取ることができる。例えば、上記実施形態では、被験者の呼吸情報に関連するパラメータとしてＳｐＯ２データを取得するようにしたが、被験者の口・鼻フローや、胸・腹の動きを呼吸情報に関連するパラメータとして取得するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の実施形態に係る睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ０の構成を簡略的に示すブロック図である。
【図２】本発明の他の実施形態に係る睡眠時無呼吸指数測定装置Ｓ１としてのパルスオキシメータ２０を示す外観構成図である。
【図３】パルスオキシメータ２０の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】３軸検出タイプのピエゾ抵抗型の加速度センサを示す図であって、（ａ）は当該加速度センサの斜視図、（ｂ）は上面図、（ｃ）は（ｂ）のａ−ａ線断面図である。
【図５】プローブ外れが生じた場合のＳｐＯ２曲線８１を示すグラフである。
【図６】プローブの半抜けが生じた場合のＳｐＯ２曲線８２を示すグラフである。
【図７】アクチグラフと、該アクチグラフと同一の時間軸にＳｐＯ２値を展開したＳｐＯ２曲線８３を示すグラフである。
【図８】図４に示した加速度センサを、体位検出センサとして用いる場合の動作を説明するための説明図である。
【図９】被験者の体位を説明するための説明図である。
【図１０】体位角度変動曲線８５と、この体位角度変動曲線８５と同一の時間軸にＳｐＯ２値を展開したＳｐＯ２曲線８４を示すグラフである。
【図１１】異常データとＳｐＯ２曲線８６との関係を説明するためのグラフである。
【図１２】データ長判定部４４３による判定処理を説明するための説明図である。
【図１３】パルスオキシメータ２０の全体的な動作フローを示すフローチャートである。
【図１４】図１３のフローチャートのステップＳ１３における、ＳｐＯ２値情報の検出ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図１５】図１３のフローチャートのステップＳ１３における、体動検出ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図１６】図１３のフローチャートのステップＳ１７における、ＳＡＳ指数算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】図１３のフローチャートのステップＳ１７における、ＳＡＳ指数算出処理の他の例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１０、２１  装置本体部
１１  測定手段
１２  記憶手段
１３  演算手段
１４  表示手段
１５  異常検出手段
１６  異常判定手段
２０  パルスオキシメータ（睡眠時無呼吸指数測定装置）
２２  プローブ（測定手段の一部）
２２１  発光部
２２２  受光部
２３  加速度センサ（移動検出手段）
３０  測定回路部（測定手段の一部）
４０  制御部（演算手段）
４１  測定制御部
４２  記録制御部
４３  異常データ判定部（異常判定手段）
４４  演算部（演算手段）
４４２  データ選別部
４４３  データ長判定部
４４４  ＳＡＳ指数算出部（睡眠時無呼吸指数算出部）
４５  表示制御部
５０  表示部（表示手段）
６０  記憶部
６１  データ記憶部（記憶手段）
６２  異常パターン記憶部
Ｈ    被験者
Ｓ０，Ｓ１  睡眠時無呼吸指数測定装置
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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