(57)【要約】【課題】利用者の不快感を低減し、利用者の睡眠状況をより正確に判定することが可能な睡眠判定装置を提供することを課題とする。【解決手段】本発明の睡眠判定装置は、生体呼吸運動に伴い発生する呼吸音を採集し呼吸音信号として出力する音採集部を有する生体情報検知手段と、生体情報検知手段の音採集部から出力された呼吸音信号に基き、生体睡眠状態を判定する睡眠状態判定部とを有することを特徴とする。  本発明の睡眠判定装置によれば、人体に直接に接触がなく、無拘束的に睡眠時発生する呼吸音信号を採集する音採集部を有することにより、利用者にとってより自然な睡眠状態を得ることができ、睡眠時間及び睡眠質を確保することができる。また、音採集部は人体に非接触であるため、人体に装着するなど煩わしさが無く、簡単に利用することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体呼吸運動に伴い発生する呼吸音を採集し呼吸音信号として出力する音採集部を有する生体情報検知手段と、
前記生体情報検知手段の前記音採集部から出力された前記呼吸音信号に基き、生体睡眠状態を判定する睡眠状態判定部とを有することを特徴とする睡眠判定装置。
【請求項２】
前記睡眠状態判定部は、前記音採集部で出力された前記呼吸音信号から所定期間における呼吸回数を計数する計数手段と、前記呼吸回数に基き所定期間内の呼吸回数変化値を演算する演算手段と、前記呼吸回数変化値を所定閾値と比較する比較手段とを備え、該比較手段の比較結果に基き生体睡眠状態を判定する請求項１に記載の睡眠判定装置。
【請求項３】
前記睡眠状態判定部は、前記音採集部で出力された前記呼吸音信号から呼吸音の状態を寝息音、いびき音のいずれかとして識別する識別部を有し、該呼吸音の状態に基づいて生体睡眠状態を判定する請求項１または２のいずれか１項に記載の睡眠判定装置。
【請求項４】
前記睡眠状態判定部からの判定結果に基づき生体睡眠情報を調整する睡眠状態調整部を備える請求項１ないし３のいずれか１項に記載の睡眠判定装置。
【請求項５】
生体呼吸運動に伴い発生する呼吸音を採集し呼吸音信号として出力する音採集部を有する生体情報検知手段と、
前記生体情報検知手段の前記音採集部から出力された前記呼吸音信号に基き、生体睡眠状態を判定する睡眠状態判定部と、
前記睡眠状態判定部と電気的に接続されて前記生体睡眠状態を認識、表示する認知手段とを有することを特徴とする睡眠判定装置。
【請求項６】
前記睡眠状態判定部は、前記音採集部で出力された前記呼吸音信号から所定期間における呼吸回数を計数する計数手段と、前記呼吸回数に基き所定期間内の呼吸回数変化値を演算する演算手段と、前記呼吸回数変化値を所定閾値と比較する比較手段とを備え、該比較手段の比較結果に基き生体睡眠状態を判定する請求項５に記載の睡眠判定装置。
【請求項７】
前記睡眠状態判定部は、前記音採集部で出力された前記呼吸音信号から呼吸音の状態を寝息音、いびき音のいずれかとして識別する識別部を有し、該呼吸音の状態に基づいて生体睡眠状態を判定する請求項５または６のいずれか１項に記載の睡眠判定装置。
【請求項８】
前記睡眠状態判定部からの判定結果に基づき生体睡眠情報を調整する睡眠状態調整部を備える請求項５ないし７のいずれか１項に記載の睡眠判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体呼吸情報に基き睡眠状態を判定する睡眠判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠は人々の健康作りに極めて重要な一環である。現代社会では、健康意識が高まる中、極普通の家庭においても日々の睡眠管理から健康な体を築きたいというニーズが生まれている。さらに、睡眠に適した環境作りは様々なサービス及び生活に浸透しつつある。
【０００３】
眠りは睡眠深度により定義されている。さらに、図７に示すように、睡眠深度は脳波段階、血圧収縮期、呼吸数、脈拍（心拍数）、体動などの基準から判定される。その中、呼吸数を測定し、測定結果による睡眠状態を推定する手法が知られている。
【０００４】
例えば、特開平２００５−１１８１５１号公報（以下、特許文献１と称する）は、睡眠時呼吸運動の規則的、不規則的な変動に基づいて睡眠状態を推定する方法を開示している。具体的には、特許文献１は弾力性のある呼気バンドを人体の上半身に取り付け、呼吸運動に伴う人体胸部や腹部の伸縮により電圧変動を得て一定期間ごとの呼吸数を計測し、呼吸変動を比較して睡眠状況を判定する方法である。
【０００５】
また、一般的に睡眠状態は深い睡眠（ノンレム睡眠）と浅い睡眠（レム睡眠）として認識されている。深い睡眠状態から無理に起されると不快感を伴うが、浅い睡眠状態から起されると自然に気持ち良く目覚めることができると言われている。このため、深い睡眠状態と浅い睡眠状態を判定する方法に関して、特開平５−９５９３５号公報（以下、特許文献２と称する）と特開２００５−３４００３３号公報（以下、特許文献３と称する)がある。
【０００６】
特許文献２では、寝具に配設された圧電素子により、人体の心臓の活動や呼吸活動により伝搬される身体の微小な体動、または着床、起床及び寝返りといった身体の大きな体動を検出する方法が考案されている。また、特許文献３では、覚醒を徐々に行う方法として、覚醒設定時刻の一定時間前から光の明暗変化を徐々に明るくし、音を連動させて覚醒させる方法が提案されている。  
【特許文献１】特開２００５−１１８１５１号公報
【特許文献２】特開平０５−０９５９３５号公報
【特許文献３】特開２００５−３４００３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の睡眠状態推定装置は呼吸音信号を抽出する処理手段として、人体に拘束されたセンサー（呼吸バンド）を使用している。従って、センサーが人体に接触、あるいは拘束している以上、自然な眠りが得られず日常使用するには不向きである。
【０００８】
また、特許文献２では眠っている人の体が圧電素子に常に接触している必要があり、寝返りなどのために眠っている人の体と圧電素子が離れた場合、検知できなくなるといった問題がある。
【０００９】
さらに、特許文献３では覚醒させる方法として、覚醒設定時刻の一定時間前から画一的に覚醒の刺激を与えるため、そのタイミングが必ずしも浅い睡眠状態とは限らず、深い睡眠状態から覚醒の刺激が与えられることもあり、その場合、浅い睡眠から覚醒の刺激が与えられる場合に比較すると不快感を伴うことになるという問題がある。
【００１０】
本発明は上記実状に鑑みてなされたものであり、利用者の不快感を低減し、利用者の睡眠状況をより正確に判定することが可能な睡眠判定装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の睡眠判定装置は、生体呼吸運動に伴い発生する呼吸音を採集し呼吸音信号として出力する音採集部を有する生体情報検知手段と、生体情報検知手段の音採集部から出力された呼吸音信号に基き、生体睡眠状態を判定する睡眠状態判定部とを有することを特徴とする。これにより、本発明の睡眠判定装置は人体に直接な接触がなく、無拘束的に睡眠時の呼吸音信号を採集する音採集部を有することから、利用者にとってより自然な睡眠状態を得ることができ、睡眠時間及び睡眠質を確保することができる。また、音採集部は人体に非接触であるため、人体に装着するなど煩わしさが無く、簡単に利用することができる。なお、更に、上記構成に、前記睡眠状態判定部と電気的に接続されて前記生体睡眠状態を認識、表示する認知手段を設けることにより、専門家（医師、ナース、臨床心理士等）による利用者の睡眠状態を把握が可能となり、当該利用者に適切なアドバイスの付与が可能となる。
【００１２】
さらに、本発明の睡眠判定装置は生体の体動を検知し体動信号として出力する体動検知部を備えてもよい。これにより利用者の体の動きを監視し、睡眠状態を確認することができる。すなわち、呼吸音により推定された利用者の睡眠状態を、利用者の体動から確認してもよい。これにより、利用者の体動により発生する騒音の影響で呼吸音が正しく採集されないことが軽減され、呼吸音により睡眠状態をより一層正しく判定することができる。
【００１３】
さらに、本発明の睡眠判定装置は、睡眠状態判定部からの判定結果に基き生体睡眠状態を調整する睡眠状態調整部を備えてもよい。これにより深い睡眠状態と浅い睡眠状態になるような利用者の周囲環境を整えることができる。つまり、深い睡眠状態、または浅い睡眠状態を築く睡眠環境に影響する光や音などを制御することにより睡眠状態を調整することができる。例えば、覚醒設定時刻より一定の時間内前から、利用者のレム睡眠状態が判定されると、本発明の睡眠判定装置は睡眠環境内の光や音などを制御し利用者のレム睡眠状態を覚醒時刻まで継続させることができる。よって、利用者が覚醒時刻になるとき目覚めやすく、不快感を感じにくくなることができる。
【００１４】
また、本発明の睡眠判定装置の睡眠状態判定部は、音採集部で出力された呼吸音信号から所定期間内における呼吸回数を計数する計数手段と、呼吸回数に基き所定期間内の呼吸回数変化値を演算する演算手段と、呼吸回数変化値を所定閾値と比較する比較手段とを備えることが好ましい。これにより、音採集部によって出力された呼吸音信号が計数手段で計測され、所定期間内の呼吸回数が演算手段で算出されることができる。また、算出されたデータは比較手段を介して睡眠状態閾値と比較して睡眠状態を判定することができる。さらに、所定閾値と比較することによって、睡眠状態の深さ（レム睡眠状態または、ノンレム睡眠状態）を判定することもできる。
【００１５】
また、本発明の睡眠判定装置の睡眠状態判定部は、音採集部で出力された呼吸音信号から呼吸音の状態を寝息音、いびき音のいずれかとして識別する識別部を有し、呼吸音の状態に基づいて生体睡眠状態を判定することができる。
【００１６】
また、本発明の睡眠判定装置は音採集部により出力された呼吸音信号からいびきを検出し、検出された所定期間内のいびきの回数を閾値と比較することにより利用者の睡眠状態を判定するようにしてもよい。
【００１７】
また、睡眠状態判定部と睡眠状態調整部とからなる睡眠状態管理手段は、家電製品の作動を制御する制御部を備えてもよい。さらに、本発明の睡眠判定装置の睡眠状態調整部は、睡眠状態判定部の睡眠状態判定結果に基き設定された睡眠時間に応じて電子信号として睡眠状態信号を発生し制御部に出力する睡眠状態信号出力手段を備えてもよい。これにより、睡眠状態判定部からの睡眠情報に基き睡眠時間に適する周囲環境を整えることができる。すなわち、睡眠環境をより眠りやすい状況になるように、周囲環境の温度や照明などに使われる家電製品を制御することができる。このため、睡眠にあわせて空調や照明などを自動的に睡眠に適する状態に調整し、眠りやすい環境を作ることができ、エネルギーの節約に貢献することもできる。このように、家庭での電気代の節約やホテルなど大型宿泊施設において二酸化炭素の削減にも役たち、環境にやさしくなる。
【００１８】
また、明睡眠判定装置の睡眠状態管理手段は、睡眠状態判定部で判定されたレム睡眠状態の判定結果に基き、設定された覚醒時刻に対して生体が覚醒する前の所定時間内におけるレム睡眠状態を覚醒時刻まで継続するように制御部に睡眠状態信号を出力し家電製品を制御することができる。これにより、覚醒設定時刻より一定の時間前から、睡眠状態判定部の判定結果に基き利用者のレム睡眠状態を覚醒時刻まで継続させることができる。このため、覚醒時刻になるとき利用者が目覚めやすく、不快感を感じにくくすることができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の睡眠判定装置によれば、人体に直接に接触がなく、無拘束的に睡眠時発生する呼吸音信号を採集する音採集部を有することにより、利用者にとってより自然な睡眠状態を得ることができ、睡眠時間及び睡眠質を確保することができる。また、音採集部は人体に非接触であるため、人体に装着するなど煩わしさが無く、簡単に利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
【００２１】
本発明の睡眠判定装置の概念図は図１（正面図）に示す。また、図２は側面図を示すものである。
【００２２】
図１、または図２に示すように、本実施形態の睡眠判定装置は、生体情報検知手段１と、睡眠状態管理手段２とを有する。生体情報検知手段１は音採集部１Ａと体動検知部１Ｂとから構成される。また、音採集部１Ａは音センサー１０から構成される。体動検知部１Ｂは赤外線焦電センサー１１０で構成される。なお、音センサー１０として、例えばマイクロホン１００を有するものを例示できる。マイクロホン１００は、より高感度で呼吸音を採集するために、利用者（人体）５の頭部５１の付近に、例えばベッド４に取り付けることが望ましい。さらに、よりコンパクト且つ便利で利用できるように、マイクロホン１００を睡眠状態管理手段２と一体に形成し、利用者５が使用されるベッド４のベッドボード４１（利用者５の頭部に向き方向）に取り付けることができる。また、選択的に利用者５の呼吸音を採集するために、マイクロホン１００は利用者５に対して方向指向性を有することが望ましい。例えば、指向性マイクロホンを用いることが好ましい。
【００２３】
また、睡眠状態管理手段２は図３に示すように、睡眠状態判定部２Ａと、睡眠状態調整部２Ｂ、制御部２５とから構成される。睡眠状態判定部２Ａは、計数手段２１と、演算手段２２と、比較手段２３と、データベース２６とを有する。睡眠状態調整部２Ｂは睡眠状態信号出力手段２４を備える。また、計数手段２１はマイクロホン１００で採集し出力された呼吸音信号及び赤外線焦電センサー１１０で採集し出力された体動信号から所定期間における呼吸回数及び体動回数を計数するものである。なお、所定期間は呼吸回数または体動回数を計測するための単位時間段を指すもので、例えば３０秒を計測時間単位とすることができる。演算手段２２は、計数手段２１で計測された所定期間内呼吸回数の変化値を演算するものである。演算手段２２により呼吸回数の変化値が得られる。比較手段２３は呼吸回数の変化値または体動回数を所定閾値と比較するものであり、所定閾値を基準として睡眠状態を判定するものである。データベース２６は、呼吸音の閾値や、周波数、または体動回数などの情報を保存するものであり、新しいデータを更新する機能を持つことができる。睡眠状態信号出力手段２４は睡眠状態判定された結果を電子信号として制御部２５に出力するものである。このように、生体情報検知手段１で呼吸及び体動情報が検出され呼吸音信号及び体動信号として出力される。そして、睡眠状態管理手段２で睡眠判定が行われる。さらに、睡眠判定結果により睡眠環境内にある家電製品２５１（図１または図３に示す）、例えば、照明器具２５１Ｌ、空調器具２５１ＬＡなどが睡眠状態に適するように制御される。
【００２４】
図１１は、本発明の睡眠判定装置の音採集部１Ａをより詳細に示すものである。図１１に示すように、音センサー１０は、マイクロホン１００に入力された音声信号のうち所定の周波数よりも低い周波数成分と別の所定の周波数よりも高い周波数成分をカットするフィルタ部１２３と、マイクロホン１００で取り込まれた音信号を増幅させるアンプ部１２４と、所定の周波数（例えば１０ｋＨｚ）でサンプリングを行い所定のサンプル数（例えば６４個）を得るサンプリング部１２５と、所定の周波数領域（０〜５０００Ｈｚ）における周波数解析（ＦＦＴ解析）を行う周波数解析部１２６と、周波数解析部１２６で複数回（例えば２回）解析したデータを平均化する平均化部１２７と、睡眠導入前または睡眠導入直後における暗騒音を登録する暗騒音登録部１２８（メモリに相当）と、登録した暗騒音を、呼吸音から差し引く暗騒音差引部１２９と、周波数情報を複数の周波数ブロック（８周波数ブロック）に分け、各周波数ブロック毎に呼吸音信号（電圧値）の最大値を検出する複数の検出部として機能する最大値検出部３１〜３８（周波数ブロックに相当する）と、周波数領域で分けられた複数の最大値検出部３１〜３８のそれぞれに対して寝息音を判別する寝息判別手段４１と、周波数領域で分けられた複数の最大値検出部３１〜３８のそれぞれ対していびき音を判別するいびき判別手段４２と、周波数領域で分けられた複数の最大値検出部３１〜３８のそれぞれ対して爆音を判別する爆音判別手段４３と、周波数情報から単位時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）をカウントする呼吸音カウント部２１（計数手段）と、を備えている。なお、爆音は、いびき音の一つに分類され、より大きいないびき音である。
【００２５】
なお、複数の最大値検出部３１〜３８は、最大値検出手段３０を構成する。寝息判別手段４１、いびき判別手段４２、爆音判別手段４３は、呼吸音を寝息音、いびき音、爆音として識別する識別部４０を構成する。ここで、上記した暗騒音とは、寝室内で聞こえる呼吸音以外の騒音を意味する。本実施例では、睡眠導入前または睡眠導入直後において、暗騒音を１回取り込んで、非接触式の睡眠情報検出装置２に内蔵されているメモリに登録しておく。
【００２６】
図１２〜図１４は、ある特定人についての１／３オクターブ３Ｄの分析結果を示す。図１２〜図１４において横軸は周波数を示し、縦軸は時間を示す。縦軸及び横軸の双方に直交する軸に、音声の強さを示す電圧値が色として示される。図１２は寝息音の分析結果を示す。図１２に示すように、寝息音の場合には、一般的には周波数２５０Ｈｚ〜４ｋＨｚの領域において出力電圧値がパルス的に振幅し、周期性が認められる。寝息音の場合には一般的には２５０Ｈｚ以下のパルスが少ない。図１３はいびき音の分析結果を示す。図１３に示すように、いびき音の場合には一般的には周波数６３Ｈｚ〜１６ｋＨｚの領域においてパルス的な振幅が認められ、周期性が認められる。いびき音の場合には、１ｋＨｚ以下、殊に２５０Ｈｚ以下のパルスが多い。図１４は人の体動の分析結果を示す。人の体動の際には音のパルスが、非リズム的に発生するので、周期性があまり認められず、体動は寝息音及びいびき音に対して識別される。
【００２７】
【表１】
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【００２８】
表１は、呼吸に関する音を寝息音、いびき音、爆音に識別する指標を示す。表１に示すように、複数（８個）ごとに、寝息音判別のしきい値となる寝息音基準値（電圧値）、いびき音判別のしきい値となるいびき音基準値（電圧値）、爆音判別のしきい値となる爆音基準値（電圧値）が規定されている。例えば、第１周波数ブロックである０−６２５Ｈｚの領域では、Ｖ１２（１０ｍＶ）以上あれば、いびき音と判定し、Ｖ１３（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第２周波数ブロックである６２５Ｈｚ越え−１２５０Ｈｚの領域では、Ｖ２２（１０ｍＶ）以上あれば、いびき音と判定し、Ｖ２３（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第３周波数ブロックである１２５０Ｈｚ越え−１８７５Ｈｚの領域では、Ｖ３３（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第４周波数ブロックである１８７５Ｈｚ越え−２５００Ｈｚの領域では、Ｖ４３（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第５周波数ブロックである２５００Ｈｚ越え−３１２５Ｈｚの領域では、Ｖ５１（１５ｍＶ）以上あれば寝息音と判定し、Ｖ５２（５０ｍＶ）以上あればいびき音と判定し、Ｖ５３（１００ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。この領域において、Ｖ５３（１００ｍＶ）以上あれば、寝息音、いびき音と、爆音としてそれぞれ判定されるが、より大きな音を発生する爆音として判定する。
【００２９】
また、第６周波数ブロックである３１２５Ｈｚ越え−３７５０Ｈｚの領域では、Ｖ６１（１５ｍＶ）以上あれば寝息音と判定し、Ｖ６２（５０ｍＶ）以上あればいびき音と判定し、Ｖ６３（１００ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。また、第７周波数ブロックである３７５０Ｈｚ越え−４３７５Ｈｚの領域では、Ｖ７１（１５ｍＶ）以上あれば寝息音と判定し、Ｖ７２（５０ｍＶ）以上あればいびき音と判定し、Ｖ７３（１０ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。第８周波数ブロックである４３８５Ｈｚ越え−５０００Ｈｚの領域では、Ｖ８３（１０ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。寝息音と判定すれば、寝息音フラグを０から１に設定する。いびき音と判定すれば、いびき音フラグを０から１に設定する。爆音と判定すれば、爆音フラグを０から１に設定する。
【００３０】
なお、上記した表１におけるＶ１１、Ｖ１２、Ｖ１３、Ｖ１２、Ｖ２１、Ｖ２２、Ｖ２３等の（）内に付記する基準値は、上記した値に限定されるものではなく、適宜変更できるものである。
【００３１】
図１５は、単位時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）をカウントする呼吸音カウント部（計数手段）２１のカウント指標を示す。図１５において、Ｐｒ（rise）は呼吸音の発生で設定されるフラグ（寝息音フラグ、いびき音フラグ、爆音フラグ）の立ち上がりを示す。Ｐｆ（fall）はこのフラグの立ち下がりを示す。本実施例では次の条件（i）及び（ii）の双方の条件が満足されたとき、呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）としてカウントする。
【００３２】
また、（i）及び（ii）の双方の条件が満足されないときには、呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）以外のノイズとして取り扱う。
（i）呼吸に関する音の発生から終了までの時間、つまり、立ち上がりＰｒから立ち下がりＰｆまでの時間ＴＡが、第１設定時間Ｔ１（例えば２秒）以内であること。
（ii）呼吸に関する音の発生時刻から、次の呼吸に関する音の発生時刻までの時間、つまり、立ち上がりＰｒから次の立ち上がりＰｒまでの間隔時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２（例えば２秒）以上であるとき。
【００３３】
図１５において、パルスＰ１，Ｐ２は（i）（ii）の双方を満足させるので呼吸音としてカウントする。パルスＰ３は（i）を満足させるものの、（ii）を満足しないため、呼吸数としてはノーカウントである。パルスＰ４は、ノーカウントのパルスＰ３に対しては（ii）を満足しないものの、カウントされるパルスＰ２に対しては（ii）の条件を満足させるため、結果として、（i）（ii）の双方を満足させることになり、呼吸数としてカウントされる。パルスＰ５は、カウントされるパルスＰ４に対しては（ii）の条件を満足させるものの、（i）の条件を満足させないため、呼吸数としてはノーカウントである。
【００３４】
このように上記した（i）（ii）の双方の条件が満足されると、人の呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）として判別し、呼吸音としてカウントすると共に、それ以外の音は呼吸音でないと判別し、カウントしない。これにより所定時間あたりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）がカウントされる。この指標では、寝息音、いびき音、爆音をまとめてカウントするが、表１に示す指標により、寝息音、いびき音、爆音の識別がなされるため、時刻を整合させれば、寝息音、いびき音、爆音をそれぞれカウントすることができる。
【００３５】
次に、動作フロー及び制御（操作）フローを用いて本実施形態の睡眠判定装置の作動を説明する。図４は動作フローを示すものである。なお、図４に示す動作フローでは、生体情報検知手段１は音採集部１Ａのみで構成されたものである。図４に示すように、利用者が着床してから、睡眠判定装置の作動が始まる。Ｓ１０は利用者が着床状態であることを示す。Ｓ２０は着床状態Ｓ１０が認識され着床判定が出ることを示す。さらに、着床判定Ｓ２０により睡眠判定装置のＣＰＵがスタートするＳ３０。そして周囲光判定Ｓ４１が行われ、着床際の周囲照明の照明度が判定される。同時に、呼吸音の測定Ｓ４２が始まる。また、過去のデータ閲覧Ｓ４３、日時制定Ｓ４４、目覚まし設定Ｓ４５または暗騒音検出Ｓ４６が行われる。なお、暗騒音検出Ｓ４６は利用者が居る環境内（部屋内）の騒音バックグランドを検出し、呼吸音の周波数や音強などとの差異により呼吸音と区別することができる。また、呼吸音測定Ｓ４２が所定閾値に達成する際、睡眠判定Ｓ５０が作動する。その際、部屋照明２５１ＬがＯＦＦ状態Ｓ５１に制御され、同時に空調２５１Ａが睡眠モードＳ５２に切り替え制御される。Ｓ６０では利用者の睡眠中において呼吸情報が継続に検出される。設定された目覚し或いは所定睡眠時間Ｓ７０（一般的に８時間）が経過された際、アラーム（図示せず）が作動し利用者を起こすことができる。同時にデータ更新Ｓ８０が行われ、そしてＣＰＵが再びスリープ状態Ｓ９０になる。
【００３６】
図５は制御（操作）フローを示すものである。なお、図５に示す制御（操作）フローでは、生体情報検知手段１は音採集部１Ａのみで構成されたものである。図５に示すように、利用者が着床すると睡眠判定装置がスタート（ＳＴＡＲＴ）となる。着床状態が認識され着床判定Ｔ１１と伴に利用者がキー操作Ｔ１２により各設定をすることができる。着床判定Ｔ１１がＹＥＳの場合ではＣＰＵスタートＴ２０となる。そして周囲光検出されＴ３０、周囲光判定Ｔ３１が行われる。周囲照明が暗い際、操作パネル（図示せず）のバックライトが自動にＯＮ状態Ｔ３２になり１０秒間保持することができる。そして、呼吸音の測定Ｔ４０が始まり、過去データの閲覧と日時設定と目覚まし設定などが行われる。睡眠判定Ｔ６０により睡眠状態と判断された場合、周囲光判定Ｔ６１により照明２５１ＬがＯＦＦ状態Ｔ６２となり、エアコン２５１Ａが睡眠モード状態Ｔ６３となる。睡眠時呼吸情報検出Ｔ７０が継続的に行われる。設定された目覚ましＴ７１が作動するとブザー音Ｔ７３が鳴り、或いは８時間経過Ｔ７２した際ブザーＴ７３が鳴り始まる。このとき、データが自動更新され（（Ｔ８０）、ディスプレーにおいて表示される（Ｔ８１）。利用者が起きると同時にＣＰＵがスリープ状態となる（Ｔ９０）。
【００３７】
次に、本実施形態の睡眠判定の仕組みについて説明する。図６は睡眠判定のプロセスを示したものである。なお、図６に示す睡眠判定の仕組みでは、生体情報検知手段１は音採集部１Ａのみで構成されたものである。図６に示すように、呼吸音検出が開始されるとセンサー入力(マイクロホン１００)が作動される（Ｐ１０）。呼吸音信号の周波数分析Ｐ２０を行い、寝息が暗騒音から抽出される（Ｐ３０）。寝息の周波数がサンプリングされ（Ｐ３１）、平均化処理Ｐ３２が行われる。そして寝息数が減少傾向Ｐ３３にあるかどうかが判断される。ＮＯの場合では、再び周波数分析Ｐ２０を行い寝息数が計測される。ＹＥＳの場合では、寝息減少時間Ｐ５１及び寝息減少数Ｐ５２がカウントされる。減少時間カウントＰ５１が作動し、寝息減少時間が閾値と比較される（Ｐ６１）。寝息数減少時間が閾値に一致した場合、または閾値より大きい場合において睡眠判定条件Ｉが成立する。寝息数減少時間は閾値より小さい場合において、再び周波数分析Ｐ２０を行い寝息が計測される。また、寝息減少数カウントＰ５２が作動し、寝息減少数が閾値と比較される（Ｐ６２）。寝息減少数は閾値に一致した場合、または閾値より大きい場合において睡眠判定条件ＩＩが成立する。寝息減少数は閾値より小さい場合において、再び周波数分析Ｐ２０が行われ、寝息が計測される。このように、睡眠判定条件Ｉと条件ＩＩは同時に成立した場合（Ｐ７０）、睡眠状態と判定される（Ｐ８０）。一方、寝息抽出Ｐ３０が行われる際、いびきが検出された場合においていびき抽出Ｐ４１が行われる。そして、いびきサンプリングＰ４２によりいびき回数が閾値と比較される（Ｐ４３）。いびき回数は閾値に一致した場合、又は閾値より大きい場合において睡眠判定条件ＩＩＩが成立する。いびき回数は閾値より小さい場合において、再び周波数分析Ｐ２０が行われ、寝息が計測される。このように、いびきが検知された場合、いびき回数を閾値と比較することにより、睡眠状態が判定される（Ｐ８０）。
【００３８】
また、睡眠判定基準（閾値）を具体的な実験結果により設定することができる。表２は実験対象（利用者）Ａグループの実際睡眠状態をデータ化したものを示している。表３は実験対象Ｂグループの実際睡眠状態をデータ化したものを示している。表２に示す実験対象Ａグループは寝付きが良い実験対象体からなり、実験開始後２０分読書を行って着床するグループである。表２に示すように、着床後呼吸回数は時間に連れて変化しつつある。平均連続９分間単位呼吸数は時間に連れ変化することが分かる。なお、平均連続９分間単位呼吸数とは、９分間を一つ時間単位として、９分間内に１分間当たり呼吸の平均数を表すものである。表２に示された時間の流れに平均９分間単位呼吸数の前後のデータの差から分かるように、３２分から３７分までの間に、平均９分間単位で呼吸数の差が連続的に低下し（−０．５６、−０．４４、−０．１１、−０．１１、−０．３３のように、前後五回連続減少しつつ）、連続呼吸数減少時最大減少量（回数）は１．５６回に達すことが分かった。この実験結果が図７に示される睡眠状態に入るときの呼吸数変化に一致するため、睡眠状態（入眠）を判定することができる。即ち、９分間単位で平均呼吸数が連続５回（５分間）以上下降傾向であること（条件Ｉ）と、さらに下降中の呼吸数の減少量は１．５回以上であること（条件ＩＩ）とを睡眠状態（入眠）判定の基準とすることができる。
【００３９】
【表２】
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【００４０】
また、表３に示す実験対象Ｂグループは寝付が良い実験対象体から構成される。表３に示された時間の流れに平均９分間単位呼吸数の前後のデータの差から分かるように、１０分から１５分までの間に、平均９分間単位で呼吸数の差が連続的に低下し（−０．１１、−０．４４、−０．５６、−０．５６、−０．４４のように、前後五回連続減少しつつ）、連続呼吸減少時最大減少量（回数）は２．１１回に達することが分かった。さらに、いびき回数は６回に達することが分かった。この実験結果も図７に示される睡眠状態に入るときの呼吸数変化に一致するため、睡眠状態（入眠）を判定することができる。また、実験結果からいびき回数が一分間に６回に達すことで睡眠状態（入眠）が判定される。このように、条件Ｉ及び条件ＩＩとを同時に満たすこと、或いはいびきが１分間に６回以上検出されることを睡眠状態判定の基準（条件ＩＩＩ）とすることができる。
【００４１】
【表３】
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【００４２】
さらに、本実施形態の正確性を評価するために、実験対象Ａグループ、Ｂグループ、Ｃグループの合わせて実験対象６人に、本実施形態の装置による睡眠判定された時間と各実験対象者の睡眠自覚時間とを比較し、両方の時間差を表４に示した。表４に示したように、本実施形態の装置により判定された時間は各実験対象者の自覚時間より全体に若干遅れていることから、本実施形態の装置が確実に利用者が眠っていることを判定することができ、安定した正確性を有することが分かった。
【００４３】
【表４】
2007289660.tif 000006
【００４４】
このように、条件Ｉ及び条件ＩＩが同時に満たされる場合、または条件ＩＩＩが満たされる場合、若しくは条件Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩが同時に満たされる場合では睡眠状態（入眠）と判定しても差し支えないことが分かる。
【００４５】
なお、条件Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩは複数の実験対象における平均的なデータであるが、閾値を決める条件Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩはこれに限られるものではない。即ち、本実施形態の睡眠判定装置に係わる閾値を自由に設定することができる。
【００４６】
生体情報検知手段１は音採集部１Ａのみで構成された場合には、体動により発生する騒音をいびきとして認識してしまう可能性がある他、暗騒音の測定にも影響を与える。このため、生体情報検知手段１に音採集部１Ａが設けられるとともに体動検知部１Ｂを組み込むことができる。
【００４７】
図８に示す作動フローは体動検知部１Ｂが取り付けられた場合である。即ち、生体情報検知手段１は音採集部１Ａと体動検知部１Ｂとで構成される。図８に示すように、利用者が着床する際、赤外線焦電センサー１１０から構成された体動検知部１Ｂによって着床状態が検出され、睡眠判定装置はＳＴＡＲＴ（開始状態）となる（Ｑ１）。そして、マイクロホン１００が音情報を採集する（Ｑ２）。マイクロホン１００で出力された音信号のＦＦＴ解析が行われる（Ｑ３）。そして体動検知部１Ｂが利用者の体動の有無を検知し、体動による音を音情報から除外する（Ｑ４）。つまり、体動が発生する場合、音を採集する段階Ｑ２までリターンする。体動が検出されない場合、入眠判定ステップに入る（Ｑ５）。そして入眠判定条件が満たされるまで音採集する段階Ｑ２まで繰り返して行われる。図９は図８の場合における制御フローを示す。なお、図９は主に図５に示す制御（操作）フローと同様の順序であり、以下は異なる部分（図５では暗騒音検出Ｔ５１から入眠判定Ｔ６０まで）について説明する。暗騒音検出が始まる（Ｒ１）。そして、体動検出が行われる（Ｒ２）。ここで、体動が検出された場合、音採集が５秒間待機し体動による爆音が収まってから再び暗騒音検出が行われる。体動が検出されない場合、暗騒音検出が５回まで続き平均値を算出する（Ｒ３）。そして確定された暗騒音が記録される（Ｒ４）。次に呼吸音検出が行われる（Ｒ５）。そして体動検出が行われる（Ｒ６）。ここで、体動が検出された場合、呼吸音採取が３秒間待機し体動による爆音が収まってから再び呼吸音検出が行われる。体動が検出されない場合、入眠判定条件が満たされるまで呼吸音検出を繰り返す（Ｒ７）。
【００４８】
このように、体動検知部１Ｂを設けることにより、体動により爆音が発生した場合、マイクロホン１００が正しく音を検知できないという問題が改善される。つまり、体動が発生した場合、マイクロホン１００で採集された音情報を除外することとなり、体動によりマイクロホン１００の誤作動を防ぐことができる。
【００４９】
また、睡眠時の脳波段階は睡眠状態を示す一つ重要な判断基準である。図７から分かるように、単位時間内の呼吸数または体動回数の変動は脳波段階の変動とほぼ一致している。従って、単位時間内呼吸数と体動回数の変動から睡眠状態の深さを判定することができる。即ち、音採集部１Ａと体動検知部１Ｂとで生体情報検知手段１を構成することにより、睡眠状態の深さを判定することができる。図１０は睡眠状態判定の結果に基き睡眠状態を調整する例である。なお、図１０は主に図５に示す制御（操作）フローと同様の順序であり、以下は異なる部分について説明する。図１０に示すように、利用者が着床し睡眠判定がＳＴＡＲＴとなる（Ｕ１）。マイクロホン１００で呼吸数がカウントされ、赤外線焦電センサー１１０で体動回数がカウントされる（Ｕ２）。カウントされた単位時間内の呼吸数を所定基準値Ｘと比較し、カウントされた単位時間内の体動回数を所定基準値Ｙと比較する（Ｕ３）。なお、所定基準値Ｘ，Ｙは利用者の条件に応じて設定することができる。単位時間内の呼吸数及び体動回数が同時に所定基準値Ｘ，Ｙをそれぞれ上回ると睡眠状態が浅い（レム睡眠）と判定される（Ｕ４）。なお、単位時間内の呼吸数及び体動回数が所定基準値Ｘ、Ｙを下回る場合、引き続き呼吸回数及び体動回数がカウントされる。レム睡眠と判定されたとき、睡眠時刻を覚醒設定時刻と比較し、覚醒設定時刻の所定時間内前（所定時間以内）であるかどうかを判定する（Ｕ５）。なお、所定時間は、利用者に応じて設定することができる。例えば３０分として設定することができる。所定時間以内でない場合、睡眠状態判定が引き続き行われる。所定時間以内である場合、睡眠状態調整部２Ｂを構成する睡眠状態信号出力手段２４が制御部２５に睡眠状態信号を出力し、家電製品２５１が制御される。家電製品２５１や窓（図示せず）などの睡眠環境に影響するものが制御される（Ｕ６）ことにより、利用者はレム睡眠状態を継続することができる。例えば、寝室の照明の光度を徐々に明るく制御、あるいは窓を自動的に開けて自然風を寝室内に吹き込むようにするなどの制御を行い、そして覚醒設定時刻になったときにはさらに照明の光度をあげるなどの覚醒刺激を与える。このように、利用者がレム睡眠状態のままで覚醒時刻を迎えることができる。即ち、利用者がレム睡眠状態から覚醒することができ、気持ちよく自然に目覚めることができる。なお、図１６に示すように、制御部２５を、例えばナースステーションに設置の端末装置２５２に接続して、利用者が患者である場合の、睡眠状態を認識、表示するようにしても良い。この場合、端末装置２５２のディスプレーに表示される利用者の睡眠状態を認識したナースは、異常を感知した場合は、利用者のそばに赴き、適切な処理をとることができる。なお、端末装置２５２は本発明の認知手段を構成するものである。
【００５０】
また、図１７に示すように、制御部２５を、インターネット９０を介して外部の医療機関に設置の端末装置２５３に接続して、端末装置２５３のディスプレーに表示される利用者の睡眠状態を認識した医師が、しかるべきアドバイスを出せるようにしても良い。なお、端末装置２５３は本発明の認知手段を構成するものである。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の睡眠判定装置の正面概念図である。
【図２】本発明の睡眠判定装置の側面概念図である。
【図３】本発明の睡眠判定装置の構成図である。
【図４】本発明の睡眠判定装置の動作フローを示す図である。
【図５】本発明の睡眠判定装置の制御（操作）フローを示す図である。
【図６】本発明の睡眠判定装置の睡眠判定プロセスを示す図である。
【図７】一般的な睡眠判定に用いる条件を示す図である。
【図８】本発明の睡眠判定装置の体動判定の作動フローを示す図である。
【図９】本発明の睡眠判定装置の体動判定の制御フローを示す図である。
【図１０】本発明の睡眠判定装置のレム睡眠状態判定の制御フローを示す図である。
【図１１】本発明の睡眠判定装置における音採集部を詳細に説明するブロック図である。
【図１２】寝息音の周波数領域を示す波形図である。
【図１３】いびき音の周波数領域を示す波形図である。
【図１４】体動の周波数領域を示す波形図である。
【図１５】計数手段のカウント指標を示す波形図である。
【図１６】図３に示す睡眠判定装置の構成の第１変形例の構成図である。
【図１７】図３に示す睡眠判定装置の構成の第２変形例の構成図である。
【符号の説明】
【００５２】
１：生体情報検知手段  ２：睡眠管理手段
１Ａ：音採集部  １Ｂ：体動検知部
２Ａ：睡眠状態判定部  ２Ｂ：睡眠状態調整部
１０：音センサー  １００：（指向性）マイクロホン
１１０：赤外線焦電センサー
２１：計数手段（呼吸音カウント部）  ２２：演算手段  
２３：比較手段  ２４：睡眠状態信号出力手段
２５：制御部  ２６：データベース  
２５１：家電製品  ２５１Ｌ：照明器具  ２５１Ａ：空調器具
２５２、２５３：端末装置  ９０：インターネット
４：ベッド  ４１：ベッドボード
Ｃ１１、Ｃ１２：接続ケーブル
５：利用者  ５１：人体頭部
【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】
2007289660.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
2007289660.tif 000021
【図１６】
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【図１７】
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