(57)【要約】【課題】簡単なアルゴリズムで睡眠時無呼吸症候群等の生体情報の判定を行うことのできる生体情報測定方法及び生体情報測定装置を提供する。【解決手段】生体情報測定装置から３秒酸素飽和度のデータが送信されると（♯１）、酸素飽和度の測定動作が不能となった期間があったか否かを判断し（♯２）、前記期間があったと判断すると（♯２でＹＥＳ）、ＳｐＯ２のデータ（３秒酸素飽和度のデータ）を補間する（♯３）。測定期間全体の３秒酸素飽和度のデータからベースライン算出し（♯４）、３秒酸素飽和度のデータについてフーリエ変換を行い（♯５）、このフーリエ変換後のデータのパワースペクトル│ＦＴ＿ＳｐＯ２（ｎＦ）│を算出し（♯６）このパワースペクトルのうち０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚの周波数領域における面積Ｓを算出し（♯７）、この面積Ｓに対応するＯＤＩの値を導出する（♯８）。【選択図】図１４
2007190281.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の生体情報を測定し、
前記測定した生体情報に由来する生体信号に基づき生体情報に係るデータを算出し、
前記生体情報に係るデータをフーリエ変換することを特徴とする生体情報測定方法。
【請求項２】
前記生体情報に係るデータをフーリエ変換する前に、算出した生体情報に係るデータから直流成分に相当する値を除去することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定方法。
【請求項３】
前記フーリエ変換の対象データは、測定期間において時系列的に得られた全てのデータであることを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報測定方法。
【請求項４】
フーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出し、
算出したパワースペクトルのうち、所定の周期に相当する周波数の領域における面積を算出することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の生体情報測定方法。
【請求項５】
前記生体情報は、睡眠時無呼吸症候群に係る情報であり、
前記パワースペクトルのうち、無呼吸状態が発生する周期に相当する周波数の領域における面積を算出することを特徴とする請求項４に記載の生体情報測定方法。
【請求項６】
前記周波数は、０．００８３〜０．０５（Ｈｚ）の範囲の周波数であることを特徴とする請求項５に記載の生体情報測定方法。
【請求項７】
全測定期間を複数の所定時間の小期間に分割し、小期間ごとに生体情報に係るデータをフーリエ変換し、
前記各小期間におけるフーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出し、
前記パワースペクトルを、周波数及び測定開始からの経過時間をパラメータとする３次元座標系に展開することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の生体情報測定方法。
【請求項８】
前記各小期間におけるフーリエ変換対象の点数は２のべき乗であることを特徴とする請求項７に記載の生体情報測定方法。
【請求項９】
所定の生体情報を測定する測定手段と、
前記測定手段により測定される生体情報に由来する生体信号に基づき、生体情報に係るデータを算出する算出手段と、
前記生体情報に係るデータをフーリエ変換するフーリエ変換演算手段と
を備えることを特徴とする生体情報測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動脈血の酸素飽和度等の生体情報を測定する生体情報測定方法及び生体情報測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の検査の分野において、パルスオキシメータと呼ばれる装置が使用されることがある（例えば下記特許文献１参照）。パルスオキシメータは、被験者の所定の生体部位に装着される測定部を有し、該測定部において前記生体部位に向けて赤色光及び赤外光を、位相をずらしてそれぞれ例えば３０Ｈｚの比較的低いサンプリング周波数（１／３０（秒）の周期）で交互に出力し、生体部位を透過又は反射又は透過した光の光量を検出し、この検出光量に基づいて血中の酸素飽和度（ＳｐＯ２）を導出するものである。
【０００３】
また、パルスオキシメータは、予め所定のプログラムが組み込まれた例えばパーソナルコンピュータと通信可能に構成されており、例えばそのパーソナルコンピュータは、導出された酸素飽和度の平均値のデータがパルスオキシメータから提供されると、前記プログラムにより、この平均値に基づいて例えば酸素飽和度の変化や単位時間当たりの酸素飽和度の低下の回数を表す指標（Oxygen Desaturation Index；ＯＤＩ）等、被験者の酸素飽和度についての解析を行う。
【０００４】
ところで、従来、前記ＯＤＩの導出は次のような方法により行われている。図２１は、酸素飽和度の変化を示すグラフであり、図２２は、従来のＯＤＩの導出方法を示すフローチャートである。
【０００５】
図２２に示すように、酸素飽和度の測定終了後、全測定期間における酸素飽和度のデータに基づいて、無呼吸状態が発生していないときの酸素飽和度の値（以下、ベースラインという）が判定される（ステップ♯１０１）。ここでは、図２１における点Ｐに対応する酸素飽和度がベースラインであるものとする。
【０００６】
次に、このベースラインより時間的に後のデータのグラフが下降しているか否かが判断される（ステップ♯１０２）。その結果、下降していない場合には（ステップ♯１０２でＮＯ）、ステップ♯１０８の処理に進む一方、下降している場合には（ステップ♯１０２でＹＥＳ）、その下降状態から上昇状態に反転する状態の有無が判断される（ステップ♯１０３）。その結果、反転状態が無い場合には（ステップ♯１０３でＮＯ）、ステップ♯１０８の処理に進む一方、図２１の点Ｑに示すように反転状態がある場合には、その反転後、酸素飽和度が所定量だけ上昇したかが判断される（ステップ♯１０４）。
【０００７】
その結果、酸素飽和度が所定量だけ上昇していない場合には（ステップ♯１０４でＮＯ）、ステップ♯１０８の処理に進む一方、上昇している場合には（ステップ♯１０４でＹＥＳ）、点Ｐから前記反転タイミング（点Ｑに対応するタイミング）までの時間（下降時間）が規定範囲内であるか否かが判断され（ステップ♯１０５）、規定範囲内でない場合には（ステップ♯１０５でＮＯ）、ステップ♯１０８の処理に進む一方、規定範囲内である場合には（ステップ♯１０５でＹＥＳ）、前記反転タイミングから再び下降する（図２１の点Ｒで示すタイミング）までの時間（上昇時間）が規定範囲内であるか否かが反転される（ステップ♯１０６）。
【０００８】
その結果、規定範囲内でない場合には（ステップ♯１０６でＮＯ）、ステップ♯１０８の処理に進む一方、規定範囲内である場合には（ステップ♯１０６でＹＥＳ）、前記点Ｐから点Ｒまでの酸素飽和度の変化を、無呼吸状態を示す酸素飽和度の低下（以下、Ｄｉｐという）として検出するとともに、Ｄｉｐの発生時間を記憶する（ステップ♯１０７）。
【０００９】
全測定期間における全ての測定データについてステップ♯１０１〜♯１０７の処理が終了したか否かが判断され（ステップ♯１０８）、終了していない場合には（ステップ♯１０８でＮＯ）、ステップ♯１０１の処理に戻る一方、終了した場合には（ステップ♯１０８でＹＥＳ）、Ｄｉｐの数をカウントし（ステップ♯１０９）、ＯＤＩを導出する（ステップ♯１１０）。
【特許文献１】特開平１−１５３１３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、このようなＯＤＩの導出を用いた睡眠時無呼吸症候群の判定方法にあっては、前述のようにアルゴリズムが比較的複雑であり、このアルゴリズムを実現するプログラムの開発に多大な時間やコストを要するという問題があった。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、簡単なアルゴリズムで睡眠時無呼吸症候群等の生体情報の判定を行うことのできる生体情報測定方法及び生体情報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】
【００１２】
請求項１に記載の発明は、所定の生体情報を測定し、前記測定した生体情報に由来する生体信号に基づき生体情報に係るデータを算出し、前記生体情報に係るデータをフーリエ変換することを特徴とするものである。
【００１３】
請求項９に記載の発明は、所定の生体情報を測定する測定手段と、前記測定手段により測定される生体情報に由来する生体信号に基づき、生体情報に係るデータを算出する算出手段と、前記生体情報に係るデータをフーリエ変換するフーリエ変換演算手段とを備えることを特徴とするものである。
【００１４】
請求項１，９に記載の発明によれば、生体情報に係るデータをフーリエ変換することにより、酸素飽和度の変化を示すグラフに含まれる周波数成分を検出することができ、この周波数成分に基づいて前記所定の生体情報が得られるため、従来のように時系列的に得られた個々のデータについて図２２に示すようなＤｉｐの検出処理を行うことなく、簡単なアルゴリズムで睡眠時無呼吸症候群等の生体情報の判定を行うことが可能となる。
【００１５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の生体情報測定方法において、前記生体情報に係るデータをフーリエ変換する前に、算出した生体情報に係るデータから直流成分に相当する値を除去することを特徴とするものである。
【００１６】
この発明によれば、生体情報に係るデータをフーリエ変換する前に、算出した生体情報に係るデータから直流成分に相当する値を除去するようにしたので、変動成分のみがフーリエ変換されたデータを得ることができる。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の生体情報測定方法において、前記フーリエ変換の対象データは、測定期間において時系列的に得られた全てのデータであることを特徴とするものである。
【００１８】
この発明によれば、フーリエ変換の対象データは、測定期間において時系列的に得られた全てのデータであるので、前記測定期間にわたる周波数分布を得ることができる。
【００１９】
請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の生体情報測定方法において、フーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルのうち、所定の周期に相当する周波数の領域における面積を算出することを特徴とするものである。
【００２０】
この発明によれば、フーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルのうち、所定の周期に相当する周波数の領域における面積を算出するようにしたので、前記面積を指標として生体情報の判定を行うことが可能となる。
【００２１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の生体情報測定方法において、前記生体情報は、睡眠時無呼吸症候群に係る情報であり、前記パワースペクトルのうち、無呼吸状態が発生する周期に相当する周波数の領域における面積を算出することを特徴とするものである。
【００２２】
この発明によれば、前記パワースペクトルのうち、無呼吸状態が発生する周期に相当する周波数の領域における面積を算出するようにしたので、前記面積を指標として睡眠時無呼吸症候群の判定を行うことが可能となる。
【００２３】
その際、前記無呼吸状態が一旦発生すると、その無呼吸状態の発生周期は一般的に２０秒から１２０秒の間であるので、請求項６に記載の発明のように、０．００８３〜０．０５（Ｈｚ）の範囲の周波数の領域の面積を算出するようにするとよい。
【００２４】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の生体情報測定方法において、全測定期間を複数の所定時間の小期間に分割し、小期間ごとに生体情報に係るデータをフーリエ変換し、前記各小期間におけるフーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出し、前記パワースペクトルを、周波数及び測定開始からの経過時間をパラメータとする３次元座標系に展開することを特徴とするものである。
【００２５】
この発明によれば、全測定期間を複数の所定時間の小期間に分割し、小期間ごとに生体情報に係るデータをフーリエ変換し、前記各小期間におけるフーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出し、前記パワースペクトルを、周波数及び測定開始からの経過時間をパラメータとする３次元座標系に展開するようにしたので、周波数及び測定開始からの経過時間をパラメータとするパワースペクトルの分布を得ることができる。
【００２６】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の生体情報測定方法において、前記各小期間におけるフーリエ変換対象の点数は２のべき乗であることを特徴とするものである。
【００２７】
この発明によれば、前記各小期間におけるフーリエ変換対象の点数を２のべき乗としたので、前記フーリエ変換時における数学的な処理が簡単化されるため、前記フーリエ変換の演算処理を高速化することができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、酸素飽和度の変化を示すグラフに含まれる周波数成分に基づいて所定の生体情報が得られるため、その生体情報に関連する特徴抽出を端的に行うことができ、その結果、簡単なアルゴリズムで睡眠時無呼吸症候群等の生体情報の判定を行うことができる。 
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００３０】
図１に示すように、生体情報測定システム１は、生体情報測定装置２と、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）３とを備えて構成されている。
【００３１】
生体情報測定装置２は、箱型形状の装置本体４と、該装置本体４とケーブル５により電気的に接続された測定部６とを備えた携帯性を有する装置である。なお、説明の都合上、測定部６の構成から説明を行う。
【００３２】
測定部６は、所定の相対位置関係を有して対向配置された一対の発光部７及び受光部８を有し、発光部７及び受光部８は、各一端部において前記相対位置関係で固定された状態で連結部材９により連結されている。発光部７は、例えば、赤色領域の波長λ１の赤色光Ｒを発光する発光ダイオード（ＬＥＤ）と、赤外線領域の波長λ２の赤外光ＩＲとを発光するＬＥＤとを備えた光源である。
【００３３】
受光部８は、受光した光の強度に応じた大きさの電流を生成する、例えばシリコンフォトダイオード（Silicon Photo Diode）等の光電変換素子を備えて構成されており、本実施形態では、少なくとも波長λ１の光と波長λ２の光とに対して感度を有する。受光部８は、生体組織ＬＢを透過した発光部７からの波長λ１，λ２の光を受光する。なお、前記各ＬＥＤを同一基板上に近接して配置すると、生体内を透過する２種類の光の経路を略同一経路とすることができ、各光についての条件を略同一とすることができる。
【００３４】
本実施形態の測定部６においては、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の検査時に、睡眠中の被験者の指先を発光部７と受光部８とで挟み込んだ状態で、発光部７から、波長λ１の赤色光Ｒと波長λ２の赤外光ＩＲとを交互に射出されるとともに、受光部８により、発光部７の発光動作に同期して受光動作が行われる。発光部７の発光動作及び受光部８の受光動作は、後述の制御部１８（図２参照）により制御されるようになっており、各光についての投受光動作は、例えば１／４０〜１／３０（秒）の間のいずれかの周期で行われる。受光部８は、光を受光すると、受光した光の強度に応じた大きさの電流信号を後述する装置本体４内のＩ／Ｖ変換部１６（図２参照）に出力する。
【００３５】
装置本体４は、表示部１０と、該表示部１０の下方に設置された入力操作部１１とを有し、例えば図略の装填室に装着されるバッテリーや乾電池等の電力供給源から電力供給を受けて駆動する。
【００３６】
表示部１０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、７セグメントＬＥＤ（Light Emitting Diode）や有機ホトルミネセンス表示装置やＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）、あるいはプラズマ等の表示装置からなり、後述の制御部１８で算出された後述する酸素飽和度データ等を表示するものである。
【００３７】
入力操作部１１は、当該装置本体４の電源をＯＮ／ＯＦＦする電源ボタン、酸素飽和度の測定開始の指示を入力するためのスタートボタン、その測定終了の指示を入力するためのストップボタン等を有してなる。
【００３８】
一方、ＰＣ３は、表示部１２と、入力操作部１３と、装置本体１４とを備える。表示部１２は、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）あるいはリアプロジェクター等からなり、生体情報測定装置２から送出されたデータや各種情報等の表示を行うものである。入力操作部１３は、後述の制御部２６（図８参照）等に所望の処理・動作を行わせる指示や各種情報を入力するためのものであり、例えばキーボードやマウスに相当する。装置本体１４は、通信部２４及び制御部２６（図８参照）が搭載されているとともに、各種のプログラムやデータを記憶する例えばハードディスク等からなる外部記憶部２５（図８参照）が備えられている。
【００３９】
本実施形態の生体情報測定システム１においては、生体情報測定装置２において取得した後述の酸素飽和度等のデータが、ケーブル５及び絶縁部１５を介してＰＣ３に送出され、ＰＣ３において、受信した酸素飽和度のデータ又は該データに基づいて導出されるデータが表示部１２に表示される。絶縁部１５は、例えばフォトカプラ等で構成されており、電気信号を光信号に変換するものである。
【００４０】
図２は、生体情報測定装置２の電気的な構成を示すブロック図である。図２に示すように、生体情報測定装置２は、測定部６、表示部１０、入力操作部１１、電流電圧変換部（以下、Ｉ／Ｖ変換部という）１６、アナログデジタル変換部（以下、Ａ／Ｄ変換部）１７、制御部１８及び通信部１９を備える。
【００４１】
測定部６、表示部１０及び入力操作部１１は、図１に示す測定部６、表示部１０及び入力操作部１１に相当するものである。
【００４２】
Ｉ／Ｖ変換部１６は、例えば１／４０（秒）の周期で受光部８から出力される電流信号を電圧信号に変換し、この電圧信号を光電脈波信号としてＡ／Ｄ変換部１７に出力するものである。Ａ／Ｄ変換部１７は、Ｉ／Ｖ変換部１６から出力されたアナログの光電脈波信号をデジタルの光電脈波信号に変換し、このデジタルの光電脈波信号を制御部１８に出力するものである。
【００４３】
制御部１８は、マイクロプロセッサやＤＳＰ（Digital Signal Processor）などを備えて構成されており、後述の記憶部２０に格納されているデータやプログラムに従って、入力された光電脈波信号から動脈血中の酸素飽和度を演算するものである。制御部１８は、測定制御部２１と、バンドパスフィルタ部（以下、「ＢＰＦ部」と略記する）２２と、酸素飽和度演算部２３とを有する。
【００４４】
測定制御部２１は、測定部６の発光部７及び受光部８の動作を制御するものであり、本実施形態では、波長λ１の赤色光Ｒ及び波長λ２の赤外光ＩＲをそれぞれ例えば１／４０（秒）の周期で発光部７から交互に射出させる。
【００４５】
ＢＰＦ部２２は、デジタルフィルタで構成されており、Ａ／Ｄ変換部１７によりＡ／Ｄ変換された光電脈波信号をフィルタリングするものである。なお、ＢＰＦ部２２は、デジタルローパスフィルタ及びデジタルハイパスフィルタから構成してもよいし、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタで構成してもよい。
【００４６】
酸素飽和度演算部２３は、ＢＰＦ部２２によりフィルタリングされた光電脈波信号に基づいて、測定した各時点での酸素飽和度（以下、この酸素飽和度を瞬間酸素飽和度という）を算出する。
【００４７】
ここで、酸素飽和度演算部２３による光を用いた血中酸素飽和度を導出する原理について説明する。
【００４８】
酸素は、血中のヘモグロビン（Ｈｂ）によって生体の各細胞に運搬され、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ２）となり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビンに戻る。酸素飽和度ＳｐＯ２は、血中の酸化ヘモグロビンの割合をいい、ヘモグロビン濃度をＣＨｂ、酸化ヘモグロビン濃度をＣＨｂＯ２と表すと、下記式（１）で表される。
【００４９】
【数１】
2007190281.tif 000003
【００５０】
一方、ヘモグロビンの吸光度及び酸化ヘモグロビンの吸光度は、波長依存性を有しており、各吸光係数α（λ）は、図３に示すような吸光特性を有する。なお、図３の横軸は光の波長であり、単位はｎｍ、縦軸は、吸光係数であり、単位は１０−９ｃｍ２／ｍｏｌｅである。
【００５１】
図３に示すように、ヘモグロビン及び酸化ヘモグロビンは、吸光特性が異なる。ヘモグロビンは、赤色領域の波長λ１の赤色光Ｒに対して酸化ヘモグロビンよりも光を多く吸収するが、赤外線領域の波長λ２を超える赤外光ＩＲに対しては酸化ヘモグロビンよりも光の吸収が少ない。すなわち、例えば赤外光Ｒの波長を酸化ヘモグロビンとヘモグロビンとの吸光係数差が最も大きい６６０ｎｍとし、赤外光ＩＲの波長を酸化ヘモグロビンとヘモグロビンとの吸光係数が等しい８０５ｎｍとすると、酸化ヘモグロビンとヘモグロビンとの比率が変化しても赤外光ＩＲの透過光量は変化しないこととなる。一方、赤色光Ｒの透過光量はヘモグロビンが多いと小さくなり、酸化ヘモグロビンが多いと大きくなる。つまり、透過光量の比をとれば酸素飽和度を求めることができる。
【００５２】
生体情報測定装置２は、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光Ｒと赤外光ＩＲとに対する吸光特性の違いを利用して血中酸素飽和度を求めるものである。なお、ヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光Ｒと赤外光ＩＲとに対する吸光特性の違いを利用して脈拍数も求めることができる。
【００５３】
生体に光を照射すると、光の一部は吸収され、残りは透過する。生体は、動脈血層と、静脈血層と、動脈血層及び静脈血層以外の組織とで構成されている。生体における光の吸収は、図４（ａ）に示すように、動脈血層及び静脈血層以外の組織による吸収、静脈血層による吸収及び動脈血層による吸収より成る。動脈血層及び静脈血層以外の組織と静脈血層とは経時的に変化しないため、この部分での光の吸収は略一定である。
【００５４】
一方、動脈血層は心拍動によって径が変化し、血管の径が変化するため、動脈血層による光の吸収は、図４（ｂ）に示すように脈拍による経時的に変動する。つまり、透過光強度の変化分は、動脈血のみの情報によるものであって、動脈血層及び静脈血層以外の組織と静脈血層とによる影響はほとんど含まれないと考えられる。図４（ｂ）において、横軸は時間、縦軸は透過光強度である。
【００５５】
赤色光Ｒ及び赤外光ＩＲの光量変化を比較する場合、入射光量の差をキャンセルする必要がある。図５は、生体に入射する入射光と透過光との関係を模式的に示す図である。
【００５６】
図５（ａ）に示すように、生体への入射光量Ｉ０を赤色光Ｒと赤外光ＩＲとで同一にすることは実質的に困難であり、仮に同一にしても組織や静脈血による吸光率は赤色光Ｒと赤外光ＩＲとで異なるため、動脈血層による透過光強度の変化分のみを比較することはできない。
【００５７】
ここで、動脈が一番細い場合（透過光量が最も大きくなる場合）の透過光量をＩとし、動脈が最も太い場合（透過光量が最も小さくなる場合）の透過光量を（Ｉ−ΔＩ）とする。図５（ｂ）に示すように、厚さΔＤの動脈血に光量Ｉの光を照射したとき、透過光量（Ｉ−ΔＩ）の透過光が得られると考えられる。
【００５８】
そして、図６に示すように、赤色光Ｒの透過光量ＩＲと赤外光ＩＲの透過光量ＩＩＲとが一致するように正規化する（ＩＩＲ'＝ＩＲ）ことにより、動脈血による光量変化の比（ΔＩＲ／ＩＲ）／（ΔＩＩＲ／ＩＩＲ）を算出し、酸素飽和度を算出する。
【００５９】
入射光と反射光との関係は、ランバート・ビアの法則により、下記式（２）で表すことができる。
【００６０】
【数２】
2007190281.tif 000004
【００６１】
なお、Ｅは吸光物の吸光係数、Ｃは吸光物の濃度を表す。
【００６２】
赤色光Ｒ及び赤外光ＩＲの各波長を前記数２に代入し、各辺の比をとることにより、下記式（３）を得ることができる。
【００６３】
【数３】
2007190281.tif 000005
【００６４】
なお、ＩＲは、赤色光Ｒの透過光量、ＩＩＲは、赤外光ＩＲの透過光量、ＥＲは、赤色光Ｒの吸光係数、ＥＩＲは、赤外光ＩＲの吸光係数を表す。
【００６５】
図７は、例えば赤色光Ｒ及び赤外光ＩＲの各波長を、それぞれ６６０ｎｍ及び８０５ｎｍとしたときにおける、吸光係数の比（ＥＲ／ＥＩＲ）と酸素飽和度ＳｐＯ２との関係を示すグラフである。図７に示すように、酸素飽和度ＳｐＯ２は、吸光係数の比（ＥＲ／ＥＩＲ）の低下に比例して増大していく。
【００６６】
以上のようにして、酸素飽和度演算部２３は酸素飽和度の瞬間値（以下、瞬間酸素飽和度という）を算出すると、この瞬間酸素飽和度のデータを記憶部２０に格納するとともに、生体情報測定装置２がＰＣ３と通信可能に接続され該ＰＣ３から要求があった場合に、該データをＰＣ３に送信する処理を通信部１９に行わせる。
【００６７】
また、酸素飽和度演算部２３は、測定開始から１秒経過するたびに、各経過タイミング測定時点から１秒間だけ過去に遡った時点までの期間において算出された瞬間酸素飽和度のうち、血流とは無関係の要因、例えば身体の動きなどによって適正範囲から外れた有効でない瞬間酸素飽和度のデータ（解析の精度を低下させると考えられる酸素飽和度のデータ）を対象から外す無効データ除去処理を行った後、有効とされる瞬間酸素飽和度の平均値を算出する。以下、この平均値を１秒酸素飽和度という。
【００６８】
さらに、酸素飽和度演算部２３は、測定開始から１秒経過するたびに、各経過タイミング測定時点から３秒間だけ過去に遡った時点までの期間において算出された１秒酸素飽和度の平均値を算出する。以下、この平均値を３秒酸素飽和度という。
【００６９】
記憶部２０は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＦｅＲＡＭ（Ferroelectric Random Access Memory）等で構成され、酸素飽和度演算部２３で算出された瞬間酸素飽和度を記憶するものである。また、記憶部２０には、例えば、生体情報測定装置２の識別番号、電源投入時から所定時間（例えば８時間）で電源を自動的にオフするオートパワーオフ機能が搭載されている場合のその所定時間（オートパワーオフ時間）、各測定データをＰＣ３にダウンロードした回数等のデータ、例えば発光部７の発光光量が許容範囲外であるとか脈波の振幅が許容範囲外であるとか等の測定状態を示すデータも記憶される。
【００７０】
通信部１９は、ＲＳ−２３２Ｃ，ＵＳＢ，ＩｒＤＡ等のインターフェースを備えて構成されており、ＰＣ３との間でケーブル５及び絶縁部１５を介してデータの通信を行うものである。
【００７１】
図８は、ＰＣ３の電気的な構成を示すブロック図である。図８に示すように、ＰＣ３は、表示部１２と、入力操作部１３と、通信部２４と、外部記憶部２５と、制御部２６とを有する。入力操作部１３及び表示部１２は、図１に示す入力操作部１３及び表示部１２に相当するものである。
【００７２】
通信部２４は、ＲＳ−２３２Ｃ，ＵＳＢ，ＩｒＤＡ等のインターフェースで構成され、生体情報測定装置２との間でケーブル５及び絶縁部１５を介してデータの通信を行うものである。
【００７３】
外部記憶部２５は、ハードディスク、ＵＳＢメモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フロッピーディスク（登録商標）等からなり、通信部２４により受信したデータを記憶するものである。
【００７４】
制御部２６は、マイクロコンピュータからなり、上述したＰＣ３内の各部材の駆動を関連付けて制御するものである。また、制御部２６は、機能的に、補間処理部２７と、ベースライン算出部２８と、周波数変換部２９と、パワースペクトル算出部３０と、面積算出部３１と、ＯＤＩ導出部３２とを有する。
【００７５】
補間処理部２７は、通信部２４を介して生体情報測定装置２から受信したＳｐＯ２のデータ（３秒酸素飽和度のデータ）について、酸素飽和度の測定動作が不能となった期間の有無を判断し、酸素飽和度の測定動作が不能となった期間が存在すると判断した場合に、酸素飽和度の測定動作が不能となった期間のＳｐＯ２のデータ（３秒酸素飽和度のデータ）を補間するものである。
【００７６】
例えば夜間の測定中に測定部６が指先から外れ、途中で被験者が気づいて指に装着し直すという場合が発生し得る。また、トイレに行くなどの所定の用事で被験者が起床して一旦測定部６を取り外し、その後戻ってきて再び測定部６を指先に装着する場合もある。このように、一時的に（比較的短時間の間）測定部６が指先から外れる又は外された場合、酸素飽和度の測定動作が不能となる。
【００７７】
このように酸素飽和度の測定動作が不能となると、本実施形態では、この不能となった期間のＳｐＯ２のデータとして０（％）が設定されるため、このデータをそのまま用いて後述のフーリエ変換を行うと、直流成分が非常に大きくなる。
【００７８】
このことから、補間処理部２７は、前記測定不能となった期間のＳｐＯ２のデータを補間する。補間方法として、例えば０（％）のＳｐＯ２のデータをこの値（０％）と異なる一定値Ｇに置換したり、或いは、前記測定不能となった期間の直前及び直後に得られたＳｐＯ２の平均値としたりする方法が想定される。
【００７９】
ベースライン算出部２８は、無呼吸状態が発生していないときのＳｐＯ２の値（以下、ベースラインという）を算出するものである。ベースラインは、測定期間中のＳｐＯ２の値の中で略最大値としてもよいし、あるいは、この最大値に対して微小誤差範囲内に含まれる複数の測定値の平均値としてもよい。
【００８０】
周波数変換部２９は、下記式（４）を用いて、得られた３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換するものである。
【００８１】
【数４】
2007190281.tif 000006
【００８２】
３秒酸素飽和度のデータのサンプリングピッチをＴ、測定データの点数をＮとすると、３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換したときのサンプリングピッチＦはＦ＝１／（Ｎ×Ｔ）となる。なお、ＳｐＯ２は、健常者の場合には９７％付近の値となり、３秒酸素飽和度のデータをそのままフーリエ変換すると、０Ｈｚ付近のピーク値（直流成分を示す値）が非常に大きくなる。
【００８３】
この場合、例えばフーリエ変換後のデータ（後述するパワースペクトル）を表示部１２に表示してＰＣ３の操作者に提示するような構成を採用したとき、どの周波数に分布が偏っているかの解析を一目で判別し難い。そこで、全測定期間の単純平均値又は無呼吸状態が発生してないときのＳｐＯ２の平均値などを３秒酸素飽和度から差し引いた上でフーリエ変換するようにしてもよい。
【００８４】
すなわち、前記全測定期間の単純平均値又は無呼吸が発生してないときのＳｐＯ２の平均値等を定数Ｘで表すとともに、フーリエ変換後のデータをＦＴ＿ＳｐＯ２（ｎＦ）と表したとき、下記式（５）を用いて、３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換してもよい。
【００８５】
【数５】
2007190281.tif 000007
【００８６】
なお、前記補間処理部２７で用いる前記一定値Ｇを前記定数Ｘとしてもよい。
【００８７】
パワースペクトル算出部３０は、前記周波数変換部２９によるフーリエ変換後のデータＦＴ＿ＳｐＯ２（ｎＦ）のパワースペクトル│ＦＴ＿ＳｐＯ２（ｎＦ）│を算出するものである。
【００８８】
面積算出部３１は、下記式（６）を用いて、フーリエ変換したデータのうち無呼吸状態の発生周期に相当する周波数領域の面積を計算するものである。
【００８９】
【数６】
2007190281.tif 000008
【００９０】
図９（ａ）は、健常者のＳｐＯ２のデータを示す図、図９（ｂ）は、図９（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。図１０（ａ）は、軽度の睡眠時無呼吸症候群を有する被験者のＳｐＯ２のデータを示す図、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。図１１（ａ）は、重度の睡眠時無呼吸症候群を有する被験者のＳｐＯ２のデータを示す図、図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【００９１】
無呼吸状態は不定期に発生するが、一旦無呼吸状態が発生すると、無呼吸状態は０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚに相当する周期（２０秒から１２０秒）で連続的に発生する。図９（ｂ），図１０（ｂ）及び図１１（ｂ）において、０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚの周波数領域における面積（例えば図１１（ｂ）の矢印Ｑで示す領域の面積）が、前記（６）式の面積Ｓに相当する。これらの図から判るように、無呼吸症候群の症状が重症になるほど、算出される面積Ｓが大きくなる。
【００９２】
ＯＤＩ導出部３２は、面積算出部３１により算出された面積Ｓに基づいて、被験者のＯＤＩを導出するものである。
【００９３】
図１２（ａ）は、ＯＤＩ３（１時間あたりの酸素飽和度が無呼吸状態でないときの酸素飽和度から酸素飽和度（ＳｐＯ２）が３％低下した回数）の場合における、単位時間あたりのＳｐＯ２の低下回数（横軸）と前記面積Ｓ（縦軸）との関係を示す図であり、図１２（ｂ）は、ＯＤＩ４（１時間あたりの酸素飽和度が無呼吸状態でないときの酸素飽和度から酸素飽和度（ＳｐＯ２）が４％低下した回数）の場合における、単位時間あたりのＳｐＯ２の低下回数（横軸）と前記面積Ｓ（縦軸）との関係を示す図である。
【００９４】
算出した面積Ｓを単位時間あたりのＳｐＯ２（３秒酸素飽和度）の低下回数に対応させてプロットすると、図１２（ａ），（ｂ）に示すような各点となる。ここで、単位時間あたりのＳｐＯ２の低下回数と算出した面積Ｓとは高い相関関係を有しており、その相関関係は、線形性を有するグラフで近似されるものとなる。
【００９５】
そこで、本実施形態では、前記面積Ｓを、単位時間あたりのＳｐＯ２の低下回数の１次式で表すとともに、例えば算出され得る面積Ｓを所定数の範囲に分け、各範囲に対応するＯＤＩの範囲を予め求めて前記面積Ｓの範囲とＯＤＩの範囲との相関データをテーブル化しておく。
【００９６】
例えば、図１３に示すように、面積ＳがＳ１未満（Ｓ＜Ｓ１）のときにはＯＤＩはα未満（ＯＤＩ＜α）、面積ＳがＳ１以上Ｓ２未満（Ｓ１≦Ｓ＜Ｓ２）のときにはＯＤＩはα≦ＯＤＩ＜β、面積ＳがＳ２以上Ｓ３未満（Ｓ２≦Ｓ＜Ｓ３）のときにはＯＤＩはβ≦ＯＤＩ＜γ、面積ＳがＳ３以上（Ｓ≧Ｓ３）のときにはＯＤＩはＯＤＩ≧γであるとの相関データをテーブル化しておく。
【００９７】
そして、前述のように面積Ｓが算出されると、ＯＤＩ導出部３２は、前記標本を参照して前記面積算出部３１により算出された面積Ｓが属する範囲に対応したＯＤＩの範囲を導出する。例えば、算出された面積ＳｐがＳ２以上Ｓ３未満の値であったときには、ＯＤＩ導出部３２は、図１３に示すテーブルを参照して、被験者のＯＤＩはβ≦ＯＤＩ＜γであると導出する。
【００９８】
図１４は、ＰＣ３により行われる解析処理を示すフローチャートである。
【００９９】
図１４に示すように、制御部２６は、生体情報測定装置２から３秒酸素飽和度のデータが送信されると（ステップ♯１）、酸素飽和度の測定動作が不能となった期間があったか否かを判断し（ステップ♯２）、前記期間があったと判断すると（ステップ♯２でＹＥＳ）、ＳｐＯ２のデータ（３秒酸素飽和度のデータ）を補間する（ステップ♯３）。
【０１００】
次に、制御部２６は、測定期間全体の３秒酸素飽和度のデータからベースライン（無呼吸状態が発生していないときの３秒酸素飽和度の値）を算出し（ステップ♯４）、３秒酸素飽和度のデータについて前記式（４）又は式（５）を用いてフーリエ変換を行い（ステップ♯５）、このフーリエ変換後のデータのパワースペクトル│ＦＴ＿ＳｐＯ２（ｎＦ）│を算出する（ステップ♯６）。
【０１０１】
そして、制御部２６は、前記パワースペクトルのうち０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚの周波数領域における面積Ｓを前記数６を用いて算出し（ステップ♯７）、この面積Ｓに対応するＯＤＩの値を導出する（ステップ♯８）。
【０１０２】
以上のように、得られたＳｐＯ２のデータ（３秒酸素飽和度のデータ）をフーリエ変換してパワースペクトルを算出し、睡眠時無呼吸の無呼吸周期に相当する周波数領域の面積Ｓに基づいてＯＤＩを導出するようにしたので、従来のように、時系列的に得られるＳｐＯ２のデータに対して逐次Ｄｉｐ判定を行うことなく、容易に無呼吸の程度を判定することができる。
【０１０３】
本件は、前記実施形態に加えて、あるいは前記実施形態に代えて次の形態［１］〜［７］に説明する変形形態も含むものである。
【０１０４】
［１］前記第１の実施形態では、測定データ全体に対してフーリエ変換を行うようにしたが、これに限らず、全測定期間を所定時間ごとの小期間に分割し、小期間ごとに３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換し、各小期間におけるフーリエ変換後のデータのパワースペクトルを算出するようにしてもよい。この場合、前記パワースペクトルは、下記式（７）に示すように２変数の関数Ｐ（ｎＦ，ｍＴ）となる。
【０１０５】
【数７】
2007190281.tif 000009
【０１０６】
なお、数７中のＸ（ｍＴ）は、前記式（５）の定数Ｘに相当するものであり、また、Ｄは、フーリエ変換を行う点数であり、例えば前記「５１２」である。
【０１０７】
さらに、このパワースペクトルを、周波数及び測定開始からの経過時間をパラメータとする３次元座標系に展開するとよい。図１５は、健常者の３秒酸素飽和度のデータを前記のようにフーリエ変換して得られるパワースペクトルを前記３次元座標系に展開したデータを示す図、図１６は、軽度の無呼吸症候群を有する被験者の３秒酸素飽和度のデータを前記のようにフーリエ変換したデータを示す図、図１７は、重度の無呼吸症候群を有する被験者の３秒酸素飽和度のデータを前記のようにフーリエ変換したデータを示す図である。
【０１０８】
これらのグラフにおいて、無呼吸周期に相当する０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚの領域に着目すると、無呼吸状態が発生している領域にはピークが発生することから、本実施形態では、睡眠中における無呼吸状態が発生した時刻と、その無呼吸状態の周期を判別することができる。例えば図１６に示す３秒酸素飽和度のデータが得られた軽度の無呼吸症候群を有する被験者については、矢印Ｗに示すように、睡眠開始から８時間経過後に無呼吸状態が発生し、かつ０．０１５Ｈｚに相当する周期で無呼吸状態が発生したことが判る。また、前記第１の実施形態と同様に、０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚの周波数の範囲における面積を算出することで、時間ごとの無呼吸状態の程度を判定することも可能となる。図１５〜図１７を比較したとき、睡眠時無呼吸症候群の症状が重症であるほど、面積が大きくなることが判る。
【０１０９】
なお、着目すべき周波数領域が０．００８３Ｈｚ〜０．０５Ｈｚの領域（周期が２０秒〜１２０秒の領域）であるので、フーリエ変換のナイキスト周波数を１２０秒以下に設定するとよく、１秒間隔の酸素飽和度のデータの場合には１２０点以上が好ましい。また、フーリエ変換を行う点数を例えば２５６点や５１２点など、２のべき乗の数値に設定すると、前記式（７）を用いたフーリエ変換演算処理が簡単化されるため、パワースペクトルの算出時間を短縮することができる。
【０１１０】
［２］前記第１の実施形態ではＯＤＩを導出するようにしたが、このＯＤＩの代わりに、周知のＡＨＩ（apnea-hyperpnoea index）を導出するようにしてもよい。
【０１１１】
［３］前記第１の実施形態のようにＯＤＩを導出するだけでなく、導出したＯＤＩに応じて睡眠時無呼吸症候群の症状の程度を被験者やＰＣ３の操作者に提供するようにしてもよい。
【０１１２】
例えば、図１３に示すように、面積ＳがＳ１未満（Ｓ＜Ｓ１）のときには健常者であり、面積ＳがＳ１以上Ｓ２未満（Ｓ１≦Ｓ＜Ｓ２）のときには前記症状が軽度であり、面積ＳがＳ２以上Ｓ３未満（Ｓ２≦Ｓ＜Ｓ３）のときには前記症状が中度であり、面積ＳがＳ３以上（Ｓ≧Ｓ３）のときには前記症状が重症であるという内容を前記テーブルに付加し、例えば、算出された面積ＳｐがＳ２以上Ｓ３未満の値であったときには、図１３に示すテーブルを参照して被験者は症状が中度であると導出して、この情報を被験者やＰＣ３の操作者に提供する。
【０１１３】
また、このように睡眠時無呼吸症候群の症状の程度までを導出して被験者やＰＣ３の操作者に提供する形態に代えて、図９〜図１１や図１５〜図１７に示すグラフを表示部１２に表示して被験者やＰＣ３の操作者に提供し、被験者やＰＣ３の操作者に睡眠時無呼吸症候群の症状の程度を判断させるようにしてもよい。
【０１１４】
［４］睡眠時無呼吸症候群の症状を示すパラメータは、パワースペクトルのグラフにおける面積Ｓに限られるものではなく、例えばパワースペクトルの高さ等であってもよい。
【０１１５】
［５］フーリエ変換の対象のデータは、３秒酸素飽和度のデータに限られるものではなく、酸素飽和度の瞬間値のデータや１秒酸素飽和度のデータ等適宜設定可能である。
【０１１６】
［６］本件は、前記第１の実施形態のように酸素飽和度の測定を行う機能と得られた酸素飽和度に基づいて解析を行う機能とが別体の装置に搭載されたものに限らず、それらの機能が同一の装置に搭載されたものも含む。
【０１１７】
［７］本件の測定対象は、酸素飽和度に限られるものではなく、例えば脈拍数も含むものであり、得られた脈拍数のデータを前記と同様にフーリエ変換してパワースペクトルを導出することによって、被験者の脈拍に係る症状を検証することが可能となる。
【０１１８】
図１８（ａ）は、健常者の脈拍数のデータを示す図、図１８（ｂ）は、図１８（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。図１９（ａ）は、脈拍に係る軽度の異常を有する被験者の脈拍数のデータを示す図、図１９（ｂ）は、図１９（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。図２０（ａ）は、重度の脈拍に係る軽度の異常を有する被験者の脈拍数のデータを示す図、図２０（ｂ）は、図２０（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】本発明に係る生体情報測定システムの第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】生体情報測定装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】ヘモグロビン及び酸化ヘモグロビンの吸光特性を示すグラフである。
【図４】生体による光の吸収を示す図である。
【図５】生体に入射する入射光と透過光との関係を模式的に表す図である。
【図６】赤外光による透過光量の正規化を説明するための図である。
【図７】吸光係数の比と酸素飽和度との関係を示す図である。
【図８】パーソナルコンピュータの電気的な構成を示すブロック図である。
【図９】（ａ）は、健常者のＳｐＯ２のデータを示す図、（ｂ）は、図９（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図１０】（ａ）は、軽度の睡眠時無呼吸症候群を有する被験者のＳｐＯ２のデータを示す図、（ｂ）は、（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図１１】（ａ）は、重度の睡眠時無呼吸症候群を有する被験者のＳｐＯ２のデータを示す図、（ｂ）は、（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図１２】（ａ）は、ＯＤＩの場合における、単位時間あたりのＳｐＯ２の低下回数（横軸）と面積Ｓ（縦軸）との関係を示す図であり、（ｂ）は、ＯＤＩの場合における、単位時間あたりのＳｐＯ２の低下回数（横軸）と面積Ｓ（縦軸）との関係を示す図である。
【図１３】算出され得る面積Ｓを所定数の範囲に分けた場合における各範囲とＯＤＩの範囲との相関データを示すテーブルである。
【図１４】ＰＣにより行われる解析処理を示すフローチャートである。
【図１５】健常者の３秒酸素飽和度のデータについて、全測定期間を所定時間ごとの小期間に分割し、小期間ごとに３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換し、各小期間においてそれぞれフーリエ変換して得られるパワースペクトルを３次元座標系に展開したデータを示す図である。
【図１６】軽度の無呼吸症候群を有する被験者の３秒酸素飽和度のデータについて、全測定期間を所定時間ごとの小期間に分割し、小期間ごとに３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換し、各小期間においてそれぞれフーリエ変換して得られるパワースペクトルを３次元座標系に展開したデータを示す図である。
【図１７】重度の無呼吸症候群を有する被験者の３秒酸素飽和度のデータについて、全測定期間を所定時間ごとの小期間に分割し、小期間ごとに３秒酸素飽和度のデータをフーリエ変換し、各小期間においてそれぞれフーリエ変換して得られるパワースペクトルを３次元座標系に展開したデータを示す図である。
【図１８】（ａ）は、健常者の脈拍数のデータを示す図、（ｂ）は、（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図１９】（ａ）は、脈拍に係る軽度の異常を有する被験者の脈拍数のデータを示す図、（ｂ）は、（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図２０】（ａ）は、重度の脈拍に係る軽度の異常を有する被験者の脈拍数のデータを示す図、（ｂ）は、（ａ）に示すデータをフーリエ変換したデータを示す図である。
【図２１】従来のＯＤＩの導出方法を説明するための図である。
【図２２】従来のＯＤＩの導出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１２０】
２６  制御部
２７  補間処理部
２８  ベースライン算出部
２９  周波数変換部
３０  パワースペクトル算出部
３１  面積算出部
３２  ＯＤＩ導出部
【図１】
2007190281.tif 000010
【図２】
2007190281.tif 000011
【図３】
2007190281.tif 000012
【図４】
2007190281.tif 000013
【図５】
2007190281.tif 000014
【図６】
2007190281.tif 000015
【図７】
2007190281.tif 000016
【図８】
2007190281.tif 000017
【図９】
2007190281.tif 000018
【図１０】
2007190281.tif 000019
【図１１】
2007190281.tif 000020
【図１２】
2007190281.tif 000021
【図１３】
2007190281.tif 000022
【図１４】
2007190281.tif 000023
【図１８】
2007190281.tif 000024
【図１９】
2007190281.tif 000025
【図２０】
2007190281.tif 000026
【図２１】
2007190281.tif 000027
【図２２】
2007190281.tif 000028
【図１５】
2007190281.tif 000029
【図１６】
2007190281.tif 000030
【図１７】
2007190281.tif 000031