(57)【要約】【課題】生体情報を測定し、測定した生体情報に基づいて睡眠状態および覚醒状態を精度良く判定する装置を提供する。【解決手段】睡眠状態判定装置１００は、生体情報を測定する測定部１０と、測定部１０が測定した生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標、および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、第１の指標の変動を示す第１の変動情報、および第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出し、導出した第１の変動情報および第２の変動情報に基づいて、生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する処理部２０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を測定する測定部と、
前記測定部が測定した前記生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、前記第１の指標の変動を示す第１の変動情報および前記第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出し、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に基づいて、前記生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する判定部と、を備えることを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報により規定される所定領域に基づいて、前記生体情報が示す前記睡眠状態が前記レム睡眠であるか、または前記ノンレム睡眠であるかを判定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載の睡眠状態判定装置において、
前記生体情報は脈波であり、
前記第１の指標および前記第２の指標は、前記脈波の周期変動を周波数解析することにより算出し、
前記第１の変動情報および前記第２の変動情報は、前記第１の指標および前記第２の指標のそれぞれの時間経過に伴う変動を示すことを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の睡眠状態判定装置において、
前記所定領域は、前記第１の変動情報における第１の極値領域と、前記第２の変動情報における第２の極値領域と、が重複する時間領域を示すことを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の睡眠状態判定装置において、
前記所定領域は、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報の時間経過に伴う変動において、前記第１の変動情報の極大点と、前記第２の変動情報の極小点と、前記第１の変動情報の値が前記第２の変動情報の値以上となる点と、で規定される領域であることを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複する第１の時間帯において前記レム睡眠であると判定し、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複しない第２の時間帯において前記ノンレム睡眠であると判定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかに記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に対して、平滑化処理及び正規化処理を施すことを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項８】
請求項１乃至５のいずれかに記載の睡眠状態判定装置において、
年齢に関する年齢情報を取得する年齢情報取得部を備え、
前記判定部は、前記年齢情報に基づいて第１の閾値および第２の閾値を決定し、前記第１の変動情報に対して前記第１の閾値を適用して前記第１の極値領域を決定し、前記第２の変動情報に対して前記第２の閾値を適用して前記第１の極値領域を決定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項９】
請求項８に記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複する第１の時間帯において前記レム睡眠であると判定し、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複しない第２の時間帯において前記ノンレム睡眠であると判定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項１０】
請求項８乃至９のいずれかに記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、前記年齢情報に応じた前記レム睡眠の出現割合を取得し、前記第１の変動情報において前記第１の極値領域を規定する第１の割合が前記出現割合となるように前記第１の閾値を決定し、前記第２の変動情報において前記第２の極値領域を規定する第２の割合が前記出現割合となるように前記第２の閾値を決定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項１１】
請求項２乃至１０のいずれか１項に記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、周波数解析により得られるパワースペクトルを所定の周波数で分割し、一方を前記第１の指標とし、他方を前記第２の指標とすることを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の睡眠状態判定装置において、
前記測定部は体動情報を検出し、
前記判定部は、前記体動情報の変動を示す変動量を取得し、取得した前記変動量に基づいて、前記睡眠状態であるか、または、覚醒状態であるか、を判定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の睡眠状態判定装置において、
前記判定部は、前記変動量において、前記覚醒状態と判定する第１のクラスと、前記睡眠状態と判定する第２のクラスと、に分類するための閾値を、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにおけるクラス間の第１の分散と、各クラス内における第２の分散と、を算出し、前記第１の分散および前記第２の分散の比が最大となるように決定することを特徴とする睡眠状態判定装置。
【請求項１４】
生体情報を測定する測定工程と、
測定した前記生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出する算出工程と、
前記第１の指標の変動を示す第１の変動情報および前記第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出する導出工程と、
前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に基づいて、前記生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する判定工程と、を備えることを特徴とする睡眠状態判定方法。
【請求項１５】
睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置と、情報処理装置と、が通信可能に接続された睡眠管理システムであって、
前記睡眠状態判定装置は、
生体情報を測定する測定部と、
前記測定部が測定した前記生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、前記第１の指標の変動を示す第１の変動情報および前記第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出し、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に基づいて、前記生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する判定部と、
前記判定部の判定結果を前記情報処理装置に対して通信により通知する通信部と、を備え、
前記情報処理装置は、
前記睡眠状態判定装置から通知される前記判定結果に基づいて、睡眠に関する情報を処理することを特徴とする睡眠管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法および睡眠管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
健康的な日常生活を送るためには良質な睡眠を取ることが不可欠であり、健康状態を評価する手段の１つとして、睡眠状態の解析に対する要望が高まっている。
周知のように、人間の睡眠は一晩を通じて一様ではなく、周期があることが知られている。すなわち、人間の睡眠は、急速眼球運動を伴うレム睡眠と、急速眼球運動を伴わないノンレム睡眠と、が周期的に数回出現し、ノンレム睡眠期においては浅い睡眠状態から深い睡眠状態へと次第に移行してしばし深い睡眠状態が続いた後、再び浅い睡眠状態となり、次いでレム睡眠期が出現する。そして、上記の周期が１００分程度（８０〜１２０分）であることや、ノンレム睡眠期とレム睡眠期との時間的比率がほぼ８：２であることも知られている。
このような睡眠状態を測定するために、睡眠ポリグラフ装置が知られている。睡眠ポリグラフ装置は、被検者の頭部および顔面部に多くの電極を装着し、脳波、眼球運動、筋電、心電などの生体信号を同時に測定して、Rechtschaffen&Kales国際判定基準に従い、視察によって睡眠段階の判読を行う。このような睡眠ポリグラフ装置は、高価であることに加え、拘束性が高いことや、専門家の判定が必要であるため、研究室や病院での使用に制限されている。
そこで、家庭において手軽に睡眠状態を取得できる装置が求められている。例えば、下記特許文献１では、心拍数および体動情報から睡眠状態がレム睡眠であるか、または、ノンレム睡眠であるか、を判定する方法が開示されている。
即ち、所定時間内に体動が確認できれば、その時点での睡眠はノンレム睡眠であると判定し、体動が確認できなければ、計測した心拍数の現在値と、それまでの心拍数の最低値と、の差分値を算出し、差分値が所定の閾値以上であれば、レム睡眠であるとし、差分値が所定の閾値未満であればノンレム睡眠であると判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−１１２２７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、心拍数や体動には個人差があるが、レム睡眠やノンレム睡眠を判定するための閾値は個人差に拠らず一律に決定されるため、睡眠状態を精度良く判定できないという問題があった。また、途中覚醒においても体動が発生しやすいため、ノンレム睡眠と途中覚醒と、を判別できないという問題があった。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、睡眠状態および覚醒状態を精度良く判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］
本適用例にかかる睡眠状態判定装置は、生体情報を測定する測定部と、前記測定部が測定した前記生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、前記第１の指標の変動を示す第１の変動情報および前記第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出し、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に基づいて、前記生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
このような構成によれば、測定した生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、算出した第１の指標および第２の指標の変動を示す第１の変動情報および第２の変動情報をそれぞれ導出し、導出した第１の変動情報および第２の変動情報に基づいて睡眠状態を判定する。従って、第１の変動情報および第２の変動情報により、個人差により生体情報が変動する影響を排除して睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定できる。
【０００８】
［適用例２］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報により規定される所定領域に基づいて、前記生体情報が示す前記睡眠状態が前記レム睡眠であるか、または前記ノンレム睡眠であるかを判定することが好ましい。
【０００９】
このような構成によれば、導出した第１の変動情報および第２の変動情報により規定される所定領域に基づいて睡眠状態を判定するため、所定領域を適切に求めることにより、個人差により生体情報が変動する影響を排除して睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定できる。
【００１０】
［適用例３］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記生体情報は脈波であり、前記第１の指標および前記第２の指標は、前記脈波の周期変動を周波数解析することにより算出し、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報は、前記第１の指標および前記第２の指標のそれぞれの時間経過に伴う変動を示すことが好ましい。
【００１１】
このような構成によれば、脈波の周期変動を周波数解析して第１の指標および第２の指標を算出し、第１の指標の時間の経過に伴う変動を第１の変動情報、および第２の指標の時間の経過に伴う変動を第２の変動情報として得られる。
【００１２】
［適用例４］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記所定領域は、前記第１の変動情報における第１の極値領域と、前記第２の変動情報における第２の極値領域と、が重複する時間領域を示すことが好ましい。
【００１３】
このような構成によれば、第１の変動情報における第１の極値領域、および第２の変動情報における第２の極値領域が重複する時間領域に基づいて睡眠状態を判定するため、第１の極値領域および第２の極値領域が重複する時間領域に含まれるか、否かに基づいて、睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定できる。
【００１４】
［適用例５］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記所定領域は、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報の時間経過に伴う変動において、前記第１の変動情報の極大点と、前記第２の変動情報の極小点と、前記第１の変動情報の値が前記第２の変動情報の値以上となる点と、で規定される領域であることが好ましい。
【００１５】
このような構成によれば、極値領域を、第１の変動情報の極大点と、第２の変動情報の極小点と、第１の変動情報の値が第２の変動情報の値以上となる点と、で規定できる。
【００１６】
［適用例６］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複する第１の時間帯において前記レム睡眠であると判定し、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複しない第２の時間帯において前記ノンレム睡眠であると判定することが好ましい。
【００１７】
このような構成によれば、第１の極値領域と第２の極値領域とが重複する時間帯をレム睡眠の時間帯と判定し、重複しない時間帯をノンレム睡眠の時間帯と判定できる。
【００１８】
［適用例７］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に対して、平滑化処理及び正規化処理を施しても良い。
【００１９】
［適用例８］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、年齢に関する年齢情報を取得する年齢情報取得部を備え、前記判定部は、前記年齢情報に基づいて第１の閾値および第２の閾値を決定し、前記第１の変動情報に対して前記第１の閾値を適用して前記第１の極値領域を決定し、前記第２の変動情報に対して前記第２の閾値を適用して前記第１の極値領域を決定することが好ましい。
【００２０】
このような構成によれば、年齢情報に基づいて第１の閾値および第２の閾値を決定し、第１の情報および第２の情報に対してそれぞれを適用することにより、第１の極値領域および第２の極値領域を決定できる。
【００２１】
［適用例９］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複する第１の時間帯において前記レム睡眠であると判定し、前記第１の極値領域と前記第２の極値領域とが重複しない第２の時間帯において前記ノンレム睡眠であると判定しても良い。
【００２２】
このような構成によれば、第１の極値領域と第２の極値領域とが重複する時間帯をレム睡眠の時間帯と判定し、重複しない時間帯をノンレム睡眠の時間帯と判定できる。
【００２３】
［適用例１０］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、前記年齢情報に応じた前記レム睡眠の出現割合を取得し、前記第１の変動情報において前記第１の極値領域を規定する第１の割合が前記出現割合となるように前記第１の閾値を決定し、前記第２の変動情報において前記第２の極値領域を規定する第２の割合が前記出現割合となるように前記第２の閾値を決定することが好ましい。
【００２４】
このような構成によれば、年齢情報に応じたレム睡眠の出現割合に基づいて第１の閾値および第２の閾値を決定するため、第１の極値領域および第２の極値領域を精度良く決定できる。
【００２５】
［適用例１１］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、周波数解析により得られるパワースペクトルを所定の周波数で分割し、一方を前記第１の指標とし、他方を前記第２の指標とすることを特徴とする。
【００２６】
このような構成によれば、脈波の周期を周波数解析し、パワースペクトル密度を所定の周波数で分割することにより第１の指標および第２の指標を決定するため、脈波の周期に同期した自律神経の活性状況と、第１の指標および第２の指標と、を関連付けることができる。
【００２７】
［適用例１２］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記測定部は体動情報を検出し、前記判定部は、前記体動情報の変動を示す変動量を取得し、取得した前記変動量に基づいて、前記睡眠状態であるか、または、覚醒状態であるか、を判定しても良い。
【００２８】
このような構成によれば、体動情報の変動を示す変動量に基づいて、睡眠状態であるか、または、覚醒状態であるか、を判定できる。
【００２９】
［適用例１３］
上記適用例にかかる睡眠状態判定装置において、前記判定部は、前記変動量において、前記覚醒状態と判定する第１のクラスと、前記睡眠状態と判定する第２のクラスと、に分類するための閾値を、前記第１のクラスおよび前記第２のクラスにおけるクラス間の第１の分散と、各クラス内における第２の分散と、を算出し、前記第１の分散および前記第２の分散の比が最大となるように決定しても良い。
【００３０】
［適用例１４］
本適用例にかかる睡眠状態判定方法は、生体情報を測定する測定工程と、測定した前記生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出する算出工程と、前記第１の指標の変動を示す第１の変動情報および前記第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出する導出工程と、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に基づいて、前記生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する判定工程と、を備えることを特徴とする。
【００３１】
このような方法によれば、測定した生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、算出した第１の指標および第２の指標の変動を示す第１の変動情報および第２の変動情報をそれぞれ導出し、導出した第１の変動情報および第２の変動情報に基づいて睡眠状態を判定する。従って、第１の変動情報および第２の変動情報により、個人差により生体情報が変動する影響を排除して睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定できる。
【００３２】
［適用例１５］
本適用例にかかる睡眠管理システムは、睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置と、情報処理装置と、が通信可能に接続された睡眠管理システムであって、前記睡眠状態判定装置は、生体情報を測定する測定部と、前記測定部が測定した前記生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、前記第１の指標の変動を示す第１の変動情報および前記第２の指標の変動を示す第２の変動情報を導出し、前記第１の変動情報および前記第２の変動情報に基づいて、前記生体情報が示す睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定する判定部と、前記判定部の判定結果を前記情報処理装置に対して通信により通知する通信部と、を備え、前記情報処理装置は、前記睡眠状態判定装置から通知される前記判定結果に基づいて、睡眠に関する情報を処理することを特徴とする。
【００３３】
このような構成によれば、測定した生体情報に基づいて、第１の自律神経の活動に応じた第１の指標および第２の自律神経の活動に応じた第２の指標を算出し、算出した第１の指標および第２の指標の変動を示す第１の変動情報および第２の変動情報をそれぞれ導出し、導出した第１の変動情報および第２の変動情報に基づいて睡眠状態を判定する。従って、第１の変動情報および第２の変動情報により、個人差により生体情報が変動する影響を排除して睡眠状態がレム睡眠であるか、またはノンレム睡眠であるかを判定し、判定結果を情報処理装置において情報処理できる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態１に係る睡眠管理システムの機能構成を示す図。
【図２】信号処理を説明する図。
【図３】レム睡眠領域決定部への信号入力例を示す図。
【図４】睡眠状態判定装置のハードウェア構成を示す図。
【図５】睡眠状態を判定する処理の流れを示すフローチャート。
【図６】実施形態１においてレム睡眠領域を決定する処理の流れを示すフローチャート。
【図７】実施形態２に係る睡眠管理システムの機能構成を示す図。
【図８】年齢に応じたレム睡眠の出現率を示す図。
【図９】実施形態２においてレム睡眠領域を決定する処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００３６】
（実施形態        １）
図１は、本実施形態１に係る睡眠管理システム５の機能構成を示す図である。この睡眠管理システム５は、睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置１００と、睡眠状態を管理する情報処理装置１５０を備えている。睡眠状態判定装置１００および情報処理装置１５０は、近距離無線等を介して通信可能に接続されている。
本実施形態１では、睡眠状態判定装置１００は、腕時計のように被検者の体、例えば、腕部に装着する態様を想定し、情報処理装置１５０はスマートフォンのような高機能携帯電話や、タブレット端末のような多機能携帯端末を想定するが、これらに限定されるものではない。
＜睡眠状態判定装置の構成＞
睡眠状態判定装置１００は、生体情報を測定する測定部１０と、測定部１０が測定した生体情報信号を処理する処理部２０と、情報処理装置１５０と通信する通信部５０と、を備える。尚、処理部２０は判定部に相当する。
【００３７】
測定部１０は、被検者の脈拍を検出し、生体情報信号の１つとして脈波信号を出力する脈波検出部１２と、被検者の体動を検出し、生体情報信号の１つとして体動信号を出力する体動検出部１４と、を備える。
本実施形態１では、脈波検出部１２は、脈波を光学的に検出し、検出した脈波に応じた脈波信号を生成する脈波センサー７２（図４）を備える。脈波センサー７２は、睡眠状態判定装置１００が被検者の腕部に装着されると、腕部に対向して密着するように配置されている。脈波検出部１２は、生成した脈波信号を処理部２０に出力する。
また、体動検出部１４は、体動センサー７４（図４）を備える。体動センサー７４は、検出した被検者の体の動きに伴う加速度を体動信号（体動情報）として生成する。体動検出部１４は、生成した体動信号を処理部２０に出力する。
【００３８】
処理部２０は、脈波間隔抽出部２２、周波数解析部２４、交感神経信号処理部２６、副交感神経信号処理部３４、レム睡眠領域決定部４０、体動変動量算出部４２、覚醒状態判定部４４および睡眠状態決定部４６を備える。
脈波間隔抽出部２２は、一回の睡眠を通して脈波検出部１２から出力される脈波信号を取得し、取得した脈波信号の脈波間隔を抽出する。本実施形態１では、図２の信号処理を説明する図に示すように、脈波間隔抽出部２２は、時間の経過に伴い変化する脈波信号の極値を抽出し、抽出した極値間の時間間隔、即ち、脈波の周期を示す脈波間隔信号として周波数解析部２４に出力する。尚、本実施形態１では、脈波信号の極大値を抽出したが、これには限定されず、極小値を抽出しても良いし、脈波の極性が変化する点（ゼロクロスポイント）の間隔から脈波の周期を取得しての良い。
尚、周知のように、脈波信号が示す脈波は被検者の血管の血流変化を示すと共に、心拍に同期して変動する。従って、脈波間隔信号が示す脈波間隔は、心拍間隔として捉えることができる。
【００３９】
周波数解析部２４は、脈波間隔抽出部２２から出力される脈波間隔信号に基づいて、周波数解析を行う。本実施形態１では、図２に示すように、周波数解析部２４は、脈波間隔信号、即ち、脈波の周期変動を周波数解析し、周波数域におけるパワースペクトル密度（単にパワースペクトルと言っても良い）の分布情報を、自律神経に係る信号を処理する交感神経信号処理部２６および副交感神経信号処理部３４に出力する。
周知のように、心拍間隔に同期する脈波間隔信号の周波数を解析したパワースペクトル密度の分布は、所定の周波数で分割した一方の低周波帯域（ＬＦ成分：０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ）が自律神経の一方である交感神経（第１の自律神経）の活性状況を示し、他方の高周波帯域（ＨＦ成分：０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚ）が自律神経の他方である副交感神経（第２の自律神経）の活性状況を示している。また、レム睡眠およびノンレム睡眠と、自律神経の活性状況と、の間に一定の相関があるという知見が知られている。従って、ＬＦ成分およびＨＦ成分を自律神経指標として解析することにより、被検者がレム睡眠状態であるか、または、ノンレム睡眠状態であるか、を推定することができる。
尚、本実施形態１では、脈波間隔信号の周波数域を解析したが、これには限定されず、時間域を解析する態様も想定できる。
【００４０】
交感神経信号処理部２６は、交感神経信号取得部２８および信号処理部２９を備える。また、副交感神経信号処理部３４は、副交感神経信号取得部３８および信号処理部３９を備える。
交感神経信号取得部２８は、ＬＦ成分およびＨＦ成分の強度を示すパワー値の比率（第１の指標：ＬＦ／ＨＦ成分）をパワースペクトル密度の分布情報から所定の時間間隔で取得し、取得したＬＦ／ＨＦ成分の信号を交感神経活動の指標として信号処理部２９に送る。
信号処理部２９は、ＬＦ／ＨＦ成分の信号を平滑化処理した後、例えば、０〜１の範囲に収まるように正規化処理を施し、正規化したＬＦ／ＨＦ成分の信号をレム睡眠領域決定部４０に送る。
副交感神経信号取得部３８は、パワースペクトル密度の分布情報からＨＦ成分（第２の指標）のパワー値を所定の時間間隔で取得し、取得したＨＦ成分の信号を副交感神経活動の指標として信号処理部３９に送る。
【００４１】
信号処理部３９は、信号処理部２９と同様に、ＨＦ成分の信号を平滑化処理した後、正規化処理を施し、正規化したＨＦ成分の信号をレム睡眠領域決定部４０に送る。
レム睡眠領域決定部４０は、交感神経信号処理部２６および副交感神経信号処理部３４から得られるＬＦ／ＨＦ成分の信号およびＨＦ成分の信号により規定される所定領域の分布に基づいて、レム睡眠と判定する領域を決定する。
一般的に、レム睡眠状態では、ＨＦ成分が低い傾向になり、ＬＦ／ＨＦ成分が高い傾向になることが知られている。レム睡眠領域決定部４０は、この傾向を検知して睡眠状態を判定する。
即ち、本実施形態１では、レム睡眠領域決定部４０は、図３が示すレム睡眠領域決定部４０への信号入力例に示すように、入力したＬＦ／ＨＦ成分の信号およびＨＦ成分の時間の経過に伴う変動を同一の時間軸上に展開する。
次に、レム睡眠領域決定部４０は、ＬＦ／ＨＦ成分およびＨＦ成分が交差する時間を始点または終点とし、ＬＦ／ＨＦ成分の時間変動を示す第１の変動情報における極大値（極大点）を含むピーク領域（第１の極値領域）、および、ＨＦ成分の時間変動を示す第２の変動情報における極小値（極小点）を含むピーク領域（第２の極値領域）が重複し、更に、第１の変動情報の値が第２の変動情報の値以上である第１の時間帯（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３）をレム睡眠領域と決定し、それ以外の重複しない第２の時間帯をノンレム睡眠領域と決定する。
【００４２】
尚、上述した方法では、測定された脈波信号から導出され、正規化されたＬＦ／ＨＦ成分のピーク領域、およびＨＦ成分のピーク領域の重なりに基づいて判定するために、別途、被検者の個人差により変動しうる閾値の設定が不要となる。
レム睡眠領域決定部４０は、このようにして決定した睡眠領域の情報を睡眠状態決定部４６に送る。
体動変動量算出部４２は、体動検出部１４から出力される体動信号を取得し、取得した体動信号に基づいて被検者の体動数を算出する。例えば、体動変動量算出部４２は、体動センサー７４から出力される３軸方向の加速度ベクトルを演算処理し、直流成分が除去された加速度値より、被検者の体動数を算出する。尚、加速度を検出するセンサーの出力から体動数を求める技術は、例えば、特開２００４−８９２６７号公報に公開されている。
【００４３】
更に、体動変動量算出部４２は、時間経過に従い変化する体動数を統計処理し、体動数の変動量を算出する。体動変動量算出部４２は、算出した体動数の変動量の情報を覚醒状態判定部４４に送る。
覚醒状態判定部４４は、体動変動量算出部４２から出力される体動数の変動量の情報に基づいて、被検者が睡眠状態であるか、または覚醒状態であるか、を判定する。
本実施形態１では、覚醒状態判定部４４は、体動数の変動量を時間軸上に展開し、睡眠状態または覚醒状態を判定するための閾値を決定する。
ここで、閾値の決定は、例えば、「大津の方法」として周知されている判別分析による方法を採用する。この手法は、複数の測定値から成る群を複数のグループに分類する際、予め設定された閾値を用いることなく、測定値に基づいて閾値を設定して分類するため、測定値に基づいた分類を行うことができる。これにより、所定の閾値で一義的に分類する手法に比べ、測定値に応じた閾値設定が可能となるため、覚醒／睡眠の判定のように閾値が変動しやすい測定値の分類に対して、有効な手法である。覚醒状態判定部４４は、体動数の変動量において、覚醒状態と暫定的に判定する第１のクラスと、睡眠状態と暫定的に判定する第２のクラスに分類し、分類した閾値（分離度）の最適値を決定する。
【００４４】
即ち、覚醒状態判定部４４は、第１のクラスおよび第２のクラスにおけるクラス間の分散（第１の分散）と、各クラス内における分散（第２の分散）を算出し、第１の分散および第２の分散の比（第１の分散／第２の分散）が最大となる閾値を決定する。尚、閾値の決定は「大津の方法」に限定されるものではない。本発明における閾値の決定は「大津の方法」に限定されるものではない。例えば、予め所定の閾値を設定しておき、これに基づいて睡眠／覚醒状態を判定するように構成しても良い。たとえば、体動数や体動信号に対して所定の閾値を設定し、閾値との比較によって覚醒状態と睡眠状態とを判定するように構成しても良いし、脈拍数に基づいて睡眠状態を判定しても良い。
覚醒状態判定部４４は、上述の方法により閾値を決定し、決定した閾値に基づいて所定の時間において被検者が睡眠状態であるか、または、覚醒状態であるか、を判定する。覚醒状態判定部４４は、着目する時間帯に亘り判定した結果得られる覚醒状態情報を睡眠状態決定部４６に送る。
睡眠状態決定部４６は、覚醒状態判定部４４から送られる覚醒状態情報、およびレム睡眠領域決定部４０から送られる睡眠領域の情報に基づいて、着目する時間帯における被検者の睡眠状態、即ち、覚醒状態、レム睡眠状態およびノンレム睡眠状態の何れかを判定し、睡眠状態の情報を示す判定結果を通信部５０から情報処理装置１５０に送る。
【００４５】
図４は、睡眠状態判定装置１００のハードウェア構成を示す図である。睡眠状態判定装置１００のハードウェアは、充電池６０、ＭＣＵ（Micro Control Unit）６２、通信ユニット６４、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）６６、ＲＯＭ（Read Only Memory）６８、フラッシュメモリー７０、脈波センサー７２および体動センサー７４等で構成され、これらがバス８０を介して接続されている。
尚、体動センサー７４は、加速度センサーやジャイロセンサーを想定し、ＬＥＤ６６は、点灯パターン等により被検者に測定動作やエラー発生等を通知する報知部として機能する態様を想定する。また、フラッシュメモリー７０には、脈波センサー７２や体動センサー７４が出力したデータや、上述した各機能部が算出し時間経過に伴い変動する各データが一時的に記憶される。
尚、処理部２０の各機能部は、これらのハードウェアと、ＲＯＭ６８やフラッシュメモリー７０に記憶されたソフトウェアと、が協働することにより機能を実現している。
【００４６】
情報処理装置１５０は、睡眠状態判定装置１００から送られる睡眠状態の情報を受信し、被検者の要求操作に応じて、被検者の睡眠状態の推移を表示したり、覚醒時間、レム睡眠時間およびノンレム睡眠時間を数値やグラフ等で表示したりする。また、受信した睡眠状態の情報を蓄積し、個人毎の睡眠状態の推移を統計処理して健康管理の指標として活用し、生活習慣の改善等に応用する態様も想定できる。また、情報処理装置１５０は、睡眠状態の情報の収集および送信を指示する動作指示信号を睡眠状態判定装置１００に送信する態様も想定できる。
＜睡眠状態判定装置による判定処理＞
次に、睡眠状態を判定する処理について説明する。図５は、睡眠状態判定装置１００が睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。
この処理が開始されると、処理部２０は、被検者の生体情報を測定し＜測定工程＞、測定した生体情報の体動信号から体動数を算出し（ステップＳ２００）、算出した体動数の変動を導出する（ステップＳ２０２）。
【００４７】
次に、処理部２０は、体動数の変動から、睡眠状態を判定する睡眠判定領域において被検者は睡眠状態であるか、否かを判定し（ステップＳ２０４）、睡眠状態であると判定できない場合（ステップＳ２０４でＮｏ）、処理部２０は、被検者が覚醒状態であると判定し（ステップＳ２２０）、処理を終了する。
他方で、睡眠状態であると判定できる場合（ステップＳ２０４でＹｅｓ）、処理部２０は、被検者の生体情報の１つである脈波信号から脈波間隔の信号を抽出する（ステップＳ２０６）＜算出工程＞。
次に、処理部２０は、抽出した脈波間隔の信号を周波数解析し、交感神経信号と副交感神経信号と、をそれぞれ抽出する（ステップＳ２０８）＜導出工程＞。
次に、処理部２０は、レム睡眠領域を決定する処理（ステップＳ２１２）を実行する。
【００４８】
ここで、図６は、レム睡眠領域を決定する処理（ステップＳ２１２）を示すフローチャートであり、この処理について説明する。
この処理が実行されると、処理部２０は、抽出した交感神経信号および副交感神経信号をそれぞれ平滑化し（ステップＳ２３０）、更に、平滑化した交感神経信号および副交感神経信号をそれぞれ正規化する（ステップＳ２３２）。
次に、処理部２０は、平滑化した交感神経信号および副交感神経信号の極値を含む領域が重複する時間領域を検出する（ステップＳ２３４）。
次に、処理部２０は、重複する時間領域をレム睡眠領域とし、それ以外の領域をノンレム睡眠領域に決定し（ステップＳ２３６）、ステップＳ２１２に戻る。
【００４９】
図５に戻り、処理部２０は、睡眠状態を判定する睡眠判定領域がレム睡眠領域であるか、否かを判定する（ステップＳ２１４）＜判定工程＞。
ここで、睡眠判定領域がレム睡眠領域である場合（ステップＳ２１４でＹｅｓ）、被検者はレム睡眠状態であると判定し（ステップＳ２１６）、処理を終了する。
他方で、睡眠判定領域がレム睡眠領域でない場合（ステップＳ２１４でＮｏ）、被検者はノンレム睡眠状態であると判定し（ステップＳ２１８）、処理を終了する。
【００５０】
以上述べた実施形態１によれば、以下のような効果を奏する。
（１）脈波間隔信号の周波数を解析し、パワースペクトル密度の分布情報からＬＦ成分およびＨＦ成分のパワー値の比率（ＬＦ／ＨＦ成分）を交感神経活動の指標とし、ＨＦ成分の信号を副交感神経活動の指標とし、平滑化および正規化した２つの指標の領域が重複する時間領域の検出によりレム睡眠領域およびノンレム睡眠領域を決定する。従って、被検者の体調や個人差により変動する睡眠状態を判定するための閾値の設定が不要で、体調や個人差により生じる誤判定を回避できる。
（２）被検者の体動の変動量を算出し、「大津の方法」を用いて覚醒状態および睡眠状態の何れかを判定する閾値を決定するため、被検者が睡眠状態であるか、または覚醒状態であるかを精度良く判定でき、覚醒状態である場合にはレム睡眠領域およびノンレム睡眠領域を判定しないことから、被検者が途中覚醒した場合も覚醒を検知し、レム睡眠またはノンレム睡眠と誤判定することを回避できる。
【００５１】
（実施形態２）
次に、本発明の実施形態２について、図７〜図９を参照して説明する。尚、以下の説明では、既に説明した部分と同じ部分については、同一符号を付してその説明を省略する。
図７は、実施形態２に係る睡眠管理システム５の機能構成を示す図である。本実施形態２では、処理部２０は、レム睡眠出現率決定部３２を更に備える。また、交感神経信号処理部２６は、実施形態１における信号処理部２９に替えてピーク領域決定部３０を備え、副交感神経信号処理部３４は、実施形態１における信号処理部３９に替えてピーク領域決定部３６を備える。
交感神経信号取得部２８は、パワースペクトルの分布情報からＬＦ成分およびＨＦ成分のパワー値の比率（ＬＦ／ＨＦ成分）を所定の時間間隔で取得し、取得したＬＦ／ＨＦ成分の信号を交感神経活動の指標としてピーク領域決定部３０に送る。
【００５２】
また、副交感神経信号取得部３８は、パワースペクトルの分布情報からＨＦ成分のパワー値を所定の時間間隔で取得し、取得したＨＦ成分の信号を副交感神経活動の指標としてピーク領域決定部３６に送る。
レム睡眠出現率決定部３２は、レム睡眠の出現率（出現割合）を決定する。周知のように、睡眠中においてレム睡眠が出現する出現率は年齢に応じて変化し、例えば、図８に示すような出現割合で出現することが知られている。従って、レム睡眠出現率決定部３２は、図８に示すようなテーブル値を備え、予め入力される被検者の年齢情報に基づいて、レム睡眠の出現率を決定する。
レム睡眠出現率決定部３２は、決定したレム睡眠の出現率の情報をピーク領域決定部３０およびピーク領域決定部３６に送る。尚、レム睡眠出現率決定部３２における年齢情報取得機能は、年齢情報取得部に相当する。
【００５３】
ピーク領域決定部３０およびピーク領域決定部３６は、年齢情報から取得したレム睡眠の出現率の情報に基づいて、レム睡眠を規定するピーク領域を決定する。
ピーク領域決定部３０は、最初に、ＬＦ／ＨＦ成分の信号を取得して時間軸上に展開し、度数分布を算出する。尚、ＬＦ／ＨＦ成分においてピークが生じる方向は、ＬＦ／ＨＦ成分の値が大きくなる方向である。
続いて、ピーク領域決定部３０は、ＬＦ／ＨＦ成分の最大値から低い方に度数を順次積算して各ビンにおける出現割合（第１の割合）を算出し、出現割合がレム睡眠出現率決定部３２で決定したレム睡眠の出現率と略同一になるビンを求める。ピーク領域決定部３０は、ＬＦ／ＨＦ成分のピーク領域を規定する第１の閾値として、このビンの中心位置に決定する。
ピーク領域決定部３０は、一回の睡眠を通して得られたＬＦ／ＨＦ成分の信号に対して、決定した第１の閾値を適用して切り出し、切り出したＬＦ／ＨＦ成分のピーク領域の情報をレム睡眠領域決定部４０に送る。
【００５４】
また、ピーク領域決定部３０は、最初に、ＨＦ成分の信号を取得して時間軸上に展開し、パワースペクトルの分布を算出する。尚、ＨＦ成分においてピークが生じる方向は、ＨＦ成分の値が小さくなる方向である。
続いて、ピーク領域決定部３０は、ＨＦ成分の最小値から高い方に度数を順次積算して各ビンにおける出現割合（第２の割合）を算出し、出現割合がレム睡眠出現率決定部３２で決定したレム睡眠の出現率と略同一になるビンを求める。ピーク領域決定部３０は、ＨＦ成分のピーク領域を規定する第２の閾値として、このビンの中心位置に決定する。
【００５５】
ピーク領域決定部３６は、一回の睡眠を通して得られたＨＦ成分の信号に対して、決定した第２の閾値を適用して切り出し、切り出したＨＦ成分のピーク領域の情報をレム睡眠領域決定部４０に送る。
レム睡眠領域決定部４０は、ピーク領域決定部３０から送られるＬＦ／ＨＦ成分のピーク領域の情報と、ピーク領域決定部３６から送られるＨＦ成分のピーク領域の情報と、を同一の時間軸上に展開し、ＬＦ／ＨＦ成分のピーク領域の時間帯およびＨＦ成分のピーク領域の時間帯が重複する第１の時間帯をレム睡眠領域と決定し、重複しない第２の時間帯をノンレム睡眠領域と決定する。
例えば、ＬＦ／ＨＦ成分の１つのピーク領域が睡眠後の２時間後から３時間後であり、ＨＦ成分の１つのピーク領域が２時間１５分後から３時間３０分後である場合、レム睡眠領域決定部４０は、第１の時間帯を睡眠後の２時間１５分後から３時間後に決定する。
レム睡眠領域決定部４０は、このように決定した睡眠領域の情報を睡眠状態決定部４６に送る。
【００５６】
図９は、本実施形態２において、レム睡眠領域を決定する処理（ステップＳ２１２）を示すフローチャートであり、この処理について説明する。
最初に、処理部２０は、被検者の年齢情報に基づいてレム睡眠の出現率を決定する（ステップＳ２４０）。
次に、処理部２０は、交感神経信号であるＬＦ／ＨＦ成分、および、副交感神経信号であるＨＦ成分毎に、度数分布を算出する（ステップＳ２４２）。
次に、処理部２０は、ＬＦ／ＨＦ成分の最大値から度数を累積し、全数における累積数の割合がレム睡眠の出現率と略等しくなるビンの中心位置を第１の閾値に決定する（ステップＳ２４４）。
次に、処理部２０は、ＨＦ成分の最小値から度数を累積し、全数における累積数の割合がレム睡眠の出現率と略等しくなるビンの中心位置を第２の閾値に決定し（ステップＳ２４６）、ステップＳ２１２に戻る。
【００５７】
以上述べた実施形態２によれば、実施形態１で述べた（２）の効果に加え、以下のような効果を奏する。
（３）脈波間隔信号の周波数を解析し、パワースペクトル密度の分布情報からＬＦ成分およびＨＦ成分のパワー値の比率（ＬＦ／ＨＦ成分）を交感神経活動の指標とし、ＨＦ成分の信号を副交感神経活動の指標とし、それぞれの度数分布の累積数の割合が、年齢に基づき決定したレム睡眠の出現率と、略等しくなるように閾値を決定するため、平準化処理や正規化処理が不要であり、被検者の睡眠状態を迅速かつ容易に判定できる。
【００５８】
本発明の実施形態について、図面を参照して説明したが、具体的な構成は、この実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、睡眠状態判定装置１００は情報処理装置１５０から独立して動作する態様も想定できる。例えば、睡眠状態判定装置１００は、情報を表示する表示部や、操作指示を入力するための操作部を備え、睡眠状態判定装置１００を装着した被検者が操作部を操作することにより、睡眠状態の情報を収集し、収集した睡眠状態の情報を表示する態様も想定できる。
更に、睡眠状態判定装置１００は、前回収集した睡眠状態の情報を記憶しておき、記憶した睡眠状態の情報に基づいて、現在の被検者の睡眠状態を推定する態様も想定できる。
また、実施形態２において、レム睡眠の出現率を決定するための被検者の年齢情報は、予め入力される態様には限定されず、被検者の脈拍数や体動数等に基づいて年齢を推定しても良い。また、ＬＦ／ＨＦ成分およびＨＦ成分のピーク領域を切り出すための閾値は、被検者が睡眠状態判定装置１００を繰り返して使用するに従い、学習機能により修正する態様も想定できる。
各実施形態における各構成及びそれらの組み合わせは一例であり、本発明の趣旨から逸脱しない範囲内で、構成の付加、省略、置換およびその他の変更が可能である。また、本発明は実施形態により限定されるものではなく、クレームの範囲によってのみ限定される。
【００５９】
実施形態１、実施形態２では、脈波検出部１２からの脈波信号に基づいて睡眠状態の判定をする構成としたが、これに限定されない。たとえば、脈波検出部１２の代わりに心電検出部として心電計を用いた構成としても良いし、脈波検出部と心電検出部とを併用する構成としても良い。このような構成とすることで、たとえば覚醒／睡眠の判定は脈波検出部１２からの信号に基づいて行い、睡眠状態であると判定されると、心電検出部からの信号に基づいて睡眠の深さの判定、つまりレム睡眠／ノンレム睡眠を判別する判定を行うことができる。これにより、より正確に睡眠状態を判別することができる。
【００６０】
実施形態１において、複数の脈波間隔の測定値からなる群を、当該複数の脈波間隔の測定値に基づいて設定された閾値によって、複数のグループに分類することで睡眠状態（睡眠／覚醒状態）の判別をする構成とした。この閾値をたとえば１年などの所定期間に渡って記録し、閾値の経時変化を分析することで、ユーザーの体のリズムや、睡眠の質の変化に関する情報をユーザーに提示するような提示部を備えるように構成しても良い。このように構成することで、ユーザーが自身の体の状態を把握することができ、さらに継続的に測定を行う動機づけを行うことができる。
【符号の説明】
【００６１】
５…睡眠管理システム、１０…測定部、１２…脈波検出部、１４…体動検出部、２０…処理部、２２…脈波間隔抽出部、２４…周波数解析部、２６…交感神経信号処理部、２８…交感神経信号取得部、２９…信号処理部、３０…ピーク領域決定部、３２…レム睡眠出現率決定部、３４…副交感神経信号処理部、３６…ピーク領域決定部、３８…副交感神経信号取得部、３９…信号処理部、４０…レム睡眠領域決定部、４２…体動変動量算出部、４４…覚醒状態判定部、４６…睡眠状態決定部、５０…通信部、６０…充電池、６２…ＭＣＵ、６４…通信ユニット、６６…ＬＥＤ、６８…ＲＯＭ、７０…フラッシュメモリー、７２…脈波センサー、７４…体動センサー、８０…バス、１００…睡眠状態判定装置、１５０…情報処理装置。
【図１】
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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２】
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【図３】
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