(57)【要約】【課題】被験者がなんらの器具も装着せずに、その被験者の動脈血酸素飽和度を推定することが可能な動脈血酸素飽和度推定装置を提供する。【解決手段】コンピュータ１００は、就寝者の体の各部の荷重が印加されるように、分布して寝具に配置される複数の圧力センサ（１０１〜１０ｎ）によって時系列的に検出される検出信号から、単位時間当りに就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を算出する。そして、時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する。さらに、複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
就寝者が寝具に横臥した際に、当該就寝者の体の各部の荷重が印加されるように、分布して前記寝具に配置される複数の圧力センサ（１０１〜１０ｎ）と、
前記複数の圧力センサによって時系列的に検出される、呼吸動作による前記就寝者の体の各部の印加荷重の変化を捉えた複数の検出信号に基づき、単位時間当りに前記就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を算出する呼吸周波数算出部（１３０〜１５０）と、
前記呼吸周波数算出部によって時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する分散算出部（１６０）と、
前記分散算出部によって算出された前記複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、前記就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する推定値算出部（１７０、１８０）と、を備えることを特徴とする動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項２】
前記推定値算出部によって算出された動脈血酸素飽和度の推定値を保存する記録部（１９０）をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項３】
前記推定値算出部は、前記就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を、動脈血酸素飽和度の確率分布として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項４】
前記推定値算出部は、実験を通じて取得した測定データに基づいて作成された、複数の呼吸周波数の分散の大きさと動脈血酸素飽和度の低下度合との関係を示すマップを備え、当該マップを用いて、前記分散算出部が算出した前記複数の呼吸周波数の分散の大きさから、前記動脈血酸素飽和度の推定値を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項５】
前記推定値算出部は、前記動脈血酸素飽和度の推定値を算出する際、その算出時点よりも所定の遅延時間分だけ遡った時点で算出された前記複数の呼吸周波数の分散の大きさを用いることを特徴とする請求項４に記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項６】
前記呼吸周波数算出部は、前記複数の圧力センサ毎に、複数の検出信号からなる時系列データを周波数解析して周波数分布を求め、前記複数の圧力センサ毎の周波数分布から前記呼吸周波数を算出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項７】
前記呼吸周波数算出部は、複数の前記圧力センサ毎の周波数分布に対して、粒子フィルタを適用して、前記複数の圧力サンサ毎に周波数ごとの確率分布を求め、前記複数の圧力センサ毎の周波数ごとの確率分布を加算し、その加算結果において最大の確率を示す周波数を、呼吸周波数として算出することを特徴とする請求項６に記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【請求項８】
前記複数の圧力センサからそれぞれ出力される検出信号から、直流成分を除去する直流成分除去部（１２０）を備え、
前記呼吸周波数算出部は、前記直流成分除去部によって直流成分が除去された検出信号の時系列データに対して周波数解析して呼吸周波数分布を求めることを特徴とする請求項６又は７に記載の動脈血酸素飽和度推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動脈血酸素飽和度を推定する動脈血酸素飽和度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１に示されるように、睡眠時無呼吸症候群のスクリーニングのため、パルスオキシメータを用いて、被験者の睡眠中の動脈血酸素飽和度の変動を測定する方法が知られている。
【０００３】
パルスオキシメータは、発光素子と受光素子とを備えたプローブを有している。被験者は、そのプローブを掌や指先などに装着する。そして、発光素子から赤色光を発光し、その赤色光が動脈血を透過して受光素子に受光される光量から、酸素飽和度を求める。つまり、血液中において、酸素と結合しているヘモグロビンは、酸素と結合していないヘモグロビンよりも、赤色光の吸光度が低い。このような赤色光の吸光特性の違いを利用することで、酸素と結合したヘモグロビンの比率である酸素飽和度を求めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１９０１２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、動脈血酸素飽和度の検出のために、特許文献１に示されるような、プローブを被験者の掌や指先などに装着するパルスオキシメータを用いた場合、そのプローブの装着により、被験者に少なからず負担を強いることになってしまう。
【０００６】
本発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、被験者がなんらの器具も装着せずに、その被験者の動脈血酸素飽和度を推定することが可能な動脈血酸素飽和度推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】
【０００７】
上述した目的を達成するために、本発明による動脈血酸素飽和度推定装置は、
就寝者が寝具に横臥した際に、当該就寝者の体の各部の荷重が印加されるように、分布して寝具に配置される複数の圧力センサ（１０１〜１０ｎ）と、
複数の圧力センサによって時系列的に検出される、呼吸動作による就寝者の体の各部の印加荷重の変化を捉えた複数の検出信号に基づき、単位時間当りに就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を算出する呼吸周波数算出部（１３０〜１５０）と、
呼吸周波数算出部によって時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する分散算出部（１６０）と、
分散算出部によって算出された複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する推定値算出部（１７０、１８０）と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
就寝者が、就寝中に無呼吸や低呼吸の状態に陥る場合、呼吸動作の間隔が不規則となり、正常な呼吸動作を行っている場合に比較して呼吸周波数の揺らぎが大きくなる。そして、その結果として、肺から取り込まれる酸素量が低下し、動脈血酸素飽和度の低下が生じる。そこで、本発明では、複数の圧力センサによって時系列的に検出される検出信号から呼吸周波数を算出し、さらに、時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する。この複数の呼吸周波数の分散の大きさは、呼吸周波数の揺らぎの大きさを示す指標として用いることができる。そのため、複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができる。
【０００９】
このように、本発明によれば、就寝者の体の各部の荷重が印加されるように分布して配置される複数の圧力センサからの検出信号を用いて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができる。このため、動脈血酸素飽和度を測定するために、就寝者に何らの器具も装着する必要がなく、就寝者の負担を大幅に軽減することができる。
【００１０】
上記括弧内の参照番号は、本発明の理解を容易にすべく、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、なんら本発明の範囲を制限することを意図したものではない。
【００１１】
また、上述した特徴以外の、特許請求の範囲の各請求項に記載した技術的特徴に関しては、後述する実施形態の説明及び添付図面から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態に係る動脈血酸素飽和度推定装置の全体構成を示した構成図である。
【図２】動脈血酸素飽和度推定装置を構成するコンピュータにより、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出するための演算処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】所定数の呼吸周波数の分散の大きさと動脈血酸素飽和度とを示すタイムチャートである。
【図４】呼吸周波数の分散の大きさと動脈血酸素飽和度の低下度合との関係を示すマップの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る動脈血酸素飽和度推定装置の全体構成を示した構成図である。なお、図１においては、動脈血酸素飽和度推定装置を構成するコンピュータ１００における機能を、それぞれ、機能ブロックとして表している。
【００１４】
図１に示すように、動脈血酸素飽和度推定装置は、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎとコンピュータ１００とを備える。
【００１５】
複数の圧力センサ１０１〜１０ｎは、図示しないセンサシートの内部に所定の分布パターンで配置されたものである。例えば、センサシートには、１６５個の圧力センサが設けられる。このセンサシートは、寝具に敷設されて使用される。就寝者が、センサシートが敷設された寝具に横臥すると、当該就寝者の体の各部の荷重が、センサシートに配置された各圧力センサ１０１〜１０ｎに印加される。各圧力センサ１０１〜１０ｎは、例えば、印加荷重に応じて電気抵抗が変化（荷重増大に対して電気抵抗が減少）する感圧素子を有する。このため、各圧力センサ１０１〜１０ｎからは、就寝者による印加荷重に応じた検出信号が出力される。各圧力センサ１０１〜１０ｎに印加される荷重には、就寝者の体重に応じた直流成分と、呼吸動作や就寝姿勢の変化による体動に応じた変動成分が含まれる。
【００１６】
コンピュータ１００は、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎの検出信号から、呼吸動作による体動（呼吸体動）に応じた変動成分に基づいて、単位時間当りに就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を繰り返し算出する。そして、コンピュータ１００は、複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する。
【００１７】
なお、図１に示す機能ブロックは、コンピュータ１００の他にも、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ（Large Scale Integration）によって実現することも可能である。
【００１８】
以下、コンピュータ１００が有する機能について、図１の構成図及び図２のフローチャートを参照しつつ、詳細に説明する。
【００１９】
検出部１１０は、図２のフローチャートのステップＳ１００、Ｓ１１０に示すように、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を所定のサンプリング間隔でサンプリングする。この際、例えば、サンプリング間隔は０．１秒に設定される。さらに、検出部１１０は、図２のフローチャートのステップＳ１１０に示すように、サンプリングした検出信号Ｙ（ｔ）をコンピュータ１００にて取り扱うことができるようにＡ／Ｄ変換する。この結果、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙ（ｔ）は、同じタイミングでサンプリングされてＡ／Ｄ変換され、コンピュータ１００における後述する処理に供される。
【００２０】
前処理部１２０は、図２のフローチャートのステップＳ１２０に示すように、Ａ／Ｄ変換された検出信号Ｙ（ｔ）に対して、上述した就寝者の体重に応じた直流成分を除去するためのフィルタリング処理を行う。例えば、前処理部１２０は、所定のサンプリング間隔でサンプリングされた検出信号Ｙ（ｔ）を所定の時間幅Ｔｄｅｔｒ分だけ選択し、その選択した時間幅Ｔｄｅｔｒ内に含まれる所定数の検出信号Ｙ（ｔ）の平均値を計算する。そして、この平均値を直流成分とみなして、検出信号Ｙ（ｔ）から減じることにより、フィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）を出力する。所定の時間幅Ｔｄｅｔｒは、検出信号Ｙ（ｔ）がサンプリングされるごとに時間的に移動される。このように、検出信号Ｙ（ｔ）の移動平均値を求め、その移動平均値を検出信号Ｙ（ｔ）から減じる処理を、ステップＳ１２０のフィルタリング処理として用いることができる。なお、ステップＳ１２０におけるフィルタリング処理は、上述した処理に限られず、検出信号Ｙ（ｔ）から直流成分を除去可能である限り、その他の手法を用いても良い。
【００２１】
さらに、前処理部１２０は、圧力センサ１０１〜１０ｎの非線形性を補正する処理を行っても良い。すなわち、前処理部１２０は、圧力センサが印加される荷重に比例する検出信号を出力するものではなく、例えば、印加荷重の増加に応じて、検出信号の変化の大きさが小さくなるような特性を有する場合、前処理部１２０は、検出信号が印加荷重に比例して変化するように補正処理を行っても良い。
【００２２】
フィルタリング処理された検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）は、周波数分布計算部１３０に与えられる。周波数分布計算部１３０は、図２のフローチャートのステップＳ１３０に示すように、フィルタリング処理された、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）をそれぞれ所定数（例えば、サンプル数として２５６）含む、検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）の時系列データに対して、各圧力センサ１０１〜１０ｎの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）毎にＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理を行う。このようにして、周波数分布計算部１３０は、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の所定数の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）を周波数解析し、その周波数分布を求める。求めた周波数分布の結果は、確率分布生成部１４０に与えられる。
【００２３】
確率分布生成部１４０は、図２のフローチャートのステップＳ１４０に示すように、典型的な呼吸周波数である０．３Ｈｚを中心として、呼吸周波数が属する可能性がある周波数範囲（例えば、０．１Ｈｚ〜０．７Ｈｚ）において、いわゆる粒子（パーティクル）フィルタを使用して、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数分布から呼吸周波数をトラッキングする。すなわち、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の複数の周波数分布から任意の１つを選び、初期的に、呼吸周波数範囲に属するいくつかの周波数をパーティクルとして定める（サンプリング）。そして、選んだ周波数分布が示す実際の観測結果から、各パーティクルの確率分布を算出する（重み付け）。このパーティクル毎の確率分布が、選んだ周波数分布における、各周波数の確率分布となる。そして、次の周波数分布を選び、最初に選んだ周波数分布に基づき算出した確率分布に応じて、パーティクルの初期値を定める。この際、パーティクル毎の確率分布に応じて、パーティクルのリサンプリングを行う。このような処理を周波数分布の数だけ繰り返すことにより、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数分布における、各周波数の確率分布を算出する。算出した各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数ごとの確率分布は、呼吸周波数計算部１５０に与えられる。
【００２４】
なお、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数分布から呼吸周波数をトラッキングするためにパーティクルフィルタを使用する例について説明したが、例えば、カルマンフィルタのような他のフィルタを使用することも可能である。
【００２５】
呼吸周波数計算部１５０は、与えられた各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数ごとの確率分布から、就寝者の呼吸周波数を決定する。具体的には、まず、呼吸周波数計算部１５０は、図２のフローチャートのステップＳ１５０に示すように、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数ごとの確率分布を、各周波数ごとに加算することにより統合する。そして、呼吸周波数計算部１５０は、ステップＳ１６０に示すように、統合した確率分布に基づいて、就寝者の呼吸周波数を決定する。例えば、統合した確率分布において、上述した周波数範囲の中で最も確率の高い周波数を選択し、その選択した周波数を呼吸周波数として算出する。このようにして算出された呼吸周波数は、分散計算部１６０に与えられる。
【００２６】
分散計算部１６０は、図２のフローチャートのステップＳ１７０に示すように、所定の時間間隔（例えば１秒間隔）で、呼吸周波数計算部１５０によって時系列的に算出される所定数の呼吸周波数に基づき、それら所定数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する。例えば、分散計算部１６０は、所定数の呼吸周波数の平均値を求め、この平均値と各呼吸周波数との誤差をそれぞれ２乗した上で、所定数で除算することにより、２乗平均値を求める。これにより、所定数の呼吸周波数の分散の大きさを求めることができる。このようにして算出された、所定数の呼吸周波数の分散の大きさは、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）計算部１７０に与えられる。
【００２７】
但し、２乗平均値を算出する以外にも、所定数の呼吸周波数の分散の大きさに相関する値を求めることができるものであるならば、他の演算手法を用いても良い。
【００２８】
ＳｐＯ２計算部１７０は、図２のフローチャートのステップＳ１８０に示すように、所定数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を計算する。
【００２９】
ここで、就寝者が、就寝中に無呼吸や低呼吸の状態に陥る場合、呼吸動作の間隔が不規則となり、正常な呼吸動作を行っている場合に比較して呼吸周波数の揺らぎが大きくなる。そして、その結果として、肺から取り込まれる酸素量が低下し、動脈血酸素飽和度の低下を招く。このように、呼吸周波数の揺らぎの大きさと動脈血酸素飽和度の低下との間には相関関係がある。そして、所定数の呼吸周波数の分散の大きさは、呼吸周波数の揺らぎの大きさを示す指標として用いることができる。そのため、図３に示すように、所定数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができるのである。
【００３０】
呼吸周波数の揺らぎの大きさ（すなわち、呼吸周波数の分散の大きさ）と動脈血酸素飽和度の低下との相関関係については、実験を通じて得た測定データに基づいて、呼吸周波数の分散の大きさと動脈血酸素飽和度の低下度合との関係を示すマップを作成し、データベース１８０に保存しておく。データベース１８０に保存されるマップの一例を図４に示す。図４に示すように、マップは、呼吸周波数の分散の大きさに対する、動脈血酸素飽和度の分布確率を示すものを用いることができる。この場合、ＳｐＯ２計算部１７０が計算する動脈血酸素飽和度の推定値は、確率分布となる。なお、図４に示す例では、楕円形が、動脈血酸素飽和度の分布範囲を示し、その分布確率は、楕円形の長軸を示す点線に近づくほど高くなるように定められている。ただし、マップは、呼吸周波数の分散の大きさに対して、単に、最も確率の高い動脈血酸素飽和度の値を示すものであっても良い。
【００３１】
また、図４に示すマップは、呼吸周波数の揺らぎが生じたとき、その揺らぎに応じた呼吸周波数の分散の大きさと、その揺らぎの発生から所定時間後に現れる、動脈血酸素飽和度の分布確率との関係を示している。
【００３２】
就寝者が無呼吸や低呼吸の状態に陥っても、即座に動脈血酸素飽和度が低下するわけではない。動脈血酸素飽和度は、無呼吸や低呼吸の状態が始まってから、ある程度の遅れ時間だけ遅れて低下し始める。この遅れ時間は、肺による酸素の取り込み、また、肺から体の各部への血液の循環などに要する時間によって決まるものである。そして、無呼吸や低呼吸の状態が継続する間、動脈血酸素飽和度も継続して低下し、就寝者の呼吸が回復すると、上述した遅れ時間だけ遅れて、動脈血酸素飽和度は上昇する。このように、無呼吸や低呼吸の状態発生と、動脈滅酸素飽和度の低下との間には時間遅れがある。そこで、本実施形態では、その遅れ時間を所定時間と定め、ある呼吸周波数の分散の大きさが測定されたときに、所定時間後に現れる動脈血酸素飽和度の分布確率との関係をマップとして記憶している。
【００３３】
そのため、ＳｐＯ２計算部１７０が、単純に、分散計算部１６０によって計算された呼吸周波数の分散の大きさから、マップを参照して、動脈血酸素飽和度の推定値を算出すると、その動脈血酸素飽和度の推定値は、所定時間後の動脈血酸素飽和度の推定値を示すことになる。これらの呼吸周波数の分散の大きさと、動脈血酸素飽和度の推定値は、図２のフローチャートのステップＳ１９０に示すように、記録部１９０に記録されるが、上述したように両者の間に時間のズレがあると、記録部１９０の記録データに基づく、データの表示や出力に注意を要することになる。
【００３４】
そこで、本実施形態では、ＳｐＯ２計算部１７０は、分散計算部１６０から与えられた呼吸周波数の分散の大きさを、記録部１９０に出力して保存させるとともに、自身の内部にも所定時間分の呼吸周波数の分散の大きさを保存しておく。そして、呼吸周波数の分散の大きさとともに記録部１９０に出力する動脈血酸素飽和度の推定値を得るために、その時点よりも所定時間分だけ遡った時点で算出された呼吸周波数の分散の大きさを用いるようにしても良い。
【００３５】
このようにすれば、図３のグラフに示すように、記録部１９０に記録される呼吸周波数の分散の大きさと、動脈血酸素飽和度の推定値との時間的な整合を図ることができるようになる。
【００３６】
このように、本実施形態によれば、就寝者の体の各部の荷重が印加されるように分布して配置される複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を用いて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができる。このため、動脈血酸素飽和度を測定するために、就寝者に何らの器具も装着する必要がなく、就寝者の負担を大幅に軽減することができる。
【００３７】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。
【００３８】
例えば、上述した実施形態では、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を用いて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する例について説明した。しかしながら、動脈血酸素飽和度の推定値の算出に加えて、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号に基づき、就寝者の呼吸動作を示す呼吸信号を生成しても良い。このように、呼吸信号を生成して、記録部１９０に記録することにより、無呼吸症候群の診断をより高精度に行うことが可能になる。
【符号の説明】
【００３９】
１０１〜１０ｎ  圧力センサ
１００  コンピュータ
１１０  検出部
１２０  前処理部
１３０  周波数分布計算部
１４０  確率分布生成部
１５０  呼吸周波数計算部
１６０  分散計算部
１７０  ＳｐＯ２計算部
１８０  データベース
１９０  記録部
【図１】
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【図２】
2017140188.tif 000004
【図３】
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【図４】
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