(57)【要約】      （修正有）【課題】仰臥姿勢にある被験者の呼吸状態を判定して日常の健康管理を行うことのできる健康管理装置を提供する。【解決手段】ベッド１０上の仰臥姿勢の被験者の呼吸に起因する振動を検出するセンサー１１と、被験者に刺激を与える刺激具１３と、被験者の無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸を表示し又は記録する異常呼吸表示装置２１と、センサー信号から呼吸の周波数帯の信号成分を抽出し、該抽出された信号成分の強度スペクトラムの分布を求め、最大強度スペクトラムの周波数を決定し、該最大強度スペクトラムの周波数から無呼吸、徐呼吸及び頻呼吸を判定する一方、最大強度スペクトラムの大きさから低呼吸と過呼吸を判定し、無呼吸時に上記刺激具をして被験者に電気刺激を与え、異常呼吸表示装置をして無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸を表示又は記録される演算処理装置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】
仰臥姿勢にある被験者の呼吸状態を判定して健康管理を行うことのできるようにした健康管理装置であって、
被験者が仰臥姿勢をとることのできるベッド（１０）と、
該ベッド（１０）上の仰臥姿勢の被験者の呼吸に起因する振動を検出するセンサー（１１）と、
被験者に刺激を与える刺激具（１３）と、
被験者の無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸を表示し又は記録する異常呼吸表示装置（２１）と、
上記センサー（１１）の信号から呼吸の周波数帯の信号成分を抽出し、該抽出された信号成分の強度スペクトラムの分布を求め、最大強度スペクトラムの周波数を決定し、該最大強度スペクトラムの周波数から無呼吸、徐呼吸及び頻呼吸を判定する一方、最大強度スペクトラムの大きさから低呼吸と過呼吸を判定し、無呼吸時に上記刺激具（１３）をして被験者に刺激を与え、異常呼吸表示装置（２１）をして無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸を表示又は記録される演算処理装置と（２０）、
を備えたことを特徴とする健康管理装置。
【請求項２】
複数の加速度センサー（３２）と該複数の加速度センサー（３２）の信号の加算平均を求める加算平均回路によって加速度センサーモジュール（３０）が構成され、上記複数の加速度センサーモジュール（３０）が可撓性シート（３１）に縦横に並べられて搭載されており、
上記演算処理装置（２０）が、上記複数の加速度センサーモジュール（３０）の信号から上記可撓性シート（３１）の傾きを求め、上記可撓性シート（３１）の傾きが設定の傾きを越えたときに側臥姿勢と判断し、異常呼吸の判定を停止するようになっている請求項１記載の健康管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は健康管理装置に関し、特に仰臥姿勢にある被験者の呼吸状態を判定して日常の健康管理を行うことのできるようにした装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
呼吸は健康状態と密接に関係し、特に睡眠中における呼吸の変化を知ることは日常の健康管理において重要である。
【０００３】
一般的に睡眠時の呼吸測定には睡眠ポリグラフ検査が知られているが、鼻カニューレを鼻腔に挿入する必要があり、日常的に気軽に利用しにくい。
【０００４】
他方、睡眠中の呼吸音やいびき音を記録し、連続する呼吸音やいびき音の間に所定時間、例えば１０秒から１２０秒の間継続して無音区間が検知されたときに、この無音区間を無呼吸状態と判定する方法が知られている（特許文献１、特許文献２、特許文献３）。
【０００５】
ところで、無呼吸は呼吸回数の異常に分類されているが、呼吸回数の異常には他に、呼吸回数が正常な呼吸よりも少なくなる徐呼吸や呼吸回数が正常な呼吸よりも多くなる頻呼吸がある。また、異常呼吸には呼吸回数の異常の他に、１回の呼吸当りの換気量が少なくなる低呼吸や１回の呼吸当りの換気量が多くなる過呼吸など、呼吸回数は正常であるものの、一回の換気量の異常も知られている。
しかるに、上述の呼吸音やいびき音を記録する方法では無呼吸状態は検知することができるものの、他の異常呼吸を検知することが難しい。
【０００６】
これに対し、本件発明者らは、仰臥する人の胸部及び腹部に対応するベッド上の位置に加速度センサーを設け、加速度センサーの信号から呼吸の周波数帯の信号成分を抽出し、抽出された信号成分を周波数解析して強度スペクトラムの分布を求め、強度スペクトラムの最大値から呼吸深度を深い呼吸、浅い呼吸及び無呼吸に分類し、無呼吸状態を判定するようにした方法を提案するに至った（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２１９７１３号公報
【特許文献２】特開２００６−１６７４２７号公報
【特許文献３】特開２００５−２１２５５号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】鳥取大学大学院  中川剛毅，櫛田大輔，北村章  「簡易診断のための加速度センサを用いた睡眠中呼吸の計測と解析」第５９回システム制御情報学会研究発表講演会（２０１５年５月２０日〜２２日  大阪）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記非特許文献１記載の方法では深い呼吸と浅い呼吸・無呼吸とを分類した後、浅い呼吸と無呼吸を分類するようにしているので、信号強度のスペクトラムから換気量異常の低呼吸や過呼吸を判定でき、又信号成分の最大強度スペクトラムにおける周波数から９回／分以下の徐呼吸と２５回／分以上の頻呼吸を判定でき、異常呼吸を簡易診断できると期待される。
【００１０】
本発明はかかる点に着目し、仰臥姿勢にある被験者の呼吸状態を判定して日常の健康管理を行うことのできるようにした健康管理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】
そこで、本発明に係る健康管理装置は、被験者が仰臥姿勢をとることのできるベッドと、該ベッド上の仰臥姿勢の被験者の呼吸に起因する振動を検出するセンサーと、被験者に刺激を与える刺激具と、被験者の無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸を表示し又は記録する異常呼吸表示装置と、上記センサー信号から呼吸の周波数帯の信号成分を抽出し、該抽出された信号成分の強度スペクトラムの分布を求め、最大強度スペクトラムの周波数を決定し、該最大強度スペクトラムの周波数から無呼吸、徐呼吸及び頻呼吸を判定する一方、最大強度スペクトラムの大きさから低呼吸と過呼吸を判定し、無呼吸時に上記刺激具をして被験者に電気刺激を与え、異常呼吸表示装置をして無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸を表示又は記録される演算処理装置と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の特徴の１つは仰臥姿勢にある被験者の呼吸に起因する振動を検出し、得られたセンサー信号から呼吸の周波数帯の信号成分を抽出し、周波数解析、例えばＦＦＴ（高速フーリェ変換）を用いて周波数解析を行って信号強度のスペクトラム分布を求め、信号成分の最大強度スペクトラムの周波数を決定し、該最大強度スペクトラムの周波数から無呼吸、徐呼吸及び頻呼吸を判定する一方、最大強度スペクトラムの大きさから低呼吸と過呼吸を判定し、異常呼吸を表示するようにした点にある。
これにより、一般に異常呼吸と言われる呼吸の変化、特に睡眠中における呼吸の変化を検知することができ、異常呼吸を直ちに判別することができる。
ここで、正常呼吸と異常呼吸、例えば呼吸停止、睡眠時無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸に起因する振動の波形を図４に示す。
【００１３】
被験者の呼吸の振動は加速度センサーや高い応答性の圧力センサーによって検出することができる。加速度センサーは傾きを捉えるので、被験者の胸部や腹部に対応するベッド上に設けてもよく、ベッドの脚などに設けることもできる。他方、圧力センサーは圧力を捉えるので、被験者の胸部や腹部に対応するベッド上に設けるのがよい。
【００１４】
また、本発明の第２の特徴は無呼吸が検知されたときに被験者に刺激を与えるようにした点にある。
これにより、被験者は刺激によって睡眠中であっても意識が戻って無呼吸から正常な呼吸に復帰することができ、特に睡眠中において身体にかかる負担を大幅に軽減することが期待できる。
刺激は例えば電気刺激、振動による刺激、音による刺激を挙げることができる。
【００１５】
センサーと演算処理装置とは信号線で接続するようにしてもよく、又無線によって接続するようにしてもよい。ただ、無線で接続するようにすると、センサーと演算処理装置との間の障害物に起因して信号の欠損を招来するおそれがあり、通信切れによって失われた信号は復元することは一般的に難しく、又信号の欠損がどのようなタイミングで現れるか予測できない。そこで、時間経過に伴う複数のセンサー信号に対して移動平均処理によって補間を行うのがよい。
【００１６】
また、センサー信号はＳ／Ｎ比が低く、呼吸データのみを抽出することが難しい。そこで、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）処理によって呼吸の周波数帯、例えば０．１Ｈｚ〜０．６Ｈｚ（１分間に６回〜３６回）の信号成分を抽出する。
【００１７】
センサーは１つでもよいが、被験者の呼吸に起因する振動を検出して呼吸に起因する情報をより多く得るのがよい。複数のセンサーを用いる場合、各センサーの信号レベルを合わせること、信号の変数のみを知ればよいことを考慮すると、正規化を行うのがよい。
【００１８】
正規化は次の式を用いることができる。
【数１】
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【００１９】
また、複数のセンサーを用いる場合、複数のセンサー（センサー１、センサー２、センサー３）から得られる呼吸の周波数帯の信号成分を周波数解析して図２の（ａ）に示されるように強度スペクトラム分布を求め、図２の（ｂ）に示されるように、強度スペクトラムをスペクトラム合成すると、信号成分の特徴をより明確化することができる。
【００２０】
さらに、信号成分の最大強度スペクトラム及びその周波数を時間軸に沿ってシフトしながら取得すると、呼吸のリズム及び呼吸深度を判別することができる。しかし、無呼吸と低呼吸とは最大強度スペクトラムの差が図３（ａ）に示されるように小さく、判別しにくい。
そこで、複数のセンサーの信号のうち、最大強度スペクトラムが最も大きいセンサー信号のＲＭＳ値（二乗平均平方根）を求めると、図３（ｂ）に示されるように、無呼吸と低呼吸との間に差が見られるので、無呼吸と低呼吸とを分類することができる。
なお、最大強度スペクトラムとＲＭＳ値は次元が異なるので、下記の数式２を用いて正規化を行った。ここで、Ｘmin とＸmax はデータの最小値と最大値である。
【数２】
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【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る健康管理装置の好ましい実施形態を示す全体構成図である。
【図２】本発明における信号成分の強度スペクトラムの例及びスペクトラム合成の例を示す図である。
【図３】本発明における無呼吸と低呼吸における強度スペクトラムの例及びＲＭＳ値の例を示す図である。
【図４】正常呼吸と異常呼吸に起因する振動の波形を示す図である。
【図５】第２の実施形態の使用例を示す図である。
【図６】第２の実施形態における加速度センサーモジュールの回路構成図である。
【図７】第２の実施形態における加速度センサーモジュールの出力波形（ｂ）を１つの加速度センサーの出力波形（ａ）と比較する図である。
【図８】第２の実施形態において被験者の仰臥姿勢ａと側臥姿勢ｂのときの可撓性シート３１の傾きによって求めた特性を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明を図面に示す具体例に基づいて詳細に説明する。図１は本発明に係る健康管理装置の好ましい実施形態を示す。図において、ベッド１０上には被験者の胸部及び腹部に対応する位置に加速度センサー（例えば、株式会社ＺＭＰ社製の９軸ワイヤレスモーションセンサーＩＭＵ−Ｚ）１１が搭載され、３つの加速度センサー１１の信号、例えば図１の（ｂ）に示される信号は演算処理装置２０に無線信号によって出力されている。
【００２３】
演算処理装置２０は例えばＣＰＵや記憶媒体によって構成され、以下のような演算処理が行われる。加速度センサー１１の時間経過に伴う複数、例えば３０個の信号が移動平均処理によって全体が平滑化されることでデータ補間が行われ、このデータ補間を行ったセンサー信号からＢＰＦ（バンドパスフィルタ）処理によって呼吸の周波数０．１Ｈｚ〜０．６Ｈｚ（６回／分〜３６回／分）の信号成分が抽出される。
【００２４】
次に、呼吸周波数帯の信号成分に対してＦＦＴ（高速フーリェ変換）によって周波数解析を行って信号成分の強度スペクトラム分布が求められる。周波数解析する際の信号数は例えば４０９６個を用いているが、５１２個（サンプリング間隔：０．１秒）を用いることもでき、処理データ区間毎に正規化が行われる。正規化は例えば上述の数式１が用いられる。
【００２５】
さらに、３つの加速度センサー１１の信号から得られた強度スペクトラム分布（センサ１、センサ２、センサ３）のスペクトラム合成が行われ、合成された強度スペクトラム分布の最大強度及びその周波数が時間軸に沿ってシフトしながら取得される。
【００２６】
得られた合成強度スペクトラムの最大強度の大きさから無呼吸・低呼吸と過呼吸の有無が判別される。また、最大の強度スペクトラムが得られた加速度センサー１１の信号についてＲＭＳ値（二乗平均平方根）が求められ、無呼吸と低呼吸とが判別される。
なお、最大強度スペクトラムとＲＭＳ値は次元が異なるので、正規化が行われる。正規化には上記の数式２が用いられる。
【００２７】
また、得られた合成強度スペクトラム分布において最大の強度スペクトラムの周波数が求められ、周波数が０．１５Ｈｚ以下か否かから９回／分以下の徐呼吸か否かが判別され、又０．４Ｈｚ以上か否かから２５回／分以上の頻呼吸か否かが判別される。
【００２８】
さらに、ベッド１０や加速度センサー１１にはバイブレーションや音による刺激を被験者に与える刺激具１３が設けられ、無呼吸が検知されたときには演算処理装置２０からの信号によって被験者に刺激が与えられるようになっている。なお、被験者の手指に電気刺激を与える刺激具１３を装着するようにしてもよいが、被験者の無拘束による呼吸の簡易検査という点を考慮すると、ベッド１０や加速度センサー１１に刺激具１３を設けるのがよい。
また、無呼吸、徐呼吸、頻呼吸、低呼吸、過呼吸が検知されたときには異常呼吸表示装置２１に表示されるとともに、記録されるようになっている。
【００２９】
以上のように、異常呼吸と言われる呼吸の変化、特に睡眠中における呼吸の変化を検知することができ、異常呼吸を簡易に検知することができる。
【００３０】
また、無呼吸が検知されたときに被験者に刺激を与えるようにしたので、被験者は刺激によって睡眠中であっても意識が戻って無呼吸から正常な呼吸に復帰することができ、特に睡眠中において身体にかかる負担を大幅に軽減することができる。
【００３１】
なお、演算処理装置２０に、睡眠中における体温の変化を検知して体温が急激に変化したときに被験者に電気刺激を与える機能を付加してもよい。
【００３２】
ところで、図５に示されるように、可撓性のシート３１に複数の加速度センサーモジュール３２を搭載して加速度センサーシート３０を構成し、被実者の掛け布団の上に加速度センサーシート３０を載せ、被実者の呼吸に起因する加速度を無拘束に検知することが提案される。かかる方式では設置が容易で、被験者の下側に設置する場合のように故障のリスクが少なく、又身体に直接触れることがないので、就寝中の不快感が少ないという利点がある。
【００３３】
一般的に睡眠中に無呼吸となる原因として舌根沈下や軟口蓋沈下がある。これらは仰臥姿勢のときに起こり、側臥姿勢では起こり難く、側臥姿勢では無呼吸のなるおそれは少ない。しかるに、仰臥姿勢にある被験者の呼吸に関連する加速度を検知する方式では被験者が側臥姿勢にあると、検知した信号に呼吸に関連する成分が現れ難く、無呼吸と判断してしまうおそれがある一方、無呼吸となる可能性の低い側臥姿勢では呼吸の推定を行う必要性が少ない。
【００３４】
そこで、加速度センサーによる静加速度から、加速度センサーシートの湾曲を求め、体動変化を検知し、姿勢を推定することによって側臥姿勢における無駄になりやすい呼吸異常の検知を省くことができる。
【００３５】
すなわち、複数の加速度センサー及び複数の加速度センサーの信号の加算平均を求める加算平均回路によって加速度センサーモジュールを構成し、複数の加速度センサーモジュールを可撓性シートに縦横に並べて搭載し、演算処理装置２０で複数の加速度センサーモジュールの信号から可撓性シートの傾きを求め、可撓性シートの傾きが設定の傾きを越えたときに側臥姿勢と判断し、異常呼吸の判定を停止するように構成することができる。
【００３６】
図６は加速度センサーモジュールの１例を示す。図６に示されるように、４つの加速度センサーAcc1〜Acc4の信号をオペアンプ（反転加算平均回路）４０の反転入力に入力して加算平均を求めると、白色ノイズを１／２に軽減することができる。
【００３７】
図７の（ａ）は１つの加速度センサーの場合の信号波形を、同図の（ｂ）は４つの加速度センサーの出力を加算平均したときの信号波形を示し、Ｓ／Ｎ比が高く、波形が明確になることが確認される。
【００３８】
また、図６の回路内に遮断周波数、例えば１３Ｈｚのローパスフィルター４１を構成し、呼吸成分以外の周波数を遮断するようにしている。
【００３９】
今、各加速度センサーモジュールのＸ軸の加速度の値をSout、加速度センサーモジュールのＸ軸の０〔Ｇ〕の出力の値をS0out 、加速度センサーモジュールのＸ軸の１〔Ｇ〕の出力の値をS1out とすると、傾きは式３によって算出することができる。
【数３】
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【００４０】
この傾きの値を２次元座標上に描画し、湾曲の形から被験者の姿勢を推定することができる。図８にその例を示し、線図ａは仰臥姿勢、線図ｂは側臥姿勢を示し、湾曲高さの頂点が閾値ｃを越えたときに被験者が側臥姿勢をとっており、無呼吸などの異常呼吸を検知するのを中断する。
【符号の説明】
【００４１】
１０    ベッド
１１    加速度センサー
１３    刺激具
２０    演算処理装置
２１    呼吸異常表示装置
【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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