(57)【要約】  本発明は、人の、特に眠っている人の呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を決定する方法及び装置に関する。個々の記録時点における人（１）の高さプロファイル（Ｈ）が、連続的に決定される。隣り合う記録時点からの高さプロファイルを組み合わせて、セグメントが得られる。対応する基準点又は基準領域（２１）に応じて人の腹部又は胸部を示す領域が、観察領域（２２）として選択される。セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）内の各高さプロファイル（Ｈ）に関して、観察領域（２２）内にある高さプロファイル（Ｈ）の点の基準点又は基準物体からの距離が、別々に決定される。セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して、信号（Ｓｉ）が決定され、高さプロファイル（Ｈ）の各記録時点（ｔ１、…、ｔｐ）に関して、この高さプロファイル（Ｈ）に関して決定された平均値が、前記信号と関連づけられる。決定された信号（Ｓｉ）に基づいて、特に前記信号の振幅に基づいて、呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を特徴付ける１個以上の値が決定される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の、特に眠っている人の呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を決定する方法であって、人（１）に向けられた検知ユニット（２０）が、継続的に用いられて、一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）において、その都度、人（１）の高さプロファイル（Ｈ）を作成する方法において、
ａ）複数の少なくとも２点が、高さプロファイルにおける空間に設定され、前記複数の少なくとも２点が、人（１）の表面上或いは人（１）に接触して又は人のそばに位置する物体の表面上にあり、
ｂ）各々の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）に関するそれぞれの高さプロファイルが、データ構造に記憶されて利用可能に保たれ、
ｃ）一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイル（Ｈ）が組み合わされてセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）を構成し、
ｄ）それぞれの基準点又は基準領域（２１）に応じて人の腹部又は胸部を特定する領域が、観察領域（２２）として選択され、
ｅ）観察領域（２２）内に位置する高さプロファイル（Ｈ）の点の、基準点又は基準物体からの距離の平均値が、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）内の各高さプロファイルに関して、その都度別々に確認され、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して、信号（Ｓｉ）が確認され、高さプロファイル（Ｈ）のそれぞれの記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）における高さプロファイルに関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、
ｆ）呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を特徴付ける１個以上の値が、確認された信号（Ｓｉ）に基づいて、特に確認された信号の信号振幅に基づいて確認される
方法。
【請求項２】
人の、特に眠っている人の呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を決定する方法であって、人（１）に向けられた検知ユニット（２０）が、継続的に用いられて、一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）において、その都度、人（１）の高さプロファイル（Ｈ）を作成する方法において、
ａ）高さプロファイル（Ｈ）が、各々空間における１点を設定する複数の少なくとも２個の距離値（ｄ１、…、ｄｎ）を有し、個々の距離値が、各々光線と人（１）の表面又は人（１）に接して若しくは人のそばに位置する物体の表面との交点の、基準点又は基準面（２１）からの距離を特定し、前記光線が、検知ユニットに対して予め設定されていて、特に検知ユニットから発しており、
ｂ）データ構造が、各々の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）に関して、その都度作成され、前記データ構造は、それぞれの高さプロファイル（Ｈ）を含み、こうして作成された全てのデータ構造は、各々同じ大きさを有し、各々高さプロファイル（Ｈ）の個々の距離値に関する記憶位置を有しており、
ｃ）一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイル（Ｈ）が組み合わされてセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）を構成し、
ｄ）それぞれの基準点又は基準領域（２１）に応じて人の腹部又は胸部の距離を特定する距離値（ｄ１、…、ｄｎ）が記憶されるデータ構造における複数の記憶位置が、観察領域（２２）として選択され、
ｅ）観察領域（２２）内に位置する距離値（ｄ１、…、ｄｎ）の平均値が、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）内の各高さプロファイル（Ｈ）に関して、その都度別々に確認され、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して、信号（Ｓｉ）が確認され、高さプロファイル（Ｈ）のそれぞれの記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）における高さプロファイル（Ｈ）に関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、
ｆ）呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を特徴付ける１個以上の値が、確認された信号（Ｓｉ）に基づいて、特に確認された信号の信号振幅に基づいて確認される
方法。
【請求項３】
高さプロファイル（Ｈ）が、空間における複数の少なくとも２個の点を有する点群を表し、前記空間における複数の少なくとも２個の点は、人（１）の表面上又は人（１）に接触して若しくは人の近くに位置する物体の表面上にあることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１個の最大値（Ｓｍａｘ）と少なくとも１個の最小値（Ｓｍｉｎ）が、信号（Ｓｉ）から導き出され、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）における呼吸深度（Ｔ）を特徴付け、最大値（Ｓｍａｘ）と最小値（Ｓｍｉｎ）との間の少なくとも１個の差（Δ）が、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に割り当てられる時間範囲に関する呼吸深度（Ｔ）を特徴付ける値として用いられることを特徴とする請求項１〜３の何れか１に記載の方法。
【請求項５】
信号（Ｓｉ）が、スペクトル変換、特にフーリエ変換、コサイン変換又はウェーブレット変換にかけられ、最も高い信号エネルギーを有するスペクトル成分が、所定の周波数帯域内、特に０．１Ｈｚ〜１Ｈｚの間で捜し求められ、このスペクトル成分の信号エネルギーを用いて、このセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）における呼吸深度（Ｔ）を特徴付けることを特徴とする請求項１〜４の何れか１に記載の方法。
【請求項６】
セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に割り当てられた信号（Ｓｉ）が、信号の作成後、特に呼吸深度を特徴付ける値を決定する前に、ノイズフィルタリングにかけられ、ノイズフィルタリングにおいては、特に、
ａ）０．５Ｈｚを超える周波数を有する信号成分が抑制される、及び／又は
ｂ）直流成分が抑制される
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１に記載の方法。
【請求項７】
ａ）呼吸深度（Ｔ）が、複数の重複する又は重複しないセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して、その都度別々に確認されること、及び／又は
ｂ）各セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関する観察領域（２２）が、別々に、特にそれぞれの前のセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して確認された観察領域（２２）に基づいて確認されること
を特徴とする請求項１〜６の何れか１に記載の方法。
【請求項８】
高さプロファイル（Ｈ）が、複数の行と列を含む二次元の行列データ構造によって特徴付けられ、
行と列において格子状に配置された複数の位置が予め定められ、前記複数の位置において、高さプロファイル（Ｈ）の距離値（ｄ１、…、ｄｎ）が、その都度決定されされ、
距離値が、特に
ａ）検知ユニットから発する所定の光線に沿って、又は
ｂ）光線と表面との交点から基準面（２１）までの垂直距離として、測定した距離とそれぞれ用いた測定角度を用いて、
設定され、
距離値の設定では、好ましくは、種々の光線の測定角度が、この過程において、光線が基準面（２１）と平行な面に投射すると、格子状の配置が現れるように選択され、行列データ構造が、同じ大きさと構造を有する格子を有しており、
行列データ構造が、それぞれの位置において記録された距離値（ｄ１、…、ｄｎ）が、行列データ構造における、格子の位置に対応する記憶位置において保存され、利用可能に保たれることにより作成される
ことを特徴とする請求項１〜７の何れか１に記載の方法。
【請求項９】
行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって行列データ構造の大きさが取り替えられ、特に行列データ構造全体を網羅する、各々、行列データ構造において同じ大きさを有する長方形の重複していない画像領域に関して、平均距離値（ｄ’）が、その都度確認され、この平均距離値（ｄ’）が、縮小された行列データ構造において、平均距離値の位置の面で対応する画像点に割り当てられることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって、行列データ構造の大きさが作成され、行列データ構造の空間分解能が、行列データ構造への複数の成分が組み合わされて、縮小された行列データ構造内の１個の成分を構成することにより、下げられ、
その際、特に、個々の距離測定値（ｄ）のみを使用して、縮小された行列データ構造を構成し、残りの距離測定値は、破棄され、
その際、好ましくは、パラメータ（ａ、ｂ）が整数値として決定され、縮小された行列データ構造が、Ｈｒ（ｘ、ｙ、ｔ）＝Ｈ（ａｘ、ｂｙ、ｔ）に従って決定される
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
行列データ構造が作成された後、行列データ構造は、縮小された行列データ構造によって大きさが取り替えられ、その際、距離値（ｄ’）、特に平均距離値が、行列データ構造の領域に関して確認され、この距離値（ｄ’）は、縮小された行列データ構造における、距離値の位置の面で対応する画像点に割り当てられることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
観察領域（２２）が、
ａ）複数の観察領域（Ｒ１，１、…）が、特に行列データ構造又は点群において、高さプロファイル（Ｈ）内に予め定められ、
ｂ）それぞれの呼吸深度（Ｔ）が、観察領域（２２）の各々に基づいて、それぞれのセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して確認され、
ｃ）最も大きな確認された呼吸深度（２２）を有する所定の観察領域（Ｒ１，１、…）が、観察領域（２２）として用いられる
ことにより、配置されることを特徴とする請求項１〜１１の何れか１に記載の方法。
【請求項１３】
観察領域（２２）が、
ａ）人の頭部及び胴体部に対応する領域が、特に行列データ構造若しくは点群における、高さプロファイル（Ｈ）において、物体認識により捜し求められ、又は人の頭部及び胴体部に対応する領域が、予め選択され、
ｂ）高さプロファイルの胴体部を画像にする領域、特に行列データ構造の若しくは点群の領域又はこの領域の一部分が、観察領域（２２）として選択され、その際、特に、
この領域の頭部に近い部分が観察領域（２２）として選択されて、胸式呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知し、及び／又は
この領域の頭部から遠い部分が観察領域（２２）として選択されて、横隔膜呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知する
ことにより配置されることを特徴とする請求項８〜１２の何れか１に記載の方法。
【請求項１４】
検査をする各セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）又はセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）の個々の高さプロファイル（Ｈ）に関し、観察領域（２２）が、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に存在する、それぞれ前のセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）における選択された観察領域（２２）の位置から始まる高さプロファイル（Ｈ）に適用される物体認識により、あらためて適応して確認されることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
観察領域（２２）が、
ａ）高さプロファイル（Ｈ）の全ての点、特に行列データ構造又は点群の全ての成分に関する時間間隔に関して、時間信号が別々に作られ、前記時間信号は、それぞれの点における高さプロファイル（Ｈ）の時間曲線を特定し、呼吸深度を特徴付ける呼吸強度値が、高さプロファイルのそれぞれの点に割り当てられたこの時間信号からそれぞれ導き出され、
ｂ）それぞれの呼吸強度値が下側閾値の上にある又は所定の間隔内にある、高さプロファイル（Ｈ）のそれぞれ隣接する点を有する１個又は複数個の領域が、観察領域（２２）として選択され、特に
大きさが所定数の点を超えている点の隣接する領域（２２ａ、２２ｂ）が観察領域として選択され、
その際、特に、領域の各点が、この領域内の他の点から始まるそれぞれ隣接するピクセルを介して到達可能な場合には、領域がつながっているとみなされ、
その際、好ましくは、高さプロファイル（Ｈ）の点が、
それらの点が行列データ構造の隣り合う成分によって設定される場合に、又は
それらの点又はそれらの点の空間における水平面への投射が、閾値よりも小さい互いからの距離を有している場合に、
隣接しているとみなされることにより、
配置されることを特徴とする請求項８〜１４の何れか１に記載の方法。
【請求項１６】
時間信号の変化が、呼吸強度値として用いられることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
信号エネルギーのレベルが、第１の周波数範囲、特に１０／分〜４０／分において確認され、信号エネルギーのレベルが、第２の周波数範囲、特に３６０／分〜９００／分において確認され、第１の周波数範囲における信号エネルギーと第２の周波数範囲における信号エネルギーの商が確認され、前記商が、呼吸強度値として用いられることにより、呼吸強度値を作成することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
観察領域（２２）が、２以上の連続するセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）において別々に確認され、高さプロファイル（Ｈ）が破棄され、観察領域（２２）、特に観察領域の大きさ及び／又は図心が、それぞれの前のセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関連して所定の閾値によって取り替えられると、エラーメッセージが出力されることを特徴とする請求項１〜１７の何れか１に記載の方法。
【請求項１９】
ａ）人が発した音が、人の検知ユニット（２０）からの距離が記録されるのと同時に並行して確認され、前記音が、複数の音声サンプリング値を有する音声信号（Ｓａ）の形で利用可能に維持され、
ｂ）音声信号（Ｓａ）が、特に１００ミリ秒（ｍｓ）〜１秒の長さを有する、複数の音声セグメント（ＳＡ１、…、ＳＡｒ）に細分され、各々の音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）に関して、各々の音声セグメントが人の呼吸ノイズ又は他のノイズを含んでいるかどうかについて検査が行われ、各音声セグメント（ＳＡ１、…、ＳＡｒ）に関して、分類結果が、それぞれ利用可能に保たれ、
ｃ）同時に記録された音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）とセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）は、互いに割り当てられ、
ｄ）呼吸深度が浅い又は呼吸ノイズのない、音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）又はセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）が捜し求められ、こうした音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）又はセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に割り当てられたセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）又は音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）が、同様に浅い呼吸深度又は呼吸ノイズの欠如があるかとうか検査され、
ｅ）浅い呼吸深度及び呼吸ノイズの欠如が、互いに割り当てられたセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）及び音声セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）において各々検知されると、人の呼吸の欠如が決定する
ことを特徴とする請求項１〜１８に記載の方法。
【請求項２０】
ａ）分類信号（Ａ（ｔ））が作り出され、前記分類信号は、各々、各音声セグメント（ＳＡｉ）に関する少なくとも１個の分類結果を含んでおり、前記分類結果は、それぞれの音声セグメント（ＳＡｉ）の時間範囲におけるそれぞれのノイズのタイプと強さを特定し、
ｂ）複数の連続する音声セグメント（ＳＡｉ）が、各々、組み合わされて、特に５〜１０秒の継続期間を有する、好ましくはセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）と同じ時間範囲を含むさらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）を構成し、
ｃ）さらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）内に含まれる分類結果全体にわたる平均化が開始され、それぞれの平均値が、さらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）に割り当てられ、
ｄ）さらに別の分類信号（Ｂ（ｔ））が、さらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）の平均値を補間することにより、作り出され、
ｅ）さらに別の分類信号Ｂ（ｔ）及び呼吸深度信号Ｔ（ｔ）において、両方の信号（Ｔ（ｔ）、Ｂ（ｔ））で大きな変化が生じた時間が捜し求められ、
ｆ）それぞれの信号における変化が大きいほど、こうして特定された時間が、よりいっそう関連があると分類され、
ｇ）この点において、関連値が、各々、これらの時間に割り当てられ、
ｈ）関連値（ＲＥＬ）の大きさが、閾値の大きさの上にある時間が、無呼吸の開始時点（ＲＳ）又は終了時点（ＲＥ）として検知され、その際、特に、
この関連値の平均値が、特にこの関連値との比較時間の前及び／又は後の、或る時間範囲にわたってとられ、閾値は、この平均値の１２０％〜２００％の範囲で設定されることにより、閾値が構成される
ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
高さプロファイル（Ｈ）における変化が、特に平均で、所定の閾値を超えていない１又は複数の時間範囲が、確認されること、及び
同じ時間範囲から連続する記録時間のみを使用して、呼吸深度の曲線を決定すること、及び
必要に応じ、複数の時間範囲がある場合には、複数の確認された時間範囲に関して、呼吸深度の曲線の決定が、別々に行われることを、
特徴とする請求項１〜２０の何れか１に記載の方法。
【請求項２２】
請求項１〜２１の何れか１に記載の方法を実施するプログラムが保存されるデータ媒体。
【請求項２３】
人、特に眠っている人の呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を決定する装置であって、
眠る場所、特にベッド（１０）と整列させることのできる検知ユニット（２０）であって、一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）に関して、各々、人（１）の高さプロファイル（Ｈ）を継続的に作成し、その際、複数の少なくとも２点が、高さプロファイルにおける空間に設定され、前記複数の少なくとも２点は、人（１）の表面上又は人（１）に接して若しくは人（１）の近くに位置する物体の表面上にある検知ユニットと、
処理ユニット（５０）であって、
ａ）それぞれの高さプロファイル（Ｈ）を、各々の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）に関するデータ構造に保存して利用可能に保ち、
ｂ）一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイル（Ｈ）を組み合わせて、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）を構成し、
ｃ）それぞれの基準点又は基準領域（２１）に応じて人の腹部又は胸部を特定する領域を、観察領域（２２）として選択し、
ｄ）観察領域（２２）内に位置する高さプロファイル（Ｈ）の点の、基準点又は基準物体からの距離の平均値を、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）内の各高さプロファイル（Ｈ）に関して、その都度別々に確認し、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して信号（Ｓｉ）が確認され、高さプロファイル（Ｈ）のそれぞれの記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）における高さプロファイル（Ｈ）に関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、及び
ｅ）特に続いて、呼吸深度（Ｔ）を特徴付ける値を、この信号（Ｓｉ）又はこの信号の信号振幅に基づいて確認する
処理ユニットを、
備えた装置。
【請求項２４】
人、特に眠っている人の呼吸深度（Ｔ）の時間曲線を決定する装置であって、
眠る場所、特にベッド（１０）と整列させることのできる検知ユニット（２０）であって、一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）に関して、各々、人（１）の高さプロファイル（Ｈ）を継続的に作成し、その際、高さプロファイル（Ｈ）が、複数の少なくとも２個の距離値（ｄ１、…、ｄｎ）を有することにより、各々、空間における１点を設定し、その際、個々の距離値は、光線と人（１）の表面又は人（１）に接して若しくは人（１）の近くに位置する物体の表面との交点の、基準点又は基準面（２１）からの距離を特定し、前記光線は、検知ユニットに対して予め設定され、特に検知ユニットから発する検知ユニットと、
処理ユニット（５０）であって、
ａ）各々の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）に関して、各々、データ構造を作成し、前記データ構造は、それぞれの高さプロファイル（Ｈ）を含み、その際、こうして作成された全てのデータ構造は、何れも同じ大きさを有し、高さプロファイル（Ｈ）の個々の距離値に関して、各々記憶位置を有しており、
ｂ）一連の記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイル（Ｈ）を組み合わせて、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）を構成し、
ｃ）データ構造において複数の記憶位置を選択し、複数の記憶位置に、それぞれの基準点又は基準領域（２１）に応じて、人の腹部又は胸部の距離を特定する距離値（ｄ１、…、ｄｎ）が、観察領域（２２）として保存され、
ｄ）観察領域（２２）内に位置する距離値（ｄ１、…、ｄｎ）の平均値を、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）内の各高さプロファイル（Ｈ）に関して、その都度別々に確認し、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して信号（Ｓｉ）を確認し、高さプロファイル（Ｈ）のそれぞれの記録時間（ｔ１、…、ｔｐ）における高さプロファイル（Ｈ）に関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、
ｅ）特に続いて、呼吸深度（Ｔ）を特徴付ける値を、この信号（Ｓｉ）又はこの信号の信号振幅に基づいて確認する
処理ユニットを、
備えた装置。
【請求項２５】
検知ユニット（２０）が、空間における複数の少なくとも２点を有する点群の形の高さプロファイル（Ｈ）を作成し、その際、空間における複数の少なくとも２点が、人（１）の表面上又は人（１）に接触して又は人（１）の近くに位置する物体の表面上にあることを特徴とする請求項２３又は２４に記載の装置。
【請求項２６】
処理ユニット（５０）が、少なくとも１個の最大値（Ｓｍａｘ）と少なくとも１個の最小値（Ｓｍｉｎ）を、信号（Ｓｉ）から導き出してセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）における呼吸深度（Ｔ）を特徴付けるとともに利用可能に保ち、必要に応じて、最大値（Ｓｍａｘ）と最小値（Ｓｍｉｎ）との間の少なくとも１個の差（Δ）を、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に割り当てられる時間範囲に関する呼吸深度（Ｔ）を特徴付ける値として用いることを特徴とする請求項２３〜２５の何れか１に記載の装置。
【請求項２７】
処理ユニット（５０）が、信号（Ｓｉ）を、スペクトル変換、特にフーリエ変換、コサイン変換又はウェーブレット変換にかけ、最も高い信号エネルギーを有するスペクトル成分を、所定の周波数帯域内、特に０．１Ｈｚ〜１Ｈｚの間で捜し求め、このスペクトル成分の信号エネルギーを用いて、このセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）における呼吸深度（Ｔ）を特徴付けることを特徴とする請求項２３〜２６の何れか１に記載の装置。
【請求項２８】
処理ユニット（５０）が、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に割り当てられた信号（Ｓｉ）を、信号の作成後、特に呼吸深度を特徴付ける値を決定する前に、ノイズフィルタリングにかけ、ノイズフィルタリングにおいては、特に、前記処理ユニットが、
ａ）０．５Ｈｚを超える周波数を有する信号成分を抑制する、及び／又は
ｂ）直流成分を抑制する
ことを特徴とする請求項２３〜２７の何れか１に記載の装置。
【請求項２９】
処理ユニット（５０）が、
ａ）呼吸深度（Ｔ）を、複数の重複する又は重複しないセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して、その都度別々に確認すること、及び／又は
ｂ）各セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関する観察領域（２２）を、別々に、特にそれぞれの前のセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して確認された観察領域（２２）に基づいて確認すること
を特徴とする請求項２３〜２８の何れか１に記載の装置。
【請求項３０】
処理ユニット（５０）が、
高さプロファイル（Ｈ）を、複数の行と列を含む二次元の行列データ構造によって特徴付け、
行と列において格子状に配置された複数の位置を予め定め、前記位置において、高さプロファイル（Ｈ）の距離値（ｄ１、…、ｄｎ）を、その都度決定し、
特に距離値を、
ａ）検知ユニットから発する所定の光線に沿って、又は
ｂ）光線と表面とのそれぞれの交点から基準面（２１）までの垂直距離として、測定した距離とそれぞれ用いた測定角度を用いて、
設定し、
距離値の設定では、好ましくは、前記処理ユニットが、種々の光線の測定角度を、この過程において、光線が基準面（２１）と平行な面に入射すると、格子状の配置が現れるように選択し、行列データ構造が、同じ大きさと構造を有する格子を有しており、
行列データ構造を、処理ユニットが、それぞれの位置において記録された距離値（ｄ１、…、ｄｎ）を、行列データ構造における、格子の位置に対応する記憶位置において保存し、利用可能に保つことにより、作成する
ことを特徴とする請求項２３〜２９の何れか１に記載の装置。
【請求項３１】
処理ユニット（５０）が、行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって行列データ構造の大きさが取り替え、その際、処理ユニットは、特に行列データ構造全体を網羅する、各々行列データ構造において同じ大きさを有する長方形の重複していない画像領域に関して、平均距離値（ｄ’）を、その都度確認し、この平均距離値（ｄ’）を、縮小された行列データ構造において、平均距離値の位置の面で対応する画像点に割り当てることを特徴とする請求項３０に記載の装置。
【請求項３２】
処理ユニット（５０）が、行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって、行列データ構造の大きさを取り替え、行列データ構造への複数の成分を組み合わせて、縮小された行列データ構造への１個の成分を構成することにより、行列データ構造の空間分解能を下げ、
その際、特に、前記処理ユニットは、個々の距離測定値（ｄ）のみを使用して、縮小された行列データ構造を構成し、残りの距離測定値を破棄し、
その際、好ましくは、前記処理ユニットが、パラメータ（ａ、ｂ）を整数値として決定し、縮小された行列データ構造を、Ｈｒ（ｘ、ｙ、ｔ）＝Ｈ（ａｘ、ｂｙ、ｔ）に従って設定する
ことを特徴とする請求項３０に記載の装置。
【請求項３３】
処理ユニット（５０）が、行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって行列データ構造の大きさを取り替え、その際、前記処理ユニットは、距離値（ｄ’）、特に平均距離値を、行列データ構造の領域に関して確認し、この距離値（ｄ’）を、縮小された行列データ構造における、平均距離値の位置の面で対応する画像点に割り当てることを特徴とする請求項３０に記載の装置。
【請求項３４】
処理ユニット（５０）が、観察領域（２２）を、
ａ）複数の観察領域（Ｒ１，１、…）を、特に行列データ構造又は点群において、高さプロファイル（Ｈ）内に予め定め、
ｂ）それぞれの呼吸深度（Ｔ）を、観察領域（２２）の各々に基づいて、それぞれのセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関して確認し、
ｃ）最も大きな確認された呼吸深度（２２）を有する所定の観察領域（Ｒ１，１、…）を、観察領域（２２）として選択して用いる
ことにより、処理ユニットが、観察領域（２２）を配置することを特徴とする請求項３０〜３３の何れか１に記載の装置。
【請求項３５】
処理ユニット（５０）が、
ａ）特に行列データ構造若しくは点群において、高さプロファイル（Ｈ）における人の頭部及び胴体部に対応する領域を、物体認識により又は領域を選択する手段を設けて、捜し求め、
ｂ）高さプロファイルの胴体部を画像にする領域、特に行列データ構造の若しくは点群の領域又はこの領域の一部分を、観察領域（２２）として選択し、その際、特に処理ユニットが、
この領域の頭部に近い部分を観察領域（２２）として選択し、胸式呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知し、及び／又は
この領域の頭部から遠い部分を観察領域（２２）として選択し、横隔膜呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知する
ことにより処理ユニットが、観察領域（２２）を配置することを特徴とする請求項３０〜３４の何れか１に記載の装置。
【請求項３６】
処理ユニット（５０）が、検査をする各セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）又はセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）の個々の高さプロファイル（Ｈ）に関し、観察領域（２２）を、セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に存在する、それぞれ前のセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）における選択された観察領域（２２）の位置から始まる高さプロファイル（Ｈ）に適用される物体認識により、あらためて適応して確認することを特徴とする請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
処理ユニット（５０）が、
ａ）高さプロファイル（Ｈ）の全ての点、特に行列データ構造又は点群の全ての成分に関する時間間隔に関して、時間信号を別々に作り、前記時間信号は、それぞれの点における高さプロファイル（Ｈ）の時間曲線を特定し、呼吸深度を特徴付ける呼吸強度値をこの時間信号から導き出し、前記呼吸強度値を、高さプロファイルのそれぞれの点に割り当て、
ｂ）それぞれの呼吸強度値が下側閾値の上にある又は所定の間隔内にある、高さプロファイル（Ｈ）のそれぞれ隣接する点を有する１個又は複数個の領域（２２ａ、２２ｂ）を観察領域（２２）として選択し、特に
処理ユニットが、大きさが所定数の点を超えている点の隣接する領域（２２ａ、２２ｂ）を観察領域として選択し、
その際、特に、領域の各点が、この領域内の他の点から発するそれぞれ隣接するピクセルを介して到達可能な場合には、領域がつながっているとみなし、
その際、好ましくは、高さプロファイル（Ｈ）の点が、
それらの点が行列データ構造の隣り合う成分によって設定される場合に、又は
それらの点又はそれらの点の空間における水平面への投射が、閾値よりも小さい互いからの距離を有している場合に、
隣接しているとみなすことにより、
処理ユニットが、観察領域（２２）を配置することを特徴とする請求項３０〜３６の何れか１に記載の装置。
【請求項３８】
処理ユニット（５０）が、時間信号の変化を、呼吸強度値として用いることを特徴とする請求項３７に記載の装置。
【請求項３９】
処理ユニット（５０）が、
信号エネルギーのレベルを、第１の周波数範囲、特に１０／分〜４０／分において確認し、
信号エネルギーのレベルを、第２の周波数範囲、特に３６０／分〜９００／分において確認し、
処理ユニット（５０）が、第１の周波数範囲における信号エネルギーと第２の周波数範囲における信号エネルギーの商を確認し、前記商を、呼吸強度値として用いる
ことにより呼吸強度値を作り出すことを特徴とする請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
処理ユニット（５０）が、観察領域（２２）を、２以上の連続するセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）において別々に確認し、高さプロファイル（Ｈ）を破棄し、必要に応じて、観察領域（２２）、特に観察領域の大きさ及び／又は図心が、それぞれの前のセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に関連して所定の閾値によって取り替えられると、エラーメッセージを出力することを特徴とする請求項３７〜３９の何れか１に記載の装置。
【請求項４１】
マイクロホン（４０）が、処理ユニット（５０）の上流に配置され、前記マイクロホンは、人の距離を記録するのと同時に並行して、人（１）が発した音を、アウトプットにおいて、音声信号（Ｓａ）の形で利用可能に維持し、この音声信号は、処理ユニットに送られ、処理ユニットは、
ａ）音声信号（Ｓａ）を、特に１００ミリ秒（ｍｓ）〜１秒の長さを有する、複数の音声セグメント（ＳＡ１、…、ＳＡｒ）に細分し、各々の音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）に関し、の音声セグメントにおいて、人の呼吸ノイズ又は他のノイズが聞こえるかどうかを検査し、各音声セグメント（ＳＡ１、…、ＳＡｒ）に関して、分類結果を、それぞれ利用可能に保ち、
ｃ）同時に記録された音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）とセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）を、互いに割り当て、
ｄ）呼吸深度が浅い又は呼吸ノイズのない、音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）又はセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）を捜し求め、こうした音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）又はセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）に割り当てられたセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）又は音声セグメント（ＳＡ１、…、Ｓａｒ）が、同様に浅い呼吸深度又は呼吸ノイズの欠如があるかとうか検査し、
ｅ）浅い呼吸深度又は呼吸ノイズの欠如が、互いに割り当てられたセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）及び音声セグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）において各々検知されると、人の呼吸の欠如を決定する
ことを特徴とする請求項２３〜４０に記載の装置。
【請求項４２】
処理ユニット（５０）が、
ａ）分類信号（Ａ（ｔ））を作り出し、前記分類信号は、各々、各音声セグメント（ＳＡｉ）に関する少なくとも１個の分類結果を含んでおり、前記分類結果は、それぞれの音声セグメント（ＳＡｉ）の時間範囲におけるそれぞれのノイズのタイプと強さを特定し、
ｂ）複数の連続する音声セグメント（ＳＡｉ）を、各々、組み合わせて、特に５〜１０秒の継続期間を有する、好ましくはセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）と同じ時間範囲を含むさらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）を構成し、
ｃ）さらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）に含まれる分類結果全体にわたる平均化を開始し、それぞれの平均値を、さらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）に割り当て、
ｄ）さらに別の分類信号（Ｂ（ｔ））を、さらに別の音声セグメント（ＳＡｉ）の平均値を補間することにより、作り出し、
ｅ）さらに別の分類信号Ｂ（ｔ）及び呼吸深度信号Ｔ（ｔ）において、両方の信号（Ｔ（ｔ）、Ｂ（ｔ））において大きな変化が生じた時間を捜し求め、
それぞれの信号における変化が大きいほど、こうして特定された時間が、よりいっそう関連があると分類し、その際、処理ユニットは、この点において、関連値を、各々、これらの時間に割り当て、
ｆ）関連値（ＲＥＬ）の大きさが、閾値の大きさの上にある時間が、無呼吸の開始時点（ＲＳ）又は終了時点（ＲＥ）として検知され、その際、特に、処理ユニットが
処理ユニットが、関連値の平均値を、特に関連値との比較時間の前及び／又は後の、或る時間範囲にわたってとり、閾値を、この平均値の１２０％〜２００％の範囲で設定することにより、閾値を構成する
ことを特徴とする請求項４１に記載の装置。
【請求項４３】
処理ユニット（５０）が、
高さプロファイル（Ｈ）における変化が、特に平均で、所定の閾値を超えていない１又は複数の時間範囲、確認し、
同じ時間範囲から連続する記録時間のみを使用して、呼吸深度の曲線を決定し、
必要に応じ、複数の時間範囲がある場合には、複数の確認された時間範囲に関して、呼吸深度の曲線の決定を、別々に開始する
ことを特徴とする請求項２３〜４２の何れか１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の、特に眠っている人の呼吸深度の時間曲線を決定する方法に関する。さらに、本発明は、呼吸深度の時間曲線を決定する装置に関する。さらには、本発明は、呼吸深度の時間曲線を決定するプログラムを含むデータ媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の高さプロファイルは、個々の記録時間において、継続的に作られる。隣り合う記録時間からの高さプロファイルが組み合わされてセグメントを構成する。それぞれの基準点又は基準領域に応じて人の腹部又は胸部を特定する領域が、観察領域として選択される。観察領域内に位置する高さプロファイルの点の基準点又は基準物体からの距離の平均値が、セグメント内の各高さプロファイルに関して、その都度別々に確認される。信号が、セグメントに関して確認され、高さプロファイルのそれぞれの記録時間において高プロファイルに関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられる。呼吸深度の時間曲線を特徴付ける１個以上の値が、確認された信号に基づいて、特に確認された信号の信号振幅に基づいて確認される。
【０００３】
先行技術では、人の呼吸活動を、特に睡眠中に、記録する多くの方法を開示している。これら公知の方法においては、検査を受ける人は、いずれの場合も、睡眠中に検査を受ける人の邪魔になることのある種々の別々のセンサに、直接つながれている。センサ信号の迅速な評価に用いられるケーブルや配線も、検査を受ける人の睡眠を邪魔することがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、本発明が取り組む課題は、検査を受ける人の邪魔にあまりならず、特に、非接触の態様で呼吸を測定する方法及び装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、請求項１に記載した構成上の特徴により、冒頭で述べた方法に関する、本発明の課題を解決する。本発明は、請求項１８に記載した構成上の特徴により、冒頭で述べた装置に関する、本発明の課題を解決する。
【０００６】
人の、特に眠っている人の呼吸深度の時間曲線を決定する方法において、本発明では、
人に向けられた検知ユニットが、継続的に用いられて、一連の記録時間において、その都度、人の高さプロファイルを作成するようになっており、
ａ）複数の少なくとも２点が、高さプロファイルにおける空間に設定され、前記複数の少なくとも２点が、人の表面上又は人に接触して若しくは人のそばに位置する物体の表面上にあり、
ｂ）各々の記録時間に関するそれぞれの高さプロファイルが、データ構造に記憶されて利用可能に保たれ、
ｃ）一連の記録時間において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイルが組み合わされてセグメントを構成し、
ｄ）それぞれの基準点又は基準領域に応じて人の腹部又は胸部を特定する領域が、観察領域として選択され、
ｅ）観察領域内に位置する高さプロファイルの点の、基準点又は基準物体からの距離の平均値が、セグメント内の各高さプロファイルに関して、その都度別々に確認され、セグメントに関して、信号が確認され、高さプロファイルのそれぞれの記録時間における高さプロファイルに関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、
ｆ）呼吸深度の時間曲線を特徴付ける１個以上の値が、確認された信号に基づいて、特に確認された信号の信号振幅に基づいて確認される。
【０００７】
こうした好適な対応策では、検査を受ける人の睡眠を邪魔しない、人の呼吸の非接触の検知を容易にする。特に、検査を受ける人の身体に、センサを固定する必要がない。
【０００８】
人の、特に眠っている人の呼吸深度の時間曲線を決定する本発明の好適で数値的に扱い易い実施の形態では、人に向けられた検知ユニットが、継続的に用いられて、一連の記録時間において、その都度、人の高さプロファイルを作成し、
ａ）高さプロファイルが、空間における１点を各々設定する複数の少なくとも２個の距離値を有し、個々の距離値が、各々、光線と人の表面又は人に接して若しくは人のそばに位置する物体の表面との交点の、基準点又は基準面からの距離を特定し、前記光線が、検知ユニットに対して予め設定されていて、特に検知ユニットから発しており、
ｂ）データ構造が、各々の記録時間に関して、その都度作成され、前記データ構造は、それぞれの高さプロファイルを含み、こうして作成された全てのデータ構造は、各々同じ大きさを有し、各々高さプロファイルの個々の距離値に関する記憶位置を有しており、
ｃ）一連の記録時間において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイルが組み合わされてセグメントを構成し、
ｄ）それぞれの基準点又は基準領域に応じて人の腹部又は胸部の距離を特定する距離値が記憶されるデータ構造における複数の記憶位置が、観察領域として選択され、
ｅ）観察領域内に位置する距離値の平均値が、セグメント内の各高さプロファイルに関して、その都度別々に確認され、セグメントに関して、信号が確認され、高さプロファイルのそれぞれの記録時間における高さプロファイルに関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、
ｆ）呼吸深度の時間曲線を特徴付ける１個以上の値が、確認された信号に基づいて、特に確認された信号の信号振幅に基づいて確認される。
【０００９】
一般的な点群の形の高さプロファイルの使用を容易にする本発明の別の好適で数値的に正確な実施の形態では、高さプロファイルが、空間における複数の少なくとも２個の点を有する点群を表し、前記空間における複数の少なくとも２個の点は、人の表面上又は人に接触して若しくは人の近くに位置する物体の表面上にある。
【００１０】
信号からの呼吸深度の好適な取り出しが、少なくとも１個の最大値と少なくとも１個の最小値が、信号から導き出され、セグメントにおける呼吸深度を特徴付け、最大値と最小値との間の少なくとも１個の差が、セグメントに割り当てられる時間範囲に関する呼吸深度を特徴付ける値として用いられることにより達成される。
【００１１】
信号からの呼吸深度の別の好適な取り出しは、信号が、スペクトル変換、特にフーリエ変換、コサイン変換又はウェーブレット変換にかけられ、最も高い信号エネルギーを有するスペクトル成分が、所定の周波数帯域内、特に０．１Ｈｚ〜１Ｈｚの間で捜し求められ、このスペクトル成分の信号エネルギーを用いて、このセグメントにおける呼吸深度を特徴付けることにより達成される。
【００１２】
さらには、呼吸深度の特に良好な取り出しが可能な、呼吸運動の低ノイズの取り出しでは、セグメントに割り当てられた信号が、信号の作成後、特に呼吸深度を特徴付ける値を決定する前に、ノイズフィルタリングにかけられ、ノイズフィルタリングにおいては、特に、
ａ）０．５Ｈｚを超える周波数を有する信号成分が抑制される、及び／又は
ｂ）直流成分が抑制される。
呼吸深度の経時曲線が、呼吸深度が複数の重複する又は重複しないセグメントに関して、その都度別々に確認されることにより、確認されるのが好ましい。
【００１３】
ほとんど労を費やさずに定期的に行うことのできる観察領域の好ましい適応的な調整では、各セグメントに関する観察領域が、別々に、特にそれぞれの前のセグメントに関して確認された観察領域に基づいて確認される。
【００１４】
特に重要な高さプロファイルを、
高さプロファイルが、複数の行と列を含む二次元の行列データ構造によって特徴付けられ、
行と列において格子状に配置された複数の位置が予め定められ、前記複数の位置において、高さプロファイルの距離値が、その都度決定され、
行列データ構造が、同じ大きさと構造の格子を有しており、
行列データ構造は、それぞれの位置において記録された距離値が、行列データ構造における、格子の位置に対応する記憶位置において保存され、利用可能に保たれることにより作成される
ことにより作成してもよい。
【００１５】
データのより速い処理を促進させる、必要な保存スペースの縮小及び発生するノイズの減少においては、行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって、行列データ構造の大きさが取り替えられ、特に行列データ構造全体を網羅する、行列データ構造において同じ大きさを有する長方形の重複していない画像領域に関して、平均距離値が、各々確認され、この平均距離値が、縮小された行列データ構造において、平均距離値の位置の面で対応する画像点に割り当てられる。
【００１６】
観察領域を決定する好適な方法では、観察領域が、
ａ）複数の観察領域が、特に行列データ構造又は点群において、高さプロファイル内に予め定められ、
ｂ）それぞれの呼吸深度が、観察領域の各々に基づいて、それぞれのセグメントに関して確認され、
ｃ）最も大きな確認された呼吸深度を有する所定の観察領域が、観察領域として用いられる
ことにより、配置される。
【００１７】
観察領域を決定する第２の好適な方法は、特に身体構造上の条件を考慮に入れるものであり、この方法では、観察領域が、
ａ）人の頭部及び胴体部に対応する領域が、特に行列データ構造若しくは点群における、高さプロファイルにおいて、物体認識により捜し求められ、又は人の頭部及び胴体部に対応する領域が、予め選択され、
ｂ）高さプロファイルの胴体部を画像にする領域、特に行列データ構造の若しくは点群の領域又はこの領域の一部分が、観察領域として選択され、その際、特に、
この領域の頭部に近い部分が観察領域として選択されて、胸式呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知し、及び／又は
この領域の頭部から遠い部分が観察領域として選択されて、横隔膜呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知する
ことにより配置される。
【００１８】
観察領域の迅速な適合が、検査をする各セグメント又はセグメントの個々の高さプロファイルに関し、観察領域が、セグメントに存在する、それぞれ前のセグメントにおける選択された観察領域の位置から始まる高さプロファイルに適用される物体認識により、あらためて適応して確認されることにより達成される。
【００１９】
観察領域を決定する第３の好適な方法は、数値的に安定した効果的な態様で実施することができ、この方法では、観察領域が、
ａ）それぞれのセグメントにわたる変化が、高さプロファイルの全ての点、特に行列データ構造又は点群の全ての成分に関して別々に測定され、
ｂ）それぞれの変化が下側閾値の上にある又は所定の間隔内にある、高さプロファイルのそれぞれ隣接する点を有する１個又は複数個の領域が、観察領域として選択され、特に
大きさが所定数の点を超えている点の隣接する領域が観察領域として選択され、
その際、特に、領域の各点が、この領域内の他の点から発するそれぞれ隣接するピクセルを介して到達可能な場合には、領域がつながっているとみなされ、
その際、好ましくは、高さプロファイルの点が、
それらの点が行列データ構造の隣り合う成分によって設定される場合に、又は
それらの点又はそれらの点の空間における水平面への投射が、閾値よりも小さい互いからの距離を有している場合に、
隣接しているとみなされることにより、
配置される。
【００２０】
観察領域が、２以上の連続するセグメントにおいて別々に確認され、高さプロファイルが破棄され、観察領域、特に観察領域の大きさ及び／又は図心が、それぞれの前のセグメントに関連して所定の閾値によって取り替えられると、エラーメッセージが出力されることにより、検査を受ける人が動く状況を検知できるようにしてもよく、これらの状況において記録された誤った測定値を破棄してもよい。
【００２１】
さらに音響モニタリングを追加して、呼吸の途切れの検知を、向上させてもよい。この場合には、
ａ）人が発した音が、人の検知ユニットからの距離が記録されるのと同時に並行して確認され、前記音が、複数の音声サンプリング値を有する音声信号の形で利用可能に維持され、
ｂ）音声信号が、特に１００ミリ秒（ｍｓ）〜１秒の長さを有する、複数の音声セグメントに細分され、各々の音声セグメントに関して、各々の音声セグメントが人の呼吸ノイズ又は他のノイズを含んでいるかどうかについて検査が行われ、各音声セグメントに関して、分類結果が、それぞれ利用可能に保たれ、
ｃ）同時に記録された音声セグメントとセグメントは、互いに割り当てられ、
ｄ）呼吸深度が浅い又は呼吸ノイズのない、音声セグメント又はセグメントが捜し求められ、こうした音声セグメント又はセグメントに割り当てられたセグメント又は音声セグメントが、同様に浅い呼吸深度又は呼吸ノイズの欠如があるかとうか検査され、
ｅ）浅い呼吸深度及び呼吸ノイズの欠如が、互いに割り当てられたセグメント（Ｓ１、…、Ｓｑ）及び音声セグメントにおいて各々検知されると、人の呼吸の欠如が決定する。
【００２２】
呼吸の途切れの始まりと終わりの検知を容易にする本発明の特に好ましい実施の形態では、
ａ）分類信号が作り出され、前記分類信号は、各々、各音声セグメントに関する少なくとも１個の分類結果を含んでおり、前記分類結果は、それぞれの音声セグメントの時間範囲におけるそれぞれのノイズのタイプと強さを特定し、
ｂ）複数の連続する音声セグメントが、各々、組み合わされて、特に５〜１０秒の継続期間を有する、好ましくはセグメントと同じ時間範囲を含むさらに別の音声セグメントを構成し、
ｃ）さらに別の音声セグメント内に含まれる分類結果全体にわたる平均化が開始され、それぞれの平均値が、さらに別の音声セグメントに割り当てられ、
ｄ）さらに別の分類信号が、さらに別の音声セグメントの平均値を補間することにより、作り出され、
ｅ）さらに別の分類信号Ｂ及び呼吸深度信号において、両方の信号で大きな変化が生じた時間が捜し求められ、
ｆ）それぞれの信号における変化が大きいほど、こうして特定された時間が、よりいっそう関連があると分類され、
ｇ）この点において、関連値が、各々、これらの時間に割り当てられ、
ｈ）関連値の大きさが、閾値の大きさの上にある時間が、無呼吸の開始時点又は終了時点として検知され、その際、特に、
この関連値の平均値が、特にこの関連値との比較時間の前及び／又は後の、或る時間範囲にわたってとられ、閾値は、この平均値の１２０％〜２００％の範囲で設定されることにより、閾値が構成される。
【００２３】
本発明による方法を実施する方法を、データ媒体に保存するのが好ましい。
【００２４】
本発明はさらに、人、特に眠っている人の呼吸深度の時間曲線を決定する装置に関し、この装置は、
眠る場所、特にベッドと整列させることのできる検知ユニットであって、一連の記録時間に関して、各々、人の高さプロファイルを継続的に作成し、その際、複数の少なくとも２点が、高さプロファイルにおける空間に設定され、前記複数の少なくとも２点は、人の表面上又は人に接して若しくは人の近くに位置する物体の表面上にある検知ユニットと、
処理ユニットであって、
ａ）それぞれの高さプロファイルを、各々の記録時間に関するデータ構造に保存して利用可能に保ち、
ｂ）一連の記録時間において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイルを組み合わせて、セグメントを構成し、
ｃ）それぞれの基準点又は基準領域に応じて人の腹部又は胸部を特定する領域を、観察領域として選択し、
ｄ）観察領域内に位置する高さプロファイルの点の、基準点又は基準物体からの距離の平均値を、セグメント内の各高さプロファイルに関して、その都度別々に確認し、セグメントに関して信号が確認され、高さプロファイルのそれぞれの記録時間における高さプロファイルに関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、及び
ｅ）特に続いて、呼吸深度を特徴付ける値を、この信号又はこの信号の信号振幅に基づいて確認する
処理ユニットを、
備えている。
【００２５】
これらの好適な対応策は、検査を受ける人の睡眠を邪魔しない、人の呼吸の非接触の検知を容易にする。特に、検査を受ける人の身体に、センサを固定する必要がない。
【００２６】
本発明の好適で数値的に扱い易い実施の形態では、人、特に眠っている人の呼吸深度の時間曲線を決定する装置が、
眠る場所、特にベッドと整列させることのできる検知ユニットであって、一連の記録時間に関して、各々、人の高さプロファイルを継続的に作成し、その際、高さプロファイルが、複数の少なくとも２個の距離値を有することにより、各々、空間における１点を設定し、その際、個々の距離値は、光線と人の表面又は人に接して若しくは人の近くに位置する物体の表面との交点の、基準点又は基準面からの距離を特定し、前記光線は、検知ユニットに対して予め設定され、特に検知ユニットから発する検知ユニットと、
処理ユニットであって、
ａ）各々の記録時間に関して、各々、データ構造を作成し、前記データ構造は、それぞれの高さプロファイルを含み、その際、こうして作成された全てのデータ構造は、何れも同じ大きさを有し、高さプロファイルの個々の距離値に関して、各々記憶位置を有しており、
ｂ）一連の記録時間において、特に３〜２０秒の時間範囲内で、記録された複数の高さプロファイルを組み合わせて、セグメントを構成し、
ｃ）データ構造において複数の記憶位置を選択し、複数の記憶位置に、それぞれの基準点又は基準領域に応じて、人の腹部又は胸部の距離を特定する距離値が、観察領域として保存され、
ｄ）観察領域内に位置する距離値の平均値を、セグメント内の各高さプロファイルに関して、その都度別々に確認し、セグメントに関して信号を確認し、高さプロファイルのそれぞれの記録時間における高さプロファイルに関して確認された平均値が、前記信号に割り当てられ、
ｅ）特に続いて、呼吸深度を特徴付ける値を、この信号又はこの信号の信号振幅に基づいて確認する
処理ユニットを、
備えている。
【００２７】
一般的な点群の形の高さプロファイルの使用を容易にする本発明の別の好適で数値的に正確な実施の形態では、検知ユニットが、空間における複数の少なくとも２点を有する点群の形の高さプロファイルを作成し、その際、空間における複数の少なくとも２点が、人の表面上又は人に接触して又は人の近くに位置する物体の表面上にある。
【００２８】
本発明の好ましい１実施の形態による、人の、特に眠っている人の呼吸深度の時間曲線を決定する装置では、処理ユニットが、少なくとも１個の最大値と少なくとも１個の最小値を、信号から導き出してセグメントにおける呼吸深度を特徴付けるとともに利用可能に保ち、必要に応じて、最大値と最小値との間の少なくとも１個の差を、セグメントに割り当てられる時間範囲に関する呼吸深度を特徴付ける値として用いる。
【００２９】
大幅に妨害ノイズを抑制する数値的に扱い易い信号のフィルタリングでは、処理ユニットが、信号を、スペクトル変換、特にフーリエ変換、コサイン変換又はウェーブレット変換にかけ、最も高い信号エネルギーを有するスペクトル成分を、所定の周波数帯域内、特に０．１Ｈｚ〜１Ｈｚの間で捜し求め、このスペクトル成分の信号エネルギーを用いて、このセグメントにおける呼吸深度を特徴付ける。
【００３０】
さらには、呼吸深度の特に良好な取り出しが可能な、呼吸運動の低ノイズの取り出しでは、処理ユニットが、セグメントに割り当てられた信号を、信号の作成後、特に呼吸深度を特徴付ける値を決定する前に、ノイズフィルタリングにかけ、ノイズフィルタリングにおいては、特に、前記処理ユニットが、
ａ）０．５Ｈｚを超える周波数を有する信号成分を抑制する、及び／又は
ｂ）直流成分を抑制する。
【００３１】
呼吸深度の経時曲線を、処理ユニットが、呼吸深度を、複数の重複する又は重複しないセグメントに関して、その都度別々に確認することにより、確認することが好ましい。
【００３２】
ほとんど労を費やさずに定期的に行うことのできる観察領域の好ましい適応的な調整では、処理ユニットが、各セグメントに関する観察領域を、別々に、特にそれぞれの前のセグメントに関して確認された観察領域に基づいて確認する。
【００３３】
数値的に取り扱い易い特に重要な高さプロファイルを、処理ユニットが、
高さプロファイルを、複数の行と列を含む二次元の行列データ構造によって特徴付け、
行と列において格子状に配置された複数の位置を予め決定し、前記位置において、高さプロファイルの距離値を、その都度測定し、
行列データ構造が、同じ大きさと構造を有する格子を有し、
行列データ構造を、処理ユニットが、それぞれの位置において記録された距離値を、行列データ構造における、格子における位置に対応する記憶位置において保存し、利用可能に保つことにより、作成する。
【００３４】
データのより速い処理を促進させる、必要な保存スペースの縮小及び発生するノイズの減少においては、処理ユニットが、行列データ構造が作成された後、縮小された行列データ構造によって行列データ構造の大きさを取り替え、その際、処理ユニットは、特に行列データ構造全体を網羅する、各々、行列データ構造において同じ大きさを有する長方形の重複していない画像領域に関して、平均距離値を、その都度確認し、この平均距離値を、縮小された行列データ構造において、平均距離値の位置の面で対応する画像点に割り当てる。
【００３５】
観察領域を決定する好適な方法では、処理ユニットが、観察領域を、
ａ）複数の観察領域を、特に行列データ構造又は点群において、高さプロファイル内に予め定め、
ｂ）それぞれの呼吸深度を、観察領域の各々に基づいて、それぞれのセグメントに関して確認し、
ｃ）最も大きな確認された呼吸深度を有する所定の観察領域を、観察領域として選択して用いる
ことにより、処理ユニットが、観察領域を配置する。
【００３６】
観察領域を決定する第２の好適な方法は、特に身体構造上の条件を考慮に入れるものであり、この方法では、処理ユニットが、
ａ）特に行列データ構造若しくは点群において、高さプロファイルにおける人の頭部及び胴体部に対応する領域を、物体認識により又は領域を選択する手段を設けて、捜し求め、
ｂ）高さプロファイルの胴体部を画像にする領域、特に行列データ構造の若しくは点群の領域又はこの領域の一部分を、観察領域として選択し、その際、特に処理ユニットが、
この領域の頭部に近い部分を観察領域として選択し、胸式呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知し、及び／又は
この領域の頭部から遠い部分を観察領域として選択し、横隔膜呼吸の曲線若しくは呼吸深度を検知する
ことにより処理ユニットが、観察領域を配置する。
【００３７】
観察領域の迅速な適合が、
処理ユニットが、検査をする各セグメント又はセグメントの個々の高さプロファイルに関し、観察領域を、セグメントに存在する、それぞれ前のセグメントにおける選択された観察領域の位置から始まる高さプロファイルに適用される物体認識により、あらためて適応して確認する
ことにより達成される。
観察領域を決定する第３の好適な方法は、数値的に安定した効果的な態様で実施することができ、この方法では、
処理ユニットが、
ａ）高さプロファイルの全ての点、特に行列データ構造の全ての成分に関するそれぞれのセグメントにわたる値の変化を別々に決定し、
ｂ）それぞれの変化が下側閾値の上にある又は所定の間隔内にある、高さプロファイルのそれぞれ隣接する点を有する１個又は複数個の領域を、観察領域として選択し、特に
処理ユニットが、大きさが所定数の点を超えている隣接する領域を、観察領域として選択し、
その際、特に、領域の各点が、この領域内の他の点から発するそれぞれ隣接するピクセルを介して到達可能な場合には、領域がつながっているとみなし、
その際、好ましくは、高さプロファイルの点が、
それらの点が行列データ構造の隣り合う成分によって設定される場合に、又は
それらの点又はそれらの点の空間における水平面への投射が、閾値よりも小さい互いからの距離を有している場合に、
隣接しているとみなすことにより、
処理ユニットが、観察領域を配置する。
【００３８】
処理ユニットが、観察領域を、２以上の連続するセグメントにおいて別々に確認し、高さプロファイルを破棄し、必要に応じて、観察領域、特に観察領域の大きさ及び／又は図心が、それぞれの前のセグメントに関連して所定の閾値によって取り替えられると、エラーメッセージを出力することにより、検査を受ける人が動く状況を検知できるようにしてもよく、これらの状況において記録された誤った測定値を破棄してもよい。
【００３９】
さらに音響モニタリングを追加して、呼吸の途切れの検知を、向上させてもよい。この場合には、マイクロホンが、処理ユニットの上流に配置され、前記マイクロホンは、人の距離を記録するのと同時に並行して、人が発した音を、アウトプットにおいて、音声信号の形で利用可能に維持し、この音声信号は、処理ユニットに送られ、処理ユニットは、
ａ）音声信号を、特に１００ミリ秒（ｍｓ）〜１秒の長さを有する、複数の音声セグメントに細分し、各々の音声セグメントに関し、各々の音声セグメントにおいて、人の呼吸ノイズ又は他のノイズが聞こえるかどうかを検査し、各音声セグメントに関して、分類結果を、それぞれ利用可能に保ち、
ｃ）同時に記録された音声セグメントとセグメントを、互いに割り当て、
ｄ）呼吸深度が浅い又は呼吸ノイズのない、音声セグメント又はセグメントを捜し求め、こうした音声セグメント又はセグメントに割り当てられたセグメント又は音声セグメントが、同様に浅い呼吸深度又は呼吸ノイズの欠如があるかとうか検査し、
ｅ）浅い呼吸深度又は呼吸ノイズの欠如が、互いに割り当てられたセグメント及び音声セグメントにおいて各々検知されると、人の呼吸の欠如を決定する。
【００４０】
呼吸の途切れの始まりと終わりの検知を容易にする本発明の特に好ましい実施の形態では、処理ユニットが、
ａ）分類信号を作り出し、前記分類信号は、各々、各音声セグメントに関する少なくとも１個の分類結果を含んでおり、前記分類結果は、それぞれの音声セグメントの時間範囲におけるそれぞれのノイズのタイプと強さを特定し、
ｂ）複数の連続する音声セグメントを、各々、組み合わせて、特に５〜１０秒の継続期間を有する、好ましくはセグメントと同じ時間範囲を含むさらに別の音声セグメントを構成し、
ｃ）さらに別の音声セグメントに含まれる分類結果全体にわたる平均化を開始し、それぞれの平均値を、さらに別の音声セグメントに割り当て、
ｄ）さらに別の分類信号を、さらに別の音声セグメントの平均値を補間することにより、作り出し、
ｅ）さらに別の分類信号及び呼吸深度信号において、両方の信号において大きな変化が生じた時間を捜し求め、
それぞれの信号における変化が大きいほど、こうして特定された時間を、よりいっそう関連があると分類し、その際、処理ユニットは、この点において、関連値を、各々、これらの時間に割り当て、
ｆ）関連値の大きさが、閾値の大きさの上にある時間が、無呼吸の開始時点又は終了時点として検知され、その際、特に、処理ユニットが
処理ユニットが、関連値の平均値を、特に関連値との比較時間の前及び／又は後の、或る時間範囲にわたってとり、閾値を、この平均値の１２０％〜２００％の範囲で設定することにより、閾値を構成する。
【００４１】
本発明の複数の典型的な実施の形態及び変更形態を、以下の図面を参照してより詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】眠っている人がいるベッドを示している。
【図２】図１に示すベッドを上から見た図を示している。
【図２ａ】呼吸が正常な人の場合における信号の信号曲線を示している。
【図２ｂ】呼吸に障害がある人の場合における信号の信号曲線を示している。
【図３】時間が連続したセグメントの一連の信号を示している。
【図４】観察領域を決定する第１の手法を示している。
【図５】観察領域を決定する第１の手法を示している。
【図６】観察領域アルゴリズムを用いた観察領域を決定する別の手法を示している。
【図７】観察領域を決定する第３の手法を示している。
【図８】観察領域を決定する第３の手法を示している。
【図９】高さプロファイルに基づく方法と呼吸の途切れを確認する音響的方法の組み合わせを示している。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
図１は、側方から見たベッド１０を示している。ベッド１０は、本体、マットレス１１、枕１３及び毛布１２を有している。眠っている人１が、ベッド１０に横たわっており、この人の頭は枕１３に載っており、上半身と脚は毛布に覆われている。
【００４４】
ベッドで眠っている人の上方には、検知ユニット２０が配置され、この検知ユニットにより、検知ユニット２０に対して指定された所定の位置からの、ベッドで眠っている人１の距離又はベッドで眠っている人上の複数箇所の距離を、確認することができる。検知ユニット２０の下流には、以下に説明する数値処理工程を行う処理ユニット５０が配置されている。
【００４５】
この場合には、検知ユニット２０は、ベッドで眠っている人１の上方で水平方向に延びる基準面２１からの、ベッドで眠っている人１上の点の垂直距離を、各々、特定するユニットである。検知ユニット２０は、この典型的な実施の形態では行と列の形の格子状に配置されたｎ個の異なる位置におけるそれぞれの距離ｄ１、…、ｄｎを測定し、それらの距離の測定値に基づいて高さプロファイルＨを作成する。
【００４６】
この典型的な実施の形態では、ベッドで眠っている人の約２ｍ上方に配置された検知ユニット２０を用いて高さプロファイルＨを作成する。こうした検知ユニット２０は、いろいろな構成を有することができる。
【００４７】
第１の実施の形態では、検知ユニットは、距離画像カメラ（ＴＯＦカメラ）として具体化してよい。距離画像カメラは、放射した光パルスの「飛行時間」を利用して対象物からの距離を測定する。この方式では、典型的には約３２０ｘ２４０ピクセル程度の方位分解能の距離測定値が得られる。こうしたＴＯＦカメラの具体的な機能性は、先行技術から公知であり、エム・ハンサード、エス・リー、オー・チョイ及びアール・ホロード「距離画像カメラ」（２０１３年）、スプリンガー（Ｈａｎｓａｒｄ、Ｍ．、Ｌｅｅ、Ｓ．、Ｃｈｏｉ、Ｏ．、ａｎｄ  Ｈｏｒａｕｄ、Ｒ．  （２０１３）、Ｔｉｍｅ−ｏｆｆ−ｆｌｉｇｈｔ  ｃａｍｅｒａｓ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ）において、より詳細に説明されている。
【００４８】
そのほか、光切断法を用いて、高さプロファイルを決定してもよい。この方法では、ベッドで眠っている人１に向けられた光源を利用して、表面を三角測量する。得られるのは、絶対的な距離測定値だけではなく、高さプロファイルもである。何れにしても、本発明の範囲内では、絶対的な測定値は使用されず、代わりに、使用されるのは変動（ｖａｒｉａｎｃｅ）又は変動の経時変化などの相対値のみであるため、本発明においては、高さプロファイルも容易に用いることができる。以下の刊行物が、約４０コマ／秒（ｆｐｓ）のフレームレート、６４０ｘ６４０ピクセルの解像度の高さプロファイルをもたらすシステムを開示している：ワイ・オーイケ、エイチ・シンタク、エス・タカヤマ、エム・イケダ及びケー・アサダ、「光切断法及びスマートシーモスセンサを用いたリアルタイムで高解像度の３ｄ画像システム」（２００３年）。センサについては、電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）、２００３年、電気電子技術者協会会報、第１巻、５０２〜５０７ページ（Ｏｉｋｅ、Ｙ．、Ｓｈｉｎｔａｋｕ、Ｈ．、Ｔａｋａｙａｍａ、Ｓ．、Ｉｋｅｄａ、Ｍ．、ａｎｄ  Ａｓａｄａ、Ｋ．  （２００３）．  Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ａｎｄ  ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ３ｄ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ  ｕｓｉｎｇ  ｌｉｇｈｔ−ｓｅｃｔｉｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ｓｍａｒｔ  ｃｍｏｓ  ｓｅｎｓｏｒ、  Ｉｎ  Ｓｅｎｓｏｒｓ、  ２００３、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＥＥＥ、ｖｏｌｕｍｅ  １、ｐａｇｅｓ  ５０２−５０７、ＩＥＥＥ）。
【００４９】
高さプロファイルを記録するさらに別の方法では、レーダー測定を用いる。この目的で、レーダー測定装置、必要に応じ、方向が制御可能なレーダー測定装置、すなわち、いわゆる位相配列レーダー測定装置が使用される。アンテナアレイにおけるレーダーパルスの位相シフトを用いて、パルスを人１の身体上の或る点に向けることができ、それにより、空間をサンプリングすることができる。原則として、こうしたレーダー測定装置を用いて、高い空間分解能を得ることができる。秒あたり３０の高さプロファイルを得ることも、容易にできる。こうしたレーダー測定装置の具体的構成が、位相配列アンテナハンドブック、メロー、アール．ジェイ．２００５年、アーテックハウス、ボストン（ｍａｉｌｌｏｕｘ、Ｒ．、Ｊ．、（２００５）、Ｐｈａｓｅｄ  ａｒｒａｙ  ａｎｔｅｎｎａ  ｈａｎｄｂｏｏｋ、Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｏｕｓｅ  Ｂｏｓｔｏｎ）に開示されている。
【００５０】
図２は、図１に示すベッド１０を上方から見た図を示しており、基準面２１からのベッドで眠っている人１及び／又はベッドで眠っている人１を覆っている毛布１２及び／又は枕１３の距離ｄ１、…、ｄｎが、ｎ個の位置でその都度測定される。測定が行われる個々の位置は、格子状に配置され、図２において十字架記号で示されている。これらの位置は、ｘ座標及びｙ座標を特定することにより一意的に表してよい。ベッドで眠っている人１の高さプロファイルが、連続的な記録時間ｔ１、…、ｔｐにおいて、個々の確認された距離ｄ１、…、ｄｎから継続的に作成される。この場合には、高さプロファイルは、個々の確認された距離ｄ１、…、ｄｎを含み、行列データ構造の形で利用可能に保たれる。
【００５１】
しかしながら、こうした高さプロファイルの表現は、幾つかの理由で、本発明にとって必須ではない。
【００５２】
高さプロファイルは、横方向の格子状に配置された点における、基準面２１からの、ベッドで眠っている人の表面又はベッドで眠っている人に接して若しくはベッドで眠っている人の近くに位置する物体の表面の距離を、必ずしも特定する必要はない。むしろ、それらの距離が、検知ユニットから発する所定の光線に沿って測定され、次いで、ベッドで眠っている人の表面又はベッドで眠っている人に接して若しくはベッドで眠っている人の近くに位置する物体の表面とのそれぞれの交点から、基準面までの垂直距離が、測定した距離とそれぞれに用いた測定角度を用いて計算されることも、考えられる。ここで、種々の測定光線の角度は、基準面２１と平行に広がる平面に入射すると、格子状の配置が現れるように選択してよい。この非常に特有な測定光線の選択の場合にも、横方向の測定点が現れ、これらの測定点のｘ座標とｙ座標は、測定した表面が平面から逸脱すると直ちに、図２の規則的な格子状の配置から逸脱する。しかしながら、ベッドで眠っている人に接して又はベッドで眠っている人の近くに位置する物体の測定した表面の高さにおける変動は、検知ユニットからの距離と比較して一般に小さいので、測定光線の上記の配置における横方向の座標は、ほぼ、図２の配置、したがって、行列データ構造になっているとみなしてよい。
【００５３】
一般に、個々の距離の値は各々、光線と、ベッドで眠っている人（１）の表面又はベッドで眠っている人（１）に接して若しくはベッドで眠っている人（１）の近くに位置する物体の表面との交点の、基準点又は基準面（２１）からの距離を特定し、前記光線は、前もって検知ユニットに対して設定され、特に、検知ユニットから発生する。
【００５４】
さらに、個々の得られる距離の値は、行列データ構造に配置されている必要はない。逸脱した構成を有するデータ構造が選択され、距離だけが非常に特有な光線に沿って確認されることも、可能である。
【００５５】
しかしながら、本発明の範囲内で、点群の形で高さプロファイルを特定することも可能である。点群は、各々、空間内の基準点と関連して、それぞれの三次元の座標を特定する点のリストを含んでいる。
【００５６】
検知ユニットに対する又は空間に対する、ベッドで眠っている人１の表面又はベッドで眠っている人１に接して若しくはベッドで眠っている人１の近くに位置する物体の表面の相対位置の他の表現も、この表面上の個々の点が決定できるのであれば、可能である。
【００５７】
検知ユニット２０によって記録された又は位置によってカバーされる領域２５を、ベッドで眠っている人１の身体に限定することにより、ベッドで眠っている人１の僅かな無関係な動きや動きアーチファクトをできる限り検知する。
【００５８】
高さプロファイルＨの距離測定値ｄ１、…、ｄｎは、以下のＨ（ｘ、ｙ、ｔ）によって表され、初めの２個の座標は、空間位置を表し、最後の座標ｔは、記録時間ｔ１、…、ｔｐを表す。
2017530762.tif 000003
及び
2017530762.tif 000004
すなわちデータストリームの空間分解能は、
2017530762.tif 000005
であると仮定する。３番目の座標ｔは、時間を意味して記録時間ｔ１、…、ｔｐを表し、記録時間は、時間的なサンプリング密度又はサンプリングレートの倍数、例えば３０コマ／秒が１／３０秒で特定される。
【００５９】
全体として、三次元のデータ構造が、レコーディングの範囲内で作成され、二次元の行列データ構造が、三次元のデータ構造において各々の記録時間ｔ１、…、ｔｐに関して、それぞれ入手可能であり、前記二次元の行列データ構造の成分が、それぞれ、二次元の行列データ構造における成分の位置によって規定される領域における基準面２１からのベッドで眠っている人１の距離にそれぞれ対応する。そのため、作成された各二次元の行列データ構造は、同じ大きさを有している。全ての二次元の行列データ構造は、それぞれ、個々の距離測定値ｄ１、…、ｄｎ又は個々の距離測定値に由来する値に関するメモリ位置を含んでいる。
【００６０】
行列データ構造の空間分解能は、選択可能な工程において、行列データ構造への複数の成分を組み合わせて１個の縮小させた行列データ構造の成分を構成することにより、低下させてもよい。このことは、最も単純な場合では、個々の距離測定値ｄのみを用いて縮小させた行列データ構造を構成し、残りの距離測定値は捨てることを意味する。整数パラメータａ及びｂに関して、縮小させた行列データ構造Ｈｒ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ｈ（ａｘ，ｂｙ，ｔ）が得られ、前記縮小させた行列データ構造の必要メモリは、行列データ構造の必要メモリよりも、ａ×ｂ倍小さい。
【００６１】
分解能を低下させる前に、行列データ構造を、平滑にして又はフィルタにかけて、より良くより確固たる結果を得てもよい。この目的で、最初の２個の座標に関して、Ｈの二次元のフーリエ変換が計算され、この二次元のフーリエ変換にはフィルタ伝達関数が掛けられ、この信号は、パラメータＸ／ａ及びＹ／ｂを用いて周期化され（ｐｅｒｉｏｄｉｚｅｄ）、次いで、逆フーリエ変換を計算して縮小させた行列データ構造を得る。上述のサブサンプリングは、一定のフィルタ伝達関数を用いたサブサンプリングの特殊な場合にすぎない。ａ×ｂの大きさの行列データ構造の多数の内部長方形領域の平均化を、以下のサブサンプリングを用いたフィルタリングにより、行ってもよい。
【００６２】
さらなる工程で、高さプロファイルＨが作成された記録間隔が、５〜１０秒の隣接する重複しない時間部分に細分されることが好ましい。時間部分内に記録された個々の確認された行列データ構造を含むセグメントＳ１、…、Ｓｍが、作成される。こうする代わりに、個々の時間部分が重複してもよく、個々の時間範囲の高さプロファイルが、セグメントＳ１、…、Ｓｎの何れにも含まれていなくてもよい。
【００６３】
セグメントＳｉの各々に関してデータ構造Ｈｉ（ｘ、ｙ、ｔ）が生じ、ここで
2017530762.tif 000006
及び
2017530762.tif 000007
である。さらに、セグメントが開始する時間が、Ｔ３ｄ，ｉで表される。以下に記載の事項は、これらの時間ブロックの各々に関して、如何にして呼吸活動を決定することができるのか、及び、必要に応じて、呼吸深度を如何にして測定することができるのかである。
【００６４】
各セグメントＳｉに関して、観察領域２２が選択され、前記観察領域は、呼吸運動が予想される行列データ構造の１個又は複数個の領域を表す。この領域は、手動で予め設定し、個々のセグメントＳｉにわたって一定であるように選択してもよい。
【００６５】
しかしながら、観察領域２２をベッドで眠っている人の動きに適合させることもできる。しかし、個々のセグメントＳｉは、約１０秒の時間範囲からの行列データ構造を含んでいるだけなので、セグメントＳｉ内での適合は、ほとんどの場合、必要がない。観察領域２２は、通常、セグメントＳｉ内では一定であると考えられる。
【００６６】
観察領域２２を個々のセグメントＳｉに適合させることは、ベッドで眠っている人が睡眠中に動いた場合にも、ベッドで眠っている人１の呼吸を容易に検知することができるという点で好ましい。観察領域２２は、自動的に決定されるのが好ましい。観察領域２２を、各セグメントＳｉに自動的に適合させ、起こりうるベッドで眠っている人１の動きを見守ることができるようにする三つの異なる技術が、以下で説明される。
【００６７】
観察領域２２が設定された後、時間信号Ｓｉが作成され、信号値ｓｉ（ｔ）が、各行列データ構造に関してそれぞれ確認される。この場合には、信号値は、それぞれの時点ｔに関して、位置が観察領域２２内にある距離の値Ｈ（ｘ、ｙ、ｔ）の平均値が確認されることによって、確認される。このようにして、時間のみに応じて決まる信号ｓｉ（ｔ）が、決定される。
【００６８】
この信号ｓ（ｔ）は、ノイズを含んでいることがある。前記の信号ｓ（ｔ）をノイズフィルタリングにかけて、このノイズを含む信号ｓ（ｔ）から、呼吸及び、必要に応じて、呼吸深度の度合いを得てもよい。例示として、１Ｈｚを超える周波数を有する信号成分を除去することにより、好ましいノイズの抑制を達成してもよい。そのほか、又は加えて、直流成分又は最大０．１Ｈｚまでの周波数の除去を行ってもよい。このフィルタリングができることは、呼吸の測定に関連する周波数だけが残ることである。こうして得られた信号ｓｉ（ｔ）は、実際に行われた呼吸運動と良く一致している。
【００６９】
呼吸深度Ｔは、この信号ｓ（ｔ）から、特に好ましく導くことができる。この目的には、多くの選択肢があり、このうちの二つを、より詳細に説明する。図２ａは、信号ｓ（ｔ）の第１の信号曲線を示しており、信号曲線内で最小値ｓｍｉｎと最大値ｓｍａｘが捜し求められる。次いで、最小値ｓｍｉｎと最大値ｓｍａｘとの間の差Δが得られ、この差Δが、呼吸深度Ｔの度合いとして用いられる。
【００７０】
図２ｂから分かるように、ベッドで眠っている人１の呼吸は、図２ａに示す信号における呼吸よりも著しく弱い。このため、最小値ｓｍｉｎと最大値ｓｍａｘとの間の差Δが、図２ａに示す信号におけるよりも小さい。
【００７１】
信号内において複数の極小値及び極大値が見い出せる範囲で、それぞれある極小値と次の極大値との間の最大の差を、呼吸深度Ｔとして用いることもできる。
【００７２】
そのほか、信号を、スペクトル変換、特にフーリエ変換、コサイン変換又はウエーブレット変換にかけてもよい。最も高い信号エネルギーを有するスペクトル成分が、所定の周波数帯域、特に０．１Ｈｚ〜１Ｈｚの周波数帯域内で、捜し求められる。このスペクトル成分の信号エネルギーは、このセグメントにおける呼吸深度Ｔを特徴付けるのに用いられる。
【００７３】
図３は、時間的に連続するセグメントＳｉの一連の信号ｓｉ（ｔ）を示しており、この一連の信号において、ベッドで眠っている人１の呼吸の途切れが、セグメントＳ３及びＳ４の間に生じている。さらに、同じ時間軸にわたって、それぞれのセグメントＳｉに関する呼吸深度Ａｉ及び図示のセグメントＳ１、…、Ｓ７内の全ての時間に関する呼吸深度Ｔを特定する補間曲線Ｔ（ｔ）も、それぞれ示している。呼吸深度に関する値Ａ１、…、Ａ７は、セグメントＳ３及びＳ４における呼吸の途切れている間は、他のセグメントと比較して著しく低くなっている。
【００７４】
セグメントＳｉ内において観察領域２２を自動的に確認する個々の可能な手法を以下に示す。
【００７５】
最初の手法（図４）では、個々の観察領域Ｒ１，１、…  が、予め決定される。次いで、呼吸深度Ｔが、全ての観察領域Ｒ１，１、…  において、先に具体的に述べた方法に従い、その都度確認される。図５は、観察領域Ｒ３，４、Ｒ２，３及びＳ３，３に基づいて作られた個々の信号ｓ３，４、ｓ２，３及びｓ３，３を示している。観察領域Ｒ３，３は、ベッドで眠っている人１の胸部を精確に撮像するので、観察領域Ｒ３，３における信号振幅も、それぞれベッドで眠っている人１の頭部と腕を撮像する他の２個の観察窓Ｒ３，４及びＲ２，３における信号振幅よりも大きい。このため、観察領域Ｒ３，３が、それぞれのセグメントＳｉに関する観察領域２２として選択されるのである。
【００７６】
観察領域Ｒ３，３の位置及び大きさは、観察領域を決定する長方形の角を移動させ、この変更した観察領域に基づいて呼吸深度Ｔを計算し直すことを試みることによって、さらに改善してもよい。観察領域のコーナーを変位させることにより、観察領域は、角を移動させることによって確認した呼吸深度に改善を得ることが最早できなくなるまで、適応して改善することができる。
【００７７】
図６に示す観察領域２２を決定するさらに別の手法は、物体認識によって行われる。初めに、物体認識によってセグメントＳｉの１以上の行列データ構造において、人の頭部及び上半身、すなわち胴体部に相当する領域３１、３２が捜し求められる。胴体部を表す行列データ構造の領域３２又はこの領域の一部分を、観察領域２２として選択してよい。
【００７８】
この領域３２の頭部３１に近い部分３３を、観察領域２２として選択し、胸式呼吸を検知してもよい。この領域３２の頭部３１から遠い部分３４を、観察領域２２として選択し、横隔膜呼吸を検知してもよい。
【００７９】
複数の異なる画像処理方法を用いて、物体認識をしてもよい。公知の物体認識法の目的は、３Ｄ画像すなわち高さプロファイルにおいて、自動的に又は、半自動的にすなわち部分的に人手により、人体の輪郭を認識することにある。こうした手法は、以下の刊行物に開示されている。
【００８０】
ガブリエル・ファネリ、ユルゲン・ガール及びルーク・ヴァン・グール、「ランダム回帰フォレストを用いたリアルタイムの頭部の姿勢推定」、コンピュータビジョンとパターン認識（ＣＶＰＲ）２０１１年６月号、６１７〜６２４ページ。（Ｇａｂｒｉｅｌｅ  Ｆａｎｅｌｌｉ、Ｊｕｅｒｇｅｎ  Ｇａｌｌ、ａｎｄ  Ｌｕｃ  Ｖａｎ  Ｇｏｏｌ、Ｒｅａｌ  ｔｉｍｅ  ｈｅａｄ  ｐｏｓｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｒａｎｄｏｍ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒｅｓｔｓ、ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（ＣＶＰＲ）、ｐａｇｅｓ  ６１７−６２４、Ｊｕｎｅ  ２０１１．）
ジャミー・ショットン、ロス・ガーシック、アンドリュー・フィッツギボン、トビー・シャープ、マット・クック、マーク・フィノッチオ、リチャード・ムーア、プッシュミート・コーリ、アントニオ・クリミニシ、アレックス・キップマン、その他、「単一奥行き画像からの効果的な人体の姿勢推定」、パターン解析及び機械知能に関する電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）議事録、３５巻１２号、２８２１〜２８４０ページ、２０１３年年（Ｊａｍｉｅ・Ｓｈｏｔｔｏｎ、Ｒｏｓｓ・Ｇｉｒｓｈｉｃｋ、Ａｎｄｒｅｗ・Ｆｉｔｚｇｉｂｂｏｎ、Ｔｏｂｙ・Ｓｈａｒｐ、Ｍａｔ・Ｃｏｏｋ、Ｍａｒｋ・Ｆｉｎｏｃｃｈｉｏ、Ｒｉｃｈａｒｄ・Ｍｏｏｒｅ、Ｐｕｓｈｍｅｅｔ・Ｋｏｈｌｉ、Ａｎｔｏｎｉｏ・Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ、Ａｌｅｘ・Ｋｉｐｍａｎ、ｅｔ  ａｌ、Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｈｕｍａｎ  ｐｏｓｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｓｉｎｇｌｅ  ｄｅｐｔｈ  ｉｍａｇｅｓ、Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ、３５（１２）：２８２１−２８４０、２０１３.
統計学習法が、物体認識による身体構造の検知に使用されている。最初の刊行物は、頭部の姿勢の確認を目的とする一方、２番目の刊行物は、身体、具体的には関節の位置確認を目的としている。高さプロファイルＨにおける頭部及び胴体部の位置は、両方の方法を用いて確認してもよい。
【００８１】
さらに別の選択肢は、最初に頭部の高さプロファイルＨを手動で設定し、次いで、相関関係を用いて各セグメントＳｉ内で前記時間において頭部がどこに位置しているかを確認することからなっている。胴体部も、同様にして、各セグメントＳｉ又はセグメントＳｉ内の各行列データ構造において、見い出してもよい。胴体部の位置及び頭部の位置が分かると、胴体部を、さらに胸部と腹部に分けることが容易である。その結果、呼吸を、胸部と腹部の両部分において、別々に検知することができる。同様の人体の区分けを、多くの異なるアルゴリズムを利用して実行してもよい。
【００８２】
セグメントＳｉのうちの１個において観察領域２２を特定することができれば、このセグメントＳｉの直ぐ次のセグメントＳｉ＋１において、大抵の場合にほとんど労を費やさずに、観察領域２２を特定することができる。上記で説明した両方の手法では、腹部又は胸部の画像のおおよその位置を知ることで、それぞれ次のセグメントＳｉ＋１において腹部又は胸部を見い出すことが容易になる。
【００８３】
図７及び図８は、観察領域２２として、ベッドで眠っている人の腹部又は胸部を見い出す３番目の選択肢を示している。最初の工程で、それぞれのセグメントＳｉ全体にわたる値の変化が、行列データ構造の全ての成分に関して別々に確認される。次いで、それぞれの変化が下側閾値より上にある又は所定の区間内にある行列データ構造内の成分の領域又は隣接する領域が、観察領域２２として選択される。図７は、図２の切断線ＶＩＩ―ＶＩＩに沿う、人の高さプロファイルの断面図を示している。破線は、それぞれの位置における個々の距離値の時間的平均値を示している。矢印は、それぞれの位置における変動を示している。ベッドで眠っている人の胸部及び腹部において、身体の残りの部分におけるよりも、より大きな変動が生じていることが分かる。これらの領域は、観察領域２２ａ及び２２ｂとして選択される。
【００８４】
大きさが所定数の成分を超える行列データ構造の隣接する領域２２ａ、２２ｂのみを観察領域として選択し、個々の人為的な影響による誤った検知を回避できるようにする。
【００８５】
観察領域２２を確認するこの変更方式は、ベッドで眠っている人の位置の変化の検知及び測定誤差の検知も可能にする。観察領域２２が、２以上の連続するセグメントＳｉ、…、において別々に確認されると、高さプロファイルを破棄してよく、観察領域２２ａ、２２ｂの大きさ及び図心が、それぞれの前のセグメントＳｉにおける対応する観察領域２２ａ、２２ｂと比較して所定の閾値分、移動又は変化すると、エラーメッセージを発生させてよい。
【００８６】
もちろん、上記の手法を組み合わせて、観察領域２２を決定することもできる。例示として、物体認識用の画像処理法を用いて胴体部を決定してよく、次いで、変動を利用して大きな動きが検知されたこの領域内への成分のみを選択してよい。そのほか、複数の異なる観察領域２２を選択した後、最大の呼吸深度が確認された観察領域２２を使用して呼吸を検知することも可能である。
【００８７】
説明した典型的な実施の形態では、行列データ構造に保存された高さプロファイルを、常に使用している。しかしながら、本発明は、各々、高さプロファイルが、空間に位置する多数の点を設定するだけである別の実施の形態も可能にするものである。それぞれの点が、高さプロファイルＨによって、空間内に一意的に設定することができる限り、それぞれの位置が、座標によって明白に設定される必要はない。これは、ベッドで眠っている人１の距離が決定される特定の位置により、本発明の典型的な実施の形態に、言外に内在するものである。
【００８８】
そのほか、高さプロファイルを、点群として、すなわち、実質的に空間内における点のリストとして特定してもよい。この場合には、観察領域２２は、ベッドで眠っている人１の胸部又は腹部に位置する三次元の領域として設定してもよい。それぞれの観察領域２２内に位置する点のみを用いて、それぞれの平均値を得る。胸部又は腹部の上方、胸部又は腹部の約１０ｃｍ上方までの空間も含む領域を、観察領域２２として選択し、ベッドで眠っている人１の胸部又は腹部が上下する全ての瞬間を網羅してもよい。
【００８９】
本発明の好ましい実施の形態が、さらに、高さプロファイルと並行した音響的な記録によってベッドで眠っている人１の呼吸深度及び呼吸を確認する選択肢を提供する。図１は、必要に応じて選択するマイクロホン４０を示しており、このマイクロホンにより、音声信号Ｓａが記録される。マイクロホン４０によって作成された音声信号Ｓａは、デジタル化され、所定のサンプリングレートで保存されて利用可能に保たれる。マイクロホンは、処理ユニット５０に接続されている。
【００９０】
初めに、音声信号Ｓａは、約２００ミリ秒（ｍｓ）の所定の長さを有する音声セグメントＳａに細分される。一般に、これらの音声セグメントは、重複していてもよいが、この場合には、隣り合う重複しない音声セグメントＳａが選択される。
【００９１】
必要に応じ、音声セグメントＳａに窓関数を乗じて、以下にさらに説明するフーリエ法におけるエッジ効果を防止してもよい。さらに、セグメントｆｉが始まる時を特定する時間Ｔａｕｄｉｏ，ｉも、各音声セグメントＳａにリンクされる。
【００９２】
各音声セグメントＳＡｉは、ノイズ、バックグラウンドノイズＨ、呼吸ノイズ又はいびきノイズＡ／Ｓが、それぞれの音声セグメントＳＡｉにおいて聞こえないかどうかを確認するのに用いられる分類にかけられる。ノイズ、バックグラウンドノイズ、呼吸ノイズ又はいびきノイズが聞こえないかどうかに関連する、値Ｎ、Ｈ、Ａ／Ｓ（図９参照）を有する分類の結果が、各音声セグメントＳＡｉに関してそれぞれ作成される。分類の結果は、組み合わされて、別々の時間的分類信号Ａ（ｔ）を構成する。
【００９３】
以下、どのようにして、統計学習法を用いて、これらの個々の音声セグメントＳＡｉ各々を検査して、いびきノイズの有無を調べることができるのかを説明する。
【００９４】
最初の工程で、音声セグメントＳＡｉから特徴ベクトルｍｉを導き出すことにより、個々の音声セグメントＳＡｉにおけるいびきノイズを検知するのがよい。ｉ番目のセグメントである音声セグメントＳＡｉに関する特徴ベクトルｍｉが、それぞれの音声セグメントＳＡｉのサンプリング値から直接、計算される。ｉ番目の特徴ベクトルｍｉは、どの方法を用いて特徴を計算するかによって、いろいろな大きさを有し得る。特徴を発生させるのに使用することのできる幾つかの異なる技術を、以下に列挙する。
【００９５】
それぞれの音声セグメントＳＡｉのスペクトル解析は、音声セグメントＳＡｉのフーリエ変換を利用して行ってよい。特定の周波数帯域におけるエネルギー、すなわち、或る所定の帯域のフーリエ係数の大きさの２乗の和が、特徴として用いられる。その結果、帯域の数によって決まる長さを有するベクトルが、各音声セグメントＳＡｉに関して得られる。他の別個のコサイン変換が、このベクトルに適用されると、特徴ベクトル  ｍｉのさらに別の係数の集合が得られる。
【００９６】
特徴ベクトルｍｉのさらに別の特徴は、音声セグメントＳＡｉにおけるエネルギーである。さらに、特徴ベクトルｍｉの特徴として、音声セグメントＳＡｉにおけるゼロ交差の数、すなわち、符号の変化の数を用いてもよい。
【００９７】
特徴ベクトルｍｉの作成が完了した後、統計学習法が選択される。このために、多数の可能な方法が先行技術から利用可能なので、本明細書では、種々の選択肢について、これ以上詳細には述べない。これらの方法は、特徴ベクトルｍｉに基づいて、音声セグメントＳＡｉを、いびきノイズとして識別することを可能にするものである。このために、特徴空間は、いびきに割り当てられる点の集合と、いびきではないと分類される残りに細分される。これらのアルゴリズムは最初、公知のいびきノイズに基づいて訓練される。すなわち、いびきノイズを有する音声セグメントが、手動で選択され、いびきのノイズを有する音声セグメントの特徴ベクトルｍｉが計算され、次いで、分類アルゴリズムが、特徴ベクトルを用いて訓練される。全ての用いられる統計学習法の実施は、自由に利用可能であり、既に実施されている。
【００９８】
上記の分類法により、どの音声セグメントＳＡｉがいびきノイズを含んでいるかを決定することができる。しかしながら、平均的ないびき信号は多くの場合、図９に示すように、いびきは大抵、息を吸っている間にしか行われないので、大音量相の間に静かな時間間隔も有している。複数のセグメントが、ｉ番目の位置の前後にあると考え、全てのいびき相と、大音量期間の間の静かなセグメントも、正しくいびきに割り当てることができるようにする。いびきノイズを有するセグメントが、或る閾値よりも多くこのセットに含まれている場合には、いびきが、時間Ｔａｕｄｉｏ，ｉにおいて検知される。
【００９９】
いびきや呼吸などの呼吸ノイズを、他の生じ得るバックグラウンドノイズと区別できるようにする記録されたノイズの分類の目的は、先行技術としての公知の方法を用いて達成することができる。特に、こうした方法は、以下の刊行物から公知である。
【０１００】
ヒサム・アルシャー、アディティヤ・パンディヤ、ティー・ダグラス・ブラッドレイ、及びフランク・ルジック、「多数の分類子を用いた呼吸音成分の被験者に左右されない確認」、音響学、音声信号処理（ＩＣＡＳＳＰ）に関する２０１４年ＩＥＥＥ国際会議、３５７７〜３５８１ページ、２０１４年（Ｈｉｓａｍ  Ａｌｓｈａｅｒ、Ａｄｉｔｙａ  Ｐａｎｄｙａ、Ｔ  Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｂｒａｄｌｅｙ、ａｎｄ  Ｆｒａｎｋ  Ｒｕｄｚｉｃｚ．  Ｓｕｂｊｅｃｔ  ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｒｅａｔｈ  ｓｏｕｎｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ.  Ｉｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ、Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （ＩＣＡＳＳＰ）、２０１４  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ、ｐａｇｅｓ  ３５７７−３５８１、ＩＥＥＥ、２０１４.）
いろいろな統計学習法を用いて、記録されたノイズを、種々の部類に分類できるようにしている。最初の論文では、患者の顔に載ったマスクにマイクロホンが固定され、その結果、バックグラウンドノイズがほとんどない又はバックグラウンドノイズは無視できる程度である。この刊行物においては、記録されたノイズは、吸気、呼気、いびき及びあえぎ呼吸として分類されている。このため、複数の異なる特徴が作り出され、これらの特徴により、選択された統計学習法が機能する。
【０１０１】
エム・カヴソグル、エム・カマサク、オー・エログル、ティー・シログル、ワイ・セリナゴグル、及びティー・アッカム、「睡眠音のいびき／非いびき分類の効率的な方法」、生理学的測定、２８巻（８号）、８４１〜８５３ページ、２００７年
Ｍ  Ｃａｖｓｏｇｌｕ、Ｍ  Ｋａｍａｓａｋ、Ｏ  Ｅｒｏｇｕｌ、Ｔ  Ｃｉｌｏｇｌｕ、Ｙ  Ｓｅｒｉｎａｇａｏｇｌｕ、ａｎｄ  Ｔ  Ａｋｃａｍ、Ａｎ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｓｍｏｒｅ／ｎｏｎｓｎｏｒｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｌｅｅｐ  ｓｏｕｎｄｓ、Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ、２８（８）：８４１、２００７.
この刊行物においても、統計学習法を用いて、記録されたノイズを種々の部類に分類できるようにしている。マイクロホンが、被験者の頭部から約１５ｃｍの距離にあり、記録されたノイズが、「いびき」又は「非いびき」に分けられる。
【０１０２】
図９は、呼気の間のいびきノイズＸｓを示しており、これらのいびきノイズＸｓの間のバックグラウンドノイズＸＨも、記録されている。説明した分類により、１個の分類値Ｋａを、各々、音声セグメントＳＡｉのうちの１個各々に割り当てることができ、前記分類値は、図９の最上部に示されている。
【０１０３】
音声信号の質とバックグラウンドノイズの量次第では、いびきノイズを、必要に応じて、より正確に下位区分、例えば病的と非病的などに分類してもよい。呼吸を、非常に目的にかなった条件下で別個のノイズとして分類してもよく、呼吸の強さを確認してもよい。
【０１０４】
図９は、本発明の改善された実施の形態の結果をより詳細に示しており、ここでは、高さプロファイルの評価の結果と音響的ないびきの分析の結果の両方が、呼吸活動の評価に含まれている。一般的に、セグメントＳｉと音声セグメントＳＡｉとは、時間において互いに相関していない。
【０１０５】
このため、同時に記録されたセグメントＳＡｉと音声セグメントＳｉは、最初は、それらのセグメントそれぞれの記録時間の理由で、互いに割り当てられる。一般的に、各セグメントＳｉに関して、複数の音声セグメントＳＡｉが得られ、前記音声セグメントは、セグメントの時間間隔の間に記録される。
【０１０６】
本発明のこの典型的な実施の形態では、浅い呼吸深度Ｔを有するセグメントＳｉが捜し求められる。図９に示すデータから得られる事柄は、セグメントＳ３における呼吸深度Ｔが、２個の先行するセグメントＳ１、Ｓ２における呼吸深度よりも大幅に低いことである。次いで、このセグメントＳ３に割り当てられた全ての音声セグメントＳＡｉにおいて、見当たらない呼吸ノイズが捜し求められる。ここで、セグメントＳ３と同時に記録された音声セグメントＳＡｉには、いびき又は呼吸ノイズは無く、バックグラウンドノイズＸＨだけがあることを決定することができる。先ず、浅い呼吸深度が確認され、次いで、何らかのいびき又は呼吸ノイズの何れも認めることができなかったので、件の人物が呼吸をしていないと仮定してよい。
【０１０７】
音声信号及び高さプロファイルから導き出されたデータから、このようにして、何時でも呼吸に関して分析することができる。このために、以下の処置が行われる。２個のインデックスＩ及びＪが、音声セグメントＳＡｉのそれぞれの開始時間Ｔａｕｄｉｏ，Ｉ及びセグメントＳの開始時間Ｔ３Ｄ，Ｊが、音声区分け及び高さプロファイルの区分けに関して選択された全ての時間から、時点ｔにおいてそれぞれ最も近いように捜し求められる。この時点に関する可能性は、以下の表に要約されている。
【０１０８】
【表１】
2017530762.tif 000008
【０１０９】
以下、本発明のさらに別の実施の形態を説明する。この実施の形態では、確認された呼吸深度Ｔと呼吸ノイズの音響的分類との改善されたリンク、したがって、呼吸の途切れの改善された検知が、促進される。確認された呼吸深度を経時的に補間することにより、呼吸深度信号Ｔ（ｔ）を確認することが可能である。
【０１１０】
この分類は、呼吸深度の時間曲線を表す呼吸深度関数Ｔ（ｔ）及び任意の１時点において、呼吸ノイズが、必要に応じてどの呼吸ノイズが、存在していたかどうかを特定する分類信号Ａ（ｔ）に基づいている。
【０１１１】
この典型的な実施の形態では、分類信号Ａ（ｔ）が調整されて、ベクトルを各時点に割り当てるベクトル値関数として設定され、前記ベクトルの成分は、それぞれ確認された信号の強さをそれぞれ特定する。具体的には、分類信号Ａ（ｔ）は、成分であって、そのうちの１個がいびきノイズの又は特定のタイプのいびきノイズの強さを表し、一方、他の１個がそれぞれの時点において存在するバックグラウンドノイズの強さを表す成分を有していてもよい。
【０１１２】
したがって、複数の音声セグメントを組み合わせて、例えば、５〜１０秒の長さを有するさらに別の音声セグメントを構成し、平均をとることにより、このさらに別の音声セグメントにおけるそれぞれの信号の強さを確認することが可能である。この工程の結果として、人が吸気の間にいびきをかくが、いびき全体として静かに終わる比較的長い期間を分類することができる。平均した分類信号Ｂ（ｔ）が、この平均化によって作成される。平均した分類信号Ｂ（ｔ）及び呼吸深度信号Ａ（ｔ）が、時間的に一致するセグメント又はさらに別の音声セグメントに対して設定されると、特に好ましい。
【０１１３】
次の工程で、両方の信号Ｔ（ｔ）、Ｂ（ｔ）において大きな変化が生じている時間が、呼吸深度信号Ｔ（ｔ）及びさらに別の分類信号Ｂ（ｔ）において捜し求められる。例示として、これらは、呼吸ノイズが止んだ又は再開した時或いは呼吸運動が停止又は再開した時である。
【０１１４】
こうして確認された時間は、それぞれの時間における信号Ｔ（ｔ）、Ｂ（ｔ）における変化が大きいほど、いっそう関連があると考えられる。これに関して、関連値ＲＥＬが作成され、前記関連値は、呼吸の弱い相の始まり又は終わりに関する個々の時間の関連性を特定する。
【０１１５】
関連値ＲＥＬの強さが、所定の閾値の強さを超えているこれらの時点は、無呼吸の開始時Ｒｓ又は終了時Ｒｅとして選択される。関連値ＲＥＬが負の場合には、開始時Ｒｓとみなしてよく、関連値ＲＥＬが正の場合には、終了時Ｒｅとみなしてよい。開始時Ｒｓと終了時Ｒｅとの間の時間帯ＡＰは、呼吸活動が弱い又は無い時間帯と考えられる。
【０１１６】
特に、関連値の平均値が、特に関連値との比較時間の前及び／又は後の、或る時間の範囲にわたってとられ、閾値は、この平均値の１２０％〜２００％の範囲で設定されるので、きつく構成しても、緩く構成してもよい。
【０１１７】
全体として、本発明の範囲内で数時間にわたり人の睡眠全体を記録し、高さプロファイルを個々のセグメントに、必要に応じて音声信号も音声セグメントに、細分することができる。もちろん、人の睡眠の個々の特に関連する相のみを考慮し、幾つかの記録された高さプロファイル又は音声サンプリング値のみを、個々のセグメント及び必要に応じて音声セグメントに割り当てることもできる。
【０１１８】
さらに、睡眠全体にわたって、確認された呼吸深度の浅い相又は呼吸活動の無い相の数と継続期間を記録し、これらを統計分析することもできる。
【０１１９】
以下、本発明のさらなる好ましい実施の変更態様を、より詳細に説明する。原則として、これらの実施の変更態様では、呼吸に関連する範囲において、呼吸に遡ることができず、睡眠中の人の他の運動に由来する運動のない時間の範囲が、最初に確認される。次いで、人の呼吸を最も良く確認することのできる高さプロファイルの領域が、特定される。これらの領域は、次いで、呼吸深度信号を作成するのに用いられる。
【０１２０】
睡眠中、眠っている人の上半身の運動、例えば寝返り、が時折生じることがある。こうした運動は、呼吸運動よりもはるかに顕著であり、呼吸運動は、小さい運動振幅しかなく、はるかに規則的であるため、容易に識別することができる。個々の運動の間の時間範囲が確認され、比較的大きな振幅を有するこうした運動が、確認された高さプロファイルにおける確認された信号の不連続な変化をもたらすことを防止する。呼吸深度の測定値が、これらの時間範囲に関して別々に確認される。このようにして得られた各時間範囲は、各々、別々の呼吸深度曲線に割り当てられる。この過程において、本発明による前記の手法を用いることができる。
【０１２１】
人の比較的大きな動きのない確認された時間範囲は、各々連続する記録時間ｔ１、…、ｔｐにおいて、特に３〜２０秒の時間範囲内で記録された複数の高さプロファイルを有する個々のセグメントに細分される。
【０１２２】
時間範囲のセグメントに関する時間信号が、高さプロファイルＨの全ての点に関して、特に行列データ構造又は点群の全ての成分に関して、最初に別々に作成され、前記時間信号が、それぞれのセグメント内のそれぞれの点における高さプロフィルの時間曲線を特定することにより、観察領域２２が選択されるのが好ましい。
【０１２３】
呼吸又は呼吸の強さを特徴付ける値が、これらの時間信号各々から導かれ、高さプロファイルのそれぞれの点に割り当てられる。呼吸深度値は、別の方法で導いてもよい。変化を用いることに加えて、確認された信号スペクトルの特定の成分を用いて呼吸深度を確認することもでき、好ましい。
【０１２４】
このため、２個の所定の周波数範囲内の信号エネルギーが、高さプロファイルの各成分に関してそれぞれ確認される。第１の周波数範囲は、約１０／分〜４０／分の間であり、呼吸の強さに関して特徴的で、第１の周波数範囲により、呼吸の存在及び強さを正確に評価することができる。一般に、この第１の周波数範囲の下限は、５／分〜１５／分の間にあるのが好ましく、第１の周波数範囲の上限は、２５／分〜６０／分であるのが好ましい。
【０１２５】
しかしながら、これらの特定された上下限は、単なる代表的なものであり、それぞれの患者の年齢によって、非常に大きく左右される。例示として、幼児は、成人の３倍もの速さで息をする。原理的には、こうした下限すなわち閾値は、成人では約１０／分である呼吸周波数に関して推定される最も少ない値からもたらされる。上限は、下限値の３倍〜４倍、すなわち３０／分〜４０／分に設定してよく、特に呼吸運動の倍音（ｈａｒｍｏｎｉｃｓ）を考慮に入れてもよい。
【０１２６】
信号ノイズが、同様にして確認される。信号ノイズは、特に３６０／分〜９００／分の間にある、第２の周波数範囲内の信号成分によって決定することができる。一般に、この第２の周波数範囲の下限は、１８０／分〜５００／分の間にあることが好ましく、第２の周波数範囲の上限は、６００／分〜１２００／分の間にあることが好ましい。この周波数範囲の設定も、検査を受ける患者によって、大きく左右される。原理的には、第１の周波数範囲の上にあり、患者の呼吸に影響しない周波数帯域が用いられる。
【０１２７】
次いで、第１の周波数範囲における信号エネルギーと第２の周波数範囲における測定ノイズのエネルギーの商が、処理ユニット５０によって確認され、この商は、呼吸の存在を特徴付ける呼吸の強さの値として用いられる。
【０１２８】
次いで、それぞれの呼吸深度値が、下側閾値の上又は所定の間隔内にある、高さプロファイルＨのそれぞれ隣接する点を有する１個の範囲又は複数個の範囲２２ａ、２２ｂが、セグメントのうちの１個各々に関する観察領域２２として選択される。これは、大きさが所定数の点を超えている点の隣接する範囲２２ａ、２２ｂを観察領域として選択することにより行われるのが好ましい。
【０１２９】
領域は、領域の各点が、この領域内のもう一つの点から始まるそれぞれの隣接するピクセルを介して到達可能である場合に、連続しているとみなしてよい。好ましくは、高さプロファイルＨの点が、
それらの点が、行列データ構造の隣り合う成分によって設定される場合に、或いは
それらの点又はそれらの点の空間における水平面への投射が、閾値よりも小さい互いからの距離を有している場合に、
隣接しているとみなしてよい。
【０１３０】
この関係は、いろいろな仕方で設定してよい。特に、それらの点を、最大で１個のインデックスにおいて最大で１の値によって互いに異なる隣接点として設定し、高さプロファイル内での隣接関係を設定することができる。これは、４近傍とも称する。
【０１３１】
それぞれの閾値は、動的に設定して、いろいろな睡眠の姿勢への適合を促進してもよい。閾値は、最も大きい連続領域のピクセル数が、所定の閾値範囲内にない場合には、修正される。最も大きい連続領域のピクセル数が、閾値範囲の最大値よりも大きい場合には、閾値を倍にし、最も大きい連続領域のピクセル数が、閾値範囲の最小値よりも小さい場合には、閾値を半分にする。
【０１３２】
最大数のピクセルを有する観察領域２２が、各々、各時間セグメントに関して選択される。そのほか、最も大きな観察領域２２の数Ｎを選択してもよい。観察領域２２の図心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）が、各々、各時間セグメントに関して記憶される。次いで、各々、図心の全ての利用可能なｘ座標にわたる時間範囲内でメジアンｍｘが求められる。同様にして、図心の全ての利用可能なｙ座標にわたる時間範囲内で、各々、メジアンｍｙが求められる。次いで、図心が、ｙ座標がｙ座標のメジアンｍｙに相当し、ｘ座標がｘ座標のメジアンｍｘに相当する点から最少の距離を有する領域が、時間範囲に関して確認された全ての観察領域２２から確認される。
【０１３３】
その後、この領域は、時間範囲全体に関して呼吸深度信号を確認するのに用いられる。呼吸深度信号は、高さプロファイルＨの平均値又は値の合計を、この領域内で各時点に関してそれぞれ別々に確認することにより、確認される。必要に応じて、こうして確認された呼吸深度信号を、２５／分〜６０／分の間のフィルタ周波数を用いて、さらに低域フィルタリングにかけてもよい。ローパスフィルタのフィルタ周波数又は限界周波数を設定する場合、正確な値は、患者の年齢にも大きく左右される。低域フィルタリングに加えて、トレンド除去又は高域フィルタリングを用いてもよい。
【図１】
2017530762.tif 000009
【図２】
2017530762.tif 000010
【図２ａ】
2017530762.tif 000011
【図２ｂ】
2017530762.tif 000012
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2017530762.tif 000016
【図７】
2017530762.tif 000017
【図８】
2017530762.tif 000018
【図９】
2017530762.tif 000019
【国際調査報告】
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2017530762.tif 000021
2017530762.tif 000022
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2017530762.tif 000024
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