(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の血流情報を測定する測定部と、
前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定する制御部と、
を備え、
前記制御部は、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合に、前記睡眠状態が変化した、あるいは特定の睡眠状態にあると推定する、電子機器。
【請求項２】
前記分散値を算出する演算部、をさらに備え、
前記演算部は、測定された前記血流情報のうち、任意の点を始期とする所定の測定区間における前記血流情報に基づいて前記分散値を算出する、
請求項１に記載の電子機器。
【請求項３】
前記測定区間は、前記血流情報の測定を行った測定時間又は前記血流情報の測定点の数、のいずれか一方によって定められる、
請求項２に記載の電子機器。
【請求項４】
前記演算部は、始期が異なる複数の前記測定区間においてそれぞれ前記分散値を算出し、
前記制御部は、複数の前記分散値に基づいて、前記睡眠状態を推定する、
請求項２又は３に記載の電子機器。
【請求項５】
前記演算部は、所定の前記測定区間の始期から所定の時間が経過した時点、前記所定の測定区間の始期から数えて前記血流情報の測定点が所定の点数に達した時点、及び前記所定の測定区間の終期、のいずれか１つを前記所定の測定区間の次の測定区間の始期として、逐次に前記分散値を算出する、
請求項４に記載の電子機器。
【請求項６】
前記制御部は、算出した前記分散値が所定の閾値となった場合に、前記睡眠状態が変化した、あるいは特定の睡眠状態にあると推定する、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項７】
前記演算部は、逐次に算出された前記分散値のうち、所定の算出区間における前記分散値に基づいて前記分散値の代表値を算出する、
請求項５に記載の電子機器。
【請求項８】
前記算出区間は、前記分散値の算出時間又は前記分散値の算出点の数、のいずれか一方によって定められる、
請求項７に記載の電子機器。
【請求項９】
前記演算部は、前記算出区間の始期が異なる複数の前記算出区間においてそれぞれ前記分散値の代表値を算出し、
前記制御部は、複数の前記分散値の代表値に基づいて、前記睡眠状態を推定する、
請求項７又は８に記載の電子機器。
【請求項１０】
前記演算部は、所定の前記算出区間の始期から所定の時間が経過した時点、前記所定の算出区間の始期から数えて前記分散値の算出点が所定の点数に達した時点、及び前記所定の算出区間の終期、のいずれか１つを前記所定の算出区間の次の算出区間の始期として、逐次に前記代表値を算出する、
請求項９に記載の電子機器。
【請求項１１】
前記制御部は、算出した前記分散値の代表値が所定の閾値となった場合に、前記睡眠状態が変化した、あるいは特定の睡眠状態にあると推定する、
請求項７〜１０のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１２】
被験者の血流情報を測定する測定部と、
前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定する制御部と、
を備え、
前記制御部は、所定の前記分散値の代表値に対して、前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が、所定の値以上変動したと判断した場合に、前記睡眠状態が変化した、あるいは特定の前記睡眠状態にあると推定する、電子機器。
【請求項１３】
複数の前記分散値の前記代表値は、複数の前記分散値に基づいて得られた、分散値又は平均値である、請求項８〜１２のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１４】
前記血流情報は、血流量、脈動血流波高、及び拍出量の少なくとも１つである、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の電子機器。
【請求項１５】
被験者の血流情報を測定する測定部を備える血流情報測定装置と、
前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定する制御部を備える推定装置と、
を備え、
前記制御部は、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の睡眠状態にあるという推定、又は所定の前記分散値の代表値に対して前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が所定の値以上変動したと判断した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の前記睡眠状態にあるという推定を実行する、推定システム。
【請求項１６】
被験者の血流情報を測定するステップと、
前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定するステップと、
を備え、
前記推定するステップでは、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の睡眠状態にあるという推定、又は所定の前記分散値の代表値に対して前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が所定の値以上変動したと判断した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の前記睡眠状態にあるという推定を実行する、制御方法。
【請求項１７】
始期が異なる複数の測定区間において前記分散値を算出するステップと、
複数の前記分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定するステップと、
をさらに備える、請求項１６に記載の制御方法。
【請求項１８】
コンピュータに、
被検者の血流情報を測定させ、
前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定させ、
前記睡眠状態の推定では、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の睡眠状態にあるという推定、又は所定の前記分散値の代表値に対して前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が所定の値以上変動したと判断した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の前記睡眠状態にあるという推定を実行させる、
制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１８年１月３０日に日本国において提出された特願２０１８−０１３９５８号の優先権を主張するものであり、この先の出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
従来、睡眠状態を検出する装置が知られている。例えば、特許文献１には、脳波を計測することにより、睡眠状態を検出する装置が開示されている。しかしながら、脳波を測定する脳波計は、必ずしも簡便に使用できるものではない場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１２１４８９号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
電子機器の一態様は、被験者の血流情報を測定する測定部と、前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定する制御部を備え、前記制御部は、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合に、前記睡眠状態が変化した、あるいは特定の睡眠状態にあると推定する。
電子機器の別の一態様は、被験者の血流情報を測定する測定部と、前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定する制御部を備え、前記制御部は、所定の前記分散値の代表値に対して、前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が、所定の値以上変動したと判断した場合に、前記睡眠状態が変化した、あるいは特定の前記睡眠状態にあると推定する。
【０００６】
推定システムの一態様は、被験者の血流情報を測定する測定部を備える血流情報測定装置と、前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定する制御部を備え、前記制御部は、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の睡眠状態にあるという推定、又は所定の前記分散値の代表値に対して前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が所定の値以上変動したと判断した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の前記睡眠状態にあるという推定を実行する推定装置を備える。
【０００７】
制御方法の一態様は、被験者の血流情報を測定するステップと、前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定するステップを含み、前記推定するステップでは、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の睡眠状態にあるという推定、又は所定の前記分散値の代表値に対して前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が所定の値以上変動したと判断した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の前記睡眠状態にあるという推定を実行する。
【０００８】
制御プログラムの一態様は、コンピュータに、被検者の血流情報を測定させ、前記血流情報の分散値に基づいて、前記被検者の睡眠状態を推定させ、
前記睡眠状態の推定では、所定の前記分散値に対して前記所定の分散値の後に算出した前記分散値が所定の値以上変動した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の睡眠状態にあるという推定、又は所定の前記分散値の代表値に対して前記所定の分散値の代表値の後に算出した前記分散値の代表値が所定の値以上変動したと判断した場合における、前記睡眠状態が変化したあるいは特定の前記睡眠状態にあるという推定を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態に係る電子機器の外観の一例を示す概略図である。
【図２】図１の測定装置のＡ−Ａ断面図である。
【図３】図１の電子機器の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】睡眠に関する脳波の一例を模式的に示す図である。
【図５Ａ】分散値の算出に係る測定データの範囲の定め方を示す概略図である。
【図５Ｂ】分散値の算出に係る測定データの範囲の定め方を示す概略図である。
【図６】複数の分散値の算出に係る測定データの範囲の定め方を示す概略図である。
【図７】睡眠状態の推定方法を示す概略図である。
【図８】分散値の代表値の算出に係るデータの範囲の定め方を示す概略図である。
【図９Ａ】血流情報と睡眠状態の関係を示す実験結果図である。
【図９Ｂ】血流情報と睡眠状態の関係を示す実験結果図である。
【図１０】図３の制御部が実行する睡眠状態の推定処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示に係る電子機器、推定システム、制御方法及び制御プログラムによれば、利便性を向上可能である。
【００１１】
以下、図面を参照して詳細に説明する。なお、本明細書において、左右で同一の機能を有する構成要素について、左右の構成要素を区別せずにまとめて記載する場合には、参照符号のａ及びｂの文字を省略して記載する。例えば、第１測定部１１２ａと第２測定部１１２ｂとを区別しない場合には、これらをまとめて測定部１１２と記載する。
【００１２】
（第１実施形態）
以下、電子機器１００に係る第１実施形態について図１から図７を用いて説明する。
【００１３】
図１は、第１実施形態に係る電子機器１００の外観の一例を示す概略図である。電子機器１００は、測定装置(血流情報測定装置)１１０と、推定装置１２０とを備える。測定装置１１０と推定装置１２０とは、ケーブル１３０ａ及び１３０ｂにより、互いに通信可能に接続されていてよい。測定装置１１０と推定装置１２０とは、ケーブル１３０ａ及び１３０ｂを介して、各種信号及び電力等を送受信できる。測定装置１１０と推定装置１２０とは、必ずしもケーブル１３０ａ及び１３０ｂにより接続されていなくてもよい。測定装置１１０と推定装置１２０とは、例えば、無線又は有線と無線との組合せにより、互いに通信可能に接続されていてもよい。
【００１４】
測定装置１１０は、装着部１１１と、第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂを備える。測定装置１１０は、被検者に装着された状態で、第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂにより被検者の血流に関する情報（以下、「血流情報」ともいう）を測定する。血流情報は、例えば血流量、脈動血流波高、あるいは拍出量のいずれかであってよい。脈動血流波高は、心臓の拍動のある１拍における血流量の極大値と極小値の差である。拍出量は、例えば心拍１拍当たりの血液の拍出量である。血流情報の単位は、例えば単位時間当たりの体積又は単に体積で表されてもよい。
【００１５】
測定装置１１０は、例えば被検者の頭部に装着可能である。本明細書において、測定装置１１０が被検者の頭部に装着された状態で使用される態様について説明を行う。
【００１６】
装着部１１１は、被検者に対する測定装置１１０の装着状態を維持するための機構である。本実施形態において、装着部１１１は、例えば図１に示すように、アーチ形状である。被検者は、装着部１１１で頭部を挟み込むことにより、測定装置１１０を装着し、装着状態を維持できる。装着部１１１は、例えば被検者の頭部の大きさに合わせて長さを調節可能な機構を有していてよい。装着部１１１は、例えばプラスチック等により構成されてよい。
【００１７】
第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂは、装着部１１１の第１端１１１ａ及び第２端１１１ｂにおいて、それぞれ第１連結部１１３ａ及び第２連結部１１３ｂを介して、装着部１１１に連結される。すなわち、装着部１１１と、第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂと、第１連結部１１３ａ及び第２連結部１１３ｂとは、全体として連結された１つのイヤホンタイプの測定装置１１０として構成されている。第１連結部１１３ａは、第１測定部１１２ａと装着部１１１の第１端１１１ａとを連結する部分に形成される。第２連結部１１３ｂは、第２測定部１１２ｂと装着部１１１の第２端１１１ｂとを連結する部分に形成される。
【００１８】
第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂは、被検者の血流情報を測定するセンサ部を備える。センサ部の詳細については後述する。第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂの機能は同じである。本明細書において、第１測定部１１２ａと第２測定部１１２ｂとを区別しない場合には、これらをまとめて、測定部１１２と記載する。
【００１９】
本実施形態において、測定部１１２は、被検者の耳において、血流情報を測定する。測定部１１２は、例えば、被検者の耳甲介、耳孔、耳朶、又は耳珠において、血流情報を測定してもよい。
【００２０】
第１測定部１１２ａは、例えば被検者の右耳の耳甲介において、血流情報を測定する。第１測定部１１２ａは、本体１１４ａと、イヤピース１１５ａと、センサ部１１６ａとを備える。イヤピース１１５ａは、測定装置１１０の装着状態において、被検者の右耳の外耳道に挿入される。イヤピース１１５ａは、例えばシリコン等で構成される。センサ部１１６ａは、本体１１４ａにおいて、イヤピース１１５ａが右耳の外耳道に挿入された状態において被検部位である右耳の耳甲介に接触する位置に設けられる。本体１１４ａは、センサ部１１６ａが備える測定機構（詳細については後述する）を保護するケースとしても機能する。本体１１４ａは、例えばプラスチック等により構成されてよい。イヤピース１１５ａは、右耳の外耳道に挿入された状態で、被検部位である耳甲介に対するセンサ部１１６ａの接触状態を維持する。センサ部１１６ａは、被検者の血流情報を測定する測定部として機能する。
【００２１】
図２は、図１の測定装置１１０のＡ−Ａ断面図である。すなわち、図２は、右耳において血流情報を測定する第１測定部１１２ａを含む部分断面図である。ただし、図２では、第１測定部１１２ａの内部機構の詳細を一部省略している。
【００２２】
図２に概略的に示すように、センサ部１１６ａは、測定機構として発光部１１７ａ及び受光部１１８ａを備える。発光部１１７ａは、被検部位である右耳の耳甲介に測定光を照射する。受光部１１８ａは、照射された測定光に対する耳甲介の内部の組織から反射光（散乱光）を取得する。受光部１１８ａで受光された散乱光の光電変換信号は、推定装置１２０が備える制御部１２２に送信される。なお、制御部１２２は測定装置１１０が備えていてもよい。制御部１２２の詳細については後述する。
【００２３】
発光部１１７ａは、例えばレーザ光を射出する。発光部１１７ａは、例えば、血液中に含まれる所定の成分を検出可能な波長のレーザ光を、測定光として被検部位に照射する。発光部１１７ａは、例えば１つのＬＤ（レーザダイオード：Ｌａｓｅｒ  Ｄｉｏｄｅ）により構成される。
【００２４】
受光部１１８ａは、測定装置１１０が被験者の生体に対して行った測定の結果得られる情報（以下、生体情報という）として、被検部位からの測定光の散乱光を受光する。受光部１１８ａは、例えば、ＰＤ（フォトダイオード：Ｐｈｏｔｏ  Ｄｉｏｄｅ）により構成される。
【００２５】
図２に示すように、本体１１４ａは、内部にスピーカ部１１９ａを備える。スピーカ部１１９ａは、入力された音信号に基づいて音を発生させる。音信号は、例えば推定装置１２０から入力される。スピーカ部１１９ａは、被検者に各種情報を報知できる報知部として機能する。スピーカ部１１９aは、報知部として機能するほか、例えば、電子機器１００を音楽プレーヤなどの外部入力機器と接続して音楽再生を行う場合の出力部としても機能する。
【００２６】
第１連結部１１３ａは、装着部１１１の第１端１１１ａにおいて、装着部１１１と第１測定部１１２ａとを連結する。第１連結部１１３ａは、振動を低減可能な部材を含んで構成されていてもよい。振動を低減可能な部材は、例えば、ばね、ゴム、シリコン樹脂、ゲル、布、スポンジ若しくは紙その他の部材又はこれらの任意の組合せを含む。振動を低減可能な部材は、例えば内部に流体（すなわち液体又は気体）を有する、流体封入式ダンパであってもよい。内部の流体は、例えば粘性を有する液体であってよい。第１連結部１１３ａが振動を低減可能な部材を含む場合、装着部１１１から第１測定部１１２ａに伝達される振動が低減される。これにより、第１測定部１１２ａと被検部位との接触状態が変化しにくくなり、生体情報の測定精度が向上しうる。
【００２７】
第２測定部１１２ｂは、例えば被検者の左耳の耳甲介において、血流に関する情報を測定する。第２測定部１１２ｂは、第１測定部１１２ａに対して左右対称な構成及び同一の機能を有する。すなわち、第２測定部１１２ｂは、本体１１４ｂと、イヤピース１１５ｂと、センサ部１１６ｂと、スピーカ部１１９ｂとを備える。本体１１４ｂ、イヤピース１１５ｂ、センサ部１１６ｂ及びスピーカ部１１９ｂは、それぞれ本体１１４ａ、イヤピース１１５ａ、センサ部１１６ａ及びスピーカ部１１９ａが有する機能を、左耳において実現する。センサ部１１６ｂは、被検者の血流情報を測定する測定部として機能する。センサ部１１６ｂは、発光部１１７ｂ及び受光部１１８ｂを備える。発光部１１７ｂ及び受光部１１８ｂの機能は、それぞれ発光部１１７ａ及び受光部１１８ａと同様であってよい。第２測定部１１２ｂは、第２連結部１１３ｂにより、装着部１１１の第２端１１１ｂに連結される。第２測定部１１２ｂの構成は、第１測定部１１２ａの構成と同様であってよい。
【００２８】
図３は、図１の電子機器１００の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。以下、各種信号の送受信に関して図３を用いて説明する。
【００２９】
第１測定部１１２ａは、通信部１２１ａを備える。通信部１２１ａは、推定装置１２０と通信を行うことにより、各種信号を送受信する。本実施形態では、通信部１２１ａは、ケーブル１３０ａを介して推定装置１２０と通信を行う。ただし、通信部１２１ａは、例えば、無線又は有線と無線との組合せにより推定装置１２０と通信を行ってもよい。通信部１２１ａは、例えば、受光部１１８ａで受光された散乱光の光電変換信号を推定装置１２０に送信する。通信部１２１ａは、例えば、センサ部１１６ａによる生体情報の測定処理を実行させる信号を推定装置１２０から受信する。通信部１２１ａは、例えば、スピーカ部１１９ａから出力される音に関する信号を推定装置１２０から受信する。
【００３０】
第２測定部１１２ｂは、通信部１２１ｂを備える。本実施形態では、通信部１２１ｂは、ケーブル１３０ｂを介して推定装置１２０と通信を行う。通信部１２１ｂの機能は、第１測定部１１２ａが備える通信部１２１ａと同様であってよい。
【００３１】
推定装置１２０は、通信部１２１ｃと、制御部１２２と、演算部１２５と、記憶部１２３と、入力部１２４とを備える。
【００３２】
通信部１２１ｃは、測定装置１１０と通信を行うことにより、各種信号を送受信する。本実施形態では、通信部１２１ｃは、それぞれケーブル１３０ａ及び１３０ｂを介して、測定装置１１０の第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂと通信を行う。通信部１２１ｃは、例えば受光部１１８で受光された散乱光の光電変換信号を、測定装置１１０から受信する。通信部１２１ｃは、例えば、センサ部１１６による生体情報の測定処理を実行させる信号を、測定装置１１０に送信する。通信部１２１ｃは、例えば、スピーカ部１１９から出力させる音に関する信号を測定装置１１０に送信する。
【００３３】
制御部１２２は、電子機器１００の各機能ブロックをはじめとして、電子機器１００の全体を制御及び管理する少なくとも１つのプロセッサ１２２ａを含む。制御部１２２は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の少なくとも１つのプロセッサ１２２ａを含んで構成され、その機能を実現する。このようなプログラムは、例えば記憶部１２３、又は電子機器１００に接続された外部の記憶媒体等に格納される。
【００３４】
また、制御部１２２に含まれる少なくとも１つのプロセッサ１２２ａは、例えば単一のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）として、又は通信可能に接続された複数のＩＣ及び／又はディスクリート回路（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であってもよい。係る実施形態において、１以上の回路又はユニットとして制御部１２２に含まれるプロセッサ１２２ａは、関連するメモリに記憶された指示を実行することによって、１以上のデータ計算手続又は処理を実行するように構成されてもよい。
【００３５】
他の例として、プロセッサ１２２ａは、ファームウェア（例えば、ディスクリートロジックコンポーネント）であってもよい。ファームウェアは、１以上のデータ計算手続き又は処理を実行するように構成されてもよい。
【００３６】
上記の例において、プロセッサ１２２ａを実行する場合は、種々の既知の技術にしたがって実行されることが可能である。また、プロセッサ１２２ａは、１以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号処理装置、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はこれらのデバイス若しくは構成の任意の組合せ、又は他の既知のデバイス若しくは構成の組合せを含み、以下に説明される制御部１２２としての機能を実行してもよい。
【００３７】
制御部１２２は、測定装置１１０から受信した散乱光の光電変換信号に基づき、被検者の被検部位における血流情報を算出する。制御部１２２は、例えばドップラーシフトを利用して血流情報を測定する。ここで、ドップラーシフトを利用した血流情報測定技術の一例について以下に説明する。
【００３８】
生体の組織内で動いている血球から散乱された散乱光は、ドップラー効果に基づいて血液中の血球の移動速度に比例した周波数シフト（ドップラーシフト）を受ける。制御部１２２は、静止した生体の組織からの散乱光と、生体の組織内で動いている血球からの散乱光との光の干渉によって生じるうなり信号（ビート信号ともいう）を検出する。このうなり信号は、散乱光の強度と時間との関数として表される。制御部１２２は、このうなり信号にＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行うことで、周波数成分の重み付けを行った周波数スペクトル（パワースペクトル）を生成する。このうなり信号のパワースペクトルでは、血球の速度に比例して高周波成分が増加し、また、パワーは血球の量に対応する。制御部１２２は、さらに、うなり信号のパワースペクトルを周波数成分で積分することにより、一次モーメントを算出し、一次モーメントを直流信号成分で除して規格化することにより、血流情報を求める。なお、本実施形態に係る算出方法はこれらの方法に限定されるものではない。
【００３９】
制御部１２２は、算出した血流情報に基づいて、被検者の睡眠状態を推定する。制御部１２２が実行する睡眠状態の推定処理の詳細については、後述する。
【００４０】
記憶部１２３は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成することができる。記憶部１２３は、各種情報及び／又は電子機器１００を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部１２３は、ワークメモリとしても機能してもよい。
【００４１】
入力部１２４は、被検者からの操作入力を受け付けるものであり、例えば、図１に示すような操作ボタン（操作キー）から構成される。入力部１２４は、例えばタッチスクリーンにより構成され、表示デバイスの一部に被検者からの操作入力を受け付ける入力領域を表示して、被検者によるタッチ操作入力を受け付けてもよい。
【００４２】
ところで、上述の通り制御部１２２は被験者の睡眠状態を推定する。ここで、被検者の睡眠状態について詳細に説明する。
【００４３】
本明細書において、被験者の睡眠状態とは、以下に例示するものであってよい。すなわち、睡眠状態は、被検者が睡眠しているか否か、つまり覚醒しているか睡眠しているかを含んでよい。また、睡眠状態は、被検者の睡眠の深さを含んでよい。ここで、睡眠の深さは、浅い眠り又は深い眠りに分類されてよく、例えばレム睡眠又はノンレム睡眠に分類されてよい。また、睡眠の深さは、複数の段階に分類されてよく、例えば睡眠のステージとして分類されてよい。ここで睡眠のステージは、例えば、４つのステージに分類され、睡眠の深さが浅い方から順に、ステージ１、ステージ２、ステージ３及びステージ４として示されてよい。４つのステージの分類の一例については、後述する図４の説明において示す。なお、睡眠の深さは、睡眠のステージとその他の分類で示されてもよく、例えばステージ１及びステージ２（浅い睡眠）、徐波睡眠（深い睡眠）として示されてもよい。
【００４４】
一方、睡眠状態は、例えば脳波に基づいて分類可能であることが一般的に知られている。脳波は、波長が短いものから順に、β波、α波、θ波及びδ波の４つに区分される。β波は、例えば３８Ｈｚから１４Ｈｚ程度の周波数の脳波である。α波は、例えば１４Ｈｚから８Ｈｚ程度の周波数の脳波である。θ波は、例えば８Ｈｚから４Ｈｚ程度の周波数の脳波である。δ波は、例えば４Ｈｚから０．５Ｈｚ程度の周波数の脳波である。
【００４５】
図４は、睡眠に関する脳波の一例を模式的に示す図である。図４は、睡眠に関する脳波の変化と、優位な脳波を記載したものである。
【００４６】
θ波又はδ波が、β波又はα波と比べて優位である場合に、人は睡眠状態にあることが一般的に知られている。ここで優位であるとは、測定された脳波における割合が多くなることをいう。すなわち、θ波がα波よりも優位になったとき（図４の時間が０のとき）、人が入眠したといえる。
【００４７】
図４に模式的に示すように、入眠した後（つまり睡眠時であり、図４の時間が０から７．５の間）の脳波の周波数は、θ波及びδ波の範囲で、高くなったり低くなったりして周期的に変化することが知られている。睡眠は、脳波の波長が長いほど深く、脳波の波長が短いほど浅い。例えば、脳波に含まれるθ波の割合が所定未満の場合、人は眠りが浅い状態（レム睡眠の状態）にある。脳波に含まれるθ波の割合が所定以上の場合、又は、δ波が優位な場合、人は眠りが深い状態（ノンレム睡眠の状態）にある。したがって、図４における脳波の周波数の周期的な変化は、浅い眠りと深い眠り（又はレム睡眠とノンレム睡眠）とが繰り返されていることを示す。
【００４８】
一方で、人が覚醒する場合には、優位となる脳波は、波長が長いものから短いものへと遷移することが知られている。したがって、覚醒中（つまり、図４の時間が７．５以降）は図４に模式的に示すように、優位となる脳波が変化していく。
【００４９】
上述の睡眠の深さの指標として例示したノンレム睡眠は、図４に示されるように、眠りが浅い方から順に、ステージ１、ステージ２、ステージ３及びステージ４の４つの段階に分けられる。
【００５０】
睡眠状態と代謝とには、関連があることが知られている。すなわち、被験者の代謝の状態は、上述の睡眠状態の変化に相関するように変化する。したがって、脳波の分類によるほか、被験者の代謝に基づく情報（以下、代謝情報という）によっても睡眠状態を推定することが可能である。ここで、代謝情報とは、例えば被験者の起床時及び睡眠時の、血流情報、呼吸、発汗、体温、及び体動に関する情報などが挙げられ、起床時と睡眠時で挙動が異なる代謝情報、睡眠の深さに応じて挙動が変化する代謝情報であればよい。
【００５１】
制御部１２２は、代謝情報と人の睡眠状態との関係を利用して、被験者の睡眠状態を、代謝情報に基づいて推定する。例えば、制御部１２２は、代謝情報の１つとして血流量を用いて睡眠状態を推定する場合に、血流量の変化と睡眠状態の推移との関係を利用して、睡眠状態を推定する。以下に、血流量の変化と睡眠状態の推移との関係について詳細を説明する。
【００５２】
まず、人の脳は、入眠するときに副交感神経を亢進させる。副交感神経は、人体の代謝反応を制御する。したがって入眠時の血流量は副交感神経の亢進に伴って変動する。また、睡眠時においても、人体の代謝機能は脳の働きによって制御される。したがって、上述の睡眠状態の変化、すなわち脳機能の活性の変化に伴って、血流量も変動する。これらの人体の性質によると、例えば、入眠するときには血流量が増加し、入眠後は眠りが深くなるにつれて血流量が減少し、眠りが浅くなるにつれて血流量は増加するといった、睡眠に基づく一連の血流量の変化が生じる。本実施形態の制御部１２２は、睡眠に伴うこの血流量の変化に基づいて睡眠状態を推定することが可能である。
【００５３】
演算部１２５は、制御部１２２が算出した血流情報の統計量を算出する。制御部１２２は、演算部１２５が算出した血流情報の統計量に基づいて睡眠状態を推定する。血流情報の統計量は、例えば血流情報の分散値であってもよい。分散値はあるデータの統計的な数値であるため、単に血流情報の測定データ自体を用いて解析するよりも、測定データ全体の傾向をより的確に示すことが可能である。すなわち、本実施形態に係る測定装置１１０が分散値により睡眠状態の推定を行う場合に、有用性を向上可能である。
【００５４】
ところで、血流情報には脈動血流波高、拍出量などの心臓の拍動に基づく周期的な成分のほか、被験者の呼吸、局所的な血管の収縮運動であるバソモーションなどの心臓の拍動以外の、生体の代謝に基づく周期的な成分が含まれていることが知られている。被験者の睡眠状態は、脈動血流波高、拍出量など心臓の拍動に基づく血流情報の成分によって推定してもよい。しかし、この場合、拍動の周期、呼吸、バソモーションの周期がそれぞれ異なることから、血流情報に含まれる周期的な成分のうち、呼吸やバソモーションなどの心臓の拍動以外の生体の代謝に基づく周期成分が含まれた結果になるとは、必ずしも言えない。一方で、血流情報をその分散値で示すことにより、心臓の拍動とは異なる周期を持つ呼吸やバソモーションなどの、心臓の拍動以外の生体の代謝に基づく血流の周期成分も含めた情報として、血流情報を解析することが可能となる。すなわち、本実施形態に係る測定装置１１０は、血流情報の分散値に基づいて睡眠状態の推定を行うことにより、推定精度を向上可能である。
【００５５】
血流情報の統計量は、例えば血流情報の平均値などの測定したデータを統計的に処理して得られる変数であればよい。
【００５６】
ここで、本実施形態に係る制御部１２２が、血流情報の分散値によって睡眠状態の推定を行う場合の態様について詳細に説明する。
【００５７】
演算部１２５は、第１測定部１１２ａ及び第２測定部１１２ｂの少なくとも一方で測定した血流情報の測定データのうち、例えば、血流情報の測定を行った測定時間又は測定した血流情報の測定データを取得した点（以下、測定点という）の点数ごとに区分された、所定の区間（以下、測定区間という）において、血流情報の分散値を算出する。なお、測定区間の始期は、測定したデータの範囲内であれば、任意に定めてよい。図５に測定区間の定め方の概略を示す。図５（ａ）に示す通り、測定区間の始期は、例えば血流情報の測定を開始した時点としてもよい。図５（ｂ）に示す通り、測定区間の始期は、例えば測定点としてもよい。
【００５８】
そして、測定区間を、血流情報の測定を行った測定時間によって定める場合は、例えば測定時間６０秒ごとなど、予め定めた任意の時間であってもよく、被験者の任意で定めてもよい。例えば、６０秒ごとに区分した場合は、１秒当たり５０点の測定データを取得可能なセンサによって取得したデータであれば、６０秒間で３０００点の測定データが、分散値を算出する母集団となる。
【００５９】
また、測定区間を、測定区間に含まれる測定点の点数によって定める場合は、例えば連続する１０００点分の測定データごとなど、予め定めた任意のデータ点数であってもよく、被験者の任意で定めてもよい。この場合は取得した１０００点の測定データが、分散値を算出するための母集団となる。測定区間を測定点の点数によって定める一実施形態においては、測定区間を測定時間によって定める他の一実施形態によって生じ得る母集団となる測定点数のズレ、すなわち設定した測定時間（例えば、測定時間３５秒ごと）と、センサのサンプリング時間（例えば、１／３０秒ごと）と、が異なる場合に、その最小公倍数に基づいて生じ得る測定点数のズレを考慮する必要がない。すなわち、対比する分散値の母集団を揃えるができる。
【００６０】
演算部１２５は、血流情報の分散値を複数算出する場合に、複数の測定区間の始期を任意に定めてもよい。図６に複数の分散値を逐次に算出する場合の測定区間の始期の定め方の概略を示す。図６において、次の測定区間の始期を定めるための基準となる測定区間を、測定区間１として示した。次の測定区間の始期は、例えば測定区間１の始期から所定の時間経過した時点としてもよい（測定区間２参照）。次の測定区間の始期は、例えば始期以外の測定点であって、始期から所定の点数に達した測定点としてもよい（測定区間３参照）。より具体的には、例えば測定区間１において血流情報が測定された測定点のうち、測定区間１の始期以外の最初の測定点を、次の測定区間の始期としてもよい。次の測定区間の始期は、例えば測定区間１の終期を、次の測定区間の始期としてもよい（測定区間４参照）。なお、複数の分散値を測定する場合において、各分散値を算出するための測定区間の範囲は同一である。
【００６１】
制御部１２２は、上述の通り測定区間を定め、逐次に分散値を算出することが可能である。図７に逐次に分散値を算出した場合において、分散値の変化によって睡眠状態を推定する方法の概略図を示す。制御部１２２は、既に算出した分散値に対して新たに算出した分散値が、所定の値以上変動した、または新たに算出した分散値が所定の閾値となった、と判断した場合に、被験者の睡眠状態が変化した、あるいは特定の睡眠状態にあると判断し、睡眠状態を推定する。
【００６２】
（第２実施形態）
以下、電子機器１００に係る第２実施形態について図８を用いて説明する。なお、第１実施形態と重複する部分は記載を省略し、第１実施形態と異なる部分を中心に記載する。
【００６３】
睡眠状態を推定する場合には、分散値の代わりに、分散値の代表値を用いて推定することも可能である。上述の通り、分散値によって推定を行うことによって測定装置１１０の有用性を向上可能であるが、本実施形態においては、さらに分散値の代表値を用いる。これにより、分散値そのものをさらに規格化・平滑化することができ、解析が簡便になるため、測定装置１１０は、さらに有用性を向上可能である。
【００６４】
血流情報の分散値の代表値を算出する方法の一例を説明する。
【００６５】
演算部１２５は、制御部１２２が、分散値の代表値によって被験者の睡眠状態を推定する態様において、分散値の代表値を算出するために、所定の算出区間を定める。算出区間は、分散値の算出を行った時間、又は算出区間に含まれる血流情報の分散値のデータを算出した点（以下、算出点という）の点数に基づいて定めてもよい。図８に算出区間の定め方の概略図を示す。ここで、算出区間の定め方について以下に詳細な説明をする。
【００６６】
血流情報の分散値の算出データにおける、所定の血流情報の測定時間に相当する時間によって算出区間を定める場合について説明する。血流情報の分散値は上述の通り逐次に算出されているため、測定した血流情報の測定時間と、算出された血流情報の分散値とは、サンプリングレートが同一となる。すなわち、測定した血流情報と、算出した血流情報の分散値とは時間的に相関する。したがって、上述の通り血流情報の分散値を測定時間に基づいて算出する場合において、分散値のプロットは、連続する血流情報の測定点に対応するプロットとなる。例えば血流情報を１／４０秒ごとに１点取得するセンサにおいて、取得した血流情報に基づいて算出された分散値の各１点は、１／４０秒ごとに取得された血流情報の測定点に相当するプロットとなる。したがって、分散値のプロットは時間変化のプロットとして表してもよい。すなわち、算出区間は、図８に示すように、時間に基づいて定めてもよく、分散値の算出を行った時間（以下、算出時間という）で定めることが出来る。
【００６７】
算出区間に含まれる算出点の点数によって算出区間を定める場合は、図８に示す通り、分散値のデータの点数で定める。
【００６８】
その他、算出区間は、例えば被験者の生体反応を参照して定めてもよい。被験者の生体反応は、例えば被験者の睡眠時における脳波の変化であってもよい。また、算出区間は、例えば被験者の代謝情報を参照して定めてもよい。被験者の代謝情報とは、例えば睡眠時における、被験者の、血流の増減に関する情報、呼吸の強弱に関する情報、呼吸周期の変化に関する情報、発汗量の変化に関する情報、体温の推移に関する情報、あるいは体動の多寡に関する情報を用いてもよい。
【００６９】
制御部１２２は、分散値の代表値を逐次に算出し、複数の代表値を対比することによっても、被験者の睡眠状態を推定してもよい。この場合において、例えば算出区間の始期から所定の時間が経過した時点を、次の算出区間の始期としてもよい。例えば算出区間の始期から数えて分散値の算出点の点数が所定の点数に達した時点を、次の算出区間の始期としてもよい。例えば算出区間の終期を、次の算出区間の始期としてもよい。
【００７０】
分散値の代表値は、例えば分散値の統計量を表す数値であってよい。分散値の代表値は、例えば分散値の分散値、分散値の平均値を用いてもよい。この場合において、制御部１２２は、既に算出した分散値の代表値に対して新たに算出した分散値の代表値が、所定の値以上変動した、または所定の閾値となった、と判断した場合に、被験者の睡眠状態が変化した、あるいは特定の睡眠状態にあると判断し、睡眠状態の推定を行ってもよい。
【００７１】
図９Ａ及び図９Ｂは、睡眠状態の推定に用いるパラメータの一例として、血流量の分散値の平均値及び、脈動血流波高（ＱＰＰ）又は拍出量（ＡＲＥＡ）の平均値、をそれぞれ睡眠段階ごとにプロットした図であり、実験に基づいた図である。一般に、血流量は覚醒段階から入眠するまでは増加し、入眠後は減少していく傾向を示すことが一般に知られている。図９Ａ及び図９Ｂに示す通り、ＱＰＰ及びＡＲＥＡの平均値に従うプロットは、必ずしも上述の睡眠状態の変化（睡眠段階の変化）に伴う血流量の変化の傾向に即さない。一方で、血流量の分散値の平均値に従うプロットは、ＱＰＰ及びＡＲＥＡの平均値に従うプロットと比して、その血流量の変化の傾向をより好適に表した挙動を示す。すなわち、これらの結果は、本明細書において示した測定装置１１０の有用性を裏付けるものである。
【００７２】
本明細書における上記実施形態は、電子機器１００としての実施に限定されない。例えば、上述した実施形態は、電子機器１００において実行されるような睡眠状態推定方法、及び電子機器１００のような装置を制御するコンピュータに実行させるプログラムとして実施してもよい。
【００７３】
また、上記実施形態で説明した推定装置１２０の機能は、１つの機能として他の装置に備えられていてもよい。例えば、上記実施形態で説明した推定装置１２０の機能は、スマートフォン等の携帯端末に備えられていてもよい。この場合、当該携帯端末と、上記実施形態で説明した測定装置１１０とが、例えば無線により互いに通信可能に接続される。測定装置１１０が受光部１１８で受光した散乱光の光電変換信号が、携帯端末に送信され、携帯端末において、睡眠状態が推定される。上記実施形態で説明した推定装置１２０の機能は、携帯端末以外の他の装置に備えられていてもよい。このようにして、上記実施形態で説明した電子機器１００の機能は、測定装置と、他の装置とにより、システムとして実施してもよい。
【００７４】
図１０は、制御部１２２が実行する睡眠状態の推定処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示すフローは、例えば、被検者が測定装置１１０を装着して、推定装置１２０の入力部１２４を用いて、測定を開始するための操作入力を行った場合に開始されてよい。
【００７５】
まず、制御部１２２は、被検者の生体情報の測定を開始する（ステップＳ１１）。制御部１２２は、例えばセンサ部１１６を起動して、発光部１１７から測定光を照射することにより、生体情報の測定を開始する。
【００７６】
制御部１２２は、受光部１１８で受光された散乱光の光電変換信号を、受光部１１８から取得する（ステップＳ１２）。
【００７７】
制御部１２２は、取得した光電変換信号に基づき、被検者の血流情報を算出する（ステップＳ１３）。
【００７８】
制御部１２２は、算出した血流情報に基づき、被検者の睡眠状態を推定する（ステップＳ１４）。睡眠状態の推定処理は、図９Ａ及び図９Ｂを参照して説明した処理であってもよい。
【００７９】
制御部１２２は、ステップＳ１２からステップＳ１４を繰り返し実行してよい。制御部１２２は、例えば推定した睡眠状態に応じて、スピーカ部１１９から音を出力することにより、被検者に覚醒を促してもよい。
【００８０】
以上のように、電子機器１００によれば、被検者の血流情報に基づいて、被検者の睡眠状態を推定できる。測定部は、例えば本実施形態で説明したように、発光部１１７と受光部１１８とを備えるセンサ部１１６として構成することができる。センサ部１１６の構成は、例えば公知の脳波計よりも小さく、簡便に使用できる。そのため、電子機器１００によれば、脳波計を用いて測定した脳波に基づいて睡眠状態を推定する場合と比較して、小型化された装置により、簡便に睡眠状態を推定できる。これにより、被検者にとっての利便性が高まるとともに、電子機器１００の有用性が高まる。
【符号の説明】
【００８１】
１００  電子機器
１１０  測定装置
１１１  装着部
１１１ａ  第１端
１１１ｂ  第２端
１１２ａ  第１測定部
１１２ｂ  第２測定部
１１３ａ  第１連結部
１１３ｂ  第２連結部
１１４ａ、１１４ｂ  本体
１１５ａ、１１５ｂ  イヤピース
１１６ａ、１１６ｂ  センサ部
１１７ａ、１１７ｂ  発光部
１１８ａ、１１８ｂ  受光部
１１９ａ、１１９ｂ  スピーカ部
１２０  推定装置
１２１ａ、１２１ｂ、１２１ｃ  通信部
１２２  制御部
１２２ａ  プロセッサ
１２３  記憶部
１２４  入力部
１２５  演算部
１３０ａ、１３０ｂ  ケーブル
【図１】
0006908737.tif 000002
【図２】
0006908737.tif 000003
【図３】
0006908737.tif 000004
【図４】
0006908737.tif 000005
【図５Ａ】
0006908737.tif 000006
【図５Ｂ】
0006908737.tif 000007
【図６】
0006908737.tif 000008
【図７】
0006908737.tif 000009
【図８】
0006908737.tif 000010
【図９Ａ】
0006908737.tif 000011
【図９Ｂ】
0006908737.tif 000012
【図１０】
0006908737.tif 000013