(57)【要約】【課題】個人差や体動の影響を受けず、無呼吸状態を判定することができる無呼吸状態判定装置を提供すること。【解決手段】脈派センサ２からの脈派信号から、脈拍数時系列データを算出する脈拍数算出部５と、脈拍数時系列データを脈拍数周波数データに変換する周波数変換手段７とを有する。脈拍数周波数データから、無呼吸時の第１のスペクトル信号および通常呼吸時の第２のスペクトル信号を抽出する第１のバンドパスフィルタ８および第２のバンドパスフィルタ９とを備える。第１のスペクトル信号の大きさを示す第１信号強度と、第２のスペクトル信号の大きさを示す第２信号強度とを求め、第２信号強度に対する第１信号強度の比信号を演算する演算部１０と、演算部１０による比信号が所定の値を超えるか否かを判断し、超える場合には無呼吸状態であると判断する判定部１１とから構成される。【選択図】図１
2009095486.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発光素子及び受光素子を有し、生体の一部に装着され、生体の脈派を測定する脈派センサを備え、前記脈派センサからの脈派信号から生体の無呼吸状態を判定する無呼吸状態判定装置であって、
前記脈派センサからの脈派信号から、脈拍数の経時変化を示す脈拍数時系列データを算出する脈拍数算出部と、
前記脈拍数算出部により算出される脈拍数時系列データから、脈拍数の経時変化の周波数スペクトルを示す脈拍数周波数データへと変換する周波数変換手段と、
前記周波数変換手段により変換された脈拍数周波数データから、無呼吸時の脈拍数変化の周波数帯域に相当する第１のスペクトル信号を抽出する第１のバンドパスフィルタと、
前記周波数変換手段により変換された脈拍数周波数データから、通常呼吸時の脈拍数変化の周波数帯域に相当する第２のスペクトル信号を抽出する第２のバンドパスフィルタと、
前記第１のスペクトル信号の各スペクトル信号の全体の大きさを示す第１信号強度と、前記第２のスペクトル信号の各スペクトル信号の全体の大きさを示す第２信号強度とを求め、前記第２信号強度に対する前記第１信号強度の比信号を演算する演算部と、
前記演算部による前記比信号が所定の値を超えるか否かを判断し、超える場合には無呼吸状態であると判断する判定部とを備えることを特徴とする無呼吸状態判定装置。
【請求項２】
前記周波数変換手段は、所定時間ごとの前記脈拍数時系列データから、脈拍数周波数データへと変換することを特徴とする請求項１に記載の無呼吸状態判定装置。
【請求項３】
前記演算部は、前記第１のスペクトル信号の各スペクトル信号の強度を２乗し、それらを加算して前記第１信号強度を演算すること、および前記第２のスペクトル信号の各スペクトル信号の強度を２乗し、それらを加算して前記第２信号強度を演算することを特徴とする請求項１又は２のいずれかに記載の無呼吸状態判定装置。
【請求項４】
前記脈拍数算出部は、前記脈派センサからの脈派信号から、１周期分の始点に相当する信号と終点に相当する信号を基準点として抽出する基準点決定部を備え、
前記基準点の間の時間間隔から脈拍数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無呼吸状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体が発生する脈派に基づいて、生体が睡眠をしている時の無呼吸状態を判定する無呼吸状態判定装置に関するものである
【背景技術】
【０００２】
生体が発生する脈派に基づいて生体が睡眠をしている時の無呼吸状態を判定する場合には、血中酸素飽和度計を用いることが知られている。血中の酸素飽和度、すなわちヘモグロビン酸素飽和度は、血液中にあるヘモグロビンの酸素結合最大能力に対して、酸素が実際に取り込まれて結合している比率をいい、この比率が小さいと血中に酸素が充分取り込まれていない酸欠状態、つまり無呼吸状態であると判定できる。ヘモグロビン酸素飽和度は、酸素結合型ヘモグロビンと還元（脱酸素）型ヘモグロビンのモル吸光係数が等しくなる波長（等吸光波長）の吸光度と、酸素結合型ヘモグロビンと還元型ヘモグロビンのモル吸光係数の比が既知である波長の吸光度とをそれぞれ測定して連立方程式を解くことで測定されていた（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００５−２３３０２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、血中酸素飽和度計を用いる従来のシステムでは、波長の異なる２種類の光を使用する必要があるので装置構成が複雑であった。さらに。２種類の光のそれぞれで検出した脈派データの同期を取る必要があるので解析処理が複雑であった。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、１つの波長の光で検出した脈派の信号に基づいて無呼吸判定を行える無呼吸状態判定装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の課題を解決するために、発光素子及び受光素子を有し、生体の一部に装着され、生体の脈派を測定する脈派センサを備え、前記脈派センサからの脈派信号から生体の無呼吸状態を判定する無呼吸状態判定装置であって、前記脈派センサからの脈派信号から、脈拍数の経時変化を示す脈拍数時系列データを算出する脈拍数算出部と、前記脈拍数算出部により算出される脈拍数時系列データから、脈拍数の経時変化の周波数スペクトルを示す脈拍数周波数データへと変換する周波数変換手段と、前記周波数変換手段により変換された脈拍数周波数データから、無呼吸時の脈拍数変化の周波数帯域に相当する第１のスペクトル信号を抽出する第１のバンドパスフィルタと、前記周波数変換手段により変換された脈拍数周波数データから、通常呼吸時の脈拍数変化の周波数帯域に相当する第２のスペクトル信号を抽出する第２のバンドパスフィルタと、前記第１のスペクトル信号の各スペクトル信号の全体の大きさを示す第１信号強度と、前記第２のスペクトル信号の各スペクトル信号の全体の大きさを示す第２信号強度とを求め、前記第２信号強度に対する前記第１信号強度の比信号を演算する演算部と、前記演算部による前記比信号が所定の値を超えるか否かを判断し、超える場合には無呼吸状態であると判断する判定部とを備える。この無呼吸状態判定装置は、無呼吸時の脈拍数の経時変化の大きさと通常呼吸時に脈拍数の経時変化の大きさの比から無呼吸状態を判定するものである。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、個人差の影響を受けず、脈拍センサの生体への装着が適切になされていない場合や体動等の外乱を受ける場合においても無呼吸状態を判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。図１に示すように、無呼吸状態判定装置１は、人体に装着して使用される脈波センサ２と、脈波センサ２で検出したデータに基づいて無呼吸状態の判定を行う解析装置３と、出力部４を有する。脈派センサ２は、受光素子２０と発光素子２１を備え、発光素子２０が発光し、指先の血管で反射された光が受光素子２１に受光される。受光素子２１は、受光した光の光量が多いほど、高い周波数の信号を出力する。脈派センサ２は、受光素子２１から出力された時間の経過に従って順次、脈波に起因して変動する信号（脈波信号）を解析装置３に送信する。なお、脈波センサ２と解析装置３は、有線通信によってデータを送受信しているが無線で通信しても良い。
【０００７】
解析装置３は、脈拍数算出部５と、無呼吸判定部６を有し、解析結果が出力部５に出力される。出力部５は、ディスプレイや、紙などの記録媒体に出力する装置、他の装置にデータを出力する装置などである。解析装置３は、専用の装置又は汎用のコンピュータ装置で構成され、無呼吸状態判定処理のプログラムを実行する。無呼吸判定部６は、離散コサイン変換部（周波数変換部）７と、第１のバンドパスフィルタ８と、第２のバンドパスフィルタ９と、演算部１０と、判定部１１を有している。図２に示すように、脈拍数算出部５は、周波数フィルタ処理部５０と、パターンマッチング部６０を備えている。周波数フィルタ処理部５０は、フーリエ変換器（ＦＦＴ）５１と、周波数フィルタ５２と、逆フーリエ変換器（ＩＦＦＴ）５３とを備え、パターンマッチング部６０は、検索範囲設定部６１と、基準点決定部６２と、脈拍数決定部６３と、波形補正部６４とを備えている。
【０００８】
次に、この実施の形態の作用について説明する。図３に、この無呼吸状態判定装置１の解析装置３で行われる処理のメインフローを示す。脈拍数算出部５は、脈波センサ２から送信される脈波信号を受信し、所定の取り込み時間の間、脈波信号をメモリに取り込む。取り込み時間は、予め定められており、所定の取り込み時間が経過するまで待機する（ステップＳ１０１）。この際に、脈波信号が時系列にメモリに複数取り込まれることで、脈圧に相当する信号強度が時間軸に沿って変化する時系列データが作成される。取り込み時間が経過したら（ステップＳ１０１でＹｅｓ）、周波数フィルタ処理（ステップＳ１０２）を実施し、脈波に重畳したノイズを低減すると共に人体の体動などによる低周波のうねりを軽減させる。
【０００９】
次に、波形パターンマッチング処理（ステップＳ１０３）を実施して脈拍数を算出する。ここまでの処理で得られた脈波数の時系列データを用いて無呼吸判定処理（ステップＳ１０４）を実施する。その後、継続して無呼吸判定処理をする場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、ステップＳ１０１に戻る。無呼吸判定処理を終了するときには（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、ここでの処理を終了する。
【００１０】
以下、各処理の詳細について説明する。ステップＳ１０２の周波数フィルタ処理は、周波数フィルタ処理部５０のフーリエ変換器（ＦＦＴ）５１と、周波数フィルタ５２と、逆フーリエ変換器（ＩＦＦＴ）５３とで行われる。
【００１１】
周波数フィルタ処理の詳細を図４に示す。周波数フィルタ処理（ステップＳ１０２）では、最初にフーリエ変換器５１がＦＦＴ処理するときのデータサイズ（ＦＦＴサイズ）を決定する（ステップＳ２０１）。そして、ＦＦＴサイズの範囲内で取得した脈波の時系列データに対してＦＦＴ処理（直行変換）を実施し（ステップＳ２０２）、周波数スペクトルを取得する。この周波数スペクトルは周波数フィルタ５２に受け渡され、人体の脈拍の周波数に相当する０．５〜３．０Ｈｚの範囲の信号のみが抽出される（ステップＳ２０３）。抽出した信号に対してスペクトル移動平均処理（ステップＳ２０４）を実施し、過去のデータを用いて移動平均を演算する。移動平均は、例えば、過去のデータに対して現在のデータに３倍の重み付けを持たせて平均をとる。移動平均を取得することで、外乱などによる不規則な変動の影響を抑え、脈拍数の検出結果が急激に変動することを防止する。
【００１２】
さらに、移動平均された信号に対してスペクトル最大値検索（ステップＳ２０５）を実施し、最大ピークの周波数を抽出し、この周波数から仮の周期Ｔａを演算する。ここまでの処理が終了したら、逆フーリエ変換器４３で逆フーリエ変換（ＩＦＦＴ）処理（ステップＳ２０６）を実施し、周波数スペクトル信号を時系列データに直行変換する。
【００１３】
ここまでの処理の具体例を図５から図７を参照して説明する。まず、図５は、ＦＦＴサイズ内で得られたアナログの時系列データを示す。横軸に時間経過を示し、縦軸に信号強度を示す。脈拍に起因する周期的な波に、体動等によるノイズやうねりが重畳されたデータになっている。この時系列波形をフーリエ変換器５１で直行変換すると図６に示すようなスペクトルが得られる。横軸は周波数を示し、縦軸は振幅（強度）を示す。通常の人間の脈拍の周波数である０．５Ｈｚから３．０Ｈｚの間に最も強度が大きいピーク信号があり、ピーク信号の強度が、他の信号よりも２倍の強度を有すれば次の処理（Ｓ２０６）に進む。０．５Ｈｚから３．０Ｈｚのデータのみを抽出するときには、周波数フィルタ５２で０．５Ｈｚ未満の信号、及び３．０Ｈｚ以上の信号にマスクし、マスク後の周波数スペクトルに対して逆フーリエ変換器５３で直行変換（逆フーリエ変換）する。これによって、図７に示すような時系列に変化する波形が作成される。この時系列波形は、当初の時系列波形（図５参照）に比べてノイズが低減されると共に低周波のうねりが軽減されている。
【００１４】
次に、パターンマッチング部６０による波形パターンマッチング処理（ステップＳ１０３）の詳細について図８を参照して説明する。ここでの処理は、パターンマッチング部６０の検索範囲設定部６１、基準点決定部６２、脈拍数決定部６３、波形補正部６４において行われる。
最初にリミットをＦＦＴデータサイズに設定すると共に、ステータスに初期値として「０」を設定し（ステップＳ３０１）、検索範囲の設定（ステップＳ３０２）を実施する。検索範囲としては、例えば、スペクトル最大値検索（図５に示すステップＳ２０５）で設定された仮周期Ｔａに許容誤差を加算した時間を算出する。この時間領域が以下の処理で初期点などの検索範囲（検索ウィンドウＳＷ）になる。なお、許容誤差は、仮周期Ｔａの２５％に相当する値を取得すると精度の良い結果が得られるが、これに限定されず例えば、２０〜３５％の範囲内の値を採用しても良い。さらに、被測定者の脈拍の安定状態に対応して許容誤差を可変させてもよい。例えば、脈拍が不安定な場合は、許容誤差を大きくとり、安定するにつれて許容誤差を小さくするようにしてもよい。
【００１５】
さらに、検索ウィンドウＳＷが時系列波形の終点に達しているか境界チェックを行い（ステップＳ３０３）、終点に達していたらここでの処理を抜ける。初期段階では、検索ウィンドウＳＷは終点に達していないので、ステップＳ３０４に進んでステータスチェックを実施する（ステップＳ３０４）。処理の初期段階ではステータスが「０」であるので、初期点導出処理（ステップＳ３０５）を実施する。初期点導出処理では、仮周期Ｔａ内で最も信号強度が低い点を初期点Ｐ１（第一の基準点）に定める。また、初期点導出処理では、初期点Ｐ１の適合性もチェックする。
【００１６】
すなわち、初期点Ｐ１として認められたデータが、検索ウィンドウＳＷの始点から所定のエラー範囲内や、検索ウィンドウＳＷの終点から所定のエラー範囲内にある場合には、実際には下り勾配の途中であるのに最小値とみなす危険があるので、初期点Ｐ１がこの範囲内にあった場合には不適合と判定する。なお、エラー範囲とは、例えば、検索ウィンドウＳＷの時間範囲の５％に相当する大きさを有する。この値は、計測条件に応じて、例えば、２％から７％の範囲で変更することが可能である。なお、健常者でない場合にはこの限りでなく、エラー範囲をより大きな範囲とすることも考えられる。
【００１７】
具体的には、例えば図７に示すように、時系列に変化する波形の始点から開始する検索ウィンドウＳＷ１を設定し、この検索ウィンドウＳＷ１内で信号強度が最小になる点Ｐ１を抽出する。点Ｐ１は、検索ウィンドウＳＷ１の最初のエラー範囲Ｅ１や、最後のエラー範囲Ｅ２には存在しないので、この点Ｐ１を初期点とする。
【００１８】
以降の処理は、図８に示すように、初期点Ｐ１を導出（ステップＳ３０５）したときに判定した初期点Ｐ１の適合性のチェック結果に応じて処理が分かれる（ステップＳ３０６）。チェック結果が不適合であった場合（ステップＳ３０６でＮｏ）については、後述するものとし、初期点Ｐ１が適合である場合（ステップＳ３０６でＹｅｓ）について説明する。
この場合には、初期点Ｐ１は適合であるとみなし、初期最小点保持処理（ステップＳ３０７）を実施する。初期最小点保持処理では、初期点Ｐ１をメモリに保持する処理と、新しい検索ウィンドウＳＷとして、初期点Ｐ１を始点として仮周期Ｔａに許容誤差を加えた領域を設定する処理と、ステータスを「１」に設定する処理とを行う。これらの処理が終了したら、ステップＳ３０３に戻る。なお、ステータスの「１」は、初期点Ｐ１が定まり、かつ適合性が認められたことを示す。
【００１９】
初期最小点保持処理から戻るステップＳ３０３で処理を続行するときには、ステップＳ３０４のステータスチェックから次点導出処理（ステップＳ３１０）に進む。
ステップＳ３１０の次点導出処理の詳細を図９及び図１０を例にして説明する。図９に示すように、新しい検索ウィンドウＳＷ２を設定したら、図１０に示すように検索ウィンドウＳＷ２中で最小点Ｐ２を次点（第２の基準点）として導出し、この最小点Ｐ２の適合性を前記と同様にして判定する。ただし、最小点Ｐ２を検索する範囲（検査範囲）は、検索ウィンドウＳＷの７５％から１００％に相当する最小値検索範囲ＳＬ２内とする。また、この最小値検索範囲ＳＬ２内においてもエラー範囲を設定し、下り勾配の途中を最小値とみなさないようにする。
【００２０】
さらに、新しい検索ウィンドウＳＷ２中の最大値Ｑ１を導出し、この最大値Ｑ１の適合性を前記と同様にして判定する。ただし、最大値Ｑ１を検索する範囲（検査範囲）は、検索ウィンドウＳＷ２の始点から検索ウィンドウＳＷ２の４５％に相当する時間までに相当する最大値検索範囲ＳＵ２内とする。また、この最大値検索範囲ＳＵ２内においてもエラー範囲Ｅ１，Ｅ２を設定し、上がり勾配の途中を最大値とみなさないようにする。
【００２１】
そして、最小点Ｐ２の適合性と、最大値Ｑ１の適合性の両方を満たす場合には、次点導出処理全体としての適合性が認められたものとし、それ以外の場合は不適合とみなす。これは、先の処理で設定した初期点Ｐ１を基準点にした場合、検索ウィンドウＳＷの後半２５％に相当する範囲内に最小点Ｐ２が現れなければ周期ずれを起こしているとみなせるからである。同様に、先の処理で設定した初期点Ｐ１を基準点にした場合、検索ウィンドウＳＷの前半４５％に相当する範囲内に最大値Ｑ１が現れなければ周期ずれを起こしているとみなせるからである。
【００２２】
以降の処理は、図８に示すように、適合性のチェック結果に応じて処理が分かれる（ステップＳ３１１）。不適合と判定された場合（ステップＳ３１１でＮｏ）については、後述するものとし、次点が適合である場合（ステップＳ３１１でＹｅｓ）について説明する。
【００２３】
この場合には、パターンマッチング部６０の脈拍数決定部６３にて最小点間時間の導出・保持処理（ステップＳ３１２）を実施する。ここでは、例えば、初期点Ｐ１を始点として次の最小値Ｐ２を終点とする１周期分の脈波のデータにおいて、始点から終点までの時間を演算し、演算結果を脈拍の周期として記憶する。この脈拍の周期から脈拍数を求める。また、次点の最小値Ｐ２を次の周期を求める演算の始点として登録し、検索ウィンドウＳＷ分だけずらした領域を新しい検索ウィンドウＳＷに設定する。さらに、波形補正アルゴリズムを実行させ、歪んでいる脈波の波形を補正する。
【００２４】
波形補正アルゴリズムでは、パターンマッチング部６０の波形補正部６４にて実施される。具体的には、１周期分の波形の各データを以下に示す変換関数（回転行列）で変換する処理を実行する。
【００２５】
【数１】
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【００２６】
ここで、Ａ＝（Ｐ２ｙ−Ｐ１ｙ）／（Ｐ２ｘ−Ｐ１ｘ）である。（Ｕ（ｉ）ｘ、Ｕ（ｉ）ｙ）は、初期点Ｐからｉ番目のデータの波形補正後の座標（時間、信号強度）を示す。（Ｐ１ｘ、Ｐ１ｙ）は、初期点Ｐ１の座標（時間、信号強度）を示す。（Ｐ２ｘ、Ｐ２ｙ）は、初期点Ｐ１から一周期後の点Ｐ２の座標（時間、信号強度）を示す。したがって、傾斜角度Ａは、最小点同士を結ぶ仮想線ｆＡの傾斜角度を示す。図１１に示すように、脈波の波形が初期点Ｐ１から時間の経過と共に全体的に下がるように歪んでいた場合、パターンマッチング部４４による波形変換後には、Ｐ１点及びＰ２点のそれぞれの信号強度の差がゼロになり、その間の各点の信号強度が補正される。時間方向では、データの変化はない。なお、変換関数は、１周期分の脈波の波形に応じて傾斜角度Ａ及びＰ１ｙが更新される。
【００２７】
この処理を実施した後、図８に示す波形の妥当性の検証処理（ステップＳ３１３）が実施される。この処理では、最小値Ｐ１又は最小値Ｐ２と最大値Ｑ１の信号強度の差（波高値）を調べ、過去の波高値と比較する。最初の処理では過去の波高値は存在しないが、２回目以降の処理では、このプロセスが実施される。波高値が予め設定されている許容誤差内であれば、妥当であるとみなし、ステップＳ３１４からステップＳ３０３に戻る。この場合には、前記した処理を繰り返して、その都度ステップＳ３１２で周期を演算する。一方、現在の波高値が過去の波高値に対して大きく異なる場合には、波形の妥当性エラーとして、ステップＳ３１４からステップ３１５に進む。
【００２８】
ここで、前記した処理で不適合とみなされた場合（ステップＳ３０６、Ｓ３１１、Ｓ３１４のそれぞれでＮｏ）には、パターンマッチング部４４が補正部として機能してエラー補正処理（ステップＳ３１５）を実行する。この処理では、仮周期Ｔａの２５％分だけ検索ウィンドウＳＷを進める。さらに、ステータスを「０」に設定して初期点導出からやりなおす。
そして、検索ウィンドウＳＷがＦＦＴサイズの終点に達したら、ここでの処理を終了して図３のメインフローに戻る。
以上より、無呼吸状態を判定するデータとして妥当であると判断された、脈拍数が測定され、この脈拍数の信号により、後述する無呼吸判定処理がなされる。
【００２９】
次に、図３に示す無呼吸判定処理（ステップＳ１０４）について図１２に基づき詳細に説明する。この処理は、図１の無呼吸判定部６において実施される。無呼吸判定とは、入眠後に無呼吸状態になったことを判定したり、無呼吸が頻発に発生する時間帯を調べたりする処理である。図１３は、通常呼吸時の脈拍数の経時変化を示すグラフである。図１４は、無呼吸状態を繰り返す時の脈拍数の経時変化を示すグラフである。ともに、横軸は時間経過を示し、縦軸は脈拍数を示す。呼吸周期Ｔ１の呼吸を行っている通常呼吸時には、脈拍数は呼吸周期Ｔ１に対応して変化する。すなわち、通常呼吸時には呼吸性の変動が生じている。一方、無呼吸周期Ｔ２の無呼吸状態を繰り返す時には、脈拍数は無呼吸周期Ｔ２に対応して変化する。すなわち、無呼吸状態を繰り返す時には、無呼吸性の変動が生じる。一般に、呼吸周期Ｔ１は、２秒以上５秒以下であり、通常呼吸時の呼吸周波数帯域ｆ１は、０．２Ｈｚ以上０．５Ｈｚ以下である。一方、無呼吸周期Ｔ２は、１０秒以上であり、無呼吸周波数帯域ｆ２は、０．１Ｈｚ以下である。
【００３０】
無呼吸判定処理では、脈拍数算出部５により算出された脈拍数の信号が用いられる。この脈拍数の信号は、脈拍数算出部５にてサンプリングタイムＴｓでサンプリングした脈拍数時系列データである。無呼吸判定に使用する脈拍数時系列データの個数はＮ（ウィンドウサイズ）であり、図１５に示すように、時間τ毎に最新のＮ個の脈拍数時系列データを用いて無呼吸判定処理を実施する。本実施の形態では、Ｔｓ＝１秒、Ｎ＝２５６個、τ＝１０秒としている。
【００３１】
最初に、Ｎ個の脈拍数時系列データをサンプリングし、メモリに保存する（ステップＳ５０１）。次に、メモリに保存されたＮ個の脈拍数時系列データを離散コサイン変換（ＤＣＴ）する（ステップＳ５０２）。図１６は、図１３又は図１４などの脈拍数時系列データを離散コサイン変換した脈拍数周波数データを示す。横軸は周波数[Ｈｚ]を示し、縦軸はゲインを示す。離散コサイン変換することで、脈拍数の変化が、各周波数帯域でのスペクトル信号である脈拍数周波数データにて表現され、脈拍数の経時変化の大きさ（ゆらぎ強度）を各周波数帯域ごとに分離することが可能となる。これにより、通常（定常状態）呼吸周波数帯域ｆ１および無呼吸周波数帯域ｆ２でのゆらぎ強度の大きさを把握することができる。上述のように通常呼吸周波数帯域ｆ１は、０．２Ｈｚ以上０．５Ｈｚ以下とする。一方、無呼吸周波数帯域ｆ２は、０．１Ｈｚ以下であるが、後述のフィルタリング処理の簡易化のため、０．０２５Ｈｚ以上０．１Ｈｚ以下とする。
【００３２】
脈拍数周波数データを通過周波数帯域０．０２５Ｈｚ以上０．１Ｈｚ以下に設定した第１のバンドバスフィルタでフィルタリング（抽出）する（ステップＳ５０３）。これにより、無呼吸周波数帯域ｆ２の無呼吸性変動信号（第１のスペクトル信号）を抽出することができる。さらに、脈拍数周波数データを通過周波数帯域０．２Ｈｚ以上０．５Ｈｚ以下に設定した第２のバンドパスフィルタでフィルタリング（抽出）する（ステップＳ５０４）。これにより、呼吸周波数帯域ｆ１の呼吸性変動信号（第２のスペクトル信号）を抽出することができる。
【００３３】
次に、演算部１０にて、スペクトル信号で表現された無呼吸性変動信号（第１のスペクトル信号）ＳＢ１と呼吸性変動信号（第２のスペクトル信号）ＳＢ２の大きさを明確にするため、各スペクトル信号の全体の大きさを求める。具体的には、無呼吸性変動信号（第１のスペクトル信号）ＳＢ１の各周波数帯の各スペクトル信号の強度を２乗し、それらを全て足し合わせる（ステップＳ５０５）処理と、呼吸性変動信号（第２のスペクトル信号）ＳＢ２の各周波数帯域の各スペクトル信号の強度を２乗し、それらを全て足し合わせる（ステップＳ５０６）。この結果得られた信号は、無呼吸性変動信号および呼吸性変動信号の大きさを表す指標値であり、それぞれ無呼吸周波数帯域パワー値（第１信号強度）Ｐ１および呼吸周波数帯域パワー値（第２信号強度）Ｐ２とする。
【００３４】
【数２】
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【００３５】
最後に、判定部１１にて、無呼吸周波数帯域パワー値（第１信号強度）Ｐ１を呼吸周波数帯域パワー値（第２信号強度）Ｐ２で除算して、無呼吸状態指数（比信号）Ｓを求め、無呼吸状態指数Ｓが所定の値を超える場合には、無呼吸状態であると判断する（ステップＳ５０７）。
【００３６】
１つの発光素子２０で検出した脈拍数の時系列データをデータ処理することで無呼吸判定が行えるようになるので、従来のように特定の２波長の光を使用する場合に比べて装置構成や処理を簡略化することができる。無呼吸周波数帯域パワー値Ｐ１の大きさで無呼吸状態を判定するのではなく、無呼吸周波数帯域パワー値Ｐ１と呼吸周波数帯域パワー値Ｐ２の相対値である無呼吸状態指数（比信号）Ｓの大きさから無呼吸状態を判定することとしたので、個体差や体動等の外乱に影響されることなく、無呼吸状態を判定することが可能になる。
【００３７】
なお、本発明は、前記の実施の形態に限定されずに広く応用することができる。
例えば、周波数変換（直行変換）の方法は、離散コサイン変換に限らず、フーリエ変換（ＦＦＴ）やＷａｖｅｌｅｔ変換であって良い。
【００３８】
発光素子は、アナログ信号を出力する光電素子であっても良い。脈波の周期の計算する際に、脈波の最大点に着目して１周期分のデータを抽出する構成でも良い。脈波を補正するときの変換関数は、始点と終点の間を結ぶ仮想線がベースになるように座標変換をする関数に限定されずに、始点と終点を通る曲線を仮想し、この曲線を特定する要素を変換関数に使用しても良い。無呼吸判定時には、フィルタリング処理後の信号強度を２乗したが、これは信号の大きさを得るための手法なので単に絶対値をとるなどの別の手法でもよい。
【００３９】
また、脈拍数を求めるための手段としては、発光素子と受光素子を備えた脈派センサでなくてもよく、例えば、人間の心拍を計測する心電計その他の脈拍計であって良い。さらに、脈派から脈拍数を求める方式は光電式によらず、圧電方式を使ったものであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態における無呼吸状態判定装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態における脈拍数算出部のブロック図である。
【図３】無呼吸判定処理におけるメインのフローチャートを示す図である。
【図４】周波数フィルタ処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】脈派センサから得られる時系列波形の一例を示す図である。
【図６】時系列波形をフーリエ変換して得られる周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図７】初期点を導出する処理を説明する図である。
【図８】波形パターンマッチング処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】次点を導出する処理を説明する図である。
【図１０】次点を導出する処理を説明する図である。
【図１１】波形を補正する処理を説明する概念図である。
【図１２】無呼吸判定処理のフローチャートを示す図である。
【図１３】通常呼吸時の脈拍数の変化を示す図である。
【図１４】無呼吸状態を繰り返す時の脈拍数の変化を示す図である
【図１５】無呼吸判定処理に用いられるデータを示す図である。
【図１６】脈拍数の時系列データを離散コサイン変換して得られる周波数スペクトルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  無呼吸状態判定装置
２  脈派センサ
２０  受光素子
２１  発光素子
３  解析装置
４  出力部
５  脈拍数算出部
５０  周波数フィルタ処理部
５１  フーリエ変換器  
５２  周波数フィルタ
５３  逆フーリエ変換器
６０  パターンマッチング部
６１  検索範囲設定部
６２  基準点決定部
６３  脈拍数決定部
６４  波形補正部
６  無呼吸判定部
７  離散コサイン変換部（周波数変換部）
８  第１のバンドパスフィルタ
９  第２のバンドパスフィルタ
１０  演算部
１１  判定部
ＳＢ１  無呼吸性変動信号（第１の信号）
ＳＢ２  呼吸性変動信号（第２の信号）
Ｐ１  無呼吸周波数帯域パワー値（第１平均信号強度）
Ｐ２  呼吸周波数帯域パワー値（第２平均信号強度）
Ｓ  無呼吸状態指数（比信号）
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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