(57)【要約】【課題】  ユーザの睡眠状態を日常的により理想的に計測可能な睡眠状態計測装置を提供する。【解決手段】  ユーザの体動を検出する第１の検出部１３１と；体動に基づき、ユーザの入眠を示す第１のタイミング及びユーザの起床を示す第２のタイミングを判定する判定部と１３２；ユーザの脈波間隔を検出する第２の検出部１２２と；脈波間隔に基づき、ユーザの交感神経の活性を示す第１の指標及びユーザの副交感神経の活性を示す第２の指標を取得する取得部１４０と；第１の指標に対する第２の指標の優位度を所定時間毎に算出する第１の算出部１５０と；優位度と第１のタイミングからの経過時間に対して減少する重みとを用いて、第１のタイミングから第２のタイミングまでのユーザの睡眠の質を示す第３の指標を算出する第２の算出部１６０と；を具備する。【選択図】      図１
2009225971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの体動を検出する第１の検出部と、
前記体動に基づき、前記ユーザの入眠を示す第１のタイミング及び前記ユーザの起床を示す第２のタイミングを判定する判定部と、
前記ユーザの脈波間隔を検出する第２の検出部と、
前記脈波間隔に基づき、前記ユーザの交感神経の活性を示す第１の指標及び前記ユーザの副交感神経の活性を示す第２の指標を取得する取得部と、
前記第１の指標に対する前記第２の指標の優位度を所定時間毎に算出する第１の算出部と、
前記優位度と前記第１のタイミングからの経過時間に対して減少する重みとを用いて、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまでの前記ユーザの睡眠の質を示す第３の指標を算出する第２の算出部と
を具備することを特徴とする睡眠状態計測装置。
【請求項２】
前記第２の算出部は、前記重みによって前記優位度に重み付けを行い、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまで、重み付けされた優位度を積算することによって前記第３の指標を算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項３】
前記第２の算出部は、前記優位度が閾値以上であれば前記重みによって前記優位度に重み付けを行い、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまで、重み付けされた優位度を積算することによって前記第３の指標を算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項４】
前記第２の算出部は、前記重みによって前記優位度に重み付けを行い、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまでにおける、重み付けされた優位度の最大値を前記第３の指標として算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項５】
前記第２の算出部は、前記第２の指標が前記第１の指標に対して優位となる連続時間を前記第１の算出部における前記優位度の算出時刻に基づいて算出し、前記連続時間の始点に応じた重みによって前記連続時間に重み付けを行い、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまで重み付けされた連続時間を積算することによって前記第３の指標を算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項６】
前記第２の算出部は、前記優位度が閾値以上となる連続時間を前記第１の算出部における前記優位度の算出時刻に基づいて算出し、前記連続時間の始点に応じた重みによって前記連続時間に重み付けを行い、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまで重み付けられた連続時間を積算することによって前記第３の指標を算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項７】
前記第２の算出部は、前記第２の指標が前記第１の指標に対して優位となる連続時間を前記算出時刻に基づいて算出し、前記連続時間の始点に応じた重みによって前記連続時間に重み付けを行い、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまでにおける重み付けされた連続時間の最大値を前記第３の指標として算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項８】
前記重みは、前記経過時間が前記ユーザの最初の睡眠サイクル以内であれば第１の値であり、前記経過時間が前記最初の睡眠サイクルを超えれば前記第１の値より小さな第２の値であることを特徴とする請求項１記載の睡眠状態計測装置。
【請求項９】
前記睡眠サイクルは９０分であることを特徴とする請求項８記載の睡眠状態計測装置。
【請求項１０】
ユーザの体動を検出し、
前記体動に基づき、前記ユーザの入眠を示す第１のタイミング及び前記ユーザの起床を示す第２のタイミングを判定し、
前記ユーザの脈波間隔を検出し、
前記脈波間隔に基づき、前記ユーザの交感神経の活性を示す第１の指標及び前記ユーザの副交感神経の活性を示す第２の指標を取得し、
前記第１の指標に対する前記第２の指標の優位度を所定時間毎に算出し、
前記優位度と前記第１のタイミングからの経過時間に対して減少する重みとを用いて、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまでの前記ユーザの睡眠の質を示す第３の指標を算出する
ことを特徴とする睡眠状態計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの睡眠の質を示す指標を計測する睡眠状態計測装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの睡眠状態は、睡眠ポリグラフと呼ばれるユーザの生体情報に基づいて総合的に判断されている。睡眠ポリグラフは、ユーザの脳波、呼吸、筋電及び心電などである。しかしながら、睡眠ポリグラフの計測には大掛かりな計測装置が必要となる。一方、ユーザの脈波間隔や体動など、睡眠ポリグラフに比べて手軽に取得可能な生体情報に基づいて、ユーザの睡眠状態を判断する手法が近年注目されている。
【０００３】
特許文献１記載の睡眠状態判定方法は、ユーザの脈波間隔の周波数スペクトル成分から、当該ユーザの自律神経の状態を示す指標を導出し、当該指標に基づいて睡眠状態の判定を行う。具体的には、上記睡眠状態判定方法は、上記周波数スペクトル成分のうち、低周波領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）及び高周波領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）におけるパワースペクトルＬＦ及びＨＦを上記指標として導出している。
【０００４】
特許文献２記載の睡眠状態及び中途覚醒の判定システムは、ユーザの脈波間隔及び体動に基づいて睡眠深度の判定を行う。具体的には、睡眠深度を覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠及び中途覚醒などに分類し、ユーザの睡眠中における睡眠深度の判定結果を時系列データとして表示する。
【０００５】
特許文献３記載の睡眠状態計測装置は、ユーザの脈波間隔及び体動に基づいて、ユーザの寝つき、睡眠時間、睡眠効率、癒され度、睡眠リズム指標、体動及び中途覚醒など、一般に比較的意味の分かり易い指標を導出する。
【特許文献１】特開平０７−１４３９７２号公報
【特許文献２】特開２００２−３４９５５号公報
【特許文献３】特開２００７−１３０１８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１記載の睡眠状態判定方法及び２記載の睡眠状態及び中途覚醒の判定システムは、睡眠状態の判定結果としてユーザの睡眠深度の時系列データを表示できる。しかしながら、日常生活下で上記睡眠状態判定方法または上記睡眠状態及び中途覚醒の判定システムを使用するのであれば、ユーザが睡眠深度の時系列データから自己の睡眠状態を判断することになる。故に、ユーザの睡眠に対する知識が乏しければ、上記判定結果から自己の睡眠状態を判断することは困難である。
【０００７】
特許文献３記載の睡眠状態計測装置は、比較的意味の分かり易い指標をユーザに提示できるため、日常的な使用に好適である。しかしながら、ユーザの睡眠の質を示す指標である癒され度は、ユーザの副交感神経の交感神経に対する優位度を単純に積算して求められており、ユーザの副交感神経と交感神経の活動状態によっては必要以上に高い値となるおそれがある。即ち、ある種の不眠者に対する癒され度が過度に高くなるおそれがある。
【０００８】
従って、本発明はユーザの睡眠状態を日常的により理想的に計測可能な睡眠状態計測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】
【０００９】
本発明の一態様に係る睡眠状態計測装置は、ユーザの体動を検出する第１の検出部と；前記体動に基づき、前記ユーザの入眠を示す第１のタイミング及び前記ユーザの起床を示す第２のタイミングを判定する判定部と；前記ユーザの脈波間隔を検出する第２の検出部と；前記脈波間隔に基づき、前記ユーザの交感神経の活性を示す第１の指標及び前記ユーザの副交感神経の活性を示す第２の指標を取得する取得部と；前記第１の指標に対する前記第２の指標の優位度を所定時間毎に算出する第１の算出部と；前記優位度と前記第１のタイミングからの経過時間に対して減少する重みとを用いて、前記第１のタイミングから前記第２のタイミングまでの前記ユーザの睡眠の質を示す第３の指標を算出する第２の算出部と；を具備する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザの睡眠状態を日常的により理想的に計測可能な睡眠状態計測装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。  
（第１の実施形態）  
図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係る睡眠状態計測装置１００は、入力部１０１、表示部１０２、記録部１０３、加速度センサ１０４、体動データ取得部１０５、脈波データ取得部１０６、データ通信部１０７、時刻計測部１０８、電力供給部１０９、制御部１１０、体動データ処理部１２０、入眠／起床判定部１３０、脈波データ処理部１２１、脈波間隔補間部１２２、自律神経指標取得部１４０、副交感神経優位度算出部１５０、癒され度取得部１６０、寝つき取得部１７１、睡眠深度判定部１７２、平均体動量算出部１７３、中途覚醒取得部１７４及び統計処理部１７５を有する。
【００１２】
睡眠状態計測装置１００には、外付けの脈波センサ１８０が接続される。脈波センサ１８０は、青色帯または緑色帯の波長を含む発光素子（例えば青色または緑色ＬＥＤ）と、受光素子（例えばフォトダイオード）とを含む光電脈波センサである。後述するように脈波センサ１８０をユーザの指に装着する場合であれば、青色ＬＥＤ等が指に光を照射し、指内部の毛細血管における血流変化に伴う反射光の変動をフォトダイオードが捉え、電流に変換する。フォトダイオードの出力電流は、脈波データ取得部１０６に供給される。
【００１３】
図２に示すように、例えば、睡眠状態計測装置１００は腕時計型に構成されてユーザの手首に装着され、脈波センサ１８０は当該ユーザの指に装着される。尚、睡眠状態計測装置１００及び脈波センサ１８０の他の装着例として、脈波センサ１８０がユーザの手のひらまたは腕などに装着されてもよい。また、脈波センサ１８０は、睡眠状態計測装置１００内部に設けられてもよい。
【００１４】
入力部１０１は、ユーザからユーザ入力を受理し、制御部１１０に入力する。ユーザ入力は、睡眠状態計測装置１００の電源をＯＮ／ＯＦＦする指示、睡眠状態計測機能を起動／終了する指示及び後述する表示部１０２における表示を切り替える指示を含む。
【００１５】
表示部１０２は、ユーザに対して睡眠状態計測結果として各種指標を視覚的及び／または聴覚的に表示するディスプレイ及び／またはスピーカである。表示部１０２の表示対象は、制御部１１０によって制御される。
【００１６】
記録部１０３には、制御部１１０によって、後述する脈波データ及び体動データなどのユーザから取得されたデータ及びこれらを処理して得られる脈波間隔データ及び体動量などが記録される。また、記録部１０３には、制御部１１０によって、各種指標及びこれらを導出するために用いられる閾値なども記録される。
【００１７】
加速度センサ１０４は、３軸（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸）方向の加速度を計測する加速度計を含み、睡眠状態計測装置１００の内部に設けられている。加速度センサ１０４は、例えば５０ｍｓｅｃ毎に睡眠状態計測装置１００の３軸方向の加速度を計測し、計測結果、即ちユーザの装着部位における３軸方向の体動量を示すデータ（例えばアナログ量）を体動データ取得部１０５に渡す。
【００１８】
体動データ取得部１０５は、加速度センサ１０４からの体動量のデータのゲイン及びオフセットを調整した後に、必要に応じてアナログ−デジタル変換を行い、ユーザの体動データを得る。体動データ取得部１０５が取得した体動データは、制御部１１０を介して記録部１０３に記録される。体動データ取得部１０５は、具体的には、上記ゲイン及びオフセットの調整のための調整回路及びアナログ−デジタル変換のための１０ビットＡ／Ｄ変換器で実現可能である。
【００１９】
脈波データ取得部１０６は、脈波センサ１８０からの出力電流を電圧に変換し、当該電圧を増幅後、必要な周波数成分を抽出し、成分抽出後の電圧にアナログ−デジタル変換を行って、脈波データを得る。脈波データ取得部１０６が取得した脈波データは、制御部１１０を介して記録部１０３に記録される。脈波データ取得部１０６は、具体的には、電流−電圧変換器、増幅器、フィルタ及び１０ビットＡ／Ｄ変換器で実現される。上記フィルタは、高域通過型フィルタ（カットオフ周波数：０．１Ｈｚ）及び低域通過型フィルタ（カットオフ周波数：５０Ｈｚ）を組み合わせて用いてもよいし、帯域通過型フィルタを用いてもよい。
【００２０】
データ通信部１０７は、制御部１１０からの要求に従い、有線または無線によって他の睡眠状態計測装置１００、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡまたは携帯電話などと各種データの送受信を行う。
【００２１】
時刻計測部１０８は、例えばタイマであり、計時を行う。例えば、時刻計測部１０８は、睡眠状態計測装置１００の電源がONされてからの経過時間または睡眠状態計測機能が起動されてからの経過時間を計時したり、現在時刻を計時したりする。電力供給部１０９は、例えばバッテリであり、制御部１１０からの要求に従い、睡眠状態計測装置１００の各構成要素に電力を供給する。
【００２２】
制御部１１０は、睡眠状態計測装置１００の全体を制御する。具体的には、制御部１１０は、各構成要素との間で各種データをやり取りしたり、上記各構成要素に各種処理要求を与えたりする。
【００２３】
体動データ処理部１２０は、制御部１１０を介してユーザの体動データを取得し、以下の処理を行い、体動データの変動量及び所定期間における体動データの変動量の平均値である体動量を導出する。上記体動データは、図３Ａに示すような、３軸方向の加速度（Ｇ）である。
【００２４】
まず、体動データ処理部１２０は、各軸方向の加速度を時間微分して図３Ｂに示すような微係数を得る。次に、体動データ処理部１２０は、図３Ｃに示すような各軸方向の微係数の２乗和の平方根（２乗総和平方根）を算出する。体動データ処理部１２０は、上記２乗総和平方根を体動データの変動量として制御部１１０に渡す。更に、体動データ処理部１２０は、所定期間（例えば１分間）毎に上記体動データの変動量の平均値を算出し、体動量として制御部１１０に渡す。
【００２５】
脈波データ処理部１２１は、制御部１１０を介してユーザの脈波データを取得し、以下の処理を行い、脈波間隔データを取得する。  
まず、脈波データ処理部１２１は、脈波データをサンプリングし、脈波サンプリングデータを時間微分して、直流変動成分を除去する。次に、脈波データ処理部１２１は、上記直流変動成分除去後の脈波サンプリングデータの各サンプリングポイントを中心とする前後約１秒の区間において、最大値−最小値間の所定の値を脈波間隔検出のための閾値として設定する。脈波データ処理部１２１は、例えば上記最大値−最小値間の差分を振幅とし、当該最小値に上記振幅の９割を加えた値を上記閾値として設定する。そして、脈波データ処理部１２１は、上記直流変動成分除去後の脈波サンプリングデータが上記閾値を超えた時刻を図４Ａに示すように判定し、図４Ｂに示すように隣接する当該時刻の間隔を脈波間隔（ＲＲ間隔）データとして制御部１１０に渡す。
【００２６】
脈波間隔補間部１２２は、制御部１１０を介して脈波間隔データを取得し、これを補間して再サンプリングする。前述した脈波データ処理部１２１において導出される脈波間隔データの各データ間の間隔は、ユーザの脈波間隔に相当するため、不等間隔である。従って、後述する脈波間隔解析部１４１における周波数解析を有効に行うために、脈波間隔補間部１２２は、脈波間隔データのデータ間隔が等間隔となるよう補間後のデータを再サンプリングする。具体的には、脈波間隔補間部１２２は、上記脈波間隔データから例えば１分間のデータセットを生成し、当該データセット毎に脈波間隔データを高次の多項式で補間する。例えば、脈波間隔補間部１２２は、図４Ｂに示す脈波間隔データに対し、各補間対象点及び当該補間対象点の前後の計３点を用いて３次の多項式補間を行い、再サンプリングして図４Ｃに示すような等間隔の補間後脈波間隔データを得る。脈波間隔補間部１２２は、補間後脈波間隔データを制御部１１０に渡す。
【００２７】
入眠／起床判定部１３０は、制御部１１０を介してユーザの体動データの変動量を取得し、当該体動データの変動量に基づいてユーザの入眠／起床のタイミングと、中途覚醒のタイミングとを判定する。ここで、中途覚醒は入眠タイミングから起床タイミングまでの間（以下、睡眠中と称する）における覚醒を意味し、瞬間的な覚醒を含む。入眠／起床判定部１３０は、体動判定部１３１及び覚醒判定部１３２を有する。
【００２８】
体動判定部１３１は、上記体動データの変動量に基づいてユーザの体動を判定する。具体的には、体動判定部１３１は、上記体動データの変動量が体動判定のための閾値（例えば、０．０１Ｇ／ｓ）以上であればユーザの体動を判定する。
【００２９】
覚醒判定部１３２は、体動判定部１３１によって判定された体動の頻度に基づいてユーザの覚醒を判定する。具体的には、覚醒判定部１３２は、所定期間（例えば１分間）に判定された体動の数が覚醒判定のための閾値（例えば、５回／分）以上であれば、ユーザの覚醒を判定する。一方、覚醒判定部１３２は、上記所定期間に判定された体動の数が上記覚醒判定のための閾値未満であれば、ユーザの睡眠を判定する。
【００３０】
入眠／起床判定部１３０は、覚醒判定部１３２が所定回数以上連続して睡眠を判定すると、ユーザの入眠タイミングを判定し、制御部１１０を介して当該入眠タイミングを記録部１０３に記録する。入眠／起床判定部１３０は、覚醒判定部１３２が上記所定回数以上連続して覚醒を判定すればユーザの起床タイミングを判定し、制御部１１０を介して当該起床タイミングを記録部１０３に記録する。また、入眠／起床判定部１３０は、ユーザの睡眠中に、覚醒判定部１３２において覚醒を示す判定結果が得られていれば、当該判定タイミングを中途覚醒タイミングとして制御部１１０を介して記録部１０３に記録する。
【００３１】
自律神経指標取得部１４０は、補間後脈波間隔データに基づき、ユーザの自律神経の状態を示す自律神経指標として、交感神経の活性を示す交感神経指標ＬＦ及び副交感神経の活性を示す副交感神経指標ＨＦを取得する。脈波は心拍に同期しているため、睡眠中のユーザの脈波間隔から心拍を司る自律神経の状態を示す指標が得られる。具体的には、自律神経指標取得部１４０は、制御部１１０を介して上記データセット単位で補間後脈波間隔データを取得し、当該データセットの周波数解析結果に基づき、交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦを算出し、制御部１１０を介して記録部１０３に記録する。尚、周波数解析手法としては、ＡＲモデル、最大エントロピー法及びウェーブレット法など、各種手法を用いてよいが、本実施形態に係る自律神経指標取得部１４０においては、データ処理の負担の軽いＦＦＴ（高速フーリエ変換）法を用いる。自律神経指標取得部１４０は、脈波間隔解析部１４１及び自律神経指標算出部１４２を有する。
【００３２】
脈波間隔解析部１４１は、図５Ａに示すようなデータセット単位の補間後脈波間隔データに対し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ；Fast Fourier Transform）を行って、周波数スペクトル分布に変換する。
【００３３】
自律神経指標算出部１４２は、脈波間隔解析部１４１において得られた周波数スペクトル分布からパワースペクトル分布を算出する。自律神経指標算出部１４２は、例えば図５Ａの補間後脈波間隔データに係る周波数スペクトル分布から図５Ｂに示すパワースペクトル分布を算出する。次に、自律神経指標算出部１４２は、算出したパワースペクトル分布における低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）のピーク及び高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）のピークに基づき交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦを夫々算出する。具体的には、自立神経指標算出部１４２は、低周波領域におけるピークを示すデータポイントと、当該データポイントの前後との計３点におけるパワースペクトル値の算術平均を交感神経指標ＬＦとして算出する。また、自律神経指標算出部１４２は、高周波領域におけるピークを示すデータポイントと、当該データポイントの前後との計３点におけるパワースペクトル値の算術平均を副交感神経指標ＨＦとして算出する。
【００３４】
ここで、不眠でないユーザの一晩における睡眠深度の遷移（睡眠パターン）の一例を説明する。図６下段に示すように、一般的な成人の睡眠中は、交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦが交互に優位となる。詳細な説明は後述するが、ユーザの睡眠深度の深浅は、当該ユーザの副交感神経指標ＨＦの交感神経指標ＬＦに対する優位度の大小に概ね対応する。図６下段に示す交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦの遷移に基づいて、図６上段に示す睡眠深度が得られる。図６上段において、ユーザの睡眠深度は、「浅睡眠」→「深睡眠」→「レム睡眠」→「浅睡眠」→「深睡眠」→「レム睡眠」→「浅睡眠」→「レム睡眠」→「浅睡眠」→「レム睡眠」のように遷移している。一般的な成人であれば、このように比較的浅い睡眠と比較的深い睡眠とを一定の単位（睡眠サイクル）でリズミカルに繰り返す。尚、一般的な成人の睡眠サイクルは９０分程度であることが知られている。また、この睡眠サイクルの各々に着目すると、比較的初期の睡眠サイクルでは「深睡眠」の出現時間が多く、比較的終期の睡眠サイクルでは「レム睡眠」の出現時間が多い。即ち、一般的な成人の睡眠における大局的な傾向として、ユーザの睡眠深度は入眠タイミングからの経過時間に従って深い睡眠から浅い睡眠に遷移する。
【００３５】
副交感神経優位度算出部１５０は、ユーザの交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦに基づき、副交感神経優位度を算出する。具体的には、副交感神経優位度算出部１５０は、制御部１１０を介してユーザの交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦを取得し、副交感神経優位度を算出し、制御部１１０を介して当該副交感神経優位度と、対応する時間情報として入眠タイミングからの経過時間とを記録部１０３に記録する。副交感神経優位度算出部１５０は、比較部１５１を有する。
【００３６】
比較部１５１は、交感神経指標ＬＦと副交感神経指標ＨＦとを大小比較する。副交感神経指標ＨＦが交感神経指標ＬＦ以上であれば、比較部１５１はＨＦ−ＬＦを副交感神経優位度として算出する。算出された副交感神経優位度ＨＦ−ＬＦは、対応する時間情報として入眠タイミングからの経過時間でラベリングされて制御部１１０を介して記録部１０３に記録される。例えば、図８に示すように、記録部１０３には時間情報と、副交感神経優位度とが対応づけて記録される。また、上記ＨＦ−ＬＦをＨＦで除して正規化を行う差分正規化部１５２を副交感神経優位度算出部１５０に設け、正規化結果（ＨＦ−ＬＦ）／ＨＦを副交感神経優位度としてもよい。
【００３７】
癒され度取得部１６０は、ユーザの睡眠状態を示す指標の１つとして癒され度を取得し、制御部１１０を介して記録部１０３に記録する。ここで、癒され度は、ユーザの睡眠の質を示す指標とする。具体的には、癒され度取得部１６０は、制御部１１０を介して副交感神経優位度及び対応する時間情報を取得し、当該時間情報によって値の決まる重みを用いて癒され度を算出する。癒され度取得部１６０は、重み算出部１６１及び癒され度算出部１６２を有する。
【００３８】
重み算出部１６１は、入眠タイミングからの経過時間に対して減少する関数に従って上記重みを算出する。前述したように、上記時間情報は入眠タイミングからの経過時間であるので、重み算出部１６１は、当該時間情報を上記関数の入力として重みを算出する。例えば、上記減少する関数は、入眠タイミングからの経過時間に対して単調に減少する関数である。
【００３９】
以下、入眠タイミングを０、起床タイミングをＴ、入眠タイミングからの経過時間（ｍｉｎ）をｔとして、当該経過時間ｔに対応する重みＷ（ｔ）の具体例を説明する。例えば、Ｗ（ｔ）＝１−ｔ／Ｔのような線形な（ｔの１次関数の）重みでもよいし、Ｗ（ｔ）＝１／ｔのような経過時間ｔに対して反比例する重みでもよいし、Ｗ（ｔ）＝１／ｌｏｇ（ｔ＋１）のようなＬＯＧスケールで小さくなる重みでもよい。より好ましくは、一般的な人間の睡眠リズムが９０分を睡眠サイクルとしていることを考慮してもよい。具体的には、Ｗ（ｔ）＝１／（１＋ＥＸＰ（（ｔ−９０×Ｎ）／１０））のようなシグモイドを利用した重みでもよいし、Ｗ（ｔ）＝１（ｔ＜９０×Ｎ）及びＷ（ｔ）＝０（９０×Ｎ≦ｔ）のようなステップ状の重みでもよい（尚、Ｎは１又は２が望ましい）。また、Ｗ（ｔ）をステップ状の重みとする場合、上記２値の重みに限らず９０分毎に重みが小さくなる多値の重みでもよい。尚、睡眠サイクルは個人差があるため、９０分に限らずユーザの最近の睡眠サイクルを計測して得られる平均値などの他の値に置き換えてもよい。
【００４０】
ここで、癒され度の算出において入眠タイミングからの経過時間に対して減少する重みを使用する技術的意義について図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ及び図７Ｄを用いて説明する。図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ及び図７Ｄは、成人４名をユーザとした一晩における自律神経指標の算出結果を示している。尚、図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ及び図７Ｄにおいて横軸は実際（現実）の時刻、縦軸は上段において自律神経指標ＨＦ（点線）、ＬＦ（実線）及びＬＦ／ＨＦ（一点鎖線）と、下段において体動量Actiを夫々示している。
【００４１】
図７Ａに対応するユーザＡは不眠者ではなく、ユーザの主観的な睡眠の質を示す指標であるピッツバーグ睡眠問診票の点数は４点である（６点以上を不眠者、６点未満を非不眠者であると定める）。図７Ａに示すように、ユーザＡの睡眠中は、副交感神経が交感神経に対してリズミカルに優位な状態となり、また、副交感神経が優位な期間は入眠タイミングからの経過時間が経つにつれて減少する。即ち、前述した一般的な睡眠パターンと同様に、ユーザＡの睡眠では、浅い睡眠と深い睡眠との間の遷移が睡眠サイクルとしてリズミカルに繰り返され、また、大局的には入眠タイミングからの経過時間に従って睡眠深度が浅くなっている。
【００４２】
図７Ｂに対応するユーザＢは不眠者であって、ピッツバーグ睡眠問診票の点数は１４点である。図７Ｂに示すように、ユーザＢの睡眠中は、副交感神経が交感神経に対して優位となる期間が一晩中現れず、終始交感神経が優位である。
【００４３】
図７Ｃに対応するユーザＣは不眠者であって、ピッツバーグ睡眠問診票の点数は１０点である。図７Ｃに示すように、ユーザＣの睡眠では、副交感神経と交感神経の活動のレベルが近く、頻繁に入れ替わりが起こっているものの、ユーザＡのようなリズムが無く一般的な睡眠パターンから外れている。また、副交感神経が優位となる期間の各々は短く、優位度も低いものの、当該期間が頻繁に出現するため、一晩における当該期間の累計は比較的長くなる。また、ユーザＡの場合には入眠タイミングからの経過時間が経つにつれて副交感神経が優位な期間が減少していったが、ユーザＣの場合にはこのような傾向は無く睡眠時間が長いほど上記期間の累計が長くなると考えられる。
【００４４】
図７Ｄに対応するユーザＤは不眠者であって、ピッツバーグ睡眠問診票の点数は１２点である。図７Ｄに示すように、ユーザＤの睡眠ではユーザＡとは対照的に、初期に浅い睡眠が現れ、終期に深い睡眠が現れている。即ち、終期になるほど副交感神経が優位な期間が長くなっている。これも一般的な睡眠パターンから外れており、ユーザＤ自身も不眠を自覚している。
【００４５】
ここで、癒され度は睡眠の質を示す指標であるので、ユーザＡに関して比較的高い値、ユーザＢ、Ｃ及びＤに関して比較的低い値が算出されることが望ましい。前述したように、従来手法（特許文献３）では、副交感神経優位度を単純に時間積算することにより癒され度が算出される。ユーザＡ及びユーザＢに関して従来手法に従って癒され度を算出すると、ユーザＢの睡眠には副交感神経が優位な期間が現れないため、ユーザＡに比べて低い癒され度が算出される。しかしながら、ユーザＣ及びユーザＤに関して従来手法に従って癒され度を算出すると、ユーザＣ及びユーザＤの睡眠は一般的な睡眠パターンから外れているものの、副交感神経が優位な期間は現れるため、必ずしも癒され度が低い値とならない。
【００４６】
このように、不眠者の睡眠のパターンは多様に存在するため、副交感神経優位度を単純に積算した値を癒され度とするのではなく、人間の一般的な睡眠パターンを考慮する必要がある。即ち、人間の睡眠深度は、一般的に入眠タイミングからの経過時間が長くなるにつれて浅くなる点を考慮し、ユーザＣのようなリズミカルでない睡眠パターンや、ユーザＤのような一般的な睡眠パターンに逆行する睡眠パターンに対して、高い癒され度が算出されないようにする必要がある。故に、本実施形態に係る癒され度取得部１６０では、入眠タイミングからの経過時間に対して減少する重みを用いることにより、睡眠の初期における副交感神経優位度を、終期における副交感神経優位度よりも重視して癒され度を算出する。このような重みを用いることにより、例えばユーザＤのような一般的な睡眠パターンに逆行する睡眠パターンに関して、低い癒され度が算出される。
【００４７】
癒され度算出部１６２は、制御部１１０を介して取得される副交感神経優位度の各々に、対応する重みを乗じる。ここで、対応する重みは、各副交感神経優位度に対応する時間情報に対して重み算出部１６１が算出した重みである。即ち、副交感神経優位度は、対応する時間情報が示す上記経過時間に対して減少する重みを乗じられる。次に、癒され度算出部１６２は、上記重み付けされた副交感神経優位度の各々をユーザの入眠から起床まで積算し、積算結果を癒され度として制御部１１０を介して記録部１０３に記録する。または、癒され度算出部１６２は、上記重み付けされた副交感神経優位度の最大値を癒され度として制御部１１０を介して記録部１０３に記録してもよい。
【００４８】
尚、癒され度算出部１６２が癒され度の算出に用いる副交感神経優位度は、所定の閾値以上であるものに限られてもよい。比較的低い副交感神経優位度を無視することにより、ユーザＣのような副交感神経と交感神経の活動のレベルが近い睡眠パターンに関して比較的低い癒され度が算出される。
【００４９】
寝つき算出部１７１は、ユーザの睡眠状態を示す指標の１つとして、ユーザの寝つきを算出し、制御部１１０に渡す。ここで、ユーザの寝つきは、入眠潜時（入床タイミングから入眠タイミングまでの所要時間）の逆数とする。入床タイミングは、例えばユーザが入力部１０１に睡眠状態計測機能の起動を指示するユーザ入力を行った時刻としてもよいし、入力部１０１に入床した旨を入力した時刻としてもよい。または、加速度センサ１０４によって得られるユーザの３軸方向の加速度から当該ユーザの手首の角度を算出し、当該手首の角度に基づいて入床タイミングが判定されてもよい。具体的には、上記手首の角度が仰臥位時の腕の角度付近となる頻度が、所定以上に高ければ入床タイミングが判定されてもよい。一方、入眠タイミングは、入眠／起床判定部１３０によって判定され、制御部１１０を介して記録部１０３に記録されている。
【００５０】
睡眠深度判定部１７２は、ユーザの睡眠状態を示す指標の１つとしてユーザの睡眠深度を判定し、制御部１１０に渡す。睡眠深度判定部１７２は、制御部１１０を介して交感神経指標ＬＦ及び副交感神経指標ＨＦを取得し、ＬＦ及びＨＦの算出時におけるユーザの睡眠深度を判定する。具体的には、睡眠深度判定部１７２は、ＬＦ／ＨＦの値が第１の閾値よりも小さく、かつ、ＨＦの値が第２の閾値よりも大きければ深睡眠と判定する。睡眠深度判定部１７２は、ＬＦ／ＨＦの値が第３の閾値（第１の閾値よりも大きい）よりも大きく、かつ、ＨＦの値が第４の閾値（第２の閾値よりも小さい）よりも小さく、かつ、ＬＦの標準偏差及びＨＦの標準偏差の合計が第５の閾値よりも大きければレム睡眠と判定する。睡眠深度判定部１７２は、ＨＦ及びＬＦが深睡眠の判定条件及びレム睡眠の判定条件のいずれも満たさなければ浅睡眠と判定する。
【００５１】
平均体動量算出部１７３は、ユーザの睡眠状態を示す指標の１つとしてユーザの平均体動量を算出し、制御部１１０に渡す。具体的には、平均体動量算出部１７３は、制御部１１０を介して体動量を取得し、ユーザの睡眠中の平均体動量を算出する。
【００５２】
中途覚醒取得部１７４は、ユーザの睡眠状態を示す指標の１つとしてユーザの中途覚醒の回数及び時間合計を取得し、制御部１１０に渡す。具体的には、中途覚醒取得部１７４は、制御部１１０を介してユーザの中途覚醒タイミングを取得し、中途覚醒の回数及び時間合計を算出する。中途覚醒取得部１７４は、当該中途覚醒タイミングが時間的に連続していれば当該一連の中途覚醒タイミングを１回の中途覚醒として扱うものとする。尚、中途覚醒取得部１７４は、ユーザの中途覚醒の回数及び時間合計のいずれか一方を取得してもよい。
【００５３】
統計処理部１７５は、制御部１１０から癒され度、寝つき、睡眠深度、平均体動量及び中途覚醒などの各種指標を取得してこれらに統計処理を行って、制御部１１０に返す。具体的には、統計処理部１７５は、各指標についてユーザの複数夜分の平均値及び標準偏差を算出したり、他ユーザより得られた指標に基づき偏差値を算出したりする。尚、体動及び中途覚醒は値が小さいほど睡眠状態が良好なので、逆数を求めてから偏差値を算出することが望ましい。このように、各指標が特に偏差値の形式で表示部１０２より表示されれば、ユーザは自己の睡眠状態を更に容易に判断できる。
【００５４】
以上説明したように本実施形態に係る睡眠状態計測装置は、睡眠の質を示す指標である癒され度を算出する際に、入眠タイミングからの経過時間に対して減少する重みを用いている。従って、本実施形態に係る睡眠状態計測装置によれば、一般的な成人の睡眠パターンを考慮した癒され度を算出することができるため、より信頼度の高い癒され度を計測できる。
【００５５】
（第２の実施形態）  
本発明の第２の実施形態に係る睡眠状態計測装置は、上記図１に示す睡眠状態計測装置において、癒され度算出部１６２を癒され度算出部２６２に置き換えている。以下の説明では、図１と同一部分には同一符号を付して示し、異なる部分を中心に述べる。
【００５６】
癒され度算出部２６２は、制御部１１０を介して取得される副交感神経優位度に対応する時間情報に基づき、副交感神経優位な期間（即ち、連続時間）を算出する。図８に示す副交感神経優位度及び時間情報を例とすれば、１６［ｍｉｎ］乃至２１［ｍｉｎ］は、副交感神経優位な期間であり、癒され度算出部２６２は連続時間６［ｍｉｎ］を算出する。
【００５７】
癒され度算出部２６２は、前述した癒され度算出部１６２とは異なり、副交感神経優位度ではなく、この副交感神経優位な期間の連続時間を用いて癒され度を算出する。具体的には、癒され度算出部２６２は、上記連続時間（上記例であれば６［ｍｉｎ］）に対し、期間の始点（上記例であれば１６［ｍｉｎ］）に対応する重みを乗じる。尚、連続時間に対して乗じる重みは、これに限らず例えば期間の終点（上記例であれば２１［ｍｉｎ］）に対応する重みであってもよいし、当該期間の中心（上記例であれば１９［ｍｉｎ］）に対応する重みであってもよいし、当該期間に含まれる全ての時間情報に対応する重みの平均値であってもよい。次に、癒され度算出部２６２は、上記重み付けされた連続時間の各々をユーザの入眠から起床まで積算し、算出結果を癒され度として制御部１１０を介して記録部１０３に記録する。または、癒され度算出部１６２は、上記重み付けされた連続時間の最大値を癒され度として制御部１１０を介して記録部１０３に記録してもよい。
【００５８】
尚、癒され度算出部２６２が上記連続時間の算出に用いる副交感神経優位度は、所定の閾値以上であるものに限られてもよい。比較的低い副交感神経優位度を無視することにより、ユーザＣのような副交感神経と交感神経の活動のレベルが近い睡眠パターンに関して低い癒され度が算出される。または、癒され度算出部２６２が癒され度の算出に用いる上記連続時間は、所定の閾値以上（例えば、１０分）であるものに限られてもよい。具体的には、図９に示すように、副交感神経優位な期間の連続時間が１０分以上である場合に（斜線部）、癒され度算出部２６２が当該期間の始点に対応する重みＷ（ｔ）を乗じ、癒され度の算出に用いてもよい。連続時間の比較的短い期間を無視することにより、ユーザＣのような副交感神経と交感神経の活動のレベルが近い睡眠パターンに関して低い癒され度が算出される。
【００５９】
以下、図１０を用いて本実施形態に係る睡眠状態計測装置の効果を説明する。図１０は、従来手法及び提案手法１、２に従って、前述したユーザＡ、Ｂ、Ｃ及びＤに対して複数夜分の癒され度を算出して得られた、平均値と標準偏差を示している。ここで従来手法は、ユーザの睡眠中に得られる副交感神経優位度を単純に（重み付けせずに）積算することにより、癒され度を算出している。提案手法１及び２は、重み関数Ｗ（ｔ）＝１／（１＋ＥＸＰ（（ｔ−９０）／１０））を使用し、各ユーザの１度目の睡眠サイクルにおける睡眠深度（副交感神経優位度）が特に重視されるようにしている。より詳細には、提案手法１は、副交感神経優位な期間の連続時間が１０分以上である場合に、当該期間の始点に対応する重みＷ（ｔ）を乗じ、重み付けされた連続時間の積算値を癒され度として算出している。提案手法２は、副交感神経優位な期間の連続時間が１０分以上である場合に、当該連続時間の始点に対応する重みＷ（ｔ）を乗じ、重み付けされた連続時間の最大値を癒され度として算出している。
【００６０】
図１０に示すように、ユーザＢに関しては、従来手法、提案手法１及び２のいずれによってもユーザＡに比べ低い癒され度が算出される。一方、ユーザＣ及びＤに関しては、従来手法によって算出される癒され度は、ユーザＡと同等以上であり、不眠者であるユーザＣ及びＤの実際の睡眠の質を反映しているとは言い難い。他方、ユーザＣ及びＤに関し、提案手法１及び２によって算出される癒され度はユーザＡに比べ十分低い。従って、提案手法１及び２は、従来手法に比べ信頼度の高い癒され度を計測していると考えられる。
【００６１】
以上説明したように本実施形態に係る睡眠状態計測装置は、睡眠の質を示す指標である癒され度を算出する際に、入眠タイミングからの経過時間に対して減少する重みを用いている。従って、本実施形態に係る睡眠状態計測装置によれば、一般的な成人の睡眠パターンを考慮した癒され度を算出することができるため、より信頼度の高い癒され度を計測できる。
【００６２】
なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】第１の実施形態に係る睡眠状態計測装置を示すブロック図。
【図２】図１の睡眠状態計測装置及び脈波センサの装着例を示す図。
【図３Ａ】図１の体動データ処理部が取得する体動データの一例を示すグラフ図。
【図３Ｂ】図３Ａに時間微分を行って得られる微係数の時間変動を示すグラフ図。
【図３Ｃ】図３Ｂの各微係数の２乗総和平方根である体動データの変動量を示すグラフ図。
【図４Ａ】図１の脈波データ処理部における脈波間隔データの検出の説明図。
【図４Ｂ】図４Ａから得られる脈波間隔データを示すグラフ図。
【図４Ｃ】図４Ｂの脈波間隔データを図１の脈波間隔補間部によって補間した補間後脈波間隔データの一例を示すグラフ図。
【図５Ａ】図１の脈波間隔解析部で解析される脈波間隔データの一例を示すグラフ図。
【図５Ｂ】図５Ａの解析結果を示すグラフ図。
【図６】不眠でないユーザに対して図１の自律神経指標取得部で取得される自律神経指標と、当該ユーザの睡眠深度との関係の説明図。
【図７Ａ】不眠でないユーザＡに対して、図１の自律神経指標取得部で取得される自律神経指標の時間変化の一例を示すグラフ図。
【図７Ｂ】不眠であるユーザＢに対して、図１の自律神経指標取得部で取得される自律神経指標の時間変化の一例を示すグラフ図。
【図７Ｃ】図７Ｂの別のユーザＣにおける例を示すグラフ図。
【図７Ｄ】図７Ｃの別のユーザＤにおける例を示すグラフ図。
【図８】図１の副交感神経優位度算出部において算出される副交感神経優位度の一例を示す図。
【図９】第２の実施形態に係る睡眠状態計測装置における癒され度の算出の説明図。
【図１０】第２の実施形態に係る睡眠状態計測装置の効果の説明図。
【符号の説明】
【００６４】
１００・・・睡眠状態計測装置
１０１・・・入力部
１０２・・・表示部
１０３・・・記録部
１０４・・・加速度センサ
１０５・・・体動データ取得部
１０６・・・脈波データ取得部
１０７・・・データ通信部
１０８・・・時刻計測部
１０９・・・電力供給部
１１０・・・制御部
１２０・・・体動データ処理部
１２１・・・脈波データ処理部
１２２・・・脈波間隔補間部
１３０・・・入眠／起床判定部
１３１・・・体動判定部
１３２・・・覚醒判定部
１４０・・・自律神経指標取得部
１４１・・・脈波間隔解析部
１４２・・・自律神経指標算出部
１５０・・・副交感神経優位度算出部
１５１・・・比較部
１５２・・・差分正規化部
１６０・・・癒され度取得部
１６１・・・重み算出部
１６２・・・癒され度算出部
１７１・・・寝つき算出部
１７２・・・睡眠深度判定部
１７３・・・平均体動量算出部
１７４・・・中途覚醒取得部
１７５・・・統計処理部
１８０・・・脈波センサ
２６２・・・癒され度算出部
【図１】
2009225971.tif 000003
【図２】
2009225971.tif 000004
【図３Ａ】
2009225971.tif 000005
【図３Ｂ】
2009225971.tif 000006
【図３Ｃ】
2009225971.tif 000007
【図４Ａ】
2009225971.tif 000008
【図４Ｂ】
2009225971.tif 000009
【図４Ｃ】
2009225971.tif 000010
【図５Ａ】
2009225971.tif 000011
【図５Ｂ】
2009225971.tif 000012
【図６】
2009225971.tif 000013
【図７Ａ】
2009225971.tif 000014
【図７Ｂ】
2009225971.tif 000015
【図７Ｃ】
2009225971.tif 000016
【図７Ｄ】
2009225971.tif 000017
【図８】
2009225971.tif 000018
【図９】
2009225971.tif 000019
【図１０】
2009225971.tif 000020