(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
チューブとチューブ内の圧力変化を検出する微差圧センサとから成る生体信号検出手段と、生体信号から心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施してパワースペクトル密度を求めるパワースペクトル密度検出手段と、パワースペクトル密度の極大値からレム睡眠段階、ノンレム睡眠の第１・第２段階およびノンレム睡眠の第３・第４段階を判定する睡眠段階判定手段とから構成されることを特徴とする睡眠段階判定装置。
【請求項２】
前記睡眠段階判定手段は、パワースペクトル密度の高周波成分の極大値と低周波成分の極大値とから睡眠段階を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠段階判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、睡眠段階の判定装置に関するものであって、特に夜間の睡眠中の被験者の身体に対して肉体的および精神的な負担を被験者にかけることのない検出手段を用いることによって被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
個人の健康管理の方法としては病院において定期的に検診を受ける等の方法があるが、数ヵ月に１度程度の検診では身体の微妙な変化などの異常を見逃してしまうことが多く、また精神的なストレスなどは検診や問診などで発見することは困難である。
【０００３】
個人の健康具合について調べる際に、睡眠をそのバロメーターとすることが多く、睡眠と健康とが密接に関連していることはよく知られているところである。健康と夜間の睡眠の深さおよびその質が翌日の気分や気力と密接に関連しており、一方精神的なストレスや体調が不良である場合には、眠りの深さや睡眠段階の推移パターンに変化が起こり、快適な睡眠が得られない。
【０００４】
健康な睡眠では、入眠した後にノンレム睡眠段階レム睡眠段階とが一定の間隔で繰り返し現われるが、体調を崩しているときや、精神的なストレスがかかっているときには、そのリズムが乱れることが知られている。したがって夜間の睡眠中の睡眠段階とその発生パターンを監視することにより、被験者の精神的なストレスや体調の不良を知ることが可能になる。
【０００５】
従来からある睡眠段階を知る方法としては、睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いる方法が一般的である。ＰＳＧを用いる方法では、睡眠中の脳神経系の活動を脳波、表面筋電位、眼球運動等から推定して睡眠に関する多くの情報を得ることができるが、被験者の顔や身体に多くの電極を装着して測定を行うために、自然な睡眠を得ることができるまで数日から１週間の日時を要する。したがって被験者に与えられる身体的および肉体的な負担は非常に大きなものであり、さらに、これに要する費用も多額になる。
【０００６】
このために、ＰＳＧは睡眠障害があることが明らかな患者等に使用するのは有効な治療法に成りえても、日常の健康管理に使用することは困難である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
被験者の日常の健康状態を知るために睡眠の状態やその質を知ることが有効であることは判っているが、個人の健康管理の目的に簡単に利用できる睡眠段階の検出装置は現在のところないのが現状である。そこで本発明の目的は、肉体的および精神的な負担を被験者にかけることなく、被験者の睡眠段階を測定できる睡眠段階判定装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、チューブとチューブ内の圧力変化を検出する微差圧センサとから成る生体信号検出手段と、生体信号から心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号にフーリエ変換を施してパワースペクトル密度を求めるパワースペクトル密度検出手段と、パワースペクトル密度の極大値からレム睡眠段階、ノンレム睡眠の第１・第２段階およびノンレム睡眠の第３・第４段階を判定する睡眠段階判定手段とから構成されることを特徴とする。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明の睡眠段階判定装置であって、前記睡眠段階判定手段はパワースペクトル密度の高周波成分の極大値と低周波成分の極大値とから睡眠段階を判定することを特徴とする。
【００１１】
【作用】
本発明の睡眠段階判定装置は、肉体的および精神的な負担を被験者にかけることのない検出手段を用いて心拍信号を検出し、この心拍信号を演算処理することにより被験者の睡眠段階を判定するものであり、被験者に測定用の電極などを装着する必要がないので、被験者に身体的および精神的な負担をかけることなく日常的に採用することが可能となる。
【００１２】
また、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号から求めたパワースペクトル密度は、自律神経の状態を示す良好な指標であるために、睡眠時の睡眠段階の指標にもなると考えられる。したがって、睡眠時の自律神経の活動から睡眠段階を判定する本発明の睡眠段階判定装置は、高い信頼性を備えている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の実施例を図をもって詳細に説明する。
【００１４】
図１は本実施例の睡眠段階を判定する流れを示すブロック図であり、図２は、圧力検出手段を断面でもって示す断面図であり、図３は心拍のＲ−Ｒ間隔信号のパワースペクトル密度の例を示すグラフであり、図４は睡眠段階の判定方法を説明するためのグラフである。
【００１５】
圧力検出手段１は微差圧センサ１１と圧力検出チューブ１２とから成り、寝台８上に配置される。図１に示すようにチューブを数回折り返すことによって圧力検出することが可能な寝具上の範囲を広くとるようにしている。
【００１６】
図２に圧力検出手段の構成とその配置例を示す。圧力検出チューブ１２は硬質シート７１の上に配置され、その上に弾性を有するクッションシート７２を敷き、これらを圧力検出チューブカバー７３に収容することで圧力検出チューブ１２、硬質シート７１およびクッションシート７２が圧力検出チューブ収容部７として一体化されている。さらに、圧力検出チューブ１２の位置が安定されるように、硬質シート７１あるいは、クッションシートに図示しない位置決め手段を設けることにより、硬質シート７１とクッションシート７２との間に配置された圧力検出チューブ１２の位置を安定させることができる。また、被験者の睡眠を快適にするために、圧力検出チューブ収容部７の上にふとん等の寝具９をおくことが望ましい。
【００１７】
微差圧センサ１１は、微小な圧力の変動を検出するセンサであり、本実施例では、低周波用のコンデンサマイクロホンタイプを使用するが、これに限るものではなく適切な分解能とダイナミックレンジを有するものであればよい。
【００１８】
本実施で使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１２内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１２に加えた微小な圧力をを検出するのに好適なものである。また周波数特性は０．１Ｈｚ〜１０Ｈｚの間でほぼ平坦な出力値を示し、心拍および呼吸数等の微少な生体信号を検出するのに適している。
【００１９】
圧力検出チューブ１２は、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度の弾力を有するものを使用する。また圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１１に伝達するためにチューブの中空部の容積を適切に選ぶ必要がある。圧力検出チューブ１２が適度な弾性と中空部容積を同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１２の中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。
【００２０】
一方、圧力検出チューブ１２の端部の処理によっては、検出する周波数特性に違いがあることが実験の結果判明している。圧力検出チューブ１２の端部Ｂ（微差圧センサ１１が接続されている側とは反対の端部）を開放にする場合は、１Ｈｚ以下の周波数成分が検出されにくく、閉じておく場合には、１Ｈｚ以上の周波数成分が検出されにくい。
【００２１】
ところで、心拍信号は１Ｈｚ〜１０Ｈｚの周波数成分が多く含まれており、圧力検出チューブ１２の端部Ｂを開放にすることによって心拍信号に関与しない周波数を排除することができる。すなわち、圧力検出チューブ１２の端部を開放することによって１Ｈｚ以下の信号をカットするフィルタの役目を果たし、心拍信号を効率良く取出すことができる。
【００２２】
心拍信号検出手段２は、圧力検出手段１によって検出された生体振動のデータから心拍信号を検出する手段であり、主としてフィルタを通すこととノイズ処理を施すことにより、心拍信号を取り出す。
【００２３】
Ｒ−Ｒ間隔信号検出手段３は、心拍信号検出手段２によって取り出された心拍信号から心拍信号の強さがピークとなる付近の波形（Ｒ波）を検出し、Ｒ波間のとの間隔を求める手段であり、そのデータは、パワースペクトル密度演算手段４に送られる。
【００２４】
パワースペクトル密度演算手段４では、Ｒ−Ｒ間隔信号検出手段３から送られてくる連続した一定個数のデータについてフーリエ変換を施し、パワースペクトル密度を導き出す手段であり、そのデータは睡眠段階判定手段５に送られる。
【００２５】
睡眠段階判定手段５は、パワースペクトル密度演算手段４で得られたパワースペクトル密度から、睡眠段階を判定する手段であり、パワースペクトル密度の極大値を手がかりにして判定を行う。その結果は、モニタ６に表示されるとともに、被験者の正常時のデータと比較することによって健康管理に使用することができる。
【００２６】
次に睡眠段階判定の手順について、図３及び図４を参照して説明する。
【００２７】
図３（ａ）は、交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示し、図３（ｂ）は副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示している。これから分かるようにパワースペクトル密度は、自律神経系の状態により、異なる様相を示すことが分かる。
【００２８】
すなわち、０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域（ＬＦと呼ぶ）と、０．２〜０．３５Ｈｚの帯域（ＨＦと呼ぶ）に顕著な極大値が現れる。ＬＦが大きな値でＨＦが小さな値の場合には、交感神経が活発で緊張時であることを示し、ＬＦが小さくＨＦが大きい場合には、副交感神経が活発であることを示している。
【００２９】
睡眠中は心拍数が減少するが、これは緊張時に活発となる交感神経活動が低下し、弛緩時に活発となる副交感神経活動が増加することによるものである。
【００３０】
睡眠中の交感神経および副交感神経の活動は必ずしも一様でなく、睡眠段階によって異なる。すなわち、ＬＦおよびＨＦと睡眠段階との関係は、図４のようになることが実験的確かめられているので、この図４に示される関係を利用して睡眠段階を判定する。
【００３１】
判定基準は、次の通りである。
（１）ＬＦが大きく、ＨＦが小の場合は、レム睡眠期である。
（２）ＨＦが大の場合は、ノンレム第１および第２期である。
（３）ＬＦおよびＨＦともに小の場合は、ノンレム第３および第４期である。
また、ＬＦあるいは、ＨＦの値が中間値である場合には、その値に応じて図４のグラフから判断する。
【００３２】
このようにして得られた睡眠段階のデータはモニタ６に表示されるとともに、健康管理装置などに被験者の健康状態を判断するためのデータとして送られ、利用される。
【００３３】
本実施例では、生体信号を検出するセンサとして、チューブとチューブ内の圧力変化を検出する微差圧センサからなる構成としたが、これに限るものではなく、被験者の身体の下に敷いたエアマット内の圧力を検出する検出手段を用いてもよい。また、被験者の身体の下に敷いた電極間の静電容量の変化を検出する検出手段や、被験者の身体の下に敷いた電線の抵抗変化を検出する検出手段を用いることができる。
【００３４】
本実施例では圧力検出手段１を１個のみ制御装置に接続した例で説明したが、複数個接続し、同時に心拍信号や呼吸信号等の複数の生体信号を検出するようにしてもよい。
【００３５】
また、本実施例では横臥した被験者の生体信号を測定する場合について説明したが、着座姿勢で作業中の作業者や車両運転者の場合に着座した座席にこの圧力検出手段を配置することによって被験者の生体信号を検出することも可能であり、運転中の運転者が居眠り状態を検出することに利用できる。
【００３６】
【発明の効果】
被験者の日常の健康状態を知るために睡眠の状態やその質を知ることが有効であることは判っているが、個人の健康管理の目的に簡単に利用できる睡眠段階の検出装置は現在のところないのが現状である。
【００３７】
本発明の睡眠段階判定装置は、チューブとチューブ内の圧力変化を検出する微差圧センサとから成る検出手段を用いて心拍信号を検出し、この心拍信号を演算処理することにより被験者の睡眠段階を判定するものであり、被験者に測定用の電極などを装着する必要がないので、被験者に身体的および精神的な負担をかけることなく日常的に使用することが可能となる。
【００３８】
また、心拍信号から検出したＲ−Ｒ間隔信号から求めたパワースペクトル密度は、自律神経の状態を示す良好な指標であるために、睡眠時の睡眠段階の指標にもなると考えられる。したがって、睡眠時の自律神経の活動から睡眠段階を判定する本発明の睡眠段階判定装置は、高い信頼性を備えている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の睡眠段階を判定する流れを示すブロック図である、
【図２】圧力検出手段を断面でもって示す説明図である。
【図３】心拍のＲ−Ｒ間隔信号のパワースペクトル密度関数の例を示すグラフである。
【図４】睡眠段階の判定方法を説明するためのグラフである。
【符号の説明】
１  圧力検出手段
２  心拍信号検出手段
３  Ｒ−Ｒ間隔信号検出手段
４  パワースペクトル密度演算手段
５  睡眠段階判定手段
６  モニタ
７  圧力検出チューブ収容部
８  寝台
９  寝具
１１  微差圧センサ
１２  圧力検出チューブ
７１  硬質シート
７２  クッションシート
７３  圧力検出チューブカバー
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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