1/ 4

取り巻きセンサシステムによる睡眠時無呼吸症候群診断
Sleep Apnea Syndrome Diagnosis by Surrounding Sensing System○

西田佳史（東大）

正

森武俊（東大先端研）

正

佐藤知正（東大先端研）

Yoshifumi NISHIDA, the University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8656 Japan
Taketoshi MORI, RCAST, the University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo, 153-8904 Japan
Tomomasa SATO, RCAST, the University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo, 153-8904 Japan
This paper proposes a new method of non-invasively and unrestrainedly diagnosis for the Sleep Apnea
Syndrome (SAS) by TV image. The SAS is a disease that a patient stops breathing in sleep intermittently. A
remarkable feature of the method is that the system is able to diagnose the SAS without directly attaching any
sensors to the patient by utilizing image processing. This paper describes the method theoretically from thephysiological point of view. The method consists of the following steps: 1) With an image processor, the system
calculates optical ﬂows from magniﬁed images of the breast and the abdomen of the patient. 2) the system obtains
medical parameters for the SAS diagnosis by utilizing the optical ﬂows. The eﬀectiveness of the proposed method
is proved through applying an experimental system to some SAS patients with a help of doctors and nurses at a
hospital.
Keywords: Non-invasive Unrestrained Monitoring, Sleep Apnea Syndrome Diagnosis, Vision Based Diagnosis

1

緒論

睡眠時無呼吸症候群1 (Sleep Apnea Syndrome, 以下 SAS と略す)の原因は, 咽喉部の形状異常などの末梢性のものと, 中枢神経の異常などの中枢性に大別される 1) . SAS 患者の治療のためには, 上記のいずれの原因によるものか判定を行ない, 適切な治療方針を決定する必要があるが, 現在市販されている典型的な睡眠時呼吸モニタでは, 患者にさまざまなセンサを直接取り付けるために, 1)
患者がセンサを無意識に外してしまい, 計測が中断することがしばしば生じる, 2) 患者に相当な肉体的, 心理的な負担を強いる, などの問題点があった.
本論文では, 画像処理に基づいて無拘束・無侵襲センシングに行なうことで, 従来のシステムの問題点を解決する SAS 診断手法を提案する. また, 実験室レベルの検証だけでなく, 医師の協力を得て実際の SAS 患者を対象に検査を行ない従来手法と比較することにより, 本手法の有効性を検証する.

2

睡眠時無呼吸症候群

2.1

睡眠時無呼吸症候群の特徴

末梢性無呼吸, 中枢性無呼吸には以下のような特徴がある. Fig.
1に末梢性無呼吸 (Peripheral Apnea) と中枢性無呼吸 (Central Apnea) の呼吸にともなう胸部, 腹部の動きの様子を示す. Fig.1 中の各(a) Normal breath
図は人を横から見た時の様子を示している. 正常な呼吸 (図中 (a) 参照) では, 吸息時には胸部と腹部が同時に膨らみ, 呼息時に同時に縮むことを繰り返すのに対して, 末(b) Peripheral apnea(c) Centeral apnea
梢性無呼吸 (図中 (b) 参照) では,
Fig.1: Peripheral apnea and
胸部が膨らみ, 腹部が縮む状態と,
central apnea
これとは逆の胸部が縮むみ, 腹部が膨らむ状態とを交互に繰り返す2 . また, 中枢性無呼吸 (図中 (c)参照) では , 胸部・腹部の動きは認められない. 本論文では, 以下
でこの特徴を利用することによって, 上述の３つの呼吸状態を識別する手法を述べる.

2.2(a) の正常な呼吸では横隔膜が右に動く時に胸部は外部の空気が肺に入Diaphragm
ることで胸部が膨らみ, また, 腹部は横隔膜で内蔵が押し出されることによって膨らむ. 左に動く時にはこれと逆の
Lung
V
Air
ことが起こる.
一方, (b) の末梢性無呼吸状態で
Vrc
Vabは空気が自由に入出できないために,(a) Normal breath
空気を吸い込もうとした際に横隔膜がDiaphragm
押し上げられ (図中左に移動し ) 腹部が縮み胸部が膨らむ. 空気を吐き出そ
Lung V
うとした時にはこれと逆のことが起こる. 胸部の体積変化を ∆VRC , 腹部のVrc
Vab
体積変化を ∆VAB とすると肺内ガス(b) Peripheral SAS
量の変化は式 (1) で表される. (b) のFig.2: Respiration exer- 場合, ∆V , ∆V
RC
AB が 0 でないにもcise
かかわらず ∆V はほぼ 0 となる.
BreastAbdomen∆V=∆VRC + ∆VAB

したがって, ∆VRC , ∆VAB を計測することで ∆V を計測することができる. 以下, 画像処理を用いて, ∆VRC + ∆VAB に相当する物理量を導出する手法を述べる.

2.3
2.3.1

画像処理に基づく呼吸運動計測の理論的考察
布団が掛かっていない場合の考察

無呼吸の生理と診断の原理

Fig.2は, 正常な呼吸, 末梢性無呼吸状態における胸部 (breast), 腹部 (abdomen), 横隔膜 (diaphragm) の変化の関係を図式化したものである. 図では, 横隔膜は腹部, 胸部を仕切きる壁であり, 呼吸により体軸方向に動く（図中の左右に動く）ものとして扱う.
1
覚醒時には呼吸障害を自覚しないが , 睡眠時に 10 秒以上続く換気停止が 1 時間に 5 回以上, または, 7 時間に 30 回以上生じるものとして定義される . 一次的には,
低酸素血症, 高炭酸ガス血症をきたし , 二次的には肺高血圧, 右心不全, 不整脈, 脳障
害などを引き起こし , 重症例では突然死をきたすことが知られている
2 この状態は呼吸のための運動が生じているが , 実際には換気を行なっていないた
め無呼吸状態として扱われる.

日本機械学会, ロボティクス・メカト ロニクス学術講演会(1)

Fig.3: Model of human body

98 in 仙台 (1998 年 6 月)

呼吸による胸部, 腹部の変化を Fig.3のようにモデル化す
る. これは , 胸部, 腹部を円柱近似したものである. ∆V を初期半径（ r0 ）, 半径変化（ ∆r ）で表すと式 (2) のようになる.
式 (2) において, ∆r, r0 , L が人が呼吸をするようなスケールの値をとる場合を考える. 成人男子の平均的な値を代入すると
式 (2) は式（ 3 ）のようになる.
なお, ここでは人男子の平均的な値として, 生理学の知見にもとづいて, ∆r の変域を-0.32〜 0.32[cm], r0 = 12.7[cm],L = 36.2[cm] とした. 式（ 3 ）は , 最小自乗法を用いて誤差1% 以下で式（ 4 ）のように１次近似でき, ∆V と ∆r は比例していると考えてよいことが
分かる.

2/ 4

∆V

2

=

(∆r + 2∆rr0 )πL=π(∆r2 + 2.0 · 12.7 · ∆r)36.2(2)



2924.7∆r − 1.88[cm ]∗∗[cm3 ]

(3)

3

(4)

画像座標 (x , y ) における重み関数を w(x, y), 時刻 t における (x ∗ , y ∗ ) 近傍のオプティカルフローベクトルを O(x∗ , y ∗ , t) として表記し , ベクトル B を以下のように定義する. また, その x, y
成分を Bx , By とする.

   tBx ≡O(x∗ , y∗ , t) · (1, 0)

dtdx∗ dy ∗(5)O(x∗ , y∗ , t) · (0, 1)

dtdx∗ dy ∗(6)   t0

By ≡0

但し , x∗ , y ∗ の積分区間は (x∗ , y ∗ ) ∈ 胸部 or 腹部 である. Bは胸部拡大画像からオプティカルフローを求め, それらを面積分したものを表している. 画面上での p0 p の見え方を p0 p∗ とし , その(x∗ , y ∗) 成分を p0 p∗x , p0 p∗y とする. 但し , MT は式 (9) で与えられる透視変換マトリクスであり, A は画像の拡大率から決められる定数である. p0 p∗ は式 (7)(8) で与えられる. また, dx∗ dy ∗ は , 式(10) で示すように変換できる.

吸に伴う胸部・腹部における布団の変位を示したものであり, Fig.5の太線で示した範囲を計測したものである. 変位の大きさは, 分か
りやすいように 5 倍にして表示してある. Fig.4より, 以下のように仮定し , 理論的に考察した. すなわち, 薄手の上布団を 1) 密度は均一で, 2) 厚さは無視でき, 3) 布団の面と平行の方向には伸び縮み
せず, 4) 上布団と敷き布団の間の摩擦は十分に大きいとものとして扱う. 胴体を円筒で近似した時, 円筒に接触している部分では円筒に従い, 円筒から離れ布団に接触するまでの間は懸垂線を描く.

Fig.6では, 小さい方の円が初期状態における胴体と布団の断面,p3
大きい方の円が呼気における胴体と布団の断面を示している. 左右
p4
対象を仮定しているので, 布団は
p1
x > 0 の部分のみ記してある. 図p2
では,p1 から p2 の間, p3 から p4の間は円弧となり, p2 から b0 の0bb0間, p4 から b の間で懸垂線となる
y = a0 cosh ((x-b0)/a0) - a0
ことを示している.
(catenary)
初 期 状 態の 布 団が 描 く 曲 線
Fig.6: Model of motion of fi (x) 上の点 (xi , yi ), 呼気状態の布futon during respration
団が描く曲線 fe (x) 上の点 (xe , ye )を以下のように定式化する. r0 , r は, それぞれ初期状態, 呼気状態
における胴体の半径を表し , a, b, a0 , b0 は懸垂線の形を決定するパラメータである.
y = a cosh ((x-b)/a) - a(catenary)

 t
p0 p∗

O(x∗ , y ∗ , t)dt=
 (r0 cos θ, r0 sin θ + r0 )(7)0

M T p0 p=

− sin ψ− sin φ cos ψ0cosψ− sin φ sin ψ
0

0
cos φ
0

MT

=

A

dx∗ dy ∗=A2 r0 (cos φ cos ψ cos θ + sin φ sin θ)dθdL



(8)
(9)
(10)

式 (7)(8)(10) より, 式 (5)(6) を φ, ψ, ∆r, r0 , A, L で表すと, 次式のようになる.
Bx=

π cos φ sin 2ψ
∆r
4
Cx ∆V (式 (4) から ∆V ∝ ∆r より )=A2 Lr0 cos φ

A2 Lr0

=

By


+2
=



π sin φ(3 + cos 2ψ)4cos2 φ cos2 ψ + sin2 φ ∆r

Cy ∆V

(xe , ye )ここで点 p2 , p4 を

(11)

p2
p4

=
=

(r0 cos θ2 , r0 sin θ2 + r0 )(r cos θ4 , r sin θ4 + r)

(式 (4) から ∆V ∝ ∆r より)∂fi (x)∂x x=r cos θ0==fi (r0 cos θ2 )==∂fe (x)∂x x=r cos θ==fe (r cos θ4 )

=
=

[cm]

15

cross sectionof body

20

25

30

35

40

[cm]

 b0 

45

bed

0

Fig.4: Motion of futon

Fig.5: Monitored region

薄手の上布団が胴体に掛けられている時の呼吸運動に伴う布団の動きを考察する. Fig.4は, 薄手の上布団がかかっている時の, 呼日本機械学会, ロボティクス・メカト ロニクス学術講演会

(17)

(18)

− cot θ4r cos θ4 − b)ar sin θ4 + r
r cos θ4 − b
)
cosh(
a
sinh(

(19)

(20)

が成立する. また, 仮定 4) が成立する時, 点 b は不動点であるの
で , p1 から b の間の曲線の長さ, p3 から b の間の曲線の長さは等しくなる. よって, 以下の式が成立する.

1015

r0 cos θ2 − b0)a0r0 sin θ2 + r0
r0 cos θ2 − b
cosh(
)
a0
sinh(

4

20

0

− cot θ2

2

布団が掛かっている場合の考察

5

(15)
(16)

と すると, p2 , p4 に は 曲 線に 垂 直な 方向に 力は 作用し て おら
ず , 懸垂線と 円弧は p2 , p4 で 接し てい ることから , 以下の式
(12) (17),(18),(19),(20) が成立する.

ただし , Cx , Cy は定数である. したがって, Bx , By によって∆V を計測できることが分かる. B の大きさの最大値を与える
φ, ψ を数値的に求めると, φ = 33.6 °であった.
本節の考察により, 以下の結論が導かれた. 布団がない場合,
1) 胸部, 腹部画像を画像処理して導出されるオプティカルフローの時間積分値の総和は, 胸部, 腹部を円柱近似した時の半径変化量に比例した量であること. 2) 胸部, 腹部の半径変化量がその円柱の体積変化量と比例した量であると考えてよいこと. 3) 計測に際して適切な視線方向はベッド 面への入射角がおよそ 30 °の時であ
ること.

2.3.2

(xi , yi )0 ≤ x < p2xx − b0=(x, a0 cosh() − a0 ) p2x ≤ x < b0 (13)a0
(x, 0)x ≥ b0
0 ≤ x < p4x
 (r cos θ, r sin θ + r)
x−b
=
(14)
) − a) p4x ≤ x < b(x, a cosh(a
(x, 0)x≥b

98 in 仙台 (1998 年 6 月)



1 + fi 2 (x)dx + (b − b0 ) =

 b
0



1 + fe2 (x)dx

(21)

3/ 4

b0 − r0 cos θ0πa0
同様に, AB  を以下のように定義する.
− θ0 ) +sinh() + b − b0 =22
a01
b − r cos θ4aπ
AB  (t) ≡w(i, j)Oy (i, j, t)∆S∆t (25))(22)
r( − θ4 ) + sinh(
SAB
2
2
a
t (i,j)∈ 腹部
a0, b0 , θ2 は既知の時, 以上の式 (19),(20),(22) を連立して解く
w(i, j)∆S(26)
SAB  =
ことで, 呼気状態において半径 r がある値をとった時の a, b, θ4 を(i,j)∈ 腹部
求めることができる.
r0 (







≡ Max{RC (t) + AB (t)|t ∈ 1 回の呼吸 }VT
胴体を円柱近似した際の半径の変∆rと上布団がある場合の体積変化
化−M in{RC  (t) + AB  (t)|t ∈ 1 回の呼吸 }(27)
70∆V の関係を数値計算により調べた.
1
6.0
Fig.7に数値解析結果を示す. 図中のT CD ≡|RC  (t) − RC  (t − ∆t)|2
角度は, Fig.8において θ で定義される
60t∈1 回の呼吸
角度 (以下, 剥離角度) であり, この角
4.0
50+|AB  (t) − AB  (t − ∆t)| ∆t(28)
度は布団の張りぐわいを表しており,
40
角度が
90
度に近いほど布団が張って
30
2.0
20
おり, 0 度に近いほどたるんでいるこ
10RC  , AB  はそれぞれ胸部, 腹AB’とを示している.
Cylinderical
部の体積変化量を示す量である.
0.0
Fig.7から, 1) 布団がある場合でまた, V T  は ∆V に貢献した胸部,
00.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30
も実際の換気量∆Vと実際の半径変
Delta r [cm]
腹部の体積変化量であり, T CD RC’
化 ∆r の間には比例関係にある. 2) 布は胸部, 腹部の体積変化量である.
Fig.7: Relation between
団がない場合と比較して大きな値にな
2TCD’∆V and ∆r
V T  /T CD によって, 胸部, 腹部り, 布団の接し方（ Fig.7の剥離角度） |RC’|+|AB’| dtの体積変化の ∆V への寄与率を表に大きく依存する. 布団が張っているすことができる.
ほど大きな値になることが分かる.
従来型の装置ではこの量の逆
また, オプティカルフローの時間
VT’
数 T CD /V T  を採用しており, こ
積分値の総和と胸部・腹部の半径変化 RC’+AB’の量は ∆V に貢献しない体積変化∆r の関係を同じく数値解析により調をどれだけ行なったかを示す量でb0
べた. Fig.9は, 布団のさまざまな張りある. RC  (t), AB  (t) が同位相のperipheral SAS
central SAS
normal breath
方をした時のオプティカルフローと半Fig.8: Separation angle
とき, T CD /V T  = 1.0 となり,
径変化 ∆r の関係を表している. Fig.9
それ以外では 1.0 より大きくなる.
より, オプティカルフローの総和と胸末梢性無呼吸, 中枢性無呼吸の部・腹部の半径変化 ∆r には比例関係 Fig.10: Parameters for deがあることが分かる. Fig.7より, 換気 tecting peripheral SAS and 場合の各パラメータの挙動を説明する. Fig. 10に末梢性無呼吸, 中量 ∆V と実際の半径変化 ∆r の間に central SAS
枢性無呼吸の呼吸, 正常な呼吸のは比例関係が成立しているので, オプ,
ティカルフローの総和は換気量 ∆V に 各パラメータの挙動を示す. Fig.10中の末梢性無呼吸の区間では
RC’ と AB’ に位相差があるために, V T  は T CD  と比較して小さ比例した量であることが分かる.
以上の布団がない場合, 布団を考 くなる. したがってこの時 T CD  /V T  の値は 1.0 よりも大きな値慮した場合の考察から, オプティカル をとる. また, 中枢性無呼吸の区間では, V T  , T CD  ともに 0 にフローの総和が呼吸換気量に比例した 非常に近くなり, 正常呼吸の場合は, T CD と V T  はほぼ等しく
Delta r [cm]Fig.9: Relation between 量であることが分かったが, 以下にこ なり, T CD /V T  は 1.0 に近い値をとる.
∆r and sum of optical の原理を応用した診断手順と, 具体的
ﬂows
な診断パラメータの導出手法について述べる.
3 睡眠時無呼吸症候群の診断実験
x 10

3

Sum of optical flow [pixel]

Delta V [cm 3 ]

o

o

o

o

o
o
o

50

35

40

30

30

25

20

20

10

15
10
5
0

0.0

2.4

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

画像処理に基づく診断手法と診断パラメータ導出手法 3.1

画像処理に基づく SAS 診断手法の手順を以下に示す. 1) カメラ
で胸部, 腹部の拡大画像を取り込む. 2) その画像をもとに, 画像処
理装置を用いて画像処理を行なうことによって胸部・腹部画像のオプティカルフローを計算する. 3) オプティカルフローの時間積
分値の総和をもとにして各種診断パラメータを導出する.
以下, 呼吸を記述するために本研究で用いたパラメータを説明する. 本研究では, 従来手法であるインダクタンス法 2) と比較することで手法の有効性を検証するために , インダクタンス法で用いられている診断パラメータ (RC, AB, VT, TCD) に対応するパラメータ (RC’, AB’, VT’, TCD’) を導出する. 本手法によって導出したパラメータをインダクタンス法によるものと区別してダッ
シュをつけた.
前節での考察をもとに RC  , AB  , V T  , T CD を以下で定義す
る. RC  , AB  がそれぞれ, ∆VRC , ∆VAB に相当する量である. 画
像のパターンによりオプティカルフローの検出精度が異なるので,検出しやすい部分を選択的に用い, RC  を以下のように定義する.
ただし , w(i, j) は 0 または 1 をとる関数で, (i, j) におけるオプティ
カルフローを加算の対象にするかを選択する関数である. O(i, j, t)
は胸部または腹部を単位面積 ∆S で分割した時の時刻 t における(i, j) 要素のオプティカルフローを表している. Oの x, y 成分をそれぞれ Ox , Oy とする.
RC  (t)

SRC 

≡

1
SRC 

実験システムシステム構成を Fig.11に示す. 実験システムは, インダクタン
ス法に基づいたシステムと本手法に基づいたシステムの 2 系統のシステムからなる. 本手法を実現するためのシステムは, CCD カ
メラ 2 台, 画像処理装置 (富士通社製： トラッキングヴィジョン,ホストコンピュータ (Sun SS5) からなる. インダクタンス法を実現するシステムは, トランサージュバンド (計測用バンド ), 計測コ
ンピュータ (Non-invasive system 社製：ポリソムノグラフ) から
なる.

3.2

末梢性無呼吸の検出実験

実際の末梢性 SAS 患者 (70 歳男性) を対象に計測したデータをもとに, RC  , AB  , T CD , V T  , T CD /V T  の導出例を Fig.12に示す. Fig. 12では, 呼吸を 8 回行なっている. 1∼5, 8 回目の呼吸は,T CD /V T  が 1.0 近くであり, T CD が 0 ではないことから正常な呼吸であることが読みとれる. 6, 7 回目の呼吸は T CD /V T  が2.0 以上であり換気に寄与していない呼吸運動の比率が高いことを示している. 特に 7 回目の呼吸に関してはこのような状態が 10 秒以上持続しているので, 末梢性無呼吸であることが読みとれる.

3.3

診断結果の比較

本手法を用いて SAS 診断が行なえることを示すために , 実際のSAS 患者 3 名を対象に本手法とインダクタンス法をそれぞれ適用
し 7 時間連続計測を行なった時の結果を比較する. この時, カメラの視線は固定とし , 被験者が寝がえりを行なった時は, 人がその都(24) 度 2 つのカメラの視線を, それぞれ胸部, 腹部の画像が入力できる

w(i, j)Oy (i, j, t)∆S∆t (23)t=(i,j)∈ 胸部

w(i, j)∆S(i,j)∈ 胸部

日本機械学会, ロボティクス・メカト ロニクス学術講演会

98 in 仙台 (1998 年 6 月)

4/ 4

ように適切に再配置した. 布団は薄手 (厚さ約 2[cm]) のタオルケッ
トを使用した. 本手法では CCD カメラを使用しているため, 一定量以上の光量が不可欠であるが, 実験では部屋の明るさを約 10[ルクス] に保った. なお, 仰向け, 横向きの体位をとった区間のみのデータを解析するデータとして用い, 寝がえりなどの体動がある
区間は解析するデータから削除した.
Table 1にインダクタンス法と本手法を用いて導出した無呼吸指数 AI3と中枢性・末梢性無呼吸の比率を示す. 同表で 本手法と従来の SAS 診断手法を比較すると, 中枢性・末梢性無呼吸の比率にずれがあるものの, 無呼吸の判定は正確に行なえていることを示している. このことは, 本手法が SAS 診断に適用可能であることを示している.

Band

Optical flows

Host computer(Sun:SS5)

Host computer
Polysomnogram

Image processors(Fujitsu:Tracking Vision)

Table 1: Comparison between conventional method and proposed method
Subject
1

Band

2

CCD camera

3

Parameter
AI [times/hour]
CSAS(PSAS)[%]AI [times/hour]
CSAS(PSAS)[%]AI [times/hour]
CSAS(PSAS)[%]

Conventional
method48
8.9(90.1)
38
8.2(91.8)
11
59.4(40.6)

Proposedmethod42
4.2(95.8)
41
6.8(93.2)
12
51.8(48.2)

Camera 1
Camera 2

Work station

RC’

Fig.11: Experimental system

4
0
-4

AB’

4
0

VT’

-4
40

0

TCD’

結論

本論文では, 画像処理を利用した無拘束・無侵襲な計測によって睡眠時無呼吸症候群 (SAS) の診断を行なう手法を示した. 理論的に考察することにより, 本手法を用いることで呼吸換気量に比例した量を計測することが可能であることを示した. 本手法の特徴は, 視覚センサを用いた計測であるため無侵襲・無拘束に計測可能である点にある. また, 本手法を実現するためのシステムを構成し , このシステムを用いて実際に SAS 患者を対象として診断を行ない,本手法による SAS 診断の実現可能性を示した.
以下に本手法の利点を整理する. 無拘束・無侵襲な計測に基づく診断手法であるので, 1) 被験者の肉体的・精神的な負担が少ない. 2) センサなどに拘束されずに睡眠がとれるので, より自然な
睡眠中の呼吸からのデータが採集できると考えられる. 3) センサが外れるなどの事故が生じない. 4) 診断中にトイレにたったり, 水を飲みにいく際などに煩わしいセンサの脱着を必要としない. したがって, いちいち看護婦を呼び出す必要がなくなる. また, 将来の可能性としては, ホームビデオ等の利用によって, 在宅での簡易的な診断への応用が考えられる.
今後の課題として, 1) 赤外線センサを使うことにより, 部屋が通常の就寝状況程度に暗い場合にも適用可能であることを示すこと, 2) 患者が寝がえりをした際に, 適切に胸部, 腹部の画像を入力するためにカメラの視線を制御すること, 3) 臨床例を増やし , 健
常者における V T  , T CD などの診断パラメータの値域, SAS 患者におけるそれらの値域に関するデータを蓄積すること, があげられる.
本研究を進めるにあたり検査の協力をして頂いた東京女子医科大学の石井哲夫教授, 高山幹子教授, 高崎かおり氏, 荒井朱美子
氏に感謝致します. 診断システムや診断手法全般に関して有益な情報提供をして頂いた本研究室宮崎英樹助手に感謝致します.

Patient

TCD/VT’

4

参考文献

50

1) 高橋編：”睡眠時呼吸障害—その診断と治療—,” 金芳堂, 1993

0

2.41

2

2.14

1.03 1.06 1.02 1.02 1.03

1

1.12

0
0

10

20

30

40

2) M. A. Sackner, A. S. Belsito, N. Nay, et al.:”Apnea diagnosis with RespisomnogrphT M ,” abstract from The 5thInternational Congress of Sleep Research: 742, June 28July 3, 1987

50

Time [s]Fig.12: Calculation of VT’, TCD’, and TCD’/VT’
3 SAS を診断するための指標として用いられるもので , AI =無呼吸回数／睡眠時間で定義され , 睡眠中一時間あたりの無呼吸回数を示す量である.

日本機械学会, ロボティクス・メカト ロニクス学術講演会

98 in 仙台 (1998 年 6 月)