日本ロボット学会誌

274

Vol. 16

No. 2, pp.274 〜 281, 1998

学術論文

視覚情報による睡眠時無呼吸症候群診断手法
西田佳史 ∗1

森武俊 ∗2

溝口博 ∗3

佐藤知正 ∗2

Sleep Apnea Syndrome Diagnosis based on Image Processing
Yoshifumi NISHIDA ∗1 , Taketoshi MORI ∗2 , Hiroshi MIZOGUCHI ∗3 and Tomomasa SATO ∗2This 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 remarkablefeature of the method is that the system is able to diagnose the SAS without directly attaching any sensors to thepatient by utilizing image processing. This paper describes the method theoretically from the physiological point ofview. 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 from the optical ﬂows. The eﬀectiveness of the proposed method is proved through applying anexperimental system to some SAS patients with a help of doctors and nurses at a hospital.
Key Words: Non-invasive Unrestrained Monitoring, Sleep Apnea Syndrome Diagnosis, Vision Based Diagnosis

現在市販されている典型的な睡眠時呼吸モニタでは, 呼吸を

1.

緒

論

モニタするために, 鼻にサーミスタをとりつけ, 呼吸に伴う温度

最近, 睡眠時無呼吸症候群 (Sleep Apnea Syndrome, 以下SAS と略す) が注目されている. この疾患は, 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 [1]. 調査によれば , 人
口の 1% 強の人がこの疾患にかかっていると見積もられている.
また, この疾患にかかると夜間の睡眠が浅くなるために, 日中に眠い状態が続き, 容易に居眠りをしてしまう傾眠傾向に陥ることが多いことから, 居眠りによる交通事故などの人災との関係も指摘されている [2] [3].
原因としては, 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.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.

変化を計測したり, 胸部と腹部に伸縮性のある網上ジャケット
や, 帯状のセンサを巻くことによって, 胸部, 腹部の動きを計測している [4] [5]. これらの手法では,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) その際に, センサを破壊してしまう事故が絶えない, 3) 患者に相当な肉体的, 心理的な負担を強いる, 4) 日常の睡眠とは微妙に異なる, などの問題点があった [6]. これらはいずれも患者を拘束したセンシングにより計測を行なっていることに起因するものであり, 無拘束・無侵襲なセンシングによって SAS 診断を行なう装置が求められている.
患者を無拘束・無侵襲にセンシングすることによってバイタ
ルサインを計測できるシステムとして以下のような圧力センサを利用したシステムが開発・提案されている.Alihanka らは圧電センサをマットに埋め込むことで呼吸数, 心拍数, バリスト
カルジオグラム‡を測定する装置を提案している [7]. 稲葉らは,シーツに睡眠中の人の体表の動きを検出するためのビニール被膜のリード 線を縫いつけることで, 呼吸数と心拍数を計測するシステムを開発し [8], 嶋田らも, 圧電センサをベッドの上, シー

原稿受付 1997 年 7 月 10 日
東京大学大学院工学系研究科∗2
東京大学先端科学技術研究センター∗3
埼玉大学工学部∗1
Faculty of Engineering, The University of Tokyo∗2
Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo∗3
Faculty of Engieering, Saitama University∗1

JRSJ Vol. 16 No. 2 に掲載の論文

ツ下に設置し , それを用いて睡眠中の人の呼吸数, 心拍数, 体動量を計測するシステムを開発している [9]. 西田らも同様なシス
テムで, 患者の体動の数, 呼吸数をモニタするだけでなく, 患者の体位を認識するシステムを提案している [10] [11].
‡心収縮による大動脈への血液放出によって起こる体の反跳のことで , 人の心拍出量を計算する基準として用いることがある.

—140—

Mar., 1998

視覚情報による睡眠時無呼吸症候群診断手法

275

無拘束・無侵襲なセンシングにもとづく SAS の診断システ
ムとしては,Salmi らが , Alihanka らが開発した圧電センサマッ
トを利用して SAS 診断を行なう手法を開発している [12]. これに対して, 本研究では視覚センサを用いて無拘束・無侵襲なセンシングを行なうことで, SAS 診断を行なう手法を扱う.
本論文の目的は, 画像処理に基づいて無拘束・無侵襲センシ(a) Normal breath

ングに行なうことで, 上述の問題点を解決する SAS 診断手法を提案することにある. 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.
ロボティクスの観点から本研究の位置付けを述べる. 人と共棲し人にサービスを与える人間共棲システムは, 人の状態を理解する機能が求められる. 筆者らは, これまでに, 人の状態を無拘束・無侵襲にセンシング † する枠組として「取り巻きセンサ構成」を提案してきた [13]. 取り巻きセンサ構成とは, 無拘束・(b) Peripheral apnea(c) Centeral apnea

無侵襲なセンシングを実現するために, センサを人ではなく, 人
Fig. 1 Peripheral apnea and central apnea

がいる環境側に埋め込むことで, 体外, 体表から計測する形態のセンシングを実現する構成法である.
本研究は病室における人間共棲システムとして SAS 診断シ（ 2 ）一晩の睡眠時間で７時間以上のデータを連続して採集できステムを取り上げ , 上述の取り巻きセンサ構成を応用し無拘束・ること.

無侵襲に患者の呼吸状態をモニタすることで SAS 診断を行な上述した SAS の定義より７時間以上のデータが必要となる.

うサービスを提供する人間共棲システムの具体例を示すものでまた, 本研究では通常の睡眠状態に近いデータが採集するためある.

に , 就寝中に布団を掛けていても計測が可能であることを示す.

2. 2

第 2 章で末梢性の SAS と中枢性の SAS の特徴を述べ, それ

睡眠時無呼吸症候群の特徴

らを識別するための従来型の計測手法を述べる. また, 第３章で末梢性無呼吸, 中枢性無呼吸の特徴について述べる.Fig. 1

呼吸運動をモデル化し , 画像処理に基づく診断の理論的考察とに末梢性無呼吸 (Peripheral Apnea) と中枢性無呼吸 (Central

診断パラメータの導出方法を述べる. 第 4 章では本手法の有効

Apnea) の呼吸にともなう胸部, 腹部の動きの様子を示す.Fig.
1中の各図は人を横から見た時の様子を示している.

性を検証するための実験と実験システムについて述べ結果を考察する. 第 5 章で結論を述べる.

2.
2. 1

• 正常な呼吸 (図中の (a))
吸息時には胸部と腹部が同時に膨らみ, 呼息時に同時に縮睡眠時無呼吸症候群

むことを繰り返す.
• 末梢性無呼吸 (図中の (b))
胸部が膨らみ, 腹部が縮む状態と, 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. 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.
• 中枢性無呼吸 (図中の (c))
胸部・腹部の動きは認められない.

本研究で扱う睡眠時無呼吸症候群診断

本論文で検証することを具体的に述べる. 現在,SAS を診断するための指標として, 無呼吸指数 (Apnea Index:AI) が採用されている. これは , 式 (1) で定義される量で, 睡眠中一時間あたりの無呼吸回数を示す量である. 睡眠中の 7 時間以上の時間に対して, 無呼吸の回数を数えることによってこの量を導出する.
さらに , その無呼吸の中枢性と末梢性の比率によって, 中枢性SAS, 末梢性 SAS のいずれかを診断している.
AI = 無呼吸回数／睡眠時間（ 1）

本論文では,SAS 診断手法の実現可能性を示すために, 以下のことを示す.
band（ 1 ）本手法によって睡眠時無呼吸を検出できること.
末梢性無呼吸, 中枢性無呼吸を検出し , 上述の AI を導出できることが求められる.

(b) Proposed method

Fig. 2 Comparison between conventinal method and proposed
method†拘束センシングとは , 患者の体表にセンサを粘着テープやベルトで固定
し , センサから出るコード 類によって, 患者の動きを拘束する形態を指し , 侵襲センシングとは , 針, カテーテルを患者の体に刺し込んだり, 器具を体内に埋め込む形態を指す.

日本ロボット学会誌 16 巻 2 号に掲載の論文(a) Conventional method

CCD camera

この特徴を利用することによって, 腹部, 胸部の動きをモニタすることによって上述の３つの呼吸状態を識別することができ—141—

1998 年 3 月

西田佳史

276

森武俊

溝口博

佐藤知正

（ 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.

Head

BreastAbdomenFig. 3 Monitoring of patient with conventional system

る. 医学的には, 胸部の動きは主に肋骨筋によるものであり, 腹部の動きは主に横隔膜の運動によるものである.

2. 3

従来の計測方法

Fig. 4 Optical ﬂows for monitoring respiration

現在までに数種類の検査用モニタ装置が実用化されている.
この中でも計測時に最も患者に負担をかけないモニタ装置であり, また, 現在広く普及している典型的なモニタ装置として米国

肺内ガス量を Vall , 肺内残ガス量を V0 , ガス量の変化を ∆Vとすると, Vall は式 (2) のようになる.

ニムス社製のレスピソムノグラフを取り上げる. このシステム
では, 患者の腹部と胸部の動きをモニターするために ,Fig. 2左Vall = V0 + ∆Vに示すように, 計測用のバンド を胸部と腹部に巻き付ける必要（ 2）がある. このバンド 内にはコイルが入っており, 呼吸にともなう胸部, 腹部の断面積の変化によって, コイルのインダクタンスがAbdomenBreast変化する. この変化を読みとることによって, 呼吸による胸部と腹部の動きを計測する [14] [15]. 以下, この手法をインダクタン

Diaphragm

ス法と呼ぶ. 患者に計測用バンドを装着した時の様子を Fig. 3に示す.
これに対して, 本論文では, 無拘束・無侵襲な計測に基づく診断を実現するために, 胸部, 腹部の拡大画像を画像処理することAirによって, 胸部, 腹部の動きの計測を行なう (Fig. 2(b) 参照).

3.

Lung

V

画像処理に基づく診断手法
Vrc

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.

Vab(a) Normal breath（ 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

Diaphragm

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 ）Fig. 4に示すように, 胸部, 腹部のそれぞれでオプティカル
フローの総和をとる.

Lung（ 4 ）この総和をもとにして各種診断パラメータを導出する.

V

本節では, 診断手法の原理を述べ, 各診断パラメータの導出方法
を述べる.

3. 1

画像処理に基づく診断手法の理論的考察

Vrc

本節では以下の結論を理論的に導く.

Vab(b) Peripheral SAS（ 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
ローの総和は, 胸部, 腹部を円柱近似した時の半径に比例しFig. 5 Respiration exercise

た量であること.
（ 2 ）胸部, 腹部の半径がその円柱の体積と比例した量であると考えてよいこと.

JRSJ Vol. 16 No. 2 に掲載の論文

Fig. 5は, 正常な呼吸, 末梢性 SAS 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—142—

Mar., 1998

視覚情報による睡眠時無呼吸症候群診断手法

277

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, 呼また,∆VRC を初期半径（ r0 ）, 半径変化（ ∆r ）で表すと次式の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.

ようになる.

∆V = (∆r2 + 2∆rr0 )πL

このモデルでは ,(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
これと逆のことが起こる. 一方,(b) の末梢性 SAS 患者の呼吸では空気が自由に入出できないために, 空気を吸い込もうとした際に横隔膜が押し上げられ (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 , 腹部の体積変化を ∆VAB とすると肺（ 5）

式 (5) 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 (5)は式（ 6 ）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 = 11.6[cm] とした. 式（ 6 ）は, 最小自乗法を用いて誤差 1% 以下で式（ 7 ）のように１次近似できる.

内ガス量の変化は式 (3) で表される.(b) の場合, ∆VRC ,∆VAB
が 0 でないにもかかわらず ∆V はほぼ 0 となる.

∆V = ∆VRC + ∆VAB

（ 3）

したがって,∆VRC ,∆VAB を計測することで ∆V を計測するこ∆V = 36.42∆r02 + 294.6∆r（ 6）

 939.3∆r − 0.60

（ 7）

ただし ,∆V の単位は [cm3 ],∆r の単位は [cm] である. したがって, 式（ 7 ）より ∆V と ∆r は比例していると考えてよい.
カメラの視線方向を lv , カメラ座標の x 軸ベクトルを lx ,y 軸とができる. 以下, 画像処理を用いて,∆VRC + ∆VAB に相当す

ベクトルを ly とする.

る物理量を導出するための手法とその原理を説明する
呼吸による胸部, 腹部の変化を Fig. 6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.

lv = (− cos φ cos ψ, − cos φ sin ψ, − sin φ)（ 8）

ly = (− sin φ cos ψ, − sin φ sin ψ, cos φ)（ 9）lx = ly × lv
= (− sin ψ, cos ψ, 0)（ 10 ）

カメラの視線方向から見える胸部, 腹部の範囲を, α −

π
<
2

π
とする. ただし ,α は式 (11) で与えられる. また, ワー
2
ルド 座標 (x, y, z) と画像座標 (x∗ , y ∗ ) の透視変換マトリクスをMT とすると,MT は式 (12) となる. ただし , 本論文ではカメラモデルとして平行投影モデルを採用した.
θ < α+

tan α =

− sin ψMT = A  − sin φ cos ψ
0

1
tan φ
cos ψ

（ 11 ）cosψ
− sin φ sin ψ00
cos φ  （ 12 ）0

ただし ,A は画像の拡大率から決められる定数である.
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 ≡Fig. 6 Model of human bodyO(x∗ , y∗ , t) · (1, 0)

dtdx∗ dy ∗（ 13 ）O(x∗ , y∗ , t) · (0, 1)

dtdx∗ dy ∗（ 14 ）

   t0

By ≡Fig. 6において, 腹部, 胸部の長さを L, 初期状態における円柱のある一点を p0 , この点が呼吸にともない移動した後の点をp とすると,p0 p は次式のようになる.

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

p0 p = (∆r cos θ, 0, ∆r sin θ + ∆r)

日本ロボット学会誌 16 巻 2 号に掲載の論文（ 4）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 ,—143—

1998 年 3 月

西田佳史

278

森武俊

溝口博

佐藤知正

その (x∗ , y ∗ ) 成分を p0 p∗x , p0 p∗y とする. p0 p∗ は式 (15)(16) で与えられる. また, dx∗ dy ∗ は, 式 (17) で示すように変換できる.

 tp0 p∗ =

O(x∗ , y ∗ , t)dt

（ 15 ）

0p0 p∗ = MT p0 p

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

3
2
1
0

π/2
π/4
ψ[rad]

0∆r << r0 より

π/4
φ[rad] A2 r0 (cos φ cos ψ cos θ +sin φ sin θ)dθdL（ 17 ）

π/2 0

式 (15)(16)(17) より, 式 (13)(14) を φ, ψ, ∆r, r0 , A, L で表すと, 次式のようになる.

Fig. 7 R(φ, ψ)

π cos φ sin 2ψ
∆r4
式 (7) から ∆V ∝ ∆r より

Bx = A2 Lr0= Cx ∆V

By = A2 Lr0 cos φ+2（ 18 ）（ 19 ）

cos2 φ cos2 ψ + sin2 φ ∆r

説明する. 本研究では, 従来手法であるインダクタンス法と比較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（ 20 ）

式 (7) から ∆V ∝ ∆r より= Cy ∆V

画像処理に基づく診断パラメータ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

π sin φ(3 + cos 2ψ)
4





3. 2

本節では呼吸を記述するために本研究で用いたパラメータを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（ 21 ）する. 実際には, 画像のパターンによりオプティカルフローの検
ただし ,Cx , Cy は定数である. したがって,Bx , By によって ∆V

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  をを計測できることが分かる. B の大きさは, 式 (22) で与えられ以下のように定義する. ただし ,w(i, j) は 0 または 1 をとる関るが, 式 (22) の φ, ψ の関数部分を R(φ, ψ) とおくと式 (23) の数で,(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ように表される.

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

|B| =



を表している.Oの x,y 成分をそれぞれ Ox , Oy とする.

Bx 2 + By 2

（ 22 ）= A2 Lr0 R(φ, ψ)∆r

（ 23 ）ππ
φ を 0 〜 , ψ を 0 〜 の範囲で変化させた時,R(φ, ψ) は Fig.
227のように変化する.
Fig. 7において,φ が π/2 付近 (患者を真上から観察している時) では, 画像上での変位ベクトルが小さくなり, さらに , 変位ベクトルの相殺の影響を受けるために, R(φ, ψ) は φ が π/2 付
近のとき小さくなっていると解釈できる. また, ψ が 0 付近 (患者を横から観察している時) では, 変位ベクトルの相殺の影響が小さく, π/2 付近では変位ベクトルの相殺の影響が大きいため, R(φ, ψ) は ψ が 0 付近のとき大きく, π/2 付近のとき小さくなっていると解釈できる.
B の最大値を与える φ, ψ を数値的に求めると, φ = 33.6 °,ψ = 0.0 °の時, この時,By も最大値をとり, Bx = 0 となるので, B = By が成り立つ. したがって, カメラの視線方向を B が最大値をとるように選ぶことで , By を計測するだけで,∆V を計測することができる.

JRSJ Vol. 16 No. 2 に掲載の論文—144—

RC  (t) ≡

1
SRC 

w(i, j)O(i, j, t)y ∆S∆tt(i,j)∈ 胸部（ 24 ）

SRC  =

w(i, j)O(i, j, t)y ∆S（ 25 ）(i,j)∈ 胸部

同様に,AB  を以下のように定義する.

AB  (t) ≡1SAB

w(i, j)O(i, j, t)y ∆S∆tt(i,j)∈ 腹部（ 26 ）SAB =

w(i, j)O(i, j, t)y ∆S（ 27 ）(i,j)∈ 腹部

V T  ≡ M ax{RC  (t) + AB  (t)|t ∈ 1 回の呼吸 }−M in{RC  (t) + AB  (t)|t ∈ 1 回の呼吸 }（ 28 ）

Mar., 1998

視覚情報による睡眠時無呼吸症候群診断手法

1|RC  (t) − RC  (t − ∆t)|2

T CD ≡

279

終了したとする.

t∈1 回の呼吸

RC’+AB’RC  , AB  はそれぞれ胸部, 腹部の体積変化量を示す量である. また,V T  は ∆V に貢献した胸部, 腹部の体積変化量であり,T CD  は胸部, 腹部の体積変化量である.V T  /T CD  によって, 胸部, 腹部の体積変化の ∆V への寄与率を表すことができる.
従来型の装置ではこの量の逆数 T CD  /V T  を採用しており,この量は ∆V に貢献しない体積変化をどれだけ行なったかを示す量である. RC  (t), AB  (t) が同位相のとき, T CD  /V T  = 1.0となり, それ以外では 1.0 より大きくなる.
末梢性無呼吸, 中枢性無呼吸の場合の各パラメータの挙動を説明する.Fig. 8に末梢性無呼吸, 中枢性無呼吸の呼吸, 正常な呼吸の各パラメータの挙動を示す.Fig. 8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 
はほぼ等しくなり, T CD /V T  は 1.0 に近い値をとる.

BreathBreath（ 29 ）

VT’3

VT’ 1

VT’4

VT’2
Criterion

VT’+|AB  (t) − AB  (t − ∆t)| ∆t

25% of criterion

t1

t2

t3

Fig. 9 Respiration count4.

睡眠時無呼吸症候群の診断実験

本手法の有効性を検証するための実験と実験システムについ
て述べる.

4. 1

AB’

実験シ ステム

システム構成を Fig. 10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 [16]), 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.
なお, 本論文で採用したカメラの各種パラメータは以下のとおりである. φ は約 30 °, ψ については 45 ∼ 60 °の間, 使用したカメラの焦点深度は 35mm カメラ換算で約 400[mm], カメラと人との距離は 1300 〜 1700[mm]. 視野におさまる胴体部の範囲は, カメラの視線方向などに依存するが胸部・腹部ともに300[mm]x150[mm] 程度である.

RC’

2TCD’
|RC’|+|AB’| dt

VT’
RC’+AB’

peripheral SAS

central SAS

normal breath

Host computer(Sun:SS5)

Fig. 8 Parameters for detecting peripheral SAS and central SAS

3. 3

呼吸の数え方インンダクタンス法で用いられている呼吸の数え方は, 安静

Host computer
Polysomunogram

Image processors(Fujitsu:Tracking Vision)

換気の V T の 25% 以上の V T が認められた換気を 1 回の呼吸とみなし , それ以下の場合は無呼吸と判断するというものである [1]. 本研究においてもこの数え方を採用する. すなわち, 最初に安静な呼吸を計測し , その際の V T  の値を基準として無呼吸・呼吸の識別を行ない呼吸を数える.

RC  + AB  が Fig. 9で示すような変化をした場合を考える.
この図では合計 5 周期分のサイン波形が示されているが, 最初の 1 周期分の波形では V T  (図中 V T1 ) が基準値の 25%に満たないため 1 回の呼吸とは見なされず ,t2 の時点で始めて 1 回の呼吸が終了したとする. 同様に, 次の呼吸は t2 から始まり, t3 で日本ロボット学会誌 16 巻 2 号に掲載の論文

—145—

Band
CCD camera

Fig. 10 Experimental system

1998 年 3 月

西田佳史

280

4. 2

森武俊

正常な呼吸の検出

溝口博

佐藤知正

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

正常人の呼吸周波数は,0.23∼0.33[Hz] であるので, 本研究では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画像のサンプリング周期として十分高くなるように 10[Hz] を選ることを示している. このことは, 本手法が SAS 診断に適用可んだ. また, 3.2 節で述べた呼吸を検出しやすいオプティカルフロ

能であることを示している.

ーの選択は以下のような手順で計算機に自動で行なわせた. すな
わち, ある画像上の点 (x∗ , y ∗ ) を中心とした 16x16 の大きさの画

Fig. 12 Calculation of VT’,TCD’, and TCD’/VT’

像と (x∗ + n, y∗ + m )(ただし , n = −24 ∼ 23, m = −24 ∼ 23)を中心とした 16x16 の大きさの画像相互の差分をとった値が(n,m)=(0,0) の時にその他の時 ((n, m) = (0, 0)) に比べ有意に小さくなるものを選択させた.
Fig. 11は, 本手法を用いて導出した RC’ を 4096 点取り, フー
リエ変換を行なってパワースペクトルを導出したものである.
図より 0.25[Hz] のところで高いピークが確認でき, 本手法により呼吸が計測できることが分かる.

Table 1 Comparison between conventional method and proposed method
Subject

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

1Power Spectrum

2
1.0

3
0.8
0.6

4. 5

Parameter

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)

本手法の利点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

0.4

づく診断手法であるので,

0.2（ 1 ）被験者の肉体的・精神的な負担が少ない.
0.0
0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

（ 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

5.0

Frequency [Hz]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.

Fig. 11 Power spectrum of RC’ calculated by proposed method（ 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4. 3

末梢性無呼吸の検出実験

護婦を呼び出す必要がなくなる.

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.
4. 4 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 AI と中枢性・末梢性無呼吸の比率を示す. 同表で 本手

JRSJ Vol. 16 No. 2 に掲載の論文

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.

5.

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.
今後の課題として,• 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.
• 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.
• 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.

—146—

Mar., 1998

視覚情報による睡眠時無呼吸症候群診断手法

謝森 武俊 (Taketoshi MORI)

辞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. また, 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. 最後に, 本論文に対する貴重な助言を頂いた査読者の方々に感謝致します. 本研究の一部は文部省科学研究費補助
金 (課題番号 00073871, 07245104, 00083871), 及び ,SCAT 助

1967 年 9 月 8 日生. 1990 年 3 月東京大学工学部機械工学科卒業.1995 年 3 月東京大学大学院工学系研
究科情報工学専攻博士課程修了. 工学博士. 同年 4月東京大学先端科学技術研究センター助手. ロボッ
トビジョンシステムとそのためのアーキテクチャに関心を持つ. ロボットビジョンを用いた動作認識と行動理解, 視覚を持つ知能ロボットの動作実行管理のためのプログラ
ミングについて研究している.IEEE, 人工知能学会, 電子情報通信学（日本ロボット学会正会員）
会会員.

溝口博 (Hiroshi MIZOGUCHI)

成金の交付により実施された.

参

考

281

文

献

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1956 年 9 月 22 日生. 1980 年東京大学計数工学科卒業. 1985 年同大学大学院博士課程修了. 同年(株) 東芝入社. 1994 年東京大学先端科学技術研究センター助教授. 1997 年埼玉大学工学部情報シス
テム工学科に移籍. 現在同大学助教授. 人間とロボットとのインタラクション, 動画像処理の研究に従事. 計測自動制御学会, 情報処理学会などの会員.
（日本ロボット学会正会員）

佐藤知正 (Tomomasa SATO)
1948 年 9 月 22 日生.1976 年東京大学大学院工学系研究科産業機械工学博士課程修了. 同年電子技術総合研究所入所. 超音波３次元水中撮像, 知的遠隔作業ロボット , 知能化ハンド ア イシステムの研究に従事. この間,1983 年から 1984 年まで米国
ウッヅホール海洋学研究所に客員研究員として滞在. 1991 年東京大学先端科学技術研究センターに移籍. 現在同センター教授. 微細作業ロボット及び人間支援ロボットの研究に従事. 工（日本ロボット学会正会員）
学博士.

西田佳史 (Yoshifumi NISHIDA)
1971 年 2 月 2 日生. 1993 年東京大学産業機械工学科卒業. 1995 年同大学大学院工学系研究科機械工学専攻修士課程修了. 同年, 同大学院工学系研究科
機械工学専攻博士課程に進学, 現在に至る. ヒューマンインターフェース、人間共棲ロボットの研究に従事. 1995 年より日本学術振興会特別研究員.
1997 年日本ロボット学会論文賞受賞. 日本認知科学会, 人工知能学会（日本ロボット学会学生会員）
会員.

日本ロボット学会誌 16 巻 2 号に掲載の論文—147—

1998 年 3 月