JP2002219116A

JP2002219116A - 睡眠周期検出装置

Info

Publication number: JP2002219116A
Application number: JP2001018145A
Authority: JP
Inventors: Yoshiaki Watanabe; 義明渡邉; Hiroyuki Ogino; 弘之荻野; Yumiko Hara; 由美子原
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2001-01-26
Filing date: 2001-01-26
Publication date: 2002-08-06

Abstract

(57)【要約】【課題】脳波等の採取をせずに人体の睡眠周期を検出
する。【解決手段】敷布団１の下側に敷設した振動センサ２
が検出した人体の振動から粗体動発生回数算出手段７に
よって粗体動発生回数を、また心拍数変動算出手段１０
によって心拍数変動を検出し、睡眠周期検出手段１２で
これら２つの情報のうちどちらか単独または両方を使っ
て睡眠周期を検出する。これにより、脳波や筋電図、眼
球電図等の採取が不要で人体に電極等を取りつけること
なく簡単に睡眠周期の概略を検出できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、人体の睡眠周期を
検出する睡眠周期検出装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、人体の睡眠状態を調べるために睡
眠中の脳波、眼球電図、筋電図を測定して人体の睡眠深
度を判定しており、上記３種の測定結果から４段階から
なるノンレム睡眠と、レム睡眠および覚醒の６段階に分
類されて人体の睡眠の状況を知るために用いられてい
る。一般に人体の睡眠は脳の休息のためのノンレム睡眠
と休息から覚醒させるための準備段階であるレム睡眠と
が約１時間半の周期で繰り返されており、また、一晩の
複数の睡眠周期では入眠後の最初の１、２周期は睡眠深
度３、４の深いノンレム睡眠が長く現れる一方でレム睡
眠はあまり出現せず、３周期以降になると睡眠深度３や
４の深いノンレム睡眠はほとんどなくなり、逆にレム睡
眠は長くなっていく。人体にとっては脳を十分に休息さ
せるために深いノンレム睡眠が十分にあること、そし
て、睡眠からさわやかに目覚めるためにレム睡眠が周期
的に出現することの両方が必要とされる。

【０００３】このような睡眠深度や睡眠周期の検出は一
般に人体の脳波等を採取するために人体に電極を貼り付
ける事が必要であり、準備が大変わずらわしく、また、
睡眠をも妨げるものとなっていた。

【０００４】このような手間を省くために脳波、筋電
図、眼球電図を用いることなく睡眠深度や睡眠周期を検
出する方法が提案されている。たとえば、特開平５−９
５９９３５号公報に開示されるものは、寝具に配置した
圧電素子により人体の睡眠中の粗体動を検出し、粗体動
の強度と粗体動の静止時間から睡眠深度を推定してい
る。また、特開平８−１１２２７０号公報に開示される
ものは、現在の心拍数の値とそれまでの心拍数の最低値
との差分と粗体動からノンレム睡眠とレム睡眠とを判別
している。さらに、特開２０００−２１５号公報に開示
されるものは、寝具の下に配置されたエアマットの圧力
を検出して睡眠中の人体の心拍数、呼吸数、粗体動を検
出し、心拍数と呼吸数の変化から睡眠深度１および２の
浅いノンレム睡眠と睡眠深度３および４の深いノンレム
睡眠とを判別し、粗体動の発生頻度からノンレム睡眠と
レム睡眠とを判別している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の睡眠周期検出装置では、主として粗体動の発生をレ
ム睡眠の指標として用いているが、ノンレム睡眠でも四
肢が動くなどの軽い粗体動も多く発生し、また、レム睡
眠中の粗体動もノンレム睡眠との境界で粗体動が多く、
レム睡眠が長く継続する場合はレム睡眠中であっても粗
体動が比較的少なくなり、結果として両者の区別が困難
になる場合があった。

【０００６】また、粗体動だけでなくレム睡眠時に変動
が大きくなる心拍数を合わせて用いる場合も、粗体動を
検出する圧力センサや振動センサの出力から心拍数を算
出する構成の場合、粗体動の影響で心拍数を安定して検
出できない場合も多く、その検出誤差をレム睡眠時の心
拍数変動と誤認識してしまったり、入眠後最初の睡眠周
期ではレム睡眠の出現時間が短かかったり出現しない場
合もあり、レム睡眠の特徴のみを用いて睡眠周期を検出
するには限界があった。

【０００７】本発明は、前記従来の課題を解決するもの
で、人体に電極等を取りつけることなく簡単にかつ確実
に睡眠周期を検出できる睡眠周期検出装置を提供するこ
とを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するために、粗体動検出手段が検出した睡眠中の粗体動
から粗体動発生回数を算出し、心拍数検出手段が検出し
た睡眠中の心拍数の変動を算出して、粗体動発生回数ま
たは心拍数変動から人体の睡眠周期を決定する。また、
粗体動検出手段の検出結果と心拍数検出手段の検出結果
とから人体の入眠、深いノンレム睡眠、レム睡眠を検出
して人体の睡眠周期を検出する。

【０００９】上記発明によれば、睡眠周期と相関する粗
体動発生回数または心拍数変動周期とから人体の睡眠周
期を決定するので、脳波や筋電図を採取するための電極
を用いることなく簡単に睡眠周期に検出できる。また、
粗体動と心拍数との２種類の睡眠中の特徴から入眠、深
いノンレム睡眠、レム睡眠を検出できるので、簡単かつ
正確に睡眠周期を検出できる。

【００１０】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１にかかる睡眠周
期検出装置は、人体の動きである粗体動を検出する粗体
動検出手段と、前記粗体動検出手段の検出結果から一定
時間の粗体動発生回数を算出する粗体動発生回数算出手
段と、前記粗体動発生回数算出手段の出力から前記人体
の睡眠周期を検出する睡眠周期検出手段とを備えた。

【００１１】そして、睡眠周期と相関がある粗体動の発
生周期を求めて睡眠周期を検出するので、睡眠周期の概
略を簡単に検出できる。

【００１２】本発明の請求項２にかかる睡眠周期検出装
置は、人体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記
心拍数検出手段の検出結果から心拍数の変動を算出する
心拍数変動算出手段と、前記心拍数変動算出手段の出力
から前記人体の睡眠周期を検出する睡眠周期検出手段と
を備えた。

【００１３】そして、睡眠周期と相関がある人体の心拍
の変動周期を求めて睡眠周期を検出するので、睡眠周期
の概略を簡単に検出できる。

【００１４】本発明の請求項３にかかる睡眠周期検出装
置は、人体の動きである粗体動を検出する粗体動検出手
段と、前記人体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検出手段の
検出結果とから前記人体の睡眠周期を検出する睡眠周期
検出手段とを備え、睡眠周期検出手段は、心拍数検出手
段の検出結果と粗体動検出手段の検出結果とから前記人
体の入眠を検出する入眠検出手段を備える。

【００１５】そして、粗体動と心拍数とを用いて入眠を
検出するので、確実に入眠を検出できる。

【００１６】本発明の請求項４にかかる睡眠周期検出装
置は、入眠検出手段は、心拍数検出手段の検出した心拍
数の変化があらかじめ決められた閾値以下であり、か
つ、粗体動検出手段が粗体動を検出しない状態を検出
し、この状態があらかじめ決められた時間以上連続した
場合に、人体が入眠したと判断する。

【００１７】そして、粗体動と心拍数の入眠時の特徴を
用いて入眠を検出するので、確実に入眠を検出できる。

【００１８】本発明の請求項５にかかる睡眠周期検出装
置は、入眠検出手段は、心拍数検出手段の検出した心拍
数の変化があらかじめ決められた閾値以下であり、か
つ、前記粗体動検出手段が粗体動を検出しない状態を検
出し、その状態があらかじめ決められた時間以上連続し
た場合に、心拍数の変化があらかじめ決められた閾値以
下になった時点、または、入眠検出の直前に粗体動が発
生した時点から一定時間後の時点のうち、どちらか後の
時点を持って入眠時刻とする。

【００１９】そして、粗体動と心拍数の入眠時の特徴を
用いて入眠を検出し、これらの特徴のうち後に発生した
特徴の時刻を持って入眠時刻とするので、確実に入眠時
刻を決定できる。

【００２０】本発明の請求項６にかかる睡眠周期検出装
置は、人体の動きである粗体動を検出する粗体動検出手
段と、人体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記
粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検出手段の検出
結果とから前記人体の睡眠周期を検出する睡眠周期検出
手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、前記粗体動検
出手段の検出結果が一定時間粗体動を検出しないかまた
は一定時間中の粗体動の回数があらかじめ決められた閾
値以下であり、かつ、前記心拍数検出手段の検出結果の
変動があらかじめ決められた閾値以下のとき深いノンレ
ム睡眠と判断する。

【００２１】そして、粗体動と心拍数の深いノンレム睡
眠時の特徴を用いて深いノンレム睡眠を検出するので、
簡単に深いノンレム睡眠を検出できる。

【００２２】本発明の請求項７にかかる睡眠周期検出装
置は、人体の動きである粗体動を検出する粗体動検出手
段と、人体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記
粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検出手段の検出
結果とから前記人体の睡眠周期を検出する睡眠周期検出
手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、前記粗体動検
出手段の検出結果が一定時間中の粗体動の発生回数があ
らかじめ決められた閾値以上であり、かつ、前記心拍数
検出手段の検出結果の変動があらかじめ決められた閾値
以上のときレム睡眠と判断する。

【００２３】そして、粗体動と心拍数のレム睡眠時の特
徴を用いてレム睡眠を検出するので、簡単に深いノンレ
ム睡眠を検出できる。

【００２４】本発明の請求項８にかかる睡眠周期検出装
置は、人体の動きである粗体動を検出する粗体動検出手
段と、人体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記
粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検出手段の検出
結果とから前記人体の睡眠周期を検出する睡眠周期検出
手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、前記粗体動検
出手段の検出結果と前記心拍数検出手段の検出結果とか
ら、前記人体の入眠、深いノンレム睡眠、レム睡眠のう
ち少なくとも一つを検出して睡眠周期の検出に用いる。

【００２５】そして、粗体動と心拍数から入眠、深いノ
ンレム睡眠、レム睡眠を検出して睡眠周期を検出できる
ので、正確な睡眠周期を簡単に検出できる。

【００２６】本発明の請求項９にかかる睡眠周期検出装
置は、請求項６または７記載の睡眠周期検出手段を備え
た請求項８記載の睡眠周期検出装置である。

【００２７】そして粗体動と心拍数の深いノンレム睡眠
時の特徴を用いて深いノンレム睡眠を検出するので、簡
単に深いノンレム睡眠を検出できるので、粗体動と心拍
数から入眠、深いノンレム睡眠、レム睡眠を検出して睡
眠周期を検出でき正確な睡眠周期を簡単に検出できる。

【００２８】本発明の請求項１０にかかる睡眠周期検出
装置は、人体の動きである粗体動を検出する粗体動検出
手段と、前記粗体動検出手段の検出結果から粗体動発生
回数を算出する粗体動発生回数算出手段と、人体の心拍
数を検出する心拍数検出手段と、前記心拍数検出手段の
検出結果から心拍数の変動を算出する心拍数変動算出手
段と、前記粗体動発生回数算出手段の出力と前記心拍数
変動算出手段の出力から前記人体の睡眠周期を検出する
睡眠周期検出手段とを備えた。

【００２９】そして、粗体動発生回数と心拍変動発生周
期という睡眠周期と相関のある２つの変動から睡眠周期
を検出するので、簡単に睡眠周期を検出できる。

【００３０】また、本発明の請求項１１にかかる睡眠周
期検出装置は、粗体動発生回数算出手段が、少なくとも
３０分間以上の時間に発生した粗体動の数から粗体動発
生回数を算出する。

【００３１】そして、睡眠深度が深い場合でも粗体動が
発生する確率の高い時間間隔を用いて粗体動を検出し一
回のデータとするので、間欠的な出力をアナログデータ
に効率的に変換できる。

【００３２】また、本発明の請求項１２にかかる睡眠周
期検出装置は、睡眠周期検出手段が粗体動発生回数算出
手段の出力から１時間から２時間周期の変動を検出して
睡眠周期とする。

【００３３】そして、一般に１時間半程度と言われる睡
眠周期に相当する変動を検出して睡眠周期とするので、
睡眠周期と同期する変動を確実に検出できる。

【００３４】また、本発明の請求項１３にかかる睡眠周
期検出装置は、睡眠周期検出手段が、心拍数変動算出手
段の出力から１時間から２時間周期の変動周期を検出し
て睡眠周期の算出に用いる。

【００３５】そして、心拍数変動のうち睡眠周期と同期
する変動を検出して睡眠周期を決定するので、簡単かつ
正確な睡眠周期を決定できる。

【００３６】また、本発明の請求項１４にかかる睡眠周
期検出装置は、心拍数検出手段の検出結果のうち、粗体
動検出手段が粗体動の発生を検出した時点の出力を除去
した上で睡眠周期の検出に用いる。

【００３７】そして、睡眠周期の検出に粗体動発生のな
い時点のデータのみを用いるので、粗体動発生時の信頼
性の低い心拍数を用いることなく正確に睡眠周期を検出
できる。

【００３８】また、本発明の請求項１５にかかる睡眠周
期検出装置は、人体を検出する人体検出手段を持ち、心
拍数検出手段や粗体動検出手段は人体検出手段が人体を
検出している場合にのみ、心拍数検出や粗体動検出を行
なう。

【００３９】そして、人体が存在する場合にのみ心拍数
や粗体動の検出を行なうので、人体以外からの一時的な
振動に影響されることなく確実に睡眠周期を検出でき
る。

【００４０】また、本発明の請求項１６にかかる睡眠周
期検出装置は、入眠検出手段を備え、前記入眠検出手段
が入眠を検出後あらかじめ決められらた時間以内に限り
深いノンレム睡眠の検出を行なう。

【００４１】そして、睡眠深度３または４の深いノンレ
ム睡眠が出現する睡眠前期に限り深いノンレム睡眠の検
出を行なうので、睡眠前期の深いノンレム睡眠を確実に
検出できる。

【００４２】また、本発明の請求項１７にかかる睡眠周
期検出装置は、入眠検出手段を備え、前記入眠検出手段
が入眠を検出後あらかじめ決められらた時間以降に限り
レム睡眠の検出を行なう。

【００４３】そして、一般にレム睡眠が多く出現する睡
眠の後期に限りレム睡眠の検出を行なうので、睡眠の後
期のレム睡眠を確実に検出できる。

【００４４】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を用いて
説明する。

【００４５】（実施例１）図１は本発明の実施例１にお
ける睡眠周期検出装置のブロック図である。図中１は敷
布団、２は敷布団１の下側に配置された人体の心拍や呼
吸の細かな振動から寝返りや四肢の移動などの体の動き
による粗体動まで様々な振動を検出する振動センサ、３
は振動センサの出力信号を増幅するとともに不要な周波
数成分を除去する信号処理手段、４は信号処理手段３の
出力の振幅を算出する振幅算出手段、５は振幅算出手段
４の出力から敷布団１上の人体の存在を検出する人体検
出手段、６は振幅算出手段４の出力から体の動きによる
粗体動のみを検出する粗体動検出手段、７は粗体動検出
手段の出力からその時点から３０分前までの粗体動発生
回数を検出して出力する粗体動発生回数算出手段、８は
粗体動発生回数算出手段７の出力から粗体動発生回数の
変動を算出する粗体動発生回数変動算出手段、９は信号
処理手段３の出力信号から心拍による変動成分を抽出し
て心拍数を検出する心拍数検出手段、１０は心拍数検出
手段の出力から心拍数変動を算出する心拍数変動算出手
段、１１は人体検出手段５の出力と粗体動検出手段６の
出力と心拍数検出手段９の出力とから入眠を決定する入
眠検出手段、１２は人体検出手段５の出力と粗体動発生
回数変動算出手段８の出力と心拍数変動算出手段１０の
出力と入眠検出手段１１の出力とから睡眠周期を決定す
る睡眠周期検出手段、１３は睡眠周期検出手段１２が検
出した睡眠周期を表示する表示手段である。

【００４６】ここで振動センサ２は圧電素子を用い、機
械的な振動が加えられた場合に振動の大きさに応じた電
荷を発生するものであり、敷布団１の下側に配置され
る。また、振動センサ２の下は畳１４となっている。ま
た、信号処理手段３は生体信号検出手段２の出力を増幅
する増幅手段３ａと不要な周波数信号を除去するフィル
ター３ｂとからなっている。

【００４７】また、心拍数変動算出手段１０では、粗体
動検出手段６の出力を用い粗体動発生時に検出された心
拍数を心拍変動の算出に使用しないようにしており、ま
た、粗体動検出手段７と心拍数検出手段９とは人体検出
手段５の出力を用い人体が敷布団１上に存在していると
きにのみ粗体動や心拍数の検出を行っている。

【００４８】上記構成の作用について説明する。図２に
振幅算出手段４の出力図を示す。人体が敷布団１に着床
し横になったり座ったりすると敷布団１の下側に配設さ
れた振動センサ２が振動して振動の大きさに応じた電圧
を発生する。この発生信号には、図２に示すように、着
床時には着床時の衝撃により一時的に大きな信号が現わ
れる（Ａ）が、人体が安静にしていると人体の心拍や呼
吸等の微体動による信号が継続して現われ（Ｂ）、寝返
りをしたり腕や脚を動かす粗体動の場合には微体動の場
合よりも大きな信号が一時的に出現する（Ｃ）。人体が
いなければ出力信号は小さくなりゼロに近づく（Ｄ）。

【００４９】一方、敷布団１に物が置かれた場合は、物
が置かれた瞬間には一時的に大きな信号が現われる
（Ｅ）が、物には人体のような心拍や呼吸による細かな
微体動はないので出力信号は再びゼロに近づく（Ｆ）。
また、人が敷布団１上を歩いて通過したような場合も物
を置いた場合と同様になる。

【００５０】人体が存在する場合と存在しない場合とを
分ける閾値として図に示すＶ１を用いることにより、振
幅算出手段４の出力をこのＶ１と比較することにより人
体の存在の有無を検出することができる。このような振
動センサ２からの出力信号は、信号処理手段３の増幅手
段３ａが増幅し、フィルター３ｂが不要な周波数成分を
除去して振幅算出手段４と心拍数検出手段９とに出力し
ている。

【００５１】振幅算出手段４は信号処理手段３の出力信
号の振幅を算出して人体検出手段５と粗体動検出手段６
とに出力している。人体検出手段５では図２に示すよう
な在床時の信号の特徴に基づき敷布団１上の人体の存在
の有無を判定している。この判定アルゴリズムを図３に
示す。

【００５２】電源を入れる（ＳＴ１）とまずタイマーに
Ｔ１をセットし（ＳＴ２）、「仮に人が存在」の判定か
らスタートする（ＳＴ３）。「仮に人が存在」とは、人
が存在していることが疑われるが確実ではない状態であ
り、「不在」から「在」へ判定を変更する場合には必ず
この判定を経過させて、確実に存在すると判断してはじ
めて判定を「在」に変えている。これにより、ノイズや
一時的な出力が発生しても「在」判定にならず、確実な
人体検出が可能となる。スタート後タイマーを減じなが
ら振幅算出手段４の出力をあらかじめ決められた閾値Ｖ
１と比較し、Ｖ１以上の状態がタイマーが０になるまで
連続すれば「在」に確定（ＳＴ６）し、タイマーが０に
なるまでにＶ１以下の状態に一度でもなれば「不在」に
確定（ＳＴ１５）となる（ＳＴ４、ＳＴ５）。

【００５３】「在」が確定すると「仮に在」の時間も
「在」とし（ＳＴ７、ＳＴ９）、「仮に不在」から
「在」に確定された場合は「仮に不在」の時間も「在」
に戻して（ＳＴ８）、振幅算出手段４の出力がＶ１以下
になるのを検出するまでこの状態を維持する（ＳＴ１
０）。

【００５４】振幅算出手段４の出力がＶ１以下になると
タイマーにＴ２をセットし（ＳＴ１１）、「仮に不在」
として（ＳＴ１２）として不在判定を行なう。「在」か
ら「不在」の判定は振幅算出手段４の出力がＶ１以下に
なる時間がＴ２以上連続した場合に「不在」に確定し
（ＳＴ１５）、タイマーが０になるまでに一度でもＶ１
以上になれば「在」に確定（ＳＴ６）する（ＳＴ１３、
ＳＴ１４）。「仮に不在」から「不在」に確定となった
場合は「仮に不在」となった時間も「不在」とし（ＳＴ
１６、ＳＴ１８）、「仮に在」から「不在」に確定され
た場合は「仮に在」の時間も「不在」に戻して（ＳＴ１
７）、振幅算出手段４の出力が入床時の人体の大きな体
動を示すＶ２以上になるのを検出するまでこの状態を維
持する（ＳＴ１９）。そして振幅算出手段４の出力がＶ
１以上になった場合にタイマーにＴ１をセット（ＳＴ２
０）して、再び「仮に在」として（ＳＴ３）として
「在」か「不在」かの判定を行なう。

【００５５】この敷布団１上での人体の在、不在の判定
は粗体動検出手段６と心拍数検出手段９と入眠検出手段
１１と睡眠周期検出手段１２に出力される。粗体動検出
手段６は、人体検出手段５が敷布団１上に人体が存在す
ることを検出している場合に、振幅算出手段４の出力か
ら敷布団１への人体の入床、離床や敷布団１上で寝返り
などの大きな粗体動のみを検出して粗体動発生回数算出
手段７と心拍数変動算出手段１０と入眠検出手段１１に
出力している。

【００５６】なお、粗体動検出手段６では、人体検出手
段５が敷布団１上に人体がいること検出している場合に
のみ人体の粗体動とするので、敷布団１上に人体が存在
しない場合に敷布団１の近くに人が近づいたり、敷布団
の上を歩いたりして振動センサ２から大きな出力が出た
場合でも、これを粗体動と誤認識して誤った入眠検出や
睡眠周期検出を行なうことを防止できる。

【００５７】心拍数検出手段９は、人体検出手段５が敷
布団１上に人体が存在することを検出した場合に、信号
処理手段３の出力からフィルターにより０．５Ｈｚから
２Ｈｚまでの信号を抽出しこの信号の周期を求めて心拍
数を算出し、心拍数変動算出手段１０と入眠検出手段１
１に出力している。心拍数変動算出手段１０は心拍数検
出手段９の５分間の分散を求めて心拍数の変動の大きさ
を算出し、睡眠周期検出手段１２に出力しているが、粗
体動発生時は信号処理手段３の出力信号が大きくぶれて
信号処理手段３の出力の周期性を用いて心拍数を算出し
ている心拍数検出手段９の心拍数検出精度が低下してし
まうことから、粗体動検出手段６の出力を用いて、粗体
動が発生した時点の信号処理手段３の出力を用いて算出
された心拍数のデータを取り除いた上で５分間の分散を
算出し、粗体動による影響を受けない心拍数変動を算出
して睡眠周期検出手段１２に出力している。ここでは、
人体検出手段５が敷布団１上に人体がいること検出して
いる場合にのみ人体の心拍数を検出するので、人体の信
号のない状態で無理に心拍数を算出してしまうことがな
く、これを用いて誤った入眠検出や睡眠周期検出を行な
うことを防止できる。

【００５８】入眠検出手段１１は、人体検出手段５が敷
布団１上に人体が存在することを検出している場合に、
粗体動検出手段６の出力と心拍数検出手段９の出力とか
ら敷布団１上の人体の入眠の検出を行っている。この入
眠検出段の入眠の検出原理を図４を用いて説明する。図
４（ａ）は１分間の心拍数、図４（ｂ）は粗体動の発生
状況、図４（ｃ）は脳波等の結果から判定された睡眠段
階である。なお、図４（ｃ）の縦軸の記号はＷは覚醒、
Ｒはレム睡眠、１〜４の数字はノンレム睡眠の睡眠深度
を示す。

【００５９】図中Ａは覚醒から入眠して睡眠深度１と判
定されたが、５分後にまた覚醒と判定された部分であ
り、Ｂは覚醒から入眠して睡眠深度１から徐々に４まで
進み深いノンレム睡眠に入った部分である。ここで図４
（ａ）の心拍数の変化を見ると、Ａでは睡眠深度１と判
定されるとともに心拍数が急速に低下し、５分後に再度
覚醒と判定されると心拍数が再び上昇してＡの覚醒時の
水準に戻っている。一方、Ｂでは入眠と同時に心拍数が
低下するが、睡眠深度が１から４になっても入眠直後の
心拍数が低下した後の心拍数の低い水準を維持してい
る。このように入眠時の心拍数は覚醒から入眠に移行す
るときに急激に低下し、入眠状態から覚醒に戻ると急速
に元のレベルに上昇する。

【００６０】また、図４（ｂ）を見ると、粗体動はＡの
前とＢのあと睡眠深度が４からＲに変化したときに発生
しており、入眠前後には粗体動の発生は見られない。こ
れは、粗体動が入眠前後ではあまり発生せず、また、入
眠直後には睡眠深度４の深いノンレム睡眠が発現しやす
く睡眠深度が深くなると粗体動の発生はほとんどなくな
ることから、入眠直後は長時間にわたって粗体動が発生
しないことが多い。

【００６１】そこで、本実施例では、（１）粗体動検出
手段６の出力から粗体動の発生がＴ３時間以上発生しな
い場合で、かつ、（２）その間に心拍数がＣ１以上低下
したことを検出し、（３）心拍数低下を検出後Ｔ４時間
以上低下した水準を維持している場合に、敷布団１上の
人体が入眠したと判定し、心拍数がＣ１以上低下した時
点を持って入眠時刻としている。

【００６２】なお、入眠時の心拍数の変化は個人差があ
ることがわかっているが、われわれの実験では覚醒から
入眠または入眠から覚醒の変化のどちらかは明確に出る
ことが多いので心拍数の変化が長時間ない場合は覚醒が
続いているかまたは入眠して睡眠状態になったかどちら
かであると考えられる。どちらの状態であるかは粗体動
の有無で判断できる。したがって、入眠時の心拍数変化
が少なく上記のうち（２）の心拍数の低下が検出できな
い場合でも（１）と（３）から心拍数と粗体動とから確
実に入眠を検出できる。ただし、この場合は入眠時刻は
明確にならないので、入眠検出後、最後に体動が発生し
た時点からあらかじめ決められた一定時間Ｔ４後に入眠
したとしている。なお、本実施例ではＴ４は１５分とし
て設定している。

【００６３】粗体動発生回数算出手段７では、人体検出
手段５の出力が人体が存在していることを検出している
場合にその時点から３０分前までに発生した粗体動の回
数をカウントしている。これは、睡眠中の粗体動の発生
間隔が長いときで３０分以上となる場合があり、これは
深いノンレム睡眠になっている場合に多くなるが、この
ような場合でもカウントの出力を極力ゼロとしないよう
にして出力の振り幅を大きくし周期性を明確にするため
である。

【００６４】図５に粗体動発生回数算出手段７において
カウントする時間を変化させた場合の出力を示す。図５
（ａ）は粗体動検出手段６が検出した粗体動、図５
（ｂ）はカウントする時間が１５分間の場合、図５
（ｃ）は３０分間の場合、図５（ｄ）は４５分間の場合
である。図５（ｂ）で散見される粗体動回数０の平坦な
部分が図５（ｃ）（ｄ）と時間が延びるに連れて徐々に
なくなり、図５（ｄ）では平坦な部分は存在しなくなる
が、平坦な部分がなくなっていくと同時に長周期の波も
明確になっていることがわかる。図５は一例ではある
が、これまでのわれわれの検討結果から３０分間以上体
動回数をカウントすることが望ましいと思われる。これ
により間欠的に発生する体動出力を効率よくアナログデ
ータに変換できる。ただし、睡眠の周期は一般に約１時
間３０分であるので、カウントする時間は１時間３０分
よりも十分短いことが必要である。

【００６５】このように粗体動発生回数算出手段７が粗
体動の長周期の変動を取り出し、さらに粗体動発生回数
変動算出手段８が睡眠周期に相当する１時間から２時間
の周期の変動を検出して睡眠周期検出手段１２に出力し
ている。なお、粗体動発生回数変動算出手段の出力も、
睡眠周期と相関するものであり、これのみでも睡眠周期
の概略を知ることができる。

【００６６】睡眠周期検出手段１２は、入眠検出手段１
１により人体の入眠が検出された後人体検出手段により
離床したと判定されるまでの間の粗体動発生回数変動算
出手段８と心拍数変動算出手段１０の出力とから睡眠周
期を算出する。この算出の概念図６を用いて説明する。

【００６７】図６（ａ）は粗体動発生回数変動算出手段
８の出力、（ｂ）は心拍数変動算出手段１０の出力、
（ｃ）は本実施例の睡眠周期検出手段１２が検出した睡
眠周期、（ｄ）は脳波等による睡眠深度の判定結果であ
る。なお、図中、Ｗは覚醒、Ｒはレム睡眠、数字はノン
レム睡眠の睡眠深度、ＮＲ１２は睡眠深度１または２に
相当する浅いノンレム睡眠、ＮＲ３４は睡眠深度３また
は４に相当する深いノンレム睡眠をあらわす。

【００６８】まず、粗体動発生回数変動算出手段８の出
力と心拍数変動算出手段１０の出力とから、深いノンレ
ム睡眠に相当すると考えられる領域を抽出する。睡眠深
度３または４の深いノンレム睡眠の場合、一定時間中の
粗体動発生回数が多く、かつ、心拍数の変動が少ないと
いう特徴があり、また、主として入眠から３時間以内に
発生するので、深いノンレム睡眠の検出は（１）粗体動
発生回数変動算出手段の出力がＭ１以下、（２）心拍数
変動算出手段１０の出力がＣ２以下、（３）入眠検出手
段１１が入眠を検出後３時間以内に発生、の３つの条件
をともに満たす場合を睡眠深度３または４の深いノンレ
ム睡眠であると判定する。

【００６９】次にレム睡眠の検出を行う。ここでは、レ
ム睡眠では心拍数の変動がノンレム睡眠時より大きくな
ることと一定時間中の粗体動発生回数が多くなることを
利用し、心拍数の変動から心拍数変動の大きな部分を抽
出し、その部分の粗体動発生回数が閾値より大きい場合
にレム睡眠を検出している。また、レム睡眠は入眠後３
時間程度は出現時間が短かく、明確に心拍数変動として
出現しない場合があるので、入眠後３時間以降にレム睡
眠の検出をするのが望ましい。従って、ここでは、
（１）心拍数変動算出手段１０の出力がＣ３以上、
（２）粗体動発生回数変動算出手段の出力がＭ２以上、
（３）入眠検出手段１１が入眠を検出後３時間以降に発
生、の３つの条件をともに満たす場合にレム睡眠である
と判定している。

【００７０】なお、ここでは、心拍数変動算出手段１０
の出力から１時間から２時間の周期の信号をフィルタに
よりろ波して取り出すことによりレム睡眠の周期に相当
する変動を抽出したのちに上記のレム睡眠の検出を行っ
ている。この変動のみでも、睡眠周期の特徴を反映する
ものであり、睡眠周期の簡単な指標として用いることも
可能である。

【００７１】このように抽出された入眠から３時間以内
の深いノンレム睡眠の部分と入眠から３時間以降のレム
睡眠の部分を一体化することにより図６（ｃ）のように
睡眠周期を求めることができる。これを図６（ｄ）の脳
波等による睡眠深度判定と比較すると細かい点に違いは
あるが、概略は適合していることがわかる。

【００７２】なお、この変動を評価して睡眠周期として
正しいか否かを判定してもよい。たとえば、（１）得ら
れた睡眠周期が１．５時間から２時間の規則正しい周期
で繰り返されているか、（２）粗体動発生回数変動と相
関しているか（３）心拍数変動周期と相関しているかの
３点に基づいて判定できる。（１）では睡眠周期を周波
数分析し、パワースペクトル密度を用い周期が１．５時
間から２時間に相当する周波数帯のピークがあらかじめ
決められた閾値Ｐ１と比較してＰ１以上の場合に１．５
時間から２時間の規則正しい周期で繰り返されていると
判定できる。また、（２）、（３）についてはそれぞれ
の波形と相互相関を算出し、相互相関係数の値があらか
じめ決められた閾値Ｒ１、Ｒ２以上の場合に相関がある
とそれぞれ判定できる。なお、この判定ですべてが正し
くないと判明したときは再度各閾値を変更して睡眠周期
の算出をやり直すことも可能である。これにより正確な
睡眠周期の検出を実現できる。

【００７３】また、粗体動発生回数変動算出手段の変動
波形と心拍数変動算出手段の変動波形を組み合わせてよ
り正確な睡眠周期を求めることもできる。粗体動発生回
数変動算出手段の出力では睡眠前半のノンレム睡眠の特
徴が明確になるが後半の睡眠周期が不安定となり、心拍
数変動算出手段の出力では、逆にレム睡眠の影響で前半
より広範の方が明確な変動が現れやすいので、両者の長
所を有効に活用してより正確な睡眠周期の概略を得るこ
とができる。

【００７４】このように本実施例の睡眠周期検出装置
は、睡眠周期と相関がある粗体動または心拍数変動の発
生周期を求めてどちらか単独または両者を組み合わせて
睡眠周期を検出するので、睡眠周期の概略を簡単に検出
できる。

【００７５】また、本実施例の睡眠周期検出装置は、粗
体動と心拍数から入眠時、深いノンレム睡眠、および、
レム睡眠の特徴を用いてそれぞれの睡眠段階を検出でき
るので正確な睡眠周期を求めることができる。

【００７６】また、本実施例の睡眠周期検出装置は、一
般に１時間半程度と言われる睡眠周期に相当する変動を
検出して睡眠周期とするので、睡眠周期と同期する変動
を確実に検出できる。

【００７７】なお、本実施例では生体の支持手段として
敷布団を用いているが、ベッドや座席に使用するもので
もよい。

【００７８】また、本実施例では信号処理手段は増幅手
段とフィルターとからなっているが、増幅手段は生体信
号検出手段の感度がよく出力が十分取れる場合は必ずし
も必要ではなく、フィルターも不要な信号成分の大きさ
が生体信号より十分小さい場合は不要にできる。

【００７９】また、本実施例では、判定手段においてＶ
１、Ｔ１など時間や検出値などをあらかじめ決められた
閾値と比較して睡眠周期や敷布団上での在／不在を判定
しているが、これらの閾値は実際に多数の人で出力を確
認しこれらのデータから統計的に求めた最適値を使用し
ている。なお、この閾値は一定値を用いてもよいが、心
拍数や粗体動の検出を行ないながら都度変更させるもの
でももちろんよい。

【００８０】また、本実施例では、一つの振動センサを
用いて敷布団上の人体の粗体動と心拍数を検出している
が、それぞれ別の専用の検出手段を用いる構成でもよ
い。また、心拍数のみでなく呼吸数も求め、睡眠周期の
検出に用いることも可能である。

【００８１】また、本実施例では振動センサを用いて粗
体動と心拍数の検出を行なっているがたとえばレーザー
変異計などにより非接触で体の動きといった粗体動や、
呼吸、心拍活動に起因する人体の腹部の上下動を検出す
るものや、ｃｃｄカメラなどを用い非接触で布団上の人
体の呼吸や心拍活動に起因する微妙な変化や体の大きな
動きを検出するものを用いてもよい。

【００８２】また、本実施例では振動センサを敷布団の
下に敷いているが、振動センサの下に更にスポンジ等の
クッションなどを配置すると振動に対する出力を大きく
できる。特にＰＶＤＦ（ポリ弗化ビリニデン）など可と
う性の圧電素子を振動センサとして用いる場合は有効で
ある。

【００８３】また、本実施例では、深いノンレム睡眠の
検出を入眠から３時間以内に限って行なっているが、深
いノンレム睡眠の出現が入眠後３時間以内に多く見られ
るという一般的な所見からこの数値を設定している。し
かし、入眠後３時間以降でも出現することはあり、従っ
てこの検出を必ずしも３時間以内に限定する必要はな
い。また、同様に、レム睡眠の検出を入眠後３時間以降
に限っているが、こちらも必ずしも３時間以降に限定す
る必要はない。さらに、本実施例では、深いノンレム睡
眠の検出とレム睡眠の検出の時間領域は重複してないが
両者の検出領域が重なってもまったくかまわない。

【００８４】また、本実施例では、心拍数変動算出手段
は５分間の心拍数から分散を算出して出力しているが、
変動の算出に用いる時間は１分から１０分程度の間であ
ればよく、５分に限定するものではない。また、変動の
算出も分散を用いず標準偏差など変動の大きさを算出で
きる計算方法であればいかなる計算方法を用いてよい。

【００８５】また、本実施例では、体動発生回数算出手
段の出力や心拍数変動算出手段の出力から１時間から２
時間周期の変動成分を取り出して睡眠周期検出に用いて
いるが、これは、睡眠周期が一般に１時間半程度の周期
をもって変動し、しかも個人によりまたその時々の状態
によって変化するため、１時間から２時間までの周期の
変動を検出できればこのような状態の変化にも十分に対
応できるからである。しかし、必ずしも１時間から２時
間の変動成分をすべて取り出す必要はないし、体動発生
回数算出手段の出力や心拍数変動算出手段の出力を単に
移動平均するなどしてノイズ成分を除去したものでも十
分に睡眠周期検出に利用できる。

【００８６】上記の実施例に述べたように、本発明の睡
眠周期検出装置は脳波や筋電図、眼球電図を採取するこ
となく人体の睡眠周期を検出できる。これを用いること
により、不眠症患者の睡眠状態の把握や、不眠を訴える
人の実際の睡眠状況の把握が簡単に行なえる。また、睡
眠周期や睡眠の時間帯からサーカディアンリズムなどの
人に固有の生活リズムを割り出すことも可能であり、生
活リズムが乱れがちな若者や高齢者に対する適切な生活
の指導や活力ある生活の実現等に大いに役立てることが
できる。

【００８７】

【発明の効果】以上、実施例で説明したように本発明に
よれば、脳波や筋電図、眼球電図を採取することなく人
体の睡眠周期を検出できる。これを用いることにより、
不眠症患者の睡眠状態の把握や、不眠を訴える人の実際
の睡眠状況の把握が簡単に行なえる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１における睡眠周期検出装置の
ブロック図

【図２】同装置の振幅算出手段の出力図

【図３】同装置の人体検出手段の人体検出アルゴリズム
のフローチャート

【図４】（ａ）同装置の入眠検出時の心拍数検出手段の
出力図（ｂ）同装置の入眠検出時の粗体動検出手段の出力図（ｃ）入眠検出時の脳波等を用いて検出した睡眠段階図

【図５】（ａ）同装置の粗体動検出手段の出力図（ｂ）同装置の粗体動発生回数算出手段の出力図（ｃ）同装置の粗体動発生回数算出手段の出力図（ｄ）同装置の粗体動発生回数算出手段の出力図

【図６】（ａ）同装置の粗体動発生回数変動算出手段の
出力図（ｂ）同装置の心拍数変動算出手段の出力図（ｃ）同装置の睡眠周期検出手段の出力図（ｄ）脳波等を用いて検出した睡眠段階図

【符号の説明】

５人体検出手段６粗体動検出手段７粗体動発生回数算出手段９心拍数検出手段１０心拍数変動算出手段１１入眠検出手段１２睡眠周期検出手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者原由美子大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内Ｆターム(参考） 4C017 AA02 AA20 AB10 AC03 BC08 BC11 BD10 FF30 4C038 PP05 PQ00 PS00

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】人体の動きである粗体動を検出する粗体
動検出手段と、前記粗体動検出手段の検出結果から一定
時間の粗体動発生回数を算出する粗体動発生回数算出手
段と、前記粗体動発生回数算出手段の出力から前記人体
の睡眠周期を検出する睡眠周期検出手段とを備えた睡眠
周期検出装置。
【請求項２】人体の心拍数を検出する心拍数検出手段
と、前記心拍数検出手段の検出結果から心拍数の変動を
算出する心拍数変動算出手段と、前記心拍数変動算出手
段の出力から前記人体の睡眠周期を検出する睡眠周期検
出手段とを備えた睡眠周期検出装置。
【請求項３】人体の動きである粗体動を検出する粗体
動検出手段と、前記人体の心拍数を検出する心拍数検出
手段と、前記粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検
出手段の検出結果とから前記人体の睡眠周期を検出する
睡眠周期検出手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、
前記心拍数検出手段の検出結果と前記粗体動検出手段の
検出結果とから前記人体の入眠を検出する入眠検出手段
を備える睡眠周期検出装置。
【請求項４】入眠検出手段は、心拍数検出手段の検出
した心拍数の変化があらかじめ決められた閾値以下であ
り、かつ、粗体動検出手段が粗体動を検出しない状態を
検出し、この状態があらかじめ決められた時間以上連続
した場合に、人体が入眠したと判断する請求項３に記載
の睡眠周期検出装置。
【請求項５】入眠検出手段は、心拍数検出手段の検出
した心拍数の変化があらかじめ決められた閾値以下であ
り、かつ、粗体動検出手段が粗体動を検出しない状態を
検出し、この状態があらかじめ決められた時間以上連続
した場合に、心拍数の変化があらかじめ決められた閾値
以下になった時点、または、入眠検出の直前に粗体動が
発生した時点から一定時間後の時点のうち、どちらか後
の時点を持って入眠時刻とする請求項３に記載の睡眠周
期検出装置。
【請求項６】人体の動きである粗体動を検出する粗体
動検出手段と、前記人体の心拍数を検出する心拍数検出
手段と、前記粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検
出手段の検出結果とから前記人体の睡眠周期を検出する
睡眠周期検出手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、
前記粗体動検出手段の検出結果が一定時間粗体動を検出
しないかまたは一定時間中の粗体動の回数があらかじめ
決められた閾値以下であり、かつ、前記心拍数検出手段
の検出結果の変動があらかじめ決められた閾値以下のと
き深いノンレム睡眠と判断する睡眠周期検出装置。
【請求項７】人体の動きである粗体動を検出する粗体
動検出手段と、前記人体の心拍数を検出する心拍数検出
手段と、前記粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検
出手段の検出結果とから前記人体の睡眠周期を検出する
睡眠周期検出手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、
前記粗体動検出手段の検出結果における一定時間中の粗
体動の発生回数があらかじめ決められた閾値以上であ
り、かつ、前記心拍数検出手段の検出結果の変動があら
かじめ決められた閾値以上のときレム睡眠と判断する睡
眠周期検出装置。
【請求項８】人体の動きである粗体動を検出する粗体
動検出手段と、前記人体の心拍数を検出する心拍数検出
手段と、前記粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検
出手段の検出結果とから前記人体の睡眠周期を検出する
睡眠周期検出手段とを備え、前記睡眠周期検出手段は、
前記粗体動検出手段の検出結果と前記心拍数検出手段の
検出結果とから、前記人体の入眠、深いノンレム睡眠、
レム睡眠のうち少なくとも一つを検出して睡眠周期の検
出に用いる睡眠周期検出装置。
【請求項９】請求項６または７記載の睡眠周期検出手
段を備えた請求項８記載の睡眠周期検出装置。
【請求項１０】人体の動きである粗体動を検出する粗
体動検出手段と、前記粗体動検出手段の検出結果から粗
体動発生回数を算出する粗体動発生回数算出手段と、人
体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記心拍数検
出手段の検出結果から心拍数の変動を算出する心拍数変
動算出手段と、前記粗体動発生回数算出手段の出力と前
記心拍数変動算出手段の出力から前記人体の睡眠周期を
検出する睡眠周期検出手段とを備えた睡眠周期検出装
置。
【請求項１１】粗体動発生回数算出手段は、少なくと
も３０分以上の粗体動を検出して算出する請求項１また
は１０に記載の睡眠周期検出装置。
【請求項１２】睡眠周期検出手段は、粗体動発生回数
算出手段の出力から１時間から２時間周期の変動を検出
して睡眠周期の検出に用いる請求項１、１０、１１のう
ちいずれか１つに記載の睡眠周期検出装置。
【請求項１３】睡眠周期検出手段は、心拍数変動算出
手段の出力から１時間から２時間周期の変動周期を検出
して睡眠周期の算出に用いる請求項２または１０に記載
の睡眠周期検出装置。
【請求項１４】心拍数検出手段の検出結果のうち、粗
体動検出手段が粗体動の発生を検出した時点の出力を除
去した上で睡眠周期の検出に用いる請求項３ないし１０
のうちすくなくとも１つに記載の睡眠周期検出装置。
【請求項１５】人体を検出する人体検出手段を持ち、
心拍数検出手段や粗体動検出手段は人体検出手段が人体
を検出している場合にのみ、心拍数検出や粗体動検出を
行なう請求項１ないし１４のうち少なくとも１つに記載
の睡眠周期検出装置。
【請求項１６】睡眠周期検出手段は、入眠検出手段を
備え、前記入眠検出手段が入眠を検出後あらかじめ決め
られらた時間以内に限り深いノンレム睡眠の検出を行な
う請求項８に記載の睡眠周期検出装置。
【請求項１７】睡眠周期検出手段は、入眠検出手段を
備え、前記入眠検出手段が入眠を検出後あらかじめ決め
られらた時間以降に限りレム睡眠の検出を行なう請求項
８に記載の睡眠周期検出装置。