JP2006167211A - Measuring apparatus for sleep apnea syndrome - Google Patents

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Kunio Yubihara
久仁男 指原
Kazuo Hikita
和郎 引田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a measuring apparatus for the sleep apnea syndrome, which is not affected by the individual difference of a subject so much and is strong against the individual error of constituting elements and the environmental change of temperature and humidity, etc. <P>SOLUTION: The measuring apparatus for the sleep apnea syndrome is constituted of: a biological signal detection means for detecting the biological signals of the subject by a sensor without constraints; and a judgement means for detecting characteristic parameters from a respiratory rate, a heart rate and snore and judging the sleep apnea syndrome corresponding to the number of the characteristic parameters in the measuring apparatus for judging the sleep apnea syndrome from the signals of the biological signal detection means. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、人体にセンサーを直接取り付けない無拘束状態で睡眠時無呼吸症候群判定する睡眠時無呼吸症候群の測定装置に関する。   The present invention relates to a sleep apnea syndrome measuring apparatus for determining sleep apnea syndrome in an unrestrained state in which a sensor is not directly attached to a human body.

従来技術として、特許文献１に開示されているように、生体信号を無拘束状態で呼吸センサーを用いて、無呼吸症候群の判定する装置がある。   As a conventional technique, as disclosed in Patent Document 1, there is an apparatus for determining an apnea syndrome using a respiratory sensor in a state where a biological signal is not restrained.

特許文献２には、心拍数または脈拍数などの生体情報を計測して、生体情報の時系列の時間変化の増減傾向を表すトレンド曲線を算出することによって睡眠状態を判定する方法が記載されている。   Patent Document 2 describes a method of determining a sleep state by measuring biological information such as a heart rate or a pulse rate and calculating a trend curve representing an increasing / decreasing tendency of a time series of biological information over time. Yes.

特許文献３には、心臓電位、呼吸音、いびき、血液の酸素飽和度、***を検出することによって睡眠無呼吸症候群を測定する移動装置が記載されている。   Patent Document 3 describes a mobile device that measures sleep apnea syndrome by detecting cardiac potential, respiratory sound, snoring, blood oxygen saturation, and body position.

特開平８−１３１４２１号公報JP-A-8-131421 特開２００１−６１８２０号公報JP 2001-61820 A 特開平５−２０００３１号公報JP-A-5-200031

呼吸センサーのみの判定では、あるいは他のセンサーの組み合わせによる判定によっても被験者の個人差および構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に対する依存性が有り、装置の性能向上の妨げになっていた。   The judgment based on the respiration sensor alone, or the judgment based on the combination of other sensors, also depends on the individual differences of the subjects and the environmental changes such as the individual errors of components, temperature, and humidity, which hinders the improvement of the performance of the device. It was.

本発明は、被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供するものである。   The present invention provides an apparatus for measuring sleep apnea syndrome that is less affected by individual differences among subjects and that is resistant to environmental changes such as individual errors of components, temperature, and humidity.

上記目的を達成するために、本発明は、被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、呼吸数と心拍数とイビキから特徴的要因を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段とで構成した。   In order to achieve the above object, the present invention provides a biological signal detection means for detecting a biological signal of a subject without restriction by a sensor, and a measurement apparatus for determining sleep apnea syndrome from a signal of the biological signal detection means, A characteristic factor is detected from the respiratory rate, the heart rate, and the snoring, and the determination means determines the apnea syndrome during sleep according to the characteristic factor number.

本発明は、具体的には被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、前回の呼吸動振幅により２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた呼吸動振動数と、前回の心拍数より２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた心拍数と、および少なくとも５秒間で所定値以上のイビキ数を特徴的要因として備えたイビキ数を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段を備えた睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供する。   Specifically, the present invention relates to a biological signal detection means for detecting a biological signal of a subject without restriction by a sensor, and a measurement apparatus for determining sleep apnea syndrome from a signal of the biological signal detection means. A respiratory motion frequency with a characteristic factor of 2% or more reduction by amplitude, a heart rate with a characteristic factor of 2% or more reduction from the previous heart rate, and Sleep apnea syndrome provided with a determination means for detecting the number of lobsters having as a characteristic factor the number of stigmatisms greater than or equal to a predetermined value for at least 5 seconds and determining sleep apnea syndrome according to the number of characteristic factors A measuring device is provided.

前記判定手段は、前記特徴的要因数に応じて、睡眠時の無呼吸症候群の度合いを出力することを特徴とする。   The determination means outputs a degree of apnea syndrome during sleep according to the number of characteristic factors.

被験者の呼吸数と心拍数とイビキから特徴的要因を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定することにより、被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供できる効果がある。   By detecting characteristic factors from the subject's respiratory rate, heart rate, and snoring, and determining the apnea syndrome during sleep according to the number of characteristic factors, the influence of individual differences among subjects is small, and the constituent elements It is possible to provide a measuring device for sleep apnea syndrome that is resistant to environmental changes such as solid error, temperature, and humidity.

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.

本発明の実施例について、以下、図１から図１６の図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施例である睡眠時無呼吸症候群の測定装置１００の全体構成を示す図面である。本実施例では、生体信号の検出は、生体の音として、心拍信号、呼吸信号、イビキ信号を検出することを行っている。生体の血液中の酸素飽和度および生体の動きとして離床、***転換などを検出し、付加信号として参照できるものとしている。また、利用形態として、病院や介護施設などを想定して、以下説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings of FIGS. FIG. 1 is a diagram illustrating the overall configuration of a sleep apnea syndrome measuring apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. In the present embodiment, the detection of the biological signal is performed by detecting a heartbeat signal, a respiratory signal, and a snoring signal as the sound of the living body. As the oxygen saturation in the blood of the living body and the movement of the living body, bed leaving, position change, and the like are detected and can be referred to as an additional signal. In addition, the following explanation will be given assuming a hospital, a nursing facility, etc. as a usage form.

図１において、睡眠時無呼吸症候群の測定装置１００は、被験者を無拘束で生体信号を検出するエアマット１０を有しており、このエアマット１０には、信号を精度良く検出するために、等間隔に配置された穴１０ａがある。エアマット１０からは、中空チューブ２０を介して、センサ検出部３０に接続されている。センサ検出部３０の信号は、デジタル信号処理装置４０に入力され、デジタル処理により、呼吸数や心拍数などが計算される。   In FIG. 1, a sleep apnea syndrome measuring apparatus 100 includes an air mat 10 that detects a biological signal without restraining a subject. The air mat 10 has an equal interval to detect a signal with high accuracy. There is a hole 10a arranged in the. The air mat 10 is connected to the sensor detection unit 30 through the hollow tube 20. The signal of the sensor detection unit 30 is input to the digital signal processing device 40, and the respiration rate, heart rate, and the like are calculated by digital processing.

センサ検出部３０は、中空チューブ２０を介して検出する。すなわち、生体の音として、心拍信号、呼吸信号、イビキ信号をマイクロフォン３０ａで検出している。***の動きは圧力センサ３０ｂで検出する。マイクロフォン３０ａ信号は、増幅器ＯＰＡＭＰ１：４０ａで増幅され音信号４０ｂに、圧力センサ３０ｂ信号は、増幅器ＯＰＡＭＰ２：４０ｈで増幅され、圧力信号４０ｉとして出力される。   The sensor detection unit 30 detects through the hollow tube 20. That is, the heartbeat signal, the respiratory signal, and the snoring signal are detected by the microphone 30a as the sound of the living body. The movement of the body position is detected by the pressure sensor 30b. The microphone 30a signal is amplified by the amplifier OPAMP1: 40a to be a sound signal 40b, and the pressure sensor 30b signal is amplified by the amplifier OPAMP2: 40h and is output as a pressure signal 40i.

音信号４０ｂは、２チャンネルのＡ／Ｄ変換器４０ｃにより、心拍デジタル信号４０ｅと呼吸デジタル信号４０ｆに変換出力される。一方、イビキ音は、従来のバンドパスフィルタ４０ｄでフィルタリングされ、イビキ信号４０ｇとして出力される。   The sound signal 40b is converted into a heartbeat digital signal 40e and a respiration digital signal 40f by a 2-channel A / D converter 40c. On the other hand, the snoring sound is filtered by the conventional bandpass filter 40d and output as the snoring signal 40g.

生体の血液中の酸素飽和度は、血液中酸素飽和度センサＳｐＯ２；５０ａにより検出し、この信号はテレメトリ送信器ＴＸ：５０ｂを介して受信器ＲＸ：４０ｌで受診し、血液中酸素飽和度信号４０ｋとして出力される。   The oxygen saturation in the blood of the living body is detected by a blood oxygen saturation sensor SpO2; 50a, and this signal is received by a receiver RX: 40l via a telemetry transmitter TX: 50b, and a blood oxygen saturation signal is obtained. It is output as 40k.

以上述べた各信号は組み込み型コンピュータＣＰＵ４０ｊに入力され、ソフトウエアで全てデジタル処理される。ＣＰＵ４０ｊのバス４０ｓには、プログラムを格納するメモリＲＯＭ４０ｍ、計算結果を一時記憶するメモリＲＡＭ４０ｎ、アラーム用通信デバイスＳＩＯ４０ｏ、上位コンピュータとデータ交換する通信デバイスＬＡＮ４０ｑが接続されている。なお、上位コンピュータ（図示省略）は健康管理センターに置かれ、患者データを集中的に管理し、異常監視が行われる。従って、患者はエアマットに横たわっているのみで、心拍数や呼吸数が自動で測定監視ができるので、患者負担が少なく、かつ、高性能な睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供できる。   Each of the signals described above is input to the embedded computer CPU 40j and digitally processed by software. A memory ROM 40m for storing programs, a memory RAM 40n for temporarily storing calculation results, an alarm communication device SIO 40o, and a communication device LAN 40q for exchanging data with a host computer are connected to the bus 40s of the CPU 40j. A host computer (not shown) is placed in a health management center, manages patient data centrally, and performs abnormality monitoring. Therefore, since the patient is lying on the air mat and the heart rate and respiration rate can be automatically measured and monitored, the patient's burden can be reduced and a high-performance sleep apnea syndrome measuring device can be provided.

図２は、本実施例で用いるデジタルフィルタの構成を示したもので、従続構成の２次の無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ（Ｂｉｑｕａｄ形式）のブロック構成図である。ここで、Ｚ−１は遅延器、ａ１，ａ２、ｂ０、ｂ１，ｂ２は乗算器、Ｘ［ｎ］は、ｎ時点の入力信号、Ｙ［ｎ］は、ｎ時点の出力信号を示す。なお、差分方程式は図２に示す通りである。このフィルタの方式は高速で、かつ、高精度に演算ができ、また、コンパクトなプログラムサイズであることが特徴である。   FIG. 2 shows a configuration of a digital filter used in the present embodiment, and is a block configuration diagram of a secondary infinite impulse response (IIR) filter (Biquad format) having a secondary configuration. Here, Z-1 is a delay unit, a1, a2, b0, b1, b2 are multipliers, X [n] is an input signal at time n, and Y [n] is an output signal at time n. The difference equation is as shown in FIG. This filter method is characterized by high-speed and high-accuracy calculations and a compact program size.

図３は、本実施例のフィードバック型デジタルフィルタを説明するための図で、実際には前述の組み込み型コンピュータＣＰＵ４０ｊでソフトウエア的に処理される。A／D変換器４０ｃの心拍信号４０ｅは、まず、デジタルフィルタ処理で心拍成分抽出４０ｊ１０を行う。この結果から心拍数（回／分）を離散フーリエ変換（ＦＦＴ）により算出４０ｊ２０する。心拍数からフィルタ係数を設定４０ｊ３０し、再度、心拍成分抽出を行う。これを絶えず繰り返しながら処理することにより、ノイズが少なく、かつ、安定した心拍数が抽出することができる。   FIG. 3 is a diagram for explaining the feedback type digital filter of the present embodiment, and is actually processed in software by the aforementioned embedded computer CPU 40j. The heartbeat signal 40e of the A / D converter 40c is first subjected to heartbeat component extraction 40j10 by digital filter processing. From this result, the heart rate (times / minute) is calculated 40j20 by discrete Fourier transform (FFT). A filter coefficient is set 40j30 from the heart rate, and the heart rate component is extracted again. By repeating this process, it is possible to extract a stable heart rate with less noise.

次に、呼吸信号４０ｆは、デジタルフィルタ処理で呼吸成分抽出４０ｊ５０を行う。図２で前述のようにデジタルフィルタ構成は、従続構成にするため、心拍数４０ｊ４０も呼吸成分抽出処理４０ｊ５０に加えている。呼吸成分抽出処理４０ｊ５０の結果から呼吸数（回／分）をＦＦＴにより算出する。ここでも同様に、呼吸数からフィルタ係数を設定４０ｊ７０し、再度、呼吸成分抽出を行う。最後に、心拍・呼吸波形を演算し、および、出力４０ｊ８０する。   Next, the respiration signal 40f is subjected to respiration component extraction 40j50 by digital filter processing. As described above with reference to FIG. 2, the heart rate 40j40 is also added to the respiratory component extraction process 40j50 in order to make the digital filter configuration a continuous configuration. The respiratory rate (times / minute) is calculated by FFT from the result of the respiratory component extraction process 40j50. Similarly, the filter coefficient is set 40j70 from the respiration rate, and the respiration component is extracted again. Finally, the heartbeat / respiration waveform is calculated and output 40j80.

図４は、心拍数を求めるフローチャートである。最初に、Ａ／Ｄ変換器のデータを読み込み、このデータを格納する（ステップ４００）。次に、「心拍」のデジタルフィルタ計算処理を行い、処理結果を格納する（ステップ４１０）。次に、ＦＦＴ計算時期かどうか判定し（ステップ４２０）、真であれば、ＦＦＴ計算処理（データ数：５１２個）を行い、心拍数を求める（ステップ４３０）。最後に、このＦＦＴの計算結果から「フィルタ」係数を求め、これを新係数として設定する（ステップ４４０）。デジタルフィルタ係数の推移は、フローチャートの右側のテーブルの通りである。呼吸数を求めるフローチャートも同様な処理により求めることができる。   FIG. 4 is a flowchart for obtaining the heart rate. First, the A / D converter data is read and stored (step 400). Next, a digital filter calculation process for “heartbeat” is performed, and the processing result is stored (step 410). Next, it is determined whether or not it is FFT calculation time (step 420). If true, FFT calculation processing (number of data: 512) is performed to obtain a heart rate (step 430). Finally, a “filter” coefficient is obtained from the FFT calculation result and set as a new coefficient (step 440). The transition of the digital filter coefficient is as shown in the table on the right side of the flowchart. A flowchart for obtaining the respiration rate can be obtained by a similar process.

図５は、心拍数の時間的推移を示したもので、心拍数に応じてフィルタの周波数Ｆ特性の係数が、Ｋ１〜Ｋ４に変化していることを表している。   FIG. 5 shows the temporal transition of the heart rate, and shows that the coefficient of the frequency F characteristic of the filter changes from K1 to K4 according to the heart rate.

図６は、デジタルフィルタのゲイン特性を示したもので、係数Ｋ１〜Ｋ４に応じて、周波数特性とゲイン特性が変化していること示している。   FIG. 6 shows the gain characteristics of the digital filter, and shows that the frequency characteristics and the gain characteristics change according to the coefficients K1 to K4.

以上示したように、本発明のデジタルフィルタ処理は、抽出した心拍数、呼吸数に応じてフィルタ係数を設定しながら繰り返し処理するフィードバック型デジタルフィルタである。   As described above, the digital filter processing of the present invention is a feedback digital filter that repeatedly performs processing while setting filter coefficients according to the extracted heart rate and respiratory rate.

図７は、実際の呼吸数を従来のアナログ処理と本発明のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形である（波形（ａ）〜波形（ｃ）は連続している）。この図で明らかのように、アナログ処理の波形は、ノイズが重畳されているのに対して、デジタル処理は、位相は遅れるものの、きれいに求まっている（呼吸数：１８回／分）。   FIG. 7 is a waveform obtained by calculating the difference between the actual respiration rate of the conventional analog processing and the digital processing of the present invention using a simulator (the waveforms (a) to (c) are continuous). As is apparent from this figure, the waveform of the analog processing is superimposed with noise, whereas the digital processing is clearly obtained although the phase is delayed (respiration rate: 18 times / minute).

図８は、実際の心拍数を従来のアナログ処理と本実施例のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形である（波形（ａ）〜波形（ｃ）は連続している）。この図で明らかのように、アナログ処理の波形は、ノイズが重畳されているのに対して、デジタル処理は、位相は遅れるものの、きれいに求まっている（心拍数：９０回／分）。以上述べたようにフィードバック型デジタルフィルタを用いることにより、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に対する依存性を排除した検出が可能である。   FIG. 8 is a waveform obtained by calculating the difference between the actual heart rate and the digital processing of the present embodiment by using a simulator (the waveforms (a) to (c) are continuous). As is apparent from this figure, the waveform of the analog processing is superimposed with noise, whereas the digital processing is found clearly although the phase is delayed (heart rate: 90 times / minute). As described above, by using the feedback digital filter, it is possible to detect without dependency on environmental changes such as solid error, temperature, and humidity of the constituent elements.

図９は、本実施例で検出した、呼吸数と心拍数とイビキと血液中酸素飽和度のデータから睡眠時の無呼吸症候群を判定するための特徴的要因を示すためのタイムチャートを表したものである。判定は連続して特徴要因を検出したときマークし、要因別にＣＰ１〜ＣＰ４がある。心拍数の２％減少が２回連続して発生したらＣＰ２が検出したと判断する。以下、他の要因も同様である。   FIG. 9 shows a time chart for showing characteristic factors for determining apnea syndrome during sleep from the data of respiratory rate, heart rate, snoring, and blood oxygen saturation detected in this example. Is. The determination is marked when feature factors are detected continuously, and there are CP1 to CP4 for each factor. If a 2% decrease in heart rate occurs twice consecutively, it is determined that CP2 has been detected. The same applies to other factors.

図１０は、睡眠時無呼吸症候群の特徴的要因の定性的特性を示した図で次のとおりである。１）ＳｐＯ２は無呼吸時に低下し、呼吸を再開すると復帰する。２）心拍数は無呼吸時に減少し、呼吸再開により復帰する。３）呼吸は無呼吸時に小さく、呼吸数が多く、再開により復帰する。４）イビキは無呼吸時に出ない。呼吸再開時に出る。特に、図１０のアンダーラインの部分が睡眠時無呼吸症候群の特徴要因特性である。   FIG. 10 is a diagram showing qualitative characteristics of characteristic factors of sleep apnea syndrome as follows. 1) SpO2 decreases during apnea and returns when respiration is resumed. 2) Heart rate decreases during apnea and returns when respiration resumes. 3) Respiration is small at the time of apnea, the respiration rate is high, and it returns by restarting. 4) Ibiki does not appear during apnea. Get out when you resume breathing. In particular, the underlined portion in FIG. 10 is a characteristic factor characteristic of sleep apnea syndrome.

図１１は、特徴的要因検出のためのデータテーブルである。５秒経過時刻毎（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、Ｔｎ）に心拍数（回／分）と増減値、呼吸動（１０秒間隔の平均）と増減値、並びにイビキが検出される。   FIG. 11 is a data table for characteristic factor detection. Heart rate (times / minute) and increase / decrease value, respiratory motion (average of 10-second intervals), increase / decrease value, and stagnation are detected every 5 seconds (T1, T2, T3,..., Tn).

例えば、特徴の数を示すＣＰｎマーク数によって１の場合、無呼吸の程度を“小”に判定すること、２の場合、無呼吸の程度を“中”に判定すること、および３の場合、無呼吸の程度を“大”に判定することを行う。 For example, if the number of CP n marks indicating the number of features is 1, if apnea is determined to be “small”, if 2, apnea is determined to be “medium”, and if 3 The degree of apnea is determined as “large”.

このように、睡眠時無呼吸症候群の測定装置１００は、前回の呼吸動振幅により２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた呼吸動振動数と、前回の心拍数より２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた心拍数と、および少なくとも５秒間で所定値以上のイビキ数を特徴的要因として備えたイビキ数を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段を備える。   As described above, the sleep apnea syndrome measuring apparatus 100 has a respiratory motion frequency having a characteristic factor in which a decrease of 2% or more is continuously performed twice by the previous respiratory motion amplitude, and 2% from the previous heart rate. A heart rate with a characteristic factor in which the above reduction has been repeated twice and a number of squirrels with a characteristic number of a stigma that is equal to or greater than a predetermined value for at least 5 seconds are detected, and according to the number of characteristic factors Judgment means for judging apnea syndrome during sleep is provided.

当該判定手段は、前記特徴的要因に応じて、睡眠時の無呼吸症候群の度合いを出力することを行う。   The determination means outputs the degree of apnea syndrome during sleep according to the characteristic factor.

図１２は、睡眠時無呼吸症候群を抽出するための全体フローチャートを示したものである。まず、心拍波形の特徴的要因を検出する（ステップ４５０）。次に呼吸動の特徴的要因を検出する（ステップ４６０）。次に、イビキの特徴的要因を検出する（ステップ４７０）。最後に、特徴的要因検出判定と結果の出力を行う（ステップ４８０）。以上の処理を測定終了時まで繰り返し処理する（ステップ４９０）。   FIG. 12 shows an overall flowchart for extracting sleep apnea syndrome. First, a characteristic factor of the heartbeat waveform is detected (step 450). Next, a characteristic factor of respiratory motion is detected (step 460). Next, the characteristic factor of the snoring is detected (step 470). Finally, characteristic factor detection determination and result output are performed (step 480). The above process is repeated until the end of measurement (step 490).

図１３は、心拍波形の特徴的要因検出の詳細フローチャートを示したものである。まず、５秒間の心拍数(回／分)を心拍波形のＦＦＴ処理により算出し、ＨＲｎを求める（ステップ４５０ａ）。次に、前回の心拍数ＨＲｎ−１との変化量（ΔＨＲｎ＝ＨＲｎ ー ＨＲｎ−１）を求める（ステップ４５０ｂ）。次に、前回の心拍数より２％以上減少したかどうかを判定し（ステップ４５０ｃ）、もし、真であるならば、前回の心拍数より２％以上減少が２回連続して発生したとき（ステップ４５０ｃで真）、心拍数からの特徴要因を補足（充足）したと判定し、ＣＰ２をマークする（ステップ４５０ｇ）。一方、ステップ４５０ｃの判定で偽ならば、連続減少フラグをクリアする（ステップ４５０ｄ）。また、ステップ４５０ｅの判定で偽ならば、連続減少フラグをセットする（ステップ４５０ｆ）。   FIG. 13 shows a detailed flowchart for detecting characteristic factors of the heartbeat waveform. First, the heart rate (number of times / minute) for 5 seconds is calculated by FFT processing of the heart rate waveform to obtain HRn (step 450a). Next, an amount of change (ΔHRn = HRn−HRn−1) from the previous heart rate HRn−1 is obtained (step 450b). Next, it is determined whether or not the heart rate has decreased by 2% or more from the previous heart rate (step 450c). If true, 2% or more decrease from the previous heart rate has occurred twice in succession ( It is determined that the characteristic factor from the heart rate is supplemented (satisfied), and CP2 is marked (step 450g). On the other hand, if the determination in step 450c is false, the continuous decrease flag is cleared (step 450d). If the determination in step 450e is false, a continuous decrease flag is set (step 450f).

図１４は、呼吸動の特徴的要因検出の詳細フローチャートを示したものである。まず、１０秒間の呼吸動振幅EＦｎ−１を求める（ステップ４６０ａ）。次に、前回の呼吸動振幅との変化量（ΔEＦｎ−１＝ EＦｎ−１ ー EＦｎ−３）を求める（ステップ４６０ｂ）。次に、前回の呼吸動振幅より２％以上減少したかどうかを判定し（ステップ４６０ｃ）、もし、真であるならば、前回の呼吸動より２％以上減少が２回連続して発生したとき（ステップ４６０ｃで真）、呼吸動からの特徴要因を補足したと判定し、ＣＰ３をマークする（ステップ４６０ｇ）。一方、ステップ４６０ｃの判定で偽ならば、連続減少フラグをクリアする（ステップ４６０ｄ）。また、ステップ４６０ｅの判定で偽ならば、連続減少フラグをセットする（ステップ４６０ｆ）。   FIG. 14 shows a detailed flowchart for detecting characteristic factors of respiratory motion. First, the respiratory motion amplitude EFn-1 for 10 seconds is obtained (step 460a). Next, an amount of change (ΔEFn−1 = EFn−1−EFn−3) from the previous respiratory motion amplitude is obtained (step 460b). Next, it is determined whether or not it has decreased by 2% or more from the previous respiratory motion amplitude (step 460c), and if true, 2% or more decrease from the previous respiratory motion has occurred twice in succession. (True in step 460c), it is determined that the characteristic factor from the respiratory motion is supplemented, and CP3 is marked (step 460g). On the other hand, if the determination in step 460c is false, the continuous decrease flag is cleared (step 460d). If the determination at step 460e is false, a continuous decrease flag is set (step 460f).

図１５は、イビキの特徴的要因検出の詳細フローチャートを示したものである。まず、５秒間のイビキの程度ＳＮｎを求める（ステップ４７０ａ）。次に、イビキの程度は、所定値以上かどうか判定し（ステップ４７０ｂ）、もし、真であるならば、イビキ有りカウンタをインクリメント（＋１）する（ステップ４７０ｃ）。そして、イビキ有りカウンタが２回以上のとき（ステップ４７０ｄで真）、イビキからの特徴要因を補足したと判定し、ＣＰ４をマークする（ステップ４７０ｅ）。一方、ステップ４７０ｂ並びにステップ４７０ｄの判定で偽のとき、処理は終了する。   FIG. 15 shows a detailed flowchart of the characteristic factor detection of stubble. First, the degree of snoring SNn for 5 seconds is obtained (step 470a). Next, it is determined whether or not the degree of squealing is equal to or greater than a predetermined value (step 470b). If true, the snooping counter is incremented (+1) (step 470c). Then, when the snooping counter is twice or more (true in step 470d), it is determined that the characteristic factor from the squealing is supplemented, and CP4 is marked (step 470e). On the other hand, when the determinations in step 470b and step 470d are false, the process ends.

図１６は、特徴的要因検出の判定と結果の出力の詳細フローチャートである。最初に、ＣＰn（ＣＰ２，ＣＰ３、ＣＰ４）のマークありの個数を求める（ステップ４８０ａ）。次に、ＣＰｎマーク数に応じて、無呼吸の程度を求める。すなわち、ＣＰｎマーク数が“０”は、無呼吸の程度なしであり、ＣＰｎマーク数が“１”は無呼吸の程度が“小”とし（ステップ４８０ｃ）、ＣＰｎマーク数が“２”は無呼吸の程度が“中”とし（ステップ４８０ｄ）、ＣＰｎマーク数が“３”は無呼吸の程度が“大”と設定する（ステップ４８０ｅ）。次に、ＣＰｎの要因、検出時刻を格納し、更に、無呼吸有りの出力処理実行する（ステップ４８０ｆ）。最後に、次の処理のために、ＣＰｎマークをクリアする（ステップ４８０ｇ）。   FIG. 16 is a detailed flowchart of characteristic factor detection determination and result output. First, the number of marks with CPn (CP2, CP3, CP4) is obtained (step 480a). Next, the degree of apnea is determined according to the number of CPn marks. That is, when the CPn mark number is “0”, there is no apnea, the CPn mark number is “1”, and the apnea degree is “small” (step 480c), and the CPn mark number is “2”. The degree of breathing is set to “medium” (step 480d), and the CPn mark number is set to “3”, and the degree of apnea is set to “large” (step 480e). Next, the factor of CPn and the detection time are stored, and further, an output process with apnea is executed (step 480f). Finally, the CPn mark is cleared for the next processing (step 480g).

以上本発明の実施例を述べたが、その他の実施例として、図１６の特徴的要因検出の判定と結果の出力のフローチャートにおいて、血液中酸素飽和度ＳｐＯ２の特徴要因ＣＰ１をカウントして無呼吸検出の精度を向上させてもよい。   Although the embodiment of the present invention has been described above, as another embodiment, the characteristic factor CP1 of the blood oxygen saturation SpO2 is counted and apnea is performed in the characteristic factor detection determination and result output flowchart of FIG. The accuracy of detection may be improved.

このように、本実施例によれば、呼吸数と心拍数とイビキの特徴的要因を検出して睡眠時の無呼吸症候群を判定するため、被験者の個人差の影響が少なく、かつ、構成素子の固体誤差、温度、湿度などの環境変化に強い睡眠時無呼吸症候群の測定装置を提供できる。   Thus, according to the present embodiment, the respiratory factor, the heart rate, and the characteristic factors of stagnation are detected to determine the apnea syndrome during sleep, so that the influence of individual differences among subjects is small, and the constituent elements It is possible to provide a measurement device for sleep apnea syndrome that is resistant to environmental changes such as solid error, temperature, and humidity.

本発明の睡眠時無呼吸症候群の測定装置の全体構成を示す図面。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Drawing which shows the whole structure of the measuring apparatus of the sleep apnea syndrome of this invention. 本発明で用いるデジタルフィルタの構成図。The block diagram of the digital filter used by this invention. 本発明のフィードバック型デジタルフィルタを説明するための図。The figure for demonstrating the feedback type digital filter of this invention. 心拍数を求めるフローチャート。The flowchart which calculates | requires a heart rate. 心拍数の時間的推移図。A time transition diagram of heart rate. デジタルフィルタのゲイン特性。Digital filter gain characteristics. 実際の呼吸数を従来のアナログ処理と本発明のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形図。The waveform diagram which calculated | required the difference between the conventional analog process and the digital process of this invention with the simulator about the actual respiration rate. 実際の心拍数を従来のアナログ処理と本発明のデジタル処理の違いをシミュレータにより求めた波形図。The waveform diagram which calculated | required the difference of the actual heart rate from the conventional analog processing and the digital processing of this invention with the simulator. 呼吸数と心拍数とイビキと血液中酸素飽和度のデータから睡眠時の無呼吸症候群を判定するための特徴的要因を示すためのタイムチャート。The time chart which shows the characteristic factor for judging apnea syndrome at the time of sleep from the data of respiration rate, heart rate, snoring, and blood oxygen saturation. 睡眠時無呼吸症候群の特徴的要因を示した図。The figure which showed the characteristic factor of sleep apnea syndrome. 特徴的要因検出のためのデータテーブル。Data table for characteristic factor detection. 睡眠時無呼吸症候群を抽出するための全体フローチャート。The whole flowchart for extracting sleep apnea syndrome. 心拍波形の特徴的要因検出の詳細フローチャート。The detailed flowchart of the characteristic factor detection of a heartbeat waveform. 呼吸動の特徴的要因検出の詳細フローチャート。The detailed flowchart of characteristic factor detection of respiratory motion. イビキの特徴的要因検出の詳細フローチャート。The detailed flowchart of characteristic factor detection of a snoring. 特徴的要因検出の判定と結果の出力の詳細フローチャート。The detailed flowchart of determination of characteristic factor detection and output of a result.

符号の説明Explanation of symbols

１０…エアマット、２０…中空チューブ、３０…センサ検出部、４０…デジタル信号処理装置、５０ａ…血液中酸素飽和度センサ１００…睡眠時無呼吸症候群の測定装置。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Air mat, 20 ... Hollow tube, 30 ... Sensor detection part, 40 ... Digital signal processing apparatus, 50a ... Blood oxygen saturation sensor 100 ... Measurement apparatus of sleep apnea syndrome.

Claims (2)

被験者の生体信号をセンサにより無拘束に検出する生体信号検出手段と、この生体信号検出手段の信号から睡眠時無呼吸症候群を判定する測定装置において、前回の呼吸動振幅により２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた呼吸動振動数と、前回の心拍数より２％以上の減少が２回連続した特徴的要因を備えた心拍数と、および少なくとも５秒間で所定値以上のイビキ数を特徴的要因として備えたイビキ数を検出し、前記特徴的要因数に応じて睡眠時の無呼吸症候群を判定する判定手段を備えたことを特徴とする睡眠時無呼吸症候群の測定装置。   In the biological signal detecting means for detecting the biological signal of the subject unconstrained by the sensor and the measuring device for determining the sleep apnea syndrome from the signal of the biological signal detecting means, a decrease of 2% or more is caused by the previous respiratory motion amplitude. Respiratory vibration frequency with two consecutive characteristic factors, a heart rate with two or more consecutive characteristic factors with a decrease of 2% or more from the previous heart rate, and a predetermined value or more in at least 5 seconds An apparatus for measuring sleep apnea syndrome, comprising: a determination unit that detects the number of lobsters having the number of lobsters as a characteristic factor and determines apnea syndrome during sleep according to the number of characteristic factors . 請求項１において、前記判定手段は、前記特徴的要因数に応じて、睡眠時の無呼吸症候群の度合いを出力することを特徴とする睡眠時無呼吸症候群の測定装置。
2. The sleep apnea syndrome measuring apparatus according to claim 1, wherein the determination unit outputs a degree of apnea syndrome during sleep according to the number of characteristic factors.
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