JP2016016144A - 生体情報処理システム及び生体情報処理システムの制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】脈波情報を用いることで、容易にアローザル状態の検出を行い、検出結果に基づく指標情報を求める生体情報処理システム及び生体情報処理システムの制御方法等を提供する。
【解決手段】生体情報処理システム１００は、ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部１１０と、脈波情報に基づいて、ユーザーの睡眠状態を判定する処理部１２０を含み、処理部１２０は、脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する指標情報を求める。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報処理システム及び生体情報処理システムの制御方法等に関する。

近年、睡眠状態に関する研究が進んでおり、例えば脳波を用いることで睡眠の深度等を判定可能である。具体的には、ＰＳＧ計測法（Ｒ＆Ｋ法）が知られており、Ｒ＆Ｋ法では、ユーザーの顔や頭部に複数の電極を装着し、そこから得られる脳波や、眼球運動、顎筋電図等に基づいて睡眠状態を判定している。

また、睡眠の状態が覚醒状態でのユーザーの体調等に影響することが広く知られてきており、ユーザー本人は自覚できない睡眠状態に関する情報を、何らかの形でユーザーに提示する手法が開示されている。例えば特許文献１では、ユーザーの睡眠状態に関する情報を取得し、睡眠の質に関する情報を提示するとともに、ユーザーに対するアドバイスを提示する手法が開示されている。

また、脳波等を用いた睡眠状態の判定では、睡眠状態をレム睡眠状態とノンレム睡眠状態に分類し、ノンレム睡眠状態を睡眠の深さに応じてＳｔａｇｅ１〜Ｓｔａｇｅ４に区分している。さらに、睡眠の深さそのものとは異なる観点から、一過性の脳波上の覚醒であるアローザル（Ａｒｏｕｓａｌ）という反応についても検出を行っている。例えば非特許文献１にはアローザルについての開示がある。

特開２００１−６１８１９号公報

Gennaro et al. EEG Arousal in Normal Sleep: Variations Induced by Total and Selective Slow-wave Sleep Deprivation. SLEEP, Vol.24, No.6, 2001

特許文献１では、睡眠の質の評価と、アドバイスを提示するものとしているが、具体的な睡眠状態の判定手法に関する開示が無く、特に非特許文献１に示されているアローザルについては考慮されていない。

また、上述したように脳波を検出するセンサー（例えば複数の電極）を用いることで、精度よく睡眠状態を判定でき、アローザルについても検出することが可能である。しかし脳波は医療機関等の専門機関で測定することが前提である。用いる電極の数を少なくすることで、比較的容易に脳波測定を行う手法（装置）も提案されているが、一般家庭で日常的に用いることは容易ではない。

本発明の幾つかの態様によれば、脈波情報を用いることで、容易にアローザル状態の検出を行い、検出結果に基づく指標情報を求める生体情報処理システム及び生体情報処理システムの制御方法等を提供することができる。

本発明の一態様は、ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部と、前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーの睡眠状態を判定する処理部と、を含み、前記処理部は、前記脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する指標情報を求める生体情報処理システムに関係する。

本発明の一態様では、脈波情報に基づいて睡眠中のアローザル状態に関する指標情報を求める。これにより、脳波等を用いる手法に比べて容易にアローザル状態に関する指標情報を求めることが可能になる。そして、求められる指標情報はアローザル状態に関する情報であるため、睡眠状態か覚醒状態かという判定に比べて、より詳細な睡眠状態に関する判定を行うこと等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ユーザーが前記睡眠状態と判定された第１期間における前記脈波情報の変化に基づいて、前記指標情報を求めてもよい。

これにより、睡眠状態と判定された期間の脈波情報を処理対象とすることで効率的な処理を行うこと等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、所与の第２期間での前記脈波情報の変化量と、脈波変化量閾値との比較処理に基づいて、前記指標情報を求めてもよい。

これにより、所定時間間隔内での脈波情報の変化量を用いた閾値判定により、指標情報を求めること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、所与の単位時間において、前記第２期間での前記脈波情報の前記変化量が前記脈波変化量閾値を超えた回数を、前記指標情報として求めてもよい。なお、ここで脈波変化量閾値はたとえば脈拍数の変化量に関する閾値である。

これにより、所与の単位時間当たりの閾値を超えた回数を指標情報として用いること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ユーザーの個人情報に基づいて、前記所与の時間間隔及び前記脈波変化量閾値の少なくとも一方の値を設定してもよい。

これにより、指標情報を求める際に用いる所与の時間間隔及び脈波変化量閾値の少なくとも一方を、ユーザーの情報に基づいて柔軟に設定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記脈波情報は、脈拍数又は脈拍間隔を表す情報であり、前記処理部は、前記脈波情報の変化周期に対応する時間に基づいて、前記第２期間の長さを設定してもよい。

これにより、脈拍数や脈拍間隔、或いはそれらを表す情報の変化周期に基づいて、第２期間の長さを設定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ユーザーが前記睡眠状態と判定された第１期間における前記脈波情報に対する平滑化処理を行い、前記平滑化処理後の前記脈波情報の値に対する、前記平滑化処理前の前記脈波情報の変化を前記脈波情報の変化量として求め、前記変化量が脈波変化量閾値を超えた場合に、前記変化量に対応する前記脈波情報のピークの幅を表す時間を求め、求めた前記時間が所与の第２期間内である場合に、前記アローザル状態が発生したと判定し、判定結果に基づいて前記指標情報を求めてもよい。

これにより、具体的な手順に従って処理を行うことで、アローザル状態に関する指標情報を求めることが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記アローザル状態に関する前記指標情報として、傾眠指標情報を求めてもよい。

これにより、アローザル状態に関する指標情報として、傾眠指標情報を求めること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーにより意識されない覚醒を表す状態を、前記アローザル状態として検出してもよい。

これにより、アローザル状態として、ユーザーにより意識されない一過性の覚醒を表す状態を検出することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記脈波情報は、脈拍数又は脈拍間隔であってもよい。

これにより、脈波情報として脈拍数や脈拍間隔を用いることが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記ユーザーに前記指標情報を提示する提示部を含んでもよい。

これにより、求めた指標情報を生体情報処理システムにおいて提示すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記提示部は、前記ユーザーが前記アローザル状態であることを提示してもよい。

これにより、ユーザーがアローザル状態であることを直接的に提示すること等が可能になる。

また、本発明の他の態様は、ユーザーの脈波情報を取得し、前記脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する情報を求める生体情報処理システムに関係する。

本発明の他の態様では、脈波情報に基づいて睡眠中のアローザル状態に関する情報を求める。これにより、脳波等を用いる手法に比べて容易にアローザル状態に関する情報を求めることが可能になる。そのため求めた情報を用いることで、睡眠状態か覚醒状態かという判定に比べて、より詳細な睡眠状態に関する判定を行うこと等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーの睡眠状態を判定してもよい。

これにより、脈波情報に基づいて、睡眠状態判定を行うことが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記アローザル状態に関する情報を提示してもよい。

これにより、求めた情報を生体情報処理システムにおいて提示すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記アローザル状態に関する情報は、所与の単位時間における所与の第２期間での前記脈波情報の変化量が脈波変化量閾値を超えた回数であってもよい。

これにより、所与の単位時間当たりの閾値を超えた回数を、アローザル状態に関する情報として用いること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記アローザル状態に関する情報に基づいて、前記ユーザーが眠気を感じる可能性を示す眠気予報を提示してもよい。

これにより、アローザル状態を表す情報を、眠気を感じる可能性というユーザーにとって理解が容易な形式で提示すること等が可能になる。

本発明の他の態様は、ユーザーの脈波情報を取得する処理を行い、前記脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する情報を求める処理を行う生体情報処理システムの制御方法に関係する。

本実施形態に係る生体情報処理システムの構成例。 睡眠状態における眠りの深さの時間変化の例。 本実施形態に係る生体情報処理システムの詳細な構成例。 図４（Ａ）、図４（Ｂ）は本実施形態の生体情報処理システム（ウェアラブル装置）の外観図。 本実施形態の生体情報処理システム（ウェアラブル装置）の外観図。 生体情報処理システム（ウェアラブル装置）の装着例及び指標情報を携帯端末装置において表示する例。 本実施形態に係る生体情報処理システムの他の構成例。 動脈血酸素飽和度と脈拍数の時間変化の関係を説明する図。 図９（Ａ）は脈ＡＣ信号と脈拍間隔を説明する図、図９（Ｂ）は脈波情報からＬＦ，ＨＦを求める処理を説明する図。 脈拍数の時間変化を説明する図。 平滑化処理後の脈拍数と、変化量ΔＰ、ピーク幅に対応する時間Δｔを説明する図。 年齢に応じた脈波変化量閾値Ｐｋの設定例。 脈拍数のピークのピーク幅を求める手法の説明図。 本実施形態の処理を説明するフローチャート。 図１５（Ａ）〜図１５（Ｃ）は傾眠指標情報を表示する表示画面例。

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。睡眠状態がユーザーの健康に影響を及ぼすことは広く知られており、例えば睡眠不足の場合、眠気、疲労感、吐き気、目まい等の諸症状が生じうることはもはや一般的な認識であると言える。

また、単純な睡眠時間ではなく、睡眠の状態もユーザーの健康に影響を与えることがわかってきている。例えば、睡眠にはレム睡眠状態とノンレム睡眠状態があり、ノンレム睡眠状態を睡眠の深さに応じて４つの段階に区分する手法が知られている。そのような区分でのノンレム睡眠状態のＳｔａｇｅ３や４は非常に深い眠りの状態であり、睡眠中にこのような深い眠りの状態が現れないユーザーは、睡眠の質が悪く、仮に十分な睡眠時間を確保しても眠気や疲労感が抜けないといった症状が現れる。

睡眠時間であればユーザーが自覚することも可能であるが、睡眠状態の詳細な情報まで取得する場合には何らかのセンサーを用いた処理が必要となる。睡眠状態の判定として広く知られているのは、脳波等の測定を行うＰＳＧ計測法（Ｒ＆Ｋ法）である。具体的には、ユーザーの頭部に脳波検出用の電極を複数（例えば十数個）装着し、睡眠の状態（深度）に応じて異なる特性の脳波が検出されることを利用して睡眠状態を判定する。

また、非特許文献１に開示されているように、一過性の脳波上の覚醒であるアローザルを脳波等を用いて検出することも可能である。アローザルの要因は呼吸障害、周期性四肢運動障害、何らかの痛み、ストレス等の精神性の要因等、種々考えられるが、いずれにせよ、アローザルの現れる回数が正常範囲を超えて多い場合には、睡眠の質は悪いと推定することができる。

脳波を用いるケースであれば、睡眠状態を精度よく判定することが可能である。しかし脳波は医療機関等の専門機関で測定することが前提である。用いる電極の数を少なくしたり、複数の電極を１つの装置に一体構成することで、比較的容易に脳波測定を行う手法（装置）も提案されているが、一般家庭で日常的に用いることは容易ではない。

そこで本出願人は、脈波センサーによりユーザーの脈波情報を取得し、当該脈波情報を用いてアローザルに関する処理を行う手法を提案する。具体的には、本実施形態に係る生体情報処理システム１００は図１に示したように、ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部１１０と、脈波情報に基づいて、ユーザーの睡眠状態を判定する処理部１２０を含み、処理部１２０は、脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する指標情報を求める。

ここで、アローザル状態とは上述したように一過性の脳波上の覚醒であり、Ｒ＆Ｋ法等における覚醒状態（Ｓｔａｇｅ Ｗａｋｅ）とは異なる状態を表す。アローザル状態は一般的にユーザーには意識されない覚醒（無意識での覚醒）である。具体的には、覚醒状態とは単位時間（１ｅｐｏｃｈ、例えば３０秒）当たりのα波の出現が５０％以上となる状態を表すものであり、アローザル状態とは３秒以上の脳波周波数変化が生じる状態を表す。睡眠状態、覚醒状態、アローザル状態の詳細については後述する。

つまり具体的には、処理部１２０は、脈波情報に基づいて、ユーザーにより意識されない覚醒（より具体的には一過性の覚醒）を表す状態を、前記アローザル状態として検出すればよい。このようにすれば、アローザル状態を検出して、検出結果に基づく指標情報を求めることができる。アローザル状態は健康なユーザーであっても１時間当たり２０回程度は現れるものであるが、過剰に多いユーザーは睡眠の質が悪く（例えばＳｔａｇｅ３、４といった深い眠りの時間が極端に少なく）、健康等に影響を及ぼすおそれがある。しかし、仮にアローザル状態が検出されたとしても、その継続時間が１５秒未満であれば、対象としている単位時間でのα波の検出期間は５０％に満たず、睡眠状態であると判定されてしまう。つまり、アローザル状態は睡眠の質を表す情報であるにもかかわらず、睡眠状態、覚醒状態だけを判定していたのではアローザル状態に関する情報が埋もれてしまうこととなる。その点、本実施形態の手法であれば、適切にアローザル状態を検出し指標情報を求めることができるため、ユーザー本人や家族、担当ドクター等に対して当該指標情報を提示すること等が可能になる。

そして本実施形態では、そのような指標情報を求める処理を脈波情報を用いて実現可能となる。脈波情報を取得するための脈波センサーは例えば光電センサーにより実現でき、当該光電センサーは発光部（例えばＬＥＤ）と受光部（例えばＰＤ）とを組み合わせればよいため、ハードウェア的に容易に実現可能である。そして精度向上等を考慮して、ＬＥＤとＰＤの組を複数設けたとしても、センサーユニットや装置全体のサイズを小さくすることが可能である。また、脳波のように異なる複数の箇所にセンサーを装着する必要性は低く、例えば後述する図６のように手首のみを装着箇所としても問題がない。つまり、脈波検出用の装置は低コスト化や小型軽量化が容易であり、当該装置を装着したときの煩わしさも問題にならないため、脳波検出に比べて有利である。

なお、本実施形態の生体情報処理システム１００で求める情報は指標情報に限定されるものではない。具体的には、生体情報処理システム１００は、ユーザーの脈波情報を取得し、脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する情報を求めるものであってもよい。

ここで、アローザル状態に関する指標情報とは、アローザル状態に基づいて求められる睡眠状態の程度を指し示す情報である。そのため、指標情報は具体的には図１５（Ａ）〜図１５（Ｃ）を用いて後述するように、翌日の眠気の度合いや、睡眠の深さの度合い、或いはそれらを表すアローザル状態の出現回数を表す情報等となる。

それに対して、アローザル状態に関する情報とは、上記指標情報であってもよいし、他の情報であってもよい。例えば、ユーザーがアローザル状態となった場合に、その旨を表す情報をアローザル状態に関する情報としてもよい。ユーザー自身は当然睡眠状態にあるため、当該情報をリアルタイムに閲覧することはできないが、同居する家族が確認したり、ユーザーが入院中であれば担当のドクターが確認することができる。

この場合、生体情報処理システム１００は提示部（例えば図３を用いて後述する表示部１６０等）を有してもよく、提示部はユーザーがアローザル状態であることを提示する。このようにすれば、ユーザーがアローザル状態となったことを直接的に確認可能であり、例えばアローザル状態となったタイミングの前後でのユーザーの挙動等を調べることが可能になる。

また、アローザル状態が何時何分何秒付近において検出された、という情報を記憶してもよく、当該情報もアローザル状態に関する情報となる。このようにすれば、アローザル状態となったタイミング等の詳細な情報を管理することが可能になる。例えば、対象ユーザーは睡眠状態の後半においてアローザル状態となる頻度が高まる、といったユーザー毎の傾向を調べることもできる。また、睡眠中のユーザーの映像を撮像しておけば、上記詳細な情報と映像とを組み合わせることで、アローザル状態でのユーザーの挙動等を効率よく調べることが可能になる。

以下、まず睡眠状態、覚醒状態、アローザル状態について詳細に説明する。その後、本実施形態に係る生体情報処理システム１００の構成例について説明し、脈波情報に基づくアローザル検出手法の詳細について説明する。次に求められたアローザル状態に関する指標情報をユーザー等に提示する際の表示画面の例について説明し、最後に脈波情報に基づいて睡眠状態等を判定する手法を説明する。

２．睡眠状態、覚醒状態（Ｗａｋｅ）、アローザル（Ａｒｏｕｓａｌ）
本実施形態における覚醒状態（Ｓｔａｇｅ Ｗａｋｅ）とは、所定期間のうち５０％以上でα波が検出される状態をいう。それに対して、覚醒状態から睡眠状態（特にＳｔａｇｅ１）への移行期には徐々にα波が消失していき、α波が所定期間の５０％未満となった状態がノンレム睡眠状態のＳｔａｇｅ１である。

またＳｔａｇｅ１からＳｔａｇｅ２への移行期には、徐々に高振幅の徐波が出現してくる。そして、ｓｐｉｎｄｌｅ（紡錘波）やＫ−ｃｏｍｐｌｅｘが出現した状態がＳｔａｇｅ２である。ここでのｓｐｉｎｄｌｅとは、持続時間が０．５秒以上、１２〜１４Ｈｚの波形であり、Ｋ−ｃｏｍｐｌｅｘとは持続時間が０．５秒以上の陰性−陽性波である。

また、２Ｈｚ以下であり、７５μＶ以上の徐波（δ波）が所定時間のうちの２０〜５０％を占めるようになった状態がＳｔａｇｅ３であり、δ波が５０％以上の状態がＳｔａｇｅ４である。なお、厳密には各Ｓｔａｇｅの判定において、眼球運動や顎の筋活動を用いるが、ここでは説明を簡単にするため省略している。

レム睡眠状態とは、脳波の状態はノンレム睡眠状態のＳｔａｇｅ１と同様であるが、急速眼球運動（ＲＥＭｓ）が見られる状態である。また、レム睡眠状態では顎の筋活動が１晩を通し最も低下する。その他、レム睡眠状態か否かの判定では、脳波に鋸歯状波が現れるかといった判定も行われる。

図２に示すように、人間が入眠してから目覚めるまでの間では、時間とともに眠りの深さが周期的に変化することが知られている。具体的には、ノンレム睡眠状態とレム睡眠状態とが１時間半程度の周期で交互に現れる。そして、睡眠の前半においてはＳｔａｇｅ３やＳｔａｇｅ４といった深い睡眠が現れる一方、睡眠の後半（目覚めに近い時間）では、ノンレム睡眠はＳｔａｇｅ１やＳｔａｇｅ２のように、専ら浅い睡眠が現れることになる。

これに対して、アローザルとは一過性の脳波上の覚醒であり、一般的にアローザルの際にはユーザーは目を覚ますことがない。アローザルの出現頻度は年齢によっても変動するが、健康なユーザーであれば１時間当たり１０〜２０回程度となる。脳波を用いる場合、アローザルは脳波周波数のシフトとして検出される。具体的には、直前に１０秒以上の持続する明らかな睡眠状態が存在し、且つ、持続時間が３秒以上の脳波周波数シフトが検出された場合に、１回のアローザル状態が検出されたものとする。逆に言えば、脳波周波数のシフトが検出されたとしても、その直前の睡眠状態が１０秒未満であったり、脳波周波数シフトの持続時間が３秒未満であればアローザル状態とは判定されない。なお、アローザルについても、厳密には顎の筋活動等の他の判定条件を用いるが、ここでは詳細な説明は省略する。

アローザルは睡眠を分断させるものであるため、アローザルの検出頻度が正常範囲を超える場合（例えば１時間当たりの回数が２０回より多い場合）には、短時間睡眠と同様に、睡眠の質が悪くユーザーの眠気等の問題が生じうる。つまり、アローザルの回数（頻度）はユーザーの睡眠状態に関する指標情報として利用することが可能である。

なお、以上の説明は脳波等を用いた場合の各状態の定義である。本実施形態でも各状態の定義はこれに従うことになるが、上述したように本実施形態では脳波ではなく脈波情報を処理に用いる。脈波情報を用いる以上、α波やδ波等を直接的に観測できるわけではないため、上記定義が満たされたか否かによって状態判定を行うことはできない。後述するように、アローザル状態についても、脳波周波数シフトではなく、脈拍数（心拍数）の変化量を用いて判定を行っている。

つまり、本実施形態における各状態とは、脈波情報に基づく判定により当該状態であると推定されるというものであり、判定精度を考慮すれば、判定結果が上記定義を満たさない可能性は否定できない。しかし、脈波状態を用いて睡眠状態を判定する手法はＨＦ，ＬＦを用いた手法等、種々の手法が知られており、十分高い精度（例えば７０〜８０％以上）で脳波を用いた場合と同様の結果が得られることがわかっている。

３．システム構成例
図１に示したように、本実施形態に係る生体情報処理システム１００は、脈波情報取得部１１０と、処理部１２０を含む。脈波情報取得部１１０は、脈波センサーからのセンサー情報を取得する。ここで脈波センサーは、脈波信号を検出するためのセンサーであり、例えば発光部と受光部とを含む光電センサー等が考えられる。光電センサーや、その他の形態のセンサー（例えば超音波センサー）等、脈波センサーは種々のセンサーにより実現できることが知られており、本実施形態の脈波センサーはそれらのセンサーを広く適用可能である。

処理部１２０は、脈波情報取得部１１０が取得した脈波情報に基づいて、睡眠状態に関する判定を行い、アローザル状態についての指標情報を求める。処理部１２０は、狭義にはアローザル状態についての判定処理を行えばよいがこれには限定されず、他の処理を行ってもよい。例えば、図９（Ａ）、図９（Ｂ）等を用いて後述するように、レム睡眠状態かノンレム睡眠状態か、或いはノンレム睡眠状態である場合に、Ｓｔａｇｅ１〜４のいずれの段階であるか、といった判定を行ってもよい。この処理部１２０の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。

ただし、生体情報処理システム１００は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。また、変形実施が可能な点は、図３でも同様である。

また、本実施形態の生体情報処理システム１００は種々の電子機器により実現してもよい。ここでの電子機器とは、生体情報計測装置であってもよく、狭義にはユーザーにより装着されるウェアラブル装置であってもよい。この場合、アローザル状態に関する指標情報は本実施形態に係る電子機器であるウェアラブル装置において求められることになる。

具体的には、本実施形態に係る電子機器（ウェアラブル装置２００）は、図３に示したように、脈波センサー１０１と、体動センサー１０２と、脈波情報取得部１１０と、処理部１２０と、操作部１３０と、操作検出部１３５と、体動情報取得部１４０と、記憶部１５０と、表示部１６０と、時刻計数部１７０と、通信部１８０を含んでもよい。

そして処理部１２０は、睡眠覚醒判定部１２１と、脈拍ピーク検出部１２２と、ピーク発生回数計数部１２３と、発生頻度演算部１２４と、年齢設定部１２５と、年齢補正部１２６を含む。

体動センサー１０２は、ユーザーの体動を検出するセンサーであり、加速度センサーやジャイロセンサー等、種々のセンサーを用いることが可能である。体動情報取得部１４０は、体動センサー１０２からのセンサー情報に基づいて、ユーザーの体動を表す体動情報を取得する。

処理部１２０の睡眠覚醒判定部１２１は、ユーザーが睡眠状態か覚醒状態かの判定を行う。また、睡眠覚醒判定部１２１は、睡眠状態における段階（深度）の判定を行ってもよい。具体的には図９（Ａ）、図９（Ｂ）等を用いて後述する手法を実行すればよい。

脈拍ピーク検出部１２２は、脈拍数のピークを検出する。具体的には、後述するΔＰを求める処理を行う。さらに脈拍ピーク検出部１２２では、ΔＰ＞Ｐｋ且つピーク幅に対応する時間Δｔが、Δｔ≦ｔｗとなるものをピークとして検出する。ΔＰ、Ｐｋ、Δｔ、ｔｗの詳細については後述する。ピーク発生回数計数部１２３は、ピークの発生回数（検出された回数）をカウントする。

発生頻度演算部１２４は、ピーク発生回数計数部１２３でカウントされたピーク回数から、単位時間（例えば１時間）当たりの回数を求める。年齢設定部１２５は、ユーザーの年齢設定を行う。例えば操作部１３０を用いてユーザーから入力された情報に基づいて、当該ユーザーの年齢を設定すればよい。年齢補正部１２６は、年齢設定部１２５で設定されたユーザーの年齢に基づいて、各種パラメーターの補正処理を行う。ここで補正されるパラメーターとは、例えば脈波変化量閾値Ｐｋの値である。

操作部１３０は、ユーザーによる操作を受け付ける。具体的には物理的なボタンやレバーにより実現されてもよいし、タッチパネル等を用いてもよい。またユーザーが機器をタップすることによる振動をインターフェースとして用いてもよく、その場合体動センサー１０２を操作部１３０として用いてもよい。操作検出部１３５は、操作部１３０からの信号に基づいてユーザーによる操作を検出する。

記憶部１５０は、処理部１２０等のワーク領域となるもので、その機能はＲＡＭ等のメモリーやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などにより実現できる。記憶部１５０は、脈波情報や、睡眠状態の判定結果等を記憶してもよい。

表示部１６０は各種の表示画面を表示するためのものであり、例えばアローザル状態についての指標情報の提示を行ってもよい。表示部１６０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどにより実現できる。なお、生体情報処理システム１００は表示部１６０を省略してもよく、その場合にはユーザーに対する情報の提示を他の手法により行ってもよい。例えば生体情報処理システム１００が発光部を有し、当該発光部の発光により情報を提示してもよいし、振動部を有し、当該振動部の振動により情報を提示してもよい。

時刻計数部１７０は、時刻の測定を行う。通信部１８０は種々のネットワーク等を介して他の機器との通信を行う。図６、図７を用いて後述するように、求めた指標情報を他の機器において報知することも考えられるため、その場合には求められた指標情報や、当該指標情報を提示するための情報（例えば表示画面の情報等）を当該他の機器に対して送信する。

図４（Ａ）〜図５に本実施形態の生体情報処理システム１００をウェアラブル装置２００として実現する場合における、当該ウェアラブル装置２００の外観図の一例を示す。本実施形態のウェアラブル装置２００はバンド部１０とケース部３０とセンサー部４０を有する。ケース部３０はバンド部１０に取り付けられる。センサー部４０は、ケース部３０に設けられる。

バンド部１０はユーザーの手首に巻き付けてウェアラブル装置２００を装着するためのものである。バンド部１０はバンド穴１２、バックル部１４を有する。バックル部１４はバンド挿入部１５と突起部１６を有する。ユーザーは、バンド部１０の一端側を、バックル部１４のバンド挿入部１５に挿入し、バンド部１０のバンド穴１２にバックル部１４の突起部１６を挿入することで、ウェアラブル装置２００を手首に装着する。

ケース部３０は、ウェアラブル装置２００の本体部に相当するものである。ケース部３０の内部には、センサー部４０、処理部１２０等のウェアラブル装置２００の種々の構成部品が設けられる。即ち、ケース部３０は、これらの構成部品を収納する筐体である。

ケース部３０には発光窓部３２が設けられている。発光窓部３２は透光部材により形成されている。そしてケース部３０には、フレキシブル基板に実装されたインターフェースとしての発光部が設けられており、この発光部からの光が、発光窓部３２を介してケース部３０の外部に出射される。

ウェアラブル装置２００は、図６に示すようにユーザーの手首に装着され、当該装着された状態で脈波情報（広義には生体情報）の計測が行われる。

また、本実施形態に係る生体情報処理システム１００は脈波センサー１０１等を含むウェアラブル装置２００に限定されるものではなく、他の電子機器として実現されてもよい。例えば、本実施形態の生体情報処理システム１００は、スマートフォン等の携帯端末装置３００であってもよい。

この場合、携帯端末装置３００は図７に示したように、生体情報処理システム１００に対応する脈波情報取得部１１０、処理部１２０を含み、脈波情報取得部１１０は、ウェアラブル装置２００等に搭載される脈波センサー１０１から脈波情報を取得することになる。この場合、ウェアラブル装置２００と携帯端末装置３００は、短距離無線通信等、種々のネットワークにより接続されることになる。なお、図７では省略したが、携帯端末装置３００も報知部や通信部を含んでもよい。

具体例を図６に示す。図６では図４（Ａ）等に示したバンド型のウェアラブル装置２００と、スマートフォン等の携帯端末装置３００とが短距離無線通信等により接続され、ウェアラブル装置２００に搭載された脈波センサー１０１からの情報に基づいて演算されたアローザル状態に関する指標情報が、携帯端末装置３００の表示部で表示されている。なお、図６ではウェアラブル装置２００にも報知部（発光部）が設けられるため、携帯端末装置３００で求められた指標情報をウェアラブル装置２００で報知することも可能である。その場合、まずウェアラブル装置２００がセンサー情報を携帯端末装置３００に対して送信し、携帯端末装置３００が当該センサー情報を用いて指標情報を求め、求めた指標情報をウェアラブル装置２００に対して送信するといった手順を経ることになる。

また、本実施形態に係る電子機器は、ウェアラブル装置２００や携帯端末装置３００に限定されるものではなく、ＰＣ（Personal Computer）等、種々の機器を用いることが可能である。

また、本実施形態の生体情報処理システム１００は、サーバーシステムを含むシステムとして実現することもできる。サーバーシステムの構成例については図７の携帯端末装置３００と同様のものとなる。ただしこの場合、サーバーシステムが物理的にユーザーから遠い位置に設けられることも充分考えられ、その場合サーバーシステムでの処理結果をサーバーシステムの報知部で報知してもユーザーが認識できない。よって、サーバーシステムでは指標情報等の演算結果を、ウェアラブル装置２００や携帯端末装置３００等、ユーザーが利用する機器に対して送信することが好ましい。

一般的に、サーバーシステムはウェアラブル装置２００や携帯端末装置３００に比べて処理性能が高く、記憶部の記憶領域の制限も小さい。よって、生体情報処理システム１００がウェアラブル装置２００等に含まれる場合に比べて、脈波情報を用いた処理を高速で行うこと等が可能になる。また、記憶領域が大きければ、脈波情報等のログデータをとる際に、多数のユーザーのログデータを記憶することや、１人当たりのログデータの量を増やすことも可能である。そのため、多数のユーザーデータを用いて汎用性の高い処理を行うことや、数年や数十年単位でユーザーの脈波情報を記憶しておくことで当該ユーザーについての指標情報の演算精度を向上させること等も期待できる。

なお、ウェアラブル装置２００とサーバーシステムの間の通信ルートは種々考えられる。例えば、ウェアラブル装置２００がネットワークに直接接続可能な場合であれば、ウェアラブル装置２００がネットワークを介して直接的にサーバーシステムと通信をおこなってもよい。或いは、ウェアラブル装置２００は短距離無線通信等を利用して、まず携帯端末装置３００に対してセンサー情報を送信し、携帯端末装置３００がネットワークを介してサーバーシステムに当該センサー情報を転送するように、ウェアラブル装置２００とサーバーシステムの間に他の機器を介して通信を行ってもよい。

４．脈波情報に基づくアローザル検出手法
次に、脈波情報に基づくアローザル検出手法の詳細について説明する。上述したように、アローザルの要因は種々考えられるが、一例としては睡眠時無呼吸症候群等の呼吸障害が挙げられる。呼吸障害の場合、長い場合１分３０秒程度の間、無呼吸或いは低呼吸の状態が継続するため、酸欠状態となって一過性の覚醒であるアローザルが生じると考えられる。

この場合の血中酸素飽和度（動脈血酸素飽和度、ＳｐＯ２）は、図８の上部に示したように、無呼吸状態の継続中においては肺での酸素の取り込みが進まないため、時間とともに値が減少していく。なお、図８の横軸は時間を表し、縦軸が血中酸素飽和度又は脈拍数の値を表す。そして、無呼吸状態が解消された場合に、ＳｐＯ２の値が上昇を始め、例えば正常な値（１００％に近い値）に戻る。

図８であれば、例えばｔ１で示したＳｐＯ２の減少開始後、上昇の開始までの時間において、無呼吸状態であると考えられる。この場合、アローザル状態は、酸欠状態となっているｔ１のうちの終了付近において発生していると考えられる。

本実施形態では脈波情報を処理に用いるため、ＳｐＯ２は直接的に測定できない。しかし、ＳｐＯ２の低下後、それを正常状態まで復帰させる、すなわちＳｐＯ２の値を上昇させるには、心臓から酸素を豊富に含んだ血液を大量に供給する必要がある。つまり、無呼吸状態が解消され呼吸が可能となった状態では、脈拍数はそれまでの値に比べて上昇することになる。そして、ＳｐＯ２が正常範囲に戻れば、脈拍数についても対象ユーザーにとっての平常時の値に戻ることになる。これを示したものが図８の下部であり、例えばＳｐＯ２の上昇区間であるｔ２で脈拍数はピークを持つ。

図８からわかるように、ｔ１の区間で発生したであろうアローザル状態を直接的に検出することが難しくても、当該アローザルに対応してその後のｔ２の区間で発生する脈拍数のピークを検出すれば、アローザル状態の検出が可能となる。

また、アローザル状態は周期性四肢運動障害や精神ストレス等でも発生しうるが、四肢の運動や精神ストレスが脈拍数を増大させることが知られている。つまり、アローザルの要因が何であれ、アローザル発生時には平常時の値に対して、有意に脈拍数が上昇すると考えられるのであるから、本実施形態では当該上昇を検出することでアローザル状態の検出を行う。

しかし、睡眠状態に比べて覚醒状態（Ｓｔａｇｅ Ｗａｋｅ）では脈拍数が上昇することが知られている。ユーザーがスポーツ等の運動をすれば脈拍数が上昇することは当然であるし、体を軽く動かすことでも脈拍数は上昇する。また、体を安静にしていたとしても、脈拍数は思考等の精神活動でも上昇する。つまり、種々の活動が抑制されている睡眠状態に比べた場合、覚醒状態では当該活動による脈拍数の上昇は必ず起こるものであるため、睡眠状態から覚醒状態へ移行した場合にも、脈拍数は有意に上昇する。

そのため、脈拍数が上昇したということだけを条件にした場合、それがアローザルに対応するのか、覚醒状態に対応するのかを切り分けることができない。そこで本実施形態では、脈拍数が増加したことだけでなく、脈拍数が平常時の値に戻ること、及び値の変化に要した時間が所定時間以内であることもアローザル検出の条件とする。

上述したように、アローザルは一過性の覚醒である以上、アローザルによって脈拍数が上昇したとしても、その上昇は継続的なものではなく、平常値に戻るはずである。また、１回当たりの脈拍数の変化を監視すべき時間もそれほど長い必要はない。例えば図８を用いて説明した呼吸障害の例の場合、脈拍数の変化は、どれだけ長時間を要したとしても、ｔ１＋ｔ２の区間には収まるはずである。ここで、ｔ１はｔ２に比べて長くなる可能性があり得、その値は上述したように１分３０秒程度の時間であることから、上記所定時間としては１分３０秒程度の値を設定すればよい。このようにすれば、脈拍数の変化に要した時間が設定した所定時間を超える場合には、当該変化はアローザルではなく、覚醒状態への移行等により生じていると判定できる。もちろん、図８に示したように、それよりも短い時間で脈拍数の変化が終了している場合もあり得るため、脈拍数の変化時間を定性的に設定可能であれば、より短い時間を上記所定時間としてもよい。

これは言い換えれば、脈波情報は、脈拍数を表す情報であり、処理部１２０は、脈拍数を表す情報である脈波情報の変化周期に対応する時間に基づいて、第２期間ｔｗの長さを設定することになる。そして脈拍数等の変化がｔｗ以内で生じている場合には、当該変化はアローザル状態に起因するものであり、覚醒状態ではないと判定する。

ここで、脈拍数を表す情報とは、脈拍数に限定されるものではなく、それに類する情報であってもよい。例えば、脈拍数は一般的に１分間での拍動回数を表すものであるが、１秒間での拍動回数（具体的には後述する脈ＡＣ信号の周波数）であってもよい。

このように設定されたｔｗを用いた場合、アローザル状態に起因するものであれば、心拍数変化がｔｗ内に行われることが期待されることになる。そのため、当該ｔｗを用いることで、脈拍数に基づくアローザル状態の判定を精度よく行うことが可能になる。

なお、以上では脈波情報として脈拍数を用いているが、脈拍間隔（ＲＲ間隔）等の他の情報を用いてもよい。心臓の拍動により、ユーザーの血流量は多い状態と少ない状態とを周期的に繰り返すことになる。脈派信号のうちの交流成分（脈ＡＣ）はこの変動を表す情報となるため、脈ＡＣを用いることで脈拍数（心拍数）や脈拍間隔を求めることができる。例えば図９（Ａ）に示したような脈ＡＣ信号が取得されたとする。図９（Ａ）の横軸は時間であり、縦軸が信号強度を表す。この場合、周期性を有する脈ＡＣ信号の１周期が心臓の一拍に対応することになる。そのため、脈ＡＣ信号の周波数から脈拍数（心拍数）が求められるし、心臓が一拍する間の間隔である脈拍間隔は図９のｔに示した時間となる。なお、通常の脈拍数は１分当たりの回数となるため、脈ＡＣの周波数の６０倍が、一般的に用いられる脈拍数に対応する。

そのため、脈波情報は、脈拍間隔を表す情報であり、処理部１２０は、脈拍間隔を表す情報である脈波情報の変化周期に対応する時間に基づいて、第２期間ｔｗの長さを設定してもよい。この場合、脈拍間隔を表す情報には、脈拍間隔を定数倍した情報等、脈拍間隔に類する情報が含まれることになる。

つまり本実施形態では、脈波情報は狭義には、脈拍数又は脈拍間隔である。しかし、これに限定されず脈波情報として種々の情報を用いることが可能である。

脈拍間隔を用いた場合、アローザルに起因して脈拍間隔の値が小さくなり、その後平常値に戻るという変化をすることになる。つまり上記及び以下の説明では脈波情報として脈拍数を用いる手法について説明するが、広義には本実施形態では、処理部１２０は、脈波情報の変化に基づいて、指標情報を求めることになる。

また、処理部１２０は、ユーザーが睡眠状態と判定された第１期間における脈波情報の変化に基づいて、指標情報を求めてもよい。上述してきたように、アローザルは一過性の脳波上の覚醒である以上、既に覚醒状態（Ｗａｋｅ）にある場合には発生し得ないものである。つまり、覚醒状態とわかっている場合にはアローザル検出を行う必要性はなく、検出対象を睡眠状態の脈波情報とすることで効率的な処理が可能になる。

本実施形態の具体的な処理を図１０、図１１を用いて説明する。図１０が就寝時間を含むユーザーの脈拍数の時間変化を表すグラフである。なお、ここでの就寝とは、ユーザーがベッドに入り安静状態となっている状態を言うものであり、就寝しているが睡眠状態にないといった可能性がありえる。上述したように、睡眠状態をしっかり判定した上で睡眠状態の脈波情報を用いてアローザルの検出を行ってもよいが、簡易的には就寝時の脈波情報を用いてアローザルの検出を行えばよい。就寝しているか否かは、体動センサー１０２で検出することもできるし、ユーザーがベッドに入るタイミングで操作部１３０を操作するものとしてもよく、種々の変形実施が可能である。

図１０のように時系列的な脈拍数が取得されたら、当該脈拍数に対する平滑化処理を行う。平滑化処理は、移動平均を求める処理であってもよいし、区間平均を求める処理であってもよい。区間平均を求める場合は、例えば所定の区間で発生する脈拍数の最大最小を除外して平均すればよい。

平滑化処理後の時系列的な脈拍数の情報を示すものが図１１の破線である。図１１では就寝時間外についても平滑化処理を行っているが、上述したように処理対象を就寝状態にある時間（或いは睡眠状態にある時間）だけに限定してもよい。

そして、処理部１２０は、所与の第２期間（長さｔｗの期間）での脈波情報の変化量と、所与の脈波変化量閾値との比較処理に基づいて、指標情報を求める。具体的には、平滑化処理後の脈拍数に対する、平滑化処理前の脈拍数の値の変化量（脈拍数の場合には増加量）であるΔＰを求め、ΔＰと脈波変化量閾値（ここでは脈拍数の変化量閾値）Ｐｋとの比較処理を行う。上述したように、平常時に比べて脈拍数がある程度増加していることがアローザルの条件であるため、ΔＰ＞Ｐｋである場合にアローザルが検出される可能性がある。なお、脈波情報として脈拍数を用いる場合のＰｋは例えば４〜５といった値である。

また、上述したように脈拍数の変化時間Δｔは所与の時間間隔内ｔｗである必要がある。その点、図１１の例であればＡ１に示した箇所での脈拍数の変化は、変化量ΔＰはΔＰ＞Ｐｋを満たし、且つ当該ΔｔはΔｔ≦ｔｗを満たしている。そのため、Ａ１に示した部分の脈波情報に基づいて１回のアローザルが検出されることになる。

そして、処理部１２０は、所与の単位時間において、第２期間ｔｗでの脈波情報の変化量ΔＰが脈波変化量閾値Ｐｋを超えた回数を、指標情報として求めてもよい。

ここでの所与の単位時間とは例えば１時間である。上述したようにアローザルの回数の正常範囲は１時間当たり１０〜２０回である。つまり、睡眠時間が長ければアローザルの回数は多く、睡眠時間が短ければアローザルの回数は少ない傾向にある。そのため、１回の（１晩の）睡眠でのアローザルの回数も指標として用いることは可能であるものの、単位時間当たりの回数をカウントする方が指標値としては用いやすいものとなる。所与の単位時間を１時間とした場合であれば、ユーザーは指標値である単位時間当たりのアローザル回数が１０〜２０以下に収まっているか、それを超えているかという判断により、自身の睡眠の質を推定することが可能である。

また、以上では脈拍数を用いる場合にはＰｋとして４〜５といった値を用い、睡眠障害を考慮した場合にはｔｗとして１分３０秒程度の値を用いる例について説明した。ここで、Ｐｋやｔｗは固定値を用いる必要はなく、種々の観点から柔軟に設定が可能である。例えば、処理部１２０は、ユーザーの個人情報に基づいて、第２期間ｔｗ及び脈波変化量閾値Ｐｋの少なくとも一方の値を設定してもよい。

例えば、個人情報として年齢を用いてもよい。活動状態の変化による脈拍数の応答性は年齢に応じて変化すると考えられ、一般的に年齢が低いほど応答性が高く、年齢が高いほど応答性が低くなる。つまり、年齢が低いユーザーであればＰｋを高く設定したとしても、アローザルの発生時にはΔＰ＞Ｐｋとすることができ、且つアローザル以外の要因や、測定誤差によって生じうる脈波情報の変化についてはＰｋ以下とすることができるため、結果として精度のよい判定が可能となる。一方、年齢が高いユーザーは、応答性が低いため、若年層と同様のＰｋの設定ではアローザルが発生しているにもかかわらず、検出できないといった状況が起こりえる。以上を考慮すれば、年齢が低いほどＰｋを大きくし、年齢が高いほどＰｋを小さく設定するとよい。

また、個人情報としては既往歴や、関心の高いアローザル要因等を考慮してもよい。上述したように、アローザルは種々の要因があるが、呼吸障害では無呼吸状態が長く続き、結果としてＳｐＯ２の１回の変化が比較的長時間にわたる（変化周期が長い）ことがある。図８を用いて説明したように、脈拍数はＳｐＯ２と関連性を有することから、ｔｗはある程度（例えばＳｐＯ２の変化の１周期に相当する程度）長い期間としておいた方がよい。それに対して、周期性四肢運動障害であれば、四肢の運動が起こったタイミングでアローザルが発生し、且つ、運動が終了すれば脈拍数は比較的短い時間で平常時に戻るはずである。つまり、アローザルの要因としてどのような要因に着目しているかに応じて、ｔｗを変更することも可能である。

また、ユーザーの脈波情報の履歴を用いてＰｋを設定してもよい。例えば、所定区間及び前後の区間での脈拍数のばらつきから得られる標準偏差σと所定区間中のデータ数に応じた出現頻度を考慮してＰｋ設定してもよい。ここで当区間及び前後の区間での脈拍数の平均及びバラツキは有意差無しとする。例えば区間が１分であり、当該区間でのデータが１秒毎に算出されていれば、データ数は６０となる。つまり、前後の区間を含めるとデータ数１８０を対象としてσを求めることとなる。Ｐｋは平常時の脈拍数に対して有意に異なると判定できる値であればよいため、σが求められた場合には、σの定数倍の値（例えばＰｋ＝２．３３×σ）を用いることが可能である。

図１２に示した表は上述した年齢によるＰｋの設定と、σを用いたＰｋの設定を組み合わせた例である。図１２からわかるように、Ｐｋは全てσの定数倍の値が設定されているが、年齢が若い層（２０〜４０歳）では係数が３と大きいのに対して、４０〜５０歳では係数が２．５８に減少し、高齢層（５０歳〜）では係数が１．９６と低く設定されている。なお、図１２では年齢を５段階で区分しているが、段階の区分数を変化させたり、年齢ｘについての単調減少関数ｆ（ｘ）を定義し、当該ｆ（ｘ）をＰｋを設定する際の係数とする等、Ｐｋの設定は種々の変形実施が可能である。

また、脈拍数の変化時間Δｔを求める手法も種々の変形実施が可能である。図１３のようなケースであれば、平滑化処理前の脈拍数の値と、平滑化処理後の脈拍数の値の交点Ａ，Ｂを求め、Ａ−Ｂ間の時間をΔｔとすることが考えられる。しかし、これらの交点は何らかの誤差により横軸での位置が大きく変化しうる。例えば、ピーク自体の形状が似通っていたとしても、交点の状態によっては裾野部分が広がったり狭まったりしうる。ここで、ｔｗとの比較処理において本質的に利用したいのは、脈波情報のピークのピーク幅である。そこで本実施形態では、平滑化処理後の脈波情報の値に対して、ｙ×σ（ｙは所与の定数）だけ変化した値を考え、当該値を基準にしてΔｔを求めてもよい。具体的には、図１３に示した交点Ａ’とＢ’を求め、Ａ’−Ｂ’間の時間をΔｔとしてもよい。或いは、平滑化処理後の脈拍数に対して、平滑化処理前の脈拍数の変化がｙ×σを連続して超える区間を計測してΔｔとしてもよい。このようにすれば、ピーク幅を適切に反映したΔｔを求めることが可能である。

図１４は上述した本実施形態の処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、まず脈波情報取得部１１０が脈波情報を取得し（Ｓ１０１）、処理部１２０が脈波情報に対する処理を行う。具体的には、脈波情報に基づいて脈拍情報（例えば脈拍数や脈拍間隔）を抽出する処理を行い（Ｓ１０２）、さらに求めた脈拍情報を平滑化する処理を行う（Ｓ１０３）。

次に、状態を判定する処理としてどのような判定処理を行うかを選択する（Ｓ１０４）。具体的な判定は、睡眠状態か覚醒状態かの判定（Ｓ１０６）、睡眠状態である場合にレム睡眠状態かノンレム睡眠状態かの判定（Ｓ１０７）、ノンレム睡眠状態である場合に、当該ノンレム睡眠状態がいずれの段階（Ｓｔａｇｅ１〜Ｓｔａｇｅ４のいずれであるか）の判定（Ｓ１０７）が考えられる。判定内容が決定されたら、決定された判定の実行を指示する（Ｓ１０８）。

本実施形態におけるアローザル状態の指標情報を求める処理においては、Ｓ１０６やＳ１０７の処理は必須ではない。ただし、アローザルが睡眠に関する指標値であることを考えると、睡眠の詳細な状態を求めるＳ１０６やＳ１０７の処理を合わせて行うことは有用と言える。また、Ｓ１０５の判定も必須ではないが、まず睡眠状態か否かを求めておいて、その上で上述したように睡眠状態の脈派信号を対象としてＳ１０９以降の処理を行う等の変形実施に用いることが可能である。

次に、平滑化処理後の脈拍数に対する平滑化処理前の脈拍数の変化量であるΔＰを求め、所与の脈波情報閾値（脈拍数閾値）Ｐｋとの比較処理を行う（Ｓ１０９）。ΔＰ＞Ｐｋの場合には、当該変化量ΔＰがアローザルに起因する脈拍数変化である可能性があるため、ピーク幅（Δｔ）の計測を行う（Ｓ１１０）。Ｓ１１０の後はＳ１０１に戻り、処理を継続する。

一方、ΔＰ≦Ｐｋであれば、脈拍数のピーク幅Δｔの計測処理を終了する（Ｓ１１１）。そして、Δｔが計測されているか否かを判定し（Ｓ１１２）、Ｎｏの場合にはアローザルのカウント等は必要ないため、Ｓ１０１に戻る。

一方、Δｔが計測されている場合には、計測結果であるΔｔと所与の時間間隔ｔｗとの比較処理を行う（Ｓ１１３）。Δｔ≦ｔｗの場合には、上述した条件を満たすため、ΔＰに対応する脈拍数の変化はアローザルによるものであると判定し、アローザルの計数処理（狭義にはアローザル回数を増加させる処理）を行う（Ｓ１１４）。

一方、Δｔ＞ｔｗである場合、ΔＰに対応する脈拍数の変化はアローザルによるものでないと判定されるためアローザルの計数処理は行わない。また、Δｔ＞ｔｗの場合、比較的長時間にわたる脈拍数の増加が見られるため、覚醒状態（Ｗａｋｅ）に移行している可能性がある。よって、覚醒状態か否かの判定を行う（Ｓ１１５）。

Ｓ１１５でＮｏの場合には、睡眠状態が継続しており、アローザルが発生する可能性があるため、Ｓ１０１に戻って処理を継続する。Ｓ１１５でＹｅｓの場合には、覚醒状態にある時間を計測し（Ｓ１１６）、それが所定時間内か否かを判定する（Ｓ１１７）。

Ｓ１１７で所定時間内であると判定された場合には、覚醒状態が一時的なものであり、すぐに睡眠状態に戻る可能性があるため、Ｓ１０１に戻って処理を継続する。ここでの一時的な覚醒とは、例えば深夜にトイレに起きるような、ユーザーが自覚可能な覚醒を表すものであり、アローザルではない。

Ｓ１１７で所定時間以上であると判定された場合には、覚醒状態は持続的なものであり（例えば一般的な生活リズムのユーザーが朝に起床した状態であり）、当面睡眠状態への移行がないと判定できる。この場合、アローザルの検出処理を行う必要はないため、処理を終了する。

以上をまとめると、本実施形態の処理部１２０は、ユーザーが睡眠状態と判定された期間（第１期間）における脈波情報に対する平滑化処理を行い（Ｓ１０３に対応）、平滑化処理後の脈波情報の値に対する、平滑化処理前の脈波情報の変化を脈波情報の変化量ΔＰとして求め（Ｓ１０９に対応）、変化量が所与の脈波変化量閾値Ｐｋを超えた場合（Ｓ１０９でＹｅｓの場合）に、変化量に対応する脈波情報のピークの幅Δｔを表す時間を求め（Ｓ１１０に対応）、求めた時間Δｔが所与の時間間隔（第２期間）ｔｗ内である場合（Ｓ１１３でＹｅｓの場合）に、アローザル状態が発生したと判定し、判定結果に基づいて指標情報（一例としてはＳ１１４での計数処理結果）を求めることになる。

５．表示画面の例
処理部１２０は、アローザル状態に関する指標情報として、傾眠指標情報を求める。ここで傾眠指標情報とは、傾眠状態に関する指標となりうる情報である。傾眠とは、意識障害の程度を表すものであり、外部刺激により覚醒が可能であるが、すぐに意識が混濁してしまう状態を言う。ここでの傾眠状態は、傾眠そのものである状態を表すものであってもよいが、広義には平常時（健康なユーザーが眠気を感じない状態）に比べて眠気が強い状態、或いは意識が混濁している状態を広く指すものでもよい。つまり単純には、傾眠指標情報とは、ユーザーの眠気の強さ、弱さを表す情報である。

本実施形態での傾眠指標情報の具体例は種々考えられるため、ここでは傾眠指標情報を表示する場合を例にとって説明する。なお、表示対象である表示部は、図３に示した表示部１６０のように生体情報処理システム１００に含まれるものであってもよいし、通信部１８０を介して傾眠指標情報を受信した外部の機器に設けられる表示部であってもよい。

例えば、生体情報処理システム１００がウェアラブル装置２００単体で構成される場合、当該ウェアラブル装置２００の表示部で傾眠指標情報を表示してもよい。また、生体情報処理システム１００がウェアラブル装置２００と携帯端末装置３００を含む場合であれば、傾眠指標情報は図６に示したように、携帯端末装置３００の表示部で表示されてもよい。また、図６の構成であっても、生体情報処理システム１００はウェアラブル装置２００から構成され携帯端末装置３００を含まないものとすれば、傾眠指標情報は外部機器で表示されていることになる。

上述してきたように、単位時間当たりのアローザルの検出回数が多いほど、睡眠が妨げられており、ユーザーの睡眠の質が悪いと考えられる。よって図６に示したように、アローザルの検出回数をそのまま傾眠指標情報として用いてもよい。図６では睡眠時間全体でのアローザルの検出回数と、単位時間当たりの平均検出回数を合わせて表示している。

また、「アローザル」という用語は研究分野では一般的であるが、専門家でないユーザーにはわかりにくい場合がある。そのため、図１５（Ａ）に示したようにアローザルを「無意識の目覚め」等のわかりやすい表現に変更してもよい。

或いは、図１５（Ｂ）に示したように、回数に基づいて覚醒状態での眠気の度合いを求め、その結果を表示してもよい。これは言い換えれば、生体情報処理システム１００は、アローザル状態に関する情報に基づいて、ユーザーが眠気を感じる可能性を示す眠気予報を提示することになる。

ここでは、「日中の眠気予報」という用語により、対象ユーザーが眠気を強く感じる可能性が高いか、そうでないかを表示している。具体的には、眠気が強い可能性があると「有」となり、逆に睡眠の質がよく眠気が少ないと推定される場合には「少ない」になり、中間を「やや有」としている。この場合、単位時間当たりのアローザルの検出回数と所与の閾値を用いた判定を行い、判定結果からどの段階を選択するかを決定すればよい。例えば、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を設定しておき、単位時間当たりのアローザル検出回数Ｉｄが、Ｉｄ≧Ｔｈ１であれば「有」、Ｔｈ２≦Ｉｄ＜Ｔｈ１であれば「やや有」、Ｉｄ＜Ｔｈ２であれば「少ない」とする。ここでのＴｈ１は例えば３０（回／時）であり、Ｔｈ２は２０（回／時）である。

或いは、図１５（Ｃ）に示したように、図形等を用いて視覚的に表現してもよい。図１５（Ｃ）では横棒のグラフを３段階に色分けし、左が「ねむい」、右が「ぐっすり」となっている。つまり、横軸では左に行くほど睡眠の質が悪く、右に行くほど睡眠の質がよいことを表す。そして、グラフのうち、ユーザーに対応する睡眠の質を表す位置に矢印を表示している。図１５（Ｃ）の例であれば、ユーザーは中程度の質の睡眠をとれたことを表す。図１５（Ｃ）における矢印の表示位置は、図１５（Ｂ）の例と同様に単位時間当たりのアローザル回数により決定すればよい。具体的には、図１５（Ｂ）と同様に３段階での閾値判定をしてもよいし、アローザル検出回数に応じてより細かく位置を調整してもよい。例えば、横軸の左端を０（回／時）とし、右端をＩｍａｘ（回／時）とした場合であって、ユーザーのアローザル検出回数がＩｄである場合には、グラフ全体のうち、左端からＩｄ／Ｉｍａｘの割合の位置（ただし右端より右には行かないようにする）に矢印を表示するような表示手法が考えられる。

また、以上では傾眠指標情報を表示部に表示するものとしたが、これに限定されない。例えば図４（Ａ）等に示したように、生体情報処理システム１００が提示部として発光部を有する場合であれば、当該発光部の発光パターンにより傾眠指標情報を提示してもよい。ここでの発光パターンとは、発光の色や、発光時間、点滅間隔等により決定されるパターンである。或いは、振動部を提示部として用い、振動パターンにより傾眠指標情報を提示してもよい。ここでの振動パターンとは、振動強度、振動時間、振動と停止を繰り返す場合の振動の間隔等により決定されるパターンである。

６．脈波情報に基づく睡眠状態、覚醒状態の判定手法
また本実施形態では必須の処理ではないが、生体情報処理システム１００は、脈波情報に基づいて、ユーザーの睡眠状態を判定してもよい。具体的には、脈波情報に基づいて、ユーザーが睡眠状態なのか覚醒状態なのかを判定したり、さらに睡眠状態の場合にはその睡眠の深さ（狭義にはレム睡眠状態かノンレム睡眠状態か）を判定してもよく、ここではその手法について説明する。

上述したように、図９（Ａ）に示したような脈ＡＣ信号が取得されれば、脈ＡＣ信号の周波数から脈拍数（心拍数）が求められるし、心臓が一拍する間の間隔である脈拍間隔は図９（Ａ）のｔに示した時間となる。

ここで、本実施形態の処理部１２０は、脈波情報に基づいて自律神経活動状態を判定し、自律神経活動状態に基づいて睡眠状態と覚醒状態の判定を行ってもよい。

自律神経には交感神経・副交感神経があり、日内・季節それぞれ活動状態に変動がある。一般的に日中の活動時には交感神経が優位になり、夜間の活動時では副交感神経が優位になる。季節では秋から冬に向かい交感神経が優位になり、春から夏に向かい副交感神経が優位になる。春はよく眠れるということが言われるのは副交感神経が優位になってくることからくる様である。このように覚醒状態から睡眠状態に移行するには交感神経活動よりも副交感神経活動が優位に変化していくことが必要となる。睡眠状態の判定は脈波情報から得られる脈拍間隔を基に自律神経活動状態を観測することで可能となる。

脈波情報から自律神経活動状態を判定するには、まず図９（Ａ）のｔに示した脈拍間隔をある程度の期間にわたって計測することで、脈拍間隔の時系列的なデータを取得する。脈拍間隔は常時一定となるものではなく変動（揺らぎ）が生じる。そして、当該変動は交感神経の活動と副交感神経の活動により生じることが知られており、且つ交感神経の活動による変動度合いと、副交感神経の活動による変動度合いが異なることも知られている。

そこで、脈拍間隔の時系列的なデータを周波数変換する。周波数変換後のデータの一例を図９（Ｂ）に示す。図９（Ｂ）からわかるように、周波数変換後のデータからは、比較的低い周波数のピークＬＦと、比較的高い周波数のピークＨＦが取得される。

ＬＦは脈拍間隔のゆっくりとした変化を表すものであり、主として交感神経の活動を反映したものとなる。それに対して、ＨＦは脈拍間隔の素早い変化を表すものであり、主として副交感神経の活動を反映したものとなる。なお、厳密にはＬＦは交感神経と副交感神経の両方を反映しうるものであるが、以下では、説明を簡略化するために主として交感神経の活動を反映するものと記載する。

このような特性を考慮すれば、ＬＦとＨＦの比（例えばそれぞれのピークでの信号強度の比）を求めることで、脈波情報の計測期間において交感神経が優位であるか副交感神経が優位であるかを判定することが可能である。

ＬＦ，ＨＦから睡眠状態を判定する手法は種々考えられるが、一例としてはＬＦ／ＨＦの値を用いればよい。ＬＦ／ＨＦは交感神経が優位なほど大きく、副交感神経が優位なほど小さい値となる。よって第１の閾値Ｔｈ１を設定し、ＬＦ／ＨＦ＞Ｔｈ１であれば交感神経が優位であるため覚醒状態と判定し、ＬＦ／ＨＦ≦Ｔｈ１であれば副交感神経が優位であるため睡眠状態と判定すればよい。また、睡眠状態についても第２の閾値Ｔｈ２（＜Ｔｈ１）を設定し、ＴＨ１≧ＬＦ／ＨＦ＞Ｔｈ２であれば睡眠状態の中では比較的交感神経が優位であるため睡眠が浅い状態（レム睡眠状態）と判定し、ＬＦ／ＨＦ≦Ｔｈ２であれば副交感神経が優位であるため睡眠が深い状態（ノンレム睡眠状態）と判定すればよい。また、ノンレム睡眠状態の中での段階の判定（図１４のフローチャートにおけるＳ１０７）を行うのであれば、ノンレム睡眠状態においてさらなる閾値を設けて判定を行えばよい。

また、上記のような単純な値を用いた判定だけではなく、対象ユーザーのそれまでの脈波データ等の履歴情報等を用いて処理を行ってもよい。例えば、履歴を参照すれば、対象ユーザーの睡眠状態における周期性の特性（一例としてはレム睡眠状態とノンレム睡眠状態の１サイクルに要する時間等）を推定できる。そして、当該１サイクルの中ではノンレム睡眠がある程度継続して現れ、その後レム睡眠がある程度継続して現れることがわかっているため、ＬＦ，ＨＦを用いた判定がこの前提に反する場合には、誤判定を行っている可能性が高いことが推定できる。さらに、ユーザー毎に誤判定を起こしやすい状況等も学習可能であるため、当該学習結果を用いることで判定精度の向上が期待できる。その他、ＬＦ，ＨＦを用いた睡眠状態の判定は種々の変形実施が可能である。

なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また生体情報処理システムの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

１０ バンド部、１２ バンド穴、１４ バックル部、１５ バンド挿入部、
１６ 突起部、３０ ケース部、３２ 発光窓部、４０ センサー部、
１００ 生体情報処理システム、１０１ 脈波センサー、１０２ 体動センサー、
１１０ 脈波情報取得部、１２０ 処理部、１２１ 睡眠覚醒判定部、
１２２ 脈拍ピーク検出部、１２３ ピーク発生回数計数部、１２４ 発生頻度演算部、
１２５ 年齢設定部、１２６ 年齢補正部、１３０ 操作部、１３５ 操作検出部、
１４０ 体動情報取得部、１５０ 記憶部、１６０ 表示部、１７０ 時刻計数部、
１８０ 通信部、２００ ウェアラブル装置、３００ 携帯端末装置

Claims (18)

1. ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部と、
   前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーの睡眠状態を判定する処理部と、
   を含み、
   前記処理部は、
   前記脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する指標情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
2. 請求項１において、
   前記処理部は、
   前記ユーザーが前記睡眠状態と判定された第１期間における前記脈波情報の変化に基づいて、前記指標情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
3. 請求項２において、
   前記処理部は、
   所与の第２期間での前記脈波情報の変化量と、脈波変化量閾値との比較処理に基づいて、前記指標情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
4. 請求項３において、
   前記処理部は、
   所与の単位時間において、前記第２期間での前記脈波情報の前記変化量が前記脈波変化量閾値を超えた回数を、前記指標情報として求めることを特徴とする生体情報処理システム。
5. 請求項３又は４のいずれかにおいて、
   前記処理部は、
   前記ユーザーの個人情報に基づいて、前記第２期間の長さ及び前記脈波変化量閾値の少なくとも一方の値を設定することを特徴とする生体情報処理システム。
6. 請求項３乃至５のいずれかにおいて、
   前記脈波情報は、脈拍数又は脈拍間隔を表す情報であり、
   前記処理部は、
   前記脈波情報の変化周期に対応する時間に基づいて、前記第２期間の長さを設定することを特徴とする生体情報処理システム。
7. 請求項１において、
   前記処理部は、
   前記ユーザーが前記睡眠状態と判定された第１期間における前記脈波情報に対する平滑化処理を行い、
   前記平滑化処理後の前記脈波情報の値に対する、前記平滑化処理前の前記脈波情報の変化を前記脈波情報の変化量として求め、
   前記変化量が脈波変化量閾値を超えた場合に、前記変化量に対応する前記脈波情報のピークの幅を表す時間を求め、
   求めた前記時間が所与の第２期間内である場合に、前記アローザル状態が発生したと判定し、判定結果に基づいて前記指標情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
8. 請求項１乃至７のいずれかにおいて、
   前記処理部は、
   前記アローザル状態に関する前記指標情報として、傾眠指標情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
9. 請求項１乃至８のいずれかにおいて、
   前記処理部は、
   前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーにより意識されない覚醒を表す状態を、前記アローザル状態として検出することを特徴とする生体情報処理システム。
10. 請求項１乃至９のいずれかにおいて、
    前記脈波情報は、脈拍数又は脈拍間隔であることを特徴とする生体情報処理システム。
11. 請求項１乃至１０のいずれかにおいて、
    前記ユーザーに前記指標情報を提示する提示部を備えることを特徴とする生体情報処理システム。
12. 請求項１１において、
    前記提示部は、
    前記ユーザーが前記アローザル状態であることを提示することを特徴とする生体情報処理システム。
13. ユーザーの脈波情報を取得し、
    前記脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
14. 請求項１３において、
    前記脈波情報に基づいて、前記ユーザーの睡眠状態を判定することを特徴とする生体情報処理システム。
15. 請求項１３又は１４において、
    前記アローザル状態に関する情報を提示することを特徴とする生体情報処理システム。
16. 請求項１５において、
    前記アローザル状態に関する情報は、所与の単位時間における所与の第２期間での前記脈波情報の変化量が脈波変化量閾値を超えた回数であることを特徴とする生体情報処理システム。
17. 請求項１３乃至１６のいずれかにおいて、
    前記アローザル状態に関する情報に基づいて、前記ユーザーが眠気を感じる可能性を示す眠気予報を提示することを特徴とする生体情報処理システム。
18. ユーザーの脈波情報を取得する処理を行い、
    前記脈波情報に基づいて、睡眠中のアローザル状態に関する情報を求める処理を行うことを特徴とする生体情報処理システムの制御方法。