JP2017140188A - Arterial oxygen saturation estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、動脈血酸素飽和度を推定する動脈血酸素飽和度推定装置に関する。 The present invention relates to an arterial blood oxygen saturation estimation device for estimating arterial oxygen saturation.
従来、例えば特許文献１に示されるように、睡眠時無呼吸症候群のスクリーニングのため、パルスオキシメータを用いて、被験者の睡眠中の動脈血酸素飽和度の変動を測定する方法が知られている。 Conventionally, as disclosed in Patent Document 1, for example, a method for measuring arterial oxygen saturation during sleep of a subject using a pulse oximeter is known for screening for sleep apnea syndrome.
パルスオキシメータは、発光素子と受光素子とを備えたプローブを有している。被験者は、そのプローブを掌や指先などに装着する。そして、発光素子から赤色光を発光し、その赤色光が動脈血を透過して受光素子に受光される光量から、酸素飽和度を求める。つまり、血液中において、酸素と結合しているヘモグロビンは、酸素と結合していないヘモグロビンよりも、赤色光の吸光度が低い。このような赤色光の吸光特性の違いを利用することで、酸素と結合したヘモグロビンの比率である酸素飽和度を求めることができる。 The pulse oximeter has a probe including a light emitting element and a light receiving element. The subject wears the probe on the palm or fingertip. Then, red light is emitted from the light emitting element, and the oxygen saturation is obtained from the amount of light that passes through arterial blood and is received by the light receiving element. That is, in blood, hemoglobin bound to oxygen has a lower red light absorbance than hemoglobin not bound to oxygen. By utilizing such a difference in red light absorption characteristics, it is possible to determine the oxygen saturation, which is the ratio of hemoglobin bound to oxygen.
しかしながら、動脈血酸素飽和度の検出のために、特許文献１に示されるような、プローブを被験者の掌や指先などに装着するパルスオキシメータを用いた場合、そのプローブの装着により、被験者に少なからず負担を強いることになってしまう。 However, in the case of using a pulse oximeter in which the probe is mounted on the palm or fingertip of the subject as shown in Patent Document 1 for detection of arterial oxygen saturation, the subject is not limited by the mounting of the probe. It will be a burden.
本発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、被験者がなんらの器具も装着せずに、その被験者の動脈血酸素飽和度を推定することが可能な動脈血酸素飽和度推定装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described points, and provides an arterial blood oxygen saturation estimation device that enables a subject to estimate the arterial oxygen saturation of the subject without wearing any instrument. For the purpose.
上述した目的を達成するために、本発明による動脈血酸素飽和度推定装置は、
就寝者が寝具に横臥した際に、当該就寝者の体の各部の荷重が印加されるように、分布して寝具に配置される複数の圧力センサ（１０１〜１０ｎ）と、
複数の圧力センサによって時系列的に検出される、呼吸動作による就寝者の体の各部の印加荷重の変化を捉えた複数の検出信号に基づき、単位時間当りに就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を算出する呼吸周波数算出部（１３０〜１５０）と、
呼吸周波数算出部によって時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する分散算出部（１６０）と、
分散算出部によって算出された複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する推定値算出部（１７０、１８０）と、を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above-described object, an arterial blood oxygen saturation estimation apparatus according to the present invention includes:
A plurality of pressure sensors (10 1 to 10 n ) distributed and arranged on the bedding so that when the sleeper lies on the bedding, a load of each part of the sleeper's body is applied;
Number of times the sleeper's breathing motion is repeated per unit time based on multiple detection signals that detect changes in the applied load on each part of the sleeper's body due to the breathing motion, detected in time series by multiple pressure sensors A respiration frequency calculation unit (130 to 150) for calculating a respiration frequency corresponding to
Based on a plurality of respiratory frequencies calculated in time series by the respiratory frequency calculating unit, a variance calculating unit (160) for calculating the magnitude of variance of the plurality of respiratory frequencies;
An estimated value calculation unit (170, 180) that calculates an estimated value of arterial blood oxygen saturation of a sleeper based on the magnitude of variance of a plurality of respiratory frequencies calculated by the variance calculation unit, To do.
就寝者が、就寝中に無呼吸や低呼吸の状態に陥る場合、呼吸動作の間隔が不規則となり、正常な呼吸動作を行っている場合に比較して呼吸周波数の揺らぎが大きくなる。そして、その結果として、肺から取り込まれる酸素量が低下し、動脈血酸素飽和度の低下が生じる。そこで、本発明では、複数の圧力センサによって時系列的に検出される検出信号から呼吸周波数を算出し、さらに、時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する。この複数の呼吸周波数の分散の大きさは、呼吸周波数の揺らぎの大きさを示す指標として用いることができる。そのため、複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができる。 When a sleeper falls into an apnea or hypopnea state during sleep, the interval between breathing motions becomes irregular, and the fluctuation of the breathing frequency becomes larger than that when a normal breathing motion is performed. As a result, the amount of oxygen taken from the lungs decreases, resulting in a decrease in arterial oxygen saturation. Therefore, in the present invention, the respiratory frequency is calculated from the detection signals detected in time series by the plurality of pressure sensors, and further, based on the plurality of respiratory frequencies calculated in time series, the variance of the plurality of respiratory frequencies is calculated. The size of is calculated. The magnitude of the dispersion of the plurality of respiratory frequencies can be used as an index indicating the magnitude of the fluctuation of the respiratory frequency. Therefore, the estimated value of the arterial blood oxygen saturation of the sleeping person can be calculated based on the magnitude of the variance of the plurality of respiratory frequencies.
このように、本発明によれば、就寝者の体の各部の荷重が印加されるように分布して配置される複数の圧力センサからの検出信号を用いて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができる。このため、動脈血酸素飽和度を測定するために、就寝者に何らの器具も装着する必要がなく、就寝者の負担を大幅に軽減することができる。 Thus, according to the present invention, using the detection signals from a plurality of pressure sensors distributed and arranged so that the load of each part of the sleeping person's body is applied, the arterial oxygen saturation level of the sleeping person is determined. An estimated value can be calculated. For this reason, in order to measure arterial blood oxygen saturation, it is not necessary to attach any device to the sleeping person, and the burden on the sleeping person can be greatly reduced.
上記括弧内の参照番号は、本発明の理解を容易にすべく、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、なんら本発明の範囲を制限することを意図したものではない。 The reference numerals in the parentheses merely show an example of a correspondence relationship with a specific configuration in an embodiment described later in order to facilitate understanding of the present invention, and are intended to limit the scope of the present invention. Not intended.
また、上述した特徴以外の、特許請求の範囲の各請求項に記載した技術的特徴に関しては、後述する実施形態の説明及び添付図面から明らかになる。 Further, the technical features described in the claims of the claims other than the features described above will become apparent from the description of embodiments and the accompanying drawings described later.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る動脈血酸素飽和度推定装置の全体構成を示した構成図である。なお、図１においては、動脈血酸素飽和度推定装置を構成するコンピュータ１００における機能を、それぞれ、機能ブロックとして表している。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram showing the overall configuration of an arterial blood oxygen saturation estimation apparatus according to the present embodiment. In FIG. 1, functions in the
図１に示すように、動脈血酸素飽和度推定装置は、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎとコンピュータ１００とを備える。
As shown in FIG. 1, the arterial blood oxygen saturation estimation device includes a plurality of pressure sensors 10 1 to 10 n and a
複数の圧力センサ１０１〜１０ｎは、図示しないセンサシートの内部に所定の分布パターンで配置されたものである。例えば、センサシートには、１６５個の圧力センサが設けられる。このセンサシートは、寝具に敷設されて使用される。就寝者が、センサシートが敷設された寝具に横臥すると、当該就寝者の体の各部の荷重が、センサシートに配置された各圧力センサ１０１〜１０ｎに印加される。各圧力センサ１０１〜１０ｎは、例えば、印加荷重に応じて電気抵抗が変化（荷重増大に対して電気抵抗が減少）する感圧素子を有する。このため、各圧力センサ１０１〜１０ｎからは、就寝者による印加荷重に応じた検出信号が出力される。各圧力センサ１０１〜１０ｎに印加される荷重には、就寝者の体重に応じた直流成分と、呼吸動作や就寝姿勢の変化による体動に応じた変動成分が含まれる。 The plurality of pressure sensors 10 1 to 10 n are arranged in a predetermined distribution pattern inside a sensor sheet (not shown). For example, the sensor sheet is provided with 165 pressure sensors. This sensor sheet is used by being laid on the bedding. When the sleeping person lies on the bedding on which the sensor sheet is laid, the load of each part of the sleeping person's body is applied to each pressure sensor 10 1 to 10 n arranged on the sensor sheet. Each of the pressure sensors 10 1 to 10 n includes, for example, a pressure-sensitive element that changes in electrical resistance according to applied load (electrical resistance decreases with increasing load). For this reason, each pressure sensor 10 1 to 10 n outputs a detection signal corresponding to the load applied by the sleeper. The load applied to each of the pressure sensors 10 1 to 10 n includes a direct current component corresponding to the body weight of the sleeping person and a fluctuation component corresponding to body movement due to a change in breathing motion or sleeping posture.
コンピュータ１００は、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎの検出信号から、呼吸動作による体動（呼吸体動）に応じた変動成分に基づいて、単位時間当りに就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を繰り返し算出する。そして、コンピュータ１００は、複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する。
The
なお、図１に示す機能ブロックは、コンピュータ１００の他にも、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ（Large Scale Integration）によって実現することも可能である。
The functional blocks shown in FIG. 1 can also be realized by an FPGA (Field Programmable Gate Array) or LSI (Large Scale Integration) in addition to the
以下、コンピュータ１００が有する機能について、図１の構成図及び図２のフローチャートを参照しつつ、詳細に説明する。
Hereinafter, functions of the
検出部１１０は、図２のフローチャートのステップＳ１００、Ｓ１１０に示すように、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を所定のサンプリング間隔でサンプリングする。この際、例えば、サンプリング間隔は０．１秒に設定される。さらに、検出部１１０は、図２のフローチャートのステップＳ１１０に示すように、サンプリングした検出信号Ｙ（ｔ）をコンピュータ１００にて取り扱うことができるようにＡ／Ｄ変換する。この結果、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙ（ｔ）は、同じタイミングでサンプリングされてＡ／Ｄ変換され、コンピュータ１００における後述する処理に供される。
The
前処理部１２０は、図２のフローチャートのステップＳ１２０に示すように、Ａ／Ｄ変換された検出信号Ｙ（ｔ）に対して、上述した就寝者の体重に応じた直流成分を除去するためのフィルタリング処理を行う。例えば、前処理部１２０は、所定のサンプリング間隔でサンプリングされた検出信号Ｙ（ｔ）を所定の時間幅Ｔｄｅｔｒ分だけ選択し、その選択した時間幅Ｔｄｅｔｒ内に含まれる所定数の検出信号Ｙ（ｔ）の平均値を計算する。そして、この平均値を直流成分とみなして、検出信号Ｙ（ｔ）から減じることにより、フィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）を出力する。所定の時間幅Ｔｄｅｔｒは、検出信号Ｙ（ｔ）がサンプリングされるごとに時間的に移動される。このように、検出信号Ｙ（ｔ）の移動平均値を求め、その移動平均値を検出信号Ｙ（ｔ）から減じる処理を、ステップＳ１２０のフィルタリング処理として用いることができる。なお、ステップＳ１２０におけるフィルタリング処理は、上述した処理に限られず、検出信号Ｙ（ｔ）から直流成分を除去可能である限り、その他の手法を用いても良い。
As shown in step S120 of the flowchart of FIG. 2, the
さらに、前処理部１２０は、圧力センサ１０１〜１０ｎの非線形性を補正する処理を行っても良い。すなわち、前処理部１２０は、圧力センサが印加される荷重に比例する検出信号を出力するものではなく、例えば、印加荷重の増加に応じて、検出信号の変化の大きさが小さくなるような特性を有する場合、前処理部１２０は、検出信号が印加荷重に比例して変化するように補正処理を行っても良い。
Further, the preprocessing
フィルタリング処理された検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）は、周波数分布計算部１３０に与えられる。周波数分布計算部１３０は、図２のフローチャートのステップＳ１３０に示すように、フィルタリング処理された、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）をそれぞれ所定数（例えば、サンプル数として２５６）含む、検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）の時系列データに対して、各圧力センサ１０１〜１０ｎの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）毎にＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理を行う。このようにして、周波数分布計算部１３０は、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の所定数の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）を周波数解析し、その周波数分布を求める。求めた周波数分布の結果は、確率分布生成部１４０に与えられる。
The filtered detection signal Y detr (t) is given to the frequency
確率分布生成部１４０は、図２のフローチャートのステップＳ１４０に示すように、典型的な呼吸周波数である０．３Ｈｚを中心として、呼吸周波数が属する可能性がある周波数範囲（例えば、０．１Ｈｚ〜０．７Ｈｚ）において、いわゆる粒子（パーティクル）フィルタを使用して、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数分布から呼吸周波数をトラッキングする。すなわち、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の複数の周波数分布から任意の１つを選び、初期的に、呼吸周波数範囲に属するいくつかの周波数をパーティクルとして定める（サンプリング）。そして、選んだ周波数分布が示す実際の観測結果から、各パーティクルの確率分布を算出する（重み付け）。このパーティクル毎の確率分布が、選んだ周波数分布における、各周波数の確率分布となる。そして、次の周波数分布を選び、最初に選んだ周波数分布に基づき算出した確率分布に応じて、パーティクルの初期値を定める。この際、パーティクル毎の確率分布に応じて、パーティクルのリサンプリングを行う。このような処理を周波数分布の数だけ繰り返すことにより、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数分布における、各周波数の確率分布を算出する。算出した各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数ごとの確率分布は、呼吸周波数計算部１５０に与えられる。
As shown in step S140 of the flowchart in FIG. 2, the probability
なお、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数分布から呼吸周波数をトラッキングするためにパーティクルフィルタを使用する例について説明したが、例えば、カルマンフィルタのような他のフィルタを使用することも可能である。 In addition, although the example which uses a particle filter in order to track a respiration frequency from the frequency distribution for each pressure sensor 10 1 to 10 n has been described, for example, other filters such as a Kalman filter can also be used. .
呼吸周波数計算部１５０は、与えられた各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数ごとの確率分布から、就寝者の呼吸周波数を決定する。具体的には、まず、呼吸周波数計算部１５０は、図２のフローチャートのステップＳ１５０に示すように、各圧力センサ１０１〜１０ｎ毎の周波数ごとの確率分布を、各周波数ごとに加算することにより統合する。そして、呼吸周波数計算部１５０は、ステップＳ１６０に示すように、統合した確率分布に基づいて、就寝者の呼吸周波数を決定する。例えば、統合した確率分布において、上述した周波数範囲の中で最も確率の高い周波数を選択し、その選択した周波数を呼吸周波数として算出する。このようにして算出された呼吸周波数は、分散計算部１６０に与えられる。
The respiration
分散計算部１６０は、図２のフローチャートのステップＳ１７０に示すように、所定の時間間隔（例えば１秒間隔）で、呼吸周波数計算部１５０によって時系列的に算出される所定数の呼吸周波数に基づき、それら所定数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する。例えば、分散計算部１６０は、所定数の呼吸周波数の平均値を求め、この平均値と各呼吸周波数との誤差をそれぞれ２乗した上で、所定数で除算することにより、２乗平均値を求める。これにより、所定数の呼吸周波数の分散の大きさを求めることができる。このようにして算出された、所定数の呼吸周波数の分散の大きさは、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）計算部１７０に与えられる。
As shown in step S170 of the flowchart of FIG. 2, the
但し、２乗平均値を算出する以外にも、所定数の呼吸周波数の分散の大きさに相関する値を求めることができるものであるならば、他の演算手法を用いても良い。 However, in addition to calculating the mean square value, other calculation methods may be used as long as values that correlate with the variance of a predetermined number of respiratory frequencies can be obtained.
ＳｐＯ２計算部１７０は、図２のフローチャートのステップＳ１８０に示すように、所定数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を計算する。 As shown in step S180 in the flowchart of FIG. 2, the SpO 2 calculation unit 170 calculates the estimated value of the arterial blood oxygen saturation of the sleeping person based on the variance of the predetermined number of respiratory frequencies.
ここで、就寝者が、就寝中に無呼吸や低呼吸の状態に陥る場合、呼吸動作の間隔が不規則となり、正常な呼吸動作を行っている場合に比較して呼吸周波数の揺らぎが大きくなる。そして、その結果として、肺から取り込まれる酸素量が低下し、動脈血酸素飽和度の低下を招く。このように、呼吸周波数の揺らぎの大きさと動脈血酸素飽和度の低下との間には相関関係がある。そして、所定数の呼吸周波数の分散の大きさは、呼吸周波数の揺らぎの大きさを示す指標として用いることができる。そのため、図３に示すように、所定数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができるのである。 Here, if the sleeper falls into apnea or hypopnea state during sleep, the interval between breathing motions becomes irregular, and the fluctuation of the breathing frequency becomes larger than when the normal breathing motion is performed. . As a result, the amount of oxygen taken from the lung is reduced, leading to a decrease in arterial oxygen saturation. Thus, there is a correlation between the magnitude of fluctuations in respiratory frequency and the decrease in arterial oxygen saturation. The magnitude of the variance of the predetermined number of breathing frequencies can be used as an index indicating the magnitude of the breathing frequency fluctuation. Therefore, as shown in FIG. 3, the estimated value of the arterial blood oxygen saturation of the sleeping person can be calculated based on the magnitude of the variance of the predetermined number of respiratory frequencies.
呼吸周波数の揺らぎの大きさ（すなわち、呼吸周波数の分散の大きさ）と動脈血酸素飽和度の低下との相関関係については、実験を通じて得た測定データに基づいて、呼吸周波数の分散の大きさと動脈血酸素飽和度の低下度合との関係を示すマップを作成し、データベース１８０に保存しておく。データベース１８０に保存されるマップの一例を図４に示す。図４に示すように、マップは、呼吸周波数の分散の大きさに対する、動脈血酸素飽和度の分布確率を示すものを用いることができる。この場合、ＳｐＯ２計算部１７０が計算する動脈血酸素飽和度の推定値は、確率分布となる。なお、図４に示す例では、楕円形が、動脈血酸素飽和度の分布範囲を示し、その分布確率は、楕円形の長軸を示す点線に近づくほど高くなるように定められている。ただし、マップは、呼吸周波数の分散の大きさに対して、単に、最も確率の高い動脈血酸素飽和度の値を示すものであっても良い。
Regarding the correlation between the magnitude of respiratory frequency fluctuation (ie, the magnitude of the variance in respiratory frequency) and the decrease in arterial oxygen saturation, the correlation between the magnitude of the respiratory frequency variance and the arterial blood is based on measurement data obtained through experiments. A map showing the relationship with the degree of decrease in oxygen saturation is created and stored in the
また、図４に示すマップは、呼吸周波数の揺らぎが生じたとき、その揺らぎに応じた呼吸周波数の分散の大きさと、その揺らぎの発生から所定時間後に現れる、動脈血酸素飽和度の分布確率との関係を示している。 Further, the map shown in FIG. 4 shows the distribution of the distribution of the respiratory frequency according to the fluctuation and the distribution probability of the arterial oxygen saturation that appears after a predetermined time from the occurrence of the fluctuation when the fluctuation of the respiratory frequency occurs. Showing the relationship.
就寝者が無呼吸や低呼吸の状態に陥っても、即座に動脈血酸素飽和度が低下するわけではない。動脈血酸素飽和度は、無呼吸や低呼吸の状態が始まってから、ある程度の遅れ時間だけ遅れて低下し始める。この遅れ時間は、肺による酸素の取り込み、また、肺から体の各部への血液の循環などに要する時間によって決まるものである。そして、無呼吸や低呼吸の状態が継続する間、動脈血酸素飽和度も継続して低下し、就寝者の呼吸が回復すると、上述した遅れ時間だけ遅れて、動脈血酸素飽和度は上昇する。このように、無呼吸や低呼吸の状態発生と、動脈滅酸素飽和度の低下との間には時間遅れがある。そこで、本実施形態では、その遅れ時間を所定時間と定め、ある呼吸周波数の分散の大きさが測定されたときに、所定時間後に現れる動脈血酸素飽和度の分布確率との関係をマップとして記憶している。 Even if a sleeper falls into apnea or hypopnea, arterial oxygen saturation does not immediately decrease. The arterial oxygen saturation begins to decrease with a certain delay time after the apnea or hypopnea state begins. This delay time is determined by the time required for oxygen uptake by the lungs and blood circulation from the lungs to various parts of the body. And while an apnea and a hypopnea state continue, arterial oxygen saturation will also fall continuously, and if a sleeper's breathing will recover, arterial oxygen saturation will rise after a delay time mentioned above. Thus, there is a time delay between the occurrence of apnea and hypopnea conditions and the decrease in arterial oxygen saturation. Therefore, in this embodiment, the delay time is set as a predetermined time, and when the magnitude of variance of a certain respiratory frequency is measured, the relationship with the distribution probability of arterial oxygen saturation that appears after the predetermined time is stored as a map. ing.
そのため、ＳｐＯ２計算部１７０が、単純に、分散計算部１６０によって計算された呼吸周波数の分散の大きさから、マップを参照して、動脈血酸素飽和度の推定値を算出すると、その動脈血酸素飽和度の推定値は、所定時間後の動脈血酸素飽和度の推定値を示すことになる。これらの呼吸周波数の分散の大きさと、動脈血酸素飽和度の推定値は、図２のフローチャートのステップＳ１９０に示すように、記録部１９０に記録されるが、上述したように両者の間に時間のズレがあると、記録部１９０の記録データに基づく、データの表示や出力に注意を要することになる。
Therefore, when the
そこで、本実施形態では、ＳｐＯ２計算部１７０は、分散計算部１６０から与えられた呼吸周波数の分散の大きさを、記録部１９０に出力して保存させるとともに、自身の内部にも所定時間分の呼吸周波数の分散の大きさを保存しておく。そして、呼吸周波数の分散の大きさとともに記録部１９０に出力する動脈血酸素飽和度の推定値を得るために、その時点よりも所定時間分だけ遡った時点で算出された呼吸周波数の分散の大きさを用いるようにしても良い。
Therefore, in the present embodiment, the SpO 2 calculation unit 170 outputs the magnitude of the variance of the respiratory frequency given from the
このようにすれば、図３のグラフに示すように、記録部１９０に記録される呼吸周波数の分散の大きさと、動脈血酸素飽和度の推定値との時間的な整合を図ることができるようになる。
In this way, as shown in the graph of FIG. 3, it is possible to achieve temporal matching between the magnitude of the variance of the respiratory frequency recorded in the
このように、本実施形態によれば、就寝者の体の各部の荷重が印加されるように分布して配置される複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を用いて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出することができる。このため、動脈血酸素飽和度を測定するために、就寝者に何らの器具も装着する必要がなく、就寝者の負担を大幅に軽減することができる。 Thus, according to the present embodiment, the sleeper is used by using the detection signals from the plurality of pressure sensors 10 1 to 10 n that are distributed and arranged so that the load of each part of the sleeper's body is applied. The estimated value of arterial oxygen saturation can be calculated. For this reason, in order to measure arterial blood oxygen saturation, it is not necessary to attach any device to the sleeping person, and the burden on the sleeping person can be greatly reduced.
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。 As mentioned above, although preferable embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above, In the range which does not deviate from the main point of this invention, it can change and implement variously.
例えば、上述した実施形態では、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を用いて、就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する例について説明した。しかしながら、動脈血酸素飽和度の推定値の算出に加えて、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号に基づき、就寝者の呼吸動作を示す呼吸信号を生成しても良い。このように、呼吸信号を生成して、記録部１９０に記録することにより、無呼吸症候群の診断をより高精度に行うことが可能になる。
For example, in the above-described embodiment, the example in which the estimated value of the arterial blood oxygen saturation of the sleeping person is calculated using the detection signals from the plurality of pressure sensors 10 1 to 10 n has been described. However, in addition to the calculation of the estimated value of arterial oxygen saturation, a respiratory signal indicating the sleep behavior of the sleeping person may be generated based on detection signals from the plurality of pressure sensors 10 1 to 10 n . Thus, by generating a respiratory signal and recording it in the
１０１〜１０ｎ 圧力センサ
１００ コンピュータ
１１０ 検出部
１２０ 前処理部
１３０ 周波数分布計算部
１４０ 確率分布生成部
１５０ 呼吸周波数計算部
１６０ 分散計算部
１７０ ＳｐＯ２計算部
１８０ データベース
１９０ 記録部
10 1 to 10 n
Claims (8)
前記複数の圧力センサによって時系列的に検出される、呼吸動作による前記就寝者の体の各部の印加荷重の変化を捉えた複数の検出信号に基づき、単位時間当りに前記就寝者の呼吸動作が繰り返される回数に対応する呼吸周波数を算出する呼吸周波数算出部（１３０〜１５０）と、
前記呼吸周波数算出部によって時系列的に算出される複数の呼吸周波数に基づき、それら複数の呼吸周波数の分散の大きさを算出する分散算出部（１６０）と、
前記分散算出部によって算出された前記複数の呼吸周波数の分散の大きさに基づいて、前記就寝者の動脈血酸素飽和度の推定値を算出する推定値算出部（１７０、１８０）と、を備えることを特徴とする動脈血酸素飽和度推定装置。 A plurality of pressure sensors (10 1 to 10 n ) distributed and arranged on the bedding so that when the sleeper lies on the bedding, a load of each part of the sleeper's body is applied;
Based on a plurality of detection signals that are detected in time series by the plurality of pressure sensors and that detect changes in the applied load of each part of the sleeper's body due to the breathing motion, the sleep motion of the sleeper per unit time is detected. A respiration frequency calculation unit (130 to 150) for calculating a respiration frequency corresponding to the number of repetitions;
Based on a plurality of respiratory frequencies calculated in time series by the respiratory frequency calculating unit, a variance calculating unit (160) for calculating the magnitude of variance of the plurality of respiratory frequencies;
An estimated value calculating unit (170, 180) that calculates an estimated value of arterial blood oxygen saturation of the sleeper based on the magnitude of the variance of the plurality of respiratory frequencies calculated by the variance calculating unit. An apparatus for estimating arterial blood oxygen saturation.
前記呼吸周波数算出部は、前記直流成分除去部によって直流成分が除去された検出信号の時系列データに対して周波数解析して呼吸周波数分布を求めることを特徴とする請求項６又は７に記載の動脈血酸素飽和度推定装置。 A DC component removing unit (120) that removes a DC component from detection signals output from the plurality of pressure sensors,
The respiratory frequency calculation unit according to claim 6 or 7, wherein the respiratory frequency calculation unit obtains a respiratory frequency distribution by performing frequency analysis on the time-series data of the detection signal from which the DC component has been removed by the DC component removal unit. Arterial oxygen saturation estimation device.
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