JP2019136526A - Sleeping state determination device and sleeping state determination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、睡眠状態判定装置等に関する。 The present invention relates to a sleep state determination device and the like.
従来から、心拍・呼吸情報から睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）による睡眠状態を判定しようとする技術が知られている。近年では、睡眠状態の中でも、レム睡眠とノンレム睡眠とをＰＳＧ以外の方法で判定したいというニーズが発生している。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for determining a sleep state by a sleep polysomnograph (PSG) from heartbeat / respiration information is known. In recent years, there has been a need to determine REM sleep and non-REM sleep by a method other than PSG among sleep states.
例えば、１分毎の心拍数の標準偏差をもちいて、レム睡眠とノンレム睡眠とを判定する発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。 For example, an invention for determining REM sleep and non-REM sleep using a standard deviation of the heart rate per minute is disclosed (for example, see Patent Document 1).
また、呼吸波形のピーク間隔の分散の変動係数と、ピーク値の分散の変動係数とから睡眠状態を推定する睡眠状態推定装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。 Moreover, a sleep state estimation device that estimates a sleep state from a variation coefficient of variance of peak intervals of a respiratory waveform and a variation coefficient of dispersion of peak values is known (see, for example, Patent Document 2).
また、呼吸数や心拍等を利用することにより、睡眠状態を段階的に判定する装置も知られている（例えば、特許文献３、特許文献４参照）。 In addition, an apparatus that determines a sleep state in stages by using a respiratory rate, a heartbeat, or the like is also known (see, for example, Patent Document 3 and Patent Document 4).
従来の技術は、呼吸周期・呼吸間隔や、呼吸ピーク値を評価に用いているが、様々なノイズと共に入力されるため、呼吸波形から睡眠状態を精度良く検出するのは難しいという課題があった。 The conventional technology uses the breathing cycle / breathing interval and the breathing peak value for evaluation. However, since it is input with various noises, there is a problem that it is difficult to accurately detect the sleep state from the breathing waveform. .
また、装着型センサでは装着位置により、非装着型センサでは寝位置等のセンサと人体との相対的位置関係により、呼吸波形が人体本来の要因とは別に変化してしまう。多くの計測情報を用いる場合、総ての計測項目が精度良く計測できていれば、最終的な評価結果の精度は向上する可能性はあるが、精度の低い計測項目があると、当該計測項目に引っ張られてしまい、最終的な評価結果の精度が低下してしまうという問題点があった。 In addition, depending on the mounting position of the wearable sensor and the relative positional relationship between the human body and the sensor such as the sleeping position of the non-wearable sensor, the respiratory waveform changes separately from the factors inherent to the human body. When using a lot of measurement information, if all measurement items can be measured accurately, the accuracy of the final evaluation result may be improved, but if there is a measurement item with low accuracy, the measurement item There is a problem that the accuracy of the final evaluation result is lowered.
例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３では、呼吸波形に基づくことから個人差や判定誤差の影響が出やすいという課題も生じていた。特許文献４では、一晩の標準偏差を大きい順から２０％以上の区間をレム睡眠として判定しているが、必ずしもレム出現率は２０％とはならず、大きな誤差が生じていた。 For example, Patent Document 1, Patent Document 2, and Patent Document 3 have a problem in that they are easily influenced by individual differences and determination errors because they are based on respiratory waveforms. In Patent Document 4, an interval of 20% or more from the descending order of the standard deviation of overnight is determined as REM sleep, but the REM appearance rate is not necessarily 20%, and a large error occurs.
更に、特許文献１では、浅い睡眠と深い睡眠とを判別しているが、ノンレム睡眠とレム睡眠とを判定できる訳ではなかった。 Furthermore, in Patent Document 1, shallow sleep and deep sleep are discriminated, but non-REM sleep and REM sleep cannot be determined.
上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、被測定者の所定時間内の生体情報として、例えば一定時間内の呼吸数等を用いることにより、簡易で、かつ、正確にノンレム睡眠とレム睡眠の判定を行うことができる睡眠状態判定装置等を提供することである。 In view of the above-described problems, the present invention aims to provide a simple and accurate non-REM sleep by using, for example, a respiration rate within a predetermined time as biological information within a predetermined time of the measurement subject. It is providing the sleep state determination apparatus etc. which can perform determination of REM sleep.
上述した課題を解決するために、本発明の睡眠状態判定装置は、
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出手段と、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出手段と、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, the sleep state determination device of the present invention
A detection means for detecting respiration or heartbeat as biological information of the measurement subject;
Calculating means for calculating first information indicating a deviation from an average of respiratory rate or heart rate per unit time included in the first calculation section from the bedtime to getting up from the detected biological information;
From the first information, sleep state determination means for determining whether the measurement subject's sleep state is REM sleep or non-REM sleep;
It is characterized by providing.
本発明の睡眠状態判定方法は、
被測定者の生体情報として呼吸または心拍を検出する検出ステップと、
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出ステップと、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする。
The sleep state determination method of the present invention includes:
A detection step for detecting respiration or heartbeat as biological information of the measurement subject;
A calculation step of calculating first information indicating a deviation from an average of respiratory rate or heart rate per unit time included in the first calculation section from the bedtime to getting up from the detected biological information;
From the first information, a sleep state determination step for determining whether the sleep state of the person being measured is REM sleep or non-REM sleep;
It is characterized by including.
本発明の睡眠状態判定装置によれば、被測定者の呼吸を検出し、検出された呼吸から、呼吸数算出時間に含まれる呼吸数を出力する。また、変動係数算出区間に含まれる呼吸数の平均値と標準偏差とから呼吸数変動係数を算出する。この呼吸数変動係数と、就床から起床までの、呼吸数変動係数の平均値である平均呼吸数変動係数とを比較することにより、被測定者の睡眠状態を判定することができる。 According to the sleep state determination apparatus of the present invention, the respiration of the measurement subject is detected, and the respiration rate included in the respiration rate calculation time is output from the detected respiration. Further, the respiratory rate variation coefficient is calculated from the average value and standard deviation of the respiratory rates included in the variation coefficient calculation section. The sleep state of the measurement subject can be determined by comparing the respiration rate variation coefficient with an average respiration rate variation coefficient that is an average value of the respiration rate variation coefficient from going to bed.
これにより、被測定者の生体情報として呼吸数を利用して睡眠状態の判定を行うことができる。これにより、呼吸数を算出する簡易な装置を利用することで、適切に睡眠状態を判定することが可能となる。 Thereby, the sleep state can be determined using the respiration rate as the biological information of the measurement subject. Thereby, it becomes possible to determine a sleep state appropriately by using a simple device for calculating the respiration rate.
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。なお、本実施形態は発明の一例を説明するものであり、発明の内容を限定するものではない。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, this embodiment demonstrates an example of invention and does not limit the content of invention.
［１．第１実施形態］
［１．１ システム外観］
まず、第１実施形態について説明する。図１は、睡眠判定システムの使用方法について説明するための図である。図１に示すように、睡眠判定システム１は、ベッド１０の床部と、マットレス２０の間に載置される検出装置３と、検出装置３より出力される値を処理するため処理装置５を備えて構成されている。この検出装置３、処理装置５とで睡眠状態判定装置を構成している。
[1. First Embodiment]
[1.1 System appearance]
First, the first embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram for explaining a method of using the sleep determination system. As shown in FIG. 1, the sleep determination system 1 includes a detection device 3 placed between the floor of the bed 10 and the mattress 20, and a processing device 5 for processing values output from the detection device 3. It is prepared for. The detection device 3 and the processing device 5 constitute a sleep state determination device.
マットレス２０に、被測定者Ｐが在床すると、マットレス２０を介して被測定者Ｐの体動（振動）を検出装置３が検出する。そして、生体情報として検出された振動に基づいて、被測定者Ｐの呼吸（所定時間内の呼吸数）が検出（出力）される。本実施形態においては、検出された呼吸（数）が無線を介して処理装置５（例えば、コンピュータ等）に送信されるが、例えば検出装置３に表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置５は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレッドやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。 When the subject P is present on the mattress 20, the detection device 3 detects the body movement (vibration) of the subject P via the mattress 20. Based on the vibration detected as the biological information, the respiration (respiration rate within a predetermined time) of the person to be measured P is detected (output). In the present embodiment, the detected respiration (number) is transmitted wirelessly to the processing device 5 (for example, a computer). For example, the detection device 3 is integrally formed by providing a display unit or the like. Also good. Moreover, since the processing apparatus 5 may be a general-purpose apparatus, the processing apparatus 5 is not limited to an information processing apparatus such as a computer, and may be configured by an apparatus such as a tab red or a smartphone.
ここで、検出装置３は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド１０と、マットレス２０の間に載置されたとしても、被測定者Ｐに違和感を覚えさせることなく使用できることとなる。 Here, the detection device 3 is configured in a sheet shape so as to be thin. Thereby, even if it is placed between the bed 10 and the mattress 20, it can be used without making the person to be measured P feel uncomfortable.
なお、検出装置３は、被測定者Ｐの呼吸を生体情報として検出できればよい。本実施形態においては、体動に基づいて呼吸を検出しているが、例えば音声センサを利用して呼吸音を検出したり、赤外線センサ等により被測定者Ｐの体動を検出したり、歪みゲージ付きアクチュエータを利用しても良い。 In addition, the detection apparatus 3 should just be able to detect the to-be-measured person's P respiration as biological information. In the present embodiment, respiration is detected based on body movement. However, for example, a breathing sound is detected using an audio sensor, a body movement of the measurement subject P is detected using an infrared sensor, or the like. An actuator with a gauge may be used.
［１．２ 機能構成］
続いて、睡眠判定システム１の機構構成について、図２を用いて説明する。本実施形態における睡眠判定システム１は、検出装置３と、処理装置５とを含む構成となっており、各機能部（処理）は、呼吸検出部２００以外についてはどちらで実現されても良い。
[1.2 Functional configuration]
Then, the mechanism structure of the sleep determination system 1 is demonstrated using FIG. The sleep determination system 1 in the present embodiment includes a detection device 3 and a processing device 5, and each functional unit (processing) may be realized by any means other than the respiratory detection unit 200.
睡眠判定システム１は、制御部１００に、呼吸検出部２００と、記憶部３００と、入力部４００と、表示部５００とがバスを介して接続されている。 In the sleep determination system 1, a respiration detection unit 200, a storage unit 300, an input unit 400, and a display unit 500 are connected to the control unit 100 via a bus.
制御部１００は、睡眠判定システム１の動作を制御するための機能部であり、ＣＰＵ等、睡眠判定システム１に必要な制御回路によって構成されている。制御部１００は、記憶部３００に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。なお、本実施形態においては、制御部１００は全体として動作しているが、検出装置３、処理装置５のそれぞれに設けられるものである。 The control unit 100 is a functional unit for controlling the operation of the sleep determination system 1 and includes a control circuit necessary for the sleep determination system 1 such as a CPU. The control unit 100 implements various processes by reading and executing various programs stored in the storage unit 300. In the present embodiment, the control unit 100 operates as a whole, but is provided in each of the detection device 3 and the processing device 5.
呼吸検出部２００は、被測定者の呼吸を検出するための機能部である。本実施形態においては、振動を検出するためのセンサ部である。センサ部により検出された振動（体動）から、被測定者の呼吸を検出する。また、センサ部を利用することにより、寝返りや心拍等被測定者Ｐの呼吸以外の体動を検出することもできる。 The respiration detection unit 200 is a functional unit for detecting the respiration of the measurement subject. In the present embodiment, it is a sensor unit for detecting vibration. The respiration of the measurement subject is detected from the vibration (body motion) detected by the sensor unit. Further, by using the sensor unit, it is possible to detect body movements other than breathing of the measurement subject P such as turning over and heartbeat.
本実施形態における呼吸検出部２００は、例えば、圧力センサにより被測定者の振動（体動）を検出し、振動から呼吸を検出するが、荷重センサにより、被測定者の重心位置（体動）の変化により呼吸を検出することとしても良いし、マイクロフォンを設けることにより、マイクロフォンが拾う音に基づいて検出しても良い。すなわち、被測定者の呼吸数を検出するために、従来からある何れかのセンサを用いれば良い。 The respiration detection unit 200 according to the present embodiment detects, for example, the vibration (body movement) of the person to be measured using a pressure sensor and detects respiration from the vibration, but the gravity center position (body movement) of the person to be measured using a load sensor. It is good also as detecting respiration by the change of, and you may detect based on the sound which a microphone picks up by providing a microphone. That is, any conventional sensor may be used to detect the respiration rate of the measurement subject.
記憶部３００は、睡眠判定システム１が動作するための各種データ及びプログラムを記憶しておく機能部である。制御部１００は、記憶部３００に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部３００は、例えば半導体メモリや、磁気ディスク装置等により構成されている。 The storage unit 300 is a functional unit that stores various data and programs for the sleep determination system 1 to operate. The control unit 100 implements various functions by reading and executing a program stored in the storage unit 300. Here, the storage unit 300 includes, for example, a semiconductor memory or a magnetic disk device.
また、記憶部３００には、呼吸数テーブル３０２と、変数テーブル３０４とが記憶されている。また、プログラムとして呼吸数出力プログラム３１０と、睡眠状態判定プログラム３１２とが記憶されている。 The storage unit 300 stores a respiration rate table 302 and a variable table 304. Further, a respiratory rate output program 310 and a sleep state determination program 312 are stored as programs.
呼吸数テーブル３０２は、呼吸検出部２００に基づいて検出された呼吸から、単位時間当たりの呼吸数を算出し、記憶しているテーブルである。ここで、単位時間としては「２０」秒、「３０」秒、「１」分等のように、呼吸数を算出する区間の時間が定められている。本実施形態では、図３に示すように、６０秒毎の呼吸数を検出し、記憶している。 The respiration rate table 302 is a table in which the respiration rate per unit time is calculated from the respiration detected based on the respiration detection unit 200 and stored. Here, as the unit time, the time of the section for calculating the respiration rate is determined such as “20” seconds, “30” seconds, “1” minutes, and the like. In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the respiratory rate every 60 seconds is detected and stored.
変数テーブル３０４は、各種閾値や変数が記憶される領域である。例えば、図４に記憶される閾値α（例えば、「１．２」）と、平均呼吸数変動係数Ｃ（例えば、「０．０６」）とが記憶されている。なお、これ以外にも、一時的に利用される変数も記憶される。 The variable table 304 is an area in which various threshold values and variables are stored. For example, the threshold value α (for example, “1.2”) and the average respiration rate variation coefficient C (for example, “0.06”) stored in FIG. 4 are stored. In addition, variables that are temporarily used are also stored.
平均呼吸数変動係数Ｃは、一晩（一睡眠）における平均の呼吸数変動係数を記憶している。この、係数Ｃは、一晩における呼吸数から算出されるが、例えば、取得された値に基づいて常時算出され、更新されることとしてもよい。 The average respiration rate variation coefficient C stores an average respiration rate variation coefficient in one night (one sleep). The coefficient C is calculated from the respiration rate in the night. For example, the coefficient C may be constantly calculated and updated based on the acquired value.
入力部４００は、測定者が睡眠判定システム１に対しての指示・操作を行うための機能部である。例えば、操作ボタンや、タッチパネル、音声入力装置等により構成されている。 The input unit 400 is a functional unit for the measurer to instruct and operate the sleep determination system 1. For example, it is configured by operation buttons, a touch panel, a voice input device, and the like.
表示部５００は、睡眠状態や評価を表示したり、睡眠判定システム１の動作について表示したりするための機能部である。例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置により構成されている。 The display unit 500 is a functional unit for displaying the sleep state and evaluation, and displaying the operation of the sleep determination system 1. For example, it is configured by a display device such as a liquid crystal display.
［１．３ 処理の流れ］
続いて、本実施形態における睡眠判定システム１の処理の流れについて説明する。
[1.3 Process flow]
Then, the flow of a process of the sleep determination system 1 in this embodiment is demonstrated.
［１．３．１ 呼吸数出力処理］
図５を用いて、まずは被測定者の呼吸数を出力する呼吸数出力処理について説明する。呼吸数出力処理は、図２における呼吸数出力プログラム３１０が読み出され、制御部１００により実行されて実現される処理である。
[1.3.1 Respiration rate output processing]
First, a respiration rate output process for outputting the respiration rate of the measurement subject will be described with reference to FIG. The respiration rate output process is a process realized by reading the respiration rate output program 310 in FIG.
呼吸検出部２００により呼吸が検出される（ステップＳ１０２）。続いて、呼吸数算出時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、呼吸数算出時間が経過すると（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、呼吸数算出時間において検出された呼吸の数を呼吸数として、呼吸数テーブル３０２に出力する（ステップＳ１０６）。この処理は、呼吸数出力処理が終了するまで繰り返し実行される（ステップＳ１０８；Ｎｏ→ステップＳ１０２）。 Respiration is detected by the respiration detection unit 200 (step S102). Subsequently, it is determined whether or not the respiration rate calculation time has elapsed (step S104). When the respiration rate calculation time has elapsed (step S104; Yes), the respiration rate detected during the respiration rate calculation time is output as a respiration rate to the respiration rate table 302 (step S106). This process is repeatedly executed until the respiration rate output process ends (step S108; No → step S102).
［１．３．２ 睡眠状態判定処理］
つづいて、睡眠状態判定処理について、図６を用いて説明する。睡眠状態判定処理は、図２における睡眠状態判定プログラム３１２が読み出され、制御部１００により実行されて実現される処理である。
[1.3.2 Sleep state determination process]
Next, the sleep state determination process will be described with reference to FIG. The sleep state determination process is a process realized by the sleep state determination program 312 in FIG. 2 being read and executed by the control unit 100.
まず、上述した呼吸数算出処理を実行することで呼吸数Ａｎを算出する（ステップＳ２０２）。ここで、算出された呼吸数は、単位時間当たりの呼吸数である。 First, the respiration rate An is calculated by executing the respiration rate calculation process described above (step S202). Here, the calculated respiration rate is the respiration rate per unit time.
続いて、算出された呼吸数から呼吸数変動係数Ｂｎを算出する（ステップＳ２０４）。呼吸数変動係数Ｂｎの算出方法は、まず、呼吸数変動係数算出区間の区間毎の呼吸数平均値と標準偏差とを算出する。すなわち、ある時刻ｎの前後複数の区間に基づいて、時刻ｎの呼吸数平均値と呼吸数標準偏差とを算出し、標準偏差を平均値で除した数を呼吸数変動係数Ｂｎとして算出する。 Subsequently, a respiration rate variation coefficient Bn is calculated from the calculated respiration rate (step S204). The calculation method of the respiration rate variation coefficient Bn first calculates a respiration rate average value and a standard deviation for each interval of the respiration rate variation coefficient calculation interval. That is, based on a plurality of sections before and after a certain time n, the respiration rate average value and respiration rate standard deviation at time n are calculated, and the number obtained by dividing the standard deviation by the average value is calculated as the respiration rate variation coefficient Bn.
例えば、前後それぞれ７つの区間（前後７分間）を含めて算出する方法について説明する。まず、呼吸数変動係数算出区間の呼吸数平均値Ｘｎを、各区間の呼吸数Ａｎから算出する。
このとき、一区間が２０秒間であれば、前後２分間強における呼吸数からＢｎが算出される。また、一区間が１分間であれば前後７分間における呼吸数からＢｎが算出される。なお、Ｂｎを算出するための区間数は任意の区間数でよい。すなわち、睡眠状態を判定する時間前後の呼吸数に基づいて、呼吸数変動係数Ｂｎが算出できれば良い。 At this time, if one section is 20 seconds, Bn is calculated from the respiration rate at slightly over 2 minutes before and after. In addition, if one section is 1 minute, Bn is calculated from the respiratory rate in 7 minutes before and after. The number of sections for calculating Bn may be an arbitrary number of sections. That is, it is only necessary that the respiratory rate variation coefficient Bn can be calculated based on the respiratory rate before and after the time for determining the sleep state.
次に、平均呼吸数変動係数Ｃを算出する（ステップＳ２０６）。ここで、平均呼吸数変動係数Ｃは、一晩の呼吸数変動係数Ｂｎの平均値が算出される。すなわち、ステップＳ２０４において算出される呼吸数変動係数Ｂｎについて、一晩における平均値を算出し、更新されることとなる。 Next, an average respiration rate variation coefficient C is calculated (step S206). Here, as the average respiratory rate variation coefficient C, an average value of the overnight respiratory rate variation coefficient Bn is calculated. That is, for the respiration rate variation coefficient Bn calculated in step S204, an average value for one night is calculated and updated.
次に、算出された呼吸数変動係数Ｂｎと、平均呼吸数変動係数Ｃとを比較する（ステップＳ２０８）。ここで、調整のために、平均呼吸数変動係数Ｃに閾値αを乗じたものと、呼吸数変動係数Ｂｎとを比較する。 Next, the calculated respiration rate variation coefficient Bn is compared with the average respiration rate variation coefficient C (step S208). Here, for adjustment, the average respiratory rate variation coefficient C multiplied by the threshold value α is compared with the respiratory rate variation coefficient Bn.
このとき、ＢｎがＣ×α以上の場合には睡眠状態としてレム睡眠として判定され（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ→ステップＳ２１０）、それ以外の場合にはノンレム睡眠として判定される（ステップＳ２１２）。 At this time, when Bn is greater than or equal to C × α, the sleep state is determined as REM sleep (step S208; Yes → step S210), and otherwise, it is determined as non-REM sleep (step S212).
ここで、閾値としては、通常「１」〜「１．５」の値を用いる。「１」の場合にはレム睡眠が多く検出されることとなる、「１．５」の場合にはレム睡眠は少なく検出されることとなる。被測定者の状態に応じて、適切な閾値を設定するのが好ましい。 Here, values of “1” to “1.5” are usually used as the threshold. In the case of “1”, a large amount of REM sleep is detected, and in the case of “1.5”, a small amount of REM sleep is detected. It is preferable to set an appropriate threshold according to the condition of the person being measured.
例えば、被測定者が無呼吸障害等の睡眠障害がある場合には、無呼吸が発生した場合に呼吸の乱れが生じる（一例としては、呼吸復帰による呼吸数増加等である）。この場合、レム睡眠の判定が増えてしまう。このような被測定者には、高い閾値を設定することにより、より適切に睡眠状態を判定することが可能となる。 For example, when the person to be measured has a sleep disorder such as an apnea disorder, the disorder of the breath occurs when the apnea occurs (for example, an increase in the respiratory rate by the return of the breath). In this case, the determination of REM sleep increases. By setting a high threshold for such a person to be measured, it becomes possible to determine the sleep state more appropriately.
なお、上記睡眠状態の判定は、覚醒状態に行われないこととしても良い。すなわち、被測定者が覚醒状態と判定された場合には、睡眠状態として覚醒であると判定すればよい。ここで、被測定者が覚醒状態か否かは、呼吸数に基づいて判定したり、別途覚醒状態を体動検出センサにより判定したりすることができる。 Note that the determination of the sleep state may not be performed in the awake state. That is, when the measurement subject is determined to be awake, it may be determined that the sleep state is awake. Here, whether or not the measurement subject is in an awake state can be determined based on the respiration rate, or a separate awake state can be determined by a body motion detection sensor.
［１．４ 実施例］
続いて、本実施形態における睡眠判定システム１を用いた実施例について説明する。本実施形態においては、図１に示したように、被測定者の下に呼吸を検出するシート型体振動計（ＳＢＶ）を利用した装置を載置し、被測定者の体動から呼吸を検出して実行される。
[1.4 Examples]
Then, the Example using the sleep determination system 1 in this embodiment is described. In this embodiment, as shown in FIG. 1, a device using a sheet-type body vibrometer (SBV) that detects respiration is placed under the person to be measured and breathes from the body movement of the person to be measured. Detect and execute.
図７は、本実施形態（ＳＢＶ）を利用して睡眠状態を判定したものと、睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いて、専門家が睡眠状態を判定した場合の状況を説明するための図である。 FIG. 7 is a diagram for explaining a situation when an expert determines a sleep state using the sleep state determined using this embodiment (SBV) and a sleep polysomnograph (PSG). .
このデータは、被験者６名の２夜のデータを取得したものである。被験者の基本特性は、男性２名、女性４名、年齢は３０−４０歳代、身長は１５５−１７０ｃｍ、体重４９−６２ｋｇである。 This data is obtained for two nights of 6 subjects. The basic characteristics of the test subjects are 2 males and 4 females, age is 30-40 years, height is 155-170 cm, and weight is 49-62 kg.
上記１２夜（６名×２夜）のデータにおいて、それぞれの覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）について、どのように判定されたかを図７に示している。ここで、本実施形態の方法を利用した判定結果と、ＰＳＧを用いた場合の睡眠状態の判定結果が一致しているものが、全５２２７区間のうち、Ｗａｋｅ１３８＋ＲＥＭ８９８＋ＮＲＥＭ２８７３＝３９０９区間で一致し、一致率７４．８％と高い一致率を示している。 FIG. 7 shows how the awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (NREM) are determined in the data of the above 12 nights (6 people × 2 nights). Here, the determination result using the method of the present embodiment and the determination result of the sleep state when using PSG are the same in the Wake138 + REM898 + NREM2873 = 3909 section among all 5227 sections, and the matching rate It shows a high coincidence rate of 74.8%.
これは平均値であり、例えば個人毎には閾値αを調整することで、更に一致率を高めることが可能である。 This is an average value. For example, the matching rate can be further increased by adjusting the threshold value α for each individual.
図８（ａ）は、ある被験者における一晩における単位時間あたりの呼吸数をプロットした図であり、ここで単位時間は１分である。図８（ｂ）は単位時間あたりの呼吸数変動係数と平均呼吸数変動係数との関係を示した図であり、図８（ｃ）は、呼吸数変動係数から睡眠状態を判定したことを示す図である。ここで、図８（ｃ）は、細線がＰＳＧによる睡眠状態の判定を示しており、丸印（○印）が本実施形態による睡眠状態の３段階の判定「覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）」を示している。また、細線はＰＳＧを用いた場合の覚醒（Ｗａｋｅ）と、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（Ｓｔａｇｅ１〜Ｓｔａｇｅ４）とを示している。また、図８に示した一例のＰＳＧとＳＢＶによる判定の各睡眠状態の一致を示す表が図９である。 FIG. 8A is a graph plotting the respiration rate per unit time in a certain subject overnight, where the unit time is 1 minute. FIG. 8B is a diagram showing the relationship between the respiratory rate variation coefficient per unit time and the average respiratory rate variation coefficient, and FIG. 8C shows that the sleep state is determined from the respiratory rate variation coefficient. FIG. Here, in FIG. 8C, the thin line indicates the determination of the sleep state by PSG, and the circle mark (◯ mark) indicates the three-stage determination of the sleep state according to the present embodiment “wake (Wake), REM sleep ( REM), non-REM sleep (NREM) ”. In addition, thin lines indicate awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (Stage 1 to Stage 4) when PSG is used. FIG. 9 is a table showing the coincidence of the sleep states determined by PSG and SBV in the example shown in FIG.
全４８４区間のうち、Ｗａｋｅ１３＋ＲＥＭ１４６＋ＮＲＥＭ２３７＝３９６区間でＰＳＧとＳＢＶによる判定は一致し、一致率８１．８％と極めて高い一致率を示している。このように、本実施形態によれば、簡易な装置であるにも関わらず、被測定者のレム睡眠、ノンレム睡眠といった睡眠状態を適切に判定することが可能となる。 Among all 484 sections, the determinations by PSG and SBV match in Wake13 + REM146 + NREM237 = 396 sections, indicating a very high match rate of 81.8%. As described above, according to the present embodiment, it is possible to appropriately determine the sleep state such as REM sleep and non-REM sleep of the measurement subject despite the simple apparatus.
［２．第２実施形態］
つづいて、第２実施形態について説明する。第２実施形態は、第１実施形態と機能構成、処理は同一であるが、判定する値として、変動係数でなく標準偏差を利用した場合について説明する。
[2. Second Embodiment]
Next, the second embodiment will be described. In the second embodiment, the functional configuration and processing are the same as those in the first embodiment, but a case where a standard deviation is used as a value to be determined instead of a variation coefficient will be described.
すなわち、第１実施形態で算出した標準偏差Ｙｎと、一晩の平均である平均標準偏差との比較に基づいて判定される。具体的には、図６のステップＳ２０４において標準偏差Ｙｎを算出し、ステップＳ２０６において一晩の平均標準偏差Ｃｙを算出する。 That is, the determination is made based on a comparison between the standard deviation Yn calculated in the first embodiment and an average standard deviation that is an average overnight. Specifically, the standard deviation Yn is calculated in step S204 of FIG. 6, and the overnight average standard deviation Cy is calculated in step S206.
そして、ステップＳ２０８において、標準偏差Ｙｎが、平均標準偏差Ｃｙ以上か否かを判定し、睡眠状態としてレム睡眠か、ノンレム睡眠かを判定する。ここで、図６と同様に、平均標準偏差Ｃｙに所定の閾値を乗じても良い。 In step S208, it is determined whether the standard deviation Yn is equal to or greater than the average standard deviation Cy, and it is determined whether the sleep state is REM sleep or non-REM sleep. Here, as in FIG. 6, the average standard deviation Cy may be multiplied by a predetermined threshold.
第２実施形態において判定した場合の実施例について、図を用いて説明する。図１０は、本実施形態（ＳＢＶ）を利用して睡眠状態を判定したものと、睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いて、専門家が睡眠状態を判定した場合の状況を説明するための図である。 An example in the case of determination in the second embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 10 is a diagram for explaining the situation when the expert determines the sleep state using the sleep state determined using the present embodiment (SBV) and the sleep polysomnograph (PSG). .
このデータは、被験者６名の２夜のデータを取得したものである。被験者の基本特性は、男性２名、女性４名、年齢は３０−４０歳代、身長は１５５−１７０ｃｍ、体重４９−６２ｋｇである。 This data is obtained for two nights of 6 subjects. The basic characteristics of the test subjects are 2 males and 4 females, age is 30-40 years, height is 155-170 cm, and weight is 49-62 kg.
上記１２夜（６名×２夜）のデータにおいて、それぞれの覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）について、どのように判定されたかを図１０に示している。ここで、本実施形態の方法を利用した判定結果と、ＰＳＧを用いた場合の睡眠状態の判定結果が一致しているものが、全５２２７区間のうち、Ｗａｋｅ１３８＋ＲＥＭ９０４＋ＮＲＥＭ２８９３＝３９３５区間で一致し、一致率７５．３％と高い一致率を示している。 FIG. 10 shows how the awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (NREM) are determined in the 12 night (6 persons × 2 night) data. Here, the determination result using the method of the present embodiment and the determination result of the sleep state when using PSG are the same in the Wake138 + REM904 + NREM2893 = 3935 section among all 5227 sections, and the matching rate The coincidence rate is as high as 75.3%.
図１１（ａ）は、ある被験者における一晩における単位時間あたりの呼吸数をプロットした図であり、ここで単位時間は１分である。図１１（ｂ）は単位時間あたりの標準偏差と平均標準偏差との関係を示した図であり、図１１（ｃ）は、標準偏差から睡眠状態を判定したことを示す図である。ここで、図１１（ｃ）は、細線がＰＳＧによる睡眠状態の判定を示しており、丸印（○印）が本実施形態による睡眠状態の３段階の判定「覚醒（Ｗａｋｅ）、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（ＮＲＥＭ）」を示している。また、細線はＰＳＧを用いた場合の覚醒（Ｗａｋｅ）と、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠（Ｓｔａｇｅ１〜Ｓｔａｇｅ４）とを示している。また、図１１に示した一例のＰＳＧとＳＢＶによる判定の各睡眠状態の一致を示す表が図１２である。 FIG. 11 (a) is a graph plotting the respiration rate per unit time in a certain subject overnight, where the unit time is 1 minute. FIG. 11B is a diagram showing the relationship between the standard deviation per unit time and the average standard deviation, and FIG. 11C is a diagram showing that the sleep state is determined from the standard deviation. Here, in FIG. 11C, the thin line indicates the determination of the sleep state by PSG, and the circle mark (◯ mark) indicates the three-stage determination of the sleep state according to the present embodiment “wake (Wake), REM sleep ( REM), non-REM sleep (NREM) ”. In addition, thin lines indicate awakening (Wake), REM sleep (REM), and non-REM sleep (Stage 1 to Stage 4) when PSG is used. FIG. 12 is a table showing the coincidence of the sleep states determined by the PSG and the SBV in the example shown in FIG.
全４８４区間のうち、Ｗａｋｅ１３＋ＲＥＭ１５３＋ＮＲＥＭ２４０＝４０６区間でＰＳＧとＳＢＶによる判定は一致し、一致率８３．９％と極めて高い一致率を示している。このように、本実施形態によれば、標準偏差を用いることにより、簡易な装置であるにも関わらず、被測定者のレム睡眠、ノンレム睡眠といった睡眠状態を適切に判定することが可能となる。 Among all 484 sections, the determinations by PSG and SBV match in the Wake13 + REM153 + NREM240 = 406 section, indicating a very high match rate of 83.9%. As described above, according to the present embodiment, by using the standard deviation, it is possible to appropriately determine the sleep state such as the REM sleep and the non-REM sleep of the measurement subject even though the device is a simple device. .
［３．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。
[3. Modified example]
The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and the design and the like within the scope of the present invention are also within the scope of the claims. include.
なお、上述した実施形態においては、生体情報の一例として呼吸数を用いて説明したが、被測定者の生体情報として心拍数を用いて同様に評価しても良い。すなわち、検出される呼吸を心拍、呼吸数を心拍数として利用することにより、同様の睡眠判定を行うことが可能となる。 In the above-described embodiment, the respiratory rate is used as an example of the biological information. However, the heart rate may be used as the biological information of the person to be measured, and the evaluation may be similarly performed. That is, it is possible to make a similar sleep determination by using the detected respiration as a heart rate and the respiration rate as a heart rate.
生体情報として、呼吸（数）ではなく、心拍（数）を用いることで、例えば心電計といった、従来からある心拍を検出する装置を利用して、適切に睡眠を評価することができるといった効果がある。 By using heart rate (number) instead of respiration (number) as biometric information, it is possible to appropriately evaluate sleep using a conventional heart rate detecting device such as an electrocardiograph. There is.
１ 睡眠判定システム
３ 検出装置
５ 処理装置
１０ ベッド
２０ マットレス
１００ 制御部
２００ 呼吸検出部
３００ 記憶部
３０２ 呼吸数テーブル
３０４ 変数テーブル
３１０ 呼吸数出力プログラム
３１２ 睡眠状態判定プログラム
４００ 入力部
５００ 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Sleep determination system 3 Detection apparatus 5 Processing apparatus 10 Bed 20 Mattress 100 Control part 200 Respiration detection part 300 Storage part 302 Respiration rate table 304 Variable table 310 Respiration rate output program 312 Sleep state determination program 400 Input part 500 Display part
Claims (4)
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出手段と、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠状態判定装置。 A detection means for detecting respiration or heartbeat as biological information of the measurement subject;
Calculating means for calculating first information indicating a deviation from an average of respiratory rate or heart rate per unit time included in the first calculation section from the bedtime to getting up from the detected biological information;
From the first information, sleep state determination means for determining whether the measurement subject's sleep state is REM sleep or non-REM sleep;
A sleep state determination device comprising:
前記算出手段は、前記第１算出区間に含まれる前記呼吸数または前記心拍数の第１標準偏差を算出し、前記第２算出区間における前記第１標準偏差の平均値である平均標準偏差を算出し、
前記睡眠状態判定手段は、前記第１標準偏差が前記平均標準偏差以上か否かを判定して、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態判定装置。 The first calculation section is a section included in a plurality of second calculation sections,
The calculation means calculates a first standard deviation of the respiratory rate or the heart rate included in the first calculation section, and calculates an average standard deviation that is an average value of the first standard deviation in the second calculation section. And
The sleep state determination device according to claim 1, wherein the sleep state determination unit determines whether the first standard deviation is equal to or greater than the average standard deviation and determines whether the sleep state is REM sleep or non-REM sleep. .
検出された前記生体情報から、就床から起床までのうち第１算出区間に含まれる単位時間あたりの呼吸数または心拍数の平均からのずれを示す第１情報を算出する算出ステップと、
前記第１情報から、被測定者の睡眠状態としてレム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定ステップと、
を含むことを特徴とする睡眠状態判定方法。 A detection step for detecting respiration or heartbeat as biological information of the measurement subject;
A calculation step of calculating first information indicating a deviation from an average of respiratory rate or heart rate per unit time included in the first calculation section from the bedtime to getting up from the detected biological information;
From the first information, a sleep state determination step for determining whether the sleep state of the person being measured is REM sleep or non-REM sleep;
The sleep state determination method characterized by including.
前記算出ステップは、前記第１算出区間に含まれる前記呼吸数または前記心拍数の第１標準偏差を算出し、前記第２算出区間における前記第１標準偏差の平均値である平均標準偏差を算出するステップを含み、
前記睡眠状態判定ステップは、前記第１標準偏差が前記平均標準偏差以上か否かを判定して、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定するステップを含むことを特徴とする請求項３記載の睡眠状態判定方法。 The first calculation section is a section included in a plurality of second calculation sections,
The calculating step calculates a first standard deviation of the respiration rate or the heart rate included in the first calculation section, and calculates an average standard deviation that is an average value of the first standard deviation in the second calculation section. Including the steps of
The sleep state according to claim 3, wherein the sleep state determination step includes a step of determining whether the first standard deviation is equal to or greater than the average standard deviation and determining whether the sleep state is REM sleep or non-REM sleep. Judgment method.
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