JP4822796B2 - Sleep meter and sleep state determination method - Google Patents

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Description

本発明は、生体の睡眠状態を判定する睡眠計及び睡眠状態判定方法に関する。   The present invention relates to a sleep meter and a sleep state determination method for determining a sleep state of a living body.

人が、健康な生活を営むためには、十分な眠りを確保することが重要であることが知られている。眠りの状態は、まず、本人以外による外観観察によって、起きている状態か、寝ている状態か判断される。また、客観的に眠りの状態を調べるために、例えば、体温、心拍、発汗、血圧等の測定結果からも睡眠状態が分析されている。さらに、脳は微弱であるが電気を発していることが知られており、脳に電極を装着することによって、いわゆる脳波を検出することができる。この脳波を検知することで様々な眠りの状態が調べられている（例えば、非特許文献１参照。）。   It is known that it is important to ensure sufficient sleep in order for a person to live a healthy life. The sleeping state is first determined whether the person is awake or sleeping by appearance observation by a person other than the person himself / herself. In addition, in order to objectively examine the sleep state, the sleep state is also analyzed from measurement results such as body temperature, heart rate, sweating, blood pressure, and the like. Furthermore, it is known that the brain is weak but generates electricity, and so-called brain waves can be detected by attaching electrodes to the brain. Various sleep states have been investigated by detecting this brain wave (for example, see Non-Patent Document 1).

従来、脳波を検出して眠りの状態を調べるものとしては、例えば、電極を額におき、増幅器、マイクロ制御器等を備えた睡眠プロファイルを求める装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。   Conventionally, as a device for detecting a brain wave and examining a sleep state, for example, an apparatus for obtaining a sleep profile provided with an electrode on a forehead, an amplifier, a microcontroller, and the like is known (see, for example, Patent Document 1). .)

市川忠彦著、「脳波の旅への誘い」、星和書店Tadahiko Ichikawa, “Invitation to EEG travel”, Hoshiwa Shoten 特表２００１−５０３６６７号公報JP-T-2001-503667

上記従来技術による睡眠プロファイルを求める装置では、額に電極をおいているので、ノイズとしての筋電の影響を大きく受けることが考えられる。   In the device for obtaining a sleep profile according to the above-described conventional technique, an electrode is placed on the forehead.

また、これまで眠りの状態を臨床的に検査するためには、大がかりな装置が必要であった。また、被験者は通常とは違う病院内のベッドで頭部に数多くの電極を装着して眠りにつかなければならず、慣れない環境下に置かれるため普段と同じように眠ることができない場合があった。このため、簡易に日常的な眠りの状態を検査することは困難であった。   In addition, a large-scale apparatus has been required to clinically check the sleep state until now. In addition, subjects must sleep on a bed in an unusual hospital bed with many electrodes on their heads, and may not be able to sleep as usual because they are placed in an unfamiliar environment. It was. For this reason, it was difficult to easily check the daily sleep state.

そこで、本発明の目的は、簡易に眠りの状態を観測できる睡眠計及び睡眠状態判定方法を提供することである。   Then, the objective of this invention is providing the sleep meter and sleep state determination method which can observe a sleep state easily.

本発明に係る睡眠計は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波とθ波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、
前記脳波において前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態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。 The sleep meter according to the present invention performs frequency analysis on brain waves detected from a living body, and extracts frequency components of δ waves and θ waves,
The brain wave comprises sleep state determination means for determining a sleep state for each predetermined time block based on the content of the θ wave and the δ wave.

また、前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を判定してもよい。   In addition, the sleep state determination unit may determine a NonREM sleep state based on the content of the θ wave and the δ wave.

さらに、前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、睡眠状態を判定してもよい。なお、前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定してもよい。   Furthermore, the sleep state determination means may determine a sleep state based on a content rate of the θ wave in the θ wave and the δ wave. The sleep state determination means may determine the REM sleep state based on the content of the θ wave in the θ wave and the δ wave.

またさらに、前記脳波のアーチファクトを検出するアーチファクト検出手段をさらに備えてもよい。この場合には、前記睡眠状態判定手段は、前記アーチファクト検出手段によるアーチファクト検出結果に基づいて睡眠状態を判定できる。   Still further, an artifact detection means for detecting the artifact of the electroencephalogram may be further provided. In this case, the sleep state determination unit can determine the sleep state based on the artifact detection result by the artifact detection unit.

また、前記生体の筋電を検出する筋電検出部をさらに備えてもよい。この場合には、前記睡眠状態判定手段は、前記筋電検出手段による筋電検出結果に基づいて睡眠状態を判定できる。   Moreover, you may further provide the myoelectric detection part which detects the myoelectric of the said biological body. In this case, the sleep state determination unit can determine the sleep state based on the myoelectric detection result by the myoelectric detection unit.

さらに、前記生体の身体の動きを検出する体動検出部をさらに備えてもよい。この場合には、前記睡眠状態判定手段は、前記体動検出手段による体動検出結果に基づいて睡眠状態を判定できる。   Furthermore, you may further provide the body movement detection part which detects the motion of the said biological body. In this case, the sleep state determination unit can determine the sleep state based on the body movement detection result by the body movement detection unit.

またさらに、前記生体の頭部に装着した脳波検出端子を介して脳波を検出する脳波検出手段をさらに備えてもよい。なお、前記脳波検出手段は、単一の脳波検出端子を介して脳波を検出してもよい。   Furthermore, an electroencephalogram detection means for detecting an electroencephalogram through an electroencephalogram detection terminal attached to the head of the living body may be further provided. The electroencephalogram detection means may detect an electroencephalogram via a single electroencephalogram detection terminal.

また、判定された睡眠状態を時間ブロックごとに表示する表示手段をさらに備えてもよい。   Moreover, you may further provide the display means which displays the determined sleep state for every time block.

さらに、前記睡眠状態判定手段は、Ｗａｋｅ状態と、ＲＥＭ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態とを判定してもよい。   Further, the sleep state determination means includes a Wake state, a REM sleep state, a Light sleep state that combines the first stage and the second stage of the NonREM sleep state, and the third stage and the fourth stage of the NonREM sleep state. The Deep sleep state may be determined.

またさらに、前記睡眠状態判定手段においてＲＥＭ睡眠状態と判定された場合に、前記生体を前記ＲＥＭ睡眠状態からＷａｋｅ状態に移行させる覚醒刺激を発生させる覚醒刺激発生手段をさらに備えてもよい。   Furthermore, when the sleep state determination unit determines that the sleep state is a REM sleep state, the sleep state determination unit may further include a wakeful stimulus generation unit that generates a wakeup stimulus that shifts the living body from the REM sleep state to the Wake state.

また、所定時間の眠りにわたって前記θ波及び前記δ波の含有量の総量を積算する積算手段と、
積算された前記θ波及び前記δ波の含有量の総量に基づいて眠りの質を評価する評価手段と
をさらに備えてもよい。 Also, an integration means for integrating the total content of the θ wave and the δ wave over a predetermined period of sleep;
Evaluation means for evaluating the quality of sleep based on the total content of the accumulated θ wave and δ wave may be further included.

本発明に係る睡眠状態判定方法は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと
を含むことを特徴とする。 The sleep state determination method according to the present invention includes a step of performing frequency analysis on an electroencephalogram detected from a living body and extracting each frequency component of a δ wave and a θ wave;
And determining the sleep state for each predetermined time block based on the content of the θ wave and the δ wave.

また、前記睡眠状態を判定するステップは、
ａ）前記脳波はアーチファクトを含むか否か判断するステップと、
ｂ）前記θ波及び前記δ波の合波分の含有量を、所定の閾値と比較するステップと、
ｃ）前記θ波及び前記δ波の合波分におけるθ波含有率を、睡眠直前の覚醒状態におけるθ波含有率と比較するステップと
を含んでもよい。 The step of determining the sleep state includes
a) determining whether the electroencephalogram contains artifacts;
b) comparing the combined content of the θ wave and the δ wave with a predetermined threshold;
c) comparing the θ wave content in the combined portion of the θ wave and the δ wave with the θ wave content in the awake state immediately before sleep.

さらに、前記θ波及び前記δ波の合波分の含有量を、所定の閾値と比較するステップでは、前記合波分の含有量を、第１及び第２の閾値と比較してもよい。   Furthermore, in the step of comparing the content of the combined θ wave and the δ wave with a predetermined threshold, the content of the combined may be compared with the first and second thresholds.

またさらに、判定された睡眠状態を前記時間ブロックごとに表示するステップをさらに含んでもよい。   Furthermore, you may further include the step which displays the determined sleep state for every said time block.

また、前記生体の体動を検出するステップと、
前記生体の筋電を検出するステップと
をさらに含んでもよい。 A step of detecting body movement of the living body;
Detecting the myoelectricity of the living body.

さらに、前記睡眠状態を判定するステップは、
ａ）前記生体の体動の観測有無を判断するステップと、
ｂ）前記θ波及び前記δ波の合波分の含有量を、所定の閾値と比較するステップと、
ｃ）前記θ波及び前記δ波の合波分におけるθ波含有率を、所定の閾値と比較するステップと、
ｄ）前記生体の筋電を、所定の閾値と比較するステップと
を含んでもよい。 Furthermore, the step of determining the sleep state includes:
a) determining whether to observe the body movement of the living body;
b) comparing the combined content of the θ wave and the δ wave with a predetermined threshold;
c) comparing the θ wave content in the combined portion of the θ wave and the δ wave with a predetermined threshold;
d) Comparing the myoelectricity of the living body with a predetermined threshold value.

またさらに、前記睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させるように睡眠状態判定プログラムとして実現してもよい。この睡眠状態判定プログラムは、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと
を含む睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させることを特徴とする。 Furthermore, you may implement | achieve as a sleep state determination program so that the said sleep state determination method may be performed with a computer. The sleep state determination program performs a frequency analysis on an electroencephalogram detected from a living body, and extracts each frequency component of a δ wave and a θ wave;
A sleep state determination method including a step of determining a sleep state for each predetermined time block based on the content of the θ wave and the δ wave is executed by a computer.

また、前記睡眠状態判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。   The sleep state determination program may be stored in a computer-readable recording medium.

本発明に係る睡眠計及び睡眠状態判定方法によれば、在宅のままでも簡易に睡眠状態を判定することができる。   According to the sleep meter and the sleep state determination method according to the present invention, the sleep state can be easily determined even at home.

本発明の実施の形態に係る睡眠計及び睡眠状態判定方法について、添付図面を用いて説明する。なお、図面において実質的に同一の部材には同一の符号を付している。   A sleep meter and a sleep state determination method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the drawings, substantially the same members are denoted by the same reference numerals.

実施の形態１
図１は、本発明の実施の形態１に係る睡眠計１０の構成を示すブロック図である。この睡眠計１０は、頭部に装着した脳波検出端子１を介して脳波を検出する脳波検出部２と、検出した脳波を記録する記録部３と、検出した脳波を周波数分析する周波数分析部４と、周波数分析の結果から睡眠状態を判断する睡眠状態判断部５と、脳波のアーチファクトを検出するアーチファクト検出部６と、判断された睡眠状態を表示する表示部７と、外部のネットワーク２０に接続された通信インタフェース８とを備える。この睡眠計１０では、脳波を周波数分析してθ波とδ波とを抽出し、それぞれの含有量及びθ波とδ波の中でのθ波の含有率に基づいて所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定する。この場合、あらかじめ、θ波及びδ波の合波分の含有量、及び、この合波分におけるθ波の含有量と、視察判定で判定した睡眠状態の種類及び段階との関係から算出した判定条件を用いる。この判定条件は、例えば、後述する表１及び表２である。これによって、簡易に睡眠状態を判定できる。 Embodiment 1
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a sleep meter 10 according to Embodiment 1 of the present invention. The sleep meter 10 includes an electroencephalogram detection unit 2 that detects an electroencephalogram via an electroencephalogram detection terminal 1 attached to the head, a recording unit 3 that records the detected electroencephalogram, and a frequency analysis unit 4 that performs frequency analysis on the detected electroencephalogram. A sleep state determination unit 5 that determines a sleep state from the result of frequency analysis, an artifact detection unit 6 that detects an electroencephalogram artifact, a display unit 7 that displays the determined sleep state, and an external network 20 The communication interface 8 is provided. In this sleep meter 10, the brain wave is subjected to frequency analysis to extract the θ wave and the δ wave, and sleep is performed for each predetermined time block based on the respective contents and the content ratio of the θ wave in the θ wave and the δ wave. Determine the state. In this case, the content calculated in advance from the relationship between the content of the combined θ wave and δ wave, the content of the θ wave in the combined component, and the type and stage of the sleep state determined in the inspection determination Use conditions. This determination condition is, for example, Table 1 and Table 2 described later. Thereby, the sleep state can be easily determined.

次に、この睡眠計１０の各構成部材について説明する。まず、脳波検出端子１は、頭部の任意の箇所に装着できる。この脳波検出端子１は、基準電極以外に、単一の探査電極だけで構成できる。なお、複数の探査電極を設けてもよい。なお、目の周囲は眼球周囲の筋肉からの筋電による影響が多く、また、額周辺部分も筋電による影響が多いので、脳波検出端子１は、これらの箇所を避けて装着することが好ましい。脳波検出部２は、非常に微弱なμＶ単位の脳波を検出できるものを用いる。記録部３には、通常のＨＤＤ、ＲＡＭ、光ディスク等の記録媒体を用いることができる。周波数分析部４は、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数分析を行えるものを用いることができる。なお、脳波は、およそ０．５〜４．０Ｈｚのδ波帯域、４．０〜８．０Ｈｚのθ波帯域、８．０〜１３．０Ｈｚのα波帯域、１３．０〜４０．０Ｈｚのβ波帯域の４帯域にわたるので、周波数分析部４としては、上記各帯域成分を抽出できるものを用いる。睡眠状態判断部５は、あらかじめ脳波の周波数分析結果から得られたθ波及びδ波の合波分の含有量、及び、合波分におけるθ波の含有率と、視察判定結果とを対比して算出した判定条件に基づいて、睡眠状態を判定する。アーチファクト検出部６は、通常のフィルタ機能を有するものを用いることができる。表示部７では、判定結果を視覚的にわかりやすく表示することができる。通信インタフェース８からネットワーク２０を介して外部機器に睡眠状態の判定結果を伝達してもよい。また、ネットワーク２０は、有線の場合に限られず、無線であってもよい。これによって、在宅の通常の睡眠環境下で得られた睡眠状態の判定結果を、ネットワーク２０を介して特定の外部機器に集積することもできる。   Next, each component of the sleep meter 10 will be described. First, the electroencephalogram detection terminal 1 can be attached to any part of the head. The electroencephalogram detection terminal 1 can be composed of only a single exploration electrode in addition to the reference electrode. A plurality of exploration electrodes may be provided. It should be noted that the electroencephalogram detection terminal 1 is preferably worn avoiding these locations because the periphery of the eye is largely affected by myoelectricity from muscles around the eyeball, and the area around the forehead is also greatly affected by myoelectricity. . As the electroencephalogram detection unit 2, one that can detect an extremely weak electroencephalogram in μV unit is used. The recording unit 3 can be an ordinary recording medium such as an HDD, RAM, or optical disk. As the frequency analysis unit 4, for example, a unit that can perform frequency analysis by fast Fourier transform (FFT) can be used. The electroencephalogram has a δ wave band of approximately 0.5 to 4.0 Hz, a θ wave band of 4.0 to 8.0 Hz, an α wave band of 8.0 to 13.0 Hz, and 13.0 to 40.0 Hz. Since it covers the four bands of the β wave band, the frequency analyzing unit 4 that can extract each band component is used. The sleep state determination unit 5 compares the content of the combined θ wave and δ wave obtained from the result of the electroencephalogram frequency analysis in advance, the content of the θ wave in the combined component, and the inspection determination result. The sleep state is determined based on the determination condition calculated as described above. As the artifact detection unit 6, a unit having a normal filter function can be used. The display unit 7 can display the determination result visually and easily. The determination result of the sleep state may be transmitted from the communication interface 8 to the external device via the network 20. Further, the network 20 is not limited to a wired case, and may be wireless. Thereby, the determination result of the sleep state obtained in the normal sleep environment at home can be accumulated in a specific external device via the network 20.

ここで判定しようとする睡眠状態について概説する。睡眠状態について研究が進むにつれて、睡眠状態といっても一様ではなく、様々な深さの眠りが存在することが明らかにされている。さらに、睡眠状態には、２つの特徴的な状態であるＲＥＭ睡眠（レム睡眠）とＮｏｎＲＥＭ睡眠（ノンレム睡眠）があることが見出されている。ＲＥＭ睡眠は、閉じたまぶたの下で眼球が激しく動く急速眼球運動（Rapid Eye Movement：ＲＥＭ）が見られることから名付けられており、睡眠の中で最も浅い眠りの状態であって、脳は起きているときに近く、活発に活動している。その一方、身体は骨格筋の緊張はゆるんでいて、外部からの刺激には反応しにくい状態となっている。また、ＮｏｎＲＥＭ睡眠は「レムのない眠り」とも呼ばれる睡眠状態であって、眠りの深さによっておよそ四段階に分かれることが知られている。第１段階は、目が覚めている状態から睡眠状態へと移行する、まどろんでいる状態である。また、第２段階は、本格的な眠りに入った状態である。さらに、第３段階と第４段階とは熟睡状態であり、より深い眠りの状態である。十分な眠りを得るためには、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の深い段階の睡眠を一定時間確保することが必要とされる。そこで、ここでは、Ｗａｋｅ状態（覚醒状態）、ＲＥＭ睡眠状態、及び、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階及び第２段階を浅い眠りであるＬｉｇｈｔ睡眠状態とし、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階及び第４段階を深い眠りであるＤｅｅｐ睡眠状態として、いずれの睡眠状態であるかを判定する。   Here, the sleep state to be determined will be outlined. As research on sleep states progresses, it has been clarified that sleep states are not uniform and there are various depths of sleep. Furthermore, it has been found that there are two characteristic states of REM sleep (REM sleep) and NonREM sleep (non-REM sleep) in the sleep state. REM sleep is named for the rapid eye movement (REM) that causes the eyeball to move violently under a closed eyelid, and is the shallowest sleep state of sleep. When you are close and active. On the other hand, the body is in a state where skeletal muscle tension is relaxed and it is difficult to respond to external stimuli. NonREM sleep is a sleep state called “sleep without REM”, and is known to be divided into approximately four stages depending on the depth of sleep. The first stage is a slumbering state that transitions from an awake state to a sleeping state. The second stage is a state in which a full-scale sleep is entered. Further, the third stage and the fourth stage are deep sleep states and deep sleep states. In order to obtain sufficient sleep, it is necessary to secure sleep in a deep stage of NonREM sleep for a certain period of time. Therefore, here, the Wake state (wake state), the REM sleep state, and the first and second stages of NonREM sleep are light sleep states that are light sleep, and the third and fourth stages of NonREM sleep are deep. As a deep sleep state that is asleep, it is determined which sleep state it is.

図２は、本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。
（ａ）まず、生体から脳波を検出する（Ｓ０１）。
（ｂ）検出した脳波（ＥＥＧ）を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出する（Ｓ０２）。例えば、高速フーリエ変換によって周波数分析して、δ波及びθ波の各成分を抽出すればよい。
（ｃ）θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定する（Ｓ０３）。この睡眠状態の判定ステップの詳細は、図３に示した。
（ｄ）判定された睡眠状態を表示する（Ｓ０４）。例えば、図４の（ｄ）では、各時間ブロックごとにＷａｋｅ状態（覚醒状態）（Ｗ）、ＲＥＭ睡眠状態（Ｒ）、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階及び第２段階）（Ｌ）、Ｄｅｅｐ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階及び第４段階）（Ｄ）のいずれであるかの判定結果を示している。
以上によって、所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定できる。 FIG. 2 is a flowchart of the sleep state determination method according to Embodiment 1 of the present invention.
(A) First, an electroencephalogram is detected from a living body (S01).
(B) The detected brain wave (EEG) is subjected to frequency analysis, and each frequency component of the δ wave and the θ wave is extracted (S02). For example, frequency components may be analyzed by fast Fourier transform to extract each component of δ wave and θ wave.
(C) The sleep state is determined for each predetermined time block based on the contents of the θ wave and the δ wave (S03). Details of the sleep state determination step are shown in FIG.
(D) The determined sleep state is displayed (S04). For example, in (d) of FIG. 4, the Wake state (wake state) (W), REM sleep state (R), and Light sleep state (first and second stages of NonREM sleep) (L) for each time block. The Deep sleep state (the third stage and the fourth stage of NonREM sleep) (D) shows the determination result.
As described above, the sleep state can be determined for each predetermined time block.

図３は、図２のステップＳ０３の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。なお、下記表１は、図３の各判断ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１８における判定条件及び判定結果を示す表である。
（ａ）所定の時間ブロックごとに判定対象とする（Ｓ１１）。
（ｂ）脳波（ＥＥＧ）電位が、睡眠時における通常の脳波電位の範囲（μＶ単位）を超えるか否か判断する（Ｓ１２）。睡眠時の脳波電位の範囲を越えている場合には、アーチファクトであると判断され、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ２２）。睡眠時の脳波電位の範囲内である場合には、ステップＳ１３に移行する。
（ｃ）θ波＋δ波の含有量は第１の閾値（Ｔｈ１）以上か否か判断する（Ｓ１３）。合波分の含有量が第１の閾値（Ｔｈ１）以上の場合には、さらに次のステップＳ１８に移行する。一方、第１の閾値（Ｔｈ１）未満の場合には、ステップＳ１４に移行する。
（ｄ）θ波＋δ波の含有量は第２の閾値（Ｔｈ２）以上か否か判断する（Ｓ１８）。合波分の含有量が第２の閾値（Ｔｈ２）以上の場合には、Ｄｅｅｐ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階又は第４段階）と判定する（Ｓ２０）。一方、第２の閾値（Ｔｈ２）未満の場合には、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階又は第２段階）と判定する（Ｓ１９）。
（ｅ）θ波及びδ波の合波分におけるθ波含有率は、第３の閾値（Ｔｈ３）以下か判断する（Ｓ１４）。θ波含有率が閾値Ｔｈ３以下の場合には、ＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ１６）。一方、閾値Ｔｈ３を越える場合には、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ１５）。
（ｆ）全ての時間ブロックについて判定終了か否か判断する（Ｓ１７）。全ての時間ブロックについて判定を終えていれば、全体として終了する。一方、残っている時間ブロックがあればその時間ブロックについて判定するために、ステップＳ１２に戻る。
以上によって、睡眠状態を判定できる。 FIG. 3 is a flowchart showing details of the sleep state determination step in step S03 of FIG. Table 1 below is a table showing determination conditions and determination results in each of the determination steps S12, S13, S14, and S18 in FIG.
(A) A determination target is made for each predetermined time block (S11).
(B) It is determined whether the electroencephalogram (EEG) potential exceeds the normal electroencephalogram potential range (μV unit) during sleep (S12). If it exceeds the range of the electroencephalogram potential during sleep, it is determined as an artifact, and the Wake state is determined (S22). If it is within the range of the electroencephalogram potential during sleep, the process proceeds to step S13.
(C) It is determined whether the content of the θ wave + δ wave is equal to or greater than the first threshold (Th1) (S13). If the combined content is greater than or equal to the first threshold (Th1), the process proceeds to the next step S18. On the other hand, if it is less than the first threshold (Th1), the process proceeds to step S14.
(D) It is determined whether the content of the θ wave + δ wave is equal to or greater than the second threshold (Th2) (S18). If the combined content is equal to or greater than the second threshold (Th2), it is determined that the Deep sleep state (third or fourth stage of NonREM sleep) (S20). On the other hand, when it is less than the second threshold value (Th2), it is determined as the Light sleep state (the first stage or the second stage of NonREM sleep) (S19).
(E) It is determined whether the θ wave content in the combined portion of the θ wave and the δ wave is equal to or less than the third threshold (Th3) (S14). When the θ wave content rate is equal to or less than the threshold Th3, it is determined as a REM sleep state (S16). On the other hand, if the threshold value Th3 is exceeded, it is determined as a Wake state (S15).
(F) It is determined whether or not the determination is completed for all time blocks (S17). If the determination is completed for all the time blocks, the process ends as a whole. On the other hand, if there is a remaining time block, the process returns to step S12 to determine the time block.
As described above, the sleep state can be determined.

Figure 0004822796
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図４は、上記実施の形態１に係る睡眠状態判定法を用いてヒトの睡眠状態を判定した結果を示す図である。各図の横軸は時間である。図４の（ａ）は、視察判定による結果を示す図である。図４の（ｂ）はθ波及びδ波の合波分の振幅の時間変化を示す図である。図４の（ｃ）は上記合波分におけるθ波の含有量の時間変化を示す図である。図４の（ｄ）は、この睡眠状態判定法による判定結果を示す図である。図４の（ａ）及び（ｂ）を対比すると、θ波及びδ波の合波分の含有量が所定値より多い部分は、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態に対応し、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態及びＤｅｅｐ睡眠状態であることがわかる。そこで、この所定の含有量をＮｏｎＲＥＭ睡眠状態のＬｉｇｈｔ睡眠状態及びＤｅｅｐ睡眠状態を区別できる第１閾値Ｔｈ１として決定した。さらに、Ｄｅｅｐ睡眠状態を区別できる所定の含有量を第２閾値Ｔｈ２として決定した。またさらに、図４の（ａ）及び（ｃ）を対比すると、合波分におけるθ波の含有率が所定の含有率より高い部分はＷａｋｅ状態に対応し、所定の含有率以下の部分は、ＲＥＭ睡眠状態、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態に対応することがわかる。上記条件２に該当しない場合にはＮｏｎＲＥＭ睡眠状態が除かれるので、ＲＥＭ睡眠状態を区別できる含有率を閾値Ｔｈ３として決定した。上記表１のような判定条件を設定することによって、脳波のθ波及びδ波の合波分の含有量、合波分におけるθ波の含有率に基づいて、視察判定の結果と良好に対応した判定結果を得ることができる。なお、ここでは、図４及び表１に示す例を挙げて説明したが、図４及び表１は本発明における睡眠状態判定法を説明するための一例であって、判定条件の設定は上記例に限定されない。   FIG. 4 is a diagram illustrating a result of determining a human sleep state using the sleep state determination method according to the first embodiment. The horizontal axis of each figure is time. (A) of FIG. 4 is a figure which shows the result by inspection determination. FIG. 4B is a diagram showing the time change of the amplitude of the combined θ wave and δ wave. (C) of FIG. 4 is a figure which shows the time change of content of (theta) wave in the said multiplexing part. (D) of Drawing 4 is a figure showing the judgment result by this sleep state judging method. When comparing (a) and (b) of FIG. 4, the portion where the combined content of the θ wave and the δ wave is greater than the predetermined value corresponds to the NonREM sleep state, which is the Light sleep state and the Deep sleep state. I understand that. Therefore, the predetermined content is determined as the first threshold Th1 that can distinguish the Light sleep state and the Deep sleep state of the NonREM sleep state. Furthermore, predetermined content which can distinguish Deep sleep state was determined as 2nd threshold value Th2. Furthermore, when comparing (a) and (c) in FIG. 4, the portion where the content of θ waves in the combined portion is higher than the predetermined content corresponds to the Wake state, and the portion below the predetermined content is It turns out that it respond | corresponds to a REM sleep state and a NonREM sleep state. When the condition 2 is not satisfied, the NonREM sleep state is excluded. Therefore, the content rate that can distinguish the REM sleep state is determined as the threshold Th3. By setting the judgment conditions as shown in Table 1 above, it corresponds well with the result of the inspection judgment based on the content of the combined θ wave and δ wave of the electroencephalogram and the content rate of the θ wave in the combined portion Can be obtained. In addition, although the example shown in FIG. 4 and Table 1 was mentioned and demonstrated here, FIG. 4 and Table 1 are an example for demonstrating the sleep state determination method in this invention, Comprising: The setting of a determination condition is the said example. It is not limited to.

実施の形態２
図５は、本発明の実施の形態２に係る睡眠計１０ａの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ａは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、生体の表面部に装着した筋電検出端子１１を介して筋電を検出する筋電検出部１２と、生体の表面部に装着した体動センサ１３を介して体動を検出する体動検出部１４とを備える点で相違する。ＲＥＭ睡眠は、通常、体動、筋電（ＥＭＧ）等によって判定するので、これらを検出する部材を備えたことによってＲＥＭ睡眠の判定をより正確に行うことができる。また、ラット等の微弱な脳波しか発していない動物の場合にも補助的に体動、筋電等の測定結果を用いて睡眠状態を正確に判定できる。 Embodiment 2
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of the sleep meter 10a according to Embodiment 2 of the present invention. Compared with the sleep meter according to the first embodiment, the sleep meter 10a includes a myoelectric detection unit 12 that detects myoelectricity via the myoelectric detection terminal 11 attached to the surface of the living body, and a surface of the living body. It differs in that it includes a body motion detector 14 that detects body motion via the mounted body motion sensor 13. Since REM sleep is normally determined by body movement, myoelectricity (EMG), and the like, REM sleep can be determined more accurately by providing a member for detecting these. In addition, even in the case of an animal that emits only weak brain waves such as a rat, the sleep state can be accurately determined using measurement results of body movement, myoelectricity, and the like.

図６は、実施の形態２に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。
（ａ）まず、生体から脳波を検出する（Ｓ３１）。
（ｂ）検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出する（Ｓ３２）。
（ｃ）生体の体動を検出する（Ｓ３３）。
（ｄ）生体の筋電（ＥＭＧ）を検出する（Ｓ３４）。
（ｅ）θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判断する（Ｓ３５）。この睡眠状態の判定ステップの詳細は、図７に示した。
（ｆ）判断された睡眠状態を表示する（Ｓ３６）。例えば、図８ではＷａｋｅ状態（Ｗ）、ＲＥＭ睡眠（Ｒ）、ＮｏｎＲＥＭ睡眠（ＮＲ）について判定結果を示している。
以上によって、所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定できる。 FIG. 6 is a flowchart of the sleep state determination method according to the second embodiment.
(A) First, an electroencephalogram is detected from a living body (S31).
(B) The detected brain wave is subjected to frequency analysis, and each frequency component of the δ wave and the θ wave is extracted (S32).
(C) The body movement of the living body is detected (S33).
(D) The myoelectric (EMG) of the living body is detected (S34).
(E) The sleep state is determined for each predetermined time block based on the contents of the θ wave and the δ wave (S35). The details of the sleep state determination step are shown in FIG.
(F) The determined sleep state is displayed (S36). For example, FIG. 8 shows determination results for the Wake state (W), REM sleep (R), and NonREM sleep (NR).
As described above, the sleep state can be determined for each predetermined time block.

図７は、図６のステップＳ３５の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。なお、下記表２は、図７の各判断ステップＳ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５における判定条件及び判定結果を示す表である。
（ａ）所定の時間ブロックごとに判定対象とする（Ｓ４１）。
（ｂ）脳波（ＥＥＧ）電位が、睡眠時における通常の脳波電位の範囲（μＶ単位）を超えるか否か判断する（Ｓ４２）。睡眠時の脳波電位の範囲を越えている場合には、アーチファクトであると判断され、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ５１）。閾値を越えていない場合には、ステップＳ４３に移行する。
（ｃ）体動検出部で体動を観測したか否か判断する（Ｓ４３）。体動を検出した場合にはＷａｋｅ状態と判定する（Ｓ５０）。体動を観測しなかった場合にはステップＳ４４に移行する。
（ｄ）θ波＋δ波の含有量は閾値（Ｔｈ−Ｓ）以上か否か判断する（Ｓ４４）。合波分の含有量が閾値（Ｔｈ−Ｓ）以上の場合には、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ４９）。一方、閾値（Ｔｈ−Ｓ）未満の場合には次のステップＳ４５に移行する。
（ｅ）θ波及びδ波の合波分におけるθ波含有率が閾値（Ｔｈ−Ｒ１）以上であって、且つ、筋電が閾値（Ｔｈ−Ｒ２）以下であるか否か判断する（Ｓ４５）。両方の条件を満たす場合には、ＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ４７）。一方、少なくとも一方の条件を満たさない場合には、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ４６）。
（ｆ）全ての時間ブロックについて判定終了か否か判断する（Ｓ４８）。全ての時間ブロックについて判定を終えていれば、全体として終了する。一方、残っている時間ブロックがあればその時間ブロックについて判定するために、ステップＳ４２に戻る。
以上によって、睡眠状態を判定できる。 FIG. 7 is a flowchart showing details of the sleep state determination step in step S35 of FIG. Table 2 below is a table showing determination conditions and determination results in each of the determination steps S42, S43, S44, and S45 of FIG.
(A) A determination target is made for each predetermined time block (S41).
(B) It is determined whether the electroencephalogram (EEG) potential exceeds the normal electroencephalogram potential range (μV unit) during sleep (S42). If it exceeds the range of the electroencephalogram potential during sleep, it is determined as an artifact and determined as a Wake state (S51). If the threshold is not exceeded, the process proceeds to step S43.
(C) It is determined whether or not body motion is observed by the body motion detector (S43). When the body movement is detected, it is determined as the Wake state (S50). If no body movement is observed, the process proceeds to step S44.
(D) It is determined whether the content of the θ wave + δ wave is equal to or greater than a threshold value (Th−S) (S44). When the combined content is equal to or greater than the threshold (Th-S), it is determined as a NonREM sleep state (S49). On the other hand, if it is less than the threshold value (Th-S), the process proceeds to the next step S45.
(E) It is determined whether the θ wave content in the combined θ wave and δ wave is greater than or equal to the threshold (Th-R1) and the myoelectricity is less than or equal to the threshold (Th-R2) (S45). ). When both conditions are satisfied, it is determined as a REM sleep state (S47). On the other hand, if at least one of the conditions is not satisfied, it is determined as the Wake state (S46).
(F) It is determined whether or not the determination is completed for all time blocks (S48). If the determination is completed for all the time blocks, the process ends as a whole. On the other hand, if there is a remaining time block, the process returns to step S42 to determine the time block.
As described above, the sleep state can be determined.

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図８は、上記実施の形態２に係る睡眠状態判定方法を用いてラットの睡眠状態を判定した場合の結果を示す図である。各図の横軸は時間である。図８の（ａ）は、視察判定による結果を示す図である。図８の（ｂ）はθ波及びδ波の合波分の振幅の時間変化を示す図である。図８の（ｃ）は上記合波分におけるθ波の含有量の時間変化を示す図である。図８の（ｄ）は、筋電（ＥＭＧ）の積分値の時間変化を示す図である。図８の（ｅ）は、この睡眠状態判定方法による判定結果を示す図である。図８の（ａ）及び（ｂ）を対比すると、θ波及びδ波の合波分の含有量が所定の含有量より多い部分は、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態に対応することがわかる。そこで、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を区別できる所定の含有量を上記表１における閾値Ｔｈ−Ｓとして決定した。また、図８の（ａ）及び（ｃ）を対比すると、合波分におけるθ波の含有率が所定の含有率以上の部分はＲＥＭ睡眠状態又はＷａｋｅ状態であることがわかる。この所定の含有率を閾値Ｔｈ−Ｒ１として決定した。しかし、この閾値Ｔｈ−Ｒ１以下の状態にはＲＥＭ睡眠状態だけでなくＷａｋｅ状態も含む。そこで、さらに図８の（ａ）及び（ｄ）を比較して、筋電の積分値が所定値を越える場合にはＷａｋｅ状態に対応するので、ＲＥＭ睡眠を区別できる積分値を閾値Ｔｈ−Ｒ２として決定した。上記表２のような判定条件を設定することによって、脳波のθ波及びδ波の合波分の含有量、合波分におけるθ波の含有率、及び筋電の積分値に基づいて、視察判定の結果に良好に対応した判定結果を得ることができる。なお、ここでは、図８及び表２に示す例を挙げて説明したが、図８及び表２は本発明における睡眠状態判定法を説明するための一例であって、判定条件の設定は上記例に限定されない。   FIG. 8 is a diagram illustrating a result when the sleep state of the rat is determined using the sleep state determination method according to the second embodiment. The horizontal axis of each figure is time. (A) of FIG. 8 is a figure which shows the result by inspection determination. (B) of FIG. 8 is a figure which shows the time change of the amplitude for the synthetic | combination of (theta) wave and (delta) wave. (C) of FIG. 8 is a figure which shows the time change of content of (theta) wave in the said multiplexing part. (D) of Drawing 8 is a figure showing time change of an integrated value of myoelectricity (EMG). (E) of FIG. 8 is a figure which shows the determination result by this sleep state determination method. Comparing (a) and (b) of FIG. 8, it can be seen that the portion where the combined content of the θ wave and the δ wave is greater than the predetermined content corresponds to the NonREM sleep state. Therefore, a predetermined content capable of distinguishing the NonREM sleep state was determined as the threshold Th-S in Table 1 above. Further, when comparing (a) and (c) in FIG. 8, it can be seen that the portion where the content ratio of the θ wave in the combined portion is equal to or higher than the predetermined content ratio is in the REM sleep state or the Wake state. This predetermined content rate was determined as the threshold Th-R1. However, the state below the threshold Th-R1 includes not only the REM sleep state but also the Wake state. 8A and 8D are compared, and when the integrated value of myoelectricity exceeds a predetermined value, it corresponds to the Wake state. Therefore, the integrated value that can distinguish REM sleep is set to the threshold Th-R2. As determined. By setting the judgment conditions as shown in Table 2 above, based on the content of the combined EEG and δ waves, the content of the θ wave in the combined component, and the integrated value of myoelectricity A determination result that corresponds favorably to the determination result can be obtained. In addition, although the example shown in FIG. 8 and Table 2 was mentioned and demonstrated here, FIG. 8 and Table 2 are an example for demonstrating the sleep state determination method in this invention, Comprising: The setting of a determination condition is the said example. It is not limited to.

実施の形態３
図９は、実施の形態３に係る睡眠計１０ｂの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ｂは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、睡眠状態判定部５によって、ＲＥＭ睡眠状態であると判定された場合に、生体をＲＥＭ睡眠状態から覚醒状態に移行させる刺激を発生させる覚醒刺激発生部１５をさらに備える点で相違する。この覚醒刺激発生部１５には、例えば、生体に音刺激を与えて覚醒させる音発生器、生体に直接又は間接に振動を与えて覚醒させる振動発生器、生体が感知しうる芳香を発生させる香り発生器等を用いることができる。この睡眠計１０ｂでは、覚醒刺激発生部１５によって、生体が眠りから覚醒しやすいＲＥＭ睡眠状態に覚醒刺激を与えるので、生体を眠りから快適に目覚めさせることができる。 Embodiment 3
FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of the sleep meter 10b according to the third embodiment. Compared with the sleep meter according to the first embodiment, the sleep meter 10b performs stimulation that causes the living body to shift from the REM sleep state to the awake state when the sleep state determination unit 5 determines that the sleep meter 10b is in the REM sleep state. The difference is that it further includes an awakening stimulus generator 15 to be generated. The arousal stimulus generator 15 includes, for example, a sound generator that gives a sound to a living body to awaken, a vibration generator that gives a vibration to a living body directly or indirectly, and a scent that generates a fragrance that can be sensed by the living body. A generator or the like can be used. In this sleep meter 10b, the wakefulness stimulation generator 15 gives the wakefulness stimulus to the REM sleep state in which the living body easily wakes up from sleep, so that the living body can be comfortably awakened from sleep.

実施の形態４
図１０は、実施の形態４に係る睡眠計１０ｃの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ｃは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、所定時間の眠りにわたってθ波及びδ波の含有量の総量を積算する積算部１６と、積算されたθ波及びδ波の含有量の総量に基づいて眠りの質を評価する睡眠評価部１７とをさらに備える点で相違する。この睡眠評価部１７では、例えば、一晩の眠りにわたって積算されたθ波及びδ波の含有量の総量を所定値と比較して、所定値以上であれば深い眠りを十分に確保できたとして、「良質の眠り」であったと評価することができる。また、積算されたθ波及びδ波の含有量の総量が所定値未満であった場合には、深い眠りが十分に確保できなかったとして、「質のよくない眠り」であったと評価することができる。なお、上述の評価は一例であって、睡眠評価の方法は、例えば、点数表示で評価してもよい。また、評価結果は表示部７で表示してもよい。 Embodiment 4
FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of the sleep meter 10c according to the fourth embodiment. Compared with the sleep meter according to the first embodiment, the sleep meter 10c includes an integration unit 16 that integrates the total content of the θ wave and the δ wave over a predetermined period of sleep, and the accumulated θ wave and δ wave. It differs in that it further includes a sleep evaluation unit 17 that evaluates the quality of sleep based on the total content. In this sleep evaluation unit 17, for example, the total amount of θ wave and δ wave accumulated over the night of sleep is compared with a predetermined value. It can be evaluated that it was “good quality sleep”. In addition, if the total content of the accumulated θ wave and δ wave is less than the predetermined value, it is evaluated that the sleep was not good because it was not possible to secure a deep sleep sufficiently. Can do. In addition, the above-mentioned evaluation is an example, Comprising: You may evaluate the method of sleep evaluation by a score display, for example. The evaluation result may be displayed on the display unit 7.

本発明は、在宅のままでも簡易に睡眠状態を判定できる睡眠計及び睡眠状態判定方法として用いることができる。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used as a sleep meter and a sleep state determination method that can easily determine a sleep state even at home.

本発明の実施の形態１に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the sleep meter which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。It is a flowchart of the sleep state determination method which concerns on Embodiment 1 of this invention. 図２のステップＳ０３の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the sleep state determination step of step S03 of FIG. 本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法を用いたヒトの睡眠状態の判定結果を示す図である。It is a figure which shows the determination result of the human sleep state using the sleep state determination method which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態２に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the sleep meter which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態２に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。It is a flowchart of the sleep state determination method which concerns on Embodiment 2 of this invention. 図６のステップＳ３５の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the sleep state determination step of step S35 of FIG. 本発明の実施の形態２に係る睡眠状態判定方法を用いたラットの睡眠状態の判定結果を示す図である。It is a figure which shows the determination result of the sleep state of the rat using the sleep state determination method which concerns on Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態３に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the sleep meter which concerns on Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態４に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the sleep meter which concerns on Embodiment 4 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ 脳波検出端子、２ 脳波検出部、３ 記録部、４ 周波数分析部、５ 睡眠状態判定部、６ アーチファクト検出部、７ 表示部、８ 通信インタフェース、１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ 睡眠計、１１ 筋電検出端子、１２ 筋電検出部、１３ 体動センサ、１４ 体動検出部、１５ 覚醒刺激発生部、１６ 積算部、１７ 睡眠評価部、２０ ネットワーク 1 EEG detection terminal, 2 EEG detection unit, 3 recording unit, 4 frequency analysis unit, 5 sleep state determination unit, 6 artifact detection unit, 7 display unit, 8 communication interface, 10, 10a, 10b, 10c sleep meter, 11 muscles Electrical detection terminal, 12 Myoelectric detection unit, 13 Body motion sensor, 14 Body motion detection unit, 15 Arousal stimulus generation unit, 16 Integration unit, 17 Sleep evaluation unit, 20 Network

Claims (14)

生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波とθ波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、
前記脳波において前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段と
を備え、
前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠計。 Frequency analysis means for analyzing the brain wave detected from the living body and extracting each frequency component of δ wave and θ wave,
Sleep state determination means for determining a sleep state for each predetermined time block based on the content of the θ wave and the δ wave in the brain wave,
The sleep state determination means determines a NonREM sleep state based on the content of the θ wave and the δ wave. 前記睡眠状態判定手段は、さらに、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。   The sleep meter according to claim 1, wherein the sleep state determination unit further determines a sleep state based on a content rate of the θ wave in the θ wave and the δ wave. 前記睡眠状態判定手段は、さらに、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。   The sleep meter according to claim 1, wherein the sleep state determination unit further determines a REM sleep state based on a content rate of the θ wave in the θ wave and the δ wave. 前記脳波のアーチファクトを検出するアーチファクト検出手段をさらに備え、
前記睡眠状態判定手段は、前記アーチファクト検出手段によるアーチファクト検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。 Further comprising artifact detection means for detecting the artifact of the electroencephalogram,
The sleep meter according to claim 1, wherein the sleep state determination unit determines a sleep state based on an artifact detection result by the artifact detection unit. 前記生体の筋電を検出する筋電検出部をさらに備え、
前記睡眠状態判定手段は、前記筋電検出手段による筋電検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。 A myoelectric detection unit for detecting myoelectricity of the living body;
The sleep meter according to claim 1, wherein the sleep state determination unit determines a sleep state based on a myoelectric detection result by the myoelectric detection unit. 前記生体の身体の動きを検出する体動検出部をさらに備え、
前記睡眠状態判定手段は、前記体動検出手段による体動検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。 Further comprising a body motion detector for detecting the movement of the living body,
The sleep meter according to claim 1, wherein the sleep state determination unit determines a sleep state based on a body movement detection result by the body movement detection unit. 前記生体の頭部に装着した脳波検出端子を介して脳波を検出する脳波検出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。   The sleep meter according to claim 1, further comprising an electroencephalogram detection means for detecting an electroencephalogram through an electroencephalogram detection terminal attached to the head of the living body. 前記脳波検出手段は、単一の脳波検出端子を介して脳波を検出することを特徴とする請求項７に記載の睡眠計。   The sleep meter according to claim 7, wherein the electroencephalogram detection means detects an electroencephalogram via a single electroencephalogram detection terminal. 判定された睡眠状態を時間ブロックごとに表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。   The sleep meter according to claim 1, further comprising display means for displaying the determined sleep state for each time block. 前記睡眠状態判定手段は、Ｗａｋｅ状態と、ＲＥＭ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態とを判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。   The sleep state determination means combines a Wake state, a REM sleep state, a Light sleep state that combines the first stage and the second stage of the NonREM sleep state, and a third stage and a fourth stage of the NonREM sleep state. The sleep meter according to claim 1, wherein the sleep state is determined. 前記睡眠状態判定手段においてＲＥＭ睡眠状態と判定された場合に、前記生体を前記ＲＥＭ睡眠状態からＷａｋｅ状態に移行させる覚醒刺激を発生させる覚醒刺激発生手段をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の睡眠計。   The wakefulness stimulus generation means for generating the wakefulness stimulus which makes the living body change from the REM sleep state to the Wake state when it is determined as the REM sleep state in the sleep state determination means. The sleep meter as described. 所定時間の眠りにわたって前記θ波及び前記δ波の含有量の総量を積算する積算手段と、
積算された前記θ波及び前記δ波の含有量の総量に基づいて眠りの質を評価する評価手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。 Integration means for integrating the total content of the θ wave and the δ wave over a predetermined period of sleep;
The sleep meter according to claim 1, further comprising an evaluation unit that evaluates sleep quality based on a total content of the θ wave and the δ wave integrated. 生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと
を含み、
睡眠状態を判定する前記ステップにおいて、前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させることを特徴とする睡眠状態判定プログラム。 Analyzing the frequency of the brain waves detected from the living body and extracting each frequency component of the δ wave and the θ wave;
Determining a sleep state for each predetermined time block based on the content of the θ wave and δ wave,
In the step of determining a sleep state, a sleep state determination program for causing a computer to execute a sleep state determination method for determining a NonREM sleep state based on the content of the θ wave and the δ wave. 請求項１３に記載の前記睡眠状態判定プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer-readable recording medium storing the sleep state determination program according to claim 13 .
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