JP6605767B2 - 睡眠時無呼吸症の検出装置 - Google Patents
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Description
本発明は、睡眠時無呼吸症検出分野に関し、特に、睡眠時無呼吸症の検出装置に関する。
睡眠時無呼吸症(いびき、睡眠呼吸障害などとも呼ばれている)は、一般的に存在する睡眠時に発生する現象であり、現在、見慣れているから不思議に思わない人が多いようで、まさにいびきをぐっすりと寝ていると看做す人もいる。実際に、いびきは健康の大敵である。いびきをかく時には、睡眠呼吸障害が発生し、脳や血液に重度の低酸素状態を引き起こすため、高血圧、脳・心臓疾患、不整脈、心筋梗塞、狭心症などを誘発する可能性がある。夜間の無呼吸時間が１２０秒を超えると、早朝頃に突然死を招く可能性が高い。
したがって、人間の睡眠時無呼吸症を効果的に評価してそれを阻止することは非常に重要である。従来技術では、枕やマットレスなどに振動装置を設置し、人間がいびき状態であることを検出すると、振動装置を起動し、人間の睡眠***を変更したり、使用者を起こすことにより、使用者の睡眠時無呼吸症状態を効果的に制御することができる。しかし、従来技術では、睡眠時無呼吸症状態の検出には、通常人間の口から発せられる音を検出して判断するが、人間が喋る時、又は外部音声が判断基準に合致する場合、誤判定の恐れがあるため、従来技術では、人間の睡眠時無呼吸症の検出には特異性が低いという欠陥がある。
本発明の主な目的は、音波による睡眠時無呼吸症の検出よりも正確な睡眠時無呼吸症の検出装置を提供することである。
上記発明の目的を達成するために、本発明は、人間の睡眠中の体動信号を取得し、吸気時に発生する吸気信号と呼気時に発生する呼気信号とを含む人間の呼吸信号を識別する第１の取得手段と、吸気信号に重畳されている所定範囲の周波数を有する第１の体動信号の強度と、吸気信号に隣接する呼気信号に重畳されている所定範囲の周波数を有する第２の体動信号の強度とを取得する第２の取得手段と、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度を既定の方法により比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する判断手段とを含む睡眠時無呼吸症の検出装置を提供する。
さらに、前記判断手段は、第１の体動信号と第２の体動信号に対しそれぞれ強度積分処理を行い、その後に処理後の２つのデータを比較し、人間がいびき状態であるか否かを判断する積分モジュールを含む。
さらに、前記判断手段は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度比を計算する比演算モジュールと、得られた比と既定の閾値を比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する判断モジュールとを含む。
さらに、前記判断モジュールは、第１の体動信号の強度を第２の体動信号の強度で除算する時、得られた結果が設定された第１の閾値以上である場合に、人間がいびき状態であると判定する第１の判断サブモジュール、又は第２の体動信号の強度を第１の体動信号の強度で除算する時、得られた結果が設定された第２の閾値以下である場合に、人間がいびき状態であると判定する第２の判断サブモジュールを含む。
さらに、前記判断モジュールは、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度との比演算後の比と既定の閾値を比較し、連続な指定回数がいびき状態の特徴と一致している場合に、人間がいびき状態であると判定する第３の判断サブモジュールを含む。
一例において、本発明に係る睡眠時無呼吸症の検出装置は、体動信号を取得するインチング信号検出装置が内部に配置された枕である。
別の一例において、本発明に係る睡眠時無呼吸症の検出装置は、体動信号を取得するインチング信号検出装置が内部に配置されたマットレスである。
本発明に係る睡眠時無呼吸症の検出装置は、吸気信号に重畳されている所定の周波数を有する信号の強度と呼気信号に重畳されている所定の周波数を有する信号の強度を比較することにより、人間が睡眠時無呼吸症状態であるか否かを判断する。接触式センサを用いて呼吸信号を収集するため、呼吸動作と同期して検出することができ、咳、喋り、及び空気中を伝播する音声信号などによる妨害を回避することができる。また、本発明に係る装置を実現するには、従来の睡眠センサ（枕やマットレスに設けられたインチング（inching signal）信号検出装置）からソフトウェアの変更を行うだけでよく、ハードウェアを増設する必要がない。その追加するソフトウェアモジュールも非常に簡単であり、呼吸信号の異なる位相の高周波信号にのみ検波とフィルタリング処理を行い、その後に除算などを行うだけでよい。
本発明の目的の達成、機能的特徴及び利点について、実施例に即して図面を参照してさらに説明する。
本明細書に記載する具体的な実施例は、本発明を説明することに過ぎず、本発明を限定するものではないことが理解される。
図１〜図３を参照して、本発明の実施例は、下記のステップＳ１、Ｓ２及びＳ３を含む睡眠時無呼吸症の検出方法を実行する装置を提供する。
ステップＳ１：人間の睡眠中の体動信号を取得し、人間の呼吸信号を識別する。そのうち、呼吸信号は、吸気時に発生し、電気信号が１〜３秒までの基線上昇曲線として表現する吸気信号と、呼気時に発生し、電気信号が１〜３秒までの基線下降曲線として表現する呼気信号とを含む。
ステップＳ２：吸気信号に重畳されており、電気信号が吸気信号の基線に重畳されている３００Ｈｚ程度の高周波信号として表現する所定範囲の周波数を有する第１の体動信号の強度と、吸気信号に隣接する呼気信号に重畳されており、電気信号が呼気信号の基線に重畳されている３００Ｈｚ程度の高周波信号として表現する所定範囲の周波数を有する第２の体動信号の強度とを取得する。
ステップＳ３：第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度を既定の方法により比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する。
上記ステップＳ１で述べたように、人間の睡眠中の体動信号を取得する方法は、インチング信号検出装置が設けられた枕やマットレスなどによって収集することができる。該体動信号は、一般的に人間の心拍、呼吸、寝返りの情報を含む。本発明は、検波とフィルタリングなどの処理によって呼吸信号を取得するだけでよい。上記呼吸信号は、吸気信号と呼気信号、すなわち人間呼吸過程の１周期（例えば、吸気から呼気まで、又は呼気から吸気までを１周期とするなど）に含まれる過程を含む。人間がいびきをかく時、主に人間の吸気時に吸気が阻害され、「いびき」音を発すが、呼気時に、一般的に「いびき」音がないため、呼吸信号を詳細に区別することで、その後の分析の説明を容易にすることができる。
上記ステップＳ２で述べたように、睡眠中の人間の呼吸周波数は、一般的に０．２〜０．５Ｈｚであり、人間がいびきをかく時、２００〜３００Ｈｚの体動信号が発生し、それが呼吸信号に重畳されており、より正確に言えば、吸気信号に重畳されている。よって呼吸信号に重畳されている２００〜３００Ｈｚの体動信号の強度は、人間の睡眠中にいびきが発生するか否かを反映することができる。
上記ステップＳ３で述べたように、図２を参照して、人間のいびき状態が発生する場合、吸気信号に重畳されている第１の体動信号の強度と呼気信号に重畳されている第２の体動信号の強度とは大きく異なる。例えば、第１の体動信号の強度は第２の体動信号の強度よりも著しく大きい。図３を参照して、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度がほぼ同じである場合、人間がいびきをかいていないことを示す。上記既定の方法は、様々な方法を含む。例えば、第１の体動信号の強度から第２の信号の強度を差し引き、得られた結果値の絶対値と既定の閾値を比較し、もし結果値の絶対値が既定の閾値以上であれば、人間がいびき状態であると考えられる。
本実施例では、上記第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度を既定の方法により比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断するステップＳ３は、
第１の体動信号と第２の体動信号に対しそれぞれ強度積分処理を行い、その後に処理後の２つのデータを比較し、人間がいびき状態であるか否かを判断するステップＳ３１を含む。
上記ステップＳ３１で述べたように、第１の体動信号と第２の体動信号に強度積分処理を行うことにより、強度に相当する２つの結果を得ることができ、得られた結果がより直感的であり、２つのデータの比較演算を容易にすることができる。
図４を参照して、本実施例では、上記第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度を既定の方法により比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断するステップは、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度比を計算するステップＳ３０１と、得られた比と既定の閾値を比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断するステップＳ３０２を含む。
上記ステップＳ３０１で述べたように、人間が正常に眠っている時、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度がほぼ同じであるため、両者の比は１程度である。
上記ステップＳ３０２で述べたように、人間がいびき状態である時、両者の比が所定の閾値より大きいか、又は他の所定の閾値よりも小さいことがある。結果の比は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度のどちらが分母とするかに関連する。例えば、１つの具体的な実施例では、第１の体動信号の強度を第２の体動信号の強度で除算すると、得られた結果が設定された第１の閾値以上である場合に、人間がいびき状態であると判定し、本実施例では、第１の閾値は一般的に１．５とする。別の具体的な実施例では、第２の体動信号の強度を第１の体動信号の強度で除算すると、得られた結果が設定された第２の閾値以下である場合に、人間がいびき状態であると判定し、本実施例では、第２の閾値は一般的に０．６７とする。
本実施例では、上記得られた比と既定の閾値を比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断するステップＳ３０２は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度との比演算後の比と既定の閾値を比較し、連続な指定回数がいびき状態の特徴と一致している場合に、人間がいびき状態であると判定するステップＳ３０２１を含む。
上記ステップＳ３０２１で述べたように、上記連続な指定回数がいびき状態の特徴と一致していることは、連続するいくつかの呼吸周期において、各呼吸信号の第1の体動信号の強度と第2の体動信号の強度との比演算後の比と既定の閾値を比較した結果、いずれも人間が睡眠中にいびき状態である可能性があることを示す場合に、該人間がいびき状態であると判定できる。呼吸動作と同期して検出し、複数の呼吸動作がいびき状態の特徴と一致している場合に判断を行うため、咳、喋りなどによる妨害を回避することができる。また、他の体動信号が呼吸動作と複数回で同期することが困難であるため、誤認識を起こしにくく、いびき状態の認識精度が大幅に向上する。
１つの具体的な実施例では、枕内に振動装置と睡眠時無呼吸症の検出装置を設ける。睡眠時無呼吸症の検出装置は人間がいびき状態であることを検出する時、振動装置を振動させるように制御する。睡眠時無呼吸症の検出装置は、インチング信号検出装置などのハードウェア構成を含む。人間の頭部が枕に押し付けられる時、インチング信号検出装置は人間の体動信号を収集することができる。その検出過程は、以下を含む。
１．インチング信号検出装置は、人間のインチング信号を収集し、インチング信号中の呼吸信号を取得する。
２．睡眠時無呼吸症の検出装置は、呼吸信号における吸気信号に重畳されている体動周波数が１５０Ｈｚの第１の体動信号と、呼気信号に重畳されている体動周波数が１５０Ｈｚの第２の体動信号とを取得する。
３．第１の体動信号と第２の体動信号に対しそれぞれ強度積分処理を行い、それぞれ第１の体動信号と第２の体動信号の強度を代表する第１の結果と第２の結果を得る。
４．第１の結果を第２の結果で除算し、結果の比が１．５以上であれば、人間がいびき状態の特徴と一致していると考えられる。
５．連続して５つの呼吸周期において得られた結果の比がいずれも１．５以上である場合、人間がいびき状態であると考えられ、振動装置を振動させるように制御し、人間の頭部の***などを変えるにより、人間のいびき状態を防止する。
本実施例に係る睡眠時無呼吸症の検出方法は、呼吸動作と同期して検出し、複数の呼吸動作がいびき状態特徴と一致している場合、人間がいびき状態であると判定するため、咳、喋りなどによる妨害を回避することができる。また、他の体動信号が呼吸動作と複数回で同期することは困難であり、誤認識を起こしにくいため、その信頼性が非常に高く、簡単で実行しやすい。本方法を実現するには、従来の睡眠センサ(枕やマットレスに設けられたインチング信号検出装置)からソフトウェアの変更を行うだけでよく、ハードウェアを増設する必要がない。その追加するソフトウェアモジュールも非常に簡単であり、呼吸信号の異なる位相の高周波信号にのみ検波とフィルタリング処理を行い、その後に除算などを行うだけでよい。
図５を参照して、本発明の実施例は、さらに、第１の取得手段１０、第２の取得手段２０及び判断手段３０を含む睡眠時無呼吸症の検出装置を提供する。
第１の取得手段１０は、人間の睡眠中の体動信号を取得し、人間の呼吸信号を識別する。そのうち、呼吸信号は、吸気時に発生し、電気信号が１〜３秒までの基線上昇曲線として表現する吸気信号と、呼気時に発生し、電気信号が１〜３秒までの基線下降曲線として表現する呼気信号とを含む。
第２の取得手段２０は、吸気信号に重畳されており、電気信号が吸気信号の基線に重畳されている３００Ｈｚ程度の高周波信号として表現する所定範囲の周波数を有する第１の体動信号の強度と、吸気信号に隣接する呼気信号に重畳されており、電気信号が呼気信号の基線に重畳されている３００Ｈｚ程度の高周波信号として表現する所定範囲の周波数を有する第２の体動信号の強度とを取得する。
判断手段３０は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度を既定の方法により比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する。
上記第１の取得手段１０のように、人間の睡眠中の体動信号を取得する方法は、インチング信号検出装置が設けられた枕やマットレスなどによって収集することである。該体動信号は、一般的に人間の心拍、呼吸、寝返りの情報を含む。本発明は、検波とフィルタリングなどの処理によって呼吸信号を取得するだけでよい。上記呼吸信号は、吸気信号と呼気信号、すなわち人間呼吸過程の１周期（例えば、吸気から呼気まで、又は呼気から吸気までを１周期とするなど）に含まれる過程を含む。人間がいびきをかく時、主に人間の吸気時に吸気が阻害され、「いびき」音を発すが、呼気時に、一般的に「いびき」音がないため、呼吸信号を詳細に区別することで、その後の分析の説明を容易にすることができる。
上記第２の取得手段２０のように、睡眠中の人間の呼吸周波数は、一般的に０．２〜０．５Ｈｚであり、人間がいびきをかく時、２００〜３００Ｈｚの体動信号が発生し、それが呼吸信号に重畳されており、より正確には吸気信号に重畳されているため、呼吸信号に重畳されている２００〜３００Ｈｚの体動信号の強度は、人間中の睡眠にいびきが発生するか否かを反映することができる。いびき状態が発生する時、吸気信号に重畳されている第１の体動信号の強度と呼吸信号に重畳されている第２の体動信号の強度とは大きく異なり、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度がほぼ同じである場合、人間がいびきをかいていないことを示す。
上記判断手段３０のように、図２を参照して、人間のいびき状態が発生する時、吸気信号に重畳されている第１の体動信号の強度と呼気信号に重畳されている第２の体動信号の強度とは大きく異なる。例えば、第１の体動信号の強度は第２の体動信号の強度よりも著しく大きい。図３を参照して、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度がほぼ同じである場合、人間がいびきをかいていないことを示す。上記既定の方法は、様々な方法を含む。例えば、第１の体動信号の強度から第２の信号の強度を差し引き、得られた結果値の絶対値と既定の閾値を比較し、もし結果値の絶対値が既定の閾値以上であれば、人間がいびき状態であると考えられる。
図６を参照して、本発明の実施例では、上記判断手段３０は、第１の体動信号と第２の体動信号に対しそれぞれ強度積分処理を行い、その後に処理後の２つのデータを比較し、人間がいびき状態であるか否かを判断する積分モジュール３１を含む。
上記積分モジュール３１のように、第１の体動信号と第２の体動信号に強度積分処理を行うことにより、強度に相当する２つの結果を得ることができ、得られた結果がより直感的であり、２つのデータの比較演算を容易にすることができる。
本発明の実施例では、上記判断手段３０は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度比を計算する比演算モジュール３２と、得られた比と既定の閾値を比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する判断モジュール３３とを含む。
上記比演算モジュール３２のように、人間が正常に眠っている時、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度がほぼ同じであるため、両者の比は１程度である。
上記判断モジュール３３のように、人間がいびき状態である時、両者の比が所定の閾値より大きいか、又は他の所定の閾値よりも小さいことがある。結果の比は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度のどちらが分母となるかに関連する。
例えば、１つの具体的な実施例では、上記判断モジュール３３は第１の判断サブモジュール３３１を含み、第１の体動信号の強度を第２の体動信号の強度で除算すると、得られた結果が設定された第１の閾値以上である場合に、人間がいびき状態であると判定し、本実施例では、第１の閾値は一般的に１．５とする。別の具体的な実施例では、上記判断モジュール３３は第２の判断サブモジュール３３２を含み、第２の体動信号の強度を第１の体動信号の強度で除算すると、得られた結果が設定された第２の閾値以下である場合に、人間がいびき状態であると判定し、本実施例では、第２の閾値は一般的に０．６７とする。
本実施例では、上記判断モジュール３３は、第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度との比演算後の比と既定の閾値を比較し、連続な指定回数がいびき状態の特徴と一致している場合に、人間がいびき状態であると判定する第３の判断サブモジュール３３３を含む。
上記第３の判断サブモジュール３３３のように、上記連続な指定回数がいびき状態の特徴と一致していることは、連続するいくつかの呼吸周期において、各呼吸信号の第1の体動信号の強度と第2の体動信号の強度との比演算後の比と既定の閾値を比較した結果、いずれも人間が睡眠中にいびき状態である可能性があることを示す場合に、該人間がいびき状態にあると判定できる。呼吸動作と同期して検出し、複数の呼吸動作がいびき状態の特徴と一致している場合に判断を行うため、咳、喋りなどによる妨害を回避することができる。また、他の体動信号が呼吸動作と複数回で同期することが困難であるため、誤認識を起こしにくく、いびき状態の認識精度が大幅に向上する。
１つの具体的な実施例では、枕内に振動装置と睡眠時無呼吸症の検出装置を設ける。睡眠時無呼吸症の検出装置は人間がいびき状態であることを検出する時、振動装置を振動させるように制御する。睡眠時無呼吸症の検出装置は、インチング信号検出装置などのハードウェア構成を含む。人間の頭部が枕に押し付けられる時、インチング信号検出装置は人間の体動信号を収集することができる。その検出過程は、以下を含む。
１．インチング信号検出装置は、人間のインチング信号を収集し、インチング信号中の呼吸信号を取得する。
２．睡眠時無呼吸症の検出装置は、呼吸信号における吸気信号に重畳されている体動周波数が１５０Ｈｚの第１の体動信号と、呼気信号に重畳されている体動周波数が１５０Ｈｚの第２の体動信号とを取得する。
３．第１の体動信号と第２の体動信号に対しそれぞれ強度積分処理を行い、それぞれ第１の体動信号と第２の体動信号の強度を代表する第１の結果と第２の結果を得る。
４．第１の結果を第２の結果で除算し、結果の比が１．５以上であれば、人間がいびき状態の特徴と一致していると考えられる。
５．連続して５つの呼吸周期において得られた結果の比がいずれも１．５以上である場合、人間がいびき状態であると考えられ、振動装置を振動させるように制御し、人間の頭部の***などを変えるにより、人間のいびき状態を防止する。
本実施例に係る睡眠時無呼吸症の検出装置は、呼吸動作と同期して検出し、複数の呼吸動作がいびき状態の特徴と一致している場合、人間がいびき状態であると判定するため、咳、喋りなどによる妨害を回避することができる。また、他の体動信号が呼吸動作と複数回で同期することは困難であり、誤認識を起こしにくいため、その信頼性が非常に高く、簡単で実行しやすい。本装置を実現するには、従来の睡眠センサ（枕やマットレスに設けられたインチング信号検出装置）からソフトウェアの変更を行うだけでよく、ハードウェアを増設する必要がない。その追加するソフトウェアモジュールも非常に簡単であり、呼吸信号の異なる位相の高周波信号にのみ検波とフィルタリング処理を行い、その後に除算などを行うだけでよい。
以上の説明は、本発明の好ましい実施例に過ぎず、本発明の特許請求の範囲を限定するものではない。本発明の明細書及び図面によってなされる等価な構成又は等価な流れ変換、或いは直接的又は間接的に他の関連する技術分野に適用されるものは、いずれも本発明の特許保護の範囲に含まれる。
Claims (7)
- 人間の睡眠中の体動信号を取得し、吸気時に発生する吸気信号と呼気時に発生する呼気信号とを含む人間の呼吸信号を識別する第１の取得手段と、
吸気信号に重畳されている所定範囲の周波数を有する第１の体動信号の強度と、吸気信号に隣接する呼気信号に重畳されている所定範囲の周波数を有する第２の体動信号の強度とを取得する第２の取得手段と、
第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度を既定の方法により比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する判断手段とを含む、ことを特徴とする睡眠時無呼吸症の検出装置。 - 前記判断手段は、
第１の体動信号と第２の体動信号に対しそれぞれ強度積分処理を行い、その後に処理後の２つのデータを比較し、人間がいびき状態であるか否かを判断する積分モジュールを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の睡眠時無呼吸症の検出装置。 - 前記判断手段は、
第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度比を計算する比演算モジュールと、
得られた比と既定の閾値を比較し、比較結果に基づいて、人間がいびき状態であるか否かを判断する判断モジュールとを含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠時無呼吸症の検出装置。 - 前記判断モジュールは、
第１の体動信号の強度を第２の体動信号の強度で除算する時、得られた結果が設定された第１の閾値以上である場合に、人間がいびき状態であると判定する第１の判断サブモジュール、又は
第２の体動信号の強度を第１の体動信号の強度で除算する時、得られた結果が設定された第２の閾値以下である場合に、人間がいびき状態であると判定する第２の判断サブモジュールを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の睡眠時無呼吸症の検出装置。 - 前記判断モジュールは、
第１の体動信号の強度と第２の体動信号の強度との比演算後の比と既定の閾値を比較し、連続な指定回数がいびき状態の特徴と一致している場合に、人間がいびき状態であると判定する第３の判断サブモジュールを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の睡眠時無呼吸症の検出装置。 - 体動信号を取得するインチング信号検出装置が内部に配置された枕であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の睡眠時無呼吸症の検出装置。
- 体動信号を取得するインチング信号検出装置が内部に配置されたマットレスであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の睡眠時無呼吸症の検出装置。
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