JP6887589B2 - Sleep stage determination device and sleep stage determination method - Google Patents

Description

本発明は、心拍信号検出手段から検出した心拍信号から睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法に関する。 The present invention relates to a sleep stage determination device and a sleep stage determination method for determining a sleep stage from a heartbeat signal detected by a heartbeat signal detecting means.

睡眠は健康のバロメータであるといわれ、快適な睡眠をして気分のよい目覚めができれば、目覚めた際に颯爽とした気分となり健康を実感することは、日常において多く経験する。一方、不眠症や不眠傾向にある場合や、深夜労働等のために昼夜の生活が逆転した睡眠を強いられる場合等においては、その目覚めの後の気分は芳しくないことが多い。すなわち、意識的であるか無意識的であるかにかかわらず、睡眠の状態がその後の覚醒時の気分や行動に影響を及ぼし、ひいては覚醒後の活動の質を定めることになる。 Sleep is said to be a barometer of health, and if you can sleep comfortably and wake up comfortably, you will feel refreshed when you wake up and experience a lot of health in your daily life. On the other hand, in the case of insomnia or insomnia, or when the day and night life is reversed due to late-night work or the like, the mood after awakening is often unpleasant. That is, whether conscious or unconscious, the state of sleep affects the mood and behavior during subsequent awakening, which in turn determines the quality of post-awakening activity.

このように、睡眠は、人間の身体活動及び心的活動に重要な影響を及ぼす要素であり、良好な睡眠をとることができれば身体的及び心的に健康的な日常活動が保証されるといってよい。快適な睡眠をとることができれば心的には安定した状態となり、また、精神的に安定していれば快適な睡眠をとることができることが知られている。したがって、個人の健康状態について調べる際に、睡眠をその判定指標とすることが多く、睡眠と健康とが密接に関連していることはよく知られているところである。健康と睡眠の深さ及びその質が翌日の気分や気力と密接に関連しており、精神的なストレスや体調が不良である場合には、眠りの深さや睡眠段階の推移パターンに変化が起こり、快適な睡眠が得られない。 In this way, sleep is an element that has an important influence on human physical activity and mental activity, and if good sleep can be obtained, physical and mentally healthy daily activities are guaranteed. You can. It is known that if you can get a comfortable sleep, you will be in a mentally stable state, and if you are mentally stable, you will be able to get a comfortable sleep. Therefore, it is well known that sleep is often used as a criterion for examining an individual's health condition, and that sleep and health are closely related to each other. Health and sleep depth and quality are closely related to the next day's mood and energy, and when mental stress or physical condition is poor, changes occur in sleep depth and sleep stage transition patterns. , I can't get a good night's sleep.

健康な睡眠では、入眠した後にレム睡眠段階とノンレム睡眠段階とが所定間隔で繰り返し現れるが、体調を崩しているときや、精神的なストレスがかかっているときには、そのリズムが乱れることが知られている。したがって、夜間の睡眠中の睡眠段階とその発生パターンとを監視することにより、被験者の精神的なストレスや体調の不良を知ることが可能となる。 In healthy sleep, the REM sleep stage and the non-REM sleep stage appear repeatedly at predetermined intervals after falling asleep, but it is known that the rhythm is disturbed when the person is sick or under mental stress. ing. Therefore, by monitoring the sleep stage during sleep at night and its occurrence pattern, it is possible to know the mental stress and poor physical condition of the subject.

特に高齢者は、眠りが浅い等の睡眠の不調を訴える人が多く、睡眠の質が問題となる。睡眠の質を知るためには睡眠段階の推移を知ることによって改善する対処法や措置を見出すことが可能となる。 In particular, many elderly people complain of sleep problems such as light sleep, and sleep quality becomes a problem. In order to know the quality of sleep, it is possible to find coping methods and measures to be improved by knowing the transition of the sleep stage.

従来から、睡眠段階を知る方法としては、睡眠深度の国際判定基準である睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いる方法が一般的である。ＰＳＧを用いる方法では、睡眠中の脳神経系の活動を、脳波、表面筋電位、眼球運動等から推定することにより、睡眠に関する多くの情報を得ることができる。 Conventionally, as a method of knowing the sleep stage, a method using a sleep polysomnograph (PSG), which is an international criterion for sleep depth, has been generally used. In the method using PSG, a lot of information on sleep can be obtained by estimating the activity of the cranial nerve system during sleep from brain waves, surface myoelectric potentials, eye movements, and the like.

しかしながら、ＰＳＧを用いる方法では、被験者の顔や身体に多くの電極を装着して測定を行うために、被験者に多くの違和感を与えてしまい、自然な睡眠を得ることが困難であり、さらに、電極の装着も多くの時間を要して極めて煩わしいという問題がある。また、ＰＳＧを用いる方法では、第１夜効果として通常の睡眠と異なる環境下で測定された１日目のデータは採用できない上、被験者がそのような環境に慣れるまでに数日から１週間の日時を要するという問題がある。したがって、被験者に与えられる身体的及び肉体的な負担が非常に大きなものとなることから日常的に連続使用することは困難であり、せいぜい数日間にわたる測定が限界である。さらに、この測定は、病院等の特定の施設において取り扱いに習熟した専門家が実施する必要があり、測定に使用する機器も高価であることから、必要とする費用が多額となる。したがって、ＰＳＧは、被験者が病院や在宅にて恒常的に使用するには実用的でなく、ましてや日常の健康管理に使用することは困難であるため、睡眠障害に対して有効な治療法となり得る一方で、そのような患者等に適用すること自体が困難であるという矛盾を備えている。 However, in the method using PSG, since many electrodes are attached to the subject's face and body for measurement, the subject is given a lot of discomfort, and it is difficult to obtain a natural sleep. There is a problem that it takes a lot of time to attach the electrodes and it is extremely troublesome. In addition, in the method using PSG, the data of the first day measured in an environment different from normal sleep cannot be adopted as the first night effect, and it takes several days to one week for the subject to become accustomed to such an environment. There is a problem that it takes a date and time. Therefore, it is difficult to use it continuously on a daily basis because the physical and physical burden given to the subject becomes very large, and the measurement for several days at the most is the limit. Further, this measurement needs to be performed by a specialist who is proficient in handling in a specific facility such as a hospital, and the equipment used for the measurement is also expensive, so that the cost required is large. Therefore, PSG can be an effective treatment for sleep disorders because it is not practical for subjects to use constantly in hospitals or at home, much less for daily health care. On the other hand, it has a contradiction that it is difficult to apply it to such patients.

そこで、ＰＳＧを用いずに、容易に睡眠段階を把握するための方法が提案されている。例えば、腕時計型や布団に敷設するタイプの振動強度測定装置等を用いて心拍信号を測定することによって睡眠段階を判定する方法が知られている。 Therefore, a method for easily grasping the sleep stage without using PSG has been proposed. For example, there is known a method of determining a sleep stage by measuring a heartbeat signal using a wristwatch type or a type of vibration intensity measuring device laid on a futon.

ところで、心拍信号は、その振幅（強度）が利用者や測定装置によって様々であり、個人による差異と測定装置による差異とが生じる。したがって、普遍的な測定を行って睡眠段階判定の精度を高めるためには、算出した心拍信号の強度について個人差や装置差をなくして一般化する必要がある。そのため、普遍的な測定によって睡眠段階を判定するために、心拍信号の強度を適切に正規化することが望ましいことが知られている（例えば、特許文献１等参照）。しかしながら、特許文献１をはじめとする従来の技術においては、正規化を行うための具体的な手法が開示されていなかった。これに対して、本願発明者は、特許文献２等において、正規化を行うための具体的な手法を提案している。 By the way, the amplitude (intensity) of the heartbeat signal varies depending on the user and the measuring device, and there are individual differences and differences depending on the measuring device. Therefore, in order to perform universal measurement and improve the accuracy of sleep stage determination, it is necessary to generalize the calculated heart rate signal intensity without individual differences or device differences. Therefore, it is known that it is desirable to appropriately normalize the intensity of the heartbeat signal in order to determine the sleep stage by universal measurement (see, for example, Patent Document 1 and the like). However, in the conventional techniques such as Patent Document 1, a specific method for performing normalization has not been disclosed. On the other hand, the inventor of the present application proposes a specific method for normalizing in Patent Document 2 and the like.

特開２０１２−６５８５３号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-65853 特開２０１６−２２２７６号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-22276

しかしながら、特許文献２に記載された従来の技術においても改善の余地があった。 However, there is room for improvement in the conventional technique described in Patent Document 2.

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、利用者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価であって利用者が日常的に使用でき、また、適切な正規化手法を採用し、国際睡眠深度判定基準との整合をとりながら睡眠段階を高精度に判定することができる睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and the present invention does not impose any physical or mental burden on the user, is inexpensive, can be used on a daily basis by the user, and is appropriate. It is an object of the present invention to provide a sleep stage determination device and a sleep stage determination method capable of determining a sleep stage with high accuracy while maintaining consistency with an international sleep depth determination standard by adopting a normalization method.

すなわち、上述した目的を達成する本発明にかかる睡眠段階判定装置は、睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置において、前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出手段と、前記心拍信号検出手段によって検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度に対して正規化処理を施す正規化手段と、前記正規化手段によって得られた正規化心拍強度のデータについての所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、前記正規化手段によって得られた前記正規化心拍強度と、前記分散値算出手段によって算出された前記正規化心拍強度の分散値とに基づいて前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備え、前記正規化手段は、前記心拍信号の強度の平均値によって前記心拍信号の強度を除し、それを１００倍して第１の正規化心拍強度を求める第１の正規化処理と、前記第１の正規化処理によって得られた前記第１の正規化心拍強度の全区間のデータについて所定時間のデータの移動平均値を求める第２の正規化処理とを行い、前記睡眠段階判定手段は、前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値と短期移動平均値との差分である第１の正規化補正心拍強度を求め、前記正規化補正心拍強度の分散値の平均値に所定値を加算した値を閾値とし、この閾値に基づいて覚醒段階の候補区間を求め、前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値に基づいて、候補区間の中から覚醒段階を判定し、前記第１の正規化心拍強度の分散値の極大値の所定近傍区間、又は、前記第２の正規化処理によって求められた第２の正規化心拍強度が時間的に台形状に変化する区間をレム睡眠段階として判定し、前記第１の正規化心拍強度の分散値とその平均値とに基づいて深いノンレム睡眠段階の候補区間を求め、求めた候補区間について、前記第１の正規化心拍強度の分散値が所定値以下となる区間を求め、この区間において、前記第２の正規化処理によって得られた移動平均値の波形の勾配が負であり且つ前記分散値が前記平均値よりも小さい区間を深いノンレム睡眠段階として判定し、覚醒段階であると判定した区間のデータと、レム睡眠段階であると判定した区間のデータと、深いノンレム睡眠段階であると判定した区間のデータとを全睡眠時間のデータから差し引いた残りの区間を浅いノンレム睡眠段階の区間であると判定することを特徴としている。 That is, the sleep stage determination device according to the present invention that achieves the above-mentioned object is a sleep stage determination device that determines a user's sleep stage based on a heartbeat signal detected in a non-invasive and unrestrained manner during sleep. The peak value is controlled to be constant by performing gain control on the heartbeat signal detecting means for detecting the heartbeat signal of the above without invasiveness and without restraint, and the heartbeat signal detected by the heartbeat signal detecting means, and the gain at that time. A dispersion value indicating the variation of the data of the normalized heartbeat intensity data obtained by the normalizing means and the data of the normalized heartbeat intensity obtained by the normalizing means for a predetermined time. The sleep of the user based on the dispersion value calculation means for calculating the above, the normalized heartbeat intensity obtained by the normalization means, and the dispersion value of the normalized heartbeat intensity calculated by the dispersion value calculation means. The sleep stage determination means for determining the stage is provided, and the normalization means divides the intensity of the heartbeat signal by the average value of the intensity of the heartbeat signal and multiplies it by 100 to obtain the first normalized heartbeat intensity. The first normalization process to be obtained and the second normalization process for obtaining the moving average value of the data for a predetermined time for the data of the entire section of the first normalized heartbeat intensity obtained by the first normalization process. The sleep stage determination means obtains the first normalized corrected heartbeat intensity, which is the difference between the long-term moving average value and the short-term moving average value of the first normalized heartbeat intensity, and obtains the normalized corrected heartbeat. A value obtained by adding a predetermined value to the average value of the intensity dispersion values is used as a threshold value, a candidate section for the arousal stage is obtained based on this threshold value, and a candidate section is obtained based on the long-term moving average value of the first normalized heart rate intensity. The arousal stage is determined from among the above, and the predetermined vicinity section of the maximum value of the dispersion value of the first normalized heartbeat intensity or the second normalized heartbeat intensity obtained by the second normalization process is the time. The section that changes into a trapezoidal shape is determined as the REM sleep stage, and a candidate section for a deep non-REM sleep stage is obtained based on the dispersion value of the first normalized heartbeat intensity and its average value. A section in which the dispersion value of the first normalized heart rate intensity is equal to or less than a predetermined value is obtained, and in this section, the gradient of the waveform of the moving average value obtained by the second normalization process is negative and the said. The section where the dispersion value is smaller than the average value is determined as the deep non-REM sleep stage, and the data of the section determined to be the awakening stage, the data of the section determined to be the REM sleep stage, and the deep non-REM sleep stage. Section judged to be It is characterized in that the remaining section obtained by subtracting the above data from the total sleep time data is determined to be a section of a shallow non-REM sleep stage.

また、上述した目的を達成する本発明にかかる睡眠段階判定方法は、睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定方法において、所定の心拍信号検出手段によって前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出工程と、信号処理を行うプロセッサが、前記心拍信号検出工程にて検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度に対して正規化処理を施す正規化工程と、前記プロセッサが、前記正規化工程にて得られた正規化心拍強度のデータについての所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、前記プロセッサが、前記正規化工程にて得られた前記正規化心拍強度と、前記分散値算出工程にて算出された前記正規化心拍強度の分散値とに基づいて前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程とを備え、前記プロセッサが、前記正規化工程において、前記心拍信号の強度の平均値によって前記心拍信号の強度を除し、それを１００倍して第１の正規化心拍強度を求める第１の正規化処理と、前記第１の正規化処理によって得られた前記第１の正規化心拍強度の全区間のデータについて所定時間のデータの移動平均値を求める第２の正規化処理とを行い、前記プロセッサが、前記睡眠段階判定工程において、前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値と短期移動平均値との差分である第１の正規化補正心拍強度を求め、前記正規化補正心拍強度の分散値の平均値に所定値を加算した値を閾値とし、この閾値に基づいて覚醒段階の候補区間を求め、前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値に基づいて、候補区間の中から覚醒段階を判定し、前記第１の正規化心拍強度の分散値の極大値の所定近傍区間、又は、前記第２の正規化処理によって求められた第２の正規化心拍強度が時間的に台形状に変化する区間をレム睡眠段階として判定し、前記第１の正規化心拍強度の分散値とその平均値とに基づいて深いノンレム睡眠段階の候補区間を求め、求めた候補区間について、前記第１の正規化心拍強度の分散値が所定値以下となる区間を求め、この区間において、前記第２の正規化処理によって得られた移動平均値の波形の勾配が負であり且つ前記分散値が前記平均値よりも小さい区間を深いノンレム睡眠段階として判定し、覚醒段階であると判定した区間のデータと、レム睡眠段階であると判定した区間のデータと、深いノンレム睡眠段階であると判定した区間のデータとを全睡眠時間のデータから差し引いた残りの区間を浅いノンレム睡眠段階の区間であると判定することを特徴としている。 Further, the sleep stage determination method according to the present invention that achieves the above-mentioned object is a sleep stage determination method for determining a user's sleep stage based on a heartbeat signal detected in a non-invasive and unrestrained manner during sleep, and is a predetermined heartbeat. A heartbeat signal detection step of detecting the user's heartbeat signal non-invasively and unrestrained by a signal detecting means, and a processor performing signal processing perform gain control on the heartbeat signal detected in the heartbeat signal detection step. A normalization step of controlling the peak value to be constant and performing a normalization process on the strength of the heartbeat signal calculated using the value of the gain at that time, and the processor obtains the normalization step. The dispersion value calculation step of calculating the dispersion value indicating the variation of the data for a predetermined time with respect to the obtained normalized heartbeat intensity data, the normalized heartbeat intensity obtained by the processor in the normalization step, and the said The processor includes a sleep stage determination step of determining the sleep stage of the user based on the dispersion value of the normalized heartbeat intensity calculated in the dispersion value calculation step, and the processor determines the heartbeat in the normalization step. It was obtained by the first normalization process of dividing the intensity of the heartbeat signal by the average value of the signal intensity and multiplying it by 100 to obtain the first normalized heartbeat intensity, and the first normalization process. The second normalization process of obtaining the moving average value of the data for a predetermined time is performed on the data of the entire section of the first normalized heartbeat intensity, and the processor performs the first normalization in the sleep stage determination step. The first normalized corrected heartbeat intensity, which is the difference between the long-term moving average value and the short-term moving average value of the normalized heartbeat intensity, is obtained, and the value obtained by adding a predetermined value to the average value of the dispersion values of the normalized corrected heartbeat intensity is used as a threshold value. Then, the candidate section of the awakening stage is obtained based on this threshold value, the awakening stage is determined from the candidate sections based on the long-term moving average value of the first normalized heartbeat intensity, and the first normalized heartbeat is determined. A predetermined vicinity section of the maximum value of the intensity dispersion value or a section in which the second normalized heartbeat intensity obtained by the second normalization process changes into a trapezoidal shape with time is determined as the REM sleep stage. A candidate section for a deep non-REM sleep stage was obtained based on the dispersion value of the first normalized heartbeat intensity and its average value, and the dispersion value of the first normalized heartbeat intensity was equal to or less than a predetermined value for the obtained candidate section. In this section, the section in which the gradient of the waveform of the moving average value obtained by the second normalization process is negative and the dispersion value is smaller than the average value is defined as a deep non-REM sleep stage. Judgment, sensation The remaining section obtained by subtracting the data of the section determined to be in the arousal stage, the data of the section determined to be in the REM sleep stage, and the data of the section determined to be in the deep non-REM sleep stage from the data of the total sleep time. Is characterized in that it is determined to be a section of a shallow non-REM sleep stage.

このような本発明にかかる睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法は、無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号の強度のデータについて適切な正規化処理を行って睡眠段階を判定する。 Such a sleep stage determination device and a sleep stage determination method according to the present invention determine the sleep stage by performing appropriate normalization processing on the data of the intensity of the heartbeat signal detected without invasiveness and without restraint.

本発明においては、無侵襲且つ無拘束で心拍信号を検出することから、利用者にとって身体的及び心的負担を何ら負うことなく、且つ、安価であって利用者が日常的に使用でき、また、適切な正規化手法を採用することによって個人差や装置差をなくすことができ、国際睡眠深度判定基準との整合をとりながら睡眠段階を高精度に判定することができる。 In the present invention, since the heartbeat signal is detected without invasiveness and without restraint, it does not impose any physical or mental burden on the user, is inexpensive, and can be used on a daily basis by the user. By adopting an appropriate normalization method, individual differences and device differences can be eliminated, and the sleep stage can be judged with high accuracy while being consistent with the international sleep depth judgment standard.

本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the sleep stage determination apparatus shown as the embodiment of this invention. 本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置の構成を示す図であり、図１において矢視方向からみたときの一部断面図である。It is a figure which shows the structure of the sleep stage determination apparatus shown as the embodiment of this invention, and is the partial cross-sectional view when viewed from the arrow view direction in FIG. 心拍強度の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time series waveform of the heartbeat intensity. 図３の波形について正規化した正規化心拍強度の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the normalized heartbeat intensity normalized about the waveform of FIG. 図４の波形について求めた分散値の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the dispersion value obtained about the waveform of FIG. 図４の波形について求めた移動平均値の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the moving average value obtained about the waveform of FIG. 図４の波形について求めた正規化補正心拍強度の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the normalized correction heart rate intensity obtained about the waveform of FIG. 図７の波形について求めた分散値の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the dispersion value obtained about the waveform of FIG. 第１の正規化心拍強度の長期移動平均値の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time series waveform of the long-term moving average value of the 1st normalized heart rate intensity. 心拍強度の分散値の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the dispersion value of the heartbeat intensity. 図１０に示す波形について異常値を平均値に置き換えた時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform which replaced the abnormal value with the average value about the waveform shown in FIG. 図１１に示す波形について求めた長期移動平均値の時系列波形を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the long-term moving average value obtained about the waveform shown in FIG. 心拍強度の時系列波形を示す図であり、心拍強度が急激に台形状に変化する状況を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the heartbeat intensity, and is the figure which shows the situation which the heartbeat intensity suddenly changes into a trapezoidal shape. ＰＳＧ判定結果の時系列波形を示す図であり、レム睡眠段階の判定結果との符号を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the PSG determination result, and is the figure which shows the sign with the determination result of the REM sleep stage. 心拍強度の分散値の時系列波形を示す図であり、分散値が小さい区間が深いノンレム睡眠段階の候補区間である。It is a figure which shows the time-series waveform of the dispersion value of the heartbeat intensity, and the section where the dispersion value is small is a candidate section of a deep non-REM sleep stage. 図６の移動平均値の時系列波形を示す図であり、深いノンレム睡眠段階について示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the moving average value of FIG. 6, and is the figure which shows the deep non-REM sleep stage. ＰＳＧ判定結果の時系列波形を示す図であり、深いノンレム睡眠段階の判定結果との符号を示す図である。It is a figure which shows the time-series waveform of the PSG determination result, and is the figure which shows the sign with the determination result of a deep non-REM sleep stage. 他の生体信号検出部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of another biological signal detection part.

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, specific embodiments to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.

この実施の形態は、睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置である。特に、この睡眠段階判定装置は、心拍信号の振幅を測定し、その心拍信号の振幅とその振幅のばらつきとに基づいて高精度な睡眠段階判定を実現するものである。 This embodiment is a sleep stage determination device that determines a sleep stage. In particular, this sleep stage determination device measures the amplitude of the heartbeat signal and realizes highly accurate sleep stage determination based on the amplitude of the heartbeat signal and the variation of the amplitude.

図１に、本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置の処理をブロックとして表した構成を示し、図２に、図１において矢視方向からみたときの一部断面図を示している。すなわち、睡眠段階判定装置は、寝台２１上に横臥している利用者の生体信号を検出する生体信号検出部１と、この生体信号検出部１によって検出された生体信号を増幅する信号増幅部２と、この信号増幅部２によって増幅された生体信号に対してフィルタリング処理を施すフィルタ部３と、このフィルタ部３を通過した心拍信号に対して自動的に利得制御を行う自動利得制御部４と、心拍信号の強度を算出する信号強度算出部５と、この信号強度算出部５によって算出された心拍強度を正規化する正規化部６と、この正規化部６によって得られた正規化心拍強度の分散値を算出する分散値算出部７と、この分散値算出部７によって算出された心拍強度の分散値に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部８とを備える。なお、これら各部のうち、少なくとも、信号強度算出部５、正規化部６、分散値算出部７、及び、睡眠段階判定部８は、例えば、信号処理を行うコンピュータにおけるＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ等のハードウェアを用いて実行可能なプログラムとして実装したり、コンピュータに装着可能な拡張ボードに搭載されたＤＳＰ（Digital Processing Unit）等の専用プロセッサを用いて実装したりすることができる。 FIG. 1 shows a configuration in which the processing of the sleep stage determination device shown as the embodiment of the present invention is represented as a block, and FIG. 2 shows a partial cross-sectional view of FIG. 1 when viewed from the direction of arrow. That is, the sleep stage determination device includes a biological signal detection unit 1 that detects the biological signal of the user lying on the bed 21, and a signal amplification unit 2 that amplifies the biological signal detected by the biological signal detection unit 1. A filter unit 3 that performs filtering processing on the biological signal amplified by the signal amplification unit 2, and an automatic gain control unit 4 that automatically performs gain control on the heartbeat signal that has passed through the filter unit 3. , A signal strength calculation unit 5 that calculates the strength of the heartbeat signal, a normalization unit 6 that normalizes the heartbeat strength calculated by the signal strength calculation unit 5, and a normalized heartbeat strength obtained by the normalization unit 6. It is provided with a dispersion value calculation unit 7 for calculating the dispersion value of the above, and a sleep stage determination unit 8 for determining the sleep stage of the user based on the dispersion value of the heartbeat intensity calculated by the dispersion value calculation unit 7. Of these units, at least the signal strength calculation unit 5, the normalization unit 6, the dispersion value calculation unit 7, and the sleep stage determination unit 8 include, for example, a CPU (Central Processing Unit) in a computer that performs signal processing. It can be implemented as a program that can be executed using hardware such as memory, or it can be implemented using a dedicated processor such as a DSP (Digital Processing Unit) mounted on an expansion board that can be mounted on a computer.

生体信号検出部１は、利用者の微細な生体信号を検出する無侵襲且つ無拘束センサである。具体的には、生体信号検出部１は、圧力検出チューブ１ａと、この圧力検出チューブ１ａの内部に収容されている空気の微小な圧力変動を検出するセンサである微差圧センサ１ｂとから構成され、無侵襲且つ無拘束な生体信号の検出手段を構成している。 The biological signal detection unit 1 is a non-invasive and unrestrained sensor that detects minute biological signals of the user. Specifically, the biological signal detection unit 1 includes a pressure detection tube 1a and a minute differential pressure sensor 1b, which is a sensor for detecting minute pressure fluctuations of air contained inside the pressure detection tube 1a. It constitutes a non-invasive and unrestrained means for detecting biological signals.

圧力検出チューブ１ａとしては、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度な弾力を有するものを使用する。また、圧力検出チューブ１ａとしては、圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ｂに伝達するために、チューブの中空部の容積を適切に選択する必要がある。圧力検出チューブ１ａが適度な弾性と中空部容積とを同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ａの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。 As the pressure detection tube 1a, a tube having an appropriate elasticity so that the internal pressure fluctuates according to the pressure fluctuation range of the biological signal is used. Further, as the pressure detection tube 1a, it is necessary to appropriately select the volume of the hollow portion of the tube in order to transmit the pressure change to the minute differential pressure sensor 1b at an appropriate response speed. If the pressure detection tube 1a cannot satisfy both the appropriate elasticity and the volume of the hollow portion at the same time, the hollow portion of the pressure detection tube 1a is loaded with a core wire having an appropriate thickness over the entire tube length to adjust the volume of the hollow portion. Can be taken to.

このような圧力検出チューブ１ａは、寝台２１上に敷設された硬質シート２２上に配置される。睡眠段階判定装置においては、硬質シート２２上に弾性を有するクッションシート２３が敷設されており、圧力検出チューブ１ａの上に利用者が横臥することになる。なお、圧力検出チューブ１ａは、クッションシート２３等に組み込んだ構成とすることにより、圧力検出チューブ１ａの位置を安定させる構造としてもよい。 Such a pressure detection tube 1a is arranged on a hard sheet 22 laid on the bed 21. In the sleep stage determination device, an elastic cushion sheet 23 is laid on the hard sheet 22, and the user lies down on the pressure detection tube 1a. The pressure detection tube 1a may have a structure that stabilizes the position of the pressure detection tube 1a by incorporating the pressure detection tube 1a into the cushion sheet 23 or the like.

微差圧センサ１ｂは、微小な圧力の変動を検出するセンサである。本実施の形態においては、微差圧センサ１ｂとして、低周波用のコンデンサマイクロフォンタイプのものを使用するが、これに限定されるものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジとを有するものであればよい。本実施の形態において使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ａ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、このコンデンサマイクロフォンは、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジとを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１ａに加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また、周波数特性は、０．１Ｈｚ〜３０Ｈｚの間で略平坦な出力値を示し、心拍及び呼吸等の微小な生体信号を検出するのに適している。 The micro differential pressure sensor 1b is a sensor that detects minute pressure fluctuations. In the present embodiment, as the micro differential pressure sensor 1b, a condenser microphone type for low frequencies is used, but the present invention is not limited to this, as long as it has an appropriate resolution and dynamic range. Good. The low-frequency condenser microphone used in the present embodiment has characteristics in the low-frequency region by providing a chamber behind the pressure receiving surface in exchange for a general acoustic microphone in which consideration is not given to the low-frequency region. Is significantly improved, and is suitable for detecting minute pressure fluctuations in the pressure detection tube 1a. In addition, this condenser microphone is excellent for measuring minute differential pressure, has a resolution of 0.2 Pa and a dynamic range of about 50 Pa, and is compared with a micro differential pressure sensor using a commonly used ceramic. Therefore, it has several times the performance, and is suitable for detecting a minute pressure applied to the pressure detection tube 1a by passing a biological signal through the body surface. In addition, the frequency characteristic shows a substantially flat output value between 0.1 Hz and 30 Hz, and is suitable for detecting minute biological signals such as heartbeat and respiration.

本実施の形態においては、一方が利用者の胸部の部位の生体信号を検出し、他方が利用者の臀部の部位を検出するように、２組の圧力検出チューブ１ａが設けられており、利用者の就寝の姿勢にかかわらず生体信号を検出するように構成されている。なお、睡眠段階判定装置においては、胸部の部位又は臀部の部位の一方のみに圧力検出チューブ１ａを配置する構成としてもよい。このような生体信号検出部１によって検出された生体信号は、信号増幅部２に供給される。睡眠段階判定装置は、このような無侵襲且つ無拘束で生体信号を検出する構成とすることにより、日常生活において容易に使用することができ、特に高齢者の使用に極めて好適である。 In the present embodiment, two sets of pressure detection tubes 1a are provided so that one detects the biological signal of the chest part of the user and the other detects the part of the buttocks of the user. It is configured to detect biological signals regardless of the person's sleeping posture. In the sleep stage determination device, the pressure detection tube 1a may be arranged only in one of the chest part and the buttocks part. The biological signal detected by such a biological signal detection unit 1 is supplied to the signal amplification unit 2. The sleep stage determination device can be easily used in daily life by having such a non-invasive and unrestrained configuration for detecting biological signals, and is extremely suitable for use by the elderly in particular.

信号増幅部２は、後の処理工程で処理できるように生体信号検出部１によって検出された信号を増幅し、さらに、明らかに異常なレベルの信号を除去する等して適切な信号整形処理を行う。この信号増幅部２によって増幅された生体信号は、フィルタ部３に供給される。 The signal amplification unit 2 amplifies the signal detected by the biological signal detection unit 1 so that it can be processed in a later processing step, and further performs appropriate signal shaping processing such as removing a signal of an apparently abnormal level. Do. The biological signal amplified by the signal amplification unit 2 is supplied to the filter unit 3.

フィルタ部３は、信号増幅部２によって増幅された生体信号から不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号を抽出する。すなわち、生体信号検出部１によって検出された生体信号は、人体から発する様々な振動が混ざり合った信号であり、その中に心拍信号の他、寝返り等による体動信号等の様々な信号が含まれている。このうち、心拍信号は、心臓のポンプ機能に基づく圧力の変化（すなわち血圧）が振動となって生体信号に含まれるものである。睡眠段階判定装置においては、これをフィルタ部３によって抽出することにより、心拍信号として認識する。このフィルタ部３を通過した心拍信号は、自動利得制御部４に供給される。なお、心拍信号のサンプル周期は、４ミリ秒としている。 The filter unit 3 extracts a heartbeat signal by removing an unnecessary signal from the biological signal amplified by the signal amplification unit 2 with a bandpass filter or the like. That is, the biological signal detected by the biological signal detection unit 1 is a signal in which various vibrations emitted from the human body are mixed, and includes various signals such as a body motion signal due to turning over and the like in addition to a heartbeat signal. It has been. Of these, the heartbeat signal is included in the biological signal as a vibration caused by a change in pressure (that is, blood pressure) based on the pump function of the heart. In the sleep stage determination device, this is extracted by the filter unit 3 and recognized as a heartbeat signal. The heartbeat signal that has passed through the filter unit 3 is supplied to the automatic gain control unit 4. The sample cycle of the heartbeat signal is 4 milliseconds.

自動利得制御部４は、フィルタ部３の出力が所定の信号レベルの範囲内に入るように自動的に利得制御を行ういわゆるＡＧＣ回路である。この自動利得制御部４による利得制御は、例えば信号のピーク値が所定の上限閾値を超えた場合に出力信号の振幅が小さくなるように利得を設定するとともに、ピーク値が所定の下限閾値を下回った場合に振幅が大きくなるように利得を設定している。自動利得制御部４は、このような利得制御を行った際の利得の値（係数）を信号強度算出部５に供給する。 The automatic gain control unit 4 is a so-called AGC circuit that automatically controls the gain so that the output of the filter unit 3 falls within a predetermined signal level range. In the gain control by the automatic gain control unit 4, for example, the gain is set so that the amplitude of the output signal becomes small when the peak value of the signal exceeds a predetermined upper limit threshold value, and the peak value falls below a predetermined lower limit threshold value. The gain is set so that the amplitude becomes large in the case of. The automatic gain control unit 4 supplies the value (coefficient) of the gain when such gain control is performed to the signal strength calculation unit 5.

信号強度算出部５は、自動利得制御部４において心拍信号に対して施した利得制御の係数に基づいて、心拍信号の強度を算出する。上述した自動利得制御部４から得られる利得の値は、信号の大きさが大きいときには小さく、また、信号の大きさが小さいときは大きく設定されることから、利得の値とは反比例の関係で信号強度が表されることになる。信号強度算出部５は、算出した心拍強度のデータについて個人差や装置差をなくして一般化するために、心拍強度のデータを正規化部６に供給する。 The signal strength calculation unit 5 calculates the strength of the heartbeat signal based on the coefficient of gain control applied to the heartbeat signal by the automatic gain control unit 4. Since the gain value obtained from the automatic gain control unit 4 described above is set small when the signal magnitude is large and large when the signal magnitude is small, it is inversely proportional to the gain value. The signal strength will be represented. The signal intensity calculation unit 5 supplies the calculated heart rate data to the normalization unit 6 in order to generalize the calculated heart rate data without individual differences or device differences.

正規化部６は、信号強度算出部５によって算出された心拍強度のデータを、その振幅が所定の測定レンジにおさまるように正規化する。特に、正規化部６は、後述するように、第１の正規化処理及び第２の正規化処理という２種類の正規化処理を行う。正規化部６は、正規化した正規化心拍強度のデータを分散値算出部７に供給する。 The normalization unit 6 normalizes the heartbeat intensity data calculated by the signal intensity calculation unit 5 so that its amplitude falls within a predetermined measurement range. In particular, the normalization unit 6 performs two types of normalization processing, that is, a first normalization process and a second normalization process, as will be described later. The normalization unit 6 supplies the normalized normalized heart rate intensity data to the variance value calculation unit 7.

分散値算出部７は、正規化部６によって正規化された正規化心拍強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値ＨＩＤを算出する。なお、本実施の形態においては、ある時点において、その時点までの一定時間内にサンプリングしたデータのばらつきを示す指標を分散値と称するものとすると、そのデータの標準偏差を分散値として採用している。具体的には、分散値算出部７は、信号強度のデータが１秒毎に測定されているものとすると、一連の信号強度のデータのうち、例えば６０秒間のデータの分散値を算出する。この場合、ある時点から遡及して６０秒間のデータ、すなわち、６０個の心拍強度データの分散値を算出し、その後、次の１秒後から遡及して６０秒間のデータの分散値を算出する、といった処理を繰り返し行う。この結果、分散値算出部７は、信号強度のばらつき（分散値）についての１秒間隔の時系列データを得ることができる。分散値算出部７は、このようにして得られた時系列データを睡眠段階判定部８に供給する。 The variance value calculation unit 7 calculates the variance value HID indicating the variation of the data for a predetermined time with respect to the data of the normalized heartbeat intensity normalized by the normalization unit 6. In the present embodiment, if an index showing the variation of the data sampled within a certain period of time up to that point in time is referred to as a variance value, the standard deviation of the data is adopted as the variance value. There is. Specifically, assuming that the signal strength data is measured every second, the dispersion value calculation unit 7 calculates the dispersion value of the data for, for example, 60 seconds out of a series of signal strength data. In this case, the data for 60 seconds retroactively from a certain point in time, that is, the variance value of 60 heart rate intensity data is calculated, and then the variance value of the data for 60 seconds is calculated retroactively from the next 1 second later. , And so on are repeated. As a result, the dispersion value calculation unit 7 can obtain time-series data at 1-second intervals regarding the variation (dispersion value) of the signal strength. The variance value calculation unit 7 supplies the time series data thus obtained to the sleep stage determination unit 8.

睡眠段階判定部８は、心拍強度の分散値ＨＩＤの時系列データに基づいて、睡眠中の利用者の睡眠段階、すなわち、覚醒段階、レム睡眠段階、第１のノンレム睡眠段階及び第２のノンレム睡眠段階（浅いノンレム睡眠段階）、並びに、第３のノンレム睡眠段階及び第４のノンレム睡眠段階（深いノンレム睡眠段階）の６段階の種別を判定する。なお、体動がある場合には、信号が大きく振れ且つその信号強度の分散値ＨＩＤも大きくなる。そこで、睡眠段階判定部８は、このような異常値の影響を除去するため、所定値を超える信号強度の分散値ＨＩＤをその所定値で置換する等の異常値処理を行う。そして、睡眠段階判定部８は、判定した睡眠段階情報を出力し、図示しない表示装置に表示させたり、印刷装置によって印刷させたり、記憶装置にデータとして記憶させたりする。 The sleep stage determination unit 8 is based on the time-series data of the dispersion value HID of the heartbeat intensity, and the sleep stage of the sleeping user, that is, the awakening stage, the REM sleep stage, the first non-REM sleep stage, and the second non-REM. Six types of sleep stages (light non-REM sleep stage) and six stages of a third non-REM sleep stage and a fourth non-REM sleep stage (deep non-REM sleep stage) are determined. When there is body movement, the signal fluctuates greatly and the dispersion value HID of the signal strength also becomes large. Therefore, in order to remove the influence of such an abnormal value, the sleep stage determination unit 8 performs an abnormal value process such as replacing the dispersion value HID of the signal strength exceeding the predetermined value with the predetermined value. Then, the sleep stage determination unit 8 outputs the determined sleep stage information and displays it on a display device (not shown), prints it by a printing device, or stores it as data in a storage device.

このような睡眠段階判定装置は、生体信号検出部１によって生体信号を取り込んで検出した生体信号を信号増幅部２によって増幅し、フィルタ部３によって不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号を検出する。そして、睡眠段階判定装置においては、自動利得制御部４による利得制御を行いながら信号強度算出部５によって心拍信号の強度を算出し、算出した心拍信号の強度について正規化部６による正規化を行い、得られた正規化心拍強度のデータについて分散値算出部７によって算出された分散値に基づいて、睡眠段階判定部８による睡眠段階の判定を行う。 In such a sleep stage determination device, the biological signal is captured by the biological signal detection unit 1, the biological signal detected is amplified by the signal amplification unit 2, and the filter unit 3 removes unnecessary signals by a bandpass filter or the like. , Detects heartbeat signals. Then, in the sleep stage determination device, the signal strength calculation unit 5 calculates the heartbeat signal strength while performing the gain control by the automatic gain control unit 4, and the normalization unit 6 normalizes the calculated heartbeat signal strength. Based on the dispersion value calculated by the dispersion value calculation unit 7 with respect to the obtained normalized heart rate data, the sleep stage determination unit 8 determines the sleep stage.

このような睡眠段階判定装置は、以下のような正規化を行う。 Such a sleep stage determination device performs the following normalization.

まず、自動利得制御部４から得られる利得の値をＡＧＣとし、信号強度算出部５によって算出される心拍強度をＨＩとしたとき、正規化部６は、心拍信号の振幅の測定レンジが０から１００までであったとすると、第１の正規化心拍強度ＨＩｎとして、
ＨＩｎ＝ＨＩ＊１００／ＨＩの平均値
を算出する。この処理を第１の正規化処理というものとする。具体的には、正規化部６は、図３に示すように、心拍強度ＨＩをその全体の平均値（ここでは、５６．１７）によって除し、その１００倍の値を求め、図４に示すような第１の正規化心拍強度ＨＩｎを得る。このとき、正規化部６は、離床時や体動等による異常値は除去した上で全体の平均値を求める。第１の正規化心拍強度ＨＩｎは、分散値算出部７に供給され、図５に示すような６０秒の分散値が求められる。このような処理を１秒ずつずらして行うことにより、信号強度のばらつき（分散値ＨＩｎＤ）についての１秒間隔の全区間の時系列データが得られる。 First, when the value of the gain obtained from the automatic gain control unit 4 is AGC and the heartbeat intensity calculated by the signal strength calculation unit 5 is HI, the normalization unit 6 sets the measurement range of the amplitude of the heartbeat signal from 0. If it was up to 100, as the first normalized heart rate HIn,
The average value of HI = HI * 100 / HI is calculated. This process is referred to as the first normalization process. Specifically, as shown in FIG. 3, the normalization unit 6 divides the heart rate intensity HI by the overall average value (56.17 in this case) to obtain a value 100 times that value, and FIG. 4 shows. Obtain a first normalized heart rate HIn as shown. At this time, the normalization unit 6 obtains the overall average value after removing abnormal values due to getting out of bed, body movement, or the like. The first normalized heart rate HIn is supplied to the dispersion value calculation unit 7, and a dispersion value of 60 seconds as shown in FIG. 5 is obtained. By performing such processing by shifting by 1 second, time-series data of the entire section of the signal strength variation (dispersion value HInD) at 1-second intervals can be obtained.

また、正規化部６は、第２の正規化処理として、図６に示すように、第１の正規化処理によって得られた第１の正規化心拍強度ＨＩｎの全区間のデータについて６０秒間のデータの移動平均値ＭＡＶ６０（ＨＩｎ）を求め、これを第２の正規化心拍強度ＨＩｎ２とする。 Further, as the second normalization process, the normalization unit 6 performs 60 seconds on the data of the entire section of the first normalized heartbeat intensity HIn obtained by the first normalization process as shown in FIG. The moving average value MAV60 (HIn) of the data is obtained, and this is referred to as the second normalized heartbeat intensity HIn2.

正規化部６は、このような演算を行うことにより、心拍信号の波形を測定レンジの０〜１００％におさまる波形に正規化する。これにより、睡眠段階判定装置は、心拍強度の個人差をなくすことができるのはもちろんのこと、測定装置の差もなくすことができる。 By performing such an operation, the normalization unit 6 normalizes the waveform of the heartbeat signal to a waveform that falls within 0 to 100% of the measurement range. As a result, the sleep stage determination device can eliminate not only individual differences in heart rate intensity but also differences in measuring devices.

つぎに、睡眠段階判定部８による睡眠段階の判定について説明する。 Next, the determination of the sleep stage by the sleep stage determination unit 8 will be described.

まず、覚醒段階の判定について説明する。 First, the determination of the awakening stage will be described.

睡眠段階判定部８は、第１の正規化心拍強度ＨＩｎと分散値ＨＩｎＤとに基づいて、覚醒段階であるか否かを判定する。 The sleep stage determination unit 8 determines whether or not the sleep stage is the wakefulness stage based on the first normalized heart rate intensity HIn and the dispersion value HInD.

ただし、健常者の第１の正規化心拍強度ＨＩｎは、レム睡眠時において台形状に急激な時系列変化がみられる。これは、自律神経の変化によって生じる現象だと思われる。この変化は体動による変化ではないことから、その急激な変化によって生じる信号の大きさの段差を取り除く必要がある。具体的には、分散値算出部７は、必要に応じて、第１の正規化心拍強度ＨＩｎの長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎ（例えば、５００秒）と短期移動平均値ＭＡＶＳ ＨＩｎ（例えば、４０秒）とを用いて、図７に示すように、正規化補正心拍強度ＨＩｎｒとして、
ＨＩｎｒ＝ＨＩｎ＋ＭＡＶＬ ＨＩｎ−ＭＡＶＳ ＨＩｎ
を求める。そして、分散値算出部７は、図８に示すように、この正規化補正心拍強度ＨＩｎｒの６０秒の分散値ＨＩｎｒＤを求めることにより、信号の大きさの段差の影響を取り除いた分散値を求め、睡眠段階判定部８に供給する。 However, the first normalized heart rate HIn of a healthy person shows a rapid time-series change in trapezoidal shape during REM sleep. This seems to be a phenomenon caused by changes in the autonomic nerves. Since this change is not due to body movement, it is necessary to remove the difference in signal magnitude caused by the sudden change. Specifically, the variance value calculation unit 7 may use the long-term moving average value MAVL HIn (for example, 500 seconds) and the short-term moving average value MAVS HIn (for example, 40 seconds) of the first normalized heartbeat intensity HIn, if necessary. ) And, as shown in FIG. 7, as a normalized corrected heart rate intensity HInr.
HInr = HIn + MAVEL HIn-MAVS HIn
To ask. Then, as shown in FIG. 8, the variance value calculation unit 7 obtains the variance value HInrD for 60 seconds of the normalized corrected heartbeat intensity HInr to obtain the variance value excluding the influence of the step in the signal magnitude. , Supply to the sleep stage determination unit 8.

睡眠段階判定部８は、このような前処理が施された分散値ＨＩｎｒＤを用いて覚醒段階の有無を判定する。具体的には、睡眠段階判定部８は、分散値ＨＩｎｒＤの平均値ＡＶ（ＨＩｎｒＤ）に所定値Ａ１（例えば、２％）を加算した値ＡＶ（ＨＩｎｒＤ）＋Ａ１を閾値とし、この閾値を超える体動の保持時間が所定時間（例えば、８０秒）以上であり且つ所定時間（例えば、２００秒）以内に体動がない場合には、その区間を覚醒段階の候補とする。また、睡眠段階判定部８は、体動の保持時間が所定時間（例えば、５０秒）以上であり且つ所定時間（例えば、２００秒）以内に所定の保持時間（例えば、４０秒）が継続する場合又はこのような状況が複数回断続的に継続する場合にも、その区間を覚醒段階の候補とする。 The sleep stage determination unit 8 determines the presence or absence of the awakening stage using the dispersion value HInrD subjected to such pretreatment. Specifically, the sleep stage determination unit 8 sets a threshold value of AV (HInrD) + A1 obtained by adding a predetermined value A1 (for example, 2%) to the average value AV (HInrD) of the dispersion value HInrD, and a body exceeding this threshold value. If the movement holding time is longer than a predetermined time (for example, 80 seconds) and there is no body movement within a predetermined time (for example, 200 seconds), that section is a candidate for the awakening stage. In addition, the sleep stage determination unit 8 keeps the body movement for a predetermined time (for example, 50 seconds) or more, and the predetermined holding time (for example, 40 seconds) continues within the predetermined time (for example, 200 seconds). In some cases, or even if such a situation continues intermittently multiple times, the section is considered as a candidate for the awakening stage.

睡眠段階判定部８は、このようにして覚醒段階の候補を判定すると、第１の正規化心拍強度ＨＩｎの長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎに基づいて、候補の中から覚醒の有無を判定する。すなわち、睡眠段階判定部８は、図８に示すように体動等によって大きく変化する覚醒段階の候補として求めた分散値ＨＩｎｒＤの中央点の時間軸位置に対応する図９に示すような長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値に基づいて覚醒の判定を行う。具体的には、睡眠段階判定部８は、対応する時間軸位置における長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値が１００％よりも大きく且つ第１の保持時間＞Ｈ１である場合、第１の保持時間＋維持時間（例えば、３００秒）を覚醒段階と判定する。また、睡眠段階判定部８は、対応する時間軸位置における長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値が１００％を超え且つ第２の保持時間＞Ｈ２であり且つ体動間隔＜ｈ１且つ第３の保持時間＞Ｈ３である場合、第２の保持時間＋体動間隔＋第３の保持時間＋維持時間（例えば、３００秒）を覚醒段階と判定する。さらに、睡眠段階判定部８は、対応する時間軸位置における長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値が９０％以上１００％以下であり且つ第１の保持時間＞Ｈ１（例えば、７０秒）である場合、第１の保持時間を覚醒段階と判定する。さらにまた、睡眠段階判定部８は、対応する時間軸位置における長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値が９０％以上１００％以下であり且つ第２の保持時間＞Ｈ２であり且つ体動間隔＜ｈ１且つ第３の保持時間＞Ｈ３である場合、第２の保持時間＋体動間隔＋第３の保持時間を覚醒段階と判定する。また、睡眠段階判定部８は、対応する時間軸位置における長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値が９０％未満である場合には、覚醒段階とは判定しない。 When the sleep stage determination unit 8 determines the candidate for the awakening stage in this way, the sleep stage determination unit 8 determines the presence or absence of awakening from the candidates based on the long-term moving average value MAVL HIn of the first normalized heart rate intensity HIn. That is, as shown in FIG. 8, the sleep stage determination unit 8 moves for a long period of time as shown in FIG. 9 corresponding to the time axis position of the center point of the dispersion value HInrD obtained as a candidate for the awakening stage that greatly changes due to body movement or the like. Awakening is determined based on the average value of MAVL HIn. Specifically, when the value of the long-term moving average value MAVL HIn at the corresponding time axis position is larger than 100% and the first holding time> H1, the sleep stage determination unit 8 has the first holding time + The maintenance time (for example, 300 seconds) is determined to be the awakening stage. Further, in the sleep stage determination unit 8, the value of the long-term moving average value MAVL HIn at the corresponding time axis position exceeds 100%, the second holding time> H2, and the body movement interval <h1 and the third holding time. When> H3, the second holding time + body movement interval + third holding time + maintenance time (for example, 300 seconds) is determined to be the awakening stage. Further, the sleep stage determination unit 8 determines that the long-term moving average value MAVL HIn value at the corresponding time axis position is 90% or more and 100% or less and the first holding time> H1 (for example, 70 seconds). The first retention time is determined to be the awakening stage. Furthermore, in the sleep stage determination unit 8, the value of the long-term moving average value MAVL HIn at the corresponding time axis position is 90% or more and 100% or less, the second holding time> H2, and the body movement interval <h1 and When the third holding time> H3, the second holding time + body movement interval + third holding time is determined to be the awakening stage. Further, the sleep stage determination unit 8 does not determine the awakening stage when the value of the long-term moving average value MAVL HIN at the corresponding time axis position is less than 90%.

なお、睡眠段階判定部８は、在床から入眠までは必ず覚醒段階と判定する。また、睡眠段階判定部８は、例えば在床しながら読書している場合等、体動がなく浅い睡眠である場合であっても、長期移動平均値ＭＡＶＬ ＨＩｎの値が１０５％よりも大きい場合には覚醒段階と判定する。 The sleep stage determination unit 8 always determines that the sleep stage is the awakening stage from sleeping to falling asleep. In addition, when the sleep stage determination unit 8 has a long-term moving average value of MAVL HIn larger than 105% even in the case of light sleep without body movement, for example, when reading while sitting in bed. Is judged to be in the awakening stage.

睡眠段階判定部８は、このようにして覚醒段階を高精度に判定することができる。 In this way, the sleep stage determination unit 8 can determine the awakening stage with high accuracy.

つぎに、レム睡眠段階の判定について説明する。 Next, the determination of the REM sleep stage will be described.

レム睡眠段階は、一般に、自律神経成分が大きくなる。具体的には、レム睡眠段階は、心拍強度の分散値が交感神経成分と比例関係にあるため、心拍強度の分散値が極大値になる場合がある。また、急激に交感神経成分が大きくなる場合には、その台形状の時系列変化において台形上辺がプラス勾配の場合にはレム睡眠となることから、心拍強度が急激に台形状に変化する場合もレム睡眠となる。睡眠段階判定部８は、このような心拍強度の分散値と心拍信号のピーク間隔から求めた交感神経成分との関連があることを利用してレム睡眠の判定を行う。なお、心拍信号のピーク間隔信号とは、心拍信号の強さがピークとなる付近の波形（Ｒ波）の間隔を変数とする信号であり、心拍変動解析においては、Ｒ波の隣り合うピークの間隔を表すＲ−Ｒ間隔信号としてよく使用されるものである。また、このピーク間隔信号と自律神経成分との関係は、ピーク間隔信号に対して高速フーリエ変換等の周波数解析を施して算出されたパワースペクトル密度が自律神経系の状態によって異なる様相を示すことに基づいている。すなわち、ピーク間隔信号のパワースペクトル密度は、略０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚの帯域と、略０．２Ｈｚ〜０．３５Ｈｚの帯域とに顕著な極大値が現れるが、略０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚの帯域おける極大値をＬＦ値と称し、略０．２Ｈｚ〜０．３５Ｈｚの帯域における極大値をＨＦ値と称するものとすると、これらＨＦ値及びＬＦ値は、自律神経の活動状況を示すパラメータであり、ＬＦ値が大きく且つＨＦ値が小さい場合には、交感神経系が活発で緊張時であることを示し、ＬＦ値が小さく且つＨＦ値が大きい場合には、副交感神経系活動が活発であることを示す。睡眠中は心拍数が減少するが、これは緊張時に活発となる交感神経系活動が低下し、弛緩時に活発となる副交感神経系活動が増加することによるものである。すなわち、睡眠の深さの状態によってＨＦ値及びＬＦ値は顕著に変動することになる。 The REM sleep stage generally has a large autonomic component. Specifically, in the REM sleep stage, since the dispersion value of the heartbeat intensity is proportional to the sympathetic nerve component, the dispersion value of the heartbeat intensity may become a maximum value. In addition, when the sympathetic nerve component suddenly increases, REM sleep occurs when the upper side of the trapezoid has a positive gradient in the time-series change of the trapezoid, so that the heartbeat intensity may suddenly change to the trapezoid. It becomes REM sleep. The sleep stage determination unit 8 determines REM sleep by utilizing the relationship between the dispersion value of the heartbeat intensity and the sympathetic nerve component obtained from the peak interval of the heartbeat signal. The peak interval signal of the heartbeat signal is a signal whose variable is the interval of the waveform (R wave) in the vicinity of the peak of the strength of the heartbeat signal. It is often used as an RR interval signal indicating an interval. In addition, the relationship between the peak interval signal and the autonomic nervous system shows that the power spectral density calculated by performing frequency analysis such as fast Fourier transform on the peak interval signal differs depending on the state of the autonomic nervous system. Is based. That is, the power spectral density of the peak interval signal has a remarkable maximum value in the band of about 0.05 Hz to 0.15 Hz and the band of about 0.2 Hz to 0.35 Hz, but is about 0.05 Hz to 0. Assuming that the maximum value in the band of 15 Hz is referred to as the LF value and the maximum value in the band of approximately 0.2 Hz to 0.35 Hz is referred to as the HF value, these HF value and LF value are parameters indicating the activity status of the autonomic nerve. When the LF value is large and the HF value is small, it indicates that the sympathetic nervous system is active and in tension, and when the LF value is small and the HF value is large, the parasympathetic nervous system activity is active. Indicates that there is. Heart rate decreases during sleep due to decreased sympathetic nervous system activity that becomes active during tension and increased parasympathetic nervous system activity that becomes active during relaxation. That is, the HF value and the LF value fluctuate remarkably depending on the state of sleep depth.

具体的には、睡眠段階判定部８は、心拍強度の分散値が極大値になることを利用してレム睡眠段階を判定する場合には、まず異常値を除去する。すなわち、睡眠段階判定部８は、図１０に示すような分散値ＨＩｎＤのＣ％（例えば、４％）以上を異常値として取り除いた信号の平均値（ＡＶ（ＨＩｎＤ２）を求めた上で、図１１に示すように、Ｃ％以上となる区間を求めた平均値に置き換える。そして、睡眠段階判定部８は、図１２に示すように、この信号の長期移動平均を求め、極大値＞ＡＶ（ＨＩｎＤ２）×１１０％として、その極大値を求める。なお、極大値が多数出現することがあるため、睡眠段階判定部８は、体動間隔をＫＩ＝Ｋ２＝Ｋ３＝３００秒とし、ｆ（ｔ０−Ｋ２）＋２α＜ｆ（ｔ０−Ｋ１）＋α＜ｆ（ｔ０）＞ｆ（ｔ０＋Ｋ１）＋α＞ｆ（ｔ０＋Ｋ２）＋２αの間を極大値として求める。なお、α＝０．２％（小数点第一位）である。そして、睡眠段階判定部８は、極大値の９０％の大きさを有する区間をレム睡眠段階として判定する。 Specifically, the sleep stage determination unit 8 first removes an abnormal value when determining the REM sleep stage by utilizing the fact that the dispersion value of the heartbeat intensity becomes the maximum value. That is, the sleep stage determination unit 8 obtains the average value (AV (HInD2)) of the signals obtained by removing C% (for example, 4%) or more of the dispersion value HInD as an abnormal value as shown in FIG. As shown in FIG. 11, the interval of C% or more is replaced with the obtained average value. Then, the sleep stage determination unit 8 obtains the long-term moving average of this signal as shown in FIG. 12, and the maximum value> AV (maximum value> AV ( The maximum value is obtained by setting HInD2) × 110%. Since a large number of maximum values may appear, the sleep stage determination unit 8 sets the body movement interval to KI = K2 = K3 = 300 seconds and f (t0). -K2) + 2α <f (t0-K1) + α <f (t0)> f (t0 + K1) + α> f (t0 + K2) + 2α is calculated as the maximum value. ). Then, the sleep stage determination unit 8 determines the section having a size of 90% of the maximum value as the REM sleep stage.

一方、睡眠段階判定部８は、心拍強度が急激に台形状に変化することを利用してレム睡眠段階を判定する場合には以下のようになる。なお、心拍強度が急激に台形状に変化する状況は、図１３に示すように、上に凸となる台形状の波形が得られる状況をいう。このような台形状に変化する区間は、図１４に比較例として示すＰＳＧ判定結果においてレム睡眠段階（図１４における「２」）と判定された区間と符号する。 On the other hand, the sleep stage determination unit 8 is as follows when determining the REM sleep stage by utilizing the fact that the heartbeat intensity suddenly changes into a trapezoidal shape. The situation in which the heartbeat intensity suddenly changes to a trapezoidal shape means a situation in which a trapezoidal waveform having a convex shape is obtained as shown in FIG. Such a section that changes to a trapezoidal shape is designated as a section determined to be in the REM sleep stage (“2” in FIG. 14) in the PSG determination result shown as a comparative example in FIG.

睡眠段階判定部８は、通常の場合には、分散値ＨＩｎＤに基づいて、平均値ＡＶ（ＨＩｎＤ）＋２％であり且つ保持時間６０秒の区間（区間時間＞５００秒）を台形状の変化がみられる候補区間として求める。そして、睡眠段階判定部８は、求めた候補区間について、上述した第２の正規化処理によって第２の正規化心拍強度ＨＩｎ２として得られた移動平均値ＭＡＶ（ＨＩｎ）に基づいて台形の検出を行う。具体的には、睡眠段階判定部８は、移動平均値ＭＡＶ（ＨＩｎ）について、最小自乗法を用いて台形上辺の勾配を検出する。この勾配が正である台形区間は、レム睡眠段階となる。睡眠段階判定部８は、台形内に極大値がある場合にはその極大値まで上辺の勾配が正であり且つ３００秒以上継続する区間を、最小自乗法を用いて求め、この区間をレム睡眠段階と判定する。 In the normal case, the sleep stage determination unit 8 has a trapezoidal change in a section (section time> 500 seconds) having an average value of AV (HInD) + 2% and a holding time of 60 seconds based on the dispersion value HInD. Obtained as a candidate section that can be seen. Then, the sleep stage determination unit 8 detects the trapezoid of the obtained candidate section based on the moving average value MAV (HIn) obtained as the second normalized heart rate intensity HIn2 by the above-mentioned second normalization process. Do. Specifically, the sleep stage determination unit 8 detects the gradient of the upper side of the trapezoid with respect to the moving average value MAV (HIn) by using the least squares method. The trapezoidal section where this gradient is positive is the REM sleep stage. When the sleep stage determination unit 8 has a maximum value in the trapezoid, the sleep stage determination unit 8 finds a section in which the slope of the upper side is positive up to the maximum value and continues for 300 seconds or more by using the least squares method, and determines this section by REM sleep. Judged as a stage.

睡眠段階判定部８は、このようにしてレム睡眠段階を高精度に判定することができる。 In this way, the sleep stage determination unit 8 can determine the REM sleep stage with high accuracy.

つぎに、深いノンレム睡眠段階の判定について説明する。 Next, the determination of the deep non-REM sleep stage will be described.

睡眠段階判定部８は、分散値ＨＩｎＤ＜平均値ＡＶ（ＨＩｎＤ）であり且つその状態が３００秒以上継続する区間を深いノンレム睡眠段階の候補とする。ただし、睡眠段階判定部８は、ＡＶ（ＨＩｎＤ）＋１％＞ＨＩｎＤ以上であり且つＨＩｎＤの継続時間＜５０秒である区間については、深いノンレム睡眠段階ではないものとして除外する。また、睡眠段階判定部８は、分散値ＨＩｎＤ＜ＡＶ（ＨＩｎＤ）×８０％である場合を深いノンレム睡眠段階の候補とすることもできる。この場合、睡眠段階判定部８は、ＡＶ（ＨＩｎＤ）＋１％＞ＨＩｎＤ以上であり且つＨＩｎＤの継続時間＜５０秒である区間については、深いノンレム睡眠段階ではないものとして除外する。 The sleep stage determination unit 8 sets a section in which the variance value HInD <mean value AV (HInD) and the state continues for 300 seconds or more as a candidate for a deep non-REM sleep stage. However, the sleep stage determination unit 8 excludes the section where AV (HInD) + 1%> HInD or more and the duration of HInD <50 seconds as not being a deep non-REM sleep stage. In addition, the sleep stage determination unit 8 can also make a case where the variance value HInD <AV (HInD) × 80% a candidate for a deep non-REM sleep stage. In this case, the sleep stage determination unit 8 excludes the section in which AV (HInD) + 1%> HInD or more and the duration of HInD <50 seconds as not being a deep non-REM sleep stage.

そして、睡眠段階判定部８は、求めた深いノンレム睡眠段階の候補区間に極大値及び極小値が存在するか否かによって処理を区別する。この極大値及び極小値の存在の判定は、第２の正規化処理によって得られた移動平均値ＭＡＶ（ＨＩｎ）のうち３点の間隔が所定秒以上であるか否かを基準に行うことができる。 Then, the sleep stage determination unit 8 distinguishes the processing depending on whether or not the maximum value and the minimum value exist in the obtained candidate section of the deep non-REM sleep stage. The existence of the maximum value and the minimum value can be determined based on whether or not the interval between three points of the moving average value MAV (HIn) obtained by the second normalization process is a predetermined second or longer. it can.

睡眠段階判定部８は、極大値及び極小値が存在しない場合には、図１５に示すように、心拍強度の分散値ＨＩｎＤが所定値以下となる区間を求める。そして、睡眠段階判定部８は、この区間において、図１６に示すように、第２の正規化処理によって得られた移動平均値ＭＡＶ（ＨＩｎ）の波形の勾配が負であり且つ分散値と平均値との関係がＨＩｎＤ＜ＡＶ（ＨＩｎＤ）である区間を深いノンレム睡眠段階と判定する。なお、勾配は、最小自乗法によって求めることができる。また、反応時間は、入眠から３時間以内の場合には約３００秒とし、３時間以上の場合には８００秒とする。より詳細には、睡眠段階判定部８は、入眠から３時間以内の場合には、最小自乗法によって求めた勾配が−０．００２％以下であり且つ平均値ＡＶ（ＨＩｎＤ）≦９５％を満たす区間を深いノンレム睡眠段階と判定する。なお、区間の前後５０秒間は不安定であることから、判定対象から除外する。また、睡眠段階判定部８は、入眠から３時間以上の場合には、最小自乗法によって求めた勾配が−０．００３％以下であり且つ平均値ＡＶ（ＨＩｎＤ）≦９５％を満たす区間を深いノンレム睡眠段階と判定する。この場合にも、区間の前後５０秒間は不安定であることから、判定対象から除外する。一方、睡眠段階判定部８は、極大値及び極小値が存在して勾配が大きく変化する場合には、極値間で勾配を測定して同様にして判定する。このようにして深いノンレム睡眠段階として判定された区間は、図１７に比較例として示すＰＳＧ判定結果において深いノンレム睡眠段階（図１７における「６」）と判定された区間と符号する。 When the maximum value and the minimum value do not exist, the sleep stage determination unit 8 obtains a section in which the dispersion value HInD of the heartbeat intensity is equal to or less than a predetermined value, as shown in FIG. Then, in this section, the sleep stage determination unit 8 has a negative gradient of the waveform of the moving average value MAV (HIn) obtained by the second normalization process and is equal to the variance value as shown in FIG. A section in which the relationship with the value is HInD <AV (HInD) is determined to be a deep non-REM sleep stage. The gradient can be obtained by the method of least squares. The reaction time is about 300 seconds if it is within 3 hours of falling asleep, and 800 seconds if it is 3 hours or more. More specifically, the sleep stage determination unit 8 satisfies the gradient obtained by the least squares method of −0.002% or less and the average value AV (HInD) ≦ 95% within 3 hours from falling asleep. The section is judged to be a deep non-REM sleep stage. Since it is unstable for 50 seconds before and after the section, it is excluded from the judgment target. Further, in the case of 3 hours or more after falling asleep, the sleep stage determination unit 8 deepens a section in which the gradient obtained by the least squares method is −0.003% or less and the average value AV (HInD) ≦ 95% is satisfied. Judged as non-REM sleep stage. Also in this case, since it is unstable for 50 seconds before and after the section, it is excluded from the judgment target. On the other hand, when the maximum value and the minimum value exist and the gradient changes significantly, the sleep stage determination unit 8 measures the gradient between the extreme values and determines in the same manner. The section determined as the deep non-REM sleep stage in this way is designated as the section determined as the deep non-REM sleep stage (“6” in FIG. 17) in the PSG determination result shown as a comparative example in FIG.

睡眠段階判定部８は、このようにして深いノンレム睡眠段階を高精度に判定することができる。そして、睡眠段階判定部８は、覚醒段階であると判定した区間のデータと、レム睡眠段階であると判定した区間のデータと、深いノンレム睡眠段階であると判定した区間のデータとを全睡眠時間のデータから差し引いた残りの区間を浅いノンレム睡眠段階の区間として判定する。 In this way, the sleep stage determination unit 8 can determine the deep non-REM sleep stage with high accuracy. Then, the sleep stage determination unit 8 total sleeps the data of the section determined to be the awakening stage, the data of the section determined to be the REM sleep stage, and the data of the section determined to be the deep non-REM sleep stage. The remaining section subtracted from the time data is determined as the section of the shallow non-REM sleep stage.

以上説明したように、本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置においては、心拍強度について適切な正規化処理を行って得られた心拍強度の分散値に基づいて各睡眠段階を判定することから、個人差や装置差がない普遍的な測定を行うことができ、国際睡眠深度判定基準との整合をとりながら睡眠段階を高精度に判定することができる。 As described above, in the sleep stage determination device shown as the embodiment of the present invention, each sleep stage is determined based on the dispersion value of the heartbeat intensity obtained by appropriately normalizing the heartbeat intensity. Therefore, it is possible to perform universal measurement without individual difference or device difference, and it is possible to judge the sleep stage with high accuracy while maintaining consistency with the international sleep depth judgment standard.

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。 The present invention is not limited to the above-described embodiment.

例えば、上述した実施の形態では、生体信号を検出する方法として、利用者の身体の下に敷設した無拘束の生体信号検出部１によって得られた生体信号から心拍信号を抽出する方法を示したが、本発明は、継続的に心拍信号又はこれらと同等の信号が得られる検出手段であれば適用可能である。例えば、本発明は、手首や上腕部等の身体に装着するタイプの心拍計や脈拍計であってデータを連続的に記録することが可能なものであれば生体信号検出部１として適用可能である。 For example, in the above-described embodiment, as a method of detecting the biological signal, a method of extracting a heartbeat signal from the biological signal obtained by the unrestrained biological signal detection unit 1 laid under the user's body is shown. However, the present invention is applicable as long as it is a detection means that can continuously obtain a heartbeat signal or a signal equivalent thereto. For example, the present invention can be applied as a biological signal detection unit 1 as long as it is a type of heart rate monitor or pulse rate monitor worn on the body such as a wrist or upper arm and can continuously record data. is there.

また、生体信号検出部１としては、上述した中空チューブを用いる代わりに、図１８に示すようなエアマット式の検出手段を用いてもよい。すなわち、図１８に示す生体信号検出部３０は、内部に空気を封入したエアマット３０ａの一端にエアチューブ３０ｂが接続され、さらに、このエアチューブ３０ｂに微差圧センサ３０ｃが接続されて構成される。なお、微差圧センサ３０ｃは、中空チューブを用いた生体信号検出部１の場合において説明したものと同様のものを用いることができる。 Further, as the biological signal detection unit 1, instead of using the hollow tube described above, an air mat type detection means as shown in FIG. 18 may be used. That is, the biological signal detection unit 30 shown in FIG. 18 is configured by connecting the air tube 30b to one end of the air mat 30a in which air is sealed, and further connecting the micro differential pressure sensor 30c to the air tube 30b. .. As the micro differential pressure sensor 30c, the same one as described in the case of the biological signal detection unit 1 using the hollow tube can be used.

さらに、上述した実施の形態では、心拍強度のばらつきを示す分散値として標準偏差を採用したが、本発明は、例えば、分散、偏差平方和、所定範囲等の統計量を採用してもよい。 Further, in the above-described embodiment, the standard deviation is adopted as the variance value indicating the variation in heart rate intensity, but in the present invention, for example, statistics such as the variance, the sum of squared deviations, and a predetermined range may be adopted.

このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。 As described above, it goes without saying that the present invention can be appropriately modified without departing from the spirit of the present invention.

１，３０ 生体信号検出部
１ａ 圧力検出チューブ
１ｂ，３０ｃ 微差圧センサ
２ 信号増幅部
３ フィルタ部
４ 自動利得制御部
５ 信号強度算出部
６ 正規化部
７ 分散値算出部
８ 睡眠段階判定部
２１ 寝台
２２ 硬質シート
２３ クッションシート
３０ａ エアマット
３０ｂ エアチューブ 1,30 Biological signal detection unit 1a Pressure detection tube 1b, 30c Micro differential pressure sensor 2 Signal amplification unit 3 Filter unit 4 Automatic gain control unit 5 Signal strength calculation unit 6 Normalization unit 7 Dispersion value calculation unit 8 Sleep stage determination unit 21 Sleeper 22 Rigid sheet 23 Cushion sheet 30a Air mat 30b Air tube

Claims (3)

睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置において、
前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出手段と、
前記心拍信号検出手段によって検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度に対して正規化処理を施す正規化手段と、
前記正規化手段によって得られた正規化心拍強度のデータについての所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出手段と、
前記正規化手段によって得られた前記正規化心拍強度と、前記分散値算出手段によって算出された前記正規化心拍強度の分散値とに基づいて前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備え、
前記正規化手段は、前記心拍信号の強度の平均値によって前記心拍信号の強度を除し、それを１００倍して第１の正規化心拍強度を求める第１の正規化処理と、前記第１の正規化処理によって得られた前記第１の正規化心拍強度の全区間のデータについて所定時間のデータの移動平均値を求める第２の正規化処理とを行い、
前記睡眠段階判定手段は、
前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値と短期移動平均値との差分である第１の正規化補正心拍強度を求め、前記正規化補正心拍強度の分散値の平均値に所定値を加算した値を閾値とし、この閾値に基づいて覚醒段階の候補区間を求め、前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値に基づいて、候補区間の中から覚醒段階を判定し、
前記第１の正規化心拍強度の分散値の極大値の所定近傍区間、又は、前記第２の正規化処理によって求められた第２の正規化心拍強度が時間的に台形状に変化する区間をレム睡眠段階として判定し、
前記第１の正規化心拍強度の分散値とその平均値とに基づいて深いノンレム睡眠段階の候補区間を求め、求めた候補区間について、前記第１の正規化心拍強度の分散値が所定値以下となる区間を求め、この区間において、前記第２の正規化処理によって得られた移動平均値の波形の勾配が負であり且つ前記分散値が前記平均値よりも小さい区間を深いノンレム睡眠段階として判定し、
覚醒段階であると判定した区間のデータと、レム睡眠段階であると判定した区間のデータと、深いノンレム睡眠段階であると判定した区間のデータとを全睡眠時間のデータから差し引いた残りの区間を浅いノンレム睡眠段階の区間であると判定すること
を特徴とする睡眠段階判定装置。 In a sleep stage determination device that determines a user's sleep stage based on a heartbeat signal detected non-invasively and unrestrained during sleep.
A heartbeat signal detecting means for detecting the user's heartbeat signal in a non-invasive and unrestrained manner,
The peak value is controlled to be constant by performing gain control on the heartbeat signal detected by the heartbeat signal detecting means, and normalization processing is performed on the strength of the heartbeat signal calculated using the gain value at that time. Normalization measures to be applied and
A dispersion value calculation means for calculating a dispersion value indicating variation in the data for a predetermined time with respect to the normalized heart rate data obtained by the normalization means, and a dispersion value calculation means.
A sleep stage determination means for determining the sleep stage of the user based on the normalized heart rate obtained by the normalization means and the dispersion value of the normalized heart rate calculated by the dispersion value calculation means. With
The normalization means includes a first normalization process in which the intensity of the heartbeat signal is divided by an average value of the intensity of the heartbeat signal and multiplied by 100 to obtain a first normalized heartbeat intensity, and the first normalization process. The second normalization process of obtaining the moving average value of the data for a predetermined time is performed on the data of all the sections of the first normalized heartbeat intensity obtained by the normalization process of.
The sleep stage determination means
The first normalized corrected heartbeat intensity, which is the difference between the long-term moving average value and the short-term moving average value of the first normalized heartbeat intensity, is obtained, and a predetermined value is set as the average value of the dispersion values of the normalized corrected heartbeat intensity. The added value is used as a threshold value, a candidate section for the arousal stage is obtained based on this threshold value, and the awakening stage is determined from the candidate sections based on the long-term moving average value of the first normalized heart rate intensity.
A predetermined vicinity section of the maximum value of the dispersion value of the first normalized heart rate intensity, or a section in which the second normalized heart rate intensity obtained by the second normalization process changes into a trapezoidal shape over time. Judged as REM sleep stage,
A candidate section for a deep non-REM sleep stage was obtained based on the variance value of the first normalized heartbeat intensity and its average value, and the variance value of the first normalized heartbeat intensity was equal to or less than a predetermined value for the obtained candidate section. In this section, the section in which the gradient of the waveform of the moving average value obtained by the second normalization process is negative and the variance value is smaller than the average value is defined as a deep non-REM sleep stage. Judge,
The remaining section obtained by subtracting the data of the section determined to be in the awakening stage, the data of the section determined to be in the REM sleep stage, and the data of the section determined to be in the deep non-REM sleep stage from the data of the total sleep time. A sleep stage determination device characterized in that is determined to be a section of a shallow non-REM sleep stage. 前記睡眠段階判定手段は、前記第２の正規化心拍強度が時間的に台形状に変化する区間を前記レム睡眠段階として判定する場合には、前記台形状に変化する区間の前記第２の正規化心拍強度の波形について最小自乗法を用いて台形上辺の勾配を検出し、前記勾配が正であり且つ所定時間以上継続する区間を前記レム睡眠段階として判定すること
を特徴とする請求項１記載の睡眠段階判定装置。 When the sleep stage determination means determines a section in which the second normalized heartbeat intensity changes in a trapezoidal shape over time as the REM sleep stage, the second normalized section in which the second normalized heartbeat intensity changes into a trapezoidal shape is determined. The first aspect of claim 1, wherein the gradient of the upper side of the trapezoidal shape is detected by using the minimum self-squared method for the waveform of the converted heartbeat intensity, and the section in which the gradient is positive and continues for a predetermined time or longer is determined as the REM sleep stage. Sleep stage determination device. 睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定方法において、
所定の心拍信号検出手段によって前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出工程と、
信号処理を行うプロセッサが、前記心拍信号検出工程にて検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度に対して正規化処理を施す正規化工程と、
前記プロセッサが、前記正規化工程にて得られた正規化心拍強度のデータについての所定時間のデータのばらつきを示す分散値を算出する分散値算出工程と、
前記プロセッサが、前記正規化工程にて得られた前記正規化心拍強度と、前記分散値算出工程にて算出された前記正規化心拍強度の分散値とに基づいて前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程とを備え、
前記プロセッサが、前記正規化工程において、前記心拍信号の強度の平均値によって前記心拍信号の強度を除し、それを１００倍して第１の正規化心拍強度を求める第１の正規化処理と、前記第１の正規化処理によって得られた前記第１の正規化心拍強度の全区間のデータについて所定時間のデータの移動平均値を求める第２の正規化処理とを行い、
前記プロセッサが、前記睡眠段階判定工程において、
前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値と短期移動平均値との差分である第１の正規化補正心拍強度を求め、前記正規化補正心拍強度の分散値の平均値に所定値を加算した値を閾値とし、この閾値に基づいて覚醒段階の候補区間を求め、前記第１の正規化心拍強度の長期移動平均値に基づいて、候補区間の中から覚醒段階を判定し、
前記第１の正規化心拍強度の分散値の極大値の所定近傍区間、又は、前記第２の正規化処理によって求められた第２の正規化心拍強度が時間的に台形状に変化する区間をレム睡眠段階として判定し、
前記第１の正規化心拍強度の分散値とその平均値とに基づいて深いノンレム睡眠段階の候補区間を求め、求めた候補区間について、前記第１の正規化心拍強度の分散値が所定値以下となる区間を求め、この区間において、前記第２の正規化処理によって得られた移動平均値の波形の勾配が負であり且つ前記分散値が前記平均値よりも小さい区間を深いノンレム睡眠段階として判定し、
覚醒段階であると判定した区間のデータと、レム睡眠段階であると判定した区間のデータと、深いノンレム睡眠段階であると判定した区間のデータとを全睡眠時間のデータから差し引いた残りの区間を浅いノンレム睡眠段階の区間であると判定すること
を特徴とする睡眠段階判定方法。 In a sleep stage determination method for determining a user's sleep stage based on a heartbeat signal detected in a non-invasive and unrestrained manner during sleep.
A heartbeat signal detection step of detecting the user's heartbeat signal non-invasively and unrestrained by a predetermined heartbeat signal detecting means,
The processor that performs signal processing controls the peak value to be constant by performing gain control on the heartbeat signal detected in the heartbeat signal detection step, and the heartbeat signal calculated using the gain value at that time. A normalization process that normalizes the strength and
A dispersion value calculation step in which the processor calculates a dispersion value indicating variation in data for a predetermined time with respect to the normalized heartbeat intensity data obtained in the normalization step.
The processor determines the sleep stage of the user based on the normalized heart rate obtained in the normalization step and the dispersion value of the normalized heart rate calculated in the dispersion value calculation step. Equipped with a sleep stage determination process
In the normalization step, the processor divides the intensity of the heartbeat signal by the average value of the intensity of the heartbeat signal, and multiplies it by 100 to obtain the first normalized heartbeat intensity. , The second normalization process of obtaining the moving average value of the data at a predetermined time for the data of all the sections of the first normalized heart rate intensity obtained by the first normalization process is performed.
In the sleep stage determination step, the processor
The first normalized corrected heartbeat intensity, which is the difference between the long-term moving average value and the short-term moving average value of the first normalized heartbeat intensity, is obtained, and a predetermined value is set as the average value of the dispersion values of the normalized corrected heartbeat intensity. The added value is used as a threshold value, a candidate section for the arousal stage is obtained based on this threshold value, and the awakening stage is determined from the candidate sections based on the long-term moving average value of the first normalized heart rate intensity.
A predetermined vicinity section of the maximum value of the dispersion value of the first normalized heart rate intensity, or a section in which the second normalized heart rate intensity obtained by the second normalization process changes into a trapezoidal shape over time. Judged as REM sleep stage,
A candidate section for a deep non-REM sleep stage was obtained based on the variance value of the first normalized heartbeat intensity and its average value, and the variance value of the first normalized heartbeat intensity was equal to or less than a predetermined value for the obtained candidate section. In this section, the section in which the gradient of the waveform of the moving average value obtained by the second normalization process is negative and the variance value is smaller than the average value is defined as a deep non-REM sleep stage. Judge,
The remaining section obtained by subtracting the data of the section determined to be in the awakening stage, the data of the section determined to be in the REM sleep stage, and the data of the section determined to be in the deep non-REM sleep stage from the data of the total sleep time. A sleep stage determination method characterized in that is determined to be a section of a shallow non-REM sleep stage.

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