呼吸計測方法および呼吸計測装置
【課題】センサの装着位置にかかわらず、被験者の呼吸運動を高い精度で計測可能な呼吸計測方法および呼吸計測装置を提供する。
【解決手段】被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを取得し、第１計測値および第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求め、第１回転角及び第２回転角に基づいて、第３回転角を算出し、第３回転角の時間変化から、被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する。
【解決手段】被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを取得し、第１計測値および第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求め、第１回転角及び第２回転角に基づいて、第３回転角を算出し、第３回転角の時間変化から、被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件開示は、呼吸計測方法および呼吸計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者に装着したセンサによって、当該被験者の呼吸運動を計測する手法として、角速度センサを用いて、被験者が呼吸する際の胸部の動きを計測する技法が提案されている(特許文献１参照)。
【０００３】
特許文献１の技術では、角速度センサを仰臥位の被験者の剣状突起部に装着することにより、被験者の脊柱を含み、被験者の背面に直交する平面内における剣状突起部の運動の角速度を計測した結果に基づいて、被験者の呼吸運動を計測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３５０７１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技法では、角速度センサの装着位置を特定することにより、計測結果の処理の簡易化が測られている。その反面、角速度センサの装着位置が剣状突起部に限定されることから、例えば、心電図検査のために胸部に装着されるセンサなどとは別に、呼吸計測のための角速度センサを装着しなければならないため、被験者の負担が大きくなってしまう。また、角速度センサによって測定される運動の方向が限定されているため、仰臥位以外の姿勢の被験者に適用することが難しかった。
【０００６】
本件開示の装置は、センサの装着位置にかかわらず、被験者の呼吸運動を高い精度で計測可能な呼吸計測方法および呼吸計測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの観点による呼吸計測方法は、被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを取得し、前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求め、前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出し、前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する。
【０００８】
また、別の観点による呼吸計測装置は、被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを出力する角速度センサと、前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求める積分部と、前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出する算出部と、前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する収集部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本件開示の呼吸計測方法および呼吸計測装置によれば、センサの装着位置にかかわらず、被験者の呼吸運動を高い精度で計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】呼吸計測装置の一実施形態を示す図である。
【図２】呼吸運動を表すモデルを説明する図である。
【図３】呼吸運動による角度の変化を説明する図である。
【図４】呼吸計測装置の別実施形態を示す図である。
【図５】角Ψの時間変化の一例を示す図である。
【図６】呼吸計測装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図７】呼吸計測処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図８】呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一例を示す図(その１)である。
【図９】呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一例を示す図(その２)である。
【図１０】呼吸計測装置の別実施形態を示す図である。
【図１１】被験者の姿勢と重力加速度の関係を説明する図である。
【図１２】呼吸計測装置のハードウェア構成の別例を示す図である。
【図１３】呼吸計測処理の別例のフローチャートを示す図である。
【図１４】睡眠状態への移行を判定する処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１５】睡眠状態の継続を判定する処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１６】睡眠時無呼吸検出装置の一実施形態を示す図である。
【図１７】睡眠時無呼吸検出装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図１８】睡眠時無呼吸検出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１９】睡眠状態への移行判定および睡眠姿勢判定処理である。
【図２０】無呼吸時間の記録および無呼吸回数の計数処理のフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１２】
図１は、呼吸計測装置１０の一実施形態を示す図である。図１に例示した呼吸計測装置１０は、被験者Ｐ１に装着された角速度センサ１１によって得られる計測値に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸運動を表す少なくとも一つのパラメータの計測を行う。
【００１３】
図１に例示した座標系の原点Ｏは、ベッドに横たわった状態の被験者Ｐ１の頸部がベッドあるいは枕に接している箇所に概ね一致している。また、ｚ軸方向は、被験者Ｐ１の脊柱に概ね一致しており、ｙｚ平面は、被験者Ｐ１の背面を含む平面に概ね一致している。このため、被験者Ｐ１がベッド上に仰臥位で横たわっている場合に、ｘ軸は、鉛直方向に概ね一致する。図１に例示したｙｚ平面とｘｚ平面とは互いに直交する第１平面および第２平面の一例である。また、図１に例示したｙｚ平面とｘｚ平面とは、いずれも、被験者Ｐ１の脊柱を含んでいる。
【００１４】
図１に例示した角速度センサ１１は、例えば、ジャイロセンサであり、被験者Ｐ１の胸部の左側の位置Ａに装着されている。本件開示の呼吸計測装置１０は、このように、角速度センサ１１の装着位置Ａが被験者Ｐ１の正中面から外れている場合も含めて、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の動きを以下に説明するモデルに基づいて計測する。
【００１５】
本件開示においては、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の運動を、被験者Ｐ１の頸部がベッドあるいは枕と接している箇所に相当する原点Ｏを支点とする角速度センサ１１の装着位置Ａの回転運動としてモデル化する。
【００１６】
図２は、呼吸運動を表すモデルを説明する図である。図２(Ａ)は、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の位置変化のｘｚ平面への射影を示す。また、図２(Ｂ)は、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の位置変化のｙｚ平面への射影を示す。
【００１７】
図２(Ａ)において、符号Ｑｙｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での胸部の輪郭の例を示し、符号Ｑｙは、被験者Ｐ１の吸気動作に応じて、膨らんでいく胸部の輪郭の例を示す。このような胸部の輪郭の変形に伴う角速度センサ１１のｘｚ平面内での位置の変化は、角速度センサ１１のｘｚ平面への射影と原点Ｏとを結ぶ直線のｙ軸を回転軸とする回転運動として捉えることができる。なお、図２(Ａ)において、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での角速度センサ１１のｘｚ平面への射影を符号Ｃｅで示し、被験者Ｐ１の胸郭が膨らんでいく過程における角速度センサ１１のｘｚ平面への射影を符号Ｃで示した。また、図２(Ａ)において、符号θｅは、上述した射影Ｃｅと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示し、符号θは、射影Ｃと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示す。
【００１８】
同様に、図２(Ｂ)において、符号Ｑｘｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での胸部の輪郭の例を示し、符号Ｑｘは、被験者Ｐ１の吸気動作に応じて、膨らんでいく胸部の輪郭の例を示す。このような胸部の輪郭の変形に伴う角速度センサ１１のｙｚ平面内での位置の変化は、角速度センサ１１のｙｚ平面への射影と原点Ｏとを結ぶ直線のｘ軸を回転軸とする回転運動として捉えることができる。なお、図２(Ｂ)において、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での角速度センサ１１のｙｚ平面への射影を符号Ｂｅで示し、被験者Ｐ１の胸郭が膨らんでいく過程における角速度センサ１１のｙｚ平面への射影を符号Ｂで示した。また、図２(Ｂ)において、符号φｅは、上述した射影Ｂｅと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示し、符号φは、射影Ｂと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示す。
【００１９】
そして、図１に示すように、角速度センサ１１の装着位置Ａと原点Ｏとを結ぶ直線ＯＡとｙｚ平面とがなす角Ψは、上述した角θ及び角φを用いて、式(１)のように表すことができる。
【００２０】
【数１】
【００２１】
また、図１、図２に例示した角θおよび角φは、図２に例示した、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態における角θｅおよび角φｅを用いて、それぞれ式(２)、(３)のように表すことができる。なお、式(２)に示した角速度ｇｙ(ｔ)は、図１に例示した角速度センサ１１で得られるｙ軸を回転軸とする回転運動の角速度であり、式(３)に示した角速度ｇｘ(ｔ)は、角速度センサ１１で得られるｘ軸を回転軸とする回転運動の角速度である。
【００２２】
【数２】
【００２３】
したがって、図１に例示した角速度センサ１１によって得られるｘ軸およびｙ軸を回転軸とする回転運動の角速度ｇｘ、ｇｙに基づいて、上述した角Ψを求めることができる。そして、このようにして求めた角Ψに基づいて、この角速度センサ１１の装着位置Ａの運動を、原点Ｏを支点とする装着位置Ａの回転運動として表すことができる。
【００２４】
なお、ｘｚ平面内の角速度ｇｙとｘｙ平面内の角速度ｇｚとを角速度センサ１１から取得し、これらの角速度ｇｙ、ｇｚに基づいて角Ψを求めてもよい。また、ｙｚ平面内の角速度ｇｘとｘｙ平面内の角速度ｇｚとを角速度センサ１１から取得し、これらの角速度ｇｘ、ｇｚに基づいて角Ψを求めてもよい
このようなモデルに基づいて、角速度センサ１１の装着位置Ａの運動を計測するために、図１に例示した呼吸計測装置１０は、積分部１２と、算出部１３と、収集部１４とを含んでいる。
【００２５】
積分部１２は、角速度センサ１１から受け取った角速度ｇｙ、ｇｘをそれぞれ積分することにより、上述した角θ、角φをそれぞれ求める。算出部１３は、積分部１２で得られた角θ及び角φを上述した式(１)に代入することにより、原点Ｏと角速度センサ１１の装着位置Ａとを結ぶ直線がｙｚ平面となす角Ψを算出する。
【００２６】
ここで、算出部１３が式(１)を用いて算出した角Ψは、角速度センサ１１の装着位置Ａにかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸運動による胸部の動きを忠実に反映する。したがって、 収集部１４は、算出部１３で得られた角Ψの時間変化に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集することができる。
【００２７】
図３は、呼吸運動に伴う角度の変化を説明する図である。なお、図３に示した要素のうち、図１、図２に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。また、図３において、符号Ｑｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での胸部の輪郭の例であり、符号Ｑｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における胸部の輪郭の例である。
【００２８】
また、図３において、符号Ａｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態における角速度センサ１１の位置を示し、符号Ａｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における角速度センサ１１の位置を示す。一方、符号Ｂｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における角速度センサ１１の位置のｙｚ平面への射影を示す。同様に、符号Ｃｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における角速度センサ１１の位置のｘｚ平面への射影を示す。したがって、直線ＯＣｅと直線ＯＣｂとがなす角ｄθは、呼気時における角θと吸気時における角θとの差を示し、直線ＯＢｅと直線ＯＢｂとがなす角ｄφは、呼気時における角φと吸気時における角φとの差を示す。
【００２９】
図３から分かるように、角ｄθは、直線ＯＡの端点Ａが点Ａｅから点Ａｂに移動する過程に相当する回転運動のｙ軸を回転軸とする成分を示す。そして、角ｄφは、直線ＯＡの端点Ａが点Ａｅから点Ａｂに移動する過程に相当する回転運動のｘ軸を回転軸とする成分を示す。そして、呼気時における角Ψと吸気時における角Ψとの差を示す角ｄΨには、上述した角ｄθと角ｄφとの双方が反映されるので、角Ψの呼吸運動に伴う差を示す角ｄΨは、上述した角ｄθおよび角ｄφに比べて大きくなる。したがって、このような角Ψの時間変化を解析することにより、収集部１４は、被験者Ｐ１の呼吸に伴う動きを高い精度で示す情報を収集することができる。しかも、角Ψは、角速度センサ１１が、被験者Ｐ１の胸部あるいは上腹部のどのような位置に装着されていても、上述した式(１)を用いて算出することができる。
【００３０】
このように、図１に例示した本件開示の呼吸計測装置１０によれば、角速度センサ１１の装着位置にかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸運動を高い精度で計測することができる。つまり、本件開示の呼吸計測装置１０によれば、呼吸運動の計測に用いる角速度センサを装着する位置に関する制約を解消することができる。
【００３１】
これにより、例えば、心電図を取得するためのセンサなどと一緒に角速度センサ１１を一つのシート状の部材上に集積し、このシート状の部材を被験者Ｐ１の心臓に近接した位置に装着するにより、被験者Ｐ１の呼吸運動を高精度で計測することが可能となる。このように、呼吸計測用のセンサと心電図取得用のセンサとを一つに集積可能とすることにより、センサを装着する被験者Ｐ１の身体的、心理的な負担を軽減することも可能である。
【００３２】
なお、図１〜図３の例示に限らず、角速度センサ１１は、被験者Ｐ１の右胸や上腹部などに装着してもよい。
【００３３】
また、上述した角Ψと角θ及び角φとの関係を示すモデルは、被験者Ｐ１の姿勢が仰臥位である場合に限らず、側臥位や仰臥位と側臥位との中間的な姿勢であっても適用可能である。したがって、図１に例示した本件開示の呼吸計測装置１０によれば、被験者Ｐ１の姿勢にかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸運動を高い精度で計測することができる。
【００３４】
図４は、呼吸計測装置１０の別実施形態を示す図である。なお、図４に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【００３５】
図４に例示した呼吸計測装置１０に含まれる積分部１２は、ノイズ除去部１５と積分演算部１６とを含んでいる。
【００３６】
ノイズ除去部１５は、例えば、チェビシェフフィルタやバターワースフィルタなどのローパスフィルタを含んでいる。ノイズ除去部１５は、角速度センサ１１の出力信号を、このローパスフィルタに入力することにより、角速度ｇｘ、ｇｙの高周波ノイズ成分を除去する。更に、ノイズ除去部１５は、ローパスフィルタの出力に対して、ドリフト成分の除去を行ってもよい。ノイズ除去部１５は、例えば、式(４)、(５)を用いて、ローパスフィルタの出力をサンプリングして得られた出力値で示される角速度ｇ’ｘ(ｊ)、ｇ’ｙ(ｊ)から、ドリフト成分を除去した後の角速度ｇｘ(ｊ)、ｇｙ(ｊ)を算出してもよい。なお、式(４)、(５)において、所定期間内に得られたローパスフィルタの出力値で示される角速度ｇ’ｘ(ｊ)、ｇ’ｙ(ｊ)の平均値を数値Ｅｇｘ，Ｅｇｙとして示した。
ｇｘ（ｊ）＝ｇ’ｘ（ｊ）−Ｅｇｘ ・・・(４)
ｇｙ（ｊ）＝ｇ’ｙ（ｊ）−Ｅｇｙ ・・・(５)
このようにしてノイズ成分が除去された角速度ｇｙ、ｇｘに基づいて、積分演算部１６が、上述した式(６)、(７)に示す積分処理を行うことにより、算出部１３に、サンプル時刻Ｔｊにおける角θ(ｊ)及び角φ(ｊ)として、高い精度の値を入力することができる。
【００３７】
【数３】
【００３８】
これにより、図４に例示した呼吸計測装置１０に含まれる算出部１３により、各サンプル時刻Ｔｊにおける角Ψ(ｊ)を高い精度で算出することが可能となる。
【００３９】
このようにして各サンプル時刻Ｔｊに対応して算出された角Ψ(ｊ)は、図４に例示した収集部１４に含まれる平滑化部１７を介して、解析部１８に入力される。
【００４０】
図４に例示した平滑化部１７は、算出部１３から受け取った各サンプル時刻Ｔｊにおける角Ψ(ｊ)について、所定の期間の移動平均処理を行うことにより、角Ψ(ｊ)の時間変化を平滑化する。
【００４１】
図５は、角Ψの時間変化の一例を示している。図５(Ａ)，(Ｂ)に例示したグラフの横軸は、時間ｔの経過を示し、縦軸は、角Ψの大きさを示している。
【００４２】
図４に例示した解析部１８は、角Ψ(ｊ)の時間変化を解析することにより、被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態から呼気状態へと変化する変化点、および、呼気状態から吸気状態へと変化する変化点を検出する。
【００４３】
図５(Ａ)に例示した曲線のグラフは、被験者Ｐ１の規則的な呼吸運動に応じて、規則的に変化する角Ψ(ｔ)を示す。このような場合に、解析部１８は、角Ψが極値を取る時刻を検出することにより、上述した呼吸状態の変化点を検出することができる。
【００４４】
例えば、解析部１８は、角Ψ(ｔ)が減少から増加に転じる点を検出することにより、図５(Ａ)に符号Ｔｅ１，Ｔｅ２，Ｔｅ３，Ｔｅ４，Ｔｅ５で示した各時点を、被験者Ｐ１の呼吸状態が呼気状態から吸気状態へと変化する変化点として検出する。また、解析部１８は、角Ψ(ｔ)が増加から減少に転じる点を検出することにより、図５(Ａ)に符号Ｔｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３，Ｔｂ４で示した各時点を、被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態から呼気状態へと変化する変化点として検出してもよい。
【００４５】
ここで、解析部１８の処理に先立って、算出部１３で得られた角Ψ(ｊ)の時間変化を平滑化部１７が平滑化することにより、解析部１８は、局所的な揺らぎの少ない角Ψ(ｔ)に基づいて、角Ψの時間変化を示すグラフの極値を検出することができる。これにより、解析部１８は、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う変動の規則性を忠実に反映した呼吸状態の変化点を検出することができる。
【００４６】
そして、このように検出された呼吸状態の変化点に基づいて、解析部１８は、例えば、図５(Ａ)に符号τ１〜τ４で示したように、呼気状態から吸気状態への変化点の間隔を、被験者Ｐ１の呼吸周期として算出してもよい。このようにして、図４に例示した平滑化部１７と解析部１８とを含む収集部１４により、角Ψの時間変化に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸運動に関する情報を収集することができる。
【００４７】
一方、被験者Ｐ１の呼吸運動に不規則な特徴がある場合には、図５(Ｂ)において符号Ｐ３，Ｐ４で例示するように、角Ψ(ｔ)のグラフに複数の局所的なピークを持つ谷あるいは山が現れる場合がある。
【００４８】
このような局所的なピークの存在にかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸の周期性を評価するために、解析部１８は、以下に述べるような条件を満たす場合に、呼吸状態の変化点を検出することが望ましい。
(１)吸気状態から呼気状態へと変化する変化点を検出する条件
・角Ψ(ｔ)が極大値である。
・角Ψ(ｔ)が所定時間Ｔｄ内の平均値より大きい。
・前回の吸気状態から呼気状態への変化点から別の所定時間Ｔｈｂ以上が経過している。
・呼吸状態が吸気状態である。
(２)呼気状態から吸気状態へと変化する変化点を検出する条件
・角Ψ(ｔ)が極小値である。
・角Ψ(ｔ)が所定時間Ｔｄ内の平均値より小さい。
・前回の呼気状態から吸気状態への変化点から別の所定時間Ｔｈｅ以上が経過している。
・呼吸状態が呼気状態である。
【００４９】
また、解析部１８は、吸気状態から呼気状態へと変化する変化点を検出したときに、以降の解析処理を、呼吸状態を呼気状態として続行する。同様に、解析部１８は、呼気状態から吸気状態へと変化する変化点を検出したときに、以降の解析処理を、呼吸状態を吸気状態として続行する。なお、角Ψ(ｔ)の平均値の算出対象となる期間である所定時間Ｔｄは、平均的な人間の呼吸周期などに基づいて決定してもよい。例えば、平均的な人間の呼吸周期あるいはそれまでに計測された被験者Ｐ１の呼吸周期の平均値などを所定時間Ｔｄとすることができる。同様に、所定時間Ｔｈｂおよび所定時間Ｔｈｅも、平均的な人間の呼吸周期に、適切な係数を乗じた値などに基づいて決定してもよい。例えば、平均的な人間の呼吸周期あるいはそれまでに計測された被験者Ｐ１の呼吸周期の平均値に、値０．５より大きく、値１よりも小さい所定の係数を乗じた時間を、所定時間Ｔｈｂおよび所定時間Ｔｈｅとして用いてもよい。
【００５０】
このような条件に基づいて呼吸状態の変化点を検出する場合に、解析部１８は、図５(Ｂ)に符号Ｐ３で示した局所的なピークを、上述した(１)項で示した２番目あるいは３番目の条件に基づいて、呼吸状態の変化点ではないと判断することができる。同様に、解析部１８は、図５(Ｂ)に符号Ｐ４で示した局所的なピークを、上述した(２)項で示した２番目あるいは３番目の条件に基づいて、呼吸状態の変化点ではないと判断することができる。
【００５１】
このようにして、上述した(１)項および(２)項に示した条件を用いて呼吸状態の変化点を検出する解析部１８を用いることにより、被験者Ｐ１の呼吸運動にいびきなどの不規則性がある場合にも、正確な呼吸周期を求めることが可能となる。
【００５２】
本件開示の呼吸計測装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
図６は、呼吸計測装置１０のハードウェア構成の一例を示している。
【００５３】
コンピュータ装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６と、センサインタフェース２８とを含んでいる。図６に例示したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６と、センサインタフェース２８とは、バスを介して互いに接続されている。図６に例示した光学ドライブ装置２６は、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク２７に記録された情報の読出および記録を行う。また、図６に例示した呼吸計測装置１０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、センサインタフェース２８とを含んでいる。
【００５４】
図６に例示したコンピュータ装置２０は、センサインタフェース２８を介して、角速度センサ１１に接続されている。
【００５５】
図６に例示した入力装置２５は、例えば、キーボードやマウスなどである。呼吸計測装置１０の操作者は、入力装置２５を操作することにより、呼吸計測装置１０に含まれる各部に対して、例えば、角速度の計測や呼吸運動に関する情報の収集を開始させる旨の指示などを入力することができる。
【００５６】
メモリ２２は、コンピュータ装置２０のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ２１が上述した呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、上述した呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。
【００５７】
また、プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されたアプリケーションプログラムを実行することにより、図１に例示した積分部１２、算出部１３および収集部１４の機能を果たしてもよい。
【００５８】
図７は、呼吸計測処理のフローチャートの一例を示している。図７に示したステップＳ３０１〜ステップＳ３１３の各処理は、上述した呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップＳ３０１〜ステップＳ３１３の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【００５９】
プロセッサ２１は、まず、以降の呼吸計測処理の際に参照する被験者Ｐ１の呼吸状態に初期状態として、吸気状態と呼気状態とのいずれか一方を設定する(ステップＳ３０１)。以下では、ステップＳ３０１において、プロセッサ２１が、被験者Ｐ１の呼吸状態の初期状態として吸気状態を設定する場合を例として説明する。
【００６０】
次に、プロセッサ２１は、例えば、所定の取得間隔τｒごとに、この取得間隔τｒに対応する期間内に角速度センサ１１によって得られた角速度ｇｙ、ｇｘを示す出力信号を、センサインタフェース２８を介して取得する(ステップＳ３０２)。次いで、プロセッサ２１は、角速度センサ１１の出力信号から高周波ノイズ成分およびドリフト成分を除去する処理を行う(ステップＳ３０３)。プロセッサ２１は、例えば、角速度センサ１１の出力信号に対して、ローパスフィルタを適用する処理を行うことにより、高周波成分の除去を行ってもよい。また、プロセッサ２１は、高周波成分が除去された後の角速度センサ１１の出力信号を所定のサンプリング周期でサンプリングすることで得られたサンプリング結果に、上述した式(４)、(５)で示した処理を行う。これにより、プロセッサ２１は、ステップＳ３０２で出力信号が取得された期間内に含まれる各サンプリングタイミングＴｊに対応して、高周波成分およびドリフト成分が除去された角速度ｇｙ(ｊ)、ｇｘ(ｊ)を得ることができる。なお、ステップＳ３０３において高周波成分を除去するための処理をプロセッサ２１が実行する代わりに、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８に設けたローパスフィルタを介して角速度センサ１１の出力信号を受け取ってもよい。
【００６１】
その後、プロセッサ２１は、角速度ｇｙ(ｊ)、ｇｘ(ｊ)を積分することにより、ステップＳ３０２で出力信号が取得された期間内に含まれる各サンプリングタイミングＴｊにおける角θ(ｊ)及び角φ(ｊ)を算出する(ステップＳ３０４)。
【００６２】
このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０２からステップＳ３０４の処理を実行することにより、図１および図４に例示した積分部１２の機能を実現することができる。
【００６３】
そして、ステップＳ３０４で算出した角θ(ｊ)および角φ(ｊ)と上述した式(１)とを用いて、プロセッサ２１は、各サンプリングタイミングＴｊにおける角Ψ(ｊ)を算出する(ステップＳ３０５)。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０５の処理を実行することにより、図１および図４に例示した算出部１３の機能を実現することができる。
【００６４】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０５の処理で得られた各サンプリングタイミングにおけるＴｊにおける角Ψ(ｊ)に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角Ψの時間変化を平滑化する処理を行う(ステップＳ３０６)。プロセッサ２１は、例えば、図４に例示した平滑化部１７の説明において述べたように、角Ψ(ｊ)について移動平均処理を行うことにより、平滑化処理後の各サンプリングタイミングＴｊにおける角Ψ(ｊ)を求めてもよい。
【００６５】
次に、プロセッサ２１は、上述した平滑化処理後の各サンプリングタイミングＴｊにおける角Ψ(ｊ)の時間変化に基づいて、上述した期間内において、呼吸状態の変化点を検出する(ステップＳ３０７)。プロセッサ２１は、ステップＳ３０７において、例えば、図４に例示した解析部１８の説明の(１)項および(２)項において述べた条件に基づいて、吸気状態から呼気状態への変化点および呼気状態から吸気状態への変化点をそれぞれ検出する処理を行う。なお、ステップＳ３０７の処理の詳細については、後述する。
【００６６】
ステップＳ３０７の処理によって、呼気状態から吸気状態への変化点が検出された場合に(ステップＳ３０８の肯定判定)、プロセッサ２１は、まず、被験者Ｐ１の呼吸状態を吸気状態に設定する(ステップＳ３０９)。次いで、プロセッサ２１は、呼吸回数ｎに値１を加算する(ステップＳ３１０)。その後、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の処理に進む。
【００６７】
一方、ステップＳ３０７の処理によって、呼気状態から吸気状態への変化点が検出されなかった場合に(ステップＳ３０８の否定判定)、プロセッサ２１は、まず、吸気状態から呼気状態への変化点を検出したか否かを判定する(ステップＳ３１１)。
【００６８】
このステップＳ３１１の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の呼吸状態を呼気状態に設定する(ステップＳ３１２)。その後、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の処理に進む。一方、ステップＳ３１１の否定判定の場合に、プロセッサ２１は、そのままステップＳ３１３の処理に進む。
【００６９】
このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０７〜ステップＳ３１２の処理を実行することにより、被験者Ｐ１の呼吸状態の変化を検出し、呼吸回数などの情報を収集することができる。つまり、プロセッサ２１が、ステップＳ３０７からステップＳ３１２の処理を実行することは、図１および図４に例示した収集部１４の実現手法の一例である。
【００７０】
なお、図７に例示したフローチャートでは、ステップＳ３０１において、被験者Ｐ１の呼吸状態の初期状態として吸気状態を設定しているので、吸気状態への変化点を検出するごとに呼吸回数ｎを加算している。したがって、ステップＳ３０１において設定する初期上体が呼気状態である場合は、呼気状態を検出するごとに呼吸回数を加算すればよい。いずれの場合においても、呼吸回数の計測誤差は、半呼吸以下である。また、呼吸計測処理を開始する際に角速度センサ１１から得られた出力信号の傾向に基づいて、被験者Ｐ１の実際の呼吸状態を反映して初期状態を設定することもできる。
【００７１】
その後、プロセッサ２１は、例えば、入力装置２５などから呼吸計測処理を停止する旨の指示が入力されたか否かに基づいて、計測を停止するか否かを判定する(ステップＳ３１３)。
【００７２】
呼吸計測処理を停止する旨の指示の入力がなかった場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の否定判定ルートに進む。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０２の処理に戻り、新たに得られた角速度センサ１１の出力信号に基づいて、ステップＳ３０２〜ステップＳ３１２の各処理を含む計測処理(ステップＳ３１４)を実行する。
【００７３】
一方、呼吸計測装置１０の操作者により、呼吸計測処理を停止する旨の指示が入力された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の肯定判定ルートに進み、呼吸計測処理を終了する。
【００７４】
次に、図７に例示したステップＳ３０７の処理をプロセッサ２１の処理によって実現する手法について説明する。
【００７５】
図８および図９は、呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一例を示している。図８に例示したフローチャートと図９に例示したフローチャートは、ともに、図７においてステップＳ３０７で示した呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一部である。この２つのフローチャートは、符号１，２，３を付した結合子によって互いに接続している。そして、これらのフローチャートに含まれる各ステップの処理は、図４に例示した解析部１８の機能を、プロセッサ２１による処理で実現する手法の一例である。
【００７６】
プロセッサ２１は、図７に例示したステップＳ３０５で得られた角Ψ(ｊ)と、それ以前に得られた所定の期間の角Ψとに基づいて、単位時間内での角Ψの平均値Ψａｖを算出する(ステップＳ３２１)。プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３０５で得られた角Ψ(ｊ)を平均的な呼吸周期に相当する所定時間Ｔｄに亘って保持しておき、ステップＳ３２１の処理において、角Ψの平均値Ψａｖの算出に利用してもよい。
【００７７】
また、プロセッサ２１は、ｊ番目のサンプリングタイミングにおける角Ψ(ｊ)に注目し、この角Ψ(ｊ)と次のサンプリングタイミングにおける角Ψ(ｊ＋１)との差分に基づいて、角Ψの時間変化の微係数ｄΨ(ｊ)を算出する(ステップＳ３２２)。
【００７８】
次いで、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態であるか否かを判定する(ステップＳ３２３)。被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態である場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２３の肯定判定ルートに進み、ステップＳ３２４〜ステップＳ３２９を含む呼気状態への変化点を検出する処理を実行する。つまり、プロセッサ２１は、上述した(１)項の４番目の条件を満たしている場合に限って、呼気状態への変化点を検出する処理を実行する。
【００７９】
ステップＳ３２３の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、前回呼気状態への変化点を検出した時刻Ｔｂから、ステップ３２２で微係数ｄΨ(ｊ)を算出したｊ番目のサンプリングタイミングまでの時間ｔｂを算出する(ステップＳ３２４)。なお、以下の説明において、ｊ番目のサンプリングタイミングに対応する時刻をサンプル時刻Ｔｊと称する。
【００８０】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２２で算出した微係数ｄΨ(ｊ)が負の値であるか否かに基づいて、上述した(１)項の最初の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３２５)。そして、このステップＳ３２５の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、更に、注目している角Ψ(ｊ)が、ステップＳ３２１で算出した平均値Ψａｖより大きいか否かを判定することにより、上述した(１)項の２番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３２６)。このステップＳ３２６の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２４で得られた時間ｔｂが、上述した所定時間Ｔｈｂを超えているか否かを判定することにより、上述した(１)項の３番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３２７)。
【００８１】
ステップＳ３２５〜ステップＳ３２７の処理により、上述した(１)項の全ての条件を満たしていることが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２７の肯定判定ルートに従ってステップＳ３２８およびステップＳ３２９の処理を実行する。ステップＳ３２８において、プロセッサ２１は、サンプル時刻Ｔｊを新たな呼気状態への変化点の検出時刻Ｔｂに設定する。また、ステップＳ３２９において、プロセッサ２１は、呼気状態への変化点を検出した旨を、処理結果として出力し、変化点を検出する処理を終了する。
【００８２】
ところで、被験者Ｐ１の現在の呼吸状態が呼気状態である場合に、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３２３の否定判定ルートに従って、結合子１によって接続された図９のフローチャートの処理に進む。そして、ステップＳ３３１〜ステップＳ３３６の処理を含む吸気状態への変化点を検出する処理を実行する。つまり、プロセッサ２１は、上述した(２)項の４番目の条件を満たしている場合に限って、吸気状態への変化点を検出する処理を実行する。
【００８３】
プロセッサ２１は、まず、前回吸気状態への変化点を検出した時刻Ｔｅから、上述したサンプル時刻Ｔｊまでの時間ｔｅを算出する(ステップＳ３３１)。
【００８４】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２２で算出した微係数ｄΨ(ｊ)が正の値であるか否かに基づいて、上述した(２)項の最初の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３３２)。そして、このステップＳ３３２の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、更に、注目している角Ψ(ｊ)がステップＳ３２１で算出した平均値Ψａｖより小さいか否かを判定することにより、上述した(２)項の２番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３３３)。このステップＳ３３３の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３１で得られた時間ｔｅが、上述した所定時間Ｔｈｅを超えているか否かを判定することにより、上述した(２)項の３番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３３４)。
【００８５】
ステップＳ３３２〜ステップＳ３３４の処理により、上述した(２)項の全ての条件を満たしていることが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３４の肯定判定ルートに従ってステップＳ３３５およびステップＳ３３６の処理を実行する。ステップＳ３３５において、プロセッサ２１は、サンプル時刻Ｔｊを新たな吸気状態への変化点の検出時刻Ｔｅに設定する。また、ステップＳ３３６において、プロセッサ２１は、吸気状態への変化点を検出した旨を、処理結果として出力し、結合子３による接続を介して図８のフローチャートに戻り、変化点を検出する処理を終了する。
【００８６】
一方、上述した(２)項のいずれかの条件を満たしていないことが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３２〜ステップＳ３３４の否定判定ルートに従って、結合子２を介して図８に示したステップＳ３３０の処理に進む。
【００８７】
同様に、上述した(１)項のいずれかの条件を満たしていないことが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２５〜ステップＳ３２７の否定判定ルートに従ってステップＳ３３０の処理を実行する。
【００８８】
ステップＳ３３０において、プロセッサ２１は、未処理の角Ψ(ｊ)があるか否かを判定する。このステップＳ３３０の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、ステップ３２２の処理に戻り、次のサンプリングタイミングに対応する新たな角Ψ(ｊ)に基づいて、呼吸状態の変化点を検出する処理を開始する。
【００８９】
このようにして、プロセッサ２１が、図８、図９に例示したステップＳ３２２〜ステップＳ３３６の処理を繰り返しても、呼吸状態の変化点が検出されなかった場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３０の否定判定ルートを介して処理を終了する。なお、この場合に、プロセッサ２１は、上述した期間について、呼吸状態の変化点を検出しない旨を出力してもよい。
【００９０】
このようにして、コンピュータ装置２０のプロセッサ２１が上述した各処理を実行することにより、図１および図４に例示した呼吸計測装置１０を実現することができる。
【００９１】
次に、本件開示の呼吸計測装置１０を被験者Ｐ１の睡眠中の呼吸運動を計測する際に、好適な実施形態について説明する。
【００９２】
図１０は、呼吸計測装置１０の別実施形態を示している。なお、図１０に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【００９３】
図１０に示した被験者Ｐ１の胸部には、角速度センサ１１とともに、加速度センサ１９が装着されている。なお、加速度センサ１９の装着位置は、角速度センサ１１と同様に、被験者Ｐ１の胸部または上腹部などであればよい。図１０に示した例においては、角速度センサ１１および加速度センサ１９をシート状の基材に集積したセンサ部３０を、被験者Ｐ１の胸部の左側に装着した例を示した。
【００９４】
図１０に例示した加速度センサ１９は、被験者Ｐ１の脊柱方向にｚ軸が設定され、被験者Ｐ１の前後方向にｘ軸が設定された座標系の各座標軸方向について重力加速度の成分を計測し、得られた計測結果を示す計測値αｘ、αｙ、αｚを出力する。なお、この座標系のｙ軸方向は、例えば、被験者Ｐ１の左右方向に設定することができる。
【００９５】
また、図１０に例示した呼吸計測装置１０は、図１に例示した各部に加えて、判定部３１と電力制御部３２とを含んでいる。
【００９６】
判定部３１は、加速度センサ１９で得られた計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、被験者Ｐ１が睡眠状態であるか否かを判定する。判定部３１は、例えば、計測値αｘ、αｙ、αｚから求めた重力加速度が主として働く方向およびこの方向の変動幅に基づいて、被験者Ｐ１が睡眠状態であると判定する。
【００９７】
また、図１０に例示した電力制御部３２は、判定部３１によって、被験者Ｐ１が睡眠状態であると判定されたときに、角速度センサ１１に駆動電力Ｄｐを供給する制御を行う。
【００９８】
つまり、図１０に例示した呼吸計測装置１０によれば、被験者Ｐ１が睡眠中であるときに限って、角速度センサ１１に駆動電力Ｄｐを供給することができる。角速度センサ１１は、加速度センサ１９に比べて消費電力が大きいので、上述したようにして、角速度センサ１１への電力供給を制御することにより、呼吸計測装置１０の省電力化を図ることができる。また、被験者Ｐ１あるいは呼吸計測装置１０の操作者による操作によらずに、呼吸計測処理を開始させることができるので、被験者Ｐ１や操作者の作業負担を軽減することもできる。
【００９９】
ここで、加速度センサ１９による計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、被験者Ｐ１が睡眠状態であるか否かを判定する方法について説明する。
【０１００】
図１１は、被験者Ｐ１の姿勢と重力加速度との関係を説明する図である。図１１において、矢印ｇは、重力加速度の方向を示す。
【０１０１】
図１１(Ａ)，(Ｂ)は、被験者Ｐ１が直立姿勢であるときの各座標軸と重力加速度の方向を示す。なお、図１１(Ａ)、(Ｂ)は、直立している被験者Ｐ１の正面図と側面図である。図１１(Ａ)，(Ｂ)から分かるように、被験者Ｐ１が直立姿勢である場合やベッドの上で起き上がった姿勢である場合に重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１の脊柱に対応する方向であるｚ軸方向となる。
【０１０２】
一方、図１１(Ｃ)は、被験者Ｐ１がベッド上において仰臥位で横たわっているときに各座標軸と重力加速度の方向を示している。図１１(Ｃ)から分かるように、被験者Ｐ１のベッド上での姿勢が仰臥位である場合に重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１を前後に貫く方向に相当するｘ軸方向に概ね一致する。
【０１０３】
また、図１１(Ｄ)は、被験者Ｐ１がベッド上において側臥位で横たわっているときに各座標軸と重力加速度の方向を示している。図１１(Ｄ)から分かるように、被験者Ｐ１の姿勢が完全に測臥位である場合に重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１の左右方向に相当するｙ軸方向に概ね一致する。
【０１０４】
そして、図示は省略するが、被験者Ｐ１がベッド上で仰臥位と側臥位との中間的な姿勢で横たわっている場合に、重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する平面内の直線によって示される。
【０１０５】
したがって、図１０に例示した判定部３１は、例えば、計測値αｘ、αｙ、αｚから算出した重力加速度が働く方向が、被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する方向である場合に、被験者Ｐ１がベッド上で横になっていると判定することができる。
【０１０６】
また、睡眠中は、被験者Ｐ１の動きが非常に緩慢になることから、計測値αｘ、αｙ、αｚから算出した重力加速度が働く方向の変動幅が小さくなる。
【０１０７】
したがって、図１０に例示した判定部３１は、重力加速度が働く方向が被験者Ｐ１の被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する方向であって、かつ、重力加速度が働く方向の変動幅が所定の閾値より小さい場合に、被験者Ｐ１が睡眠状態であると判定してもよい。
【０１０８】
このようにして、被験者Ｐ１に対して固定された座標軸方向に対応する加速度センサ１９の計測値に基づいて、判定部３１は、被験者Ｐ１が睡眠中であるか否かを判定することができる。
【０１０９】
図１０に例示した呼吸計測装置１０もまた、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
【０１１０】
図１２は、呼吸計測装置１０のハードウェア構成の別例を示している。なお、図１２に示した構成要素のうち、図６に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１１１】
図１２に例示した呼吸計測装置１０に含まれるセンサインタフェース２８は、角速度センサ１１および加速度センサ１９を含むセンサ部３０に接続されている。そして、プロセッサ２１は、このセンサインタフェース２８を介して、角速度センサ１１による計測値ｇｙ、ｇｘとともに、加速度センサ１９による計測値αｘ、αｙ、αｚを取得することができる。
【０１１２】
図１２に例示したセンサ部３０は、更に、バッテリ３４とスイッチ３５とを含んでいる。そして、プロセッサ２１が、センサインタフェース２８を介してスイッチ３５を操作することにより、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を制御することができる。
【０１１３】
また、図１２に例示したメモリ２２は、更に、被験者Ｐ１の睡眠状態を判定する処理および角速度センサ１１への電力供給を制御する処理を含む呼吸計測処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、睡眠状態を判定する処理および電力供給を制御する処理を含む呼吸計測処理のためのこのアプリケーションプログラムも、例えば、リムーバブルディスク２７などの記録媒体に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、この呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、この呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。
【０１１４】
また、プロセッサ２１が、上述したようにしてメモリ２２に格納されたこの呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムを実行することにより、図１０に例示した判定部３１および電力制御部３２を含む呼吸計測装置１０の機能を果たすことができる。
【０１１５】
図１３は、呼吸計測処理のフローチャートの別例を示している。図１３に示したステップＳ３４１〜ステップＳ３５１の各処理は、上述した呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのＳ３４１〜ステップＳ３５１の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１１６】
まず、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の初期状態として「入眠前」を設定する(ステップＳ３４１)。次いで、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８を介して、加速度センサ１９から計測値αｘ、αｙ、αｚを取得する(ステップＳ３４２)。例えば、プロセッサ２１は、上述した角速度センサ１１の計測値の取得と同じ取得間隔τｒごとに、この取得時間τｒに対応する期間に得られた加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚを取得する。
【０１１７】
そして、ステップＳ３４２で得られた加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、プロセッサ２１は、後述する睡眠状態への移行を判定する処理を実行する(ステップＳ３４３)。
【０１１８】
図１４は、睡眠状態への移行を判定する処理のフローチャートの一例を示している。図１４に例示した各ステップは、図１３においてステップＳ３４３で示した睡眠状態への移行を判定する処理の一例であり、プロセッサ２１の処理によって、図１０に例示した判定部３１を実現する手法の一例である。
【０１１９】
プロセッサ２１は、例えば、上述した期間に含まれる複数のサンプリングタイミングで得られた加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、この期間において重力加速度が働いていた平均的な方向を求める(ステップＳ３６１)。例えば、プロセッサ２１は、各サンプリングタイミングにおける計測値αｘ、αｙ、αｚをそれぞれ平均化することにより、重力加速度が働いていた平均的な方向を示す平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚを算出してもよい。
【０１２０】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６１で求めた平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚで示される方向がｚ軸に概ね直交する方向であるか否かを判定する(ステップＳ３６２)。例えば、ステップＳ３６１で求めたｚ軸方向の加速度の計測値αｚの平均値Ｖｚが所定の閾値を超えている場合に、プロセッサ２１は、重力加速度が働く向きは、被験者Ｐ１の脊柱に対応するｚ軸方向に直交する方向ではないと判断する(ステップＳ３６２の否定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は「入眠前」状態を継続していると判定し(ステップＳ３６３)、図１３のステップＳ３４４の処理に進む。
【０１２１】
一方、ステップＳ３６１で求めたｚ軸方向の加速度の計測値αｚの平均値Ｖｚが上述した閾値以下である場合に、プロセッサ２１は、重力加速度が働く向きは被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する方向であると判断する(ステップＳ３６２の肯定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、例えば、各サンプリングタイミングで得られた計測値αｘ、αｙ、αｚと上述した平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚとの成分ごとの差に基づいて、重力加速度が働く方向の変動幅Ｖｇを算出する(ステップＳ３６４)。そして、この変動幅Ｖｇが所定の閾値Ｔｈｇよりも小さいか否かを判定することにより、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の動きが睡眠状態への移行によって小さくなったか否かを判定する(ステップＳ３６５)。
【０１２２】
ステップＳ３６４で算出された変動幅Ｖｇが閾値Ｔｈｇよりも小さい場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６５の肯定判定ルートに従ってステップＳ３６６およびステップＳ３６７の処理を実行する。ステップＳ３６６において、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の上体が「睡眠状態」に移行したと判定し、その後、プロセッサ２１は、図１３のステップＳ３４４の処理に進む。
【０１２３】
一方、ステップＳ３６４で算出された変動幅Ｖｇが閾値Ｔｈｇよりも大きい場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６５の否定判定ルートに従ってステップＳ３６３の処理を実行した後に、図１３のステップＳ３４４の処理に進む。
【０１２４】
図１３に例示したステップＳ３４４において、プロセッサ２１は、ステップＳ３４３の処理で得られた判定結果に基づいて、被験者Ｐ１の状態が「睡眠状態」に移行したか否かを判定する。
【０１２５】
上述したステップＳ３４３の処理により、「入眠前」状態が継続している旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４４の否定判定ルートに従って、ステップＳ３４２の処理に戻る。そして、プロセッサ２１は、新たに取得した加速度センサ１９の計測値に基づいて、ステップＳ３４３の処理を実行する過程を繰り返す。
【０１２６】
ステップＳ３４２からステップＳ３４４の処理を繰り返す過程において、ステップＳ３４３の処理により、被験者Ｐ１の状態が睡眠状態に移行した旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４４の肯定判定ルートに進む。
【０１２７】
ステップＳ３４４の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、被験者の状態に「睡眠中」を設定するとともに、呼吸状態の初期状態として吸気状態を設定する(ステップＳ３４５)。また、このとき、プロセッサ２１は、後述する処理で使用する睡眠中断時間Ｔｓに初期値０を設定する。次いで、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８を介して、図１２に例示したセンサ部３０に含まれるスイッチ３５を操作することにより、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を開始させる(ステップＳ３４６)。このように、ステップＳ３４４の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１が、ステップＳ３４６の処理を実行することにより、図１０に例示した電力制御部３２が、角速度センサ１１への電力供給を開始する機能を実現することができる。
【０１２８】
その後、プロセッサ２１は、図７に例示したステップＳ３０２〜ステップＳ３１２の各処理を含む角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測処理を実行する（ステップＳ３１４）。
【０１２９】
次いで、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３４２と同様にして、再び、加速度センサ１９から計測値αｘ、αｙ、αｚを取得する(ステップＳ３４７)。そして、今度は、これらの計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、プロセッサ２１は、後述する睡眠状態の継続を判定する処理を実行する(ステップＳ３４８)。
【０１３０】
ステップＳ３４８の処理により、被験者Ｐ１の睡眠状態が継続している旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４９の肯定判定ルートに従って、ステップＳ３１４の処理に戻る。そして、プロセッサ２１は、新たに取得した角速度センサ１１の計測値に基づく呼吸計測処理と新たに取得した加速度センサ１９の計測値に基づく睡眠状態の継続を判定する処理を実行する過程を繰り返す。
【０１３１】
ステップＳ３１４およびステップＳ３４７〜ステップＳ３４９の処理を繰り返す過程において、ステップＳ３４８の処理により、被験者Ｐ１の睡眠状態が継続していない旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４９の否定判定ルートに進む。
【０１３２】
ステップＳ３４９の否定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、被験者の状態に「起床」を設定する(ステップＳ３５０)。また、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８を介して、上述したスイッチ３５を操作することにより、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を停止させる(ステップＳ３５１)。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３４９の否定判定ルートにおいて、ステップＳ３５１の処理を実行することにより、図１０に例示した電力制御部３２が角速度センサ１１への電力供給を停止する機能を実現することができる。その後、プロセッサ２１は、処理を終了する。
【０１３３】
ここで、被験者Ｐ１は、寝付いた後に、トイレに立ったり、水を飲んだりする場合があり、このときには、一時的に被験者Ｐ１の姿勢はベッドの上に起き上がった状態や直立状態になる。
【０１３４】
このような場合を考慮して、被験者Ｐ１の姿勢が直立あるいはベッドの上に起き上がった状態である期間が所定の時間Ｔｈｓ以上に亘って継続した場合に限って、被験者Ｐ１が「起床状態」に移行したことを検出する方法について、以下に説明する。
【０１３５】
図１５は、睡眠状態の継続を判定する処理のフローチャートの一例を示している。図１５に例示した各ステップは、図１３においてステップＳ３４８で示した睡眠状態の継続を判定する処理の一例であり、プロセッサ２１の処理によって、図１０に例示した判定部３１を実現する手法の一例である。
【０１３６】
プロセッサ２１は、上述したステップＳ３６１と同様にして、取得間隔τｒの期間に加速度センサ１９で得られた計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、この期間において重力加速度が働いていた平均的な方向を求める(ステップＳ３７１)。例えば、プロセッサ２１は、各サンプリングタイミングにおける計測値αｘ、αｙ、αｚをそれぞれ平均化することにより、重力加速度が働いていた平均的な方向を示す平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚを算出してもよい。
【０１３７】
次に、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３６２と同様にして、ステップＳ３７１で求めた平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚで示される方向がｚ軸方向に概ね直交しているか否かを判定する(ステップＳ３７２)。例えば、ステップＳ３７１で求めたｚ軸方向の平均加速度成分Ｖｚが所定の閾値を超えている場合に、プロセッサ２１は、重力加速度が働く向きは、被験者Ｐ１の脊柱に対応するｚ軸方向に直交しないと判断する(ステップＳ３７２の否定判定)。
【０１３８】
プロセッサ２１は、ステップＳ３７２の否定判定ルートにおいて、まず、被験者Ｐ１の睡眠が一次的に中断している期間を示す睡眠中断時間Ｔｓに、加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚの取得間隔τｒを加算する(ステップＳ３７３)。次いで、プロセッサ２１は、加算後の睡眠中断時間Ｔｓが上述した所定の時間Ｔｈｓより大きいか否かを判定する(ステップＳ３７４)。
【０１３９】
睡眠中断時間Ｔｓが所定の時間Ｔｈｓ以下である場合に（ステップＳ３７４の否定判定）、プロセッサ２１は、睡眠中断時間Ｔｓを維持したまま、ステップＳ３７５の処理に進む。ステップＳ３７５において、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は「睡眠状態」を継続していると判定し、その後、図１３のステップＳ３４９の処理に進む。
【０１４０】
上述したように、図１３のステップＳ３４８の処理は、ステップＳ３４９において肯定判定がなされる限り加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚの取得間隔τｒごとに繰り返される。したがって、その都度、上述したステップＳ３７２の肯定判定ルートに従ってプロセッサ２１が処理を進めていくと、繰り返しの過程ごとに積算される取得間隔τｒにより、睡眠中断時間Ｔｓが増大していく。このようにして、睡眠中断時間Ｔｓが所定の時間Ｔｈｓより大きくなったときに(ステップＳ３７４の肯定判定)、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は、「起床状態」に移行したと判定し(ステップＳ３７６)、その後、図１３のステップＳ３４９の処理に進む。
【０１４１】
このようにして、被験者Ｐ１が所定の時間以上に亘って、ベッドの上で起き上がった状態あるいは直立した状態を維持した場合に、被験者Ｐ１が「起床状態」に移行したことを検出した旨の判定結果を、図１３のステップＳ３４９の処理に返すことができる。
【０１４２】
一方、図１３のステップＳ３１４およびステップＳ３４７〜ステップＳ３４９の処理が繰り返される過程で、被験者Ｐ１が再びベッドに横になる場合がある。この場合に、図１４に示したステップＳ３７１において加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて得られる重力加速度の方向はｚ軸に概ね直交する方向となるので、プロセッサ２１は、ステップＳ３７２の肯定判定ルートの処理を実行する。
【０１４３】
ステップＳ３７２の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、睡眠中断時間Ｔｓに再び初期値０を設定する(ステップＳ３７７)。その後、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は「睡眠状態」を継続していると判定し、その後、図１３のステップＳ３４９の処理に進む。
【０１４４】
図１５を用いて説明したようにして、被験者Ｐ１の睡眠状態の継続を判定する処理を適用した呼吸計測装置１０によれば、被験者Ｐ１の睡眠状態が一時的に中断した場合にも、呼吸計測処理を継続させることができる。
【０１４５】
人間の呼吸のリズムが乱れるのは、主に、無意識となる睡眠中であることから、上述したようにして、被験者Ｐ１が睡眠状態である期間について選択的に呼吸を計測する技術は有用である。
【０１４６】
次に、本件開示の呼吸計測手法を用いることにより、睡眠時無呼吸を高い精度で検出する方法について説明する。
【０１４７】
図１６は、睡眠時無呼吸検出装置４０の一実施形態を示している。なお、図１６に示した構成要素のうち、図１０に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。また、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、本件開示の呼吸計測装置の別実施形態でもある。
【０１４８】
図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、図１に例示した呼吸計測装置１０に含まれる各部に加えて、第１判定部４１と、第２判定部４２と、電力制御部４３と、検出部４４とを含んでいる。
【０１４９】
図１６に例示した第１判定部４１および第２判定部４２には、加速度センサ１９で得られた計測値αｘ、αｙ、αｚが入力されている。第１判定部４１は、加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、図１０に例示した判定部３１と同様にして、被験者Ｐ１が睡眠状態であるか否かを判定する。また、第２判定部４２は、加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、被験者Ｐ１の姿勢が仰臥位であるか否かを判定する。
【０１５０】
また、電力制御部４３は、第１判定部４１および第２判定部４２による判定結果に基づいて、角速度センサ１１への電力供給を制御する。例えば、電力制御部４３は、第１判定部４１によって被験者Ｐ１が睡眠状態であるとは判定され、かつ、第２判定部４２によって被験者Ｐ１の姿勢が仰臥位であると判定されたときに、角速度センサ１１に駆動電力を供給する制御を行う。
【０１５１】
そして、角速度センサ１１に駆動電力が供給されている期間に、この角速度センサ１１から得られる計測値ｇｙ、ｇｘに基づいて、積分部１２、算出部１３および収集部１４は、これらの計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測処理を行う。そして、この過程において収集部１４によって収集された情報に基づいて、検出部４４は、被験者Ｐ１の呼吸のリズムに現れた睡眠時無呼吸症候群などの兆候を示す情報を検出する。
【０１５２】
ここで、睡眠時無呼吸症候群などによる無呼吸状態は、被験者Ｐ１が仰臥位で睡眠状態となっているときに、被験者Ｐ１の舌の根元が落ち込むことにより上気道が塞がれるために起きる場合がある。その一方、被験者Ｐ１が側臥位で睡眠中である場合には、被験者Ｐ１の下の根元部分によって上気道が塞がれることはほとんどない。
【０１５３】
つまり、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０において、第１判定部４１および第２判定部４２による判定結果に応じて、電力制御部４３が角速度センサ１１に駆動電力が供給される期間は、被験者Ｐ１が無呼吸状態に陥る危険性の高い期間に相当する。
【０１５４】
このように、被験者Ｐ１が無呼吸状態に陥る危険性の高い期間に限って角速度センサ１１に電力を供給し、この期間に限って角速度センサ１１の計測値に基づく呼吸計測を行うことにより、睡眠時無呼吸検出装置４０の省電力化を図ることができる。
【０１５５】
更に、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、本件開示の呼吸計測装置１０を含んでいるので、角速度センサ１１の装着位置にかかわらず、高い精度で被験者Ｐ１の呼吸運動を計測することが可能である。
【０１５６】
図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０もまた、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
【０１５７】
図１７は、睡眠時無呼吸検出装置４０のハードウェア構成の別例を示している。なお、図１７に示した構成要素のうち、図１２に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１５８】
図１７に例示したコンピュータ装置２０は、図１２に示した各部に加えて、出力インタフェース２９を含んでいる。この出力インタフェース２９は、コンピュータ装置２０に含まれる他の各部と同様に、バスを介してプロセッサ２１と接続されている。
【０１５９】
また、図１７に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、図１２に示した各部に加えて、上述した出力インタフェース２９およびスピーカ４５などの出力装置を含んでいる。このスピーカ４５は、出力インタフェース２９を介してコンピュータ装置２０に接続されており、プロセッサ２１は、出力インタフェース２９およびスピーカ４５を介して所望のアラーム音などを出力することができる。なお、出力インタフェース４５を介して接続される出力装置は、スピーカ４５に限らず、例えば、ナースコールシステム(図示せず)にメッセージを送出するようにしてもよい。
【０１６０】
図１７に例示したセンサ部３０に設けたスイッチ３５を、プロセッサ２１が、センサインタフェース２８を介して操作することで、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を制御することは、図１６に例示した電力制御部４３の実現手法の一例である。
【０１６１】
また、図１７に例示したメモリ２２は、コンピュータ装置２０のオペレーティングシステムとともに、睡眠時無呼吸を検出する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを格納している。この睡眠時無呼吸を検出する処理のためのアプリケーションプログラムは、睡眠状態を判定する処理と電力供給を制御する処理と呼吸計測処理とをプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。なお、この睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムも、例えば、リムーバブルディスク２７などの記録媒体に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、この睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、この睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。
【０１６２】
また、プロセッサ２１が、上述したようにしてメモリ２２に格納されたこの睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムを実行することにより、図１６に例示した第１判定部３１および電力制御部３２を含む呼吸計測装置１０の機能を果たすことができる。
【０１６３】
図１８は、睡眠時無呼吸検出処理のフローチャートの一例を示している。なお、図１８に示したステップのうち、図１３に示したステップと同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１６４】
図１８に示した各ステップの処理は、上述した睡眠時無呼吸検出処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらの各ステップの処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１６５】
図１８に示したフローチャートにおいて、プロセッサ２１は、図１３に示したステップＳ３４３に代えて、被験者Ｐ１が睡眠状態に移行したかとともに被験者Ｐ１の睡眠時の姿勢を判定する処理を実行する(ステップＳ３８１)。
【０１６６】
図１９は、睡眠状態への移行および睡眠時の姿勢を判定する処理のフローチャートの一例を示している。なお、図１９に示したステップのうち、図１４に示したステップと同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１６７】
図１９に例示した各ステップの処理は、図１８に示したステップＳ３８１の処理の一例である。これらの各ステップの処理は、図１６に例示した第１判定部４１および第２判定部４２の機能を、プロセッサ２１による処理によって実現する手法の一例である。
【０１６８】
図１８に示したフローチャートのステップＳ３６５の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、ステップＳ３６６において、被験者Ｐ１の状態が「睡眠状態」に移行したと判定した後に、重力加速度の向きがｘ軸方向であるか否かを判定する(ステップＳ３８８)。プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３６１で算出したｘ軸方向の平均加速度成分Ｖｘが、所定の閾値よりも大きいか否かに基づいて、重力加速度の向きがｘ軸方向であるか否かを判定してもよい。この閾値は、例えば、重力加速度の向きがｘ軸方向に概ね一致している場合に、平均加速度成分Ｖｘとして得られる値を設定すればよい。このように、ステップＳ３６５の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１がステップＳ３８８の判定処理を行うことは、図１６に例示した第２判定部４２の機能を実現手法の一例である。
【０１６９】
ステップＳ３６１で得られたｘ軸方向の平均加速度成分Ｖｘが上述した閾値よりも大きい場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３８８の肯定判定ルートに従って、被験者Ｐ１の姿勢を仰臥位に設定する処理を行う(ステップＳ３８９)。その後、プロセッサ２１は、睡眠状態への移行および睡眠時の姿勢を判定する処理を終了して、図１８のステップＳ３８２の処理に進む。
【０１７０】
一方、ステップＳ３６１で算出されたｘ軸方向の平均加速度成分Ｖｘが上述した閾値以下である場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３８８の否定判定ルートに従って、そのまま、睡眠状態への移行および睡眠時の姿勢を判定する処理を終了する。そして、プロセッサ２１は、図１８のステップＳ３８２の処理に進む。
【０１７１】
このステップＳ３８２において、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３８１の処理により、被験者Ｐ１が睡眠状態に移行したと判定され、更に、姿勢が仰臥位に設定されたか否かを判定する。そして、被験者Ｐ１が仰臥位で睡眠中の場合に限って、プロセッサ２１は、ステップＳ３８２の肯定判定ルートに進み、以降の処理を実行する。
【０１７２】
このステップＳ３８２の肯定判定ルートにおいて、ステップＳ３１４およびステップＳ３４７〜ステップＳ３４９の処理を繰り返す過程において、プロセッサ２１は、この過程で収集した情報に基づき、睡眠時無呼吸の兆候を示す情報を収集する。
【０１７３】
例えば、プロセッサ２１は、図８および図９のフローチャートにおいて説明した、前回の吸気状態への変化点からの時間ｔｂあるいは前回の呼気状態への変化点からの時間ｔｅに基づいて、睡眠時無呼吸の兆候を検出してもよい。
【０１７４】
図１８に例示したフローチャートでは、プロセッサ２１は、ステップＳ３１４の処理で得られた前回の吸気状態への変化点からの時間ｔｂあるいは前回の呼気状態への変化点からの時間ｔｅが１０秒を超えるか否かを判定している(ステップＳ３８４)。前回の吸気状態への変化点からの時間ｔｂおよび前回の呼気状態への変化点からの時間ｔｅは、いずれも、呼吸状態の変化点からの経過時間を示している。そして、この呼吸状態の変化点からの経過時間が１０秒を超えるということは、無呼吸時間が１０秒を超えるということに他ならない。したがって、プロセッサ２１が、ステップＳ３８４の処理を実行することにより、図１６に示した収集部１４で得られた情報に基づいて無呼吸期間を検出する検出部４４の機能を実現することができる。
【０１７５】
なお、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３８４の肯定判定ルートにおいて、更に、睡眠時無呼吸症候群の診断などに利用可能な情報を収集することができる。
【０１７６】
例えば、ステップＳ３８４の肯定判定ルートに含まれるステップＳ３８５において、プロセッサ２１は、上述したようにして検出した無呼吸時間を記録する処理および無呼吸回数Ｎｂを計数する処理を実行してもよい。
【０１７７】
図２０は、無呼吸時間の記録処理および無呼吸回数の計数処理のフローチャートの一例を示している。図２０に例示した各ステップの処理は、図１８に示したステップＳ３８５の処理の一例である。これらの各ステップの処理は、図１６に例示した検出部４４の機能を、プロセッサ２１による処理によって実現する手法の一例である。
【０１７８】
プロセッサ２１は、まず、直前のステップＳ３１４の処理で得られた呼吸回数および呼吸状態を取得する(ステップＳ３９１)。次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３９１で取得した呼吸回数および呼吸状態が前回に取得した呼吸回数および呼吸状態と同じか否かを判定する(ステップＳ３９２)。
【０１７９】
前回に取得した呼吸回数あるいは呼吸状態と、新たに取得した呼吸回数あるいは呼吸状態とが一致しない場合に(ステップＳ３９２の否定判定)、プロセッサ２１は、新たな無呼吸時間を検出したと判断する。
【０１８０】
この場合に、プロセッサ２１は、新たに検出した無呼吸時間を記録するとともに、無呼吸回数Ｎｂに数値１を加算する(ステップＳ３９３)。次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３９１で取得した新たな呼吸回数および呼吸状態を、以降の処理において参照する前回の呼吸回数および呼吸状態を示す情報として保存する(ステップＳ３９４)。
【０１８１】
一方、前回に取得した呼吸回数および呼吸状態と、新たに取得した呼吸回数および呼吸状態とが一致する場合に(ステップＳ３９２の肯定判定)、プロセッサ２１は、無呼吸時間が継続していると判断する。
【０１８２】
この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３９３の処理で記録された最も新しい無呼吸時間を、図１８のステップＳ３８４における比較処理の対象となった呼吸状態の変化点からの経過時間ｔｂ、ｔｅを用いて更新する(ステップＳ３９５)。
【０１８３】
このように、本件開示の睡眠時無呼吸検出装置４０に含まれる検出部４４は、被験者Ｐ１の胸部に装着した角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測結果を用いて、被験者Ｐ１の睡眠時無呼吸に関する情報を収集することができる。
【０１８４】
ここで、上述した呼吸計測装置１０の実施形態の説明において述べたように、本件開示の呼吸計測装置１０は、角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘから被験者Ｐ１の呼吸に伴う胸部の動きを高い精度で計測することができる。したがって、この計測結果に基づいて、プロセッサ２１が上述したステップＳ３９１〜ステップＳ３９５の処理を行うことによって、無呼吸回数Ｎｂや無呼吸時間を高い精度で取得し、図１８のステップＳ３８６の処理に供することができる。
【０１８５】
このステップＳ３８６において、プロセッサ２１は、ステップＳ３８５の処理で更新された無呼吸回数Ｎｂあるいは無呼吸時間に基づいて、被験者Ｐ１の状態がアラーム対象であるか否かを判定する。例えば、プロセッサ２１は、ステップＳ３８６の処理において、無呼吸回数Ｎｂが所定の閾値を超えた場合や、無呼吸時間が別の所定の閾値を超えた場合に、被験者Ｐ１が危険な状態であると判断し、アラーム対象であると判定してもよい。
【０１８６】
プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態がアラーム対象であると判断した場合に(ステップＳ３８６の肯定判定)、例えば、図１７に示した出力インタフェース２９を介してスピーカ４５にアラーム音を出力させてもよい(ステップＳ３８７)。その後、プロセッサ２１は、睡眠時無呼吸検出処理を終了する。
【０１８７】
一方、被験者Ｐ１の状態がアラーム対象でない場合に(ステップＳ３８６の否定判定)、プロセッサ２１は、ステップＳ３８４の否定判定ルートと同様に、ステップＳ３４７の処理に進む。そして、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の呼吸動作を監視することによる睡眠時無呼吸検出処理を継続する。
【０１８８】
このように、本件開示の無呼吸検出装置４０によれば、被験者Ｐ１の胸部に装着した角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測結果を用いて、被験者Ｐ１の睡眠時無呼吸に関する精度の高い情報を収集することができる。また、上述した電力供給制御処理を適用することにより、本件開示の無呼吸検出装置４０は、被験者Ｐ１の睡眠時無呼吸に関する精度の高い情報を、睡眠時無呼吸が発生する可能性の高い場合に限って取得することができる。これにより、睡眠時無呼吸検出装置４０の省電力性能と、高い検出性能とを両立させることが可能となる。
【０１８９】
なお、本件開示の呼吸計測装置１０は、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０に限らず、被験者Ｐ１の呼吸の状態を常時計測することにより、被験者Ｐ１の無呼吸状態を検出する装置に適用することもできる。
【０１９０】
例えば、図１に例示した呼吸計測装置１０と、図１６に例示した検出部４４とを組み合わせた無呼吸検出装置を実現することもできる。上述したように、本件開示の呼吸計測装置１０に含まれる角速度センサ１１は、例えば、心電図を取得するためのセンサと一緒に配置することが可能であるので、新生児の呼吸監視などに応用することも可能である。
【符号の説明】
【０１９１】
１０…呼吸計測装置；１１…角速度センサ；１２…積分部；１３…算出部；１４…収集部；１５…ノイズ除去部；１６…積分演算部；１７…平滑化部；１８…解析部；１９…加速度センサ；２１…プロセッサ；２２…メモリ；２３…ハードディスク装置(ＨＤＤ)；２４…表示装置；２５…入力装置；２６…光学ドライブ装置；２７…リムーバブルディスク；２８…センサインタフェース；２９…出力インタフェース；３０…センサ部；３１…判定部；３２，４３…電力制御部；３４…バッテリ；３５…スイッチ；４０…睡眠時無呼吸検出装置；４１…第１判定部；４２…第２判定部；４４…検出部；４５…スピーカ
【技術分野】
【０００１】
本件開示は、呼吸計測方法および呼吸計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者に装着したセンサによって、当該被験者の呼吸運動を計測する手法として、角速度センサを用いて、被験者が呼吸する際の胸部の動きを計測する技法が提案されている(特許文献１参照)。
【０００３】
特許文献１の技術では、角速度センサを仰臥位の被験者の剣状突起部に装着することにより、被験者の脊柱を含み、被験者の背面に直交する平面内における剣状突起部の運動の角速度を計測した結果に基づいて、被験者の呼吸運動を計測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３５０７１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技法では、角速度センサの装着位置を特定することにより、計測結果の処理の簡易化が測られている。その反面、角速度センサの装着位置が剣状突起部に限定されることから、例えば、心電図検査のために胸部に装着されるセンサなどとは別に、呼吸計測のための角速度センサを装着しなければならないため、被験者の負担が大きくなってしまう。また、角速度センサによって測定される運動の方向が限定されているため、仰臥位以外の姿勢の被験者に適用することが難しかった。
【０００６】
本件開示の装置は、センサの装着位置にかかわらず、被験者の呼吸運動を高い精度で計測可能な呼吸計測方法および呼吸計測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの観点による呼吸計測方法は、被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを取得し、前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求め、前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出し、前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する。
【０００８】
また、別の観点による呼吸計測装置は、被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを出力する角速度センサと、前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求める積分部と、前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出する算出部と、前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する収集部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本件開示の呼吸計測方法および呼吸計測装置によれば、センサの装着位置にかかわらず、被験者の呼吸運動を高い精度で計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】呼吸計測装置の一実施形態を示す図である。
【図２】呼吸運動を表すモデルを説明する図である。
【図３】呼吸運動による角度の変化を説明する図である。
【図４】呼吸計測装置の別実施形態を示す図である。
【図５】角Ψの時間変化の一例を示す図である。
【図６】呼吸計測装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図７】呼吸計測処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図８】呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一例を示す図(その１)である。
【図９】呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一例を示す図(その２)である。
【図１０】呼吸計測装置の別実施形態を示す図である。
【図１１】被験者の姿勢と重力加速度の関係を説明する図である。
【図１２】呼吸計測装置のハードウェア構成の別例を示す図である。
【図１３】呼吸計測処理の別例のフローチャートを示す図である。
【図１４】睡眠状態への移行を判定する処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１５】睡眠状態の継続を判定する処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１６】睡眠時無呼吸検出装置の一実施形態を示す図である。
【図１７】睡眠時無呼吸検出装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図１８】睡眠時無呼吸検出処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１９】睡眠状態への移行判定および睡眠姿勢判定処理である。
【図２０】無呼吸時間の記録および無呼吸回数の計数処理のフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１２】
図１は、呼吸計測装置１０の一実施形態を示す図である。図１に例示した呼吸計測装置１０は、被験者Ｐ１に装着された角速度センサ１１によって得られる計測値に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸運動を表す少なくとも一つのパラメータの計測を行う。
【００１３】
図１に例示した座標系の原点Ｏは、ベッドに横たわった状態の被験者Ｐ１の頸部がベッドあるいは枕に接している箇所に概ね一致している。また、ｚ軸方向は、被験者Ｐ１の脊柱に概ね一致しており、ｙｚ平面は、被験者Ｐ１の背面を含む平面に概ね一致している。このため、被験者Ｐ１がベッド上に仰臥位で横たわっている場合に、ｘ軸は、鉛直方向に概ね一致する。図１に例示したｙｚ平面とｘｚ平面とは互いに直交する第１平面および第２平面の一例である。また、図１に例示したｙｚ平面とｘｚ平面とは、いずれも、被験者Ｐ１の脊柱を含んでいる。
【００１４】
図１に例示した角速度センサ１１は、例えば、ジャイロセンサであり、被験者Ｐ１の胸部の左側の位置Ａに装着されている。本件開示の呼吸計測装置１０は、このように、角速度センサ１１の装着位置Ａが被験者Ｐ１の正中面から外れている場合も含めて、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の動きを以下に説明するモデルに基づいて計測する。
【００１５】
本件開示においては、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の運動を、被験者Ｐ１の頸部がベッドあるいは枕と接している箇所に相当する原点Ｏを支点とする角速度センサ１１の装着位置Ａの回転運動としてモデル化する。
【００１６】
図２は、呼吸運動を表すモデルを説明する図である。図２(Ａ)は、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の位置変化のｘｚ平面への射影を示す。また、図２(Ｂ)は、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角速度センサ１１の位置変化のｙｚ平面への射影を示す。
【００１７】
図２(Ａ)において、符号Ｑｙｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での胸部の輪郭の例を示し、符号Ｑｙは、被験者Ｐ１の吸気動作に応じて、膨らんでいく胸部の輪郭の例を示す。このような胸部の輪郭の変形に伴う角速度センサ１１のｘｚ平面内での位置の変化は、角速度センサ１１のｘｚ平面への射影と原点Ｏとを結ぶ直線のｙ軸を回転軸とする回転運動として捉えることができる。なお、図２(Ａ)において、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での角速度センサ１１のｘｚ平面への射影を符号Ｃｅで示し、被験者Ｐ１の胸郭が膨らんでいく過程における角速度センサ１１のｘｚ平面への射影を符号Ｃで示した。また、図２(Ａ)において、符号θｅは、上述した射影Ｃｅと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示し、符号θは、射影Ｃと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示す。
【００１８】
同様に、図２(Ｂ)において、符号Ｑｘｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での胸部の輪郭の例を示し、符号Ｑｘは、被験者Ｐ１の吸気動作に応じて、膨らんでいく胸部の輪郭の例を示す。このような胸部の輪郭の変形に伴う角速度センサ１１のｙｚ平面内での位置の変化は、角速度センサ１１のｙｚ平面への射影と原点Ｏとを結ぶ直線のｘ軸を回転軸とする回転運動として捉えることができる。なお、図２(Ｂ)において、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での角速度センサ１１のｙｚ平面への射影を符号Ｂｅで示し、被験者Ｐ１の胸郭が膨らんでいく過程における角速度センサ１１のｙｚ平面への射影を符号Ｂで示した。また、図２(Ｂ)において、符号φｅは、上述した射影Ｂｅと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示し、符号φは、射影Ｂと原点Ｏとを結ぶ直線がｚ軸となす角を示す。
【００１９】
そして、図１に示すように、角速度センサ１１の装着位置Ａと原点Ｏとを結ぶ直線ＯＡとｙｚ平面とがなす角Ψは、上述した角θ及び角φを用いて、式(１)のように表すことができる。
【００２０】
【数１】
【００２１】
また、図１、図２に例示した角θおよび角φは、図２に例示した、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態における角θｅおよび角φｅを用いて、それぞれ式(２)、(３)のように表すことができる。なお、式(２)に示した角速度ｇｙ(ｔ)は、図１に例示した角速度センサ１１で得られるｙ軸を回転軸とする回転運動の角速度であり、式(３)に示した角速度ｇｘ(ｔ)は、角速度センサ１１で得られるｘ軸を回転軸とする回転運動の角速度である。
【００２２】
【数２】
【００２３】
したがって、図１に例示した角速度センサ１１によって得られるｘ軸およびｙ軸を回転軸とする回転運動の角速度ｇｘ、ｇｙに基づいて、上述した角Ψを求めることができる。そして、このようにして求めた角Ψに基づいて、この角速度センサ１１の装着位置Ａの運動を、原点Ｏを支点とする装着位置Ａの回転運動として表すことができる。
【００２４】
なお、ｘｚ平面内の角速度ｇｙとｘｙ平面内の角速度ｇｚとを角速度センサ１１から取得し、これらの角速度ｇｙ、ｇｚに基づいて角Ψを求めてもよい。また、ｙｚ平面内の角速度ｇｘとｘｙ平面内の角速度ｇｚとを角速度センサ１１から取得し、これらの角速度ｇｘ、ｇｚに基づいて角Ψを求めてもよい
このようなモデルに基づいて、角速度センサ１１の装着位置Ａの運動を計測するために、図１に例示した呼吸計測装置１０は、積分部１２と、算出部１３と、収集部１４とを含んでいる。
【００２５】
積分部１２は、角速度センサ１１から受け取った角速度ｇｙ、ｇｘをそれぞれ積分することにより、上述した角θ、角φをそれぞれ求める。算出部１３は、積分部１２で得られた角θ及び角φを上述した式(１)に代入することにより、原点Ｏと角速度センサ１１の装着位置Ａとを結ぶ直線がｙｚ平面となす角Ψを算出する。
【００２６】
ここで、算出部１３が式(１)を用いて算出した角Ψは、角速度センサ１１の装着位置Ａにかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸運動による胸部の動きを忠実に反映する。したがって、 収集部１４は、算出部１３で得られた角Ψの時間変化に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集することができる。
【００２７】
図３は、呼吸運動に伴う角度の変化を説明する図である。なお、図３に示した要素のうち、図１、図２に示した要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。また、図３において、符号Ｑｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態での胸部の輪郭の例であり、符号Ｑｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における胸部の輪郭の例である。
【００２８】
また、図３において、符号Ａｅは、被験者Ｐ１が呼気を吐ききった状態における角速度センサ１１の位置を示し、符号Ａｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における角速度センサ１１の位置を示す。一方、符号Ｂｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における角速度センサ１１の位置のｙｚ平面への射影を示す。同様に、符号Ｃｂは、被験者Ｐ１が吸気から呼気に移行する際における角速度センサ１１の位置のｘｚ平面への射影を示す。したがって、直線ＯＣｅと直線ＯＣｂとがなす角ｄθは、呼気時における角θと吸気時における角θとの差を示し、直線ＯＢｅと直線ＯＢｂとがなす角ｄφは、呼気時における角φと吸気時における角φとの差を示す。
【００２９】
図３から分かるように、角ｄθは、直線ＯＡの端点Ａが点Ａｅから点Ａｂに移動する過程に相当する回転運動のｙ軸を回転軸とする成分を示す。そして、角ｄφは、直線ＯＡの端点Ａが点Ａｅから点Ａｂに移動する過程に相当する回転運動のｘ軸を回転軸とする成分を示す。そして、呼気時における角Ψと吸気時における角Ψとの差を示す角ｄΨには、上述した角ｄθと角ｄφとの双方が反映されるので、角Ψの呼吸運動に伴う差を示す角ｄΨは、上述した角ｄθおよび角ｄφに比べて大きくなる。したがって、このような角Ψの時間変化を解析することにより、収集部１４は、被験者Ｐ１の呼吸に伴う動きを高い精度で示す情報を収集することができる。しかも、角Ψは、角速度センサ１１が、被験者Ｐ１の胸部あるいは上腹部のどのような位置に装着されていても、上述した式(１)を用いて算出することができる。
【００３０】
このように、図１に例示した本件開示の呼吸計測装置１０によれば、角速度センサ１１の装着位置にかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸運動を高い精度で計測することができる。つまり、本件開示の呼吸計測装置１０によれば、呼吸運動の計測に用いる角速度センサを装着する位置に関する制約を解消することができる。
【００３１】
これにより、例えば、心電図を取得するためのセンサなどと一緒に角速度センサ１１を一つのシート状の部材上に集積し、このシート状の部材を被験者Ｐ１の心臓に近接した位置に装着するにより、被験者Ｐ１の呼吸運動を高精度で計測することが可能となる。このように、呼吸計測用のセンサと心電図取得用のセンサとを一つに集積可能とすることにより、センサを装着する被験者Ｐ１の身体的、心理的な負担を軽減することも可能である。
【００３２】
なお、図１〜図３の例示に限らず、角速度センサ１１は、被験者Ｐ１の右胸や上腹部などに装着してもよい。
【００３３】
また、上述した角Ψと角θ及び角φとの関係を示すモデルは、被験者Ｐ１の姿勢が仰臥位である場合に限らず、側臥位や仰臥位と側臥位との中間的な姿勢であっても適用可能である。したがって、図１に例示した本件開示の呼吸計測装置１０によれば、被験者Ｐ１の姿勢にかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸運動を高い精度で計測することができる。
【００３４】
図４は、呼吸計測装置１０の別実施形態を示す図である。なお、図４に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【００３５】
図４に例示した呼吸計測装置１０に含まれる積分部１２は、ノイズ除去部１５と積分演算部１６とを含んでいる。
【００３６】
ノイズ除去部１５は、例えば、チェビシェフフィルタやバターワースフィルタなどのローパスフィルタを含んでいる。ノイズ除去部１５は、角速度センサ１１の出力信号を、このローパスフィルタに入力することにより、角速度ｇｘ、ｇｙの高周波ノイズ成分を除去する。更に、ノイズ除去部１５は、ローパスフィルタの出力に対して、ドリフト成分の除去を行ってもよい。ノイズ除去部１５は、例えば、式(４)、(５)を用いて、ローパスフィルタの出力をサンプリングして得られた出力値で示される角速度ｇ’ｘ(ｊ)、ｇ’ｙ(ｊ)から、ドリフト成分を除去した後の角速度ｇｘ(ｊ)、ｇｙ(ｊ)を算出してもよい。なお、式(４)、(５)において、所定期間内に得られたローパスフィルタの出力値で示される角速度ｇ’ｘ(ｊ)、ｇ’ｙ(ｊ)の平均値を数値Ｅｇｘ，Ｅｇｙとして示した。
ｇｘ（ｊ）＝ｇ’ｘ（ｊ）−Ｅｇｘ ・・・(４)
ｇｙ（ｊ）＝ｇ’ｙ（ｊ）−Ｅｇｙ ・・・(５)
このようにしてノイズ成分が除去された角速度ｇｙ、ｇｘに基づいて、積分演算部１６が、上述した式(６)、(７)に示す積分処理を行うことにより、算出部１３に、サンプル時刻Ｔｊにおける角θ(ｊ)及び角φ(ｊ)として、高い精度の値を入力することができる。
【００３７】
【数３】
【００３８】
これにより、図４に例示した呼吸計測装置１０に含まれる算出部１３により、各サンプル時刻Ｔｊにおける角Ψ(ｊ)を高い精度で算出することが可能となる。
【００３９】
このようにして各サンプル時刻Ｔｊに対応して算出された角Ψ(ｊ)は、図４に例示した収集部１４に含まれる平滑化部１７を介して、解析部１８に入力される。
【００４０】
図４に例示した平滑化部１７は、算出部１３から受け取った各サンプル時刻Ｔｊにおける角Ψ(ｊ)について、所定の期間の移動平均処理を行うことにより、角Ψ(ｊ)の時間変化を平滑化する。
【００４１】
図５は、角Ψの時間変化の一例を示している。図５(Ａ)，(Ｂ)に例示したグラフの横軸は、時間ｔの経過を示し、縦軸は、角Ψの大きさを示している。
【００４２】
図４に例示した解析部１８は、角Ψ(ｊ)の時間変化を解析することにより、被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態から呼気状態へと変化する変化点、および、呼気状態から吸気状態へと変化する変化点を検出する。
【００４３】
図５(Ａ)に例示した曲線のグラフは、被験者Ｐ１の規則的な呼吸運動に応じて、規則的に変化する角Ψ(ｔ)を示す。このような場合に、解析部１８は、角Ψが極値を取る時刻を検出することにより、上述した呼吸状態の変化点を検出することができる。
【００４４】
例えば、解析部１８は、角Ψ(ｔ)が減少から増加に転じる点を検出することにより、図５(Ａ)に符号Ｔｅ１，Ｔｅ２，Ｔｅ３，Ｔｅ４，Ｔｅ５で示した各時点を、被験者Ｐ１の呼吸状態が呼気状態から吸気状態へと変化する変化点として検出する。また、解析部１８は、角Ψ(ｔ)が増加から減少に転じる点を検出することにより、図５(Ａ)に符号Ｔｂ１，Ｔｂ２，Ｔｂ３，Ｔｂ４で示した各時点を、被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態から呼気状態へと変化する変化点として検出してもよい。
【００４５】
ここで、解析部１８の処理に先立って、算出部１３で得られた角Ψ(ｊ)の時間変化を平滑化部１７が平滑化することにより、解析部１８は、局所的な揺らぎの少ない角Ψ(ｔ)に基づいて、角Ψの時間変化を示すグラフの極値を検出することができる。これにより、解析部１８は、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う変動の規則性を忠実に反映した呼吸状態の変化点を検出することができる。
【００４６】
そして、このように検出された呼吸状態の変化点に基づいて、解析部１８は、例えば、図５(Ａ)に符号τ１〜τ４で示したように、呼気状態から吸気状態への変化点の間隔を、被験者Ｐ１の呼吸周期として算出してもよい。このようにして、図４に例示した平滑化部１７と解析部１８とを含む収集部１４により、角Ψの時間変化に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸運動に関する情報を収集することができる。
【００４７】
一方、被験者Ｐ１の呼吸運動に不規則な特徴がある場合には、図５(Ｂ)において符号Ｐ３，Ｐ４で例示するように、角Ψ(ｔ)のグラフに複数の局所的なピークを持つ谷あるいは山が現れる場合がある。
【００４８】
このような局所的なピークの存在にかかわらず、被験者Ｐ１の呼吸の周期性を評価するために、解析部１８は、以下に述べるような条件を満たす場合に、呼吸状態の変化点を検出することが望ましい。
(１)吸気状態から呼気状態へと変化する変化点を検出する条件
・角Ψ(ｔ)が極大値である。
・角Ψ(ｔ)が所定時間Ｔｄ内の平均値より大きい。
・前回の吸気状態から呼気状態への変化点から別の所定時間Ｔｈｂ以上が経過している。
・呼吸状態が吸気状態である。
(２)呼気状態から吸気状態へと変化する変化点を検出する条件
・角Ψ(ｔ)が極小値である。
・角Ψ(ｔ)が所定時間Ｔｄ内の平均値より小さい。
・前回の呼気状態から吸気状態への変化点から別の所定時間Ｔｈｅ以上が経過している。
・呼吸状態が呼気状態である。
【００４９】
また、解析部１８は、吸気状態から呼気状態へと変化する変化点を検出したときに、以降の解析処理を、呼吸状態を呼気状態として続行する。同様に、解析部１８は、呼気状態から吸気状態へと変化する変化点を検出したときに、以降の解析処理を、呼吸状態を吸気状態として続行する。なお、角Ψ(ｔ)の平均値の算出対象となる期間である所定時間Ｔｄは、平均的な人間の呼吸周期などに基づいて決定してもよい。例えば、平均的な人間の呼吸周期あるいはそれまでに計測された被験者Ｐ１の呼吸周期の平均値などを所定時間Ｔｄとすることができる。同様に、所定時間Ｔｈｂおよび所定時間Ｔｈｅも、平均的な人間の呼吸周期に、適切な係数を乗じた値などに基づいて決定してもよい。例えば、平均的な人間の呼吸周期あるいはそれまでに計測された被験者Ｐ１の呼吸周期の平均値に、値０．５より大きく、値１よりも小さい所定の係数を乗じた時間を、所定時間Ｔｈｂおよび所定時間Ｔｈｅとして用いてもよい。
【００５０】
このような条件に基づいて呼吸状態の変化点を検出する場合に、解析部１８は、図５(Ｂ)に符号Ｐ３で示した局所的なピークを、上述した(１)項で示した２番目あるいは３番目の条件に基づいて、呼吸状態の変化点ではないと判断することができる。同様に、解析部１８は、図５(Ｂ)に符号Ｐ４で示した局所的なピークを、上述した(２)項で示した２番目あるいは３番目の条件に基づいて、呼吸状態の変化点ではないと判断することができる。
【００５１】
このようにして、上述した(１)項および(２)項に示した条件を用いて呼吸状態の変化点を検出する解析部１８を用いることにより、被験者Ｐ１の呼吸運動にいびきなどの不規則性がある場合にも、正確な呼吸周期を求めることが可能となる。
【００５２】
本件開示の呼吸計測装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
図６は、呼吸計測装置１０のハードウェア構成の一例を示している。
【００５３】
コンピュータ装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６と、センサインタフェース２８とを含んでいる。図６に例示したプロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、表示装置２４と、入力装置２５と、光学ドライブ装置２６と、センサインタフェース２８とは、バスを介して互いに接続されている。図６に例示した光学ドライブ装置２６は、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７を装着可能であり、装着したリムーバブルディスク２７に記録された情報の読出および記録を行う。また、図６に例示した呼吸計測装置１０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ハードディスク装置２３と、センサインタフェース２８とを含んでいる。
【００５４】
図６に例示したコンピュータ装置２０は、センサインタフェース２８を介して、角速度センサ１１に接続されている。
【００５５】
図６に例示した入力装置２５は、例えば、キーボードやマウスなどである。呼吸計測装置１０の操作者は、入力装置２５を操作することにより、呼吸計測装置１０に含まれる各部に対して、例えば、角速度の計測や呼吸運動に関する情報の収集を開始させる旨の指示などを入力することができる。
【００５６】
メモリ２２は、コンピュータ装置２０のオペレーティングシステムとともに、プロセッサ２１が上述した呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、上述した呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスク２７に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、呼吸計測処理を実行するためのアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。
【００５７】
また、プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されたアプリケーションプログラムを実行することにより、図１に例示した積分部１２、算出部１３および収集部１４の機能を果たしてもよい。
【００５８】
図７は、呼吸計測処理のフローチャートの一例を示している。図７に示したステップＳ３０１〜ステップＳ３１３の各処理は、上述した呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのステップＳ３０１〜ステップＳ３１３の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【００５９】
プロセッサ２１は、まず、以降の呼吸計測処理の際に参照する被験者Ｐ１の呼吸状態に初期状態として、吸気状態と呼気状態とのいずれか一方を設定する(ステップＳ３０１)。以下では、ステップＳ３０１において、プロセッサ２１が、被験者Ｐ１の呼吸状態の初期状態として吸気状態を設定する場合を例として説明する。
【００６０】
次に、プロセッサ２１は、例えば、所定の取得間隔τｒごとに、この取得間隔τｒに対応する期間内に角速度センサ１１によって得られた角速度ｇｙ、ｇｘを示す出力信号を、センサインタフェース２８を介して取得する(ステップＳ３０２)。次いで、プロセッサ２１は、角速度センサ１１の出力信号から高周波ノイズ成分およびドリフト成分を除去する処理を行う(ステップＳ３０３)。プロセッサ２１は、例えば、角速度センサ１１の出力信号に対して、ローパスフィルタを適用する処理を行うことにより、高周波成分の除去を行ってもよい。また、プロセッサ２１は、高周波成分が除去された後の角速度センサ１１の出力信号を所定のサンプリング周期でサンプリングすることで得られたサンプリング結果に、上述した式(４)、(５)で示した処理を行う。これにより、プロセッサ２１は、ステップＳ３０２で出力信号が取得された期間内に含まれる各サンプリングタイミングＴｊに対応して、高周波成分およびドリフト成分が除去された角速度ｇｙ(ｊ)、ｇｘ(ｊ)を得ることができる。なお、ステップＳ３０３において高周波成分を除去するための処理をプロセッサ２１が実行する代わりに、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８に設けたローパスフィルタを介して角速度センサ１１の出力信号を受け取ってもよい。
【００６１】
その後、プロセッサ２１は、角速度ｇｙ(ｊ)、ｇｘ(ｊ)を積分することにより、ステップＳ３０２で出力信号が取得された期間内に含まれる各サンプリングタイミングＴｊにおける角θ(ｊ)及び角φ(ｊ)を算出する(ステップＳ３０４)。
【００６２】
このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０２からステップＳ３０４の処理を実行することにより、図１および図４に例示した積分部１２の機能を実現することができる。
【００６３】
そして、ステップＳ３０４で算出した角θ(ｊ)および角φ(ｊ)と上述した式(１)とを用いて、プロセッサ２１は、各サンプリングタイミングＴｊにおける角Ψ(ｊ)を算出する(ステップＳ３０５)。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０５の処理を実行することにより、図１および図４に例示した算出部１３の機能を実現することができる。
【００６４】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０５の処理で得られた各サンプリングタイミングにおけるＴｊにおける角Ψ(ｊ)に基づいて、被験者Ｐ１の呼吸運動に伴う角Ψの時間変化を平滑化する処理を行う(ステップＳ３０６)。プロセッサ２１は、例えば、図４に例示した平滑化部１７の説明において述べたように、角Ψ(ｊ)について移動平均処理を行うことにより、平滑化処理後の各サンプリングタイミングＴｊにおける角Ψ(ｊ)を求めてもよい。
【００６５】
次に、プロセッサ２１は、上述した平滑化処理後の各サンプリングタイミングＴｊにおける角Ψ(ｊ)の時間変化に基づいて、上述した期間内において、呼吸状態の変化点を検出する(ステップＳ３０７)。プロセッサ２１は、ステップＳ３０７において、例えば、図４に例示した解析部１８の説明の(１)項および(２)項において述べた条件に基づいて、吸気状態から呼気状態への変化点および呼気状態から吸気状態への変化点をそれぞれ検出する処理を行う。なお、ステップＳ３０７の処理の詳細については、後述する。
【００６６】
ステップＳ３０７の処理によって、呼気状態から吸気状態への変化点が検出された場合に(ステップＳ３０８の肯定判定)、プロセッサ２１は、まず、被験者Ｐ１の呼吸状態を吸気状態に設定する(ステップＳ３０９)。次いで、プロセッサ２１は、呼吸回数ｎに値１を加算する(ステップＳ３１０)。その後、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の処理に進む。
【００６７】
一方、ステップＳ３０７の処理によって、呼気状態から吸気状態への変化点が検出されなかった場合に(ステップＳ３０８の否定判定)、プロセッサ２１は、まず、吸気状態から呼気状態への変化点を検出したか否かを判定する(ステップＳ３１１)。
【００６８】
このステップＳ３１１の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の呼吸状態を呼気状態に設定する(ステップＳ３１２)。その後、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の処理に進む。一方、ステップＳ３１１の否定判定の場合に、プロセッサ２１は、そのままステップＳ３１３の処理に進む。
【００６９】
このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３０７〜ステップＳ３１２の処理を実行することにより、被験者Ｐ１の呼吸状態の変化を検出し、呼吸回数などの情報を収集することができる。つまり、プロセッサ２１が、ステップＳ３０７からステップＳ３１２の処理を実行することは、図１および図４に例示した収集部１４の実現手法の一例である。
【００７０】
なお、図７に例示したフローチャートでは、ステップＳ３０１において、被験者Ｐ１の呼吸状態の初期状態として吸気状態を設定しているので、吸気状態への変化点を検出するごとに呼吸回数ｎを加算している。したがって、ステップＳ３０１において設定する初期上体が呼気状態である場合は、呼気状態を検出するごとに呼吸回数を加算すればよい。いずれの場合においても、呼吸回数の計測誤差は、半呼吸以下である。また、呼吸計測処理を開始する際に角速度センサ１１から得られた出力信号の傾向に基づいて、被験者Ｐ１の実際の呼吸状態を反映して初期状態を設定することもできる。
【００７１】
その後、プロセッサ２１は、例えば、入力装置２５などから呼吸計測処理を停止する旨の指示が入力されたか否かに基づいて、計測を停止するか否かを判定する(ステップＳ３１３)。
【００７２】
呼吸計測処理を停止する旨の指示の入力がなかった場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の否定判定ルートに進む。この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３０２の処理に戻り、新たに得られた角速度センサ１１の出力信号に基づいて、ステップＳ３０２〜ステップＳ３１２の各処理を含む計測処理(ステップＳ３１４)を実行する。
【００７３】
一方、呼吸計測装置１０の操作者により、呼吸計測処理を停止する旨の指示が入力された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３１３の肯定判定ルートに進み、呼吸計測処理を終了する。
【００７４】
次に、図７に例示したステップＳ３０７の処理をプロセッサ２１の処理によって実現する手法について説明する。
【００７５】
図８および図９は、呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一例を示している。図８に例示したフローチャートと図９に例示したフローチャートは、ともに、図７においてステップＳ３０７で示した呼吸状態の変化点を検出する処理のフローチャートの一部である。この２つのフローチャートは、符号１，２，３を付した結合子によって互いに接続している。そして、これらのフローチャートに含まれる各ステップの処理は、図４に例示した解析部１８の機能を、プロセッサ２１による処理で実現する手法の一例である。
【００７６】
プロセッサ２１は、図７に例示したステップＳ３０５で得られた角Ψ(ｊ)と、それ以前に得られた所定の期間の角Ψとに基づいて、単位時間内での角Ψの平均値Ψａｖを算出する(ステップＳ３２１)。プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３０５で得られた角Ψ(ｊ)を平均的な呼吸周期に相当する所定時間Ｔｄに亘って保持しておき、ステップＳ３２１の処理において、角Ψの平均値Ψａｖの算出に利用してもよい。
【００７７】
また、プロセッサ２１は、ｊ番目のサンプリングタイミングにおける角Ψ(ｊ)に注目し、この角Ψ(ｊ)と次のサンプリングタイミングにおける角Ψ(ｊ＋１)との差分に基づいて、角Ψの時間変化の微係数ｄΨ(ｊ)を算出する(ステップＳ３２２)。
【００７８】
次いで、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態であるか否かを判定する(ステップＳ３２３)。被験者Ｐ１の呼吸状態が吸気状態である場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２３の肯定判定ルートに進み、ステップＳ３２４〜ステップＳ３２９を含む呼気状態への変化点を検出する処理を実行する。つまり、プロセッサ２１は、上述した(１)項の４番目の条件を満たしている場合に限って、呼気状態への変化点を検出する処理を実行する。
【００７９】
ステップＳ３２３の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、前回呼気状態への変化点を検出した時刻Ｔｂから、ステップ３２２で微係数ｄΨ(ｊ)を算出したｊ番目のサンプリングタイミングまでの時間ｔｂを算出する(ステップＳ３２４)。なお、以下の説明において、ｊ番目のサンプリングタイミングに対応する時刻をサンプル時刻Ｔｊと称する。
【００８０】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２２で算出した微係数ｄΨ(ｊ)が負の値であるか否かに基づいて、上述した(１)項の最初の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３２５)。そして、このステップＳ３２５の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、更に、注目している角Ψ(ｊ)が、ステップＳ３２１で算出した平均値Ψａｖより大きいか否かを判定することにより、上述した(１)項の２番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３２６)。このステップＳ３２６の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２４で得られた時間ｔｂが、上述した所定時間Ｔｈｂを超えているか否かを判定することにより、上述した(１)項の３番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３２７)。
【００８１】
ステップＳ３２５〜ステップＳ３２７の処理により、上述した(１)項の全ての条件を満たしていることが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２７の肯定判定ルートに従ってステップＳ３２８およびステップＳ３２９の処理を実行する。ステップＳ３２８において、プロセッサ２１は、サンプル時刻Ｔｊを新たな呼気状態への変化点の検出時刻Ｔｂに設定する。また、ステップＳ３２９において、プロセッサ２１は、呼気状態への変化点を検出した旨を、処理結果として出力し、変化点を検出する処理を終了する。
【００８２】
ところで、被験者Ｐ１の現在の呼吸状態が呼気状態である場合に、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３２３の否定判定ルートに従って、結合子１によって接続された図９のフローチャートの処理に進む。そして、ステップＳ３３１〜ステップＳ３３６の処理を含む吸気状態への変化点を検出する処理を実行する。つまり、プロセッサ２１は、上述した(２)項の４番目の条件を満たしている場合に限って、吸気状態への変化点を検出する処理を実行する。
【００８３】
プロセッサ２１は、まず、前回吸気状態への変化点を検出した時刻Ｔｅから、上述したサンプル時刻Ｔｊまでの時間ｔｅを算出する(ステップＳ３３１)。
【００８４】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２２で算出した微係数ｄΨ(ｊ)が正の値であるか否かに基づいて、上述した(２)項の最初の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３３２)。そして、このステップＳ３３２の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、更に、注目している角Ψ(ｊ)がステップＳ３２１で算出した平均値Ψａｖより小さいか否かを判定することにより、上述した(２)項の２番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３３３)。このステップＳ３３３の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３１で得られた時間ｔｅが、上述した所定時間Ｔｈｅを超えているか否かを判定することにより、上述した(２)項の３番目の条件を満たしているか否かを判定する(ステップ３３４)。
【００８５】
ステップＳ３３２〜ステップＳ３３４の処理により、上述した(２)項の全ての条件を満たしていることが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３４の肯定判定ルートに従ってステップＳ３３５およびステップＳ３３６の処理を実行する。ステップＳ３３５において、プロセッサ２１は、サンプル時刻Ｔｊを新たな吸気状態への変化点の検出時刻Ｔｅに設定する。また、ステップＳ３３６において、プロセッサ２１は、吸気状態への変化点を検出した旨を、処理結果として出力し、結合子３による接続を介して図８のフローチャートに戻り、変化点を検出する処理を終了する。
【００８６】
一方、上述した(２)項のいずれかの条件を満たしていないことが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３２〜ステップＳ３３４の否定判定ルートに従って、結合子２を介して図８に示したステップＳ３３０の処理に進む。
【００８７】
同様に、上述した(１)項のいずれかの条件を満たしていないことが示された場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３２５〜ステップＳ３２７の否定判定ルートに従ってステップＳ３３０の処理を実行する。
【００８８】
ステップＳ３３０において、プロセッサ２１は、未処理の角Ψ(ｊ)があるか否かを判定する。このステップＳ３３０の肯定判定の場合に、プロセッサ２１は、ステップ３２２の処理に戻り、次のサンプリングタイミングに対応する新たな角Ψ(ｊ)に基づいて、呼吸状態の変化点を検出する処理を開始する。
【００８９】
このようにして、プロセッサ２１が、図８、図９に例示したステップＳ３２２〜ステップＳ３３６の処理を繰り返しても、呼吸状態の変化点が検出されなかった場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３３０の否定判定ルートを介して処理を終了する。なお、この場合に、プロセッサ２１は、上述した期間について、呼吸状態の変化点を検出しない旨を出力してもよい。
【００９０】
このようにして、コンピュータ装置２０のプロセッサ２１が上述した各処理を実行することにより、図１および図４に例示した呼吸計測装置１０を実現することができる。
【００９１】
次に、本件開示の呼吸計測装置１０を被験者Ｐ１の睡眠中の呼吸運動を計測する際に、好適な実施形態について説明する。
【００９２】
図１０は、呼吸計測装置１０の別実施形態を示している。なお、図１０に示した構成要素のうち、図１に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【００９３】
図１０に示した被験者Ｐ１の胸部には、角速度センサ１１とともに、加速度センサ１９が装着されている。なお、加速度センサ１９の装着位置は、角速度センサ１１と同様に、被験者Ｐ１の胸部または上腹部などであればよい。図１０に示した例においては、角速度センサ１１および加速度センサ１９をシート状の基材に集積したセンサ部３０を、被験者Ｐ１の胸部の左側に装着した例を示した。
【００９４】
図１０に例示した加速度センサ１９は、被験者Ｐ１の脊柱方向にｚ軸が設定され、被験者Ｐ１の前後方向にｘ軸が設定された座標系の各座標軸方向について重力加速度の成分を計測し、得られた計測結果を示す計測値αｘ、αｙ、αｚを出力する。なお、この座標系のｙ軸方向は、例えば、被験者Ｐ１の左右方向に設定することができる。
【００９５】
また、図１０に例示した呼吸計測装置１０は、図１に例示した各部に加えて、判定部３１と電力制御部３２とを含んでいる。
【００９６】
判定部３１は、加速度センサ１９で得られた計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、被験者Ｐ１が睡眠状態であるか否かを判定する。判定部３１は、例えば、計測値αｘ、αｙ、αｚから求めた重力加速度が主として働く方向およびこの方向の変動幅に基づいて、被験者Ｐ１が睡眠状態であると判定する。
【００９７】
また、図１０に例示した電力制御部３２は、判定部３１によって、被験者Ｐ１が睡眠状態であると判定されたときに、角速度センサ１１に駆動電力Ｄｐを供給する制御を行う。
【００９８】
つまり、図１０に例示した呼吸計測装置１０によれば、被験者Ｐ１が睡眠中であるときに限って、角速度センサ１１に駆動電力Ｄｐを供給することができる。角速度センサ１１は、加速度センサ１９に比べて消費電力が大きいので、上述したようにして、角速度センサ１１への電力供給を制御することにより、呼吸計測装置１０の省電力化を図ることができる。また、被験者Ｐ１あるいは呼吸計測装置１０の操作者による操作によらずに、呼吸計測処理を開始させることができるので、被験者Ｐ１や操作者の作業負担を軽減することもできる。
【００９９】
ここで、加速度センサ１９による計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、被験者Ｐ１が睡眠状態であるか否かを判定する方法について説明する。
【０１００】
図１１は、被験者Ｐ１の姿勢と重力加速度との関係を説明する図である。図１１において、矢印ｇは、重力加速度の方向を示す。
【０１０１】
図１１(Ａ)，(Ｂ)は、被験者Ｐ１が直立姿勢であるときの各座標軸と重力加速度の方向を示す。なお、図１１(Ａ)、(Ｂ)は、直立している被験者Ｐ１の正面図と側面図である。図１１(Ａ)，(Ｂ)から分かるように、被験者Ｐ１が直立姿勢である場合やベッドの上で起き上がった姿勢である場合に重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１の脊柱に対応する方向であるｚ軸方向となる。
【０１０２】
一方、図１１(Ｃ)は、被験者Ｐ１がベッド上において仰臥位で横たわっているときに各座標軸と重力加速度の方向を示している。図１１(Ｃ)から分かるように、被験者Ｐ１のベッド上での姿勢が仰臥位である場合に重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１を前後に貫く方向に相当するｘ軸方向に概ね一致する。
【０１０３】
また、図１１(Ｄ)は、被験者Ｐ１がベッド上において側臥位で横たわっているときに各座標軸と重力加速度の方向を示している。図１１(Ｄ)から分かるように、被験者Ｐ１の姿勢が完全に測臥位である場合に重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１の左右方向に相当するｙ軸方向に概ね一致する。
【０１０４】
そして、図示は省略するが、被験者Ｐ１がベッド上で仰臥位と側臥位との中間的な姿勢で横たわっている場合に、重力加速度ｇが働く方向は、被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する平面内の直線によって示される。
【０１０５】
したがって、図１０に例示した判定部３１は、例えば、計測値αｘ、αｙ、αｚから算出した重力加速度が働く方向が、被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する方向である場合に、被験者Ｐ１がベッド上で横になっていると判定することができる。
【０１０６】
また、睡眠中は、被験者Ｐ１の動きが非常に緩慢になることから、計測値αｘ、αｙ、αｚから算出した重力加速度が働く方向の変動幅が小さくなる。
【０１０７】
したがって、図１０に例示した判定部３１は、重力加速度が働く方向が被験者Ｐ１の被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する方向であって、かつ、重力加速度が働く方向の変動幅が所定の閾値より小さい場合に、被験者Ｐ１が睡眠状態であると判定してもよい。
【０１０８】
このようにして、被験者Ｐ１に対して固定された座標軸方向に対応する加速度センサ１９の計測値に基づいて、判定部３１は、被験者Ｐ１が睡眠中であるか否かを判定することができる。
【０１０９】
図１０に例示した呼吸計測装置１０もまた、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
【０１１０】
図１２は、呼吸計測装置１０のハードウェア構成の別例を示している。なお、図１２に示した構成要素のうち、図６に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１１１】
図１２に例示した呼吸計測装置１０に含まれるセンサインタフェース２８は、角速度センサ１１および加速度センサ１９を含むセンサ部３０に接続されている。そして、プロセッサ２１は、このセンサインタフェース２８を介して、角速度センサ１１による計測値ｇｙ、ｇｘとともに、加速度センサ１９による計測値αｘ、αｙ、αｚを取得することができる。
【０１１２】
図１２に例示したセンサ部３０は、更に、バッテリ３４とスイッチ３５とを含んでいる。そして、プロセッサ２１が、センサインタフェース２８を介してスイッチ３５を操作することにより、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を制御することができる。
【０１１３】
また、図１２に例示したメモリ２２は、更に、被験者Ｐ１の睡眠状態を判定する処理および角速度センサ１１への電力供給を制御する処理を含む呼吸計測処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを格納している。なお、睡眠状態を判定する処理および電力供給を制御する処理を含む呼吸計測処理のためのこのアプリケーションプログラムも、例えば、リムーバブルディスク２７などの記録媒体に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、この呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、この呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。
【０１１４】
また、プロセッサ２１が、上述したようにしてメモリ２２に格納されたこの呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムを実行することにより、図１０に例示した判定部３１および電力制御部３２を含む呼吸計測装置１０の機能を果たすことができる。
【０１１５】
図１３は、呼吸計測処理のフローチャートの別例を示している。図１３に示したステップＳ３４１〜ステップＳ３５１の各処理は、上述した呼吸計測処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらのＳ３４１〜ステップＳ３５１の各処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１１６】
まず、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の初期状態として「入眠前」を設定する(ステップＳ３４１)。次いで、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８を介して、加速度センサ１９から計測値αｘ、αｙ、αｚを取得する(ステップＳ３４２)。例えば、プロセッサ２１は、上述した角速度センサ１１の計測値の取得と同じ取得間隔τｒごとに、この取得時間τｒに対応する期間に得られた加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚを取得する。
【０１１７】
そして、ステップＳ３４２で得られた加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、プロセッサ２１は、後述する睡眠状態への移行を判定する処理を実行する(ステップＳ３４３)。
【０１１８】
図１４は、睡眠状態への移行を判定する処理のフローチャートの一例を示している。図１４に例示した各ステップは、図１３においてステップＳ３４３で示した睡眠状態への移行を判定する処理の一例であり、プロセッサ２１の処理によって、図１０に例示した判定部３１を実現する手法の一例である。
【０１１９】
プロセッサ２１は、例えば、上述した期間に含まれる複数のサンプリングタイミングで得られた加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、この期間において重力加速度が働いていた平均的な方向を求める(ステップＳ３６１)。例えば、プロセッサ２１は、各サンプリングタイミングにおける計測値αｘ、αｙ、αｚをそれぞれ平均化することにより、重力加速度が働いていた平均的な方向を示す平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚを算出してもよい。
【０１２０】
次に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６１で求めた平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚで示される方向がｚ軸に概ね直交する方向であるか否かを判定する(ステップＳ３６２)。例えば、ステップＳ３６１で求めたｚ軸方向の加速度の計測値αｚの平均値Ｖｚが所定の閾値を超えている場合に、プロセッサ２１は、重力加速度が働く向きは、被験者Ｐ１の脊柱に対応するｚ軸方向に直交する方向ではないと判断する(ステップＳ３６２の否定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は「入眠前」状態を継続していると判定し(ステップＳ３６３)、図１３のステップＳ３４４の処理に進む。
【０１２１】
一方、ステップＳ３６１で求めたｚ軸方向の加速度の計測値αｚの平均値Ｖｚが上述した閾値以下である場合に、プロセッサ２１は、重力加速度が働く向きは被験者Ｐ１の脊柱に概ね直交する方向であると判断する(ステップＳ３６２の肯定判定)。この場合に、プロセッサ２１は、例えば、各サンプリングタイミングで得られた計測値αｘ、αｙ、αｚと上述した平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚとの成分ごとの差に基づいて、重力加速度が働く方向の変動幅Ｖｇを算出する(ステップＳ３６４)。そして、この変動幅Ｖｇが所定の閾値Ｔｈｇよりも小さいか否かを判定することにより、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の動きが睡眠状態への移行によって小さくなったか否かを判定する(ステップＳ３６５)。
【０１２２】
ステップＳ３６４で算出された変動幅Ｖｇが閾値Ｔｈｇよりも小さい場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６５の肯定判定ルートに従ってステップＳ３６６およびステップＳ３６７の処理を実行する。ステップＳ３６６において、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の上体が「睡眠状態」に移行したと判定し、その後、プロセッサ２１は、図１３のステップＳ３４４の処理に進む。
【０１２３】
一方、ステップＳ３６４で算出された変動幅Ｖｇが閾値Ｔｈｇよりも大きい場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３６５の否定判定ルートに従ってステップＳ３６３の処理を実行した後に、図１３のステップＳ３４４の処理に進む。
【０１２４】
図１３に例示したステップＳ３４４において、プロセッサ２１は、ステップＳ３４３の処理で得られた判定結果に基づいて、被験者Ｐ１の状態が「睡眠状態」に移行したか否かを判定する。
【０１２５】
上述したステップＳ３４３の処理により、「入眠前」状態が継続している旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４４の否定判定ルートに従って、ステップＳ３４２の処理に戻る。そして、プロセッサ２１は、新たに取得した加速度センサ１９の計測値に基づいて、ステップＳ３４３の処理を実行する過程を繰り返す。
【０１２６】
ステップＳ３４２からステップＳ３４４の処理を繰り返す過程において、ステップＳ３４３の処理により、被験者Ｐ１の状態が睡眠状態に移行した旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４４の肯定判定ルートに進む。
【０１２７】
ステップＳ３４４の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、被験者の状態に「睡眠中」を設定するとともに、呼吸状態の初期状態として吸気状態を設定する(ステップＳ３４５)。また、このとき、プロセッサ２１は、後述する処理で使用する睡眠中断時間Ｔｓに初期値０を設定する。次いで、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８を介して、図１２に例示したセンサ部３０に含まれるスイッチ３５を操作することにより、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を開始させる(ステップＳ３４６)。このように、ステップＳ３４４の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１が、ステップＳ３４６の処理を実行することにより、図１０に例示した電力制御部３２が、角速度センサ１１への電力供給を開始する機能を実現することができる。
【０１２８】
その後、プロセッサ２１は、図７に例示したステップＳ３０２〜ステップＳ３１２の各処理を含む角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測処理を実行する（ステップＳ３１４）。
【０１２９】
次いで、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３４２と同様にして、再び、加速度センサ１９から計測値αｘ、αｙ、αｚを取得する(ステップＳ３４７)。そして、今度は、これらの計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、プロセッサ２１は、後述する睡眠状態の継続を判定する処理を実行する(ステップＳ３４８)。
【０１３０】
ステップＳ３４８の処理により、被験者Ｐ１の睡眠状態が継続している旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４９の肯定判定ルートに従って、ステップＳ３１４の処理に戻る。そして、プロセッサ２１は、新たに取得した角速度センサ１１の計測値に基づく呼吸計測処理と新たに取得した加速度センサ１９の計測値に基づく睡眠状態の継続を判定する処理を実行する過程を繰り返す。
【０１３１】
ステップＳ３１４およびステップＳ３４７〜ステップＳ３４９の処理を繰り返す過程において、ステップＳ３４８の処理により、被験者Ｐ１の睡眠状態が継続していない旨の判定結果が得られた場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３４９の否定判定ルートに進む。
【０１３２】
ステップＳ３４９の否定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、被験者の状態に「起床」を設定する(ステップＳ３５０)。また、プロセッサ２１は、センサインタフェース２８を介して、上述したスイッチ３５を操作することにより、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を停止させる(ステップＳ３５１)。このように、プロセッサ２１が、ステップＳ３４９の否定判定ルートにおいて、ステップＳ３５１の処理を実行することにより、図１０に例示した電力制御部３２が角速度センサ１１への電力供給を停止する機能を実現することができる。その後、プロセッサ２１は、処理を終了する。
【０１３３】
ここで、被験者Ｐ１は、寝付いた後に、トイレに立ったり、水を飲んだりする場合があり、このときには、一時的に被験者Ｐ１の姿勢はベッドの上に起き上がった状態や直立状態になる。
【０１３４】
このような場合を考慮して、被験者Ｐ１の姿勢が直立あるいはベッドの上に起き上がった状態である期間が所定の時間Ｔｈｓ以上に亘って継続した場合に限って、被験者Ｐ１が「起床状態」に移行したことを検出する方法について、以下に説明する。
【０１３５】
図１５は、睡眠状態の継続を判定する処理のフローチャートの一例を示している。図１５に例示した各ステップは、図１３においてステップＳ３４８で示した睡眠状態の継続を判定する処理の一例であり、プロセッサ２１の処理によって、図１０に例示した判定部３１を実現する手法の一例である。
【０１３６】
プロセッサ２１は、上述したステップＳ３６１と同様にして、取得間隔τｒの期間に加速度センサ１９で得られた計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、この期間において重力加速度が働いていた平均的な方向を求める(ステップＳ３７１)。例えば、プロセッサ２１は、各サンプリングタイミングにおける計測値αｘ、αｙ、αｚをそれぞれ平均化することにより、重力加速度が働いていた平均的な方向を示す平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚを算出してもよい。
【０１３７】
次に、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３６２と同様にして、ステップＳ３７１で求めた平均加速度成分Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚで示される方向がｚ軸方向に概ね直交しているか否かを判定する(ステップＳ３７２)。例えば、ステップＳ３７１で求めたｚ軸方向の平均加速度成分Ｖｚが所定の閾値を超えている場合に、プロセッサ２１は、重力加速度が働く向きは、被験者Ｐ１の脊柱に対応するｚ軸方向に直交しないと判断する(ステップＳ３７２の否定判定)。
【０１３８】
プロセッサ２１は、ステップＳ３７２の否定判定ルートにおいて、まず、被験者Ｐ１の睡眠が一次的に中断している期間を示す睡眠中断時間Ｔｓに、加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚの取得間隔τｒを加算する(ステップＳ３７３)。次いで、プロセッサ２１は、加算後の睡眠中断時間Ｔｓが上述した所定の時間Ｔｈｓより大きいか否かを判定する(ステップＳ３７４)。
【０１３９】
睡眠中断時間Ｔｓが所定の時間Ｔｈｓ以下である場合に（ステップＳ３７４の否定判定）、プロセッサ２１は、睡眠中断時間Ｔｓを維持したまま、ステップＳ３７５の処理に進む。ステップＳ３７５において、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は「睡眠状態」を継続していると判定し、その後、図１３のステップＳ３４９の処理に進む。
【０１４０】
上述したように、図１３のステップＳ３４８の処理は、ステップＳ３４９において肯定判定がなされる限り加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚの取得間隔τｒごとに繰り返される。したがって、その都度、上述したステップＳ３７２の肯定判定ルートに従ってプロセッサ２１が処理を進めていくと、繰り返しの過程ごとに積算される取得間隔τｒにより、睡眠中断時間Ｔｓが増大していく。このようにして、睡眠中断時間Ｔｓが所定の時間Ｔｈｓより大きくなったときに(ステップＳ３７４の肯定判定)、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は、「起床状態」に移行したと判定し(ステップＳ３７６)、その後、図１３のステップＳ３４９の処理に進む。
【０１４１】
このようにして、被験者Ｐ１が所定の時間以上に亘って、ベッドの上で起き上がった状態あるいは直立した状態を維持した場合に、被験者Ｐ１が「起床状態」に移行したことを検出した旨の判定結果を、図１３のステップＳ３４９の処理に返すことができる。
【０１４２】
一方、図１３のステップＳ３１４およびステップＳ３４７〜ステップＳ３４９の処理が繰り返される過程で、被験者Ｐ１が再びベッドに横になる場合がある。この場合に、図１４に示したステップＳ３７１において加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて得られる重力加速度の方向はｚ軸に概ね直交する方向となるので、プロセッサ２１は、ステップＳ３７２の肯定判定ルートの処理を実行する。
【０１４３】
ステップＳ３７２の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、まず、睡眠中断時間Ｔｓに再び初期値０を設定する(ステップＳ３７７)。その後、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態は「睡眠状態」を継続していると判定し、その後、図１３のステップＳ３４９の処理に進む。
【０１４４】
図１５を用いて説明したようにして、被験者Ｐ１の睡眠状態の継続を判定する処理を適用した呼吸計測装置１０によれば、被験者Ｐ１の睡眠状態が一時的に中断した場合にも、呼吸計測処理を継続させることができる。
【０１４５】
人間の呼吸のリズムが乱れるのは、主に、無意識となる睡眠中であることから、上述したようにして、被験者Ｐ１が睡眠状態である期間について選択的に呼吸を計測する技術は有用である。
【０１４６】
次に、本件開示の呼吸計測手法を用いることにより、睡眠時無呼吸を高い精度で検出する方法について説明する。
【０１４７】
図１６は、睡眠時無呼吸検出装置４０の一実施形態を示している。なお、図１６に示した構成要素のうち、図１０に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。また、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、本件開示の呼吸計測装置の別実施形態でもある。
【０１４８】
図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、図１に例示した呼吸計測装置１０に含まれる各部に加えて、第１判定部４１と、第２判定部４２と、電力制御部４３と、検出部４４とを含んでいる。
【０１４９】
図１６に例示した第１判定部４１および第２判定部４２には、加速度センサ１９で得られた計測値αｘ、αｙ、αｚが入力されている。第１判定部４１は、加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、図１０に例示した判定部３１と同様にして、被験者Ｐ１が睡眠状態であるか否かを判定する。また、第２判定部４２は、加速度センサ１９の計測値αｘ、αｙ、αｚに基づいて、被験者Ｐ１の姿勢が仰臥位であるか否かを判定する。
【０１５０】
また、電力制御部４３は、第１判定部４１および第２判定部４２による判定結果に基づいて、角速度センサ１１への電力供給を制御する。例えば、電力制御部４３は、第１判定部４１によって被験者Ｐ１が睡眠状態であるとは判定され、かつ、第２判定部４２によって被験者Ｐ１の姿勢が仰臥位であると判定されたときに、角速度センサ１１に駆動電力を供給する制御を行う。
【０１５１】
そして、角速度センサ１１に駆動電力が供給されている期間に、この角速度センサ１１から得られる計測値ｇｙ、ｇｘに基づいて、積分部１２、算出部１３および収集部１４は、これらの計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測処理を行う。そして、この過程において収集部１４によって収集された情報に基づいて、検出部４４は、被験者Ｐ１の呼吸のリズムに現れた睡眠時無呼吸症候群などの兆候を示す情報を検出する。
【０１５２】
ここで、睡眠時無呼吸症候群などによる無呼吸状態は、被験者Ｐ１が仰臥位で睡眠状態となっているときに、被験者Ｐ１の舌の根元が落ち込むことにより上気道が塞がれるために起きる場合がある。その一方、被験者Ｐ１が側臥位で睡眠中である場合には、被験者Ｐ１の下の根元部分によって上気道が塞がれることはほとんどない。
【０１５３】
つまり、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０において、第１判定部４１および第２判定部４２による判定結果に応じて、電力制御部４３が角速度センサ１１に駆動電力が供給される期間は、被験者Ｐ１が無呼吸状態に陥る危険性の高い期間に相当する。
【０１５４】
このように、被験者Ｐ１が無呼吸状態に陥る危険性の高い期間に限って角速度センサ１１に電力を供給し、この期間に限って角速度センサ１１の計測値に基づく呼吸計測を行うことにより、睡眠時無呼吸検出装置４０の省電力化を図ることができる。
【０１５５】
更に、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、本件開示の呼吸計測装置１０を含んでいるので、角速度センサ１１の装着位置にかかわらず、高い精度で被験者Ｐ１の呼吸運動を計測することが可能である。
【０１５６】
図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０もまた、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて実現することができる。
【０１５７】
図１７は、睡眠時無呼吸検出装置４０のハードウェア構成の別例を示している。なお、図１７に示した構成要素のうち、図１２に示した構成要素と同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１５８】
図１７に例示したコンピュータ装置２０は、図１２に示した各部に加えて、出力インタフェース２９を含んでいる。この出力インタフェース２９は、コンピュータ装置２０に含まれる他の各部と同様に、バスを介してプロセッサ２１と接続されている。
【０１５９】
また、図１７に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０は、図１２に示した各部に加えて、上述した出力インタフェース２９およびスピーカ４５などの出力装置を含んでいる。このスピーカ４５は、出力インタフェース２９を介してコンピュータ装置２０に接続されており、プロセッサ２１は、出力インタフェース２９およびスピーカ４５を介して所望のアラーム音などを出力することができる。なお、出力インタフェース４５を介して接続される出力装置は、スピーカ４５に限らず、例えば、ナースコールシステム(図示せず)にメッセージを送出するようにしてもよい。
【０１６０】
図１７に例示したセンサ部３０に設けたスイッチ３５を、プロセッサ２１が、センサインタフェース２８を介して操作することで、バッテリ３４から角速度センサ１１への電力供給を制御することは、図１６に例示した電力制御部４３の実現手法の一例である。
【０１６１】
また、図１７に例示したメモリ２２は、コンピュータ装置２０のオペレーティングシステムとともに、睡眠時無呼吸を検出する処理をプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを格納している。この睡眠時無呼吸を検出する処理のためのアプリケーションプログラムは、睡眠状態を判定する処理と電力供給を制御する処理と呼吸計測処理とをプロセッサ２１に実行させるためのアプリケーションプログラムを含んでいる。なお、この睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムも、例えば、リムーバブルディスク２７などの記録媒体に記録して頒布することができる。そして、このリムーバブルディスク２７を光学ドライブ装置２６に装着して読み込み処理を行うことにより、この睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムを、メモリ２２およびハードディスク装置２３に格納させてもよい。また、インターネットなどのネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介して、この睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムをメモリ２２およびハードディスク装置２３に読み込ませることもできる。
【０１６２】
また、プロセッサ２１が、上述したようにしてメモリ２２に格納されたこの睡眠時無呼吸を検出するアプリケーションプログラムを実行することにより、図１６に例示した第１判定部３１および電力制御部３２を含む呼吸計測装置１０の機能を果たすことができる。
【０１６３】
図１８は、睡眠時無呼吸検出処理のフローチャートの一例を示している。なお、図１８に示したステップのうち、図１３に示したステップと同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１６４】
図１８に示した各ステップの処理は、上述した睡眠時無呼吸検出処理のためのアプリケーションプログラムに含まれる処理の一例である。また、これらの各ステップの処理は、プロセッサ２１によって実行される。
【０１６５】
図１８に示したフローチャートにおいて、プロセッサ２１は、図１３に示したステップＳ３４３に代えて、被験者Ｐ１が睡眠状態に移行したかとともに被験者Ｐ１の睡眠時の姿勢を判定する処理を実行する(ステップＳ３８１)。
【０１６６】
図１９は、睡眠状態への移行および睡眠時の姿勢を判定する処理のフローチャートの一例を示している。なお、図１９に示したステップのうち、図１４に示したステップと同等のものについては、同一の符号を付して示し、その説明は省略する。
【０１６７】
図１９に例示した各ステップの処理は、図１８に示したステップＳ３８１の処理の一例である。これらの各ステップの処理は、図１６に例示した第１判定部４１および第２判定部４２の機能を、プロセッサ２１による処理によって実現する手法の一例である。
【０１６８】
図１８に示したフローチャートのステップＳ３６５の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１は、ステップＳ３６６において、被験者Ｐ１の状態が「睡眠状態」に移行したと判定した後に、重力加速度の向きがｘ軸方向であるか否かを判定する(ステップＳ３８８)。プロセッサ２１は、例えば、ステップＳ３６１で算出したｘ軸方向の平均加速度成分Ｖｘが、所定の閾値よりも大きいか否かに基づいて、重力加速度の向きがｘ軸方向であるか否かを判定してもよい。この閾値は、例えば、重力加速度の向きがｘ軸方向に概ね一致している場合に、平均加速度成分Ｖｘとして得られる値を設定すればよい。このように、ステップＳ３６５の肯定判定ルートにおいて、プロセッサ２１がステップＳ３８８の判定処理を行うことは、図１６に例示した第２判定部４２の機能を実現手法の一例である。
【０１６９】
ステップＳ３６１で得られたｘ軸方向の平均加速度成分Ｖｘが上述した閾値よりも大きい場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３８８の肯定判定ルートに従って、被験者Ｐ１の姿勢を仰臥位に設定する処理を行う(ステップＳ３８９)。その後、プロセッサ２１は、睡眠状態への移行および睡眠時の姿勢を判定する処理を終了して、図１８のステップＳ３８２の処理に進む。
【０１７０】
一方、ステップＳ３６１で算出されたｘ軸方向の平均加速度成分Ｖｘが上述した閾値以下である場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３８８の否定判定ルートに従って、そのまま、睡眠状態への移行および睡眠時の姿勢を判定する処理を終了する。そして、プロセッサ２１は、図１８のステップＳ３８２の処理に進む。
【０１７１】
このステップＳ３８２において、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３８１の処理により、被験者Ｐ１が睡眠状態に移行したと判定され、更に、姿勢が仰臥位に設定されたか否かを判定する。そして、被験者Ｐ１が仰臥位で睡眠中の場合に限って、プロセッサ２１は、ステップＳ３８２の肯定判定ルートに進み、以降の処理を実行する。
【０１７２】
このステップＳ３８２の肯定判定ルートにおいて、ステップＳ３１４およびステップＳ３４７〜ステップＳ３４９の処理を繰り返す過程において、プロセッサ２１は、この過程で収集した情報に基づき、睡眠時無呼吸の兆候を示す情報を収集する。
【０１７３】
例えば、プロセッサ２１は、図８および図９のフローチャートにおいて説明した、前回の吸気状態への変化点からの時間ｔｂあるいは前回の呼気状態への変化点からの時間ｔｅに基づいて、睡眠時無呼吸の兆候を検出してもよい。
【０１７４】
図１８に例示したフローチャートでは、プロセッサ２１は、ステップＳ３１４の処理で得られた前回の吸気状態への変化点からの時間ｔｂあるいは前回の呼気状態への変化点からの時間ｔｅが１０秒を超えるか否かを判定している(ステップＳ３８４)。前回の吸気状態への変化点からの時間ｔｂおよび前回の呼気状態への変化点からの時間ｔｅは、いずれも、呼吸状態の変化点からの経過時間を示している。そして、この呼吸状態の変化点からの経過時間が１０秒を超えるということは、無呼吸時間が１０秒を超えるということに他ならない。したがって、プロセッサ２１が、ステップＳ３８４の処理を実行することにより、図１６に示した収集部１４で得られた情報に基づいて無呼吸期間を検出する検出部４４の機能を実現することができる。
【０１７５】
なお、プロセッサ２１は、上述したステップＳ３８４の肯定判定ルートにおいて、更に、睡眠時無呼吸症候群の診断などに利用可能な情報を収集することができる。
【０１７６】
例えば、ステップＳ３８４の肯定判定ルートに含まれるステップＳ３８５において、プロセッサ２１は、上述したようにして検出した無呼吸時間を記録する処理および無呼吸回数Ｎｂを計数する処理を実行してもよい。
【０１７７】
図２０は、無呼吸時間の記録処理および無呼吸回数の計数処理のフローチャートの一例を示している。図２０に例示した各ステップの処理は、図１８に示したステップＳ３８５の処理の一例である。これらの各ステップの処理は、図１６に例示した検出部４４の機能を、プロセッサ２１による処理によって実現する手法の一例である。
【０１７８】
プロセッサ２１は、まず、直前のステップＳ３１４の処理で得られた呼吸回数および呼吸状態を取得する(ステップＳ３９１)。次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３９１で取得した呼吸回数および呼吸状態が前回に取得した呼吸回数および呼吸状態と同じか否かを判定する(ステップＳ３９２)。
【０１７９】
前回に取得した呼吸回数あるいは呼吸状態と、新たに取得した呼吸回数あるいは呼吸状態とが一致しない場合に(ステップＳ３９２の否定判定)、プロセッサ２１は、新たな無呼吸時間を検出したと判断する。
【０１８０】
この場合に、プロセッサ２１は、新たに検出した無呼吸時間を記録するとともに、無呼吸回数Ｎｂに数値１を加算する(ステップＳ３９３)。次いで、プロセッサ２１は、ステップＳ３９１で取得した新たな呼吸回数および呼吸状態を、以降の処理において参照する前回の呼吸回数および呼吸状態を示す情報として保存する(ステップＳ３９４)。
【０１８１】
一方、前回に取得した呼吸回数および呼吸状態と、新たに取得した呼吸回数および呼吸状態とが一致する場合に(ステップＳ３９２の肯定判定)、プロセッサ２１は、無呼吸時間が継続していると判断する。
【０１８２】
この場合に、プロセッサ２１は、ステップＳ３９３の処理で記録された最も新しい無呼吸時間を、図１８のステップＳ３８４における比較処理の対象となった呼吸状態の変化点からの経過時間ｔｂ、ｔｅを用いて更新する(ステップＳ３９５)。
【０１８３】
このように、本件開示の睡眠時無呼吸検出装置４０に含まれる検出部４４は、被験者Ｐ１の胸部に装着した角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測結果を用いて、被験者Ｐ１の睡眠時無呼吸に関する情報を収集することができる。
【０１８４】
ここで、上述した呼吸計測装置１０の実施形態の説明において述べたように、本件開示の呼吸計測装置１０は、角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘから被験者Ｐ１の呼吸に伴う胸部の動きを高い精度で計測することができる。したがって、この計測結果に基づいて、プロセッサ２１が上述したステップＳ３９１〜ステップＳ３９５の処理を行うことによって、無呼吸回数Ｎｂや無呼吸時間を高い精度で取得し、図１８のステップＳ３８６の処理に供することができる。
【０１８５】
このステップＳ３８６において、プロセッサ２１は、ステップＳ３８５の処理で更新された無呼吸回数Ｎｂあるいは無呼吸時間に基づいて、被験者Ｐ１の状態がアラーム対象であるか否かを判定する。例えば、プロセッサ２１は、ステップＳ３８６の処理において、無呼吸回数Ｎｂが所定の閾値を超えた場合や、無呼吸時間が別の所定の閾値を超えた場合に、被験者Ｐ１が危険な状態であると判断し、アラーム対象であると判定してもよい。
【０１８６】
プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の状態がアラーム対象であると判断した場合に(ステップＳ３８６の肯定判定)、例えば、図１７に示した出力インタフェース２９を介してスピーカ４５にアラーム音を出力させてもよい(ステップＳ３８７)。その後、プロセッサ２１は、睡眠時無呼吸検出処理を終了する。
【０１８７】
一方、被験者Ｐ１の状態がアラーム対象でない場合に(ステップＳ３８６の否定判定)、プロセッサ２１は、ステップＳ３８４の否定判定ルートと同様に、ステップＳ３４７の処理に進む。そして、プロセッサ２１は、被験者Ｐ１の呼吸動作を監視することによる睡眠時無呼吸検出処理を継続する。
【０１８８】
このように、本件開示の無呼吸検出装置４０によれば、被験者Ｐ１の胸部に装着した角速度センサ１１の計測値ｇｙ、ｇｘに基づく呼吸計測結果を用いて、被験者Ｐ１の睡眠時無呼吸に関する精度の高い情報を収集することができる。また、上述した電力供給制御処理を適用することにより、本件開示の無呼吸検出装置４０は、被験者Ｐ１の睡眠時無呼吸に関する精度の高い情報を、睡眠時無呼吸が発生する可能性の高い場合に限って取得することができる。これにより、睡眠時無呼吸検出装置４０の省電力性能と、高い検出性能とを両立させることが可能となる。
【０１８９】
なお、本件開示の呼吸計測装置１０は、図１６に例示した睡眠時無呼吸検出装置４０に限らず、被験者Ｐ１の呼吸の状態を常時計測することにより、被験者Ｐ１の無呼吸状態を検出する装置に適用することもできる。
【０１９０】
例えば、図１に例示した呼吸計測装置１０と、図１６に例示した検出部４４とを組み合わせた無呼吸検出装置を実現することもできる。上述したように、本件開示の呼吸計測装置１０に含まれる角速度センサ１１は、例えば、心電図を取得するためのセンサと一緒に配置することが可能であるので、新生児の呼吸監視などに応用することも可能である。
【符号の説明】
【０１９１】
１０…呼吸計測装置；１１…角速度センサ；１２…積分部；１３…算出部；１４…収集部；１５…ノイズ除去部；１６…積分演算部；１７…平滑化部；１８…解析部；１９…加速度センサ；２１…プロセッサ；２２…メモリ；２３…ハードディスク装置(ＨＤＤ)；２４…表示装置；２５…入力装置；２６…光学ドライブ装置；２７…リムーバブルディスク；２８…センサインタフェース；２９…出力インタフェース；３０…センサ部；３１…判定部；３２，４３…電力制御部；３４…バッテリ；３５…スイッチ；４０…睡眠時無呼吸検出装置；４１…第１判定部；４２…第２判定部；４４…検出部；４５…スピーカ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを取得し、
前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求め、
前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出し、
前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する
ことを特徴とする呼吸計測方法。
【請求項２】
被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサであって、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを出力する角速度センサと、
前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求める積分部と、
前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出する算出部と、
前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する収集部と
を備えたことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
前記第１計測値は、前記第１平面への前記角速度センサの第１射影が前記被験者の頸部を支点として回転する運動の第１角速度を示し、
前記第２平面は、前記被験者の脊柱を含む平面であり、
前記第２計測値は、前記第２平面への前記角速度センサの第２射影が前記被験者の頸部を支点として回転する運動の第２角速度を示し、
前記第３回転角は、前記被験者の頸部と前記角速度センサとを結ぶ直線の前記頸部を支点とする回転角である
ことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項４】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
前記積分部は、前記第１計測値および前記第２計測値から、高周波成分およびドリフト成分を含むノイズ成分をそれぞれ除去した後に、前記第１計測値および前記第２計測値についてそれぞれ積分を行い、
前記収集部は、前記第３回転角の時間変化を平滑化した後に、前記第３回転角の時間変化を解析することにより、前記被験者の呼吸周期を示す情報を収集する
ことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項５】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
前記被験者の体幹に装着された加速度センサと、
前記加速度センサで得られる計測値に基づいて、前記被験者が睡眠状態であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって、前記被験者が睡眠中であると判定されている期間に亘って、前記角速度センサに駆動電力を供給する電力制御部と
を備えたことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項６】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
被験者の体幹に装着された加速度センサと、
前記加速度センサで得られる計測値に基づいて、前記被験者が睡眠状態であるか否かを判定する第１判定部と、
前記加速度センサで得られる計測値に基づいて、前記被験者の姿勢が仰臥位であるか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部によって、前記被験者が睡眠中であると判定されている期間であって、かつ、前記第２判定部によって前記被験者が仰臥位であると判定されている期間に亘って、前記角速度センサに駆動電力を供給する電力制御部と、
前記収集部で得られた情報に基づいて、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きが所定の期間以上に亘って停止した期間を無呼吸期間として検出する検出部と
を備えたことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項１】
被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサから、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを取得し、
前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求め、
前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出し、
前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する
ことを特徴とする呼吸計測方法。
【請求項２】
被験者の胸部又は上腹部に装着した角速度センサであって、前記被験者の脊柱を含む第１平面内を回転する運動の第１角速度を示す第１計測値と、前記第１平面に直交する第２平面内を回転する運動の第２角速度を示す第２計測値とを出力する角速度センサと、
前記第１計測値および前記第２計測値を積分することにより、第１回転角および第２回転角をそれぞれ求める積分部と、
前記第１回転角及び前記第２回転角に基づいて、第３回転角を算出する算出部と、
前記第３回転角の時間変化から、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きを示す情報を収集する収集部と
を備えたことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
前記第１計測値は、前記第１平面への前記角速度センサの第１射影が前記被験者の頸部を支点として回転する運動の第１角速度を示し、
前記第２平面は、前記被験者の脊柱を含む平面であり、
前記第２計測値は、前記第２平面への前記角速度センサの第２射影が前記被験者の頸部を支点として回転する運動の第２角速度を示し、
前記第３回転角は、前記被験者の頸部と前記角速度センサとを結ぶ直線の前記頸部を支点とする回転角である
ことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項４】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
前記積分部は、前記第１計測値および前記第２計測値から、高周波成分およびドリフト成分を含むノイズ成分をそれぞれ除去した後に、前記第１計測値および前記第２計測値についてそれぞれ積分を行い、
前記収集部は、前記第３回転角の時間変化を平滑化した後に、前記第３回転角の時間変化を解析することにより、前記被験者の呼吸周期を示す情報を収集する
ことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項５】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
前記被験者の体幹に装着された加速度センサと、
前記加速度センサで得られる計測値に基づいて、前記被験者が睡眠状態であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって、前記被験者が睡眠中であると判定されている期間に亘って、前記角速度センサに駆動電力を供給する電力制御部と
を備えたことを特徴とする呼吸計測装置。
【請求項６】
請求項２に記載の呼吸計測装置において、
被験者の体幹に装着された加速度センサと、
前記加速度センサで得られる計測値に基づいて、前記被験者が睡眠状態であるか否かを判定する第１判定部と、
前記加速度センサで得られる計測値に基づいて、前記被験者の姿勢が仰臥位であるか否かを判定する第２判定部と、
前記第１判定部によって、前記被験者が睡眠中であると判定されている期間であって、かつ、前記第２判定部によって前記被験者が仰臥位であると判定されている期間に亘って、前記角速度センサに駆動電力を供給する電力制御部と、
前記収集部で得られた情報に基づいて、前記被験者の呼吸に伴う胸部の動きが所定の期間以上に亘って停止した期間を無呼吸期間として検出する検出部と
を備えたことを特徴とする呼吸計測装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２０１３−１１１２６６（Ｐ２０１３−１１１２６６Ａ）
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２６０２６１（Ｐ２０１１−２６０２６１）
【出願日】平成２３年１１月２９日（２０１１．１１．２９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月２９日（２０１１．１１．２９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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