睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法
【課題】被験者への負担を軽減して、簡便かつ正確にＯＳＡＳ（閉塞性睡眠時無呼吸症候群）を検出することのできる睡眠評価装置を提供する。
【解決手段】睡眠評価装置は、被験者の身体の動きを検出するための体動センサ３１および音声を検出するためのマイク３２を含んだセンサ３０と、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義されるＯＳＡＳに特有の睡眠パターンであるＯＳＡＳサイクルをセンサ信号より検出するための演算を実行するＣＰＵ４１を含んだ制御部４０とを備える。ＣＰＵ４１は、体動センサ３１のセンサ信号に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出し、音声信号からＯＳＡＳいびきに相当する音を検出し、これらの時間的な関係に基づいてＯＳＡＳサイクルを検出する。
【解決手段】睡眠評価装置は、被験者の身体の動きを検出するための体動センサ３１および音声を検出するためのマイク３２を含んだセンサ３０と、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義されるＯＳＡＳに特有の睡眠パターンであるＯＳＡＳサイクルをセンサ信号より検出するための演算を実行するＣＰＵ４１を含んだ制御部４０とを備える。ＣＰＵ４１は、体動センサ３１のセンサ信号に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出し、音声信号からＯＳＡＳいびきに相当する音を検出し、これらの時間的な関係に基づいてＯＳＡＳサイクルを検出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法に関し、特に、閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）に特有の睡眠パターンを検出する睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）とは上気道の閉塞によって引き起こされる無呼吸、低呼吸状態となる症状を指し、日中の眠気、集中力の低下、不整脈、高血圧、脳血管障害などの原因とされている。
【０００３】
代表的なＯＳＡＳの検出方法としては睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査やパルスオキシメータを用いて脈拍数と経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ2）とを測定する検査などが挙げられる。そして、これら検査によって測定された酸素飽和度（ＳｐＯ2）や呼吸の有無などから無呼吸低呼吸指数（Apnea Hypopnea Index：ＡＨＩ）を算出し、総合的にＯＳＡＳを判定することがなされている。
【０００４】
簡易な方法としては、たとえば特開２００３−２６５４３９号公報（以下、特許文献１）は、ベッドなどの身体安置手段に呼吸検出用のセンサを配設して被験者の呼吸動作を検出し、呼吸周期または呼吸回数を算出することで無呼吸を判断する方法を開示している。
【０００５】
ＯＳＡＳには睡眠時に特有のいびき（以下、ＯＳＡＳいびきと記載する）がみられる。通常のいびきが規則的に生じるものであるのに対して、ＯＳＡＳいびきは、気道の狭窄により舌根、口蓋部が振動することによって生じる、不規則ないびきである。
【０００６】
そこで、このＯＳＡＳいびきを検出することでＯＳＡＳを検出する方法も提案されている。たとえば、特開２００５−３０４９４１号公報（以下、特許文献２）は、音検出手段を用いて音声検出し、検出された音声信号に基づいていびき状態を推定して、そのいびきの状態から、無呼吸状態に陥ったか否かを推定する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２６５４３９号公報
【特許文献２】特開２００５−３０４９４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、睡眠ポリグラフ検査やパルスオキシメータを用いた検査では電極やセンサなどを被験者に装着する必要があるために被験者の負担が大きいという問題があった。
【０００９】
同様に、特許文献１に開示されている方法も身体安置手段に配設されたセンサを用いるものであるために睡眠時の制約があり、やはり、被験者の負担は避けられないという問題があった。
【００１０】
一方で、特許文献２に開示されている音声を用いて検出する方法では、音声信号に周囲の外乱情報（ノイズ）が重畳する場合があり、検出精度が低下する場合がある、という問題があった。
【００１１】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、被験者への負担を軽減して、簡便かつ正確にＯＳＡＳを検出することのできる睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法を提供することを目的の一つとしている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、睡眠評価装置は被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを評価するための睡眠評価装置であって、被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と、音声を検出するための音声検出手段と、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、体動検出手段の検出結果と音声検出手段の検出結果とから検出するための演算を実行するための演算手段とを備える。演算手段は、体動検出手段の検出結果に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するための第１の検出手段と、音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するための第２の検出手段と、第１の検出手段で得られた被験者の睡眠状態の時系列変化と第２の検出手段で得られた閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとに基づいて、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する第３の検出手段とを含む。
【００１３】
好ましくは、演算手段は、睡眠パターンの各周期を特定する情報を記憶するための第１の記憶手段と、所定期間における被験者の睡眠パターンの各周期を特定する情報に基づいて、被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを示す指標を特定するための特定手段とをさらに含む。
【００１４】
好ましくは、第１の検出手段は、体動の大きさおよび体動の周期性に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出する。
【００１５】
好ましくは、第２の検出手段は、体動検出手段で検出された呼吸による体動と連動している音声信号を用いて、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出する。
【００１６】
好ましくは、第２の検出手段は、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音の判定に用いるための特定の周波数についての音圧のしきい値を予め記憶し、特定の周波数の音圧がしきい値よりも大きい音声信号で表わされた音声を閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音として検出する。
【００１７】
好ましくは、第３の検出手段は、被験者の睡眠状態のうちの特定の睡眠状態と、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音とが予め規定された時間関係で検出された場合に、体動検出手段の検出結果と音声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出する。
【００１８】
好ましくは、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に典型的な睡眠パターンは、気道の狭窄の生じていない睡眠状態である第１の状態、狭窄の進行中の第２の状態、狭窄が進行することで気道が閉塞または概ね閉塞した第３の状態、および覚醒した第４の状態がその順で移行するものである。第３の検出手段は、体動検出手段の検出結果と音声検出手段の検出結果とから第１の状態〜第４の状態のうちの少なくとも１つの状態を検出することで、体動検出手段の検出結果声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出し、演算手段は、検出された睡眠パターンごとに、第１の状態〜第４の状態のタイミングを記憶するための第２の記憶手段をさらに含む。
【００１９】
本発明の他の局面に従うと、睡眠評価装置における検出方法は当該睡眠評価装置で被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する方法であって、睡眠評価装置は、被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と音声を検出するための音声検出手段とを含む。当該検出方法は、体動検出手段の検出結果に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するステップと、音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するステップと、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、被験者の睡眠状態の時系列変化と閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとの時間的な関係に基づいて検出するステップとを備える。
【発明の効果】
【００２０】
この発明によると、被験者への負担を軽減して、簡便かつ正確にＯＳＡＳサイクルを検出し、ＯＳＡＳの症状の度合いを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施の形態にかかる睡眠評価装置の外観の具体例を示す図である。
【図２】睡眠評価装置の側面を表わした概略図である。
【図３】睡眠評価装置を上方から見た外観の概略図である。
【図４】睡眠評価装置のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【図５】睡眠評価装置の使用例を説明する図である。
【図６】ＯＳＡＳサイクルのメカニズムを説明するための図である。
【図７】ＯＳＡＳサイクルに伴う体動／呼吸信号および音声信号の、時間変化の具体例を示す図である。
【図８】図７の音声信号の一部分を拡大して表わした図である。
【図９】通常のいびき音の解析結果を表わす図である。
【図１０】ＯＳＡＳサイクルの第１段階において上気道の閉塞が進んだときの、上気道の圧迫状態を説明するための図である。
【図１１】ＯＳＡＳいびき音の解析結果を表わす図である。
【図１２】所定期間のＯＳＡＳサイクルにおける、被測定者の体動／呼吸信号および音声信号の時間変化の具体例を示す図である。
【図１３】睡眠評価装置の機能構成の具体例を示すブロック図である。
【図１４】睡眠評価装置の動作の流れの具体例を示すフローチャートである。
【図１５】体動／呼吸信号で表わされる電圧値の時間変化を表わしている。
【図１６】（Ａ）は図１５に表わされた波形から分離された呼吸波形の具体例を示す図であり、（Ｂ）は図１５に表わされた波形から分離された体動波形の具体例を示す図である。
【図１７】覚醒判定の結果の具体例を示す図である。
【図１８】ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第１の例を表わすフローチャートである。
【図１９】ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第２の例を説明するための図である。
【図２０】ＯＳＡＳサイクルの周期のレベル値の具体例を示す図である。
【図２１】ＯＳＡＳサイクルの頻度のレベル値の具体例を示す図である。
【図２２】軟口蓋の狭窄度合い、および舌根部の狭窄度合いのレベル値の具体例を示す図である。
【図２３】無呼吸状態のレベル値の具体例を示す図である。
【図２４】いびきサイクル情報テーブルの具体例を示す図である。
【図２５】ＯＳＡＳサイクルのレベルに関連付けられたいびきレベルの具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。
【００２３】
＜外観＞
図１は、本実施の形態にかかる睡眠評価装置１００の外観の具体例を示す図である。また、図２は睡眠評価装置１００の側面を表わした概略図、および図３は斜め上方から見た外観の概略図である。
【００２４】
図１〜図３を参照して、睡眠評価装置１００は、一例として、台座に対して直方体またはその角が丸みを帯びて処理された縦長の形状の筐体が立てられた外観を有する。
【００２５】
図１を参照して、台座表面には操作用のボタン（あるいはボタン群）１０が配備され、台座に立てられた筐体の表面には表示部２０が配備される。また、その筐体内部には、センサ３０と、制御部４０とが内包される。
【００２６】
以降の説明において、筐体の表示部２０が設けられた面を睡眠評価装置１００の正面とも称する。
【００２７】
睡眠評価装置１００は無線または有線での通信を行なうための通信部５０を有する。通信部５０は、一例として、筐体の、台座と逆側の端部よりに設けられる。そして、通信部５０を用いて、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）や携帯電話機などの表示装置２００に接続されて、表示装置２００に対して表示データを出力する。
【００２８】
＜ハードウェア構成＞
図４は、睡眠評価装置１００のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【００２９】
図４を参照して、ボタン１０、センサ３０、表示部２０、および通信部５０は、いずれも、制御部４０に接続される。
【００３０】
ボタン１０はユーザに操作されることによる操作信号を制御部４０に対して出力する。
センサ３０は体動センサ３１および音声センサであるマイク３２を含み、それぞれ、センサ信号を制御部４０に対して出力する。体動センサ３１としては、好適にはドップラーセンサが用いられる。以降の説明では、体動センサ３１がドップラーセンサであるものとする。他には、超音波センサが用いられてもよい。
【００３１】
ドップラーセンサである体動センサ３１は、図示しない、測定用の電波を出力するための出力部と、受信部とを有する。受信部は、出力部から出力した電波のうち被測定体表面から反射した電波を受信し、出力した電波からの周波数の変化に応じたセンサ信号を出力する。
【００３２】
なお、体動を検出する機構として体動センサ３１に替えてカメラを備えて、制御部４０において画像解析を行なうことで体動を検出してもよい。
【００３３】
制御部４０は、全体制御を行なうためのＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、ＣＰＵ４１で実行されるプログラムなどを記憶するためのメモリ４２とを含む。制御部４０は、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されている表示用のプログラムを実行し、入力された操作信号およびセンサ信号を用いて演算を実行することで、後述するＯＳＡＳいびきを検出し、さらに、後述するＯＳＡＳサイクルを検出する。そして、ＯＳＡＳのレベルを表わす指標を算出し、出力するための処理を行なう。
【００３４】
上記出力するための処理は、表示データを生成し、当該表示データに基づく画面表示を表示部２０に行なうための表示制御を含む。または、表示データを表示装置２００に対して通信部５０から送信するための通信制御を含んでもよい。
【００３５】
通信部５０は、たとえば赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を利用した通信などの無線通信で、直接、表示装置２００と通信するものであってもよいし、インターネット接続機能を有して、インターネットを介して表示装置２００と通信するものであってもよい。
【００３６】
さらに、通信部５０は無線ＬＡＮ（Local Area Network）のサーバ機能を有して、無線ＬＡＮ接続でアクセスした表示装置２００に対して、たとえばＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）などのマークアップ言語で表現された後述の表示データを送信するようにしてもよい。
【００３７】
＜使用例＞
図５は、睡眠評価装置１００の使用例を説明する図である。
【００３８】
図５を参照して、睡眠評価装置１００は、一例として就寝中の被測定者の近傍（たとえば枕元）に設置される。その状態で測定動作が行なわれることで、ドップラーセンサである体動センサ３１から電波が出力される。
【００３９】
体動センサ３１から出力された電波は就寝中の被測定者の主に胸元、肩、などの辺りに到達し、そこからの反射波の周波数の変化がセンサ信号として制御部４０に出力される。このセンサ信号を、以降の説明では体動／呼吸信号とも称する。
【００４０】
また、被測定者の近傍に配備されることで、音声センサであるマイク３２によって被測定者近傍の音声が検出される。音声信号はセンサ信号として制御部４０に出力される。このセンサ信号を以降の説明では音声信号とも称する。
【００４１】
制御部４０は、体動／呼吸信号で表わされた周波数の変化に基づいて就寝中の被測定者の胸の動きや寝返りなどの体動を検出し、その検出結果に基づいて睡眠状態を判定する。また、制御部４０は、音声信号から被測定者の「いびき」を検出し、その検出結果に基づいていびきの状態を判定する。そして、睡眠状態といびきの状態とから、被測定者のＯＳＡＳのレベルを判定し、そのレベルを表わす指標を出力する。
【００４２】
＜ＯＳＡＳの説明＞
ここで、ＯＳＡＳ（Obstructive Sleep Apnea Syndrome：閉塞型睡眠時無呼吸症候群）について説明する。ＯＳＡＳとは、睡眠によって舌根や咽頭の筋肉が弛緩することで上気道が徐々に狭窄され、閉塞に至り、無呼吸・低呼吸に至る症状を指す。ＯＳＡＳは、脳血管障害の要因ともされている。その原因として、肥満や上気道筋肉の機能的な異常などが挙げられる。
【００４３】
ＯＳＡＳの症状を有する患者は、睡眠時に、後述する周期性のある睡眠パターンを繰り返す。この睡眠パターンを「ＯＳＡＳサイクル」と称する。さらに、特有の音圧で構成される、特徴的ないびきを発する。以降の説明において、このいびきを「ＯＳＡＳいびき」とも称する。通常のいびきは規則的かつ一時的であるのに対して、ＯＳＡＳいびきは、上気道の狭窄により舌根や口蓋部が振動することで生じるものであるため、不規則である。
【００４４】
図６は、ＯＳＡＳサイクルのメカニズムを説明するための図である。
図６（Ａ）を参照して、ＯＳＡＳサイクルは大きくは３つの段階に分かれる。詳しくは、第１段階（＃１）では、通常のいびきから上気道の狭窄に伴って徐々に大きないびきであるＯＳＡＳいびきに変化していく。第２段階（＃２）では、呼吸がきわめて小さくなる、またはなくなる。そして、第３段階（＃３）では、体動が発生して破裂音または大きな溜息に似た音が発生し、覚醒状態となる。
【００４５】
ＯＳＡＳの症状を有する患者は、睡眠時に、この特有の睡眠パターンである＃１〜＃３からなるＯＳＡＳサイクルを周期的に繰り返す。
【００４６】
図６（Ｂ）は、ＯＳＡＳサイクルに伴う上気道の状態を説明する図である。
図６（Ｂ）を参照して、＃１では通常状態から上気道の狭窄が徐々に進む。＃２では、さらに上気道の狭窄が進み、完全な閉塞に至る。＃３では、上気道の状態が通常状態に回復する。その際、破裂音や溜息に似た音が検出される。
【００４７】
＜評価の原理＞
睡眠評価装置１００では、図を用いて説明されたようなＯＳＡＳいびきや体動の発生を検出することでＯＳＡＳサイクルを検出する。すなわち、センサ３０で取得できる呼吸情報の周期、振幅、および音圧の変動情報によりＯＳＡＳサイクルを検出する。
【００４８】
図７は、ＯＳＡＳサイクルに伴う体動／呼吸信号および音声信号の、時間変化の具体例を示す図である。これらのセンサ信号は、本願発明者らが実際に測定して得られたものである。図７においては、体動／呼吸信号および音声信号を同じ時系列で表わしている。
【００４９】
図７を参照して、＃１の通常のいびきが発生している段階では体動／呼吸信号は概ね一定した周期で繰り返される。ＯＳＡＳいびきが発生すると呼吸に伴う胸部の動きの大きさを表わす振幅は小さくなる。すなわち、この段階で呼吸動作が徐々に小さくなっていくことが示されている。
【００５０】
＃２の無呼吸段階では、体動／呼吸信号の振幅が非常に小さい状態が継続する。すなわち、この段階で呼吸動作がほぼ行なわれていないことが示されている。
【００５１】
＃３の、体動が発生して覚醒状態となる段階では、体動／呼吸信号号の振幅が不規則に大きくなる。すなわち、この段階で、大きな体動が発生して、呼吸動作が再開することが示されている。
【００５２】
さらに、＃１を、通常のいびきが発生している段階（＃１−１）とＯＳＡＳいびきが発生している段階（＃１−２）との２段階に分離すると、音声信号については、＃１−２において、通常のいびきから上気道が狭窄したＯＳＡＳいびき特有の音に変化していく。図７の音声信号の丸印Ｐで表わされた位置が、＃１−１から＃１−２への音声信号の変化する位置を表わしている。
【００５３】
図８は、図７の音声信号の丸印Ｐで示された位置を拡大して表わした図である。図８の横軸が周波数を表わし、縦軸は音圧を表わしている。図８に示されるように、図７の丸印Ｐで示された位置で音信号の周波数の構成が変化していることがわかる。この音の差異については後述する。
【００５４】
＃３の覚醒状態では、図７の音声信号の丸印Ｑで表わされた位置において、狭窄した上気道が復帰する際に破裂音または溜息に似た音が検出されたことが示されている。
【００５５】
図９は、通常のいびき音の解析結果を表わす図である。図９を参照して、通常のいびき音は、概ね１０００Ｈｚ以下の音圧の音で構成される。
【００５６】
これに対して、ＯＳＡＳいびきは、構成する音圧の周波数が異なる。図１０は、＃１の上気道の閉塞が進んだときの、上気道の圧迫状態を説明するための図である。図１０を参照して、仰向けに伏臥して睡眠によって筋肉が弛緩すると、重力により舌が背中側に落ち込む。そのため、図１０において丸印で示された舌根部および軟口蓋後壁部が閉塞されやすくなる。
【００５７】
図１１は、ＯＳＡＳいびき音の解析結果を表わす図である。図１１を参照して、ＯＳＡＳいびきは、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音との周波数の音圧を多く含んだ音で構成されている。前者の周波数は軟口蓋が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音であり、後者の周波数は舌根部が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音である。
【００５８】
従って、これら周波数の音圧が所定以上である音信号はＯＳＡＳいびきに似た音であると検出することができる。
【００５９】
さらに、上気道の狭窄が進むほど、すなわち、ＯＳＡＳの症状が進行するほどより共鳴音が強くなるため、ＯＳＡＳに特有の上記２つの周波数帯の音圧は高くなる傾向にある。また、軟口蓋や舌根の形状は個人差のあるものであるため、それぞれの狭窄による共鳴音の周波数は個人差がある。よって、上記２つの周波数帯の音圧が測定された後、その音圧の変動を検知することで、上気道の狭窄の進み具合を検知することができる。そのため、音圧の変動は、ＯＳＡＳの症状の進行具合を示す１つの指標となり得る。また、上記２つの周波数帯での優位な音圧のそれぞれの周波数を測定することで、被測定者に特有のＯＳＡＳいびきの周波数の特徴を抽出することができる。
【００６０】
図７に示されたように、ＯＳＡＳの症状を有する患者の睡眠時の体動／呼吸信号の時間変化と音声信号の時間変化とには時間的な関連性がある。すなわち、ＯＳＡＳサイクルは、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該ヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される。その特徴的な関連としては、上記第１段階（＃１）の終わりにＯＳＡＳいびきが発せられ、その後、第２段階（＃２）から第３段階（＃３）に移行する際に大きな体動がある、という関連が挙げられる。また、その際に、破裂音または溜息に似た音も発せられる、という関連も挙げられる。
【００６１】
そこで、睡眠評価装置１００は、図７に示された体動／呼吸信号の時間変化と音声信号の時間変化との時間的な関連性を利用して、それぞれの信号に基づいて検出された状態が時間的に関連がある場合に、これら信号で定義される睡眠パターンをＯＳＡＳサイクルと検出する。
【００６２】
図１２は、所定期間のＯＳＡＳサイクルにおける、被測定者の体動／呼吸信号および音声信号の時間変化の具体例を示す図である。これらのセンサ信号もまた、本願発明者らが実際に測定して得られたものである。図１２においても、体動／呼吸信号および音声信号を同じ時系列で表わしている。
【００６３】
図１２において点線で囲まれた区間が、上記＃１〜＃３で示された、通常のいびきの発生から上気道の閉塞（無音）状態を経て通常のいびきが再開されるまでの、ＯＳＡＳサイクルの１サイクルを表わしている。ＯＳＡＳの症状が進行するに連れて、ＯＳＡＳサイクルの１サイクルの開始から終了までの時間が長くなり、かつ、複数のＯＳＡＳサイクルが短い間隔で繰り返されるようになる。すなわち、ＯＳＡＳサイクルの１サイクルの開始から終了までの時間（周期）、およびＯＳＡＳサイクルの間隔（頻度）は、ＯＳＡＳの症状の進行具合を表わしていると言える。
【００６４】
そこで、睡眠評価装置１００は、ＯＳＡＳサイクルを特定する情報として、少なくともＯＳＡＳサイクルの周期および頻度を用いて、ＯＳＡＳの症状の進行具合を示す指標を決定することで、被測定者の睡眠を評価する。
【００６５】
＜機能構成＞
図１３は、睡眠評価装置１００においてＯＳＡＳの症状の度合いを評価するための機能構成の具体例を示すブロック図である。図１３に表わされる各機能は、主に、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されるプログラムを実行することによってＣＰＵ４１上に形成されるものであるが、少なくとも一部が電気回路などのハードウェア構成によって形成されてもよい。
【００６６】
図１３を参照して、睡眠評価装置１００は、ドップラーセンサである体動センサ３１から体動を表わすセンサ信号の入力を受付けるための体動入力部４０１と、該センサ信号に基づいて単位期間の体動の有無を判別するための体動判別部４０２と、単位期間ごとの判別結果に基づいて、当該単位期間が所定数連続してなる一定期間について睡眠状態である覚醒状態であるかを判定するための覚醒判定部４０３と、マイク３２からの音声信号の入力を受付けるための音声入力部４０４と、音声入力部４０４に入力された音声信号に対して周波数を測定することにより上記したいびきの構成要素とされる周波数帯での所定量以上の音圧が検出されたことを判別する音声判別部４０５と、音声判別部４０５の判別結果に基づいてＯＳＡＳいびきに対応する音声が発生したか否かを判定するいびき判定部４０６と、いびき判定部４０６の判定結果と覚醒判定部４０３の判定結果とに基づいてＯＳＡＳいびきが発生したか否かを判定し、ＯＳＡＳサイクルを検出するためのＯＳＡＳ判定部４０７と、複数のＯＳＡＳサイクルを用いてＯＳＡＳのレベルを判定し、予め記憶されているいびきのレベルを表わす指標のうちから対応する指標を決定するための決定部４０８と、決定部４０８の決定した結果を表示させるために表示部２０および／または通信部５０に送信するための出力処理部４０９とを含む。決定部４０８の決定した結果は、通信部５０を介して、外部の装置に送信されることにより、他の装置において表示され得る。
【００６７】
図１３の例では、ＣＰＵ４１が体動センサ３１、マイク３２からのセンサ信号を入力部において直接受け取るものとしているが、センサ信号はメモリ４２の所定領域に一時的に記憶され、ＣＰＵ４１がＯＳＡＳいびきの特徴を評価する動作を行なう際にそこから読み出すようにしてもよい。
【００６８】
＜動作フロー＞
図１４は、睡眠評価装置１００におけるＯＳＡＳいびきの特徴を評価するための動作の流れの具体例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートに示される動作は、たとえば、ボタン１０に含まれる図示しない表示ボタンの押下を受付けることで開始されてもよいし、所定のタイミング（たとえば予め規定した時刻、など）に自動的に開始されるものでもよい。この動作は、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶される表示用のプログラムを読み出して実行し、図１３に示された各機能を発揮することによって実現される。
【００６９】
図１４を参照して、動作が開始されると、ステップＳ１０でＣＰＵ４１は、測定結果としてメモリ４２の所定記憶領域に記憶された体動を表わすセンサ信号および音声信号を読み出す。ステップＳ２０でＣＰＵ４１は、体動を表わすセンサ信号に基づいて覚醒状態を判断する。ステップＳ３０でＣＰＵ４１は、音声信号に基づいていびきの有無を判定する。そして、ステップＳ４０でＣＰＵ４１は、それらの判定結果を用いてＯＳＡＳいびきを判定してＯＳＡＳサイクルを検出し、ステップＳ５０で当該レベルに応じたいびき指標を決定する。そして、ステップＳ６０でＣＰＵ４１は、その指標をＯＳＡＳいびきの特徴の評価結果として出力するための処理を実行する。
【００７０】
以下、上記ステップＳ２０〜Ｓ５０のそれぞれの動作の詳細について説明する。
＜覚醒判定＞
上記ステップＳ２０の覚醒判定について説明する。
【００７１】
図１５は、ドップラーセンサである体動センサ３１からのセンサ信号（体動／呼吸信号）の具体例を示す図である。図１５は、体動センサからの搬送波と被測定者の表面からの反射波との位相の変位量に関係する電圧値の時間変化を表わしている。
【００７２】
図１５を参照して、センサ信号で表わされる波形は、被測定者の呼吸に伴う体動（胸の動き）を表わす波形（以下、呼吸波形とも称する）と、寝返りなどの呼吸以外の体動を表わす波形（以下、体動波形とも称する）とを含む合成波である。
【００７３】
図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）は、図１５に表わされた波形から分離された呼吸波形および体動波形の具体例を示す図である。
【００７４】
安定した睡眠状態であるときのヒトの呼吸波形は周期性を有する。従って、呼吸波形の周期性が所定範囲内である場合、すなわち、その周期のばらつきが所定範囲内であるときには、概ね、安定した睡眠状態であると言える。
【００７５】
また、安定した睡眠状態であるとき、寝返りなどの呼吸以外の体動は生じ難い。従って、体動波形の振幅が所定範囲内であるときには概ね安定した睡眠状態であると言え、所定範囲以上となった場合には体動が生じているために安定した睡眠状態ではないと言える。
【００７６】
従って、ある期間については、その期間における呼吸波形の周期性や呼吸以外の体動の大きさに基づいて被測定者が安定した睡眠状態にあるか否かを判定することができる。なお、この例では、呼吸波形と体動波形との両波形を用いて判定するものとしているが、少なくとも一方の波形のみを用いてもよい。
【００７７】
体動判別部４０２は、入力されたセンサ信号から図１５に示されるようなセンサ信号に基づく波形を判別する。覚醒判定部４０３は、その波形を図１６（Ａ），（Ｂ）に示される呼吸波形と体動波形とに分離する。そして、それぞれの波形に基づいて、予め規定された単位期間（図１５の期間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５）ごとに、被測定者が安定した睡眠状態にあるか否かを判定する。ここでの単位期間は、たとえば３０秒や１分程度が挙げられる。すなわち、呼吸波形の単位期間ｔ１における周期のばらつきが予め設定されているしきい値よりも小さい場合には、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性が見られると判断する。また、体動波形の単位期間ｔ１における振幅が予め設定されているしきい値よりも大きいか小さいかを判断する。
【００７８】
そして、覚醒判定部４０３は、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性があり、かつ体動波形の振幅がしきい値よりも小さい場合に、単位期間ｔ１の当該被測定者の睡眠状態を睡眠状態（Ｓ）であると判定する。一方、覚醒判定部４０３は、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性がなく、かつ体動波形の振幅がしきい値よりも大きい場合に、単位期間ｔ１の当該被測定者の睡眠状態を覚醒状態（Ｗ）であると判定する。なお、いずれか一方の条件のみが満たされている場合、つまり、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性があるか、または、体動波形の振幅がしきい値よりも小さい場合に、覚醒状態と判定するようにしてもよい。
【００７９】
図１７（Ａ）は、覚醒判定部４０３での判定結果の具体例を示す図である。図１７（Ａ）に示されるように、覚醒判定部４０３は、入力されたセンサ信号に基づく波形の単位期間ごとに、安定した睡眠状態であるか覚醒状態であるかを判定する。
【００８０】
しかしながら、睡眠状態において体動が生じたり、覚醒状態において体動がなく呼吸が安定していたりする単位期間が生じる場合もある。また、被測定者以外の移動物からの反射波を受信して、その結果、体動波形にノイズが生じる場合もある。そこで、好ましくは、図１３に示されるように覚醒判定部４０３は補正部４０３１を含み、補正部４０３１は、隣接する単位期間の判定結果に応じて、当該単位期間の判定結果を補正する。
【００８１】
一例として、図１７（Ｂ）に、図１７（Ａ）に示された判定結果の補正の具体例を示す。図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）を参照して、補正部４０３１は、同一の判定結果である単位期間の連続数が所定数以下であり、かつ、当該判定結果と反対の判定結果である単位期間がこの連続した単位期間の前後に所定数以上連続している場合、その連続した単位期間の判定結果を、反対の判定結果となるように補正する。
【００８２】
具体的には、覚醒判定部４０３は図１７（Ａ）の単位期間ｔ７について覚醒状態（Ｗ）と判定しているが、覚醒状態（Ｗ）と判定された単位期間は単位期間ｔ７に対して連続しておらず（すなわち、連続数が１であり）、かつ、単位期間ｔ７の前後において睡眠状態（Ｓ）と判定された単位期間がある程度連続している。判定結果が逆の同様の状態は単位期間ｔ１３についても見られる。
【００８３】
仮に、対象とする単位期間の判定結果の連続数のしきい値（第１のしきい値）を２、その前後の単位期間の判定結果の連続数のしきい値（第２のしきい値）を２とすると、単位期間ｔ７については、覚醒状態（Ｗ）と判定された単位期間の連続数１が上記第１のしきい値よりも小さく、かつ、単位期間ｔ７の前後の判定結果の逆の単位期間の連続数３が上記第２のしきい値よりも大きい、という条件を満たしている。従って、補正部４０３１は、単位期間ｔ７の単位期間の判定結果を、反対の判定結果である睡眠状態（Ｓ）となるように補正する。
【００８４】
同様にして、補正部４０３１は、単位期間ｔ１３の単位期間の判定結果も、反対の判定結果である覚醒状態（Ｗ）となるように補正する。
【００８５】
このようにして覚醒判定部４０３は、入力された体動を表わすセンサ信号に基づいて単位期間ごとに睡眠状態か覚醒状態かを判定し、当該単位期間ごとの判定結果を表わした情報を生成する。生成された図１７（Ｂ）のような単位期間ごとの判定結果を表わす情報を「体動／呼吸情報ワークテーブル」とも称する。
【００８６】
＜いびき判定＞
上記ステップＳ３０のいびき判定について説明する。
【００８７】
図９および図１１を用いて説明されたように、ＯＳＡＳいびきも含めたいびきの音は、１０００Ｈｚ以下の周波数の音圧が他の周波数の音圧よりも高く構成されている。そこで、音声判別部４０５は、入力された音声信号を周波数ごとの音圧に解析し、いびきの構成要素とされる１０００Ｈｚ以下の音圧が予め規定された所定量より多く検出された音声信号を、いびきの判定に用いる有効な音声信号として判別する。
【００８８】
さらに、ＯＳＡＳいびきは、図１１を用いて説明されたように、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音とが特徴的に含まれている。そこで、いびき判定部４０６は、予め、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音とについての音圧のしきい値を記憶しておき、音声信号のその周波数の音圧と当該しきい値とを比較する。なお、音圧に関しては個人差があるため、上記しきい値は被測定者ごとに設定されるものであってもよい。そして、上記ステップＳ２０の覚醒判定と同様に予め規定された単位期間（たとえば３０秒や１分程度）ごとに、その期間内の音声信号が１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音との周波数の音圧がしきい値以上多く検出されると、当該単位期間の音声信号で表わされる音をＯＳＡＳいびきに相当する音であると判定する。これら周波数の音圧がしきい値よりも少なく、かつ１０００Ｈｚ以下の周波数の音圧の音がしきい値より多く検出されると、当該単位期間の音声信号で表わされる音をＯＳＡＳいびきでなく通常のいびきに相当する音であると判定する。
【００８９】
いびき判定部４０６は、入力された音声信号に基づいて単位期間ごとにＯＳＡＳいびきに相当する音が発生しているか否かを判定し、単位期間ごとその判定結果を表わした情報を生成する。生成された単位期間ごとの判定結果を表わす情報を「いびき情報ワークテーブル」とも称する。
【００９０】
＜ＯＳＡＳ判定＞
上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定について説明する。ＯＳＡＳ判定部４０７は、ＯＳＡＳ判定を実行することで発生した音がＯＳＡＳいびきであることを判定し、その発生周期と体動の周期とを用いてＯＳＡＳサイクルを検出する。
【００９１】
［第１の例］
上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定の第１の例について説明する。図１８は、ＯＳＡＳ判定部４０７で実行される、ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第１の例を表わすフローチャートである。
【００９２】
図１８を参照して、ＯＳＡＳ判定部４０７は、ステップＳ１０１での初期化処理の後、ステップＳ１０３で覚醒判定部４０３およびいびき判定部４０６から判定結果を収集する。ここでは、上述の単位期間ごとに同期した覚醒判定部４０３の判定結果およびいびき判定部４０６の判定結果を収集する。当該単位期間のいびき判定部４０６での判定結果が得られた存在有効な音声信号であり（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、かつ、覚醒判定部４０３での判定結果が得られた存在有効な体動／呼吸信号である場合（Ｓ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０９でＯＳＡＳ判定部４０７は、音声信号の波形が呼吸波形に連動したものであるか否か、つまり、いびきを表わしたものであるか否かを判定する。その結果、音声信号の波形が呼吸波形に連動していると判定されると（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は当該単位期間を「いびき有り」の期間と判定し、ステップＳ１１１でその判定結果をその時刻および音声信号と共に情報テーブルに書き込む。この情報テーブルを「ＯＳＡＳ情報テーブル」とも称する。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第１段階（＃１）の、通常のいびきが発生している段階に相当する。
【００９３】
なお、この判定が、直前に後述する処理がなされたことによって無呼吸状態から覚醒状態に復帰したと判定した後になされたものである場合、当該単位期間から新たなＯＳＡＳサイクルが開始されることになる。そこで、この場合、ステップＳ１１１でＯＳＡＳ判定部４０７は、その判定結果をその時刻と共に情報テーブルに書き込む。つまり、この判定がなされた時刻がＯＳＡＳサイクルの開始時刻として記憶される。この情報テーブルを「ＯＳＡＳサイクル情報テーブル」とも称する。
【００９４】
その後、ＯＳＡＳ判定部４０７はステップＳ１２７でＯＳＡＳ情報テーブルを管理するための必要な処理を実行した後、ステップＳ１０３へ処理を戻して次の単位期間の判定結果を収集する。
【００９５】
当該単位期間のいびき判定部４０６での判定結果が得られる存在有効な音声信号ではない場合、つまり、いびき音が判別されなかった場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、ステップＳ１１３でＯＳＡＳ判定部４０７は、後述するＯＳＡＳサイクルの１サイクルの当該単位期間よりも以前に「いびき有り」と判定された単位期間が存在して、その後にいびき音が判別されなくなったものであるか否かを判定する。そうである場合（ステップＳ１１３でＹＥＳ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は無呼吸状態があったとして当該単位期間を「無呼吸期間」と判定し、ステップＳ１１５でその判定結果をその時刻および音声信号と共にＯＳＡＳ情報テーブルに書き込む。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第２段階（＃２）の無呼吸段階に相当する。
【００９６】
その後、ＯＳＡＳ判定部４０７はステップＳ１２７でＯＳＡＳ情報テーブルを管理するための必要な処理を実行した後、ステップＳ１０３へ処理を戻して次の単位期間の判定結果を収集する。
【００９７】
当該単位期間のいびき判定部４０６での判定結果が得られた存在有効な音声信号であり、かつ、覚醒判定部４０３での判定結果が得られた存在有効な体動／呼吸信号である場合であって（ステップＳ１０５でＹＥＳ、かつＳ１０７でＹＥＳ）、音声信号の波形が呼吸波形に連動したものでなかった場合（ステップＳ１０９でＮＯ）、ステップＳ１１７でＯＳＡＳ判定部４０７は、体動／呼吸信号が、予め規定されている体動のしきい値よりも大きな体動を表わす信号であるか否か、つまり、大きな体動が発生したか否かを判定する。
【００９８】
規定よりも大きな体動が発生したと判定された場合（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、ステップＳ１１９でＯＳＡＳ判定部４０７は、その際の音声信号に基づいて、予め規定されているしきい値よりも大きな破裂音や溜息に似た音が発生しているか否かを判定する。
【００９９】
規定よりも大きな体動が発生したものの大きな破裂音や溜息に似た音が発生していない場合には（ステップＳ１１７でＹＥＳ、かつステップＳ１１９でＮＯ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は低呼吸状態からの呼吸の再開である可能性があると判定し、ステップＳ１２１でその判定結果をその時刻および音声信号、体動／呼吸信号と共にＯＳＡＳ情報テーブルに書き込む。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第２段階（＃２）において、低呼吸状態から無呼吸状態までに至らずに、低呼吸状態から第３段階（＃３）の覚醒状態に移行したことを表わすものである。
【０１００】
規定よりも大きな体動が発生し、かつ大きな破裂音や溜息に似た音が発生している場合には（ステップＳ１１７でＹＥＳ、かつステップＳ１１９でＹＥＳ）、ステップＳ１２３でＯＳＡＳ判定部４０７は、後述するＯＳＡＳサイクルの１サイクルの当該単位期間よりも以前に「無呼吸期間」と判定された単位期間が存在して、その後に大きな破裂音や溜息が検出されたものであるか否かを判定する。そうである場合（ステップＳ１２３でＹＥＳ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は、無呼吸状態から覚醒状態に復帰したと判定し、ステップＳ１２５でその判定結果をその時刻と共にＯＳＡＳ情報テーブルに書き込む。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第３段階（＃３）の覚醒段階に相当する。
【０１０１】
さらに、ステップＳ１２５でＯＳＡＳ判定部４０７は、この判定でＯＳＡＳサイクルの１サイクルが完了したと判定し、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルにその判定結果をその時刻および音声信号、体動／呼吸信号と共に書き込む。さらに、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルに書き込む情報として、先の処理で測定されたＯＳＡＳサイクルのカウントを１加算して、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルのＯＳＡＳサイクルのカウントを更新する。
【０１０２】
その後、ＯＳＡＳ判定部４０７はステップＳ１２７でＯＳＡＳ情報テーブルを管理するための必要な処理を実行した後、ステップＳ１０３へ処理を戻して次の単位期間の判定結果を収集する。
【０１０３】
つまり、ＯＳＡＳ判定部４０７は、以上の処理を単位期間の判定結果ごとに繰り返すことでＯＳＡＳいびきを検出し、それを情報テーブルに書き込むことでＯＳＡＳサイクルを検出する。
【０１０４】
以上の処理を繰り返すことで、「ＯＳＡＳ情報テーブル」には、単位期間ごとのＯＳＡＳサイクルにおけるいずれの段階（上記＃１〜＃３）であるかの判定結果、およびその判定に用いられた信号が書き込まれることになり、「ＯＳＡＳサイクル情報テーブル」には、「ＯＳＡＳ情報テーブル」に書き込まれることで得られたＯＳＡＳサイクルごとに、当該サイクルの少なくとも開始時刻、終了時刻、およびサイクル回数（カウント）とが書き込まれることになる。
【０１０５】
［第２の例］
上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定の第２の例について説明する。ＯＳＡＳ判定部４０７は、上記単位期間ごとに、当該期間の上記ステップＳ２０の覚醒判定から得られる睡眠状態の周期と、上記ステップＳ３０のいびき判定の結果から得られるＯＳＡＳいびきに相当する音の発生周期とを用いて、ＯＳＡＳいびきであるか否かを判定する。
【０１０６】
図１９は、ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第２の例を説明するための図である。図１９には、ある期間の単位期間（ｔ１〜ｔ１２）ごとの上記ステップＳ２０の覚醒判定および上記ステップＳ３０のいびき判定の結果の具体例が示されている。詳しくは、図１９の左から第１列は、単位期間ｔ１〜ｔ１２それぞれの体動／呼吸信号に所定の処理を行なって得られた値を表わし、第２列は、この体動／呼吸信号を用いた上記ステップＳ２０の覚醒判定の判定結果を表わしている。図１９においては、覚醒判定の結果として、睡眠状態であるとの判定結果を「０」、覚醒状態であるとの判定結果を「１」で表わしている。
【０１０７】
さらに、第３列および第４列は、それぞれ、音声信号のうちの軟口蓋が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音である１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音を表わす周波数の音圧に所定の処理を行なって得られた値、ならびに舌根部が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音である１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音との周波数の音圧に所定の処理を行なって得られた値を表わし、第５列は、この音声信号を用いた上記ステップＳ３０のいびき判定の結果を表わしている。図１９においては、いびき判定の結果として、通常のいびきに相当する音が発生したことを表わす判定結果を「０」、ＯＳＡＳいびきに相当する音が発生したことを表わす判定結果を「１」で表わしている。
【０１０８】
ＯＳＡＳ判定部４０７は、図１９の第２列に示される覚醒判定の結果と、第５列に表わされるいびき判定の結果とに基づいてＯＳＡＳいびきを判定する。上述のように、ＯＳＡＳサイクルでは、第１段階（＃１）で通常のいびきからＯＳＡＳいびきに変化した後に第２段階（＃２）の無呼吸／低呼吸状態に至り、その後に体動が発生して破裂音または大きな溜息に似た音が発生して第３段階（＃３）の覚醒段階に達する。この変化に基づいてＯＳＡＳ判定部４０７は、ＯＳＡＳいびきに相当する音が発生したと判定された後に覚醒状態と判定された期間を上記第１段階から第２段階を経て第３段階に移行した期間と判断し、そのときのＯＳＡＳいびきに相当する音をＯＳＡＳいびきと判定する。
【０１０９】
図１９の例では、ｔ５，ｔ７，ｔ１０〜ｔ１２期間に覚醒状態であったと判定され、かつ、ｔ４，ｔ６，ｔ９期間にＯＳＡＳいびきに相当する音が発生したと判定されている。そのため、ＯＳＡＳ判定部４０７は、ｔ４，ｔ６，ｔ９期間のいずれの音もＯＳＡＳいびきと判定する。そして、ＯＳＡＳ判定部４０７は、先のＯＳＡＳいびきの発生したと判定された期間から次のＯＳＡＳいびきの発生したと判定された期間までをＯＳＡＳサイクルの１サイクルとして検出することができる。
【０１１０】
＜いびき指標決定＞
上記ステップＳ５０のいびき指標決定について説明する。ここで、「いびきレベル」とは、無呼吸低呼吸指数（Apnea Hypopnea Index：ＡＨＩ）との対応でＯＳＡＳの症状の度合いを表わす指標を指す。
【０１１１】
決定部４０８は、いびきレベルを決定するための予め規定された評価項目ごとに測定値に応じたレベルを記憶しておき、上記ステップＳ４０で検出されたＯＳＡＳサイクルごとに、各サイクルに含まれる評価項目ごとのレベルを決定して情報テーブルに書き込む。この情報テーブルを「いびきサイクル情報テーブル」とも称する。さらに、ＯＳＡＳサイクルごとに当該サイクルの各評価項目のレベルを合算してＯＳＡＳサイクルのレベルを算出し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。そして、予めＯＳＡＳサイクルのレベルごとに記憶されているいびきレベルに基づいて、所定期間の測定結果に対応する指標を決定する。
【０１１２】
いびき指標を決定するための評価項目としては、少なくとも、ＯＳＡＳサイクルの各サイクルの開始時刻から終了時刻までの時間である周期（１サイクルの時間）、および、評価対象のＯＳＡＳサイクルの直前のＯＳＡＳサイクルの終了時刻から評価対象のＯＳＡＳサイクルの開始時刻までの時間である頻度（ＯＳＡＳサイクル間の時間間隔）が用いられる。従って、決定部４０８は、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルから少なくともこれらの情報を読み出してその評価を行ない、いびきサイクル情報テーブルにその結果を書き込む。
【０１１３】
いびき指標を決定するための評価項目のさらに他の例として、軟口蓋の狭窄度合い、舌根部の狭窄度合い、および無呼吸状態、が挙げられる。決定部４０８は、上述のＯＳＡＳサイクルの周期（１サイクルの時間）および頻度（ＯＳＡＳサイクル間の時間間隔）に加えて、好ましくはこれらの評価項目を用いてＯＳＡＳの評価を行なう。
【０１１４】
決定部４０８は、これら評価項目のそれぞれについて、その度合いに応じたレベル値を予め記憶しておき、上記ステップＳ４０で検出されたＯＳＡＳサイクルのそれぞれの評価項目についてレベル値を特定することで、当該ＯＳＡＳサイクルのレベル値を算出する。
【０１１５】
図２０、図２１、図２２および図２３は、それぞれ、決定部４０８に予め記憶されている、上記評価項目それぞれのレベル値の具体例を示す図である。図２０を参照して、ＯＳＡＳサイクルの周期（１サイクルの時間）に関しては、予めｔ分（たとえば２０分）を基準時間として記憶しておき、評価対象のＯＳＡＳサイクルの開始から終了までの時間が当該ｔ分と一致（または略一致）する場合にはレベル値３、ｔ分より規定時間内短い場合にはレベル値４、ｔ分より上記規定時間よりも短い場合にはレベル値５、ｔ分より規定時間内長い場合にはレベル値２、およびｔ分より上記規定時間よりも長い場合にはレベル値３、と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳサイクル情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの周期に関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１６】
図２１を参照して、ＯＳＡＳサイクルの頻度（ＯＳＡＳサイクル間の時間間隔）に関しては、ＯＳＡＳサイクルの周期（１サイクルの時間）を基準時間として記憶しておき、評価対象のＯＳＡＳサイクルの直前のＯＳＡＳサイクルの終了時刻から評価対象のＯＳＡＳサイクルの開始時刻までの時間が当該基準時間と一致（または略一致）する場合にはレベル値３、基準時間より規定時間内短い場合にはレベル値４、基準時間より上記規定時間よりも短い場合にはレベル値５、基準時間より規定時間内長い場合にはレベル値２、および基準時間より上記規定時間よりも長い場合にはレベル値３、と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳサイクル情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの頻度に関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１７】
図２２を参照して、軟口蓋の狭窄度合い、および舌根部の狭窄度合いに関しては、それぞれ、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音の周波数、および１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音の周波数の音圧が、音声信号に含まれない場合にはレベル値０、該周波数の音圧が予め規定した最小音圧である場合にはレベル値１、当該最小音圧の２倍以下の中音圧である場合にはレベル値３、および当該最小音圧の２倍以上の最大音圧である場合にはレベル５と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳ情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの軟口蓋の狭窄度合いおよび舌根部の狭窄度合いに関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１８】
図２３を参照して、無呼吸状態に関しては、無呼吸状態がない場合にはレベル値０、無音状態がなく体動が発生して覚醒状態となった場合には低呼吸状態であるとしてレベル値３、および無音状態を経て体動が発生して覚醒状態となった場合には無呼吸状態であるとしてレベル値５、と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳ情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの無呼吸状態に関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１９】
図２４は、いびきサイクル情報テーブルの具体例を示す図である。図２４に示されるように、決定部４０８は、検出されたＯＳＡＳサイクルごとに、各評価項目のレベルを特定し、そのレベル値を合算して当該ＯＳＡＳサイクルのレベルを特定する。
【０１２０】
図２５は、決定部４０８に予め記憶されている、ＯＳＡＳサイクルのレベルに関連付けられたいびきレベルの具体例を示す図である。ＡＨＩと各評価項目に設定されたレベル値の合算値でなるＯＳＡＳサイクルのレベルとは予め実験などによって関連付けられており、それに基づく合計点数の範囲がＡＨＩとの関係でいびきレベルと関連付けて記憶されている。具体的には、ＯＳＡＳサイクルのレベル０がいびきレベル１、ＡＨＩの値が０〜４に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル２、ＡＨＩの値が５〜１４に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル３、ＡＨＩの値が１５〜２９に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル４、およびＡＨＩの値が３０以上に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル５と規定されている。
【０１２１】
決定部４０８は、対象の期間に含まれる各ＯＳＡＳサイクルのレベルを合算し、図２５に示される関係を参照して、その合算値に対応したいびきレベルを特定する。
【０１２２】
上記ステップＳ６０で出力処理部４０９が当該いびきレベルをＯＳＡＳいびきの特徴の評価結果として出力するための処理を実行することで、決定されたいびきレベルが評価結果として表示部２０、または睡眠評価装置１００に接続された表示装置２００に表示される。
【０１２３】
＜実施例の効果＞
本実施の形態にかかる睡眠評価装置１００を用いることで、非侵襲で被測定者の睡眠状態を測定することができる。そのため、睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査などと比較して、被測定者や測定者の測定のための負担を大幅に減らすことができる。
【０１２４】
また、睡眠評価装置１００では、体動／呼吸信号と音声信号とを用いてリアルタイム処理を行ない、ＯＳＡＳいびきやＯＳＡＳサイクルを簡便かつ正確に検出することができる。すなわち、睡眠評価装置１００では、呼吸に連動し、周波数上の特有の特徴を有する音声をＯＳＡＳいびきに似た音として抽出し、体動と関連付けて判定することで、ＯＳＡＳいびきを精確に検出できる。このように、呼吸に連動した音声を判定に用いることで、周囲の外乱情報などのノイズの影響を排し、高精度の検出が可能となる。
【０１２５】
また、睡眠評価装置１００では、ＯＳＡＳに特有の一連の状態の変化を１サイクル（ＯＳＡＳサイクル）として検出することにより、ＯＳＡＳの程度をサイクルごとに比較・評価することができる。
【０１２６】
また、このように簡便な方法で評価が可能であることから、家庭での継続した計測を可能とする。このため、生活習慣や行動による、ＯＳＡＳの軽減や増加傾向などの解析を簡便に家庭で行なうことができるという効果が得られる。
【０１２７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１２８】
１０ ボタン、２０ 表示部、３０ センサ、３１ 体動センサ、３２ マイク、４０ 制御部、４１ ＣＰＵ、４２ メモリ、５０ 通信部、１００ 睡眠評価装置、２００ 表示装置、４０１ 体動入力部、４０２ 体動判別部、４０３ 覚醒判定部、４０４ 音声入力部、４０５ 音声判別部、４０６ いびき判定部、４０７ ＯＳＡＳ判定部、４０８ 決定部、４０９ 出力処理部、４０３１ 補正部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法に関し、特に、閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）に特有の睡眠パターンを検出する睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡＳ）とは上気道の閉塞によって引き起こされる無呼吸、低呼吸状態となる症状を指し、日中の眠気、集中力の低下、不整脈、高血圧、脳血管障害などの原因とされている。
【０００３】
代表的なＯＳＡＳの検出方法としては睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査やパルスオキシメータを用いて脈拍数と経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ2）とを測定する検査などが挙げられる。そして、これら検査によって測定された酸素飽和度（ＳｐＯ2）や呼吸の有無などから無呼吸低呼吸指数（Apnea Hypopnea Index：ＡＨＩ）を算出し、総合的にＯＳＡＳを判定することがなされている。
【０００４】
簡易な方法としては、たとえば特開２００３−２６５４３９号公報（以下、特許文献１）は、ベッドなどの身体安置手段に呼吸検出用のセンサを配設して被験者の呼吸動作を検出し、呼吸周期または呼吸回数を算出することで無呼吸を判断する方法を開示している。
【０００５】
ＯＳＡＳには睡眠時に特有のいびき（以下、ＯＳＡＳいびきと記載する）がみられる。通常のいびきが規則的に生じるものであるのに対して、ＯＳＡＳいびきは、気道の狭窄により舌根、口蓋部が振動することによって生じる、不規則ないびきである。
【０００６】
そこで、このＯＳＡＳいびきを検出することでＯＳＡＳを検出する方法も提案されている。たとえば、特開２００５−３０４９４１号公報（以下、特許文献２）は、音検出手段を用いて音声検出し、検出された音声信号に基づいていびき状態を推定して、そのいびきの状態から、無呼吸状態に陥ったか否かを推定する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２６５４３９号公報
【特許文献２】特開２００５−３０４９４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、睡眠ポリグラフ検査やパルスオキシメータを用いた検査では電極やセンサなどを被験者に装着する必要があるために被験者の負担が大きいという問題があった。
【０００９】
同様に、特許文献１に開示されている方法も身体安置手段に配設されたセンサを用いるものであるために睡眠時の制約があり、やはり、被験者の負担は避けられないという問題があった。
【００１０】
一方で、特許文献２に開示されている音声を用いて検出する方法では、音声信号に周囲の外乱情報（ノイズ）が重畳する場合があり、検出精度が低下する場合がある、という問題があった。
【００１１】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、被験者への負担を軽減して、簡便かつ正確にＯＳＡＳを検出することのできる睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法を提供することを目的の一つとしている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、睡眠評価装置は被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを評価するための睡眠評価装置であって、被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と、音声を検出するための音声検出手段と、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、体動検出手段の検出結果と音声検出手段の検出結果とから検出するための演算を実行するための演算手段とを備える。演算手段は、体動検出手段の検出結果に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するための第１の検出手段と、音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するための第２の検出手段と、第１の検出手段で得られた被験者の睡眠状態の時系列変化と第２の検出手段で得られた閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとに基づいて、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する第３の検出手段とを含む。
【００１３】
好ましくは、演算手段は、睡眠パターンの各周期を特定する情報を記憶するための第１の記憶手段と、所定期間における被験者の睡眠パターンの各周期を特定する情報に基づいて、被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを示す指標を特定するための特定手段とをさらに含む。
【００１４】
好ましくは、第１の検出手段は、体動の大きさおよび体動の周期性に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出する。
【００１５】
好ましくは、第２の検出手段は、体動検出手段で検出された呼吸による体動と連動している音声信号を用いて、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出する。
【００１６】
好ましくは、第２の検出手段は、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音の判定に用いるための特定の周波数についての音圧のしきい値を予め記憶し、特定の周波数の音圧がしきい値よりも大きい音声信号で表わされた音声を閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音として検出する。
【００１７】
好ましくは、第３の検出手段は、被験者の睡眠状態のうちの特定の睡眠状態と、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音とが予め規定された時間関係で検出された場合に、体動検出手段の検出結果と音声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出する。
【００１８】
好ましくは、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に典型的な睡眠パターンは、気道の狭窄の生じていない睡眠状態である第１の状態、狭窄の進行中の第２の状態、狭窄が進行することで気道が閉塞または概ね閉塞した第３の状態、および覚醒した第４の状態がその順で移行するものである。第３の検出手段は、体動検出手段の検出結果と音声検出手段の検出結果とから第１の状態〜第４の状態のうちの少なくとも１つの状態を検出することで、体動検出手段の検出結果声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出し、演算手段は、検出された睡眠パターンごとに、第１の状態〜第４の状態のタイミングを記憶するための第２の記憶手段をさらに含む。
【００１９】
本発明の他の局面に従うと、睡眠評価装置における検出方法は当該睡眠評価装置で被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する方法であって、睡眠評価装置は、被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と音声を検出するための音声検出手段とを含む。当該検出方法は、体動検出手段の検出結果に基づいて被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するステップと、音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するステップと、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、被験者の睡眠状態の時系列変化と閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとの時間的な関係に基づいて検出するステップとを備える。
【発明の効果】
【００２０】
この発明によると、被験者への負担を軽減して、簡便かつ正確にＯＳＡＳサイクルを検出し、ＯＳＡＳの症状の度合いを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施の形態にかかる睡眠評価装置の外観の具体例を示す図である。
【図２】睡眠評価装置の側面を表わした概略図である。
【図３】睡眠評価装置を上方から見た外観の概略図である。
【図４】睡眠評価装置のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【図５】睡眠評価装置の使用例を説明する図である。
【図６】ＯＳＡＳサイクルのメカニズムを説明するための図である。
【図７】ＯＳＡＳサイクルに伴う体動／呼吸信号および音声信号の、時間変化の具体例を示す図である。
【図８】図７の音声信号の一部分を拡大して表わした図である。
【図９】通常のいびき音の解析結果を表わす図である。
【図１０】ＯＳＡＳサイクルの第１段階において上気道の閉塞が進んだときの、上気道の圧迫状態を説明するための図である。
【図１１】ＯＳＡＳいびき音の解析結果を表わす図である。
【図１２】所定期間のＯＳＡＳサイクルにおける、被測定者の体動／呼吸信号および音声信号の時間変化の具体例を示す図である。
【図１３】睡眠評価装置の機能構成の具体例を示すブロック図である。
【図１４】睡眠評価装置の動作の流れの具体例を示すフローチャートである。
【図１５】体動／呼吸信号で表わされる電圧値の時間変化を表わしている。
【図１６】（Ａ）は図１５に表わされた波形から分離された呼吸波形の具体例を示す図であり、（Ｂ）は図１５に表わされた波形から分離された体動波形の具体例を示す図である。
【図１７】覚醒判定の結果の具体例を示す図である。
【図１８】ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第１の例を表わすフローチャートである。
【図１９】ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第２の例を説明するための図である。
【図２０】ＯＳＡＳサイクルの周期のレベル値の具体例を示す図である。
【図２１】ＯＳＡＳサイクルの頻度のレベル値の具体例を示す図である。
【図２２】軟口蓋の狭窄度合い、および舌根部の狭窄度合いのレベル値の具体例を示す図である。
【図２３】無呼吸状態のレベル値の具体例を示す図である。
【図２４】いびきサイクル情報テーブルの具体例を示す図である。
【図２５】ＯＳＡＳサイクルのレベルに関連付けられたいびきレベルの具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。
【００２３】
＜外観＞
図１は、本実施の形態にかかる睡眠評価装置１００の外観の具体例を示す図である。また、図２は睡眠評価装置１００の側面を表わした概略図、および図３は斜め上方から見た外観の概略図である。
【００２４】
図１〜図３を参照して、睡眠評価装置１００は、一例として、台座に対して直方体またはその角が丸みを帯びて処理された縦長の形状の筐体が立てられた外観を有する。
【００２５】
図１を参照して、台座表面には操作用のボタン（あるいはボタン群）１０が配備され、台座に立てられた筐体の表面には表示部２０が配備される。また、その筐体内部には、センサ３０と、制御部４０とが内包される。
【００２６】
以降の説明において、筐体の表示部２０が設けられた面を睡眠評価装置１００の正面とも称する。
【００２７】
睡眠評価装置１００は無線または有線での通信を行なうための通信部５０を有する。通信部５０は、一例として、筐体の、台座と逆側の端部よりに設けられる。そして、通信部５０を用いて、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）や携帯電話機などの表示装置２００に接続されて、表示装置２００に対して表示データを出力する。
【００２８】
＜ハードウェア構成＞
図４は、睡眠評価装置１００のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【００２９】
図４を参照して、ボタン１０、センサ３０、表示部２０、および通信部５０は、いずれも、制御部４０に接続される。
【００３０】
ボタン１０はユーザに操作されることによる操作信号を制御部４０に対して出力する。
センサ３０は体動センサ３１および音声センサであるマイク３２を含み、それぞれ、センサ信号を制御部４０に対して出力する。体動センサ３１としては、好適にはドップラーセンサが用いられる。以降の説明では、体動センサ３１がドップラーセンサであるものとする。他には、超音波センサが用いられてもよい。
【００３１】
ドップラーセンサである体動センサ３１は、図示しない、測定用の電波を出力するための出力部と、受信部とを有する。受信部は、出力部から出力した電波のうち被測定体表面から反射した電波を受信し、出力した電波からの周波数の変化に応じたセンサ信号を出力する。
【００３２】
なお、体動を検出する機構として体動センサ３１に替えてカメラを備えて、制御部４０において画像解析を行なうことで体動を検出してもよい。
【００３３】
制御部４０は、全体制御を行なうためのＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、ＣＰＵ４１で実行されるプログラムなどを記憶するためのメモリ４２とを含む。制御部４０は、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されている表示用のプログラムを実行し、入力された操作信号およびセンサ信号を用いて演算を実行することで、後述するＯＳＡＳいびきを検出し、さらに、後述するＯＳＡＳサイクルを検出する。そして、ＯＳＡＳのレベルを表わす指標を算出し、出力するための処理を行なう。
【００３４】
上記出力するための処理は、表示データを生成し、当該表示データに基づく画面表示を表示部２０に行なうための表示制御を含む。または、表示データを表示装置２００に対して通信部５０から送信するための通信制御を含んでもよい。
【００３５】
通信部５０は、たとえば赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を利用した通信などの無線通信で、直接、表示装置２００と通信するものであってもよいし、インターネット接続機能を有して、インターネットを介して表示装置２００と通信するものであってもよい。
【００３６】
さらに、通信部５０は無線ＬＡＮ（Local Area Network）のサーバ機能を有して、無線ＬＡＮ接続でアクセスした表示装置２００に対して、たとえばＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）などのマークアップ言語で表現された後述の表示データを送信するようにしてもよい。
【００３７】
＜使用例＞
図５は、睡眠評価装置１００の使用例を説明する図である。
【００３８】
図５を参照して、睡眠評価装置１００は、一例として就寝中の被測定者の近傍（たとえば枕元）に設置される。その状態で測定動作が行なわれることで、ドップラーセンサである体動センサ３１から電波が出力される。
【００３９】
体動センサ３１から出力された電波は就寝中の被測定者の主に胸元、肩、などの辺りに到達し、そこからの反射波の周波数の変化がセンサ信号として制御部４０に出力される。このセンサ信号を、以降の説明では体動／呼吸信号とも称する。
【００４０】
また、被測定者の近傍に配備されることで、音声センサであるマイク３２によって被測定者近傍の音声が検出される。音声信号はセンサ信号として制御部４０に出力される。このセンサ信号を以降の説明では音声信号とも称する。
【００４１】
制御部４０は、体動／呼吸信号で表わされた周波数の変化に基づいて就寝中の被測定者の胸の動きや寝返りなどの体動を検出し、その検出結果に基づいて睡眠状態を判定する。また、制御部４０は、音声信号から被測定者の「いびき」を検出し、その検出結果に基づいていびきの状態を判定する。そして、睡眠状態といびきの状態とから、被測定者のＯＳＡＳのレベルを判定し、そのレベルを表わす指標を出力する。
【００４２】
＜ＯＳＡＳの説明＞
ここで、ＯＳＡＳ（Obstructive Sleep Apnea Syndrome：閉塞型睡眠時無呼吸症候群）について説明する。ＯＳＡＳとは、睡眠によって舌根や咽頭の筋肉が弛緩することで上気道が徐々に狭窄され、閉塞に至り、無呼吸・低呼吸に至る症状を指す。ＯＳＡＳは、脳血管障害の要因ともされている。その原因として、肥満や上気道筋肉の機能的な異常などが挙げられる。
【００４３】
ＯＳＡＳの症状を有する患者は、睡眠時に、後述する周期性のある睡眠パターンを繰り返す。この睡眠パターンを「ＯＳＡＳサイクル」と称する。さらに、特有の音圧で構成される、特徴的ないびきを発する。以降の説明において、このいびきを「ＯＳＡＳいびき」とも称する。通常のいびきは規則的かつ一時的であるのに対して、ＯＳＡＳいびきは、上気道の狭窄により舌根や口蓋部が振動することで生じるものであるため、不規則である。
【００４４】
図６は、ＯＳＡＳサイクルのメカニズムを説明するための図である。
図６（Ａ）を参照して、ＯＳＡＳサイクルは大きくは３つの段階に分かれる。詳しくは、第１段階（＃１）では、通常のいびきから上気道の狭窄に伴って徐々に大きないびきであるＯＳＡＳいびきに変化していく。第２段階（＃２）では、呼吸がきわめて小さくなる、またはなくなる。そして、第３段階（＃３）では、体動が発生して破裂音または大きな溜息に似た音が発生し、覚醒状態となる。
【００４５】
ＯＳＡＳの症状を有する患者は、睡眠時に、この特有の睡眠パターンである＃１〜＃３からなるＯＳＡＳサイクルを周期的に繰り返す。
【００４６】
図６（Ｂ）は、ＯＳＡＳサイクルに伴う上気道の状態を説明する図である。
図６（Ｂ）を参照して、＃１では通常状態から上気道の狭窄が徐々に進む。＃２では、さらに上気道の狭窄が進み、完全な閉塞に至る。＃３では、上気道の状態が通常状態に回復する。その際、破裂音や溜息に似た音が検出される。
【００４７】
＜評価の原理＞
睡眠評価装置１００では、図を用いて説明されたようなＯＳＡＳいびきや体動の発生を検出することでＯＳＡＳサイクルを検出する。すなわち、センサ３０で取得できる呼吸情報の周期、振幅、および音圧の変動情報によりＯＳＡＳサイクルを検出する。
【００４８】
図７は、ＯＳＡＳサイクルに伴う体動／呼吸信号および音声信号の、時間変化の具体例を示す図である。これらのセンサ信号は、本願発明者らが実際に測定して得られたものである。図７においては、体動／呼吸信号および音声信号を同じ時系列で表わしている。
【００４９】
図７を参照して、＃１の通常のいびきが発生している段階では体動／呼吸信号は概ね一定した周期で繰り返される。ＯＳＡＳいびきが発生すると呼吸に伴う胸部の動きの大きさを表わす振幅は小さくなる。すなわち、この段階で呼吸動作が徐々に小さくなっていくことが示されている。
【００５０】
＃２の無呼吸段階では、体動／呼吸信号の振幅が非常に小さい状態が継続する。すなわち、この段階で呼吸動作がほぼ行なわれていないことが示されている。
【００５１】
＃３の、体動が発生して覚醒状態となる段階では、体動／呼吸信号号の振幅が不規則に大きくなる。すなわち、この段階で、大きな体動が発生して、呼吸動作が再開することが示されている。
【００５２】
さらに、＃１を、通常のいびきが発生している段階（＃１−１）とＯＳＡＳいびきが発生している段階（＃１−２）との２段階に分離すると、音声信号については、＃１−２において、通常のいびきから上気道が狭窄したＯＳＡＳいびき特有の音に変化していく。図７の音声信号の丸印Ｐで表わされた位置が、＃１−１から＃１−２への音声信号の変化する位置を表わしている。
【００５３】
図８は、図７の音声信号の丸印Ｐで示された位置を拡大して表わした図である。図８の横軸が周波数を表わし、縦軸は音圧を表わしている。図８に示されるように、図７の丸印Ｐで示された位置で音信号の周波数の構成が変化していることがわかる。この音の差異については後述する。
【００５４】
＃３の覚醒状態では、図７の音声信号の丸印Ｑで表わされた位置において、狭窄した上気道が復帰する際に破裂音または溜息に似た音が検出されたことが示されている。
【００５５】
図９は、通常のいびき音の解析結果を表わす図である。図９を参照して、通常のいびき音は、概ね１０００Ｈｚ以下の音圧の音で構成される。
【００５６】
これに対して、ＯＳＡＳいびきは、構成する音圧の周波数が異なる。図１０は、＃１の上気道の閉塞が進んだときの、上気道の圧迫状態を説明するための図である。図１０を参照して、仰向けに伏臥して睡眠によって筋肉が弛緩すると、重力により舌が背中側に落ち込む。そのため、図１０において丸印で示された舌根部および軟口蓋後壁部が閉塞されやすくなる。
【００５７】
図１１は、ＯＳＡＳいびき音の解析結果を表わす図である。図１１を参照して、ＯＳＡＳいびきは、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音との周波数の音圧を多く含んだ音で構成されている。前者の周波数は軟口蓋が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音であり、後者の周波数は舌根部が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音である。
【００５８】
従って、これら周波数の音圧が所定以上である音信号はＯＳＡＳいびきに似た音であると検出することができる。
【００５９】
さらに、上気道の狭窄が進むほど、すなわち、ＯＳＡＳの症状が進行するほどより共鳴音が強くなるため、ＯＳＡＳに特有の上記２つの周波数帯の音圧は高くなる傾向にある。また、軟口蓋や舌根の形状は個人差のあるものであるため、それぞれの狭窄による共鳴音の周波数は個人差がある。よって、上記２つの周波数帯の音圧が測定された後、その音圧の変動を検知することで、上気道の狭窄の進み具合を検知することができる。そのため、音圧の変動は、ＯＳＡＳの症状の進行具合を示す１つの指標となり得る。また、上記２つの周波数帯での優位な音圧のそれぞれの周波数を測定することで、被測定者に特有のＯＳＡＳいびきの周波数の特徴を抽出することができる。
【００６０】
図７に示されたように、ＯＳＡＳの症状を有する患者の睡眠時の体動／呼吸信号の時間変化と音声信号の時間変化とには時間的な関連性がある。すなわち、ＯＳＡＳサイクルは、睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該ヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される。その特徴的な関連としては、上記第１段階（＃１）の終わりにＯＳＡＳいびきが発せられ、その後、第２段階（＃２）から第３段階（＃３）に移行する際に大きな体動がある、という関連が挙げられる。また、その際に、破裂音または溜息に似た音も発せられる、という関連も挙げられる。
【００６１】
そこで、睡眠評価装置１００は、図７に示された体動／呼吸信号の時間変化と音声信号の時間変化との時間的な関連性を利用して、それぞれの信号に基づいて検出された状態が時間的に関連がある場合に、これら信号で定義される睡眠パターンをＯＳＡＳサイクルと検出する。
【００６２】
図１２は、所定期間のＯＳＡＳサイクルにおける、被測定者の体動／呼吸信号および音声信号の時間変化の具体例を示す図である。これらのセンサ信号もまた、本願発明者らが実際に測定して得られたものである。図１２においても、体動／呼吸信号および音声信号を同じ時系列で表わしている。
【００６３】
図１２において点線で囲まれた区間が、上記＃１〜＃３で示された、通常のいびきの発生から上気道の閉塞（無音）状態を経て通常のいびきが再開されるまでの、ＯＳＡＳサイクルの１サイクルを表わしている。ＯＳＡＳの症状が進行するに連れて、ＯＳＡＳサイクルの１サイクルの開始から終了までの時間が長くなり、かつ、複数のＯＳＡＳサイクルが短い間隔で繰り返されるようになる。すなわち、ＯＳＡＳサイクルの１サイクルの開始から終了までの時間（周期）、およびＯＳＡＳサイクルの間隔（頻度）は、ＯＳＡＳの症状の進行具合を表わしていると言える。
【００６４】
そこで、睡眠評価装置１００は、ＯＳＡＳサイクルを特定する情報として、少なくともＯＳＡＳサイクルの周期および頻度を用いて、ＯＳＡＳの症状の進行具合を示す指標を決定することで、被測定者の睡眠を評価する。
【００６５】
＜機能構成＞
図１３は、睡眠評価装置１００においてＯＳＡＳの症状の度合いを評価するための機能構成の具体例を示すブロック図である。図１３に表わされる各機能は、主に、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されるプログラムを実行することによってＣＰＵ４１上に形成されるものであるが、少なくとも一部が電気回路などのハードウェア構成によって形成されてもよい。
【００６６】
図１３を参照して、睡眠評価装置１００は、ドップラーセンサである体動センサ３１から体動を表わすセンサ信号の入力を受付けるための体動入力部４０１と、該センサ信号に基づいて単位期間の体動の有無を判別するための体動判別部４０２と、単位期間ごとの判別結果に基づいて、当該単位期間が所定数連続してなる一定期間について睡眠状態である覚醒状態であるかを判定するための覚醒判定部４０３と、マイク３２からの音声信号の入力を受付けるための音声入力部４０４と、音声入力部４０４に入力された音声信号に対して周波数を測定することにより上記したいびきの構成要素とされる周波数帯での所定量以上の音圧が検出されたことを判別する音声判別部４０５と、音声判別部４０５の判別結果に基づいてＯＳＡＳいびきに対応する音声が発生したか否かを判定するいびき判定部４０６と、いびき判定部４０６の判定結果と覚醒判定部４０３の判定結果とに基づいてＯＳＡＳいびきが発生したか否かを判定し、ＯＳＡＳサイクルを検出するためのＯＳＡＳ判定部４０７と、複数のＯＳＡＳサイクルを用いてＯＳＡＳのレベルを判定し、予め記憶されているいびきのレベルを表わす指標のうちから対応する指標を決定するための決定部４０８と、決定部４０８の決定した結果を表示させるために表示部２０および／または通信部５０に送信するための出力処理部４０９とを含む。決定部４０８の決定した結果は、通信部５０を介して、外部の装置に送信されることにより、他の装置において表示され得る。
【００６７】
図１３の例では、ＣＰＵ４１が体動センサ３１、マイク３２からのセンサ信号を入力部において直接受け取るものとしているが、センサ信号はメモリ４２の所定領域に一時的に記憶され、ＣＰＵ４１がＯＳＡＳいびきの特徴を評価する動作を行なう際にそこから読み出すようにしてもよい。
【００６８】
＜動作フロー＞
図１４は、睡眠評価装置１００におけるＯＳＡＳいびきの特徴を評価するための動作の流れの具体例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートに示される動作は、たとえば、ボタン１０に含まれる図示しない表示ボタンの押下を受付けることで開始されてもよいし、所定のタイミング（たとえば予め規定した時刻、など）に自動的に開始されるものでもよい。この動作は、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶される表示用のプログラムを読み出して実行し、図１３に示された各機能を発揮することによって実現される。
【００６９】
図１４を参照して、動作が開始されると、ステップＳ１０でＣＰＵ４１は、測定結果としてメモリ４２の所定記憶領域に記憶された体動を表わすセンサ信号および音声信号を読み出す。ステップＳ２０でＣＰＵ４１は、体動を表わすセンサ信号に基づいて覚醒状態を判断する。ステップＳ３０でＣＰＵ４１は、音声信号に基づいていびきの有無を判定する。そして、ステップＳ４０でＣＰＵ４１は、それらの判定結果を用いてＯＳＡＳいびきを判定してＯＳＡＳサイクルを検出し、ステップＳ５０で当該レベルに応じたいびき指標を決定する。そして、ステップＳ６０でＣＰＵ４１は、その指標をＯＳＡＳいびきの特徴の評価結果として出力するための処理を実行する。
【００７０】
以下、上記ステップＳ２０〜Ｓ５０のそれぞれの動作の詳細について説明する。
＜覚醒判定＞
上記ステップＳ２０の覚醒判定について説明する。
【００７１】
図１５は、ドップラーセンサである体動センサ３１からのセンサ信号（体動／呼吸信号）の具体例を示す図である。図１５は、体動センサからの搬送波と被測定者の表面からの反射波との位相の変位量に関係する電圧値の時間変化を表わしている。
【００７２】
図１５を参照して、センサ信号で表わされる波形は、被測定者の呼吸に伴う体動（胸の動き）を表わす波形（以下、呼吸波形とも称する）と、寝返りなどの呼吸以外の体動を表わす波形（以下、体動波形とも称する）とを含む合成波である。
【００７３】
図１６（Ａ）、図１６（Ｂ）は、図１５に表わされた波形から分離された呼吸波形および体動波形の具体例を示す図である。
【００７４】
安定した睡眠状態であるときのヒトの呼吸波形は周期性を有する。従って、呼吸波形の周期性が所定範囲内である場合、すなわち、その周期のばらつきが所定範囲内であるときには、概ね、安定した睡眠状態であると言える。
【００７５】
また、安定した睡眠状態であるとき、寝返りなどの呼吸以外の体動は生じ難い。従って、体動波形の振幅が所定範囲内であるときには概ね安定した睡眠状態であると言え、所定範囲以上となった場合には体動が生じているために安定した睡眠状態ではないと言える。
【００７６】
従って、ある期間については、その期間における呼吸波形の周期性や呼吸以外の体動の大きさに基づいて被測定者が安定した睡眠状態にあるか否かを判定することができる。なお、この例では、呼吸波形と体動波形との両波形を用いて判定するものとしているが、少なくとも一方の波形のみを用いてもよい。
【００７７】
体動判別部４０２は、入力されたセンサ信号から図１５に示されるようなセンサ信号に基づく波形を判別する。覚醒判定部４０３は、その波形を図１６（Ａ），（Ｂ）に示される呼吸波形と体動波形とに分離する。そして、それぞれの波形に基づいて、予め規定された単位期間（図１５の期間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５）ごとに、被測定者が安定した睡眠状態にあるか否かを判定する。ここでの単位期間は、たとえば３０秒や１分程度が挙げられる。すなわち、呼吸波形の単位期間ｔ１における周期のばらつきが予め設定されているしきい値よりも小さい場合には、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性が見られると判断する。また、体動波形の単位期間ｔ１における振幅が予め設定されているしきい値よりも大きいか小さいかを判断する。
【００７８】
そして、覚醒判定部４０３は、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性があり、かつ体動波形の振幅がしきい値よりも小さい場合に、単位期間ｔ１の当該被測定者の睡眠状態を睡眠状態（Ｓ）であると判定する。一方、覚醒判定部４０３は、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性がなく、かつ体動波形の振幅がしきい値よりも大きい場合に、単位期間ｔ１の当該被測定者の睡眠状態を覚醒状態（Ｗ）であると判定する。なお、いずれか一方の条件のみが満たされている場合、つまり、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性があるか、または、体動波形の振幅がしきい値よりも小さい場合に、覚醒状態と判定するようにしてもよい。
【００７９】
図１７（Ａ）は、覚醒判定部４０３での判定結果の具体例を示す図である。図１７（Ａ）に示されるように、覚醒判定部４０３は、入力されたセンサ信号に基づく波形の単位期間ごとに、安定した睡眠状態であるか覚醒状態であるかを判定する。
【００８０】
しかしながら、睡眠状態において体動が生じたり、覚醒状態において体動がなく呼吸が安定していたりする単位期間が生じる場合もある。また、被測定者以外の移動物からの反射波を受信して、その結果、体動波形にノイズが生じる場合もある。そこで、好ましくは、図１３に示されるように覚醒判定部４０３は補正部４０３１を含み、補正部４０３１は、隣接する単位期間の判定結果に応じて、当該単位期間の判定結果を補正する。
【００８１】
一例として、図１７（Ｂ）に、図１７（Ａ）に示された判定結果の補正の具体例を示す。図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）を参照して、補正部４０３１は、同一の判定結果である単位期間の連続数が所定数以下であり、かつ、当該判定結果と反対の判定結果である単位期間がこの連続した単位期間の前後に所定数以上連続している場合、その連続した単位期間の判定結果を、反対の判定結果となるように補正する。
【００８２】
具体的には、覚醒判定部４０３は図１７（Ａ）の単位期間ｔ７について覚醒状態（Ｗ）と判定しているが、覚醒状態（Ｗ）と判定された単位期間は単位期間ｔ７に対して連続しておらず（すなわち、連続数が１であり）、かつ、単位期間ｔ７の前後において睡眠状態（Ｓ）と判定された単位期間がある程度連続している。判定結果が逆の同様の状態は単位期間ｔ１３についても見られる。
【００８３】
仮に、対象とする単位期間の判定結果の連続数のしきい値（第１のしきい値）を２、その前後の単位期間の判定結果の連続数のしきい値（第２のしきい値）を２とすると、単位期間ｔ７については、覚醒状態（Ｗ）と判定された単位期間の連続数１が上記第１のしきい値よりも小さく、かつ、単位期間ｔ７の前後の判定結果の逆の単位期間の連続数３が上記第２のしきい値よりも大きい、という条件を満たしている。従って、補正部４０３１は、単位期間ｔ７の単位期間の判定結果を、反対の判定結果である睡眠状態（Ｓ）となるように補正する。
【００８４】
同様にして、補正部４０３１は、単位期間ｔ１３の単位期間の判定結果も、反対の判定結果である覚醒状態（Ｗ）となるように補正する。
【００８５】
このようにして覚醒判定部４０３は、入力された体動を表わすセンサ信号に基づいて単位期間ごとに睡眠状態か覚醒状態かを判定し、当該単位期間ごとの判定結果を表わした情報を生成する。生成された図１７（Ｂ）のような単位期間ごとの判定結果を表わす情報を「体動／呼吸情報ワークテーブル」とも称する。
【００８６】
＜いびき判定＞
上記ステップＳ３０のいびき判定について説明する。
【００８７】
図９および図１１を用いて説明されたように、ＯＳＡＳいびきも含めたいびきの音は、１０００Ｈｚ以下の周波数の音圧が他の周波数の音圧よりも高く構成されている。そこで、音声判別部４０５は、入力された音声信号を周波数ごとの音圧に解析し、いびきの構成要素とされる１０００Ｈｚ以下の音圧が予め規定された所定量より多く検出された音声信号を、いびきの判定に用いる有効な音声信号として判別する。
【００８８】
さらに、ＯＳＡＳいびきは、図１１を用いて説明されたように、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音とが特徴的に含まれている。そこで、いびき判定部４０６は、予め、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音とについての音圧のしきい値を記憶しておき、音声信号のその周波数の音圧と当該しきい値とを比較する。なお、音圧に関しては個人差があるため、上記しきい値は被測定者ごとに設定されるものであってもよい。そして、上記ステップＳ２０の覚醒判定と同様に予め規定された単位期間（たとえば３０秒や１分程度）ごとに、その期間内の音声信号が１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音と、１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音との周波数の音圧がしきい値以上多く検出されると、当該単位期間の音声信号で表わされる音をＯＳＡＳいびきに相当する音であると判定する。これら周波数の音圧がしきい値よりも少なく、かつ１０００Ｈｚ以下の周波数の音圧の音がしきい値より多く検出されると、当該単位期間の音声信号で表わされる音をＯＳＡＳいびきでなく通常のいびきに相当する音であると判定する。
【００８９】
いびき判定部４０６は、入力された音声信号に基づいて単位期間ごとにＯＳＡＳいびきに相当する音が発生しているか否かを判定し、単位期間ごとその判定結果を表わした情報を生成する。生成された単位期間ごとの判定結果を表わす情報を「いびき情報ワークテーブル」とも称する。
【００９０】
＜ＯＳＡＳ判定＞
上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定について説明する。ＯＳＡＳ判定部４０７は、ＯＳＡＳ判定を実行することで発生した音がＯＳＡＳいびきであることを判定し、その発生周期と体動の周期とを用いてＯＳＡＳサイクルを検出する。
【００９１】
［第１の例］
上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定の第１の例について説明する。図１８は、ＯＳＡＳ判定部４０７で実行される、ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第１の例を表わすフローチャートである。
【００９２】
図１８を参照して、ＯＳＡＳ判定部４０７は、ステップＳ１０１での初期化処理の後、ステップＳ１０３で覚醒判定部４０３およびいびき判定部４０６から判定結果を収集する。ここでは、上述の単位期間ごとに同期した覚醒判定部４０３の判定結果およびいびき判定部４０６の判定結果を収集する。当該単位期間のいびき判定部４０６での判定結果が得られた存在有効な音声信号であり（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、かつ、覚醒判定部４０３での判定結果が得られた存在有効な体動／呼吸信号である場合（Ｓ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０９でＯＳＡＳ判定部４０７は、音声信号の波形が呼吸波形に連動したものであるか否か、つまり、いびきを表わしたものであるか否かを判定する。その結果、音声信号の波形が呼吸波形に連動していると判定されると（ステップＳ１０９でＹＥＳ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は当該単位期間を「いびき有り」の期間と判定し、ステップＳ１１１でその判定結果をその時刻および音声信号と共に情報テーブルに書き込む。この情報テーブルを「ＯＳＡＳ情報テーブル」とも称する。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第１段階（＃１）の、通常のいびきが発生している段階に相当する。
【００９３】
なお、この判定が、直前に後述する処理がなされたことによって無呼吸状態から覚醒状態に復帰したと判定した後になされたものである場合、当該単位期間から新たなＯＳＡＳサイクルが開始されることになる。そこで、この場合、ステップＳ１１１でＯＳＡＳ判定部４０７は、その判定結果をその時刻と共に情報テーブルに書き込む。つまり、この判定がなされた時刻がＯＳＡＳサイクルの開始時刻として記憶される。この情報テーブルを「ＯＳＡＳサイクル情報テーブル」とも称する。
【００９４】
その後、ＯＳＡＳ判定部４０７はステップＳ１２７でＯＳＡＳ情報テーブルを管理するための必要な処理を実行した後、ステップＳ１０３へ処理を戻して次の単位期間の判定結果を収集する。
【００９５】
当該単位期間のいびき判定部４０６での判定結果が得られる存在有効な音声信号ではない場合、つまり、いびき音が判別されなかった場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、ステップＳ１１３でＯＳＡＳ判定部４０７は、後述するＯＳＡＳサイクルの１サイクルの当該単位期間よりも以前に「いびき有り」と判定された単位期間が存在して、その後にいびき音が判別されなくなったものであるか否かを判定する。そうである場合（ステップＳ１１３でＹＥＳ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は無呼吸状態があったとして当該単位期間を「無呼吸期間」と判定し、ステップＳ１１５でその判定結果をその時刻および音声信号と共にＯＳＡＳ情報テーブルに書き込む。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第２段階（＃２）の無呼吸段階に相当する。
【００９６】
その後、ＯＳＡＳ判定部４０７はステップＳ１２７でＯＳＡＳ情報テーブルを管理するための必要な処理を実行した後、ステップＳ１０３へ処理を戻して次の単位期間の判定結果を収集する。
【００９７】
当該単位期間のいびき判定部４０６での判定結果が得られた存在有効な音声信号であり、かつ、覚醒判定部４０３での判定結果が得られた存在有効な体動／呼吸信号である場合であって（ステップＳ１０５でＹＥＳ、かつＳ１０７でＹＥＳ）、音声信号の波形が呼吸波形に連動したものでなかった場合（ステップＳ１０９でＮＯ）、ステップＳ１１７でＯＳＡＳ判定部４０７は、体動／呼吸信号が、予め規定されている体動のしきい値よりも大きな体動を表わす信号であるか否か、つまり、大きな体動が発生したか否かを判定する。
【００９８】
規定よりも大きな体動が発生したと判定された場合（ステップＳ１１７でＹＥＳ）、ステップＳ１１９でＯＳＡＳ判定部４０７は、その際の音声信号に基づいて、予め規定されているしきい値よりも大きな破裂音や溜息に似た音が発生しているか否かを判定する。
【００９９】
規定よりも大きな体動が発生したものの大きな破裂音や溜息に似た音が発生していない場合には（ステップＳ１１７でＹＥＳ、かつステップＳ１１９でＮＯ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は低呼吸状態からの呼吸の再開である可能性があると判定し、ステップＳ１２１でその判定結果をその時刻および音声信号、体動／呼吸信号と共にＯＳＡＳ情報テーブルに書き込む。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第２段階（＃２）において、低呼吸状態から無呼吸状態までに至らずに、低呼吸状態から第３段階（＃３）の覚醒状態に移行したことを表わすものである。
【０１００】
規定よりも大きな体動が発生し、かつ大きな破裂音や溜息に似た音が発生している場合には（ステップＳ１１７でＹＥＳ、かつステップＳ１１９でＹＥＳ）、ステップＳ１２３でＯＳＡＳ判定部４０７は、後述するＯＳＡＳサイクルの１サイクルの当該単位期間よりも以前に「無呼吸期間」と判定された単位期間が存在して、その後に大きな破裂音や溜息が検出されたものであるか否かを判定する。そうである場合（ステップＳ１２３でＹＥＳ）、ＯＳＡＳ判定部４０７は、無呼吸状態から覚醒状態に復帰したと判定し、ステップＳ１２５でその判定結果をその時刻と共にＯＳＡＳ情報テーブルに書き込む。ここでの判定結果は、上で説明されたＯＳＡＳいびきの第３段階（＃３）の覚醒段階に相当する。
【０１０１】
さらに、ステップＳ１２５でＯＳＡＳ判定部４０７は、この判定でＯＳＡＳサイクルの１サイクルが完了したと判定し、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルにその判定結果をその時刻および音声信号、体動／呼吸信号と共に書き込む。さらに、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルに書き込む情報として、先の処理で測定されたＯＳＡＳサイクルのカウントを１加算して、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルのＯＳＡＳサイクルのカウントを更新する。
【０１０２】
その後、ＯＳＡＳ判定部４０７はステップＳ１２７でＯＳＡＳ情報テーブルを管理するための必要な処理を実行した後、ステップＳ１０３へ処理を戻して次の単位期間の判定結果を収集する。
【０１０３】
つまり、ＯＳＡＳ判定部４０７は、以上の処理を単位期間の判定結果ごとに繰り返すことでＯＳＡＳいびきを検出し、それを情報テーブルに書き込むことでＯＳＡＳサイクルを検出する。
【０１０４】
以上の処理を繰り返すことで、「ＯＳＡＳ情報テーブル」には、単位期間ごとのＯＳＡＳサイクルにおけるいずれの段階（上記＃１〜＃３）であるかの判定結果、およびその判定に用いられた信号が書き込まれることになり、「ＯＳＡＳサイクル情報テーブル」には、「ＯＳＡＳ情報テーブル」に書き込まれることで得られたＯＳＡＳサイクルごとに、当該サイクルの少なくとも開始時刻、終了時刻、およびサイクル回数（カウント）とが書き込まれることになる。
【０１０５】
［第２の例］
上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定の第２の例について説明する。ＯＳＡＳ判定部４０７は、上記単位期間ごとに、当該期間の上記ステップＳ２０の覚醒判定から得られる睡眠状態の周期と、上記ステップＳ３０のいびき判定の結果から得られるＯＳＡＳいびきに相当する音の発生周期とを用いて、ＯＳＡＳいびきであるか否かを判定する。
【０１０６】
図１９は、ＯＳＡＳサイクルを検出する処理の第２の例を説明するための図である。図１９には、ある期間の単位期間（ｔ１〜ｔ１２）ごとの上記ステップＳ２０の覚醒判定および上記ステップＳ３０のいびき判定の結果の具体例が示されている。詳しくは、図１９の左から第１列は、単位期間ｔ１〜ｔ１２それぞれの体動／呼吸信号に所定の処理を行なって得られた値を表わし、第２列は、この体動／呼吸信号を用いた上記ステップＳ２０の覚醒判定の判定結果を表わしている。図１９においては、覚醒判定の結果として、睡眠状態であるとの判定結果を「０」、覚醒状態であるとの判定結果を「１」で表わしている。
【０１０７】
さらに、第３列および第４列は、それぞれ、音声信号のうちの軟口蓋が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音である１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音を表わす周波数の音圧に所定の処理を行なって得られた値、ならびに舌根部が閉塞することによって共鳴して発生する基音およびその倍音である１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音との周波数の音圧に所定の処理を行なって得られた値を表わし、第５列は、この音声信号を用いた上記ステップＳ３０のいびき判定の結果を表わしている。図１９においては、いびき判定の結果として、通常のいびきに相当する音が発生したことを表わす判定結果を「０」、ＯＳＡＳいびきに相当する音が発生したことを表わす判定結果を「１」で表わしている。
【０１０８】
ＯＳＡＳ判定部４０７は、図１９の第２列に示される覚醒判定の結果と、第５列に表わされるいびき判定の結果とに基づいてＯＳＡＳいびきを判定する。上述のように、ＯＳＡＳサイクルでは、第１段階（＃１）で通常のいびきからＯＳＡＳいびきに変化した後に第２段階（＃２）の無呼吸／低呼吸状態に至り、その後に体動が発生して破裂音または大きな溜息に似た音が発生して第３段階（＃３）の覚醒段階に達する。この変化に基づいてＯＳＡＳ判定部４０７は、ＯＳＡＳいびきに相当する音が発生したと判定された後に覚醒状態と判定された期間を上記第１段階から第２段階を経て第３段階に移行した期間と判断し、そのときのＯＳＡＳいびきに相当する音をＯＳＡＳいびきと判定する。
【０１０９】
図１９の例では、ｔ５，ｔ７，ｔ１０〜ｔ１２期間に覚醒状態であったと判定され、かつ、ｔ４，ｔ６，ｔ９期間にＯＳＡＳいびきに相当する音が発生したと判定されている。そのため、ＯＳＡＳ判定部４０７は、ｔ４，ｔ６，ｔ９期間のいずれの音もＯＳＡＳいびきと判定する。そして、ＯＳＡＳ判定部４０７は、先のＯＳＡＳいびきの発生したと判定された期間から次のＯＳＡＳいびきの発生したと判定された期間までをＯＳＡＳサイクルの１サイクルとして検出することができる。
【０１１０】
＜いびき指標決定＞
上記ステップＳ５０のいびき指標決定について説明する。ここで、「いびきレベル」とは、無呼吸低呼吸指数（Apnea Hypopnea Index：ＡＨＩ）との対応でＯＳＡＳの症状の度合いを表わす指標を指す。
【０１１１】
決定部４０８は、いびきレベルを決定するための予め規定された評価項目ごとに測定値に応じたレベルを記憶しておき、上記ステップＳ４０で検出されたＯＳＡＳサイクルごとに、各サイクルに含まれる評価項目ごとのレベルを決定して情報テーブルに書き込む。この情報テーブルを「いびきサイクル情報テーブル」とも称する。さらに、ＯＳＡＳサイクルごとに当該サイクルの各評価項目のレベルを合算してＯＳＡＳサイクルのレベルを算出し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。そして、予めＯＳＡＳサイクルのレベルごとに記憶されているいびきレベルに基づいて、所定期間の測定結果に対応する指標を決定する。
【０１１２】
いびき指標を決定するための評価項目としては、少なくとも、ＯＳＡＳサイクルの各サイクルの開始時刻から終了時刻までの時間である周期（１サイクルの時間）、および、評価対象のＯＳＡＳサイクルの直前のＯＳＡＳサイクルの終了時刻から評価対象のＯＳＡＳサイクルの開始時刻までの時間である頻度（ＯＳＡＳサイクル間の時間間隔）が用いられる。従って、決定部４０８は、ＯＳＡＳサイクル情報テーブルから少なくともこれらの情報を読み出してその評価を行ない、いびきサイクル情報テーブルにその結果を書き込む。
【０１１３】
いびき指標を決定するための評価項目のさらに他の例として、軟口蓋の狭窄度合い、舌根部の狭窄度合い、および無呼吸状態、が挙げられる。決定部４０８は、上述のＯＳＡＳサイクルの周期（１サイクルの時間）および頻度（ＯＳＡＳサイクル間の時間間隔）に加えて、好ましくはこれらの評価項目を用いてＯＳＡＳの評価を行なう。
【０１１４】
決定部４０８は、これら評価項目のそれぞれについて、その度合いに応じたレベル値を予め記憶しておき、上記ステップＳ４０で検出されたＯＳＡＳサイクルのそれぞれの評価項目についてレベル値を特定することで、当該ＯＳＡＳサイクルのレベル値を算出する。
【０１１５】
図２０、図２１、図２２および図２３は、それぞれ、決定部４０８に予め記憶されている、上記評価項目それぞれのレベル値の具体例を示す図である。図２０を参照して、ＯＳＡＳサイクルの周期（１サイクルの時間）に関しては、予めｔ分（たとえば２０分）を基準時間として記憶しておき、評価対象のＯＳＡＳサイクルの開始から終了までの時間が当該ｔ分と一致（または略一致）する場合にはレベル値３、ｔ分より規定時間内短い場合にはレベル値４、ｔ分より上記規定時間よりも短い場合にはレベル値５、ｔ分より規定時間内長い場合にはレベル値２、およびｔ分より上記規定時間よりも長い場合にはレベル値３、と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳサイクル情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの周期に関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１６】
図２１を参照して、ＯＳＡＳサイクルの頻度（ＯＳＡＳサイクル間の時間間隔）に関しては、ＯＳＡＳサイクルの周期（１サイクルの時間）を基準時間として記憶しておき、評価対象のＯＳＡＳサイクルの直前のＯＳＡＳサイクルの終了時刻から評価対象のＯＳＡＳサイクルの開始時刻までの時間が当該基準時間と一致（または略一致）する場合にはレベル値３、基準時間より規定時間内短い場合にはレベル値４、基準時間より上記規定時間よりも短い場合にはレベル値５、基準時間より規定時間内長い場合にはレベル値２、および基準時間より上記規定時間よりも長い場合にはレベル値３、と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳサイクル情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの頻度に関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１７】
図２２を参照して、軟口蓋の狭窄度合い、および舌根部の狭窄度合いに関しては、それぞれ、１５０Ｈｚ付近の基音およびその倍音の周波数、および１０００Ｈｚから１５００Ｈｚの基音およびその倍音の周波数の音圧が、音声信号に含まれない場合にはレベル値０、該周波数の音圧が予め規定した最小音圧である場合にはレベル値１、当該最小音圧の２倍以下の中音圧である場合にはレベル値３、および当該最小音圧の２倍以上の最大音圧である場合にはレベル５と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳ情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの軟口蓋の狭窄度合いおよび舌根部の狭窄度合いに関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１８】
図２３を参照して、無呼吸状態に関しては、無呼吸状態がない場合にはレベル値０、無音状態がなく体動が発生して覚醒状態となった場合には低呼吸状態であるとしてレベル値３、および無音状態を経て体動が発生して覚醒状態となった場合には無呼吸状態であるとしてレベル値５、と規定されている。決定部４０８は、上記ステップＳ４０のＯＳＡＳ判定で得られたＯＳＡＳ情報テーブルを参照して、評価対象のＯＳＡＳサイクルの無呼吸状態に関してレベル値を特定し、いびきサイクル情報テーブルに書き込む。
【０１１９】
図２４は、いびきサイクル情報テーブルの具体例を示す図である。図２４に示されるように、決定部４０８は、検出されたＯＳＡＳサイクルごとに、各評価項目のレベルを特定し、そのレベル値を合算して当該ＯＳＡＳサイクルのレベルを特定する。
【０１２０】
図２５は、決定部４０８に予め記憶されている、ＯＳＡＳサイクルのレベルに関連付けられたいびきレベルの具体例を示す図である。ＡＨＩと各評価項目に設定されたレベル値の合算値でなるＯＳＡＳサイクルのレベルとは予め実験などによって関連付けられており、それに基づく合計点数の範囲がＡＨＩとの関係でいびきレベルと関連付けて記憶されている。具体的には、ＯＳＡＳサイクルのレベル０がいびきレベル１、ＡＨＩの値が０〜４に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル２、ＡＨＩの値が５〜１４に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル３、ＡＨＩの値が１５〜２９に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル４、およびＡＨＩの値が３０以上に相当するのＯＳＡＳサイクルのレベルがいびきレベル５と規定されている。
【０１２１】
決定部４０８は、対象の期間に含まれる各ＯＳＡＳサイクルのレベルを合算し、図２５に示される関係を参照して、その合算値に対応したいびきレベルを特定する。
【０１２２】
上記ステップＳ６０で出力処理部４０９が当該いびきレベルをＯＳＡＳいびきの特徴の評価結果として出力するための処理を実行することで、決定されたいびきレベルが評価結果として表示部２０、または睡眠評価装置１００に接続された表示装置２００に表示される。
【０１２３】
＜実施例の効果＞
本実施の形態にかかる睡眠評価装置１００を用いることで、非侵襲で被測定者の睡眠状態を測定することができる。そのため、睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査などと比較して、被測定者や測定者の測定のための負担を大幅に減らすことができる。
【０１２４】
また、睡眠評価装置１００では、体動／呼吸信号と音声信号とを用いてリアルタイム処理を行ない、ＯＳＡＳいびきやＯＳＡＳサイクルを簡便かつ正確に検出することができる。すなわち、睡眠評価装置１００では、呼吸に連動し、周波数上の特有の特徴を有する音声をＯＳＡＳいびきに似た音として抽出し、体動と関連付けて判定することで、ＯＳＡＳいびきを精確に検出できる。このように、呼吸に連動した音声を判定に用いることで、周囲の外乱情報などのノイズの影響を排し、高精度の検出が可能となる。
【０１２５】
また、睡眠評価装置１００では、ＯＳＡＳに特有の一連の状態の変化を１サイクル（ＯＳＡＳサイクル）として検出することにより、ＯＳＡＳの程度をサイクルごとに比較・評価することができる。
【０１２６】
また、このように簡便な方法で評価が可能であることから、家庭での継続した計測を可能とする。このため、生活習慣や行動による、ＯＳＡＳの軽減や増加傾向などの解析を簡便に家庭で行なうことができるという効果が得られる。
【０１２７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１２８】
１０ ボタン、２０ 表示部、３０ センサ、３１ 体動センサ、３２ マイク、４０ 制御部、４１ ＣＰＵ、４２ メモリ、５０ 通信部、１００ 睡眠評価装置、２００ 表示装置、４０１ 体動入力部、４０２ 体動判別部、４０３ 覚醒判定部、４０４ 音声入力部、４０５ 音声判別部、４０６ いびき判定部、４０７ ＯＳＡＳ判定部、４０８ 決定部、４０９ 出力処理部、４０３１ 補正部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを評価するための睡眠評価装置であって、
前記被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と、
音声を検出するための音声検出手段と、
睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とから検出するための演算を実行するための演算手段とを備え、
前記演算手段は、
前記体動検出手段の検出結果に基づいて前記被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するための第１の検出手段と、
前記音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するための第２の検出手段と、
前記第１の検出手段で得られた前記被験者の睡眠状態の時系列変化と前記第２の検出手段で得られた前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとに基づいて、前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する第３の検出手段とを含む、睡眠評価装置。
【請求項２】
前記演算手段は、
前記睡眠パターンの各周期を特定する情報を記憶するための第１の記憶手段と、
所定期間における前記被験者の前記睡眠パターンの各周期を特定する情報に基づいて、前記被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを示す指標を特定するための特定手段とをさらに含む、請求項１に記載の睡眠評価装置。
【請求項３】
前記第１の検出手段は、前記体動の大きさおよび前記体動の周期性に基づいて前記被験者の睡眠状態の時系列変化を検出する、請求項１または２に記載の睡眠評価装置。
【請求項４】
前記第２の検出手段は、前記体動検出手段で検出された呼吸による体動と連動している前記音声信号を用いて、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出する、請求項１〜３のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項５】
前記第２の検出手段は、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音の判定に用いるための特定の周波数についての音圧のしきい値を予め記憶し、前記特定の周波数の音圧が前記しきい値よりも大きい音声信号で表わされた音声を前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音として検出する、請求項１〜４のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項６】
前記第３の検出手段は、前記被験者の睡眠状態のうちの特定の睡眠状態と、前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音とが予め規定された時間関係で検出された場合に、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出する、請求項１〜５のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項７】
前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンは、気道の狭窄の生じていない睡眠状態である第１の状態、前記狭窄の進行中の第２の状態、前記狭窄が進行することで前記気道が閉塞または概ね閉塞した第３の状態、および覚醒した第４の状態がその順で移行するものであり、
前記第３の検出手段は、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とから前記第１の状態〜前記第４の状態のうちの少なくとも１つの状態を検出することで、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出し、
前記演算手段は、前記検出された前記睡眠パターンごとに、前記第１の状態〜前記第４の状態のタイミングを記憶するための第２の記憶手段をさらに含む、請求項１〜６のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項８】
睡眠評価装置で被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する方法であって、
前記睡眠評価装置は、前記被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と音声を検出するための音声検出手段とを含み、
前記体動検出手段の検出結果に基づいて前記被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するステップと、
前記音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するステップと、
睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、前記被験者の睡眠状態の時系列変化と前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとの時間的な関係に基づいて検出するステップとを備える、睡眠評価装置における検出方法。
【請求項１】
被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを評価するための睡眠評価装置であって、
前記被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と、
音声を検出するための音声検出手段と、
睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とから検出するための演算を実行するための演算手段とを備え、
前記演算手段は、
前記体動検出手段の検出結果に基づいて前記被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するための第１の検出手段と、
前記音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するための第２の検出手段と、
前記第１の検出手段で得られた前記被験者の睡眠状態の時系列変化と前記第２の検出手段で得られた前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとに基づいて、前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する第３の検出手段とを含む、睡眠評価装置。
【請求項２】
前記演算手段は、
前記睡眠パターンの各周期を特定する情報を記憶するための第１の記憶手段と、
所定期間における前記被験者の前記睡眠パターンの各周期を特定する情報に基づいて、前記被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群の度合いを示す指標を特定するための特定手段とをさらに含む、請求項１に記載の睡眠評価装置。
【請求項３】
前記第１の検出手段は、前記体動の大きさおよび前記体動の周期性に基づいて前記被験者の睡眠状態の時系列変化を検出する、請求項１または２に記載の睡眠評価装置。
【請求項４】
前記第２の検出手段は、前記体動検出手段で検出された呼吸による体動と連動している前記音声信号を用いて、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出する、請求項１〜３のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項５】
前記第２の検出手段は、閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音の判定に用いるための特定の周波数についての音圧のしきい値を予め記憶し、前記特定の周波数の音圧が前記しきい値よりも大きい音声信号で表わされた音声を前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音として検出する、請求項１〜４のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項６】
前記第３の検出手段は、前記被験者の睡眠状態のうちの特定の睡眠状態と、前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音とが予め規定された時間関係で検出された場合に、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出する、請求項１〜５のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項７】
前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンは、気道の狭窄の生じていない睡眠状態である第１の状態、前記狭窄の進行中の第２の状態、前記狭窄が進行することで前記気道が閉塞または概ね閉塞した第３の状態、および覚醒した第４の状態がその順で移行するものであり、
前記第３の検出手段は、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とから前記第１の状態〜前記第４の状態のうちの少なくとも１つの状態を検出することで、前記体動検出手段の検出結果と前記音声検出手段の検出結果とで表わされる睡眠パターンを前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンとして検出し、
前記演算手段は、前記検出された前記睡眠パターンごとに、前記第１の状態〜前記第４の状態のタイミングを記憶するための第２の記憶手段をさらに含む、請求項１〜６のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項８】
睡眠評価装置で被験者の閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを検出する方法であって、
前記睡眠評価装置は、前記被験者の身体の動きを検出するための体動検出手段と音声を検出するための音声検出手段とを含み、
前記体動検出手段の検出結果に基づいて前記被験者の睡眠状態の時系列変化を検出するステップと、
前記音声検出手段の検出結果を表わす音声信号から閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音を検出するステップと、
睡眠中のヒトの身体の動きの時系列変化と当該睡眠中のヒトの発する音の時系列変化との時間的な関連によって定義される閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有の睡眠パターンを、前記被験者の睡眠状態の時系列変化と前記閉塞性睡眠時無呼吸症候群に特有のいびきに相当する音が発生したタイミングとの時間的な関係に基づいて検出するステップとを備える、睡眠評価装置における検出方法。
【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２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【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２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【公開番号】特開２０１３−２２３６０（Ｐ２０１３−２２３６０Ａ）
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１６２０１９（Ｐ２０１１−１６２０１９）
【出願日】平成２３年７月２５日（２０１１．７．２５）
【出願人】（５０３２４６０１５）オムロンヘルスケア株式会社 (584)
【出願人】（３０４０２０１７７）国立大学法人山口大学 (579)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月２５日（２０１１．７．２５）
【出願人】（５０３２４６０１５）オムロンヘルスケア株式会社 (584)
【出願人】（３０４０２０１７７）国立大学法人山口大学 (579)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]