JP6413073B2 - 睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、心拍信号検出手段から検出した心拍信号から睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法に関する。

睡眠は健康のバロメータであるといわれ、快適な睡眠をして気分のよい目覚めができれば、目覚めた際に颯爽とした気分となり健康を実感することは、日常において多く経験する。一方、不眠症や不眠傾向にある場合や、深夜労働等のために昼夜の生活が逆転した睡眠を強いられる場合等においては、その目覚めの後の気分は芳しくないことが多い。すなわち、意識的であるか無意識的であるかにかかわらず、睡眠の状態がその後の覚醒時の気分や行動に影響を及ぼし、ひいては覚醒後の活動の質を定めることになる。

このように、睡眠は、人間の身体活動及び心的活動に重要な影響を及ぼす要素であり、良好な睡眠をとることができれば身体的及び心的に健康的な日常活動が保証されるといってよい。快適な睡眠をとることができれば心的には安定した状態となり、また、精神的に安定していれば快適な睡眠をとることができることが知られている。したがって、個人の健康状態について調べる際に、睡眠をその判定指標とすることが多く、睡眠と健康とが密接に関連していることはよく知られているところである。健康と睡眠の深さ及びその質が翌日の気分や気力と密接に関連しており、精神的なストレスや体調が不良である場合には、眠りの深さや睡眠段階の推移パターンに変化が起こり、快適な睡眠が得られない。

健康な睡眠では、入眠した後にレム睡眠段階とノンレム睡眠段階とが所定間隔で繰り返し現れるが、体調を崩しているときや、精神的なストレスがかかっているときには、そのリズムが乱れることが知られている。したがって、夜間の睡眠中の睡眠段階とその発生パターンとを監視することにより、被験者の精神的なストレスや体調の不良を知ることが可能となる。

特に高齢者は、眠りが浅い等の睡眠の不調を訴える人が多く、睡眠の質が問題となる。睡眠の質を知るためには睡眠段階の推移を知ることによって改善する対処法や措置を見出すことが可能となる。

従来から、睡眠段階を知る方法としては、睡眠深度の国際判定基準である睡眠ポリソムノグラフ（ＰＳＧ）を用いる方法が一般的である。ＰＳＧを用いる方法では、睡眠中の脳神経系の活動を、脳波、表面筋電位、眼球運動等から推定することにより、睡眠に関する多くの情報を得ることができる。

しかしながら、ＰＳＧを用いる方法では、被験者の顔や身体に多くの電極を装着して測定を行うために、被験者に多くの違和感を与えてしまい、自然な睡眠を得ることが困難であり、さらに、電極の装着も多くの時間を要して極めて煩わしいという問題がある。また、ＰＳＧを用いる方法では、第１夜効果として通常の睡眠と異なる環境下で測定された１日目のデータは採用できない上、被験者がそのような環境に慣れるまでに数日から１週間の日時を要するという問題がある。したがって、被験者に与えられる身体的及び肉体的な負担が非常に大きなものとなることから日常的に連続使用することは困難であり、せいぜい数日間にわたる測定が限界である。さらに、この測定は、病院等の特定の施設において取り扱いに習熟した専門家が実施する必要があり、測定に使用する機器も高価であることから、必要とする費用が多額となる。したがって、ＰＳＧは、被験者が病院や在宅にて恒常的に使用するには実用的でなく、ましてや日常の健康管理に使用することは困難であるため、睡眠障害に対して有効な治療法となり得る一方で、そのような患者等に適用すること自体が困難であるという矛盾を備えている。

そこで、ＰＳＧを用いずに、容易に睡眠段階を把握するための方法が提案されている。例えば、腕時計型や布団に敷設するタイプの振動強度測定装置等を用いて心拍信号を測定することによって睡眠段階を判定する方法が知られている。

ところで、心拍信号は、その振幅（強度）が利用者や測定装置によって様々であり、個人による差異と測定装置による差異とが生じる。したがって、普遍的な測定を行って睡眠段階判定の精度を高めるためには、算出した心拍信号の強度について個人差や装置差をなくして一般化する必要があり、そのために正規化することが望ましいことが知られている（例えば、特許文献１等参照）。

特開２０１２−６５８５３号公報

上述したように、普遍的な測定によって睡眠段階を判定するためには、心拍信号の強度を適切に正規化する必要があるが、特許文献１をはじめとする従来の技術においては、正規化を行うための具体的な手法が開示されていなかった。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、適切な正規化手法を採用することにより、睡眠段階を高精度に判定することができる睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法を提供することを目的とする。

すなわち、上述した目的を達成する本発明にかかる睡眠段階判定装置は、睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置において、前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出手段と、前記心拍信号検出手段によって検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度のデータについて正規化を行う正規化手段と、前記正規化手段によって正規化された正規化心拍強度のデータについて算出された所定時間のデータのばらつきを示す分散値に基づいて、前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備え、前記正規化手段は、前記利得制御によって得られる利得の値をＡＧＣｒとし、前記心拍信号の強度をＨｉｎとしたとき、Ｈｉｎ＝ＡＧＣｒであるものとし、正規化心拍強度ＨｉｎＮとして、
ＨｉｎＮ＝Ｈｉｎ＊１００／Ｈｉｎの移動平均値
を算出し、さらに、前記心拍信号の強度の基準値をαとしたとき、
補正後の正規化心拍強度ＨｉｎＮ＝β＊ＨｉｎＮ
ここで、β＝（γ＊（Ｈｉｎ−α）＋α）／α
を算出することによって補正し、補正された正規化心拍強度ＨｉｎＮを算出することを特徴としている。

また、上述した目的を達成する本発明にかかる睡眠段階判定方法は、睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定方法において、所定の心拍信号検出手段によって前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出工程と、信号処理を行うプロセッサが、前記心拍信号検出工程にて検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度のデータについて正規化を行う正規化工程と、前記プロセッサが、前記正規化工程にて正規化された正規化心拍強度のデータについて算出された所定時間のデータのばらつきを示す分散値に基づいて、前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程とを備え、前記正規化工程では、前記利得制御によって得られる利得の値をＡＧＣｒとし、前記心拍信号の強度をＨｉｎとしたとき、Ｈｉｎ＝ＡＧＣｒであるものとし、正規化心拍強度ＨｉｎＮとして、
ＨｉｎＮ＝Ｈｉｎ＊１００／Ｈｉｎの移動平均値
を算出し、さらに、前記心拍信号の強度の基準値をαとしたとき、
補正後の正規化心拍強度ＨｉｎＮ＝β＊ＨｉｎＮ
ここで、β＝（γ＊（Ｈｉｎ−α）＋α）／α
を算出することによって補正し、補正された正規化心拍強度ＨｉｎＮを算出することを特徴としている。

このような本発明にかかる睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法は、無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号の強度のデータについて適切な正規化を行う。

本発明においては、無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号の強度のデータについて適切な正規化を行うことから、個人差や装置差をなくすことができ、結果として高精度に睡眠段階を判定することができる。

本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置の構成を示す図であり、図１において矢視方向からみたときの一部断面図である。 心拍強度の時系列波形を示す図である。 図３の波形について正規化した正規化心拍強度の時系列波形を示す図である。 図４の波形について求めた分散値の時系列波形を示す図である。 他の生体信号検出部の構成を示す図である。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

この実施の形態は、睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置である。特に、この睡眠段階判定装置は、適切な正規化を行うことによって高精度な睡眠段階判定を実現するものである。

図１に、本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置の処理をブロックとして表した構成を示し、図２に、図１において矢視方向からみたときの一部断面図を示している。すなわち、睡眠段階判定装置は、寝台２１上に横臥している利用者の生体信号を検出する生体信号検出部１と、この生体信号検出部１によって検出された生体信号を増幅する信号増幅部２と、この信号増幅部２によって増幅された生体信号に対してフィルタリング処理を施すフィルタ部３と、このフィルタ部３を通過した心拍信号に対して自動的に利得制御を行う自動利得制御部４と、心拍信号の強度を算出する信号強度算出部５と、この信号強度算出部５によって算出された心拍強度を正規化する正規化部６と、この正規化部６によって得られた正規化心拍強度の分散値を算出する分散値算出部７と、この分散値算出部７によって算出された心拍強度の分散値に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部８とを備える。なお、これら各部のうち、少なくとも、信号強度算出部５、正規化部６、分散値算出部７、及び、睡眠段階判定部８は、例えば、信号処理を行うコンピュータにおけるＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリ等のハードウェアを用いて実行可能なプログラムとして実装したり、コンピュータに装着可能な拡張ボードに搭載されたＤＳＰ（Digital Processing Unit）等の専用プロセッサを用いて実装したりすることができる。

生体信号検出部１は、利用者の微細な生体信号を検出する無侵襲且つ無拘束センサである。具体的には、生体信号検出部１は、圧力検出チューブ１ａと、この圧力検出チューブ１ａの内部に収容されている空気の微小な圧力変動を検出するセンサである微差圧センサ１ｂとから構成され、無侵襲且つ無拘束な生体信号の検出手段を構成している。

圧力検出チューブ１ａとしては、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度な弾力を有するものを使用する。また、圧力検出チューブ１ａとしては、圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ｂに伝達するために、チューブの中空部の容積を適切に選択する必要がある。圧力検出チューブ１ａが適度な弾性と中空部容積とを同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ａの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。

このような圧力検出チューブ１ａは、寝台２１上に敷設された硬質シート２２上に配置される。睡眠段階判定装置においては、硬質シート２２上に弾性を有するクッションシート２３が敷設されており、圧力検出チューブ１ａの上に利用者が横臥することになる。なお、圧力検出チューブ１ａは、クッションシート２３等に組み込んだ構成とすることにより、圧力検出チューブ１ａの位置を安定させる構造としてもよい。

微差圧センサ１ｂは、微小な圧力の変動を検出するセンサである。本実施の形態においては、微差圧センサ１ｂとして、低周波用のコンデンサマイクロフォンタイプのものを使用するが、これに限定されるものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジとを有するものであればよい。本実施の形態において使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ａ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、このコンデンサマイクロフォンは、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジとを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１ａに加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また、周波数特性は、０．１Ｈｚ〜３０Ｈｚの間で略平坦な出力値を示し、心拍及び呼吸等の微小な生体信号を検出するのに適している。

本実施の形態においては、一方が利用者の胸部の部位の生体信号を検出し、他方が利用者の臀部の部位を検出するように、２組の圧力検出チューブ１ａが設けられており、利用者の就寝の姿勢にかかわらず生体信号を検出するように構成されている。なお、睡眠段階判定装置においては、胸部の部位又は臀部の部位の一方のみに圧力検出チューブ１ａを配置する構成としてもよい。このような生体信号検出部１によって検出された生体信号は、信号増幅部２に供給される。睡眠段階判定装置は、このような無侵襲且つ無拘束で生体信号を検出する構成とすることにより、日常生活において容易に使用することができ、特に高齢者の使用に極めて好適である。

信号増幅部２は、後の処理工程で処理できるように生体信号検出部１によって検出された信号を増幅し、さらに、明らかに異常なレベルの信号を除去する等して適切な信号整形処理を行う。この信号増幅部２によって増幅された生体信号は、フィルタ部３に供給される。

フィルタ部３は、信号増幅部２によって増幅された生体信号から不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号を抽出する。すなわち、生体信号検出部１によって検出された生体信号は、人体から発する様々な振動が混ざり合った信号であり、その中に心拍信号の他、寝返り等による体動信号等の様々な信号が含まれている。このうち、心拍信号は、心臓のポンプ機能に基づく圧力の変化（すなわち血圧）が振動となって生体信号に含まれるものである。睡眠段階判定装置においては、これをフィルタ部３によって抽出することにより、心拍信号として認識する。このフィルタ部３を通過した心拍信号は、自動利得制御部４に供給される。なお、心拍信号のサンプル周期は、４ミリ秒としている。

自動利得制御部４は、フィルタ部３の出力が所定の信号レベルの範囲内に入るように自動的に利得制御を行ういわゆるＡＧＣ回路である。この自動利得制御部４による利得制御は、例えば信号のピーク値が所定の上限閾値を超えた場合に出力信号の振幅が小さくなるように利得を設定するとともに、ピーク値が所定の下限閾値を下回った場合に振幅が大きくなるように利得を設定している。自動利得制御部４は、このような利得制御を行った際の利得の値（係数）を信号強度算出部５に供給する。

信号強度算出部５は、自動利得制御部４において心拍信号に対して施した利得制御の係数に基づいて、心拍信号の強度を算出する。上述した自動利得制御部４から得られる利得の値は、信号の大きさが大きいときには小さく、また、信号の大きさが小さいときは大きく設定されることから、利得の値とは反比例の関係で信号強度が表されることになる。信号強度算出部５は、算出した心拍強度のデータについて個人差や装置差をなくして一般化するために、心拍強度のデータを正規化部６に供給する。

正規化部６は、信号強度算出部５によって算出された心拍強度のデータを、その振幅が所定の測定レンジにおさまるように正規化する。具体的には、正規化部６は、信号強度算出部５によって検出された心拍強度のデータを移動平均することによって正規化を行う。正規化部６は、正規化した正規化心拍強度のデータを分散値算出部７に供給する。なお、この正規化部６による処理は、後に詳述するものとする。

分散値算出部７は、正規化部６によって正規化された正規化心拍強度のデータについて、所定時間のデータのばらつきを示す分散値ＨＩＤを算出する。なお、本実施の形態においては、ある時点において、その時点までの一定時間内にサンプリングしたデータのばらつきを示す指標を分散値と称するものとすると、そのデータの標準偏差を分散値として採用している。具体的には、分散値算出部７は、信号強度のデータが１秒毎に測定されているものとすると、一連の信号強度のデータのうち、例えば５０秒間のデータの分散値を算出する。この場合、ある時点から遡及して５０秒間のデータ、すなわち、５０個の心拍強度データの分散値を算出し、その後、次の１秒後から遡及して５０秒間のデータの分散値を算出する、といった処理を繰り返し行う。この結果、分散値算出部７は、信号強度のばらつき（分散値）についての１秒間隔の時系列データを得ることができる。分散値算出部７は、このようにして得られた時系列データを睡眠段階判定部８に供給する。

睡眠段階判定部８は、心拍強度の分散値ＨＩＤの時系列データに基づいて、睡眠中の利用者の睡眠段階、すなわち、覚醒段階、レム睡眠段階、第１のノンレム睡眠段階及び第２のノンレム睡眠段階（浅いノンレム睡眠段階）、並びに、第３のノンレム睡眠段階及び第４のノンレム睡眠段階（深いノンレム睡眠段階）の６段階の種別を判定する。睡眠段階判定部８による睡眠段階の判定方法は、特に限定されるものではない。例えば、睡眠段階判定部８は、本件出願人による特開２０１２−６５８５３号公報に記載された手法等を適用して睡眠段階を判定する。なお、体動がある場合には、信号が大きく振れ且つその信号強度の分散値ＨＩＤも大きくなる。そこで、睡眠段階判定部８は、このような異常値の影響を除去するため、所定値を超える信号強度の分散値ＨＩＤをその所定値で置換する等の異常値処理を行う。そして、睡眠段階判定部８は、判定した睡眠段階情報を出力し、図示しない表示装置に表示させたり、印刷装置によって印刷させたり、記憶装置にデータとして記憶させたりする。

このような睡眠段階判定装置は、生体信号検出部１によって生体信号を取り込んで検出した生体信号を信号増幅部２によって増幅し、フィルタ部３によって不要な信号をバンドパスフィルタ等によって除去することにより、心拍信号を検出する。そして、睡眠段階判定装置においては、自動利得制御部４による利得制御を行いながら信号強度算出部５によって心拍信号の強度を算出し、算出した心拍信号の強度について正規化部６による正規化を行い、得られた正規化心拍強度のデータについて分散値算出部７によって算出された分散値に基づいて、睡眠段階判定部８による睡眠段階の判定を行う。

このような睡眠段階判定装置は、以下のような正規化を行う。

まず、自動利得制御部４から得られる利得の値をＡＧＣｒとし、信号強度算出部５によって算出される心拍強度をＨｉｎとしたとき、計算の簡便化のため、Ｈｉｎ＝ＡＧＣｒであるものとする。このとき、正規化部６は、心拍信号の振幅の測定レンジが０から１００までであったとすると、正規化心拍強度ＨｉｎＮとして、
ＨｉｎＮ＝Ｈｉｎ＊１００／Ｈｉｎの移動平均値
を算出する。ここで、心拍強度Ｈｉｎの移動平均値は、例えば１５０点、すなわち、信号強度のデータが１秒毎に測定されているものとすると１５０秒間のデータに対して移動平均を施して得られる値である。

さらに、正規化部６は、心拍強度の基準値をα（例えば３２等）としたとき、以下のように、この基準値αを用いた係数βを正規化心拍強度ＨｉｎＮに乗算することによって補正し、補正された最終的な正規化心拍強度ＨｉｎＮを求める。
補正後の正規化心拍強度ＨｉｎＮ＝β＊ＨｉｎＮ
ここで、β＝（γ＊（Ｈｉｎ−α）＋α）／α

なお、γは、通常γ＝１とすることができる。正規化部６は、このような演算を行うことにより、正規化心拍強度ＨｉｎＮを算出し、心拍信号の波形を測定レンジの０〜１００％におさまる波形に正規化する。これにより、睡眠段階判定装置は、心拍強度の個人差をなくすことができるのはもちろんのこと、測定装置の差もなくすことができる。睡眠段階判定装置は、このようにして求めた正規化心拍強度ＨｉｎＮのデータについて、分散値算出部７によって分散値ＨＩＤを算出し、これを睡眠段階判定部８による睡眠段階の判定に用いることになる。

ここで、γは、上述したようにγ＝１でもよいが、信号強度算出部５によって全測定期間にわたって算出される心拍強度Ｈｉｎの平均値と、基準値αとに応じて設定してもよい。例えば、基準値αが２２である場合、γは、
γ＝−０．１＊全測定期間にわたって算出される心拍強度Ｈｉｎの平均値＋３．５
とすることにより、ＰＳＧを用いた方法による睡眠段階の判定結果と極めて良好な一致を得ることができることが、本願発明者の鋭意研究によって明らかとなっている。すなわち、睡眠段階判定装置においては、睡眠中の全ての心拍信号を取得しておき、測定終了後に、上述した正規化部６による処理を含む信号強度算出部５から睡眠段階判定部８までの処理を行えばよく、このとき、γを、全測定期間にわたって算出される心拍強度Ｈｉｎの平均値と基準値αとの関数によって設定するのが望ましい。

以下、実際に測定した心拍信号について正規化を含む処理を行って得られる時系列波形を示す。ここでは、次表１に示すように、同一人の心拍信号について、自動利得制御部４による自動利得を行う際の利得の初期値と、自動利得制御を行う基準となる心拍強度のピーク値とを異ならせることにより、装置Ａ，Ｂという測定装置が異なる環境を構築し、得られた信号を正規化することにより、同一の睡眠段階の判定結果が得られるかどうかを検証している。なお、心拍信号の振幅の測定レンジは０から１０００までとする。

図３に、信号強度算出部５によって算出した心拍強度Ｈｉｎの時系列波形を示し、図４に、図３の波形について正規化部６によって正規化した正規化心拍強度ＨｉｎＮの時系列波形を示し、図５に、図４の波形について分散値算出部７によって求めた分散値ＨＩＤの時系列波形を示す。これらの図からわかるように、睡眠段階判定装置は、異なる環境であっても、測定レンジの０〜１００％におさまる正規化心拍強度ＨｉｎＮを得ながら、各部から略同等の波形を出力することができる。

そして、図５に示す分散値ＨＩＤの時系列波形に基づいて睡眠段階を求めると、次表２に示すように、装置Ａ，Ｂともに略同様の結果が得られた。

睡眠段階判定装置は、このようにして正規化を随時行いながら、睡眠段階を高精度に判定することができる。

以上説明したように、本発明の実施の形態として示す睡眠段階判定装置においては、心拍強度について適切な正規化を行うことから、個人差や装置差がない普遍的な測定を行うことができ、結果として高精度に睡眠段階を判定することができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上述した実施の形態では、生体信号を検出する方法として、利用者の身体の下に敷設した無拘束の生体信号検出部１によって得られた生体信号から心拍信号を抽出する方法を示したが、本発明は、継続的に心拍信号又はこれらと同等の信号が得られる検出手段であれば適用可能である。例えば、本発明は、手首や上腕部等の身体に装着するタイプの心拍計や脈拍計であってデータを連続的に記録することが可能なものであれば生体信号検出部１として適用可能である。

また、生体信号検出部１としては、上述した中空チューブを用いる代わりに、図６に示すようなエアマット式の検出手段を用いてもよい。すなわち、図６に示す生体信号検出部３０は、内部に空気を封入したエアマット３０ａの一端にエアチューブ３０ｂが接続され、さらに、このエアチューブ３０ｂに微差圧センサ３０ｃが接続されて構成される。なお、微差圧センサ３０ｃは、中空チューブを用いた生体信号検出部１の場合において説明したものと同様のものを用いることができる。

さらに、上述した実施の形態では、心拍強度のばらつきを示す分散値として標準偏差を採用したが、本発明は、例えば、分散、偏差平方和、所定範囲等の統計量を採用してもよい。

このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

１，３０ 生体信号検出部
１ａ 圧力検出チューブ
１ｂ，３０ｃ 微差圧センサ
２ 信号増幅部
３ フィルタ部
４ 自動利得制御部
５ 信号強度算出部
６ 正規化部
７ 分散値算出部
８ 睡眠段階判定部
２１ 寝台
２２ 硬質シート
２３ クッションシート
３０ａ エアマット
３０ｂ エアチューブ

Claims (3)

1. 睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置において、
   前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出手段と、
   前記心拍信号検出手段によって検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度のデータについて正規化を行う正規化手段と、
   前記正規化手段によって正規化された正規化心拍強度のデータについて算出された所定時間のデータのばらつきを示す分散値に基づいて、前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備え、
   前記正規化手段は、前記利得制御によって得られる利得の値をＡＧＣｒとし、前記心拍信号の強度をＨｉｎとしたとき、Ｈｉｎ＝ＡＧＣｒであるものとし、正規化心拍強度ＨｉｎＮとして、
   ＨｉｎＮ＝Ｈｉｎ＊１００／Ｈｉｎの移動平均値
   を算出し、さらに、前記心拍信号の強度の基準値をαとしたとき、
   補正後の正規化心拍強度ＨｉｎＮ＝β＊ＨｉｎＮ
   ここで、β＝（γ＊（Ｈｉｎ−α）＋α）／α
   を算出することによって補正し、補正された正規化心拍強度ＨｉｎＮを算出すること
   を特徴とする睡眠段階判定装置。
2. 前記正規化手段は、全測定期間にわたって算出される前記心拍信号の強度Ｈｉｎの平均値と前記基準値とに基づいて、前記γを設定して正規化を行うこと
   を特徴とする請求項１記載の睡眠段階判定装置。
3. 睡眠時に無侵襲且つ無拘束で検出した心拍信号に基づいて利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定方法において、
   所定の心拍信号検出手段によって前記利用者の心拍信号を無侵襲且つ無拘束で検出する心拍信号検出工程と、
   信号処理を行うプロセッサが、前記心拍信号検出工程にて検出された心拍信号に対して利得制御を行うことによってピーク値を一定に制御し、そのときの利得の値を用いて算出した心拍信号の強度のデータについて正規化を行う正規化工程と、
   前記プロセッサが、前記正規化工程にて正規化された正規化心拍強度のデータについて算出された所定時間のデータのばらつきを示す分散値に基づいて、前記利用者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定工程とを備え、
   前記正規化工程では、前記利得制御によって得られる利得の値をＡＧＣｒとし、前記心拍信号の強度をＨｉｎとしたとき、Ｈｉｎ＝ＡＧＣｒであるものとし、正規化心拍強度ＨｉｎＮとして、
   ＨｉｎＮ＝Ｈｉｎ＊１００／Ｈｉｎの移動平均値
   を算出し、さらに、前記心拍信号の強度の基準値をαとしたとき、
   補正後の正規化心拍強度ＨｉｎＮ＝β＊ＨｉｎＮ
   ここで、β＝（γ＊（Ｈｉｎ−α）＋α）／α
   を算出することによって補正し、補正された正規化心拍強度ＨｉｎＮを算出すること
   を特徴とする睡眠段階判定方法。