JP6932630B2

JP6932630B2 - 睡眠状態判定装置及びプログラム

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Publication number: JP6932630B2
Application number: JP2017235409A
Authority: JP
Inventors: 貴政木暮; 井上　智子; 智子井上
Original assignee: Paramount Bed Co Ltd
Current assignee: Paramount Bed Co Ltd
Priority date: 2017-12-07
Filing date: 2017-12-07
Publication date: 2021-09-08
Anticipated expiration: 2037-12-07
Also published as: CN109893091B; CN109893091A; JP2019098068A; US11647945B2; US20190175103A1

Description

本発明は、睡眠状態判定装置等に関する。

従来から対象者の睡眠状態として、睡眠や覚醒している状態を判定している方法は種々知られている。

例えば、寝具上の動物の設定時点からの経過時間に応じた体動数を取得する体動数取得部と、体動数と経過時間に応じて設定された演算式とを用いて睡眠値を演算する睡眠値演算部と、睡眠値に基づいて睡眠中か否かを判定する睡眠判定部とを備えることにより、入眠したタイミングに応じて睡眠中か否かを判定することができる睡眠判定装置が開示されている。

特開２０１４−２３３４８７号公報

ここで、対象者の体動に基づいて睡眠を判定する場合、眠ろうとして体を動かさないでいる区間は、睡眠中の寝返りなどによる体動との差が小さく覚醒中であっても誤って睡眠と判定されやすいといった問題があった。

上述した課題に鑑み、本発明は、対象者の状態の影響を受けることなく、適切に対象者の睡眠状態を判定することができる睡眠状態判定装置等を提供することである。

本発明の睡眠状態判定装置は、対象者の生体信号を取得する生体信号取得部と、前記生体信号から前記対象者の活動量を算出する活動量算出部と、前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定部と、前記対象者が入眠したか否かを判定する入眠判定部と、を備え、前記睡眠状態判定部は、前記対象者が入眠したと判定される前には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用いることを特徴とする。

本発明の睡眠状態判定装置は、対象者の生体信号を取得する生体信号取得部と、前記生体信号から前記対象者の活動量を算出する活動量算出部と、前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定部と、を備え、前記睡眠状態判定部は、前記生体信号取得部により取得された前記生体信号の大きさが所定の閾値より小さい場合には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用いることを特徴とする。

本発明のプログラムは、対象者の生体信号を取得する生体信号取得部が接続可能なコンピュータに、前記生体信号から前記対象者の活動量を算出する活動量算出機能と、前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定機能と、前記対象者が入眠したか否かを判定する入眠判定機能と、を実現させるプログラムであって、前記睡眠状態判定機能は、前記対象者が入眠したと判定される前には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用いることを特徴とする。

本発明のプログラムは、対象者の生体信号を取得する生体信号取得部が接続可能なコンピュータに、前記生体信号から前記対象者の活動量を算出する活動量算出機能と、前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定機能と、を実現させるプログラムであって、前記睡眠状態判定機能は、前記生体信号取得部により取得された前記生体信号の大きさが所定の閾値より小さい場合には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用いることを特徴とする。

本願発明によれば、対象者が眠ろうとしている区間は、第１の判定方法より睡眠と判定されにくい第２の判定方法を用いて、睡眠状態を判定することとなる。

第１実施形態における全体を説明するための図である。第１実施形態における構成を説明するための図である。第１実施形態におけるパラメータについて説明するための図である。第１実施形態における構成を説明するための図である。第１実施形態における睡眠状態判定処理を説明するための動作フロー図である。第１実施形態における入眠判定処理を説明するための動作フロー図である。第１実施形態における効果を説明するための図である。第２実施形態における入眠判定処理を説明するための動作フロー図である。第２実施形態における効果を説明するための図である。第３実施形態における睡眠状態判定処理を説明するための動作フロー図である。第４実施形態における睡眠状態判定処理を説明するための動作フロー図である。第５実施形態における睡眠状態判定処理を説明するための動作フロー図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための一つの形態について説明する。具体的には、本発明の睡眠判定装置を適用した場合ついて説明するが、本発明が適用される範囲は当該実施形態に限定されるものではない。

［１．第１実施形態］
［１．１システム全体］
図１は、本発明の睡眠判定装置を適用したシステム１の全体概要について説明するための図である。図１に示すように、システム１は、ベッド１０の床部と、マットレス２０の間に載置される検出装置３と、検出装置３より出力される値を処理するため処理装置５を備えて構成されている。この検出装置３、処理装置５とで生体情報の出力装置であり、睡眠状態を判定するシステムを構成している。

マットレス２０に、対象者（以下、一例として「患者Ｐ」とする）が在床すると、対象者である患者Ｐの生体信号として体振動（人体から発せられる振動）を検出装置３が検出する。そして、検出された振動に基づいて、患者Ｐの生体情報値が算出される。本実施形態においては、算出された生体情報値（例えば、呼吸数、心拍数、活動量）を、患者Ｐの生体情報値として出力・表示することができる。なお、例えば検出装置３に記憶部、表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置５は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレットやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。

また、対象者としては、病気療養中の者であったり、介護が必要なものであったりしてもよい。また、介護が必要でない健康な者であっても、高齢者でも子供でも、障害者でも、人でなくても動物でも良い。

ここで、検出装置３は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド１０と、マットレス２０の間に載置されたとしても、患者Ｐに違和感を覚えさせることなく使用できるため、寝床での生体情報値を長期間測定できることとなる。すなわち、対象者が臥床時、安静時に患者の状態として生体情報値等を取得することとなる。

また、検出装置３により、患者Ｐのベッド装置上での位置や姿勢を判定することができる。例えば、患者がマットレス２０の上の姿勢が横臥位や座位であるのかを判定したり、マットレス上のどの位置で寝ているのか、どの向きで寝ているのかを判定したりすることができる。

なお、検出装置３は、患者Ｐの生体信号（体動や呼吸運動や心弾動等）を取得できればよい。本実施形態においては、体振動に基づいて心拍数や呼吸数も算出可能であるが、例えば赤外線センサを用いて検出したり、取得された映像等により患者Ｐの生体信号を取得したり、歪みゲージ付きアクチュエータを利用したりしても良い。また、内蔵された加速度センサ等を利用することにより、例えばベッド１０上に載置されたスマートフォンや、タブレット等で実現してもよい。

［１．２構成］
つづいて、システム１の構成について、図２から図４を参照して説明する。本実施形態におけるシステム１は、検出装置３と、処理装置５とを含む構成となっており、各機能部（処理）は、生体信号取得部２００以外についてはどちらで実現されても良い。すなわち、これらの装置を組み合わせることにより、睡眠判定装置として機能する。

システム１（睡眠判定装置）は、制御部１００と、生体信号取得部１１０と、生体情報値算出部１２０と、睡眠状態判定部１３０と、患者状態取得部１４０と、記憶部１５０と、入力部１６０と、出力部１７０とを含んでいる。

制御部１００は、システム１の動作を制御している。例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置である。制御部１００は、記憶部１５０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。なお、本実施形態においては、制御部１００は全体として動作しているが、後で説明する図４のように検出装置３、処理装置５のそれぞれに設けることもできるものである。

生体信号取得部１１０は、患者Ｐの生体信号を取得する。本実施形態では、一例として、圧力変化を検出するセンサを利用して生体信号の一種である体振動が取得される。取得された生体信号は、生体情報値算出部１２０、睡眠状態判定部１３０、患者状態取得部１４０とでそれぞれ処理される。

また、生体信号取得部１１０は、例えば、圧力センサにより患者の体振動を取得してもよいし、荷重センサにより、患者の重心位置（体動）の変化により生体信号を取得することとしてもよい。また、圧力センサの代わりにマイクロフォンを設けることにより、マイクロフォンが拾う音に基づいて生体信号を取得しても良い。また、マイクロ波やレーザースペックルなどで生体や寝具の変位に基づいて生体信号を取得しても良い。また、加速度センサや重力センサの出力値から、生体信号を取得してもよい。このように、何れかの方法を用いて生体信号を取得できればよい。

生体情報値算出部１２０は、患者Ｐの生体情報値（呼吸数・心拍数・活動量等）を算出する。本実施形態では、生体信号取得部１１０より取得された体動（体振動）から呼吸成分・心拍成分を抽出し、呼吸間隔、心拍間隔に基づいて呼吸数、心拍数を求めても良い。また、体動の周期性を分析（フーリエ変換等）し、ピーク周波数から呼吸数、心拍数を算出してもよい。また、生体情報値算出部１２０は、生体情報値として活動量を算出する場合には活動量算出部として機能する。

睡眠状態判定部１３０は、患者の睡眠状態を判定するための機能部である。例えば、生体信号取得部１１０により取得された生体信号に基づいて、患者の睡眠状態を判定する。睡眠状態としては「覚醒」「睡眠」と判定しても良いし、更に睡眠を「レム睡眠」「ノンレム睡眠」と判定しても良いし、眠りの深さを判定しても良い。また、生体情報値算出部１２０で算出された生体情報値や、生体信号の変化と組み合わせて睡眠状態を判定してもよい。

患者状態取得部１４０は、患者の状態を取得している。例えば、生体信号取得部１１０により取得された生体信号や、ベッド１０に別に設けられた荷重センサ等により、患者の状態（離床・在床等）を取得する。

更に、生体信号取得部１１０により取得される生体信号（例えば、体振動データ）に基づいて患者の臥床状態（例えば、患者Ｐが臥床しているか否か、在床、離床や端座位等）を取得してもよい。

また、本実施形態では、患者の離床／在床を患者状態取得部１４０で取得しているが、睡眠状態判定部１３０が併せて判定してもよい。

記憶部１５０は、システム１が動作するための各種データ及びプログラムを記憶している。制御部１００は、記憶部１５０に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部１５０は、半導体メモリ（例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＳＤカード（登録商標））や、磁気ディスク装置（例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive））等により構成されている。また、記憶部１５０は、内蔵される記憶装置であってもよいし、着脱可能な外部記憶装置であってもよい。また、クラウド等の外部サーバの記憶領域であってもよい。

記憶部１５０には、生体情報データ１５２と、患者状態データ１５４と、パラメータテーブル１５６とが記憶されている。

生体情報データ１５２は、生体信号取得部１１０から取得された生体信号（体動）に基づいて、生体情報値算出部１２０が算出した生体情報値・生体情報が記憶されている。なお、本実施形態では、呼吸数・心拍数・活動量・体動が必要に応じて記憶される。また、生体情報値算出部１２０により算出可能な生体情報値であれば他の情報（例えば、呼吸振幅の変動等にもとづく呼吸障害指数、体動の周期性にもとづく周期性体動指数）をさらに記憶しても良い。

患者状態データ１５４は、患者の状態が記憶されている。患者の状態としては、睡眠状態判定部１３０により判定された睡眠状態として「睡眠」「覚醒」が記憶されたり、患者状態取得部１４０により取得された患者状態として「在床」「離床」が記憶されたりしている。また、「睡眠」は、「レム睡眠」「ノンレム睡眠」といった睡眠の種類（段階）が更に記憶されてもよいし、「在床」は「端座位」や「側臥位」といった患者の姿勢・位置が更に記憶されてもよい。

パラメータテーブル１５６は、各種パラメータを記憶するテーブルである。本実施形態では、図３に示すように、睡眠判定閾値（例えば、「１．０」）と、入眠判定時間（例えば、「６分」）と、第２入眠判定時間（例えば、「２０分」）と、覚醒判定時間（例えば、「６分」）とを記憶している。なお、各パラメータについては、後述する処理で説明する。

上述した構成のうち、生体情報値算出部１２０、睡眠状態判定部１３０、患者状態取得部１４０は、ソフトウェアにより実現されてもよい。例えば、制御部１００は、記憶部１５０に記憶されたソフトウェア（プログラム）を読み出して実行することにより、各機能が実現される。すなわち、ソフトウェアが実行されることで、制御部１００が各構成として機能する。

また、制御部１００は、図６の入眠判定処理を実行することにより、入眠判定部として機能する。入眠判定処理は、単独のプログラムであっても良いし、他のプログラムのサブルーチンとして実行されてもよい。また、制御部１００は、生体情報値として活動量を算出する活動量算出部として機能してもよい。

また、図２はシステム１として概念的に構成を説明したものである。これらの構成は、例えば１つの振動検出可能な装置で実現されてもよいし、図１のように、検出装置３、処理装置５と分かれて構成されてもよい。また、処理装置５の代わりに、同じサービスを提供可能な外部サーバで実現されてもよい。

図２のシステム１を、図１の検出装置３及び処理装置５で実現する場合について、図４を参照して説明する。検出装置３は、制御部３００と、センサである生体信号取得部３２０と、記憶部３３０と、通信部３９０とを含んでいる。

また、制御部３００は、記憶部３３０に記憶されたソフトウェア（プログラム）を実行することにより、生体情報値算出部３１０として機能する。生体信号取得部３２０で取得された生体信号に基づいて、生体情報値算出部３１０は生体情報値を算出する。そして、算出された生体情報値は、生体情報データ３４０に記憶されたり、通信部３９０を介して、処理装置５に送信されたりする。また、併せて生体信号取得部３２０で取得された生体信号も、通信部３９０を介して処理装置５に送信可能である。

検出装置３から処理装置５に生体情報値（生体情報）を送信するタイミングや、生体情報データ３４０に生体情報値（生体情報）を記憶するタイミングとしては、リアルタイムであってもよいし、所定時間毎であってもよい。

なお、生体信号取得部３２０は、図２の生体信号取得部１１０であり、生体情報値算出部３１０は、図２の生体情報値算出部１２０である。また、通信部３９０は、例えば、ネットワーク（例えば、ＬＡＮ／ＷＡＮ）に接続可能な通信インタフェースである。

処理装置５は、制御部５００と、記憶部５３０と、入力部５４０と、出力部５５０と、通信部５９０とを含んでいる。処理装置５は、検出装置３から、通信部５９０を介して生体情報値や、生体信号を受信する。受信された生体情報値は、生体情報データ５３２に記憶される。

制御部５００は、記憶部５３０に記憶されているソフトウェア（プログラム）を実行することにより、睡眠状態判定部５１０や、患者状態取得部５２０として機能する。受信された生体情報値や、生体信号に基づいて、睡眠状態判定部５１０は睡眠状態を判定する。同様に、受信された生体情報値や、生体信号に基づいて、患者状態取得部５２０は患者状態を取得する。睡眠状態及び患者状態は、患者状態データ５３４に記憶される。

なお、睡眠状態判定部５１０は、図２の睡眠状態判定部１３０である。患者状態取得部５２０は、図２の患者状態取得部１４０である。入力部５４０は、図２の入力部１６０である。出力部５５０は、図２の出力部１７０である。記憶部５３０は、図２の記憶部１５０である。

［１．３処理の流れ］
つづいて、本実施形態における睡眠状態判定処理について、図５を参照して説明する。まず、制御部１００は、対象者である患者が就床したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。就床したか否かの判定は、例えば患者状態取得部１４０が、患者が「在床」した（例えば、患者が「臥位」となった）ことを取得し、このタイミングから就床したと判定する。

つづいて、制御部１００は、睡眠判定閾値を第１閾値から第２閾値に変更する（ステップＳ１０４）。睡眠判定閾値は、患者が睡眠状態であるか、覚醒状態であるかを判定する閾値である。本実施形態では、通常の場合を第１閾値とし、入眠期と判定された場合には、第１閾値より小さい値である第２閾値に変更される。なお、第１閾値「１」とした場合、第２閾値としては、好ましくは「０．５」以下であり、本実施形態では「０．０５」である。

ここで、就床直後については、患者が入眠期であると判定し、入眠期である間（入眠潜時の間）は睡眠／覚醒を判定する睡眠閾値を第１閾値より小さい第２閾値にすることで、「覚醒」と判定されやすく（換言すれば「睡眠」と判定されにくく）している。

これは、入眠期の患者は覚醒の状態であるにもかかわらず、動かないことが多いためであり、覚醒状態を睡眠と誤判定しないようにするためである。したがって、入眠期でなくなった（すなわち、患者が眠りに入った）ときまで、第２閾値で睡眠／覚醒の判定をおこなう。

つづいて、睡眠状態判定部１３０（制御部１００）は、睡眠覚醒判定処理を実行する（ステップＳ１０６）。睡眠覚醒判定処理としては、例えば、ある一定時間範囲において取得された活動量に基づいて、ある時点の睡眠状態を判定する。

例えば、睡眠／覚醒を判定する時点（睡眠判定時）の活動量がＡ_０、１分前の活動量をＡ_−１、１分後の活動量をＡ_＋１・・・と表した場合、
睡眠判定値Ｄ
＝０．００１×（１．２５×Ａ_−４＋０．８９×Ａ_−３＋０．８０×Ａ_−２
＋０．８６×Ａ_−１＋２．４２×Ａ_０＋１．２６×Ａ_＋１＋１．２０×Ａ_＋２）
と、表す。すなわち、睡眠状態判定部１３０は、睡眠判定時の４分前の活動量Ａ_−４から、２分後の活動量Ａ_＋２を利用し、睡眠判定時における患者の睡眠状態を判定する。

そして、睡眠状態判定部１３０は、睡眠判定値Ｄが睡眠判定閾値以上であれば「覚醒」、睡眠判定閾値未満であれば「睡眠」と判定する。

例えば、ステップＳ１０６における睡眠覚醒判定処理は、睡眠判定閾値として「０．０５」が設定されており、「０．０５」以上であれば「覚醒」と判定する。

つづいて、患者が入眠したか否かを、睡眠判定処理により判定する（ステップＳ１０８）。ここで、患者がまだ入眠していない場合は、ステップＳ１０６に戻り、患者の睡眠状態として睡眠／覚醒とが判定される。

入眠判定処理について、図６を参照して説明する。入眠判定処理とは、患者が睡眠に入った（入眠した）か否かを判定する処理である。様々な入眠の定義が用いられているが、最も単純には、消灯又は就床後、初めて睡眠状態と判定された区間を入眠とする。したがって、本実施形態では、患者の睡眠状態として「睡眠」と判定されたタイミングを判定する。

具体的には、まず患者の睡眠状態を取得する（ステップＳ１５２）。つづいて、当該睡眠状態が「睡眠」である場合には、入眠したと判定する（ステップＳ１５４；Ｙｅｓ→ステップＳ１５６）。なお、入眠したと判定された結果は、例えばフラグにより反映してもよいし、入眠状態という属性を持たせてもよい。

また、本実施形態は説明の都合上、図５と別の処理として説明しているが、図５のステップＳ１０８において、制御部１００は、単純に患者の睡眠状態を「睡眠」と判定した場合に、入眠としてもよい。

また、睡眠状態が「睡眠」と判定された場合に、患者が入眠したと判定しているが、複数回連続して「睡眠」と判定された場合に、患者が入眠したと判定してもよい。例えば、以下のような場合であってもよい。

（１）初めて「睡眠」と判定された区間を入眠とする。ただし、その「睡眠」が所定時間以上（例えば、３分、５分、１０分）持続することを条件として、その「睡眠」の始まりを入眠とする。
また、生体情報から「睡眠」の状態が段階的に判定されている場合には、
（２）初めて睡眠段階のいずれかと判定された区間を入眠とする。ただし，その睡眠段階が段階１の場合、引き続き段階２、３、ＲＥＭのいずれかに移行することを条件として、その段階１の始まりを入眠とする。
（３）初めて睡眠段階のいずれかと判定された区間を入眠とする。ただし、その睡眠段階が段階１の場合、段階１又はそれに引き続く段階２、３、ＲＥＭが所定の時間以上（例えば、３分、５分、１０分）持続することを条件として、その段階１の始まりを入眠とする。
（４）初めて睡眠段階２、３、ＲＥＭのいずれかと判定された区間を入眠とする。
（５）初めて睡眠段階２、３、ＲＥＭのいずれかと判定された区間を入眠とする。ただし，その段階２又はそれに引き続く段階３、ＲＥＭが所定の時間以上（例えば、３分、５分、１０分）持続することを条件として、その段階２の始まりを入眠とする。

図５に戻り処理を説明すると、患者が入眠したと判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、睡眠判定閾値を第１閾値に変更する（ステップＳ１１０）。すなわち、患者が入眠し、睡眠状態が睡眠に遷移したため、第２閾値より大きい第１閾値に変更する。これにより、睡眠状態判定部１３０は、通常通り睡眠／覚醒を判定することとなる。

睡眠状態判定部１３０は、睡眠覚醒判定処理を実行する（ステップＳ１１２）。このときは、睡眠判定閾値は第１閾値（例えば、「１．０」）に設定されている。

この後、制御部１００は、覚醒判定時間以上の連続覚醒を検出すると、ステップＳ１０４に処理を遷移して実行する（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ→ステップＳ１０４）。覚醒判定時間は、対象者が覚醒したと判定する時間である。例えば、本実施形態の場合は「６分」と設定されている。

制御部１００は、「６分」の間、連続して患者の睡眠状態として覚醒が検出された場合、もしくは「１分」の間、連続して患者の睡眠状態として離床が検出された場合には、再び入眠時の判定を行う。これにより、中途覚醒後における入眠時にも適切な睡眠状態を判定することができる。

なお、覚醒判定時間以上の連続覚醒が検出されない場合には、睡眠状態判定部１３０は、睡眠覚醒判定処理を継続して実行する（ステップＳ１１４；Ｎｏ→ステップＳ１１２）。

また、制御部１００は、上述した処理中に、患者の睡眠状態が判定できなくなった場合（例えば、生体信号が取得されなくなった、離床が検出された、患者／操作者により操作が中止された等）に、本処理を終了してもよい。

［１．４効果］
このように、本実施形態によれば、患者の入眠期の睡眠／覚醒判定を、他期間より睡眠となりにくいように設定することができる。これにより、患者の睡眠状態を適切に判定することが可能となる。すなわち、対象者が眠ろうとしている区間は、第１の判定方法より睡眠と判定されにくい第２の判定方法を用いて、睡眠状態を判定することとなる。したがって、眠ろうとして体を動かさないことが多い入眠時期の場合と、眠りながらなど自然な体の動きがある通常時期とで異なる判定方法を利用することにより、適切に睡眠状態が判定されることとなる。

図７は、患者が睡眠状態となる迄の時間（就床から睡眠状態となる迄の時間）である入眠潜時を示したグラフである。横軸はＰＳＧ（睡眠ポリグラフ記録：Polysomnogram）によって判定された入眠潜時（単位：分）を表したものであり、縦軸は本実施形態で説明したセンサを利用した非装着型装置によって判定された入眠潜時（単位：分）を表したものである。

図７（ａ）は、睡眠判定閾値を「１」とした場合のグラフであり、図７（ｂ）は、睡眠判定閾値を「０．０５」とした場合のグラフである。

図７（ａ）では、ＰＳＧで判定された横軸の入眠潜時と、非装着型装置によって判定された縦軸の入眠潜時では、値が大きく異なっている。すなわち、非装着型装置によって判定された入眠時の方が、ＰＳＧで判定されたものより短めに出ており、実際より入眠潜時が短く判定されやすくなってしまっている。

しかし、図７（ｂ）に示すように、測定開始時（すなわち、就寝直後）の睡眠判定閾値を「０．０５」とした場合、ＰＳＧで判定された横軸の入眠潜時と、非装着型装置によって判定された縦軸の入眠潜時では、より良好な相関関係が得られる結果となっている。

このように、入眠期の睡眠／覚醒判定を、睡眠判定閾値を変更することにより、他の期間より睡眠となりにくいように設定することで、正しく睡眠状態を判定することができる。特に、寝つきの良し悪しを判定したり、眠りの質を評価したりする場合に、覚醒状態から眠りに入るまでの所要時間である入眠潜時が利用される場合があるが、この場合に、より正しい時間を取得することができるようになる。

［２．第２実施形態］
第２実施形態について説明する。第１実施形態は、入眠判定として、最初に患者の睡眠状態として「睡眠」と判定されることを利用した。本実施形態は、入眠判定として、活動量を利用するものである。

本実施形態は、第１実施形態における図６の入眠判定を図８の入眠判定に置き換えたものであり、その他の構成、処理については同一である。

本実施形態では、睡眠状態判定部１３０は、患者の活動量を取得する（ステップＳ２０２）。そして、睡眠状態判定部１３０は、活動量が略「０」が、入眠判定時間継続している場合には（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、患者は入眠したと判定する。

ここで、入眠判定時間は、活動量が略「０」（すなわち、活動量が「０」であることが好ましいが、例えばおおむね「０」となる場合も含まれるものとする）が継続した場合に入眠したと判定する時間である。パラメータテーブル１５６に記憶される値であり、本実施形態では「６分」としているが、「５分」〜「１０分」の間にあればよい。

図９は、患者が睡眠状態となる迄の時間である入眠潜時を示したグラフである。横軸はＰＳＧ（睡眠ポリグラフ記録：Polysomnogram）によって判定された入眠潜時（単位：分）を表したものであり、縦軸は本実施形態で説明したセンサを利用した非装着型装置によって判定された入眠潜時（単位：分）を表したものである。

図９に示されるように、ＰＳＧで判定された入眠潜時と、本実施形態を適用した入眠潜時とでは従来法と比較して相関関係が高いことが解る。したがって、本実施形態においても、入眠期における睡眠状態を適切に判定することが可能である。

なお、第１実施形態と第２実施形態とを組み合わせて適用してもよい。すなわち、第１実施形態において患者が入眠したと判定されたときと、第２実施形態において患者が入眠したと判定されたときとを２つ求めることとする。

そして、より早いタイミングで入眠されたと判定された方を、患者が入眠したとして利用し、睡眠判定閾値を通常の第１閾値に戻す処理を行ってもよい。また、第１閾値で判定した時刻から第２閾値で睡眠と判定される時刻までの区間を、「覚醒から睡眠への移行状態」として通常の覚醒や睡眠と別けて判定してもよい。

［３．第３実施形態］
第３実施形態について説明する。第３実施形態は、入眠判定処理において、患者の入眠が判定されない場合に、睡眠判定閾値を通常の第１閾値に戻す実施形態である。

本実施形態は、第１実施形態の図５の処理を、図１０に置き換えたものとして説明する。なお、第２実施形態においても同様に適用可能である。

ステップＳ１０８において、制御部１００は、患者が入眠と判定されていない場合に（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、入眠と判定されていない時間が第２入眠判定時間経過しているかを判定する（ステップＳ３０２）。ここで、第２入眠判定時間とは、入眠と判定されない時間の閾値となる時間である。制御部１００は、第２入眠判定時間を経過した場合に、睡眠判定閾値を第２閾値から第１閾値に戻すこととなる。

入眠と判定されていない時間が第２入眠判定時間現れない場合、制御部１００は睡眠判定閾値を第１閾値に変更する（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ→ステップＳ１１０）。これは、就床から（覚醒から）第２入眠判定時間経過した場合には、通常の基準で睡眠／覚醒を判定するといった処理を行う。

第２入眠判定時間は、パラメータテーブル１５６に記憶されており、本実施形態の場合、例えば「２０分」としているが、「１０分」〜「３０分」の間にあればよい。なお、第２入眠判定時間は、例えば患者の主観的な入眠潜時の最大値や平均時間を記憶してもよいし、病状により変更してもよい。例えば、不眠症、うつ病の場合は、入眠時は体動が少なく「睡眠」と判定されやすく入眠潜時が過小評価されやすいため、第２入眠判定時間を長くするといったことが考えられる。また、睡眠中に不随意運動が持続的に生じている場合は、本実施形態では「睡眠」と判定されることがほとんどなくなってしまう。第２入眠判定時間経過後には、睡眠判定閾値を通常の閾値である第１閾値に変更することで、入眠潜時の過大評価を防ぐことができる。

［４．第４実施形態］
第４実施形態について説明する。第４実施形態は、入眠判定処理において、患者の入眠が判定されない場合に、各パラメータを変更することにより、入眠を判定する条件等を変更する実施形態である。

本実施形態は、第３実施形態の図１０の処理を、図１１に置き換えたものとして説明する。なお、他の実施形態においても同様に適用可能である。

入眠判定処理により、患者が入眠と判定されない場合、第２入眠判定時間は経過していないときに、各パラメータ値を変更する（ステップＳ３０２；Ｎｏ→ステップＳ４０２）。なお、第１実施形態の図５に適用する場合には、ステップＳ３０２の判定は不要となる。ここでパラメータ値を変更する方法としては、以下のような方法が考えられる。

（１）入眠判定時間を短くする。例えば、「６分」から「３分」に変更する。
（２）睡眠判定閾値を変更する。例えば、睡眠判定閾値を「０．０５」から「０．１」に変更する。すなわち、第１の閾値より小さく、第２の閾値より大きい第３の閾値に変更する。
（３）睡眠判定閾値を段階的に変更する。例えば、睡眠判定閾値を、就床から１５分経過したら「０．２５」、就床から３０分経過したら「０．５」、就床から４５分経過したら「０．７５」、就床から１時間経過したら「１」にする。すなわち、第３の閾値として、段階的な閾値を利用する。

また、これらのパラメータ値の変更は、患者毎に変化させてもよい。例えば、病歴や年齢、時刻、就床時刻迄の睡眠状態に基づいて、パラメータ値を決定してもよい。

このように、パラメータ値を変更することで、より適切な睡眠判定を行うことが可能となる。例えば、人には時刻に応じて眠りやすい時間帯があり、ある程度は連続的に変化しているはずである。閾値を段階的に変化させることで、実際に近い判定が可能となる。

［５．第５実施形態］
第５実施形態について説明する。上述した実施形態は、入眠期における睡眠状態の判定について説明した。これは、入眠期は、患者が動かないために、睡眠と判定されやすいため、睡眠判定閾値を変更することで、覚醒となりやすいように設定していた。

本実施形態は、睡眠と判定されやすい環境として、センサへの入力が小さい場合について説明する。これらの場合としては、例えばベッド上で座位や端座位である場合、ベッド上で患者がセンサから離れた位置にいる場合に起こりやすい場合である。

すなわち、従来は対象者である患者の生体信号を取得し、睡眠状態を判定する場合、取得される生体信号が弱かったりして、正しく取得出来ない場合、適切に睡眠状態を判定できないという課題があった。本実施形態は当該課題を解決するものである。

本実施形態は、第１実施形態の図５の処理を、図１２に置き換えたものとして説明する。なお、他の実施形態においても同様に適用可能である。

まず、生体信号取得部１１０から取得される静止時の生体信号値（信号強度）が、所定の信号閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ５０２）。ここで、生体信号値が、所定の信号閾値以上であれば、通常通り睡眠覚醒判定処理を実行する（ステップＳ５０２；Ｎｏ→ステップＳ１１２）。なお、静止時に生体信号取得部が検出する最も大きい生体信号値が呼吸運動である場合、呼吸運動に相当する周波数領域の信号強度を信号閾値との比較に用いる。

しかし、生体信号値が、所定の信号閾値未満である場合には、睡眠判定閾値を第２閾値に変更する（ステップＳ５０２；Ｙｅｓ→ステップＳ１０４）。そして、睡眠覚醒判定処理を実行し、生体信号値（信号強度）が、信号閾値以上となった場合に、睡眠判定閾値を第１閾値に変更する（ステップＳ１０６→ステップＳ５０４；Ｙｅｓ→ステップＳ１１０）。

本実施形態によれば、生体信号値（生体信号の信号強度）が、所定の信号閾値以上であれば通常の睡眠判定閾値で睡眠／覚醒が判定される。しかし、生体信号値が所定の信号強度未満と小さい場合には、睡眠となりにくい閾値に睡眠判定閾値が変更され、睡眠／覚醒が判定される。

［６．第６実施形態］
第６実施形態について説明する。第６実施形態は、睡眠判定閾値を、患者の睡眠環境等に応じて複数設定可能な実施形態である。

例えば、図５の睡眠状態判定処理のステップＳ１０４において、睡眠判定閾値を第２閾値に変更する。このとき、第２閾値として設定される値（パラメータ）を複数有しており、例えば就床時刻や、患者の状態（例えば睡眠不足である、昼寝をした、飲酒をした等）といった判定条件に応じて、設定する値を変えても良い。

例えば、日中は夜間と比較して眠りにくいはずであるが、テレビや読書のために活動量が低く算出される、検出装置の種類によっては日中の状態として多い座位における体動の検出感度が低いなど日中の活動量が低く算出される傾向があるために、日中のほうが睡眠と判定されやすい場合もある。このような場合は、日中は低い閾値（睡眠と判定されにくい閾値）、夜間は高い閾値（睡眠と判定されやすい閾値）など、生体リズム、睡眠傾向曲線、活動量検出感度の日内リズムといった判定条件に基づいた閾値とすることで適切な判定が可能となる。

また、図１１と組み合わせた場合には、更に段階的にパラメータ値を変更することができる。これにより、より適切な判定が可能となる。

［７．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。

また、本実施形態においては、検出装置３で出力された結果に基づき、処理装置５において生体情報を出力しているが、検出装置３で全て算出してもよい。また、端末装置（例えばスマートフォン、タブレット、コンピュータ）にアプリケーションをインストールして実現するだけでなく、例えばサーバ側で処理をして、処理結果を端末装置に返しても良い。

例えば、検出装置３から、生体情報をサーバにアップロードすることで、サーバ側で上述した処理を実現してもよい。この検出装置３は、例えば加速度センサ、振動センサを内蔵したスマートフォンのような装置で実現してもよい。

また、実施形態において各装置で動作するプログラムは、上述した実施形態の機能を実現するように、ＣＰＵ等を制御するプログラム（コンピュータを機能させるプログラム）である。そして、これら装置で取り扱われる情報は、その処理時に一時的に一時記憶装置（例えば、ＲＡＭ）に蓄積され、その後、各種ＲＯＭやＨＤＤ、ＳＳＤの記憶装置に格納され、必要に応じてＣＰＵによって読み出し、修正・書き込みが行なわれる。

また、市場に流通させる場合には、可搬型の記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバコンピュータに転送したりすることができる。この場合、サーバコンピュータの記憶装置も本発明に含まれるのは勿論である。

１システム
１００制御部
１１０生体信号取得部
１２０生体情報値算出部
１３０睡眠状態判定部
１４０患者状態取得部
１５０記憶部
１５２生体情報データ
１５４患者状態データ
１５６パラメータテーブル
１６０入力部
１７０出力部
３検出装置
３００制御部
３１０生体情報算出部
３２０生体信号取得部
３３０記憶部
３４０生体情報データ
３９０通信部
５処理装置
５００制御部
５１０睡眠状態判定部
５２０患者状態取得部
５３０記憶部
５３２生体情報データ
５３４睡眠状態データ
５３５パラメータテーブル
５４０入力部
５５０出力部
５９０通信部
１０ベッド
２０マットレス

Claims

対象者の生体信号を取得する生体信号取得部と、
前記生体信号から前記対象者が体を動かしたことを示す活動量を算出する活動量算出部と、
前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定部と、
前記対象者が入眠したか否かを判定する入眠判定部と、
を備え、
前記睡眠状態判定部は、前記対象者が入眠したと判定される前には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用い、
前記睡眠状態判定部は、前記対象者の離床状態が所定時間検出された後は、前記第２の閾値を用いることを特徴とする睡眠状態判定装置。
前記入眠判定部は、前記対象者が在床してから、前記睡眠状態判定部により、当該対象者の睡眠状態が睡眠と判定されたときに入眠したと判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態判定装置。
前記睡眠状態判定部は、前記対象者が入眠したと判定されない時間が第２の入眠判定時間の間継続している場合には、前記第１の閾値を用いて、前記対象者の睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠状態判定装置。
前記睡眠状態判定部は、前記対象者が入眠したと判定されない場合には、前記第２の閾値より大きく、かつ、前記第１の閾値より小さい第３の閾値を用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠状態判定装置。
前記睡眠状態判定部は、前記生体信号取得部が取得した生体信号の信号強度が所定の信号強度未満の場合、前記第２の閾値を用いて、前記対象者の睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠状態判定装置。
前記算出部は、判定する時点の活動量と、判定する時点より所定期間前の活動量と、判定する時点より所定期間後の活動量とに基づいて、睡眠状態判定値を算出することを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の睡眠状態判定装置。
対象者の生体信号を取得する生体信号取得部と、
前記生体信号から前記対象者が身体を動かしたことを示す活動量を算出する活動量算出部と、
前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定部と、
を備え、
前記睡眠状態判定部は、前記生体信号取得部により取得された前記生体信号の大きさが所定の閾値より小さい場合には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用い、
前記睡眠状態判定部は、前記対象者の離床状態が所定時間検出された後は、前記第２の閾値を用いることを特徴とする睡眠状態判定装置。
対象者の生体信号を取得する生体信号取得部が接続可能なコンピュータに、
前記生体信号から前記対象者が体を動かしたことを示す活動量を算出する活動量算出機能と、
前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定機能と、
前記対象者が入眠したか否かを判定する入眠判定機能と、
を実現させるプログラムであって、
前記睡眠状態判定機能は、前記対象者が入眠したと判定される前には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用い、
前記睡眠状態判定機能は、前記対象者の離床状態が所定時間検出された後は、前記第２の閾値を用いることを特徴とするプログラム。
対象者の生体信号を取得する生体信号取得部が接続可能なコンピュータに、
前記生体信号から前記対象者が体を動かしたことを示す活動量を算出する活動量算出機能と、
前記活動量から睡眠状態判定値を算出し、当該睡眠状態判定値が第１の閾値を超えた場合には覚醒と、前記第１の閾値以下の場合は睡眠と前記対象者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定機能と、
を実現させるプログラムであって、
前記睡眠状態判定機能は、前記生体信号取得部により取得された前記生体信号の大きさが所定の閾値より小さい場合には、前記第１の閾値より小さい第２の閾値を用い、
前記睡眠状態判定機能は、前記対象者の離床状態が所定時間検出された後は、前記第２の閾値を用いることを特徴とするプログラム。