睡眠状態測定装置およびそのためのコンピュータプログラム
【課題】脳波分析によって、より正確な睡眠状態を判定する手段を提供する。
【解決手段】脳波受信手段１１で受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段１２と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された各々の波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段１２と、補正処理の後に所定時間単位にて、脳波に占めるアルファ波の比率若しくは強度、脳波に占めるデルタ波の比率若しくは強度、シグマ波の比率若しくはシグマ波の強度、ベータ波の比率若しくはベータ波の強度を用い睡眠状態を判定する。
【解決手段】脳波受信手段１１で受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段１２と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された各々の波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段１２と、補正処理の後に所定時間単位にて、脳波に占めるアルファ波の比率若しくは強度、脳波に占めるデルタ波の比率若しくは強度、シグマ波の比率若しくはシグマ波の強度、ベータ波の比率若しくはベータ波の強度を用い睡眠状態を判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の睡眠状態を測定するための睡眠状態測定装置およびそのために利用可能なコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間にとって、睡眠は、その時間が人生の約３分の１を占めており、一日の肉体的および精神的な疲労を解消し、日々、健康な生活を送るために重要な役割を果たしていると言われている。近年では、職業の多様化により夜勤人口が増え、あるいは夜のテレビ番組の増加等により夜中まで起きている人口が増えてきており、夜に規則的な睡眠の機会を得ることができず、生活リズムを崩す人も少なくない。加えて、物質的な豊かさに反して、人間関係上の様々なストレスを抱え、睡眠に障害を持つ人も多い。このため、快眠を得るためのベッド、枕、入浴剤、睡眠薬の他、生活習慣までもが人々の注目を集めている。
【０００３】
一般的に、睡眠は、眠りの深いノンレム睡眠と、眠りの浅いレム睡眠に分けることができる。健常者の睡眠を調べると、眠り始めのノンレム睡眠から、レム睡眠、さらにノンレム睡眠というように、交互にノンレム睡眠とレム睡眠が出現することが知られている。生活リズムが一定でなくなっている現代人にとっては、ただ長時間睡眠をとれば良いのではなく、いかに質の高い睡眠をとることができるかが重要となっている。睡眠の状態を客観的に知るためには、睡眠中の脳波を調べる方法がある。その一例として、電極を頭部に取り付け、増幅器、マイクロ制御器等を備えた睡眠プロファイルを求める方法が知られている（特許文献１を参照）。また、終夜睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査を行う方法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００１−５０３６６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記睡眠プロファイルを求める方法は、複雑な解析を要するため、睡眠障害を調べるには良いが、質の良い睡眠か否かを調べるには向いていない。また、ＰＳＧ検査の場合には、脳波のみならず目の動き、筋電、心電、呼吸等の他の項目も測定する必要から、大掛かりな装置を要し、平常時の睡眠とかけ離れた環境下で睡眠状態を調べるので、平常時の睡眠の状態を調べるのが難しい。
【０００６】
本発明者らは、かかる問題に鑑みて、本発明に先立ち、脳波を各周波数成分に分けて、所定時間単位でアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波を調べて、各所定時間の睡眠状態を調べる装置を開発した。当該装置を用いると、従来技術と異なり、極めて簡便に睡眠状態を調べることができ、医者がＰＳＧ検査結果に基づく睡眠状態の判定との間に高い一致を得ることできた。しかし、睡眠状態の判定の一致をさらに高めて、睡眠状態をより正確に判定することが望まれている。
【０００７】
本発明は、上記の要望に応えるものであり、簡便な脳波分析によって、より正確な睡眠状態を判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、医者が睡眠中の被験者を目視で調べたデータに対する一致率を高めるには、睡眠中に被験者の体動や筋電など脳波に混入するノイズの影響を低減した上で脳波を解析する必要があると考え、被験者から受信した脳波を周波数分析後、各周波数成分の脳波を補正して、その補正した各周波数成分の脳波に基づき睡眠状態の判定を行うことにより本発明を完成した。具体的には、以下の通りである。
【０００９】
本発明の一形態に係る睡眠状態測定装置は、生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、補正処理の後に、所定時間単位にて、脳波に占める上記アルファ波の比率若しくはアルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、第一閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるデルタ波の比率若しくはデルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、第二閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるシグマ波の比率若しくはシグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、第三閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるベータ波の比率若しくはベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段およびベータ波判別手段による各判別結果に基づいて所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、アルファ波の比率若しくは強度が第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、デルタ波の比率若しくは強度が第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、シグマ波の比率若しくは強度が第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段とを備える。
【００１０】
また、本発明の別の形態に係る睡眠状態測定装置は、補正手段が、ある所定時間とそれを中心とする前後の所定時間とを含む合計ｎ個の所定時間が存在する場合には、それらｎ個の所定時間における各値を用いる一方で、前後の所定時間の一部が存在しない場合には、その存在しない所定時間に最も近い所定時間の値を重複して使用してｎ個の値を用意し、補正処理を行う装置である。
【００１１】
また、本発明の別の形態に係る睡眠状態測定装置は、補正手段が周波数成分抽出手段の抽出処理と併行して補正処理を行う装置である。
【００１２】
また、本発明の別の形態に係る睡眠状態測定装置は、睡眠状態判定手段が、ある所定時間内に、生体の体動を示す信号を受け取ると、当該ある所定時間内においては覚醒状態であると判定する装置である。
【００１３】
また、本発明の一形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに読み込み実行することにより生体の睡眠状態を判定するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、補正処理の後に、所定時間単位にて、脳波に占めるアルファ波の比率若しくはアルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、第一閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるデルタ波の比率若しくはデルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、第二閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるシグマ波の比率若しくはシグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、第三閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるベータ波の比率若しくはベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段およびベータ波判別手段による各判別結果に基づいて所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、アルファ波の比率若しくは強度が第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、デルタ波の比率若しくは強度が第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、シグマ波の比率若しくは強度が第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段とを備える装置として機能させるコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、簡便な脳波分析によって、より正確な睡眠状態を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の第一実施形態に係る睡眠状態測定装置の概略構成図である。
【図２】図２は、図１に示す睡眠状態測定装置によって生体の睡眠状態を判定する概略的な流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理の一例を説明するための図である。
【図４】図４は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理によって抽出された各周波数成分の時間的推移を示す図である。
【図５】図５は、図２に示すステップＳＴ１０３の処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、図２に示すステップＳＴ１０４の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は、本実施形態との比較のために、図２に示すステップＳＴ１０３を行わずに得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。
【図８】図８は、図２に示すフローチャートに沿って処理を行い得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明の睡眠状態測定装置およびコンピュータにインストールして実行することにより当該装置の機能を発揮可能なコンピュータプログラムの実施形態につき、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る睡眠状態測定装置の概略構成図である。
【００１８】
この実施形態に係る睡眠状態測定装置１は、通信インターフェイス（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ： Ｉ／Ｆ）１１と、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ： ＣＰＵ）１２と、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌy Ｍｅｍｏｒｙ： ＲＯＭ）１３と、読み書き可能なメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ： ＲＡＭ）１４と、ビデオＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ： ＶＲＡＭ）１５と、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓk Ｄｒｉｖｅ： ＨＤＤ）１６とを備える。ただし、ＨＤＤ１６は必須の構成ではない。睡眠状態測定装置１は、生体の脳波を検出する脳波検出器２および睡眠状態や脳波等を表示するディスプレイ３と有線若しくは無線を介して接続される。
【００１９】
Ｉ／Ｆ１１は、睡眠状態測定装置１に接続される脳波検出器２およびディスプレイ３と睡眠状態測定装置１との間でデータの送受信を行うためのインターフェイスであり、脳波を受信する脳波受信手段として機能する構成部である。脳波の検出は、通常、微弱な電圧（単位：μＶ）として得られる。
【００２０】
ＣＰＵ１２は、睡眠状態測定装置１の各種制御を司る部分である。ＣＰＵ１２は、周波数成分抽出手段と、補正手段と、アルファ波判別手段と、デルタ波判別手段と、シグマ波判別手段と、ベータ波判別手段と、睡眠状態判定手段として機能する構成部である。
【００２１】
周波数成分抽出手段は、Ｉ／Ｆ１１にて受信された脳波に対して、所定時間（この実施形態では２０秒としている）単位で周波数分析を行い、アルファ波（α波）、デルタ波（δ波）、シグマ波（σ波）およびベータ波（β波）の各周波数成分を抽出する。アルファ波は、８．０〜１２．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。デルタ波は、０．５〜４．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。シグマ波は、１２．０〜１６．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。ベータ波は、１３．０〜４０．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。アルファ波（α波）、デルタ波（δ波）、シグマ波（σ波）およびベータ波（β波）の周波数帯域の基本は上記の通りであるが、データによって多少の増減も可能である。周波数成分抽出手段は、一例として、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ： ＦＦＴ）により周波数分析を行うことにより、上記各周波数成分を抽出することができる。ここで、「所定時間」は、２０秒に限定されず、３０秒、あるいはそれ以上の時間、さらには、２０秒未満の時間に任意に設定可能である。また、抽出される各周波数成分は、アルファ波（α波）、デルタ波（δ波）、シグマ波（σ波）およびベータ波（β波）の４種類に限定されず、他の成分（シータ波、ガンマ波など）も含まれていても良い。
【００２２】
補正手段は、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う手段である。ここで、「ｎ」は、３以上の任意の整数であって、任意に設定可能であるが、奇数とするのが好ましい。ｎ個の所定時間における値を大きい順に並べた際に、中央に位置する値を選択しやすいからである。なお、ｎを偶数とする場合には、補正手段は、中央に位置する２つの値の内のいずれかを選択するか、あるいは当該２つの値を平均することができる。このような補正処理により、各周波数成分を構成する信号中に、ノイズ等に起因した異常に大きな信号があっても、その異常な信号の影響を軽減することができる。なお、補正処理は、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の全てについて行われるのが好ましいが、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の内の所望の１、２または３つについてのみ行われても良い。特に、異常な信号値が検出されやすい周波数成分に対して補正処理を行うのが好ましい。
【００２３】
アルファ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）の脳波に占めるアルファ波の比率（％）が第一閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第一閾値としては、全脳波（具体的には、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の脳波）の強度（＝電圧値）に対するアルファ波の強度の占める百分率であって、一例として１５％とすることができる。なお、アルファ波の比率（％）は、上記４種類の脳波の強度の合計を１００％とせずに、ガンマ波やシータ波等の他の抽出された脳波も含めた全脳波の電圧値の合計を１００％としたときの比率とすることもできる。他の周波数成分の脳波についても同様である。また、この実施形態では、生体の脳からアルファ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いアルファ波の強度の比率（％）で判断しているが、アルファ波の強度（μＶ２）そのもので判断しても良く、その場合には、第一閾値は、百分率（単位：％）ではなく強度（単位：μＶ２）となる。
【００２４】
デルタ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）のデルタ波の強度（μＶ２）が第二閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第二閾値としては、一例として８８０μＶ２とすることができる。また、この実施形態では、生体の脳からデルタ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いデルタ波の強度（μＶ２）そのもので判断しているが、全脳波（アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の合計）の強度に対するデルタ波の強度の占める百分率で判断しても良く、その場合には、第二閾値は、強度（単位：μＶ２）ではなく、百分率（単位：％）となる。
【００２５】
シグマ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）のシグマ波の強度（μＶ２）が第三閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第三閾値としては、一例として２０μＶ２とすることができる。また、この実施形態では、生体の脳からシグマ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いシグマ波の強度（μＶ２）そのもので判断しているが、全脳波（アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の合計）の強度に対するシグマ波の強度の占める百分率で判断しても良く、その場合には、第三閾値は、強度（単位：μＶ２）ではなく、百分率（単位：％）となる。
【００２６】
ベータ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）の脳波に占めるベータ波の比率（％）が第四閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第四閾値としては、全脳波（アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の合計）の強度に対するベータ波の強度の占める百分率であって、一例として１％とすることができる。また、この実施形態では、生体の脳からベータ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いベータ波の強度の比率（％）で判断しているが、ベータ波の強度（μＶ２）そのもので判断しても良く、その場合には、第四閾値は、百分率（単位：％）ではなく強度（単位：μＶ２）となる。
【００２７】
睡眠状態判定手段は、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段およびベータ波判別手段による各判別結果に基づいて所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、アルファ波の比率若しくは強度が第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、デルタ波の比率若しくは強度が第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、シグマ波の比率若しくは強度が第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定することができる。加えて、睡眠状態判定手段は、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値未満の場合には、当該所定時間の直前の所定時間における睡眠状態と同じ状態であるものと判定することができる。
【００２８】
また、睡眠状態判定手段は、脳波検出器２を通じて、ある所定時間内に体動を示す信号を受け取ると、当該ある所定時間における睡眠状態を、脳波の各周波数成分の比率あるいは強度に関わらず覚醒状態であるものと判定することができる。
【００２９】
ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１２の制御プログラムを記憶しておくメモリである。ＲＡＭ１４は、書き換え可能なデータを記憶しておくメモリであり、例えば、上述の第一閾値、第二閾値、第三閾値および第四閾値を記憶することができる。ＶＲＡＭ１５は、ディスプレイ３に表示するデータをその順番に記憶しておくメモリである。ＨＤＤ１６は、オペレーションシステム（ＯＳ）等のコンピュータプログラムの他、睡眠状態測定装置１における脳波受信手段、周波数成分抽出手段、補正手段、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段、ベータ波判別手段および睡眠状態判定手段としての各機能を発揮させるコンピュータプログラムを格納することができる。
【００３０】
脳波検出器２は、脳波検出用の電極部と、当該電極部により検出された脳波を睡眠状態測定装置１側に送信する送信部と、を主に備える。電極部は、頭部に装着可能なタイプの他、耳に装着可能なタイプのものでも良い。電極部は、この実施形態では、基準電極以外を単一の電極だけで構成している。ただし、当該電極部は、基準電極以外を複数の電極で構成されたものでも良い。頭部に電極部を装着する場合には、国際基準である１０−２０電極法（ｔｅｎ−ｔｗｅｎｔｙ ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ ｓｙｓｔｅｍ）に従って取り付け箇所を決定することができる。電極部は、目の動きや筋電の影響を低減するため、目の周囲を避けて装着する方が好ましい。
【００３１】
なお、睡眠状態測定装置１に、生体の動作を検出するセンサ部と、当該センサ部により検出された信号を睡眠状態測定装置１に送信する送信部とを主に備える体動検出器を接続するようにしても良い。センサ部は、好適には、筋肉の動きを検出するタイプのものを使用できる。
【００３２】
図２は、図１に示す睡眠状態測定装置によって生体の睡眠状態を判定する概略的な流れを示すフローチャートである。
【００３３】
被験者に脳波検出器２を取り付けて、睡眠状態測定装置１を起動すると、睡眠状態測定装置１のＩ／Ｆ１１は、脳波受信手段として、脳波信号を受信する（ステップＳＴ１０１）。次に、ＣＰＵ１２は、所定時間単位で、周波数成分抽出手段として脳波の周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波、ベータ波の各周波数成分を抽出する（ステップＳＴ１０２）。次に、ＣＰＵ１２は、補正手段として、周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う（ステップＳＴ１０３）。ここで、ｎ＝５とすると、補正手段は、ある所定時間と、その直前および直後の各２つの所定時間とを合わせた合計５個の所定時間における５個の値（比率、若しくは強度）を大きい順に並べて、大きい方から数えて３番目の値（小さい方から数えても３番目の値）を、当該ある所定時間の補正値として選択する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１２は、脳波における体動を示す信号の有無を考慮した上で、所定時間単位で、各周波数成分の値が閾値を超えたかどうかという判断基準から、睡眠状態の判定を行う（ステップＳＴ１０４）。具体的には、生体が覚醒状態にあるか、レム睡眠状態にあるか、浅い睡眠状態にあるか、深い睡眠状態にあるかが判定される。このステップＳＴ１０４の詳細な処理については、後で詳述する。
【００３５】
図３は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理の一例を説明するための図である。また、図４は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理によって抽出された各周波数成分の時間的推移を示す図である。
【００３６】
図３に示すように、脳波受信手段により受信した脳波の時間的推移から、所定時間（２０秒）単位で、ＦＦＴを用いた周波数分析を行うと、所定時間単位で、周波数を横軸とする周波数スペクトルが得られ、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分が抽出される。かかる抽出された各周波数成分の内、アルファ波については、図３中の周波数スペクトルの全面積に対するアルファ波の面積の比率を百分率（％）で示して縦軸にとり、横軸に測定時刻（ｔ）をとると、図４の最も上に示すチャートになる。デルタ波については、図３中の周波数スペクトル中のデルタ波の占める面積（μＶ２）を縦軸にとり、横軸に測定時刻をとると、図４の上から二番目に示すチャートになる。シグマ波については、アルファ波と同様の縦軸をとり、図４の上から三番目に示すチャートになる。ベータ波については、デルタ波と同様の縦軸をとり、図４の上から四番目に示すチャートになる。図４の最下段のチャートは、体動信号の時間的推移を示すチャートである。
【００３７】
図４に示すアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各チャートは、補正手段による補正前の値から構成されており、多くのノイズに起因する異常値も含まれている。このような異常値の影響を軽減するため、周波数成分抽出手段による各周波数成分の抽出後、補正手段は、ステップＳＴ１０３に示す補正処理を行う。
【００３８】
図５は、図２に示すステップＳＴ１０３の処理の一例を説明するための図である。
【００３９】
ここでは、図５を参照しながら、図４に示すアルファ波の比率（％）の時間的推移を示すチャート上の初期の所定時間Δｔ１（最初の２０秒間）〜所定時間Δｔ８（８番目の所定時間）までの区間Ｘを例にとり、補正処理を行う方法を説明する。
【００４０】
Δｔ１、Δｔ２、Δｔ３、Δｔ４、Δｔ５、Δｔ６、Δｔ７およびΔｔ８の各所定時間におけるアルファ波の比率（％）を、それぞれ、ａ（％）、ｂ（％）、ｃ（％）、ｄ（％）、ｅ（％）、ｆ（％）、ｇ（％）およびｈ（％）とする。補正手段は、原則として、各所定時間における比率（％）と、その前後各２つの所定時間分の比率（％）を用いて補正処理を行う。この原則を貫く場合、所定時間Δｔ３以降については不都合が生じないが、所定時間Δｔ１および所定時間Δｔ２については、その各所定時間よりも前に２つの所定時間が存在しないので、不都合が生じ得る。同様に、脳波測定の最後の所定時間およびその直前の所定時間についても、各所定時間よりも後に２つの所定時間が存在しないので、不都合が生じ得る。そこで、所定時間Δｔ１、所定時間Δｔ２の場合には、例外として、取得できない所定時間に最も近い所定時間の比率（％）を重複して取得するようにしている。具体的には、所定時間Δｔ１につき補正処理を行う場合には、所定時間Δｔ１のａ（％）と、その後の所定時間Δｔ２のｂ（％）および所定時間Δｔ３のｃ（％）に加え、所定時間Δｔ１のａ（％）を２つ取得する。また、所定時間Δｔ２につき補正処理を行う場合には、所定時間Δｔ２のｂ（％）と、所定時間Δｔ３のｃ（％）、所定時間Δｔ４のｄ（％）、所定時間Δｔ１のａ（％）に加え、所定時間Δｔ１のａ（％）をもう１つ取得する。いずれの場合にも、所定時間Δｔ１は、取得できない所定時間に最も近い所定時間に相当する。
【００４１】
このような方法により、所定時間Δｔ１における補正値Ａ（％）は、３つの比率ａ（％）と、１つの比率ｂ（％）と、１つの比率ｃ（％）とを大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。所定時間Δｔ２における補正値Ｂ（％）は、２つの比率ａ（％）と、１つの比率ｂ（％）と、１つの比率ｃ（％）と、１つの比率ｄ（％）を大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。所定時間Δｔ３における補正値Ｃ（％）は、各１つずつの比率ａ（％）、比率ｂ（％）、比率ｃ（％）、比率ｄ（％）および比率ｅ（％）を大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。所定時間Δｔ４の補正値Ｄ（％）は、各１つずつの比率ｂ（％）、比率ｃ（％）、比率ｄ（％）、比率ｅ（％）および比率ｆ（％）を大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。
【００４２】
このような補正処理を、区間Ｘ内の所定時間のみならず、その後の全ての所定時間について行うと、図４に示すアルファ波の比率（％）の時間的推移は、補正値の時間的推移に変わる。他の周波数成分であるデルタ波、シグマ波およびベータ波についても同様である。かかる補正処理を行うことにより、測定期間中におけるアルファ波の比率（％）、デルタ波の強度（μＶ２）、シグマ波の強度（μＶ２）およびベータ波の比率（％）に異常に大きな値が含まれていても、その影響を低減でき、睡眠状態の判定の正確性をより高めることができる。なお、図４に示す体動信号の時間的推移に関しては、生体が覚醒しているかどうかの判断にのみ用いる必要から、異常値の影響を低減する必要は無い。したがって、この実施形態では、体動信号に対する補正処理を行っていない。
【００４３】
図６は、図２に示すステップＳＴ１０４の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【００４４】
所定時間単位で補正処理が完了すると、ＣＰＵ１２は、測定時間を所定時間で分けた各ブロックの数を１つアップし（ステップＳＴ１０４０）、睡眠状態判定手段として、ある所定時間内に体動が検出されたかどうかを判別する（ステップＳＴ１０４１）。その判別の結果、体動が検出されている場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が覚醒状態であると認定し（ステップＳＴ１０４２）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、体動が検出されていない場合には、ＣＰＵ１２は、アルファ波判別手段として、アルファ波の比率が第一閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４３）。その判別の結果、アルファ波の比率が第一閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が覚醒状態であると認定し（ステップＳＴ１０４２）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、アルファ波の比率が第一閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、デルタ波判別手段として、デルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４４）。その判別の結果、デルタ波の強度が第二閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が深い睡眠状態であると認定し（ステップＳＴ１０４５）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、デルタ波の強度が第二閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、シグマ波判別手段として、シグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４６）。その判別の結果、シグマ波の強度が第三閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が浅い睡眠状態であると認定し（ステップＳＴ１０４７）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、シグマ波の強度が第三閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、ベータ波判別手段として、ベータ波の比率が第四閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４８）。その判別の結果、ベータ波の比率が第四閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体がレム睡眠状態であると認定する（ステップＳＴ１０４９）。一方、ベータ波の比率が第四閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、直前の所定時間の判定結果と同じ睡眠状態であるものと認定する（ステップＳＴ１０５０）。次に、ＣＰＵ１２は、全所定時間の判定が終了したか否かを判別する（ステップＳＴ１０５１）。その判別の結果、全所定時間の判定が終了していない場合には、ステップＳＴ１０４０に進み、所定時間のブロック数を１つアップして、次の所定時間についてステップＳＴ１０４１以降のステップを行う。ステップＳＴ１０５１の判別の結果、全所定時間の判定が終了したと判断された場合に、睡眠状態の判定が終了する。
【００４５】
図７は、本実施形態との比較のために、図２に示すステップＳＴ１０３を行わずに得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。一方、図８は、図２に示すフローチャートに沿って処理を行い得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。
【００４６】
図７および図８の最上段の（ａ）標準判定データは、被験者のＰＳＧ検査に基づいて医師が判断した睡眠状態判定の時間的推移を示すチャートであり、Ｗ（覚醒状態）、Ｒ（レム睡眠状態）、Ｌ（浅い睡眠状態）およびＤ（深い睡眠状態）の４段階で判定した結果である。図７の上から二段目の（ｂ）睡眠状態判定データ（補正なし）は、その下にある（ｃ）α波、（ｄ）δ波、（ｅ）σ波および（ｆ）β波の各値の時間的推移に対して補正処理を行わず、睡眠状態判定を行った結果を示すチャートであり、Ｗ（覚醒状態）、Ｒ（レム睡眠状態）、Ｌ（浅い睡眠状態）およびＤ（深い睡眠状態）の４段階で判定した結果である。これに対して、図８の上から二段目の（ｂ’）睡眠状態判定データ（補正有）は、その下にある（ｃ’）α波（補正有）、（ｄ’）δ波（補正有）、（ｅ’）σ波（補正有）および（ｆ’）β波（補正有）の各値の時間的推移を用いて睡眠状態判定を行った結果を示すチャートであり、上記と同様、Ｗ（覚醒状態）、Ｒ（レム睡眠状態）、Ｌ（浅い睡眠状態）およびＤ（深い睡眠状態）の４段階で判定した結果である。
【００４７】
図７の（ｂ）睡眠状態判定データ（補正なし）と図８の（ｂ’）睡眠状態判定データ（補正有）とを比較すると、睡眠状態の判定結果の推移が（ａ）標準判定データに近い結果となった。補正処理を行わなかった場合には、（ａ）標準判定データとの一致率が８０．５７％であるのに対して、補正処理を行った場合には、（ａ）標準判定データとの一致率が８２．９４％であった。この結果から、各周波数成分の値（比率あるいは強度）の補正処理を行うことで、睡眠状態をより正確に認定可能となることがわかった。
【００４８】
上述の睡眠状態測定装置１は、コンピュータに、コンピュータプログラムをインストールすることによって実現することができる。例えば、コンピュータのＣＰＵ等を、上述の脳波受信手段と、周波数成分抽出手段と、補正手段と、アルファ波判別手段と、デルタ波判別手段と、シグマ波判別手段と、ベータ波判別手段と、睡眠状態判定手段として機能させることが可能なコンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、当該コンピュータは睡眠状態測定装置１となり得る。その場合、上記のコンピュータプログラムは、そのコンピュータとの間でネットワークを介して接続可能なサーバに格納しておき、そのコンピュータからサーバにアクセスすることにより、そのコンピュータプログラムをダウンロードすることができる。また、ＣＤ−Ｒ等のストレージデバイスにそのコンピュータプログラムを格納しておき、そのストレージデバイスをコンピュータと接続あるいはコンピュータ内に挿入して、コンピュータプログラムを読み出すこともできる。
【００４９】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されず、種々変更実施可能である。
【００５０】
例えば、睡眠状態測定装置１が脳波検出器２を含むものであっても良い。補正処理は、ある所定時間を中心とする前後合計ｎ個（例えば、ｎ＝７で、所定時間を２０秒間とする場合、ある２０秒間の各前後にある３つの２０秒間分）の値を並べるのではなく、ある２０秒の前２つの２０秒間と、後の４つの２０秒間の各値を並べることもでき、ある所定時間の値を含む限り、その前後の所定時間の数が等しくなくても良い。
【００５１】
また、補正手段は、ある所定時間とそれを中心とする前後の所定時間とを含めた各所定時間の合計がｎ個に満たない場合には、その足りない分を、所定時間に最も近い所定時間の値で補充して補正処理を行うようにしているが、一切補充しなくても良い。また、補充する場合でも、当該ある所定時間の値を重複して取得して補正処理を行っても良い。
【００５２】
ある所定時間の脳波に対して周波数成分の抽出が行われると、周波数成分抽出手段によって次の周波数成分の抽出が行われるが、全所定時間の周波数成分の抽出が完了してから各所定時間における補正処理を行うのではなく、周波数成分の抽出と併行して、すでに抽出された各周波数成分に対して補正処理が行われるようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、睡眠状態の現状把握、改善等に利用可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１ 睡眠状態測定装置
２ 脳波検出器
１１ 通信インターフェイス（脳波受信手段）
１２ ＣＰＵ（周波数成分抽出手段、補正手段、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段、ベータ波判別手段、睡眠状態判定手段を兼ねる）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の睡眠状態を測定するための睡眠状態測定装置およびそのために利用可能なコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間にとって、睡眠は、その時間が人生の約３分の１を占めており、一日の肉体的および精神的な疲労を解消し、日々、健康な生活を送るために重要な役割を果たしていると言われている。近年では、職業の多様化により夜勤人口が増え、あるいは夜のテレビ番組の増加等により夜中まで起きている人口が増えてきており、夜に規則的な睡眠の機会を得ることができず、生活リズムを崩す人も少なくない。加えて、物質的な豊かさに反して、人間関係上の様々なストレスを抱え、睡眠に障害を持つ人も多い。このため、快眠を得るためのベッド、枕、入浴剤、睡眠薬の他、生活習慣までもが人々の注目を集めている。
【０００３】
一般的に、睡眠は、眠りの深いノンレム睡眠と、眠りの浅いレム睡眠に分けることができる。健常者の睡眠を調べると、眠り始めのノンレム睡眠から、レム睡眠、さらにノンレム睡眠というように、交互にノンレム睡眠とレム睡眠が出現することが知られている。生活リズムが一定でなくなっている現代人にとっては、ただ長時間睡眠をとれば良いのではなく、いかに質の高い睡眠をとることができるかが重要となっている。睡眠の状態を客観的に知るためには、睡眠中の脳波を調べる方法がある。その一例として、電極を頭部に取り付け、増幅器、マイクロ制御器等を備えた睡眠プロファイルを求める方法が知られている（特許文献１を参照）。また、終夜睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）検査を行う方法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００１−５０３６６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記睡眠プロファイルを求める方法は、複雑な解析を要するため、睡眠障害を調べるには良いが、質の良い睡眠か否かを調べるには向いていない。また、ＰＳＧ検査の場合には、脳波のみならず目の動き、筋電、心電、呼吸等の他の項目も測定する必要から、大掛かりな装置を要し、平常時の睡眠とかけ離れた環境下で睡眠状態を調べるので、平常時の睡眠の状態を調べるのが難しい。
【０００６】
本発明者らは、かかる問題に鑑みて、本発明に先立ち、脳波を各周波数成分に分けて、所定時間単位でアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波を調べて、各所定時間の睡眠状態を調べる装置を開発した。当該装置を用いると、従来技術と異なり、極めて簡便に睡眠状態を調べることができ、医者がＰＳＧ検査結果に基づく睡眠状態の判定との間に高い一致を得ることできた。しかし、睡眠状態の判定の一致をさらに高めて、睡眠状態をより正確に判定することが望まれている。
【０００７】
本発明は、上記の要望に応えるものであり、簡便な脳波分析によって、より正確な睡眠状態を判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、医者が睡眠中の被験者を目視で調べたデータに対する一致率を高めるには、睡眠中に被験者の体動や筋電など脳波に混入するノイズの影響を低減した上で脳波を解析する必要があると考え、被験者から受信した脳波を周波数分析後、各周波数成分の脳波を補正して、その補正した各周波数成分の脳波に基づき睡眠状態の判定を行うことにより本発明を完成した。具体的には、以下の通りである。
【０００９】
本発明の一形態に係る睡眠状態測定装置は、生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、補正処理の後に、所定時間単位にて、脳波に占める上記アルファ波の比率若しくはアルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、第一閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるデルタ波の比率若しくはデルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、第二閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるシグマ波の比率若しくはシグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、第三閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるベータ波の比率若しくはベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段およびベータ波判別手段による各判別結果に基づいて所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、アルファ波の比率若しくは強度が第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、デルタ波の比率若しくは強度が第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、シグマ波の比率若しくは強度が第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段とを備える。
【００１０】
また、本発明の別の形態に係る睡眠状態測定装置は、補正手段が、ある所定時間とそれを中心とする前後の所定時間とを含む合計ｎ個の所定時間が存在する場合には、それらｎ個の所定時間における各値を用いる一方で、前後の所定時間の一部が存在しない場合には、その存在しない所定時間に最も近い所定時間の値を重複して使用してｎ個の値を用意し、補正処理を行う装置である。
【００１１】
また、本発明の別の形態に係る睡眠状態測定装置は、補正手段が周波数成分抽出手段の抽出処理と併行して補正処理を行う装置である。
【００１２】
また、本発明の別の形態に係る睡眠状態測定装置は、睡眠状態判定手段が、ある所定時間内に、生体の体動を示す信号を受け取ると、当該ある所定時間内においては覚醒状態であると判定する装置である。
【００１３】
また、本発明の一形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに読み込み実行することにより生体の睡眠状態を判定するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、補正処理の後に、所定時間単位にて、脳波に占めるアルファ波の比率若しくはアルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、第一閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるデルタ波の比率若しくはデルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、第二閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるシグマ波の比率若しくはシグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、第三閾値より低いと判断された場合に、所定時間単位にて、脳波に占めるベータ波の比率若しくはベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段およびベータ波判別手段による各判別結果に基づいて所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、アルファ波の比率若しくは強度が第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、デルタ波の比率若しくは強度が第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、シグマ波の比率若しくは強度が第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段とを備える装置として機能させるコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、簡便な脳波分析によって、より正確な睡眠状態を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の第一実施形態に係る睡眠状態測定装置の概略構成図である。
【図２】図２は、図１に示す睡眠状態測定装置によって生体の睡眠状態を判定する概略的な流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理の一例を説明するための図である。
【図４】図４は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理によって抽出された各周波数成分の時間的推移を示す図である。
【図５】図５は、図２に示すステップＳＴ１０３の処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、図２に示すステップＳＴ１０４の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は、本実施形態との比較のために、図２に示すステップＳＴ１０３を行わずに得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。
【図８】図８は、図２に示すフローチャートに沿って処理を行い得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明の睡眠状態測定装置およびコンピュータにインストールして実行することにより当該装置の機能を発揮可能なコンピュータプログラムの実施形態につき、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る睡眠状態測定装置の概略構成図である。
【００１８】
この実施形態に係る睡眠状態測定装置１は、通信インターフェイス（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ： Ｉ／Ｆ）１１と、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ： ＣＰＵ）１２と、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌy Ｍｅｍｏｒｙ： ＲＯＭ）１３と、読み書き可能なメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ： ＲＡＭ）１４と、ビデオＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ： ＶＲＡＭ）１５と、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓk Ｄｒｉｖｅ： ＨＤＤ）１６とを備える。ただし、ＨＤＤ１６は必須の構成ではない。睡眠状態測定装置１は、生体の脳波を検出する脳波検出器２および睡眠状態や脳波等を表示するディスプレイ３と有線若しくは無線を介して接続される。
【００１９】
Ｉ／Ｆ１１は、睡眠状態測定装置１に接続される脳波検出器２およびディスプレイ３と睡眠状態測定装置１との間でデータの送受信を行うためのインターフェイスであり、脳波を受信する脳波受信手段として機能する構成部である。脳波の検出は、通常、微弱な電圧（単位：μＶ）として得られる。
【００２０】
ＣＰＵ１２は、睡眠状態測定装置１の各種制御を司る部分である。ＣＰＵ１２は、周波数成分抽出手段と、補正手段と、アルファ波判別手段と、デルタ波判別手段と、シグマ波判別手段と、ベータ波判別手段と、睡眠状態判定手段として機能する構成部である。
【００２１】
周波数成分抽出手段は、Ｉ／Ｆ１１にて受信された脳波に対して、所定時間（この実施形態では２０秒としている）単位で周波数分析を行い、アルファ波（α波）、デルタ波（δ波）、シグマ波（σ波）およびベータ波（β波）の各周波数成分を抽出する。アルファ波は、８．０〜１２．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。デルタ波は、０．５〜４．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。シグマ波は、１２．０〜１６．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。ベータ波は、１３．０〜４０．０Ｈｚの周波数帯域にある脳波である。アルファ波（α波）、デルタ波（δ波）、シグマ波（σ波）およびベータ波（β波）の周波数帯域の基本は上記の通りであるが、データによって多少の増減も可能である。周波数成分抽出手段は、一例として、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ： ＦＦＴ）により周波数分析を行うことにより、上記各周波数成分を抽出することができる。ここで、「所定時間」は、２０秒に限定されず、３０秒、あるいはそれ以上の時間、さらには、２０秒未満の時間に任意に設定可能である。また、抽出される各周波数成分は、アルファ波（α波）、デルタ波（δ波）、シグマ波（σ波）およびベータ波（β波）の４種類に限定されず、他の成分（シータ波、ガンマ波など）も含まれていても良い。
【００２２】
補正手段は、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う手段である。ここで、「ｎ」は、３以上の任意の整数であって、任意に設定可能であるが、奇数とするのが好ましい。ｎ個の所定時間における値を大きい順に並べた際に、中央に位置する値を選択しやすいからである。なお、ｎを偶数とする場合には、補正手段は、中央に位置する２つの値の内のいずれかを選択するか、あるいは当該２つの値を平均することができる。このような補正処理により、各周波数成分を構成する信号中に、ノイズ等に起因した異常に大きな信号があっても、その異常な信号の影響を軽減することができる。なお、補正処理は、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の全てについて行われるのが好ましいが、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の内の所望の１、２または３つについてのみ行われても良い。特に、異常な信号値が検出されやすい周波数成分に対して補正処理を行うのが好ましい。
【００２３】
アルファ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）の脳波に占めるアルファ波の比率（％）が第一閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第一閾値としては、全脳波（具体的には、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の脳波）の強度（＝電圧値）に対するアルファ波の強度の占める百分率であって、一例として１５％とすることができる。なお、アルファ波の比率（％）は、上記４種類の脳波の強度の合計を１００％とせずに、ガンマ波やシータ波等の他の抽出された脳波も含めた全脳波の電圧値の合計を１００％としたときの比率とすることもできる。他の周波数成分の脳波についても同様である。また、この実施形態では、生体の脳からアルファ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いアルファ波の強度の比率（％）で判断しているが、アルファ波の強度（μＶ２）そのもので判断しても良く、その場合には、第一閾値は、百分率（単位：％）ではなく強度（単位：μＶ２）となる。
【００２４】
デルタ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）のデルタ波の強度（μＶ２）が第二閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第二閾値としては、一例として８８０μＶ２とすることができる。また、この実施形態では、生体の脳からデルタ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いデルタ波の強度（μＶ２）そのもので判断しているが、全脳波（アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の合計）の強度に対するデルタ波の強度の占める百分率で判断しても良く、その場合には、第二閾値は、強度（単位：μＶ２）ではなく、百分率（単位：％）となる。
【００２５】
シグマ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）のシグマ波の強度（μＶ２）が第三閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第三閾値としては、一例として２０μＶ２とすることができる。また、この実施形態では、生体の脳からシグマ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いシグマ波の強度（μＶ２）そのもので判断しているが、全脳波（アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の合計）の強度に対するシグマ波の強度の占める百分率で判断しても良く、その場合には、第三閾値は、強度（単位：μＶ２）ではなく、百分率（単位：％）となる。
【００２６】
ベータ波判別手段は、補正手段による補正処理の後に、各所定時間内（各２０秒間内）の脳波に占めるベータ波の比率（％）が第四閾値以上か否かを判別する手段である。ここで、第四閾値としては、全脳波（アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の４種類を抽出する場合は、それら４種類の合計）の強度に対するベータ波の強度の占める百分率であって、一例として１％とすることができる。また、この実施形態では、生体の脳からベータ波が出ているときの睡眠状況との整合性が高いベータ波の強度の比率（％）で判断しているが、ベータ波の強度（μＶ２）そのもので判断しても良く、その場合には、第四閾値は、百分率（単位：％）ではなく強度（単位：μＶ２）となる。
【００２７】
睡眠状態判定手段は、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段およびベータ波判別手段による各判別結果に基づいて所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、アルファ波の比率若しくは強度が第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、デルタ波の比率若しくは強度が第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、シグマ波の比率若しくは強度が第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定することができる。加えて、睡眠状態判定手段は、ベータ波の比率若しくは強度が第四閾値未満の場合には、当該所定時間の直前の所定時間における睡眠状態と同じ状態であるものと判定することができる。
【００２８】
また、睡眠状態判定手段は、脳波検出器２を通じて、ある所定時間内に体動を示す信号を受け取ると、当該ある所定時間における睡眠状態を、脳波の各周波数成分の比率あるいは強度に関わらず覚醒状態であるものと判定することができる。
【００２９】
ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１２の制御プログラムを記憶しておくメモリである。ＲＡＭ１４は、書き換え可能なデータを記憶しておくメモリであり、例えば、上述の第一閾値、第二閾値、第三閾値および第四閾値を記憶することができる。ＶＲＡＭ１５は、ディスプレイ３に表示するデータをその順番に記憶しておくメモリである。ＨＤＤ１６は、オペレーションシステム（ＯＳ）等のコンピュータプログラムの他、睡眠状態測定装置１における脳波受信手段、周波数成分抽出手段、補正手段、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段、ベータ波判別手段および睡眠状態判定手段としての各機能を発揮させるコンピュータプログラムを格納することができる。
【００３０】
脳波検出器２は、脳波検出用の電極部と、当該電極部により検出された脳波を睡眠状態測定装置１側に送信する送信部と、を主に備える。電極部は、頭部に装着可能なタイプの他、耳に装着可能なタイプのものでも良い。電極部は、この実施形態では、基準電極以外を単一の電極だけで構成している。ただし、当該電極部は、基準電極以外を複数の電極で構成されたものでも良い。頭部に電極部を装着する場合には、国際基準である１０−２０電極法（ｔｅｎ−ｔｗｅｎｔｙ ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ ｓｙｓｔｅｍ）に従って取り付け箇所を決定することができる。電極部は、目の動きや筋電の影響を低減するため、目の周囲を避けて装着する方が好ましい。
【００３１】
なお、睡眠状態測定装置１に、生体の動作を検出するセンサ部と、当該センサ部により検出された信号を睡眠状態測定装置１に送信する送信部とを主に備える体動検出器を接続するようにしても良い。センサ部は、好適には、筋肉の動きを検出するタイプのものを使用できる。
【００３２】
図２は、図１に示す睡眠状態測定装置によって生体の睡眠状態を判定する概略的な流れを示すフローチャートである。
【００３３】
被験者に脳波検出器２を取り付けて、睡眠状態測定装置１を起動すると、睡眠状態測定装置１のＩ／Ｆ１１は、脳波受信手段として、脳波信号を受信する（ステップＳＴ１０１）。次に、ＣＰＵ１２は、所定時間単位で、周波数成分抽出手段として脳波の周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波、ベータ波の各周波数成分を抽出する（ステップＳＴ１０２）。次に、ＣＰＵ１２は、補正手段として、周波数成分抽出手段によって抽出された少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う（ステップＳＴ１０３）。ここで、ｎ＝５とすると、補正手段は、ある所定時間と、その直前および直後の各２つの所定時間とを合わせた合計５個の所定時間における５個の値（比率、若しくは強度）を大きい順に並べて、大きい方から数えて３番目の値（小さい方から数えても３番目の値）を、当該ある所定時間の補正値として選択する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１２は、脳波における体動を示す信号の有無を考慮した上で、所定時間単位で、各周波数成分の値が閾値を超えたかどうかという判断基準から、睡眠状態の判定を行う（ステップＳＴ１０４）。具体的には、生体が覚醒状態にあるか、レム睡眠状態にあるか、浅い睡眠状態にあるか、深い睡眠状態にあるかが判定される。このステップＳＴ１０４の詳細な処理については、後で詳述する。
【００３５】
図３は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理の一例を説明するための図である。また、図４は、図２に示すステップＳＴ１０２の処理によって抽出された各周波数成分の時間的推移を示す図である。
【００３６】
図３に示すように、脳波受信手段により受信した脳波の時間的推移から、所定時間（２０秒）単位で、ＦＦＴを用いた周波数分析を行うと、所定時間単位で、周波数を横軸とする周波数スペクトルが得られ、アルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分が抽出される。かかる抽出された各周波数成分の内、アルファ波については、図３中の周波数スペクトルの全面積に対するアルファ波の面積の比率を百分率（％）で示して縦軸にとり、横軸に測定時刻（ｔ）をとると、図４の最も上に示すチャートになる。デルタ波については、図３中の周波数スペクトル中のデルタ波の占める面積（μＶ２）を縦軸にとり、横軸に測定時刻をとると、図４の上から二番目に示すチャートになる。シグマ波については、アルファ波と同様の縦軸をとり、図４の上から三番目に示すチャートになる。ベータ波については、デルタ波と同様の縦軸をとり、図４の上から四番目に示すチャートになる。図４の最下段のチャートは、体動信号の時間的推移を示すチャートである。
【００３７】
図４に示すアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各チャートは、補正手段による補正前の値から構成されており、多くのノイズに起因する異常値も含まれている。このような異常値の影響を軽減するため、周波数成分抽出手段による各周波数成分の抽出後、補正手段は、ステップＳＴ１０３に示す補正処理を行う。
【００３８】
図５は、図２に示すステップＳＴ１０３の処理の一例を説明するための図である。
【００３９】
ここでは、図５を参照しながら、図４に示すアルファ波の比率（％）の時間的推移を示すチャート上の初期の所定時間Δｔ１（最初の２０秒間）〜所定時間Δｔ８（８番目の所定時間）までの区間Ｘを例にとり、補正処理を行う方法を説明する。
【００４０】
Δｔ１、Δｔ２、Δｔ３、Δｔ４、Δｔ５、Δｔ６、Δｔ７およびΔｔ８の各所定時間におけるアルファ波の比率（％）を、それぞれ、ａ（％）、ｂ（％）、ｃ（％）、ｄ（％）、ｅ（％）、ｆ（％）、ｇ（％）およびｈ（％）とする。補正手段は、原則として、各所定時間における比率（％）と、その前後各２つの所定時間分の比率（％）を用いて補正処理を行う。この原則を貫く場合、所定時間Δｔ３以降については不都合が生じないが、所定時間Δｔ１および所定時間Δｔ２については、その各所定時間よりも前に２つの所定時間が存在しないので、不都合が生じ得る。同様に、脳波測定の最後の所定時間およびその直前の所定時間についても、各所定時間よりも後に２つの所定時間が存在しないので、不都合が生じ得る。そこで、所定時間Δｔ１、所定時間Δｔ２の場合には、例外として、取得できない所定時間に最も近い所定時間の比率（％）を重複して取得するようにしている。具体的には、所定時間Δｔ１につき補正処理を行う場合には、所定時間Δｔ１のａ（％）と、その後の所定時間Δｔ２のｂ（％）および所定時間Δｔ３のｃ（％）に加え、所定時間Δｔ１のａ（％）を２つ取得する。また、所定時間Δｔ２につき補正処理を行う場合には、所定時間Δｔ２のｂ（％）と、所定時間Δｔ３のｃ（％）、所定時間Δｔ４のｄ（％）、所定時間Δｔ１のａ（％）に加え、所定時間Δｔ１のａ（％）をもう１つ取得する。いずれの場合にも、所定時間Δｔ１は、取得できない所定時間に最も近い所定時間に相当する。
【００４１】
このような方法により、所定時間Δｔ１における補正値Ａ（％）は、３つの比率ａ（％）と、１つの比率ｂ（％）と、１つの比率ｃ（％）とを大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。所定時間Δｔ２における補正値Ｂ（％）は、２つの比率ａ（％）と、１つの比率ｂ（％）と、１つの比率ｃ（％）と、１つの比率ｄ（％）を大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。所定時間Δｔ３における補正値Ｃ（％）は、各１つずつの比率ａ（％）、比率ｂ（％）、比率ｃ（％）、比率ｄ（％）および比率ｅ（％）を大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。所定時間Δｔ４の補正値Ｄ（％）は、各１つずつの比率ｂ（％）、比率ｃ（％）、比率ｄ（％）、比率ｅ（％）および比率ｆ（％）を大きい順に並べたときの中央に位置する比率（％）になる。
【００４２】
このような補正処理を、区間Ｘ内の所定時間のみならず、その後の全ての所定時間について行うと、図４に示すアルファ波の比率（％）の時間的推移は、補正値の時間的推移に変わる。他の周波数成分であるデルタ波、シグマ波およびベータ波についても同様である。かかる補正処理を行うことにより、測定期間中におけるアルファ波の比率（％）、デルタ波の強度（μＶ２）、シグマ波の強度（μＶ２）およびベータ波の比率（％）に異常に大きな値が含まれていても、その影響を低減でき、睡眠状態の判定の正確性をより高めることができる。なお、図４に示す体動信号の時間的推移に関しては、生体が覚醒しているかどうかの判断にのみ用いる必要から、異常値の影響を低減する必要は無い。したがって、この実施形態では、体動信号に対する補正処理を行っていない。
【００４３】
図６は、図２に示すステップＳＴ１０４の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【００４４】
所定時間単位で補正処理が完了すると、ＣＰＵ１２は、測定時間を所定時間で分けた各ブロックの数を１つアップし（ステップＳＴ１０４０）、睡眠状態判定手段として、ある所定時間内に体動が検出されたかどうかを判別する（ステップＳＴ１０４１）。その判別の結果、体動が検出されている場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が覚醒状態であると認定し（ステップＳＴ１０４２）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、体動が検出されていない場合には、ＣＰＵ１２は、アルファ波判別手段として、アルファ波の比率が第一閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４３）。その判別の結果、アルファ波の比率が第一閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が覚醒状態であると認定し（ステップＳＴ１０４２）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、アルファ波の比率が第一閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、デルタ波判別手段として、デルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４４）。その判別の結果、デルタ波の強度が第二閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が深い睡眠状態であると認定し（ステップＳＴ１０４５）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、デルタ波の強度が第二閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、シグマ波判別手段として、シグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４６）。その判別の結果、シグマ波の強度が第三閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体が浅い睡眠状態であると認定し（ステップＳＴ１０４７）、ステップＳＴ１０５１へと進む。一方、シグマ波の強度が第三閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、ベータ波判別手段として、ベータ波の比率が第四閾値以上か否かを判別する（ステップＳＴ１０４８）。その判別の結果、ベータ波の比率が第四閾値以上の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、生体がレム睡眠状態であると認定する（ステップＳＴ１０４９）。一方、ベータ波の比率が第四閾値未満の場合には、ＣＰＵ１２は、睡眠状態判定手段として、直前の所定時間の判定結果と同じ睡眠状態であるものと認定する（ステップＳＴ１０５０）。次に、ＣＰＵ１２は、全所定時間の判定が終了したか否かを判別する（ステップＳＴ１０５１）。その判別の結果、全所定時間の判定が終了していない場合には、ステップＳＴ１０４０に進み、所定時間のブロック数を１つアップして、次の所定時間についてステップＳＴ１０４１以降のステップを行う。ステップＳＴ１０５１の判別の結果、全所定時間の判定が終了したと判断された場合に、睡眠状態の判定が終了する。
【００４５】
図７は、本実施形態との比較のために、図２に示すステップＳＴ１０３を行わずに得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。一方、図８は、図２に示すフローチャートに沿って処理を行い得られた睡眠状態判定結果を説明するための図である。
【００４６】
図７および図８の最上段の（ａ）標準判定データは、被験者のＰＳＧ検査に基づいて医師が判断した睡眠状態判定の時間的推移を示すチャートであり、Ｗ（覚醒状態）、Ｒ（レム睡眠状態）、Ｌ（浅い睡眠状態）およびＤ（深い睡眠状態）の４段階で判定した結果である。図７の上から二段目の（ｂ）睡眠状態判定データ（補正なし）は、その下にある（ｃ）α波、（ｄ）δ波、（ｅ）σ波および（ｆ）β波の各値の時間的推移に対して補正処理を行わず、睡眠状態判定を行った結果を示すチャートであり、Ｗ（覚醒状態）、Ｒ（レム睡眠状態）、Ｌ（浅い睡眠状態）およびＤ（深い睡眠状態）の４段階で判定した結果である。これに対して、図８の上から二段目の（ｂ’）睡眠状態判定データ（補正有）は、その下にある（ｃ’）α波（補正有）、（ｄ’）δ波（補正有）、（ｅ’）σ波（補正有）および（ｆ’）β波（補正有）の各値の時間的推移を用いて睡眠状態判定を行った結果を示すチャートであり、上記と同様、Ｗ（覚醒状態）、Ｒ（レム睡眠状態）、Ｌ（浅い睡眠状態）およびＤ（深い睡眠状態）の４段階で判定した結果である。
【００４７】
図７の（ｂ）睡眠状態判定データ（補正なし）と図８の（ｂ’）睡眠状態判定データ（補正有）とを比較すると、睡眠状態の判定結果の推移が（ａ）標準判定データに近い結果となった。補正処理を行わなかった場合には、（ａ）標準判定データとの一致率が８０．５７％であるのに対して、補正処理を行った場合には、（ａ）標準判定データとの一致率が８２．９４％であった。この結果から、各周波数成分の値（比率あるいは強度）の補正処理を行うことで、睡眠状態をより正確に認定可能となることがわかった。
【００４８】
上述の睡眠状態測定装置１は、コンピュータに、コンピュータプログラムをインストールすることによって実現することができる。例えば、コンピュータのＣＰＵ等を、上述の脳波受信手段と、周波数成分抽出手段と、補正手段と、アルファ波判別手段と、デルタ波判別手段と、シグマ波判別手段と、ベータ波判別手段と、睡眠状態判定手段として機能させることが可能なコンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、当該コンピュータは睡眠状態測定装置１となり得る。その場合、上記のコンピュータプログラムは、そのコンピュータとの間でネットワークを介して接続可能なサーバに格納しておき、そのコンピュータからサーバにアクセスすることにより、そのコンピュータプログラムをダウンロードすることができる。また、ＣＤ−Ｒ等のストレージデバイスにそのコンピュータプログラムを格納しておき、そのストレージデバイスをコンピュータと接続あるいはコンピュータ内に挿入して、コンピュータプログラムを読み出すこともできる。
【００４９】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されず、種々変更実施可能である。
【００５０】
例えば、睡眠状態測定装置１が脳波検出器２を含むものであっても良い。補正処理は、ある所定時間を中心とする前後合計ｎ個（例えば、ｎ＝７で、所定時間を２０秒間とする場合、ある２０秒間の各前後にある３つの２０秒間分）の値を並べるのではなく、ある２０秒の前２つの２０秒間と、後の４つの２０秒間の各値を並べることもでき、ある所定時間の値を含む限り、その前後の所定時間の数が等しくなくても良い。
【００５１】
また、補正手段は、ある所定時間とそれを中心とする前後の所定時間とを含めた各所定時間の合計がｎ個に満たない場合には、その足りない分を、所定時間に最も近い所定時間の値で補充して補正処理を行うようにしているが、一切補充しなくても良い。また、補充する場合でも、当該ある所定時間の値を重複して取得して補正処理を行っても良い。
【００５２】
ある所定時間の脳波に対して周波数成分の抽出が行われると、周波数成分抽出手段によって次の周波数成分の抽出が行われるが、全所定時間の周波数成分の抽出が完了してから各所定時間における補正処理を行うのではなく、周波数成分の抽出と併行して、すでに抽出された各周波数成分に対して補正処理が行われるようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、睡眠状態の現状把握、改善等に利用可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１ 睡眠状態測定装置
２ 脳波検出器
１１ 通信インターフェイス（脳波受信手段）
１２ ＣＰＵ（周波数成分抽出手段、補正手段、アルファ波判別手段、デルタ波判別手段、シグマ波判別手段、ベータ波判別手段、睡眠状態判定手段を兼ねる）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、
受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、
上記所定時間の単位で上記周波数成分抽出手段によって抽出された上記少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における上記各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、
上記補正処理の後に、
上記所定時間単位にて、脳波に占める上記アルファ波の比率若しくは上記アルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、
上記第一閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記デルタ波の比率若しくは上記デルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、
上記第二閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記シグマ波の比率若しくは上記シグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、
上記第三閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記ベータ波の比率若しくは上記ベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、
上記アルファ波判別手段、上記デルタ波判別手段、上記シグマ波判別手段および上記ベータ波判別手段による各判別結果に基づいて上記所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、上記アルファ波の比率若しくは強度が上記第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、上記デルタ波の比率若しくは強度が上記第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、上記シグマ波の比率若しくは強度が上記第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、上記ベータ波の比率若しくは強度が上記第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠状態測定装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記ある所定時間とそれを中心とする前後の所定時間とを含む合計ｎ個の所定時間が存在する場合には、それらｎ個の所定時間における各値を用いる一方で、上記前後の所定時間の一部が存在しない場合には、その存在しない所定時間に最も近い所定時間の値を重複して使用してｎ個の値を用意し、前記補正処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態測定装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記周波数成分抽出手段の抽出処理と併行して、前記補正処理を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の睡眠状態測定装置。
【請求項４】
前記睡眠状態判定手段は、前記ある所定時間内に、前記生体の体動を示す信号を受け取ると、当該ある所定時間内においては覚醒状態であると判定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の睡眠状態測定装置。
【請求項５】
コンピュータに読み込み実行することにより生体の睡眠状態を判定するためのコンピュータプログラムであって、
上記コンピュータを、
生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、
受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、
上記所定時間の単位で上記周波数成分抽出手段によって抽出された上記少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における上記各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、
上記補正処理の後に、
上記所定時間単位にて、脳波に占める上記アルファ波の比率若しくは上記アルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、
上記第一閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記デルタ波の比率若しくは上記デルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、
上記第二閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記シグマ波の比率若しくは上記シグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、
上記第三閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記ベータ波の比率若しくは上記ベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、
上記アルファ波判別手段、上記デルタ波判別手段、上記シグマ波判別手段および上記ベータ波判別手段による各判別結果に基づいて上記所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、上記アルファ波の比率若しくは強度が上記第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、上記デルタ波の比率若しくは強度が上記第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、上記シグマ波の比率若しくは強度が上記第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、上記ベータ波の比率若しくは強度が上記第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段と
を備える装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１】
生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、
受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、
上記所定時間の単位で上記周波数成分抽出手段によって抽出された上記少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における上記各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、
上記補正処理の後に、
上記所定時間単位にて、脳波に占める上記アルファ波の比率若しくは上記アルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、
上記第一閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記デルタ波の比率若しくは上記デルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、
上記第二閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記シグマ波の比率若しくは上記シグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、
上記第三閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記ベータ波の比率若しくは上記ベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、
上記アルファ波判別手段、上記デルタ波判別手段、上記シグマ波判別手段および上記ベータ波判別手段による各判別結果に基づいて上記所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、上記アルファ波の比率若しくは強度が上記第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、上記デルタ波の比率若しくは強度が上記第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、上記シグマ波の比率若しくは強度が上記第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、上記ベータ波の比率若しくは強度が上記第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠状態測定装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記ある所定時間とそれを中心とする前後の所定時間とを含む合計ｎ個の所定時間が存在する場合には、それらｎ個の所定時間における各値を用いる一方で、上記前後の所定時間の一部が存在しない場合には、その存在しない所定時間に最も近い所定時間の値を重複して使用してｎ個の値を用意し、前記補正処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態測定装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記周波数成分抽出手段の抽出処理と併行して、前記補正処理を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の睡眠状態測定装置。
【請求項４】
前記睡眠状態判定手段は、前記ある所定時間内に、前記生体の体動を示す信号を受け取ると、当該ある所定時間内においては覚醒状態であると判定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の睡眠状態測定装置。
【請求項５】
コンピュータに読み込み実行することにより生体の睡眠状態を判定するためのコンピュータプログラムであって、
上記コンピュータを、
生体から脳波を検出する脳波検出器から脳波を受信する脳波受信手段と、
受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段と、
上記所定時間の単位で上記周波数成分抽出手段によって抽出された上記少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の１または２以上に対して、ある所定時間における上記各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段と、
上記補正処理の後に、
上記所定時間単位にて、脳波に占める上記アルファ波の比率若しくは上記アルファ波の強度が第一閾値以上か否かを判別するアルファ波判別手段と、
上記第一閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記デルタ波の比率若しくは上記デルタ波の強度が第二閾値以上か否かを判別するデルタ波判別手段と、
上記第二閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記シグマ波の比率若しくは上記シグマ波の強度が第三閾値以上か否かを判別するシグマ波判別手段と、
上記第三閾値より低いと判断された場合に、上記所定時間単位にて、脳波に占める上記ベータ波の比率若しくは上記ベータ波の強度が第四閾値以上か否かを判別するベータ波判別手段と、
上記アルファ波判別手段、上記デルタ波判別手段、上記シグマ波判別手段および上記ベータ波判別手段による各判別結果に基づいて上記所定時間単位で睡眠状態を判定する手段であって、上記アルファ波の比率若しくは強度が上記第一閾値以上の場合には覚醒状態であり、上記デルタ波の比率若しくは強度が上記第二閾値以上である場合には深い睡眠状態であり、上記シグマ波の比率若しくは強度が上記第三閾値以上である場合には浅い睡眠状態であり、上記ベータ波の比率若しくは強度が上記第四閾値以上の場合にはレム睡眠状態であると判定する睡眠状態判定手段と
を備える装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１１−８３３０７（Ｐ２０１１−８３３０７Ａ）
【公開日】平成２３年４月２８日（２０１１．４．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２３６１７８（Ｐ２００９−２３６１７８）
【出願日】平成２１年１０月１３日（２００９．１０．１３）
【出願人】（５９４１７５２４９）キッセイコムテック株式会社 (6)
【出願人】（３９００００７４５）財団法人大阪バイオサイエンス研究所 (32)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年４月２８日（２０１１．４．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１０月１３日（２００９．１０．１３）
【出願人】（５９４１７５２４９）キッセイコムテック株式会社 (6)
【出願人】（３９００００７４５）財団法人大阪バイオサイエンス研究所 (32)
【Ｆターム（参考）】
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