JP2007252747A - 睡眠判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】睡眠状態を高精度に検出すること。
【解決手段】就寝者の体動を検出して体動信号を出力する睡眠センサ（20）と、該睡眠センサ（20）の体動信号が３分以上連続して睡眠判定値を超えると、就寝者が覚醒状態であると判定する睡眠判定手段（53）とを備えている。
【選択図】図７

Description

本発明は、睡眠判定装置に関し、特に、就寝者の覚醒状態の判定に係るものである。

従来より、就寝者の体動を検出して得た出力信号に基づいて就寝者の睡眠状態を判定する睡眠判定装置が知られている。例えば、特許文献１では、就寝者の体動を検出して得た出力信号が第１閾値と第２閾値との間で所定時間継続して推移すれば、入眠したと判定する睡眠判定装置が開示されている。
特許２８１７３５８号公報

ところで、就寝者の健康管理等を目的として就寝者の入眠以外にその入眠後の睡眠状態を判定することが重要となっている。

例えば、その判定方法としては、上述した特許文献１の睡眠判定装置において、入眠判定と同様に体動信号が第１閾値と第２閾値との間で所定時間継続すれば、また体動信号が第２閾値を所定時間継続して下回ると睡眠状態であると判定するようにすることも考えられる。

しかしながら、上述した方法では、ドアの開閉等寝室内のノイズの影響を受け易く、誤判定をし易くなるという問題があった。つまり、ノイズの影響を受けると、出力される体動信号が就寝者による実際の体動信号よりも一時的に高くなり、上記第２閾値や判定閾値を超えることがある。そうすると、体動信号が所定の判定閾値を継続して下回るという条件が成立し難くなり、実際は睡眠状態であるにも拘わらず、睡眠状態でない（即ち、覚醒状態である）と誤判定してしまう。したがって、睡眠状態の判定精度が低下するという問題があった。

本発明は、斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ノイズの影響を受けることなく、就寝者の睡眠状態（覚醒状態であるか睡眠状態であるか）を高精度に検出することである。

第１の発明は、就寝者の体動を検出して体動信号を出力する検知手段（20）と、上記検知手段（20）の体動信号が所定時間以上連続して判定閾値を超えると、就寝者が覚醒状態であると判定する判定手段（53）とを備えているものである。なお、上記「体動信号」は、検知手段（20）によって検出された信号（原信号）と、この検出信号を所定信号レベル、あるいは所定周波数帯域に変調した後の信号（原信号を前処理した信号）を含む概念である。

上記の発明では、検知手段（20）によって出力された就寝者の体動に伴う体動信号が所定の判定閾値を所定時間以上連続して越えると、就寝者が覚醒状態であると判定される（ここでは、本発明の判定手法という。）。したがって、例えば、体動信号が所定時間以上連続して判定閾値を下回ると、就寝者が睡眠状態であると判定する場合（ここでは、従来の判定手法という。）に比べて、ノイズ等の影響をそれ程受けずに、確実に就寝者の覚醒状態が判別される。

つまり、従来の判定手法の場合、睡眠状態であると判定しない時間帯が覚醒状態であるとされる。ここで、例えば、ノイズ等の影響を受けると、体動信号が一時的に実際のものより高くなり、判定閾値を超えることがある。そうすると、従来の判定手法では、ノイズの影響を受けると、体動信号が判定閾値を連続して下回るという条件が成立し難くなる。したがって、実際は睡眠状態であるにも拘わらず、睡眠状態であると判定されなくなり、覚醒状態であるとされてしまう。ところが、本発明の判定手法では、例えば睡眠状態においてノイズ等により体動信号が一時的に判定閾値を超えても、体動信号が判定閾値を連続して（所定時間以上）超えない限り、覚醒状態とは判定されない。つまり、実際は睡眠状態であるにも拘わらず、覚醒状態であると誤判定することはない。

第２の発明は、上記第１の発明において、上記所定時間を３分とするものである。

上記の発明では、体動信号が判定閾値を３分以上連続して越えると、就寝者が覚醒状態であると判定される。このように、所定時間として、睡眠学上最も妥当であるとされている睡眠リズムの変化時間を設定することにより、一層覚醒状態が判別される。

第３の発明は、上記第１または第２の発明において、上記検知手段（20）の体動信号に基づいて粗動信号と微動信号との体動判定閾値を上記判定閾値として決定する更新手段（60）を備えているものである。

上記の発明では、更新手段（60）が検出された体動信号の変化に対応して体動判定閾値を適宜決定する。このため、就寝者の寝相、あるいは寝具の種類や状態に応じて体動信号が変化した場合でも、これらの体動信号の変化が反映されて体動判定閾値が適宜変更される。したがって、判定手段（53）が、このようにして適宜決定される体動判定閾値と、検出手段（20）で検出された体動信号とを比較することで、就寝者の寝相や体重、あるいは寝具の種類や状態の影響を受けずに就寝者の覚醒状態が判定される。

第４の発明は、上記第３の発明において、上記更新手段（60）が所定時間毎の体動信号の最小値に基づいて体動判定閾値を更新するものである。

上記の発明では、体動信号に基づいて体動判定閾値を更新する一つの方法として、更新手段（60）が体動信号の最小値に基づいて体動判定閾値を更新する。以下、図５を参照しながら説明する。

上述のように、就寝者の体動に伴う体動信号は、呼吸・心拍に由来する微動信号と、入床、離床、寝返り、その他の就寝者の体の動きなどに由来する粗動信号とに大別される。したがって、就寝者の就寝状態を判定をする上では、上記微動信号と粗動信号との境界レベルを体動判定閾値として求める必要がある。図５においては、比較的低い信号レベルの信号成分が微動信号であり、これらの微動信号からスパイク状に突出した信号成分が粗動信号である。すなわち体動信号は、これら微動信号と粗動信号とが重畳された信号波形として表される。ここで、就寝者が在床している状態では、呼吸や心拍に伴う微動信号が検知手段（20）に確実に検出されるため、この体動信号の最小値は、微動信号と体動信号との境界レベルに相当する値となる。したがって、所定時間毎の体動信号の最小値に基づいて体動判定閾値を適宜更新することで、体動信号から正確な体動判定閾値が得られる。

第５の発明は、上記第４の発明において、上記更新手段（60）が体動信号の最小値の変化を所定の関数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新するものである。

上記の発明では、体動信号の最小値が変化する際、更新手段（60）がこの最小値の変化を例えば指数関数などの所定の関数を用いて緩和させる。そして、更新手段（60）は、このようにして緩和された信号レベルを体動判定閾値として更新する。このため、体動信号の最小値が急激に変化した場合にも、体動判定閾値はこのような最小値の変化率よりも小さい変化率で適宜更新される。したがって、体動判定閾値の更新時にノイズ等による異常検知が生じた際、あるいは就寝者の粗動に伴う急激な体動信号の変化が生じた際、これらのノイズや体動信号の急激な変化が体動判定閾値に反映されてしまい、この体動判定閾値が実際の微動信号と粗動信号との境界レベルからかけ離れた異常値となってしまうことを抑制できる。

第６の発明は、上記第５の発明において、上記更新手段（60）は、体動信号の最小値が減少する場合、該最小値の減少変化を第１時定数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新する一方、体動信号の最小値が増大する場合、該最小値の増大変化を第１時常数より大きい第２時常数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新するものである。

上記の発明では、体動信号の最小値が減少変化する場合と、この最小値が増大変化する場合とで、それぞれの最小値の変化を緩和させる関数の時定数が異なるように設定される。具体的に、例えば図６に示すように、体動信号の最小値が減少変化する場合、比較的小さい第１時定数の関数によって最小値の変化が緩和される。したがって、体動判定閾値は、最小値の減少変化に追随して比較的速やかに減少して更新される。一方、体動信号の最小値が増大変化する場合、第１時定数よりも大きい第２時定数の関数で最小値の変化が緩和される。したがって、体動判定閾値は、最小値の増大変化に影響を受けず、比較的緩やかに増大して更新される。つまり、更新手段（60）は、最小値の減少変化に対しては比較的早い応答性をもって体動判定閾値を更新する一方、最小値の増大変化に対しては比較的遅い応答性をもって体動判定閾値を更新する。

ところで、体動判定閾値近傍に収束した状態の体動信号が減少変化する要因としては、例えば仰臥又は伏臥状態の寝相であった就寝者の寝相が横臥状態に変化し、呼吸・心拍に伴う微動信号が減少することが想定される。これに対して、体動判定閾値近傍に収束した状態の体動信号が増大変化する要因としては、就寝者の入床、離床、寝返りなどに伴い粗動信号が増大すること、また、上述の寝相変化とは逆に、横臥状態であった就寝者の寝相が仰臥または伏臥状態に変化し、呼吸・心拍に伴う微動信号が増加することが想定される。

ここで、上記体動信号の増大変化する場合においては、上記微動信号のみを反映させて体動判定閾値を決定する必要があるが、上記微動信号と粗動信号とを判別することをは困難である。ところで、一般的に上述のような就寝者の粗動が連続して継続することは稀であるのに対し、就寝者の微動は寝相が変化するまで連続して継続する。本発明では、以上の現象を加味し、体動判定閾値の更新時における応答性を工夫することで、体動判定閾値に対する粗動信号の影響を抑制するようにしている。

つまり、本発明では、体動信号が増大変化する場合には、最小値変化に対する応答性を遅くして体動判定閾値を更新するようにしている。したがって、就寝者の粗動に伴い体動判定閾値が大きく上昇してしまうことを未然に防ぐことができる。一方、体動信号の最小値の減少変化時には、寝相の変化に伴う微動信号の低減変化を迅速に体動判定閾値に反映させることができる。

したがって、本発明または第２の発明によれば、就寝者の体動に伴う体動信号が判定閾値を所定時間連続して越えると、覚醒状態であると判定するようにしている。したがって、体動信号が判定閾値を所定時間連続して下回ると睡眠状態と判定する場合に比べて、ノイズの影響をそれ程受けることなく、就寝者の覚醒状態を高精度に検出することができる。

また、第３の発明によれば、検知手段（20）で検出される体動信号の変化に追随させて体動判定閾値を適宜決定するようにしている。このため、例えば就寝者の寝相や体重、寝具の種類や状態に応じて体動信号が変化した場合にも、これらの影響を反映させて体動判定閾値を変更させることができる。したがって、就寝者の覚醒状態をより高精度に検出することができる。

また、第４の発明によれば、体動信号の最小値に基づいて体動判定閾値を更新することで、実際の微動信号と粗動信号との境界レベルに近い正確な体動判定閾値を得ることができる。そして、この体動判定閾値は、就寝者の寝相や寝具の影響などが反映されたものであるため、この体動判定閾値と体動信号とを比較することで高精度の睡眠判定を行うことができる。

また、第５の発明によれば、体動信号の最小値が変化する場合に、この体動信号の変化を緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新するようにしている。このため、ノイズ、あるいは就寝者の粗動などで体動信号が急激に変動した場合にも、これらの急激な変動が体動判定閾値に反映されてしまうことを抑制できる。したがって、体動判定閾値と、実際の微動信号と粗動信号との境界レベルとを一層近い値とすることができ、一層ノイズ等の影響を受けない睡眠判定装置を提供することができる。

また、第６の発明によれば、体動信号の最小値の減少変化時よりも増大変化時において、最小値変化に対する応答性を遅くするようにしている。このようにすると、就寝者の入床、離床、寝返りなどに伴い体動信号が体動判定閾値近傍の信号レベルから急激に増大変化する場合においても、体動判定閾値が急激に上昇し、異常値となってしまうことを抑制できる。一方で、就寝者の寝相の変化によって体動信号が体動判定閾値近傍の信号レベルから減少変化する場合には、この寝相の変化を確実に体動判定閾値に反映させることができる。したがって、一層高精度の睡眠判定を行うことができる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

本実施形態の睡眠判定装置（10）は、就寝者の睡眠状態をモニタリングすることで、就寝者の健康管理を行うものである。この睡眠判定装置（10）は、睡眠センサ（20）と回路ユニット（30）とを備えている。

睡眠センサ（20）は、就寝者の体動を検出して体動信号を出力する検知手段を構成している。この睡眠センサ（20）は、感圧部（21）と受圧部（22）とを備えている。

図１および図２に示すように、本実施形態の感圧部（21）は、ベッドなどの寝具の寝台に敷かれたマットレス上に敷設されるものである。この感圧部（21）は、細長で中空状のチューブで構成され、その内側に空間が形成されている。そして、就寝者がベッドに横臥すると、就寝者の体動に伴い感圧部（21）に圧力・振動が伝達され、感圧部（21）の内圧が受圧部（22）に作用する。

受圧部（22）は、ケーシング（23）と、このケーシング（23）に収納されるセンサ部（24）とで構成されている。センサ部（24）は、マイクロフォンや圧力センサなどで構成される。このセンサ部（24）は、感圧部（21）より作用した内圧を受け、この内圧を検出信号（体動信号）としてリード線（25）を介して回路ユニット（30）に出力する。なお、本実施形態では、感圧部（21）と受圧部（22）との接続位置に微小なリーク溝（26）が形成されている。このため、例えば就寝者がベッドに強い衝撃を与えた際、センサ部（24）に対して急激に上昇した内圧が作用し、その結果、センサ部（24）が故障したり、検出信号が飽和状態になったりすることを抑制している。

図３に示すように、回路ユニット（30）は、処理手段（40）、更新手段（60）、上限算出手段（51）、下限設定手段（52）および睡眠判定手段（53）を備えている。

上記処理手段（40）は、睡眠センサ（20）から出力された検出信号を所定レベル、所定周波数帯域の信号に変調するものである。具体的に、処理手段（40）は、第１平滑部（41）、帯域通過フィルタ部（42）、包絡線検波部（43）、低域通過フィルタ部（44）および第２平滑部（45）を備えている。なお、この処理手段（40）の詳細については、後述の睡眠判定動作において説明する。

上記更新手段（60）は、処理手段（40）で変調された体動信号に基づいて、粗動信号と微動信号との境界レベルとなる体動判定閾値を決定・更新するものである。この更新手段（60）は、演算部（61）と更新部（62）とを備えている。

実施形態１の演算部（61）は、処理手段（40）で処理された後の体動信号について、所定間隔おきの最小値を順次算出するものである。この最小値の算出間隔は、任意に設定可能であるが、本実施形態では約１０秒に設定されている。

一方、更新部（62）は、演算部（61）で得られた最小値に基づいて体動判定閾値を更新するものである。すなわち、更新部（62）は、図５に示すように、演算部（61）で求められた最小値をトレースするようにして、粗動信号と微動信号との体動判定閾値を随時更新する。したがって、本実施形態の体動判定閾値は、体動信号の最小値の変動に応じて適宜変更される変動値となる。その後、更新部（62）は、この体動判定閾値に既定の倍率を乗算するか、或いは一定オフセットを加算し、得られた値を睡眠判定値とする。したがって、この睡眠判定値も、体動判定閾値の変動に応じて変更される変動値となっている。なお、本実施形態では、上記睡眠判定値が体動判定閾値の２倍となっている。

上限算出手段（51）は、就寝者が明らかに粗動を生起しているとみなす上限信号レベルを算出するものである。この上限信号レベルは、図６に示すように、上記更新手段（60）で更新される体動判定閾値より大きく、かつ該体動判定閾値に既定倍率を乗じたものである。したがって、上限信号レベルは、体動判定閾値の更新に伴って変動する変動値となる。なお、本実施形態では、上記既定倍率が４倍に設定されている。なお、この上限信号レベルは、任意に設定変更可能な一定の固有値であってもよい。

下限設定手段（52）では、就寝者が明らかに離床状態であるとみなす下限信号レベル（在床閾値）が設定される。この下限信号レベルは体動判定閾値よりも小さい固定値である。また、下限信号レベルは、就寝者が離床状態であり、かつ静置状態のベッドにおいて、睡眠センサ（20）から出力される検出信号を基にキャリブレーション（校正）されて適宜変更可能となっている。なお、本実施形態では、約３分間のキャリブレーションによって下限信号レベルが決定される。また、この下限信号レベルは、上述した上限信号レベルのように体動判定閾値に基づいて適宜算出される変動値であってもよい。

睡眠判定手段（53）は、処理手段（40）から出力された体動信号と、上述した更新手段（60）で更新される睡眠判定値とを比較して就寝者の覚醒状態を判定するものである。つまり、睡眠判定値が就寝者の覚醒状態を判定するための判定閾値となる。具体的に、睡眠判定手段（53）は、処理手段（40）から出力された体動信号が、設定時間以上連続して睡眠判定値を超えた場合、就寝者が覚醒状態であると判定する。そして、上記設定時間は、任意に変更可能なものであるが、本実施形態では３分に設定されている。

−睡眠判定動作−
次に、本実施形態の睡眠判定装置（10）の睡眠判定動作について、図４〜図６を参照しながら説明する。

睡眠判定装置（10）がＯＮの状態となると、就寝者の体動に伴って睡眠センサ（20）から回路ユニット（30）に検出信号が出力される。そして、この検出信号が処理手段（40）に約６４００[sample/sec]で入力される。

処理手段（40）に検出信号が入力されると、ステップＳ１において、第１平滑部（41）が信号を１００[sample/sec]に積算・平均化する。次に、ステップＳ２において、帯域通過フィルタ部（42）が人体の固有振動帯域に相当する帯域（７．５±２．５Ｈｚ）で信号をフィルタリングする。その後、ステップＳ３において、包絡線検波部（43）がその信号を整流化（絶対値化）した後、所定時間でピークホールドを行い、いわゆる包絡線検波処理を行う。次に、ステップＳ４において、低域通過フィルタ部（44）が比較的低周波の振動帯域（０．５Ｈｚ）の信号を抽出する。

続いて、ステップＳ５において、第２平滑部（45）が、低域通過フィルタ部（44）の抽出した体動信号について約１０秒間隔で積算・平均化を行う。その結果、体動信号における瞬時の変動などが緩和される。ここで、第２平滑部（45）による平均化処理の間隔は、就寝者の微動信号（特に就寝者の呼吸に由来する信号）を反映させるために、この微動信号の周期（約３秒から５秒）よりも大きい間隔が好ましい。一方で、この平均化処理の間隔は、就寝者の睡眠時における不随意の手足の微痙攣に起因する体動信号の変動を抑えるために、就寝者の痙攣周期（一般的に、２０秒から３０秒）よりも小さい間隔が好ましい。

以上のように処理手段（40）で変調された体動信号は、更新手段（60）に入力され、ステップＳ６において、体動信号と、下限設定手段（52）に設定された下限信号レベル（在床閾値）との比較が行われる。そして、体動信号が下限信号レベル以上の場合、就寝者は在床状態であるとみなされ、ステップＳ７に移行する。一方、体動信号が下限信号レベルよりも小さい場合、就寝者は離床状態であるとみなされ、ステップＳ１１に移行する。

ステップＳ７では、体動信号と、上限算出手段（51）で決定される上限信号レベルとの比較が行われる。そして、体動信号が上限信号レベルより大きい場合、就寝者は明らかに粗動を生起しているとみなされ、ステップＳ１１に移行する。一方、体動信号が上限信号レベル以下の場合、ステップＳ８に移行する。

ステップＳ８では、演算部（61）が体動信号から最小値を算出する。ここで、この最小値は、第２平滑部（45）による平均化処理の間隔と同様、１０秒間隔毎に算出される。次に、更新部（62）は、以上のようにして算出された最小値をトレースするようにして体動判定閾値を適宜更新する。ここで、更新部（62）は、実際の体動信号の最小値の変化を指数関数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新する。また、この指数関数で用いられる時定数は、最小値の増大変化時と、減少変化時とで異なる時定数が用いられる。具体的に、例えば所定時における最小値がＭｉｎであり、その後の更新間隔ｔｏに最小値がＸｉまで増大変化した場合（Ｘｉ＞Ｍｉｎである場合）、本実施形態では、時定数τ１を３０[min]として以下の式により新たな最小値Ｍｉｎ’が更新される。
Ｍｉｎ’＝Ｍｉｎ×α＋Ｘｉ（１−α）
ここに、α＝ｅｘｐ（−ｔｏ／τ１）、τ１＝３０[min]とする。

一方、所定時における最小値がＭｉｎであり、その後の更新間隔ｔｏに最小値がＸｉまで減少変化した場合（Ｘｉ＜Ｍｉｎの場合）、本実施形態では、時定数τ２を１．０[min]として以下の式により新たな最小値Ｍｉｎ’が更新される。
Ｍｉｎ’＝Ｍｉｎ×β＋Ｘｉ（１−β）
ここに、β＝ｅｘｐ（−ｔｏ／τ２）、τ２＝１．０[min]とする。

更新部（62）は、上記指数関数によって緩和された信号レベルを体動判定閾値として更新する（ステップＳ９）。このため、体動信号の最小値が急激に変化した場合にも、体動判定閾値はこのような最小値の変化率よりも小さい変化率で適宜更新されることになる。また、上記指数関数の時定数は、最小値の減少変化時よりも増大変化時の方が大きい値を用いている。このため、例えば図６に示すように、最小値の減少変化に対しては比較的早い応答性をもって体動判定閾値が更新される一方、最小値の増大変化に対しては比較的遅い応答性をもって体動判定閾値が更新される。なお、このように体動信号の最小値変化を緩和させる関数は、上記指数関数（１時遅れ系のステップ関数）以外に、例えば２時遅れ系のステップ関数やその他の関数を用いてもよい。

次に、ステップＳ１０において、更新部（62）は、上述のようにして得られた体動判定閾値を２倍した値を睡眠判定値として適宜更新する。その後、ステップＳ１１において、睡眠判定手段（53）は、更新手段（60）で更新された上記睡眠判定値と処理手段（40）で得られる体動信号との比較を行う。そして、体動信号が睡眠判定値よりも３分以上連続して大きい場合、就寝者からは継続的な粗動が生起しているとみなされ、就寝者が覚醒状態であると判定される。

具体的に、睡眠判定手段（53）の判定手法について、図７を参照しながら説明する。本図において、各体動信号は、１分間の平均値を示し、１分間隔でプロットされている。本図では、「覚醒区間Ａ」および「覚醒区間Ｂ」が覚醒状態であると判定される。つまり、「覚醒区間Ａ」では、３つの体動信号が睡眠判定値を超えているので、体動信号が睡眠判定値を３分連続して超えたことになる。また、「覚醒区間Ｂ」では、４つの体動信号が睡眠判定値を超えているので、体動信号が睡眠判定値を４分連続して超えていることになる。

そして、睡眠判定手段（53）は、覚醒区間において最初と最後の体動信号を除いた体動信号を対象として覚醒時間を検出する。つまり、覚醒状態であるとした時間から最初と最後の各１分を除く。例えば、図７の「覚醒区間Ａ」では、３つの体動信号のうち２番目の体動信号（図中の黒丸）が覚醒時間検出の対象となり、その覚醒時間は１分（３分−２分）となる。「覚醒区間Ｂ」では、４つの体動信号のうち２番目と３番目の体動信号（図中の黒丸）が覚醒時間検出の対象となり、その覚醒時間は２分（４分−２分）となる。このように、覚醒状態であると判定した覚醒区間において、体動信号のラインは全体として山形になるので、その両端の体動信号は睡眠判定値により近い。上述のように両端の体動信号を除いて覚醒時間を検出することにより、より確実な覚醒状態を判定することができる。

次に、本発明のように覚醒状態を判定して睡眠中の覚醒時間を検出する方式（Ｂ方式）が、睡眠状態を検出することにより睡眠中の覚醒時間を検出する方式（Ａ方式）よりも高精度であることを表す試験結果を図８に示す。ここで、上記のＡ方式は、上記処理手段（40）から更新手段（60）へ入力された体動信号が３分間以上連続して睡眠判定値以下になると睡眠状態であると判定し、その睡眠状態と判定しなかった時間を覚醒時間とする方式である。

図８において、「総覚醒時間」とは、所定の試験時間の間に検出した覚醒時間の総和である。また、本試験では、本実施形態の睡眠判定装置（10）と異なる拘束型センサで検出した覚醒時間を基準値として、各方式の覚醒時間との一致度を検証した。つまり、図８の「一致時間」とは、各方式における「総覚醒時間」のうち覚醒状態であると判定した時間帯が、拘束型センサで覚醒状態と判定した時間帯と一致した時間である。なお、用いた拘束型センサは、就寝者の手首に装着して睡眠／覚醒判定を行うもので、判定結果が国際基準である睡眠ポリグラフに対して一致率９０％以上となるものである。

図８に示すように、先ず、Ａ方式の「総覚醒時間」は、拘束型センサで検出したものよりも長めになっており、過剰に覚醒状態と判定していることが分かる。そして、拘束型センサとの覚醒時間の「一致率」は、本発明のＢ方式がＡ方式よりも高いことが分かる。したがって、本発明のＢ方式は、「総覚醒時間」が拘束型センサで検出したものよりも少なめとなっているが、Ａ方式に比べて覚醒状態をより確実に判定していることが分かる。

このように、Ａ方式の場合、体動信号が連続して判定閾値以下であることに着目するため、例えばノイズの影響により体動信号のレベルが一時的に高くなって判定閾値を超えると、連続して判定閾値以下という条件が容易に崩れる。その結果、実際は睡眠状態であるにも拘わらず睡眠状態と判定しなくなり、覚醒状態と誤認する頻度が高くなる。ところが、本発明のＢ方式の場合、体動信号が連続して判定閾値を超えることに着目するため、ノイズの影響によって体動信号のレベルが一時的に判定閾値を超えた場合でも、連続して判定閾値を超えるという条件は影響をそれ程受けない。したがって、センサ類を就寝者に直接付けない睡眠判定システム（無拘束システム）であっても、ノイズの影響をそれ程受けることなく、就寝者の覚醒状態を高精度に検出することができる。

−実施形態の効果−
以上説明したように、本実施形態によれば、就寝者の体動に伴う体動信号が判定閾値（睡眠判定値）を所定時間連続して越えると、覚醒状態であると判定するようにしている。したがって、体動信号が判定閾値を所定時間連続して下回ると睡眠状態と判定する場合に比べて、ノイズの影響をそれ程受けることなく、就寝者の覚醒状態を高精度に検出することができる。

さらに、体動信号が判定閾値を所定時間連続して越えた区間において、最初と最後の体動信号を除いた体動信号を対象として覚醒時間を抽出するようにしたので、ノイズ等の影響を受けて一時的に判定閾値を超えた体動信号を除去することができる。これにより、一層ノイズの影響を受けないので、より高精度な睡眠判定装置を提供できる。

また、所定間隔毎の体動信号の最小値をトレースするようにして体動判定閾値を適宜更新するようにしている。このため、例えば就寝者の寝相や体重、寝具の種類や状態に応じて体動信号が変化した場合にも、これらの影響を反映させて体動判定閾値を随時変更できる。したがって、就寝者の寝相や体重、あるいは寝具の種類や状態の影響に依らず就寝者の覚醒状態を判定することができ、その判定精度の向上を図ることができる。

ここで、体動信号の最小値に基づき体動判定閾値を更新する際には、指数関数を用いて体動判定閾値の大幅な変動を抑えるようにしている。このため、ノイズ、あるいは就寝者の粗動などで体動信号が急激に変動した場合にも、これらの急激な体動信号の変動が体動判定閾値に反映されてしまうことを抑制できる。したがって、体動判定閾値を、実際の微動信号と粗動信号との境界レベルに近づけることができ、覚醒判定精度を高めることができる。

また、上記指数関数の時定数は、最小値の減少変化時よりも増大変化時の方が大きい値を用いている。つまり、体動信号の最小値の減少変化時よりも増大変化時において、最小値変化に対する応答性を遅くするようにしている。このようにすると、就寝者の入床、離床、寝返りなどに伴い体動信号が体動判定閾値近傍の信号レベルから急激に増大変化する場合において、体動判定閾値が急激に上昇し、異常値となってしまうことを抑制できる。一方で、就寝者の寝相の変化によって体動信号が減少変化する場合には、この寝相の変化を確実に体動判定閾値に反映させることができる。したがって、覚醒状態の判定精度を効果的に向上させることができる。

また、更新手段（60）によって更新された体動判定閾値を４倍した信号レベルを上限信号レベルとして適宜算出し、この上限信号レベル以下の体動信号のみを新たに更新される体動判定閾値に反映させるようにしている。このため、明らかに就寝者が粗動を生起している場合に、この体動信号が体動判定閾値に反映されてしまい体動判定閾値が異常値となってしまうことを確実に抑制できる。

また、下限設定手段（52）に設定された下限信号レベル以上の体動信号のみを体動判定閾値に反映させるようにしている。このため、明らかに就寝者が離床している際、この体動信号が体動判定閾値に反映されてしまい体動判定閾値が異常値となってしまうことを確実に防止できる。

《その他の実施形態》
上記実施形態については、以下のような構成としてもよい。

例えば、睡眠判定値は、体動判定閾値の４倍としたが、２倍や３倍等その他の倍率であってもよく、体動判定閾値そのものとしてもよい。

また、上記実施形態では、体動判定閾値（睡眠判定値）を体動信号に基づいて決定し、また随時更新するようにしたが、この値は実験や経験則に基づいて予め定めた固定値であってもよい。

また、上記実施形態では、睡眠センサ（20）に長尺のチューブ状の感圧部（21）を適用している。しかしながら、この感圧部（21）を例えば一本のチューブを湾曲させたもの、あるいは複数のチューブが連結されるもの、さらにはマット状のものなどで構成することもできる。

また、上述した睡眠判定装置（10）は、就寝者の健康管理のために用いられるものであるが、例えば就寝者の睡眠状態に追随させて空気調和を行う睡眠カプセルなどにこの体動測定装置を応用することもできる。

なお、以下の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。

以上説明したように、本発明は、就寝者の体動に伴う体動信号に基づいて就寝者の睡眠状態を判定する睡眠判定装置として有用である。

実施形態に係る睡眠判定装置の全体構成を示す斜視図である。 実施形態に係る睡眠センサの構成を示す断面図である。 実施形態に係る回路ユニットの構成を示すブロック図である。 睡眠判定動作を示すフローチャートである。 体動判定閾値の更新動作を説明するためのグラフである。 体動判定閾値の更新動作を説明するためのグラフである。 覚醒状態および覚醒時間の判定について説明するためのグラフである。 睡眠判定の試験結果を示す表である。

符号の説明

10 睡眠判定装置
20 睡眠センサ（検知手段）
53 睡眠判定手段（判定手段）
60 更新手段

Claims (6)

1. 就寝者の体動を検出して体動信号を出力する検知手段（20）と、
   上記検知手段（20）の体動信号が所定時間以上連続して判定閾値を超えると、就寝者が覚醒状態であると判定する判定手段（53）とを備えている
   ことを特徴とする睡眠判定装置。
2. 請求項１において、
   上記所定時間は、３分である
   ことを特徴とする睡眠判定装置。
3. 請求項１または２において、
   上記検知手段（20）の体動信号に基づいて粗動信号と微動信号との体動判定閾値を上記判定閾値として決定する更新手段（60）を備えている
   ことを特徴とする睡眠判定装置。
4. 請求項３において、
   上記更新手段（60）は、所定時間毎の体動信号の最小値に基づいて体動判定閾値を更新する
   ことを特徴とする睡眠判定装置。
5. 請求項４において、
   上記更新手段（60）は、体動信号の最小値の変化を所定の関数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新する
   ことを特徴とする睡眠判定装置。
6. 請求項５において、
   上記更新手段（60）は、体動信号の最小値が減少する場合、該最小値の減少変化を第１時定数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新する一方、体動信号の最小値が増大する場合、該最小値の増大変化を第１時常数より大きい第２時常数で緩和させた信号レベルを体動判定閾値として更新する
   ことを特徴とする睡眠判定装置。
   
   

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