JP4342455B2 - 健康管理装置および健康管理システム - Google Patents

Description

本発明は、被験者の睡眠時の脈波を計測することにより被験者の健康を管理する健康管理装置および健康管理システムに関するものである。

従来から、被験者の脈波の一周期のデータである脈拍間隔データと被験者の体動を示す体動データに基づいて被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置が知られている。かかる睡眠状態判定装置は、睡眠ポリグラフと呼ばれる脳波、眼球運動、筋電、心電などの生体信号のパターンから睡眠状態を自動的に判定する大掛かりな装置に比較して、日常生活において手軽に睡眠状態を判定することができるというメリットがあり研究開発が進められている。

かかる睡眠状態判定装置は、睡眠中の自律神経の活動である心拍の拍動間隔を脈波の脈拍間隔として捉え、脈拍間隔の変動から取得した自律神経指標に基づいて睡眠状態の判定を行っている。例えば、手の血管の血流変化である脈波は、心拍に同期して変動するために、脈波の脈拍間隔から心拍の拍動間隔を取得できる。

例えば、脈波データの周波数スペクトル成分から求められた自律神経指標に基づいて、睡眠状態を判定する技術が知られている（例えば「特許文献１」参照）。即ち、脈波データから一連の脈拍間隔データを求め、一連の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換し、周波数スペクトル分布に変換した一連の脈拍間隔データから求めた低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近：LF）と高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近：HF）におけるパワースペクトルの値から自律神経指標を取得し、自律神経指標から睡眠状態の判定を行う。

また、近年、睡眠中の血圧変動が問題となっている。例えば早朝高血圧の場合、起床前後の脳卒中の発生確率が３倍以上といわれる。またレム睡眠時は「自律神経の嵐」といわれ、自律神経バランスが大きく変動し突発的な高血圧が発生する。また睡眠時無呼吸症候群の場合、低酸素状態に伴い血圧が上昇し、さらに呼吸再開時には過呼吸に伴う交感神経亢進で血圧が急激に上昇することも知られている。

しかし、病院などで血圧を計測する場合、「白衣性向血圧」と言われる検査の緊張感による高血圧もあり、本来の血圧を計測するのが難しいという問題がある。

血圧を連続的に計測する技術としては、携帯型自動血圧計として例えばエー・アンド・ディー社より医療用具として販売されている。こちらは従来のカフ式の血圧計を携帯可能な大きさにし、本体に持つ時計により設定時刻に自動的にカフを動作させて血圧を計測するものである。ただしカフの締め付けはかなり違和感があり日常生活、特に睡眠時にはその妨げになる問題がある。

特開２００２−２９１７１０号公報

これに対し、近年ではカフを用いずに血圧を計測する血圧計も市販されている。例えばカシオ製の血圧計は、脈波伝播時間が血圧に反比例する関係を用いて血圧を計測する。腕時計表面と背面に電極が配置され、表面の電極の中央には光電脈波を計測するＬＥＤ，フォトダイオードが配置されている。そして、電極の上に指を置くことで、心電と指先の光電脈波を同時に計測し、脈波伝播時間から血圧を求めることができる。これは指を腕時計表面に置く必要があるため、連続的に血圧を計測するのに適さない。

また、従来の睡眠状態判定装置は、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠、中途覚醒などの睡眠状態の判定を行うことはできるが、脈波データは、手の血管の血流変化である脈波を計測するものであるので、手足の動きなど体動の影響を受け易く睡眠状態の判定精度が低いという問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、睡眠時の脈拍間隔を精度よく計測し、脈拍間隔に基づいて被験者の健康状態を管理することのできる健康管理装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、健康管理装置であって、被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、枕に内蔵され、前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記第１の脈波計測手段が計測する手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、健康状態を判定する健康状態判定手段とを備えたことを特徴とする。

本発明の他の形態は、健康管理装置であって、被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、枕に内蔵され、前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記第１の脈波計測手段が計測する手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、血圧値を算出する血圧値算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標と、前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値に基づいて健康状態を判定する健康状態判定手段とを備えたことを特徴とする。

本発明の他の形態は、健康管理装置であって、被験者の睡眠中の心活動の程度を計測する心活動計測手段と、前記被験者の睡眠中の第１の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、健康状態を判定する健康状態判定手段とを備え、前記心活動計測手段と、前記第１の脈波計測手段は一体に形成され、前記被験者の胸部に装着されることを特徴とする。

本発明の他の形態は、健康管理装置であって、被験者の睡眠中の心活動の程度を計測する心活動計測手段と、前記被験者の睡眠中の第１の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、血圧値を算出する血圧値算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標と、前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値に基づいて健康状態を判定する健康状態判定手段とを備え、前記心活動計測手段と、前記第１の脈波計測手段は一体に形成され、前記被験者の胸部に装着されることを特徴とする。

本発明の他の形態は、被験者の健康状態を管理する健康管理装置本体と、健康管理装置子機とを備えた健康管理システムであって、前記健康管理装置子機は、前記被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波を前記健康管理装置本体に送信する送信手段とを有し、前記健康管理装置本体は、前記健康管理装置子機から前記手首の脈波を受信する受信手段と、前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記受信手段が受信した前記手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、健康状態を判定する健康状態判定手段とを有することを特徴とする。

本発明の他の形態は、被験者の健康状態を管理する健康管理装置本体と、健康管理装置子機とを備えた健康管理システムであって、前記健康管理装置子機は、前記被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波を前記健康管理装置本体に送信する送信手段とを有し、前記健康管理装置本体は、前記健康管理装置子機から前記手首の脈波を受信する受信手段と、前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記受信手段が受信した前記手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、血圧値を算出する血圧値算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標と、前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値に基づいて健康状態を判定する健康状態判定手段とを有することを特徴とする。

本発明にかかる健康管理装置は、安定した状態における自律神経指標に基づいて健康状態を判定することにより、判定精度を向上させることができるので、より適切に被験者の健康状態を管理することができる。

以下に、本発明にかかる健康管理装置および健康管理システムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。

（実施の形態１）
実施の形態１にかかる健康管理装置は、脈波センサとともに心電センサを用いて血圧変動を計測する。そして、得られた血圧変動値をパラメータに追加し、睡眠状態を推定する。

図１は、実施の形態１にかかる健康管理装置の全体構成を示す図である。同図に示すように、健康管理装置１０は、入力部１１と、表示部１２と、記憶部１３と、電源供給部１４と、心電計測部１５と、制御部１６と、光源駆動部１７と、脈波計測部１８と、加速度計測部２１と、心電電極２３ａ，２３ｂと、不関電極２４と、脈波センサ２５と、脈波伝播時間算出部３０と、脈拍間隔算出部３１と、自律神経指標算出部３２と、体動判定部３３と、覚醒判定部３４と、睡眠状態判定部３５とを備えている。

ここで、図１に示す健康管理装置１０の装着の例について説明する。図２は、図１に示す健康管理装置１０の装置概観を示す図である。また、図３は健康管理装置１０の装着の一例を示す図である。図２のように、本体の筐体５０中央に脈波センサ２５が配置されている。また、筐体５０の端に２つの心電電極２３ａ，２３ｂおよび不関電極２４が配置されている。

また、図３に示すように、健康管理装置１０は例えば被験者の胸部に装着される。このとき、心電電極２３ａ，２３ｂは心臓をはさむ２点の皮膚上に、不関電極２４は心臓からなるべく離れた点に装着されるのが好ましい。

図１の説明に戻ると、入力部１１は、ユーザが電源をＯＮ／ＯＦＦする、または表示を切り替える要求や指示を行うスイッチである。また、表示部１２は、睡眠状態判定結果を表示する表示装置であり、具体的には、ＬＣＤなどである。

また、記憶部１３は、脈波データ、心電データ、体動データなどの計測データ、脈拍間隔データなど処理後のデータ、睡眠状態を判定する閾値などのデータを記憶する記憶部であり、具体的には、フラッシュメモリなどである。電源供給部１４は、健康管理装置１０の電力を供給する電源であり、具体的には、バッテリである。

制御部１６は心電、脈波の計測のタイミングの制御、受信データの蓄積、処理などを行う。

加速度計測部２１は、被験者の体動を示す体動データとして加速度データを計測し、データ変換をする計測部であり、加速度センサである。加速度センサは、３軸方向の−２ｇ〜２ｇの加速度を計測する加速度計であり、健康管理装置１０本体に搭載されている。また、加速度計測部２１は、加速度センサのアナログデータのゲイン、オフセットを調整回路で調整した後、１０ビットＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換する。そして、変換後のデータを制御部１６に向けて出力する。

心電計測部１５は、心電を計測するための２つの心電電極２３ａ，２３ｂと１つの不関電極２４の間の電位差を計測し、電位差に対し、増幅、フィルタリングなどの処理を施した後、Ａ／Ｄ変換し、制御部１６に転送する電子回路から構成される。

なお、心電計測部１５は、脈波計測部１８が脈波を計測するタイミングと同一のタイミングで心電を計測する。

脈波センサ２５は、光源２６である青色ＬＥＤと受光部２７であるフォトダイオードからなり、皮膚表面に光を照射し、毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動をフォトダイオードで捉える。

脈波計測部１８は、被験者の脈波データを計測し、データ変換をする。脈波計測部１８は、脈波センサのフォトダイオードからの出力電流を電流電圧変換器で電圧に変換し、増幅器で電圧を増幅して、ハイパスフィルタ（カットオフ周波数：０．１Ｈｚ）とローパスフィルタ（カットオフ周波数：５０Ｈｚ）を施した後、１０ビットＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換する。そして、変換後のデータを制御部１６に向けて出力する。

心電計測部１５および脈波計測部１８は同一のタイミングにおいてそれぞれ心電計測および脈波計測を行う。

光源駆動部１７は、光源２６として例えば青色ＬＥＤを使用する場合、これを駆動するための電圧供給部である。

脈波伝播時間算出部３０は、心電計測部１５が計測した電位差、すなわち心電電位のピークと、脈波計測部１８が計測した脈波のピークとに基づいて脈波伝播時間を算出する。

ここで、脈波伝播時間について説明する。図４は、脈波伝播時間を説明するための図である。心電計測部１５は心臓の活動電位を直接計測している。したがって、ほぼ心臓の動きについて実時間の活動を計測できる。それに対して末梢の脈波は、動脈を経由して末梢血管まで流れるため、時間遅れが生じる。この遅れ時間を脈波伝播時間という。脈波伝播時間は血流動態を反映しており、血圧と反比例の関係がある。よって脈波伝播時間の変動から血圧の変動を計測することが可能となる。

脈拍間隔算出部３１は、脈波計測部１８が計測した脈波から脈波間隔を算出する。ここで、脈拍間隔とは、脈波の一周期の時間間隔である。

具体的には、脈波計測部１８が計測した脈波から一連の脈波データをサンプリングする。そして、サンプリングした一連の脈波データを時間微分して一連の脈波データの直流変動成分を得る。さらに一連の脈波データから直流変動成分を除去する。

そして、直流変動成分を除去された一連の脈波データの処理ポイントを中心とした前後約１秒の脈波データの最大値と最小値を取得し、最大値と最小値との間の所定の値を閾値とする。閾値としては、例えば最大値、最小値の差を振幅として、最小値から振幅の９割の値を用いるのが好ましい。

さらに、直流変動成分を除去された一連の脈波データから閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔を脈拍間隔とする。

この脈拍間隔データは不等間隔データである。周波数解析を行うためには等間隔データに変換する必要がある。そこで、不等間隔の脈拍間隔データを補間、再サンプリングし、等間隔の脈拍間隔データを生成する。例えば、３次の多項式補間法によって補間する点の前後それぞれ３点のサンプリング点を用いて等間隔の脈拍間隔データを生成する。

自律神経指標算出部３２は、睡眠状態を判定する低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）の指標ＬＦと高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）の指標ＨＦという二つの自律神経指標を算出する。図５は、自律神経指標算出部３２の処理を説明するための図である。

まず等間隔の脈拍間隔データを例えばＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）にて周波数スペクトル分布に変換する。次に、得られた周波数スペクトル分布より、ＬＦ，ＨＦを得る。具体的には、複数のパワースペクトルのピーク値とピーク値を中心として前後等間隔の１点との３点の合計値の算術平均をとってＬＦ、ＨＦとする。自律神経指標算出部３２は、さらに脈波伝播時間算出部３０が算出した脈波伝播時間に基づいてＬＦを算出する。

この方法により心拍変動のＬＦを算出した場合、体動やさらに低周波領域のゆらぎなどの影響により、ＬＦのピーク検出精度が悪いという問題がある。そこで、本実施の形態にかかる自律神経指標算出部３２は、脈波伝播時間算出部３０が算出した脈波伝播時間に基づいて算出されるＬＦを利用し、その前後３点の平均を取得する。

なお、本実施の形態においては、データ処理の負担を軽減する観点から、周波数解析法としてＦＦＴ法を用いたが、他の例としては、ＡＲモデル、最大エントロピー法、ウェーブレット法などを用いても良いが、データ処理の負担の軽いＦＦＴ法を用いてもよい。

脈波伝播時間は（式１）に示すように血圧値と逆比例の関係にある。
血圧＝１／脈波伝播時間×α ・・・（式１）
ここで、αは定数である。

計測開始時に従来の血圧計で初期血圧を計測しておく。そして、計測値と、このときの脈波伝播時間とを（式１）に代入することにより定数αを算出する。（式１）により脈波伝播時間を血圧値に変換し、さらに血圧値からＬＦを算出する。

なお、他の例としては、被験者ごとの標準的な血圧値と脈波伝播時間とを対応付けるデータベースをさらに備え、データベースに保持されている血圧値および脈波伝播時間に基づいて定数αを算出してもよい。

図６は、血圧値からＬＦを算出する処理を説明するための図である。図６に示すように得られた血圧値を周波数解析して得られたＬＦは、脈波間隔データから得られたＬＦと同期している。

他の例としては、心拍変動のＬＦに対応するピーク周波数と、前記の血圧変動のピーク周波数の平均をＬＦのピーク周波数としてもよい。

体動判定部３３は、加速度計測部２１から取得した３軸方向の加速度データを時間微分して３軸方向の加速度の微係数を求め、３軸方向の加速度のそれぞれの微係数の二乗和の平方根である体動データの変動量および脈拍間隔内の体動データの変動量の平均である体動量を求める。そして、体動量の変動量が所定の閾値より大きい場合に体動と判定する。例えば、所定の閾値として体動計に使用されている微小な体動の最小値である０．０１Ｇを用いる。

覚醒判定部３４は、体動判定部３３によって判定された体動の発生頻度が所定の閾値以上である場合に覚醒状態であると判定し、体動の発生頻度が所定の閾値未満である場合は睡眠状態であると判定する。

具体的には、覚醒判定部３４は、体動判定部３３から体動の有無を取得し、設定区間にける体動発生頻度を計測する。ここで、設定区間としては例えば１分間が好ましい。そして、体動発生頻度が予め定めた閾値以上である場合に覚醒状態であると判定する。一方、体動発生頻度が閾値未満である場合は睡眠状態であると判定する。例えば、閾値としては、過去の覚醒時における体動頻度から２０回／分を用いるのが好ましい。

睡眠状態判定部３５は、自律神経指標算出部３２が算出した自律神経指標ＬＦ，ＨＦおよび覚醒判定部３４が判定した判定結果に基づいて、睡眠状態を判定する。睡眠状態として、睡眠深度を判定する。ここで、睡眠深度とは、被験者の脳の活動状態の程度を示す指標である。本実施の形態においては、ノンレム睡眠、レム睡眠のいずれに該当するかを判定する。さらにノンレム睡眠においてはさらに浅睡眠、深睡眠のいずれに該当するかを判定する。

なお、本実施の形態にかかる睡眠状態判定部３５は、特許請求の範囲に記載の健康状態判定部に対応する。

図７は、健康管理装置１０の健康状態管理処理を示すフローチャートである。被験者は、睡眠前に本健康管理装置１０を装着し、入力部１１から電源および健康管理機能を起動する。このとき、加速度計測部２１は、加速度の計測を開始する（ステップＳ１００）。また、脈波計測部１８は、脈波の計測を開始する（ステップＳ１２０）。また、心電計測部１５は、心電の計測を開始する（ステップＳ１４０）。

加速度計測部２１が加速度の計測を開始すると、体動判定部３３は、加速度計測部２１から取得した３軸方向の加速度データから体動データを得る。そして、体動データの変動量が閾値より大きい場合に体動と判定する（ステップＳ１０２）。

体動判定部３３が体動ありと判定した場合に（ステップ１０４，Ｙｅｓ）、覚醒判定部３４は、覚醒状態か睡眠状態かを判定する（ステップＳ１０６）。

体動判定部３３が、覚醒状態と判定した場合は（ステップＳ１０８，覚醒）、体動判定部３３は、覚醒判定部３４は、記憶部１３に入眠時刻、覚醒時刻、一連の睡眠中の中途覚醒回数を保持させる。さらに、表示部１２に入眠時刻、覚醒時刻、中途覚醒回数を表示する（ステップＳ１１０）。

一方、脈波計測部１８が脈波の計測を開始すると、脈拍間隔算出部３１は脈拍間隔を算出するための動的閾値である脈拍間隔閾値を算出する（ステップＳ１２２）。次に、脈拍間隔算出部３１は、直流変動成分を除去された一連の脈波データから閾値に一致する一連の脈波データの値が現れた時刻を算出し、算出された時刻の間隔を脈拍間隔として得る（ステップＳ１２４）。

次に、脈拍間隔算出部３１は、ステップＳ１０２における体動判定の結果、およびステップＳ１０６における覚醒判定の結果に基づいて、睡眠状態であって、かつ体動がない場合のみ脈拍間隔データを保存する（ステップＳ１３０）。

次に、脈拍間隔算出部３１は、一連の脈拍間隔データをＦＦＴ法などの周波数解析法によって周波数スペクトル分布に変換する（ステップＳ１３２）。

一方、心電計測部１５が心電計測を開始すると（ステップＳ１４０）、脈波伝播時間算出部３０は、心電計測値およびステップＳ１２０において計測された脈波計測値に基づいて脈波伝播時間を決定する（ステップＳ１４２）。次に、脈波伝播時間算出部３０は、脈波伝播時間を血圧値に換算する（ステップＳ１４４）。次に、血圧変動データを周波数解析法によって周波数スペクトル分布に変換する（ステップＳ１４６）。

そして、自律神経指標算出部３２は、ステップＳ１３２において周波数スペクトル分布に変換された一連の脈拍間隔データの複数のパワースペクトルの値からＬＦ，ＨＦを算出し、かつステップＳ１４６において変換された血圧変動データの複数のパワースペクトルの値からＬＦを算出する。そして、脈拍間隔データから算出されたＨＦを自律神経指標とする。また、２つのＬＦに基づいて自律神経指標となるＬＦを決定する（ステップＳ１５０）。

次に、睡眠状態判定部３５は、自律神経指標ＬＦ，ＨＦに基づいて睡眠状態を判定し、記憶部１３に保持させる（ステップＳ１５２）。そして、表示部１２に睡眠状態を表示し（ステップＳ１５４）、さらに睡眠中の体動量を表示する（ステップＳ１５６）。

図８は、ステップＳ１５２における処理を示すフローチャートである。ここで、ステップＳ１５２における睡眠状態判定処理について詳述する。

睡眠状態判定部３５は、まず自律神経指標算出部３２からＬＦ，ＨＦを取得し、ＬＦ，ＨＦの標準偏差の合計を算出する（ステップＳ２０１）。さらに、ＬＦ／ＨＦの値を算出する（ステップＳ２０２）。

次に、ＬＦ／ＨＦの値が第１の判定閾値よりも小さいか否かを調べる（ステップＳ２０３）。その結果、ＬＦ／ＨＦの値が第１の判定閾値よりも小さい場合は（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、さらに、ＨＦの値が第２の判定閾値よりも大きいか否かを調べる（ステップＳ２０５）。その結果、ＨＦの値が第２の判定閾値よりも大きい場合は（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、深睡眠と判定する（ステップＳ２０９）。

一方、睡眠状態判定部３５は、ＬＦ／ＨＦの値が第１の判定閾値以上である場合は（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、さらに、ＬＦ／ＨＦの値が第３の判定閾値より大きいか否かを調べる（ステップＳ２０４）。その結果、ＬＦ／ＨＦの値が第３の判定閾値より大きい場合は（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、さらに、ＨＦの値が第２の判定閾値よりも大きいか否かを調べる（ステップＳ２０５）。

その結果、ＨＦの値が第２の判定閾値以下である場合は（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、さらに、ＨＦの値が第４の判定閾値よりも小さいか否かを調べる（ステップＳ２０６）。その結果、ＨＦの値が第４の判定閾値よりも小さい場合は（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、さらに、ＬＦ、ＨＦの標準偏差の合計が第５の判定閾値より大きいか否かを調べる（ステップＳ２０７）。その結果、ＬＦ、ＨＦの標準偏差の合計が第５の判定閾値より大きい場合は（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、レム睡眠と睡眠状態を判定する（ステップＳ２０８）。

一方、睡眠状態判定部３５は、ＬＦ／ＨＦの値が第２の判定閾値以下である場合（ステ
ップＳ２０４，Ｎｏ）、および、ＨＦが第４の判定閾値以上である場合（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、および、ＬＦ、ＨＦの標準偏差の合計が第５の判定閾値以下である場合は（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、浅睡眠と睡眠状態を判定する（ステップＳ２１０）。

なお、第１の判定閾値から第５の判定閾値は、例えば、被験者毎に一晩計測したＬＦ，ＨＦ，ＬＦ／ＨＦのそれぞれの分布の密度の高い点を２点選び、ＬＦ／ＨＦの２点の中点を第１の判定閾値＝第３の判定閾値、ＨＦの２点の中点を第２の判定閾値＝第４の判定閾値、ＬＦの２点の中点を第５の判定閾値として設定することができる。

また、３軸方向の加速度データを体動データとして計測することとしたので、体動を手軽で精度よく体動を測定することができる。したがって、脈波に対する体動の影響および不整脈や無呼吸状態などの脈波異常の影響を低減し、睡眠状態の判定精度を向上させることができる。

なお、実施の形態１にかかる健康管理装置１０は、ハードウェア構成として、健康管理装置１０における健康状態管理処理を実行する健康状態管理プログラムなどが格納されているＲＯＭと、ＲＯＭのプログラムに従って健康管理装置１０の各部を制御するＣＰＵなどを備えている（図示せず）。

そして、健康管理装置１０における健康状態管理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（Ｒ）ディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。

この場合には、睡眠時健康状態管理プログラムは、健康管理装置１０において上記記録媒体から読み出して実行することにより主記憶装置上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

また、本実施の形態の睡眠時健康状態管理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。

なお、実施の形態１においては、心活動を計測する手段として、心電を計測する例について説明したが、これにかえて、体内の磁気を計測することにより心臓の電気的活動を測定する心磁図や、心臓の拍動により生じる心音を測定することとしてもよい。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２にかかる健康管理装置１０について説明する。図９は、実施の形態２にかかる健康管理装置１０の睡眠時健康状態管理処理を示すフローチャートである。実施の形態２にかかる０１０は、ステップＳ１４６において周波数解析を行った後、血圧変動値に基づいてＬＦ（以降、「血圧ＬＦ」と称す）を算出する（ステップＳ１５０）。そして、ステップＳ１５２においては、脈拍間隔から算出したＬＦ，ＨＦ（以降「脈拍間隔ＬＦ，ＨＦ」と称す）及び血圧ＬＦに基づいて睡眠状態を判定する。

図１０は、実施の形態２にかかるステップＳ１５２における処理を示すフローチャートである。

実施の形態２においては、ステップＳ２０３において、脈拍間隔ＬＦ／ＨＦの値が第１の判定閾値よりも小さいかまたは血圧ＬＦが閾値７より小さく（ステップＳ２２３，Ｙｅｓ）、かつ脈拍間隔ＨＦの値が第２の判定閾値よりも大きい場合に（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、深睡眠と判定する（ステップＳ２０９）。

また、脈拍間隔ＬＦ／ＨＦの値が第３の判定閾値よりも大きいかまたは血圧ＬＦが第６の判定閾値より大きく（ステップＳ２２４，Ｙｅｓ）、脈拍間隔ＨＦが第２の判定閾値より小さく（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、かつ脈拍間隔ＬＦ、ＨＦの標準偏差の合計が第５の判定閾値より大きい場合には（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、レム睡眠と判定する。また、深睡眠およびレム睡眠以外のときは浅睡眠と睡眠状態を判定する（ステップＳ２１０）。

なお、第１の判定閾値から第７の判定閾値は、例えば、被験者毎に一晩計測したＬＦ，ＨＦ，ＬＦ／ＨＦ、血圧ＬＦのそれぞれの分布の密度の高い点を２点選び、ＬＦ／ＨＦの２点の中点を第１の判定閾値＝第３の判定閾値、ＨＦの２点の中点を第２の判定閾値＝第４の判定閾値、ＬＦの２点の中点を第５の判定閾値として設定することができる。

血圧値の変動そのものも自律神経活動を表す一つの指標である。したがって、血圧値の変動幅が大きければ交感神経優位の状態である。したがって、レム検出のパラメータに追加することで判定精度を向上させることができる。

なお、実施の形態２にかかる健康管理装置１０のこれ以外の構成および処理は、実施の形態１にかかる０１０の構成および処理と同様である。

（実施の形態３）
次に、実施の形態３にかかる健康管理装置１０について説明する。図１１は、実施の形態３にかかる健康管理装置１０の全体構成を示すブロック図である。実施の形態３にかかる健康管理装置１０は、実施の形態１にかかる健康管理装置１０の構成に加えて、さらに血圧算出部３６と、計測値集計部３７と、パターン判定部３８とを備えている。また、実施の形態３にかかる健康管理装置１０の記憶部１３は、計測値保持部１３１と、基準血圧保持部１３２とを有している。

血圧算出部３６は、脈波伝播時間算出部３０が算出した脈派伝播時間に基づいて血圧を算出する。具体的には、実施の形態１において説明した（式１）により血圧値を算出する。所定時間内に計測された複数の血圧の平均値を血圧値として算出する。所定時間は例えば１０秒であってもよい。定数αを決定する際には、基準血圧保持部１３２が保持している基準血圧を利用する。

なお、血圧算出部３６は、睡眠状態判定部３５が睡眠状態の判定に利用した計測値と同一の時刻に計測された計測値に基づいて血圧値を算出する。これにより、血圧値と睡眠状態との対応関係を把握することができる。

計測値保持部１３１は、睡眠状態および血圧値をそれぞれ観測時刻に対応付けて保持している。図１２は、計測値保持部１３１のデータ構成を模式的に示している。このように、各時刻に対応付けて、当該時刻における睡眠状態、最高血圧および最低血圧を保持している。なお、睡眠状態は、睡眠状態判定部３５の判定により得られた結果である。また、最高血圧および最低血圧は、後述の血圧算出部３６により算出された値である。

基準血圧保持部１３２は、被験者の基準血圧値を保持している。基準血圧値は、例えば入力部１１または通信部（図示せず）を介して取得される。本実施の形態においては、図示しない従来のカフ式血圧計を用いて就寝前の血圧と脈波伝播時間とを同時に計測する。こうして計測した血圧値を基準血圧保持部１３２に保持させる。

また他の例としては、被験者の平均的な就寝前の血圧値を基準血圧保持部１３２に予め登録しておいてもよい。基準血圧の値は同一の被験者であればさほど変化しない。したがって、平均的な値を基準血圧とみなすことができる。さらに、基準血圧保持部１３２が保持している基準血圧を脈波の振幅との相関関係を利用して補正してもよい。

計測値集計部３７は、計測値保持部１３１が保持している計測値を集計する。計測値集計部３７は、例えば脈波等の計測終了時すなわち起床時に集計処理を行う。また、他の例としては、計測結果が得られる度に順次集計処理を行ってもよい。

図１３は、計測値集計部３７による集計結果を模式的に示している。このように、計測値集計部３７は、睡眠中の最高血圧の平均値および最低血圧の平均値を算出する。入眠時および起床時それぞれにおける最高血圧および最低血圧を抽出する。また、ノンレム睡眠時およびレム睡眠時それぞれにおける最高血圧および最低血圧を抽出する。また、基底血圧を計測した時刻と、このときの最高血圧および最低血圧を抽出する。

ここで、基底血圧とは、ノンレム睡眠中における最低血圧のことである。血圧は通常睡眠を始めると交感神経の沈静化に伴い低下する。ノンレム睡眠中には血圧は特に低下する。一方、レム睡眠中は自律神経系が大きく乱れるため、血圧値もこれに伴って乱れて平均値としても上昇する。また、サーカディアンリズムにも支配されるため、ノンレム睡眠中の最低血圧は、一日の中でももっとも低い血圧となる。これを基底血圧と呼ぶ。

基底血圧が高く、夜間も血圧が下がらないタイプをｎｏｎ−ｄｉｐｐｅｒ型高血圧といい、このタイプの被験者は、脳、心臓、腎臓などの臓器障害を持つことが多いことが知られている。したがって、基底血圧の計測結果を被験者に提示することにより、被験者の健康を管理することができる。また、基底血圧の極度の低下は低酸素脳症を引き起こす可能性もあり、さらに高齢者の痴呆との関連もあるといわれ、基底血圧の計測は重要である。

本実施の形態においては、睡眠状態判定部３５がノンレム睡眠と判定したタイミングにおける血圧値のうち最小値を基底血圧とする。なお、他の例としては、入眠から起床時までの血圧値のうち極小値を基底血圧としてもよい。これにより、血圧値が誤差を含む場合であっても、適切な基底血圧を特定することができる。

また、早朝および起床時における最高血圧および最低血圧を抽出する。さらに、早朝における血圧上昇率および起床時における血圧上昇率を算出する。

早朝の血圧上昇は、早朝高血圧とも呼ばれ、循環器系疾患のリスクが高まることが知られている。早朝血圧上昇率および起床血圧上昇率は、早期高血圧を表す指標として有効である。

以上の算出方法について詳述する。まず入眠時、起床時の血圧を抽出する。覚醒が連続しその後はじめて睡眠状態の判定がありその後例えば３回（３０分）以上睡眠が継続した場合に、はじめに睡眠状態と判定した時刻を入眠時と判定する。

逆に、睡眠状態が連続し、その後はじめて覚醒が発生し、その後３回以上覚醒が継続した場合、はじめに覚醒と判定した時刻を起床時と判定する。そして、入眠時における血圧を入眠時血圧とする。また、起床時における血圧を起床時血圧とする。

なお、本実施の形態にかかる覚醒判定部３４は、特許請求の範囲に記載の起床判定手段に対応する。

次に、睡眠時、レム時、ノンレム時のそれぞれの血圧平均値を算出する。また並行してノンレム時の血圧の最小値、およびその時刻を検出する。これを基底血圧とする。なお、他の例としては、脈拍の最小値の時刻に対応する血圧を基底血圧としてもよい。

ここで、基底血圧について説明する。図１４は、睡眠中における血圧値を、睡眠状態および自律神経の活動状態に対応付けて示している。図１４に示すように、血圧値は、脈拍と同様の変化を示す。したがって、ノンレム睡眠時における血圧の最小値および脈拍の最小値の時刻に対応する血圧いずれの値からも基底血圧を特定することができる。

さらに、計測値集計部３７は、基底血圧と睡眠中における最終のノンレム睡眠中の血圧とから算出される単位時間当たりの変化量、すなわち早朝血圧上昇率を算出する。具体的には、基底血圧を計測した時刻以降に計測された血圧の回帰直線の傾きを早朝血圧上昇率としてもよい。また、基底血圧と起床時の血圧から算出される単位時間当たりの変化量、すなわち起床時血圧上昇率を算出する。同様に回帰直線の傾きを起床血圧上昇率としてもよい。

なお、さらに基底血圧以降の血圧上昇率をさらに算出してもよい。基底血圧以降の血圧上昇率も、早朝高血圧を表す指標として有効である。

なお、本実施の形態にかかる計測値集計部３７は、特許請求の範囲に記載の健康状態判定手段に対応する。また、本実施の形態にかかる血圧変動パターン判定部３８は、特許請求の範囲に記載のパターン比較手段と、健康状態判定手段とに対応する。

再び説明を図１１に戻す。パターン判定部３８は、計測値集計部３７による集計結果に基づいて血液変動パターンを判定する。具体的には、入眠時血圧、基底血圧、起床時血圧の値とその時刻の組み合わせである血液変動パターンを予め保持しておく。図１５−１から図１５−３は、血液変動パターンを模式的に示している。

図１５−１に示すＡパターンは、基底血圧を最小値とし、入眠時血圧および起床時血圧がほぼ等しいパターンである。これは健康的な血圧変動である。

図１５−２に示すＢパターンは、基底血圧が入眠時血圧および起床時血圧に比べてあまり下降しないパターンである。これは、脳、心臓、肝臓などに障害が発生する恐れがある血圧変動である。

図１５−３に示すＣパターンは、基底血圧は入眠時血圧に比べて下降するものの、起床時血圧が高いパターンである。これば、心筋梗塞などの発症リスクが高い血圧変動である。

パターン判定部３８は、保持している血圧変動パターンと、実際に計測値集計部３７によって集計された血圧とを比較し、最も近い血圧変動パターンを選択する。

パターン判定部３８はさらに各血圧変動パターンに、それぞれの血圧変動パターンに対する説明用のコメントを対応付けて保持する。

図１６は、Ａパターンと判定された場合に表示部１２に表示される画面例を示している。図１６に示すように観測結果のグラフと、判定された血圧変動パターンと、血圧変動パターンに対応する説明用のコメントが表示される。ここで、観測結果のグラフは、入眠時血圧、基底血圧および起床時血圧をプロットしたものである。

また、Ｂパターンの場合には、「基底血圧が余り下がっていません。脳、心臓、腎臓などに障害の出る恐れがあるので、病院に行くことをお奨めします。」という説明用のコメントを表示してもよい。また、Ｃパターンの場合には、「朝方の血圧上昇が激しいです。心筋梗塞などの発症リスクが高いですので、早めに病院にいくことをお奨めします。」という説明用のコメントを表示してもよい。

計測値集計部３７はさらに、脈波伝播時間の所定の時間内における変化率を算出する。図１７は、脈波伝播時間の変化率を算出する処理を説明するための図である。所定の時刻における脈波伝播時間を基準として所定の値を閾値として決定する。具体的には、例えば、「脈波伝播時間±０．０２ｓ」を閾値とする。そして、当該時刻から所定の時間までの間に閾値を越える脈波伝播時間が検出された回数をカウントする。

睡眠時無呼吸症候群においては、血圧変動の頻度が上昇する傾向にある。脈波伝播時間は血圧と反比例の関係にあるので、カウントされた回数に基づいて、睡眠時無呼吸症候群に関する指標を取得することができる。

図１８は、１時間ごとにカウントされた回数（血圧上昇頻度）を示すグラフである。計測値集計部３７は、図１８に示すグラフを表示部１２に表示させる。これにより、被験者は、睡眠時無呼吸症候群に関する指標を得ることができる。

なお、実施の形態３にかかる健康管理装置１０のこれ以外の構成および処理は、実施の形態１にかかる健康管理装置１０の構成および処理と同様である。

なお、他の例としては、図１９に示すように、表示部１２は、血圧変動パターンとともに、睡眠状態をさらに表示してもよい。

また、他の例としては、図２０に示すように、表示部１２は、基準血圧保持部１３２が保持している集計値を表形式で表示してもよい。なお、この場合、適正範囲外の値は、太字で示すなど他の表示と異なる形式で表示してもよい。適正範囲は、記憶部１３が保持しているものとする。

さらに、血圧値は計測部位の姿勢、高さにより大きく変動する。そこで、この影響を補正してもよい。具体的には、計測部位の姿勢を加速度センサにて取得し、それぞれごとの補正係数を元に血圧値を算出する。

補正係数は、姿勢ごとに予め標準的なものを用意し、記憶部１３に記憶しておく。そして、姿勢判定部（図示せず）は、座位、立位、仰臥位、側臥位を加速度センサの出力を元に姿勢を判定する。そして、判定した姿勢に対応付けて記憶部１３に記憶されている補正係数を取得し、脈波伝播時間から求めた血圧値に掛け合わせることで血圧値を補正する。

さらに、計測値集計部３７は、基底血圧を算出した後は、早朝血圧上昇の程度を監視し、血圧上昇率が高い場合には、本人等に通知することとしてもよい。具体的には、計測値集計部３７は、単位時間当りの血圧上昇率を、当該単位時間が経過する毎に算出する。そして、この血圧上昇率が所定値以上である場合に例えばアラーム出力を行うなどにより本人に通知する。

さらに、血圧上昇率に対する複数の閾値を設定し、最も低い閾値を越えた場合に、本人に通知し、より高い閾値を越えた場合には、家族に通知し、さらに高い閾値を越えた場合には管理会社に通知することとしてもよい。具体的には、健康管理装置１０は、通信機能を備え、通信機能により閾値を越えた旨を家族の携帯端末に送信してもよい。同様に、管理会社の通信端末に送信してもよい。なお、通知の方法は、これに限定されるものではない。

以上のように、実施の形態３にかかる健康管理装置１０によれば、睡眠時のうち特に自律神経が安定したノンレム睡眠時の血圧を計測することができる。したがって、従来の血圧計のように日中の様々な外乱の影響を受けることなく、安定した血圧（基底血圧）を計測することができる。

また、睡眠中、睡眠に伴う身体状態を計測し、これに対応して早朝血圧上昇率、起床血圧上昇率、および所定時間内における血圧変動の発生頻度などを算出することにより、危険な早朝高血圧、レム時の高血圧、無呼吸時の高血圧の予兆を捉えることができる。

（実施の形態４）
次に、実施の形態４にかかる健康管理システム１００について説明する。図２１は、実施の形態４にかかる健康管理システム１００の装着例を示している。実施の形態４にかかる健康管理システム１００は、健康管理装置本体１１０および健康管理装置子機１２０を備えている。そして、健康管理装置本体１１０および健康管理装置子機１２０は互いに異なる２箇所の脈波を計測する。

図２１に示す例においては、健康管理装置本体１１０は手首部に装着されている。健康管理装置子機１２０は肘部に装着されている。そして、この距離差に基づいて脈波伝播時間を決定する。このように、実施の形態４にかかる健康管理システム１００は、異なる２箇所の脈波を計測する点で、心電と脈波を計測する実施の形態１から実施の形態３にかかる健康管理装置１０と異なっている。

このように、脈波伝播時間を算出する観点からは、脈波の伝播時間の異なる２点を計測すればよく、その位置および測定方法は実施の形態に限定されるものではない。

図２２は、実施の形態４にかかる健康管理システム１００の全体構成を示すブロック図である。実施の形態４にかかる健康管理システム１００の健康管理装置本体１１０は、入力部１１と、表示部１２と、記憶部１３と、電源供給部１４と、心電計測部１５と、第１制御部１１１と、第１光源駆動部１１２と、第１脈波計測部１１３と、加速度計測部２１と、第１光源１１５および第１受光部１１６を有する第１脈波センサ１１４と、第１通信部１１７と、脈波伝播時間算出部３０と、脈拍間隔算出部３１と、自律神経指標算出部３２と、体動判定部３３と、覚醒判定部３４と、睡眠状態判定部３５とを備えている。

また、健康管理システム１００の健康管理装置子機１２０は、第２制御部１２１と、第２光源駆動部１２２と、第２脈波計測部１２３と、第２光源１２５および第２受光部１２６を有する第２脈波センサ１２４と、第２通信部１２７とを備えている。

第１光源駆動部１１２、第１脈波計測部１１３、第１光源１１５および第１受光部１１６の処理は、それぞれ実施の形態１に記載の光源駆動部１７、脈波計測部１８、光源２６および受光部２７の処理と同様である。

第１通信部１１７と第２通信部１２７は互いに情報をやり取りする。また、健康管理装置本体１１０の第１制御部１１１は、サンプリングのタイミングを合わせるためのサンプリング制御信号を第１通信部１１７を介して健康管理装置子機１２０に送信する。

第２光源駆動部１２２、第２脈波計測部１２３、第２光源１２５および第２受光部１２６の処理は、それぞれ実施の形態１に記載の光源駆動部１７、脈波計測部１８、光源２６および受光部２７の処理と同様である。

第２制御部１２１は、第２通信部１２７を介してサンプリング制御信号を取得する。そして、サンプリング制御信号をトリガとして、第２光源１２５の駆動、Ａ／Ｄ変換などを行う。これにより、同一のタイミングで２つの脈波を計測することができる。第２制御部１２１は、また第２受光部１２６から取得した信号を処理する。そして、処理後の信号は、第２通信部１２７を介して健康管理装置本体１１０に送信される。

第１制御部１１１は、また第１通信部１１７を介して健康管理装置子機１２０から肘部の光源脈波を取得する。そして、これを同時刻に第１脈波計測部１１３が計測した手首の光電脈波に対応付けて第１制御部１１１内のメモリに保持する。そして、脈波伝播時間算出部３０は、第１制御部１１１が保持している肘部の光源電波の信号および手首の光源電脈波の信号を取得する。そして、それぞれの信号からピーク検出を随時行い、肘の光電脈波のピーク検出後、手首の光電脈波のピーク検出までの時間差を脈波伝播時間として検出する。

なお、実施の形態４にかかる健康管理システム１００のこれ以外の構成および処理は、実施の形態１にかかる健康管理装置１０の構成および処理と同様である。なお、実施の形態４において説明したように２点の脈波を測定する方法を実施の形態２または実施の形態３に適用してもよいことは言うまでもない。

（実施の形態５）
次に、実施の形態５にかかる健康管理システム１００について説明する。図２３は、実施の形態５にかかる健康管理システム１００の装着例を示している。実施の形態５にかかる健康管理システム１００は、健康管理装置本体１１０および健康管理装置子機１２０を備えている。また、実施の形態５にかかる健康管理装置本体１１０は、圧力センサが検出した圧脈波を計測する。

本実施の形態においては、健康管理装置本体１１０は、枕に内臓されており、頸部の圧脈波を検出する。また、健康管理装置子機１２０は、手首の光電脈波を検出する。そして、頸部の圧脈波と手首の光電脈波の時間差を脈波伝播時間として算出する。

図２４は、実施の形態５にかかる健康管理システム１００の全体構成を示すブロック図である。健康管理システム１００の健康管理装置本体１１０は、実施音形態４にかかる健康管理装置本体１１０の第１光源駆動部１１２および第１脈波センサ１１４に変えて圧力センサ１１８を備えている。

第１脈波計測部１１３は、圧力センサ１１８に接続している。そして、圧力センサ１１８が検出した頸部の圧力変動を圧電変換し、これにフィルタなどアナログ信号処理を施す。その後ＡＤ変換し、第１制御部１１１に転送する。第１制御部１１１は、圧脈波を同時刻に検出された手首の光電脈波に対応付けて第１制御部１１１内のメモリに保持する。

なお、実施の形態５にかかる健康管理システム１００のこれ以外の構成および処理は、実施の形態４にかかる健康管理システム１００の構成および処理と同様である。

他の例としては、健康管理装置子機１２０を手首に装着する第２脈波センサ１２４にかえて、胸部装着用の心電電極としてもよい。また、他の例としては、手首装着用の片電極の心電計としてもよい。心電を利用する場合、心電のピークが先に現れるため、これと頸部圧脈波のピークとの時間差を脈波伝播時間とする。

また、本実施の形態にかかる健康管理装置本体１１０は、枕にされ、頸部圧脈波を検出するが、これにかえて、健康管理装置本体１１０は、ベット内に内蔵されてもよい。この場合、圧力センサ１１８は、胸部圧脈波を検出する。健康管理装置本体１１０をまた敷布団の下または敷布団の上に配置してもよい。この場合も同様に圧力センサ１１８は、胸部圧脈波を検出する。この場合の健康管理装置本体１１０の処理は、実施の形態４にかかる健康管理装置本体１１０の処理と同様である。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。

そうした第１の変更例としては、実施の形態１にかかる健康管理装置１０は、心電計測値および脈波計測値に基づいて脈波伝播時間を算出したが、これにかえて、実施の形態４にかかる健康管理装置１０のように、異なる２点における脈波計測値に基づいて脈波伝播時間を算出してもよい。実施の形態２および実施の形態３についても同様である。

また、第２の変更例としては、実施の形態４にかかる健康管理装置１０は、異なる２点における脈波計測値に基づいて脈波伝播時間を算出したが、これにかえて、実施の形態１にかかる健康管理装置１０のように、心電計測値および脈波計測値に基づいて脈波伝播時間を算出してもよい。

この場合、健康管理装置本体１１０が心電を計測し、健康管理装置子機１２０が脈波を計測してもよい。また他の例としては、健康管理装置本体１１０が脈波を計測し、健康管理装置子機１２０が心電を計測してもよい。実施の形態５についても同様である。

実施の形態１にかかる睡眠時健康管理装置の全体構成を示す図である。 図１に示す健康管理装置１０の装置概観を示す図である。 健康管理装置１０の装着の一例を示す図である。 脈波伝播時間を説明するための図である。 自律神経指標算出部３２の処理を説明するための図である。 血圧値からＬＦを算出する処理を説明するための図である。 健康管理装置１０の睡眠時健康状態管理処理を示すフローチャートである。 ステップＳ１５２における処理を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる健康管理装置１０の睡眠時健康状態管理処理を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかるステップＳ１５２における処理を示すフローチャートである。 実施の形態３にかかる健康管理装置１０の全体構成を示すブロック図である。 計測値保持部１３１のデータ構成を模式的に示す図である。 計測値集計部３７による集計結果を模式的に示す図である。 睡眠中における血圧値を、睡眠状態および自律神経の活動状態に対応付けて示す図である。 Ａの血液変動パターンを模式的に示す図である。 Ｂの血液変動パターンを模式的に示す図である。 Ｃの血液変動パターンを模式的に示す図である。 Ａパターンと判定された場合に表示部１２に表示される画面例を示す図である。 脈波伝播時間の変化率を算出する処理を説明するための図である。 １時間ごとにカウントされた回数（血圧上昇頻度）を示すグラフ示す図である。 表示部１２が血圧変動パターンとともに、睡眠状態を表示する例を示す図である。 表示部１２が基準血圧保持部１３２が保持している集計値を表形式で表示する例を示す図である。 実施の形態４にかかる健康管理システム１００の装着例を示す図である。 実施の形態４にかかる健康管理システム１００の全体構成を示すブロック図である。 実施の形態５にかかる健康管理システム１００の装着例を示す図である。 実施の形態５にかかる健康管理システム１００の全体構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０ 睡眠状態判定装置
１１ 入力部
１２ 表示部
１３ 記憶部
１４ 電源供給部
１５ 心電計測部
１６ 制御部
１７ 光源駆動部
１８ 脈波計測部
２１ 加速度計測部
２３ａ，２３ｂ 心電電極
２４ 不関電極
２５ 脈波センサ
２６ 光源
２７ 受光部
３０ 脈波伝播時間算出部
３１ 脈拍間隔算出部
３２ 自律神経指標算出部
３３ 体動判定部
３４ 覚醒判定部
３５ 睡眠状態判定部
３６ 血圧算出部
３７ 計測値集計部
３８ パターン判定部
５０ 筐体
１００ 健康管理システム
１１０ 健康管理装置本体
１１１ 第１制御部
１１２ 第１光源駆動部
１１３ 第１脈波計測部
１１４ 第１脈波センサ
１１５ 第１光源
１１６ 第１受光部
１１７ 第１通信部
１１８ 圧力センサ
１２０ 健康管理装置子機
１２１ 第２制御部
１２２ 第２光源駆動部
１２３ 第２脈波計測部
１２４ 第２脈波センサ
１２５第２光源
１２６ 第２受光部
１２７ 第２通信部
１３１ 計測値保持部
１３２ 基準血圧保持部

Claims (18)

1. 被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、
   枕に内蔵され、前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記第１の脈波計測手段が計測する手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、
   前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、
   前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、
   前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、
   前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、健康状態を判定する健康状態判定手段と
   を備えたことを特徴とする健康管理装置。
2. 前記健康状態判定手段が判定した前記健康状態を出力する健康状態出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の健康管理装置。
3. 前記健康状態判定手段は、前記自律神経指標に基づいて、健康状態として睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の健康管理装置。
4. 前記睡眠状態判定手段は、前記自律神経指標に基づいて、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定することを特徴とする請求項１に記載の健康管理装置。
5. 前記自律神経指標算出手段は、前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、低周波数領域側の前記自律神経指標を算出することを特徴とする請求項１に記載の健康管理装置。
6. 被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、
   枕に内蔵され、前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記第１の脈波計測手段が計測する手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、
   前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、
   前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、
   前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、
   前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、血圧値を算出する血圧値算出手段と、
   前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標と、前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値に基づいて健康状態を判定する健康状態判定手段と
   を備えたことを特徴とする健康管理装置。
7. 睡眠中の血圧値の時間変化を示す血圧変動パターンを保持する血圧変動パターン保持手段と、
   前記血圧値算出手段が算出した睡眠中の前記血圧値の時間変化と、前記血圧変動パターン保持手段が保持している前記血圧変動パターンとを比較するパターン比較手段と
   をさらに備え、
   前記健康状態判定手段は、さらに前記パターン比較手段による比較結果に基づいて前記被験者の健康状態を判定することを特徴とする請求項６に記載の健康管理装置。
8. 前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段をさらに備え、
   前記パターン比較手段は、前記血圧値算出手段が算出した睡眠中の血圧値のうち、前記睡眠状態判定手段がレム睡眠であると判定したタイミングにおける血圧値の時間変化と、前記血圧変動パターン保持手段が保持している前記血圧変動パターンとを比較することを特徴とする請求項７に記載の健康管理装置。
9. 前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値の時間変化における極小値を基底血圧として決定する基底血圧決定手段をさらに備え、
   前記健康状態判定手段は、さらに前記基底血圧決定手段が決定した前記基底血圧に基づいて、前記健康状態を判定することを特徴とする請求項６に記載の健康管理装置。
10. 前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
    前記睡眠状態判定手段がレム睡眠であると判定したタイミングにおける前記血圧値の最小値を基底血圧として決定する基底血圧決定手段と
    をさらに備え、
    前記健康状態判定手段は、さらに前記基底血圧決定手段が決定した前記基底血圧に基づいて、前記健康状態を判定することを特徴とする請求項６に記載の健康管理装置。
11. 前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、被験者が起床したことを判定する起床判定手段と、
    前記基底血圧決定手段が決定した前記基底血圧から前記起床判定手段が起床と判定したときの前記血圧値までの血圧上昇率を算出する起床時血圧上昇率算出手段と
    をさらに備え、
    前記健康状態判定手段は、前記起床時血圧上昇率算出手段が算出した前記血圧上昇率に基づいて、前記被験者の健康状態を判定することを特徴とする請求項９または１０に記載の健康管理装置。
12. 前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、レム睡眠かノンレム睡眠かを判定する睡眠状態判定手段と、
    前記基底血圧決定手段が決定した前記基底血圧から前記睡眠状態判定手段が睡眠中最後にノンレム睡眠であると判定したときの血圧値までの血圧上昇率を算出する早朝血圧上昇率算出手段と
    をさらに備え、
    前記健康状態判定手段は、前記早朝血圧上昇率算出手段が算出した前記血圧上昇率に基づいて、前記被験者の健康状態を判定することを特徴とする請求項９から１１のいずれか一項に記載の健康管理装置。
13. 前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間の予め定めた時間内における変動を測定する脈波伝播時間変動測定手段をさらに備え、
    前記健康状態判定手段は、さらに前記脈波伝播時間変動測定手段による測定結果に基づいて健康状態を判定することを特徴とする請求項６に記載の健康管理装置。
14. 前記被験者の体重による圧力を検出する圧力センサをさらに備え、
    前記第１の脈波計測手段は、前記圧力センサが検出する圧力に基づいて前記頸部の脈波を計測することを特徴とする請求項１から１３のいずれか一項に記載の健康管理装置。
15. 被験者の睡眠中の心活動の程度を計測する心活動計測手段と、
    前記被験者の睡眠中の第１の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、
    前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、
    前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、
    前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、
    前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、健康状態を判定する健康状態判定手段と
    を備え、
    前記心活動計測手段と、前記第１の脈波計測手段は一体に形成され、前記被験者の胸部に装着されることを特徴とする健康管理装置。
16. 被験者の睡眠中の心活動の程度を計測する心活動計測手段と、
    前記被験者の睡眠中の第１の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、
    前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、
    前記心活動計測手段が計測した前記心活動の程度と、前記第１の脈波計測手段が計測した前記第１の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、
    前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、
    前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、血圧値を算出する血圧値算出手段と、
    前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標と、前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値に基づいて健康状態を判定する健康状態判定手段と
    を備え、
    前記心活動計測手段と、前記第１の脈波計測手段は一体に形成され、前記被験者の胸部に装着されることを特徴とする健康管理装置。
17. 被験者の健康状態を管理する健康管理装置本体と、健康管理装置子機とを備えた健康管理システムであって、
    前記健康管理装置子機は、
    前記被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、
    前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波を前記健康管理装置本体に送信する送信手段と
    を有し、
    前記健康管理装置本体は、
    前記健康管理装置子機から前記手首の脈波を受信する受信手段と、
    前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記受信手段が受信した前記手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、
    前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、
    前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、
    前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、
    前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標に基づいて、健康状態を判定する健康状態判定手段と
    を有することを特徴とする健康管理システム。
18. 被験者の健康状態を管理する健康管理装置本体と、健康管理装置子機とを備えた健康管理システムであって、
    前記健康管理装置子機は、
    前記被験者の手首に装着され、前記被験者の睡眠中の手首の脈波を計測する第１の脈波計測手段と、
    前記第１の脈波計測手段が計測した前記手首の脈波を前記健康管理装置本体に送信する送信手段と
    を有し、
    前記健康管理装置本体は、
    前記健康管理装置子機から前記手首の脈波を受信する受信手段と、
    前記被験者の睡眠中の脈波であって、前記被験者の心臓からの伝播時間が前記受信手段が受信した前記手首の脈波と異なる脈波である頸部の脈波を計測する第２の脈波計測手段と、
    前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波の時間差である脈波伝播時間を算出する脈波伝播時間算出手段と、
    前記受信手段が受信した前記手首の脈波と、前記第２の脈波計測手段が計測した前記頸部の脈波のうち少なくともいずれか一方の値に基づいて、脈拍間隔を算出する脈拍間隔算出手段と、
    前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間、および前記脈拍間隔算出手段が算出した前記脈拍間隔に基づいて、前記被験者の自律神経の活動状態を示す自律神経指標を算出する自律神経指標算出手段と、
    前記脈波伝播時間算出手段が算出した前記脈波伝播時間に基づいて、血圧値を算出する血圧値算出手段と、前記自律神経指標算出手段が算出した前記自律神経指標と、前記血圧値算出手段が算出した前記血圧値に基づいて健康状態を判定する健康状態判定手段と
    を有することを特徴とする健康管理システム。

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