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EVALUATION OF SLEEP STATE

Patent code P200017037
File No. S2017-0395-N0
Posted date Jul 28, 2020
Application number P2017-061892
Publication number P2018-161432A
Date of filing Mar 27, 2017
Date of publication of application Oct 18, 2018
Inventor
  • (In Japanese)早野 順一郎
  • (In Japanese)湯田 恵美
Applicant
  • (In Japanese)公立大学法人名古屋市立大学
Title EVALUATION OF SLEEP STATE
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a means for detecting a sleep state, especially non-REM sleep with high accuracy and high reliability.
SOLUTION: There are provided: a step 1 of generating time series data of the beat interval of the heart of a subject; a step 2 of setting a prescribed time length window moving along the time base of the time series data, and performing regarding each of a plurality of determination points on the time base, spectrum analysis on the time series data in windows including the determination points; a step 3 of calculating a degree of concentration of power of heartbeat fluctuation high frequency components from the spectrum of each of the windows; and a step 4 of determining whether sleep is non-REM sleep or not on the basis of the calculated degree of concentration.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

ウェアラブルセンサの普及により、日常生活中の心拍数や身体加速度のデータがビッグデータとして蓄積されつつあり、そこから身体活動度や睡眠の質などの健康指標を評価する方法の開発ニーズが高まっている。その中で、心拍数や加速度データから、入眠時点および覚醒時点を推定することは、基本的かつ必須の要素技術であり、開発研究の主要な課題である。これまでに、身体加速度や心拍数、心拍変動の副交感神経指標の変化から、入眠・覚醒を推定する方法が提案されている(例えば非特許文献1~4を参照)。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は睡眠状態の評価に関する。詳しくは、ノンレム睡眠を検出する方法及び検出システム、並びにそれらの用途などに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成するステップ(ステップ1)と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析するステップ(ステップ2)と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出するステップ(ステップ3)と、及び
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するステップ(ステップ4)と、
を含む、ノンレム睡眠を検出する方法。

【請求項2】
 
ステップ1の時系列データが、心電図のR-R間隔又は脈波の拍動間隔を用いて生成される、請求項1に記載の検出方法。

【請求項3】
 
ステップ2の前に、ステップ1で生成した時系列データから外れ値を除去するとともに、欠損部分が補間される、請求項1又は2に記載の検出方法。

【請求項4】
 
前記ウィンドウのサイズを規定する時間長が1分~15分である、請求項1~3のいずれか一項に記載の検出方法。

【請求項5】
 
ステップ3における、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度が以下の(1)~(6)の手順で算出される、請求項1~4のいずれか一項に記載の検出方法、
(1)各ウィンドウのスペクトルから、高周波数領域(0.15~0.45 Hz)でパワーが最も高いピークを検出し、その周波数をFm(Hz)とする;
(2)Fm(Hz)を中心とする領域へのパワー集中度を調べる周波数帯の幅をLとする;
(3)心拍変動スペクトルをP(f)とし、そのFm-L/2からFm+L/2の範囲のパワーの和S(L)を以下の式で求める;
【数1】
 
(省略)
(4)P(f)のFm-ω/2からFm+ω/2の範囲のパワーの和をωの関数S(ω)として以下の式で求める(0<ω<L);
【数2】
 
(省略)
(5)S(L)に対するS(ω)の割合であるパワー比R(ω)を以下の式で求める;
【数3】
 
(省略)
(6)心拍変動高周波数成分のパワー集中度を表す指標SI(sleep indicator)を、パワー比曲線R(ω)のarea under the curve(AUC)として以下の式で得る。
【数4】
 
(省略)

【請求項6】
 
請求項1~5のいずれか一項に記載の検出方法によって得られた情報と、アクチグラム、心電図、脈波、呼吸曲線、酸素飽和度、及びそれらの信号の時系列解析指標から選択される一以上の手段を利用して求めた一以上の指標を併用し、入眠時刻、覚醒時刻、中途覚醒時刻、再入眠時刻、睡眠時間、入眠潜時、睡眠効率、睡眠の質、睡眠ステージ、無呼吸・低呼吸の時刻、及び無呼吸・低呼吸の頻度からなる群より選択される一以上の睡眠パラメータを推定することを特徴とする、睡眠パラメータの推定方法。

【請求項7】
 
脈波検出用の又は心電図記録用の検出手段と、
前記検出手段が取得したデータから、被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する手段と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する手段と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する手段と、
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定するする手段と、
を備える入眠評価システム。

【請求項8】
 
取得したデータから被検者の心臓の拍動間隔の時系列データを生成する処理と、
前記時系列データの時間軸に沿って移動する、所定の時間長のウィンドウを設定し、時間軸上の複数の判定時点の各々について、それを含むウィンドウ内の時系列データをスペクトル解析する処理と、
各ウィンドウのスペクトルから、心拍変動高周波数成分のパワーの集中度を算出する処理と、
算出した集中度に基づいて、ノンレム睡眠であるか否かを判定する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項9】
 
請求項8に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2017061892thum.jpg
State of application right Published
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