JP4822796B2 - 睡眠計及び睡眠状態判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体の睡眠状態を判定する睡眠計及び睡眠状態判定方法に関する。

人が、健康な生活を営むためには、十分な眠りを確保することが重要であることが知られている。眠りの状態は、まず、本人以外による外観観察によって、起きている状態か、寝ている状態か判断される。また、客観的に眠りの状態を調べるために、例えば、体温、心拍、発汗、血圧等の測定結果からも睡眠状態が分析されている。さらに、脳は微弱であるが電気を発していることが知られており、脳に電極を装着することによって、いわゆる脳波を検出することができる。この脳波を検知することで様々な眠りの状態が調べられている（例えば、非特許文献１参照。）。

従来、脳波を検出して眠りの状態を調べるものとしては、例えば、電極を額におき、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装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

市川忠彦著、「脳波の旅への誘い」、星和書店 特表２００１−５０３６６７号公報

上記従来技術による睡眠プロファイルを求める装置では、額に電極をおいているので、ノイズとしての筋電の影響を大きく受けることが考えられる。

また、これまで眠りの状態を臨床的に検査するためには、大がかりな装置が必要であった。また、被験者は通常とは違う病院内のベッドで頭部に数多くの電極を装着して眠りにつかなければならず、慣れない環境下に置かれるため普段と同じように眠ることができない場合があった。このため、簡易に日常的な眠りの状態を検査することは困難であった。

そこで、本発明の目的は、簡易に眠りの状態を観測できる睡眠計及び睡眠状態判定方法を提供することである。

本発明に係る睡眠計は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波とθ波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、
前記脳波において前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を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。

また、前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を判定してもよい。

さらに、前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、睡眠状態を判定してもよい。なお、前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定してもよい。

またさらに、前記脳波のアーチファクトを検出するアーチファクト検出手段をさらに備えてもよい。この場合には、前記睡眠状態判定手段は、前記アーチファクト検出手段によるアーチファクト検出結果に基づいて睡眠状態を判定できる。

また、前記生体の筋電を検出する筋電検出部をさらに備えてもよい。この場合には、前記睡眠状態判定手段は、前記筋電検出手段による筋電検出結果に基づいて睡眠状態を判定できる。

さらに、前記生体の身体の動きを検出する体動検出部をさらに備えてもよい。この場合には、前記睡眠状態判定手段は、前記体動検出手段による体動検出結果に基づいて睡眠状態を判定できる。

またさらに、前記生体の頭部に装着した脳波検出端子を介して脳波を検出する脳波検出手段をさらに備えてもよい。なお、前記脳波検出手段は、単一の脳波検出端子を介して脳波を検出してもよい。

また、判定された睡眠状態を時間ブロックごとに表示する表示手段をさらに備えてもよい。

さらに、前記睡眠状態判定手段は、Ｗａｋｅ状態と、ＲＥＭ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態とを判定してもよい。

またさらに、前記睡眠状態判定手段においてＲＥＭ睡眠状態と判定された場合に、前記生体を前記ＲＥＭ睡眠状態からＷａｋｅ状態に移行させる覚醒刺激を発生させる覚醒刺激発生手段をさらに備えてもよい。

また、所定時間の眠りにわたって前記θ波及び前記δ波の含有量の総量を積算する積算手段と、
積算された前記θ波及び前記δ波の含有量の総量に基づいて眠りの質を評価する評価手段と
をさらに備えてもよい。

本発明に係る睡眠状態判定方法は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと
を含むことを特徴とする。

また、前記睡眠状態を判定するステップは、
ａ）前記脳波はアーチファクトを含むか否か判断するステップと、
ｂ）前記θ波及び前記δ波の合波分の含有量を、所定の閾値と比較するステップと、
ｃ）前記θ波及び前記δ波の合波分におけるθ波含有率を、睡眠直前の覚醒状態におけるθ波含有率と比較するステップと
を含んでもよい。

さらに、前記θ波及び前記δ波の合波分の含有量を、所定の閾値と比較するステップでは、前記合波分の含有量を、第１及び第２の閾値と比較してもよい。

またさらに、判定された睡眠状態を前記時間ブロックごとに表示するステップをさらに含んでもよい。

また、前記生体の体動を検出するステップと、
前記生体の筋電を検出するステップと
をさらに含んでもよい。

さらに、前記睡眠状態を判定するステップは、
ａ）前記生体の体動の観測有無を判断するステップと、
ｂ）前記θ波及び前記δ波の合波分の含有量を、所定の閾値と比較するステップと、
ｃ）前記θ波及び前記δ波の合波分におけるθ波含有率を、所定の閾値と比較するステップと、
ｄ）前記生体の筋電を、所定の閾値と比較するステップと
を含んでもよい。

またさらに、前記睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させるように睡眠状態判定プログラムとして実現してもよい。この睡眠状態判定プログラムは、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、
前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと
を含む睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させることを特徴とする。

また、前記睡眠状態判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。

本発明に係る睡眠計及び睡眠状態判定方法によれば、在宅のままでも簡易に睡眠状態を判定することができる。

本発明の実施の形態に係る睡眠計及び睡眠状態判定方法について、添付図面を用いて説明する。なお、図面において実質的に同一の部材には同一の符号を付している。

実施の形態１
図１は、本発明の実施の形態１に係る睡眠計１０の構成を示すブロック図である。この睡眠計１０は、頭部に装着した脳波検出端子１を介して脳波を検出する脳波検出部２と、検出した脳波を記録する記録部３と、検出した脳波を周波数分析する周波数分析部４と、周波数分析の結果から睡眠状態を判断する睡眠状態判断部５と、脳波のアーチファクトを検出するアーチファクト検出部６と、判断された睡眠状態を表示する表示部７と、外部のネットワーク２０に接続された通信インタフェース８とを備える。この睡眠計１０では、脳波を周波数分析してθ波とδ波とを抽出し、それぞれの含有量及びθ波とδ波の中でのθ波の含有率に基づいて所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定する。この場合、あらかじめ、θ波及びδ波の合波分の含有量、及び、この合波分におけるθ波の含有量と、視察判定で判定した睡眠状態の種類及び段階との関係から算出した判定条件を用いる。この判定条件は、例えば、後述する表１及び表２である。これによって、簡易に睡眠状態を判定できる。

次に、この睡眠計１０の各構成部材について説明する。まず、脳波検出端子１は、頭部の任意の箇所に装着できる。この脳波検出端子１は、基準電極以外に、単一の探査電極だけで構成できる。なお、複数の探査電極を設けてもよい。なお、目の周囲は眼球周囲の筋肉からの筋電による影響が多く、また、額周辺部分も筋電による影響が多いので、脳波検出端子１は、これらの箇所を避けて装着することが好ましい。脳波検出部２は、非常に微弱なμＶ単位の脳波を検出できるものを用いる。記録部３には、通常のＨＤＤ、ＲＡＭ、光ディスク等の記録媒体を用いることができる。周波数分析部４は、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数分析を行えるものを用いることができる。なお、脳波は、およそ０．５〜４．０Ｈｚのδ波帯域、４．０〜８．０Ｈｚのθ波帯域、８．０〜１３．０Ｈｚのα波帯域、１３．０〜４０．０Ｈｚのβ波帯域の４帯域にわたるので、周波数分析部４としては、上記各帯域成分を抽出できるものを用いる。睡眠状態判断部５は、あらかじめ脳波の周波数分析結果から得られたθ波及びδ波の合波分の含有量、及び、合波分におけるθ波の含有率と、視察判定結果とを対比して算出した判定条件に基づいて、睡眠状態を判定する。アーチファクト検出部６は、通常のフィルタ機能を有するものを用いることができる。表示部７では、判定結果を視覚的にわかりやすく表示することができる。通信インタフェース８からネットワーク２０を介して外部機器に睡眠状態の判定結果を伝達してもよい。また、ネットワーク２０は、有線の場合に限られず、無線であってもよい。これによって、在宅の通常の睡眠環境下で得られた睡眠状態の判定結果を、ネットワーク２０を介して特定の外部機器に集積することもできる。

ここで判定しようとする睡眠状態について概説する。睡眠状態について研究が進むにつれて、睡眠状態といっても一様ではなく、様々な深さの眠りが存在することが明らかにされている。さらに、睡眠状態には、２つの特徴的な状態であるＲＥＭ睡眠（レム睡眠）とＮｏｎＲＥＭ睡眠（ノンレム睡眠）があることが見出されている。ＲＥＭ睡眠は、閉じたまぶたの下で眼球が激しく動く急速眼球運動（Rapid Eye Movement：ＲＥＭ）が見られることから名付けられており、睡眠の中で最も浅い眠りの状態であって、脳は起きているときに近く、活発に活動している。その一方、身体は骨格筋の緊張はゆるんでいて、外部からの刺激には反応しにくい状態となっている。また、ＮｏｎＲＥＭ睡眠は「レムのない眠り」とも呼ばれる睡眠状態であって、眠りの深さによっておよそ四段階に分かれることが知られている。第１段階は、目が覚めている状態から睡眠状態へと移行する、まどろんでいる状態である。また、第２段階は、本格的な眠りに入った状態である。さらに、第３段階と第４段階とは熟睡状態であり、より深い眠りの状態である。十分な眠りを得るためには、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の深い段階の睡眠を一定時間確保することが必要とされる。そこで、ここでは、Ｗａｋｅ状態（覚醒状態）、ＲＥＭ睡眠状態、及び、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階及び第２段階を浅い眠りであるＬｉｇｈｔ睡眠状態とし、ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階及び第４段階を深い眠りであるＤｅｅｐ睡眠状態として、いずれの睡眠状態であるかを判定する。

図２は、本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。
（ａ）まず、生体から脳波を検出する（Ｓ０１）。
（ｂ）検出した脳波（ＥＥＧ）を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出する（Ｓ０２）。例えば、高速フーリエ変換によって周波数分析して、δ波及びθ波の各成分を抽出すればよい。
（ｃ）θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定する（Ｓ０３）。この睡眠状態の判定ステップの詳細は、図３に示した。
（ｄ）判定された睡眠状態を表示する（Ｓ０４）。例えば、図４の（ｄ）では、各時間ブロックごとにＷａｋｅ状態（覚醒状態）（Ｗ）、ＲＥＭ睡眠状態（Ｒ）、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階及び第２段階）（Ｌ）、Ｄｅｅｐ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階及び第４段階）（Ｄ）のいずれであるかの判定結果を示している。
以上によって、所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定できる。

図３は、図２のステップＳ０３の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。なお、下記表１は、図３の各判断ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１８における判定条件及び判定結果を示す表である。
（ａ）所定の時間ブロックごとに判定対象とする（Ｓ１１）。
（ｂ）脳波（ＥＥＧ）電位が、睡眠時における通常の脳波電位の範囲（μＶ単位）を超えるか否か判断する（Ｓ１２）。睡眠時の脳波電位の範囲を越えている場合には、アーチファクトであると判断され、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ２２）。睡眠時の脳波電位の範囲内である場合には、ステップＳ１３に移行する。
（ｃ）θ波＋δ波の含有量は第１の閾値（Ｔｈ１）以上か否か判断する（Ｓ１３）。合波分の含有量が第１の閾値（Ｔｈ１）以上の場合には、さらに次のステップＳ１８に移行する。一方、第１の閾値（Ｔｈ１）未満の場合には、ステップＳ１４に移行する。
（ｄ）θ波＋δ波の含有量は第２の閾値（Ｔｈ２）以上か否か判断する（Ｓ１８）。合波分の含有量が第２の閾値（Ｔｈ２）以上の場合には、Ｄｅｅｐ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第３段階又は第４段階）と判定する（Ｓ２０）。一方、第２の閾値（Ｔｈ２）未満の場合には、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態（ＮｏｎＲＥＭ睡眠の第１段階又は第２段階）と判定する（Ｓ１９）。
（ｅ）θ波及びδ波の合波分におけるθ波含有率は、第３の閾値（Ｔｈ３）以下か判断する（Ｓ１４）。θ波含有率が閾値Ｔｈ３以下の場合には、ＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ１６）。一方、閾値Ｔｈ３を越える場合には、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ１５）。
（ｆ）全ての時間ブロックについて判定終了か否か判断する（Ｓ１７）。全ての時間ブロックについて判定を終えていれば、全体として終了する。一方、残っている時間ブロックがあればその時間ブロックについて判定するために、ステップＳ１２に戻る。
以上によって、睡眠状態を判定できる。

図４は、上記実施の形態１に係る睡眠状態判定法を用いてヒトの睡眠状態を判定した結果を示す図である。各図の横軸は時間である。図４の（ａ）は、視察判定による結果を示す図である。図４の（ｂ）はθ波及びδ波の合波分の振幅の時間変化を示す図である。図４の（ｃ）は上記合波分におけるθ波の含有量の時間変化を示す図である。図４の（ｄ）は、この睡眠状態判定法による判定結果を示す図である。図４の（ａ）及び（ｂ）を対比すると、θ波及びδ波の合波分の含有量が所定値より多い部分は、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態に対応し、Ｌｉｇｈｔ睡眠状態及びＤｅｅｐ睡眠状態であることがわかる。そこで、この所定の含有量をＮｏｎＲＥＭ睡眠状態のＬｉｇｈｔ睡眠状態及びＤｅｅｐ睡眠状態を区別できる第１閾値Ｔｈ１として決定した。さらに、Ｄｅｅｐ睡眠状態を区別できる所定の含有量を第２閾値Ｔｈ２として決定した。またさらに、図４の（ａ）及び（ｃ）を対比すると、合波分におけるθ波の含有率が所定の含有率より高い部分はＷａｋｅ状態に対応し、所定の含有率以下の部分は、ＲＥＭ睡眠状態、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態に対応することがわかる。上記条件２に該当しない場合にはＮｏｎＲＥＭ睡眠状態が除かれるので、ＲＥＭ睡眠状態を区別できる含有率を閾値Ｔｈ３として決定した。上記表１のような判定条件を設定することによって、脳波のθ波及びδ波の合波分の含有量、合波分におけるθ波の含有率に基づいて、視察判定の結果と良好に対応した判定結果を得ることができる。なお、ここでは、図４及び表１に示す例を挙げて説明したが、図４及び表１は本発明における睡眠状態判定法を説明するための一例であって、判定条件の設定は上記例に限定されない。

実施の形態２
図５は、本発明の実施の形態２に係る睡眠計１０ａの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ａは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、生体の表面部に装着した筋電検出端子１１を介して筋電を検出する筋電検出部１２と、生体の表面部に装着した体動センサ１３を介して体動を検出する体動検出部１４とを備える点で相違する。ＲＥＭ睡眠は、通常、体動、筋電（ＥＭＧ）等によって判定するので、これらを検出する部材を備えたことによってＲＥＭ睡眠の判定をより正確に行うことができる。また、ラット等の微弱な脳波しか発していない動物の場合にも補助的に体動、筋電等の測定結果を用いて睡眠状態を正確に判定できる。

図６は、実施の形態２に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。
（ａ）まず、生体から脳波を検出する（Ｓ３１）。
（ｂ）検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出する（Ｓ３２）。
（ｃ）生体の体動を検出する（Ｓ３３）。
（ｄ）生体の筋電（ＥＭＧ）を検出する（Ｓ３４）。
（ｅ）θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判断する（Ｓ３５）。この睡眠状態の判定ステップの詳細は、図７に示した。
（ｆ）判断された睡眠状態を表示する（Ｓ３６）。例えば、図８ではＷａｋｅ状態（Ｗ）、ＲＥＭ睡眠（Ｒ）、ＮｏｎＲＥＭ睡眠（ＮＲ）について判定結果を示している。
以上によって、所定時間ブロックごとに睡眠状態を判定できる。

図７は、図６のステップＳ３５の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。なお、下記表２は、図７の各判断ステップＳ４２、Ｓ４３、Ｓ４４、Ｓ４５における判定条件及び判定結果を示す表である。
（ａ）所定の時間ブロックごとに判定対象とする（Ｓ４１）。
（ｂ）脳波（ＥＥＧ）電位が、睡眠時における通常の脳波電位の範囲（μＶ単位）を超えるか否か判断する（Ｓ４２）。睡眠時の脳波電位の範囲を越えている場合には、アーチファクトであると判断され、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ５１）。閾値を越えていない場合には、ステップＳ４３に移行する。
（ｃ）体動検出部で体動を観測したか否か判断する（Ｓ４３）。体動を検出した場合にはＷａｋｅ状態と判定する（Ｓ５０）。体動を観測しなかった場合にはステップＳ４４に移行する。
（ｄ）θ波＋δ波の含有量は閾値（Ｔｈ−Ｓ）以上か否か判断する（Ｓ４４）。合波分の含有量が閾値（Ｔｈ−Ｓ）以上の場合には、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ４９）。一方、閾値（Ｔｈ−Ｓ）未満の場合には次のステップＳ４５に移行する。
（ｅ）θ波及びδ波の合波分におけるθ波含有率が閾値（Ｔｈ−Ｒ１）以上であって、且つ、筋電が閾値（Ｔｈ−Ｒ２）以下であるか否か判断する（Ｓ４５）。両方の条件を満たす場合には、ＲＥＭ睡眠状態と判定する（Ｓ４７）。一方、少なくとも一方の条件を満たさない場合には、Ｗａｋｅ状態と判定する（Ｓ４６）。
（ｆ）全ての時間ブロックについて判定終了か否か判断する（Ｓ４８）。全ての時間ブロックについて判定を終えていれば、全体として終了する。一方、残っている時間ブロックがあればその時間ブロックについて判定するために、ステップＳ４２に戻る。
以上によって、睡眠状態を判定できる。

図８は、上記実施の形態２に係る睡眠状態判定方法を用いてラットの睡眠状態を判定した場合の結果を示す図である。各図の横軸は時間である。図８の（ａ）は、視察判定による結果を示す図である。図８の（ｂ）はθ波及びδ波の合波分の振幅の時間変化を示す図である。図８の（ｃ）は上記合波分におけるθ波の含有量の時間変化を示す図である。図８の（ｄ）は、筋電（ＥＭＧ）の積分値の時間変化を示す図である。図８の（ｅ）は、この睡眠状態判定方法による判定結果を示す図である。図８の（ａ）及び（ｂ）を対比すると、θ波及びδ波の合波分の含有量が所定の含有量より多い部分は、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態に対応することがわかる。そこで、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を区別できる所定の含有量を上記表１における閾値Ｔｈ−Ｓとして決定した。また、図８の（ａ）及び（ｃ）を対比すると、合波分におけるθ波の含有率が所定の含有率以上の部分はＲＥＭ睡眠状態又はＷａｋｅ状態であることがわかる。この所定の含有率を閾値Ｔｈ−Ｒ１として決定した。しかし、この閾値Ｔｈ−Ｒ１以下の状態にはＲＥＭ睡眠状態だけでなくＷａｋｅ状態も含む。そこで、さらに図８の（ａ）及び（ｄ）を比較して、筋電の積分値が所定値を越える場合にはＷａｋｅ状態に対応するので、ＲＥＭ睡眠を区別できる積分値を閾値Ｔｈ−Ｒ２として決定した。上記表２のような判定条件を設定することによって、脳波のθ波及びδ波の合波分の含有量、合波分におけるθ波の含有率、及び筋電の積分値に基づいて、視察判定の結果に良好に対応した判定結果を得ることができる。なお、ここでは、図８及び表２に示す例を挙げて説明したが、図８及び表２は本発明における睡眠状態判定法を説明するための一例であって、判定条件の設定は上記例に限定されない。

実施の形態３
図９は、実施の形態３に係る睡眠計１０ｂの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ｂは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、睡眠状態判定部５によって、ＲＥＭ睡眠状態であると判定された場合に、生体をＲＥＭ睡眠状態から覚醒状態に移行させる刺激を発生させる覚醒刺激発生部１５をさらに備える点で相違する。この覚醒刺激発生部１５には、例えば、生体に音刺激を与えて覚醒させる音発生器、生体に直接又は間接に振動を与えて覚醒させる振動発生器、生体が感知しうる芳香を発生させる香り発生器等を用いることができる。この睡眠計１０ｂでは、覚醒刺激発生部１５によって、生体が眠りから覚醒しやすいＲＥＭ睡眠状態に覚醒刺激を与えるので、生体を眠りから快適に目覚めさせることができる。

実施の形態４
図１０は、実施の形態４に係る睡眠計１０ｃの構成を示すブロック図である。この睡眠計１０ｃは、実施の形態１に係る睡眠計と比較すると、所定時間の眠りにわたってθ波及びδ波の含有量の総量を積算する積算部１６と、積算されたθ波及びδ波の含有量の総量に基づいて眠りの質を評価する睡眠評価部１７とをさらに備える点で相違する。この睡眠評価部１７では、例えば、一晩の眠りにわたって積算されたθ波及びδ波の含有量の総量を所定値と比較して、所定値以上であれば深い眠りを十分に確保できたとして、「良質の眠り」であったと評価することができる。また、積算されたθ波及びδ波の含有量の総量が所定値未満であった場合には、深い眠りが十分に確保できなかったとして、「質のよくない眠り」であったと評価することができる。なお、上述の評価は一例であって、睡眠評価の方法は、例えば、点数表示で評価してもよい。また、評価結果は表示部７で表示してもよい。

本発明は、在宅のままでも簡易に睡眠状態を判定できる睡眠計及び睡眠状態判定方法として用いることができる。

本発明の実施の形態１に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。 図２のステップＳ０３の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る睡眠状態判定方法を用いたヒトの睡眠状態の判定結果を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る睡眠状態判定方法のフローチャートである。 図６のステップＳ３５の睡眠状態判定ステップの詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る睡眠状態判定方法を用いたラットの睡眠状態の判定結果を示す図である。 本発明の実施の形態３に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態４に係る睡眠計の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 脳波検出端子、２ 脳波検出部、３ 記録部、４ 周波数分析部、５ 睡眠状態判定部、６ アーチファクト検出部、７ 表示部、８ 通信インタフェース、１０、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ 睡眠計、１１ 筋電検出端子、１２ 筋電検出部、１３ 体動センサ、１４ 体動検出部、１５ 覚醒刺激発生部、１６ 積算部、１７ 睡眠評価部、２０ ネットワーク

Claims (14)

1. 生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波とθ波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、
   前記脳波において前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段と
   を備え、
   前記睡眠状態判定手段は、前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を判定することを特徴とする睡眠計。
2. 前記睡眠状態判定手段は、さらに、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
3. 前記睡眠状態判定手段は、さらに、前記θ波及び前記δ波における前記θ波の含有率に基づいて、ＲＥＭ睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
4. 前記脳波のアーチファクトを検出するアーチファクト検出手段をさらに備え、
   前記睡眠状態判定手段は、前記アーチファクト検出手段によるアーチファクト検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
5. 前記生体の筋電を検出する筋電検出部をさらに備え、
   前記睡眠状態判定手段は、前記筋電検出手段による筋電検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
6. 前記生体の身体の動きを検出する体動検出部をさらに備え、
   前記睡眠状態判定手段は、前記体動検出手段による体動検出結果に基づいて睡眠状態を判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
7. 前記生体の頭部に装着した脳波検出端子を介して脳波を検出する脳波検出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
8. 前記脳波検出手段は、単一の脳波検出端子を介して脳波を検出することを特徴とする請求項７に記載の睡眠計。
9. 判定された睡眠状態を時間ブロックごとに表示する表示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
10. 前記睡眠状態判定手段は、Ｗａｋｅ状態と、ＲＥＭ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第１段階及び第２段階とを併せたＬｉｇｈｔ睡眠状態と、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態の第３段階及び第４段階とを併せたＤｅｅｐ睡眠状態とを判定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
11. 前記睡眠状態判定手段においてＲＥＭ睡眠状態と判定された場合に、前記生体を前記ＲＥＭ睡眠状態からＷａｋｅ状態に移行させる覚醒刺激を発生させる覚醒刺激発生手段をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の睡眠計。
12. 所定時間の眠りにわたって前記θ波及び前記δ波の含有量の総量を積算する積算手段と、
    積算された前記θ波及び前記δ波の含有量の総量に基づいて眠りの質を評価する評価手段と
    をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の睡眠計。
13. 生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、
    前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップと
    を含み、
    睡眠状態を判定する前記ステップにおいて、前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、ＮｏｎＲＥＭ睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法をコンピュータで実行させることを特徴とする睡眠状態判定プログラム。
14. 請求項１３に記載の前記睡眠状態判定プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images