【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、就寝中の睡眠段階を検出することで睡眠量を算出し、十分な睡眠量を確保した上で快適に目覚めさせながら起床時間を修正することで、生活リズムを変更する生活リズム変更方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人の生体リズムを司る体内時計はおよそ２５時間サイクルであるが、日常生活は２４時間リズムであり、１時間のずれがある。このずれを朝の太陽光を浴びることで、日々の生体リズムを２４時間刻みに修正している。
【０００３】
しかし、不眠症の初期段階や、夜更かしが続いたりすると、次第に夜間に眠れずに朝から午前中にかけて眠るようになる。このように生活リズムが乱れると、太陽光を浴びることだけでは体内時計をリセットできず、その結果、生活リズムを正常に戻すことが困難になり、常に身体の不調を訴えたり、生活習慣病の要因の一つになったりする。特に高齢者にこの傾向が顕著に見られる。
【０００４】
また、交代勤務により勤務時間が不規則な人の場合には必然的に就寝時間が不規則になり、生活リズムが一定しないために睡眠時間を確保しても十分な満足が行く睡眠を得られない。その結果、昼間の覚醒時に十分な集中力が得られず、日常生活や勤務上の作業をする際に支障をきたすという問題がある。
【０００５】
生活リズムの乱れの原因は生活習慣やストレスを含めた社会環境等であるが、その結果は睡眠現象に表れる場合が多い。特に不眠症は人口の約１５％といわれており、不眠傾向者を入れると２０〜３０％に達すると推定されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ひとたび生活リズムが乱れると、日常生活に不具合をきたし、さらに勤務において十分に能力を発揮できないどころか、致命的な失敗をするおそれもあり、早期に生活リズムの乱れを回復する方法が必要とされている。
【０００７】
不眠傾向の人が一日の生活リズムを確保するには、必ず一定時間帯に起床する必要があり、夜遅く寝ても、基本的には朝一定時間帯に起床することにより生活リズムを維持することができる。
【０００８】
しかし、朝の一定時間に起床するようにした場合、目覚める時間によって快適な目覚めが得られる場合と、そうでない場合とがあることが知られている。
【０００９】
本発明は、ひとたび乱れた生活リズムを正常な生活リズムを戻すことができる生活リズム変更方法であって、必要な睡眠量を確保しつつ、快適な目覚めを保障する生活リズム変更方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の発明の生活リズム変更方法は、心拍信号あるいは呼吸信号から睡眠段階を検出する睡眠段階検出工程と、その睡眠段階から睡眠量を求める睡眠量算出工程と、設定睡眠量並びに起床時間を定める目覚まし制御工程とからなることを特徴とする。
【００１１】
第２の発明は、第１の発明の生活リズム変更方法であって、前記睡眠段階検出工程において、心拍信号あるいは心拍信号のＲ−Ｒ間隔値から求めたパワースペクトル密度信号の特徴値を用いて睡眠段階を検出することを特徴とする。
【００１２】
第３の発明は、第１の発明の生活リズム変更方法であって、前記睡眠量は、レム睡眠時間の長さ、浅いノンレム睡眠時間の長さおよび深いノンレム睡眠の長さに、それぞれ重み係数を乗じた値を合算した値で示すことを特徴とする。
【００１３】
第４の発明は、第１の発明の生活リズム変更方法であって、前記目覚まし制御工程において、設定睡眠量は、予め被験者に快適な目覚め状態のときの睡眠量を調べておき、そのときの睡眠量から算出することを特徴とする。
【００１４】
第５の発明は、第１の発明の生活リズム変更方法であって、前記目覚まし制御工程において、睡眠後期段階のレム睡眠期に目覚まし信号を出力することを特徴とする。
【００１５】
第６の発明は、第１の発明の生活リズム変更方法であって、前記睡眠段階検出工程と、睡眠段階から睡眠量を求める睡眠量算出工程と、設定睡眠量並びに起床時間を定める目覚まし制御工程とにおける測定データおよび制御データの一部もしくは全部を通信手段を経由して入手することを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施に形態について図をもって詳細に説明する。
図１は本発明の実施の形態にかかる生活リズムを変更する流れを示すブロック図である。
【００１７】
図１に示す無侵襲センサ１は、睡眠中の被験者の微細な生体信号を検出し、この生体信号から呼吸信号検出部２および心拍信号検出部７においてフィルタ等を介して呼吸信号および心拍信号を検出する。
【００１８】
無侵襲センサ１は圧力センサ１ａと圧力検出チューブ１ｂとから構成されている。微差圧センサ１ａは、微小な圧力の変動を検出するセンサであり、本実施例では、低周波用のコンデンサマイクロホンタイプを使用するが、これに限るものではなく、適切な分解能とダイナミックレンジを有するものであればよい。
【００１９】
本実施例で使用した低周波用のコンデンサマイクロフォンは、一般の音響用マイクロフォンが低周波領域に対して配慮されていないのに引き替え、受圧面の後方にチャンバーを設けることによって低周波領域の特性を大幅に向上させたものであり、圧力検出チューブ１ｂ内の微小圧力変動を検出するのに好適なものである。また、微小な差圧を計測するのに優れており、０．２Ｐａの分解能と約５０Ｐａのダイナミックレンジを有し、通常使用されるセラミックを利用した微差圧センサと比較して数倍の性能を持つものであり、生体信号が体表面に通して圧力検出チューブ１２に加えた微小な圧力を検出するのに好適なものである。また周波数特性は０．１Ｈｚ〜２０Ｈｚの間でほぼ平坦な出力値を示し、心拍および呼吸数等の微少な生体信号を検出するのに適している。
【００２０】
圧力検出チューブ１ｂは、生体信号の圧力変動範囲に対応して内部の圧力が変動するように適度の弾力を有するものを使用する。また圧力変化を適切な応答速度で微差圧センサ１ａに伝達するためにチューブの中空部の容積を適切に選ぶ必要がある。圧力検出チューブ１ｂが適度な弾性と中空部容積を同時に満足できない場合には、圧力検出チューブ１ｂの中空部に適切な太さの芯線をチューブ長さ全体にわたって装填し、中空部の容積を適切にとることができる。
【００２１】
圧力検出チューブ１ｂは寝台８上に敷かれた硬質シート９の上に配置され、その上に弾性を有するクッションシート１０が敷かれており、圧力検出チューブ１ｂの上には被験者が横臥する。なお、圧力検出チューブ１ｂは、クッションシート１０などに組み込んだ構成にすることにより、圧力検出チューブ１ｂの位置を安定させる構造としてもよい。
【００２２】
本実施例では、２組の無侵襲センサ１が設けられており、一方が被験者の胸部の部位の生体信号を検出し、他方が被験者の臀部の部位を検出することで、被験者の就寝の姿勢に関わらず生体信号を検出するように構成されている。
【００２３】
無侵襲センサ１によって検出された生体信号は、人の体から発する様々な振動が混ざりあった信号であり、その中に心拍信号を始めとして呼吸信号や寝返り等の信号が含まれている。そこで、心拍信号検出手段２および呼吸信号検出手段３によりフィルタや統計処理等の手段を用いて心拍信号および呼吸信号を抽出する。言うまでもなく寝返りの信号も検出することも可能である。
【００２４】
本実施例では、心拍信号および呼吸信号を無侵襲センサ１の検出信号から抽出したが、これに限るものではなく、例えば心拍信号であれば、専用の心拍計を装着することや、脈拍を検出することが可能である。
【００２５】
睡眠段階判定手段４において、心拍信号検出手段２および呼吸信号検出手段３で検出した心拍信号および呼吸信号を用いて被験者の睡眠段階を時々刻々判定することで、被験者の一晩の就寝時の睡眠段階の推移を記録する。
【００２６】
睡眠段階は、覚醒状態、レム睡眠段階、ノンレム睡眠段階に大別されるが、特にノンレム睡眠段階は第１から第４までの４段階の睡眠段階に分類されており、第１のノンレム睡眠段階が最も浅く、順に深くなり、第４のノンレム睡眠段階が最も深い睡眠段階である。ここでは第１および第２のノンレム睡眠段階を浅いノンレム睡眠段階とし、第３および第４を深いノンレム睡眠段階とする。即ち、覚醒状態、レム睡眠段階、浅いノンレム睡眠段階および深いノンレム睡眠段階の４段階に分ける。睡眠段階判定手段５において、これらの４段階の睡眠段階の出現時間を求めて睡眠量を算出する。
【００２７】
朝の目覚め時間を制御することで生活リズムを変えることができる。目覚し制御手段６においては適度の睡眠量が確保するとともに、快適に目覚めさせる時間を選択して目覚し信号を目覚し手段７に出力する。
【００２８】
目覚し手段７は、目覚めさせる物理的な手段であり、例えばアラーム音や光照明あるいは、振動などを被験者に加えることで被験者を目覚めさせる。
【００２９】
次に本実施例の生活リズム変更方法の処理手順について説明する。
【００３０】
睡眠中は心拍数や呼吸数が減少するが、これは緊張時に活発となる交感神経活動が低下し、弛緩時に活発となる副交感神経活動が増加することによるものである。本実施例では、睡眠段階判定手段４において、この現象を利用して心拍信号および呼吸信号を用いて睡眠段階を判定する。
【００３１】
図２は、交感神経が優位な場合の心拍のＲＲ間隔信号パワースペクトル密度を示し、図３は副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示している。このＲ−Ｒ間隔信号は、心拍信号の強さがピークとなる付近の波形（Ｒ波）の間隔を変数とする信号であり、心拍変動解析によく使用される。
【００３２】
すなわち、略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域と、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域に顕著な極大値が現れる。ここで、略０．０５〜０．１５Ｈｚの帯域おける極大値をＬＦと呼び、略０．２〜０．４Ｈｚの帯域における極大値をＨＦと呼ぶことにする。これらの極大値がパワースペクトル密度の特徴値である。ＬＦが大きくＨＦが小さい場合には、交感神経が活発で緊張時であることを示し、ＬＦが小さくＨＦが大きい場合には、副交感神経が活発であることを示している。これから分かるようにパワースペクトル密度は、自律神経系の状態により、異なる様相を示すことが分かる。
【００３３】
図４は、睡眠段階判定手段４で実施される判定手順を示すブロック図である。心拍数検出部４１において、心拍信号検出手段３により送られてくる心拍信号から心拍数を検出するとともに、ＲＲ間隔信号演算部４２により、Ｒ波の隣り合うピークの間隔、すなわちＲＲ間隔信号を検出する。Ｒ−Ｒ間隔信号は、心拍信号の強さがピークとなる付近の波形（Ｒ波）の間隔を変数とする信号であり、心拍変動解析によく使用される。
【００３４】
パワースペクトル密度演算部４３でパワースペクトル密度を算出し、このデータからＨＦ／ＬＦ検出手段４４において、パワースペクトル密度の特徴値である所定領域の極大値すなわちＨＦおよびＬＦの値を検出する
【００３５】
判定用パラメータ生成部４５においては、心拍信号から抽出した心拍数信号やＨＦ値信号およびＬＦ値信号から、判定用のパラメータを生成および選択している。例えば心拍信号、ＨＦ値信号およびＬＦ値信号そのままでも判定用パラメータとして使用することもできる。また、ＬＦ値とＨＦ値との比の値や、その比の値の対数値を選択することもできる。さらに、これらのパラメータを複数個選択してその論理積をとることにより確実性を高めるように構成してもよい。
【００３６】
睡眠段階判定部４６において、判定用パラメータ生成部４５で生成し、選択したパラメータを用いて睡眠段階の判定を行う。ここではノンレム睡眠であるか、そうでないか、言い換えれば、覚醒状態およびレム睡眠段階であるか判定する判定手順を例に説明する。
【００３７】
図５は、パラメータとしてＬＦ値を利用し、ノンレム睡眠であるか、そうでないか判定する手順を示すフロー図である。ここでは、ＬＦ値信号をＲＮＬＦ信号と呼ぶことにする。
【００３８】
取り込んだＲＮＬＦ信号を取り込み、５００点のデータの短周期移動平均と１５００点のデータの長周期移動平均を求めて差Ｄをとる。これは、パラメータ信号の長期の変動を補正して純粋な変動分を取り出すためである。この操作に使用する移動平均のデータ数を短期移動平均で５００点、長期移動平均で１５００点としているがこれに限るものではなく、多数回の実験結果から、パラメータに応じて適切に選択される。
【００３９】
ついでこの差分信号の平均ｍと標準偏差ｓ（分散）を求め、この値を用いて、覚醒・レム睡眠状態とノンレム睡眠状態とを判定するためにＲＮＬＦ信号の差分信号を２値化する。その閾値は例えば、次にしめす（Ａ）式で、求められる。ここで、標準偏差ｓを閾値の算出に用いたが、これに代わるものとして分散の値などのバラつきを示す値を用いることができる。
α・ｍ＋β・ｓ （Ａ）
ここでｍは平均値、ｓは標準偏差であり、αおよびβは多数回の実験データを用いて、本実施例の睡眠段階の判定とＰＳＧによる睡眠段階の判定との一致率が最大になるように最適値計算して定められる。
【００４０】
上記の手順にしたがって得られた閾値より大なる範囲を覚醒・レム睡眠段階とし、小なる範囲をノンレム睡眠段階と判定する。
【００４１】
（Ａ）式のαおよびβの定数は、指標として用いるパラメータがどの睡眠段階に用いるかによって異なる。上記のＲＮＬＦ信号が他の睡眠段階の判定、例えば、覚醒状態とレム睡眠との判定に用いる場合には、異なる値となる。
【００４２】
本発明の実施例の睡眠段階判定では、判定に使用するパラメータの閾値を定めるのにパラメータの平均値ｍおよび標準偏差ｓを用いるために、被験者に固有の閾値を採用することになり、個人差や年齢差に影響されない判定を行うことができる。
【００４３】
図６は、判定用パラメータとして、複数の信号を用いる実施例の睡眠段階判定のフロー図であり、ＲＮＬＦ信号とＲＮＬＯＧ信号の２つのパラメータを睡眠段階の判定に使用している例である。ここでＲＮＬＯＧ信号は、ＬＦとＨＦとの比の値の対数値をとった信号であり、ｌｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）である。ＲＮＬＯＧ信号についてもＲＮは１０００点のデータの短周期移動平均と３０００点のデータの長周期移動平均を求めて差Ｄをとる。これは、パラメータ信号の長期の変動を補正して純粋な変動分を取り出すためである。さらにＲＮＬＦ信号と同様に閾値を定め、２値化する。
【００４４】
ＲＮＬＦ信号およびＲＮＬＯＧ信号の２値化した信号の論理積を求めて、ともに閾値以上の範囲を覚醒・レム睡眠状態と判定する。図５に示したフローのような１つのパラメータで判定する場合と比較して睡眠段階判定の確実性を向上させることができる。
【００４５】
ここまで覚醒・レム睡眠段階とノンレム睡眠段階との別を判定する方法について説明したが、他の睡眠段階の判定、例えば、覚醒段階とレム睡眠段階との判定や、浅いノンレム睡眠段階と深いノンレム睡眠段階との判定についても同様に行うことができる。ただし、使用する閾値は判定する睡眠段階に応じて異なる。すなわち、ＲＮＬＦ信号を例にとると、閾値を判定する睡眠段階に応じて適切に設定すれば、上記のそれぞれの睡眠段階判定に使用することが可能である。
【００４６】
睡眠量算出手段５において、睡眠量Ｓを算出する。睡眠量Ｓは次に示す（Ｂ）式で算出する。
Ｓ＝ａ・Ａ＋ｂ・Ｂ＋ｃ・Ｃ （Ｂ）
ここで、Ａは、深いノンレム睡眠段階時間、Ｂは浅いノンレム睡眠段階時間、Ｃは、レム睡眠時間であり、ａ，ｂ，ｃはそれぞれの重み係数である。
【００４７】
実際の算出に当たっては、睡眠の効果として、浅いノンレム睡眠を深いノンレム睡眠の２分の１、ノンレム睡眠は深いノンレム睡眠に対して１０分の１と考え、重み係数ａ，ｂ，ｃをそれぞれ、１、０．５、０．１と設定し、次の式（Ｂ′）式で算出する。
Ｓ＝１・Ａ＋０．５・Ｂ＋０．１・Ｃ （Ｂ′）
ここで、Ａは、深いノンレム睡眠段階時間、Ｂは浅いノンレム睡眠段階時間、Ｃは、レム睡眠時間である。
【００４８】
目覚し制御手段６における最適な目覚し時刻の設定には、図７で示すフローの手順にしたがってなされる。睡眠量算出手段５で算出された睡眠量データを取込み、設定睡眠量と比較する。ここで、設定睡眠量とは、被験者の睡眠量について何例か記録し、目覚めた時の快適さを確認し、快適と回答があった場合の睡眠量の範囲を考慮し、さらに生活のリズムを変える目的、すなわち、起床時間を早めるのかそれとも遅くするのかに応じて設定する。
【００４９】
例えば、生活リズムを朝早く起きるように変更したい場合には、起床時間が早くなるように設定する。すなわち、設定時間は、快適と回答があった場合の睡眠量の範囲の最小量を選ぶ。一方、起床時間を遅くしたい場合には、快適と回答があった場合の睡眠量の範囲の最大量を選択すればよい。また、実際に回答があった範囲より最大および最小の範囲を広げるように設定しても、実際に適用した被験者の目覚めの快適さを保つものであれば、差し支えない。
【００５０】
設定睡眠量に達していない場合は、再度睡眠量の確認を行い、必須睡眠量に達している場合には、睡眠段階のデータを確認し、レム睡眠段階であるならば、目覚し信号を目覚し手段７に出力する。レム睡眠段階でないならば、睡眠段階を監視し、レム睡眠段階に入ったことを確認して目覚し信号を目覚し手段７に出力する。
【００５１】
レム睡眠段階に目覚めると、快適な目覚めが得られるので、睡眠量の設定時間に達していることを確認し、さらにレム睡眠段階であることが確認されたならば、目覚し信号を目覚し手段７に出力する。このような目覚し制御を繰り返すことにより、所望の目覚め時間に変更することが実現され、適切な生活リズムに戻すことが可能となる。
【００５２】
また、上記の生活リズムを変更するための睡眠段階検出工程と、睡眠段階から睡眠量を求める睡眠量算出工程と、設定睡眠量並びに起床時間を定める目覚まし制御工程とにおける測定データおよび制御データの一部もしくは全部を通信手段を経由して入手するように構成してもよい。この際にどの工程を被験者側に配置し、どの工程を遠隔地の施設に配置するかは、任意に構成することができる。さらにデータを通信手段をもって送付する送付先が複数箇所設定することも可能である。
【００５３】
【発明の効果】
夜更かしが常態になっている人や不眠症の人や生活パターンが一定しない人などは、生活リズムが乱れているために、覚醒時の気力や注意力が減退し通常の生活に支障をきたすという不具合がある。
【００５４】
これらの人の生活リズムを変えて安定した日常生活を送れるようにする必要があるが、適切な生活リズムを変更する方法が見当たらないのが現状である。
【００５５】
本発明の生活リズム変更方法は、睡眠段階の推移を検出し、そのデータから被験者の睡眠量を算出して、睡眠量が所定の睡眠量を満たしていることを確認した後に、睡眠段階のデータがレム睡眠段階であることを示した時点で目覚し信号を出力して目覚めさせることで、生活リズムを変更する方法である。
【００５６】
睡眠量を算出して所要の睡眠量であることを確認した上で、レム睡眠段階に目覚めさせることで、必要な睡眠量と快適な目覚めが得られるのでこのような目覚し制御を繰り返すことにより、所望の目覚め時間に変更することが実現され、適切な生活リズムに戻すことが可能となる。
【００５７】
その結果、ひとたび乱れた生活リズムをも無理なく正常な生活リズムを戻すことができる。さらに、睡眠段階を検出する方法として、無侵襲な手段を使用することにより、通常の生活に負担をかけることなく生活リズムを変更方法することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の睡眠段階判定方法における睡眠段階を判定する流れを示すブロック図である。
【図２】交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示す説明図である。
【図３】副交感神経が優位な場合のパワースペクトル密度を示す説明図である。
【図４】心拍信号を利用した睡眠判定手順を示すブロック図である。
【図５】ＬＦ値を利用して睡眠段階を判定する手順を示すフロー図である。
【図６】判定用パラメータとして、複数の信号を用いて睡眠段階を判定する手順を示すフロー図である。
【図７】目覚し信号を設定する手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
１ 無侵襲センサ（圧力検出手段）
１ａ 微差圧センサ
１ｂ 圧力検出手段
２ 心拍信号検出手段
３ 呼吸信号検出手段
４ 睡眠段階判定手段
５ 睡眠量算出手段
６ 目覚し制御手段
７ 目覚し手段
８ 寝台
９ 硬質シート
１０ クッションシート
４１ 心拍数検出部
４２ Ｒ−Ｒ間隔信号検出部
４３ パワースペクトル密度演算部
４４ ＨＦ／ＬＦ検出部
４５ 判定パラメータ生成部
４６ 睡眠段階判定部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention calculates the amount of sleep by detecting the sleep stage during sleep, and corrects the wake-up time while waking up comfortably while securing a sufficient amount of sleep, thereby changing the life rhythm. About the method.
[0002]
[Prior art]
The biological clock that controls the biological rhythm of a person has a cycle of about 25 hours, but daily life has a rhythm of 24 hours, and there is a one-hour gap. By taking this shift in the morning sunlight, the daily biological rhythm is corrected every 24 hours.
[0003]
However, in the early stages of insomnia or when the person stays up late, he gradually sleeps from morning to morning instead of sleeping at night. When life rhythm is disturbed in this way, exposure to sunlight alone cannot reset the body clock, and as a result, it becomes difficult to return the life rhythm to normal, and it always complains of physical disorder and lifestyle-related diseases. Or one of the factors. This tendency is particularly noticeable in the elderly.
[0004]
In addition, if the work hours are irregular due to shift work, the bedtime will inevitably become irregular, and the living rhythm will not be constant, so that sufficient sleep can be obtained even if the sleep time is secured. Absent. As a result, there is a problem that sufficient concentration cannot be obtained when the person wakes up in the daytime, which hinders daily work or work at work.
[0005]
The cause of the disturbance of the living rhythm is a social environment including lifestyle and stress, and the result often appears in a sleep phenomenon. Particularly, insomnia is said to be about 15% of the population, and it is estimated that if insomnia-prone people are included, it will reach 20 to 30%.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
Once the rhythm of life is disrupted, it can cause problems in daily life and, in addition to not being able to fully exercise their abilities at work, can lead to fatal failures. I have.
[0007]
People with insomnia tend to stay awake during a certain period of time in order to maintain their daily rhythm. Even if they sleep late at night, they basically wake up at a certain time in the morning to maintain their daily rhythm. can do.
[0008]
However, it is known that when the user wakes up at a certain time in the morning, there are cases where a comfortable wake-up is obtained depending on the wake-up time and cases where it is not.
[0009]
An object of the present invention is to provide a life rhythm changing method capable of returning a normal rhythm to a once-disturbed life rhythm, and which ensures a comfortable awakening while securing a necessary amount of sleep. With the goal.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
A life rhythm changing method according to a first aspect of the present invention includes a sleep stage detecting step of detecting a sleep stage from a heartbeat signal or a respiratory signal, a sleep amount calculating step of obtaining a sleep amount from the sleep stage, a set sleep amount, and getting up. A wake-up control step for determining a time.
[0011]
A second aspect of the present invention is the living rhythm changing method according to the first aspect of the present invention, wherein the sleep stage detecting step uses a characteristic value of a heartbeat signal or a power spectrum density signal obtained from an RR interval value of the heartbeat signal. It is characterized by detecting a sleep stage.
[0012]
A third invention is the living rhythm changing method according to the first invention, wherein the amount of sleep is a weighting factor for a length of REM sleep time, a length of light non-REM sleep time, and a length of deep non-REM sleep time, respectively. Are multiplied by a total value.
[0013]
A fourth invention is the living rhythm changing method according to the first invention, wherein in the wake-up control step, the set amount of sleep is determined in advance by examining a sleep amount when the subject is in a wake-up state that is comfortable for the subject. It is characterized by being calculated from the amount of sleep.
[0014]
A fifth aspect of the present invention is the living rhythm changing method according to the first aspect, wherein in the wake-up control step, a wake-up signal is output during the REM sleep stage in the late sleep stage.
[0015]
A sixth invention is the living rhythm changing method according to the first invention, wherein the sleep stage detecting step, a sleep amount calculating step of obtaining a sleep amount from the sleep stage, and an alarm control step of determining a set sleep amount and a wake-up time. And a part or all of the measurement data and control data in (1) and (2) are obtained via communication means.
[0016]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a flow for changing a living rhythm according to the embodiment of the present invention.
[0017]
The non-invasive sensor 1 shown in FIG. 1 detects a minute biological signal of a sleeping subject, and converts the biological signal into a respiratory signal and a heartbeat signal via a filter or the like in a respiratory signal detector 2 and a heartbeat signal detector 7. To detect.
[0018]
The noninvasive sensor 1 includes a pressure sensor 1a and a pressure detection tube 1b. The small differential pressure sensor 1a is a sensor that detects a small change in pressure. In this embodiment, a condenser microphone type for low frequency is used. However, the present invention is not limited to this. What is necessary is just to have.
[0019]
The condenser microphone for low frequency used in the present embodiment replaces a general acoustic microphone with respect to the low frequency region, and provides a chamber behind the pressure receiving surface to reduce the characteristics of the low frequency region. This is a greatly improved one, and is suitable for detecting minute pressure fluctuations in the pressure detection tube 1b. In addition, it is excellent for measuring a small differential pressure, has a resolution of 0.2 Pa and a dynamic range of about 50 Pa, and has several times the performance of a micro differential pressure sensor using a ceramic that is usually used. This is suitable for detecting a minute pressure applied to the pressure detection tube 12 when the biological signal passes through the body surface. The frequency characteristic shows a substantially flat output value between 0.1 Hz and 20 Hz, and is suitable for detecting minute biological signals such as heart rate and respiratory rate.
[0020]
The pressure detection tube 1b has an appropriate elasticity so that the internal pressure fluctuates according to the pressure fluctuation range of the biological signal. Further, in order to transmit the pressure change to the fine differential pressure sensor 1a at an appropriate response speed, it is necessary to appropriately select the volume of the hollow portion of the tube. If the pressure detection tube 1b cannot satisfy both the appropriate elasticity and the hollow volume at the same time, a core wire having an appropriate thickness is loaded into the hollow portion of the pressure detection tube 1b over the entire length of the tube, and the volume of the hollow portion is appropriately adjusted. Can be taken.
[0021]
The pressure detection tube 1b is arranged on a hard sheet 9 laid on a bed 8, and an elastic cushion sheet 10 is laid thereon. A subject lies on the pressure detection tube 1b. Note that the pressure detection tube 1b may have a structure in which the position of the pressure detection tube 1b is stabilized by incorporating the pressure detection tube 1b into the cushion sheet 10 or the like.
[0022]
In the present embodiment, two sets of noninvasive sensors 1 are provided, one of which detects a biological signal of a part of the subject's chest and the other detects a part of the subject's buttocks, and thereby the sleeping posture of the subject. It is configured to detect a biological signal regardless of the above.
[0023]
The biological signal detected by the non-invasive sensor 1 is a signal in which various vibrations emitted from the human body are mixed, and includes signals such as a heartbeat signal, a respiratory signal, a turn signal, and the like. Then, the heartbeat signal and the respiration signal are extracted by the heartbeat signal detection means 2 and the respiration signal detection means 3 using means such as a filter and statistical processing. Needless to say, it is also possible to detect a turning signal.
[0024]
In the present embodiment, the heart rate signal and the respiration signal are extracted from the detection signal of the noninvasive sensor 1. However, the present invention is not limited to this. It is possible to do.
[0025]
The sleep stage determination unit 4 uses the heartbeat signal and the respiration signal detected by the heartbeat signal detection unit 2 and the respiration signal detection unit 3 to determine the sleep stage of the subject from time to time, so that the sleep of the subject at bedtime overnight Record the transition of the stages.
[0026]
The sleep stages are roughly divided into awake state, REM sleep stage, and non-REM sleep stage. In particular, the non-REM sleep stage is classified into four sleep stages from first to fourth, and the first non-REM sleep stage Are the shallowest and deepest in order, and the fourth non-REM sleep stage is the deepest sleep stage. Here, the first and second non-REM sleep stages are referred to as light non-REM sleep stages, and the third and fourth non-REM sleep stages are referred to as deep non-REM sleep stages. That is, it is divided into four stages: awake state, REM sleep stage, light non-REM sleep stage, and deep non-REM sleep stage. The sleep stage determination means 5 calculates the amount of sleep by calculating the appearance times of these four sleep stages.
[0027]
Controlling the morning wake-up time can change your life rhythm. The wake-up control means 6 secures an appropriate amount of sleep, selects a time to wake up comfortably, and outputs a wake-up signal to the wake-up means 7.
[0028]
The wake-up unit 7 is a physical unit that wakes up, and wakes up the subject by, for example, applying an alarm sound, light illumination, or vibration to the subject.
[0029]
Next, a processing procedure of the life rhythm changing method of the present embodiment will be described.
[0030]
During sleep, the heart rate and respiratory rate decrease, but this is because the sympathetic nervous activity that becomes active during tension decreases and the parasympathetic nervous activity that becomes active during relaxation increases. In the present embodiment, the sleep stage determining means 4 uses this phenomenon to determine the sleep stage using the heartbeat signal and the respiration signal.
[0031]
FIG. 2 shows the RR interval signal power spectral density of the heartbeat when the sympathetic nerve is dominant, and FIG. 3 shows the power spectral density when the parasympathetic nerve is dominant. The RR interval signal is a signal having a variable interval of a waveform (R wave) near the peak of the intensity of the heartbeat signal, and is often used for heartbeat variability analysis.
[0032]
That is, a remarkable maximum value appears in the band of about 0.05 to 0.15 Hz and the band of about 0.2 to 0.4 Hz. Here, the maximum value in the band of about 0.05 to 0.15 Hz is called LF, and the maximum value in the band of about 0.2 to 0.4 Hz is called HF. These maximum values are characteristic values of the power spectrum density. When LF is large and HF is small, it indicates that the sympathetic nerve is active and in tension, and when LF is small and HF is large, it indicates that the parasympathetic nerve is active. As can be seen from this, it can be seen that the power spectrum density shows different aspects depending on the state of the autonomic nervous system.
[0033]
FIG. 4 is a block diagram showing a determination procedure performed by the sleep stage determination means 4. The heart rate detection unit 41 detects the heart rate from the heart rate signal sent by the heart rate signal detection means 3, and the RR interval signal calculation unit 42 detects the interval between adjacent peaks of the R wave, that is, the RR interval signal. I do. The RR interval signal is a signal in which the interval between waveforms (R waves) near the peak of the intensity of the heartbeat signal is a variable, and is often used for heartbeat variability analysis.
[0034]
The power spectrum density calculation unit 43 calculates the power spectrum density, and the HF / LF detection unit 44 detects the local maximum values of the predetermined area, that is, the values of HF and LF, which are the characteristic values of the power spectrum density, from the data.
The determination parameter generation unit 45 generates and selects a parameter for determination from the heart rate signal, the HF value signal, and the LF value signal extracted from the heart rate signal. For example, the heartbeat signal, the HF value signal, and the LF value signal can be used as they are as the determination parameters. It is also possible to select a value of the ratio between the LF value and the HF value or a logarithmic value of the value of the ratio. Further, a configuration may be adopted in which a plurality of these parameters are selected and the logical product thereof is taken to increase certainty.
[0036]
In the sleep stage determination unit 46, the sleep stage is determined using the parameters generated by the determination parameter generation unit 45 and selected. Here, a determination procedure for determining whether or not the sleep is non-REM sleep, in other words, whether the sleep state is the awake state and the REM sleep stage will be described as an example.
[0037]
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure for determining whether or not the sleep is non-REM using the LF value as a parameter. Here, the LF value signal is referred to as an RNLF signal.
[0038]
The acquired RNLF signal is acquired, a short-period moving average of 500 data points and a long-period moving average of 1500 data points are obtained, and a difference D is obtained. This is for correcting a long-term variation of the parameter signal and extracting a pure variation. The number of data of the moving average used for this operation is 500 points for the short-term moving average and 1500 points for the long-term moving average, but is not limited thereto, and is appropriately selected from the results of many experiments based on the parameters. .
[0039]
Next, the average m and the standard deviation s (variance) of the difference signal are obtained, and the difference signal of the RNLF signal is binarized using these values to determine the awake / REM sleep state and the non-REM sleep state. The threshold is obtained, for example, by the following equation (A). Here, the standard deviation s is used for the calculation of the threshold value, but a value indicating a variation such as a variance value may be used instead.
α ・ m + β ・ s (A)
Here, m is the average value, s is the standard deviation, and α and β are the maximum coincidence rates between the sleep stage determination of this embodiment and the sleep stage determination by PSG using a large number of experimental data. The optimum value is calculated as described above.
[0040]
The range larger than the threshold obtained according to the above procedure is determined as the awake / REM sleep stage, and the range smaller than the threshold is determined as the non-REM sleep stage.
[0041]
The constants of α and β in equation (A) differ depending on which sleep stage the parameter used as an index is used for. When the above-mentioned RNLF signal is used for determination of another sleep stage, for example, for determination of awake state and REM sleep, the value is different.
[0042]
In the sleep stage determination according to the embodiment of the present invention, a threshold unique to the subject is adopted because the average value m and the standard deviation s of the parameters are used to determine the threshold of the parameter used for the determination. And determinations that are not affected by age differences.
[0043]
FIG. 6 is a flowchart of sleep stage determination of an embodiment using a plurality of signals as determination parameters, and is an example in which two parameters of an RNLF signal and an RNLOG signal are used for determination of a sleep stage. Here, the RNLOG signal is a logarithmic value of the ratio value of LF and HF, and is log (LF / HF). Regarding the RNLOG signal, the RN obtains a difference D by obtaining a short-period moving average of 1000-point data and a long-period moving average of 3000-point data. This is for correcting a long-term variation of the parameter signal and extracting a pure variation. Further, a threshold value is determined similarly to the RNLF signal, and binarized.
[0044]
The logical product of the binarized signal of the RNLF signal and the RNLOG signal is obtained, and a range that is equal to or larger than the threshold value is determined as the awake / REM sleep state. The reliability of sleep stage determination can be improved as compared with the case where determination is performed using one parameter as in the flow illustrated in FIG.
[0045]
So far, the method of determining the distinction between the awake / REM sleep stage and the non-REM sleep stage has been described.However, other sleep stage determinations, for example, the determination of the awake stage and the REM sleep stage, and the light non-REM sleep stage and the deep non-REM sleep stage The determination of the sleep stage can be similarly performed. However, the threshold used differs depending on the sleep stage to be determined. That is, taking the RNLF signal as an example, if the threshold is appropriately set according to the sleep stage for which the threshold is determined, the threshold can be used for each of the above sleep stage determinations.
[0046]
The sleep amount calculation means 5 calculates a sleep amount S. The sleep amount S is calculated by the following equation (B).
S = aA + bB + cC (B)
Here, A is the deep non-REM sleep stage time, B is the light non-REM sleep stage time, C is the REM sleep time, and a, b, and c are the respective weighting factors.
[0047]
In actual calculation, as a sleep effect, light non-REM sleep is considered to be one half of deep non-REM sleep, and non-REM sleep is one-tenth of deep non-REM sleep, and weighting factors a, b, and c are respectively: The values are set to 1, 0.5, and 0.1, and are calculated by the following equation (B ').
S = 1 · A + 0.5 · B + 0.1 · C (B ′)
Here, A is a deep non-REM sleep stage time, B is a light non-REM sleep stage time, and C is a REM sleep time.
[0048]
The setting of the optimum wake-up time in the wake-up control means 6 is performed according to the procedure of the flow shown in FIG. The amount of sleep data calculated by the amount-of-sleep calculation means 5 is fetched and compared with the set amount of sleep. Here, the set amount of sleep means recording the number of sleep cases of the subject, confirming the comfort when waking up, taking into account the range of sleep amounts when responding as comfortable, and further considering the rhythm of life. Is set according to the purpose of changing, that is, whether the wake-up time is to be advanced or delayed.
[0049]
For example, if it is desired to change the life rhythm so that it wakes up early in the morning, the wake-up time is set to be earlier. That is, as the set time, the minimum amount of the range of the amount of sleep when the answer is comfortable is selected. On the other hand, when it is desired to delay the wake-up time, the maximum amount of the range of the amount of sleep when the answer is “comfortable” may be selected. In addition, even if the maximum and minimum ranges are set to be wider than the range in which the answer is actually given, as long as the awakening comfort of the subject who has actually applied is maintained.
[0050]
If the set amount of sleep has not been reached, the sleep amount is checked again.If the required amount of sleep has been reached, the sleep stage data is checked. 7 is output. If it is not the REM sleep stage, the sleep stage is monitored, and it is confirmed that the REM sleep stage has been entered.
[0051]
Waking up to the REM sleep stage will provide a comfortable wake-up, so confirm that the set time for the amount of sleep has been reached, and if it is confirmed that it is in the REM sleep stage, send the wake-up signal to the wake-up means 7 Output. By repeating such wake-up control, a change to a desired wake-up time is realized, and it is possible to return to an appropriate life rhythm.
[0052]
In addition, one of the measurement data and the control data in the sleep stage detection step for changing the above-mentioned life rhythm, the sleep amount calculation step for obtaining the sleep amount from the sleep stage, and the alarm control step for determining the set sleep amount and the wake-up time. A part or the whole may be obtained through communication means. At this time, it is possible to arbitrarily configure which process is to be arranged on the subject side and which process is to be arranged at a remote facility. Further, it is possible to set a plurality of destinations to which data is transmitted by the communication means.
[0053]
【The invention's effect】
People who stay awake late, have insomnia, or have an irregular life pattern have a disturbed life rhythm, which impairs their energy and alertness during awakening and interferes with normal life. There is a problem.
[0054]
It is necessary to change the life rhythm of these people so that they can lead a stable daily life, but at present there is no way to change the appropriate life rhythm.
[0055]
The life rhythm changing method of the present invention detects the transition of the sleep stage, calculates the amount of sleep of the subject from the data, and confirms that the amount of sleep satisfies a predetermined amount of sleep. Is a method of changing the life rhythm by outputting an awakening signal at the time when it indicates that it is in the REM sleep stage.
[0056]
After calculating the amount of sleep and confirming that it is the required amount of sleep, by awakening to the REM sleep stage, the required amount of sleep and comfortable awakening can be obtained, so by repeating such awakening control, Changing to the desired wake-up time is realized, and it is possible to return to an appropriate life rhythm.
[0057]
As a result, even a once-disturbed life rhythm can be restored to a normal life rhythm without difficulty. Furthermore, by using a non-invasive means as a method of detecting a sleep stage, it is possible to change the life rhythm without putting a burden on normal life.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a flow of determining a sleep stage in a sleep stage determination method of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a power spectrum density when a sympathetic nerve is dominant.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a power spectrum density when the parasympathetic nerve is dominant.
FIG. 4 is a block diagram showing a sleep determination procedure using a heartbeat signal.
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure for determining a sleep stage using an LF value.
FIG. 6 is a flowchart showing a procedure for determining a sleep stage using a plurality of signals as determination parameters.
FIG. 7 is a flowchart showing a procedure for setting a wake-up signal.
[Explanation of symbols]
1 Non-invasive sensor (pressure detection means)
1a Slight differential pressure sensor 1b Pressure detecting means 2 Heart rate signal detecting means 3 Respiratory signal detecting means 4 Sleep stage judging means 5 Sleep amount calculating means 6 Waking control means 7 Waking means 8 Bed 9 Hard seat 10 Cushion seat 41 Heart rate detecting section 42 RR interval signal detection unit 43 power spectrum density calculation unit 44 HF / LF detection unit 45 determination parameter generation unit 46 sleep stage determination unit