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公開番号2025143492
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-01
出願番号2025117515,2024133318
出願日2025-07-11,2021-08-06
発明の名称睡眠推定システム、睡眠推定方法、及びプログラム
出願人京セラ株式会社,国立大学法人筑波大学
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類A61B 5/16 20060101AFI20250924BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】睡眠段階を簡便に推定する。
【解決手段】睡眠推定装置は、血流データを取得する第1取得部と、血流データに対して周波数解析処理を実行することにより、血流データの周波数スペクトルを生成する生成部と、周波数スペクトルに基づき、被検体の睡眠段階を判定する第1判定部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に基づく通知処理を実行する通知部と、を備え、
前記通知部は、前記判定部が、少なくとも前記周波数スペクトルが、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域に所定の形状を含むと判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行い、
前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状である、睡眠推定システム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記判定部は、前記周波数スペクトルにおいて、前記周波数帯域のうちの一部の第１範囲における前記第１強度が、前記第１範囲以外の第２範囲における第２強度よりも大きい場合に、前記所定の形状を含むと判定する、請求項１に記載の睡眠推定システム。
【請求項３】
前記被検体の血管に光を照射することにより発生する散乱光を受光することにより、前記血流データを検出する血流計を備える、請求項１又は２に記載の睡眠推定システム。
【請求項４】
前記被検体の血管に光を照射することにより発生する散乱光を受光することにより、前記血流データを検出する血流計を備えるウェアラブル機器を備える、請求項１又は２に記載の睡眠推定システム。
【請求項５】
被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づく通知処理を実行する通知部と、を備え、
前記判定部は、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域において所定の形状を有する周波数スペクトルに前記血流データとは異なる生体情報に基づいた正解ラベルを紐づけた教師データを用いて学習させた学習済モデルに対し、前記血流データの周波数スペクトルを与えた場合に、正解に該当するかを判定し、
前記通知部は、前記判定部が正解に該当すると判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行い、
前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状であり、
前記生体情報は、脳波計により検出される脳波データである、睡眠推定システム。
【請求項６】
前記被検体の血管に光を照射することにより発生する散乱光を受光することにより、前記血流データを検出する血流計を備える、請求項５に記載の睡眠推定システム。
【請求項７】
前記被検体の血管に光を照射することにより発生する散乱光を受光することにより、前記血流データを検出する血流計を備えるウェアラブル機器を備える、請求項５に記載の睡眠推定システム。
【請求項８】
睡眠推定システムにおいて実行される睡眠推定方法であって、
前記睡眠推定システムが備える判定部が、被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定工程と、
前記睡眠推定システムが備える通知部が、前記判定工程において、少なくとも前記周波数スペクトルが、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域に所定の形状を含むと判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行う通知工程と、を含み、
前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状である、睡眠推定方法。
【請求項９】
睡眠推定システムにおいて実行される睡眠推定方法であって、
前記睡眠推定システムが備える判定部が、被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定工程と、
前記睡眠推定システムが備える通知部が、前記判定工程における判定結果に基づく通知処理を実行する通知工程と、を含み、
前記判定工程では、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域において所定の形状を有する周波数スペクトルに前記血流データとは異なる生体情報に基づいた正解ラベルを紐づけた教師データを用いて学習させた学習済モデルに対し、前記血流データの周波数スペクトルを与えた場合に、正解に該当するかを判定し、
前記通知工程では、前記判定工程において正解に該当すると判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行い、
前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状であり、
前記生体情報は、脳波計により検出される脳波データである、睡眠推定方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の睡眠推定システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記判定部および前記通知部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、被検体の睡眠段階の推定に関する。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、睡眠段階を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
日本国特開2018-161432号公報
【発明の概要】
【０００４】
本開示の一態様に係る睡眠推定システムは、被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づく通知処理を実行する通知部と、を備え、前記通知部は、前記判定部が、少なくとも前記周波数スペクトルが、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域に所定の形状を含むと判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行い、前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状である。
【０００５】
更に、本開示の一態様に係る睡眠推定システムは、被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定部と、前記判定部の判定結果に基づく通知処理を実行する通知部と、を備え、前記判定部は、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域において所定の形状を有する周波数スペクトルに前記血流データとは異なる生体情報に基づいた正解ラベルを紐づけた教師データを用いて学習させた学習済モデルに対し、前記血流データの周波数スペクトルを与えた場合に、正解に該当するかを判定し、前記通知部は、前記判定部が正解に該当すると判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行い、前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状であり、前記生体情報は、脳波計により検出される脳波データである。
【０００６】
更に、本開示の一態様に係る睡眠推定方法は、睡眠推定システムにおいて実行される睡眠推定方法であって、前記睡眠推定システムが備える判定部が、被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定工程と、前記睡眠推定システムが備える通知部が、前記判定工程において、少なくとも前記周波数スペクトルが、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域に所定の形状を含むと判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行う通知工程と、を含み、前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状である。
【０００７】
更に、本開示の一態様に係る睡眠推定方法は、睡眠推定システムにおいて実行される睡眠推定方法であって、前記睡眠推定システムが備える判定部が、被検体の血流データの周波数スペクトルに基づき、前記被検体の睡眠段階を判定する判定工程と、前記睡眠推定システムが備える通知部が、前記判定工程における判定結果に基づく通知処理を実行する通知工程と、を含み、前記判定工程では、０．２Ｈｚ以上かつ０．３Ｈｚ以下の周波数帯域を含む領域において所定の形状を有する周波数スペクトルに前記血流データとは異なる生体情報に基づいた正解ラベルを紐づけた教師データを用いて学習させた学習済モデルに対し、前記血流データの周波数スペクトルを与えた場合に、正解に該当するかを判定し、前記通知工程では、前記判定工程において正解に該当すると判定したとき、または該判定から所定時間経過後に、前記被検体に覚醒を促す通知を行い、前記領域に含まれる前記所定の形状は、前記領域における最大強度である第１強度を含む、上に凸の波形形状であり、
前記生体情報は、脳波計により検出される脳波データである。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施形態１の睡眠推定システムの概略的な構成例を示すブロック図である。
血流計が検出する血流波形データの一例を示すグラフである。
血流波形データに対してフーリエ変換処理を実行することにより生成された周波数スペクトルの一例を示すグラフである。
心電計が検出する心電波形データの一例を示すグラフである。
心電波形データに対してフーリエ変換処理を実行することにより生成された周波数スペクトルの一例を示すグラフである。
血流波形データに対するウェーブレット変換処理の結果の一例を示す画像である。
実施形態１の睡眠推定装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
実施形態２の睡眠推定システムの概略的な構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示に係る被検体の睡眠段階の判定（推定）について説明する。まず、本開示に係る被検体の睡眠段階の判定の元となる原理について説明する。本明細書において「Ａ～Ｂ」と記載した場合、「Ａ以上、かつＢ以下」を示すことに留意されたい。また、本明細書では、睡眠段階の判定に用いられる血流データの一例として、血流波形データを挙げて説明する。
【００１０】
〔原理〕
図２は、血流計が検出する血流波形データの一例を示すグラフである。図２において、縦軸は、時間当たりの血流量に比例する値［単位：無次元］を示し、横軸は、測定時間［単位：ｍｉｎ］を示す。血流計は、血流波形データとして、図２に示すような生波形データＷ１及び加工波形データＷ２を取得できる。加工波形データＷ２は、生波形データＷ１を、Ｒ波のピークを取得しやすいように加工した波形データである。加工波形データＷ２は、例えば、生波形データＷ１に平滑化処理を実行することにより生成される。加工波形データＷ２において、隣接するピーク（図中の逆三角形状が示す位置での血流量）間の時間間隔は、心拍間隔（ＲＲＩ：R-R Interval）を示す。図４に示す心拍の生波形データＷ１２においても同様に、隣接するピーク（図中の逆三角形状が示す位置での血流量）間の時間間隔は、心拍間隔（ＲＲＩ）を示す。
（【００１１】以降は省略されています）

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