睡眠評價裝置制造方法

            文檔序號:1250835閱讀:154來源:國知局
            睡眠評價裝置制造方法
            【專利摘要】本發明提供一種睡眠評價裝置,睡眠評價裝置(100)包括:取得部,用于取得聲音;以及確定部,用于根據由取得部取得的聲音的產生時間量,來確定鼾聲的等級。確定部基于在取得部中取得聲音的累計時間相對于在取得部中取得聲音的次數之比,來確定鼾聲的等級。
            【專利說明】睡眠評價裝置
            【技術領域】
            [0001]本發明涉及一種睡眠評價裝置,特別是涉及一種在非打擾狀態下評價被測量者的睡眠狀態的睡眠評價裝置。
            【背景技術】
            [0002]以往針對評價睡眠的裝置開發了各種技術。
            [0003]例如專利文獻I (日本專利公開公報特開2006-014813號)公開了一種技術,該技術以判斷失眠癥狀等為目的,利用墊子狀壓力傳感器,根據呼吸、身體動作和心跳信息來判斷睡眠狀態,并且以時間順序制作睡眠日志。
            [0004]此外,作為需要改善的影響睡眠的癥狀,除了上述失眠以外還包括鼾聲。鼾聲除了會給同室就寢的人帶來不舒服感覺以外,還包含發現睡眠呼吸暫停綜合征等重要問題。
            [0005]關于檢測這種鼾聲的發生,專利文獻2 (日本專利公開公報特開2006-167427號)公開了一種技術,該技術讀取睡眠中的呼吸聲,并針對該讀取的呼吸聲按照多個頻域檢測物理量的判斷值,并且基于該判斷值,將 睡眠中的人的呼吸聲識別為睡眠呼吸聲、鼾聲和爆音中的至少一種。
            [0006]專利文獻1:日本專利公開公報特開2006-014813號
            [0007]專利文獻2:日本專利公開公報特開2006-167427號
            [0008]但是,在專利文獻2記載的技術中,由于為了按照讀取的聲音的每個頻域進行解析等需要進行高級處理,所以評價睡眠的裝置中需要較高性能的信息處理裝置,由此,存在裝置成本上升的問題。

            【發明內容】

            [0009]鑒于上述問題,本發明的目的在于提供一種能夠以較低價格實現的、檢測睡眠時發生鼾聲的睡眠評價裝置。
            [0010]本發明一方面的睡眠評價裝置包括:取得裝置,用于取得聲音;以及確定裝置,用于根據由取得裝置取得的聲音的產生時間量,來確定鼾聲的等級,確定裝置基于在取得裝置中取得聲音的累計時間相對于在取得裝置中取得聲音的次數之比,來確定鼾聲的等級。
            [0011]優選的是,確定裝置在每個規定期間確定鼾聲的等級,當在規定期間取得聲音的累計時間比第一時間長時、或短于比第一時間短的第二時間時,確定裝置確定未發生鼾聲。
            [0012]優選的是,確定裝置在每個規定期間確定鼾聲的等級,當在規定期間取得聲音的次數在第一次數以上時、或小于比第一次數少的第二次數時,確定裝置確定未發生鼾聲。
            [0013]優選的是,睡眠評價裝置還包括:檢測裝置,用于檢測被測量者的身體動作;以及顯示控制裝置,用于使顯示裝置顯示由檢測裝置檢測出的身體動作和由確定裝置確定的鼾聲等級的時間變化。
            [0014]本發明另一方面的睡眠評價裝置包括:取得裝置,用于取得聲音;以及判斷裝置,用于根據由取得裝置取得的聲音的連續發出聲音期間的長度和連續未發出聲音期間的長度,判斷是否發生了睡眠呼吸暫停綜合征鼾聲。
            [0015]按照本發明,基于發出聲音的時間量來確定鼾聲的等級。由此,不要求睡眠評價裝置進行高級處理,可以實現比較低價的睡眠評價裝置。
            [0016]此外,按照本發明,基于連續發出聲音期間和連續未發出聲音期間的長度,判斷是否發生了睡眠呼吸暫停綜合征鼾聲。由此,不要求睡眠評價裝置進行高級處理,可以實現比較低價的睡眠評價裝置。
            【專利附圖】

            【附圖說明】
            [0017]圖1是表示本實施方式的睡眠評價裝置的外觀的具體例子的圖。
            [0018]圖2是表示睡眠評價裝置的側面的示意圖。
            [0019]圖3是從斜上方觀察睡眠評價裝置的外觀的示意圖。
            [0020]圖4是表示睡眠評價裝置的硬件構成的具體例子的框圖。
            [0021 ]圖5是說明睡眠評價裝置的使用例的圖。
            [0022]圖6是用于說明睡眠評價裝置的功能模塊的圖。
            [0023]圖7是表示對鼾聲進行錄音的聲音波形的一個例子的圖。 [0024]圖8是表示基于規定的閾值將圖7所示的聲音波形二值化后的結果的圖。
            [0025]圖9是用于在鼾聲檢測部中執行鼾聲檢測的處理流程圖。
            [0026]圖10是圖9的鼾聲檢測處理的子程序的流程圖。
            [0027]圖11是用于說明計算有聲區間判斷閾值的具體例子的圖。
            [0028]圖12是表不輸入鼻f聲檢測部的聲音數據和該聲音數據二值化后的模型的一個例子的圖。
            [0029]圖13是用于說明輸出信號的確定方式的圖。
            [0030]圖14是用于說明輸出信號的確定方式的圖。
            [0031]圖15是用于在SAS鼾聲檢測部中執行鼾聲檢測的處理流程圖。
            [0032]圖16是圖15的鼾聲檢測處理的子程序的流程圖。
            [0033]圖17是對鼾聲進行錄音的波形的一個例子的圖。
            [0034]圖18是表示按時間順序放大圖17中的A所示區間的波形的圖。
            [0035]圖19是由SAS鼾聲檢測部生成的聲音模型的一個例子的圖。
            [0036]圖20是用于說明OSAS周期的機理的圖。
            [0037]圖21是表示顯示鼾聲等級的畫面的一個例子的圖。
            [0038]圖22是表不顯不鼻干聲等級的畫面的另Iv例子的圖。
            [0039]附圖標記說明
            [0040]10按鈕組
            [0041]IOA ~IOE 按鈕
            [0042]20顯示部
            [0043]30麥克風
            [0044]40控制部
            [0045]100睡眠評價裝置
            [0046]112鼾聲檢測部[0047]113自動增益調整部
            [0048]114 SAS鼾聲檢測部
            [0049]115解析處理部
            【具體實施方式】
            [0050]下面參照附圖對本發明的實施方式進行說明。在以下的說明中,相同的部件和結構要素采用相同的附圖標記。它們的名稱和功能也相同。
            [0051]〈外觀〉
            [0052]圖1是表示本實施方式的睡眠評價裝置100的外觀的具體例子的圖。此外,圖2是表示睡眠評價裝置100的側面的示意圖,圖3是從斜上方觀察的外觀的示意圖。
            [0053]參照圖1~圖3,作為一個例子,睡眠評價裝置100具有將長方體或縱長形狀的箱體直立在基座上的外觀,該縱長形狀的箱體的角部進行了圓形倒角處理。
            [0054]參照圖1 ,在基座表面上配置有操作用的按鈕組10。按鈕組10包含按鈕IOA~IOE0此外,在所述箱體內設置有麥克風(后述的麥克風30)、控制部40和通信部50。此外,在直立設置于該基座的箱體的表面上具有顯示部20,并形成有用于使聲音進入上述麥克風的麥克風孔30A。
            [0055]通信部50以無線或有線方式與其他設備進行通信。作為一個例子,通信部50設置在箱體的與基座相反側的端部附近。睡眠評價裝置100利用通信部50與個人計算機(以下稱為PC)或手機等的顯示裝置(省略圖示)連接,可以向該顯示裝置輸出顯示數據。
            [0056]<硬件構成>
            [0057]圖4是表示睡眠評價裝置100的硬件構成的具體例子的框圖。
            [0058]參照圖4,按鈕組10、麥克風30、顯示部20和通信部50都與控制部40連接。本實施方式的麥克風30構成身體動作傳感器。另外,身體動作傳感器也可以使用多普勒傳感器或超聲波傳感器。此外,身體動作傳感器可以采用照相機,并通過在控制部40中進行圖像解析來檢測被試驗者的身體動作。
            [0059]按鈕組10的按鈕IOA~IOE(參照圖1)分別向控制部40輸出表示被操作的操作信號。
            [0060]控制部40包括:CPU (Central Processing Unit中央處理單元)41,用于進行整體控制;以及存儲器42,用于存儲由CPU41執行的程序等。
            [0061]控制部40通過由CPU41執行存儲在存儲器42內的顯示用的程序,并利用輸入的操作信號和傳感器信號進行運算,來檢測鼾聲的等級。此外,控制部40檢測因SAS(Sle印Apnea Syndrome:睡眠呼吸暫停綜合征)發生的鼾聲(以下適當地稱為“SAS鼾聲”)或因OSAS (Obstructive Sleep Apnea Syndrome:阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征)發生的鼻干聲(以下適當地稱為“0SAS鼾聲”)。
            [0062]用于輸出上述等級等的處理包含顯示控制,該顯示控制用于生成顯示數據并基于該顯示數據在顯示部20上進行畫面顯示。另外,該處理也可以包含通信控制,該通信控制用于通過通信部50向外部的顯示裝置發送顯示數據。
            [0063]通信部50例如可以采用紅外線通信或利用藍牙(注冊商標)進行的通信等無線通信,直接與顯示裝置進行通信,也可以具有互聯網連接功能并通過互聯網與顯示裝置進行通信。
            [0064]此外,通信部50具有無線LAN (Local Area Network局域網)的服務器功能,并且向通過無線LAN連接而訪問的顯示裝置發送例如由HTML (Hyper Text Markup Language超文本標記語言)等標記語言表現的后述顯示數據。
            [0065]<使用例>
            [0066]圖5是說明睡眠評價裝置100的使用例的圖。
            [0067]參照圖5,睡眠評價裝置100通過配置在被測量者的附近,由作為聲音傳感器的麥克風30檢測被測量者附近的聲音。將聲音信號作為傳感器信號向控制部40輸出。
            [0068]控制部40根據聲音信號檢測被測量者的“鼾聲”,并基于檢測結果判斷鼾聲的狀態。
            [0069]〈0SAS 的說明 >
            [0070]接著,對OSAS進行說明。OSAS是指因睡眠使舌根或咽喉的肌肉松弛而使上呼吸道逐漸變窄乃至阻塞,從而導致無呼吸、低呼吸的癥狀。OSAS也被認為是腦血管障礙的主要原因。其原因可以列舉肥胖和上呼吸道肌肉功能異常等。
            [0071]具有OSAS 癥狀的患者在睡眠時反復后述的具有周期性的睡眠模式。將上述睡眠模式稱為“0SAS周期”。此外,發出由特有的聲壓構成的特征性的鼾聲。在以下的說明中,也將上述鼾聲稱為“0SAS鼾聲”。由于普通的鼾聲是具有規則性、暫時的鼾聲,而OSAS鼾聲因上呼吸道狹窄而導致舌根或上顎部振動而發生,所以不規則。
            [0072]圖20是用于說明OSAS周期的機理的圖。
            [0073]參照圖20 (A),OSAS周期大體分為三個階段。
            [0074]在第I階段(#1)中,從普通的鼾聲伴隨上呼吸道的狹窄而變化成作為大鼾聲的OSAS鼾聲。在第2階段(#2)中,呼吸變得極為細微或無呼吸。并且,在第3階段(#3)中,產生身體動作并發出與破裂聲或大聲嘆息相似的聲音而成為覺醒狀態。
            [0075]具有OSAS癥狀的患者在睡眠時周期性地反復進行作為上述特有睡眠模式的由#1~#3構成的OSAS周期。
            [0076]圖20(B)是說明伴隨OSAS周期的上呼吸道狀態的圖。
            [0077]參照圖20(B),#1中從通常狀態發展為上呼吸道逐漸變窄。#2中上呼吸道進一步變窄直到完全阻塞。#3中上呼吸道的狀態恢復通常狀態。此時,檢測出與破裂聲或嘆息相
            似的聲音。
            [0078]<功能構成>
            [0079]圖6是用于說明睡眠評價裝置100的功能模塊的圖。
            [0080]參照圖6,在睡眠評價裝置100中,從麥克風30輸入的聲音信號在電子音量調整部101中調整音量之后,輸出到A/D (Analog/digital數字/模擬)轉換器102。并且,上述聲音信號在A/D轉換器102中被轉換為數字信號之后,輸出到聲音取樣部111。
            [0081]另外,A/D轉換器102還將上述轉換后的數字信號輸出到自動增益調整部113。自動增益調整部113基于輸入的聲音信號,生成對電子音量調整部101進行控制的控制信號,并發送給電子音量調整部101。與此對應,在電子音量調整部101中,適當地執行使從麥克風30輸入的聲音信號的增益下降等處理。
            [0082]聲音取樣部111對從A/D轉換器102輸出的數字信號進行去噪處理,并將結果輸出到鼾聲檢測部112。
            [0083]在鼾聲檢測部112中,基于參照圖9等說明的處理內容檢測鼾聲,并且將該檢測結果輸出到解析處理部115。
            [0084]此外,鼻干聲檢測部112將從聲音取樣部111輸出的去噪后的信號,輸出到SAS (Sleep Apnea Syndrome:睡眠呼吸暫停綜合征)軒聲檢測部114。
            [0085]SAS鼾聲檢測部114基于從鼾聲檢測部112輸出的去噪后的信號,并且按照參照圖15等在后面說明的處理內容來檢測鼾聲,并將其結果輸出到解析處理部115。
            [0086]如后所述,鼾聲檢測部112設定有聲區間判斷閾值。并且,基于上述有聲區間判斷閾值,對在聲音取樣部111中去噪后的聲音信號檢測是否發生了鼾聲。具體地說,確定發生了鼾聲的區間(有聲區間)和未發生鼾聲的區間(無聲區間)。并且,在該有聲區間的期間中,將特定的信號(fSIG)發送給自動增益調整部113。由此,自動增益調整部113可以生成控制信號,以便在從A/D轉換器102輸出的數字信號中調整發生了鼾聲的期間的增益。具體地說,如后所述,鼾聲檢測部112輸出fSIG = O或fSIG = I的信號。“O”是指無聲區間,“I”是指有聲區間。并且,自動增益調整部113在有聲區間、即接收到fSIG = I的期間調整增益。
            [0087]此外,鼾聲檢測部112還將fSIG信號輸出到SAS鼾聲檢測部114。SAS鼾聲檢測部114對應于fSIG信號的值來執行處理。
            [0088]解析處理部115基于來自鼾聲檢測部112和SAS鼾聲檢測部114的檢測輸出,向顯示控制部120發送控制信號,該控制信號控制顯示部20中的檢測結果的顯示方式。
            [0089]此外,睡眠評價裝置100包括:錄音模塊140,用于對由麥克風30取得的聲音進行錄音;以及錄音控制部130,用于控制該錄音模塊140的動作。
            [0090]并且,解析處理部115在基于從SAS鼾聲檢測部114輸出的檢測結果的時機,將用于使錄音模塊140開始錄音動作的觸發信號輸出到錄音控制部130。
            [0091]在睡眠評價裝置100中,由聲音取樣部111、鼾聲檢測部112、自動增益調整部113、SAS鼾聲檢測部114和解析處理部115構成鼾聲算法部110。并且鼾聲算法部110、電子音量調整部101、A/D轉換器102、顯示控制部120和錄音控制部130通過控制部40來實現。控制部40包括構成上述部分的硬件資源。另外,特別是鼾聲算法部110、顯示控制部120和/或錄音控制部130也可以通過由CPU41執行存儲在存儲器42 (或相對于睡眠評價裝置100主體能夠裝拆的存儲介質)內的程序來實現。此外,錄音模塊140通過由CPU41執行存儲在存儲器42等內的程序來記錄聲音。聲音被存儲在存儲器42 (或相對于睡眠評價裝置100主體能夠裝拆的存儲介質)內。
            [0092]存儲介質可以列舉以非易失性或非暫時性(non-transitory)方式存儲程序的介質,例如 CD-ROM (Compact Disk-Read Only Memory 只讀光盤)、DVD-ROM (DigitalVersatile Disk-Read Only Memory 高密度只讀光盤)、USB (Universal Serial Bus 通用串行總線)存儲器、存儲卡、FD (Flexible Disk軟盤)、硬盤、磁帶、盒式磁帶、MO (MagneticOptical Disk 磁光盤)、MD (Mini Disk 迷你光盤)、IC (Integrated Circuit 集成電路)卡(除了存儲卡以外)、光卡、掩膜型 ROM、EPROM 和 EEPROM(Electronically ErasableProgrammable Read-Only Memory電可擦可編程只讀存儲器)等。
            [0093]另外,在睡眠評價裝置100中還可以具有揚聲器,并且通過對按鈕組10進行操作,CPU41可以再生由錄音模塊140記錄的聲音。
            [0094]<鼾聲檢測部112的鼾聲檢測>
            [0095](鼾聲檢測的概況)
            [0096]一般來說,鼾聲與呼吸的節奏同步、特別是在呼氣時發生。圖7是表示對鼾聲進行錄音的聲音波形的一個例子的圖。
            [0097]從圖7可以看出,鼾聲可以說是以一定程度的固定間隔間歇性產生的聲音的連續。并且,在本實施方式中,將鼻干聲假設為“一定以上的有聲區間和相同的一定以上的無聲區間交替且連續的聲音”,并且將有聲區間定義為“音量(聲音的振幅)超過某一閾值的區間”,此外,將音量在該閾值以下的區間定義為無聲區間。
            [0098]基于上述定義,相對于圖7所示的波形,可以得到圖8所示的二值化后的單純的聲音模型。圖8是表示基于規定的閾值將圖7所示的聲音波形二值化后的結果的圖。并且,圖8中,聲音模型由點劃線表示,有聲區間的發生次數由等數字表示。此外,圖8中,有聲區間記載并表示為文字“S”加上作為下標的發生次數。
            [0099]在圖8所示的模型化中,使用了聲音振幅的絕對值。即,在本實施方式中為了檢測鼾聲,使用對輸入的聲音信號的原始波形進行全波整流后的波形(使負值側翻轉后的波形)。另外,圖7和圖8中表 示了全波整流前的波形。
            [0100]并且,在本實施方式的鼻干聲檢測部112中,從圖8所不的鼻干聲的聲音模型中取得用于判斷鼾聲產生的指標r。按照以下式(I)算出r。
            [0101][式I]

            η
            V C
            [0102]一 S — U 1
            JP ――......''
            N N…⑴
            [0103]式(I)中,S是每單位時間(例如15秒~30秒左右)的全部有聲區間長度的總和。此外,N是每上述單位時間的有聲區間的發生次數。如果針對圖8所示的例子研究r,則S是圖8中SI~S5所示的區間的時間長度的總和。其中,N是5。
            [0104](用于鼾聲檢測的處理內容)
            [0105]圖9是用于在鼾聲檢測部112中執行鼾聲檢測的處理流程圖。
            [0106]參照圖9,首先在步驟SlO中,鼾聲檢測部112判斷用于開始鼾聲檢測的條件是否成立,如果判斷條件成立,則使處理前進至步驟S20。
            [0107]在此,用于開始鼾聲檢測的條件可以列舉如下情況:操作按鈕組10中的規定按鈕、由計時器60進行計時的時刻到達預先設定的用于開始鼾聲檢測的時刻、或通過通信部50從外部裝置輸入用于開始鼾聲檢測的指令。
            [0108]在步驟S20中,鼾聲檢測部112執行鼾聲檢測處理。步驟S20中的處理內容將在后面參照圖10進行說明。另外,圖10是步驟S20中的鼾聲檢測處理的子程序的流程圖。并且,如果步驟S20中的鼾聲檢測處理結束,則鼾聲檢測部112使處理前進至步驟S30。
            [0109]在步驟S30中,鼾聲檢測部112判斷是否具有檢測結果的輸出請求,如果具有上述請求,則使處理前進至步驟S40。
            [0110]在步驟S40中,鼾聲檢測部112向解析處理部115輸出檢測結果,并結束處理。[0111]參照圖10,在步驟S20的鼾聲檢測處理中,首先在步驟S201中,鼾聲檢測部112設定上述有聲區間判斷閾值,并使處理前進至步驟S202。
            [0112]對步驟S201中的有聲區間判斷閾值的設定進行說明。
            [0113]利用在鼻f聲檢測處理開始后的規定時間從聲音取樣部111輸入的聲音數據來設定有聲區間判斷閾值。另外,使用的聲音數據是對從聲音取樣部111輸入的聲音信號的原始波形進行全波整流后的數據。并且,將以上述方式進行全波整流后的聲音數據的音量作為“AD值”,以下進行說明。
            [0114]例如利用上述規定時間的AD值的最大值(以下也稱為“最大AD值”)和最小值(以下也稱為“最小AD值”)來設定有聲區間判斷閾值。[0115]另外,有時不能利用最大AD值和最小AD值的組合來判斷鼾聲。在這種情況下,使圖10所示的鼾聲檢測處理中止(不使處理前進至步驟S202),并使處理返回圖9。此時,在步驟S40(圖9)中,代替從鼾聲檢測部112向解析處理部115輸出鼾聲檢測的檢測結果,而是輸出表示該檢測中止的信號。
            [0116]在此,不能利用最大AD值和最小AD值的組合來判斷鼻干聲的情況可以列舉:最大AD值在最小AD值以下時;或者是最大AD值在最小AD值以上、且最大AD值和最小AD值之間的差在規定值以下時等。
            [0117]此外,作為利用最大AD值和最小AD值設定的有聲區間判斷閾值的具體例子,可以列舉的是在最小AD值上加上最大AD值和最小AD值的差分而得到的值。參照圖11來說明上述具體例子。
            [0118]圖11中將有聲區間判斷閾值表示為值SH。計算值SH時首先計算最大AD值(圖11中的“DH”)和最小AD值(圖11中的“DL”)的差分。圖11中差分表示為“DIF”。接著,計算相對于該差分DIF的一定比率(“1/4”、“1/5”等)的值。根據使用睡眠評價裝置100的各環境適當設定“一定比率”。圖11中,差分DIF的一定比率的值表示為“VI”。并且,最小AD值加上值Vl為值SH、即有聲區間判斷閾值。
            [0119]返回圖10,在步驟S202中,鼾聲檢測部112執行鼾聲測定處理,并且使處理前進至步驟S203。鼾聲測定處理用于確定鼾聲檢測部112輸出的信號fSIG的值(I或O)。將在后面對該處理的內容進行說明。
            [0120]在步驟S203中,判斷從使步驟S202的鼾聲測定處理開始起是否經過了上述單位時間,如果判斷未經過上述單位時間,則使處理返回步驟S202,如果判斷經過了上述單位時間,則使處理前進至步驟S204。
            [0121 ] 在步驟S204中,基于步驟S202中的鼾聲測定處理的結果,計算上述S和N,并使處理前進至步驟S205。
            [0122]在步驟S205中,判斷用于結束鼾聲檢測的條件是否成立,如果判斷條件成立,則使處理返回圖9,如果判斷條件不成立,則使處理返回步驟S203。
            [0123]在此,作為鼾聲檢測結束的條件可以列舉如下情況:操作按鈕組10中的規定按鈕、到達預先存儲在存儲器42內的結束時刻、以及通過通信部50從外部裝置輸入有結束鼾聲檢測的指令。
            [0124]在以上參照圖10說明的處理中,每經過單位時間都執行S和N的值的計算,但是計算上述值的時機并不限定于此,例如也可以是在制作用于顯示后述的圖21等所示的解析結果的數據時,計算上述值。
            [0125]另外,在步驟S202的鼾聲測定處理中,鼾聲檢測部112例如將fSIG的值設定成作為初始值的“0”,此外,取得每個規定時間的AD值,并且將該取得的AD值連續一定次數以上并超過有聲區間判斷閾值作為條件,將fSIG的值更新為“I”。
            [0126]另外,在將fSIG的值更新為“I”之后,鼾聲檢測部112將連續特定次數以上且AD值低于有聲區間判斷閾值作為條件,將fSIG的值更新為“O”。
            [0127]通過以上述方式設定fSIG的值,不是包含圖12所示的以小間距切換判斷結果的部分的聲音模型,而是如圖14所示,可以生成將上述小間距的切換作為噪聲除去的聲音模型。
            [0128]圖12是表不輸入鼻干聲檢測部112的聲音數據和該聲音數據二值化后的模型的一個例子的圖。另外,圖12中由點劃線表示聲音模型。在圖12所示的聲音模型中,在A或B所示的部分中,在較短時間內切換High (與“fSIG = I”對應的“有鼾聲”的狀態)和Low(與“fSIG = O”對應的“無鼾聲”的狀態)。
            [0129]另一方面,圖13是用于說明按照上述鼾聲測定處理的輸出信號確定方式的圖。圖13中放大了時間軸(橫軸)來表示圖12等所示的音量波形。
            [0130]圖13中點劃線所示的聲音模型在時刻Tl從Low切換為High,并在時刻T2從High切換為Low。 [0131]在圖13的例子中,在時刻Tl之前(圖中左側)表示了四個圓形標記。它們表示了連續四次檢測出超過了有聲區間判斷閾值(SH)的值。在上述例子中,上述“一定次數”的一個例子為“4”。并且,在圖13所示的聲音模型中,對應于連續四次檢測出超過了有聲區間判斷閾值的值,將狀態從Low切換為High。
            [0132]此外,在圖13的例子中,在時刻T2之前表示了四個圓形標記。它們表示連續四次檢測出低于有聲區間判斷閾值(SH)的值。在上述例子中,上述“特定次數”的一個例子為“4”。并且,在圖13所示的聲音模型中,對應于連續四次檢測出低于有聲區間判斷閾值的值,將狀態從High切換為Low。
            [0133]通過對應于以上述方式連續一定次數檢測出超過/低于SH的值來切換信號,將聲音模型在圖12中用A和B所示的短時間內的切換作為噪聲除去,從而可以生成圖14所示的聲音模型。
            [0134]〈解析結果的生成〉
            [0135]基于以上說明的鼾聲檢測部112的檢測結果,在檢測期間計算每單位時間的S和N的值。基于此,解析處理部115可以按照上述式(I),求出每單位時間的r的值。
            [0136]并且,解析處理部115在每單位時間基于r的值來確定鼾聲的等級。
            [0137]另外,例如r的值越大、即每單位時間的鼾聲發生時間越長且鼾聲次數越多,則將鼻干聲的等級設定為聞等級。在此,等級的聞低是指等級越聞則發生頻率聞的鼻干聲。
            [0138]此外,當r低于特定的值時、S超過一定的值時或N超過規定的值時,判斷鼾聲的等級為“O”、即未發生鼾聲。當S超過一定的值時,如果在該結果對應的單位時間中檢測出的聲音為外面通過的車輛的汽笛聲等鼾聲以外的持續產生的聲音,則判斷未發生鼾聲。當N超過規定的值時,如果該結果對應的單位時間中檢測出的聲音為從電視機或立體聲音響播放的音樂等鼻干聲以外的斷續產生的聲音,貝1J判斷未產生鼻干聲。另外,在本實施方式中,r低于特定的值相當于規定期間取得聲音的累計時間比特定的時間短的情況、以及規定期間取得聲音的次數在特定的次數以下的情況。
            [0139]<解析結果的顯示例>
            [0140]圖21是表示顯示作為上述解析結果的鼾聲等級的畫面例子的圖。
            [0141]圖21所示的畫面中表示了從2011年7月6日的17時到第二天7月7日的O時為止的檢測結果。另外,在上述例子中,睡眠評價裝置100還可以檢測被測量者的睡眠深度和身體動作的程度。并且,在圖21的畫面中,“睡眠”表示睡眠深度的變化,“身體動作”表示身體動作的程度,并且“鼾聲等級”表示基于上述r的值和N、S的值求出的每單位時間的鼾聲等級的變化。
            [0142]例如基于在步驟S30中存在輸出請求,在步驟S40中將上述畫面作為檢測結果顯示在顯示部20上。另外,CPU41也可以對應于來自其他裝置的請求,向其他裝置發送用于顯示圖21所示畫面的數據。
            [0143]另外,在圖21的“睡眠”的坐標圖中,以涂成陰影的方式顯示被判斷為睡眠較淺(判斷為睡眠深度低于規定的值)的期間。
            [0144]圖22是顯示鼾聲等級的畫面的另一個例子的圖。在圖22所示的畫面中,顯示了從7月5日星期二到 7月10日星期日的每天中對應于24小時的信息。
            [0145]在圖22中,折線坐標圖表示睡眠深度。此外,與圖21的“酬民”同樣,以涂成陰影的方式表示判斷為睡眠較淺的期間。另外,未用折線表示的期間是未進行與睡眠深度等睡眠相關的檢測的期間。
            [0146]此外,在圖22中局部用圓形標記表示。上述圓形標記表示了基于上述r的值和N、S的值求出的鼾聲等級在規定的等級以上(例如等級3以上)。
            [0147]通過表示圖21或圖22所示的鼾聲等級,可以客觀地向被測量者等通知發生鼾聲。
            [0148]〈SAS鼾聲檢測部114的鼾聲檢測>
            [0149](SAS鼾聲檢測的概況)
            [0150]被診斷為OSAS的患者的鼾聲具有以下特征。
            [0151]I)鼾聲密集連續的區間和較長的無聲區間交替出現
            [0152]2)與普通的鼾聲不同,吸氣時也發出聲音的傾向較高
            [0153]圖17是表示對診斷為OSAS的患者的鼾聲進行錄音的波形的一個例子的圖。并且,圖18是表示按時間順序放大了圖17中的A所示區間的波形的圖。相對于圖17,圖18中將橫軸放大了 13~14倍左右。另外,在各圖中,橫軸表示測量的時刻(時:分:秒)。例如“2:56:30”表示上午2時56分30秒。
            [0154]并且,圖18中,線LI表示了利用上述有聲區間判斷閾值生成的聲音模型。在SAS鼾聲檢測部114中,將線LI中出現的一連串有聲區間進一步如線L2所示視為一個聲音組來生成聲音模型。圖19是表不由SAS鼻干聲檢測部114生成的聲音模型的一個例子的圖。在由SAS鼾聲檢測部114生成的聲音模型中,通過在圖18中以表示為線L2的方式將一連串有聲區間看作一個聲音組,能夠以圖19中表示為Sh和SI的方式形成具有較長跨距的有聲區間和無聲區間。由此,在本實施方式中,可以從鼾聲音量的檢測結果中取得用于發現OSAS特征的指標。
            [0155]另外,作為指標可以列舉各有聲區間的長度(圖19的Sh)和各無聲區間的長度(圖19的SI)。并且,在本實施方式中,在SI滿足以下式(2)的條件、且Sh滿足式(3)的條件的情況下,判斷發生了 SAS鼾聲(OSAS鼾聲)。
            [0156][式2]
            [0157]Slmin ^ SI ^ Slmax...(2)
            [0158]Shmin ^ Sh ^ Shmax...(3)
            [0159]在式⑵中,Slmin和Slmax是用于判斷SI而預先確定的值。此外,在式(3)中,Shmin和Shmax是用于判斷Sh而預先確定的值。
            [0160](用于OSAS鼻干聲檢測的處理內容)
            [0161]圖15是表示用于在SAS鼾聲檢測部114中執行鼾聲檢測的處理流程圖。
            [0162]參照圖15,首先在步驟SBlO中,SAS鼾聲檢測部114判斷用于開始鼾聲檢測的條件是否成立,如果判斷條件成立,則使處理前進至步驟SB20。在此,用于開始鼾聲檢測的條件可以列舉如下情況:操作按 鈕組10中的規定按鈕、由計時器60進行計時的時刻到達預先設定的用于開始鼾聲檢測的時刻、或通過通信部50從外部裝置輸入用于開始鼾聲檢測的指令。
            [0163]在步驟SB20中,SAS鼾聲檢測部114執行鼾聲檢測處理。步驟SB20的處理內容將在后面參照圖16進行說明。另外,圖16是步驟SB20的鼾聲檢測處理的子程序的流程圖。并且,如果步驟SB20的鼾聲檢測處理結束,則SAS鼾聲檢測部114使處理前進至步驟SB30。
            [0164]在步驟SB30中,SAS鼾聲檢測部114判斷是否具有檢測結果的輸出請求,如果判斷具有上述請求,則使處理前進至步驟SB40。
            [0165]在步驟SB40中,SAS鼾聲檢測部114向解析處理部115輸出檢測結果并結束處理。
            [0166]參照圖16,在步驟SB20的鼾聲檢測處理中,首先在步驟SB211中,SAS鼾聲檢測部114設定上述有聲區間判斷閾值并使處理前進至步驟SB212。有聲區間判斷閾值例如使用在步驟S201中設定的值。
            [0167]在步驟SB212中,SAS鼾聲檢測部114執行鼾聲測定處理并使處理前進至步驟SB213。判斷用于結束鼾聲檢測的條件是否成立,如果判斷條件成立,則使處理返回圖15,如果判斷條件不成立,則使處理返回步驟SB212。在此,結束鼾聲檢測的條件可以列舉如下情況:操作按鈕組10中的規定按鈕、到達在存儲器42中預先存儲的結束時刻、或通過通信部50從外部裝置輸入有結束鼾聲檢測的指令。
            [0168]在以上參照圖16說明的處理中,直到用于結束鼾聲檢測的條件成立為止,持續進行鼾聲測定處理。
            [0169]另外,在圖16的步驟SB212的鼾聲測定處理中,SAS鼾聲檢測部114利用High計數和Low計數來設定fGRP信號的值。并且,SAS鼾聲檢測部114將以上述方式設定了值的fGRP信號與其時刻一起存儲。由此,SAS鼾聲檢測部114可以生成參照圖19等說明的聲音模型。
            [0170]信號fGRP是圖18中表示為線L2那樣的將接近的鼾聲發生區間匯總處理的聲音模型中的、用于表示有聲區間/無聲區間的信號。“fGRP = I”表示有聲區間,“fGRP = O”表示無聲區間。
            [0171]在鼾聲測定處理中,在從上一次執行該處理時到本次執行該處理時,SAS鼾聲檢測部114將fSIG的值從“O”切換為“I”作為條件,將High計數的計數值加I并更新,并且將fSIG的值從“I”切換為“O”作為條件,將Low計數的計數值加I并更新(步驟SC90)。并且,SAS鼾聲檢測部114將High計數或Low計數的計數值超過規定閾值作為條件,來切換鼾聲有無的判斷結果(fGRP = 1/0)。即,如果High計數的值超過規定的閾值,則將fGRP的值切換為I。此外,如果Low計數的值超過規定的閾值,則將fGRP的值切換為O。由此,能夠生成聲音模型,該聲音模型能夠確定參照圖19說明的SAS鼻干聲的特征。
            [0172]如上所述,將fGRP信號與其時刻一起存儲。由此,SAS鼾聲檢測部114可以生成參照圖19等說明的聲音模型。并且,在步驟SB40中,SAS鼾聲檢測部114基于該聲音模型,至少一個一個地計算作為上述指標的Sh和SI,并基于上述值,按照式(2)和式(3)判斷有無發生SAS鼾聲(0SAS鼾聲),并且將結果輸出到解析處理部115。
            [0173][變形例等]
            [0174]在以上說明的本實施方式中,例如圖21和圖22所示,解析處理部115例如可以基于由鼾聲檢測部112計算出的S值和N值來計算鼾聲的等級,并將該等級顯示為檢測結果。
            [0175]另外,解析處理部115可以基于由SAS鼾聲檢測部114檢測的檢測結果,將判斷為發生了 SAS鼾聲的時間段顯示為檢測結果。雖然在圖21和圖22中將檢測結果與成為檢測對象的時刻一起顯示,但在這種顯示中,例如通過對產生鼾聲的時間段進行著色顯示,來顯示發生SAS鼾聲 的時間段。
            [0176]此外,為了將發生的鼾聲客觀地傳達給非測量者等,解析處理部115可以在利用鼾聲檢測部112的檢測結果判斷為鼾聲等級在規定等級以上的期間、或者是在利用SAS鼾聲檢測部114的檢測結果判斷為發生了 SAS鼾聲的期間,通過錄音控制部130使錄音模塊140動作,對由麥克風30取得的聲音進行錄音。解析處理部115在鼾聲測定中從鼾聲檢測部112依次取得S值和N值來依次確定鼾聲的等級,并且將確定的等級在規定等級以上作為條件,向錄音控制部130指示錄音。此外,解析處理部115依次從SAS鼾聲檢測部114取得檢測結果,并且將發生SAS鼾聲作為條件,向錄音控制部130指示錄音。
            [0177]本發明實施方式的所有內容均為舉例說明,本發明并不限定于此。本發明的范圍并不由以上說明的內容來表示,而是由權利要求來表示,并包含與權利要求等同的內容和在權利要求范圍內的所有變更。
            【權利要求】
            1.一種睡眠評價裝置(100),其特征在于包括: 取得裝置(30),用于取得聲音;以及 確定裝置,用于根據由所述取得裝置取得的聲音的產生時間量,來確定鼾聲的等級,所述確定裝置基于在所述取得裝置中取得聲音的累計時間相對于在所述取得裝置中取得聲音的次數之比,來確定所述鼾聲的等級。
            2.根據權利要求1所述的睡眠評價裝置,其特征在于, 所述確定裝置在每個規定期間確定所述鼾聲的等級, 當在所述規定期間取得聲音的累計時間比第一時間長時、或短于比所述第一時間短的第二時間時,所述確定裝置確定未發生軒聲。
            3.根據權利要求2所述的睡眠評價裝置,其特征在于, 所述確定裝置在每個規定期間確定所述鼾聲的等級, 當在所述規定期間取得聲音的次數在第一次數以上時、或小于比所述第一次數少的第二次數時,所述確定裝置確定未發生鼾聲。
            4.根據權利要求1-3中任意一項所述的睡眠評價裝置,其特征在于還包括: 檢測裝置,用于檢測被測量者的身體動作;以及 顯示控制裝置,用于使顯示裝置顯示由所述檢測裝置檢測出的身體動作和由所述確定裝置確定的鼾聲等級的時間變化。
            5.一種睡眠評價裝置,其特征在于包括: 取得裝置,用于取得聲音;以及 判斷裝置,用于根據由所述取得裝置取得的聲音的連續發出聲音期間的長度和連續未發出聲音期間的長度,判斷是否發生了睡眠呼吸暫停綜合征鼾聲。
            【文檔編號】A61B5/08GK103945762SQ201280057500
            【公開日】2014年7月23日 申請日期:2012年10月17日 優先權日:2011年11月24日
            【發明者】堤正和, 原田洋, 原浩貴, 東郷秀孝 申請人:歐姆龍健康醫療事業株式會社
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