スマートフォンによる睡眠時無呼吸症候群自己診断アプリケーションの提案

スマートフォンによる睡眠時無呼吸症候群自己診断アプリケーションの提案
Proposal of Self-Diagnosis Application for The Sleep Apnea Syndrome With a Smartphone
データベースシステム学講座
指導教員：村田嘉利
はじめに
現在日本において，睡眠時に気道が塞がり，何度
も呼吸が止まってしまう睡眠時無呼吸症候群患者は，
人口の 4 ％から 5 ％といわれている 1) ．しかし，睡
眠時無呼吸症候群を検出するためには，血中酸素濃
度計や脳波計などの多くの装置を身体に取り付けな
ければならず，手軽に自己診断することが難しい．
本研究では，スマートフォンで加速度センサーと
マイクからいびきと体動を測定し，睡眠時無呼吸症
候群を手軽に自己診断するアプリケーションを提案
する．
2.
先行研究および関連研究
被験者 3 名に対してデータの取得を行った．3 名
の取得したデータを分析した結果，いずれの被験者
においても，以下の 3 つの特徴が見られた．
1. 図 2 の (1) のように，いびきといびきの間に 10
秒程度の無音が続いている．その時，無呼吸状
態が発生しており，図 2 の (2) のように，血中
酸素濃度が低下していく．
2. 10 秒程度の無音後，呼吸を再開するために図 2
の (3) のように，いびきが発生する．息を吸い
込む時，大きく息を吸い込むため，大きないび
きと，図 2 の (4) に示す，1m/s2 以上の大きな
体動が発生する．
3. 無呼吸状態からいびきと体動が発生すると，図
2 の (5) のように血中酸素濃度が元に戻ってい
音量
血中酸素濃度
(5)
(2)
100
95
60
80
30
75
20
70
(3)
(1)
65
(4)
(%)
85
40
血中酸素濃度
90
50
測定環境
60
10
55
0
50
(秒)
図 2 睡眠時無呼吸症候群患者の血中酸素濃度，い
びきの音量および体動の変化例 1
音量
加速度
血中酸素濃度
70
音量
100
95
60
90
50
85
40
80
75
20
70
65
(1)
10
(%)
(*10m/s^2)
30
血中酸素濃度
・
加速度
(db)
測定環境を図 1 に示す．データの取得にはスマー
トフォンの加速度センサーとマイクを利用し，体動
といびきを測定する．睡眠時の体動を取得するため
に，図 1 の (1) のように，スマートフォンを腹上部
に置き，データ取得を行なった．スマートフォンを
腹上部に固定するために，ポケット付きの腹巻を利
用した．また，無呼吸状態での体動といびきのデー
タの特徴を捉えるために，図 1 の (2) のように，パ
加速度
70
(*10m/s^2)
3.1.
データ測定
無呼吸時のデータの特徴
3.2.
・
加速度
(db)
3.
鈴木彰真
ルスオキシメーターを用いて血中酸素濃度を測定し，
スマートフォンで取得したデータと対比させ検証を
行った．
音量
呼吸検知に関する研究としては，Kinect を寝室の
天井に設置し，Face Tracking 機能を利用するもの
がある 2) ．しかし，呼吸が止まっていても唇が動い
ていると呼吸をしていることになり，無呼吸状態を
検出できない．
一方，先行研究として本研究室では腹上部に置い
たスマートフォンを利用し，加速度の値といびきの
音量から無呼吸状態の推定を行う方法を提案してい
る 3) ．この研究では，1 人の呼吸データを用いて分
析を行っており，多くの患者に適用できるか不明で
ある．本研究では複数人のデータを基に睡眠時無呼
吸症候群の判定方法を導き出す．
佐藤永欣
1
12
23
34
45
56
67
78
89
100
111
122
133
144
155
166
177
188
199
210
221
232
1.
0312011070 下上恭輔
60
55
50
1
13
25
37
49
61
73
85
97
109
121
133
145
157
169
181
193
205
217
229
0
(秒)
図 3 睡眠時無呼吸症候群患者の血中酸素濃度，い
びきの音量および体動の変化例 2
図 1 測定環境
く．いびきが発生し，息を吸い込むことで血中
酸素濃度が回復していく．
また，今回のデータ分析の結果，息を吸い込もう
とするために図 3 の (1) のように，いびきが起こる
前に 0.5 から 1m/s2 程度の小さな体動が複数回発生
する場合もあることがわかった．
無呼吸検出アルゴリズム
3.3.
以上の無呼吸時のデータの特徴に基づきアルゴリ
ズムを考案した．まず，音量を計測し，音量の上昇
が見られた場合，その回数をカウントする．１分先
まで音量の上昇をカウントし，1 分間に 5 回上昇が
見られた場合，分析用にデータの保持を開始する．5
回見られなかった場合，いびきによる音量の上昇で
はないとみなし，データを破棄する．このようにす
ることで，いびきをかいていない場合の無駄なデー
タ分析を回避する．データの保持を開始した場合，1
分間音量の上昇がなくなるまでデータの保持を継続
する．1 分間音量の上昇がなくなった場合，無呼吸
のデータ分析を行う．無呼吸の分析では，いびきと
いびきの間の無音時間を計測するために，音量が下
がった場所から次の音量が上がるまでの時間をカウ
ントする．10 秒以上無音が続いていた場合，音量が
上がった場所から前後 5 秒の体動を分析し，0.5m/s2
以上の体動が見られれば無呼吸が起こっていると判
定する．
4.
提案システム
システム構成を図 4 に示す．利用者は，図 4 の (1)
のように，ポケット付きの腹巻にスマートフォンを
入れ，腹上部に固定し利用する．図 4 の (2) に示す
ように，データ取得を開始すると，音量と加速度の
取得を開始する．取得した時間，音量，加速度は図
4 の (3) に示すように，csv ファイルで出力を行う．
また，図 4 の (4) に示すように，取得した音量と加
速度を提案したアルゴリズムを用いて，無呼吸の分
析を行う．分析結果は図 4 の (5) に示すように，csv
ファイルとして，いつ，何秒間無呼吸状態が起こっ
ていたかを出力する．無呼吸が検出された場合，図
4 の (6) に示すように，データをグラフで表示する．
無呼吸がいつ，何秒間起こっていたかを図 5 のよう
スマートフォン
(4)
データ取得開始
加速度、音
音量
量の計測
(2)
・
腹巻
(1)
加速度
取得
無呼吸状態か判定
利用者
(3)
図 5 無呼吸と判定された図 6 音量と加速度の
時間と秒数の一覧画面
グラフ表示画面
に確認することができ，見たい時間を選択すると図
6 のようにその時の音量と加速度のグラフが表示さ
れる．
5.
評価実験
睡眠時に血中酸素濃度が低下する人 1 名と低下し
ない人 1 名に，本アプリケーションを利用してもら
い，評価を行った．血中酸素濃度が低下する人の場
合，無呼吸の起こった回数として，165 回と判定さ
れた．血中酸素濃度が低下しない人では 16 回と判
定された．人数は多くないが，結果に違いが見られ
た．しかし，血中酸素濃度の低下が見られない，つ
まり睡眠時無呼吸でない被験者についても 16 回の
無呼吸が起きていると判定した．これは，スマート
フォンのマイクが布団にすれる音を取得していたた
めと考えられる．今後，この誤検出に対応する必要
がある．
6.
まとめ
本論文では，スマートフォンを用いて睡眠時無呼
吸症候群を自己診断できるアプリケーションを開発
した．いびきといびきの間に発生する無音と無呼吸
後の体動から睡眠時無呼吸と判定する．今後，本ア
ルゴリズムで判定した無呼吸の結果とパルスオキシ
メーターで測定した血中酸素濃度を照合し，検証す
る．また，今回の評価実験ではスマートフォンのマ
イクにふとんがすれる音が原因と考えられる誤判定
が発生しているため，誤検出を軽減する方法を考察
する．
参考文献
(5)
結
結果
(6) 果
CSV
を
ファイル
グ
ラ
フ
データ
で
CSV
表
ファイル
示
図 4 システムの構成
1）井上雄一，高齢者の睡眠を守る―睡眠障害の理
解と対応，ワールドプランニング，2014
2）吉武伸泰ほか，”Kinect センサを用いた医療用
患者監視システムにおける体勢検知機能の実装
”,2013 情報処理学会研究報告
3）佐々木麻衣ほか，”スマートフォン利用した睡眠
時無呼吸症候群簡易検知システムの提案 ”，第
75 回情報処理学会全国大会，4ZG-8 (2013).

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