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熊本大学学術リポジトリ
Kumamoto University Repository System
Title 種々の生体信号解析による睡眠呼吸障害の定量的評価法
Author(s) 大久, 典子
Citation
Issue date 2010-03-25
Type Thesis or Dissertation
URL http://hdl.handle.net/2298/17212
Right
博士論文
種々の生体信号解析による睡眠呼吸障害の
定量的評価法
2010 年 3 月
熊本大学大学院自然科学研究科
大久典子
目 次
第 1 章 序 論
1-1. 研究の背景と目的 ……1
1-2. 論文の構成 ……4
第 2 章 睡眠と睡眠呼吸障害の評価
2-1. 睡眠と睡眠段階 ……5
2-2. 自律神経系 ……7
2 - 2 - 1 .自律神経系の機能 ……7
2-2-2. 睡眠と自律神経 ……10
2-3. 睡眠障害 ……11
2-3-1. 睡眠障害の分類 ……11
2-3-2. 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群 ……13
2-3-3. 上気道抵抗症候群 ……16
2-4. 睡眠障害検査とその測定機器 ……17
2-4-1． 睡眠検査のタイプと睡眠障害に対するパラメータ ……17
2-4-2． 終夜睡眠ポリグラフ(Polysomnography, PSG) ……18
2-4-3. 睡眠呼吸障害の評価指標 ……20
2-4-4. 簡易睡眠呼吸検査指標 ……21
2-5. 睡眠検査における生理学的データの解析方法 ……22
2-5-1. 時間領域解析法 ……22
2-5-2. 周波数領域解析法 ……23
2-5-2-1.高速フーリエ変換(FFT)法 ……23
2-5-2-2.自己回帰(AR)法 ……25
2-5-2-3. 最大エントロピー法(MEM)および MemCalc 法 ……25
第 3 章 睡眠検査指標と
自律神経活動評価指標との関連性
3-1. 閉塞型睡眠無呼吸低呼吸症候群における自律神経活動 ……28
3-1-1. はじめに ……28
3-1-2. 対象・方法 ……29
3-1-3. 結果 ……29
3-1-4. 考察 ……35
3-2. 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群における
重症度と自律神経活動 ……37
3-2-1. はじめに ……37
3-2-2. 対象・方法 ……37
3-2-3. 結果 ……38
3-2-4. 考察 ……46
第 4 章 各種生体信号解析による睡眠状態の評価
4-1. 脳波と下顎筋電図による睡眠段階判定の試み ……49
4-1-1. はじめに ……49
4-1-2. 対象・方法 ……50
4-1-3. 結果 ……50
4-1-4. 考察 ……54
4-2. 脳波エントロピー値による睡眠呼吸障害の評価 ……55
4-2-1. はじめに ……55
4-2-2. 対象・方法 ……55
4-2-3. 結果 ……56
4-2-4. 考察 ……63
4-3. 心電図エントロピー値による睡眠呼吸障害の評価 ……64
4-3-1. はじめに ……64
4-3-2. 対象・方法 ……65
4-3-3. 結果 ……65
4-3-4. 考察 ……70
第 5 章 総括
5-1. 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群(OSAHS)と自律神経活動 ……72
5-2. 携帯型生体信号計測装置(PBSM)を用いた
MemCalc 法によるエントロピー値の解析 ……74
5-3. 今後の課題 ……78
参考文献 ……78
謝辞 ……88
1
第１章 序論
1-1. 研究の背景と目的
ヒトの一生の約１/３は睡眠時間である。睡眠がうまくとれないと、大脳の情
報処理能力に悪い影響が出る。睡眠不足のときに私たちが感じる不愉快な気分
や意欲のなさは、身体ではなくて大脳そのものの機能が低下していて、大脳が
休息を要求していることを意味している。この睡眠中の身体状況は、患者本人
のみならず家族にとっても、医療側にとってもブラックボックスである。睡眠
中における免疫系、内分泌系、血液凝固系、中枢神経系等のさまざまな因子の
応答の異常が、われわれの身体のホメオスタシスを破綻させる要因になってい
る 1）。睡眠覚醒リズムに代表される意識活動は自律神経の支配を受けていて、
覚醒時には交感神経系が優位に働き副交感神経の活動が低下する。逆に、睡眠
時には副交感神経が亢進し交感神経の活動が低下する 2-5）。ヒトの自律神経活動
は交感神経と副交感神経の拮抗支配をうけており、この両者の相対的な関係か
ら自律神経活動を論じているにすぎない。最近、筋交感神経活動法と呼ばれる
方法が開発された。これは、タングステン微小電極を刺入して神経の活動電位
を直接記録すると、神経インパルスの群発が観測され、この群発の単位時間あ
たりの頻度で交感神経の活動を直接評価できるものである。この方法により、
睡眠から急に覚醒する際に自律神経系の反応が必ず伴うことや、覚醒反応は致
死的な心室細動をもたらすこともあり、睡眠中の中途覚醒がかなり危険な現象
であることも解かってきた 6-9）。
睡眠中に呼吸の異常を来す代表的な疾患として睡眠時無呼吸症候群（Sleep
Apnea Syndrome, SAS）がある 10）。わが国における本症候群に関する研究は既
に 1970 年代後半より行われていたが、一般の臨床医に注目されるようになった
のは、つい最近起こった山陽新幹線運転手の居眠り運転が SAS によるというこ
とが明らかとなり大きな社会問題になってからである 11）。本疾患概念は、1976
年にスタンフォード大学の Guilleminault 教授により提唱された 10）。10 秒以上
の気流停止を一回の無呼吸発作とし、この無呼吸発作がレム睡眠 およびノンレ
2
ム睡眠にわたって一晩に 30 回以上出現する症候群と定義されている。
無呼吸を来す原因で最も多いのは上気道の狭窄や閉塞により起こる閉塞型無
呼吸低呼吸症候群(Obstructive Sleep Apnea/Hypopnea Syndrome, OSAHS)であ
り、扁桃肥大や小顎 12-14）、肥満 15-16）などが原因で起こる場合が多く、脂肪が空
気の通り道を狭めてしまうことによる。この OSAHS では、“睡眠—上気道閉塞—
無呼吸—胸腔内圧低下、PaO2 低下、PaCO2 上昇—覚醒—上気道開放—睡眠”という
エピソードを一夜に数百回程度繰り返す 17-19）。無呼吸発作時には化学受容体を
介して脳波上覚醒反応が生じることや化学受容体の感受性亢進などにより、交
感神経活動の亢進が起こるとされる 20-21）。ノンレム睡眠(NREM)やレム睡眠(REM)
による睡眠の周期には成長ホルモンや下垂体ホルモンのプロラクチンや腎臓ホ
ルモンのレニンなども関与しており、免疫系や内分泌系、感覚神経系などとの
協調的調節による自律神経活動の破綻と OSAHS 発症との関連は興味深い 22-23）。
また、最近では、心拍変動による VLF(very low frequency)指標が無呼吸の周期
を反映し、不整脈が原因となる死亡率との関連性が強く、生命予後の予測に特
に有用であるとの報告もある 24-28）。OSAHS は、成人の約 2-７％にみられ、老人
では頻度が高くなるなど、けして稀なものではない 29-30)。肥満、高血圧、糖尿
病、高脂血症などいわゆる生活習慣関連疾患との合併例も多く、睡眠中の無呼
吸に伴う低酸素血症により、脳、心、肺、肝、腎臓など重要臓器に障害をもた
らす。さらには、頻回なる断眠により日中過眠や活動度の低下などの精神身体
異常を来す。特に、SAS は高血圧の病因として独立した因子であり、二次性高血
圧の第一に選ばれている。これらのことから睡眠中における生体情報を知る事
は種々の疾患の診断、病態の解明に極めて重要である。
現在、睡眠中の中枢神経機能、呼吸機能及び循環機能をモニターする方法と
して、脳波、筋電図、眼電図、呼吸運動、酸素飽和度および心電図等種々の測
定方法を駆使して睡眠中の生体信号をモニターする終夜睡眠ポリグラフ
(Polysomnography, PSG)がゴールドスタンダードである 31-32）。
その実施にあたっては設備、人手、時間がかかるため SAS を疑われる全例に施
行することは困難である。また検査を実施できる医療機関にも限りがある。こ
3
れらの事はわが国にける SAS を中心とした睡眠医療の普及の制限因子ともなっ
ている。従って、外来レベルで簡単に睡眠中の呼吸異常を検出できる簡易睡眠
モニター装置の開発が不可欠である。
わが国におけるOSAHSは肥満を伴わない重症例がいることが注目されており、
欧米とは異なった背景があると考えられる 33-36）。OSAHS の実態を明らかにする
ためには、診断法、診断のための施設などの問題がある。OSAHS の診断のために
は PSG が不可欠であり、専門の施設でないと診断がつかない。しかし、診断法
の煩雑性のため診断できる施設の普及が困難である。そこで、最近、幾つかの
簡易睡眠モニター装置が開発され、臨床の現場で使用されているパルスオキシ
メータ、在宅睡眠時呼吸モニター装置は気流、酸素飽和度モニターによるもの
である 37-41）。このような装置では無呼吸、低呼吸などの呼吸情報の評価は可能
であるが、睡眠時間、睡眠段階の評価および循環動態の評価は不可能である。
脳波を含めたモニターができないため、一部の睡眠呼吸障害を見逃す恐れがあ
り、診断法として用いるには不適応との指摘もある。特に、上気道抵抗症候群
は OSAHS と同様に、日中の過眠といびきを訴えるにもかかわらず、胸腔内圧の
上昇に従って頻回の覚醒反応が見られるが、血中酸素飽和度の低下が無く、無
呼吸低呼吸指数も 5 以下であることから、病態的には OSAHS に分類されるが簡
易モニターでは見逃されることがある 37-41）。したがって簡易睡眠モニターにも
脳波や心電図の情報が加われば睡眠レベルの評価や睡眠中の循環動態の情報も
評価できるようになる。このことは、PSG から得られる情報水準までにはならな
いものの、在宅での睡眠状態や循環動態の情報を呼吸情報とともに同時に得る
ことができる携帯型の睡眠呼吸モニター機器の開発も可能となる。さらに、こ
れに心電図の周波数解析を行うことができれば睡眠時の自律神経評価も可能な
睡眠検査システムの開発の可能性まで広がる。
したがって、本研究は、携帯型ホルター心電計および携帯型生体信号計測器
によって得られる生体信号に従来使用されていない新しい解析方法を行うこと
で得られる結果と従来から使用されている PSG における生体信号の解析結果と
を比較することで、睡眠呼吸障害の新しい定量的評価方法の検討を行った。
4
1-2. 論文の構成
本論文は以下の構成となっている。
第１章は序論であり、本論文の背景と目的、および論文の構成について述べ
る。
第 2 章では、睡眠および睡眠障害の概要、およびこれらに密接に関連する自
律神経系のメカニズムについて現在までに解明されている生理学的知見につい
て述べる。また、現在使用されている睡眠検査における種々の計測方法やこれ
らの機器により計測された生体信号の解析方法について述べる。さらに日本国
内で使用されている携帯型生体信号計測機器の現状などについても言及する。
第 3章では、ホルター心電図により閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群(OSAHS)
患者と健常者の心拍変動を２４時間計測し、その心拍変動解析により OSAHS 患
者の睡眠病態について述べる。
第4章は、PSGおよび携帯型生体信号計測器(Portable Bio-Signal Measurement
Instrument, PBSM)から記録した生体信号の比較から、PBSM を使用した脳波およ
び下顎筋電図による睡眠ステージの有効性を検討する。また、OSAHS の睡眠の質
的評価に関して、PBSM で記録した脳波および心電図の周波数解析により算出し
たエントロピーの有効性について述べ、この方法による簡易型睡眠検査システ
ムの可能性について言及する。
最後に第 5 章では本研究で得られた結果をまとめ、今後の課題および展望に
ついて述べる。
5
第 2章 睡眠と睡眠呼吸障害の評価
2-1. 睡眠と睡眠段階
睡眠は単なる活動停止の時間ではなく、高度の生理機能に支えられた適応行
動であり、生体防御技術でもある。とりわけ、発達した大脳を持つ私たち人間
にとっては、睡眠の適否が質の高い生活を左右することになる。「よりよく生
きる」ことは、とりもなおさず、「よりよく眠る」ことなのである 42)。
脳波が脳の意識水準とよく対応して変化し、特に睡眠中は著明な変化を示す
ことから、脳波、眼球電図および下顎筋電図などを同時に記録し、総合的に睡
眠段階を判定する。睡眠段階は、覚醒期、ノンレム睡眠の段階 1、段階 2、段階
3、段階 4 およびレム睡眠に判別する。ノンレム睡眠段階 1〜4 は浅睡眠期（段
階 1と段階 2）と深睡眠期（段階 3と段階 4）とに大別される。
表 2-1 はこのような睡眠段階と脳波の大まかな特徴を示している。上段の覚
醒期には脳波の中でβ波やα波が出現する。ノンレム睡眠段階 1 では、α波に
代わって 4～7Hz のθ波が出現し、入眠期と呼ばれる状態である。脳波の変化に
加え、入眠期にはゆっくりとした眼球の振子運動（slow eye movement, SEM）
がみられる。ノンレム睡眠段階 2では、14Hz 前後の睡眠紡錘波（sleep spindle
wave）が出現し始め、ゆっくりとした眼球運動は停止し、呼吸は規則正しい寝
息になる。深睡眠期では、眠りがさらに深くなり、脳波の周波数は 3Hz 以下に
下がり、振幅は 200～300μV くらいまで高くなる。この遅い波が大徐波あるい
はδ波と呼ばれるものである。行動的にもっとも深い眠りである。眠りはじめ
てからおよそ 1 時間半から 2 時間後に、突然、脳波パターンはノンレム睡眠段
階 1へ移行する。しかし、入眠期と違ってゆっくりとした眼球運動はみられず、
逆に覚醒期のような急速眼球運動（rapid eye movement, REM）が起こる。さら
にオトガイ筋など抗重力筋の緊張が著しく低下する。この睡眠をレム睡眠とい
う。
図 2-1 は、睡眠時における脳波と筋電図等の特徴に基づいて作成された睡眠
経過図（睡眠ダイヤグラム）を示す。睡眠ダイヤグラムとは、各睡眠段階の経
6
時的変化を図で表すことで、各睡眠段階の出現状況や睡眠の安定性など、睡眠
構築を視察的に把握することができ、睡眠中の様々な事象との時間的関連性を
知る上で有用である 43)。正常な成人の睡眠は、入眠とともに浅い眠りであるノ
ンレム睡眠段階 1 からノンレム睡眠段階 2 へとすすみ、深睡眠期に入る。再び
眠りが浅くなり、レム睡眠がはじめて出現する。この間が、約 90 分で、この周
期を 4、5回くりかえす（ウルトラディアンリズムとも言う）。図のように睡眠
の前半は深い眠りの成分が多く、睡眠の後半はレム睡眠の成分が多くなる。
7
表 2-1. 睡眠段階の脳波の特徴(Rechtscaffen＆Kales；2006)
図 2-1. 成人の睡眠の時間経過図
（アレクサンダー＆ボルベイ：睡眠の謎、どうぶつ社、1985 を改変）
8
2-2. 自律神経系
2-2-1. 自律神経系の機能
自律神経は、ヒトが意識をしないでも体内の臓器や器官を環境に合わせて生
理的恒常性を保つ役割を持っている。例えば、内臓感覚受容器（血管壁、胸腔・
腹腔および骨盤腔の器官）で感受された内臓の状態を中枢神経の各部位にある
自律神経中枢に伝える求心性機序（内臓求心性神経系）と内臓諸臓器の機能を
調節する交感神経系、副交感神経系による遠心性機序（自律神経遠心路）によ
り調節されるが、これらの情報処理は反射的に行われている（図 2-2）。
ひとつの臓器には交感神経と副交感神経の両系統の支配（二重支配）があり、
互に拮抗しながら相反する効果（拮抗支配、相反支配）を及ぼしている。たと
えば心臓の活動（心拍数、心拍出量など）は交感神経により亢進し、副交感神
経により抑制される。一方、消化管、尿管、膀胱などの活動（収縮、蠕動、分
泌など）は副交感神経により亢進し、交感神経により低下する。一言で言えば、
交感神経は運動に必要な機能を亢進させる神経系であり、副交感神経は食後に
必要な機能を亢進させる神経系である（表 2-2）。
自律神経系は脊髄、脳幹、視床下部、大脳辺縁系などにある自律機能中枢や
脊髄にある高位中枢による中枢性調節、各種感覚入力による反射性調節を受け
て、循環、呼吸、消化、発汗・体温、内分泌機能、生殖機能、および代謝のよ
うな不随意な機能を制御する。その際、自律神経系ばかりでなく、1) 内分泌系、
2) 免疫系、3) 体性神経系も協調的に調節されて、生体のホメオスタシスが維
持される。
9
図 2-2. 自律神経系の機能
http://physiol.umin.jp/nerv/intro/text/text.html より引用
表 2-2. 自律神経系と生体機能
生体機能 交感神経興奮 副交感神経興奮
心臓拍動 増加 減少
血圧 増加 低下
気管支 拡張 収縮
消化管運動 抑制 亢進
肝臓 グリコーゲン分解 グリコーゲン合成
瞳孔 散大 縮瞳
10
2-2-2. 睡眠と自律神経
睡眠中に分泌が増加するホルモンの中で、代表的なものとして成長ホルモン
があげられるが、子供の骨や筋肉の発育には欠かせないものであるばかりでな
く、大人にとっても新陳代謝に深く関係している。朝起きる頃になると、コル
チゾール（副腎皮質ホルモン）の分泌のピークを迎え、このホルモンは身体を
目覚めさ、日中の活動を支え、やる気を起こさせる。一方、暗くなると脳の松
果体からメラトニンが分泌され、このホルモンには眠気を増進させる作用があ
る。自律神経系は、昼間は体温が高く活動に適した状態では交感神経が優位に
なり、心臓の拍動なども高まるが、睡眠中は心拍や呼吸などの自律神経系の機
能は副交感神経優位の方向へと変わる。通常、昼間は自律神経系の一つである
交感神経が優位になり、夜は副交感神経優位の方向へと変わることで、様々な
ホルモンのバランスが整えられる（図 2-3）。
図 2-3. 睡眠と自律神経
11
2-3. 睡眠障害
2-3-1. 睡眠障害の分類
睡眠呼吸障害は単独疾患ではなく、上気道の易虚脱性や呼吸調節の異常によ
り、睡眠中頻回に呼吸が停止する呼吸障害とそれによる睡眠障害を呈する症候
群である。その判断は、自覚症状の有無に関わらず、睡眠時に 10 秒以上（通常
20～50 秒）持続する呼吸停止または浅い呼吸（低呼吸）のエピソードが１時間
あたり5回以上反復し、呼吸障害に伴って覚醒反応が頻回に起こる状態を言う。
低呼吸とは 呼吸が止まらなくても、呼吸がしにくくなり、動脈血酸素飽和度の
低下状態のことを言う。アメリカ睡眠医学学会（AASM）の 1999 年の定義 44)では、
低呼吸は呼吸の振幅の低下が 50％未満であっても、3％より大きい酸素飽和度の
低下または覚醒を伴う 10 秒以上の呼吸減弱としている。
一方、睡眠時無呼吸低呼吸症候群（sleep apnea/hypopnea syndrome, SAHS）
の定義は、睡眠呼吸障害があり、かつ日中傾眠または熟睡感の欠如や日中倦怠
感などの自覚症状を伴うものとされ、区別して扱うことが必要である。SAHS の
特徴を挙げると、夜間睡眠中に反復して呼吸停止あるいは呼吸低下の起るもの
で、夜間睡眠が慢性的に妨げられるため、朝起床時に爽快感に乏しく、日中強
い眠気や全身倦怠感が毎日のように起こり、社会生活が妨げられる疾患である。
臨床的には高血圧症・虚血性心疾患・脳血管障害・不整脈などの原因の一部に
なる。その主な要因としては繰り返す低酸素血症、頻回の睡眠中断による覚醒
反応、その結果としての持続的な交感神経系活動の亢進、インスリン抵抗性の
惹起が挙げられている。それらは、SAHS に合併することが多い肥満症・メタボ
リック症候群と相まって、血管内皮細胞傷害・動脈硬化症を引き起こし、さら
には臨床的な心血管系障害につながる。SAHS では中枢性にせよ閉塞性にせよ、
無呼吸に伴う動脈血酸素飽和度の低下が化学受容器を介して、また胸腔内圧の
変化が機械的受容器を介して交感神経系の亢進をもたらし、結果として夜間昇
圧が生じる。
SAHS を型で分類すると、肥満や扁桃腺肥大などによる上気道狭窄が原因で発
生し、胸郭の呼吸運動はあるものの鼻腔からの換気が停止し、覚醒反応により
12
苦悶性の激しいいびきを繰り返す閉塞型と、胸郭の呼吸運動が起らず呼吸停止
が反復する中枢型と、両者の混合した混合型が区別されているが、相互の移行
もある（図 2-4）。また完全な呼吸停止には至らないが、換気が低下するために
頻回の覚醒反応が起こる上気道抵抗症候群もあり、診断には食道内圧の測定が
有用である。
図 2-4. SAHS の各種病態（閉塞型・中枢型・混合型）
図に示す各種睡眠時無呼吸のそれぞれのチャンネルは、上より下へ、呼吸の気流、胸郭
の動き、腹壁の動き、いびき、体位、経皮的酸素飽和度を示す。閉塞型は上気道が閉塞し
て気流が停止するもので、無呼吸中も胸部と腹部の呼吸運動が認められるが、その動きは
互いに逆になる奇異運動を示す。中枢型は呼吸中枢の機能異常により主としてレム睡眠期
に呼吸筋への刺激が消失して無呼吸となる。混合型は中枢型無呼吸で始まり、後半になっ
て閉塞型無呼吸に移行する場合が多い。閉塞型無呼吸に分類されることが多い。
13
2-3-2. 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群（OSAHS）
OSAHS は SAHS の代表的病型であり、睡眠障害でもっとも頻度が高い。図 2-5
下段に OSAHS の睡眠ダイヤグラムを示す。OSAHS では上気道が虚脱しやすく、覚
醒中は上気道を開放する筋群の活動性が亢進しているとされているが、睡眠中
は筋活動が低下し、上気道は動的狭窄状態となる。気道が狭まっていると必要
な量の換気が行われず、血液中では酸素量が低下して二酸化炭素の量が増える
という現象が起こる。そこで、血管壁にあるセンサーがこれを感知して延髄に
ある呼吸中枢に働きかけ、この刺激で脳が一過性の覚醒現象を起こし、呼吸中
枢は呼吸筋に対して呼吸運動を活発にするよう指令を送る。呼吸筋はこれに促
されて呼吸運動を活発化し、空気を送る力を強めていく。この力が気道の狭く
なっている部分の抵抗をはねのけたとき、気道が開放されて初めて大きな呼吸
をする。狭窄により生じる乱流が咽頭壁を激しく振動させるため、睡眠に伴っ
て周囲にそれとわかる強い「いびき音」を伴うあえぎ様呼吸を繰り返す。気道
の状態は吸気初期には軽度の狭窄であっても吸気末期に向けて虚脱し、ついに
は完全に閉塞する。したがって、閉塞部位は解剖学的に常時同一部位とは限ら
ず、吸気努力によって生じる陰圧と気道開存性維持のための上気道筋の緊張度
との力学的バランス変化によって 1回の呼吸サイクル中にも瞬時に移動する。
閉塞は筋緊張がもっとも失われるレム睡眠期に生じやすいが、他の睡眠相でも
観察されるのがこの病態における特徴である。このサイクルは、無呼吸が起こ
る度に、脳が覚醒を繰り返していることであり、この脳の覚醒は意識に残るよ
うなものではなく、大体は数秒間で再び眠りにつく程度のものである。しかし、
睡眠中に脳が覚醒するのは、眠りがその都度、分断され、ひと晩に 30 回以上、
重症の OSAHS では数 100 回にも及ぶ。眠りが分断されれば、それだけ睡眠も浅
くなり、習慣的にこれを繰り返していれば慢性的な睡眠不足に陥る。睡眠不足
が高じれば日中、突然に眠り込んだりすることもあり、実際、それが原因で起
こったさまざまな事故などが報告されている。
14
図 2-5. 睡眠ダイヤグラム
上段：健常人、下段：OSAHS
www.ops.dti.ne.jp/~ueshima/p050726.pdf より引用
15
図 2-6 は、OSAHS 症例から得られた PSG の記録例である。呼吸に関する 4 個
の記録（上より 11 チャンネル（Flow）〜14 チャンネル(Abdom)は、記録開始時
より上下への変動が観察されず無呼吸状態である。その後、徐々に変動が始ま
り呼吸が開始されている。上気道の閉塞によって呼吸が停止し、低酸素血症を
起こし、胸腔内圧の陰圧が増大し、覚醒反応が出現する。
図 2-6. OSAHS 症例
上気道の閉塞により呼吸が停止し、低酸素血症となり、覚醒反応が出現する。
16
2-3-3. 上気道抵抗症候群
上気道抵抗症候群（upper airway resistance syndrome, UARS）は OSAHS の
亜型で、軽症の睡眠呼吸障害である。OSAHS では上気道の閉塞・狭窄により無呼
吸や低呼吸となり、覚醒反応が起こる(図 2-6)。一方、UARS は、明らかな無呼
吸や低酸素血症がみられないことが特徴(図 2-7)で、簡易診断装置では見過ごさ
れる可能性が高い。正確な診断には鼻から食道にカテーテル（圧センサ）を挿
入し、食道内圧の測定が奨励されている。上気道の抵抗に対する覚醒、いわゆ
る呼吸努力関連覚醒反応による睡眠の分断があるため、日中の過眠などがみら
れる。実際の臨床の場では、自覚症状の評価、PSG 検査（特に呼吸波形）にて総
合的に判断する。UARS ではフローリミテーションが 5回/時間以上ある。フロー
リミテーションとは、気道が狭いために吸気量が制限され、ストローを通して
息を吸っているような状態であり、胸腔内圧が下がり、微小覚醒する。
図 2-7.上気道抵抗症候群(UARS)症例
明らかな無呼吸や低酸素血症がみられずに、覚醒反応が出現する。
17
2-4. 睡眠障害検査とその測定機器
2-4-1. 睡眠検査の型と睡眠障害に対する指標
睡眠検査の主目的は睡眠時無呼吸症の診断を確立するとともに、重症度の評
価、治療の選択、および治療効果の評価にある。
表 2-3 は睡眠検査のタイプと測定する指標を示している。日中の過眠症状を呈
する患者の鑑別診断のゴールドスタンダードは患者の観察と睡眠ステージの分
析、酸素飽和度、口・鼻気流の観察を含む PSG 検査である 43-47)。覚醒中の所見
は必ずしも睡眠中の病態を表現しないため、睡眠呼吸障害の診断は睡眠中の所
見に基づいて行われる必要がある。睡眠時無呼吸症と鑑別すべき疾患として、
単純イビキ症、睡眠障害、ナルコレプシー、不眠を伴ううつ病などがある。こ
れらは治療の対象とならないものや、薬物療法が主体となる病態が含まれ、SAHS
の治療方針とは大きく異なるため、より正確な鑑別が必要である。
しかし、PSG 検査は設備面（入院が必要である）や、熟練した検査技師による
装着、観察のもとに施行され、その解析にも熟練を要する。このため、多大な
労力とコストのかかる検査である。おのずと施行可能な検査数が限られ、スク
リーニングには向かない。待機患者が増えていることなども問題となり、わが
国では様々に簡略された検査装置を用いることが可能になっている(表 2-3)。
表 2-3. 検査のタイプと測定する指標
検査のタイプ 測定する指標
Type1
標準的な検査室において検査技師の立ち
会いで実施する PSG
脳波、眼球電図、下肢筋電図、
下顎筋電図、心電図、酸素飽和度、
気流、換気運動
Type2
総合的なポータブル終夜睡眠ポリグラフ脳波、眼球電図、下顎筋電図あるいは心
拍数、気流、呼吸努力、酸素飽和度を含
む最小 7チャンネルのモニター
Type3
睡眠時無呼吸に限定された簡易検査 換気量もしくは気流、心拍数あるいは心
電図、酸素飽和度を含む最小 4チャンネ
ルのモニター
Type4
持続的に記録される 1つあるいは 2 つの
生物学的指標
酸素飽和度あるいは気流を含む 1～2チ
ャンネルのモニター
18
2-4-2. 終夜睡眠ポリグラフ（PSG）
一般に睡眠検査には PSG が使用され、SAHS の診断と治療方針の決定、治療効
果の確認などにおいて最も重要な測定方法である。脳波、眼球電図、下顎筋電
図、気流、動脈血酸素飽和度、換気努力、心電図などの記録により睡眠の状態、
呼吸の状態、イビキの状態、身体の酸素の状態、身体の向きなどを同時に解析
し、それぞれの関係を調べる。表 2-4 に各センサーと睡眠検査項目を示す。
表 2-4. 各種センサーと睡眠検査項目
脳波
眼球電図
下顎筋電図
口・鼻センサー
胸・腹センサー
心電図
酸素飽和度
下肢筋電図
体位
眠りの深さ、時間
眠りの深さ、時間
眠りの深さ、時間
無呼吸・低呼吸の有無、重症度
無呼吸・低呼吸の有無、重症度
不整脈、脈拍の変動
血液中の酸素濃度
夜間の下肢の動き
どの向きで寝ているか
実際のセンサー装着は図 2-8A に示すように、脳波は耳朶を基準として頭皮上
左右の頭頂部、後頭部から導出した記録、眼球電図は鼻根を基準として左右の
眼瞼下から導出した記録、また筋電図は左右の下顎筋から導出した記録によっ
て睡眠段階を判定する。呼吸のモニターとしては、鼻孔および口に装着して呼
吸に伴う気流の温度変化を検出するサーミスタ、鼻口カニューレからの気流を
圧力センサーにより電気信号へ変換する鼻腔圧センサー、胸郭及び腹壁の呼吸
運動に伴う電気抵抗の変化を検出するストレンゲージ、指先の酸素飽和度を検
出するパルスオキシメータ、頸部正中のいびきの振動を検出する振動センサー、
循環のモニターとしては心電図を記録している。図 2-8B は装着後の患者の例で
ある。センサーが脱着しないようにセンサー装着後被験者は頭部からネットを
19
被ることになる。図 2-8C は実際の睡眠検査の風景である。図 2-8D はコンピュ
ータに入力された PSG 記録を示している。
A B
C D
図 2-8. PSG 検査風景
A: 検査項目と各種センサー、B:センサーを装着した患者（ネットをかぶり、センサー外れ
を防止する）、C: 被験者の睡眠中の様子、D: コンピュータに入力された PSG 記録例
20
図 2-9.PSG 検査 30 秒間の記録例
2-4-3. 睡眠呼吸障害の評価指標
PSG は、睡眠状態を総合的に評価する検査であり、睡眠の深さ（睡眠段階）、
覚醒反応の有無、中途覚醒による睡眠の分断化、睡眠構築、睡眠効率などを呼
吸状態の詳細とあわせて、定量的に算出する。
1) 無呼吸低呼吸指数(Apnea/Hypopnea Index, AHI)
SAHS の重症度の指標であり、睡眠 1 時間あたりの無呼吸および低呼吸の回数
を示し、無呼吸と低呼吸の合計回数を全睡眠時間で割って算出する。無呼吸は
10 秒以上の換気停止であり、低呼吸は胸郭や腹壁の動きあるいは口鼻での気流
の低下が 30%以上で、10 秒以上続き、4％以上の動脈血酸素飽和度低下を伴うも
のと定義される。
21
2) 酸素脱飽和度指数（Oxygen Desaturation Index, ODI）
睡眠 1時間あたりに酸素飽和度が 3％以下に陥る回数と定義される。
3)覚醒反応(Arousal Index)
10 秒以上持続する睡眠中に突然、3 秒以上持続する周波数の変化（θ波、α
波、β波の出現）の 1時間あたりの出現頻度と定義される。
4) 深睡眠比率
全睡眠時間の深睡眠時間の割合と定義される。
5) レム睡眠比率
全睡眠時間のレム睡眠時間の割合と定義される。
2-4-4.簡易睡眠呼吸検査指標
自宅で検査が可能となるように PSG の測定項目を省略したものであり、主と
して、血液の酸素飽和度、鼻の気流、いびき音、胸郭の動き、心電図を測定す
る（図 2-10）。脳波の情報がないため、睡眠呼吸障害の詳しい評価をすること
ができないので、スクリーニング目的に使用される。検査の精度としては、PSG
検査の感度・特異度には及ばない。AHI はひと晩の無呼吸、低呼吸回数を総睡眠
時間で割ったものであるが、脳波の記録がない簡易モニターでは総睡眠時間が
得られないため、総記録時間で代用することが多い。これにより、睡眠呼吸障
害の程度を過小評価する可能性がある。また、簡易モニターを患者の自宅で用
いた場合には、一般的に擬陰性、擬陽性ともに増加し、現在得られるエビデン
スのレベルも限られる。適切にデータを記録できない検査の失敗率は 3%から
18％とされている。OSAHS を精査する過程において PSG 検査を行う場合、通常、
事前に簡易検査による評価が必要となっている。
22
《Type 3》 《Type 4》
図 2-10. 簡易睡眠呼吸検査測定器
Type 3: 呼吸状態（無呼吸や低呼吸の回数、時間）および動脈血中の酸素飽和度と脈拍を
同時に測定する機器、Type 4: 動脈血中の酸素飽和度と脈拍を同時に測定する機器
2-5.睡眠検査における生理学的データの解析方法
睡眠検査から種々の生理学的データを測定する場合に、それらの信号に対す
る解析方法は、臨床的に感度の良い指標を抽出するのに重要な役割を持ってい
る 48-50)。臨床応用されているものとしては時間領域解析法と周波数領域解析法
による指標に大別される。
2-5-1. 時間領域解析法
時間領域解析法は数学的関数や物理的信号の時間についての解析法であり、
信号あるいは関数値が連続的な実数で表される連続時間と、ある間隔で値が示
される離散時間があり、信号が時間と共にどう変化するかを表すものである。
例えば心電図における RR 間隔を得るには、心電図波形を微分し、その微分値に
トリガーをかけて R 波を検出する。そして、その間隔を算出する方法が一般的
であり、この場合は以下の様な指標が使用されている。
1)心拍変動係数（CVR-R）
心拍変動の度合い（心拍のバラツキ）を評価するもので、心電図 RR 間隔の標
準偏差を RR 間隔の平均値で除して 100 倍する式で求めることができ、心臓副交
23
感神経系活動を表す指標とされる。
2-5-2. 周波数領域解析法
周波数解析は、信号の周波数分布（周波数スペクトル）をみることで、信号
の性質の把握、定量化を行うことができる。周波数領域解析法は関数や信号を
周波数に関して解析する方法であり、その信号にどれだけの周波数成分が含ま
れているかを示す。各周波数成分の位相情報も含まれ、それによって各周波数
の正弦波を合成することで元の信号が得られる。
表 2-5.代表的な周波数領域解析方法
方法 仮定する
モデル
周波数領域
の解析
PSD の判定 時間領域
の解析
短いデー
タの解析
分解能
FFT なし 可 不可 不可 普通 普通
AR AR 可 不可 可 劣 普通
MEM なし 可 不可 不可 優 優
2-5-2-1. 高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform, FFT）法
心電図RR間隔のゆらぎが周波数の異なった余弦関数の集まりと仮定してそれ
らの関数の振幅を分離する方法である。任意の曲線を、様々な周期・大きさの
正弦波のグラフの和（AsinΘ＋Bsin2Θ＋Csin3Θ＋…）と考えることで、曲線
を A、B、C、…という係数の集合として表現する方法である。時系列データの変
動を単振動の組み合わせとして表現する。ある時刻ｔの変動量Ｄ（ｔ）は
と表される。ここで、f(i)の周波数で振動する成分が強度 G(i)を持つとする。
実際の変動においては、ｎ値（解析する周波数の数）は必ずしも有限ではない
が、解析する際には、有限であるとする（解析による誤差発生要因の一つ）。
この変動を FFT 法で解析すれば、周波数 f(i)にピークを有し、強度が G(i)に依
24
存する分布を得る。この解析により、どの周波数成分が変動において主たる成
分であるかを解析する。不連続性を表現するためには、解析値（スペクトル分
布）は幅広い周波数成分を持つ必要がある。そこで、データ列の最初と最後で
連続的に０値になるような関数（窓関数；ハニング窓、ハミング窓と呼ばれる）
をデータ列にかける。この窓関数により不連続性は無くなるが、データを歪め
たことにより理想値と異なる。n点の連続データをセグメントに分割し、それぞ
れについて解析して得られた指標の経時変化を追うことで、時系列データの特
徴を捉えることができる。
図 2-11 では心電図の周波数分析について述べる。自律神経系によって制御さ
れている心拍変動及び血圧変動には、ゆらぎの成分がみられる。心拍変動には
周波数帯域の異なる 2 つの変動成分がある。呼吸周波数と同じ周波数である高
周波（high frequency, HF, 0.15-0.45Hz）域における成分は、血圧では第 2級
変動、心拍数では呼吸性洞性不整脈（respiratory sinus arrhythmia, RSA）と
呼ばれ、立位時低下することが知られている。RSA の発生には、主として脳幹に
おける呼吸中枢から心臓血管中枢への干渉と、肺の伸展受容体からの心臓血管
中枢への入力が関与する。また、約 10 秒の周期をもつ成分である低周波（low
frequency, LF, 0.04-0.15Hz）成分は、血圧の第 3級変動、あるいは Mayer wave
と呼ばれ、これが圧受容体反射を介して心拍に現われたと考えられるものを
Mayer wave related sinus arrhythmia（MWSA）と呼ぶ。LF 成分は、HF 成分と
は反対に、立位時に増加する傾向があることが知られている。血管運動性交感
神経活動による血管収縮反応は、交感神経の興奮から約 5 秒遅れて生ずること
が報告されており、この遅れによって血圧調節系に振動が起こり、血圧に約 10
秒の周期のゆらぎを生ずることが理論的に明らかにされている。これらの成分
と自律神経系の活動との関わりについては、神経の切除手術や、薬品の投与な
どの実験的な所見から解明されつつある。選択的に副交感神経系の活動性を遮
断する迷走神経切除術、あるいは atropine の投与によって LF 成分、HF 成分が
共にほぼ消失すること、交感神経系の活動性を遮断するβ受容体剤の投与によ
り LF 成分が減弱することから、HF 成分はほぼ副交感神経系の活動性のみを反映
25
しているのに対し、LF 成分は交感神経系と副交感神経系の両方の活動性を反映
しているということが分かる。そこで、LF 成分と HF 成分の比である LH/HF 値が
交感神経系の活動性を示す指標として用いられている。LF 成分と HF 成分を媒介
する自律神経の差異は、交感神経と副交感神経による心拍調節の間の周波数特
性の差に起因する。副交感神経は 0Hz から 0.5Hz 付近までの心拍変動を伝達す
るのに対し、交感神経は 0Hz から 0.15Hz までの心拍変動しか伝達できない。つ
まり、副交感神経の変動は高い周波数まで心周期の変動に反映されるが、交感
神経活動の変動は、たとえそれが高い周波数の変動を含んでいても、0.15Hz 以
下のゆっくりした変動だけが心周期の変動として現れる（図 2-11）。
2-5-2-2. 自己回帰(Autoregressive, AR)法
ゆらぎが定常状態の自己回帰過程に従うと仮定して周波数を分離している。
AR モデルでは、現時点の値を過去の時点の値の線形結合で表現し、非線形部分
を “ゆらぎ”として、白色雑音と仮定している。しかし、実際、時系列の“ゆ
らぎ”は、厳密には非線形効果を含み、非線形部分を白色雑音で補うことは、
時系列モデルとしては任意の時系列に成り立つような普遍的な条件ではなく、
AR 法を自己相似的な時系列に適用することはできない。AR 法では、選定される
ラグ値が小さい値となってしまうために、スペクトル分解能は著しく低下し、
時系列の周期構造を決定できない。このために、自己相似的構造を本質とする
時系列の解析には限界がある。即ち、大きな時間スケ－ルの“基底変動”を取
り出すことが出来ないため、時系列の多重周期構造を解明できない。
2-5-2-3. 最大エントロピー法（Maximum Entropy Method, MEM）および MemCalc
法
MEM はゆらぎが定常状態の自己回帰過程に従うと仮定して周波数を分離する
方法である。FFT 法よりも短いデータで解析が可能であり、窓関数などの処理が
不必要で、もとのデータをそのまま使えるのも利点である。スペクトルの分解
能も高く、定量性に優れているとされる。FFT 法と同様に、周波数が低くなるに
26
従いパワーが増大する成分（非調振動和成分）が認められ、DC 成分とも呼ばれ
ている。この成分は周波数が 0 に近付くと急速にパワーが増加する。複数の周
波数により構成されている時系列データから重畳した複数の余弦関数を抽出し、
解析するのに有利である。欠点としては、データの測定間隔が不均等の時は適
用しにくいこと、パワー及び分散が推測できないことである。
次に、MEM の一種である MEM＋非線形最小二乗あてはめ法（MemCalc 法 51-54）、図
2-12）について述べる。この方法は、唯一、得られたスペクトルの妥当性を検
証することができる。時系列の“基底変動”を決定するために、周波数領域の
解析としての MEM と、時間領域の解析としての非線形最小二乗あてはめ法を用
いている。このとき MEM によって得られた周期構造を用いて、非線形最小二乗
法を線形化し、解の一義性を保証している。
時々刻々変動する“ゆらぎ”を明らかにするためには、大きな時間スケール
にわたる小さな時間スケールでの解析（“瞬間スペクトル”を求めることを意
味する）が必要である。この方法では、時系列の変動を生み出すシステムの“瞬
間”の構造を問題にする立場から、時系列のセグメント解析を可能にした。 こ
の方法では、大きな時間スケールで解析を行う場合、大きな時間スケールの変
動を“基底変動”とみなし、小さな時間スケールの変動をその“基底変動”に
対する“ゆらぎ”とみなして解析を進めることで、フラクタル構造をもつ時系
列の解析を可能にした。セグメント解析により、ある周波数帯におけるスペク
トルの傾きとは、周波数の変化に伴ってその周波数近傍のパワーがどのように
変化するか、指定周波数帯全体にわたるその変化の傾向であるとすることがで
きる。従ってこの方法を用いたシステムでは MEM スペクトルからある周波数の
近傍の(平均)パワーを計算し、これらの値(周波数、パワー)の系列について最
小二乗法により傾きを求めることになる。このシステムではスペクトルが鋭い
ピークをもつ場合でもその面積が正確に計算されることから、より鋭いピーク
の存在が算出するスペクトルの傾きに悪影響を及ぼすことはない。この方法の
特徴は、AR 法はラグ値が非常に小さな値になることでスペクトル分解能を著し
く低下させていたが、MEM では可能な限りラグ値を大きくすることで従来の MEM
27
の限界を克服した。
図 2-11: 左図:安静時 9分間の心拍変動、右図:心拍変動のスペクトル
Mayer wave 成分と呼吸性変動成分は周期成分であるので、周波数解析により二峰性のピー
クを持つ。
図 2-12. MemCalc 法の内容
28
第３章 睡眠検査指標と自律神経活動評価指標との関連性
3-1. 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群における自律神経活動
3-1-1. はじめに
睡眠は、内分泌系、免疫系、感覚系および自律神経系と密接な関連性を持っ
ている。特に自律神経系と睡眠の間の関連性については多くの研究が行われて
おり、自律神経系の交感神経と副交感神経とがうまくバランスを取ることによ
って良質の睡眠が得られることが報告されている 55-56）。通常、睡眠時は副交感
神経が優位となり、血圧を下げ、脳への血流を減らして、眠くなる。しかし、
そのバランスが崩れると、交感神経が優位となり、血圧を上げ、脳への血流量
を増やし、同時に心拍数を上げて、眠気を覚ますことになる。このように自律
神経活動と循環器系は密接な関係にある。このため自律神経系の活動、すなわ
ち、交感神経および副交感神経の活動状態を測定するために心電図 RR 間隔を測
定し、そのパワースペクトルなどの変化が調べられている 24,57）。
近年、肥満や脂質代謝異常などのさまざまな生活習慣病において SAS の合併
が指摘されている｡また、虚血性心疾患者では OSAHS を合併することがしばしば
で､その予後は OSAHS の重症度に規定されることが報告されている 58）。OSAHS の
重症度は、睡眠 1 時間あたりの AHI で評価され、AHI が 5 以上で睡眠時無呼吸・
低呼吸と診断され、5～20 を軽症、20～30 を中等症、30 以上を重症と分類する
44）。OSAHS の症状は、上気道が閉塞しているために睡眠中のはげしいいびきを
伴う無呼吸や低換気と日中の過剰傾眠を特徴とする。OSAHS では自律神経のバラ
ンスが崩れ、交感神経活動の亢進が睡眠時のみでなく、覚醒時にも認められる
ことが報告されている 59-61）。この交感神経活動亢進の機序としては、無呼吸に
伴っておこる低酸素血症、高炭酸ガス血症、低心拍出状態、覚醒反応などが考
えられている 24,59-65）。また、OSAHS では無呼吸の出現と同期する心拍数の変動
も認められる。そして､この変動は心拍変動のスペクトル解析では低周波成分よ
りもさらに低周波な成分（VLF，0.0033-0.04Hz）として捕らえられる可能性が
29
あることが報告されている 24-28）。
そこで本研究では、まず OSAHS 患者の心電図 RR 間隔について 24 時間測定を
行い、得られたデータについて周波数解析を行い、この結果を健常者のそれと
比較することにより、OSAHS 患者の自律神経活動状態の特徴を明らかにする。次
に、無呼吸の出現と同期していると考えられている VLF が無呼吸の程度を表す
AHI とどのような関係を持っているかを検討した。
3-1-2. 対象・方法
PSG 検査を施行して OSAHS と診断された症例 25 例、および肥満、高血圧、糖
尿病、高脂血症、喫煙習慣などの冠危険因子がなく、睡眠中の無呼吸症状のな
い年齢、性を一致させた健常者 10 名を対照群とした。
事前に被験者全員に検査の趣旨を説明し同意を得た。また、行動記録表への記
入を依頼し、就寝および起床時間を確認した。検査実施時に身長、体重測定お
よび既往歴をカルテまたは対象者から直接聴取し、血圧測定および血液の生化
学検査を実施した。
記録にはホルター心電図装置（FM-100、フクダ電子株、東京）を用い、24 時
間測定によって得られた洞調律の RR 間隔について周波数解析を実施した。得ら
れたパワースペクトルから高周波成分として HF パワースペクトル値（HF パワー
値）､低周波成分として LF パワースペクトル値（LF パワー値）、および VLF パ
ワースペクトル値（VLF パワー値）を測定した。自律神経の副交感神経活動指標
として HF パワー値を、交感神経活動指標として低周波数成分/高周波数成分の
比（LF/HF 値）を用いた。
統計学的検定には AVOVA 解析を用い、有意なものについては Mann Whitney ’s
test を行った。検定の有意は P ＜0.05 をもって有意と判定した。心拍変動と
AHI との相関係数の検定には回帰分析を用いた。
3-1-3. 結果
表 3−1 は、今回の実験に参加した 35 名の被験者の年齢、最大血圧、最小血圧、
30
尿酸、中性脂肪および総コレステロールの数値をまとめたものである。OSAHS で
は BMI が有意に高値を示し、また、血中の尿酸、中性脂肪、総コレステロール
も有意に高かった。
表 3-1. 被験者の特徴
OSAHS群 対照群
(平均値±標準偏差) (平均値±標準偏差)
被検者数（男/女） 25(24/1) 10(10/0)
年齢 51±14 54±11
ＢＭＩ (Kg/m2) 29.5±6.5 * 23.5±4.4
収縮期血圧 (mmHg) 139±17 128±14
拡張期血圧 (mmHg) 87±10 79±8
尿酸 (mg/dl) 7.21±1.4 * 5.3±0.9
中性脂肪 (mg/dl) 196±107 * 113±34
総コレステロール(mg/dl) 210±34 * 161±37
*P < 0.05
図 3-1A は、OSAHS 群および対照群における HF パワー値の日内変動を示して
いる。各プロット点は１時間ごとのパワースペクトルの平均値である。HF パワ
ー値はOSAHS群および対照群ともに覚醒時と比較して睡眠時に増大傾向を示し、
その最高値はともに早朝 5 時であった。一方、図 3-1B は、LF/HF 値の日内変動
を示しており、各プロット点は１時間ごとの LF/HF 値の平均値である。LF/HF 値
は、両群ともに日内変動は小さかったが、OSAHS 群は対照群に比べ常に高めであ
った。表 3-2 は、これらの結果を 24 時間、覚醒時（10:00am-6:00pm）および睡
眠時（0:00am-6:00am）の時間帯における各群の HF パワー値および LF/HF 値を
まとめたものである。以上の結果より、OSAHS 群では、対照群に比べて睡眠時に
HF パワー値が有意に低下し、逆に LF/HF 値は常に有意に高いことがわかった。
31
図 3-1.OSAHS 群と対照群の HF パワー値および LF/HF 値の 24 時間変動
表 3-2.OSAHS 群と対照群の各時間帯の HF パワー値と LF/HF 値
OSAHS群 対照群
(平均値±標準偏差) (平均値±標準偏差)
24時間
HF (msec2/Hz) 124±83 * 379±168
LF/HF 値 2.51±1.81 * 1.68±0.93
覚醒時 (10:00am-6:00pm)
HF (msec2/Hz) 110±79 * 232±140
LF/HF 値 3.97±2.08 * 2.47±1.01
睡眠時 (0:00am-6:00am)
HF(msec2/Hz) 478±426 560±560
LF/HF 値 3.06±2.10 * 1.85±1.34
*P < 0.05
32
次に、睡眠検査において OSAHS の重症度を表す AHI と自律神経活動を示す HF
パワー値および LF/HF 値との関係を調べた。図 3-2 は、この結果を表している。
図 3-2A は AHI と HF パワー値との関係を示したものである。AHI の増加に伴い、
HF パワー値は大きく増加している。回帰分析を行った結果、指数関数曲線が最
もフィットしており、その式は y＝47.27e0.032x となり、相関係数は 0.677 と有
意な相関を認めた。一方、AHI と LF/HF 値との関係は、回帰分析の結果、y＝
1.421e0.016xとなり、その相関係数は 0.358 であった。このことから、AHI と自律
神経活動とは相関があることが示唆された。
図 3-2.PSG 検査による AHI と HF パワー値および LF/HF 値との関連
A: AHI と HF パワー値の関係、B: AHI と LF/HF 値の関係
33
最近、0.0033-0.04 Hz という VLF が無呼吸の出現と同期しているのではない
かとの報告がある 24-28）。そこで、まず、OSAHS 群と対照群における VLF パワー
値の日内変動を調べた。図 3-3 はこれをまとめたものである。各プロット点は
１時間ごとの平均値を示している。この図より、睡眠時において OSAHS 群が対
照群に比べて VLF パワー値が増加していることがわかる。
表 3-3 は、24 時間、覚醒時（10:00am-6:00pm）および睡眠時（0:00am-6:00am）
の時間帯における各群の VLF パワー値の平均値を示している。OSAHS 群、対照群
ともに覚醒時に比べて睡眠時では有意な増大を示していることがわかる。また、
24 時間を通して OSAHS 群では対照群に比べて常に有意に高かった。
そこで、PSG 検査で求めた AHI と VLF パワー値との関係を調べた。図 3-4 はそ
の結果を示したものである。AHI の増加に伴い VLF パワー値は急激な増加を示し
ており、回帰分析の結果、y＝1045e0.024x で、R2=0.271(r=0.521)と有意な相関を
示した。
34
図 3-3. OSAHS 群と対照群における VLF パワー値の 24 時間変動
表 3-3. OSAHS 群と対照群の 24 時間、覚醒時、睡眠時における VLF パワー値
OSAHS群 対照群
VLF (msec2/Hz) (平均値±標準偏差) (平均値±標準偏差)
24時間 1739±787* 383±237
覚醒時 (10:00am-6:00pm) 1075±593* 718±604
睡眠時 (0:00am-6:00am) 3611±4246* 1842±1143
*P < 0.05
図 3-4. AHI と VLF パワー値との関連
35
3-1-4. 考察
OSAHS 患者はしばしば日中過度な眠気により交通事故や作業事故を起こすな
ど重大な社会生活上の支障をきたすことがあり､日常生活面で QOL(quality of
life) が低下している。OSAHS 発症のリスクファクターとしては､小顎症､扁桃肥
大などの局所の解剖学的異常 33-36）､それに加えて、男性､加齢､肥満､家族性因子､
喫煙などがあげられる。また、OSAHS 患者は高血圧、虚血性心疾患、糖尿病なの
生活習慣病と密接に関連する疾患として位置付けられている 66-67）。しかし、最
近の多くの臨床成績は交感神経活動の抑制により心機能や予後が改善されるこ
とを示しており８）、積極的な診断と治療が望まれる。
今回、OSAHS 群について、対照群との比較から検討を行った。その結果、OSAHS
群では BMI が有意に高値を示し、肥満がリスクファクターとなっていることが
確認された。また、OSAHS 群では血中の尿酸、中性脂肪、総コレステロールも有
意に高値を示した。さらに、虚血性心疾患を合併した症例は 25 例中 5例（20％）､
高血圧を合併した症例は 25 例中 17 例（65.4％）と高率であった｡ 従って､本症
を早期に診断し､治療することは非常に重要である｡
OSAHS 患者では対照群と比較し、HF パワー値は覚醒時には減少を示したこと
から、覚醒時には副交感神経活動が抑制され、交感神経活動が優位であること
が示唆された。また、OSAHS 群では対照群に比較して、LF/HF 値は終日、高値で
あり、常に交感神経活動が優位に働いていることが示唆された。低酸素暴露下
では交感神経活動が有意に上昇し、交感神経活動上昇と肺動脈圧上昇が正相関
を示すとの報告がある 24）。無呼吸を有する患者では覚醒時でも筋交感神経活動
や血漿ノルエピネフリン濃度が有意に高く、交感神経の亢進が睡眠時だけでな
く覚醒時にも持ち越されると報告されている 6-8)。本検討におい OSAHS 群では睡
眠時だけでなく覚醒時の LF/HF 値も有意に高値を示したことは覚醒時にも低酸
素状態にあることを示唆しているのかもしれない。低酸素性肺血管痙縮による
肺高血圧と交感神経作用とが相乗的に作用して、特に睡眠中に重篤な循環系の
トラブルが起こりやすい状態となると考えられ､早期の治療が必要である。
今回､VLF パワー値は､両群でともに覚醒時に減少、睡眠時に増大していた。さ
36
らに OSAHS 群では対照群と比較して睡眠時の VLF パワー値が有意に高値を示し
た。Akselrod ら 24）によれば､心拍数および酸素飽和度の変動を周波数解析する
と、ともに無呼吸の周波数のところでコヒーレンスが高値を示し、VLF は無呼吸
の周期を反映すると報告している 24-28）。また、塩見ら 26）は、睡眠時無呼吸では
無呼吸中は徐脈を、無呼吸後の覚醒反応時には頻脈を生じると報告している。
その特徴的な不整脈は、25 秒から 120 秒の周期で繰り返す夜間睡眠中の呼吸変
動に一致した洞徐脈頻脈であるとしている。すなわち、レム睡眠時に生じる無
呼吸の短い周期が 25 秒、ノンレム睡眠時に生じる無呼吸の長い周期が 2分であ
ることから、周期は 0.008Hz から 0.04Hz で繰り返し表れ、VLF が睡眠時に増大
するとしている。J.Thomas ら 25）は心筋梗塞慢性期の患者について心拍変動を心
不全の有無、左室駆出率の低下、ホルター心電図にみられる心室頻拍、加算平
均心電図にみられる心室遅延電位などの因子と比較した。その結果､心拍変動に
よる VLF 指標は不整脈が原因となる死亡率との関連性が強く、生命予後の予測
に特に有用であると報告している 24-28）。今回のわれわれの検討によると、OSAHS
群の心拍変動では、睡眠時の VLF パワー値が異常な増大を示し､塩見ら 26）の報
告を支持する結果を得た。
無呼吸や低換気の発生頻度を表す指標としては AHI が用いられている。AHI が
1 時間 5回以上の場合、睡眠時無呼吸症候群と診断され､1 時間 40 回以上を重症
とする診断法が広く用いられている。本検討では、VLF パワー値と AHI の相関係
数が 0.521 と正の相関を示し、関連性が示唆されたことから、塩見ら 26）の報告
のように VLF パワー値は OSAHS の重症度を反映する指標として有用である可能
性が考えられた。
37
3-2. 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群における重症度と自律神経
活動
3-2-1. はじめに
OSAHS は、睡眠時の上気道閉塞による呼吸障害により睡眠障害をきたす疾患で
あり、呼吸障害に関連して脳波上覚醒反応や低酸素刺激による交感神経活動の
上昇が認められる 24,59-65）。われわれは、OSAHS 患者について、睡眠呼吸障害の
重症度の指標とされる AHI と心拍変動の周波数解析による自律神経活動につい
て検討し、AHI が増加すると交感神経活動が亢進し、相対的に副交感神経活動が
低下するという関係を認め、睡眠呼吸障害の重症化に伴い交感神経活動が優位
になると考えられると報告した 68)。また、前節で、AHI と無呼吸発生に関与して
いると言われている VLF パワー値との間にも有意な相関が認められることを述
べた。しかしながら、OSAHS の重症度と自律神経活動と睡眠との関連性について
検討した報告は少ない。そこで、今回、私は、対象を AHI による重症度別に分
類し、重症度と自律神経活動との関係について検討した。
3-2-2. 対象・方法
OSAHS が疑われ、PSG 検査の目的で 2005 年 10 月から 2007 年 4 月の間に東北
大学病院感染症呼吸器内科に入院した 33 例、31～82 歳（56.2±14.7 歳、平均
±標準偏差）を対象とし、PSG と携帯型生体信号計測器(PBSM、MemCalc-Makin2、
GMS 株、東京)による心電図測定を午後 8 時から翌朝 6 時まで施行した。睡眠段
階の判定 31-32)とともに、AHI、Arousal Index および ODI を算出した。AHI につ
いては、AHI 5 未満の健常群および 5 以上 15 未満の軽度障害群、15 以上 30 未
満の中等度障害群および 30 以上の重度障害群に分類した 44,69)。一方、Arousal
Index については 30 未満と 30 以上の 2群に分類した 44,70）。
心臓の自律神経活動は、CM5 誘導（－電極：右胸骨上端、＋電極：胸部 V5、
ボディアース：右側胸部）により心電図を導出し、交感神経活動の指標である
LF/HF 値、及び副交感神経活動の指標である HF 成分のパワー値を求めた。
38
検討した測定値は平均値±標準偏差で表示し、統計学的検討は ANOVA 分散分析
を行い、有意なものについて Mann Whitney’s U test を実施した。また、危険
率５％以下を有意とした。さらに、相関については回帰分析を行い、その有意
性を検討した。
3-2-3. 結果
図 3-5、図 3-6、図 3-7 および図 3-8 は、それぞれ AHI で分類した 4群、すな
わち、健常範囲群（AHI5 未満）、軽度睡眠呼吸障害群（AHI5 以上 15 未満）、
中等度睡眠呼吸障害群（AHI15 以上 30 未満）および重度睡眠呼吸障害群（AHI30
以上）のそれぞれ１症例を示している。
図 3-5.AHI5 未満の生理的範囲内の症例の一例
無呼吸低呼吸の回数が生理的範囲内で、深睡眠（stage3、4）が存在する。
39
図 3-6.AHI が 5 以上 15 未満の軽度睡眠呼吸障害症例の一例
軽度の無呼吸低呼吸があり、それに伴い微小覚醒が存在する。
40
図 3-7.AHI が 15 以上 30 未満の中等度睡眠呼吸障害症例の一例
無呼吸低呼吸の回数が中程度で、それに伴い中途覚醒が出現している。
41
図 3-8.AHI が 30 以上の重度睡眠呼吸障害症例の一例
無呼吸低呼吸が頻繁に出現し、中途覚醒が多く、深睡眠は得られない。
これらの PSG 記録から AHI を求め、AHI により OSAHS 群 33 例を、5 未満の 6
例、5 以上 15 未満の 8 例、15 以上 30 未満の 6 例および 30 以上の 13 例の 4 群
に分類した。また、この AHI による分類に従い、PSG 記録から得られた深睡眠比
率およびレム睡眠比率を求めた。さらに、浅睡眠期(Stage 1+2)、深睡眠期(Stage
3+4)およびレム睡眠期(Stage REM)の時間を計算し、このステージ別における HF
パワー値および LF/HF 値を求めた（表 3-4）。この表より、AHI30 以上の重度群
ではAHI5未満の健常範囲群に比較して深睡眠比率およびレム睡眠比率が有意に
42
減少していることがわかった。また、重度群においては、深睡眠期、浅睡眠期
およびレム睡眠期のいずれもHFパワー値が他の３群に比べて有意に減少してい
ることがわかった。一方、LF/HF 値については、浅睡眠期に有意に増加していた。
これらのことは、OSAHS 群は睡眠時に交感神経が優位になっているというよりも、
むしろ副交感神経の活動状態が有意に低下しており、その結果、交感神経活動
が優位になっていることを示唆している。
表 3-4. AHI の数値により 4群に分類した各群の特徴
AHI＜5 5≦AHI＜15 15≦AHI＜30 30≦AHI
(平均値±標準偏差) (平均値±標準偏差) (平均値±標準偏差) (平均値±標準偏差)
6(5/1) 8(7/1) 6(5/1) 13(11/2)
53.1 ± 11.9 60.2 ± 10.6 57.2 ± 11.5 57.1 ± 15.2
16.0 ± 7.8 13.2 ± 6.3 13.2 ± 9.3 7.5 ± 4.7*
15.6 ± 6.4 12.7 ± 8.1 12.6 ± 8.4 10.2 ± 5.3*
HF (msec2/Hz) 476.3 ± 585.1 469.4±630.4 421.2±375.4 212.8 ± 187.9*
LF/HF値 2.54 ± 1.65 2.31±1.01 3.82 ± 2.54 4.02 ± 3.54*
HF (msec2/Hz) 526.4 ± 647.5 443.9 ± 545.2 370.9 ±324.7 194.2 ± 136.5*
LF/HF値 1.52 ± 0.61 1.30 ± 0.40 2.72 ± 3.38 1.97 ± 1.83
HF (msec2/Hz) 384.7 ± 306.0 475.1 ± 672.2 449.0 ±513.4 145.4 ± 97.2*
LF/HF値 4.79 ± 3.10 3.75 ± 2.06 5.78 ± 5.06 6.26± 5.98*P < 0.05
被験者数 （男/女）
Stage REM
年齢 (歳）
深睡眠比率 (%)
レム睡眠比率 (%)
Stage 1+2
Stage 3+4
次に、AHI の睡眠呼吸障害重症度別に睡眠段階と自律神経活動を比較検討した。
図 3-9A は、AHI で分類した 4群について、睡眠段階別に HF パワー値をプロット
したものである。各群の睡眠段階別の変化を見ると、AHI が５未満の正常範囲群
の HF は、浅睡眠期および深睡眠期に比較してレム睡眠期に減少を示しているが
有意な減少としては認められなかった。他の３群についても同様であった。図
3-9B は、それぞれの睡眠段階で AHI による 4 群を比較したものである。これを
見ると、重度障害群は健常範囲群および軽度障害群に比較して浅睡眠時および
深睡眠時に HF パワー値が有意に低下していた。また、レム睡眠期には重度障害
群は健常範囲群とは有意差を示さなかったが、軽度障害群および中等度障害群
と比較して有意に減少を示した。このことは、睡眠呼吸障害の重症化に伴い副
交感神経活動状態が抑制されることを示唆している。
43
一方、図 3-10A は、AHI で分類した 4群について、睡眠段階別に LF/HF 値を示
したものである。これを見ると、健常範囲群ではレム睡眠期の LF/HF 値は浅睡
眠期および深睡眠期のそれに比べて有意に増加していた。軽度障害群、中等度
障害群および重度障害群については、レム睡眠期の LF/HF 値は深睡眠期に対し
てのみ有意に増加していた。図 3-10B は、それぞれの睡眠段階で AHI による重
症度別に 4 群の LF/HF 値を比較したものである。重度障害群の LF/HF 値は健常
範囲群および軽度障害群のそれに比べて有意に増加していた。このことは重度
障害群では浅睡眠期に交感神経活動が促進することを示している。
図 3-9. AHI で分類した 4群それぞれの各睡眠段階間の HF パワー値
A:睡眠段階別の比較、B:AHI の重症度による比較
44
図 3-10.AHI で分類した 4群それぞれの各睡眠段階間の LF/HF 値
A:睡眠段階別の比較、B: AHI の重症度による比較
次に、睡眠中の覚醒反応の割合を示す Arousal Index が 30 未満の群 13 例と
30 以上の群 20 例に分類し、同様に HF 成分のパワー値および LF/HF 値を両者間
で比較した。図 3-11A は睡眠段階別の各群の HF パワー値を示している。Arousal
Index が 30 未満の群では、浅睡眠期の HF パワー値に比較して深睡眠期およびレ
ム睡眠期のそれは減少を示したが有意差は認められなかった。Arousal Index が
30 以上の群でも有意な変動は認められなかった。図 3-11B は、それぞれの睡眠
段階に対して Arousal Index で分類した 2群の HF パワー値の平均値を比較した
ものである。全ての睡眠で Arousal Index が 30 以上の群は Arousal Index が 30
未満の群に比べて有意に低値であった。これは、Arousal Index が 30 以上では
45
副交感神経の活動状態が異常に低下していることを示している。
一方、図 3-12A は LF/HF 値の平均値についての結果である。Arousal Index が
30 以上の群では、深睡眠期のそれは浅睡眠期およびレム睡眠期のそれに比べて
有意に低下していた。また、睡眠段階の比較では、深睡眠期のみで、30 以上の
群で有意に低値であった（図 3-12B）。これらのことから、Arousal Index が 30
以上の群では深睡眠期に交感神経および副交感神経の両活動が低下しており、
自律神経機能の全体的な低下を示していることが示唆された。
図 3-11. Arousal Index の数値により 30 未満と 30 以上の 2群に分類した各群
の HF パワー値
A:睡眠段階別の比較、B:Arousal Index の重症度による比較
46
図 3-12. Arousal Index の数値により 30 未満と 30 以上の 2群に分類した各群
の LF/HF 値
A:睡眠段階別の比較、B:Arousal Index の重症度による比較
3-2-4. 考察
心拍動のパワースペクトル解析は、心電図 RR 間隔から各周波数帯域の区間積
分値（パワー）の比率を測定することで、自律神経機能を評価する方法である
57,71-74）。この解析における HF パワー値は呼吸に関連した副交感神経機能を、ま
た、LF/HF 値は交感神経機能を表すとされ 57,71-74）、これらを求めることにより
生活活動下における交感神経と副交感神経機能の日内変動の観察が可能である。
47
OSAHS では“睡眠—上気道閉塞—無呼吸—胸腔内圧低下、PaO2 低下、PaCO2 上昇、
pH 下降—覚醒—上気道開放—睡眠”という閉塞型無呼吸のエピソードを一夜に 30
～400 回程度繰り返す。無呼吸中には徐脈を、無呼吸後の覚醒反応時には頻脈を
生じるため、その特徴的な夜間睡眠中の心電図は周期的呼吸変動に一致した洞
徐脈頻脈を示す 24-28,75）。そこで、今回われわれは、AHI、Arousal Index と自律
神経機能との関係について心拍動スペクトル指標を用いて検討することにより
OSAHS における重症度による睡眠の質を評価することを試みた。
呼吸障害の重症度により、健常範囲群、軽度群、中等度群、重度群の 4 群に
分類し、深睡眠比率およびレム睡眠比率と自律神経活動との関係を検討した。
AHI30 以上の重度障害群では AHI が 5 未満の健常範囲群に比較して深睡眠比率
およびレム睡眠比率が減少していた。深睡眠は大脳を鎮静化するための眠りで
あり、レム睡眠は大脳を活性化するための眠りで両者は対比的で相互補完的で
あるとされ、AHI が高値の OSAHS では睡眠の質が低下していると考えられた。心
拍動スペクトル解析成分について検討したところ、HF パワー値は睡眠 3 段階間
に差はなかったが、LF/HF 値は睡眠呼吸障害の程度に関係なく深睡眠期に比較し
てレム睡眠期で有意に高値であった。今回の検討では、レム睡眠期において交
感神経活動が亢進していると考えられるが、呼吸障害の重症度との関連性は認
められなかった。
一方、睡眠の各段階における 4群の比較を行った結果、全睡眠段階を通して、
AHI による呼吸障害重度群の HF パワー値は健常範囲群および軽度障害群と比較
して有意に低値であった。また、中等度障害群との比較ではレム睡眠期で重度
障害群の HF パワー値は有意に低値を示した。それとは逆に、LF/HF 値は、浅睡
眠期で重度障害群が健常範囲群および軽度障害群に比較して高値を示した。こ
れらのことは、重度障害群では睡眠時の副交感神経活動機能が抑制され、交感
神経活動機能が亢進していることを示している。
また、OSAHS の交感神経活動の亢進は、無呼吸発作時には化学受容体を介して
脳波上覚醒反応が生じること、さらに、化学受容体の感受性亢進などによると
される 20-21,76）。そこで、覚醒反応の指数である Arousal Index の値別に HRV ス
48
ペクトル解析成分を比較した。その結果、HF パワー値は Arousal Index 30 未満
群に比較して 30 以上群ではどの睡眠期においても有意に低値であった。これら
のことは、脳波上覚醒反応が増加している症例では、副交感神経活動が低下し
ていることおよび相対的に交感神経活動が優位になっていることを示唆する結
果であり、Somers ら 77）の報告と一致していた。
LF/HF 値は Arousal Index 30 未満群に比較して 30 以上群では深睡眠期で有意
に低値であり、睡眠段階間の変動では Arousal Index 30 以上群の深睡眠期に比
較して浅睡眠期、レム睡眠期で有意に高値であったが、その機序については不
明である。
49
第 4章 各種生体信号解析による睡眠状態の評価
4-1. 脳波と下顎筋電図による睡眠段階判定の試み
4-1-1. はじめに
前章では、OSAHS 患者について、計測には PBSM を使用し、自律神経活動の評
価には心電図 RR 間隔のゆらぎ成分である HF 成分のパワー値や LF/HF 値などを
用い、睡眠呼吸障害の重症度の鑑別にはPSG記録によるAHIおよびArousal Index
などの指標を用い、睡眠呼吸障害の重症度と自律神経活動との関連性について
検討した。その結果、AHI が 30 以上、および Arousal Index が 30 以上の重度障
害群では、無呼吸や低呼吸、それに伴う異常覚醒により、自律神経のバランス
が崩れ交感神経活動が優位となる。一方、AHI が 15 未満程度の睡眠呼吸障害で
は自律神経活動にあまり影響しないことを報告した 78）。さらに、重度障害群で
は深睡眠やレム睡眠の割合が少なく睡眠の質が低下していることが示唆された。
睡眠の質は一般的には眠っている時間、睡眠の深さ、中途覚醒などにより判
定される。すなわち、全睡眠に対する深睡眠比率は睡眠の質を評価するのに重
要な指標である 4-5、79-83）。睡眠の深さの判定は脳波、眼球電図、筋電図により行
われ、睡眠・覚醒の判別の他に睡眠の質（睡眠段階）についても明らかにでき
る。しかし、PSG 検査には入院が必要であり、また、解析が煩雑なため、容易に
繰り返し検査することができない。そこで、 PSG の結果を反映する睡眠呼吸障
害の簡便な検査法が必要である。
実際、睡眠呼吸障害の診断のための簡便な検査法として携帯モニター装置が
あり、国内では、呼吸 2チャネル、心拍数または心電図および酸素飽和度（SpO2）
の装置が使用されることが多い 37-41, 84-86）。しかし、この装置では脳波のモニタ
ーが含まれないことから睡眠段階を判定できず、睡眠の質が反映されない 37-41,
84-86）。
そこで、睡眠段階を評価できる簡便な検査法の開発が望まれる。ＰＢＳMは脳
波の計測が可能であることから、本章では、まず、脳波および下顎筋電図の周
50
波数分布により、睡眠段階の推定の可能性について、PSG による睡眠段階と比較
することで検討を行った。
4-1-2. 対象・方法
OSAHS が疑われ、PSG 検査の目的で 2005 年 10 月から 2007 年 4 月の間に東北
大学病院感染症呼吸器内科に入院した 33 例、31～82 歳（56.2±14.7 歳，平均
±標準偏差）を対象とし、PSG と PBSM による脳波および下顎筋電図の同時測定
を午後 8 時から翌朝 6 時まで施行した。PSG 検査では、マニュアル解析により
30 秒間隔で睡眠段階を覚醒期、浅睡眠期、深睡眠期、レム睡眠期の 4 段階に分
類した。また、睡眠段階の判定とともに、PSG 記録から AHI、Arousal Index お
よび ODI を算出した。
一方、PBSM では、脳波は乳様突起上に基準電極をつけ同側の前額部より導出
し、下顎筋電図はオトガイ筋上に 2個の電極を 3～4cm 離して装着し双極導出と
した。脳波および下顎筋電図を 2 秒間単位で FFT を用いて周波数解析し、30 秒
間の平均値を求め、これらの値を PSG により判定された睡眠段階に分類した。
検討した測定値は平均値±標準偏差で表示し、統計学的検討は分散分析を行い、
有意なものについて Mann Whitney’s U test を行った。その際、危険率 5%以下
を有意とした。また、二つのパラメータ間の相関には回帰分析を行い、相関係
数を算出し、その有意性を検討した。
4-1-3. 結果
表 4-1 は対象である 33 例の OSAHS が疑われる患者の BMI、AHI、ODI、Arousal
Index、深睡眠比率、レム睡眠比率を示している。BMI は健常人の基準値と比較
して高く、肥満であることを示している。また、AHI、ODI いずれも基準値と比
較して高値であり、無呼吸や低呼吸により血中の酸素飽和度が低下しているこ
とがわかる。さらに、Arousal Index の平均値は 45.4 であり、夜間、頻繁に脳
波上では覚醒反応を呈する症例が多かった。これと反対に、深睡眠の割合は平
均 8.4%と低値であった。PSG による AHI の数値から、OSAHS と診断された症例は
51
26 例であり、AHI5～15 の軽症は 7 例、AHI15～30 の中等症は 4 例、AHI30 以上
の重症は 15 例であった。なお、７例は AHI が 5 未満で、OSAHS ではないと診断
された。
表 4-1.OSAHS 群の特徴
測定値
平均値±標準偏差 基準値
被験者数（男/女） 33 (24/9)
年齢 58±15
BMI (Kg/m2) 26.7±5.1 18.5 ≦ BMI ＜ 25
AHI (/h) 27.8±26.4 ＜ 5.0
ODI (/h) 24.3±25.6 ＜ 5.0
Arousal Index (/h) 45.4±18.4 ＜ 5.0
深睡眠比率 (%) 8.4±6.6 20-25
レム睡眠比率 (%) 15.0±7.1 15-20
図 4-1 は、PSG 検査により判定した睡眠段階を横軸にとり、PBSM から得られ
た脳波を 4 周波数帯域（δ波(1-4Hz)、θ波(4-8Hz)、α波(8-13Hz)、β波
(13-30Hz)）に分類し、その割合を各睡眠段階で表したものである。この割合に
ついて分散分析を行った結果、δ帯域の割合は覚醒期、浅睡眠期、深睡眠期、
レム睡眠期でそれぞれに有意差を認め、覚醒期で低値、深睡眠期で高値であっ
た。θ帯域の割合は深睡眠期では他の 3 段階に比較して有意に低値であった。
一方、浅睡眠期と覚醒期、レム睡眠期の間には有意差を認めなかった。α帯域
の割合は浅睡眠期とレム睡眠期では有意差はなかったが、浅睡眠期とレム睡眠
期に比較して、覚醒期では有意に高値となり、深睡眠期では有意に低値であっ
た。β帯域の割合は 4 段階全てでそれぞれに有意差を認め、深睡眠期で低値、
覚醒期で高値であった。
図 4-1 から覚醒から深睡眠期に移行するに従ってδ波の割合が増大し、β波
の割合が減少することがわかる。また、レム睡眠期におけるδ波とβ波の割合
は覚醒期と浅睡眠期における割合の中間にあることがわかる。従って、この傾
向をより強く表現するためにβ波の割合/δ波の割合の比を計算することを考
52
えた。
図 4-2 は、PSG 検査により判定した 4 睡眠段階別に PBSM による脳波のβ成分
とδ成分との割合について平均値±標準偏差で示している。覚醒期、浅睡眠期、
深睡眠期およびレム睡眠期における脳波のβ波の割合/δ波の割合の平均値は、
それぞれ 43.8%、14.7%、3.2%および 23.5%であり、全ての間に有意差を認め、
覚醒期で高値、深睡眠期で低値であった。深睡眠期のβ/δ値は全例で 5.5%以下
と小さく、浅睡眠期とは 33 例中 2例のみで重なった。
図 4-3 は PSG 検査により判定した 4睡眠段階別に PBSM による下顎筋電図のβ
周波数帯域の割合を平均値±標準偏差で示したものである。覚醒期、浅睡眠期、
深睡眠期、レム睡眠期におけるβ波の割合の平均値はそれぞれ 44.8%、29.3%、
15.0%、14.7%であり、深睡眠期とレム睡眠期の間のβ波の割合に有意差はなか
った。一方、覚醒期および浅睡眠期のβ波の割合は、深睡眠期およびレム睡眠
期のそれと比較して有意に高値であり、覚醒期のβ波の割合は他の 3 段階と重
なる症例は 33 例中 4例と少なかった。レム睡眠期のβ波の割合は全例で 20.2 %
以下で、浅睡眠期の 19.4 %以上に比較して有意に低く、重なり合う症例は 2 例
のみであった。
図 4-1. 睡眠 4段階別の PBSM による脳波のδ、θ、β、and α波の割合
53
図 4-2.睡眠 4段階別の脳波のβ周波数とδ周波数の割合（β/δ）の特徴
図 4-3.睡眠 4段階別の下顎筋電図のβ成分の特徴
54
4-1-4. 考察
PSG 記録において、記録第一夜では、電極の装着や検査室の環境・寝具などが
被験者の普段の睡眠環境と異なり、睡眠段階の潜時などが延長し、普段の睡眠
と同一ではないとの指摘もある 87-90）。しかし、実際、睡眠呼吸障害の評価は第
一夜で実施されているのが現状であり、今回、われわれも第一夜記録で検討を
行った。
睡眠にはノンレム睡眠とレム睡眠という二つの異なった状態があり、眠りに
入ると、この二つの状態を周期的に繰り返す。最初に出現するのはノンレム睡
眠で、この睡眠には 4 つの段階があり、段階 1 から段階 4 へと深い睡眠に移行
する。ノンレム睡眠では筋肉へ送られる血液の量が増え、体力回復機能がある。
一方、深い眠りが続くと再び浅い眠りに戻り、レム睡眠が出現する。レム睡眠
では脳への血液量が増え、記憶の保管・保持・編成機能などが行われる 91-93）。
睡眠段階の 1と 2、および 3と 4では睡眠の質に差がないと考えられることから
94）、今回の検討では、PSG 記録による睡眠段階を R＆K の判定基準 31-32）に基づき
覚醒期、浅睡眠期、深睡眠期、レム睡眠期の 4つに分類した。今回記録した PBSM
による脳波のδ波の分布は浅睡眠期では 57.3%であり、PSG 記録によって浅睡眠
期のδ波の割合を20%未満と定義しているR＆K判定基準からは外れていた。PBSM
の周波数解析では振幅が判定できず、PSG によるδ波の段階判定基準である 75
μV 以上でないものをも算定していること、および導出部位の違いなどによると
考えられる。浅睡眠期とレム睡眠期の比較では、レム睡眠期のδ波の割合は有
意に低く、β波の割合は有意に高かったことから、ある程度までは睡眠段階の
鑑別は可能であると考えられた。次に、導出脳波の周波数のβ波の割合とδ波
の割合の比を睡眠段階で比較したところ、4睡眠段階全てで有意差を認め、覚醒
期では 43.8%と高値を示し、深睡眠期では 3.2%と低値であり、睡眠の深さに応
じてβ波が減少し、δ波が増加する結果であった。
下顎筋電図の全成分中のβ成分の割合は覚醒期では 44.8%と全周波数の約半
分を占めたが、睡眠の深さとともに減少し、深睡眠期では 15.0%まで減少した。
一方、レム睡眠期では深睡眠期と同程度の比率であった。一般的にはレム睡眠
55
では骨格筋が抑制される結果、筋電図が減少するとされる。しかし、周波数解
析では目視では判定できない低振幅な周波数成分をも算定されることから、 レ
ム睡眠期と深睡眠期の下顎筋電図のβ成分に有意差がみられなかったと考えら
れる。脳波をモニタリングできる装置がない現状で、睡眠と覚醒を簡便に判別
するアクティグラムの様な計測機器が開発されている 95-97）。アクティグラムは
腕時計型高感度加速度センサーであり、微小の筋活動を捉え、睡眠時には筋活
動が低く、覚醒時には筋活動が高いことから判別するもので、睡眠の分断の程
度を評価でき、治療による睡眠の改善を評価するのに有用であると報告されて
いる。しかし、アクティグラムでは睡眠のステージを判定するには不十分であ
り、深睡眠比率、REM 睡眠比率など睡眠の質の評価は困難である。
4-2. 脳波エントロピー値による睡眠呼吸障害の評価
4-2-1. はじめに
前節で、PBSM を用いて測定した脳波および下顎筋電図のデータの周波数分布
を検討し、これらの指標を組み合わせることにより、各睡眠段階に特徴のある
周波数分布を認め、使用した PBSM は、かなりの確率で睡眠段階の判定ができ、
日常の睡眠環境の中での検査の可能性が示唆されることを報告した 96)。しかし、
この方法では睡眠段階の判別は可能でも睡眠の質を評価するまでには至ってい
ない。
本節では PBSM による脳波データを MEM の一種であり、MEM よりも優れている
とされている MemCalc 法 51-54,99-100)を用いて脳波エントロピー値を求め、この値
と PSG で得られた睡眠指標値を比較することで、このエントロピーが睡眠の質
を評価する指標として有用であるか否かについて検討した。
4-2-3. 対象・方法
OSAHS が疑われ、PSG 検査の目的で 2005 年 10 月から 2007 年 4 月の間に東北
大学病院呼吸器内科に入院した 61 例、31～82 歳（56±12 歳、平均±標準偏差）
を対象とし、PSG 検査と PBSM による脳波を午後 8 時から翌朝 6 時まで同時記録
56
した。
睡眠段階をマニュアル解析により 30 秒間隔で覚醒期、浅睡眠期、深睡眠期お
よびレム睡眠期の 4段階に分類するとともに AHI、Arousal Index および ODI を
算出した。また、PBSM による脳波は、乳様突起上に基準電極をつけ、同側の前
額部より導出した。MemCalc 法により 2秒ごとのスペクトル解析で得られる脳波
エントロピー値と PSG 記録で判定した睡眠状態とを比較検討した。
検討した測定値は平均値±標準偏差で表示し、統計学的検討は分散分析を行い、
有意なものについては Mann Whitney’s U test を実施した。この際、危険率 5%
以下を有意とした。また、指標の相関については回帰分析を行い、相関係数を
算出し、その有意性を検討した。
4-2-4. 結果
表 4-2 に OSAHS 群と対照群の特徴を示す。OSAHS 群は AHI の数値により、軽
症、中等症、重症および健常範囲群に分類し、種々の指標を平均値±標準偏差
で表示した。今回、OSAHS と診断された症例は 58 例であり、AHI5 以上 15 未満
の軽症は 6例、AHI15 以上 30 未満の中等症は 9例、AHI30 以上の重症は 43 例で
あった。3 例は AHI が 5 未満で、OSAHS ではないと診断され健常範囲群とした。
Arousal Index の平均値は 50.7 であり、夜間、頻繁に脳波上では覚醒反応を呈
する症例が多かった。深睡眠比率は平均 8.5%と低値であった。一方、レム睡眠
比率は平均 13.5%であった。
表 4-2. PSG 記録による AHI で分類した OSAHS 群と対照群の特徴と睡眠指標
群 軽症 中等症 重症 健常範囲 全例
AHI (/h) 5≦AHI<15 15≦AHI<30 30 ≦AHI AHI＜5 41.7±26.0* 1.8±2.0
被験者数 6 9 43 3 61 8
年齢 33.7±22.2 56.1±13.6 55.4±9.0 57.9±13.6 56.2±14.0* 26.8±10.5
BMI (Kg/m2) 28.6±4.7 24.8±3.1 28.6±7.6 19.6±5.6 27.6±6.9 23.3±3.9
ODI (%) 7.2±3.3 19.1±28.7 42.9±28.0* 26.5±6.1 33.3±29.4* 2.8±0.8
Arosal index（/h） 39.3±15.6 38.9±10.0 58.6±19.6* 24.9±11.0 51.7±20.3* 22.8±5.9
深睡眠比率（％） 11.0±9.1 8.8±9.5* 7.2±7.2* 18.1±16.3 8.4±8.4* 23.3±7.0
レム睡眠比率（％） 13.0±7.3 10.3±7.5 14.3±6.0 16.9±8.4 13.6±6.5 18.6±8.1
平均値±標準偏差, *P < 0.05
OSAHS群対照群
57
現在までに睡眠の質を評価する有効な指標については報告されていない。生
理学的に考えれば、深睡眠を充分に得られることが必須と思われている。この
ため、現状では、睡眠の質は深睡眠比率が評価指標として使用されており 79-83)、
一般に深睡眠比率が 15%未満の場合には質が低下している状態とされる。そこで、
OSAHS 群を 15%未満および 15%以上の 2 群に分け、対照群とともに脳波エントロ
ピーの平均値を比較した。また、レム睡眠についても同様にレム睡眠比率 15%
未満および 15%以上の２群に分類し、対照群とともに脳波エントロピーの平均値
を比較した。図 4-4 はこの結果をまとめたものである。深睡眠比率 15%未満の
OSAHS 群は 46 例で、エントロピーの平均値は-1.181 であり、15%以上の OSAHS
群は 15 例で、エントロピーの平均値は-1.323 であり、ともに対照群の-1.628
に比較してそのエントロピーはの有意に高値であった。一方、レム睡眠比率 15%
未満の OSAHS 群は 35 例で、エントロピーの平均値は-1.141 であり、15%以上の
OSAHS 群は 26 例で、エントロピーの平均値は-1.301 であり、ともに対照群に比
較して有意に高値であった。
58
図 4-4. 深睡眠比率およびレム睡眠比率について、それぞれ 15%未満、15%以上
の 2群に分類した OSAHS 群と対照群のエントロピー値の比較
A：深睡眠比率、B：レム睡眠比率
59
先に述べたように、脳波エントロピー値により深睡眠比率およびレム睡眠比
率をおおおまかに推測するにはある程度有効であることがわかった。そこで、
より詳細な解析を進めるため、OSAHS 群の深睡眠比率を 5%未満群、5%以上 10%
未満群、10%以上 15%未満群、15%以上群の 4群に分類し、睡眠の質とエントロピ
ー値について検討した。各群はそれぞれ、24 例、11 例、10 例、16 例であった。
図 4-5 に対照群および OSAHS 各群について脳波エントロピーの平均値の日内変
動例を示す。対照群例では、入眠時に大きな変動が見られ、その後も明瞭な周
期性をもって変動していることがわかる。一方、OSAHS 群では深睡眠比率の低下
に従ってこの変動が減少していることが見てとれる。
A
B
60
C
D
E
図 4-5.対照群および深睡眠比率で分類した OSAHS 各群のエントロピーの平均値
の日内変動
A：対照群、B：深睡眠比率 15％以上群、C：深睡眠比率 10％以上 15％未満群、
D：深睡眠比率 5％以上 10％未満群、E：深睡眠比率 5％未満群
61
図 4-6Aは深睡眠比率により分類した 4群の脳波スペクトルエントロピー値を
比較したものである。各群はそれぞれ、24 例、11 例、10 例、16 例であった。
深睡眠比率が 5%未満群は全対象の約 40%を占め、その平均エントロピー値は
-1.051±0.231 であり、他の 3群それぞれの値に比較して絶対値は有意に低値で
あった。対照群のそれは図 4-4 に示す様に-1.628±0.248 であった。
レム睡眠比率についても、深睡眠比率と同様に4群に分け比較した(図4-6B)。
レム睡眠比率 5%未満群 4例、5%以上 10%未満群 13 例、10%以上 15%未満群 18 例、
15%以上群 26 例であり、5%未満群の平均エントロピー値は-0.945 で、15%以上群
に比較して絶対値は有意に低値であったが、他の 2 群との間には有意差を認め
なかった。このことから、深睡眠比率の方が OSAHS の疾患度を評価するのに適
していることが示唆された。
P < 0.05
図 4-6. 深睡眠比率(A)、レム睡眠比率(B)それぞれにより 5%未満、5%以上 10%
未満、10%以上 15%未満、15%以上の４群に分類した各群のエントロピー
の比較
脳波エントロピーについてOSAHS群と対照群との識別能力を確認するために、
ROC 曲線（Receiver operating characteristic curve）を用いて解析を行った。
ROC 曲線とは、横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率をとってプロットして得られる
曲線のことを言い、この曲線が左上方に移るほど病態識別能が高いことを示す。
62
通常、ROC 曲線下面積（ROC area under curve: ROCAUC）が最も高くなる値を選
定する。一般に OSAHS 群において、深睡眠比率が 15%未満の場合には質が低下し
ている状態とされる。そこで、深睡眠比率 15%未満を睡眠障害ありと評価した場
合、エントロピー値により睡眠障害を識別する精度は、ROCAUC は 0.801 と高く、
そのカットオフ値は-1.313 であった。その時の感度が 77.1%、特異度が 81.8%
であった。一方、レム睡眠比率 15%未満を睡眠障害があると評価した場合、エン
トロピー値により睡眠障害を識別する精度では ROCAUC は 0.598 であった。カッ
トオフ値-1.299 では感度が 68.6%、特異度が 46.7%であった(図 4-7)。このこと
から、深睡眠比率の方がレム睡眠比率に比べて感度および特異性とも良好なこ
とがわかり、この脳波エントロピー値が疾患識別に有効な指標になり得ること
が示唆された。
図 4-7.深睡眠比率、レム睡眠比率それぞれについての Receiver-operating
characteristic (ROC)曲線 ROCAUC: ROC area under curve
A: 深睡眠比率による精度、 B: レム睡眠比率による精度
次に、各疾患者のエントロピー値と AHI、 Arousal Index、および ODI との関
係を検討した(図 4-8)。図 4-8A は、AHI とエントロピー値との関係を示してい
る。AHI の増加に伴い、エントロピーの絶対値もやや減少している。回帰分析の
63
結果、y＝0.003x-1.374 となり、その相関係数は r=0.320 であった。図 4-8B は
Arousal Index とエントロピー値との関係を示している。これも Arousal Index
の増加に伴い、エントロピー値が増加しており、その直線は y=0.005-1.473 と
なり、その相関係数は r=0.346 であった。図 4-8C は ODI とエントロピー値の関
係を示している。これも ODI の増加に伴い、エントロピー値が増加しており、
その直線は y=0.004-1.363 となり、その相関係数は r=0.420 であった。これら
のことから、OSAHS 群の重症度に伴いエントロピー値は増加しており、脳波エン
トロピー値は重症度を評価するのに有効な指標になり得ることを示唆している。
図 4-8. 睡眠呼吸障害各指標と脳波エントロピー値との関係
A: AHI、 B: Arousal Index、 C: ODI
4-2-5 考察
本節では、PBSM の脳波データを MemCalc 法 51-54,99-100)を用いて得られたエント
ロピー値に着目した。脳波のスペクトルは周波数とともに指数関数的に減衰す
る。X 軸を周波数、Y 軸をパワースペクトルの大きさとした場合、Y 軸を対数表
示させると、パワースペクトルの傾きは生体内の時々刻々のゆらぎである脳波
エントロピー値として表され、(-)表示される。長周期の波はより大きなエネル
ギーを、短周期の波はより小さなエネルギーをもつ 51-54, 99-100)。長周期の波が多
く、短周期の波が少ない場合には、スペクトルの傾きは大きく、脳波エントロ
ピーは小さくなる。いわゆる深睡眠比率が高い場合、すなわち、長周期成分で
64
あるδ成分の波が多い睡眠では脳波エントロピー値は小さくなると考えられる。
一般には、深睡眠比率やレム睡眠比率により睡眠の質を評価している 79-83)。本
研究では、深睡眠比率が 5%未満群は全対象の 40%を占めた。深睡眠比率で対象
を 4 群に分け、それぞれの脳波エントロピー値を比較すると、5%未満群では他
の 3群と比べ、脳波エントロピー値が有意に高値であった。これらのことから、
脳波エントロピー値は睡眠の質と関連し、高値の場合には睡眠の質が低下して
いると考えられた。一方、今回対象とした OSAHS では、レム睡眠比率が 5%未満
群は 4 例であったのに比べて、15%以上群は 26 例と多く、レム睡眠は比較的保
たれていたことから、OSAHS による睡眠障害は深睡眠を主体とした睡眠障害であ
ると考えられた。
睡眠変数は年齢をはじめ様々な要因で変化するため正常値として決まったも
のはない 101-104）。今回、深睡眠比率が 15%未満の症例を睡眠の質が低下している
と判定した場合、ROC カーブより算出される脳波エントロピー値のカットオフ値
は-1.313 で、感度は 77.1%、特異度は 81.8%であり、エントロピー値が-1.313
以上の症例では何らかの睡眠障害がある可能性が考えられた。
また、本研究で使用した脳波エントロピー値は脳波データより算出される指
標ではあるが、睡眠呼吸障害の指標である AHI、および ODI との関連性を認め、
AHI、ODI の数値が大きくなると脳波エントロピー値は大きくなった。このこと
は、MemCalc 法によって得られた脳波エントロピー値は呼吸障害の重症度判別に
も有用なことが示唆された。
4-3. 心電図エントロピー値による睡眠呼吸障害の評価
4-3-1. はじめに
前節で PBSMの脳波データを MemCalc法により解析して得られた脳波エントロ
ピー値について、PSG により判定した睡眠の指標と比較し、脳波エントロピー値
は睡眠の質を評価する指標として、十分な精度があり、睡眠の質を評価できる
簡易型検査として有用であると報告した。しかしながら簡易型検査は患者自身
が装着し、自宅で実施することから、装着や手順が簡易であり、安定した結果
65
が得られることが必要となる。そこで、本節では、脳波データに変えて一人で
装着可能な心電図データを利用することを考え、このデータに MemCalc 法を用
いて心電図エントロピー値を算出し、PSG で得られる睡眠の指標と比較すること
で、心電図エントロピーが睡眠の質を評価する指標として有用であるか否かに
ついて検討した。
4-3-2. 対象・方法
2005 年 10 月から 2009 年 7 月の間に東北大学病院呼吸器内科に入院し PSG で
OSAHS と診断された 79 例、31～82 歳（54±15 歳）および健常ボランティア 7例、
18～27 歳（21±4 歳）を対象とし、PSG と PBSM による心電図を午後 8 時から翌
朝 6 時まで同時記録した。研究の趣旨に関しては十分な説明を行い、書面にて
承諾を得た。
睡眠段階をマニュアル解析により 30 秒間隔で覚醒期、浅睡眠期、深睡眠期、
レム睡眠期の 4段階に分類するとともに AHI、Arousal Index および ODI を算出
した。PBSM による心電図は CM5 誘導により導出し、MemCalc 法によるスペクト
ル解析でエントロピー値を算出し、PSG で判定した睡眠指標と比較検討した。
検討した測定値は平均値±標準偏差で表示し、統計学的検討は分散分析を行
い、有意なものについては Mann Whitney’s U test を実施した。この際、危険
率 5%未満を有意とした。
4-3-3. 結果
表 4-3 は、PSG で得られた記録から AHI を求め、この AHI によって分類した 3
群の各指標の特徴を示している。今回、AHI15 未満の軽症群は 13 例、AHI15～30
の中等症群は 19 例、AHI30 以上の重症群は 47 例であり、対照群 7 例の AHI は
2.3±2.0 であった。OSAHS 79 例の Arousal Index の平均値は 49.0±19.7 であ
り、脳波上、夜間に頻繁に覚醒反応を呈する症例が多かった。深睡眠比率は平
均 8.6±6.7%と対照群と比較して低値であった。一方、レム睡眠比率は平均 14.2
±6.0%であり、対照群の 16.7±9.9 と有意差がなく、AHI の重症度と無関係であ
66
った。
表 4-3. OSAHS 全群と OSAHS 全対象を AHI の重症度別に分類した 3群および
対照群の睡眠指標の比較
軽症 中等症 重症 全例
AHI(/h) ５≦AHI <15 15≦AHI <30 30≦AHI 2.3±2.0
被験者数 13 19 47 79 7
年齢 44.8±21.2 52.9±16.5 56.9±11.9 53.9±15.8 (21.7±3.6)
BMI(Kg/m2) 24.8±6.1 26.2±3.8 27.9±5.9 27.0±5.7 21.6 ±3.1
ODI(/h) 6.5±3.6 17.5±22.0 41.7±23.2* 30.3±26.1* 3.0±1.9
Arousal index(/h) 37.1±19.7 33.6±11.1 58.3±16.3* 49.0±19.7 21.1±15.6
深睡眠比率（％） 10.0±8.0* 9.5±7.6* 7.8±5.5* 8.6±6.7 22.6±5.4
レム睡眠比率（％） 14.0±5.3 13.3±6.4 14.6±6.7 14.2±6.0 16.7±9.9
平均値±標準偏差, *P < 0.05
群 対照群OSAHS群
次に、OSAHS 群と対照群の心電図エントロピー値を比較した。図 4-9 に示すよ
うに、対照群のエントロピー値は-0.418±0.027 であるが、OSAHS 群のエントロ
ピー値は-0.473±0.059 と小さかった。
図 4-9. OSAHS 群と対照群のエントロピーの平均値の比較
67
図 4-10 は睡眠中における各群のエントロピー値の例である。対照群（図 4-10）
のエントロピー値は明確な周期性を伴って変動している。一方、重度障害群の
エントロピー値は対照群と比べて変動が減少していることがわかる。
A
B
68
C
図 4-10. 深睡眠比率 15%未満と１5%以上の OSAHS 群および対照群それぞれの
エントロピーの平均値の日内変動
A：対照群、B：深睡眠比率 15%以上の OSAHS 群、C：深睡眠比率 15%未満の OSAHS 群
睡眠の質は、前節で述べた様に深睡眠比率が 15%未満の場合には質が低下して
いる状態とされる。そこで、対象を深睡眠比率が 15%未満と 15%以上の 2群に分
け、両群および対照群の心電図エントロピー値を比較した。図 4-9 はこれをま
とめたものである。エントロピー値は 15%未満群 65 例(82.3%)で-0.501±0.060
であり、15%以上群の-0.449±0.047 は、対照群の-0.418±0.027 に比較して、
有意に低値であった。深睡眠比率 15%以上を示す OSAHS 群も対照群に比較して、
有意に低値であった。
次に、心電図エントロピー値の病態識別能について ROC 曲線を用いて OSAHS
群と対照群との鑑別を試みた。図 4-12 は、その結果を示している。睡眠障害を
識別するエントロピー値の ROCAUC は 0.837 であった。カットオフ値-0.423 では
感度は 86.1%、特異度は 71.4%となり、かなりの精度をもって識別可能なことが
示唆された。
69
*P <0.05
図 4-11. 深睡眠比率により 15%未満、15%以上の 2群に分類した OSAHS 群と
対照群のエントロピー値の比較
図 4-12.OSAHS 群を診断する心電図スペクトルエントロピー値による
Receiver-operating characteristic (ROC) 曲線による評価
Sensitivity: 86.1%, Specificity: 71.4%, Cutoff point: -0.423.
ROCAUC (receiver operating characteristic area under curve): 0.837
70
4-3-5. 考察
現在、睡眠状態を推定する簡易な方法として、心拍周期や呼吸周期の心拍変
動解析による方法がある。しかし、自由行動下の心拍変動解析は呼吸数のコン
トロールが困難であることから、RR 間隔が不等間隔となる。不等間隔の時系列
データを補間処理して等間隔とした RR 間隔を周波数解析では、自律神経活動評
価は検査精度が十分でない 26-27)。また、睡眠状態を正しく評価するには脳波の
検査が必須である 28-31)とされる。前節では、MemCalc 法で導出した脳波エントロ
ピー値が睡眠の質を評価でき、簡易型モニターとして活用の可能性があること
を報告した 22)。しかしながら、脳波の装着は人手を要し煩雑である。
そこで、本節では、より簡便に記録できる心電図データを MemCalc 法 32-34)で
解析し、算出されたエントロピーを検討した。心電図の RR データを周波数解析
したスペクトルは、横軸のスペクトルを片対数表示したとき、縦軸のスペクト
ル密度パワー(高さ)は周波数の増加とともに直線的に減少するべき（傾き）ス
ペクトルとなる。エントロピー値はスペクトル密度パワーの対数を全周波数で
積分したエントロピー密度である。睡眠時と覚醒時では RR スペクトルの傾きが
異なり、睡眠中では HF のパワー値が大きくなることから、覚醒時に比べて傾き
が緩くなり、エントロピーの絶対値は小さくなる。しかし、睡眠呼吸障害が存
在すると、心臓迷走神経活動が抑制され HF のパワースペクトルが小さくなるこ
とで、傾きが大きくなり、エントロピーの絶対値は大きくなると考えられる。
このことから、心電図エントロピー値を使用することで疾患群と健常群の鑑別
の可能性が示唆された。
今回の結果で、心電図エントロピー値は対照群では-0.418±0.027 であったの
に対して OSAHS 群のそれは-0.473±0.059 となり、有意に低かった。また、ROC
曲線を用いて導出された ROCAUC は 0.837 と高く、心電図エントロピー値は病態
識別能の高い指標と考えられる。ROC カーブより算出される心電図エントロピー
のカットオフ値は-0.423 で、感度は 86.1%、特異度は 71.4%であり、-0.423 よ
り低値の症例では何らかの睡眠障害がある可能性が考えられる。
一般的には、睡眠の質は深睡眠比率やレム睡眠比率により評価されている23-24)。
71
本研究では、深睡眠比率が 15%未満群は 65 例（82.3%）を占め、心電図エントロ
ピー値の平均は-0.485±0.061 であった。15%以上群の-0.449±0.047 に比較し
て、有意に低値であった。一方、レム睡眠比率は AHI による睡眠呼吸障害の重
症度と無関係で、各群の平均は 14%程度であった。
これらのことから、心電図より得られるエントロピー値は睡眠の質と関連し、
絶対値が高値の場合には睡眠の質が低下していると考えられる。一方、レム睡
眠比率では、AHI の数値により分類した各群のレム睡眠比率に差を認めなかった
ことから、OSAHS ではレム睡眠は比較的保たれており、深睡眠に影響を及ぼす睡
眠障害であると考えられる。
72
第 5章 総括
5-1.閉塞型睡眠時低呼吸無呼吸症候群（OSAHS）と自律神経活動
今回、対照群との比較から OSAHS 群について検討を行った。その結果、OSAHS
群では BMI(body mass index)が有意に高値を示し、肥満がリスクファクターと
なっていることが確認された。また、OSAHS 群では血中の中性脂肪、総コレステ
ロール、尿酸も有意に高値を示した。さらに、虚血性心疾患を合併した症例は
25 例中 5例（20％）､高血圧を合併した症例は 25 例中 17 例（65.4％）と高率で
あった｡ 従って､本症を早期に診断し､治療することは非常に重要である｡
OSAHS 患者では、HF 成分の HF パワー値は覚醒時には減少し、LF/HF 値は終日、
高値であったことから、覚醒時には副交感神経活動が抑制され、常に交感神経
活動が優位に働いていることが示唆された。低酸素暴露下では交感神経活動が
有意に上昇し、交感神経活動上昇と肺動脈圧上昇が正相関を示すとの報告があ
る 1-2）。無呼吸を有する患者では覚醒時でも筋交感神経活動や血漿ノルエピネフ
リン濃度が有意に高く、交感神経活動の亢進が睡眠時だけでなく覚醒時にも生
じていることが報告されている 6-8)。本検討において、OSAHS 群では睡眠時だけ
でなく覚醒時の LF/HF 値も有意に高値を示したことは、覚醒時にも低酸素状態
にあることを示唆しているのかもしれない。低酸素性肺血管痙縮による肺高血
圧と交感神経作用とが相乗的に作用して、特に睡眠中に重篤な循環系のトラブ
ルが起こりやすい状態となると考えられ､早期の治療が必要である。
今回､VLF パワー値は､OSAHS 群、対照群ともに覚醒時に減少、睡眠時に増大し
ていた。さらに OSAHS 群では睡眠時の VLF パワー値が有意に高値を示した。
Akselrod ら 4-5）によれば､VLF は無呼吸の周期を反映すると報告している。また、
塩見ら 6-7）は、睡眠時無呼吸では無呼吸時には徐脈を、無呼吸後の覚醒反応時に
は頻脈を生じると報告している。その特徴的な不整脈は、25 秒から 120 秒の周
期を持ち、夜間睡眠中の周期的呼吸変動に一致した洞徐脈頻脈であるとしてい
る。すなわち、レム睡眠時に生じる無呼吸の短い周期が 25 秒、ノンレム睡眠時
に生じる無呼吸の長い周期が 2 分であることから、周期は 0.008Hz から 0.04Hz
73
で繰り返され、VLF パワー値が睡眠時に増大するとしている。Thomas ら 8）は心
筋梗塞慢性期の患者について心拍変動を心不全の有無、左室駆出率の低下、ホ
ルター心電図による心室頻拍、加算平均心電図による心室遅延電位などの因子
と比較した。その結果､心拍変動による VLF 指標は不整脈が原因となる死亡率と
の関連性が強く、生命予後の予測に特に有用であると報告している。今回の検
討によると、OSAHS 群の心拍変動では、睡眠時の VLF パワー値が異常な増大を示
し､塩見らの報告を支持する結果を得た。
無呼吸や低換気の発生頻度を表す指標としては AHI が用いられている。AHI が
1 時間 5 回以上の場合、SAS と診断され､1 時間 30 回以上を重症とする診断法が
広く用いられている。本検討では VLF パワー値と AHI との関連性が示唆され、
VLF パワー値と AHI の相関係数が 0.521 と高値を示したことから、塩見ら 6-7）の
報告のように VLF パワー値は OSAHS の重症度を反映する指標として有用である
可能性が考えられた。
OSAHS では“睡眠—上気道閉塞—無呼吸—胸腔内圧低下、PaO2 低下、PaCO2 上昇、
pH 下降—覚醒—上気道開放—睡眠”という閉塞型無呼吸のエピソードを一夜に 30
～400 回程度繰り返す。無呼吸中には徐脈を、無呼吸後の覚醒反応時には頻脈を
生じるため、その特徴的な夜間睡眠中の心電図は周期的呼吸変動に一致した洞
徐脈頻脈を示す 9-11）。そこで、今回、OSAHS の重症度を AHI、ODI および Arousal
Index それぞれについて分類して、それぞれの自律神経機能の評価を試みた。
睡眠段階を、浅睡眠期、深睡眠期およびレム睡眠期に分類した。次に OSAHS
群の重症度を示す AHI により、5 未満、5 以上 15 未満、15 以上 30 未満および、
30 以上群の 4 群に分類した。AHI30 以上の OSAHS 群では、AHI5 未満の健常範囲
群に比較して深睡眠比率およびレム睡眠比率が減少していた。深睡眠は大脳を
鎮静化するための眠りであり、レム睡眠は大脳を活性化するための眠りで、両
者は対比的で相互補完的であるとされ、AHI が高値の OSAHS では睡眠の質が低下
していると考えられた。自律神経活動の HF パワー値は、浅睡眠期、深睡眠期、
レム睡眠期の間には差はなかったが、LF/HF 値は AHI の数値に関係なく深睡眠期
に比較してレム睡眠期で有意に高値であった。今回の検討では、レム睡眠期に
74
おいて交感神経活動が亢進していると考えられるが、呼吸障害の重症度との関
連性は認められなかった。睡眠の各段階における 4 群の比較では、HF パワー値
は、OSAHS で AHI が 30 以上の群では 15 未満の全睡眠段階に比較して有意に低値
を示した。一方、LF/HF 値は、浅睡眠期で AHI が 30 以上の群では 15 未満に比較
して高値を示した。このことは、AHI30 以上の重度 OSAHS 群では、睡眠時の副交
感神経活動が抑制され、交感神経活動が亢進していることを示している。
また、OSAHS の交感神経活動の亢進は、無呼吸発作時には化学受容体を介して
脳波上覚醒反応が生じること 12-14、さらに、化学受容体の感受性亢進などによる
とされる。そこで、Arousal Index について 30 未満と 30 以上の 2群に分け自律
神経活動を評価した。その結果、HF パワー値は 30 未満の OSAHS 群に比較して
30以上のOSAHS群ではどの睡眠期においても有意に低値であった。このことは、
脳波上覚醒反応が増加している症例で副交感神経活動が低下していることや相
対的に交感神経活動が優位になっていることを示唆する結果であり、Somers ら
15）の報告と一致していた。LF/HF 値は Arousal Index 30 以上の OSAHS 群では深
睡眠期に有意に低値であり、睡眠段階間の変動では 30 以上の OSAHS 群の深睡眠
期のLF/HF値と比較して浅睡眠期およびレム睡眠期のそれは有意に高かったが、
その機序については不明である。
5-2. 携帯型生体信号計測装置（PBSM）を用いた MemCalc 法による
エントロピー値の解析
睡眠にはノンレム睡眠とレム睡眠という二つの異なった状態があり、眠りに
入ると、これらを周期的に繰り返す。最初に出現するのはノンレム睡眠で、こ
の睡眠には 4 つの段階があり、段階 1 から段階 4 へと深い睡眠に移行する。ノ
ンレム睡眠では筋肉へ送られる血液の量が増え、体力回復機能がある。一方、
深い眠りが続くと再び浅い眠りに戻り、レム睡眠が出現する。レム睡眠では脳
への血液量が増え、記憶の保管・保持・編成機能などが行われる 16-18）。
PBSM により導出した脳波の周波数解析において、浅睡眠期のδ波の分布は
57.3％であり、R＆K判定基準 19）で示されている浅睡眠期のδ波の割合の 20%未
75
満という定義からかなり外れたものになった。その原因としては、R＆K 判定基
準ではδ波の振幅は 75μV 以上となっているが、PBSM の周波数解析では振幅が
判定できず、その振幅に満たないものをも算定していること、および導出部位
の違いなどによると考えられる。浅睡眠期とレム睡眠期の比較では、レム睡眠
期のδ波は有意に低く、β波は有意に高かったことから、ある程度までは睡眠
段階の鑑別は可能であると考えられた。また、導出脳波の周波数のβ波とδ波
の比を睡眠段階で比較したところ、4睡眠段階全てで有意差を認め、覚醒期では
43.8%と高値を示し、深睡眠期では 3.2%と低値になり、睡眠の深さに応じてβ波
が減少し、δ波が増加する結果であった。
次に、PBSM の脳波データを MemCalc 法により解析して得られるスペクトルエ
ントロピー 21-23)に着目した。エントロピーは熱力学第二法則の自然界の変化の
法則で使用される指標であり、熱によりエネルギーを得た原子・分子・粒子は
複雑に動き回り、それに伴い、エントロピーが高くなり、エネルギーがなく、
緩やかな動きではエントロピーは低くなる。自然現象は放置しておけばエント
ロピーが増大する方向に動き、これに逆らってエントロピーを減少させるには
エネルギーが必要となる。そこで、脳波スペクトルエントロピーが睡眠の質的
評価を可能とするかを検討した。
脳波のスペクトルは周波数とともに指数関数的に減衰する。X 軸を周波数、Y
軸をパワースペクトルの大きさとした場合、Y軸を対数表示させると、パワース
ペクトルの傾きは生体内の時々刻々のゆらぎである脳波エントロピーとして表
され、(-)表示される。長周期の波はより大きなエネルギーを、短周期の波はよ
り小さなエネルギーをもつ 24-26)。長周期の波が多く、短周期の波が少ない場合
には、スペクトルの傾きは大きく、脳波エントロピー値は小さくなる。いわゆ
る深睡眠比率が高い場合、すなわち、長周期成分であるδ成分の波が多い睡眠
では脳波エントロピー値は小さくなると考えられる。
一般に、睡眠の質は深睡眠比率およびレム睡眠比率により評価されている 27-30。
本研究では、OSAHS 群を深睡眠比率により５％未満群、５％以上 10％未満群、
10％以上 15％未満群、15％以上群の４群に分類した。深睡眠比率 5%未満群は全
76
対象の 40%を占めた。深睡眠比率で脳波エントロピー値を比較すると、5%未満群
は他の 3 群と比べ、脳波エントロピー値が有意に高値であった。これらのこと
から、脳波エントロピー値は睡眠の質と関連し、高値の場合には睡眠の質が低
下していると考えられた。一方、レム睡眠比率が 5%未満群は 4 例であったのに
比べて、15%以上群は 26 例と多く、OSAHS 群の大部分の患者はレム睡眠期を比較
的保持していることがわかり、OSAHS による睡眠障害は深睡眠を主体とした睡眠
障害であると考えられた。
睡眠に関する指標は年齢をはじめ様々な要因で変化するため正常値として決
まったものはない 31-32）。今回、深睡眠比率が 15%未満の症例を睡眠の質が低下
していると判定した場合、脳波エントロピー値の ROC 曲線より得られる ROCAUC
は 0.801 となり、病態識別能が高い指標と考えられる。脳波エントロピーのカ
ットオフ値は-1.313 で、感度は 77.1%、特異度は 81.8%であり、エントロピー値
が-1.313 以上の症例では何らかの睡眠障害がある可能性が考えられた。
また、本研究で使用した脳波エントロピー値は脳波データより算出された指
標であるが、睡眠呼吸障害の指標である AHI、および ODI との有意な相関を認め
たことから、脳波エントロピー値は睡眠の質の評価および OSAHS 患者の重症度
も評価できる有用な指標になり得る可能性が示唆された。
脳波記録による脳波エントロピー値は睡眠の質および重症度を評価する有用
な指標ではあるが、実際の脳波記録にあたっては人手を煩わせるので簡便なも
のではない。そこで、生体信号計測で、より簡便な心電図に注目して心電図エ
ントロピーの解析を行った。
心電図の RR データを周波数解析したスペクトルは、横軸のスペクトルを片対
数表示したとき、縦軸のスペクトル密度パワー(高さ)は周波数の増加とともに
直線的に減少するべき（傾き）スペクトルとなる。エントロピーはスペクトル
密度パワーの対数を全周波数で積分したエントロピー密度である。睡眠時と覚
醒時では RR スペクトルの傾きが異なり、睡眠中では HF のパワーが大きくなる
ことから、覚醒時に比べて傾きが緩くなり、エントロピー値は大きくなる。し
かし、睡眠呼吸障害が存在すると、心臓迷走神経活動が抑制され HF のパワーが
77
小さくなることで、傾きが大きくなり、エントロピー値は小さくなる。そこで、
PBSM により記録した心電図データを MemCalc 法により解析して得られる心電図
エントロピー値について、脳波エントロピー値と同様に、睡眠の質的評価を可
能とするか否かを検討した。
その結果、対照群の心電図エントロピー値が-0.418±0.027 であったのに対し
て OSAHS 群では-0.473±0.059 となり、有意に小さくなった。また、深睡眠比率
が 15%未満群は 65 例（82.3%）を占め、心電図エントロピー値の平均は-0.501
±0.060 であったが、これは深睡眠比率が 15%以上群の-0.449±0.047 に比較し
て、有意に低値であった。一方、レム睡眠比率は AHI による睡眠呼吸障害の重
症度と無関係で、各群の平均は 14%程度であった。さらに、心電図エントロピー
値の ROC 分析では、ROCAUC は 0.837 と高く、心電図エントロピー値は病態識別
能の高い指標と考えられる。
これらのことから、PBSM による記録から得られる心電図エントロピー値は睡
眠の質を評価できるとともに OSAHS 群の重症度も評価でき、その精度が脳波エ
ントロピーとほとんど変わらないことから有用な指標として使用できる可能性
が示唆された。
5-3 今後の課題
今回使用した PBSM は脳波、筋電図、心電図などの生体情報の導出が可能であ
る。一般には、睡眠呼吸障害で睡眠の質的評価を目的とした場合、脳波のモニ
ターが必要であり、脳波を組み込むことができない簡易型検査では精度が落ち
ると言われている。しかし、今回の研究では、PBSM により記録した心電図につ
いて、MEM の一種である MemCalc 法を適用して得られた心電図エントロピー値は
脳波エントロピー値と同程度の精度で、患者の睡眠の質およびその重症度を客
観的に評価できることがわかった。心電図の電極装着は脳波に比較して簡便で
あり、安定度も高いと考えられ、被験者が自宅で装着可能であり、通常の睡眠
環境で検査ができることから、家庭用睡眠障害検査システムとしての可能性が
高まった。
78
現在、この PBSM はメディアカードが使用できず、パーソナルコンピュータに
接続しての記録が必要である。
今後は、このシステムに心電図の携帯型検査のように機器にメディアカードを
組み込み、家庭用簡易検査機器としての普及を目指したい。
参考文献
1) 小山純正、香山雪彦：睡眠・覚醒の調節にかかわるニューロンの特性.神経研究の進
歩 39: 16-28, 1995
2) Kario K, Motai K, Mitsuhashi T, Suzuki T, Nakagawa Y, Ikeda U, et al. Autonomic
nervous system dysfunction in elderly hypertensive patients with abnormal diurnal
blood pressure variation: relation to silent cerebrovascular disease.
Hypertension 30: 1504-1510, 1997
3) Yeragani VK, Jampala VC, Sobelewski E, Kay J, Igel G. Effect of paroxetine on
heart period variability in patients with panic disorder: a study of holter ECG
records. Neuropsychobiology 40: 124-128, 1999
4) Valladares EM, Eljammal SM, Motivala S, Fhlers CL, Irwin MR. Sex differences
in cardiac sympathovagal balance and vagal tone during nocturnal sleep. Sleep Med.
9: 310-316, 2008
5) Louis M, Punjabi NM. Effects of acute intermittent hypoxia on glucose metabolism
in awake healthy volunteers. J. Appl. Physiol. 106: 1538-1544, 2009
6) Okada H, Iwase S, Mano T, Sugiyama y, Watanabe T. Change in muscle sympathetic
nerve activity during sleep in humans. Neurology 41: 1961-1966, 1991
7) Shimizu T, Takahashi Y, Kogawa S, Takahashi K, Kanbayashi T, Saito Y, et al.
Muscle sympathetic nerve activity during apneic episodes in patients with
obstructive sleep apnea syndrome. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol.
93: 345-352, 1994
8) Fletcher EC. Sympathetic over activity in the etiology of hypertension of
obstructive sleep apnea. Sleep 26: 15-19, 2003
9) Elam M, Sverrisdottir YB, Rundqvist B, Mckenzie D, Wallin BG, Macefield
79
Vg.Pathological sympathoexcitation: how is it achieved? Acta. Physiol. Scand.
177: 405-411, 2003
10) Guilleminault C, Tilkian A, Dement WC: The sleep apnea syndromes. Annu. Rev.
Med. 27: 465-484, 1976
11) 平成 17 年度先駆的保健活動交流推進事業. 睡眠に関する地域保健活動実践ガイド
ブック、社団法人日本看護協会、2006
12) Partinen M, Guilleminault C, Quera-Salva MA, Jamieson A. Obstructive sleep
apnea and cephalometric roentgenograms. The role of autonomic upper airway
abnormalities in the definition of abnormal breathing during sleep. Chest 93:
1199-1205, 1988
13) Sakakibara H, Tong M, Matsushita K, Hirata M, Konishi Y, Suetsugu S:
Cephalometric abnormalities in non-obese and obese patients with obstructive
sleep apnea . Eur. Respir. J. 13: 403-410, 1999
14) Teitelbaum J, Diminutto M, Comiti S, Pepin JL, Deschaux C, Raphael B, et al.
Lateral cephalometric radiography of the upper airways for evaluation of surgical
treatment of obstructive sleep apnea syndrome. Rev. Stomatol. Chir Maxillofac.
108: 13-20, 2007
15) Phillips CL, Cistulli PA. Obstructive sleep apnea and hypertension:
epidemiology, mechanism and treatment effects. Minerva. Med. 97: 299-312, 2006
16) Wolf J, Lewicka j, Narikiewicz K. Obstructive sleep apnea: an update on
mechanism and cardiovascular consequences. Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. 17:
233-240, 2007
17) Halasz P. Hierarchy of micro-arousals and the microstructure of sleep.
Neurophysiol . Clin. 28: 461-475, 1998
18) Kato T, Montplaisir JY, Lavigne GJ: Experimentally induced arousals during
sleep: a cross-modality matching paradigm. J. Sleep. Res. 13: 229-238, 2004
19) Bangash MF, Xie A, Skatrud JB, Reichmuth KJ, Barczi SR, Morgan BJ.
Cerebrovascular response to arousal from NREM and REM sleep. Sleep 31: 321-327,
2008
20) Placidi F, Diomedi M, Cupini LM, Bernardi G, Silvestrini M. Impairment of
daytime cerebrovascular reactivity in patients with obstructive sleep apnoea
80
syndrome. J. Sleep. Res. 7: 288-292, 1998
21) Kara T, Narkiewicz K, Somers VK. Chemoreflexes-physiology and clinical
implications. Acta. Pysiol. Scand. 177: 377-384, 2003
22) Metson N, Davies RJ, Mullins R, Jenkinson C, Wass JA, et al. Endocrine effects
of nasal continuous positive airway pressure in male patients with obstructive
sleep apnoea. J. Intern .Med. 254: 447-454, 2003
23) Carneiro G, Ribeiro Filho FF, Togeiro SM, Tufik S, Zanella MT. Interaction
between obstructive sleep apnea syndrome and insulin resistance. Ark. Bras.
Endocrinol. Metabol. 51: 1035-1040, 2007
24) Akselrod S , Gordon D, Ubel FA, Shannon DC, Cohen RJ : Power spectrum analysis
of heart rate flucturation: a quantitative probe of beat-to beat cardiovascular
control. Science 213: 220-222, 1981
25) Bigger JT Jr, Fleiss JL, Rolnitzky LM, Steinman RC. Frequency domain
measures of heart period variability to assess risk late after
myocardial infarction. J. Am. Coll. Cardiol. 21: 729-736, 1993
26) Shiomi T, Gilleminault C, Sasanabe R, Hirota I, Maekawa M, kobayashi T.:
Augmented very low frequency component of heart rate variability
during obstructive sleep apnea. Sleep 19: 370-377, 1996
27) Keyl C, Lemberger P, Rodig G, Dambacher M, Frey AW. Changes in cardiac autonomic
control during nocturnal repetitive oxygen desaturation episodes in patients with
coronary artery disease. J. Cardiovasc. Risk. 3: 221-227, 1996
28) Suda Y, Otsuka K, Niinami H, Ichikawa S, Ban Y, Higashita R, et al. Changes
in ultra-low very frequency heart rate variability after coronary artery bypass
grafting. Biomed. Phamacother. 55: 110-114, 2001
29) Young T, Palta M, Dempsey J, Skatrud J, Weber S, Badr S: The occurrence of
sleep-disordered breathing among middle-aged adults. N. Engle. J. Med. 328:
1230-1235, 1993
30) Hida W, Shindoh C, Miki H, Kikuchi Y, Okabe S, Taguchi O, et al: Prevalence
of sleep apnea among Japanese industrial workers determined by a portable sleep
monitoring system. Respiration 60: 332-337, 1993
31) Rechtschaffen A, Kales A, eds: A Manual of Standardized Terminology,
81
Techniques and Scoring System for Sleep Stages of Human Subjects. UCLA Brain
Information Service/ Brain Reserch Institute, Los Angeles, 1968
32) Rechtscaffen A , Kales A eds：A manual of standardized terminology , techniques
and scoring system for sleep stage of human subjects．US Government Printing Office,
Washington DC, 1968(清野茂博訳：睡眠脳波アトラス 標準用語・手技・判定法，医歯
薬出版,1971)
33) Ong KC, Clerk AA. Comparison of severity of sleep-disordered breathing in Asian
and Caucasian patients seen at a sleep disorders center. Respir. Med. 92: 843-848,
1998
34) Sakakibara H, Tong M, Matsushita K, Hirata M, Konishi Y, Suetsugu S:
Cephalometric abnormalities in non-obese and obese patients with obstructive
sleep apnea . Eur. Respir. J. 13: 403-410, 1999
35) Yu X, Fujimoto K, Urushibata K, Matsuzawa Y, Kubo K. Cephalometric analysis
in obese and nonobese patients with obstructive sleep apnea syndrome. Chest 124:
212-218, 2003
36) Kubota Y, Nakayama H, Takada T, Matsuyama K, Sakai K, Yoshizawa H, et al. Facial
axis angle as a risk factor for obstructive sleep apnea. Intern. Med. 44: 805-810,
2005
37) Hida W, Kurosawa H, Miki H, Go, T, Sindoh C, Kikuchi Y, Takishima T, et al.
Portable home monitoring system in screening for sleep-disordered breathing .
Nihon. Kyobu. Shikkan. Gakkai. Zasshi. 33: 46-49, 1995
38) Dingli K, Coleman EL, Vennele M, Finch SP, Wraith PK, Mackey TW, et al.
Evaluation of a portable device for diagnosing the sleep apnoea/ hypopnoea
syndrome. Eur. Respir. 21: 253-259, 2003
39) Abdelghani A, Roisman G, Escourrou P. Evaluation of home respiratory polygraph
system in the diagnosis of the obstructive sleep apnea syndrome. Rev. Mal.
Respir.24: 331-338, 2007
40) Bridevaux PO, Fitting JW, Fellrath JM, Aubert JD. Inter-observer agreement
on apnoea hypopnoea index using portable monitoring of respiratory parameters.
Swiss. Med. Wkly. 137: 602-607, 2007
41) Rubins JB, Kunisaki KM. Contemporary issues in the diagnosis and treatment
82
of obstructive sleep apnea. Postgrd. Med. 120: 46-52, 2008
42) 杉田義郎：睡眠ポリグラフィの臨床応用.日本睡眠学会ホームページ睡眠科学・医
療専門研修セミナー、22-31、1999
43) Dement W, Kleitman N: Cyclic variation in EEG during sleep and their relationto
eye movements, body motility and dreaming. Electroencephalogr. Clin.
Neurophysiol. 9: 673-690, 1957
44) The Report of American Academy of Sleep Medicine task Force. Sleep-related
breathing disorders in adults: recommendations for syndrome definition and
measurement techniques in clinical research. Sleep 22: 667-689, 1999
45) 日本睡眠学会編:睡眠学ハンドブック、朝倉書店、東京、1994
46) Duchna HW: Sleep-related breathing disorders a second edition of the
International Classification of Sleep Disorders (ICSD-2) of the America Academy
of Sleep Medicine (AASM). Pneumologie. 60: 568-575, 2006
47) Collop NA, Anderson WM, Boehlecke B, Claman D, Goldberg R, Gottlieb DJ, et
al: Clinical guideline for the use unattended portable monitors in the diagnosis
of obstructive sleep apnea in adult patients. Portable Monitoring Task Force
of the American Academy of Sleep Medicine. J. Clin. Sleep. Med. 15: 737-47, 2007
48) 南茂夫編：科学計測のための波形データ処理.ＣＱ出版、ＣＱ出版、166-180、1986
49) Kleiger RE, Miller JP, Bigger JT Jr, Moss AJ. Decreased heart rate variability
and its association with increased mortality after acute myocardial infarction.
Am. J. Cardiol. 59: 256-262, 1987
50) 早野順一郎：心拍のゆらぎと自律神経.Ther. Res. 17:163-235,1996
51) Ohtomo N, Tokiwano K, Tanaka Y, Sumi A, Terachi S, Konno H. Exponential
characteristics of power spectral densities caused by chaotic phenomena. J. Phys.
Soc. Jpn. 64: 1104, 1995
52) Sawada Y, Ohtomo N, Tanaka Y, Tanaka G, Yamakoshi K, Terachi S et al: New
technique for time series analysis combinding the maximum entropy method and
non-linear least squares method: its value in heart rate variability analysis.
Med. Biol. Eng. Comput. 35: 318-322, 1997
53) Burioka N, Cornélissen G, Halberg F, Kaplan DT, Suyama H, Sako T, et al.
Approximate entropy of human respiratory movement during eye-closed waking and
83
different sleep stages. Chest 123: 80-86, 2003
54) Burioka N, Miyata M, Cornélissen G, Halberg F, Takeshima T, Kaplan DT, et al.
Approximate entropy in electroencephalogram during wake and sleep. Clin. EEG.
Neurosci. 36: 21-24, 2005
55) Pressmann MR, Fry JM. Relationship of autonomic nervous system activity to
daytime sleepiness and prior sleep. Sleep 12: 239-245, 1989
56) Dimsdale JE, Coy T, Ancoli-Israel S, Mills P, Clausen J, Ziegler MG.
Sympathetic nervous system alterations in sleep apnea. The relative importance
of respiratory disturbance, hypoxia, and sleep quality. Chest 111: 639-642, 1997
57) 大久典子, 吉田克己, 山家智之ら: 音楽刺激が自律神経におよぼす影響. 自律神
経 42: 265-269, 2005
58) 前川正人、塩見利明：睡眠時無呼吸症候群と虚血性心疾患. 呼吸 16: 570-574，
1997
59) Malone S，Lin PP, Holloway R, Rutherford R, Xie A, Bradley TD: Obstructive
sleep apnea in patients with dilated cardiomyopathy, effects of
continuous positive air way pressure. Lancet 338: 1480-1484, 1991
60) Yasuma F, Kozar LF, Kimoff RJ, Bradley TD, Phillipson EA: Interaction of
chemical and mechanical respiratory stimuli in the arousal response to hypoxia
in seeping dogs. Am. Rev. Respir. Dis. 143: 1274-1277, 1991
61) Montano N, Ruscone TG, Porta A, Lombardi F, Pagani M, Malliani A: Power spectrum
analysis of heart rate variability to assess the changes in sympathovagal balance
during graded orthostatic tilt. Circulation 90: 1826-1831, 1994
62) Bradley T D, Floras JS: Pathophysiologic and therapeutic implications
of sleep apnea in congestive heart failure. J. Card. Fail. 2:
223-240, 1996
63) Berry RB, Gleeson K: Respiratory arousal from sleep: mechanisms and
significance. Sleep 20: 654-675, 1997
64) Yasuma F, Kozar LF, Kimoff RJ, Bradley TD, Phillipson EA: Interaction of
chemical and mechanical respiratory stimuli in the arousal response to hypoxia
in seeping dogs. Am. Rev. Respir. Dis. 143: 1274-1277, 1899
65) Kimoff RJ, Kozar LF, Yasuma F, Bradley TD, Phillipson EA: Effect of inspiratory
84
muscle unloading on arousal response to CO2 and hypoxia in sleeping dogs. J. Appl.
Physio. 74: 1325-1336, 1993
66) Millman RP, Redline S, Carlisle CC, Assaf AR, Levinson PD. Daytime hypertension
in obstructive sleep apnea. Prevalence and contributing risk factors. Chest 99:
861-866, 1991
67) OBrien PE, Dixon JB. The extent of the problem of obesity. Am. J. Surg. 184:
4-8, 2002
68) 大久典子、溝延克実、千葉正康、小原登志子、大平未佳、石塚静江、他: 閉塞性睡
眠無呼吸症候群の心拍変動解析. 医学検査 51: 902-908, 2002
69) Meoli AL, Casey KR, Clark RW, Coleman JA, Fayle RW, Troell RJ, et al: Hypopnea
in sleep-disordered breathing in adults. Sleep 24: 469-470, 2001
70) Michael B, David C, Mary C, Paul E, Christian G, Ronald H, et al.EEG arousals:
scoring rules and examples: a preliminary report from the Sleep Disorders Atlas
Task Force of the America Sleep Disorders Association. Sleep 15: 173-184, 1992
71) Smith R, Veale D, Pepin JL, Levy P: Autonomic nervous system and sleep apnea
syndromes. Rev. Mal. Respir. 17: 51-67, 2000
72) Carrington M, Walsh M, Stambas T, Kleiman J, Trinder J: The influence of sleep
onset on the diurnal variation in cardiac activity and cardiac control. J. Sleep.
Res. 12: 213-221, 2003
73) Akselrod S, Gordon D, Ubel FA, Shannon DC, Berger AC, Cohen RJ: Power spectrum
analysis of heart rate fluctuation: a quantitative probe of beat-beat
cardiovascular control. Science 213: 220-222, 1981
74) Hasegawa S, Abe H: Maximum entropy method and Fourier transform for wave
analysis of pattern visual evoked potentials. Nippon, Ganka, Gakkai, Zasshi. 96:
400-407, 1992
75) Kato T, Montplaisir JY, Lavigne GJ: Experimentally induced arousals during
sleep: a cross-modality matching paradigm. J. Sleep. Res. 13: 229-238, 2004
76) Placidi F, Diomedi M, Cupini LM, Bernardi G, Silvestrini M: Impairment of
daytime cerebrovascular reactivity in patients with obstructive sleep apnea
syndrome. J. Sleep. Res. 7: 288-292, 1998
77) Somers VK, Mark AL, Zavala DC, Abboud FM, et al: Contrasting effects of hypoxia
85
and hypercapnia on ventilation and sympathetic activity in humans. J. Appl.
Physiol. 67: 2101-2106, 1989
78) 大久典子、小川浩正、村山伸樹、吉田克己: 閉塞型睡眠時無呼吸低呼吸症候群の自
律神経活動. 自律神経 44: 393-399, 2007
79) Landolt HP, Dijk DJ, Achermann P, Borbely AA. Effect of age on the sleep EEG:
slow-wave activity and spindle frequency activity in young and middle-aged men.
Brain. Res. 738: 205-212, 1996
80) Landolt HP, Meier V, Burgess HJ, Finelli LA, Cattelin F, Achermann P, et al.
Serotonin-2 receptors and human sleep: effect of a selective antagonist on EEG
power spectra. Neuropsychopharmacology 21: 455-466, 1999
81) Resta O, Foschino Barbaro MP, Bonfitto P, Giliberti T, Depalo A, Pannacciulli
N, et al. Low sleep quality and daytime sleepiness in obese patients without
obstructive sleep apnoea. J. Intern. Med. 253: 536-543, 2003
82) Becker HF, Mayer G, Penzel T: Sleep disorders and sleep-related breathing
disorders. Internist. 45: 57-81, 2004
83) Fietze I, Glos M, Moebus I, Witt C, Penzel T, Baumann G. Autonomic pressure
titration with APAP is as effective as manual titration with CPAP in patients with
obstructive sleep apnea. Respiration 74: 279-286, 2007
84) Sano K, Nakano H, Ohnishi Y, Ishi Y, Nakamura T, Matsuzawa K, et al: Screening
of sleep apna/hypopnea syndrome by home pulse oximetry. Nihon Kokyuki Gakkai
Zasshi 36: 948-952, 1998
85) Martinez Garcia MA, Soler Cataluna JJ, Roman Sanchez P, et al: Sequential use
of nocturnal pulse oximetry and respiratory polygraphy (AutoSet) for diagnosing
sleep apnea/hypopnea syndrome in high risk patients. Arch. Bronconeumol. 39: 74-80,
2003
86) Nakano H, Ikeda T, Hayashi M, Ohshima E, Itoh M, Nishikata N, et al: Effect
of body mass index on overnight oximetry for the diagnosis of sleep apnea. Respir.
Med. 98: 421-427, 2004
87) Hauri P J, Olmstead EM. Reverse first night effect in insomnia. Sleep 12, 97-105,
1989
88) Katz ES, Greene MG, Carson KA, Galstr P, Loughlin GM, Carroll J, et al.
86
Night-to-night variability of polysomnogarphy in children with suspected
obstructive sleep apnea. Journal of Pediatrics 140, 589-594, 2002
89) Scholle S, Scholle HC, Kemper A, Glaser S, Rieger B, Kemper G, et al. First
night effect in children and adolescents undergoing polysomnography for
sleep-disorderd breathing. Clin. Neurophysiol. 114, 2138-2145, 2003
90) Ahmadi N, Shapiro GK, Chung SA, Shapiro CM. Clinical diagnosis of sleep apnea
based on single night of polysomnography vs. two night of polysomnography. Sleep
Breathing 13, 221-226, 2009
91) Davis BD: Sleep and the maintenance of memory. Perspect Biol. Med 28: 457-464,
1985
92) Ficca G, Lombardo P, Rossi L, Salzarulo P: Morning recall of verbal material
depends on prior sleep organization. Behav brain Res 112: 159-163, 2000
93) Davis CJ, Harding JW, Wright JW: REM sleep deprivation-induced deficits in
the latency-to-peak induction and maintenance of long-term potentiation within
the CA1 region of the hippocampus. Brain Res 30: 293-297, 2003
94) Saletu-Zyhlarz GM, Abu-Bakr MH, Anderer P, Gruber G, Mandl M, Strobl R, et
al.: Insomnia in depression: differences in objective and subjective sleep and
awakening quality to normal controls and acute effects of trazodone. Prog
Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry 26: 249-260, 2002
95) Acebo C, LeBourgeois MK: Actigraphy. Respir. Care. Clin. N. Am. 12: 23-30,
2006
96) Koja S, Arakaki H, Ogura C: Developing the portable type sleep apnea detector
and verifying the usefulness of the device. Seishin Shinkeigaku Zasshi 99: 181-197,
1997
97) Herscovici S, Papyan S, Lavie P, Peer A: Detection REM sleep from the finger:
an autonomic REM sleep algorithm based on peripheral arterial tone (PAT) and
actigraphy. Physiol. Meas. 28: 129-140, 2007.
98) 大久典子、小川浩正、村山伸樹、吉田克己: 脳波と下顎による睡眠ステージ判定の
試み. 臨床病理 56: 858-861, 2008
99) Brandenberger G, Ehrhart J, Piquard F, Simon C. Inverse coupling between
ultradian oscillations in delta wave activity and heart rate variability during
87
sleep. Clin. Neurophysiol. 112: 992-996, 2001
100) Ako M, Kawara T, Uchida S, Miyazaki S, Nishihara K, Mukai J, et al. Correlation
between electroencephalography and heart rate variability during sleep.
Psychiatry. Clin. Neurosci. 57: 59-65, 2003
101) Uliel S, Tauman R, Greenfeld M, Sivan Y: Normal polysomnographic respiratory
values in children and adolescents. Chest 125: 872-878, 2004
102) Munch M, Knoblauch V, Blatter K, Schroder C, Schnitzler C, Krauchi K, et al.
Age-related attenuation of the evening circadian arousals signal in humans.
Neurobiol Aging. 26: 1307-1319, 2005
103) Cajochen C, Munch M, Knoblauch V, Blatter K, Wirz-Justice A. Age-related
changes in the circadian and homeostatic regulation of human sleep. Chronobiol.
Int. 23: 461-474, 2006
104) Montgomery-Downs HE, Obrien LM, Gulliver TE, Gozal D: Polysomnographic
characteristics in normal preschool and early school-aged children. Pediatrics.
117: 741-753, 2006
88
謝辞
本研究にあたり、ご多忙にもかかわらず、ご指導、ご教示を賜りました熊本
大学情報電気電子工学人間環境情報講座村山伸樹教授に深く感謝と敬意を申し
上げます。
さらに、研究を進めるにあたり、実験や解析など多岐にわたり、ご指導、
ご協力をいただきました熊本大学林田祐樹准教授、東北大学保健管理センター
飛田渉教授、小川浩正准教授、色川俊也准教授に心より感謝いたします。