睡眠中の眼球運動 (EOG) 測定の科学：メカニズム、技術、睡眠ステージ判定への応用
はじめに：睡眠計測における眼球運動 (EOG) の重要性
睡眠テクノロジーの領域において、睡眠状態を正確に把握することは製品開発の基盤となります。これまでの記事で、脳波（EEG）や筋電図（EMG）といった主要な生体信号による睡眠計測の科学的原理について解説してまいりました。これらの信号に加え、睡眠中の眼球運動（Electrooculography, EOG）は、特にREM睡眠（Rapid Eye Movement sleep）の特定において不可欠な情報源となります。
本稿では、睡眠中の眼球運動がどのように発生し、それを計測するEOG技術の科学的な原理とメカニズム、そして睡眠ステージ判定においてEOG信号がどのように活用されているのかを深く掘り下げて解説します。
EOGの科学的原理：眼球の電位と運動の関係
眼球は生体電位を持つ臓器です。角膜側が正（+）、網膜側が負（-）に帯電した電気的な双極子として機能します。この電位差は、眼球が静止しているときも存在し、その向きは視線の方向によって変化します。
眼球が動くと、この双極子の向きが頭部に対して相対的に変化します。例えば、右に視線を向けると、右側の電極では角膜側の正電位が近づき電位が上昇し、左側の電極では網膜側の負電位が近づき電位が下降します。この電位差の変化を頭部の皮膚表面に貼り付けた電極で捉えるのがEOGの原理です。眼球の動きが大きいほど、電位の変化も大きくなります。
睡眠中、特にレム睡眠時には、覚醒時と同様に急速で方向の定まらない大きな眼球運動が頻繁に観察されます。これは夢を見ていることとの関連が示唆されています。ノンレム睡眠中には、眼球運動はほとんど見られないか、見られてもゆっくりとした運動であることが特徴です。
EOGの計測技術
接触型電極による伝統的な計測
標準的な睡眠ポリソムノグラフィー（PSG）では、EOGは通常、両眼の近傍に電極を貼付して計測されます。一般的には、外眼角から約1cm外側上下に1対（または両眼で2対）の電極を配置します。これにより、左右または上下方向の眼球運動に伴う電位差を効率的に捉えることができます。基準電極は通常、耳たぶやマストイドに配置されます。
この伝統的な方法は、高精度なEOG信号が得られますが、電極の貼付が必要であり、被験者にとって負担となる場合があります。
ウェアラブルデバイスへの応用と非接触計測の可能性
家庭用睡眠トラッカーやウェアラブルデバイスへのEOG機能搭載には、より装着感が少なく簡便な計測方法が求められます。眼鏡型デバイスやヘッドバンド型デバイスにEOG電極を組み込む試みが行われています。しかし、これらの方法では、顔の筋肉の動きや電極の接触不良によるノイズが課題となることがあります。
近年、非接触で生体信号を計測する技術の研究が進んでいます。映像解析によって瞳孔や眼球の動きを追跡する方法や、静電容量結合を利用して皮膚に接触しない電極で微弱な生体電位を捉えようとする試みなどがあります。これらの技術がEOG計測に応用されれば、より自然な環境下での睡眠モニタリングが実現する可能性があります。ただし、非接触計測は接触型に比べて信号強度が弱く、ノイズの影響を受けやすいため、実用化にはさらなる技術開発が必要です。
睡眠ステージ判定におけるEOGの役割
EOG信号は、睡眠ステージ判定、特にREM睡眠の特定において極めて重要な役割を果たします。
REM睡眠の特定
REM睡眠は、EEGで低振幅・速波が見られ、EMGで筋緊張が著しく低下するステージですが、その最も顕著な特徴の一つが急速眼球運動（Rapid Eye Movement）の存在です。EOG波形において、この急速眼球運動は大きな、不規則なスパイクとして観察されます。自動睡眠ステージ判定アルゴリズムでは、EEG、EMG、EOGの3つの信号パターンを組み合わせて各ステージを判定しますが、EOG信号から検出される急速眼球運動の出現は、REM睡眠を他のステージから区別するための決定的な指標となります。
ノンレム睡眠におけるEOG
ノンレム睡眠（NREM）はステージN1、N2、N3に分けられます。 * ステージN1: 入眠期であり、EEGではシータ波が優位になります。このステージでは、ゆっくりとした眼球運動（Slow Eye Movement, SEM）が見られることがあります。EOG波形では、緩やかで比較的振幅の小さな波として現れます。 * ステージN2: 睡眠紡錘波やK複合体といった特徴的なEEGパターンが現れます。眼球運動は一般的に見られません。 * ステージN3 (徐波睡眠, SWS): デルタ波といった低周波・高振幅のEEG波が優位になります。眼球運動はほとんど見られません。
このように、EOG信号は、REM睡眠の急速眼球運動、N1の緩徐眼球運動の有無とそのパターンから、睡眠ステージの識別を助けます。EEGやEMGといった他の信号と組み合わせることで、より正確なヒプノグラム（睡眠経過図）を作成することが可能となります。
EOG測定技術の応用例と製品開発への示唆
EOG測定は、主に以下の分野で応用されています。
- 睡眠障害の診断（PSG）: 睡眠時無呼吸症候群やナルコレプシーなど、様々な睡眠障害の診断において、EOGを含むPSGはゴールドスタンダードとされています。
- 家庭用睡眠モニタリングデバイス: ウェアラブルデバイスや非接触センサーの中には、EOGまたはそれに類する眼球運動情報を活用して睡眠状態を推定しようとする製品があります。ただし、PSGと同等の精度を家庭環境で実現するには技術的な課題が多く残されています。
- 人間の状態推定: 睡眠中だけでなく、覚醒時の眼球運動は、集中力、疲労度、認知状態などの推定にも用いられます。この技術が睡眠覚醒リズムの評価に応用される可能性もあります。
製品開発においては、EOG測定の導入は特にREM睡眠の検出精度向上に貢献できます。しかし、電極の配置や装着感、信号のノイズ対策といった技術的な課題を克服する必要があります。また、非接触計測を目指す場合は、信号の微弱さやアーチファクトへの対応が鍵となります。
最新の研究動向
EOG測定に関する最新の研究では、以下のような方向性が進んでいます。
- 高密度EOG: より多くの電極を用いて眼球周辺の電位分布を詳細に捉え、眼球運動の種類や質をより精密に分析する試み。
- 機械学習・AIによる信号解析: ディープラーニングなどの手法を用いて、ノイズが多い環境下でも高精度に眼球運動を検出し、睡眠ステージ判定やその他の生体情報との関連性を解析する研究。
- 非接触EOG技術: 映像解析の高精度化、容量結合電極の性能向上、あるいは他のセンサー技術（例：ミリ波レーダーによる眼球微動の検出）との融合による非接触EOG計測の実現に向けた研究。
- 眼球運動以外の情報との統合: 瞳孔径の変化、瞬きのパターンなど、EOG以外の眼球関連情報や、心拍、呼吸、体温といった他の生体信号との統合による、より多角的な睡眠状態の評価。
これらの研究は、将来的にウェアラブルデバイスや非接触センサーでの高精度なEOG計測を可能にし、より快適で詳細な睡眠モニタリング技術の発展に繋がる可能性を秘めています。
結論
睡眠中の眼球運動（EOG）測定は、睡眠ステージ判定、特にREM睡眠の識別において中心的な役割を担う科学技術です。眼球の電気的双極子としての特性を利用してその動きに伴う電位変化を捉える原理はシンプルながらも強力な情報源となります。伝統的な接触型計測からウェアラブル、そして非接触へと技術は進化を続けていますが、それぞれに技術的な課題が存在します。
EOG測定のメカニズムと技術的な側面の理解は、睡眠テクノロジー製品において正確な睡眠状態推定を実現するための重要な要素となります。今後の技術開発により、より簡便で高精度なEOG測定が普及し、個々人の睡眠状態に合わせたパーソナルな睡眠ケア技術がさらに発展することが期待されます。