CN103906467B - 睡眠评价装置及睡眠评价方法 - Google Patents

睡眠评价装置及睡眠评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103906467B
CN103906467B CN201280053493.4A CN201280053493A CN103906467B CN 103906467 B CN103906467 B CN 103906467B CN 201280053493 A CN201280053493 A CN 201280053493A CN 103906467 B CN103906467 B CN 103906467B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sleep
determined personnel
judging
tendency
result
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201280053493.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103906467A (zh
Inventor
堤正和
金光阳子
江森泰子
桥崎将典
土屋直树
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Omron Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Omron Corp
Omron Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp, Omron Healthcare Co Ltd filed Critical Omron Corp
Publication of CN103906467A publication Critical patent/CN103906467A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103906467B publication Critical patent/CN103906467B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/113—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing
    • A61B5/1135—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing by monitoring thoracic expansion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

在体动检测装置(100)中检测被测定人员的体动。将该检测结果发送至服务器(500)。然后，在服务器(500)中，基于检测结果来判断睡眠的六种模式(“难以入睡”、“醒得过早”、“夜间醒来”、“睡眠不足”、“睡眠节奏紊乱”、“良好睡眠”)。

Description

睡眠评价装置及睡眠评价方法
技术领域
本发明涉及睡眠评价装置及睡眠评价用程序，特别涉及以非侵入方式评价被测定人员的睡眠状态的睡眠评价装置及睡眠评价用程序。
背景技术
以往，关于评价睡眠的装置，公开了各种技术。
例如，在专利文献1(日本特开2005-209143号公报)中公开了如下技术，即，计算机从用户那里接受与熟睡度(sleep quality)好坏相关的问题、与睡眠过程好坏相关的问题及所输入的与从醒来后到起床时的行动相关的问题的回答，并通过分析这些输入结果，来提取对熟睡度带来影响的睡眠过程因素和行动因素，并进行与睡眠的改善相关的建议。
专利文献1所公开的技术是显示基于由用户输入的回答的内容来进行分析得到的结果的技术。根据这样的技术，能够将用户觉察的症状反映到分析结果中。此外，还提出了基于客观数据的各种技术。
例如，在专利文献2(日本特开2007-319238号公报)中公开了如下技术，即，通过对所计测出的睡眠状态的睡眠评价项目(总睡眠时间、非快速眼动睡眠(non-REM sleep)、快速眼动睡眠(REM sleep)、中途清醒等)和健康人的群体数据的平均值及标准偏差进行比较，来用二个级以上的等级表示被测定人员的睡眠好坏，并根据其结果来进行睡眠改善建议。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2005-209143号公报
专利文献2：日本特开2007-319238号公报
发明内容
发明要解决的问题
此外，始终试图在提示改善睡眠的建议时根据所获取的数据等来更准确地掌握被测定人员的睡眠倾向。
本发明是鉴于上述实际情况而做出的，其目的在于，提供一种能够更准确地掌握被测定人员的睡眠倾向的睡眠评价装置及睡眠评价用程序。
用于解决问题的手段
本发明的一个技术方案的睡眠评价装置具有：获取部，其用于获取对床铺上的被测定人员的身体的动作的检测结果；第一判断部，其用于基于检测结果来判别每一天的被测定人员的睡眠状态；第二判断部，其用于基于第一判断部的对多天的判别结果来判别被测定人员的睡眠状态的倾向。第二判断部判别对多个项目的被测定人员的睡眠状态的倾向；多个项目包括判别所需的期间相互不同的项目；第二判断部，在满足下述条件时，报告被测定人员的睡眠状态的倾向，该条件是指，从第一判断部开始进行判断起，对多个项目中的全部项目进行判断所需的期间已满。
优选地，由第二判断部判别倾向的项目，包括基于在检测结果中检测出身体未动的情况的时间相对于睡眠时间的比例的项目。
本发明的睡眠评价用程序，用于在用于评价被测定人员的睡眠的计算机中执行，该睡眠评价用程序使计算机执行以下步骤：用于获取在体动检测部中检测的对床铺上的被测定人员的身体的动作的检测结果的步骤；基于体动检测部的检测结果来判别每一天的被测定人员的睡眠状态的步骤；基于对睡眠状态的多天的判别结果来判别被测定人员的睡眠状态的倾向的步骤。在判断所述被测定人员的睡眠状态的倾向的步骤中，针对多个项目判断述被测定人员的睡眠状态的倾向；所述多个项目包括判断所需的期间相互不同的项目。在判断所述被测定人员的睡眠状态的倾向的步骤中，在满足下述条件时，报告被测定人员的睡眠状态的倾向，该条件是指，从第一判断部开始进行判断起，对多个项目中的全部项目进行判断所需的期间已满。
发明效果
根据本发明，能够每一天判别被测定人员的睡眠状态，进而能够基于多天的该判别结果来判别被测定人员的睡眠状态的倾向。
由此，能够向被测定人员提供基于多天的睡眠状态的睡眠状态的倾向，因而能够更准确地掌握被测定人员的睡眠倾向。
附图说明
图1是示出了本发明的一个实施方式的睡眠评价系统的结构的具体例的图。
图2是表示了体动检测装置的侧面的概略图。
图3是从倾斜上方观察时的体动检测装置的外观的概略图。
图4是示出了体动检测装置的硬件结构的具体例的框图。
图5是用于说明体动检测装置的使用例的图。
图6是示出了在体动检测装置中用于判别睡眠等级的功能结构的具体例的框图。
图7是示出了体动检测装置的来自体动传感器的传感器信号的具体例的图。
图8是示出了从图7所表示的波形中分离出的呼吸波形及体动波形的具体例的图。
图9是示出了体动检测装置的判别结果的具体例的图。
图10是示意性示出了服务器的硬件结构的一个例子的图。
图11是示出了服务器的功能结构的一个例子的图。
图12用于说明服务器的每规定期间的睡眠等级的决定方式的图。
图13是示出了在服务器中判断出的模式的名称和判断基准的定义的一个例子的图。
图14是用于说明起床时刻的标准偏差的计算方法的一个例子的图。
图15是用于说明在睡眠评价系统中对每一天的结果执行的处理内容的图。
图16是用于说明对从测定第二天到最后一天的前一天(在本实施方式中是第十三天)为止的期间内的各天的处理内容的图。
图17是用于说明用于对作为对被测定人员提供最终判断结果的期间的多天(规定期间)的判断睡眠倾向的处理内容的图。
图18是示出了用于显示睡眠倾向的判断结果的画面的一个例子的图。
具体实施方式
下面，参照附图，说明本发明的实施方式。在下面的说明中，对同一部件及结构要素标注同一附图标记。它们的名称及功能也相同。
＜睡眠评价系统＞
图1是示出了本实施方式的睡眠评价系统的结构的具体例的图。
参照图1，本实施方式的睡眠评价系统包括体动检测装置100、服务器500及用户终端200，利用LAN(Local Area Network：局域网)等网络来连接这些构件。此外，网络既可以是有线网络也可以是无线网络。
在本实施方式的睡眠评价系统中，体动检测装置100进行与被测定人员的睡眠时的体动相关的物理量的测定，将测定结果发送至服务器500。服务器500通过处理该测定结果，来计算与被测定人员的睡眠倾向相关的指标。用户终端200通过访问服务器500，来获取用于显示该指标的数据。由此，被测定人员通过操作用户终端200，来获取与自己的睡眠状态相关的信息。
＜体动检测装置＞
(外观)
下面，进而参照图2及图3，说明体动检测装置100的外观。图2是表示体动检测装置100的侧面的概略图，图3是从倾斜上方观察时的外观的概略图。
参照图1至图3，体动检测装置100具有如下外观，即，由长方体或通过对长方体的各角进行用于形成圆角的处理得到的纵长形状的框体竖立在台座上的外观。此外，体动检测装置100的外观并不限定于此。
在上述台座的表面配置有用于操作的按钮组10。另外，在竖立在上述台座上的框体的表面配置有显示部20。另外，在该框体上内置有传感器30和控制部40。按钮组10包括删除按钮10A、上床按钮10B、休息按钮10C、中断按钮10D及数据处理按钮10E。此外，在以后的说明中，将设有框体的显示部20的面称为体动检测装置100的主面(正面)。
体动检测装置100具有用于以无线或有线方式进行通信的通信部50。通信部50设在框体上的与台座相反的一侧的端部附近。体动检测装置100与服务器500及便携式电话机等用户终端200经由通信部50进行通信。
(硬件结构)
图4是示出了体动检测装置100的硬件结构的具体例的框图。
参照图4，体动检测装置100包括整体控制该体动检测装置100的动作的控制部40。按钮组10、传感器30、显示部20及通信部50均与控制部40相连接。
按钮组10将由被测定人员进行操作产生的操作信号向控制部40输出。
传感器30包括体动传感器31，将在该体动传感器31中产生的信号(下面，还称为“传感器信号”)向控制部40输出。体动传感器31例如由多普勒传感器(doppler sensor)实现。在以后的说明中，假设体动传感器31是多普勒传感器。此外，可例举超声波传感器，作为体动传感器31的其他例子。
作为多普勒传感器的体动传感器31具有未图示的用于输出测定用电波的输出部和接收部。接收部接收从输出部输出的电波中的在被测定体表面上反射来的电波，输出与来自所输出的电波的频率变化相对应的传感器信号。
此外，在体动检测装置100中，也可以取代体动传感器31而利用照相机检测被测定人员的体动。此时，体动检测装置100取代体动传感器31而具有照相机，在控制部40中，分析由该照相机拍摄得到的图像。基于该分析结果来实现体动的检测。
控制部40包括用于进行整体控制的CPU41和用于存储由CPU41执行的程序等的存储器42。
控制部40通过由CPU41执行存储在存储器42中的程序并利用所输入的操作信号及传感器信号进行运算，来执行后述的睡眠状态的判别等处理。
存储器42可以固定在体动检测装置100上，也可以由能够拆卸的存储介质实现。作为存储介质，可例举CD-ROM(Compact Disc-Read OnlyMemory：只读光盘)、DVD-ROM(Digital Versatile Disk-Read Only Memory：数字多功能光盘-只读存储器)、USB(Universal Serial Bus：通用串行总线)存储器、存储卡、FD(Flexible Disk：软盘)、硬盘、磁带、盒式记录带、MO(Magnetic Optical Disc：磁光盘)、MD(Mini Disc：迷你光盘)、IC(Integrated Circuitt：集成电路)卡(除了存储卡之外)、光卡、掩模型(mask)ROM、EPROM、EEPROM(Electronically Erasable Programmable Read-OnlyMemory：电可擦可编程只读存储器)等非易失性地保存程序的介质。
通信部50例如由LAN卡实现。作为由通信部50执行的通信方式，例如可以以利用了红外线通信或Bluetooth(注册商标)的通信等无线通信方式直接与用户终端200进行通信，也可以具备互联网连接功能来经由互联网与用户终端200进行通信。
进而，通信部50可以具有无线LAN(Local Area Network：局域网)的服务器功能，向以无线LAN连接访问来的用户终端200，例如发送以HTML(Hyper Text Markup Language：超文本标记语言)等标记语言表现的后述的显示数据。
另外，体动检测装置100具有计时器60。计时器60与控制部40相连接。CPU41从计时器60获取时刻信息，来确定后述的上床时刻等各时刻，并将其存储至存储器41。
(使用例)
图5是用于说明体动检测装置100的使用例的图。
参照图5，作为一个例子，体动检测装置100设在就寝中的被测定人员附近(例如枕边)。通过在该状态下进行测定动作，从作为多普勒传感器的体动传感器31输出电波。
从体动传感器31输出的电波主要到达就寝中的被测定人员的胸口、肩等的附近，将在该部位反射来的反射波的频率的变化作为传感器信号输出至控制部40。控制部40基于该频率的变化，来检测就寝中的被测定人员的胸的动作及翻身等体动，并基于其检测结果来判别睡眠等级。
(功能结构)
图6是示出了在体动检测装置100中用于判别睡眠等级的功能结构的具体例的框图。图6表示的各功能主要通过由CPU41执行存储在存储器42中的程序来形成在CPU41上，但至少一部分功能也可以由电路等硬件结构来形成。
参照图6，体动检测装置100包括：输入部401，其接受从传感器30输入来的传感器信号；睡眠状态计测部402，其基于该传感器信号来判别单位期间的睡眠状态；读取部406，其从存储器42读取显示数据；显示控制部407，其执行将所读取的显示数据显示到显示部20上的处理；通信控制部408，其执行利用通信部50向用户终端200发送信息的处理。
另外，体动检测装置100包括输入信息处理部410，该输入信息处理部410用于对来自包含在按钮组10中的各种按钮的输入信息进行处理。
在图6的例子中，输入部401直接接收来自传感器30的传感器信号，但也可以将传感器信号暂时存储到存储器42的规定区域，输入部401在进行用于显示的动作时从该规定区域读取该传感器信号。
(睡眠状态的判别)
说明睡眠状态计测部402的睡眠状态的判别方法。
图7是示出了来自作为多普勒传感器的体动传感器31的传感器信号的具体例的图。此外，图7中示出了与来自体动传感器的载波和来自被测定人员的表面的反射波之间的相位的移位量相关的电压值随时间变化的情况。
参照图7，传感器信号表示的波形是合成波，该合成波包括：表示与被测定人员的呼吸相伴的体动(胸的动作)的波形(下面，还称为呼吸波形)；表示翻身等的呼吸以外的体动(身体的动作)的波形(下面，还称为体动波形)。
图8是示出了从图7表示的波形中分离出的呼吸波形及体动波形的具体例的图。
处于稳定的“睡眠”时的人的呼吸波形具有周期性。由此，在呼吸波形的周期性在规定范围内的情况下，即，在其周期的偏差在规定范围内时，可认为是大致稳定的“睡眠”。
另外，在处于稳定的“睡眠”时，不易产生翻身等的呼吸以外的体动。由此，在体动波形的振幅在规定范围内时，可认为是大致稳定的“睡眠”，在变为在规定范围以上的情况下，由于发生了体动而不能认为是稳定的“睡眠”。
因此，在某一期间内，能够基于该期间内的呼吸波形的周期性及呼吸以外的体动的大小来判别被测定人员是否处于稳定的“睡眠”。此外，在该例子中，利用呼吸波形和体动波形这两个波形来进行判别，但也可以仅利用至少一个波形。
如图6所示，睡眠状态计测部402包括判别部4021和修正部4022。
判别部4021，将基于图7所示的所输入的传感器信号生成的波形，分离成图8的(A)部分及图8的(B)部分所示的呼吸波形和体动波形。然后，基于各波形，来针对预先规定的单位期间(图7的期间t1、t2、t3、t4、t5)中的每个期间，判别被测定人员是否处于稳定的“睡眠”。这里的单位期间例如可例举30秒钟或1分钟左右。即，在呼吸波形的单位期间t1内的周期的偏差(波动)小于预先设定的阈值的情况下，判断为单位期间t1内的呼吸波形具有周期性。另外，判断体动波形的单位期间t1内的振幅比预先设定的阈值大还是小。
然后，在单位期间t1内的呼吸波形具有周期性且体动波形的振幅小于阈值的情况下，判别部4021判别为单位期间t1内的该被测定人员的睡眠状态处于“睡眠”(S)。另一方面，在单位期间t1内的呼吸波形没有周期性且体动波形的振幅大于阈值的情况下，判别部4021判别为单位期间t1内的该被测定人员的睡眠状态处于“清醒”(W)。此外，也可以在仅满足某一个条件的情况下，即，在单位期间t1内的呼吸波形具有周期性或者体动波形的振幅小于阈值的情况下，判别为“清醒”。
另外，判别部4021也可以判别在从体动传感器31输出的电波能够到达的范围内有无被测定人员。
就这样的判别而言，例如，在将基于传感器信号生成的波形如上述那样分离为呼吸波形和体动波形之后，在呼吸波形或体动波形中的任一波形中，在该波形的振幅小于特定值的状态持续了特定时间(例如，30秒钟)的情况下，判别部4021判断为在上述范围内不存在被测定人员。并且，在上述情况以外的情况下，判断为在上述范围年内存在被测定人员。此外，判别部4021针对被测定人员的有无状态，在判断为被测定人员存在的情况下判别为状态(E)，在判断为被测定人员不存在(离床)的情况下判别为状态(A)。
图9是示出了判别部4021中的判别结果的具体例的图。如图9所示，判别部4021针对基于所输入的传感器信号生成的波形的每个单位期间，判别睡眠状态处于“睡眠”还是“清醒”。
睡眠状态计测部402在如上述那样判别了每个单位期间的睡眠状态之后，将其结果保存至存储器42。
读取部406读取所保存的每个单位期间的判别结果，并将其发送至通信控制部408。
通信控制部408使通信部50将该判别结果发送至服务器500。
由此，服务器500获取每个单位期间的睡眠状态的判别结果。
＜服务器＞
(硬件结构)
参照图10，服务器500包括整体控制该服务器500的动作的控制部540。服务器500还包括操作部510、显示部520及通信部550。它们均与控制部40相连接。
服务器500例如可利用通用的个人计算机来实现。
操作部510可由键盘或鼠标等操作用设备来实现。并且，操作部510将通过来自外部的操作来产生的操作信号向控制部540输出。
控制部540包括用于进行整体控制的CPU541和用于存储由CPU541执行的程序等的存储器542。
此外，控制部540通过由CPU541执行存储在存储器542中的程序并利用所输入的操作信号及传感器信号执行运算，来执行后述的睡眠等级的判别等处理。
存储器542可以固定在服务器500上，也可以由能够拆卸的存储介质实现。作为存储介质。作为存储介质，可例举CD-ROM、DVD-ROM、USB存储器、存储卡、FD、硬盘、磁带、盒式记录带、MO、MD、IC卡(除了存储卡之外)、光卡、掩膜型ROM、EPROM、EEPROM等非易失性地保存程序的介质。
通信部550例如由LAN卡实现。服务器500与体动检测装置100及用户终端200经由通信部550进行通信。
(功能结构)
图11是示出了服务器500的功能结构的一个例子的图。
在本实施方式中，在体动检测装置100中，利用睡眠状态计测部402检测每单位期间的睡眠状态。然后，利用数据传送部51将该检测结果发送至服务器500。数据传送部51包括读取部406、通信控制部408及通信部50。
服务器500的功能包括睡眠状态存储部501、睡眠模式指标计算部502、睡眠模式指标数据库操作部503、睡眠模式指标数据库504及睡眠模式判断部505。
睡眠模式指标计算部502、睡眠模式指标数据库操作部503及睡眠模式判断部505例如通过由CPU541执行程序来实现。此外，它们中的至少一部分也可以由专用的硬件部件来实现。睡眠状态存储部501及睡眠模式指标数据库504由存储器542实现。
睡眠状态存储部501存储从体动检测装置100接收的睡眠状态的检测结果等。睡眠模式指标计算部502对所接收的检测结果中的每一天的结果进行处理(参照后述的图15)。睡眠模式指标数据库操作部503将对上述的每一天的处理结果保存至睡眠模式指标数据库504。睡眠模式判断部505基于保存在睡眠模式指标数据库504中的二个星期的检测结果及上述处理结果，来对被测定人员的睡眠模式进行判断(参照后述的图17)。
此外，在本实施方式中，在服务器500中，处理每一天的睡眠状态的数据，并且还处理多天(规定期间)的数据。在本实施方式中，例举了“二个星期”作为“多天”的一个例子，但“多天”的长度并不限定于此。还可存在比这更长的情况和跟短的情况。此外，本说明书中，还存在将进行测定的“多天”表现为“规定期间”的情况。
另外，在本实施方式中，进行与人的睡眠相关的测定，来作为测定。由此，有时“各天”等中的天不能严格地与成为该计测对象的时刻所述的天相对应。例如，作为平成23年1月1日的睡眠，被测定人员从1月1日下午11点到1月2日上午6点处于睡眠的情况下，即使其后半部分包含在1月2日的情况下，也将该测定结果看做1月1日的结果。在本实施方式中，如上所述，利用二个星期的测定结果作为多天的测定结果。在此，严格地讲，为了获取从1月1日开始的二个星期的测定结果，可存在从1月1日夜晚到其二个星期后的1月15日早晨进行测定的情况，即，存在在二个星期加上1天得到的期间进行测定的情况。
例如根据来自用户终端200的要求，将睡眠模式判断部505的判断结果发送至用户终端200。在用户终端200中显示该判断结果。
＜睡眠等级的决定＞
如上所述，服务器500从体动检测装置100接收每单位期间的睡眠状态的判别结果。然后，控制部540基于上述的睡眠状态的判别结果来决定睡眠等级。
此外，在决定睡眠等级之前，控制部540根据相邻的单位期间的判别结果来修正该单位期间的判别结果。这样的修正实际上是考虑了如下情况而进行的，该情况是指，被测定人员存在于床上但因翻身等而导致规定期间内体动检测装置100的接收信号变弱，从而单位期间的判别结果成为“不明”的情况。另外，这样的修正还考虑了如下情况，该情况是指，在一系列清醒状态中，实际上在离开床后经过了规定期间而存在于计测范围外的情况下单位期间的判别结果中“清醒”和“不明”混在一起的情况。
图12的(A)部分～图12的(C)部分是用于说明服务器500中的睡眠状态的判别结果的修正及睡眠等级的决定的图。
图12的(A)部分示出了从体动检测装置100发送来的睡眠状态的判别结果。
参照图12的(A)部分及图12的(B)部分，控制部540针对从体动检测装置100接收的数据，将判别结果以连续相同的单位期间分割为块。
然后，在构成块的单位期间的判断结果为某一状态，并且与该块前后相邻的二个块为特定状态且同一情况下，将该块的判断结果修正为相邻的块的判别结果。另外，可以存在根据该块的数目及相邻的块的状态来不进行修正的情况。
然后，在服务器500中，对上述单位期间连续的规定期间，基于各单位期间的判别结果，来判别睡眠等级。
在本实施方式中，作为规定期间例如可例举5分钟或10分钟左右。
在此，根据“睡眠”、“清醒”、“离床”这样的各状态、呼吸的稳定情况、上述各状态下的体动的有无及连续性，来定义睡眠等级。作为具体例，下面例举等级1～等级5。
等级1：没有体动，呼吸稳定的“睡眠”，
等级2：存在单次体动的“睡眠”，
等级3：存在单次“清醒”的“睡眠”，
等级4：存在连续体动的“清醒”，
等级5：被测定人员存在于计测范围外并持续规定期间以上的“离床”。
图12的(C)部分是表示各规定期间中的每个规定期间的睡眠等级的判别结果的具体例的图。
图12的(C)部分示出了作为规定期间的例子的T1、T2、T3。
CPU541利用就寝时刻、起床时刻等时刻信息、单位期间内的判别结果或上述的各规定期间中的每规定期间的睡眠等级，来对被测定人员的睡眠倾向进行判断。
＜睡眠模式的种类和判断基准＞
在本实施方式中，服务器500基于就寝时刻、起床时刻等时刻信息、单位期间内的判别结果或如上述那样判别出的睡眠等级，来对与被测定人员的睡眠相关的多个模式进行判断。图13是示出了在服务器500中判断的模式的名称和判断基准的定义的一个例子的图。
参照图13，在服务器500中判断的模式存在“难以入睡”、“醒得过早”、“夜间醒来”、“睡眠不足”、“睡眠节奏紊乱”及“良好睡眠”这六类。
在这些模式中，针对“难以入睡”、“醒得过早”、“夜间醒来”，每一天进行临时性的判断，并基于各天的判断结果来进行对多天的最终的判断。
(难以入睡)
“难以入睡”的各天的判断基准是“开始计测之后在40分钟内不存在‘没有体动的睡眠’的判断”这样的判断基准。具体地，CPU541判断是否发生了“从开始计测(后述的睡眠期间的开始)起在40分钟内不存在上述的等级1的判别结果”这样的状况，在发生了这样的状况的情况下，判断为这天的被测定人员属于该模式。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。
另外，“难以入睡”的多天的判断基准是在各天的判断中属于“难以入睡”的模式的天数是否在七天以上。在处于该模式的天数在七天以上的情况下，CPU541判断为被测定人员属于“难以入睡”的模式作为最终判断结果。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。此外，如上述那样在本实施方式中，作为“多天”的一个例子设定了二个星期。但是，对于该模式，最短可在从开始测定起七天内得到最终判断结果。
(醒得过早)
“醒得过早”的各天的判断基准是“计测结束前60分钟内的总清醒时间在30分钟以上”这样的判断基准。具体地，CPU541判断是否发生了“在计测结束(后述的睡眠期间的结束)为止的60分钟内，判断为单位时间的判断结果为‘睡眠’以外的时间的合计在30分钟以上”这样的状况，在发生了这样的状况的情况下，判断为这天的被测定人员处于该模式。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。
另外，“醒得过早”的多天的判断基准是指，在各天的判断中，超过了与如上所述的总清醒时间相关的阈值的天数是否在七天以上。在属于该模式的天数在七天以上的情况下，CPU541判断为被测定人员属于“醒得过早”的模式作为最终判断结果。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。此外，如上述那样在本实施方式中，作为“多天”的一个例子设定了二个星期。但是，对于该模式，最短可在从开始测定起七天内得到最终判断结果。
(夜间醒来)
“夜间醒来”的各天的判断基准是“中途清醒次数在三次以上”这样的判断基准。具体地，CPU541判断是否发生了“在后述的睡眠期间中，产生了上述的等级4的区间达到三个区间以上”这样的状况，在发生了这样的状况的情况下，判断为这天的被测定人员属于该模式。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。在此，“区间”是从等级4以外的等级成为等级4并再次返回等级4以外而产生的。并且，这样的区间的产生，在本实施方式中相当于“中途清醒”的发生。并且，在对该模式的判断中，CPU541在连续的睡眠等级的判断结果中，判断从等级4以外的等级成为等级4并再次返回等级4以外那样的变化方式是否出现了三次以上。
另外，“夜间醒来”的多天的判断基准是，在各天的判断中，超过了与如上所述的中途清醒的发生次数相关的阈值的天数是否在七天以上。CPU541在属于该模式的天数在七天以上的情况下，判断被测定人员属于“夜间醒来”的模式作为最终判断结果。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。此外，如上述那样在本实施方式中，作为“多天”的一个例子设定了二个星期。但是，对于该模式，最短可在从开始测定起七天内得到最终判断结果。
(睡眠不足)
在服务器500中，还判断“睡眠不足”、“睡眠节奏紊乱”及“良好睡眠”这样的名称的模式。
“睡眠不足”的判断基准是“二个星期的总卧床时间的平均值小于六个小时”这样的判断基准。具体地，CPU541判断是否发生了“针对各天的后述的睡眠期间的长度，计算多天的平均值，该平均值小于六个小时”这样的状况，在判断为发生了那样的状况时，判断为被测定人员属于“睡眠不足”的模式。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。
(睡眠节奏紊乱)
“睡眠节奏紊乱”的判断基准是“‘二个星期的就寝时刻的标准偏差在二个小时以上’或‘二个星期的起床时刻的标准偏差在二个小时以上’”这样的判断基准。具体地，CPU541求出多天的就寝时刻(后述的睡眠期间的开始时刻)的标准偏差和起床时刻(后述的睡眠期间的结束时刻)的标准偏差，并判断是否发生了这些标准偏差中的至少一个标准偏差在二个小时以上这样的状况。然后，在判断为发生了那样的状况时，判断为被测定人员属于“睡眠节奏紊乱”的模式。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。
在此，说明标准偏差的计算。
图14是用于说明本实施方式的起床时刻的标准偏差的计算方法的图。
图14示出了用于计算二个星期的起床时刻的标准偏差的计算式(1)。在本实施方式中，基于针对各天的起床时刻的平均值的偏差及平均值，来计算作为睡眠节奏紊乱指标的标准偏差。此外，还存在对标准偏差的计算结果适宜进行四舍五入的情况。
另外，就寝时刻的标准偏差也可以按照与上述的起床时刻的标准偏差同样到的方式进行计算。
(良好睡眠)
“良好睡眠”的判断基准是“一天的睡眠中‘没有体动的睡眠’的判断所占的比例的二个星期的平均值在一定(规定)比例以上”这样的判断基准。具体地，CPU541针对多天中的各天，计算判别为上述的等级1的规定期间的合计的长度相对于睡眠期间的长度的比例，并计算多天的该比例的平均值，由此判断是否发生了该平均值在xx％(预先设定的值)以上这样的状况。然后，在判断为发生了那样的状况时，判断为被测定人员属于“良好睡眠”的模式。另一方面，在未发生那样的状况的情况下，判断为被测定人员不属于该模式。
＜每一天的睡眠倾向的判断处理＞
图15是用于说明在本实施方式的睡眠评价系统中对每一天的结果执行的处理内容的图。
参照图15，在睡眠评价系统中，体动检测装置100至少检测各天的睡眠期间中的每单位期间的睡眠状态，并将其发送至服务器500。
在本实施方式中，睡眠期间是指被测定人员在睡觉的期间。睡眠期间在被测定人员的就寝时开始，在起床时结束。在体动检测装置100中，CPU41例如在操作了休息按钮10C的时刻确定就寝时刻，在再次操作了休息按钮10C的时刻确定起床时刻。即，在该系统中，被测定人员到床铺上进行读书等之后，在“现在，睡觉吧”这样的时刻操作休息按钮10C。然后，睡觉。然后在醒来时，再次操作休息按钮10C。
然后，在服务器500中，基于从体动检测装置100接收的睡眠状态的判别结果，针对每一天，进行“难以入睡”、“醒得过早”及“夜间醒来”这些模式的判断。如上所述，判别结果是每单位期间的判别结果，包括“睡眠”(S)、“清醒”(W)及“离床”(A)，还包括对未判别为它们中的任一项的单位期间的“不明”(U)。
此外，在睡眠评价系统中，如图15所示，也可以从体动检测装置100向服务器500再次发送与体动的大小相关的数据(例如，如图8的(B)部分示出的体动波形)。此时，在服务器500中，在利用该体动波形来进行与被测定人员相关的模式的判断。
另外，在服务器500中，基于对被测定人员的各天的睡眠期间的睡眠状态的判别结果，来提取“睡眠不足”、“睡眠节奏紊乱”及“良好睡眠”的指标。
“睡眠不足”的各天的指标是总卧床时间。卧床时间是指睡眠期间的长度。CPU541通过计算睡眠期间的开始时刻和结束时刻之间的差分，来计算各天的卧床时间。
“睡眠节奏紊乱”的各天的指标是就寝时刻的标准偏差和起床时刻的标准偏差。作为就寝时刻的一个例子，可例举睡眠期间的开始时刻。作为起床时刻的一个例子，可例举睡眠期间的结束时刻。
“良好睡眠”的各天的指标是，判别为等级1的“规定期间”的长度的总和相对于睡眠期间的长度的比例。例如，考虑作为某一天的判别结果得到了如下结果的情况，该结果是指，睡眠期间的长度是六个小时，规定期间为5分钟，判别为等级1的规定期间是36个这样的结果。此时，判别为等级1的规定期间的长度的总和是5分钟的36倍，即180分钟(三个小时)。因此，上述比例是50％。此外，判别为等级1的“规定时间”的长度相当于在体动检测单元中检测出身体未动的时间的长度。
图16是用于说明从测定第二天到最后一天的前一天(在本实施方式中是第十三天)为止的各天的处理内容的图。
如上所述，在本实施方式中，能够基于各天的睡眠状态的判别结果等，针对“难以入睡”、“醒得过早”及“夜间醒来”，判断各天的结果是否属于各模式，进而，在第二天至最后一天前一天中，能够对于各模式进行用于导出最终结果的判断。即，在第二天至最后一天前一天中，能够基于到当前的一天为止的各天的判断结果，来判断是否属于参照图13说明的“多天的判断基准”。
＜多天的睡眠倾向的判断处理＞
图17是用于说明用于对作为向被测定人员提供最终判断结果的期间的多天(规定期间)判断睡眠倾向的处理内容的图。
对各模式的最终判断结果例如在测定期间的最后一天(在本实施方式中是第十四天)执行。
在服务器500中，基于对多天的测定结果来进行对上述的六种模式的最终判断。
具体地，对于“难以入睡”、“醒得过早”及“夜间醒来”这各模式，基于多天的“对每一天的判断结果”，来进行最终模式的判断。
此外，对于这些模式，可以针对每一天，基于到那一天为止的“对每一天的判断结果”，来进行最终判断。在这样进行了判断的情况下，如上所述，还可存在多天到期之前的最短四天内完成最终判断的情况。
对于“睡眠不足”、“睡眠节奏紊乱”及“良好睡眠”，基于从各天的检测结果获取的指标来进行最终模式的判断。
图17示出了对六种模式中的各模式的最终判断结果的一个例子。
CPU541进行作为输出处理的用于显示判断用结果的数据的作成等。然后，将这样作成的数据等作为判断结果发送至用户终端200。
此外，优选地，CPU541将上述的规定期间(多天)到期(已满规定期间)的情况作为条件，向用户终端200等外部装置输出判断结果。即，在本实施方式中，对于“难以入睡”、“醒得过早”及“夜间醒来”，还可以存在不等待规定期间到期就确定模式的最终判断结果的情况。然而，在对一部分模式将确定了最终判断结果作为条件向用户终端200提供该最终判断结果的情况下，因用户不同而会导致产生提供时期各异等的不良情况。由此，优选地，服务器500一律将对全部模式确定了最终判断结果作为条件，或者将规定期间到期作为条件，来输出判断结果。
＜判断结果的输出＞
图18是示出了用于显示上述判断结果的画面的一个例子的图。
图18的画面900针对各模式包括用于显示被测定人员的觉察的有无的栏901、用于显示判断结果的栏902、用于对各模式的数值绘制图表来显示的栏903、用于直接显示数值的栏904。
栏901包括对各模式的复选框。另外，能够在该复选框内显示勾选标记。
此外，在图18中，“难以入睡”这样的模式用“入睡”表示，“醒得过早”这样的模式用“清晨醒得早”表示，“夜间醒来”这样的模式用“夜间醒来”表示，“睡眠不足”这样的模式用“睡眠不足”表示，“睡眠节奏紊乱”这样的模式用“节奏”表示，并且，“良好睡眠”这样的模式用“良好睡眠”表示。
服务器500的CPU541从用户终端200接受判断结果的要求，并且接受所输入的针对各模式申报有无觉察的信息。然后，CPU541对申报为有觉察的模式，在相对应的复选框显示勾选标记，对申报为没有觉察的模式，不显示这样的勾选标记。
在本实施方式中，以使画面900包含栏901的方式，一并显示体动检测装置100的检测结果与来自被测定人员的自身申请的内容。由此，能够向被测定人员一并提供各自的自身睡眠的印象和计测结果，从而能够以使计测结果留在被测定人员自身的印象中的方式提供。另外，在这样的计测结果被提供给负责被测定人员的医生的情况下，该医生能够更可靠地做出与被测定人员的睡眠相关的治疗方针。
此外，也可以从服务器500向用户终端200仅发送用于显示各复选框的信息。此时，例如，在用户终端200中，接受对各模式有无觉察的申报以及决定是否在各复选框上显示勾选标记。
栏902显示属于或不属于各模式。在与栏902的各模式相对应的部分，显示笑脸或哭脸。具体地，在图18中，在与栏902的“清晨醒得早”相对应的部分等上显示的是“笑脸”，在与栏902的“入睡”相对应的部分等上显示的是“哭脸”。在图18中，针对“良好睡眠”以外的模式，在属于模式的情况下显示哭脸，在不属于模式的情况下显示笑脸。因为这些模式是在不属于的情况下才认为是优选的睡眠。另一方面，针对“良好睡眠”，在属于模式的情况下显示笑脸，在不属于模式的情况下显示哭脸。因为该模式是在属于的情况下才是优选的模式。
说明与栏904的各模式相对应的部分的显示内容。
在“入睡”的部分，显示各天的判别结果中的从开始计测到最初得到等级1的判别结果为止的时间的平均值。
在“清晨醒得早”的部分，显示各天的判别结果中的到计测结束为止的60分钟内判断为“睡眠”以外的结果作为单位期间的判别结果的时间的合计的平均值。
在“夜间醒来”的部分，显示各天的判别结果中的针对中途清醒而产生了上述“区间”的次数的平均值。
在“睡眠不足”的部分，显示各天的判别结果中的睡眠期间的长度的平均值。
在“节奏”的部分，显示各天的判别结果中的与图14示出的起床时刻的平均值之间的偏差的平均值(或者，与就寝时刻的平均值之间的偏差)。
在“良好睡眠”的部分，显示对如参照图15说明的“良好睡眠”的各天的指标的平均值。
＜其他的变形例等＞
在以上说明的在本实施方式中，在体动检测装置100中检测被测定人员的体动，将该检测结果发送至服务器500，然后，在服务器500中，对睡眠的六种模式进行判断。此时，利用服务器500来实现睡眠评价装置。另外，例如利用服务器500的通信部550构成获取单元。
此外，也可以使体动检测装置100具备服务器500的功能，并由体动检测装置100自身进行对这样的模式的判断。并且，此时，从体动检测装置100直接向用户终端200发送用于显示如图18所示的判断结果的信息。此时，利用体动检测装置100构成睡眠评价装置。
应当认为本公开的实施方式是在全部点的例示而非限制。本发明的范围并不由上述的说明来表示，而是由权利要求书来表示，意在包括在与权利要求书均等的意思和范围内的全部变更。
附图标记的说明
30 传感器
31 体动传感器
40、540 控制部
41、42、542 存储器
50、550 通信部
51 数据传送部
60 计时器
100 体动检测装置
200 用户终端
401 输入部
402 睡眠状态计测部
406 读取部
407 显示控制部
408 通信控制部
410 输入信息处理部
500 服务器
501 睡眠状态存储部
502 睡眠模式指标计算部
503 睡眠模式指标数据库操作部
504 睡眠模式指标数据库
505 睡眠模式判断部
510 操作部。

Claims (3)

1.一种睡眠评价装置，其特征在于，
具有：
体动检测部，其用于测定床上的被测定人员的身体动作的物理量，
获取部，其用于获取针对所述身体动作的检测结果，
所述检测结果可分离为呼吸波形和体动波形；
第一判断部，其用于基于所述检测结果来判断每一天的被测定人员的睡眠状态是否满足一预定基准，以及
第二判断部，其用于基于所述第一判断部的针对多天的每一天的判断结果，来判断针对多天的所述被测定人员的睡眠状态的倾向；
所述第二判断部，针对多个项目，判断所述被测定人员的睡眠状态的倾向；
所述多个项目包括判断所需的期间相互不同的项目；
所述第二判断部，在满足下述条件时，报告所述被测定人员的睡眠状态的倾向，该条件是指，从所述第一判断部开始进行判断起，对所述多个项目中的全部项目进行判断所需的期间已满。
2.如权利要求1所述的睡眠评价装置，其特征在于，
由所述第二判断部判断所述倾向的项目，包括基于在所述检测结果中检测出的身体未动的时间相对于睡眠时间的比例的项目。
3.一种睡眠评价方法，其特征在于，
所述方法包括以下步骤：
用于获取在体动检测部中检测出的针对床上的被测定人员的身体动作的物理量的检测结果的步骤，所述检测结果可分离为呼吸波形和体动波形；
基于所述体动检测部的检测结果，来判断每一天的被测定人员的睡眠状态是否满足一预定基准的步骤，
基于对所述睡眠状态的多天的每一天的判断结果，来判断针对多天的所述被测定人员的睡眠状态的倾向的步骤；
在判断所述被测定人员的睡眠状态的倾向的步骤中，针对多个项目判断述被测定人员的睡眠状态的倾向；
所述多个项目包括判断所需的期间相互不同的项目；
在判断所述被测定人员的睡眠状态的倾向的步骤中，在满足下述条件时，报告所述被测定人员的睡眠状态的倾向，该条件是指，从所述第一判断部开始进行判断起，对所述多个项目中的全部项目进行判断所需的期间已满。
CN201280053493.4A 2011-10-31 2012-10-19 睡眠评价装置及睡眠评价方法 Active CN103906467B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011-238571 2011-10-31
JP2011238571A JP5788293B2 (ja) 2011-10-31 2011-10-31 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム
PCT/JP2012/077093 WO2013065504A1 (ja) 2011-10-31 2012-10-19 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103906467A CN103906467A (zh) 2014-07-02
CN103906467B true CN103906467B (zh) 2016-08-24

Family

ID=48191859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280053493.4A Active CN103906467B (zh) 2011-10-31 2012-10-19 睡眠评价装置及睡眠评价方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20140276245A1 (zh)
JP (1) JP5788293B2 (zh)
CN (1) CN103906467B (zh)
DE (1) DE112012004543T5 (zh)
WO (1) WO2013065504A1 (zh)

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3019073B1 (en) 2013-07-08 2022-08-31 ResMed Sensor Technologies Limited System for sleep management
JP7083803B2 (ja) * 2013-07-08 2022-06-13 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 睡眠管理の方法及びシステム
US11648373B2 (en) 2013-07-08 2023-05-16 Resmed Sensor Technologies Limited Methods and systems for sleep management
WO2015107681A1 (ja) 2014-01-17 2015-07-23 任天堂株式会社 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理プログラム、および情報提供方法
US11974847B2 (en) 2014-08-07 2024-05-07 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method
JP6337972B2 (ja) * 2014-10-31 2018-06-06 富士通株式会社 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置
WO2016067449A1 (ja) 2014-10-31 2016-05-06 富士通株式会社 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置
WO2016087709A1 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Beddit Oy Sleep measurement computer system
JP6485037B2 (ja) * 2014-12-25 2019-03-20 オムロン株式会社 睡眠改善システム及びこのシステムを用いた睡眠改善方法
JP2016122348A (ja) * 2014-12-25 2016-07-07 オムロン株式会社 生活習慣改善装置及び生活習慣改善方法並びに生活習慣改善システム
JP6353783B2 (ja) * 2014-12-26 2018-07-04 ユニ・チャーム株式会社 育児支援のために用いられるプログラム、育児支援方法、及び育児支援システム
AU2015379572B2 (en) 2015-01-27 2018-09-27 Apple Inc. A system for determining the quality of sleep
WO2016122143A1 (en) * 2015-01-28 2016-08-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for improving and monitoring sleep
US11033196B2 (en) 2015-08-14 2021-06-15 Resmed Sensor Technologies Limited Digital range gated radio frequency sensor
CN114010169A (zh) 2016-08-12 2022-02-08 苹果公司 生命体征监测系统
CN106361282A (zh) * 2016-08-31 2017-02-01 珠海多士科技有限公司 睡眠质量检测方法与系统
KR101883226B1 (ko) 2016-12-30 2018-07-30 (주)더블유알티랩 레이더를 이용하여 수면 효율을 측정하는 방법 및 장치
KR102350493B1 (ko) * 2017-05-19 2022-01-14 삼성전자주식회사 수면과 관련된 정보를 결정하기 위한 전자 장치 및 방법
CN110612060B (zh) 2017-05-22 2022-09-02 苹果公司 用于生理测量的多元件压电传感器
CN107184217A (zh) * 2017-07-06 2017-09-22 深圳市新元素医疗技术开发有限公司 一种昼夜节律分析方法
JP6945383B2 (ja) * 2017-08-09 2021-10-06 オムロンヘルスケア株式会社 評価依頼プログラム、評価依頼方法、及びコンピュータ装置
JPWO2019039261A1 (ja) * 2017-08-22 2020-09-24 国立大学法人大阪大学 睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラム
JP7002071B2 (ja) * 2017-09-12 2022-01-20 東洋紡株式会社 睡眠障害を判別するための方法および装置
USD861176S1 (en) * 2017-09-29 2019-09-24 Lg Electronics Inc. Sleep tracker
JP7066389B2 (ja) * 2017-12-07 2022-05-13 パラマウントベッド株式会社 姿勢判定装置
KR102172606B1 (ko) * 2018-05-21 2020-11-03 (주)하이디어 솔루션즈 동작패턴 추적 장치 및 그 방법
JP7502195B2 (ja) 2018-12-28 2024-06-18 南 紀之 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および情報処理システム
USD915401S1 (en) * 2019-03-25 2021-04-06 Koko Home, Inc. Modular sensing and transmitting apparatus and housing assembly
USD916082S1 (en) * 2019-03-25 2021-04-13 Koko Home, Inc. Wireless sensor transmitter and receiver apparatus
JP7480985B2 (ja) * 2020-03-24 2024-05-10 Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 生活習慣推奨装置、生活習慣推奨方法、およびプログラム
CN112617821B (zh) * 2020-12-30 2022-05-17 山东沃尔德生物技术有限公司 老年人着床、离床监测系统及监测方法
KR102342361B1 (ko) * 2021-05-21 2021-12-21 이정인 7.83Hz 주파수 수면 유도 장치
CN118647308A (zh) * 2021-11-10 2024-09-13 瑞思迈数字健康公司 增强的可佩戴感测

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005209143A (ja) * 2003-12-24 2005-08-04 Kao Corp 睡眠改善アドバイスプログラム
JP4598581B2 (ja) * 2005-03-31 2010-12-15 クロイ電機株式会社 睡眠日誌作成支援装置
JP4670512B2 (ja) * 2005-06-30 2011-04-13 ダイキン工業株式会社 睡眠判定アドバイス装置
JP2007195823A (ja) * 2006-01-27 2007-08-09 Daikin Ind Ltd 睡眠情報提供システム
JP2007244597A (ja) * 2006-03-15 2007-09-27 Toshiba Corp 睡眠判定方法及び睡眠判定装置
JP4825586B2 (ja) * 2006-05-30 2011-11-30 東芝コンシューマエレクトロニクス・ホールディングス株式会社 睡眠モニタ装置
US20110144455A1 (en) * 2007-08-31 2011-06-16 Bam Labs, Inc. Systems and methods for monitoring a subject at rest
JP2009028352A (ja) * 2007-07-27 2009-02-12 Daikin Ind Ltd 睡眠情報提供システム
JP5109549B2 (ja) * 2007-09-20 2012-12-26 ソニー株式会社 生体リズムの評価機能を有する携帯型電子機器
BRPI1009049A2 (pt) * 2009-06-04 2016-03-08 Koninkl Philips Electronics Nv "sistema estruturado para facilitar a terapia comportamental cognitiva para um paciente apresentando insônia"
CN117898680A (zh) * 2009-07-16 2024-04-19 瑞思迈有限公司 睡眠状况的检测
GB2471903A (en) * 2009-07-17 2011-01-19 Sharp Kk Sleep management system for monitoring sleep quality and making recommendations for improvement
JP2011067241A (ja) * 2009-09-24 2011-04-07 Aisin Seiki Co Ltd 睡眠評価システム
US20110230790A1 (en) * 2010-03-16 2011-09-22 Valeriy Kozlov Method and system for sleep monitoring, regulation and planning
JP5017414B2 (ja) * 2010-04-12 2012-09-05 株式会社東芝 睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP5788293B2 (ja) 2015-09-30
CN103906467A (zh) 2014-07-02
JP2013094340A (ja) 2013-05-20
WO2013065504A1 (ja) 2013-05-10
US20140276245A1 (en) 2014-09-18
DE112012004543T5 (de) 2014-08-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103906467B (zh) 睡眠评价装置及睡眠评价方法
CN103391745B (zh) 睡眠评价装置和睡眠评价装置的显示方法
CN103415248B (zh) 睡眠评价装置和睡眠评价方法
CN1824358B (zh) 运动用辅助计量器
JP5263774B2 (ja) 計算機システム
JP5740006B2 (ja) 呼吸測定システム及びｒｅｍ睡眠判定システム
CN106725383A (zh) 基于动作和心率的睡眠状态判别系统及方法
EP2330554A1 (en) Method and system for generating history of behavior
JP5767833B2 (ja) 臥位推定装置、臥位推定システム及び臥位推定方法
JP4418419B2 (ja) 皮膚状態評価装置及び皮膚状態評価プログラム並びに同プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
DE112011104986T5 (de) Aktivitätsmesser
CN103729281B (zh) 应用程序使用信息采集方法及移动终端
JP6362521B2 (ja) 行動分類システム、行動分類装置及び行動分類方法
CN105979006A (zh) 一种社区智能体检服务系统及其工作方法
CN105101869A (zh) 用于识别坐姿与站姿之间的转变的方法和装置
CN106777909A (zh) 妊娠期健康风险评估系统
US20210020295A1 (en) Physical function independence support device of physical function and method therefor
CN103415250A (zh) 活动量计
CN106256396A (zh) 运动支援装置以及运动支援方法
CN206863748U (zh) 一种家庭健康管理系统
CN107890342A (zh) 执行受检者测量
DE112018005855T5 (de) Verarbeitungsvorrichtung für biologische informationen, verarbeitungsverfahren und verarbeitungprogramm
JP2018171124A (ja) 睡眠状態推定装置、睡眠状態推定方法および睡眠状態推定プログラム
CN112955751A (zh) 步行评价系统、步行评价方法及其程序、存储介质、便携终端以及服务器
CN110353692A (zh) 基于生物信号的体能、疲劳、恢复能力的评测系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant