CN114630614A - 用于确定用户在非期望状态下醒来的风险的方法 - Google Patents

用于确定用户在非期望状态下醒来的风险的方法 Download PDF

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Abstract

提供一种用于测量唤醒指示符的方法，其中唤醒指示符给出了用户不期望地醒来的可能性。它是基于对由于睡眠惯性而在深度NREM睡眠期间醒来是不期望的认识，并且基于对由于张力缺乏而在REM睡眠期间醒来也是不期望的认识。确定睡眠惯性估计来估计用户是否处于NREM睡眠中，并且确定张力缺乏估计来估计用户是否处于REM睡眠中。唤醒指示符是从睡眠惯性估计和张力缺乏估计中确定的。因此，唤醒指示符可以被用作适合于以避免从深度睡眠状态或从REM睡眠中唤起的方式唤醒用户的时间的指示符，在该时间期间可能会出现张力缺乏。

Description

用于确定用户在非期望状态下醒来的风险的方法
技术领域
本发明涉及确定用户在非期望状态下醒来的风险的领域。特别地，它涉及测量唤醒指示符。
背景技术
许多人都熟悉早上醒来闹钟响后混混沉沉的感觉。觉醒不完全、低唤起和执行简单任务的能力下降的这个时期被称为睡眠惯性，并且如果从深度睡眠中觉醒则更为明显。研究甚至表明，睡眠惯性造成的损害可以与酒精中毒的影响相比，并且对于需要在觉醒后立即做出重要决定的轮班工人来说尤其危险。
醒来前存在慢波(深度)睡眠往往会加剧睡眠惯性，深度睡眠更不利于早晨的警觉感。睡眠脑电图中的高频和低频的比率似乎可以很好地估计睡眠深度，并且可以很好地预测睡眠惯性。
张力缺乏(躯体肌张力完全缺乏)已经被发现在人类REM睡眠期间发生。在人类和许多其他的物种中，众所周知，在REM睡眠期间肌张力会停止。与NREM睡眠(和清醒)相比，REM睡眠期间的躯体运动神经元是超极化的(即，不太活跃)。在从REM到清醒的过渡期间，躯体运动神经元去极化，但该过程不一定是立即的，这可能会在从REM睡眠中醒来时引起肌肉麻痹的感觉。
睡眠惯性和睡眠麻痹的严重程度随着时间的推移而增加。
为了避免睡眠惯性的影响，近年来出现了很多智慧型闹钟(诸如智能闹钟)。它们的主张围绕着这样一种观点，即，可以用各种生理传感器(例如EEG、体动记录仪、PPG等)不引人注目地监视睡眠阶段，并且只要检测到较浅的睡眠(阶段N1或N2)，人就会被唤醒。这些解决方案依赖于这样一个事实，即，从N1或N2中醒来会降低睡眠惯性(从N3中醒来时会发生这种情况)，但忽略了从REM睡眠中醒来时张力缺乏的风险。例如，US20160151603A1公开了一种具有智能警报器的系统，其中该系统寻求在用户处于清醒、被唤醒或浅度或REM睡眠状态时发出警报。
传统的智能警报器大约在用户定义的所需唤醒时间使用预定义的时间段(窗口，例如30分钟)，并且确保在浅度睡眠时触发警报。典型的智能警报算法持续监视用户在该窗口中的睡眠阶段，并且每当检测到浅度睡眠时，用户就会被唤醒。为了确保用户不会再次进入深度睡眠，这通常发生在第一次浅度睡眠时。鉴于早上睡眠较浅的概率相当高，这通常发生在窗口开始时，即，用户定义的期望唤醒时间前30分钟。因此，使用这种警报的用户的典型抱怨是他们太早被叫醒并且被剥夺了睡更长时间的可能性。
这些解决方案也没有考虑与从REM睡眠中醒来相关联的缺点以及睡眠惯性是模拟的(即，是连续过程而不是二元(是/否状态))的事实。
因此，需要一种用于确定何时唤醒用户的方法，该方法可以考虑在REM睡眠期间醒来的负面影响。
发明内容
本发明由权利要求限定。
根据本发明一方面的示例，提供了一种用于确定唤醒指示符的方法，其中唤醒指示符测量用户在非期望状态下醒来的风险，该方法包括：
基于用户的至少一个生理信号，确定睡眠惯性估计以用于估计用户是否处于NREM睡眠中；
基于用户的至少一个生理信号，确定张力缺乏估计以用于估计用户是否处于REM睡眠中；以及
使用惯性估计和张力缺乏估计来确定唤醒指示符。
唤醒指示符给出用户不期望地醒来的可能性。它基于对由于睡眠惯性在深度NREM睡眠期间醒来是不期望的认识。睡眠惯性是唤醒不完全、低唤起、执行简单任务能力下降的时段，并且当在深度睡眠期间觉醒时更为明显。深度睡眠通常被归类为N3睡眠。睡眠惯性估计是基于生理信号(诸如脑电图(EEG)信号)的睡眠深度的连续估计。
唤醒指示符还取决于张力缺乏估计。如上面所解释，已发现在REM睡眠期间出现了张力缺乏(躯体肌肉完全缺乏张力)。本发明基于也不期望在REM睡眠期间醒来的认识。张力缺乏估计可以是基于当前REM睡眠发作期的持续时间，该持续时间可以从生理信号估计，诸如从肌肉活动和眼球运动估计。
因此，唤醒指示符可以被用作时间指示符，以在合适时以一种避免从深度睡眠状态或从REM睡眠中唤起的方式来唤醒用户，在此期间可能出现张力缺乏。
唤醒指示符可以被确定为睡眠惯性估计和张力缺乏估计的加权总和。因此，模拟测量可以被提供为唤醒指示符。
可以使用脑电图EEG、心电图ECG、光电容积图PPG和/或肌电图EMG来确定生理信号。
本发明还提供了一种唤醒指示符计算机程序(诸如移动应用)，包括代码部件，该代码部件用于当所述程序在处理系统上运行时实现用于确定唤醒指示符的方法。
本发明还提供一种用于在用户的最佳时间启动警报的方法，包括：
从用户接收启动警报并因此进行唤醒的期望时间；
从用户接收时间窗口，该时间窗口定义在期望时间之前的一组时间，在该时间期间可以启动警报；
检查该时间在时间窗口内；
响应于时间窗口内的时间：
使用上述方法来确定唤醒指示符；
确定唤醒指示符是否在预定范围内；以及
当唤醒指示符在预定范围内或达到期望时间时，启动警报。
用户设置他们想要醒来的时间、期望的时间、和他们不介意醒来的时间窗口，诸如期望时间前30分钟。检查该时间以查看它是否在指定的时间窗口内。如果该时间在时间窗口内，则再次连续检查时间以查看其是否是所需的唤醒时间。如果是，则启动警报以唤醒用户。如果该时间不是期望时间，则确定唤醒指示符，并且例如通过与预定阈值比较对其进行检查以确定它是否落入特定范围内。如果唤醒指示符高于预定阈值，则启动警报以唤醒用户。
可以使预定阈值适于用户。换句话说，可以确定个性化的阈值。例如，人工智能处理器可以通过多次使用设备来确定哪个预定阈值提供最愉快的醒来体验，并且使预定阈值适应以适合个人用户。
本发明还提供了一种例如移动应用之类的警报启动计算机程序，包括代码部件，该代码部件用于当所述程序在处理系统上运行时实现用于启动警报的方法。
本发明还提供了一种用于确定唤醒指示符的设备，其中唤醒指示符指示用户不期望地醒来的可能性，包括用于感测至少一个生理信号的至少一个传感器和用于确定唤醒指示符的唤醒指示符计算机程序。
传感器可以被用来确定生理信号，计算机程序使用该生理信号来计算睡眠惯性估计和张力缺乏估计。计算机程序使用这些来计算唤醒指示符。
传感器中的至少一个可以附接到用户，诸如用于EEG、ECG、EMG或EOG的电极。至少一个传感器(诸如麦克风或相机)可以独立于用户。因此，可以使用传感器的各种组合。
本发明还提供了一种在最佳时间唤醒用户的系统，包括：
一种用于确定唤醒指示符的设备，其中唤醒指示符指示用户不期望地醒来的可能性，包括用于感测至少一个生理信号的至少一个传感器；
用于唤醒用户的警报器；以及
用于启动警报器的警报启动计算机程序。
警报器可以适于向用户递送刺激，诸如听觉、视觉或体感刺激。
警报器可以适于递送具有逐渐增加的强度的刺激，诸如随着时间增加的声音强度。
该系统可以适于将用户从日常睡眠中唤醒，或者它可以适于将用户从小睡中唤醒。对于轮班工人来说，从短暂的睡眠中醒来后，保持清醒并准备好立即执行是至关重要的。该系统将避免用户在深度睡眠或REM睡眠期间醒来，同时允许用户尽可能长时间地睡眠。
本发明的这些和其他方面将从下文描述的实施例中变得明显并且将参考下文中描述的实施例来阐明。
附图说明
为了更好地理解本发明，并且为了更清楚地示出可以如何实施它，现在将仅通过示例的方式参考附图，其中：
图1示出用于测量唤醒指示符的过程；
图2示出用于确定何时启动警报的过程；
图3示出示例催眠图；
图4以示意图形式示出报警系统；
图5示出报警系统性能如何与已知报警系统进行比较的第一示例；
图6示出报警系统性能如何与已知报警系统进行比较的第二示例；以及
图7示出报警系统的组成部分。
具体实施方式
将参照附图来描述本发明。
应当理解，详细描述和具体示例虽然指示了装置、系统和方法的示例性实施例，但仅旨在用于说明的目的，而不旨在限制本发明的范围。本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点将从以下描述、所附权利要求和附图中得到更好的理解。应该理解，这些附图仅仅是示意性的并且没有按比例绘制。还应该理解，在所有附图中使用相同的附图标记来指示相同或相似的部分。
本发明提供一种用于测量唤醒指示符的方法，其中唤醒指示符给出用户不期望地醒来的可能性。它基于对由于睡眠惯性在深度NREM睡眠期间醒来是不期望的认识，并且基于对由于张力缺乏在REM睡眠期间醒来也是不期望的认识。确定睡眠惯性估计来估计用户是否处于NREM睡眠中，并且确定张力缺乏估计来估计用户是否处于REM睡眠中。唤醒指示符是从睡眠惯性估计和张力缺乏估计中确定的。因此，唤醒指示符可以被用作时间指示符，以在合适时以一种避免从深度睡眠状态或从REM睡眠中唤起的方式(使用警报系统)唤醒用户，在此期间可能会出现张力缺乏。
图1示出用于找到唤醒指示符100的方法。唤醒指示符100是评估不期望的唤醒状态(即，严重的睡眠惯性或肌肉麻痹)的机会的连续值。它结合了两个元素，睡眠惯性估计102或惯性指数，以及张力缺乏估计104或张力缺乏指数。一种计算唤醒指示符的可能方法是：
wake_up indicator(t)＝wI(t)*inertia index(t)+wA(t)*atonia index(t)(1)
这定义了惯性指数和张力缺乏指数的加权总和。它随着时间的推移而发展，因此，在任何时间点都可以确定唤醒用户是否合适。
可以基于睡眠阶段从睡眠深度的连续估计中测量惯性指数102。在整晚睡眠中以循环方式(睡眠周期)发生的睡眠阶段可以通过生理信号106的特定模式来表征，并且可以在睡眠期间被实时可靠地监视。
可以利用许多不同的生理信号106或其组合来监视睡眠，诸如：
来自附在头上的传感器的脑电图(EEG)；
来自附在眼睛附近的传感器的眼电图(EOG)；
来自附在身体上(例如，手腕或腿)或放置在床上的传感器的体动记录仪信号；
来自光学传感器的光电容积脉搏波信号(PPG)；
来自附在身体上的电极的心电图(ECG)信号；
来自呼吸传感器(腰带、雷达或鼻导管)的呼吸运作信号；
使用床垫中的压力传感器或摄像头的身体位置信号；
来自雷达传感器或摄像头的身体运动信号；
通过麦克风捕获表征呼吸声或打鼾的音频信号；以及
使用光学传感器(功能性近红外fNIR)的大脑活动。
不同的传感器可以被用来给出对睡眠阶段的指示。因此，即使主要被用于检测睡眠阶段的EEG传感器脱落或以其他方式变得不起作用，存在的其他传感器也可以被用来继续确定睡眠阶段。
通常，可以使用定位在受试者头上的一个或多个电极来测量和/或接收EEG信号。可以分析这些信号的幅度，以及这些信号内的峰、谷、睡眠纺锤波、k复合波、慢波和/或基于频率的特性的细节，以区分受试者当前的睡眠阶段。例如，已知慢波在睡眠阶段3中更为丰富，而睡眠纺锤波在睡眠阶段2中可能更为丰富。
可以用这些不同的传感方法来识别不同的睡眠阶段。
例如，可以用多导睡眠图(PSG)来识别四个睡眠阶段。N1和N2阶段是浅度睡眠阶段，其特征分别在于theta(4-8Hz)振荡大脑活动，以及睡眠纺锤波和K复合波。N3阶段是深度睡眠阶段，其以慢波和delta活动(0.5-4Hz)为特征。REM睡眠通常大约在睡眠90分钟后开始，其特征在于眼球运动、心率和呼吸增加。在睡眠期间，也可能出现短暂的醒来时段，这种状态被称为W。
向受试者提供刺激并使用其反应来提供睡眠阶段的指示或验证也是可能的。例如，这种方法在WO2014/118693中被公开。在该示例中，刺激可以包括视觉刺激、听觉刺激、触觉刺激、嗅觉刺激、电磁刺激、体感刺激、其他感觉刺激和/或其任何组合和/或序列。因此，刺激源可以包括光源、扬声器、电声换能器、振动组件或设备、被配置为产生气味或电极的设备或系统中的一个或多个。
本发明可以利用任何已知的传感器布置来提供对受试者睡眠阶段的确定。
睡眠深度也可以从delta、alpha和beta频带中的脑电图(EEG)功率中导出，如下所示：
Figure BDA0003621534070000081
这个比率是睡眠深度的良好的近似值，因为众所周知，随着睡眠加深，较低频带(诸如delta频带：0.5-4Hz)中的功率会增加，而较高频带(诸如alpha：8-12Hz，以及beta：15-30Hz)中的功率会降低。取这些信号之比可减少任一信号中可能的伪影或噪声。在实践中，这个比率很容易从delta、alpha和beta频带中经滤波的EEG中实时计算出来。可以计算这些信号的运行平均值(例如，在1.5秒的窗口中)以进一步平滑估计。
睡眠深度估计的更简单版本可以仅包括delta和beta频带之间的比率、delta和alpha频带之间的比率、或者EEG频谱高端与低端中的频率之间的任何比率。
如上面所解释的，惯性估计或惯性指数102是从睡眠阶段和可选的睡眠深度信息中获得的。
张力缺乏估计或张力缺乏指数104可以从当前REM发作期的持续时间来测量，该持续时间被估计为从发作期开始以秒为单位的时间。不同版本的张力缺乏指数104可以包括由肌电图(EMG)传感器检测到的肌肉活动量或由眼电图(EOG)传感器检测到的眼球运动。
唤醒指示符100被定义，以使得根据两个权重(即，wI和wA)对唤醒指示符100的最终值中两个元素中每一个的相对重要性进行调整。该权重可以是任何实数。
通过将时间窗口t扩展到过去并以向量的形式来定义权重wI和wA(相当于应用滤波器)，或者通过将惯性指数102和张力缺乏指数104计算为指数加权平均值，也可以合并睡眠历史，诸如：
running in ertia index(t)＝wI*runing inertia in dex(t-1)+(1+wI)*inertia index(t) (3)
running atonia index(t)＝wA*running atonia index(t-1)+(1-wA)*atoniaindex(t) (4)这种方法创建了运行指数，这考虑了之前的运行指数值和当前的瞬时值。
然后，唤醒指示符100被计算为简单的总和：
wake_up indicator(t)＝running inertia index(t)+running atonia index(t) (5)
两种实现(应用滤波器或计算指数加权平均值)在本质上是相似的，并且权重的调整允许定义过去我们想考虑唤醒指示符100的计算的时间量。唤醒指示符100的这种实现将通过滤除噪声并忽略阶段之间非常短的过渡来提供系统的更平滑的行为。
从本质上讲，所提出的算法可以防止在错误的阶段(REM/N3)唤醒用户。
在替代的睡眠分阶段分类的情况下，也可以应用上述算法。如果只区分了浅度睡眠和深度睡眠，则关于N1、N2和W阶段的条件将适用于浅度睡眠，而关于REM或N3阶段的条件将适用于深度睡眠。在连续的睡眠深度监视的情况下，可以使用简单的阈值来区分浅度睡眠和深度睡眠，并且算法的转换如上面所解释。
唤醒指示符的一种感兴趣的应用是用于警报。
图2示出用于基于使用上面解释的方法来测量的唤醒指示符来确定何时启动警报的过程。基于睡眠阶段的实时估计和延迟决定窗口的引入，该方法减少了用户期望的唤醒时间和警报触发的唤醒时间之间的差距。
在步骤200中，用户设置他们想要醒来的时间(单个时间值)，被称为期望时间。
在步骤202中，用户还设置他们不介意醒来的时间窗口，诸如在期望时间前30分钟。
在步骤204中，检查该时间是否在指定的时间窗口内。如果该时间在时间窗口内，则在步骤206中再次连续检查该时间是否已达到所期望的唤醒时间。如果是，则在步骤208中启动警报以唤醒用户。
虽然时间还没有达到期望的时间，但是在步骤210中，例如，通过与预定阈值进行比较，还检查如上面所解释的被确定的唤醒指示符以确定它是否落入一个范围内。如果唤醒指示符高于预定阈值，则在步骤208中启动警报以唤醒用户。
可以针对用户对预定阈值进行调整。换句话说，可以确定个性化的阈值。例如，通过多次使用该设备，人工智能处理器可以确定哪个预定阈值给出最令人愉快的唤醒体验并且调整预定阈值以适合个人用户。
本质上，所提出的方法增加了在期望时间附近醒来的概率。该方法在不减少睡眠的情况下促进令人愉快的唤醒体验。
因此，该方法在预定义的警报窗口中连续监视用户的睡眠并且连续计算唤醒指示符。系统推迟警报，直到唤醒指示符的值超过预定阈值或直到达到用户的期望唤醒时间。这增加了在接近(但不迟于)期望时间自然地愉快醒来的可能性，而忽略了在大多数智能警报解决方案中使用的离散睡眠阶段转换(ON/OFF开关)的概念。
图3示出示例的睡眠图。线300描绘了典型睡眠的夜晚中的睡眠结构(睡眠图)。当该值落在REM和N3频带301中时，如果用户被唤醒，则存在肌肉麻痹(REM)和高睡眠惯性(N3)。在该示例中，用户的期望唤醒时间302是早上7:15，并且预设了30分钟长的警报窗口304，以使得可以在早上6:45和早上7:15之间进行唤醒。
在这个示例中，传统的智能报警系统将必须在用户退出N3睡眠的那一刻(如306所示的时间，大约早上6点50分)唤醒用户，从而将用户的总睡眠时间减少25分钟。通过监视用户的睡眠阶段并取决于检测到的睡眠阶段和张力缺乏情况来测量唤醒指示符，警报系统可以仅在唤醒指示符的值超过预定义阈值或是期望时间302的情况下唤醒用户。
图4示出警报系统的示例，该系统用于确定何时启动显示为唤醒灯的警报器400。在该示例中，用户在睡眠期间佩戴头戴式耳机402。头戴式耳机402可以具有可以测量EEG和EOG信号的传感器电极。头戴式耳机402可以包括处理器，该处理器可以确定唤醒指示符或者将传感器402信息发送到诸如移动电话或警报器400或任何其他远程处理单元中的处理器以确定唤醒指示符。
处理器还可以确定何时启动警报器400以唤醒用户。当要唤醒用户时，启动警报器400。警报器还可以包括头戴式耳机上也被打开的启动器404。启动器可以包括扬声器和振动电机以唤醒用户。当然，也可以使用远离用户的音频警报。
更一般地，警报递送听觉、视觉或体感刺激或其任何组合。在听觉刺激的情况下，可以使用音量增加的音调。逐渐增加的光强度也可以对唤醒体验产生积极影响。此外，强度增加的轻微振动也可以被用来缓解从睡眠到清醒的过渡。
图5示出对历史睡眠数据的模拟结果。图5以柱状图的形式示出睡眠时间的缩短量，即，操作警报比所期望的时间早了多少。
顶部曲线500与上述警报有关，而底部曲线502与标准的智能警报有关，其在N3之外的第一时间提供警报。
对于这个特定的模拟，阈值足够小(例如，0.01)，以避免N3睡眠或REM睡眠。另外，上面解释的运行的惯性指数和运行的张力缺乏指数在得分计算中具有同等的重要性，并且应用3个6秒窗口的运行平均(导致最多12秒处于不利的睡眠状态)。
历史数据是基于在家记录的115次睡眠研究。该研究涉及27名受试者(17名女性/10名男性；37.2±7.2岁)。唤醒窗口被设置为20分钟，因此最大睡眠时间缩短了20分钟。与典型的智能闹钟(平均14.5分钟)相比，与新方法相关联的睡眠缩短(平均7.8分钟)要短得多。另外，在50％的情况下，当使用该方法时根本不会发生睡眠缩短。
图6示出第二个数据集(26名受试者；16名女性/10名男性；33.6±8.4岁；2晚/受试者)的累积频率与醒来前分钟数的关系图。估计了当使用所公开的方法时用户从浅度睡眠中醒来的情况的百分比。
如图6中所示，在57％的情况下(点600)，该方法将促进新近的唤醒，而在70％的情况下(点602)，它将在所期望的唤醒时间的10分钟内促进新近的唤醒。
所有上述实施例在主要的日常睡眠时期或小睡之后都是适用的。在小睡的情况下，例如对于轮班工人来说，保持清醒并准备好在醒来后立即执行是至关重要的。在该实施例中，小睡的持续时间根据可用时间来安排，并且通过上述方式避免了深度睡眠。
本领域技术人员将能够容易地开发用于执行本文描述的任何方法的处理器。因此，流程图的每个步骤可以表示由处理器执行的不同动作，并且可以由处理处理器的相应模块来执行。
图7示出一个警报系统，该警报系统结合了用于确定唤醒指示符100的设备700和警报器400。设备700包括用于感测至少一个生理信号106的至少一个传感器702和操作用于确定唤醒指示符100的唤醒指示符计算机程序的处理器704。
唤醒指示符100被提供给警报器400，以用于在最佳时间唤醒用户。警报器包括处理器712，其操作用于启动警报(被示为警报信号714)的警报启动计算机程序。
设备700和警报器400可以是分离的系统，或者它们可以形成组合的系统。
该处理可以在本地或远程执行。例如，它可以由与传感器和警报器进行通信的移动电话携带。
如上面所讨论的，系统利用处理器来执行数据处理。处理器可以利用软件和/或硬件以多种方式实现，以执行所需的各种功能。处理器通常采用一个或多个微处理器，这些微处理器可以使用软件(例如，微码)编程以执行所需的功能。处理器可以被实现为执行某些功能的专用硬件和执行其他功能的一个或多个编程的微处理器和相关联的电路系统的组合。
可以在本公开的各种实施例中采用的电路系统的示例包括但不限于常规微处理器、专用集成电路(ASIC)、以及现场可编程门阵列(FPGA)。
在各种实现中，处理器可以与一种或多种存储介质相关联，诸如易失性和非易失性计算机存储器，诸如RAM、PROM、EPROM和EEPROM。存储介质可以用一个或多个程序来编码，该程序当在一个或多个处理器和/或控制器上实行时，执行所需的功能。各种存储介质可以被固定在处理器或控制器内或者可以是可运输的，以使得其上存储的一个或多个程序可以加载到处理器中。
通过研究附图、公开内容和所附的权利要求，本领域技术人员在实践要求保护的发明时可以理解并实现对所公开的实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他的元件或步骤，不定冠词“一”或“一个”不排除复数。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中列举某些措施这一事实并不表明不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以被存储/分发在合适的介质上，诸如与其他硬件一起提供或作为其一部分被提供的光存储介质或固态介质，但是也可以以诸如经由互联网或其他有线或无线电信系统张力的其他形式被分发。如果在权利要求或描述中使用了术语“适于”，请注意，术语“适于”旨在等同于术语“被配置为”。权利要求中的任何参考符号不应被解释为限制范围。

Claims (15)

1.一种用于确定唤醒指示符(100)的方法，其中所述唤醒指示符测量用户在非期望状态下醒来的风险，所述方法包括：
基于所述用户的至少一个生理信号(106)，确定(102)睡眠惯性估计，用于估计所述用户是否处于NREM睡眠中；
基于所述用户的至少一个生理信号(106)，确定(104)张力缺乏估计，用于估计所述用户是否处于REM睡眠中；以及
使用所述惯性估计(102)和所述张力缺乏估计(104)来确定所述唤醒指示符(100)。
2.根据权利要求1所述的方法，包括将所述唤醒指示符(100)确定为所述睡眠惯性估计(102)和所述张力缺乏估计(104)的加权总和。
3.根据权利要求1或2所述的方法，包括使用脑电图EEG、心电图ECG、光电容积图PPG、眼电图(EOG)和/或肌电图EMG来确定所述生理信号(106)。
4.一种唤醒指示符计算机程序，诸如移动应用，包括代码部件，所述代码部件用于当所述程序在处理系统(704)上运行时实现权利要求1至3中任一项的方法。
5.一种用于为用户在最佳时间启动警报的方法，包括：
从所述用户接收(200)期望时间，所述期望时间用以启动所述警报并且因此唤醒；
从所述用户接收(202)时间窗口(304)，所述时间窗口限定在所述期望时间之前的一组时间，在所述期望时间期间能够启动所述警报；
检查(204)所述时间在所述时间窗口内；
响应于所述时间在所述时间窗口内：
使用根据权利要求1至3中任一项所述的方法来确定所述唤醒指示符；
确定(210)所述唤醒指示符(100)是否在预定范围内；以及
当所述唤醒指示符(100)在所述预定范围内或当达到所述期望时间(302)时，启动(208)所述警报。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括使所述预定范围适于所述用户。
7.一种警报启动计算机程序，诸如移动应用，包括代码部件，所述代码部件用于当所述程序在处理系统(712)上运行时实现根据权利要求5或6中任一项所述的方法。
8.一种用于确定唤醒指示符(100)的设备(700)，其中所述唤醒指示符(100)测量用户不期望地醒来的风险，所述设备包括：
至少一个传感器(702)，用于感测至少一个生理信号(106)；
处理器(704)；以及
根据权利要求4所述的唤醒指示符计算机程序，由所述处理器操作用于确定所述唤醒指示符(100)。
9.根据权利要求8所述的设备，其中所述传感器(702)中的至少一个被附接到所述用户，所述传感器(702)诸如用于EEG、ECG、EMG或EOG的电极。
10.根据权利要求8或9所述的设备，其中所述传感器中的至少一个传感器独立于所述用户，所述传感器诸如麦克风或相机。
11.一种用于在最佳时间唤醒用户的系统，包括：
用于确定唤醒指示符(100)的设备(700)，其中所述唤醒指示符(100)测量用户不期望地醒来的风险，所述设备包括：至少一个传感器(702)，用于感测至少一个生理信号(106)；
警报器(400)，用于唤醒所述用户；
处理器(712)；以及
根据权利要求7所述的警报启动计算机程序，由所述处理器操作用于启动所述警报器(400)。
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述警报器(400)适于向所述用户递送刺激，诸如听觉刺激、视觉刺激或体感刺激。
13.根据权利要求12所述的设备，其中所述警报器(400)适于递送具有随着时间逐渐增加的强度的刺激，诸如增加的声音强度。
14.根据权利要求11至13中任一项所述的系统，其中所述系统适于将用户从日常睡眠中唤醒。
15.根据权利要求11至13中任一项所述的系统，其中所述系统适于将用户从小睡中唤醒。
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