FR2892914A1

FR2892914A1 - METHOD FOR ANALYZING AND PROCESSING A REPRESENTATIVE PARAMETER OF SLEEP PHASES

Info

Publication number: FR2892914A1
Application number: FR0511368A
Authority: FR
Inventors: Loic Tron
Original assignee: LABOSSERIE SARL
Current assignee: LABOSSERIE SARL
Priority date: 2005-11-09
Filing date: 2005-11-09
Publication date: 2007-05-11
Anticipated expiration: 2025-11-09
Also published as: WO2007054629A1; FR2892914B1; EP1945098A1

Abstract

La présente invention se rapporte à un procédé d'analyse et de traitement d'une donnée représentative des phases de sommeil, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes visant à mesurer un paramètre représentatif des phases de sommeil à intervalles réguliers, et projeter l'ensemble des données précédemment obtenues sur un ensemble de fonctions périodiques élémentaires à chaque mesure, déterminer la fonction périodique élémentaire la plus pertinente et calculer la phase de la fonction périodique élémentaire retenue pour un intervalle de temps souhaité et en déduire la phase de sommeil correspondante, ainsi qu'à un procédé de réveil correspondant et à un dispositif de réveil associé.The present invention relates to a method for analyzing and processing data representative of the phases of sleep, characterized in that it comprises the steps of measuring a parameter representative of the phases of sleep at regular intervals, and projecting the set of data previously obtained on a set of periodic functions that are elementary to each measurement, determine the most relevant elementary periodic function and calculate the phase of the elementary periodic function selected for a desired time interval and deduce the corresponding sleep phase, as well as a corresponding wake-up method and associated wake-up device.

Description

La présente invention se rapporte à un procédé d'analyse et de traitementThe present invention relates to a method of analysis and treatment

d'une donnée représentative des phases de sommeil ainsi qu'à un procédé de réveil et à un réveil utilisant ledit procédé d'analyse. Une nuit de sommeil se décompose en plusieurs cycles durant chacun entre 70 et 120 minutes et comprenant schématiquement cinq phases distinctes : deux phases dites de sommeil lent léger, deux phases dites de sommeil lent profond et une phase de sommeil paradoxal, chacune de ces phases se manifestant par une activité motrice et cérébrale caractéristique. a data representative of the phases of sleep as well as a method of waking up and an alarm using said analysis method. A night's sleep is broken down into several cycles, each lasting between 70 and 120 minutes and schematically comprising five distinct phases: two so-called slow-light sleep phases, two so-called deep slow-wave phases and a paradoxical sleep phase, each of these phases being manifesting by a characteristic motor and brain activity.

Les phases de sommeil lent léger sont caractérisées par un faible tonus musculaire et une activité cérébrale réduite. Les mouvements corporels sont rares et l'activité électrique du cerveau est ralentie. Ces phases représentent près de la moitié du sommeil total. Les phases de sommeil lent profond sont caractérisées par un tonus musculaire élevé. Le dormeur est généralement immobile, doigts et poings serrés avec un pouls et une respiration lents et réguliers. Ces phases représentent environ un quart du sommeil total. La phase de sommeil paradoxal est caractérisée par une activité électrique intense. Le visage est mobile et les yeux sont animés d'un mouvement rapide ( Rapid Eye Movement ou REM). Le pouls et la respiration sont rapides et irréguliers. Le dormeur est en hypotonie musculaire et est généralement agité de brefs mouvements corporels. Il est généralement considéré qu'un réveil en phase paradoxale ou en phase de sommeil lent profond est pénible et entraîne une sensation de fatigue dans la journée. Ainsi, il est idéalement souhaitable de se réveiller pendant la phase de sommeil lent léger. La phase dans laquelle le dormeur doit de préférence se réveiller peut éventuellement varier selon les cultures. Bien que la durée des cycles soient en théorie sensiblement constante au cours de la nuit et plus généralement au cours de la vie d'un être humain, il est très difficile voire impossible pour un dormeur de déterminer l'heure idéale de son réveil même si ce dernier connaît précisément la durée moyenne de ses cycles de sommeil. Les différences de durée de cycles, l'état de fatigue variable d'une nuit à l'autre, l'état de stress ainsi que l'heure d'endormissement constituent les raisons principales empêchant une telle détermination. Slow sleep phases are characterized by low muscle tone and reduced brain activity. Body movements are rare and the electrical activity of the brain is slowed down. These phases represent almost half of total sleep. Deep slow sleep phases are characterized by high muscle tone. The sleeper is usually still, fingers and fists clenched with a slow, steady pulse and breathing. These phases represent about a quarter of total sleep. The paradoxical sleep phase is characterized by intense electrical activity. The face is mobile and the eyes are animated by a fast movement (Rapid Eye Movement or REM). The pulse and breathing are fast and irregular. The sleeper is in muscular hypotonia and is generally agitated with brief body movements. It is generally considered that an awakening in paradoxical phase or deep slow sleep phase is painful and causes a feeling of fatigue in the day. Thus, it is ideally desirable to wake up during the slow slow sleep phase. The phase in which the sleeper should preferably wake up may possibly vary depending on the crop. Although the duration of the cycles is in theory substantially constant during the night and more generally during the life of a human being, it is very difficult or impossible for a sleeper to determine the ideal time of his awakening even if the latter knows precisely the average duration of his sleep cycles. Differences in cycle length, night-to-night fatigue state, stress state and sleep time are the main reasons for such a determination.

Il existe toutefois divers appareils permettant d'analyser le sommeil d'un dormeur et qui peuvent être combinés à un système de réveil pour assurer le réveil dans de bonnes conditions. Tout d'abord, un des dispositifs les plus connus et employés dans le milieu médical est le suivi du sommeil par électroencéphalogramme. Cette méthode permet de suivre l'activité cérébrale de manière assez précise et est utilisée pour diagnostiquer d'éventuelles pathologies du sommeil. Toutefois, cette méthode requiert un appareillage complexe principalement utilisé dans un environnement médical ainsi que la pose d'électrodes sur le dormeur, ce qui trouble le sommeil et rend impossible une application grand public. D'autres dispositifs moins complexes connus sous le nom d'actigraphes ont été développés dans le but d'étudier les rythmes circadiens en dehors d'un environnement médical. Un actigraphe mesure l'accélération des mouvements d'une partie du corps, généralement le poignet en utilisant une sorte de montre, avec un filtre passe-bande. L'actigraphie présente une assez bonne corrélation avec l'électroencéphalogramme, en particulier pour des individus à sommeil normal, mais est principalement utilisée pour qualifier les rythmes circadiens et la qualité de la vigilance de personnes ayant des emplois dangereux. Bien que pouvant être appliqué au grand public hors d'un environnement médical, la présence d'une montre qui doit enserrer fermement le poignet reste gênante pour être utilisée pendant la nuit. D'autres dispositifs encore permettent un suivi moins précis mais moins invasif à mettre en oeuvre et se basent sur l'activité musculaire ou corporelle du dormeur. Il pourra s'agir, par exemple, de mesurer, séparément ou en combinaison, l'activité cardiaque, le pouls, la tension artérielle ou encore de mesurer les mouvements du corps par des capteurs placés sous le lit ou à distance. De tels dispositifs sont décrits dans les documents EP 0 681 447 pour la tension artérielle, EP 0 836 046 pour le tonus musculaire et FR 2 649 512 pour le pouls, entre autres. Par ailleurs, l'une des principales difficultés associées généralement à ces dispositifs, réside dans l'analyse des cycles du sommeil et leur modélisation dans le but d'anticiper les phases de sommeil pour calculer une heure de réveil satisfaisante. Ces méthodes d'analyse sont généralement très sommairement décrites. However, there are various devices to analyze the sleep of a sleeper and can be combined with a wake up system to ensure awakening in good conditions. First of all, one of the most well-known devices used in the medical field is sleep monitoring by electroencephalogram. This method makes it possible to follow the cerebral activity in a rather precise way and is used to diagnose possible pathologies of the sleep. However, this method requires a complex apparatus mainly used in a medical environment as well as the laying of electrodes on the sleeper, which disturbs the sleep and makes impossible a general public application. Other less complex devices known as actigraphs have been developed for the purpose of studying circadian rhythms outside of a medical environment. An actigraphe measures the acceleration of the movements of a part of the body, usually the wrist using a kind of watch, with a band-pass filter. Actigraphy has a fairly good correlation with the electroencephalogram, especially for normal sleepers, but is mainly used to describe circadian rhythms and the quality of alertness of people with hazardous jobs. Although it can be applied to the general public outside of a medical environment, the presence of a watch that must firmly grip the wrist remains inconvenient to be used during the night. Still other devices allow a less precise but less invasive follow-up to be implemented and are based on the muscular or body activity of the sleeper. It may be, for example, to measure, separately or in combination, cardiac activity, pulse, blood pressure or to measure body movements by sensors placed under the bed or at a distance. Such devices are described in EP 0 681 447 for blood pressure, EP 0 836 046 for muscle tone and FR 2 649 512 for pulse, among others. Moreover, one of the main difficulties generally associated with these devices, lies in the analysis of sleep cycles and their modeling in order to anticipate the phases of sleep to calculate a satisfactory waking time. These methods of analysis are generally very briefly described.

Une des principales méthodes mathématiques d'analyse des cycles à laquelle on pourrait être tenté de recourir consiste à employer une transformée de Fourier dans le but de retrouver le signal périodique central. Cette méthode requiert une quantité de calcul importante et est difficile à mettre en oeuvre dans un microcontrôleur. Par ailleurs, elle fournit beaucoup plus d'informations que nécessaire puisque seule la périodicité et sa phase du signal sont réellement intéressantes. Une façon de remédier partiellement à la quantité de calcul exigée pourrait consister à recourir à la transformée de Fourier rapide. One of the main mathematical methods of cycle analysis that one might be tempted to use is to use a Fourier transform in order to find the central periodic signal. This method requires a large amount of calculation and is difficult to implement in a microcontroller. Moreover, it provides much more information than necessary because only the periodicity and its phase of the signal are really interesting. One way to partially remedy the amount of computation required could be to use fast Fourier transform.

Toutefois, le domaine d'échantillonnage doit alors être puissance de deux, ce qui est difficilement adaptable à des nuits de durées variables. De la même manière la transformée de Fourier discrète est assortie de nombreuses contraintes, notamment une contrainte sur le pas d'échantillonnage. However, the sampling domain must then be power of two, which is difficult to adapt to nights of variable duration. In the same way, the discrete Fourier transform is accompanied by numerous constraints, in particular a constraint on the sampling interval.

II convient de noter également que les calculs demandés par ces transformées de Fourier ne sont pas récursifs et doivent donc être effectués à chaque mesure sur la totalité de l'échantillon. D'autres méthodes ont été décrites dans de nombreuses demandes de brevet ou brevets essayant de simplifier l'analyse du sommeil dans le but de réveiller une personne au bon moment. On peut citer notamment des méthodes statistiques d'autorégression, d'autocorrélation (EP 0 597 032), de densité spectrale, de logique floue ou encore de réseaux neuronaux (DE 198 11 206). Ces méthodes demandent toutes un grand nombre de calculs et ne sont généralement pas récursives. Par ailleurs, de telles méthodes, et plus particulièrement les méthodes de densité spectrale et de réseaux neuronaux, nécessitent un grand nombre de données pour donner des résultats suffisamment précis, et présentent donc généralement un problème de suffisance de données à exploiter dans le cas de certains paramètres représentatifs des phases de sommeil comme les mouvements par exemple. La présente invention a pour but de proposer une méthode simplifiée d'analyse du sommeil permettant une mise en oeuvre facilitée et consiste pour ce faire en un procédé d'analyse et de traitement d'une donnée représentative des phases de sommeil, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes visant à : - mesurer au moins un paramètre représentatif des phases de sommeil à intervalles réguliers, - à chaque mesure, projeter l'ensemble des données précédemment obtenues sur un ensemble de fonctions périodiques 5 élémentaires, - calculer le module de chaque projection obtenue pour déterminer la fonction périodique élémentaire la plus pertinente par rapport au nombre de mouvements enregistrés, - calculer la phase de la fonction périodique élémentaire retenue 10 pour un intervalle de temps souhaité et en déduire la phase de sommeil correspondante. Par paramètre représentatif des phases de sommeil, on entend tout paramètre variant en fonction des phases de sommeil et dont les variations sont caractéristiques d'un passage en sommeil paradoxal. II 15 pourra s'agir par exemple, du pouls, de la tension artérielle, du mouvement des yeux ou de membres, séparément ou en combinaison. Le paramètre représentatif sera choisi de manière à obtenir une mesure suffisamment discriminante d'une phase de sommeil paradoxal. Ainsi, en projetant les paramètres mesurés sur des fonctions 20 périodiques élémentaires, il est aisé de modéliser la périodicité des phases de sommeil. En effet, un calcul de projection est récursif et la projection d'un paramètre supplémentaire se fait simplement en additionnant la nouvelle projection. De ce fait, peu de calculs sont nécessaires et l'invention fournit une méthode rapide et fiable pour analyser les cycles du 25 sommeil. Préférentiellement, les fonctions élémentaires périodiques sont des fonctions complexes de type sinusoïdes. L'utilisation de fonctions complexes permet de travailler simultanément sur un module représentant l'intensité des mouvements et un argument représentant la phase des 30 fonctions périodiques. Avantageusement, chaque mesure du paramètre représentatif est une valeur discrète déterminée par rapport à un seuil. Avantageusement, le seuil est réglable. La valeur du seuil pourra être réglé d'une nuit à l'autre automatiquement ou par l'utilisateur en fonction de la 35 détection du paramètre représentatif. It should also be noted that the calculations requested by these Fourier transforms are not recursive and must therefore be performed at each measurement over the entire sample. Other methods have been described in many patent applications or patents attempting to simplify sleep analysis in order to wake up a person at the right time. These include statistical methods of autoregressive, autocorrelation (EP 0 597 032), spectral density, fuzzy logic or neural networks (DE 198 11 206). These methods all require a large number of calculations and are usually not recursive. Moreover, such methods, and more particularly the methods of spectral density and neural networks, require a large amount of data to give sufficiently precise results, and therefore generally present a problem of data adequacy to be exploited in the case of certain types of data. representative parameters of sleep phases such as movements for example. The aim of the present invention is to propose a simplified method of sleep analysis enabling an easy implementation and consists in doing so in a method for analyzing and processing data representative of the phases of sleep, characterized in that it includes the steps of: - measuring at least one parameter representative of the sleep phases at regular intervals, - at each measurement, projecting all the previously obtained data onto a set of periodic elementary functions, - calculating the module of each projection obtained to determine the most relevant elementary periodic function with respect to the number of recorded movements, - calculate the phase of the elementary periodic function selected for a desired time interval and deduce the corresponding sleep phase. By representative parameter of the phases of sleep, one understands any parameter varying according to the phases of sleep and whose variations are characteristic of a passage in paradoxical sleep. It may be, for example, pulse, blood pressure, movement of the eyes or limbs, separately or in combination. The representative parameter will be chosen so as to obtain a sufficiently discriminating measure of a paradoxical sleep phase. Thus, by projecting the measured parameters onto elementary periodic functions, it is easy to model the periodicity of the sleep phases. Indeed, a projection calculation is recursive and the projection of an additional parameter is done simply by adding the new projection. As a result, few calculations are required and the invention provides a rapid and reliable method for analyzing sleep cycles. Preferably, the periodic elementary functions are complex functions of the sinusoid type. The use of complex functions makes it possible to work simultaneously on a module representing the intensity of the movements and an argument representing the phase of the periodic functions. Advantageously, each measurement of the representative parameter is a discrete value determined with respect to a threshold. Advantageously, the threshold is adjustable. The threshold value can be adjusted from one night to another automatically or by the user depending on the detection of the representative parameter.

Avantageusement encore une mesure inférieure au seuil prend une valeur 0 tandis qu'une mesure supérieure au seuil prend une valeur 1. Bien que l'utilisation d'une mesure de valeur continue soit possible, le passage par une valeur de mesure discrète permet d'adapter le poids statistique donné à la mesure caractéristique et d'améliorer la fiabilité du procédé. Préférentiellement, une fonction élémentaire est définie pour chaque période comprise entre 70 et 120 minutes et correspondant à un intervalle de mesure. Advantageously, a measurement less than the threshold takes a value of 0 while a measurement greater than the threshold takes a value of 1. Although the use of a continuous value measurement is possible, the passage through a discrete measurement value makes it possible to adapt the statistical weight given to the characteristic measurement and improve the reliability of the process. Preferably, an elementary function is defined for each period between 70 and 120 minutes and corresponding to a measurement interval.

Préférentielle encore, l'intervalle de temps entre chaque mesure du paramètre représentatif est inférieur ou égal à 5 minutes. Avantageusement, le paramètre représentatif mesuré sont les mouvements du dormeur. En effet, un tel paramètre peut être facilement mesuré directement ou indirectement, par contact ou à distance, avec des capteurs qui ne gênent sensiblement pas le dormeur. La présente invention se rapporte également à un procédé de réveil caractérisé en ce qu'il comprend les étapes précédentes et les étapes suivantes visant à : - déterminer une heure de réveil proche d'une heure de consigne 20 et correspondant à une phase de sommeil acceptable, - émettre un signal sonore et/ou visuel lorsque l'heure de réveil optimale déterminée est atteinte. Comme expliqué précédemment, une phase de sommeil est dite acceptable lorsqu'elle correspond à une phase de sommeil lent léger. Il est 25 toutefois bien évidemment possible de choisir de se réveiller pendant une autre phase de sommeil. Avantageusement, l'étape de détermination d'une heure de réveil optimale n'est effectuée que si l'instant de mesure est supérieur ou égal à l'heure de consigne moins la période déterminée. 30 Avantageusement encore, l'heure de réveil déterminée est la plus proche possible de l'heure de consigne. La présente invention se rapporte encore à un dispositif de réveil comprenant au moins un capteur d'un paramètre représentatif des phases de sommeil relié à un microcontrôleur caractérisé en ce que le 35 microcontrôleur est apte à exécuter les étapes du procédé de réveil selon l'invention. Still preferentially, the time interval between each measurement of the representative parameter is less than or equal to 5 minutes. Advantageously, the representative parameter measured is the movements of the sleeper. Indeed, such a parameter can be easily measured directly or indirectly, by contact or remotely, with sensors that do not significantly interfere with the sleeper. The present invention also relates to a wake-up method characterized in that it comprises the preceding steps and the following steps aimed at: determining a waking time close to a set time and corresponding to an acceptable sleep phase , - emit an audible and / or visual signal when the determined optimum alarm time is reached. As explained above, a sleep phase is said to be acceptable when it corresponds to a light slow sleep phase. It is, however, of course possible to choose to wake up during another phase of sleep. Advantageously, the step of determining an optimal waking time is performed only if the measurement time is greater than or equal to the set time minus the determined period. Advantageously, the determined wakeup time is as close as possible to the set time. The present invention also relates to an alarm device comprising at least one sensor of a parameter representative of the phases of sleep connected to a microcontroller, characterized in that the microcontroller is able to execute the steps of the wake up method according to the invention. .

Avantageusement, le dispositif de réveil comprend au moins un capteur de mouvement distant, notamment un capteur infrarouge ou à ultrasons. La mise en oeuvre de l'invention sera mieux comprise à l'aide de 5 la description détaillée qui est exposée ci-dessous en regard du dessin annexé dans lequel : La figure 1 est une représentation des mesures de mouvements au cours du temps. La figure 2 est une représentation de la pertinence des fonctions 10 élémentaires en fonction de leurs périodes. La figure 3 est une représentation des cycles déterminés par le procédé selon l'invention. La figure 4 est une courbe de la phase de la fonction périodique retenue à chaque instant de mesure en fonction du temps. 15 Un dispositif de réveil selon l'invention comprend un capteur de mouvement distant relié à une entrée d'un microcontrôleur équipé d'un composant horloge. Le capteur est un capteur permettant de mesurer des mouvements à distance du type capteur infrarouge ou capteur à ultrasons. 20 Dans le cas des ultrasons, on s'assurera que la fréquence de ces ultrasons est suffisamment élevée pour qu'ils ne soient pas perturbés par l'environnement. Le capteur est destiné à mesurer l'intensité des mouvements du dormeur à intervalles réguliers de 5 minutes. Un intervalle de temps plus 25 faible est bien évidemment possible. En dessous d'un certain seuil d'intensité de mouvement mesurée, le microcontrôleur considère qu'il n'y a pas de mouvement et attribue la valeur 0 tandis que la valeur 1 est attribuée à l'échantillon si l'intensité du mouvement détecté dépasse le seuil défini. II est bien évidemment possible de travailler en utilisant des 30 valeurs de mesure continues, l'avantage de passer à des valeurs discrètes résidant principalement dans le fait d'attribuer un poids statistique plus important aux mouvements, caractéristiques d'une phase de sommeil paradoxal. Cette considération pourra être facilement adaptée par l'homme du métier au moyen d'essais, selon le paramètre représentatif utilisé. 35 Un exemple d'un ensemble de mesures au cours d'une nuit est représenté sur la figure 1. Advantageously, the alarm device comprises at least one remote motion sensor, in particular an infrared or ultrasonic sensor. The implementation of the invention will be better understood with the aid of the detailed description which is set forth below with reference to the accompanying drawings in which: FIG. 1 is a representation of the measurements of movements over time. Figure 2 is a representation of the relevance of the elementary functions as a function of their periods. FIG. 3 is a representation of the cycles determined by the method according to the invention. FIG. 4 is a curve of the phase of the periodic function selected at each time of measurement as a function of time. An alarm device according to the invention comprises a remote motion sensor connected to an input of a microcontroller equipped with a clock component. The sensor is a sensor for measuring remote movements of the type infrared sensor or ultrasonic sensor. In the case of ultrasound, it will be ensured that the frequency of these ultrasounds is sufficiently high so that they are not disturbed by the environment. The sensor is intended to measure the intensity of the movements of the sleeper at regular intervals of 5 minutes. A shorter time interval is of course possible. Below a certain threshold of measured movement intensity, the microcontroller considers that there is no movement and assigns the value 0 while the value 1 is assigned to the sample if the intensity of the detected motion exceeds the defined threshold. Of course, it is possible to work using continuous measurement values, the advantage of switching to discrete values residing mainly in attributing a greater statistical weight to the movements characteristic of a paradoxical sleep phase. This consideration can easily be adapted by those skilled in the art by means of tests, according to the representative parameter used. An example of a set of measurements during one night is shown in Figure 1.

Le seuil d'intensité de mouvement peut être fixe ou variable afin de tenir compte de la distance à laquelle est placé le capteur. Dans le cas d'un seuil variable, celui-ci pourra être réglé manuellement par l'utilisateur ou automatiquement par le réveil en fonction du nombre de mouvements détectés lors d'une nuit. The intensity threshold of movement can be fixed or variable to take into account the distance to which the sensor is placed. In the case of a variable threshold, it can be set manually by the user or automatically by waking according to the number of movements detected during a night.

Pour chaque mesure, le cycle des phases de sommeil est modélisé par projection des mouvements sur un ensemble de fonctions périodiques élémentaires. For each measurement, the cycle of the phases of sleep is modeled by projection of the movements on a set of elementary periodic functions.

L'ensemble des fonctions choisies est un ensemble de fonctions 10 élémentaires de type sinusoïdes pour les périodes comprises entre 70 et The set of functions chosen is a set of sinusoidal elementary functions for the periods between 70 and

120 minutes avec un pas de période égal au pas d'échantillonnage, à savoir 120 minutes with a period step equal to the sampling step, namely

cinq minutes.five minutes.

Les fonctions élémentaires considérées sont des fonctions complexes et s'écrivent : .2mt 2n(<n-to) sk(n)=eJ k =e ek The elementary functions considered are complex functions and are written: .2mt 2n (<n-to) sk (n) = eJ k = e ek

avec Bk = kT , k entier, et t,,=t0 +nT où T est le pas d'échantillonnage. n est un nombre entier représentant l'échantillon considéré et to, t,, sont respectivement les heures de début d'analyse et l'heure actuelle d'échantillonnage. with Bk = kT, k integer, and t ,, = t0 + nT where T is the sampling step. n is an integer representing the sample considered and to, t ,, are respectively the analysis start time and the current sampling time.

La projection des mouvements sur la fonction élémentaire k est calculée selon la formule : N 2ni 22rN Xk(N)=Ex(tn)e k =Xk(Nû1)+x(tN)e ; k n=1 The projection of the motions on the elementary function k is calculated according to the formula: ## EQU1 ## where k (X) = x (tn) e; k n = 1

où x(tä) est la valeur de mouvement mesurée, 0 ou 1, et N est le nombre l'échantillon au temps tN = to + NT. where x (tä) is the measured motion value, 0 or 1, and N is the sample number at time tN = to + NT.

25 II convient de noter que ce calcul est récursif et peut donc être facilement effectué avec un minimum de calcul et de mémoire. It should be noted that this calculation is recursive and can therefore be easily performed with a minimum of computation and memory.

Bien que les fonctions élémentaires ne soient pas unitaires, elles possèdent un même module égal à la racine carré du nombre de mesures effectuées à un moment donné. II est donc possible de comparer le module 30 de chaque projection afin d'en déduire la fonction élémentaire la plus pertinente et modélisant au mieux les cycles de sommeil durant la nuit. Les modules des projections sont tous inférieurs au nombre de mouvements détectés sur la durée considérée, la fonction la plus pertinentes possédant le module le plus élevé. Le rapport entre le module obtenu au carré et le 15 20 nombre de mouvements mesurés permet d'obtenir une probabilité. Une projection est considérée comme pertinente si sa probabilité est supérieure à 25%. La figure 2 représente la pertinence de chaque fonction 5 élémentaire en fonction de sa période reportée en abscisse. Une fois que la fonction élémentaire de période 0 la plus pertinente a été ainsi déterminée, la fonction correspondante est donc : S0(t)=Xa(N).se(t) II s'agit de la fonction complexe périodique représentant alors au 10 mieux le caractère cyclique des mouvements du sommeil. Son module est égal à la mesure de pertinence et son argument permet d'obtenir la phase du cycle des mouvements au moment considéré. La phase de sommeil à l'heure de consigne peut donc être facilement calculée. Ce calcul peut être effectué à la fin d'un ensemble de mesures 15 ou à chaque mesure avec la fonction élémentaire la plus pertinente à l'instant de la mesure. On pourra facilement afficher des courbes de valeurs pour la fonction représentant la périodicité la plus pertinente calculée en fin de nuit soit en temps réel pour la fonction la plus pertinente à chaque mesure. Il convient de noter que la courbe des valeurs les plus pertinentes 20 à chaque fonction rejoint la courbe déterminée sur la nuit à la fin des mesures. La figure 3 représente chacune de ces courbes, la courbe 1 correspondant à la courbe pour la période déterminée à la fin de la nuit, la courbe 2 correspondant à la courbe pour la période déterminée à chaque instant de mesure. 25 Après un certain nombre de mesures, typiquement lorsque l'instant de mesure correspond à l'heure de consigne moins la période la plus pertinente retenue, il convient alors de déterminer l'heure de réveil appropriée. L'heure de réveil appropriée pourra être affinée grâce à des calculs ultérieurs au fur et à mesure que la fin de la nuit approche et pour 30 lesquels on dispose de plus de mesures. Les mouvements du dormeur ont lieu principalement en début et en fin de sommeil paradoxal. En comparant divers électroencéphalogrammes sur lesquels a été appliqué le procédé de l'invention, on a constaté que le sommeil paradoxal se situe pour des 35 arguments de la fonction complexe élémentaire retenue entre 270 et 90 avant les phases de sommeil lent léger et de sommeil lent profond. Although the elementary functions are not unitary, they have the same module equal to the square root of the number of measurements made at a given moment. It is therefore possible to compare the module 30 of each projection in order to deduce the most relevant elementary function and best modeling sleep cycles during the night. The projection modules are all smaller than the number of movements detected over the time considered, the most relevant function having the highest module. The ratio between the modulus squared and the number of motions measured gives a probability. A projection is considered relevant if its probability is greater than 25%. Figure 2 shows the relevance of each elementary function as a function of its period plotted on the abscissa. Once the elementary function of period 0 the most relevant has been so determined, the corresponding function is: S0 (t) = Xa (N) .se (t) This is the periodic complex function representing then at 10 better the cyclical nature of the movements of sleep. Its module is equal to the measure of relevance and its argument makes it possible to obtain the phase of the cycle of the movements at the moment considered. The sleep phase at the set time can therefore be easily calculated. This calculation can be performed at the end of a set of measurements or at each measurement with the most relevant elementary function at the time of the measurement. It will be easy to display value curves for the function representing the most relevant periodicity calculated at the end of the night, in real time for the function most relevant to each measurement. It should be noted that the curve of values most relevant to each function joins the curve determined on the night at the end of the measurements. FIG. 3 represents each of these curves, curve 1 corresponding to the curve for the period determined at the end of the night, curve 2 corresponding to the curve for the period determined at each instant of measurement. After a certain number of measurements, typically when the measurement time corresponds to the set time minus the most relevant period selected, it is then necessary to determine the appropriate alarm time. The appropriate wake-up time can be refined through subsequent calculations as the end of the night approaches and for which more measurements are available. The movements of the sleeper occur mainly at the beginning and the end of paradoxical sleep. By comparing various electroencephalograms on which the method of the invention has been applied, it has been found that paradoxical sleep is situated for arguments of the elementary complex function retained between 270 and 90 before the phases of slow light sleep and slow sleep. deep.

L'argument de la fonction périodique complexe la plus pertinente retenue est donc un indicateur de la phase de sommeil correspondante. La plage des valeurs représentatives des phases du sommeil pourra être affinée lors d'études cliniques. Par ailleurs, il est possible pour le dormeur de choisir sa phase de réveil et de déterminer sa gamme de valeurs dites acceptables. II est également possible d'ajouter une fonction permettant l'apprentissage de cette plage de valeurs à partir d'une information sur la qualité du réveil rentrée par l'utilisateur. Pour déterminer une heure de réveil appropriée, il suffit tout d'abord de calculer l'argument de la fonction complexe retenue à l'heure de consigne. Si cet argument appartient à la plage des valeurs acceptables en dehors du sommeil paradoxal, c'est-à-dire est compris entre 90 et 270 , l'heure de consigne n'est pas modifiée. Dans le cas contraire, il convient alors de rechercher l'heure la plus proche de l'heure de consigne pour laquelle l'argument de la fonction appartient à la plage de valeurs acceptables. Typiquement, l'heure la plus proche correspondra à un argument de la fonction complexe retenue de 270 . Une deuxième solution consiste à calculer à chaque instant de mesure si l'argument de la fonction retenue est passé supérieur à la borne supérieure de la plage de valeurs acceptables, à savoir 270 . La figure 4 est une courbe représentant la phase de la fonction élémentaire de période la plus pertinente à chaque instant de mesure en fonction du temps. Une telle courbe pourra éventuellement être affichée à chaque instant sur un écran et pourra permettre, par exemple, de surveiller le sommeil d'un enfant. La nouvelle heure de consigne ainsi déterminée, il suffira de déclencher l'alarme de réveil à l'heure dite. Il convient de noter que lors du sommeil, la fatigue est récupérée en début de nuit en priorité par rapport au sommeil paradoxal. De ce fait, les phases de sommeil lent léger et lent profond sont plus importantes en début de nuit qu'en fin de nuit. Dans le cas où le nombre de cycles avant le réveil est inférieur à trois généralement, il conviendra alors d'ajuster la plage des valeurs acceptables de réveil en fonction du cycle dans lequel le dormeur doit se réveiller. Pour ce faire on pourra définir une plage de valeurs acceptables pour le premier cycle, une plage de valeurs acceptables pour le deuxième cycle, etc... Le nombre de cycles écoulés pourra être déterminé très simplement en divisant le temps de sommeil écoulé par la période pertinente calculée. Une variante de réalisation peut consister à utiliser une période moyenne des cycles de sommeil déterminée à partir des périodes pertinentes obtenues pour chaque nuit. Dans le cas où une nuit ne permet pas de calculer une période suffisamment pertinente, il sera possible d'utiliser la période moyenne déterminée à partir de l'historique des valeurs. Bien que l'invention ait été décrite en liaison avec des exemples particuliers de réalisation, il est bien évident qu'elle n'y est nullement limitée et qu'elle comprend tous les équivalents techniques des moyens décrits ainsi que leurs combinaisons si celles-ci entrent dans le cadre de l'invention. The argument of the most relevant complex periodic function is therefore an indicator of the corresponding sleep phase. The range of values representative of the phases of sleep can be refined in clinical studies. In addition, it is possible for the sleeper to choose his waking phase and to determine its range of acceptable values. It is also possible to add a function for learning this range of values from information on the quality of the alarm entered by the user. To determine an appropriate wake-up time, it is sufficient first to calculate the argument of the complex function held at the set time. If this argument belongs to the range of acceptable values outside REM sleep, that is to say between 90 and 270, the set time is not changed. If this is not the case, then look for the time closest to the set time for which the function argument belongs to the range of acceptable values. Typically, the closest time will correspond to an argument of the chosen complex function of 270. A second solution consists in calculating at each instant of measurement if the argument of the selected function has passed above the upper limit of the range of acceptable values, namely 270. FIG. 4 is a curve representing the phase of the most relevant period elementary function at each time of measurement as a function of time. Such a curve may possibly be displayed at any time on a screen and may allow, for example, to monitor the sleep of a child. The new set time thus determined, it will be sufficient to trigger the alarm clock at the said time. It should be noted that during sleep, fatigue is recovered early in the night priority over paradoxical sleep. As a result, the phases of slow light sleep and slow deep sleep are more important at the beginning of the night than at the end of the night. In the case where the number of cycles before waking is less than three generally, then it will be necessary to adjust the range of acceptable waking values according to the cycle in which the sleeper must wake up. To do this we can define a range of acceptable values for the first cycle, a range of acceptable values for the second cycle, etc ... The number of elapsed cycles can be determined very simply by dividing the time of sleep elapsed by the period relevant calculated. An alternative embodiment may consist in using a mean period of the sleep cycles determined from the relevant periods obtained for each night. In the case where a night does not allow to calculate a sufficiently relevant period, it will be possible to use the average period determined from the history of the values. Although the invention has been described in connection with particular embodiments, it is obvious that it is not limited thereto and that it comprises all the technical equivalents of the means described and their combinations if they are within the scope of the invention.

Claims

1. A method for analyzing and processing data representative of the phases of sleep, characterized in that it comprises the steps of: measuring at least one parameter representative of the sleep phases at regular intervals, at each measure, project the set of previously obtained data onto a set of elementary periodic functions, - calculate the module of each projection obtained to determine the most relevant elementary periodic function with respect to the number of recorded movements, - calculate the phase of the elementary periodic function retained for a desired time interval and deduce the corresponding sleep phase.

2. Method according to claim 1, characterized in that the periodic elementary functions are complex functions of the sinusoid type.

3. Method according to any one of claims 1 or 2, characterized in that each measurement of the representative parameter is a discrete value determined with respect to a threshold.

4. Method according to claim 3, characterized in that the threshold is adjustable.

5. Method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that an elementary function is defined for each period between 70 and 120 minutes and corresponding to a measurement interval.

6. Method according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the time interval between each measurement of the representative parameter is less than or equal to 5 minutes. 25

7. Method according to any one of claims 1 to 6, characterized in that the representative parameter measured are the movements of the sleeper.

8. Awakening process characterized in that it comprises the steps of the analysis and treatment method according to any one of claims 1 to 7 and the following steps to - determine an hour of waking close to one hour of setpoint and corresponding to an acceptable sleep phase, - emit an audible and / or visual signal when the determined optimum waking time is reached.

9. Awakening method according to claim 8, characterized in that the step of determining an optimal waking time is performed only if the measurement time is greater than or equal to the set time minus the period determined.

10. Wake-up device comprising at least one sensor of a parameter representative of the sleep phases, characterized in that it comprises a microcontroller connected to said sensor and able to perform the steps of a method according to any one of claims 8 or 9.

11. Awakening device according to claim 10, characterized in that it comprises at least one remote motion sensor including an infrared sensor or ultrasound.