JP2007244597A - 睡眠判定方法及び睡眠判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】専門的な知識がなくても測定された生体情報から自らの睡眠状態および睡眠トレンドを容易に判定することが可能となる睡眠判定方法及びこの睡眠判定方法を利用した睡眠判定装置を提供する。
【解決手段】測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、測定対象者の生体情報を測定するステップと、測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、得点化された睡眠要素を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠要素得点情報を移動平均して得点化するステップと、移動平均され得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、睡眠状態を示す得点を表示するステップとを備える。
【選択図】 図４

Description

本発明は、測定対象者の生体情報から睡眠状態を判定する方法及びその方法を利用した睡眠判定装置に関する。

昨今では、睡眠に何らかの不満を有する人が全体の２０％〜５０％以上などという調査報告もある。これは生活の２４時間化や様々なストレス、働き過ぎによる睡眠不足、交替勤務による睡眠リズムの乱れ、または高齢になったことで睡眠の質が落ちてきたことなどが原因と考えられる。このような悩みを持つ人達は、症状が軽い場合は、快眠を得るために寝具を変えたり、睡眠導入剤を飲んだり、個人で様々な工夫をしている。また重症の場合は、医者に掛かったりする場合もある。そのため、睡眠に不満を有する人達はまず自分の睡眠状態を良く把握し、自分の睡眠トレンドを知り少しづつ長期的に睡眠を改善していく必要がある。

従来より、人間の睡眠状態および睡眠トレンドを判定する方法として、例えば、脳波をはじめ、眼球運動、筋動、心電などの生体情報を同時に測定する睡眠ポリグラフィーによる方法が知られている。この方法では、測定した各生体情報から睡眠ステージを明らかにし、これを解析することによって睡眠状態を判定する。

この睡眠ステージは、図１４に表わされるように、人間の睡眠パターンを示したグラフで示される。このグラフは縦軸を覚醒と睡眠深度とし、縦軸の上（覚醒）から下（ノンレム睡眠のステージ４）に向けてより深い睡眠であることを示している。横軸は睡眠時間を表わし、ここでは、８時間分の目盛りが振られている。

人間の睡眠パターンには、レム睡眠とノンレム睡眠とで１サイクル（図１４に表わすＴ）となっている。覚醒からノンレム睡眠へ移行する時間は「寝つき時間」と呼ばれ（図１４に表わすＡ）、ノンレム睡眠期の始まりからレム睡眠期の終わりまでのサイクルＴの長さは、およそ９０分から１１０分と言われている。このサイクルＴが一夜のうちに４ないし５回出現し朝の覚醒に至る。ノンレム睡眠は４つのステージに分かれており、ステージ１（Ｓ１）が最も眠りが浅く、ステージ４（Ｓ４）が最も眠りが深い。ステージ４の深い眠りは、睡眠を開始してから最初の第１サイクル、第２サイクルの間に出現し（Ｂ１及びＢ２）、このＢ１とＢ２の時間の和が「トータル深睡眠時間」と言われる。一方、明け方の覚醒に近づくほどこのノンレム睡眠の時間は短くなり、代わりにレム睡眠の時間が長くなる（図１４に表わす斜線部分を参照）。第４サイクル、第５サイクルの間に現われている覚醒は「中途覚醒」と呼ばれる。この睡眠ステージの作成、判断には専門的な技量が必要とされる。

また、測定対象者に聞き取り調査することにより測定対象者の生体情報を得て、睡眠状態を判定することも行われている。さらに、特許文献１に示されているように、枕にユーザの生体情報を測定する測定装置を組み込んだ安眠装置を用いて、睡眠状態を判定し、睡眠中のユーザに快適な眠りを提供することも提案されている。
特開２００５−１３７５４号公報

しかしながら、上述した睡眠ポリグラフィーによる方法による測定は、複数のセンサを測定対象者に装着して睡眠の状態を把握するものであり、装置が大がかりであるうえ測定するにあたって入院が必要となり、手軽に測定することができなかった。例えば脳波の測定を行うためには、頭部に複数の電極を貼付する必要があるため、測定対象者の睡眠を妨げることも多く、正確な睡眠状態を測定することは難しい。

併せて、忙しい現代人は規則正しい生活はなかなかできない。例えば、突然の残業により帰宅が遅くなること、或いはストレスや悩みがあって、なかなか寝付けないことから睡眠時間が短時間になってしまうことは誰もが経験することである。また、外食の機会などにお酒を飲み過ぎることや食後にコーヒーなどのカフェインを摂取することによる睡眠不足などもある。さらには、出張や旅行により連続して睡眠状態を測定できない場合や、計測していたとしてもうっかり測定を止めてしまったり、測定の際の単純なミス等で睡眠状態を上手に測定できないことなどもある。

また、このように測定された測定対象者の生体情報を解析するためには、測定対象者の睡眠の状態が睡眠時間の中で覚醒からノンレム睡眠の間でどのように移っていくのかを示す睡眠ステージを作成する必要がある。一方で、この睡眠ステージを作成するにあたり、コンピュータの自動解析プログラムを利用することは可能であるが、結局この睡眠ステージを解析するには今まで通り専門的な知識が必要とされ、睡眠状態を簡易に知ることは難しい。

また、測定対象者への聞き取り調査では、回答が個人の主観によることが多いため、睡眠状態を判断するには正確性に欠けることが多い。

さらに、上述の特許文献１における提案では、睡眠中に睡眠状態を判断してユーザに快適な眠りを提供するもので、測定された生体情報に基づいて睡眠状態を判断することはできない。

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、専門的な知識がなくても測定された生体情報から自らの睡眠状態および睡眠トレンドを容易に判定することが可能となる睡眠判定方法及びこの睡眠判定方法を利用した睡眠判定装置を提供することである。

本発明の実施の形態に係る第１の特徴は、睡眠判定方法において、測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、測定対象者の生体情報を測定するステップと、測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、得点化された睡眠要素を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠要素得点情報を移動平均して得点化するステップと、移動平均され得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、睡眠状態を示す得点を表示するステップとを備える。

本発明の実施の形態に係る第２の特徴は、睡眠判定方法において、測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、測定対象者の生体情報を測定するステップと、測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、得点化された睡眠状態を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠状態得点情報を移動平均して得点化するステップと、移動平均して得られた睡眠状態を示す平均得点を表示するステップとを備える。

本発明の実施の形態に係る第３の特徴は、睡眠判定方法において、測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、測定対象者の生体情報を測定するステップと、測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、得点化された睡眠要素を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠要素得点情報を移動平均して得点化するステップと、移動平均され得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、得点化された睡眠状態を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠状態得点情報を移動平均して得点化するステップと、移動平均して得られた睡眠状態を示す平均得点を表示するステップと、を備える。

本発明の実施の形態に係る第４の特徴は、睡眠判定装置において、測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択する選択手段と、測定対象者の生体情報を測定する測定手段と、測定された生体情報を得点化する得点化手段と、得点化された得点を平均化する平均化手段と、平均化された得点を表示する表示手段とを備える。

本発明によれば、専門的な知識がなくても測定された生体情報から自らの睡眠状態および睡眠トレンドを容易に判定することが可能となる睡眠判定方法及びこの睡眠判定方法を利用した睡眠判定装置を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態における睡眠判定装置１は、ケース２に覆われている表示画面３と、睡眠判定装置１のＯＮ、ＯＦＦを行うスイッチ４と、睡眠判定装置１が通電状態にあるか否かを示すインジケータ５とを備える。この睡眠判定装置１は、図２に示されているように、例えば、睡眠時に腕時計のように手首に装着して使用される。

睡眠判定装置１を制御する制御手段６は、図３に示すように、測定手段６ａと、得点化手段６ｂと、得点化手段６ｂによって付けられた点数を平均化する平均化手段６ｃと、測定結果の要素ごとに算出された偏差値がデータとして保存されているデータ保存手段６ｄと、測定結果の中から得点化を行う睡眠要素を選択する要素選択手段６ｅと、得点が付けられた測定結果と例えば、睡眠状態の基準情報（基準データ）の値とを表示する表示手段６ｆとから構成される。

測定手段６ａは、測定方法として複数の方法が知られているが、例えば、脈波センサと加速度センサを使用して手の脈波と体動を測定する。この測定手段６ａは、本発明の実施の形態においては制御手段６内に設けた構成としているが、別途睡眠判定装置１の外部に設けても良い。この場合は、有線又は無線で睡眠判定装置１と接続されて測定した生体情報を送信する。

得点化手段６ｂは、データ保存手段６ｄに保存されている生体情報の要素ごとの偏差値を基に測定手段６ａからの測定結果を得点化する。また、得点化された各睡眠要素を睡眠状態を把握するためにさらに得点化することも行う。

平均化手段６ｃは、得点化された睡眠要素或いは睡眠状態の得点を平均化する。例えば、本発明の実施の形態においては、測定対象者の過去の睡眠要素データと測定当日のデータを平均化し、測定当日の得点を求める方法を採用しているが、この平均化の方法については、後述する。

要素選択手段６ｅは、例えば、図５に示すような表示画面３に示される睡眠要素を格納しており、睡眠判定装置１を使用する測定対象者がこれら睡眠要素の中から得点化を望む要素を選択する。

表示手段６ｆは、データ保存手段６ｄに格納されている過去の測定結果に付された得点と最新の測定結果に付された得点、或いは別途選択された測定結果に付された得点とを表示画面３に表示する。

次に、測定対象者の生体情報を測定してからその結果を表示するまでを、図４に示すフローチャート及び図５ないし図７に示す表示画面３を例にとって説明する。

まず、図５の表示画面３に示されているように、睡眠判定装置１に測定対象者の基礎データとして年齢及び性別を入力する（図４のＳＴ１）。図５では、４０代男性の例を示している。また、睡眠状態の判断要素である睡眠要素も選択する。図５では、睡眠要素の例示として、例えば「寝付くまでの時間」「睡眠効率」「深睡眠時間回数」「体動回数」等、１０種の睡眠要素が表示されており、全ての要素を選択した例を示している。但し、睡眠要素は、設定によって他の要素を表示させることも可能である。

この睡眠要素は、睡眠判定装置１の使用者を考慮して選択をすることが可能である。例えば、睡眠判定装置１の使用者が子供である場合、トータルの睡眠時間の他に、成長ホルモンの分泌がなされると言われている深睡眠時間が十分かどうか、体動が多いか否かなどが睡眠を判断する上でポイントとなる。そこで、図６に示す表示画面３では、「トータル睡眠時間」「睡眠リズム性」「寝付くまでの時間」「睡眠効率」「体動回数」「トータル深睡眠時間」と６つの要素が選択されている。また、例えば、睡眠判定装置１の使用者が高齢者である場合、トータルの睡眠時間の他に、年齢と共に深い睡眠をとることが難しくなり、中途覚醒が多くなったり、レム睡眠期・ノンレム睡眠期のサイクルも不規則になりがちである。そこで、図７に示す表示画面３では、「トータル睡眠時間」「睡眠リズム性」「寝付くまでの時間」「睡眠効率」「中途覚醒回数」「トータル中途覚醒時間」と、高齢者特有の事情を考慮した睡眠要素が選択されている。

例えば、睡眠要素としての「寝付くまでの時間」は、覚醒からノンレム睡眠へ移行する時間から求める。また、「トータル深睡眠時間」は、図１４に示すＢ１とＢ２との和、「深睡眠時間回数」は深睡眠時間の回数をカウントする。カウント方法としては、深睡眠時間は、レム睡眠から次のレム睡眠までの間に所定時間（例えば３０分）以上深睡眠時間があった場合に１回とカウントし、所定時間なければカウントしない方法を用いる。

「体動（回数）」については、測定手段６ａによって測定された加速度データに対して時間微分を行い、３軸方向それぞれの加速度の微係数を算出する。そして、この微係数の二乗和の平方根を算出し、この値から脈拍間隔内の体動データの変動量の平均である体動量を求めて、この体動量を予め決められた「体動回数」に当てはめる。

「リラックス度」は、まず、脈波データから一連の脈拍間隔データを求める。求める方法としては、例えば、脈波波形のピーク間の間隔を測定する方法がある。求めた脈拍の間隔データにはゆらぎがあり、次に間隔データのゆらぎの周波数成分を求める。そのために脈拍の間隔データをB-spline曲線フィッティング等の方法によって連続データに置き換え、その上でこの曲線を周波数スペクトル分布に変換する。ここから求めた低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）ＬＦと高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）ＨＦにおけるパワースペクトルの値から自律神経指標を取得する。その後、このＨＦとＬＦの差分を算出し、この差分をＨＦで除することで正規化を行う。この値がリラックス度である。

「トータル睡眠時間」は、覚醒時刻から入眠時刻の差から求められる。また、この睡眠時間内の覚醒以外の時間割合として「睡眠効率」を求めることができる。さらに、「トータル中途覚醒時間」は、睡眠時間内における覚醒している時間から、「中途覚醒回数」は睡眠時間内における覚醒している回数からそれぞれ求められる。

「睡眠リズム性」は、上述したＨＦの時間経過から、時間経過に伴うＨＦの理想的な変移を算出することで求める。

次に、測定対象者の生体情報を測定する（図４のＳＴ２）。制御手段６内の測定手段６ａが測定を行い、データ保存手段６ｄに測定結果を保存（収集）し、測定した情報を得点化手段６ｂへ送る。このデータ保存手段６ｄには、測定された測定対象者の生体情報が複数日分収集され保存される。また、この得点化手段６ｂでは送られてきた測定結果に基づいて、各睡眠要素に得点をつける（図４のＳＴ３）。

そして、例えば、過去に取得した複数のデータの要素ごとの平均値と標準偏差を基に、今回測定された上記各睡眠要素に関する新規データの偏差値を算出し、得点化する。また、体動、中途覚醒に関するデータに関しては、逆数から偏差値を求める。

次に、例えば、睡眠得点を表示する日の偏差値と７日分前の自分の偏差値との移動平均を平均化手段６ｃにより求める（図４のＳＴ４）。例えば、１１月３０日の睡眠得点を求める場合、最初に当日である１１月３０日の睡眠要素別偏差値を計算し、データ保存手段６ｄに格納されている１１月３０日の前日から１週間分、つまり、１１月２９、２８、２７、２６、２５、２４日の睡眠要素別偏差値を求める。そして、１１月３０日の睡眠要素別の偏差値とこれら１週間分の睡眠要素別偏差値との平均を求め、合計し、１／８して平均値を求める。同様に、１２月１日の睡眠得点は、１２月１日当日の偏差値と１１月３０、２９、２８、２７、２６、２５日の偏差値との平均から計算される。すなわち、睡眠の得点を表示させたい日を含めてその日の前７日分の偏差値を取って平均化することになる。従って、「移動平均」で言う「移動」とは、平均化の対象となる偏差値の日付が睡眠の得点を表示させたい日が変更されるに伴って移動することを示している。

なお、以上は毎日測定された場合の例で、例えば、１２月１日の睡眠得点を求める場合に１１月２８日のデータがない場合は、１１月２４日のデータを加えて平均を求め、１２月１日の得点とする。また、測定対象者の睡眠トレンドを把握するために上記の例においては睡眠の得点を表示させたい日及びその日の前日から１週間分、すなわち、８つの偏差値を平均化の対象としたが、求める睡眠トレンドの精度により平均化の対象とする偏差値の数（日数）は任意に定めることができる。

このようにすることで、睡眠要素別に細かく移動平均の値を得ることができる。そして、これらの得点から睡眠状態を容易に把握するためにさらに睡眠状態を示す得点が与えられる（図４のＳＴ５）。これは、例えば、各睡眠要素は１０点満点とし、１０種の睡眠要素を選択した場合には、睡眠状態は満点を１００点として得点化される。また、満点を１００％として、その割合を得点化してもよい。これらの得られた得点はデータ保存手段６ｄに格納される。

得点化されると、次に測定結果の表示がなされる（図４のＳＴ６）。図８または図９に示すように、表示画面３には、「基準データ」と「あなたの睡眠」の２つの項目が表示されている。「基準データ」と「あなたの睡眠」のいずれの項目も得点が示されており、前者と比較して後者がどのような睡眠状態にあるのか否かが容易に理解できるようにされている。また、いずれの項目においてもプルダウンメニューが設けられており、項目に表示させる得点を選択できるようにされている。「基準データ」の項目に示される得点は、基準となるデータであることから原則として５０点で表示される。

データ保存手段６ｄのデータの中には、これまでの測定結果の他に、例えば、これまで収集された多数の測定対象者からのデータ値の平均を年齢、性別ごとに基準値（基準データ）として格納している。この基準値は、図８に示されるように、表示画面３において「基準データ」、「世の中の平均」として表示される。一方、「あなたの睡眠」の項目には、「２００５．１１．３０」という、睡眠の状態を判定したい生体情報を測定した日が表わされている。図８または図９までの図においてこの項目は、「２００５．１１．３０」と表わされているが、プルダウンメニューから他の日を選択してその日における睡眠状態を確認することができる。

図８では、「基準データ」として「世の中の平均」が選択され、その点数が５０点、「２００５．１１．３０」における「あなたの睡眠」が５８点と表示されていることから、「２００５．１１．３０」の睡眠状態は「世の中の平均」以上と判断することができる。

また、「基準データ」としてある特定日を選択することも可能である。図９では、「２００５．１１．１」における測定結果が「基準データ」として選択されている。このように特定日の測定結果が選択された場合は、平均値としての５０点ではなく、その日における得点が表示される。図９では５７点と表示されている。「２００５．１１．３０」における「あなたの睡眠」は、「基準データ」の「２００５．１１．１」と比較して５８点と判定されており、「２００５．１１．１」の得点よりも「２００５．１１．３０」の得点の方が高いため、「２００５．１１．１」よりも「２００５．１１．３０」の方が睡眠状態が良かったということが理解される。

また、図１０に示すように、表示画面３には、「基準データ」と「あなたの睡眠」の２つの項目以外に、各睡眠要素を１０点満点で示したレーダーチャートも併せて表示させることが可能である。

図１０の表示画面３に示されているレーダーチャートを見ると、睡眠要素として「寝付き（寝付くまでの時間）」「中途覚醒（中途覚醒回数）」「体動（体動回数）」「リズム性（睡眠リズム性）」「リラックス度」「睡眠時間（トータル睡眠時間）」が選択されている。この場合、「基準データ」は、「世の中の平均」で、点数は５０点と表示されている。この表示に対応して、レーダーチャートでも各睡眠要素の平均である５点の部分を結んで点線で示されている。一方、「あなたの睡眠」の項目には、「２００５．１１．３０」における睡眠状態が得点化されて示されており、５８点である。レーダーチャートには各睡眠要素ごとに点数が与えられ、実線で結ばれている。このようにレーダーチャートも合わせて表示させることで、睡眠要素ごとに基準データと比較することができ、要素ごとの良否も容易に理解することができる。

次に、本発明の実施の形態に係る睡眠状態を判定する方法及びその方法を利用した睡眠判定装置の使用例を具体的な例を用いて説明する。

例えば、睡眠状態を判定する方法及びその方法を利用した睡眠判定装置を用いて快眠のためのアドバイスサービスを行うことが可能である。例えば、眠れない、夜中に目が覚める等の症状を訴える人に対して、睡眠判定装置を使用してもらい、その人の生体情報を測定し、選択された睡眠要素の合計点及び各睡眠要素ごとの得点を表示させる。図１１（ａ）では、「基準データ」を「世の中の平均」とし５０点で表わした場合、「２００５．１１．２５」における「あなたの睡眠」は３５点と表示されている。レーダーチャートを見ると、「基準データ」が点線で示され、「あなたの睡眠」が実線で示されており、選択された睡眠要素の中で「中途覚醒（中途覚醒回数）」「体動（体動回数）」「リズム性（睡眠リズム性）」「リラックス度」の得点が平均点よりも低いことがわかる。特に、「体動（体動回数）」は平均点よりも得点が大きく低いので、体動回数が多いと判断できる。そこで、体動を安定させる寝具を使用してもらう等のアドバイスをすることができる。その際、睡眠判定装置を装着してもらい、再度睡眠状態を測定する。その測定結果を示すのが、図１１（ｂ）に示す表示画面３である。

この場合「基準データ」となるのは、アドバイスを受ける前の「あなたの睡眠」、「２００５．１１．２５」に表示された測定結果であり、図１１（ａ）では実線で示されていたものである。このデータは図１１（ｂ）では一点鎖線で示されている。アドバイスに従って体動を安定させる寝具を使用して睡眠をした場合の睡眠状態を測定した結果が、図１１（ｂ）における「２００５．１１．２６」の「あなたの睡眠」に示されている。「２００５．１１．２６」の睡眠状態は５４点であり、レーダーチャートを見ると、「体動（体動回数）」の項目は大きく改善されていることが理解できる。

このようにして、測定対象者の生体情報の測定結果（各睡眠要素）を得点化し、基準となるデータとともに表示し、併せて場合によってはレーダーチャートをも表示させることで、専門的な知識がなくても測定された生体情報から自らの睡眠状態および睡眠トレンドを容易に判定することが可能となる睡眠判定方法及びこの睡眠判定方法を利用した睡眠判定装置を提供することができる。

（第２の実施の形態）
次に本発明における第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態において、上述の第１の実施の形態において説明した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、同一の構成要素の説明は重複するので省略する。

第２の実施の形態において上述した第１の実施の形態と相違する点は、睡眠状態を把握するための得点化の移動平均に関して、移動平均の対象となる得点が睡眠状態の得点である点である。

すなわち、図１２のフローチャートに示されるように、各睡眠要素を得点化し（ＳＴ３）、これらの睡眠要素に基づいて睡眠状態を得点化（ＳＴ５）した後、この得点化された睡眠状態の得点を移動平均する（ＳＴ１４）。

このようにすることで、第１の実施の形態に比べて移動平均を行うためのアルゴリズムを簡易にすることができるため、専門的な知識がなくても測定された生体情報から自らの睡眠状態および睡眠トレンドをより素早く容易に判定することが可能となる睡眠判定方法及びこの睡眠判定方法を利用した睡眠判定装置を提供することができる。

（第３の実施の形態）
次に本発明における第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態において、上述の第１又は第２の実施の形態において説明した構成要素と同一の構成要素には同一の符号を付し、同一の構成要素の説明は重複するので省略する。

第３の実施の形態において上述した第１又は第２の実施の形態と相違する点は、睡眠状態を把握するための得点化の移動平均に関して、移動平均の対象となる得点が各睡眠要素の得点及び睡眠状態の得点の両者である点である。

すなわち、図１３のフローチャートに示されるように、各睡眠要素を得点化した（ＳＴ３）後、一旦これらの得点を移動平均する（ＳＴ２４）。これら平均化された各睡眠要素の得点に基づいて睡眠状態を得点化（ＳＴ５）した後、さらにこの得点化された睡眠状態の得点を移動平均する（ＳＴ２５）。

このようにすることで、第１又は第２の実施の形態に比べて精度を求めたり詳細な睡眠ステージの作成には適さない場合もあるが、より平均化された得点を得ることができるので、例えば、医者等の専門家ではなく専門的な知識のない一般的なユーザーに対して測定された生体情報から自らの睡眠状態および睡眠トレンドを素早く容易に判定することが可能となる睡眠判定方法及びこの睡眠判定方法を利用した睡眠判定装置を提供することができる。

なお、この発明は、上述実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。上述した各実施の形態においては、快眠のアドバイスサービスを行う場所は特定せずに説明を行ったが、例えば、寝具を販売しているショールームや、病院等でアドバイスを行う際に本発明の実施の形態における睡眠判定装置を使用することが可能である。個人で健康管理を行う際に使用してもよい。

また、測定対象者の生体情報を測定して睡眠状態および睡眠トレンドを求める手法については、例えば、特開２００３−３３９６７４号公報や特開２００５−１５２３１０号公報に記載されている手法を用いることによっても求めることができる。

さらに、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよく、異なる実施の形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置を示す外観図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の一使用態様を示す図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の内部構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る睡眠判定方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の表示画面に示される睡眠要素等の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の表示画面に示される睡眠要素等の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の表示画面に示される睡眠要素等の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の表示画面に示される測定結果の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の表示画面に示される測定結果の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の表示画面に示される測定結果にレーダーチャート併せて表示した例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る睡眠判定装置の使用態様を説明する説明図である。 本発明の第２の実施の形態に係る睡眠判定方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る睡眠判定方法の流れを示すフローチャートである。 睡眠ステージを示すグラフである。

符号の説明

１ 睡眠判定装置
２ ケース
３ 表示画面
４ スイッチ
５ インジケータ

Claims (7)

1. 測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、
   前記測定対象者の生体情報を測定するステップと、
   前記測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、
   前記得点化された睡眠要素を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠要素得点情報を移動平均して得点化するステップと、
   前記移動平均され得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、
   前記睡眠状態を示す得点を表示するステップと、
   を備えることを特徴とする睡眠判定方法。
2. 測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、
   前記測定対象者の生体情報を測定するステップと、
   前記測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、
   前記得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、
   前記得点化された睡眠状態を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠状態得点情報を移動平均して得点化するステップと、
   前記移動平均して得られた睡眠状態を示す平均得点を表示するステップと、
   を備えることを特徴とする睡眠判定方法。
3. 測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択するステップと、
   前記測定対象者の生体情報を測定するステップと、
   前記測定された生体情報を睡眠要素ごとに得点化するステップと、
   前記得点化された睡眠要素を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠要素得点情報を移動平均して得点化するステップと、
   前記移動平均され得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、
   前記得点化された睡眠要素から睡眠状態を得点化するステップと、
   前記得点化された睡眠状態を複数日分収集し、この収集された複数日分の睡眠状態得点情報を移動平均して得点化するステップと、
   前記移動平均して得られた睡眠状態を示す平均得点を表示するステップと、
   を備えることを特徴とする睡眠判定方法。
4. 前記睡眠情報の選択は、少なくとも１以上の要素について選択されることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の睡眠判定方法。
5. 前記睡眠状態の表示は、睡眠状態の基準情報の値と測定対象者の特定日における生体情報の値とを比較して表示することにより行われることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の睡眠判定方法。
6. 前記睡眠状態の表示は、測定対象者の第１の特定日における生体情報の値と第２の特定
   日における生体情報の値とを比較して表示することにより行われることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の睡眠判定方法。
7. 測定対象者の睡眠状態を表わす睡眠要素を選択する選択手段と、
   前記測定対象者の生体情報を測定する測定手段と、
   前記測定された生体情報を得点化する得点化手段と、
   前記得点化された得点を平均化する平均化手段と、
   前記平均化された得点を表示する表示手段と
   を備えることを特徴とする睡眠判定装置。

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