JP2010220649A - 睡眠装置及び睡眠維持方法 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な処理で対象者の睡眠深度を中間レベルに維持できる睡眠装置を提供する。
【解決手段】睡眠装置１は、睡眠状態にある対象者Ｍの睡眠深度を最大レベルよりも浅い中間レベルの睡眠深度Ｓ２に維持する睡眠装置であって、対象者Ｍの睡眠に影響を与える対象者情報を取得する取得部２と、取得部２で取得した対象者情報に基づいて、対象者Ｍの睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルＰＭを予め設定された予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…等の中から選択する選択部４と、選択部４で選択された予測モデルＰＭに基づいて、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルの睡眠深度Ｓ２に維持するための維持刺激を対象者Ｍに付与する刺激付与部６とを備える。これにより、簡易な処理で対象者Ｍの睡眠深度が中間レベルよりも深いレベルに落ち込むことを事前に検知できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、睡眠装置及び睡眠維持方法に関する。

従来、睡眠装置に関するものとして、車両の運転者が運転中に居眠りをしないように運転者の覚醒度が低下した場合、運転者へ睡眠を誘導する睡眠装置が知られている（例えば特許文献１）。この睡眠装置は、覚醒度が低下した場合に自然な睡眠リズムである覚醒リズムを利用した睡眠へと運転者を誘導して、運転者の眠気解消や疲労回復を行うものである。このような覚醒リズムは、ウルトラディアンリズムといわれる９０分周期の覚醒リズムであり、レム睡眠とノンレム睡眠とが交互に繰り返されるものである。

特開平０７−１０８８４７号公報 特開昭６３−０９７１７４号公報 特開平０９−２２５０３４号公報 特開２００３−０１０２３０号公報 特開２００７−０７５３４２号公報

このような睡眠装置では、自然な睡眠リズムを利用した睡眠へと対象者を誘導するが、対象者が目覚めた際に必ずしもすっきりしない場合があった。そこで、対象者をすっきり目覚めさせる睡眠方法について検討していくと、睡眠状態にある対象者の睡眠深度を最大レベルよりも浅い中間レベルの睡眠深度（例えば、国際的な指標である睡眠段階２）に維持しておき、そこから目覚めさせることで対象者をすっきりと目覚めさせられることがわかってきた。この睡眠方法を実現させるために対象者の睡眠深度を中間レベルに維持する技術として、例えば、対象者の脳波や心拍などの生理情報を検出し、その検出結果から対象者の実際の睡眠深度（実睡眠深度）を所定の間隔で判定し、判定された睡眠深度に基づいて適当な維持刺激を対象者に付与する技術が考えられる。

しかしながら、対象者によっては、例えば、眠気が普段よりも強いといったような体調変化により、睡眠状態に入ると、判定の間隔よりも短い間隔で急に睡眠深度が深くなるような睡眠リズムとなることがある。この場合、上述した維持技術を用いたとしても、対象者の睡眠深度が中間レベルよりも深いレベルに落ち込むことを検知できずに対象者の睡眠深度を中間レベルに維持できないおそれがあった。その一方、急に深くなるような睡眠深度の変化までをも確実に判定しようとすると、対象者の脳波や心拍などの生理情報をより詳細に検出して取得することが必要となり、睡眠深度の判定処理が複雑になってしまうといった問題もあった。

本発明は、上記課題の解決のためになされたものであり、簡易な処理で対象者の睡眠深度を中間レベルに維持できる睡眠装置及び睡眠維持方法を提供することを目的とする。

上記課題の解決のため、本発明に係る睡眠装置は、睡眠状態にある対象者の睡眠深度を最大レベルよりも浅い中間レベルの睡眠深度に維持する睡眠装置であって、対象者の睡眠に影響を与える対象者情報を取得する取得手段と、取得手段で取得した対象者情報に基づいて、対象者の睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルを予め設定された予測モデルの中から選択する選択手段と、選択手段で選択された予測モデルに基づいて、対象者の睡眠深度を中間レベルの睡眠深度に維持するための維持刺激を対象者に付与する刺激付与手段と、を備えることを特徴としている。

上記課題の解決のため、本発明に係る睡眠維持方法は、睡眠状態にある対象者の睡眠深度を最大レベルよりも浅い所定レベルの睡眠深度に維持する睡眠維持方法であって、対象者の睡眠に影響を与える対象者情報を取得する取得ステップと、取得ステップで取得した対象者情報に基づいて、対象者の睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルを予め設定された予測モデルの中から選択する選択ステップと、選択ステップで選択された予測モデルに基づいて、対象者の睡眠深度を中間レベルの睡眠深度に維持するための維持刺激を対象者に付与する刺激付与ステップと、を含むことを特徴としている。

この睡眠装置及び睡眠維持方法では、対象者の実睡眠深度に基づいて維持刺激を付与するのではなくて、例えば対象者の眠気といった対象者情報に基づいて、予め設定された睡眠の予測モデルの中から、そのときの対象者個人の実際の睡眠リズムに近似すると予測される予測モデルを選択し、かかる予測モデルに基づいて、その対象者に維持刺激を付与するようにしている。このため、予測モデルを用いるといった簡易な処理であるにもかかわらず、対象者の睡眠深度が中間レベルよりも深いレベルに落ち込むことを事前に検知できる可能性を高めて、適当な維持刺激を対象者に付与し、対象者の睡眠深度を中間レベルに維持することが可能となる。なお、「対象者情報」としては、例えば、睡眠に入る直前の対象者の眠気度や疲労度や緊張度など対象者の体調を判定するための体調情報や、対象者の年齢や前日の睡眠時間などの一般的な情報がある。

また、刺激付与手段は、予測モデルにおける予測睡眠深度が中間レベルの睡眠深度よりも深い睡眠深度に到達する時刻よりも前の時刻に維持刺激を付与することが好ましい。一旦、深い睡眠深度に到達してしまうと刺激に対する対象者の感度が低下し、維持刺激のように比較的弱い刺激の付与で対象者の睡眠深度を中間レベルに戻すことが難しくなってしまう。しかしながら、深い睡眠深度に到達する前であれば、維持刺激の適切な付与で対象者の睡眠深度を中間レベルにより容易に維持することできる。

また、対象者の生理情報を検出する検出手段と、検出手段で検出された生理情報に基づいて対象者の実睡眠深度を判定する深度判定手段と、深度判定手段によって対象者の実睡眠深度が中間レベルと同等又は中間レベルよりも浅い所定の睡眠深度に到達したと判定された場合、予測モデルのうち所定の睡眠深度に至るまでの経過部分と所定の睡眠深度に至るまでの実睡眠深度の軌跡との差に基づいて予測モデルのうち経過部分以降の未経過部分を補正するか否かを判定する補正判定手段と、補正判定手段で予測モデルの未経過部分を補正すると判定した場合、上記差に応じて予測モデルの未経過部分を補正する予測補正手段と、を備え、刺激付与手段は、予測補正手段で補正された予測モデルに基づいて、対象者に維持刺激を付与することが好ましい。この場合、予測モデルを基本としつつも処理を複雑にしない範囲で実睡眠深度に基づいて予測モデルを補正することから、装置全体としては簡易な処理であるにもかかわらず予測モデルの精度を高めることができる。その結果、対象者の睡眠深度を中間レベルにより確実に維持することができる。

また、対象者を眠らせる睡眠予定時間を設定する睡眠時間設定手段を備え、刺激付与手段は、睡眠予定時間内において、選択手段で選択された予測モデル又は予測補正手段で補正された予測モデルに基づいて維持刺激を対象者に繰り返し付与することが好ましい。このように維持刺激を繰り返し付与することにより、睡眠予定時間内において、対象者の睡眠深度を中間レベルに確実に維持することができる。

本発明に係る睡眠装置及び睡眠維持方法によれば、簡易な処理で対象者の睡眠深度を中間レベルに維持できる。

本発明の好適な実施形態に係る睡眠装置の構成を示す図である。 図１に示した睡眠装置の予測モデルＤＢに格納される予測モデルの例を示す図である。 図１に示した睡眠装置による予測モデルの補正方法を模式的に示す図である。 図１に示した睡眠装置の動作を示すフローチャートである。 図１に示した睡眠装置の動作を示すフローチャートである。 年齢別の予測モデルを作成する際の頻度データを示す図である。 年齢別の予測モデルの一例である。 付与刺激の強さ増加を説明するための図である。 付与刺激の強さ増加の一例である。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る睡眠装置の好適な実施形態について詳細に説明する。

睡眠装置１は、例えば、自動車などの車両に装備されて、車両の運転者である対象者Ｍが運転中に眠気を感じて車両を駐車した後、対象者Ｍに一定時間の仮眠を提供するものである。睡眠装置１は、対象者Ｍの仮眠が開始されると、睡眠状態にある対象者Ｍの睡眠深度を最大レベルよりも浅い中間レベルの睡眠深度に維持し、一定時間経過後、対象者Ｍをその中間レベルの睡眠深度から一気に覚醒させて、対象者Ｍをすっきりと目覚めさせるようになっている。

睡眠深度とは、所定段階の睡眠の深さをレベルで示すものであり、本実施形態では、例えば、睡眠の浅いレベルから深いレベルに向かって、Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４の４段階に分けるようにしている（図２参照）。睡眠状態にある対象者Ｍの睡眠深度を、例えば、最大レベルの睡眠深度Ｓ４よりも浅い中間レベルの睡眠深度Ｓ２に維持すると、目覚めがすっきりする好適な仮眠を対象者Ｍに提供できる。

睡眠装置１は、図１に示すように、取得部２（取得手段）、予測モデルデータベース３（以下、「予測モデルＤＢ」と記す）、選択部４（選択手段）、提示刺激データベース５（以下「提示刺激ＤＢ」と記す）、刺激付与部６（刺激付与手段）、睡眠時間設定部７（睡眠時間設定手段）、検出部８（検出手段）、深度判定部９（深度判定手段）、補正判定部１０（補正判定手段）、及び予測補正部１１（予測補正手段）を備えている。

取得部２は、対象者Ｍの睡眠に影響を与える対象者情報を取得する部分である。取得部２は、車両の駐車が確認されると、対象者Ｍを特定する個人特定情報（例えば暗証番号）の入力操作を音声などによって対象者Ｍに促す。取得部２は、対象者Ｍによって個人特定情報のデータ入力がされると、その対象者Ｍが睡眠状態に入る直前の眠気度や疲労度や緊張度などの体調情報である対象者情報を取得する。

取得部２は、具体的には、音声対話やスイッチ操作等により、対象者Ｍの主観的な眠気度や疲労度や緊張度といった心理的な指標による体調情報を取得する。また、取得部２は、車両の駐車に至るまでの所定の時間内（例えば１時間以内）におけるステアリングやアクセルの操作量等に基づく車両状態量から、対象者Ｍの客観的な眠気度や疲労度などの行動指標による体調情報を取得する。取得される体調情報は、１００分率のデータとして取得される。

取得部２は、対象者Ｍによって個人特定情報のデータ入力がされない場合、その対象者Ｍの年齢Ｘ_１、前日の睡眠時間Ｘ_２、及び起きている時間Ｘ_３といった一般的な睡眠情報である対象者情報を取得する。取得部２は、具体的には、音声対話やスイッチ装置等により、年齢Ｘ_１、前日の睡眠時間Ｘ_２、及び起きている時間Ｘ_３等に関する質問に対する回答を対象者Ｍにデータ入力してもらうことで、これらの睡眠情報を取得する。取得部２は、取得した体調情報や睡眠情報といった対象者情報を選択部４に出力する。

予測モデルＤＢ３は、個人特定情報で特定される対象者Ｍの睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す複数の予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…（図２参照）を格納する部分である。予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…とは、図２に示されるように、個人特定情報で特定される対象者Ｍの睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す睡眠リズムを予め複数測定したものであって、測定した際の対象者Ｍの眠気度や疲労度や緊張度に応じて、測定された睡眠リズムを分類分けしたものである。

このため、対象者Ｍの眠気度や疲労度や緊張度といった体調情報を取得して、取得した体調情報を分類分けされた複数の予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，・・・に照らし合わせることで、その時々の対象者Ｍの体調に合わせた睡眠リズムを事前に予測できる。この予測により、対象者Ｍが仮眠を開始してから睡眠深度Ｓ２よりも深い睡眠深度Ｓ３に至る時刻（例えば、図２のＴ１又はＴ２で示される時刻）を算出することが可能となる。なお、図２では、予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…は、非線形曲線で示されているが、線形で示されるモデルであってもよい。

予測モデルＤＢ３は、個人特定情報で特定されない対象者Ｍの睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルＰＭ１０として、下記の式（１）による一般的な睡眠リズムも格納する。この予測モデルＰＭ１０は、式（１）に示されるように、年齢Ｘ_１、前日の睡眠時間Ｘ_２、及び起きている時間Ｘ_３といった一般的な睡眠情報に対してそれぞれ重み付けを行って、対象者Ｍが仮眠を開始してから睡眠深度Ｓ２よりも深い睡眠深度Ｓ３に至る時刻Ｔ３を算出するものである。
Ｔ３＝仮眠開始時刻＋（Ｗ_１Ｘ_１＋Ｗ_２Ｘ_２＋Ｗ_３Ｘ_３）…（１）
（Ｗ_１，Ｗ_２，Ｗ_３は、重み係数）
予測モデルＰＭ１０は、後述する選択部４で年齢Ｘ_１、前日の睡眠時間Ｘ_２、及び起きている時間Ｘ_３といった一般的な睡眠情報が入力されると、仮眠開始時刻及び覚醒Ｗで画定される点と式（１）で算出される時刻Ｔ３及び睡眠深度Ｓ３で画定される点を直線で結んだ予測モデル（図示せず）として表されることになる。

選択部４は、取得部２で取得した対象者情報に基づいて、対象者Ｍの睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルＰＭを、予め設定されて予測モデルＤＢ３に格納されている予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…、又はＰＭ１０の中から選択する部分である。選択部４は、個人特定情報で対象者Ｍが特定される場合には、取得部２で取得した眠気度や疲労度や緊張度といった体調情報に基づいて、予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…の中から、その時の対象者Ｍの体調に最も合致する予測モデルＰＭを１つ選択する。

選択部４は、その一方、個人特定情報で対象者Ｍが特定されない場合（個人特定情報は入力されたものの個人が特定されない場合を含む）には、取得部２で取得した年齢Ｘ_１、前日の睡眠時間Ｘ_２、及び起きている時間Ｘ_３といった一般的な睡眠情報を式（１）に代入して、対象者Ｍの睡眠リズムと予測される予測モデルＰＭ１０を、予測モデルＰＭとして選択する。この場合、予測モデルＤＢ３には、一般的な睡眠情報が式（１）に入力された予測モデルＰ１０が一時的に格納される。このような一般的な予測モデルＰＭ１０を備えていることにより、個人特定情報で特定されない対象者Ｍに対しても予測モデルＰＭが選択される。選択部４は、選択された予測モデルＰＭを示す選択情報（例えば、どの予測モデルが選択されたかの情報）を刺激付与部５に出力する。

提示刺激ＤＢ５は、睡眠状態にある対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルの睡眠深度Ｓ２に維持するための各種の維持刺激情報や、睡眠状態にある対象者Ｍを覚醒させる覚醒刺激情報を格納する部分である。提示刺激ＤＢ５は、刺激付与部６からの維持刺激情報や覚醒刺激情報の提供要求に応じて、維持刺激情報や覚醒刺激情報を刺激付与部６に出力する。

刺激付与部６は、選択部４で選択された予測モデルＰＭに基づいて、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルの睡眠深度Ｓ２に維持するための維持刺激を対象者Ｍに付与する部分である。刺激付与部６は、対象者Ｍに対して物理的な刺激を付与する装置であり、例えば、対象者Ｍが知覚可能な所定の音圧の音（音楽含む）による聴覚刺激を付与するスピーカである。スピーカは、例えば座席のヘッドレスト部などに内蔵される。

刺激付与部６は、選択部４から予測モデルＰＭの選択情報が入力されると、予測モデルＤＢにアクセスして、選択情報で示される予測モデルＰＭの詳細な情報を取得する。そして、刺激付与部６は、予測モデルＰＭで示される対象者Ｍが睡眠深度Ｓ２よりも深い睡眠深度Ｓ３に到達する時刻の前の時刻に、提示刺激ＤＢ５に格納されている維持刺激情報に基づいて、所定の維持刺激を対象者Ｍに付与する。また、刺激付与部６は、後述する睡眠時間設定部７で設定された睡眠予定時間が終了すると、提示刺激ＤＢ５に格納されている覚醒刺激情報に基づいて、維持刺激よりも刺激強度が強い覚醒刺激を対象者Ｍに付与して、対象者Ｍを覚醒させる。

睡眠時間設定部７は、対象者Ｍを眠らせる睡眠予定時間を設定する部分である。設定される睡眠予定時間としては、対象者Ｍが直接、希望する睡眠時間を入力するようにしてもよいし、選択された予測モデルＰＭから対象者Ｍに合った睡眠時間を自動的に算出するようにしてもよい。なお、睡眠時間設定部７が設定する睡眠予定時間のうち、中間レベルの睡眠深度Ｓ２に維持される時間は、例えば、６〜９分程度である。

睡眠装置１は、睡眠時間設定部７で設定された睡眠予定時間内において、選択部４で選択された予測モデルＰＭ、又は後述する検出部８〜予測補正部１１等で補正された予測モデルＰＭに基づいて、維持刺激を対象者Ｍに繰り返し付与する。

検出部８は、対象者の心拍や脳波などの生理情報を検出する部分である。検出部８としては、例えば心拍数を計測するための心拍数計測センサがある。心拍数計測センサは、例えば座席シートの背もたれ部内に内蔵されて対象者Ｍの心拍数を計測する。検出部８は、車両が停止して対象者Ｍの仮眠が開始されると、各種の生理情報の検出を開始する。検出部８は、検出された各種の生理情報を深度判定部９に対して出力する。

深度判定部９は、検出部８で検出された生理情報に基づいて対象者Ｍの実睡眠深度を判定する部分である。深度判定部９は、取得した生理情報に基づいて、対象者Ｍの実睡眠深度が、中間レベルの睡眠深度Ｓ２よりも浅い睡眠深度Ｓ１、及び中間レベルの睡眠深度Ｓ２に到達したか否かをそれぞれ段階的に判定する。深度判定部９は、対象者Ｍの睡眠深度が睡眠深度Ｓ１に到達したといった第１到達情報や、睡眠深度Ｓ２に到達したといった第２到達情報を補正判定部１０に出力する。

補正判定部１０は、深度判定部９によって対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ１に到達したと判定された場合、予測モデルＰＭのうち睡眠深度Ｓ１に至るまでの経過部分ＰＭ１１と睡眠深度Ｓ１に至るまでの実睡眠深度の軌跡Ｒ１との差に基づいて予測モデルＰＭのうち経過部分ＰＭ１１以降の未経過部分ＰＭ１２を補正するか否かを判定する部分である（図３参照）。また、補正判定部１０は、深度判定部９によって対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ２に到達したと判定された場合、予測モデルＰＭのうち睡眠深度Ｓ２に至るまでの経過部分ＰＭ１４と睡眠深度Ｓ２に至るまでの実睡眠深度の軌跡Ｒ２との差に基づいて予測モデルＰＭのうち経過部分ＰＭ１４以降の未経過部分ＰＭ１５を補正するか否かを判定する部分である。

ここで用いる予測モデルＰＭにおける経過部分とは、実睡眠深度が所定の睡眠深度に到達した際、予測モデルＰＭにおける、その所定の睡眠深度に至るまでの部分である。予測モデルＰＭにおける未経過部分とは、実睡眠深度が所定の睡眠深度に到達した際、予測モデルＰＭにおける、その所定の睡眠深度以降の部分である。

補正判定部１０は、図３に示されるように、例えば、予測モデルＰＭ１が選択された場合に、睡眠深度Ｓ１に到達したことを示す第１到達情報を深度判定部９から取得すると、選択された予測モデルＰＭ１の経過部分ＰＭ１１（点０〜点Ｓ_３）における傾きの平均と、実睡眠深度の軌跡Ｒ１（点０〜点Ｓ_１）における傾きとの差を算出し、算出された傾きの差を所定の閾値と比較する。補正判定部１０は、算出された傾きの差が所定の閾値よりも小さければ、未経過部分ＰＭ１２（点Ｓ_３以降）を補正しないと判定する。一方、補正判定部１０は、算出された傾きの差が所定の閾値以上であれば、未経過部分ＰＭ１２を補正すると判定する。

また、補正判定部１０は、睡眠深度Ｓ２に到達したことを示す第２到達情報を深度判定部９から取得した場合、例えば、後述する予測補正部１１で補正された予測モデルＰＭ１３（点Ｓ_１以降）の経過部分ＰＭ１４（点Ｓ_１〜Ｓ_５）における傾きの平均と実睡眠深度の軌跡Ｒ２（点Ｓ_１〜Ｓ_４）における傾きとの差を算出し、算出された傾きの差を所定の閾値と比較して、上記と同様に、未経過部分ＰＭ１５（Ｓ_５以降）の補正の有無を判定する。補正判定部１０は、補正の有無についての各判定情報を予測補正部１１に出力する。

予測補正部１１は、補正判定部１０で予測モデルＰＭの未経過部分を補正すると判定した場合、上記傾きの差に応じて予測モデルの未経過部分を補正する部分である。予測補正部１１は、睡眠深度Ｓ１において、例えば、経過部分ＰＭ１１と軌跡Ｒ１との傾きの差が所定の閾値以上である場合には、算出された傾きの差に応じて、図３の矢印Ａ１で示されるように、予測モデルＰＭのうち未経過部分ＰＭ１２を予測モデルＰＭ１３に置き換える補正を行う。この補正により、使用される予測モデルＰＭ１３が、仮眠中の対象者Ｍの睡眠状態に近似される。

予測補正部１１は、睡眠深度Ｓ２において、例えば、経過部分ＰＭ１４と軌跡Ｒ２との傾きの差が所定の閾値以上である場合には、算出された傾きの差に応じて、図３の矢印Ａ２で示されるように、予測モデルＰＭのうち未経過部分ＰＭ１５を予測モデルＰＭ１６に置き換える補正を行う。この補正により、使用される予測モデルＰＭ１６が、仮眠中の対象者Ｍの睡眠状態に近似される。なお、予測モデルＰＭ１３が実睡眠深度の軌跡Ｒ２よりも早く睡眠深度Ｓ２に到達しているため、予測モデルＰＭ１５から予測モデルＰＭ１６への置き換えが点Ｓ_６からＳ_７で行われ、時間的なずれが生じてしまうが、この場合、予測モデルＰＭ１３の方が実睡眠深度よりも深いため、対象者Ｍが実際に深い眠りに落ち込むおそれは低減されている。

このように補正を行われた各予測モデルは、予測モデルＤＢ３に格納される。刺激付与部６は、例えば、検出部８〜予測補正部１１等で補正された予測モデルＰＭに基づいて、図３に示されるように、対象者Ｍの睡眠深度が睡眠深度Ｓ３に到達する時刻の直前の時刻ｔ３に、対象者Ｍに維持刺激を付与する。睡眠装置１は、このような予測モデルＰＭの修正及び刺激の付与を、睡眠予定時間内において繰り返し行う。

次に、上述した睡眠装置１の動作について、図４及び図５に示すフローチャートを参照しながら説明する。以下に示す一連の制御処理は、設定された睡眠予定時間内において睡眠装置１で繰り返し実行される。

まず、ステップＳ１に示すように、車両の停止が確認されると、取得部２によって、対象者Ｍを特定する個人特定情報の入力が対象者Ｍに対して促される（ステップＳ２）。ステップＳ２で対象者Ｍの個人特定情報が入力されて対象者Ｍが特定されると、ステップＳ３に進む。一方、ステップＳ２で対象者Ｍの個人特定情報が入力されなかったり、又は、個人特定情報が入力されたものの対象者Ｍが特定できなかったりした場合には、対象者Ｍの個人情報が未特定と設定されて（ステップＳ４）、ステップＳ３に進む。

続いて、ステップＳ３では、睡眠装置１で提供される仮眠時間である睡眠予定時間を、対象者Ｍの入力に基づいて睡眠時間設定部７が設定する。睡眠予定時間が設定されると、ステップＳ５に進み、ステップＳ２で対象者Ｍが特定された場合には、対象者Ｍが睡眠状態に入る直前の眠気度や疲労度や緊張度などの体調情報である対象者情報を取得部２が取得して、選択部４に入力する（ステップＳ５）。一方、ステップＳ２で対象者Ｍが特定されなかった場合には、対象者Ｍの年齢Ｘ_１、前日の睡眠時間Ｘ_２、及び起きている時間Ｘ_３といった一般的な睡眠情報である対象者情報を取得部２が取得して、選択部４に入力する（ステップＳ５）。

続いて、ステップＳ５で対象者情報の取得及び入力が実行されると、予め設定されて予測モデルＤＢ３に格納されている予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…、又はＰＭ１０の中から、対象者情報に基づいて、対象者Ｍの睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルＰＭを選択部４が選択する（ステップＳ６）。本実施形態では、例えば、予測モデルＰＭ１が選択される。

ステップＳ６で予測モデルＰＭ１が選択されると、睡眠装置１は、刺激付与部５により対象者Ｍに誘眠刺激を付与して仮眠の誘導を開始する（ステップＳ７）。仮眠が開始されると、検出部８は、対象者Ｍの各種生理情報を検出する（ステップＳ８）。ステップＳ８で各種生理情報が検出されると、検出された生理情報が深度判定部９に出力され、深度判定部９は、取得した生理情報に基づいて対象者Ｍの実睡眠深度を判定する（ステップＳ９）。この判定は、対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ１に到達したと深度判定部９によって判定されるまで繰り返し行われる（ステップＳ１０）。

ステップＳ１０において、対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ１に到達したと判定された場合、予測判定部１０は、ステップＳ６で選択された予測モデルＰＭ１の補正が必要か否かを判定する（ステップＳ１１）。補正判定部１０での判定は、例えば、選択された予測モデルＰＭが予測モデルＰＭ１である場合、予測モデルＰＭ１における経過部分Ｓ１１の傾きの平均と実睡眠深度の軌跡Ｒ１の傾きとの差を所定の閾値と比較することで行われる。

ステップＳ１１で予測モデルＰＭ１の補正が必要と判定された場合には、予測補正部１１は、予測モデルＰＭ１における経過部分Ｓ１１の傾きの平均と実睡眠深度の軌跡Ｒ１の傾きとの差に応じて、予測モデルの未経過部分ＰＭ１２を補正する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２における予測モデルＰＭ１の補正処理としては、例えば、図３に示されるように、予測モデルＰＭ１の未経過部分ＰＭ１２を、図示矢印Ａ１で示すように、新たな予測モデルＰＭ１３に置き換える処理である。一方、ステップＳ１１で予測モデルＰＭ１の補正が不要と判定された場合には、予測モデルＰＭ１における未経過部分ＰＭ１２の補正を行うことなく、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３では、ステップＳ８と同様に、対象者Ｍの各種生理情報を検出部８が再び検出する。ステップＳ１３で各種生理情報が検出されると、検出された生理情報が深度判定部９に出力され、深度判定部９は、対象者Ｍの実睡眠深度を判定する（ステップＳ１４）。この判定は、対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ２に到達したと深度判定部９によって判定されるまで繰り返し行わる（ステップＳ１５）。

ステップＳ１５において、対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ２に到達したと判定された場合、補正判定部１０は、ステップＳ６で選択された予測モデルＰＭ又はステップＳ１２で補正された予測モデルＰＭの補正が必要か否かを判定する（ステップＳ１６）。補正判定部１０での判定は、ステップＳ１１での判定と同様に、経過部分の傾き平均と実睡眠深度の軌跡の傾きとの差を所定の閾値と比較することにより行われる。

ステップＳ１６で予測モデルＰＭの補正が必要と判定された場合には、ステップＳ１７に進み、例えば、ステップＳ１２で予測モデルＰＭ１の未経過部分ＰＭ１２が新たな予測モデルＰＭ１３に置き換えられる補正がされた場合には、図３に示されるように、予測モデルＰＭ１３の未経過部分ＰＭ１４を、図示矢印Ａ２で示すように、更に新たな予測モデルＰＭ１６に置き換えて、ステップＳ１８に進む。一方、ステップＳ１６で予測モデルＰＭの補正が不要と判定された場合には、予測モデルＰＭにおける未経過部分の補正を行うことなく、ステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８では、まず、選択された予測モデルＰＭ又は補正された予測モデルＰＭに基づいて、対象者Ｍの睡眠深度が睡眠深度Ｓ２よりも深い睡眠深度Ｓ３に到達する時刻を算出する。そして、刺激付与部５は、睡眠深度Ｓ３に到達する時刻の前の時刻（例えば、図３では時刻ｔ３）に、提示刺激ＤＢ５に格納されている維持刺激情報に基づいて所定の維持刺激を対象者Ｍに付与する。この維持刺激の付与により対象者Ｍの睡眠深度が睡眠段階Ｓ３に到達せずに睡眠段階Ｓ２側に戻り（図３の実睡眠深度の軌跡Ｒ４（点Ｓ_８〜点Ｓ_９）参照）、睡眠段階Ｓ２の近辺に維持されるようになる。

ステップＳ１８で維持刺激を対象者Ｍに付与した後、設定した睡眠時間が経過するまでステップＳ１３〜Ｓ１８までを繰り返し（ステップＳ１９）、維持刺激部５により対象者Ｍに維持刺激を繰り返し付与する。このように繰り返す場合、例えば、直前に使用した予測モデルＰＭ（例えば、予測モデル１３）を用いてもよい。その後、ステップＳ１９で睡眠予定時間が経過したと判定された場合、ステップＳ２０に進み、提示刺激ＤＢ５に格納されている覚醒刺激情報に基づいて、刺激付与部５は、維持刺激よりも刺激強度が強い覚醒刺激を対象者Ｍに付与する（ステップＳ２０）。この覚醒刺激の付与により、対象者Ｍは覚醒し、睡眠装置１による仮眠が終了する。

このように、本実施形態に係る睡眠装置１では、対象者Ｍの実睡眠深度に基づいて維持刺激を付与するのではなくて、例えば対象者Ｍの眠気度といった対象者情報に基づいて、予め設定された睡眠の予測モデルＰＭ１，ＰＭ２，…又はＰＭ１０の中から、そのときの対象者Ｍ個人の実際の睡眠リズムに近似すると予測される予測モデルＰＭを選択し、かかる予測モデルＰＭに基づいて、その対象者Ｍに維持刺激を付与するようにしている。このため、予測モデルＰＭを用いるといった簡易な処理であるにもかかわらず、対象者Ｍの睡眠深度が中間レベルＳ２よりも深いＳ３レベルに落ち込むことを事前に検知できる可能性を高めて、適当な維持刺激を対象者Ｍに付与し、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルＳ２に維持することが可能となる。

また、本実施形態に係る睡眠装置１では、刺激付与部５は、予測モデルにおける予測睡眠深度が中間レベルの睡眠深度よりも深い睡眠深度に到達する時刻よりも前の時刻に維持刺激を付与している。一旦、深い睡眠深度に到達してしまうと刺激に対する対象者Ｍの感度が低下し、維持刺激のように比較的弱い刺激の付与で対象者の睡眠深度を中間レベルに戻すことが難しくなってしまう。しかしながら、深い睡眠深度に到達する前であれば、維持刺激の適切な付与で対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルにより容易に維持することできる。

また、本実施形態に係る睡眠装置１は、対象者Ｍの生理情報を検出する検出部８と、検出部８で検出された生理情報に基づいて対象者Ｍの実睡眠深度が中間レベルＳ２と同等又は中間レベルＳ２よりも浅い睡眠深度Ｓ１に到達したか否かを判定する深度判定部９と、深度判定部９によって対象者Ｍの実睡眠深度が睡眠深度Ｓ１又はＳ２に到達したと判定された場合、予測モデルのうち睡眠深度Ｓ１又はＳ２に至るまでの経過部分と睡眠深度Ｓ１又はＳ２に至るまでの実睡眠深度の軌跡Ｒ１，Ｒ２との差に基づいて予測モデルのうち経過部分以降の未経過部分を補正するか否かを判定する補正判定部１０と、補正判定部１０で予測モデルの未経過部分を補正すると判定した場合、上記差に応じて予測モデルの未経過部分を補正する予測補正部１１と、を備え、刺激付与部５は、予測補正部５で補正された予測モデルに基づいて、対象者Ｍに維持刺激を付与するようになっている。この場合、予測モデルを基本としつつも処理を複雑にしない範囲で実睡眠深度に基づいて予測モデルＰＭを補正することから、装置全体としては簡易な処理であるにもかかわらず予測モデルＰＭの精度を高めることができる。その結果、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルＳ２により確実に維持することができる。

また、本実施形態に係る睡眠装置１は、対象者Ｍを眠らせる睡眠予定時間を設定する睡眠時間設定部７を備え、刺激付与部５は、睡眠予定時間内において、選択部４で選択された予測モデルＰＭ又は予測補正部１１で補正された予測モデルＰＭに基づいて維持刺激を対象者Ｍに繰り返し付与するようになっている。このように維持刺激を繰り返し付与することにより、睡眠予定時間内において、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルＳ２に確実に維持することができる。

上述した実施形態は、本発明に係る睡眠装置１の一例を示すものである。本発明に係る睡眠装置１は、このようなものに限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しないものであれば、実施形態に係る各装置を変形し、又は車両以外のものに適用したものであってもよい。例えば、上記実施形態では、検出部８で検出された心拍や脳波に基づいて、深度判定部９が対象者Ｍの睡眠深度を判定しているが、検出部８が皮膚電位水準の低下や眼球運動（緩徐眼球運動）の開始を検出して深度判定部９が睡眠深度Ｓ１と判定したり、検出部８が眼球運動（緩徐眼球運動）の停止や呼吸量の低下や呼吸様式の腹式から胸式への変化を検出して深度判定部９が睡眠深度Ｓ２と判定するようにしてもよい。さらに、血圧や体温などを用いて睡眠深度を判定してもよい。

また、上記実施形態では、個人特定情報として、暗証番号を用いているが、暗証番号に代えて、指紋認証や免許証の情報などを用いるようにしてもよい。また、対象者情報としては、上述した眠気度や年齢等に対し、前日の睡眠中における中途覚醒回数や安心度などのパラメータを含めるようにしてもよい。さらに、対象者情報を事前に入力する場合には、携帯電話などによって外部から睡眠装置１に入力するようにしてもよい。また、上記実施形態では、所定の音圧の音といった聴覚的な刺激を刺激付与部５で付与しているが、睡眠状態にある対象者Ｍが知覚可能な刺激であれば、光、振動、温熱、冷風、匂い、マッサージやツボなどの刺激でもよい。

また、上記実施形態では、対象者Ｍの個人情報が特定されない場合、式（１）に基づいた算出により、予測モデルＰＭを選択していたが、睡眠時間に対する睡眠深度Ｓ３に到達するまでの睡眠深度の変化（傾き）を、図６に示されるように、年代毎（１０代〜７０代まで）の頻度データとして取得し、この傾きに基づいた予測モデルＰＭを予測モデルＤＢ３に格納するようにしてもよい。この場合、例えば、６０代、７０代用のモデル１としては、６０代のデータにおける頻度が一番高い傾きと７０代のデータにおける頻度が一番高い傾きとの中間部分での傾きから予測モデルＰＭを選択する。また、４０代、５０代用のモデル２としても、同様に、中間部分での傾きから予測モデルＰＭを選択し、１０代、２０代、３０代用のモデル３としても、中間部分での傾きから予測モデルＰＭを選択する。このように選択される予測モデルＰＭは、例えば、図７に示されるように、縦軸に覚醒Ｗから睡眠深度Ｓ１までの時間をとり、横軸に睡眠深度Ｓ１から睡眠深度Ｓ２までの時間をとったような可変式のモデルとしてもよい。この場合、この可変式のグラフに応じて、予測補正部１１は、予測モデルＰＭを適宜、補正できる。

また、上記実施形態では、予測モデルＰＭが補正された場合でも、補正されない場合と同様の強さの維持刺激を付与してきたが、例えば、図８に示されるように、実睡眠深度による軌跡Ｒ５の傾きと予測モデルＰＭ２０の傾きの平均値の差に応じて、付与する維持刺激の強さを強くしたりしてもよい。例えば、予測モデルＰＭ２０における睡眠深度よりも実睡眠深度のほうが深いために予測モデルＰＭ２０を補正するような場合、対象者Ｍの眠気等が強く、通常の維持刺激では対象者Ｍが知覚できず、維持刺激の強さがそのままでは、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルＳ２に維持できないおそれがある。しかし、図９に示されるように、予測モデルＰＭと実睡眠深度の軌跡Ｒ５の傾きの差に基づいて維持刺激の強さを強くすると、対象者Ｍが維持刺激を知覚でき、対象者Ｍの睡眠深度を中間レベルＳ２により確実に維持することができる。このような維持刺激の強さデータは、提示刺激ＤＢ５に格納される。

また、上記実施形態では、予測モデルＰＭを補正する際、経過部分と軌跡との傾きの差に基づいて補正するようにしているが、選択部４により、式（１）を用いた予測モデルＰＭ１０が選択された場合にあっては、次の式（２）を用いて補正するようにしてもよい。
Ｔ３＝仮眠開始時刻＋（Ｗ_１Ｘ_１＋Ｗ_２Ｘ_２＋Ｗ_３Ｘ_３＋Ｗ_４Ｘ_４＋Ｗ_５Ｘ_５）…（２）
（Ｗ_１，Ｗ_２，Ｗ_３，Ｗ_４，Ｗ_５，は、重み係数。Ｘ_４は、仮眠開始から実睡眠深度Ｓ１までの時間、Ｘ_５は、実睡眠深度Ｓ１から実睡眠深度Ｓ２までの時間）

また、上記実施形態では、睡眠の深度を示すレベルとして睡眠深度という用語を用いたが、国際的な指標である睡眠段階という用語を用いて睡眠の深度を表わすようにしてもよい。

また、上記実施形態では、本発明に係る睡眠装置を車両に適用させた実施形態について説明したが、本発明に係る睡眠装置を車両以外のベッドや安楽イスなどに適用させて、通常の仕事におけるリフレッシュ用途に用いたり、警察や消防といった長時間の仮眠がとれない仕事における仮眠用途に用いたりしてもよい。

１…睡眠装置、２…取得部、３…予測モデルＤＢ、４…選択部、５…提示刺激ＤＢ、６…刺激付与部、７…睡眠時間設定部、８…検出部、９…深度判定部、１０…補正判定部、１１…予測補正部、ＰＭ，ＰＭ１，ＰＭ２，ＰＭ１３，ＰＭ１６…予測モデル、ＰＭ１１，ＰＭ１４…経過部分、ＰＭ１２，ＰＭ１５…未経過部分、Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４…睡眠深度。

Claims (5)

1. 睡眠状態にある対象者の睡眠深度を最大レベルよりも浅い中間レベルの睡眠深度に維持する睡眠装置であって、
   前記対象者の睡眠に影響を与える対象者情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段で取得した前記対象者情報に基づいて、前記対象者の睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルを予め設定された予測モデルの中から選択する選択手段と、
   前記選択手段で選択された前記予測モデルに基づいて、前記対象者の睡眠深度を前記中間レベルの睡眠深度に維持するための維持刺激を前記対象者に付与する刺激付与手段と、
   を備えることを特徴とする睡眠装置。
2. 前記刺激付与手段は、前記予測モデルにおける予測睡眠深度が前記中間レベルの睡眠深度よりも深い睡眠深度に到達する時刻よりも前の時刻に前記維持刺激を付与することを特徴とする請求項１記載の睡眠装置。
3. 前記対象者の生理情報を検出する検出手段と、
   前記検出手段で検出された前記生理情報に基づいて前記対象者の実睡眠深度を判定する深度判定手段と、
   前記深度判定手段によって前記対象者の実睡眠深度が前記中間レベルと同等又は前記中間レベルよりも浅い所定の睡眠深度に到達したと判定された場合、前記予測モデルのうち前記所定の睡眠深度に至るまでの経過部分と前記所定の睡眠深度に至るまでの前記実睡眠深度の軌跡との差に基づいて前記予測モデルのうち前記経過部分以降の未経過部分を補正するか否かを判定する補正判定手段と、
   前記補正判定手段で前記予測モデルの前記未経過部分を補正すると判定した場合、前記差に応じて前記予測モデルの前記未経過部分を補正する予測補正手段と、を備え、
   前記刺激付与手段は、前記予測補正手段で補正された前記予測モデルに基づいて、前記対象者に前記維持刺激を付与することを特徴とする請求項１又は２に記載の睡眠装置。
4. 前記対象者を眠らせる睡眠予定時間を設定する睡眠時間設定手段を備え、
   前記刺激付与手段は、前記睡眠予定時間内において、前記選択手段で選択された予測モデル又は前記予測補正手段で補正された前記予測モデルに基づいて前記維持刺激を前記対象者に繰り返し付与することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の睡眠装置。
5. 睡眠状態にある対象者の睡眠深度を最大レベルよりも浅い所定レベルの睡眠深度に維持する睡眠維持方法であって、
   前記対象者の睡眠に影響を与える対象者情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップで取得した前記対象者情報に基づいて、前記対象者の睡眠時間に対する睡眠深度の変化を示す予測モデルを予め設定された予測モデルの中から選択する選択ステップと、
   前記選択ステップで選択された前記予測モデルに基づいて、前記対象者の睡眠深度を前記中間レベルの睡眠深度に維持するための維持刺激を前記対象者に付与する刺激付与ステップと、
   を含むことを特徴とする睡眠維持方法。
   

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