JP2014188318A - 情報処理装置、警報発生方法およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、警報発生方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】目的地に近づいたことを知らせる際に、睡眠深度測定による電力量の不足を生じさせずに警報に気づかない事例を減少させる情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、心拍センサ、加速度センサ、位置情報検出部、警報を発生する警報発生部、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期を保持する記憶部、および演算処理部を有する。演算処理部は、検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知すると心拍センサを起動する。演算処理部は、心拍センサが計測する心拍に基づきユーザの睡眠への遷移およびその遷移時刻を検知すると、心拍センサの駆動を停止する。演算処理部は、位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、第1の周期および睡眠への遷移時刻に基づきユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、警報発生部に警報を発生させる。
【選択図】図1

Description

本発明は、情報処理装置、警報発生方法およびプログラムに関する。
例えば、脳活動計測手段および睡眠状態判定手段を有し、被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置が知られている。この睡眠状態判定装置では、脳活動計測手段は、任意の単位時間ごとに、睡眠中の被験者の脳の活動状態の変化の程度を示す脳活動を反映する指標を計測する。睡眠状態判定手段は、脳活動計測手段と、睡眠の1サイクルを含む時間枠内の単位時間ごとに脳活動計測手段が計測した脳活動を反映する指標に基づいて、当該時間枠に含まれる任意の時刻における睡眠状態を判定する。このような構成により、高精度に睡眠状態の判定を行うようにして、快適な目覚め感のあるレム睡眠中にアラームを鳴らすことを目指している。(例えば、特許文献1参照)
アラームの鳴動状態を適切に制御する携帯端末も知られている。この携帯端末は、加速度センサ、アラーム部、時間判定手段、および制御部を有する。加速度センサは、携帯端末が、移動しているか否かを検出する。アラーム部は、設定された時刻にアラームを鳴動させる。時間判定手段は、アラーム部と、加速度センサにより取得された情報に基づいて第1の時刻を決定し、アラーム部を鳴動させる時刻に基づいて第2の時刻を決定し、第1の時刻と第2の時刻を比較して判定を行う。制御部は、時間判定手段による判定結果に応じて、アラーム部の動作を変化させるよう制御する。(例えば、特許文献2参照)
また、運行遅延をリアルタイムに把握し、より正確な到着時刻にアラームを発生する乗り換え案内システムが知られている。この乗り換え案内システムでは、Grobal Positioning System(GPS)付きの携帯電話より一定周期で現在位置の測位を行う。携帯電話は、得られた現在位置の位置情報と乗り換え案内サイトが提供する当該路線上の各駅の位置情報つきタイムテーブル情報とを比較することにより、電車に遅延が発生した場合でも、その遅延時間をリアルタイムに把握し、到着時刻の補正を行う。(例えば、特許文献3参照)
睡眠状態の判定には、脈波間隔の周波数解析により得られる変動指標などを利用して、リアルタイムに睡眠中の被験者の睡眠状態変化を推定する方法等が提案されている。(例えば、非特許文献1参照)また、電車などの乗物にユーザが乗車しているか否かを移動端末装置に備えられた加速度センサにより検知する方法も知られている。(例えば、非特許文献2参照)
特開2006−192152号公報 特開2011−109432号公報 特開2010−231303号公報
「脈波情報を用いた睡眠状態推定とその応用」森屋彰久他、ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.10 No.2, 2008、pp.77-84 「ユーザ状況推定技術を応用した乗り換え案内アプリケーションの実装と評価」岡本雄三他、第9回情報科学技術フォーラム、第4分冊67〜72ページ
高精度に睡眠状態の判定を行うようにして、快適な目覚め感のあるレム睡眠中にアラームを鳴らす方法では、睡眠深度が浅いためにアラームに気づく確率が高いと考えられる。しかしながら、この方法では、睡眠深度を常時監視するために、心拍センサを駆動し続ける必要があり、移動端末装置では、電力消費量に対して電力量が不足することがある。また、ユーザがアラームを鳴らす時刻を設定する方法では、自宅の最寄駅に到着する時刻が定まっていない帰宅時や出張時には使いづらい。運行遅延をリアルタイムに取得したとしても、睡眠深度によってはアラームを鳴らしても気づかない場合がある。
ひとつの側面によれば、情報処理装置により目的地に近づいたことを知らせる際に、睡眠深度測定による電力量の不足を生じさせずに警報に気づかない事例を減少させることを目的とする。
ひとつの態様である情報処理装置は、ユーザの心拍を計測する心拍センサと、加速度を検出する加速度センサと、位置情報を検出する位置情報検出部と、警報を発生する警報発生部とを有する。さらに情報処理装置は、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期を保持する記憶部と、演算処理部とを有する。演算処理部は、前記加速度に基づき、前記ユーザの乗物への乗車を検知し、前記乗車を検知すると前記心拍センサを起動する。演算処理部は、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移および前記睡眠への遷移時刻を検知し、前記遷移を検知すると、前記心拍センサの駆動を停止する。演算処理部は、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報発生部に警報を発生させる。
別の態様である警報発生方法は、演算処理装置が、加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、心拍センサを起動する。演算処理装置は、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、前記心拍センサの駆動を停止する。演算処理装置は、位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満で、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるかを判別する。演算処理装置は、前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる。
なお、上述した態様に係る方法をコンピュータに行わせるためのプログラムであっても、このプログラムを当該コンピュータによって実行させることにより、上述した態様に係る方法と同様の作用効果を奏するので、前述した課題が解決される。
上述した態様によれば、目的地に近づいたことを知らせる際に、睡眠深度測定による電力量の不足を生じさせずに警報に気づかない事例を減少させることが可能になる。
第1の実施の形態による携帯端末の構成の一例を示す図である。 第1の実施の形態による携帯端末の機能を示すブロック図である。 第1の実施の形態による表示例の一例を示す図である。 第1の実施の形態によるアラーム作動判定部の判定を概念的に示す図である。 第1の実施の形態によるアラーム作動判定部での判定のためのアラームテーブルの一例を示す図である。 第1の実施の形態による睡眠深度時刻管理テーブルの一例を示す図である。 第1の実施の形態による睡眠深度時刻推定テーブルの一例を示す図である。 第1の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第1の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第1の実施の形態による距離判定処理を示すフローチャートである。 第1の実施の形態によるアラーム判定処理を示すフローチャートである。 第2の実施の形態による睡眠深度時刻推定テーブルの一例を示す図である。 第2の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第2の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第2の実施の形態によるアラーム判定処理を示すフローチャートである。 第3の実施の形態による睡眠深度時刻推定テーブルの一例を示す図である。 第3の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第3の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。
(第1の実施の形態)
以下、図面を参照しながら、第1の実施の形態による携帯端末1における警報発生方法について説明する。図1は、携帯端末1の構成の一例を示す図である。図1に示すように、携帯端末1は、アプリCentral Processing Unit(CPU)3、サブプロセッサ5、心拍センサ7、加速度センサ9を有している。携帯端末1は、Random Access Memory(RAM)11、Read Only Memory(ROM)13、表示装置15、マイク17、通信CPU19を有している。また、携帯端末1は、画像処理回路21、音声処理回路23、タッチパネル27、スピーカ29、GPS33、バイブ37を有している。携帯端末1における上記の構成要素は、例えばシステムバスにより接続され、互いに情報の授受が可能である。 携帯端末1は、例えば多機能携帯電話、携帯情報端末などの情報処理装置である。アプリCPU3は、携帯端末1で実行するアプリケーションプログラムに応じた処理を行う演算処理装置である。サブプロセッサ5は、携帯端末1の例えば待ち受け時などにも継続して駆動状態とされる演算処理装置である。心拍センサ7は、例えばミリ波センサなどであり、非接触で心拍を検出可能な検出装置である。加速度センサ9は、例えば3次元の加速度を計測する検出装置である。
RAM11は、随時書き込み及び読み出し可能な記憶装置であり、例えば、携帯端末1の動作を制御するプログラムを記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりする。ROM13は、読み出し可能な記憶装置であり、例えば、携帯端末1の動作を制御するプログラムを予め記憶する。表示装置15は、例えば液晶表示装置など、情報を表示する装置である。マイク17は、音声を収音する装置である。
通信CPU19は、例えば、通話や、GPS33などを介する通信を制御する演算処理装置である。画像処理回路21は、カメラ25により取得した画像等に関する画像処理を行う回路である。カメラ25は、撮影装置である。音声処理回路23は、マイク17で収音した音声や、スピーカ29から出力する音声に関する信号処理を行う回路である。スピーカ29は、音声を出力する出力装置である。
タッチパネル27は、例えば表示装置15に取り付け、表示に応じた位置への接触を検知することにより、情報を入力するための装置である。GPS33は、衛星との距離を用いて現在位置を取得する装置である。バイブ37は、振動を発生する装置である。携帯端末1は、上記構成に加え、例えば画像を撮影するカメラや、Bluetooth(登録商標)、WiFi等、それぞれの規格に基づき近距離の無線通信を行う通信装置を備えるようにしてもよい。
図2は、携帯端末1の機能を示すブロック図である。図2に示すように、アプリCPU3は、例えばRAM11に記憶されたアプリケーションプログラムを読み込み実行することにより、図示した機能を備えることとなる。すなわち、アプリCPU3は、アラーム作動判定部51、位置情報処理部53、乗物検知部55、睡眠深度算出部57、およびアラーム処理部59の機能を備える。また、例えばRAM11には、駅名−位置情報Data Base(DB)61、および後述する処理に必要な閾値等が保持されている。
アラーム作動判定部51は、位置情報処理部53、乗物検知部55、睡眠深度算出部57で取得された条件に応じて、アラームを作動させるか否かを判定する。より具体的には、乗物検知部55が乗車を検知すると、位置情報処理部53に現在の駅の位置情報を問い合わせ、時刻を取得し、後述するアラームテーブル80、睡眠深度時刻管理テーブル90に応じてアラームを作動させるか否かを判定する。なお、アラームとは、スピーカ29またはバイブ37等により発する警報である。また、アラーム作動判定部51は、アラームを作動させると判定した場合には、アラーム処理部59に、アラームの作動要求を行うとともに、作動させたアラームの停止要求を行う。
位置情報処理部53は、GPS33で取得された現在位置と、駅名−位置情報DB61とを参照して、ユーザが乗車したと思われる路線の特定や、目的地までの距離の算出などの処理を行う。より具体的には、目的地が取得されると、駅名−位置情報DB61を参照して目的地の位置情報を取得し、現在位置と目的地との距離を算出し、算出した距離とアラームテーブル80の閾値との比較を行い、結果をアラーム作動判定部51に通知する。
乗物検知部55は、加速度センサ9により検出される加速度に基づき、乗り物に乗車したか否かを検知する。より具体的には、乗物検知部55は、加速度センサ9で検出された計測値をサンプリングし、乗車しているか否かを判別し、判別結果をアラーム作動判定部51に通知する。乗物検知部55は、乗車していることを検知すると、表示例65の起動を要求するようにしてもよい。乗り物に乗車したか否かは、例えば非特許文献2に記載の方法など、既知の方法を用いることにより検知することができる。
睡眠深度算出部57は、心拍センサ7の検出結果に基づき、睡眠状態であるか否かの判定、および睡眠深度を算出する。より具体的には、睡眠深度算出部57は、心拍センサ7の値をサンプリングして、睡眠深度を判定する。睡眠深度算出部57は、睡眠深度の判定結果、レム睡眠→浅いノンレム睡眠→深いノンレム睡眠→浅いノンレム睡眠→レム睡眠のそれぞれの睡眠深度への遷移時刻を、後述する睡眠深度時刻管理テーブル90に保持する。また、睡眠深度算出部57は、乗物検知部55により乗り物への乗車が検知されると、心拍センサ7を起動し、レム睡眠を検知した時刻など、予め設定されたタイミングで心拍センサを停止する。さらに、睡眠深度算出部57は、乗車検出後に検出されたレム睡眠開始時刻に基づき、後述する睡眠深度時刻推定テーブル100を作成する。
以下、レム睡眠→浅いノンレム睡眠→深いノンレム睡眠→浅いノンレム睡眠を睡眠の一周期という。睡眠周期の計測とは、睡眠の一周期に含まれるレム睡眠、浅いノンレム睡眠、深いノンレム睡眠等の睡眠深度の遷移を検出し、遷移の時刻から遷移の周期を算出することをいう。また、睡眠深度および睡眠への遷移は、例えば非特許文献1に記載の方法など、既知の方法を用いて検出することができる。
アラーム処理部59は、アラーム作動判定部51の判定に応じて、スピーカ29またはバイブ37を介してアラームを発するとともに、発したアラームを停止するための処理を行う。
駅名−位置情報DB61は、駅名と、その位置情報(例えば緯度経度や)を関連付けて記憶させた情報である。位置情報は、例えば、緯度経度、終点からの距離などを含むことが好ましい。駅名は、例えば、路線と対応付けて記憶されることが好ましい。
図3は、表示装置15に表示される表示例65の一例を示す図である。表示例65は、例えば、本実施の形態による警報発生のためのアプリケーションプログラムを立ち上げると表示される画面の一例である。表示例65は、就寝時の睡眠における睡眠周期を計測する際や、乗物検知部55により乗り物への乗車が検知された場合に表示されるようにしてもよい。
睡眠周期計測の際には、普段利用頻度の高い路線の駅名を駅名67に表示するようにしてもよい。乗り物への乗車が検知された場合には、表示例65に示すように、位置情報処理部53は、GPS33により検出される位置情報と駅名−位置情報DB61に基づき、乗車した路線を判定する。位置情報処理部53は、駅名67に示すように、乗車したと考えられる路線の駅名を駅名−位置情報DB61から検索し、表示するようにしてもよい。指示入力部69は、駅名67から駅名を選択し、接触することにより、目的地を設定するための入力部である。
図4は、アラーム作動判定部51の判定を概念的に示す図である。図5は、アラーム作動判定部51での判定のためのアラームテーブル80の一例を示す図である。図4に示すように、乗車駅71は、ユーザが乗車したと判定された駅であり、降車駅72は、目的地として入力された駅を示す。乗車駅71から降車駅72までの距離は距離Pdと表される。閾値Pb、閾値Pc(Pc<Pb<Pd)は、降車駅72から所定の距離を示している。現在位置Paは、携帯端末1の現在位置である。状態SA、SBは、睡眠状態検知時の位置から、降車駅72までの距離が閾値Pb以上の地点の間で設定され得るアラームの状態を示す。状態SC、SDは、降車駅72までの距離が閾値Pb未満閾値Pc以上の間で設定され得るアラームの状態を示す。状態SE、SFは、降車駅72までの距離が閾値Pc未満の場合に設定され得るアラームの状態を示す。
図5に示すように、アラームテーブル80は、状態種別82、位置情報84、睡眠深度種別86、判定88を有しており、例えば、RAM11に記憶される。状態種別82は、上記の状態SA〜SFのいずれかを示す。位置情報84は、状態種別82に対応する降車駅72までの距離である。睡眠深度種別86は、睡眠深度が浅いか否かの種別である。判定88は、アラームを作動させるか否かを示す情報である。
本実施の形態によるアラームテーブル80においては、判定88として、降車駅72までの距離が閾値Pc未満の場合には、睡眠深度種別86にかかわらず、アラームを「作動させる」(状態SE、SF)と設定されている。降車駅72までの距離が閾値Pb未満の場合には、睡眠深度種別86が「浅い」場合に、アラームを「作動させる」(状態SC)と設定されている。そのほかの、距離が閾値Pb以上の場合(状態SA、SB)と、距離が閾値Pb未満であるが睡眠深度種別86が「深い」場合(状態SD)場合には、アラームを「作動させない」と設定されている。なお、睡眠深度種別86が「浅い」とは、例えば、レム睡眠と判別される場合であり、「深い」とは、浅いノンレム睡眠、または深いノンレム睡眠と判別される場合であるとすることができる。
図6は、睡眠深度時刻管理テーブル90の一例を示す図である。睡眠深度時刻管理テーブル90は、例えば、本実施の形態による警報発生を行う前日の夜からの睡眠を判定することにより得られる情報をまとめたものであり、例えばRAM11に記憶される。睡眠深度時刻管理テーブル90は、アラーム作動判定部51が睡眠の判定を行う際に基準とするデータである。図6に示すように、睡眠深度時刻管理テーブル90は、睡眠深度種別92、開始時刻94、終了時刻96、継続時間98を有している。睡眠深度種別92は、睡眠深度が浅いか否かの種別である。開始時刻94は、睡眠深度種別92に対応する睡眠が開始したと判別された時刻である。終了時刻96は、睡眠深度種別92に対応する睡眠が終了したと判別された時刻である。継続時間98は、開始時刻94から終了時刻96までの時間である。なお、連続する2つの睡眠深度種別92においては、終了時刻96と開始時刻94とが一致することになる。
図7は、睡眠深度時刻推定テーブル100の一例を示す図である。睡眠深度時刻推定テーブル100は、乗り物への乗車が検知された後に睡眠状態であることが検知されてからの睡眠深度の遷移の予測を示す情報であり、睡眠深度時刻管理テーブル90と、睡眠深度算出部57の検知に基づき作成される。睡眠深度時刻推定テーブル100は、例えばRAM11に記憶される。本実施の形態では、睡眠深度時刻推定テーブル100は、本実施の形態において、アラーム作動判定部51がアラームを作動するか否かに関する判定を行う際に参照する情報である。
図7に示すように、睡眠深度時刻推定テーブル100は、睡眠深度種別102、開始時刻104、終了時刻106、継続時間108を有している。睡眠深度種別102は、睡眠深度が浅いか否かの種別である。開始時刻104は、乗車後に一周期目のレム睡眠が開始したと判別された時刻、または睡眠深度種別102に対応する睡眠が開始すると予測される時刻である。終了時刻106は、睡眠深度種別102に対応する睡眠が終了すると予測される時刻である。継続時間108は、開始時刻104から終了時刻106までの時間である。
睡眠深度時刻推定テーブル100では、睡眠深度種別102が「電車で検知した1周期目レム睡眠」の場合には、開始時刻104は、乗物検知部55で乗車が検知された後に、実際にレム睡眠が開始したと判別された時刻である。その後の終了時刻106、および他の睡眠深度種別102の開始時刻104、終了時刻106は、睡眠深度時刻管理テーブル90で計測された対応する継続時間98を、順次加算していくことにより算出される予測された時刻である。すなわち、睡眠深度時刻推定テーブル100は、乗り物に乗車中に睡眠状態が検出された後は、睡眠深度時刻管理テーブル90と同様のタイミングで睡眠深度種別102が遷移するとして作成される。
以下、図8から図11を参照しながら、本実施の形態による携帯端末1の動作についてさらに説明する。携帯端末1による以下の処理は、アプリCPU3が例えばRAM11より所定のプログラムを読み込み実行することにより行われる処理であるが、以下の説明では、図2を参照しながら説明した各機能が処理を行うとして説明する。
図8、図9は、本実施の形態による携帯端末1の警報発生処理を示すフローチャートである。図10は、距離判定処理を示すフローチャートである。図11は、アラーム判定処理を示すフローチャートである。
図8に示すように、例えばタッチパネル27による入力により、本実施の形態による警報発生のためのアプリケーションプログラムが起動されると、位置情報処理部53は、表示例65を表示装置15に表示させる(S121)。位置情報処理部53は、表示例65において、駅名67から指示入力部69により入力された駅の位置情報を、駅名−位置情報DB61により取得する(S122)。睡眠深度算出部57は、心拍センサ7を起動し、得られるセンサ値をサンプリングして睡眠深度を判定する(S123)。睡眠深度の判定は、例えば非特許文献1に記載の方法など、既知の方法を用いることができる。
睡眠深度算出部57は、レム睡眠→浅いノンレム睡眠→深いノンレム睡眠→浅いノンレム睡眠→レム睡眠のそれぞれの睡眠深度への遷移時刻を、図6の睡眠深度時刻管理テーブル90に保持する(S124)。睡眠深度算出部57は、一周期分の睡眠深度の遷移時刻を取得すると、心拍センサ7を停止する(S125)。睡眠深度算出部57は、覚醒するまで睡眠深度の遷移の時刻の取得を継続し、覚醒を検知したときに心拍センサ7を停止するようにしてもよい。このとき、睡眠深度時刻管理テーブル90には、最新の一周期で取得された時刻を保持してもよいし、平均などを算出して保持するようにしてもよい。
図9に示すように、位置情報処理部53は、現在位置の測位処理を開始する(S131)。すなわち、位置情報処理部53は、GPS33により、例えば一定時間毎に測位処理を行い、現在位置を取得する。乗物検知部55は、例えば電車などの乗り物に乗車したか否かの検知を開始する(S132)。乗物検知部55は、加速度センサ9により取得される加速度をサンプリングすることにより、乗車が検知されるまで判別を繰り返し(S133:NO)、乗車したか否かを検知する。
乗物検知部55が、乗車を検知すると(S133:YES)、睡眠深度算出部57は、心拍センサ7を起動する(S134)。このとき、位置情報処理部53は、目的地の入力のための表示例65を表示させるようにしてもよい。睡眠深度算出部57は、心拍センサ7によるユーザの心拍の検出値に基づき、レム睡眠を検知するまで判別を繰り返す(S135:NO)。睡眠深度算出部57は、レム睡眠を検知すると(S135:YES)、心拍センサ7を停止し、図7の睡眠深度時刻推定テーブル100において、一周期目のレム睡眠の開始時刻104を検知した時刻に更新する。また、睡眠深度算出部57は、検知した開始時刻、および図6の睡眠深度時刻管理テーブル90に基づき、睡眠深度時刻推定テーブル100において、睡眠深度の遷移時刻の予測を設定する(S136)。
続いて、位置情報処理部53は、距離判定処理を行う(S137)。また、アラーム作動判定部51は、アラーム作動判定処理を行う(S138)。距離判定処理、アラーム作動判定処理の詳細は以下の通りである。
図10に示すように、アラーム作動判定部51は、アプリケーションプログラムの停止要求が行われたか否かを判定する(S151)。このときアラーム作動判定部51は、停止要求を行うための表示を行うようにしてもよい。停止要求が行われた場合には、アラーム作動判定部51は、アラームが発生している場合にはスピーカ29またはバイブ37等を停止させ、処理を終了する(S151:YES)。停止要求が行われていない場合には(S151:NO)、位置情報処理部53は、まず、現在位置Paと目的地(降車駅72)の座標(緯度、経度)から、目的地までの距離Lを算出する(S152)。
位置情報処理部53は、距離Lが閾値Pcよりも近いか否かを判別する(S153)。近い場合には(S153:YES)、位置情報処理部53は、アラーム作動判定部51に、距離Lが閾値Pcよりも近いことを通知し(S154)、S151に処理を戻す。近くない場合には(S153:NO)、位置情報処理部53は、距離Lが、閾値Pbよりも近いか否かを判別する(S155)。近い場合には(S155:YES)、位置情報処理部53は、アラーム作動判定部51に、距離Lが閾値Pbよりも近いことを通知し(S156)、S151に処理を戻す。近くない場合には(S155:NO)、位置情報処理部53は、距離Lが、閾値Pbよりも遠いことをアラーム作動判定部51に通知し(S157)、S151に処理を戻す。
図11に示すように、アラーム作動判定部51は、アプリケーションプログラムの停止要求が行われたか否かを判定する(S171)。停止要求が行われた場合には、アラーム作動判定部51はアラームが発生している場合には停止させ、処理を終了する(S171:YES)。停止要求が行われていない場合には(S171:NO)、位置情報処理部53および睡眠深度算出部57による判定処理結果、並びに図5のアラームテーブル80および図7の睡眠深度時刻推定テーブル100に基づき、アラーム作動判定を行う(S172)。例えば、位置情報処理部53により計測された距離と、睡眠深度時刻推定テーブル100により推測された睡眠深度が、アラームテーブル80の状態SC、SE、SFのいずれかの場合には、アラーム作動判定部51は、アラーム処理部59にアラームを作動させると判定する。上記以外の場合には、アラームは作動させないと判定する。
アラーム作動判定部51は、アラームを作動させる判定でない場合には、処理をS171に戻す(S173:NO)。アラーム作動判定部51は、アラームを作動させる判定の場合には(S173:YES)、アラーム処理部59にアラーム作動要求を行う(S174)。アラーム処理部59は、スピーカ29またはバイブ37にオンオフを要求し(S175)、処理を図8のS137に戻す。
以上詳細に説明したように、第1の実施の形態による携帯端末1によれば、睡眠深度算出部57は、まず、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移のタイミングを計測し、心拍センサ7を停止するとともに睡眠深度時刻管理テーブル90を作成する。この計測は、例えば、携帯端末1を携えて乗り物に乗車するユーザ本人の乗車前の最新の睡眠時に行うとすることができる。
乗物検知部55が乗車を検知すると、睡眠深度算出部57は心拍センサ7を駆動する。睡眠深度算出部57は、一周期目のレム睡眠の開始を検知すると、開始時刻および睡眠深度時刻管理テーブル90に基づき睡眠深度時刻推定テーブル100を更新する。また、睡眠深度算出部57は、心拍センサ7を停止する。位置情報処理部53は、例えば一定時間毎にGPS33により現在位置を取得し、予め取得した目的地までの距離を算出する。
アラーム作動判定部51は、算出された距離と、時刻に基づき睡眠深度時刻推定テーブル100により推定される睡眠深度とが、アラームテーブル80における所定の条件に当てはまるか否かを判別する。当てはまる場合には、アラーム作動判定部51は、アラーム処理部59により警報を発生させる。すなわちアラーム作動判定部51は、目的地からの距離が閾値Pc未満の場合には、睡眠深度にかかわらず警報を発する。また、目的地からの距離が、閾値Pcよりも大きい閾値Pb未満の場合には、睡眠深度が浅いと判定された場合に警報を発する。
以上のように、本実施の形態の携帯端末1による警報発生方法においては、目的地までの距離および睡眠深度が所定の条件の場合に警報を発するようにするので、ユーザが警報に気づかないという事例を減少させることが可能になる。このように、GPS33、心拍センサ7、加速度センサ9から取得した情報を組み合わせることで、目覚しの警報の作動に好適な状況を判定することができる。このため、例えば、携帯端末1により、自宅の最寄り駅までの距離と、睡眠状態とを監視し、最寄駅に近くなったあとのレム睡眠状態と判断された場合にアラームを出力することができる。これにより、到着時刻が不明な状態でも、自宅最寄り駅に近いレム睡眠状態でアラームを発生させることが可能となる。
携帯端末1では、睡眠深度が浅いと判断される場合に警報を発するようにするので、ユーザに目覚めを快適に感じさせることができる。このとき、予め例えば自宅などの就寝時に、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移を計測し、計測されたユーザ本人の睡眠深度の遷移のタイミングに基づき、睡眠深度の遷移を予測することができる。しかも、乗車後の一周期目のレム睡眠を検知して、予測時刻を更新するので、非常に正確に睡眠深度の遷移を予測することができる。また、乗車を検知するまで、および一周期目のレム睡眠を検知した後は、心拍センサ7を駆動させない。このため、常時心拍センサ7を駆動させておく必要がなく、消費電力を低く抑制することが可能となる。
(第2の実施の形態)
以下、図12から図15を参照しながら、第2の実施の形態による携帯端末1における警報発生方法について説明する。第2の実施の形態において、第1の実施の形態による携帯端末1と同様の構成および動作については同一符号を付し、重複説明を省略する。第2の実施の形態においては、睡眠深度時刻推定テーブル100に代えて睡眠深度時刻推定テーブル200を用いる点と、関連する処理が異なる点とが相違している。
図12は、睡眠深度時刻推定テーブル200の一例を示す図である。睡眠深度時刻推定テーブル200は、睡眠深度種別202、開始時刻204、終了予定時刻205、補正後の終了時刻206、継続時間208を含んでいる。
第2の実施の形態において携帯端末1は、乗車を検知した後、一周期分の睡眠深度の遷移を実測する。このため、睡眠深度時刻推定テーブル200は、睡眠深度種別202として「電車で検知した1周期目の浅いノンレム睡眠」、「電車で検知した1周期目の深いいノンレム睡眠」、「電車で検知した1周期目の浅いノンレム睡眠」を含んでいる。二周期目以降は、乗車後の実測に基づき推定した睡眠となる。
一周期目の開始時刻204、補正後の終了時刻206は、乗車中に実測された睡眠開始時刻である。二周期目以降の開始時刻204、補正後の終了時刻206は、一周期目に実測された時刻に、順次、一周期目に実測された時刻により算出された継続時間208を加算することにより算出された時刻である。終了予定時刻205は、一周期目におけるそれぞれの睡眠深度の遷移の検知時刻に、睡眠深度時刻管理テーブル90における対応する継続時間98を加算し、さらに前後所定時間を考慮した、睡眠深度遷移の予定時刻である。
以下、図13から図15を参照しながら、本実施の形態による携帯端末1の動作についてさらに説明する。携帯端末1による以下の処理は、アプリCPU3が例えばRAM11より所定のプログラムを読み込み実行することにより行われる処理であるが、以下の説明では、図2を参照しながら説明した各機能が処理を行うとして説明する。
図13、図14は、本実施の形態による携帯端末1の警報発生処理を示すフローチャートである。図15は、アラーム判定処理を示すフローチャートである。本実施の形態においては、まず、携帯端末1は、図8を参照しながら説明した処理と同一の処理を行う。続いて、図13に示すように、位置情報処理部53は、現在位置の測位処理を開始する(S231)。すなわち、位置情報処理部53は、GPS33により、例えば一定時間毎に測位処理を行い、現在位置を取得する。乗物検知部55は、例えば電車などの乗り物に乗車したか否かの検知を開始する(S232)。乗物検知部55は、加速度センサ9により取得される加速度をサンプリングすることにより、乗車が検知されるまで判別を繰り返し(S233:NO)、乗車したか否かを検知する。
乗物検知部55が、乗車を検知すると(S233:YES)、睡眠深度算出部57は、心拍センサ7を起動する(S234)。睡眠深度算出部57は、心拍センサ7によるユーザの心拍の検出値に基づき、レム睡眠を検知するまで判別を繰り返す(S235:NO)。睡眠深度算出部57は、レム睡眠を検知すると(S235:YES)、心拍センサ7を停止し、図12の睡眠深度時刻推定テーブル200に、一周期目のレム睡眠の開始時刻204に検知した時刻を保持する(S236)。また、睡眠深度時刻推定テーブル200において、レム睡眠の終了予定時刻205を算出する。すなわち、睡眠深度算出部57は、検出したレム睡眠の開始時刻204に、図6の睡眠深度時刻管理テーブル90におけるレム睡眠の継続時間98を加算し、さらに前後例えば2分等、所定の時間幅を持たせた終了予定時刻205を算出する。また、睡眠深度算出部57は、算出した終了予定時刻205が到来すると、心拍センサ7を起動する(S237)。
睡眠深度算出部57は、終了予定時刻205の間、心拍センサ7によるユーザの心拍の検出値に基づき、浅いノンレム睡眠を検知するまで判別を繰り返す(S238:NO)。睡眠深度算出部57は、浅いノンレム睡眠を検知すると(S238:YES)、心拍センサ7を停止し、図12の睡眠深度時刻推定テーブル200に、一周期目の浅いノンレム睡眠の開始時刻204として検知した時刻を保持する(S239)。
図14に示すように、睡眠深度算出部57は、睡眠深度時刻推定テーブル200において、浅いノンレム睡眠の終了予定時刻205を算出する。すなわち、睡眠深度算出部57は、検出した浅いノンレム睡眠の開始時刻204に、図6の睡眠深度時刻管理テーブル90におけるレム睡眠の継続時間98を加算し、さらに前後例えば2分等、所定の時間幅を持たせた終了予定時刻205を算出する。また、睡眠深度算出部57は、算出した終了予定時刻205が到来すると、心拍センサ7を起動する(S251)。
睡眠深度算出部57は、終了予定時刻205の間、心拍センサ7によるユーザの心拍の検出値に基づき、深いノンレム睡眠を検知するまで判別を繰り返す(S252:NO)。睡眠深度算出部57は、深いノンレム睡眠を検知すると(S252:YES)、心拍センサ7を停止し、図12の睡眠深度時刻推定テーブル200に、一周期目の深いノンレム睡眠の開始時刻204に検知した時刻を保持する(S253)。また、睡眠深度算出部57は、睡眠深度時刻推定テーブル200において、深いノンレム睡眠の終了予定時刻205を算出する。すなわち、睡眠深度算出部57は、検出した深いノンレム睡眠の開始時刻204に、図6の睡眠深度時刻管理テーブル90における深いノンレム睡眠の継続時間98を加算し、さらに前後例えば2分等、所定の時間幅を持たせた終了予定時刻205を算出する。また、睡眠深度算出部57は、算出した終了予定時刻205が到来すると、心拍センサ7を起動する(S254)。
睡眠深度算出部57は、終了予定時刻205の間、心拍センサ7によるユーザの心拍の検出値に基づき、浅いノンレム睡眠を検知するまで判別を繰り返す(S255:NO)。睡眠深度算出部57は、浅いノンレム睡眠を検知すると(S255:YES)、心拍センサ7を停止し、図12の睡眠深度時刻推定テーブル200に、一周期目の浅いノンレム睡眠の開始時刻204に検知した時刻を保持する(S256)。
睡眠深度算出部57は、睡眠深度時刻推定テーブル200に保持された一周期目のそれぞれの継続時間208を算出し、一周期目の最後の浅いノンレム睡眠の開始時刻204に順次加算することにより、二周期目以降の睡眠深度時刻推定テーブル200を作成する(S257)。なお、上記処理において、睡眠深度の遷移が検知されない場合には、例えば睡眠深度時刻管理テーブル90に保持されている継続時間98を用いるようにする。
続いて、位置情報処理部53は、距離判定処理を行う(S258)。また、アラーム作動判定部51は、アラーム作動判定処理を行う(S259)。距離判定処理は、図10を参照しながら説明した処理と同一である。第1の実施の形態と同様に、位置情報処理部53は、アラーム作動判定部51に、算出した目的地までの距離を通知する。アラーム作動判定処理の詳細は、以下の通りである。
図15に示すように、アラーム作動判定部51は、アプリケーションプログラムの停止要求が行われたか否かを判定する(S291)。停止要求が行われた場合には、アラーム作動判定部51はアラームが発生している場合には停止させ、処理を終了する(S291:YES)。停止要求が行われていない場合には(S291:NO)、位置情報処理部53および睡眠深度算出部57による判定処理結果、並びに図5のアラームテーブル80および図12の睡眠深度時刻推定テーブル200に基づき、アラーム作動判定を行う(S292)。例えば、位置情報処理部53により計測された距離と、睡眠深度時刻推定テーブル200により推測された睡眠深度が、アラームテーブル80の状態SC、SE、SFのいずれかの場合には、アラーム作動判定部51は、アラーム処理部59にアラームを作動させると判定する。上記以外の場合には、アラームは作動させないと判定する。
アラーム作動判定部51は、アラームを作動させる判定でない場合には、処理をS291に戻す(S293:NO)。アラーム作動判定部51は、アラームを作動させる判定の場合には(S293:YES)、アラーム処理部59にアラーム作動要求を行う(S294)。アラーム処理部59は、スピーカ29またはバイブ37にオンオフを要求し(S295)、処理を図10のS258に戻す。
以上詳細に説明したように、第2の実施の形態による携帯端末1によれば、睡眠深度算出部57は、まず、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移のタイミングを計測し、心拍センサ7を停止するとともに睡眠深度時刻管理テーブル90を作成する。乗物検知部55が乗車を検知すると、睡眠深度算出部57は心拍センサ7を駆動し、一周期目のレム睡眠の開始を検知すると、睡眠深度時刻推定テーブル200において、レム睡眠の開始時刻を保持する。睡眠深度算出部57は、レム睡眠の開始時刻に、睡眠深度時刻管理テーブル90で検出されたレム睡眠の継続時間98を加算して、レム睡眠の終了予定時刻205を算出する。
睡眠深度算出部57は、終了予定時刻205が到来すると心拍センサ7を起動し、浅いノンレム睡眠の開始を検知すると、心拍センサ7を停止するとともに、睡眠深度時刻推定テーブル200に検知した時刻を保持する。同様に、終了予定時刻205を算出して心拍センサ7を起動し、一周期目の深いノンレム睡眠、浅いノンレム睡眠への遷移をそれぞれ検知する。睡眠深度算出部57は、検知された遷移時刻に基づき、睡眠深度時刻推定テーブル200における二周期目以降の各時刻を算出する。また、睡眠深度算出部57は、睡眠深度の遷移を検知する毎に心拍センサ7を停止する。位置情報処理部53は、例えば一定時間毎にGPS33により現在位置を取得し、予め取得した目的地までの距離を算出する。
アラーム作動判定部51は、算出された距離と、時刻に基づき睡眠深度時刻推定テーブル200により推定される睡眠深度とが、アラームテーブル80における所定の条件に当てはまるか否かを判別する。当てはまる場合には、アラーム作動判定部51は、アラーム処理部59により警報を発生させる。すなわちアラーム作動判定部51は、目的地からの距離が閾値Pc未満の場合には、睡眠深度にかかわらず警報を発する。また、目的地からの距離が、閾値Pcよりも大きい閾値Pb未満の場合には、睡眠深度が浅いと判定された場合に警報を発する。
以上のように、第2の実施の形態による携帯端末1における警報発生方法においては、第1の実施の形態による効果に加え、以下のような効果を奏する。すなわち、乗車後に実際の睡眠深度の遷移を一周期分測定し、測定されたタイミングに基づき、睡眠深度を予測するので、より正確に睡眠を判定することが可能になる。よって、ユーザが警報に気づかないという事例をさらに減少させることが可能になる。また、乗車を検知するまで、および、睡眠深度の遷移を検知した後次の睡眠深度の遷移の予定時刻までは、心拍センサ7を駆動させない。このため、常時心拍センサ7を駆動させておく必要がない。よって、さらに正確に睡眠深度の遷移を予測する一方で、消費電力の増加を抑制することが可能となる。
(第3の実施の形態)
以下、図16から図18を参照しながら、第3の実施の形態による携帯端末1における警報発生方法について説明する。第3の実施の形態において、第1または第2の実施の形態による携帯端末1と同様の構成および動作については同一符号を付し、重複説明を省略する。第3の実施の形態においては、睡眠深度時刻推定テーブル100または睡眠深度時刻推定テーブル200に代えて睡眠深度時刻推定テーブル300を用いる点と、関連する処理が異なる点とが相違している。
図16は、睡眠深度時刻推定テーブル300の一例を示す図である。図16に示すように、睡眠深度時刻推定テーブル300は、睡眠深度種別302、開始時刻304、予定終了時刻306、補正後の終了時刻308を有している。「電車で検知した1周期目のレム睡眠」の開始時刻304は、乗車後に実際に検知した時刻である。「電車で検知した1周期目のレム睡眠」の予定終了時刻306は、開始時刻304に図6の睡眠深度時刻管理テーブル90におけるレム睡眠の継続時間98を加算し、さらに前後例えば2分等、所定の時間幅を持たせた時間帯である。補正後の終了時刻308は、予定終了時刻306の間に睡眠深度の遷移が検出された場合には、検出された時刻であり、検出されない場合には予定終了時刻306と同一である。
一周期目の浅いノンレム睡眠以降の開始時刻304は、ひとつ前の睡眠深度種別302の補正後の終了時刻308と同一である。一周期目の浅いノンレム睡眠以降の予定終了時刻306は、以下のように算出される。すなわち、予定終了時刻306の早い方の時刻は、対応する開始時刻304の最も早い時刻に対応する継続時間98を加算し、さらに所定の時間早めた時刻である。予定終了時刻306の遅いほうの時刻は、対応する開始時刻304の最も遅い時刻に対応する継続時間98を加算し、さらに所定の時間遅らせた時刻である。
以下、図17、図18を参照しながら、第3の実施の形態による警報発生方法について、さらに説明する。携帯端末1による以下の処理は、アプリCPU3が例えばRAM11より所定のプログラムを読み込み実行することにより行われる処理であるが、以下の説明では、図2を参照しながら説明した各機能が処理を行うとして説明する。
図17、図18は、本実施の形態による携帯端末における警報発生処理を示すフローチャートである。本実施の形態においては、まず、携帯端末1は、図8を参照しながら説明した処理と同一の処理を行う。
図17に示すように、位置情報処理部53は、現在位置の測位処理を開始する(S321)。すなわち、位置情報処理部53は、GPS33により、例えば一定時間毎に測位処理を行い、現在位置を取得する。乗物検知部55は、例えば電車などの乗り物に乗車したか否かの検知を開始する(S322)。乗物検知部55は、加速度センサ9により取得される加速度をサンプリングすることにより、乗車が検知されるまで判別を繰り返し(S323:NO)、乗車したか否かを検知する。乗り物に乗車したか否かは、例えば非特許文献2に記載の方法など、既知の方法を用いることができる。
乗物検知部55が、乗車を検知すると(S323:YES)、睡眠深度算出部57は、心拍センサ7を起動する(S324)。睡眠深度算出部57は、心拍センサ7によるユーザの心拍の検出値に基づき、レム睡眠を検知するまで判別を繰り返す(S325:NO)。睡眠深度算出部57は、レム睡眠を検知すると(S325:YES)、心拍センサ7を停止し、図16の睡眠深度時刻推定テーブル300において、検知した時刻を一周期目のレム睡眠の開始時刻304として保持する(S326)。また、睡眠深度算出部57は、図6の睡眠深度時刻管理テーブル90に基づき、睡眠深度時刻推定テーブル300において、睡眠深度の遷移の各時刻の予測を算出する(S327)。
例えば、睡眠深度算出部57は、「電車で検知した1周期目のレム睡眠」の開始時刻(19:12)に、睡眠深度時刻管理テーブル90の対応する継続時間98(22分)を加算した時刻に対し、所定の時間幅を加えた時間帯を算出する。図16の例では、±2分を加えた時間帯(19:32〜19:36)を一周期目のレム睡眠の予定終了時刻306としている。このとき、補正後の終了時刻308、次の睡眠深度種別302の開始時刻304は、予定終了時刻306と同一の値とする。
次の「推定した1周期目の浅いノンレム睡眠」のときには、予定終了時刻306の最も早い時刻として、開始時刻304の最も早い時刻(19:32)に浅いノンレム睡眠の継続時間98(29分)を加え、さらに−2分(19:59)とする。予定終了時刻306の最も遅い時刻として、開始時刻304の最も遅い時刻(19:36)に浅いノンレム睡眠の継続時間98(29分)を加え、さらに+2分(20:07)とする。この時間帯を予定終了時刻306として、睡眠深度算出部57は、この間、心拍センサ7を駆動させる。睡眠深度算出部57は、同様の処理を繰り返すことにより、睡眠深度時刻推定テーブル300の各時刻を算出する。
図18に示すように、睡眠深度算出部57は、睡眠深度時刻推定テーブル300を参照して、次の睡眠深度の補正後の終了時刻308が到来するまで時刻の検出を繰り返す(S331:NO)。時刻が到来すると(S331:YES)、睡眠深度算出部57は、心拍センサ7を起動し(S332)、補正後の終了時刻308が経過したか否か判別する(S333)。補正後の終了時刻308が経過したと判別されると(S333:YES)、睡眠深度算出部57は、処理をS336に進める。
補正後の終了時刻308が経過していない場合には(S333:NO)、睡眠深度算出部57は、睡眠深度の遷移を検出したか否か判別する(S334)。睡眠深度の遷移を検出していない場合には(S334:NO)、睡眠深度算出部57は、S333に戻って処理を繰り返す。
睡眠深度の遷移が検出されると(S334:YES)、睡眠深度算出部57は、図16の睡眠深度時刻推定テーブル300の対応する補正後の終了時刻308を、睡眠深度の遷移が検出された時刻に更新し(S335)、心拍センサ7を停止する(S336)。
例えば、図16において、「推定した2周期目の浅いノンレム睡眠」から次の深いノンレム睡眠への遷移が21:36に検知されたとする。睡眠深度算出部57は、次の「補正した2周期目の深いノンレム睡眠」の開始時刻304を「21:36」に更新し、睡眠深度時刻推定テーブル300におけるそれ以降の各時刻を、S327と同様に算出し、補正する。また同様の処理を繰り返す。このとき、睡眠状態の遷移が検知されないまま所定時間が経過すると、補正後の終了時刻308は予定終了時刻306のまま保持される。
続いて、位置情報処理部53は、距離判定処理を行う(S337)。また、アラーム作動判定部51は、アラーム作動判定処理を行う(S338)。距離判定処理は、第1または第2の実施の形態において説明した処理と同一である。第1または第2の実施の形態と同様に、位置情報処理部53は、アラーム作動判定部51に、算出した目的地までの距離を通知する。
アラーム作動判定処理の詳細は、第1または第2の実施の形態によるアラーム作動処理と同様である。例えば、第1の実施の形態において説明したS172において、睡眠深度時刻推定テーブル100に代えて睡眠深度時刻推定テーブル300を用いる点が相違している。また、睡眠深度は、例えば、予測した開始時刻304および補正後の終了時刻308を含まない時間のみが、「浅い」または「深い」と判定されるようにしてもよい。アラーム作動判定処理の終了後は、図18のS337へ処理を戻す。
以上詳細に説明したように、第3の実施の形態による携帯端末1によれば、睡眠深度算出部57は、まず、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移のタイミングを計測し、心拍センサ7を停止するとともに睡眠深度時刻管理テーブル90を作成する。乗物検知部55が乗車を検知すると、睡眠深度算出部57は心拍センサ7を駆動する。睡眠深度算出部57は、一周期目のレム睡眠の開始を検知すると、開始時刻および睡眠深度時刻管理テーブル90に基づき睡眠深度時刻推定テーブル300において、レム睡眠の開始時刻を保持する。睡眠深度算出部57は、レム睡眠の開始時刻に、睡眠深度時刻管理テーブル90で検出されたレム睡眠の継続時間98を加算して、さらに時間幅を加算し、レム睡眠の予定終了時刻306を算出する。
睡眠深度算出部57は、予定終了時刻306の開始時に心拍センサ7を起動し、次の睡眠深度の遷移を検知すると、心拍センサ7を停止するとともに、睡眠深度時刻推定テーブル300の補正後の終了時刻308に検知した時刻を保持する。また、睡眠深度時刻推定テーブル300において、次の睡眠深度種別302からの予定終了時刻306、補正後の終了時刻308を算出し更新する。検出されない場合には、補正後の終了時刻308の終了時に心拍センサ7を停止する。
位置情報処理部53は、例えば一定時間毎にGPS33により現在位置を取得し、予め取得した目的地までの距離を算出する。アラーム作動判定部51は、算出された距離と、時刻に基づき睡眠深度時刻推定テーブル200により推定される睡眠深度とが、アラームテーブル80における所定の条件に当てはまるか否かを判別する。当てはまる場合には、アラーム作動判定部51は、アラーム処理部59により警報を発生させる。すなわちアラーム作動判定部51は、目的地からの距離が閾値Pc未満の場合には、睡眠深度にかかわらず警報を発する。また、目的地からの距離が、閾値Pcよりも大きい閾値Pb未満の場合には、睡眠深度が浅いと判定された場合に警報を発する。
以上のように、第3の実施の形態による携帯端末1における警報発生方法においては、第1または第2の実施の形態による効果に加え、以下のような効果を奏する。すなわち、乗車後に実際の睡眠深度の遷移を測定し、測定されたタイミングに基づき、睡眠深度を予測するので、より正確に睡眠を判定することが可能になる。このとき、心拍センサ7は、予定終了時刻306にのみ駆動させるので、省電力化が期待される。また、心拍センサ7を起動するための時間に時間幅を持たせているので、より確実に睡眠の遷移を検出可能になる。よって、ユーザが警報に気づかないという事例をさらに減少させることが可能になる。
本実施の形態による携帯端末1においては、乗車を検知するまで、および、睡眠深度の遷移を検知するために設定された時間帯以外は、心拍センサ7を駆動させない。このため、常時心拍センサ7を駆動させておく必要がない。このため、さらに正確に睡眠深度の遷移を予測する一方で、消費電力の増加を抑制することが可能となる。
上記第1から第3の実施の形態において、GPS33は、位置情報検出部の一例であり、スピーカ29、バイブ37は、警報発生部の一例である。アプリCPU3は、演算処理装置の一例である。
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、携帯端末1の構成は、図1、図2を参照しながら説明した例に限定されず、実質的に同様の処理が可能な他の構成でもよい。第1から第3の実施の形態において共通の表示例65の表示(S122)の処理は、この時点では省略することもできる。位置情報処理部53は、表示例65を、乗車が検知した後に表示させるようにしてもよい。
アラームテーブル80は一例であり、実質的に同様の判定を行うものであれば変形が可能である。また、上記の例では、乗車前日の一周期分の睡眠に基づき睡眠深度時刻管理テーブル90を作成するとしたが、例えば予め一般的な睡眠の例を記憶させて利用するようにしてもよい。睡眠深度種別86が「浅い」とは、上記のようにレム睡眠のみでなく、浅いノンレム睡眠を含むようにしてもよい。このとき、「深い」とは、深いノンレム睡眠と判別される場合となる。上記第1から第3の実施の形態は、実現可能であるあらゆる方法で組み合わせるようにしてもよい。
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
(付記1)
ユーザの心拍を計測する心拍センサと、
加速度を検出する加速度センサと、
位置情報を検出する位置情報検出部と、
警報を発生する警報発生部と、
一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期を保持する記憶部と、
前記加速度に基づき、前記ユーザの乗物への乗車を検知し、前記乗車を検知すると前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移および前記睡眠への遷移時刻を検知し、前記遷移を検知すると、前記心拍センサの駆動を停止し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報発生部に警報を発生させる演算処理部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(付記2)
前記演算処理部は、さらに、前記第1の周期を算出するための計測の開始指示を取得し、前記開始指示の取得後に前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、前記計測の結果に基づき前記第1の周期を算出することを特徴とする付記1に記載の情報処理装置。
(付記3)
前記演算処理部は、前記乗車検知後の前記睡眠への遷移を検知した後、前記睡眠深度の遷移を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第1の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、検出された前記一周期分の計測値に基づき第2の周期を算出し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第2の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする付記1または付記2に記載の情報処理装置。
(付記4)
前記演算処理部は、前記乗車が検知された時刻と前記第1の周期と前記第1の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、前記睡眠深度の遷移を検出すると、前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする付記1または付記2に記載の情報処理装置。
(付記5)
前記予測遷移時刻最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第1の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第1の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までであることを特徴とする付記5に記載の情報処理装置。
(付記6)
演算処理装置が、
加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
心拍センサを起動し、
前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
前記心拍センサの駆動を停止し、
位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し、
前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
ことを特徴とする警報発生方法。
(付記7)
前記演算処理装置は、さらに、
前記第1の周期を算出するための計測の開始指示を取得すると、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、
前記計測の結果に基づき前記第1の周期を算出する
ことを特徴とする付記6に記載の警報発生方法。
(付記8)
前記演算処理装置は、さらに、
前記乗車検知後の前記睡眠状態への遷移を検知し、
前記睡眠深度の遷移の周期を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第1の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、
検出された前記一周期分の計測値に基づき第2の周期を算出し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第2の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記6または付記7に記載の警報発生方法。
(付記9)
前記演算処理装置は、さらに、
前記乗車が検知された時刻と前記第1の周期と前記第1の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、
前記睡眠深度の遷移を検出し、
前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記6または付記7に記載の警報発生方法。
(付記10)
前記予測遷移時刻最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第1の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第1の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までであることを特徴とする付記9に記載の警報発生方法。
(付記11)
加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
心拍センサを起動し、
前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
前記心拍センサの駆動を停止し、
位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し
前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
(付記12)
さらに、
前記第1の周期を算出するための計測の開始指示を取得すると、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、
前記計測の結果に基づき前記第1の周期を算出する
ことを特徴とする付記11に記載のプログラム。
(付記13)
さらに、
前記乗車検知後の前記睡眠状態への遷移を検知し、
前記睡眠深度の遷移の周期を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第1の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、
検出された前記一周期分の計測値に基づき第2の周期を算出し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第2の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記11または付記12に記載のプログラム。
(付記14)
さらに、
前記乗車が検知された時刻と前記第1の周期と前記第1の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、
前記睡眠深度の遷移を検出し、
前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記11または付記12に記載のプログラム。
(付記15)
前記予測遷移時刻最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第1の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第1の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までである
ことを特徴とする付記14に記載のプログラム。
1 携帯端末
3 アプリCPU
5 サブプロセッサ
7 心拍センサ
9 加速度センサ
11 RAM
13 ROM
15 表示装置
17 マイク
19 通信CPU
21 画像処理回路
23 音声処理回路
27 タッチパネル
29 スピーカ
33 GPS
37 バイブ
51 アラーム作動判定部
53 位置情報処理部
55 乗物検知部
57 睡眠深度算出部
59 アラーム処理部
61 駅名−位置情報DB
65 表示例
67 駅名
69 指示入力部
71 乗車駅
72 降車駅
80 アラームテーブル
82 状態種別
84 位置情報
86 睡眠深度種別
88 判定
90 睡眠深度時刻管理テーブル
92 睡眠深度種別
94 開始時刻
96 終了時刻
98 継続時間

Claims (7)

  1. ユーザの心拍を計測する心拍センサと、
    加速度を検出する加速度センサと、
    位置情報を検出する位置情報検出部と、
    警報を発生する警報発生部と、
    一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期を保持する記憶部と、
    前記加速度に基づき、前記ユーザの乗物への乗車を検知し、前記乗車を検知すると前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移および前記睡眠への遷移時刻を検知し、前記遷移を検知すると、前記心拍センサの駆動を停止し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報発生部に警報を発生させる演算処理部と、
    を有することを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記演算処理部は、さらに、前記第1の周期を算出するための計測の開始指示を取得し、前記開始指示の取得後に前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、前記計測の結果に基づき前記第1の周期を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記演算処理部は、前記乗車検知後の前記睡眠への遷移を検知した後、前記睡眠深度の遷移を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第1の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、検出された前記一周期分の計測値に基づき第2の周期を算出し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第2の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記演算処理部は、前記乗車が検知された時刻と前記第1の周期と前記第1の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、前記睡眠深度の遷移を検出すると、前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。
  5. 前記予測遷移時刻最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第1の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第1の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までであることを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。
  6. 演算処理装置が、
    加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
    心拍センサを起動し、
    前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
    前記心拍センサの駆動を停止し、
    位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し
    前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
    ことを特徴とする警報発生方法。
  7. 加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
    心拍センサを起動し、
    前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
    前記心拍センサの駆動を停止し、
    位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第1の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し
    前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
    処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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