JP2016028662A - 睡眠評価装置および睡眠評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】装置構成を簡素にすることができ、かつ、睡眠深度の判定結果の精度を向上させることができる睡眠評価装置および睡眠評価方法を提供する。
【解決手段】ユーザの深部体温の情報を検出する遠赤外線センサ１１ａと、ユーザの心拍、呼吸または体動の少なくとも何れか１つを含む生体情報とを検出する測距センサ１１ｂと、生体情報に対応するユーザの睡眠深度指標を１以上の閾値と比較することにより、前記ユーザの睡眠の状態を複数のステージの内の一つに分類する睡眠深度推定部２６と、深部体温の情報を用いて、１以上の閾値または睡眠深度指標を変更する変更部２５とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、睡眠評価装置および睡眠評価方法に関する。

人の睡眠の状態には、例えば、５つのステージがあるとされている。この５つのステージは、１つのステージで構成されるレム睡眠と、４ステージで構成されるノンレム睡眠とを含んでいる。

睡眠深度を計測する方法には、例えば、ポリソムノグラフィ（ＰＳＧ：Ｐｏｌｙｓｏｍｎｏｇｒａｐｈｙ）のように、脳波を利用する方法がある（例えば、特許文献１参照）。しかし、ＰＳＧでは、脳波の計測を行うために、装置の構成が複雑かつ大がかりになるという問題がある。

これに対し、装置構成を簡素化できる睡眠評価装置として、例えば、心拍を非接触で検出し、当該心拍の検出結果から睡眠の状態がどのステージであるかを推測する装置が開示されている（例えば、特許文献２参照）。

特開平０６−０９８８６３号公報 特開２０１３−１９２６２０号公報

しかしながら、心拍等による睡眠のステージの推測は、脳波による睡眠のステージの推測に比べて、精度が低下するという問題がある。

本発明は上述の課題を解決するためになされたものであり、装置構成を簡素にすることができ、かつ、睡眠深度の判定結果の精度を向上させることができる睡眠評価装置および睡眠評価方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る睡眠評価装置は、ユーザの深部体温の情報と、前記ユーザの心拍、呼吸および体動の少なくとも何れか１つを含む生体情報とを検出するセンサと、前記生体情報に対応する前記ユーザの睡眠深度指標を１以上の閾値と比較することにより、前記ユーザの睡眠の状態を複数のステージの内の一つに分類する睡眠深度推定部と、前記深部体温の情報を用いて、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を変更する変更部とを備える。

上記構成の睡眠評価装置では、睡眠による影響を受けていると考えられる深部体温を用いて基準閾値を変更するので、より精度良くユーザの睡眠の状態を判定することが可能になる。

なお、深部体温を測定するセンサは、必ずしも深部体温を直接測定するセンサである必要はない。深部体温を測定するセンサは、例えば、人の腹部および手足の温度差から深部体温を求める場合には、人の腹部および手足の温度を測定できるセンサであればよい。また、当該センサは、必ずしも１つのセンサで構成されている必要はない。

例えば、前記センサは、時間的に複数の体温を検出し、前記変更部は、前記深部体温が上昇している期間では、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を、より睡眠が浅いステージに分類されるように変更しても良い。また、前記センサは、経時的に複数の体温を検出し、前記変更部は、前記深部体温が低下している期間では、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を、より睡眠が深いステージに分類されるように変更しても良い。

上記構成の睡眠評価装置では、深部体温が下降している期間は、従来と比較して、睡眠が深いステージに分類される場合が多くなるように、あるいは、深部体温が上昇している期間は、従来と比較して、睡眠が浅いステージに分類される場合が多くなるように、基準閾値を変更している。これにより、より正確にユーザの睡眠のステージを判定することが可能になる。

また、さらに、前記生体情報を用いて前記ユーザの動作を検出する体動検出部を備え、前記変更部は、前記体動検出部において前記ユーザが動作したと判定された場合に、前記ユーザが動作したと判定された期間における前記深部体温の情報を補正または破棄しても良い。

上記構成の睡眠評価装置は、ユーザが動作したと判定されたときの体温の測定値を補正または破棄するので、より正確に体温の情報を取得することが可能になる。

また、さらに、前記ユーザの周囲における温度の情報、前回までの睡眠時における前記ユーザの時間の経過に対するステージの移り変わりを示す睡眠履歴、就寝前に浴びた光の情報、就寝前の体温の状態を示す情報、緯度および気候に関する情報、ユーザの年齢を含む個体差に関する情報のうちの少なくとも一つを取得する情報検出部を備え、前記変更部は、さらに、前記情報検出部が取得した情報を用いて前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を変更しても良い。

上記構成の睡眠評価装置は、環境情報に応じて、基準閾値を変更するので、より正確にユーザの睡眠の状態を判定することが可能になる。

また、さらに、前記ユーザの入眠前に、前回までの睡眠時における前記ユーザの時間の経過に対するステージの移り変わりを示す睡眠履歴を取得し、前記睡眠履歴を用いて入眠誘導が必要であるか否かを判定し、前記入眠誘導が必要と判定された場合に前記入眠誘導を行う入眠誘導部を備えても良い。

上記構成の睡眠評価装置は、上述したように、ステージの移り変わりをより正確に判定できるので、より正確に入眠誘導が必要であるか否かの判定を行うことができる。

なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える睡眠評価装置として実現することができるだけでなく、睡眠評価装置に含まれる特徴的な処理部が実行する処理をステップとする睡眠評価方法として実現することができる。また、睡眠評価装置に含まれる特徴的な処理部としてコンピュータを機能させるためのプログラムまたは睡眠評価方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

本発明によると、睡眠評価装置および睡眠評価方法において、装置構成を簡素にすることができ、かつ、睡眠深度の判定結果の精度を向上させることができる。

実施の形態における睡眠評価装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態における睡眠評価装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態における遠赤外線センサおよび測距センサとユーザとの位置関係を示す図である。 実施の形態において遠赤外線センサが検出するユーザの部位を示す図である。 実施の形態における睡眠評価方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態における睡眠深度指標の算出の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態において、測距センサから出力された信号から抽出された心拍に相当する周波数帯域の成分の波形の一例を示す波形図である。 実施の形態における心拍の間隔の時間変化の一例を示すグラフである。 実施の形態において図６Ｂのグラフを周波数解析した結果を示すグラフである。 実施の形態における交感神経活動指標と副交感神経活動指標の時間経過の一例を示すグラフである。 実施の形態における睡眠深度指標の時間変化の一例を示すグラフである。 実施の形態における呼吸密度の時間変化の一例を示すグラフである。 実施の形態における体動の発生状況の一例を示すグラフである。 実施の形態における基準閾値の補正の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態における血流による熱移動の指標の候補の算出結果の一例を示すグラフである。 実施の形態における睡眠履歴の一例を示すグラフである。 実施の形態における太陽光の強度および日照率の一例を示すグラフである。 実施の形態において、各エポックにおける睡眠深度指標、体温変化指標および睡眠状態（ステージ）の判定結果の一例を示す表である。 実施の形態における体温変化指標を用いた閾値の変更結果の一例を示す表である。 図１３に示す変更後の閾値を用いたステージの判定結果の一例と、基準閾値を用いたステージの判定結果の一例とを示すグラフである。 ユーザの深部体温、皮膚の温度および眠り易さの推移の一例を示すグラフである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、各図は、必ずしも各寸法あるいは各寸法比等を厳密に図示したものではない。また、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態）
本実施の形態の睡眠評価装置について、図１〜図１６を基に説明する。

本実施の形態の睡眠評価装置は、体温を考慮して睡眠深度の判定を行うように構成されている。より詳細には、本実施の形態では、深部体温が上昇している時間帯では、睡眠の状態がより浅いステージであると判定され、深部体温が下降している時間帯では、睡眠の状態がより深いステージであると判定されるように、睡眠深度指標を複数の睡眠深度の１つに分類するための閾値を変更する。深部体温は、皮膚の温度のように環境の変化による影響を受けやすい部位の温度ではなく、環境の変化による影響を受けにくい体の深部の体温を示している。

［１．睡眠評価装置の構成］
本実施の形態の睡眠評価装置の構成について、図１〜図３を基に説明する。図１は、本実施の形態における睡眠評価装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２は、本実施の形態における睡眠評価装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、睡眠評価装置１０は、生体情報検出部１１と、環境情報検出部１２と、メモリ１３と、通信部１４と、インターフェース１５と、入力部１６と、表示部１７と、出力部１８と、演算処理部２０とを備えている。

生体情報検出部１１、環境情報検出部１２および演算処理部２０については、後で詳述する。

メモリ１３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびハードディスク等を用いて構成されている。メモリ１３には、演算処理部２０が、本実施の形態における睡眠評価方法を実行するためのコンピュータプログラムおよび睡眠評価方法を実行する際に必要なデータが記憶されている。

通信部１４は、無線あるいは有線により他の装置と通信を行う。

インターフェース１５は、入力部１６、表示部１７および出力部１８と演算処理部２０等との接続部分である。

入力部１６は、ユーザによる操作を受け付ける。入力部１６は、キーボードあるいはマウス等、あるいは、タッチパネル等により構成されていても構わない。

表示部１７は、演算処理部２０により求められた睡眠の評価結果を表示するための表示パネルを用いて構成されている。表示部１７は、表示パネルと入力部１６を構成するタッチパネルとが一体に形成されたタッチスクリーンであっても構わない。

［１−１．生体情報検出部の構成］
生体情報検出部１１は、本実施の形態では、体温、心拍、呼吸、体動等を検出する１以上のセンサを用いて構成されている。本実施の形態では、生体情報検出部１１は、体温を検出する遠赤外線センサ１１ａと、心拍、呼吸および体動を検出する測距センサ１１ｂとを備えている。

図３Ａは、本実施の形態における遠赤外線センサ１１ａおよび測距センサ１１ｂとユーザとの位置関係を示す図である。図３Ａに示すように、遠赤外線センサ１１ａおよび測距センサ１１ｂは、ベッドの頭部側の壁面に埋設されている。遠赤外線センサ１１ａおよび測距センサ１１ｂとユーザとの間隔は、１０〜２００ｃｍになるように設定されている。

遠赤外線センサ１１ａは、生体から発せられる遠赤外線を感知することにより、非接触でユーザの各部の温度を検出する受動型センサである。遠赤外線センサ１１ａは、ユーザの各部の温度に応じた電圧値を有する電気信号を出力する。遠赤外線センサ１１ａは、本実施の形態では、ユーザからの反射率が大きい波長１０μｍを中心とする８〜１２μｍの波長を含む遠赤外線を感知することができる。

図３Ｂは、本実施の形態において遠赤外線センサ１１ａが検出するユーザの部位を示す図である。遠赤外線センサ１１ａは、本実施の形態では、深部体温の算出を簡素化するため、深部体温に近い温度が計測できる体の中心部と、比較的温度が低い複数の末梢部分とを測定する。ここでは、遠赤外線センサ１１ａは、図３Ｂに示すように、頭部の温度Ｔ１（末梢部分）、腹部の（体幹部の）温度Ｔ２（深部体温に近い部位）、手の温度Ｔ３およびＴ４（末梢部分）、足先の温度Ｔ５およびＴ６（末梢部分）を検出する場合について説明する。

なお、測定範囲および測定箇所が多いほど測定精度が向上するため、ユーザの体全体を座標単位で測定できる構成であっても構わない。また、発汗の状態を検出する構成を追加し、発汗の状態に応じて温度を補正するように構成しても構わない。

さらに、ユーザの体温を検出するセンサは、遠赤外線センサ１１ａに限られるものではない。遠赤外線センサ１１ａに代えて、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、レーザーあるいは有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）等を利用したセンサ、例えば、光電センサあるいはレーザセンサ等を用いても構わない。あるいは、遠赤外線センサ１１ａに代えて、焦電センサ、熱電センサ、電気抵抗変化を利用したセンサ、バンドギャップ変化を利用したセンサ、あるいは、光電効果を利用するセンサ等を利用しても構わない。また、ユーザの体温を検出するセンサは、壁面ではなく衣服に内蔵されていても構わないし、シーツの下に敷くマット状のセンサであっても構わない。

測距センサ１１ｂは、例えば、レーザレンジファインダ等、測距センサ１１ｂから物体までの距離を検出するセンサである。測距センサ１１ｂは、測距センサ１１ｂから物体までの距離に応じた電圧値を有する電気信号を出力する。例えば、ユーザの胸部の動きから、呼吸の間隔を検出できる。また、例えば、測距センサ１１ｂとユーザとの距離が２００ｃｍ程度であれば、心拍によるユーザの振動に起因する距離の変化を観測することも可能である。さらに、測距センサ１１ｂの検出結果から、体動を検出することが可能である。測距センサ１１ｂから出力される波形の体動による変化は、心拍あるいは呼吸と比較して低い周波数成分として現れると考えられる。

なお、ユーザの心拍等を検出するセンサは、測距センサ１１ｂに限られるものではない。測距センサ１１ｃに代えて、ＬＥＤ、レーザーあるいは有機ＥＬ等を利用したセンサ、例えば、光電センサあるいはレーザセンサ等を用いても構わない。あるいは、測距センサ１１ｂに代えて、ユーザの胸の動きを撮影するカメラ、ドップラー効果を利用して出力した電磁波と反射波との周波数変化を検出するセンサ、あるいは、振動を検出するセンサ等を利用いても構わない。

［１−２．環境情報検出部の構成］
環境情報検出部１２は、睡眠の状態に影響を及ぼす可能性のある環境要因の度合いを示す環境指標を算出する。本実施の形態では、環境指標として、累積睡眠指標Ｘ１、睡眠抑制指標Ｘ２、睡眠促進指標Ｘ３およびＸ４、睡眠周期指標Ｘ５の５つの指標を想定している。各指標については、後で詳述する。

さらに、環境情報検出部１２は、環境指標の算出にあたって、ユーザの周囲における温度の情報、前回までの睡眠時におけるユーザの時間の経過に対するステージの移り変わりを示す睡眠履歴、就寝前に浴びた光の情報、就寝前の体温の状態を示す情報、緯度および気候に関する情報、ユーザの年齢を含む個体差に関する情報のうちの少なくとも一つを取得する。

ユーザの周囲における温度の情報には、例えば、室温および寝具の温度が含まれていても構わない。就寝前の体温の状態を示す情報には、ユーザの就寝前の行動、例えば、食事、運動、入浴等の行動の内容と当該行動を実行した時間帯を示す情報が含まれていても構わない。

環境情報検出部１２は、ユーザに入力部１６を操作させることにより、あるいは、ユーザが装着しているウェアラブルデバイスから、あるいは、通信部１４およびインターネット３０を介して取得する。環境情報検出部１２は、生体情報検出部１１による検出結果を用いて、環境情報の一部を取得しても構わない。

［１−３．演算処理部の構成］
演算処理部２０は、本実施の形態では、図２に示すように、心拍検出部２１と、呼吸検出部２２と、体動検出部２３と、体温検出部２４と、閾値変更部２５と、睡眠深度推定部２６と、入眠誘導部２７とを備えている。なお、演算処理部２０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて構成されている。演算処理部２０が、メモリ１３に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより、睡眠評価装置の各機能が実現される。

心拍検出部２１は、測距センサ１１ｂからの出力信号を用いて、ユーザの心拍数を検出する。

呼吸検出部２２は、測距センサ１１ｂからの出力信号を用いて、ユーザの呼吸密度を算出する。

体動検出部２３は、測距センサ１１ｂからの出力信号を用いて、ユーザの体動密度（寝返りの単位時間当たりの回数）を検出する。

体温検出部２４は、遠赤外線センサ１１ａからの出力信号を用いて、ユーザの深部体温を算出する。深部体温は、皮膚の表面の温度ではなく、体の内部の温度である。

閾値変更部２５は、変更部の一例であり、深部体温の情報を用いて、睡眠深度推定部２６において用いられる１以上の閾値を算出する。当該１以上の閾値は、複数の睡眠深度（複数のステージ）の境界の値として設定されている。具体的には、閾値変更部２５は、予め定められた１以上の基準閾値を、体温検出部２４によって検出された体温の情報に基づいて変更することにより、１以上の閾値を算出する。

睡眠深度推定部２６は、生体情報に対応するユーザの睡眠深度指標を、上述した１以上の閾値と比較することにより、ユーザの睡眠の状態を複数のステージの内の一つに分類する。

［２．睡眠評価装置の動作（睡眠評価方法の処理手順）］
本実施の形態の睡眠評価装置１０により実行される睡眠評価方法について、図４〜図１６を基に説明する。図４は、本実施の形態における睡眠評価方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。睡眠評価装置１０は、上述した遠赤外線センサ１１ａおよび測距センサ１１ｂを用いて、単位時間（エポック、例えば、４０秒）毎に、睡眠のステージの判定を行う。また、睡眠評価装置１０は、本実施の形態では、各単位時間において、体温、および、測距センサ１１ｂからユーザまでの距離の測定をそれぞれ複数回行い、メモリ１３に記憶する。なお、単位時間における体温の測定および距離の測定の回数は、同じ回数である必要はない。

睡眠評価装置１０は、本実施の形態では、例えば、睡眠中、入眠判定時、および、起床中等に、体温および距離の測定と睡眠のステージの判定とを行う。

睡眠評価装置１０は、遠赤外線センサ１１ａおよび測距センサ１１ｂによる測定結果を用いた睡眠深度指標の算出、基準閾値の変更、睡眠の状態の判定、および、入眠誘導を行う。睡眠深度指標の算出、基準閾値の変更および睡眠の状態の判定を実行するタイミングは、任意であるが、例えば、ユーザによる睡眠の状態の評価結果の表示要求があった場合、あるいは、入眠時等に行う。

［２−１．睡眠深度指標の算出］
睡眠評価装置１０は、図４に示すように、まず、睡眠の深さを示す睡眠深度指標を算出する（Ｓ１０）。本実施の形態では、心拍、呼吸または体動から、睡眠深度指標を算出する。

ここで、本実施の形態では、睡眠深度指標は、睡眠が深いほど値が大きくなり、睡眠が浅いほど値が小さくなるように設定されている。なお、睡眠深度指標は、睡眠が深いほど値が小さく、睡眠が浅いほど値が大きくなるように設定されていても構わない。

図５は、本実施の形態における睡眠深度指標の算出の処理手順の一例を示すフローチャートである。睡眠評価装置１０は、図５に示す睡眠深度指標の算出を、予め定められた検出期間毎に繰り返し実行する。

心拍検出部２１は、測距センサ１１ｂによる距離の測定結果を用いてユーザの心拍を検出する（Ｓ１１）。具体的には、心拍検出部２１は、バンドパスフィルタ等のフィルタを用いて測距センサ１１ｂから出力された電気信号（第一信号）から直流成分および高周波成分を除去する。さらに、心拍検出部２１は、さらに、バンドパスフィルタ等のフィルタを用いて、第一信号から直流成分および高周波成分を除去した第二信号から、心拍に相当する周波数帯域の成分を抽出する。

図６Ａは、本実施の形態において、測距センサ１１ｂから出力された電気信号から抽出された心拍に相当する周波数帯域の成分の波形（以下、適宜「心拍波形」と称する）の一例を示す波形図である。心拍検出部２１は、一定の電圧値以上の極大値の間隔のそれぞれを心拍の間隔ＲＲＩｉ（ｉは自然数）として算出する。心拍検出部２１は、心拍波形に一定の電圧値以上の極大値が現れる度に心拍の間隔ＲＲＩｉを算出する。

睡眠深度推定部２６は、心拍の検出結果から、検出ミスがあるか否かを判定する（Ｓ１２）。睡眠深度推定部２６は、心拍の変動量が予め定められた閾値以上である場合には、検出ミスがあったと判定する。当該検出ミスには、例えば、ユーザの体の向き等に起因して測距センサ１１ｂが呼吸による動きを検出できない場合が含まれる。

睡眠深度推定部２６は、心拍の検出において検出ミスが無いと判定した場合は（Ｓ１２のＮＯ）、心拍の検出結果を用いて睡眠深度指標を算出する（Ｓ１３）。心拍の検出結果を用いた睡眠深度指標の詳細な算出方法については後述する。

睡眠深度推定部２６により心拍の検出において検出ミスがあると判定された場合は（Ｓ１２のＹＥＳ）、呼吸検出部２２は、測距センサ１１ｂによる距離の測定結果を用いて呼吸の検出を行う（Ｓ１４）。

呼吸検出部２２は、測距センサ１１ｂの出力信号から直流成分および高周波成分を除去した第二信号から、バンドパスフィルタ等のフィルタを用いて、呼吸に相当する周波数帯域の成分を抽出することにより、呼吸の検出結果を求める。

睡眠深度推定部２６は、呼吸の検出結果から、検出ミスがあるか否かを判定する（Ｓ１５）。睡眠深度推定部２６は、呼吸の変動量が予め定められた閾値以上である場合には、検出ミスがあったと判定する。なお、当該検出ミスには、ユーザの体の向き等に起因して測距センサ１１ｂが呼吸による動きを検出できない場合、無呼吸の期間のように呼吸を検出できない場合が含まれる。

睡眠深度推定部２６は、呼吸の検出において検出ミスが無いと判定した場合は（Ｓ１５のＮＯ）、呼吸の検出結果を用いて睡眠深度指標を算出する（Ｓ１６）。呼吸の検出結果を用いた睡眠深度指標の算出方法については後述する。

睡眠深度推定部２６により呼吸の検出において検出ミスがあると判定された場合は（Ｓ１５のＹＥＳ）、体動検出部２３は、測距センサ１１ｂによる距離の測定結果を用いて体動の検出を行う（Ｓ１７）。体動検出部２３は、測距センサ１１ｂの出力信号から直流成分および高周波成分を除去した第二信号から、バンドパスフィルタ等のフィルタを用いて、体動に相当する周波数帯域の成分を抽出することにより、体動の検出結果を求める。

睡眠深度推定部２６は、体動の検出結果を用いて睡眠深度指標を算出する（Ｓ１８）。体動の検出結果を用いた睡眠深度指標の算出方法については後述する。

［２−１−１．心拍による睡眠深度指標の算出］
ステップＳ１３における心拍の検出結果を用いた睡眠深度指標の算出方法について、図６Ｂ〜図６Ｅを用いて説明する。

ここで、睡眠深度推定部２６は、心拍の検出結果から自律神経指標を求め、当該自律神経指標から睡眠深度指標を算出する。自律神経指標には、交感神経活動指標と、副交感神経活動指標とが含まれる。

図６Ｂは、本実施の形態における心拍の間隔の時間変化の一例を示すグラフである。図６Ｂに示すグラフは、図６Ａに示す心拍波形における心拍の間隔ＲＲＩｉを時間毎にプロットすることで求められる。図６Ｂに示すように、睡眠中、ユーザの心拍の間隔は、緩やかな増加および減少を周期的に繰り返している。

図６Ｃは、本実施の形態において図６Ｂのグラフを周波数解析した結果を示すグラフ（以下、適宜「自律神経指標」と称する）である。図６Ｃに示すグラフは、周波数別の自律神経指標（強度）で現される。周波数は、図６Ｂに示すグラフの極大値の間隔ＲＤに対応し、強度は、図６Ｂに示すグラフの振幅に対応する。図６Ｃに示すグラフには、０．０４〜０．１５Ｈｚの周波数帯域（ＬＦ、Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂａｎｄ ｐｏｗｅｒ）と、０．１５〜０．４Ｈｚの周波数帯域（ＨＦ、Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂａｎｄ ｐｏｗｅｒ）との２ヶ所にピークが現れている。周波数帯域ＬＦの強度は、交感神経および副交感神経の活動の両方を反映した値になっている。周波数帯域ＨＦの強度は、副交感神経の活動を反映した値になっている。

図６Ｄは、本実施の形態において交感神経活動指標と副交感神経活動指標の時間経過の一例を示すグラフである。交感神経活動指標は、ＬＦ／ＨＦから求められる。副交感神経活動指標は、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）から求められる。

睡眠深度推定部２６は、交感神経活動指標−副交感神経活動指標を算出することにより、睡眠深度指標を算出する。

図６Ｅは、本実施の形態において睡眠深度指標の時間変化の一例を示すグラフである。図６Ｅは、図６Ｄに示すグラフの交感神経活動指標−副交感神経活動指標を時間毎にプロットしたものである。

［２−１−２．呼吸による睡眠深度指標の算出］
ステップＳ１５における呼吸の検出結果を用いた睡眠深度指標の算出方法について、図７を用いて説明する。

ここで、眠りが浅いほど呼吸の周期が不規則になり、眠りが深いほど呼吸の周期は安定しかつ呼吸の周期が長くなることが知られている。

図７は、本実施の形態における呼吸密度の時間変化の一例を示すグラフである。呼吸密度は、呼吸の周期から求められる。

睡眠深度推定部２６は、呼吸密度の変動量に応じて睡眠深度指標を算出する。

［２−１−３．体動による睡眠深度指標の算出］
ステップＳ１８における体動の検出結果を用いた睡眠深度指標の算出方法について、図８を用いて説明する。

ここで、眠りが浅いほど体動の発生回数が少なくなり、眠りが深いほど体動の発生回数が多くなることが知られている。

図８は、本実施の形態における体動の発生状況の一例を示すグラフである。呼吸密度は、呼吸の周期から求められる。

睡眠深度推定部２６は、体動の発生回数に応じて睡眠深度指標を算出する。

［２−２．基準閾値の補正］
睡眠深度推定部２６は、図４に示すように、睡眠深度指標の算出後（Ｓ１０の実行後）、基準閾値の補正を行う（Ｓ３０）。

図９は、本実施の形態における基準閾値の補正の処理手順の一例を示すフローチャートである。閾値の算出（基準閾値の変更）は、エポック単位で行う（体温および距離の測定単位で行う）。

［２−２−１．体温の測定値の補正］
体温検出部２４は、図９に示すように、体温の測定結果を補正する（Ｓ３１〜Ｓ３７）。これにより、体温の測定結果の精度を向上させることができる。

具体的には、体温検出部２４は、先ず、遠赤外線センサ１１ａによる体温の測定結果を取得する（Ｓ３１）。体温検出部２４は、図３Ｂに示すように、頭部の温度Ｔ１、腹部の温度Ｔ２、手の温度Ｔ３およびＴ４、足先の温度Ｔ５およびＴ６を取得する。

体温検出部２４は、周囲との温度差に変化があるか否かを検出し（Ｓ３２）、温度差に変化があると検出した場合は（Ｓ３２の有）、当該エポックにおける測定値を補正する（Ｓ３３）。周囲との温度差に変化がある場合、周辺空気あるいは寝具への熱の移動量に変化が生じると考えられるためである。体温検出部２４は、室内温度または床内温度が一定温度以上変化した場合に、周囲との温度差に変化があると判定する。体温検出部２４は、（室内温度または床内温度の変化量）×（熱抵抗値）を用いて、測定温度を補正する。ここで、熱抵抗値は、生体の皮膚から周辺空間までの間の抵抗値を示している。

体温検出部２４は、ユーザが寝返りを行ったか否かを判定し（Ｓ３４）、寝返りを行ったと判定した場合は（Ｓ３４の有）、当該エポックにおける体温のデータを破棄する（Ｓ３５）。体動が生じた場合、熱の放出等により、急激に測定値が変化するためである。体温検出部２４は、２−１−３において求めたエポック毎の体動の有無（図８参照）から、体動があったか否かを判定する。

体温検出部２４は、呼吸密度に変化があるか否かを判定し（Ｓ３６）、呼吸密度に変化があると判定した場合は（Ｓ３６の有）、測定値を補正する（Ｓ３７）。呼吸密度が変化した場合、ユーザの体内における熱の移動量に変化が生じると考えられるためである。体温検出部２４は、呼吸密度が一定値以上変化した場合に、呼吸密度に変化があると判定する。体温検出部２４は、呼吸密度×係数を用いて、測定温度を補正する。

［２−２−２．熱移動指標の決定］
閾値変更部２５は、補正後の体温の測定結果を用いて、血流による熱移動の指標ΔＴを算出する（Ｓ３８）。本実施の形態では、複数の指標の候補を求め、当該指標の候補から、１つの指標を選択する。本実施の形態では、閾値変更部２５は、複数の指標の候補のうち、最大値および最小値の差が最も大きい指標の候補を、血流による熱移動の指標として選択する。

閾値変更部２５は、本実施の形態では、指標の候補として、ΔＴａ＝Ｔ２−Ｔ１、ΔＴｂ＝Ｔ２−（（Ｔ３＋Ｔ４）／２）、および、ΔＴｃ＝Ｔ２−（（Ｔ５＋Ｔ６）／２）のグラフを算出する。

図１０は、本実施の形態における血流による熱移動の指標の候補の算出結果の一例を示すグラフである。図１０より、最大値および最小値の差が最も大きい指標は、ΔＴｃのグラフであることが分かる。閾値変更部２５は、ΔＴｃを血流による熱移動の指標ΔＴとして選択する。

［２−２−３．環境指標の算出］
環境情報検出部１２は、図９に示すように、環境情報を取得して環境指標を算出する（Ｓ３９）。環境指標は、睡眠の状態に影響を及ぼす可能性のある環境要因の度合いを示す指標である。本実施の形態では、環境指標として、累積睡眠指標Ｘ１、睡眠抑制指標Ｘ２、睡眠促進指標Ｘ３およびＸ４、睡眠周期指標Ｘ５の５つの指標を想定している。

累積睡眠指標Ｘ１は、ユーザの日々の睡眠を一定に保とうとする働き、つまり、睡眠の恒常性による睡眠への影響を算出するための指標である。累積睡眠指標Ｘ１は、前日までの一定期間における睡眠履歴に基づいて算出される。睡眠履歴は、本実施の形態では、前回までの睡眠時におけるユーザの時間の経過に対するステージの移り変わりを示している。

図１１は、本実施の形態における睡眠履歴の一例を示すグラフである。累積睡眠指標Ｘ１は、例えば、（（Ｓ１／Ｓａ）×（（Ｗａ−Ｗ１）／Ｗａ）×Ａ１＋（Ｓ２／Ｓａ）×（（Ｗａ−Ｗ２）／Ｗａ）×Ａ２）×影響度係数ＡＸ１により算出される。ここで、Ｓａは２４時間分の面積である。Ｗａは、基準となる覚醒時間であり、例えば、１５時間である。係数Ａ１は、１日前の睡眠が、睡眠深度の判定を行う当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。係数Ａ２は、２日前の睡眠が当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。影響度係数ＡＸ１は、睡眠の恒常性が当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。

睡眠抑制指標Ｘ２は、就寝前に浴びた光、つまり、就寝前の自律神経系の状態による睡眠への影響を算出するための指標である。脳の松果体から分泌されるホルモンの１種であるメラトニンは、特に、青色の波長の光により抑制されることが知られている。また、メラトニンには深部体温を低下させる働きがあると考えられている。環境情報検出部１２は、例えば、受光素子を用い、入眠前にユーザが浴びた青色の波長の光の時間とその強度とを計測する。睡眠抑制指標Ｘ２は、（青色の波長の光の強度×係数Ｂ）×時間の計測値×影響度係数ＡＸ２により算出される。係数Ｂは、青色の波長の光の強度における睡眠の抑制度を指標化したものである。係数Ｂは、１時間より前の時間では、影響が０になり、１時間前〜入眠時までの期間は、入眠に近づくほど値が大きくなる。影響度係数ＡＸ２は、就寝前の自律神経系の状態が当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。

睡眠促進指標Ｘ３は、就寝前の体温の状態による睡眠への影響を算出するための指標である。体温の状態に影響を与えるユーザの行動には、例えば、食事、運動、入浴等がある。これらの行動は、ユーザの体の深部温度に影響を与えることが知られている。また、各行動の終了時間から睡眠への影響が持続する時間および各行動の終了時間からの経過時間に応じて、睡眠への影響の度合いが変化すると考えられる。

睡眠促進指標Ｘ３は、（行動の強度×寄与度）×時間指標×影響度係数ＡＸ３により算出される。行動の強度は、食事、運動、入浴等の行動別に設定された値である。寄与度は、行動を行った時間帯による睡眠への影響の度合いを指標化したものである。従って、食事、運動、入浴をこの順に実行した場合、寄与度は、食事＜運動＜入浴になると考えられる。時間指標は、各行動の終了時間から睡眠への影響が持続する時間および各行動の終了時間からの経過時間による睡眠への影響の度合いを指標化したものである。例えば、入浴後、入浴により体温が保温されている時間は、入浴が睡眠に与える影響の度合いが大きいと考えられる。さらに、入浴から時間が経過するほど、睡眠に与える影響の度合いが小さくなっていくと考えられる。影響度係数ＡＸ３は、就寝前の体温の状態が当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。

睡眠促進指標Ｘ４は、緯度（太陽光の強度）および気候等の睡眠の概日性による睡眠への影響を算出するための指標である。生体は、約１日を単位とするリズムでコントロールする働きを持っている。このリズムは、太陽光（朝日）を受けることで補正されることが知られている。このため、緯度あるいは気候の変動により、リズムの補正がうまく働かない場合、入眠あるいは睡眠深度に対して影響を及ぼすと考えられる。

図１２は、本実施の形態における太陽光の強度および日照率の一例を示すグラフである。太陽光の強度は、緯度の情報から求められる。環境情報検出部１２は、ユーザの入力等により、位置情報を取得する。環境情報検出部１２は、緯度と経度の情報を用いて、太陽光の強度に加え、太陽光が当たる時間帯を求める。環境情報検出部１２は、さらに、ユーザの入力あるいはインターネット３０を介して、気候情報を取得し、気候情報を用いて、時刻別の日照量の減衰率を求める。

睡眠促進指標Ｘ４は、（入眠時の太陽光の強度×入眠時の日照量の減衰率）×（起床時の太陽光の強度×起床時の日照量の減衰率）×入眠および起床のタイミングによる睡眠への影響×影響度係数ＡＸ４により算出される。影響度係数ＡＸ４は、睡眠の概日性が当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。

睡眠周期指標Ｘ５は、年齢等の個体差による睡眠への影響を算出するための指標である。例えば、年齢別に、時間と睡眠状態との関係を示す睡眠パターンの基本パターンを予め複数設定しておく。環境情報検出部１２は、ユーザの年齢と過去の睡眠パターンの履歴から、一つの基本パターンを選択する。環境情報検出部１２は、基本パターン毎に設定された周期パターン指標を用いて、睡眠周期指標Ｘ５を算出する。睡眠周期指標Ｘ５は、周期パターン指標×影響度係数ＡＸ５により求められる。影響度係数ＡＸ５は、個体差が当日の睡眠に与える影響の度合いを数値化したものである。

なお、周期パターンは、さらに、性別および職業（生活習慣）等に応じて複数設定しても構わない。例えば、曜日毎に基本パターンを設定し、年齢および過去の睡眠パターンに加え、生活習慣を考慮して、基本パターンを選択しても構わない。

閾値変更部２５は、図９に示すように、累積睡眠指標Ｘ１、睡眠抑制指標Ｘ２、睡眠促進指標Ｘ３、睡眠促進指標Ｘ４および睡眠周期指標Ｘ５の５つの指標をΔＴに加算して、ΔＴＡを求める（Ｓ４０）。

［２−２−４．体温変化指標の算出］
閾値変更部２５は、エポック毎に、体温変化指標Ｉ_Ｔを算出する（Ｓ４１）。閾値変更部２５は、ステップＳ４０において算出した指標ΔＴＡの傾きを求める。閾値変更部２５は、体温変化指標Ｉ_Ｔを、（ΔＴＡの傾き）×ａ１＋ａ２から算出する。ａ１およびａ２は、体幹部の温度Ｔ２と末梢部分の温度とが平衡になるときに、体温変化指標Ｉ_Ｔが５０となるように決定する。体幹部の温度Ｔ２と末梢部分の温度とが平衡になるときの体温変化指標Ｉ_Ｔの値が、体温変化指標Ｉ_Ｔの中央値となる。なお、末梢部分の温度は、本実施の形態では、血流による熱移動の指標ΔＴとしてΔＴｃを選択したため、（Ｔ５＋Ｔ６）／２である。

図１３は、本実施の形態において、各エポックにおける睡眠深度指標、体温変化指標および睡眠状態（ステージ）の判定結果の一例を示す表である。図１３において、体温変化指標の中央値は５０である。つまり、体温変化指標Ｉ_Ｔが５０以上の期間、図１３のエポック０〜８０、１１０〜１２０の期間は、ユーザの深部体温が上昇している期間である。これに対し、体温変化指標Ｉ_Ｔが５０より小さい期間、図１３のエポック８５〜１０５、１２５〜１４５の期間は、ユーザの深部体温が下降している期間である。

［２−２−５．閾値の変更］
本実施の形態において、閾値変更部２５は、深部体温が上昇している期間では、１以上の閾値を、より睡眠が浅いステージに分類されるように変更し、深部体温が低下している期間では、１以上の閾値を、より睡眠が深いステージに分類されるように変更する。言い換えると、閾値変更部２５は、体温が上昇している期間では、基準閾値の各々をより睡眠が深いことを示す値に変更し、体温が低下している期間では、基準閾値の各々をより睡眠が浅いことを示す値に変更する。上述したように、本実施の形態の睡眠深度指標は、値が大きいほど睡眠が深く、値が小さいほど睡眠が浅いことを示している。このため、本実施の形態において、閾値変更部２５は、体温が上昇している期間は、より浅いステージに分類される回数が多くなるように、閾値を増加させる。さらに、閾値変更部２５は、体温が下降している期間は、より深いステージに分類される回数が多くなるように、閾値を減少させる。

閾値変更部２５は、エポック毎に、基準閾値を変更する（Ｓ４２）。閾値変更部２５は、基準閾値Ｔｈｊ（ｊ＝１〜５）＋（（Ｉ_Ｔ−Ｉ_Ｔの中央値）×係数ａ_Ｔｈｊ）を算出することにより、閾値ＴｈＡｊを求める。上述したように、Ｉ_Ｔの中央値は５０である。また、係数ａ_Ｔｈｊは０．１（ここでは、説明のため、全ての閾値で共通とする）とする。

図１４は、本実施の形態における体温変化指標を用いた閾値の変更結果の一例を示す表である。なお、図１４の（ａ）は図１３のエポック１４０（体温の下降時）における閾値の変更結果を示している。図１４の（ｂ）は基準閾値を示している。図１４の（ｃ）は図１３のエポック５０（体温の上昇時）における閾値の変更結果を示している。

例えば、図１３のエポック１４０では、閾値ＴｈＡｊ＝Ｔｈｊ＋（（４４−５０）×０．１）＝Ｔｈｊ−０．６となる。上述したように、図１４の（ａ）はエポック１４０における閾値の計算結果を示している。また、図１３のエポック５０では、閾値ＴｈＡｊ＝Ｔｈｊ＋（（９３−５０）×０．１）＝Ｔｈｊ＋４．３となる。上述したように、図１４の（ｃ）はエポック５０における閾値の計算結果を示している。

［２−３．ステージの判定］
睡眠深度推定部２６は、図４に示すように、睡眠深度の判定を行う（Ｓ５０）。睡眠深度の判定は、睡眠深度指標と、変更後の閾値ＴｈＡｊとを比較して行う。なお、図１３において、斜線で示す部分は、基準閾値によるユーザの状態の判定結果と、変更後の閾値によるユーザの状態の判定結果とが異なる部分である。

例えば、図１３に示すエポック１４０の場合、睡眠深度指標は４０である。エポック１４０における閾値ＴｈＡｊは、上述したように、図１４の（ａ）に示す閾値となる。従って、エポック１４０におけるユーザの睡眠の状態は、ステージ３であると判定される。なお、図１４の（ｂ）に示す基準閾値を用いてユーザの睡眠の状態を判定した場合、ステージ２であると判定される。つまり、本実施の形態の睡眠評価装置１０では、体温が下降している期間は、基準閾値による判定結果よりも深いステージであると判定される傾向にあるといえる。

また、例えば、図１３に示すエポック５０の場合、睡眠深度指標は６３である。エポック５０における閾値ＴｈＡｊは、上述したように、図１４の（ｃ）に示す閾値となる。従って、エポック５０におけるユーザの睡眠の状態は、ステージ３であると判定できる。なお、図１４の（ｂ）に示す基準閾値を用いてユーザの睡眠の状態を判定した場合、ステージ４であると判定される。つまり、本実施の形態の睡眠評価装置１０では、体温が上昇している期間は、基準閾値による判定結果よりも浅いステージであると判定される傾向にあるといえる。

図１５は、図１３に示す変更後の閾値を用いたステージの判定結果の一例と、基準閾値を用いたステージの判定結果の一例とを示すグラフである。図１５において、実線は、変更後の閾値を用いたステージの判定結果である。破線は、基準閾値を用いたステージの判定結果である。

［２−４．入眠誘導］
入眠誘導部２７は、ユーザの入眠前に、睡眠履歴を取得し、睡眠履歴を用いて入眠誘導が必要であるか否かを判定し、入眠誘導が必要と判定された場合に入眠誘導を行う（Ｓ６０）。

入眠誘導部２７は、例えば、体温の調節機能および自律神経系を整えるのを補助するために、超音波あるいは低周波音の刺激を行う。入眠誘導部２７は、エアコンの温度および風量の調節、ＡＶ機器の制御、あるいは、照明の制御等を行っても構わない。

［３．効果等］
上記実施の形態の睡眠評価装置１０は、心拍による睡眠深度の測定をベースとして、ユーザの睡眠の状態を判定するので、脳波を測定する装置に比べ、装置構成を簡素化し安価に構成することが可能である。

また、上記実施の形態の睡眠評価装置１０は、体温に応じて、ユーザの睡眠状態（ステージ）の判定に用いる基準閾値を変更するので、睡眠のステージの判定における精度を向上させることが可能になる。

より詳細には、体温は、睡眠中、睡眠の状態に応じて変動している。これは、体内に取り込んだ食物の分解によって発生した熱、体内活動による熱あるいは外部から受けた熱等の熱が、血液等の体液によって全身に循環しているためである。さらに、体温は、気化熱により体温を下げる発汗等、皮膚付近の活動によっても変動している。このような人体の活動は、睡眠による影響を受けていると考えられる。本実施の形態の睡眠評価装置１０は、深部体温を用いて基準閾値を変更することで、睡眠のステージの判定精度を向上させることができる。

さらに、本発明者は、ＰＳＧによるステージの判定結果と心拍によるステージの判定結果とを比較すると、心拍によるステージの判定では、深部体温の下降時には、ＰＳＧによるステージの判定結果よりも浅いステージに分類される傾向にあり、深部体温の上昇時には、ＰＳＧによるステージの判定結果よりも深いステージに分類される傾向にあることを見いだした。

本実施の形態の睡眠評価装置１０では、深部体温の下降時には、より深いステージに分類されるように、深部体温の上昇時には、より浅いステージに分類されるように、基準閾値を変更するので、ステージの判定結果をＰＳＧによる判定結果に近づけることが可能になる。脳波を用いるＰＳＧによる判定結果の方が、心拍による判定結果よりもステージの判定精度は高いと考えられるため、本実施の形態の睡眠評価装置１０は、判定精度が向上したと言える。

図１６は、ユーザの深部体温、皮膚の温度および眠り易さの推移の一例を示すグラフである。図１６に示すように、睡眠中（２４時〜６時付近）は、深部体温が比較的低くなり、眠り易さが強くなる。また、起きている時は、深部体温が比較的高くなり、眠り易さが弱くなっていることが分かる。また、図１６より、深部体温が低い時間帯に睡眠が深くなり、体温の降下勾配が大きいほど入眠過程が円滑に進むと考えられる。深部体温が下降している時間帯は、下降の勾配が大きいほど、睡眠が深いステージに到達するまでの時間が短くなり、且つ、安定した経過をたどることが知られている。

（他の実施の形態）
以上、本発明の実施の形態に係る睡眠評価装置および睡眠評価方法について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。

（１）上記実施の形態では、閾値を変更する場合について説明したが、深部体温が上昇している期間ではより睡眠が浅いステージに分類されるように、深部体温が低下している期間ではより睡眠が深いステージに分類されるように、睡眠深度指標を変更しても構わない。

（２）上記実施の形態において、睡眠評価装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである場合を例に説明したが、これに限るものではない。

睡眠評価装置を構成する構成要素（心拍検出部２１、呼吸検出部２２、体動検出部２３、体温検出部２４、閾値変更部２５、睡眠深度推定部２６および入眠誘導部２７）の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されていても構わない。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩである。システムＬＳＩは、例えば、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムを含む。この場合、ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

さらにまた、睡眠評価装置を構成する構成要素の一部または全部は、睡眠評価装置に脱着可能なＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カードまたは単体のモジュールから構成されていても構わない。ＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有していても良い。

また、本発明は、上述した睡眠評価方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであっても構わないし、上記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であっても構わない。

さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。

また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。

また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。

上記実施の形態の睡眠評価装置および睡眠評価方法は、医療用機器等として有用である。

１０ 睡眠評価装置
１１ 生体情報検出部
１１ａ 遠赤外線センサ
１１ｂ 測距センサ
１２ 環境情報検出部
１３ メモリ
１４ 通信部
１５ インターフェース
１６ 入力部
１７ 表示部
１８ 出力部
２０ 演算処理部
２１ 心拍検出部
２２ 呼吸検出部
２３ 体動検出部
２４ 体温検出部
２５ 閾値変更部
２６ 睡眠深度推定部
２７ 入眠誘導部
３０ インターネット

Claims (7)

1. ユーザの深部体温の情報と、前記ユーザの心拍、呼吸および体動の少なくとも何れか１つを含む生体情報とを検出するセンサと、
   前記生体情報に対応する前記ユーザの睡眠深度指標を１以上の閾値と比較することにより、前記ユーザの睡眠の状態を複数のステージの内の一つに分類する睡眠深度推定部と、
   前記深部体温の情報を用いて、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を変更する変更部とを備える、
   睡眠評価装置。
2. 前記センサは、時間的に複数の体温を検出し、
   前記変更部は、前記深部体温が上昇している期間では、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を、より睡眠が浅いステージに分類されるように変更する、
   請求項１に記載の睡眠評価装置。
3. 前記センサは、経時的に複数の体温を検出し、
   前記変更部は、前記深部体温が低下している期間では、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を、より睡眠が深いステージに分類されるように変更する、
   請求項１または２に記載の睡眠評価装置。
4. さらに、
   前記生体情報を用いて前記ユーザの動作を検出する体動検出部を備え、
   前記変更部は、前記体動検出部において前記ユーザが動作したと判定された場合に、前記ユーザが動作したと判定された期間における前記深部体温の情報を補正または破棄する、
   請求項１〜３の何れか１項に記載の睡眠評価装置。
5. さらに、
   前記ユーザの周囲における温度の情報、前回までの睡眠時における前記ユーザの時間の経過に対するステージの移り変わりを示す睡眠履歴、就寝前に浴びた光の情報、就寝前の体温の状態を示す情報、緯度および気候に関する情報、ユーザの年齢を含む個体差に関する情報のうちの少なくとも一つを取得する情報検出部を備え、
   前記変更部は、さらに、前記情報検出部が取得した情報を用いて前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を変更する、
   請求項１〜４の何れか１項に記載の睡眠評価装置。
6. さらに、
   前記ユーザの入眠前に、前回までの睡眠時における前記ユーザの時間の経過に対するステージの移り変わりを示す睡眠履歴を取得し、前記睡眠履歴を用いて入眠誘導が必要であるか否かを判定し、前記入眠誘導が必要と判定された場合に前記入眠誘導を行う入眠誘導部を備える、
   請求項１〜５の何れか１項に記載の睡眠評価装置。
7. ユーザの深部体温の情報と、前記ユーザの心拍、呼吸または体動の少なくとも何れか１つを含むユーザの生体情報とを検出するセンサを用いた睡眠評価方法であって、
   前記生体情報に対応する前記ユーザの睡眠深度指標を１以上の閾値と比較することにより、前記ユーザの睡眠の状態を複数のステージの内の一つに分類するステップと、
   前記深部体温の情報を用いて、前記１以上の閾値または前記睡眠深度指標を変更するステップとを含む、
   睡眠評価方法。

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