JP2016538898A - 疲労モニタリング及び管理システム - Google Patents
疲労モニタリング及び管理システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016538898A JP2016538898A JP2016521736A JP2016521736A JP2016538898A JP 2016538898 A JP2016538898 A JP 2016538898A JP 2016521736 A JP2016521736 A JP 2016521736A JP 2016521736 A JP2016521736 A JP 2016521736A JP 2016538898 A JP2016538898 A JP 2016538898A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fatigue
- user
- sleep
- data
- assessment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4815—Sleep quality
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
- A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
- A61B5/0531—Measuring skin impedance
- A61B5/0533—Measuring galvanic skin response
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1118—Determining activity level
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B7/00—Instruments for auscultation
- A61B7/003—Detecting lung or respiration noise
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
- A61M16/0057—Pumps therefor
- A61M16/0066—Blowers or centrifugal pumps
- A61M16/0069—Blowers or centrifugal pumps the speed thereof being controlled by respiratory parameters, e.g. by inhalation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/02—Operational features
- A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
- A61B5/02055—Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02405—Determining heart rate variability
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/18—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/291—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
- A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4818—Sleep apnoea
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
- A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Dermatology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Physiology (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Anesthesiology (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Hematology (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
Abstract
Description
本出願は、2013年10月9日に出願されたオーストラリア仮特許出願第2013903881号、及び2014年6月19日に出願されたオーストラリア仮特許出願第2014902350号の利益を主張し、それらの各々の開示内容は、参照することによりその全体が本明細書の一部をなすものとする。
該当なし
該当なし
該当なし
様々な呼吸障害が存在する。
閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)を治療するために、持続気道陽圧(CPAP)療法が用いられている。前提は、持続気道陽圧が空気圧式スプリントとして機能し、軟口蓋及び舌を前方に押して中咽頭後壁から離すことによって上気道閉塞を防止することができるということである。
オーストラリアのクイーンズランド州によって発行された疲労に関するガイダンスノート(2013)は、覚醒度の低下及び能力の低下に関連する、身体的要素及び/又は精神的要素を含む可能性がある障害の状態として、疲労を定義している。通常、以下に関連して、疲労の原因となる複数の要因がある。
・睡眠の質が悪いこと(例えば、家族/娯楽の要因、ストレス、騒音、呼吸障害及び他の健康問題による)。睡眠の質が悪いことは、世界的に顕著な問題であり、成人人口の最大60%に影響を与えている。
・最後の睡眠以来の時単位での時間として定義される覚醒時間の延長。
疲労測定に対する従来の手法は、主に、勤務表に載せられた時間/シフト、及び場合によっては、睡眠の被験者報告事例の検討に頼る。
1.最近の24時間、48時間、72時間及びそれより長い過去の期間の軽睡眠、深睡眠及びレム睡眠、中断並びに就寝時刻及び起床時刻を含む、客観的睡眠パラメータに基づいて、疲労(及び日中の眠気レベル)をモニタリングするための線形モデルの使用。
2.客観的睡眠尺度を日常活動レベル及びカロリー摂取並びにボディ・マス指数(BMI)と結合して、疲労(慢性又は急性)をモニタリングして生活の質尺度を形成する方法。
3.客観的睡眠尺度、並びに任意選択的に活動及び他の生活様式パラメータを、質問票を介して及び/又はゲームを介して収集された主観的ユーザデータと結合して、疲労に対するプロキシ(proxy:代理)として反応時間/覚醒状態を推定する方法。
4.睡眠期間のRPTデバイス又は無線周波数センサによって推定されたAHI尺度を、ユーザに対するベースラインAHIに結合することにより、ユーザの疲れ/疲労を推定する方法。AHIは、疲れ/疲労により(ユーザ質問票によって管理されるアルコール等の他の要因により)増大するように見える。
5.CPAP治療コンプライアンスを、疲労測定値を用いてCPAP療法コンプライアンスに影響を与えることによって向上させる方法。
6.音声処理を介して推定されるいびきレベル及び持続時間を、ユーザに対するベースラインいびきレベルと結合する方法。いびきレベルは、疲れ/疲労により(ユーザ質問票によって管理されるアルコール等の他の要因により)増大するように見える。音声処理から得られるいびき尺度を、睡眠センサデータ処理及び睡眠呼吸障害の他の尺度と結合して精度を向上させることができる。
7.ユーザの人口統計学的値のデータベースに格納された母集団値との比較に基づいて後に変更され、経時的にユーザから収集されるデータに基づいて更に変更される、デフォルトの疲労閾値(例えば、急性疲労に至る5時間未満の睡眠)の使用。
8.認知的快復(レム睡眠の持続時間を介して、かつ任意選択的に覚醒状態若しくは注意力ゲーム又は質問票若しくはプロンプトを介して推定される)は、その後の睡眠パラメータに基づいて心理状態の予測を可能にするために、質問票又はプロンプトを介して(例えば、スマートフォンアプリケーションを介して)ユーザが提供する心理状態(気分)及び過去の値と相関される。
9.「実睡眠年齢」、すなわち、ユーザの睡眠推定値及び疲労推定値に基づいて、ユーザの等価年齢が何であるか(例えば、睡眠衛生の不十分な20歳の男性は、「実睡眠年齢」が45歳であるものとして分類される可能性がある)を推定するための客観的睡眠パラメータ及び推定された疲労パラメータの標準人口統計学的データとの比較。
10.無線周波数動きセンサ又はマットレスベースの圧力センサからのレム睡眠パラメータ及び深睡眠パラメータの客観的尺度。深睡眠は疲労からの身体的回復に相関され、レム睡眠は疲労からの精神的(認知的)回復に相関される。
本技術を更に詳細に説明する前に、本明細書において説明する特定の例は変化することができ、本技術はこれらの例に限定されるものではないことが理解されるべきである。この開示において用いられる術語は、本明細書において論述する特定の例のみを説明するためのものであり、限定を意図するものではないことも理解されるべきである。
図1は、本技術の一形態による疲労モニタリング及び管理システム100のデータフローを示すブロック図である。主要処理ブロックは、疲労モニタリングモジュール110である。疲労モニタリングモジュール110は、複数のデータソース(データ115〜170)から入力を取得し、疲労モニタリング及び管理システムのユーザの疲労の状態の評価180を提供する。評価180は、ユーザの現在の疲労の状態の推定、又は指定された時点におけるユーザの将来の疲労の状態の予測の形態をとることができる。ユーザ情報モジュール185は、推定又は予測された疲労状態に基づいて情報を生成しユーザに提供する。第三者情報モジュール190は、推定又は予測された疲労状態に基づいて情報を生成し第三者に提供する。情報モジュール185及び190は、詳細に後述するように、ユーザの疲労の予防的な管理を可能にする。
疲労の増大は運動及び活動の低減に関連する。身体活動データ115は、着用可能な活動センサ(例えば、歩数計、「ステップカウンタ」、3軸加速度計に基づくアクチグラフ、高度計、並びに「Fitbit」、「Jawbone Up」及び「Actiwatch」等の商標が付けられた市販の活動センサ)から得ることができる。代替的に、身体活動データ115は、活動センサを組み込んだスマートフォン等の携帯型デバイスから得ることができる。身体活動データの例は、歩数並びに運動の持続時間及び強度である。身体運動データ115を用いて、ユーザの日常の活動レベルのプロファイルが構築される。
疲労は、日中のストレスレベルに関連する可能性がある。心拍数、呼吸数及び血圧等の生理学的バイタルサインの日中のダイナミクスは、Polar心拍数胸部バンド、ECG/Rピーク、又は胸部に取り付けられる他のデータ収集デバイス等の着用可能なデバイスにより、又はフォトプレチスモグラフィ(PPG)法を用いてこれらの信号を記録するイヤバッド(イヤフォン)(例えば、LG社又はBlaupunkt社製)によって収集することができる。一実施態様では、イヤバッドセンサからの血圧推定値を用いて、日中、血圧値を非侵襲的に追跡することができる(例えば、ユーザが音楽を聴いている/通勤している/運動している等のとき)。
ユーザの睡眠及び呼吸をモニタリングする「睡眠センサ」を利用して、寝室又は他の睡眠場所における客観的な睡眠の質及び生体運動レベルの日常のかつ長期的な傾向等の客観的な睡眠尺度120を提供することができる。有利には、客観的睡眠尺度120は、ユーザに対してほとんど又は全く干渉しない睡眠センサから抽出される。非干渉的(non-obtrusive)睡眠センサの技術は着用する必要がなく、すなわち、それらは、長期の使用を最大限にするように、「設定して意識不要(set and forget)」である。非干渉的睡眠センサの一例は、非接触センサである。図2は、ベッドで眠っている人1000が、無線周波数ドップラ動きセンサ(SleepMinder)とすることができる、例としての非接触センサ7000によってモニタリングされている状態を示す。非干渉的睡眠センサの別の例は、マットレスベースの容量性又は抵抗性マット(圧電性を含む)圧力センサである。
不十分な睡眠衛生(自ら課した睡眠制限等)に加えて、疲労に対する主な要因は、睡眠呼吸障害(SDB)の存在である。SDB尺度125の例は、無呼吸−低呼吸指数(AHI)並びに周期性四肢運動(PLM)の発生及び激しさである。非接触無線周波数ドップラ動きセンサ信号からAHI等のSDB尺度を抽出する方法は、例えば国際公開第2010/091168号に概説されており、その内容は参照することにより本明細書の一部をなすものとする。
開示する疲労モニタリング及び管理システム100の重要な態様は、許容された眠気又は疲労の客観的測定値130、例えば、ユーザ検査から得られた測定値を組み込むことができるということである。一般に、客観的疲労測定値130を得るために使用される検査は、全て疲労の影響を受ける、認知機能、実行機能、ストレス及びエネルギーレベルに対処する。客観的疲労測定値130を得るために使用することができる公式のユーザ検査としては、精神運動覚醒検査(PVT)、Osler(Oxford Sleep Resistance検査)及び覚醒維持検査(MWT)が挙げられる。PVTは、反応時間及び手/眼協調を評価する。PVT検査は、1タイプの注意力の適度によく許容される測定であり、疲労の既知の相関物である、眠気の適度な指標として作用するように以前から示されている。PVTの一例では、手持ちデバイスを介してユーザに光がランダムな時点で提示され、ユーザはその光に、ボタンを押すことによって応答しなければならない。PVTによって提供される計量としては、平均又は中央反応時間及びミスの回数が挙げられる。PVTの別の例では、ユーザは、標的を追い、それらの位置を維持しなければならない。注意力応答維持検査(Sustained Attention Response Test)は、眠気を測定する別の方法である。
疲労モニタリング及び管理システム100は、労働パターン情報135が提供される場合、より洞察を得ることができ、労働パターン情報135は、「1週間に5日、午前8時半から午後5時まで働く」ように単純なものとすることができ、又は詳細なシフト表のように複雑なものとすることができる。労働パターン情報135は、ユーザのあり得る睡眠パターンを示し、疲労状態推定値180の精度を向上することができる。
疲労モニタリングモジュール110は、他のデータソース(データ115〜170)からの履歴情報(例えば、履歴尺度140)を利用することができる。例えば、最近の1日〜7日は、ユーザのあり得る疲労状態に関する有用な情報を提供することができる。例えば、通常7.5時間の睡眠時間が観察されるユーザの場合、1晩につき6時間に徐々に遷移することは、累積的疲労を示す可能性がある。1晩につき5時間以下に突然(すなわち、短期間で)変化することは、急性疲労を示す可能性がある。
主観的ユーザデータ145は、例えば、質問票に応じてユーザが入力したデータを表す。主観的ユーザデータ145の一形態は、ユーザの主観的な又は自身で知覚する眠気に関する。例えば、ともに質問票に基づく、エプワース眠気尺度(ESS:Epworth sleepiness scale)及びスタンフォード眠気尺度(SSS:Stanford sleepiness scale)は、眠気を主観的に定量化する。Stop−Bang評価質問票は、SDBに対する危険性の推定値を提供することができる。
1=非常にはっきり目覚めている(extremely alert)
3=目覚めている(alert)
5=目覚めてもいなければ眠くもない
7=眠いが、起きているのが困難ではない
9=極めて眠い、眠気と戦っている。
開示する疲労モニタリング及び管理システム100の一態様は、分析論を用いて、ユーザの記録をより大きい母集団の記録と比較し、基準を確立し、ユーザが母集団内のどこに適合することができるかを判断することができる、というものである。例えば、個人によっては、他の個人より短期間の睡眠不足による影響を受け易く、これは、経時的にその人の記録を検査することによって学習することができる。高レベルでは、幾つかの領域は、異なる疲労特性、例えば、地場産業、時間変化による短期間の効果、地域の食事習慣及びBMI、社会経済的レベル、日照時間等の季節的影響、糖尿病の罹患率等を示すことができる。
ベースラインパラメータ155は、ユーザに対する標準値を表し、履歴尺度140の傾向分析から導出することができる(最初は短い時間尺度にわたるが、場合によっては数週間、数か月又は数年のデータの視野まで広げる)。
ユーザの局所環境は、特に花粉数又は光レベルに影響を受け易い(例えば、季節性情動障害)場合、ユーザの疲労レベルに関与する可能性がある。(ユーザによってプロフィールに詳細に提供されるか又はジオロケーションデバイス、例えばGPSデバイスを介して得られる)ユーザの睡眠場所と、適切なオンラインデータベースの照合とに基づいて、季節、天候及びアレルギー情報等の広範な環境データ160を収集することができる。
クロックから得られる時刻データ170は、疲労の評価におけるキー探索尺度として使用することができる。時刻データ170は、例えば正弦曲線モデルを用いて、疲労の基礎にある日ごとの又は概日の変動を取り込むことができる。
疲労モニタリング及び管理システム100の幾つかの実施態様は、ユーザの全体的な眠気レベルに対するあり得る較正点として、血流におけるアデノシン及びメラトニンのレベル等、眠気及び覚醒度の許容される生理学的測定値を組み込む。アデノシンは神経活動を衰えさせるため、アデノシンレベルは眠気を示す。図3は、1日にわたる人の血流におけるアデノシンのレベルの例としてのグラフ3000を含む。第1部3010では、人が眠っている間、レベルは低い。レベルは、人が時点3020で覚醒する直前に上昇し始め、人が眠いと感じる「臨界眠気レベル」3030を超えるまで、覚醒期間を通して上昇し続ける。人は、時点3040で眠りに落ち、その後、レベルは下降し始める。カフェインが、脳内のアデノシン受容体と優先的に結合し、したがってその後アデノシンの神経抑制効果を衰えさせることにより、覚醒レベルまで短期間の上昇を可能にすることができる。
上述したように、疲労モニタリングモジュール110は、データソース(データ115〜170)のうちの1つ又は複数からの入力を取得して、ユーザの疲労状態の評価180を生成する。疲労状態評価180は、ユーザの現疲労状態の推定、又はユーザの将来の疲労状態の予測の形態をとることができる。
・睡眠時間<6時間である場合、疲労指数を上昇させる(注:時に、非常に短い睡眠は、特にユーザがこれまで体調がよかった(OK)場合に、1日かけてユーザに影響を与える場合があるが、それが持続する場合、ユーザはおそらく慢性疲労になる)。
・睡眠時間>10時間である場合、疲労指数を上昇させる。
・就寝時刻が、最近の3回の夜にわたって2.5時間より長く変化した場合、疲労指数を上昇させる。
・深睡眠<7%である場合、疲労指数を上昇させる。
・最近の3回の夜の深睡眠の減少対平均>8%である場合、疲労指数を上昇させる。(減少傾向が第2の又は後続する夜に続く場合、疲労指数を更に上昇させる。深睡眠の後続する増加>5%である場合、ユーザは、「快方に向かって」おり、疲労指数は低下する。)
・レムが非常に短い(<5%〜7%)場合、疲労指数を上昇させる。
・睡眠効率<75%〜80%の場合、疲労指数を上昇させる(動きセンサが寝室の背景動きを拾い上げた場合、及び、ユーザがアプリケーションにあえて就寝時刻を入力しなかった場合に、異常値がないか検査する必要がある場合がある)。
・それ以外の場合、疲労指数を低下させる。
・特に、長い睡眠時間及びレムの低減と結合された場合、週末における疲労指数を低下させる。
・ユーザが眠りにつくために長い時間がかかっている(睡眠潜時が高い)場合、疲労指数を上昇させる(ただし、この特徴は偏っている場合もある)。
・PSQI/QoLスコアが悪い場合、ユーザは、睡眠障害がある可能性があるため、疲労指数を上昇させる。
・活動データが、ユーザが概して座っておりその後急に活動していると示唆する場合、疲労指数を上昇させる。
・「全てOK」−気にかかる疲労状態は全く検出されない(f<0.5)。
・「危険状態」−ユーザは、疲労のリスクが上昇している(0.5<f<0.8)。この状態では、これがいかに導出されたか及びその重大度の指標が提供される。例えば、ユーザは、睡眠不足の初期段階を示している可能性があり、慢性疲労の状態を経験する前に行動変化を介して矯正することができる。
・「急性疲労」−比較的短期間(およそ1日〜2日)の睡眠制限又は非常に質の悪い睡眠が、急性疲労のフラグとなっている可能性がある(0.8<f<1)。労働パターン情報135又は他のデータに基づいて、これは、ハイリスク状態であるとみなすことができる(例えば、ユーザが、セーフティクリティカルな(safety-critical)機能又は、ユーザが報告した計画された長時間運転等を実行する)。これは、最初に、身体的疲労として現れ、その後、精神的疲労として(関連する認知障害とともに)現れる場合がある。
・「慢性疲労」(数日間、0.5<f<0.8)は、より長期の睡眠制限又は全体的な不十分の睡眠衛生(不十分な食事、及び/又は目覚めているためのカフェイン入り/栄養ドリンクの混合物、それに続く、眠るためのアルコール及び睡眠薬を含む)/不眠症の結果である可能性がある。基礎となるSDB状態もまた、根本原因である可能性がある。
ユーザ情報モジュール185は、疲労状態評価と、任意選択的に、客観的睡眠尺度の一部を形成する睡眠統計量とを含む報告を生成し、ユーザに提供する。
疲労モニタリング及び管理システム100の職場実施態様では、第三者情報モジュール190は、企業雇用者の現場健康アドバイザ等の第三者に、複数の従業員の睡眠及び疲労に関する情報を含む報告を提供する。報告は、カスタマイズ可能であり、以下のような特徴のうちの1つ又は複数を含む。
・従業員(又は従業員のグループ)ごとの日常の報告
・睡眠履歴、時刻及び仕事量を含む要因に基づく疲労リスク基準
・シフト周りの睡眠のパターンの指標
・睡眠の質又は量が不十分であるパターンにおいて引き起こされた最近の睡眠履歴
・実際の睡眠時間−睡眠の持続時間、睡眠の質及び睡眠のタイミング
・長期の傾向−長期の睡眠負債の推定、個人の母集団に対する比較(すなわち、平均に対する比較)を含む
・回復(深)睡眠及び認知(レム)睡眠のバランス
・睡眠呼吸障害−リスク評価
・睡眠慣性(深睡眠又は浅睡眠からの覚醒)
・他の重要な尺度(治療コンプライアンス、投薬追跡等)
単一のユーザに対する疲労モニタリング及び管理システム100のサンプル使用事例は、以下の通りである。疲労モニタリングモジュール110は、日常の追跡のために、非接触睡眠センサ及び着用可能な活動センサへのBluetooth(登録商標)を介する無線接続とともに、スマートフォンのソフトウェアアプリケーション(アプリ)と通信するクラウドウェブサーバにおけるソフトウェアモジュールとして実装される。
疲労モニタリング及び管理システム100の一例としての実施態様は、以下のデータソースから7日にわたって20人のユーザに対して収集されたデータを利用した。
・ピッツバーグ睡眠質問票及び生活の質の調査(ベースラインデータ155)、
・SleepMinder非接触動きセンサ(客観的睡眠尺度120及びSDB尺度125)
・HOBO温度ロガー(環境データ160)
・FitBit活動センサ(身体活動データ115)
・スマートフォンを介して1日4回行われたPVT(客観的ユーザデータ130)
・スマートフォンを介して1日4回行われたVAS(主観的ユーザデータ145)
・就寝時刻/起床時刻(スマートフォンアプリケーションに手動で入力)
・スマートフォンアプリケーションによって記録された周囲音声(環境データ160)
本技術の開示において、本技術の幾つかの形態では、以下の定義のうちの1つ又は複数を適用することができる。本技術の他の形態では、代替の定義を適用することができる。
本特許文書の開示内容の一部分は、著作権保護を受けるマテリアルを含んでいる。著作権者は、本特許文書又は特許開示内容が特許商標庁の包袋又は記録に現われているときは、いかなる者によるこの特許文書又は特許開示内容の複製に対しても異議を有しないが、それ以外については、いかなる著作権も全てこれを留保する。
110 疲労モニタリングモジュール
115 身体活動データ
118 日中のバイタルサイン
120 客観的睡眠尺度
125 SDB尺度
130 客観的疲労測定値
135 労働パターン情報
140 履歴情報
145 主観的ユーザデータ
150 母集団データ
155 ベースラインデータ
160 環境データ
170 時刻
180 疲労状態の評価
185 ユーザ情報モジュール
190 第三者情報モジュール
1000 人
3000 グラフ
3010 第1部
3020 時点
3030 臨界眠気レベル
3040 時点
4000 線形分類器
5000 チャート
6000 概略表現
6010 上方のグラフ
6020 グラフ
6030 日中
6040 日中
6050 夜
6060 夜
7000 非接触センサ
Ahsberg, E., 2000. Dimensions of fatigue in different working populations. Scandinavian Journal of Psychology, 41: 231-241. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9450.00192/pdf
Belenky, G., et al., 2003. Patterns of performance degradation and restoration during sleep restriction and subsequent recovery: a sleep dose-response study. J Sleep Res, vol. 12 no 1. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1046/j.1365-2869.2003.00337.x/pdf
Dawson and Reid, 1997. Fatigue, alcohol and performance impairment. Nature, 388: 235.
Dinges DF, Pack F, Williams K, Gillen KA, Powell JW, Ott GE, et al. Cumulative sleepiness, mood disturbance, and psychomotor vigilance performance decrements during a week of sleep restricted to 4-5 hours per night. Sleep 1997; 20 (4):267-77.
Harrington, J., 1978. Shiftwork and Health: A Critical Review of the Literature. Report to the Medical Advisory Service, UK Health and Safety Executive.
Institute of Medicine (US) Committee on Sleep Medicine and Research; Colten HR, Altevogt BM, editors. Sleep Disorders and Sleep Deprivation: An Unmet Public Health Problem. Washington (DC): National Academies Press (US); 2006. 4, Functional and Economic Impact of Sleep Loss and Sleep-Related Disorders. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK19958/63.
Jackowska et al., 2012. Sleep problems and heart rate variability over the working day, Journal of Sleep Research, Volume 21, Issue 4, February 2012.
Nicholson PJ, D'Auria DA, 1999. Shift work, health, the working time regulations and health assessments. Occup Med (Lond). 1999 Apr;49(3):127-37. http://occmed.oxfordjournals.org/content/49/3/127.full.pdf
NSF (National Sleep Foundation), 2013. http://www.sleepfoundation.org/article/sleep-related-problems/excessive-sleepiness-and-sleep
Sasaki, T., 2007. Overtime, job stressors, sleep/rest, and fatigue of Japanese workers in a company. https://www.jstage.jst.go.jp/article/indhealth/45/2/45_2_237/_pdf
Shahly V, Berglund PA, Coulouvrat C, et al. The Associations of Insomnia With Costly Workplace Accidents and Errors: Results From the America Insomnia Survey. Arch Gen Psychiatry. 2012: 69(10):1054-10
Shambroom JR, Fabregas SE. Age Related Changes in Objectively Measured Sleep Observed in a Large Population in the Home, available through myzeo.com.
State of Queensland, Department of Natural Resources and Mines, 2013. Guidance Note for Fatigue Risk Management.
Trejo et al. EEG-Based Estimation of Mental Fatigue. http://aiolos.um.savba.sk/~roman/Papers/hci07_1.pdf
Zichermann, G. and Cunningham, C. (August 2011). Introduction to Gamification by Design: Implementing Game Mechanics in Web and Mobile Apps (1st ed.). Sebastopol, California: O'Reilly Media.
Claims (39)
- ユーザの疲労をモニタリングするシステムであって、
前記ユーザの客観的睡眠尺度を生成するように構成された非干渉的睡眠センサを有する1つ又は複数のデータソースと、
プロセッサの疲労モニタリングモジュールであって、前記1つ又は複数のデータソースからのデータに基づいて前記ユーザの疲労状態の評価を生成するように構成されたモジュールと、
を備える、システム。 - 前記1つ又は複数のデータソースは、
前記ユーザの身体活動データを生成するように構成された活動センサと、
前記ユーザの睡眠場所における周囲状態に関連する環境データを生成するように構成された環境センサと、
前記ユーザの自身で知覚する疲労状態に関連する主観的ユーザデータを取り込むように構成されたデバイスと、
前記ユーザの日中のバイタルサインデータを取り込むように構成されたデバイスと、
前記ユーザの疲労又は眠気の客観的測定値を取り込むように構成されたデバイスと、
クロックと、
前記ユーザに対する労働パターン情報と、
のうちの1つ又は複数を更に備える、請求項1に記載のシステム。 - 前記主観的ユーザデータは、
カフェイン摂取量と、
ストレスレベルと、
エネルギーレベルと、
心理状態と、
知覚される睡眠の質と、
のうちの1つ又は複数を含む生活様式パラメータを含む、請求項2に記載のシステム。 - 前記環境データは、季節、天候及びアレルギー情報のうちの1つ又は複数を含む、請求項2又は3に記載のシステム。
- 前記環境データは、周囲温度、周囲音声レベル、光レベル、空気の品質及び湿度のうちの1つ又は複数を含む、請求項2又は3に記載のシステム。
- 前記疲労又は眠気の客観的測定値は、ユーザ検査から得られる、請求項2〜5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労又は眠気の客観的測定値は、前記ユーザによるゲームプレイから得られる、請求項2〜5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、所定時間窓にわたって前記1つ又は複数のデータソースからデータを取り込むように構成された履歴データベースに基づいて、前記ユーザの前記疲労状態の評価を生成する、請求項1〜7のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、前記履歴データベースにおけるデータの傾向分析から導出された前記ユーザに対するベースラインパラメータに基づいて、該ユーザの前記疲労状態の評価を生成するように更に構成されている、請求項8に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、前記システムの複数のユーザからの前記1つ又は複数のデータソースからのデータを含む母集団データベースに基づいて、前記ユーザの前記疲労状態の評価を生成するように更に構成されている、請求項1〜9のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、質問票に対する応答から導出される前記ユーザに対するベースラインパラメータに基づいて、該ユーザの前記疲労状態の評価を生成するように更に構成されている、請求項1〜10のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記睡眠センサは、睡眠呼吸障害尺度を提供するように更に構成されている、請求項1〜11のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記睡眠呼吸障害尺度はいびき尺度である、請求項12に記載のシステム。
- 睡眠センサデータは、音声センサからの音声データと結合されて前記いびき尺度が得られる、請求項13に記載のシステム。
- 前記いびき尺度は、前記睡眠センサデータが、前記ユーザが存在し睡眠していることを示すときの間隔に制限される、請求項14に記載のシステム。
- 前記睡眠センサは動きセンサであり、前記いびき尺度を得ることは、前記動きセンサからの呼吸運動信号における高周波数成分と同期する前記音声データにおけるいびき状事象を検出することを含む、請求項14に記載のシステム。
- 前記睡眠呼吸障害尺度は無呼吸−低呼吸指数である、請求項12に記載のシステム。
- 前記睡眠呼吸障害尺度は、呼吸数の増大である、請求項12に記載のシステム。
- 前記ユーザの前記疲労状態の評価は、該ユーザの現疲労状態の推定を含む、請求項1〜18のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記ユーザの前記疲労状態の評価は、指定された時点における該ユーザの将来の疲労状態の予測を含む、請求項1〜18のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記客観的睡眠尺度は、
心拍数、
呼吸数、
生物学的動きレベル、
睡眠統計量、
ガルバニック皮膚応答、及び
体温、
のうちの1つ又は複数を含む、請求項1〜20のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記睡眠統計量は、
睡眠の持続時間、
睡眠の質、
睡眠の中断の回数、
レム睡眠の持続時間、
中途覚醒、
睡眠慣性、及び
睡眠潜時、
のうちの1つ又は複数を含む、請求項21に記載のシステム。 - 前記ユーザの前記疲労状態の評価に関連する情報を第三者に提供するように構成された第三者情報モジュールを更に備える、請求項1〜22のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記ユーザの前記疲労状態の評価に関連する情報を該ユーザに提供するように構成されたユーザ情報モジュールを更に備える、請求項1〜23のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記睡眠センサは、前記ユーザがCPAP治療を受けている呼吸圧力治療装置と一体化されたセンサである、請求項1〜24のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、前記1つ又は複数のデータソースからのデータを線形結合して疲労指数を生成するように構成されている線形分類器である、請求項1〜25のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、前記1つ又は複数のデータソースからのデータに規則セットを適用して疲労指数を生成する、請求項1〜25のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労指数は、一組の疲労状態のうちの1つにマッピングされる、請求項26又は27に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、前記ユーザに関連する処理デバイス上に実施され、該処理デバイスは前記1つ又は複数のデータソースに接続されている、請求項1〜28のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記疲労モニタリングモジュールは、ネットワークにより前記1つ又は複数のデータソースに接続されたリモートサーバにおいて実施される、請求項1〜28のいずれか一項に記載のシステム。
- ユーザの疲労をモニタリングする方法であって、1つ又は複数のプロセッサにおいて、1つ又は複数のデータソースからのデータに基づいて前記ユーザの疲労状態の評価を生成するステップを含み、該データは、非干渉的睡眠センサによって生成される該ユーザの客観的睡眠尺度を含む、方法。
- 前記ユーザに前記疲労状態の評価を提供するステップを更に含む、請求項31に記載の方法。
- 前記疲労状態の評価に基づいて前記ユーザに推奨を行うステップを更に含む、請求項31又は32に記載の方法。
- 前記推奨は、前記ユーザが就寝する理想的な時刻である、請求項33に記載の方法。
- 前記推奨は、前記ユーザが起床する最適な時刻である、請求項33に記載の方法。
- 前記ユーザは、CPAP治療を受けており、前記推奨は、該CPAP治療を改善するための推奨である、請求項33に記載の方法。
- 第三者に前記疲労状態の評価を提供するステップを更に含む、請求項31〜36のいずれか一項に記載の方法。
- 前記生成するステップは、前記1つ又は複数のデータソースに線形分類器を適用するステップを含む、請求項31〜37のいずれか一項に記載の方法。
- 前記生成するステップの前に、前記データソースのうちの1つ又は複数に非線形変換を適用するステップを更に含む、請求項38に記載の方法。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
AU2013903881 | 2013-10-09 | ||
AU2013903881A AU2013903881A0 (en) | 2013-10-09 | Fatigue monitoring and management system | |
AU2014902350A AU2014902350A0 (en) | 2014-06-19 | Fatigue monitoring and management system | |
AU2014902350 | 2014-06-19 | ||
PCT/US2014/059311 WO2015054134A1 (en) | 2013-10-09 | 2014-10-06 | Fatigue monitoring and management system |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020085229A Division JP6998424B2 (ja) | 2013-10-09 | 2020-05-14 | 疲労モニタリング及び管理システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016538898A true JP2016538898A (ja) | 2016-12-15 |
JP6963894B2 JP6963894B2 (ja) | 2021-11-10 |
Family
ID=52813551
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016521736A Active JP6963894B2 (ja) | 2013-10-09 | 2014-10-06 | 疲労モニタリング及び管理システム |
JP2020085229A Active JP6998424B2 (ja) | 2013-10-09 | 2020-05-14 | 疲労モニタリング及び管理システム |
JP2021205063A Active JP7356488B2 (ja) | 2013-10-09 | 2021-12-17 | 疲労モニタリング及び管理システム |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020085229A Active JP6998424B2 (ja) | 2013-10-09 | 2020-05-14 | 疲労モニタリング及び管理システム |
JP2021205063A Active JP7356488B2 (ja) | 2013-10-09 | 2021-12-17 | 疲労モニタリング及び管理システム |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11197633B2 (ja) |
EP (1) | EP3054836B1 (ja) |
JP (3) | JP6963894B2 (ja) |
CN (2) | CN113729642A (ja) |
AU (1) | AU2014332201A1 (ja) |
CA (1) | CA2925548C (ja) |
NZ (1) | NZ630770A (ja) |
TW (1) | TW201528198A (ja) |
WO (1) | WO2015054134A1 (ja) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101830857B1 (ko) * | 2017-07-14 | 2018-02-21 | 코웨이 주식회사 | 사용자의 생체 데이터 및 수면환경 데이터를 수집하여 챗봇을 통해 설문을 간소화하는 방법 및 이를 이용한 챗봇 제공 장치 |
KR101917855B1 (ko) | 2017-03-31 | 2018-11-12 | 코웨이 주식회사 | 생체 신호를 수집하여 수면상태를 판별하고 수면 인자를 도출하는 방법 및 이를 이용한 서버 |
KR20190050664A (ko) * | 2017-11-03 | 2019-05-13 | 재단법인대구경북과학기술원 | 전자 장치 및 그의 레이블링 방법 |
JP2019146965A (ja) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 公立大学法人広島市立大学 | 生体情報測定装置、生体情報測定方法及びプログラム |
KR20190105290A (ko) * | 2018-03-05 | 2019-09-17 | (주)제니스타 | 미세전류 인가에 의한 건강관리 카페 시스템 |
JP2020507361A (ja) * | 2017-02-02 | 2020-03-12 | ゼニオス アーゲー | 血液ポンプ、制御ユニットおよび測定値を通知するための機器を備えるアセンブリ |
JP2020525146A (ja) * | 2017-06-29 | 2020-08-27 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 睡眠統計を決定する方法及び装置 |
JP2020184248A (ja) * | 2019-05-09 | 2020-11-12 | 株式会社日立物流 | 運転の危険リスクを予測するシステム |
JP2020188947A (ja) * | 2019-05-22 | 2020-11-26 | 本田技研工業株式会社 | 状態判定装置、状態判定方法及びコンピュータプログラム |
JP2021094230A (ja) * | 2019-12-18 | 2021-06-24 | 学校法人立命館 | 判定装置 |
JP2022048014A (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | 株式会社東芝 | 負荷推定装置、方法およびプログラム |
WO2022108085A1 (ko) * | 2020-11-20 | 2022-05-27 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | 교대근무로 인한 장애 발생 예측 방법 및 시스템 |
WO2023120064A1 (ja) * | 2021-12-24 | 2023-06-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 疲労推定装置、疲労推定システム、及び疲労推定方法 |
Families Citing this family (129)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102598086B (zh) * | 2009-09-04 | 2015-06-17 | 耐克创新有限合伙公司 | 监控和跟踪运动活动的设备及方法 |
US9743848B2 (en) * | 2015-06-25 | 2017-08-29 | Whoop, Inc. | Heart rate variability with sleep detection |
EP4133997A1 (en) | 2013-07-08 | 2023-02-15 | ResMed Sensor Technologies Limited | A method carried out by a processor and system for sleep management |
US11648373B2 (en) | 2013-07-08 | 2023-05-16 | Resmed Sensor Technologies Limited | Methods and systems for sleep management |
NZ630770A (en) | 2013-10-09 | 2016-03-31 | Resmed Sensor Technologies Ltd | Fatigue monitoring and management system |
US20160051184A1 (en) * | 2013-10-24 | 2016-02-25 | JayBird LLC | System and method for providing sleep recommendations using earbuds with biometric sensors |
CA2990779C (en) * | 2013-12-16 | 2018-11-06 | Blue Ocean Laboratories, Inc. | Sleep system alarm |
WO2015107681A1 (ja) | 2014-01-17 | 2015-07-23 | 任天堂株式会社 | 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理プログラム、および情報提供方法 |
CN103823562B (zh) * | 2014-02-28 | 2017-07-11 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 自动提醒用户睡觉的方法、系统及可穿戴设备 |
US20150342519A1 (en) * | 2014-05-28 | 2015-12-03 | Huneo, LLC | System and method for diagnosing medical condition |
US11974847B2 (en) | 2014-08-07 | 2024-05-07 | Nintendo Co., Ltd. | Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method |
US9808185B2 (en) | 2014-09-23 | 2017-11-07 | Fitbit, Inc. | Movement measure generation in a wearable electronic device |
WO2016075592A1 (en) * | 2014-11-13 | 2016-05-19 | Koninklijke Philips N.V. | Method and apparatus for use in monitoring a physiological characteristic of a subject |
CN107530012B (zh) | 2015-02-16 | 2019-12-10 | 内森·英特拉托 | 用于脑活动解析的系统 |
EP3281012A1 (en) * | 2015-04-09 | 2018-02-14 | Koninklijke Philips N.V. | Device, system and method for detecting illness- and/or therapy-related fatigue of a person |
US20160353995A1 (en) * | 2015-06-04 | 2016-12-08 | Under Armour, Inc. | System and Method for Monitoring Fatigue |
US11766182B2 (en) * | 2015-06-05 | 2023-09-26 | The Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona | Systems and methods for real-time signal processing and fitting |
WO2016201008A1 (en) * | 2015-06-08 | 2016-12-15 | Jaques Reifman | Method and system for measuring, predicting and optimizing human cognitive performance |
CN106361270B (zh) * | 2015-07-22 | 2021-05-07 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 清醒度预测方法和清醒度预测装置 |
US11793454B2 (en) * | 2015-08-14 | 2023-10-24 | Oura Health Oy | Method and system for providing feedback to user for improving performance level management thereof |
JP6987042B2 (ja) * | 2015-08-26 | 2021-12-22 | レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド | 慢性疾患の監視および管理のためのシステムおよび方法 |
US10521731B2 (en) * | 2015-09-14 | 2019-12-31 | Adobe Inc. | Unique user detection for non-computer products |
EP3402389B1 (en) | 2016-01-12 | 2022-12-14 | Koninklijke Philips N.V. | Sleep quality and apnea hypopnea index monitoring system |
WO2018200685A2 (en) | 2017-04-27 | 2018-11-01 | Ecosense Lighting Inc. | Methods and systems for an automated design, fulfillment, deployment and operation platform for lighting installations |
US9814420B2 (en) | 2016-03-09 | 2017-11-14 | International Business Machines Corporation | Burnout symptoms detection and prediction |
WO2017178359A1 (en) | 2016-04-12 | 2017-10-19 | Koninklijke Philips N.V. | System for improving sleep effectiveness of a user |
US11642077B2 (en) | 2016-04-29 | 2023-05-09 | Fitbit, Inc. | Sleep monitoring system with optional alarm functionality |
TWI617289B (zh) * | 2016-05-05 | 2018-03-11 | Pan Ren Hao | Method and evaluation system for estimating current concentration based on user's sleep history |
TWI593390B (zh) * | 2016-05-05 | 2017-08-01 | 國立中央大學 | 用於睡眠呼吸中止診療之床具組 |
US10325514B2 (en) * | 2016-06-02 | 2019-06-18 | Fitbit, Inc. | Systems and techniques for tracking sleep consistency and sleep goals |
US10463271B2 (en) | 2016-06-07 | 2019-11-05 | NeuroSteer Ltd. | Systems and methods for analyzing brain activity and applications thereof |
JP6764697B2 (ja) * | 2016-06-09 | 2020-10-07 | 富士通株式会社 | 勤務計画補助情報提供方法、勤務計画補助情報提供プログラムおよび勤務計画補助情報提供装置 |
EP3471604B1 (en) | 2016-06-17 | 2023-08-09 | Predictive Safety Srp, Inc. | Impairment detection system and method |
WO2017220667A1 (de) * | 2016-06-21 | 2017-12-28 | Stefan Zechner | Verfahren und vorrichtung zur veränderung der affektiven visuellen information im gesichtsfeld eines benutzers |
JP6319613B1 (ja) * | 2016-07-12 | 2018-05-09 | 株式会社Secual | データ収集解析システム、データ収集解析方法及びプログラム |
JP2018023459A (ja) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | セイコーエプソン株式会社 | 体内時計時刻算出装置および体内時計時刻算出方法 |
JP6676499B2 (ja) * | 2016-08-12 | 2020-04-08 | オムロンヘルスケア株式会社 | 疲労度判定装置、疲労度判定方法、疲労度判定プログラム、及び、生体情報測定装置 |
CN106361276A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-01 | 深圳市沃特沃德股份有限公司 | 宠物睡眠的判断方法和装置 |
US11207021B2 (en) | 2016-09-06 | 2021-12-28 | Fitbit, Inc | Methods and systems for labeling sleep states |
US10434279B2 (en) | 2016-09-16 | 2019-10-08 | Bose Corporation | Sleep assistance device |
US10653856B2 (en) * | 2016-09-16 | 2020-05-19 | Bose Corporation | Sleep system |
US10561362B2 (en) | 2016-09-16 | 2020-02-18 | Bose Corporation | Sleep assessment using a home sleep system |
US10517527B2 (en) | 2016-09-16 | 2019-12-31 | Bose Corporation | Sleep quality scoring and improvement |
US10963146B2 (en) | 2016-09-16 | 2021-03-30 | Bose Corporation | User interface for a sleep system |
US11594111B2 (en) | 2016-09-16 | 2023-02-28 | Bose Corporation | Intelligent wake-up system |
US10245408B2 (en) | 2016-09-23 | 2019-04-02 | Nokia Technologies Oy | Method, apparatus and computer program product for providing a dynamic wake-up alert |
US20180085050A1 (en) * | 2016-09-28 | 2018-03-29 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona | Systems and methods for individualized sleep optimization |
EP3525161A1 (en) * | 2016-10-06 | 2019-08-14 | Sony Corporation | Information processing device and information processing method |
EP3513728B1 (en) * | 2016-10-11 | 2023-04-19 | Sustainable Medicine, Inc. | Insomnia treatment assistance device and insomnia treatment assistance program |
CN106503443A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-15 | 南京鼓楼医院 | 一种手机app监测方法 |
JP6864460B2 (ja) * | 2016-11-02 | 2021-04-28 | 花王株式会社 | 疾病予測装置 |
JP2019535396A (ja) | 2016-11-10 | 2019-12-12 | ザ リサーチ ファウンデーション フォー ザ ステート ユニバーシティ オブ ニューヨーク | 気道閉塞に関するシステム、方法、及びバイオマーカ |
US10402417B2 (en) | 2017-02-09 | 2019-09-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Synthesizing data sources |
CN107067152A (zh) * | 2017-02-14 | 2017-08-18 | 上海脉融健康科技有限公司 | 一种基于hrv分析的疲劳恢复指数监测装置及方法 |
WO2018161085A1 (en) * | 2017-03-03 | 2018-09-07 | BehaVR, LLC | Dynamic multi-sensory simulation system for effecting behavior change |
CN106952448B (zh) * | 2017-03-08 | 2019-06-28 | 武汉理工大学 | 一种具备驾驶全周期疲劳等级实时辨识预警功能的车载装置 |
US10111615B2 (en) | 2017-03-11 | 2018-10-30 | Fitbit, Inc. | Sleep scoring based on physiological information |
JP6960654B2 (ja) * | 2017-03-30 | 2021-11-05 | 株式会社タニタ | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
US11972863B2 (en) * | 2017-04-14 | 2024-04-30 | Emfit Ltd. | Wearable sensor and system thereof |
US10678969B2 (en) * | 2017-04-21 | 2020-06-09 | General Electric Company | Usage based lifing |
GB2563036A (en) * | 2017-05-30 | 2018-12-05 | Sultan & Knight Ltd | Systems and methods for monitoring and modulating circadian rhythms |
GB2597865B (en) * | 2017-05-30 | 2022-06-15 | Circadia Tech Limited | Systems and methods for monitoring and modulating circadian rhythms |
TR201708323A2 (tr) * | 2017-06-06 | 2018-03-21 | Senay Cetinkaya | Bebekleri̇n ağlamasini önceden tespi̇t edi̇p, beyaz gürültü di̇nleterek saki̇nleşmeleri̇ni̇ sağlayan ci̇haz |
WO2019012742A1 (ja) * | 2017-07-13 | 2019-01-17 | 株式会社村田製作所 | 疲労回復支援装置 |
US20190053754A1 (en) * | 2017-08-18 | 2019-02-21 | Fitbit, Inc. | Automated detection of breathing disturbances |
JP6865438B2 (ja) * | 2017-09-12 | 2021-04-28 | 東洋紡株式会社 | 精神神経状態を判別する指標の作成方法および作成装置 |
CN107582079B (zh) * | 2017-09-13 | 2020-07-14 | 中国人民解放军总医院 | 视警觉性检测系统 |
TWI660276B (zh) * | 2017-12-05 | 2019-05-21 | 財團法人資訊工業策進會 | 應用使用者輪廓模型以進行評分的系統及方法 |
EP3727135B1 (en) | 2017-12-22 | 2024-02-28 | ResMed Sensor Technologies Limited | Apparatus, system, and method for motion sensing |
CN108392212A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-08-14 | 广东乐芯智能科技有限公司 | 一种基于手环的人体疲劳度判断方法及手环 |
US10890343B2 (en) * | 2018-02-07 | 2021-01-12 | Government Of The United States As Represented By The Administrator Of The U.S. Environmental Protection Agency | System and method for assessment and management of air pollution exposures using personal devices |
CN108742555A (zh) * | 2018-06-04 | 2018-11-06 | 新华网股份有限公司 | 疲惫状态监测方法及监测设备 |
US12083274B2 (en) * | 2018-06-29 | 2024-09-10 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for increasing adherence to a pressure support therapy |
EP3594963A1 (en) * | 2018-07-11 | 2020-01-15 | Koninklijke Philips N.V. | Device, system and method for determining a stress level of a user |
CN109222976A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-18 | 遵义市第人民医院 | 一种慢性阻塞性肺病的检测方法 |
CN109044296A (zh) * | 2018-09-03 | 2018-12-21 | 深圳市尼欧科技有限公司 | 一种智能生理疲劳度检测的驾驶疲劳提醒手环 |
WO2020070170A1 (en) * | 2018-10-01 | 2020-04-09 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for using breath events in sleep staging |
CN111008541A (zh) * | 2018-10-08 | 2020-04-14 | 天津职业技术师范大学 | 一种vdt视觉疲劳监测预警系统 |
US11311201B2 (en) * | 2018-11-02 | 2022-04-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Feature selection for cardiac arrhythmia classification and screening |
TWI685758B (zh) * | 2018-12-12 | 2020-02-21 | 周家蓓 | 道路平整度精進加速度均方根指標演算法及其系統 |
US11508484B1 (en) * | 2018-12-28 | 2022-11-22 | ResMed Pty Ltd | Prediction of respiratory therapy compliance |
US20200215299A1 (en) * | 2019-01-07 | 2020-07-09 | Firstbeat Technologies Oy | Method and apparatus for determining sleep need and sleep pressure based on physiological data |
US11857309B2 (en) * | 2019-02-07 | 2024-01-02 | Casey Marie Campbell | Respiration monitoring device and methods for use |
US10936066B1 (en) * | 2019-02-13 | 2021-03-02 | Snap Inc. | Sleep detection in a location sharing system |
US11464446B2 (en) | 2019-04-17 | 2022-10-11 | Mediatek Inc. | Physiological status monitoring apparatus and method |
TWI714084B (zh) * | 2019-05-10 | 2020-12-21 | 東帝興實業股份有限公司 | 睡眠品質以及健康狀況分析系統 |
CA3139874A1 (en) | 2019-05-16 | 2020-11-19 | ResMed Pty Ltd | Two-way communication in a medical device |
CN110154894B (zh) * | 2019-05-29 | 2020-12-11 | 辽宁工业大学 | 一种基于路面状况的汽车安全驾驶预警方法 |
US11191466B1 (en) * | 2019-06-28 | 2021-12-07 | Fitbit Inc. | Determining mental health and cognitive state through physiological and other non-invasively obtained data |
CN114286700B (zh) * | 2019-06-28 | 2023-03-24 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 用于触发声音以屏蔽来自呼吸系统及其部件的噪声的系统和方法 |
CN110313901A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-11 | 莫雨潜 | 一种睡眠监控方法、装置及电子设备 |
CN110367934B (zh) * | 2019-07-25 | 2023-02-03 | 深圳大学 | 一种基于非语音身体声音的健康监测方法及监测系统 |
EP4033495A4 (en) * | 2019-09-17 | 2023-10-11 | Cyberdyne Inc. | ACTIVITY TASK EVALUATION SYSTEM AND ACTIVITY TASK EVALUATION METHOD |
GB201917818D0 (en) * | 2019-12-05 | 2020-01-22 | Univ Oxford Innovation Ltd | Intraoral device |
US11148673B2 (en) * | 2020-01-13 | 2021-10-19 | Pony Ai Inc. | Vehicle operator awareness detection |
JP2023516405A (ja) | 2020-03-02 | 2023-04-19 | スリープ ナンバー コーポレイション | ユーザ状況感知特徴部を有するベッド |
US11738763B2 (en) | 2020-03-18 | 2023-08-29 | Waymo Llc | Fatigue monitoring system for drivers tasked with monitoring a vehicle operating in an autonomous driving mode |
CN113509144B (zh) * | 2020-04-10 | 2023-06-02 | 华为技术有限公司 | 提示方法及装置 |
FR3111044A1 (fr) * | 2020-05-29 | 2021-12-03 | Orange | Prédiction de situations émotionnelles négatives dans un habitat connecté pour promouvoir des services invoquant des émotions positives |
US11837106B2 (en) * | 2020-07-20 | 2023-12-05 | Koninklijke Philips N.V. | System and method to monitor and titrate treatment for high altitude-induced central sleep apnea (CSA) |
WO2022017990A1 (en) * | 2020-07-20 | 2022-01-27 | Koninklijke Philips N.V. | Sleep reactivity monitoring based sleep disorder prediction system and method |
US20220022788A1 (en) * | 2020-07-27 | 2022-01-27 | Medtronic, Inc. | Seasonal affective disorder determination |
TWI833097B (zh) * | 2020-08-04 | 2024-02-21 | 臺北醫學大學 | 判定疲憊指數之方法和設備 |
US11331024B2 (en) * | 2020-08-07 | 2022-05-17 | Dalian University Of Technology | Calibration method for critical point of mental fatigue based on self-organized criticality |
US20240145085A1 (en) * | 2020-08-31 | 2024-05-02 | ResMed Pty Ltd | Systems and methods for determining a recommended therapy for a user |
US20220105307A1 (en) * | 2020-10-07 | 2022-04-07 | Consumer Sleep Solutions Llc | Methods for managing the transition from sleep to final wake |
MX2023005079A (es) | 2020-10-30 | 2023-08-03 | ResMed Pty Ltd | Comunicacion bidireccional en un dispositivo medico. |
US20240000375A1 (en) * | 2020-11-10 | 2024-01-04 | ResMed Pty Ltd | System and method for classifying and using chronotypes |
WO2022107075A1 (en) | 2020-11-20 | 2022-05-27 | Resmed Sensor Technologies Limited | Systems and methods for monitoring a comfort level of an individual |
CN112561468A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 入睡提醒方法、装置、可读存储介质和计算机设备 |
US20240091476A1 (en) * | 2021-01-29 | 2024-03-21 | Resmed Sensor Technologies Limited | Systems and methods for estimating a subjective comfort level |
CN113012719B (zh) * | 2021-02-04 | 2023-11-17 | 上海小芃科技有限公司 | 睡眠声音信号疲劳评估方法、系统、电子设备及存储介质 |
TWI757092B (zh) * | 2021-02-09 | 2022-03-01 | 臺北醫學大學 | 具檢測人體睡眠狀態功能的床墊 |
CN113064355A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-07-02 | 合肥工业大学 | 一种工业工程专业仿真实验系统 |
EP4315347A1 (en) * | 2021-03-26 | 2024-02-07 | Sleep Number Corporation | Sleep system with features for personalized sleep recommendations |
TWI769786B (zh) * | 2021-04-16 | 2022-07-01 | 國立中興大學 | 疲勞檢測裝置及疲勞檢測方法 |
USD1014517S1 (en) | 2021-05-05 | 2024-02-13 | Fisher & Paykel Healthcare Limited | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
CN113288168A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-24 | 天津工业大学 | 一种智能可穿戴疲劳监测及预警系统 |
US12079423B2 (en) | 2021-05-27 | 2024-09-03 | Jonathan White | Rapidly capturing user input |
US11762753B2 (en) | 2021-05-28 | 2023-09-19 | Gmeci, Llc | Systems and methods for determining a user specific mission operational performance metric, using machine-learning processes |
CN113780150A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-12-10 | 广西电网有限责任公司贺州供电局 | 一种基于多维身体状态感知的疲劳检测方法及系统 |
KR102378040B1 (ko) * | 2021-10-22 | 2022-03-24 | 웰트 주식회사 | 데이터 기반의 수면 장애 치료를 위한 정보 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 |
TWI781834B (zh) * | 2021-11-29 | 2022-10-21 | 國立陽明交通大學 | 睡眠評估方法及其運算裝置 |
CN114224359B (zh) * | 2021-12-18 | 2023-06-30 | 西南交通大学 | 一种针对高铁调度员的脑电疲劳指标判定方法 |
CN114366986B (zh) * | 2022-01-13 | 2023-11-24 | 上海工程技术大学 | 一种辅助睡眠的方法、介质和可穿戴设备 |
US20230389714A1 (en) * | 2022-06-01 | 2023-12-07 | Rezet Technologies, Inc. | Smart mattress topper system and associated method |
WO2024092505A1 (en) * | 2022-11-01 | 2024-05-10 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Methods and devices for continous fatigue monitoring using smart devices |
CN117257234B (zh) * | 2023-09-22 | 2024-04-12 | 中国民航科学技术研究院 | 飞行机组联合参数疲劳评测方法、系统及电子设备 |
CN117281491A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-26 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 基于物联网的多模态生理信号同步采集系统及方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050065560A1 (en) * | 2003-09-18 | 2005-03-24 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Snoring detection system and method |
JP2005261669A (ja) * | 2004-03-18 | 2005-09-29 | Toyota Motor Corp | 生体状態推定装置 |
WO2006006634A1 (ja) * | 2004-07-14 | 2006-01-19 | Virus Ikagaku Kenkyusho Inc. | 疲労度評価方法およびその利用 |
JP2006061270A (ja) * | 2004-08-25 | 2006-03-09 | Toshiba Corp | 睡眠状態管理装置及び睡眠状態管理方法 |
JP2007531592A (ja) * | 2004-03-31 | 2007-11-08 | レスメド リミテッド | 睡眠呼吸障害を伴う患者の心臓血管状態を監視する方法及び装置 |
JP2008000222A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Sanei:Kk | 安眠支援システム、安眠支援プログラムおよびその記録媒体 |
JP2010099173A (ja) * | 2008-10-22 | 2010-05-06 | Aisin Seiki Co Ltd | 多人数用の睡眠管理システムおよび多人数用の睡眠管理方法 |
US20100292545A1 (en) * | 2009-05-14 | 2010-11-18 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Interactive psychophysiological profiler method and system |
JP2011036649A (ja) * | 2009-07-17 | 2011-02-24 | Sharp Corp | ユーザの睡眠を管理するための方法およびシステム |
US20120214143A1 (en) * | 2010-11-24 | 2012-08-23 | Joan Marie Severson | Systems and Methods to Assess Cognitive Function |
US20130006064A1 (en) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | Bruce Reiner | Method and apparatus for real-time measurement and analysis of occupational stress and fatigue and performance outcome predictions |
JP2013022360A (ja) * | 2011-07-25 | 2013-02-04 | Omron Healthcare Co Ltd | 睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法 |
Family Cites Families (37)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1982003548A1 (en) | 1981-04-24 | 1982-10-28 | Sullivan Colin Edward | Device for treating snoring sickness |
JPH0341927A (ja) | 1989-07-10 | 1991-02-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 睡眠状態判定装置 |
JP3351160B2 (ja) | 1995-03-24 | 2002-11-25 | 松下電器産業株式会社 | 生体評価装置 |
AUPP366398A0 (en) | 1998-05-22 | 1998-06-18 | Resmed Limited | Ventilatory assistance for treatment of cardiac failure and cheyne-stokes breathing |
AU767533B2 (en) | 1999-01-27 | 2003-11-13 | Compumedics Limited | Vigilance monitoring system |
KR20050072435A (ko) * | 2002-10-09 | 2005-07-11 | 컴퓨메딕스 리미티드 | 치료 처리중 수면 품질을 유지하고 모니터하기 위한 방법및 장치 |
US7787946B2 (en) * | 2003-08-18 | 2010-08-31 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Patient monitoring, diagnosis, and/or therapy systems and methods |
US7887493B2 (en) * | 2003-09-18 | 2011-02-15 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Implantable device employing movement sensing for detecting sleep-related disorders |
JP2005074012A (ja) | 2003-09-01 | 2005-03-24 | Yamatake Corp | 無呼吸状態測定装置 |
US7470231B2 (en) | 2003-10-23 | 2008-12-30 | Delta Tooling Co., Ltd. | Fatigue degree measurement device, fatigue detection device and computer program to be used therein |
JP4407365B2 (ja) | 2004-04-23 | 2010-02-03 | パナソニック電工株式会社 | 睡眠状態検出装置 |
CZ2004770A3 (cs) | 2004-06-29 | 2006-02-15 | Pavelka@Miloslav | Zpusob detekce únavy operátora ze svalové cinnosti a zarízení k provádení tohoto zpusobu |
US7850619B2 (en) * | 2004-07-23 | 2010-12-14 | Intercure Ltd. | Apparatus and method for breathing pattern determination using a non-contact microphone |
US8075484B2 (en) | 2005-03-02 | 2011-12-13 | Martin Moore-Ede | Systems and methods for assessing equipment operator fatigue and using fatigue-risk-informed safety-performance-based systems and methods to replace or supplement prescriptive work-rest regulations |
JP4905918B2 (ja) | 2006-02-22 | 2012-03-28 | 株式会社タニタ | 健康管理装置 |
WO2007138930A1 (ja) | 2006-05-29 | 2007-12-06 | Sharp Kabushiki Kaisha | 疲労推定装置及びそれを搭載した電子機器 |
US8083682B2 (en) * | 2006-07-19 | 2011-12-27 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Sleep state detection |
WO2008037020A1 (en) * | 2006-09-27 | 2008-04-03 | Resmed Ltd | Methods and apparatus for assessing sleep quality |
CA2578855A1 (en) | 2007-02-15 | 2008-08-15 | Donna L. Kelly | Management assistance program to resolve stress, sleep and fatigue based presenteeism |
WO2009024273A1 (en) * | 2007-08-21 | 2009-02-26 | University College Dublin, National University Of Ireland, Dublin | Method and system for monitoring sleep |
DE102008028751A1 (de) | 2008-03-18 | 2009-09-24 | Bude, Friedrich, Dr. | Verfahren und Vorrichtung zur Erhaltung, Wiedererlangung oder Erhöhung der Aufmerksamkeit und Wachheit einer ermüdeten Person |
KR101850855B1 (ko) | 2008-09-24 | 2018-04-20 | 레스메드 센서 테크놀로지스 리미티드 | 평가 및 조정을 위한 삶의 질 변수의 비접촉 및 최소접촉 모니터링 |
US8628462B2 (en) | 2008-10-07 | 2014-01-14 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Systems and methods for optimization of sleep and post-sleep performance |
US20100099954A1 (en) | 2008-10-22 | 2010-04-22 | Zeo, Inc. | Data-driven sleep coaching system |
US8775340B2 (en) * | 2008-12-19 | 2014-07-08 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Detection and prediction of physiological events in people with sleep disordered breathing using a LAMSTAR neural network |
US9526429B2 (en) | 2009-02-06 | 2016-12-27 | Resmed Sensor Technologies Limited | Apparatus, system and method for chronic disease monitoring |
US8355769B2 (en) | 2009-03-17 | 2013-01-15 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | System for the assessment of sleep quality in adults and children |
EP2408353B1 (en) * | 2009-03-17 | 2021-05-12 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | A system for the assessment of sleep quality in adults and children |
KR102095898B1 (ko) * | 2009-08-14 | 2020-04-02 | 데이비드 버톤 | 생물학적 신호를 모니터링하기 위한 장치 |
US20110154958A1 (en) | 2009-12-29 | 2011-06-30 | Wen-Pin Wang | Dual-purpose pliers adapted to chain link |
WO2011109716A2 (en) * | 2010-03-04 | 2011-09-09 | Neumitra LLC | Devices and methods for treating psychological disorders |
US20120329020A1 (en) | 2011-02-25 | 2012-12-27 | Pulsar Informatics, Inc. | Systems and methods for presonalized fatigue education and risk management |
US8594982B2 (en) | 2011-06-09 | 2013-11-26 | Pulsar Informatics, Inc. | Systems and methods for distributed calculation of fatigue-risk prediction and optimization |
US9192326B2 (en) | 2011-07-13 | 2015-11-24 | Dp Technologies, Inc. | Sleep monitoring system |
JP2013128659A (ja) | 2011-12-21 | 2013-07-04 | Pacific Medico Co Ltd | 携帯式呼吸誘導装置 |
US9622660B2 (en) * | 2012-05-25 | 2017-04-18 | Emotiv Lifesciences Inc. | System and method for enabling collaborative analysis of a biosignal |
NZ630770A (en) | 2013-10-09 | 2016-03-31 | Resmed Sensor Technologies Ltd | Fatigue monitoring and management system |
-
2014
- 2014-09-12 NZ NZ630770A patent/NZ630770A/en not_active IP Right Cessation
- 2014-10-06 CN CN202111212080.3A patent/CN113729642A/zh active Pending
- 2014-10-06 US US15/028,311 patent/US11197633B2/en active Active
- 2014-10-06 EP EP14852804.5A patent/EP3054836B1/en active Active
- 2014-10-06 CN CN201480066999.8A patent/CN105899129B/zh active Active
- 2014-10-06 JP JP2016521736A patent/JP6963894B2/ja active Active
- 2014-10-06 CA CA2925548A patent/CA2925548C/en active Active
- 2014-10-06 WO PCT/US2014/059311 patent/WO2015054134A1/en active Application Filing
- 2014-10-06 AU AU2014332201A patent/AU2014332201A1/en not_active Abandoned
- 2014-10-08 TW TW103134978A patent/TW201528198A/zh unknown
-
2020
- 2020-05-14 JP JP2020085229A patent/JP6998424B2/ja active Active
-
2021
- 2021-11-10 US US17/523,599 patent/US12070325B2/en active Active
- 2021-12-17 JP JP2021205063A patent/JP7356488B2/ja active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050065560A1 (en) * | 2003-09-18 | 2005-03-24 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Snoring detection system and method |
JP2005261669A (ja) * | 2004-03-18 | 2005-09-29 | Toyota Motor Corp | 生体状態推定装置 |
JP2007531592A (ja) * | 2004-03-31 | 2007-11-08 | レスメド リミテッド | 睡眠呼吸障害を伴う患者の心臓血管状態を監視する方法及び装置 |
WO2006006634A1 (ja) * | 2004-07-14 | 2006-01-19 | Virus Ikagaku Kenkyusho Inc. | 疲労度評価方法およびその利用 |
JP2006061270A (ja) * | 2004-08-25 | 2006-03-09 | Toshiba Corp | 睡眠状態管理装置及び睡眠状態管理方法 |
JP2008000222A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Sanei:Kk | 安眠支援システム、安眠支援プログラムおよびその記録媒体 |
JP2010099173A (ja) * | 2008-10-22 | 2010-05-06 | Aisin Seiki Co Ltd | 多人数用の睡眠管理システムおよび多人数用の睡眠管理方法 |
US20100292545A1 (en) * | 2009-05-14 | 2010-11-18 | Advanced Brain Monitoring, Inc. | Interactive psychophysiological profiler method and system |
JP2011036649A (ja) * | 2009-07-17 | 2011-02-24 | Sharp Corp | ユーザの睡眠を管理するための方法およびシステム |
US20120214143A1 (en) * | 2010-11-24 | 2012-08-23 | Joan Marie Severson | Systems and Methods to Assess Cognitive Function |
US20130006064A1 (en) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | Bruce Reiner | Method and apparatus for real-time measurement and analysis of occupational stress and fatigue and performance outcome predictions |
JP2013022360A (ja) * | 2011-07-25 | 2013-02-04 | Omron Healthcare Co Ltd | 睡眠評価装置および睡眠評価装置における検出方法 |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020507361A (ja) * | 2017-02-02 | 2020-03-12 | ゼニオス アーゲー | 血液ポンプ、制御ユニットおよび測定値を通知するための機器を備えるアセンブリ |
JP7125942B2 (ja) | 2017-02-02 | 2022-08-25 | ゼニオス アーゲー | 血液ポンプ、制御ユニットおよび測定値を通知するための機器を備えるアセンブリ |
US11311714B2 (en) | 2017-02-02 | 2022-04-26 | Xenios Ag | Arrangement with a blood pump, a control unit and a device for transmitting the measured values |
KR101917855B1 (ko) | 2017-03-31 | 2018-11-12 | 코웨이 주식회사 | 생체 신호를 수집하여 수면상태를 판별하고 수면 인자를 도출하는 방법 및 이를 이용한 서버 |
JP7104076B2 (ja) | 2017-06-29 | 2022-07-20 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 睡眠統計を決定する方法及び装置 |
JP2020525146A (ja) * | 2017-06-29 | 2020-08-27 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 睡眠統計を決定する方法及び装置 |
KR101830857B1 (ko) * | 2017-07-14 | 2018-02-21 | 코웨이 주식회사 | 사용자의 생체 데이터 및 수면환경 데이터를 수집하여 챗봇을 통해 설문을 간소화하는 방법 및 이를 이용한 챗봇 제공 장치 |
KR102097558B1 (ko) | 2017-11-03 | 2020-04-07 | 재단법인대구경북과학기술원 | 전자 장치 및 그의 레이블링 방법 |
KR20190050664A (ko) * | 2017-11-03 | 2019-05-13 | 재단법인대구경북과학기술원 | 전자 장치 및 그의 레이블링 방법 |
JP7215678B2 (ja) | 2018-02-26 | 2023-01-31 | 公立大学法人広島市立大学 | 生体情報測定装置、生体情報測定方法及びプログラム |
JP2019146965A (ja) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 公立大学法人広島市立大学 | 生体情報測定装置、生体情報測定方法及びプログラム |
KR102127099B1 (ko) * | 2018-03-05 | 2020-06-26 | (주)제니스타 | 미세전류 인가에 의한 건강관리 카페 시스템 |
KR20190105290A (ko) * | 2018-03-05 | 2019-09-17 | (주)제니스타 | 미세전류 인가에 의한 건강관리 카페 시스템 |
JP2020184248A (ja) * | 2019-05-09 | 2020-11-12 | 株式会社日立物流 | 運転の危険リスクを予測するシステム |
JP7334057B2 (ja) | 2019-05-09 | 2023-08-28 | ロジスティード株式会社 | 運転の危険リスクを予測するシステム |
JP2020188947A (ja) * | 2019-05-22 | 2020-11-26 | 本田技研工業株式会社 | 状態判定装置、状態判定方法及びコンピュータプログラム |
JP2021094230A (ja) * | 2019-12-18 | 2021-06-24 | 学校法人立命館 | 判定装置 |
JP7403094B2 (ja) | 2019-12-18 | 2023-12-22 | 学校法人立命館 | 判定装置 |
JP2022048014A (ja) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | 株式会社東芝 | 負荷推定装置、方法およびプログラム |
JP7414676B2 (ja) | 2020-09-14 | 2024-01-16 | 株式会社東芝 | 負荷推定装置、方法およびプログラム |
WO2022108085A1 (ko) * | 2020-11-20 | 2022-05-27 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | 교대근무로 인한 장애 발생 예측 방법 및 시스템 |
WO2023120064A1 (ja) * | 2021-12-24 | 2023-06-29 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 疲労推定装置、疲労推定システム、及び疲労推定方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20220061752A1 (en) | 2022-03-03 |
EP3054836A4 (en) | 2017-06-21 |
US12070325B2 (en) | 2024-08-27 |
TW201528198A (zh) | 2015-07-16 |
EP3054836B1 (en) | 2024-04-17 |
US11197633B2 (en) | 2021-12-14 |
JP6998424B2 (ja) | 2022-01-18 |
CN105899129B (zh) | 2021-11-02 |
AU2014332201A1 (en) | 2016-04-21 |
JP6963894B2 (ja) | 2021-11-10 |
JP2020157074A (ja) | 2020-10-01 |
EP3054836A1 (en) | 2016-08-17 |
CN113729642A (zh) | 2021-12-03 |
JP2022033992A (ja) | 2022-03-02 |
CA2925548C (en) | 2021-05-04 |
CN105899129A (zh) | 2016-08-24 |
NZ630770A (en) | 2016-03-31 |
CA2925548A1 (en) | 2015-04-16 |
US20160270718A1 (en) | 2016-09-22 |
JP7356488B2 (ja) | 2023-10-04 |
WO2015054134A1 (en) | 2015-04-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7356488B2 (ja) | 疲労モニタリング及び管理システム | |
JP7238194B2 (ja) | 睡眠管理の方法及びシステム | |
US8348840B2 (en) | Device and method to monitor, assess and improve quality of sleep | |
US10922996B2 (en) | Systems and methods for generating a presentation of an energy level based on sleep and daily activity | |
JP7083803B2 (ja) | 睡眠管理の方法及びシステム | |
US11648373B2 (en) | Methods and systems for sleep management | |
Zaiwalla et al. | Polysomnography and other investigations for sleep disorders | |
Jalali et al. | Current status and future trends of wireless and mobile health technologies in sleep medicine: insomnia case study | |
Baharav et al. | Mobile health sleep technologies | |
US20230301586A1 (en) | System and method for characterizing, detecting and monitoring sleep disturbances and insomnia symptoms | |
NZ755198A (en) | Methods and systems for sleep management | |
NZ755198B2 (en) | Methods and Systems for Sleep Management |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160609 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170911 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180718 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180720 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20181016 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181218 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190514 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20190813 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191010 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20200115 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200514 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20200514 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20200605 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20200609 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20200626 |
|
C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20200630 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20200707 |
|
C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20200915 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20201211 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20210113 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20210215 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210312 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20210514 |
|
C302 | Record of communication |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C302 Effective date: 20210524 |
|
C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20210525 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210618 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20210702 |
|
C23 | Notice of termination of proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23 Effective date: 20210824 |
|
C03 | Trial/appeal decision taken |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C03 Effective date: 20210924 |
|
C30A | Notification sent |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C3012 Effective date: 20210924 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211018 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6963894 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |