JP2017046960A - Sleep management device, sleep management system, sleep management method and program thereof - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve an awakening feeling in a state in which a time which is set so that an alarm rings, and a time when the alarm rings actually do not deviate.SOLUTION: A sleep management device of the embodiment comprises: measurement means for measuring biological information of a subject; creation means for based on the measured biological information, executing processing for determining a sleep depth of the subject, and creating time series data which indicates transition of the sleep depth of the subject; storage means for storing sleep information containing at least the created time series data; input reception means for receiving an input of awakening time information which indicates a time which is set so that an alarm of an alarm clock rings; first calculation means for based on the awakening time information and the sleep information, calculating a recommended go-to-sleep time which is estimated so that the subject can awake with good feeling at the time indicated by the awakening time information; and notification means for notifying the subject of the calculated recommended go-to-sleep time.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明の実施形態は、睡眠管理装置、睡眠管理システム、睡眠管理方法及びそのプログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to a sleep management device, a sleep management system, a sleep management method, and a program thereof.

近年、睡眠の重要な要素の1つである目覚め感を向上させるために、様々な技術が開発されている。例えば、固定的な睡眠サイクルや睡眠深度等に基づいて目覚め良く覚醒可能(起床可能)と推定されるタイミングを決定し、予め設定されたアラームが鳴る時刻を当該決定されたタイミングに変更する技術がある。   In recent years, various techniques have been developed in order to improve awakening, which is one of the important elements of sleep. For example, there is a technique for determining a timing that is awakened with good awakening (can wake up) based on a fixed sleep cycle, sleep depth, and the like, and changing a preset alarm sounding time to the determined timing. is there.

この技術によれば、ユーザは、目覚め良く覚醒可能と推定されるタイミングで覚醒を促されるので、目覚め感を向上させることができるという利点がある。   According to this technique, the user is awakened at a timing that is estimated to be awake and can be awakened, so that there is an advantage that the awakening feeling can be improved.

しかしながら、上記した技術では、ユーザにより設定されたアラームが鳴る時刻を、目覚め良く覚醒可能と推定されるタイミングに変更してしまうため、ユーザの希望どおりの時刻に覚醒が促されるわけではない、すなわち、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じてしまうという不都合がある。   However, in the above-described technology, the time when the alarm set by the user sounds is changed to a timing that is awakened and can be awakened, so that awakening is not promoted at the time desired by the user. There is a disadvantage in that there is a difference between the time when the alarm is set to sound and the time when the alarm is actually sounded.

特開2010−18055号公報JP 2010-18055 A 特開2008−229248号公報JP 2008-229248 A

本発明が解決しようとする課題は、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、覚醒時の目覚め感を向上させ得る睡眠管理装置、睡眠管理システム、睡眠管理方法及びそのプログラムを提供することにある。   The problem to be solved by the present invention is that sleep management that can improve the awakening feeling at the time of awakening while preventing a deviation between the time when the alarm is set to sound and the time when the alarm is actually sounded An object is to provide a device, a sleep management system, a sleep management method, and a program thereof.

実施形態によれば、睡眠管理装置は、被験者の生体情報を計測する計測手段と、前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する第1の算出手段と、前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段とを具備する。   According to the embodiment, the sleep management device executes a process for determining the sleep depth of the subject based on the measurement unit that measures the biological information of the subject and the measured biological information, and the sleep depth of the subject. Generating means for generating time-series data indicating a change in time, storage means for storing sleep information including at least the generated time-series data, and alarm time information indicating a time set to sound an alarm alarm Based on the input reception means for receiving the input, the wake-up time information that has received the input, and the stored sleep information, the recommended sleep time that is estimated to be able to wake up at the time indicated by the wake-up time information is provided. First calculating means for calculating, and notifying means for notifying the subject of the calculated recommended bedtime.

各実施形態に係る睡眠管理システムの概略構成例を示す図。The figure which shows the schematic structural example of the sleep management system which concerns on each embodiment. 各実施形態に係る生体センサ装置のハードウェア構成例を示す図。The figure which shows the hardware structural example of the biosensor apparatus which concerns on each embodiment. 各実施形態に係る生体センサ装置の回路構成例を示す図。The figure which shows the circuit structural example of the biosensor apparatus which concerns on each embodiment. 第1の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムの機能構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of a function structure of the sleep management application program which concerns on 1st Embodiment. 同実施形態に係る睡眠深度判定部により生成される時系列データの一例を模式的に示す図。The figure which shows typically an example of the time series data produced | generated by the sleep depth determination part which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る睡眠情報のデータ構造の一例を示す図。The figure which shows an example of the data structure of the sleep information which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る推奨寝入り時刻算出処理の手順の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the procedure of the recommended sleep time calculation process which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る推奨寝入り時刻算出処理を補足的に説明するための図。The figure for supplementarily explaining the recommended bedtime calculation processing concerning the embodiment. 同実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムによる一連の処理の手順の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the procedure of a series of processes by the sleep management application program which concerns on the embodiment. 第2の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムの機能構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of a function structure of the sleep management application program which concerns on 2nd Embodiment. 同実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムによる一連の処理の手順の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the procedure of a series of processes by the sleep management application program which concerns on the embodiment. 第3の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムの機能構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of a function structure of the sleep management application program which concerns on 3rd Embodiment. 同実施形態に係る日中活動状態情報のデータ構造の一例を示す図。The figure which shows an example of the data structure of the daytime activity state information which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムによる一連の処理の手順の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the procedure of a series of processes by the sleep management application program which concerns on the embodiment.

以下、実施の形態について図面を参照して説明する。
<第1の実施形態>
図1は、各実施形態に係る睡眠管理システムの概略構成例を示す図である。この睡眠管理システム1は、図1に示すように、生体センサ装置10及び電子機器11を含み、当該生体センサ装置10と当該電子機器11とは通信可能に接続されている。なお、生体センサ装置10が有する各種機能の一部は、電子機器11によって実現されるとしてもよい。生体センサ装置10は小型・軽量・薄型であり、電池(例えば、内蔵の2次電池)により駆動される。生体センサ装置10は、生体情報を常時計測可能とするために、例えば、接着テープ等により人体(の胸部表面)に貼り付けられる。人体への装着法は貼り付けによる装着以外にも、リストバンドによる装着やイヤホンによる装着、ベルトによる装着等であってもよい。生体センサ装置10は、例えば脈波、心電図、体温、体動等の複数の生体情報を同時に計測し、計測した生体情報を無線で電子機器11に送出する機能を有する。また、生体センサ装置10は、計測した生体情報を解析し、当該解析の結果として得られる解析結果情報を無線で電子機器11に送出する機能も有する。更に、生体センサ装置10は、電子機器11に対して制御信号等を無線で送信する機能も有する。また、生体センサ装置10は、電子機器11からの制御信号等を無線で受信する機能も有する。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration example of a sleep management system according to each embodiment. As shown in FIG. 1, the sleep management system 1 includes a biosensor device 10 and an electronic device 11, and the biosensor device 10 and the electronic device 11 are connected to be communicable. Note that some of the various functions of the biosensor device 10 may be realized by the electronic device 11. The biosensor device 10 is small, light, and thin, and is driven by a battery (for example, a built-in secondary battery). The biosensor device 10 is affixed to the human body (the chest surface) with, for example, an adhesive tape so that biometric information can be constantly measured. The wearing method on the human body may be wearing with a wristband, wearing with an earphone, wearing with a belt, or the like in addition to attaching by sticking. The biosensor device 10 has a function of simultaneously measuring a plurality of pieces of biological information such as pulse waves, electrocardiograms, body temperatures, body movements, and the like, and sending the measured biological information to the electronic device 11 wirelessly. The biosensor device 10 also has a function of analyzing the measured biometric information and wirelessly sending analysis result information obtained as a result of the analysis to the electronic device 11. Furthermore, the biosensor device 10 also has a function of transmitting a control signal or the like to the electronic device 11 wirelessly. The biosensor device 10 also has a function of receiving a control signal or the like from the electronic device 11 wirelessly.

電子機器11は、生体センサ装置10から送出される生体情報や解析結果情報を表示可能なモジュールであり、例えばスマートフォンやタブレットコンピュータ等がこれに該当する。この電子機器11には、生体センサ装置10と連動して動作するアプリケーションが予めインストールされる。   The electronic device 11 is a module capable of displaying biological information and analysis result information sent from the biological sensor device 10, and corresponds to, for example, a smartphone or a tablet computer. An application that operates in conjunction with the biosensor device 10 is installed in the electronic device 11 in advance.

なお、生体センサ装置10と電子機器11とは無線ではなく、有線で通信可能に接続されてもよい。   Note that the biosensor device 10 and the electronic device 11 may be connected to each other so that they can communicate with each other by wire instead of wirelessly.

ここで、図2を参照しながら、生体センサ装置10のハードウェア構成について説明する。
生体センサ装置10は複数の生体情報(例えば、脈波、心電図、体温、体動等)を同時に計測できるように、複数のセンサを有するが、複数のセンサのアナログフロントエンドは、センサ毎に仕様が異なるために、柔軟性と高性能の両立が要求され、大型化してしまうことがある。しかしながら、ここでは、擬似SoC技術を用いて複数のアナログフロントエンドと、CPU等をシングルチップ上に集積することにより、数ミリメートル四方のセンサモジュールが実現される。擬似SoC技術とは、ウエハ上に部品を集積することにより、SoC相当の小型化と、SiP相当の設計自由度とを両立した技術である。このモジュールにアンテナと電池等のわずかな周辺部品を接続することにより、小型・軽量(10数グラム程度)・薄型(数mm程度)の生体センサ装置10が実現される。なお、部品内蔵基板技術や専用LSIを用いた構成により小型化を実現することも可能である。
Here, the hardware configuration of the biosensor device 10 will be described with reference to FIG.
The biosensor device 10 includes a plurality of sensors so that a plurality of pieces of biological information (for example, pulse wave, electrocardiogram, body temperature, body movement, etc.) can be measured simultaneously. The analog front end of the plurality of sensors is specified for each sensor. Therefore, both flexibility and high performance are required, and the size may increase. However, here, a sensor module of several millimeters square is realized by integrating a plurality of analog front ends, a CPU, and the like on a single chip using the pseudo SoC technology. The pseudo SoC technology is a technology that achieves both a size reduction equivalent to SoC and a design freedom equivalent to SiP by integrating components on a wafer. By connecting a small number of peripheral components such as an antenna and a battery to this module, the biosensor device 10 that is small, light (about 10 gram), and thin (about several mm) can be realized. It is also possible to reduce the size by using a component built-in board technology or a configuration using a dedicated LSI.

生体センサ装置10は、例えば、長軸が数センチメートル程度の楕円形状であり、図2に示すように、人体への接着面には心電図電極(R)20a、心電図電極(L)20b、光電ユニット22、温度センサ24、充電用の端子26が配置される。心電図電極20a、20bは心臓の左右に位置することが必要であるので、長軸に沿って間隔を空けて配置される。光電ユニット22は光学的に脈波を検出するものであり、その前面には光を透過する透明な材質の窓部が設けられている。   The biosensor device 10 has, for example, an elliptical shape with a major axis of about several centimeters. As shown in FIG. 2, an electrocardiogram electrode (R) 20a, an electrocardiogram electrode (L) 20b, a photoelectric sensor A unit 22, a temperature sensor 24, and a charging terminal 26 are arranged. Since the electrocardiogram electrodes 20a and 20b are required to be positioned on the left and right sides of the heart, they are arranged at intervals along the long axis. The photoelectric unit 22 optically detects a pulse wave, and a window portion made of a transparent material that transmits light is provided on the front surface thereof.

図3は、生体センサ装置10の回路構成を示すブロック図である。生体センサ装置10は、上記した心電図電極20a、20b、光電ユニット22、温度センサ24、充電用の端子26に加えて、心電計30、加速度センサ32、脈波計34、ブルーツース(登録商標)モジュール36、システムコントローラ38、エンベデッドコントローラ(EC)40、リチウム2次電池42、CPU44、主メモリ46、BIOS−ROM48、フラッシュメモリ50等を含む。   FIG. 3 is a block diagram illustrating a circuit configuration of the biosensor device 10. In addition to the electrocardiogram electrodes 20a and 20b, the photoelectric unit 22, the temperature sensor 24, and the charging terminal 26, the biosensor device 10 includes an electrocardiograph 30, an acceleration sensor 32, a pulse wave meter 34, and Bluetooth (registered trademark). A module 36, a system controller 38, an embedded controller (EC) 40, a lithium secondary battery 42, a CPU 44, a main memory 46, a BIOS-ROM 48, a flash memory 50, and the like are included.

心電図電極(R)20a、心電図電極(L)20bが心電図用のアナログフロントエンドである心電計30に接続される。心電計30は心電図電極(R)20a、心電図電極(L)20b間の電位差をサンプリングした時系列信号を解析することにより心電図を得る。更に、心電計30は心電図から心拍数を求めると共に、連続する2つの心拍それぞれに対応する2つのR波間の間隔であるR−R間隔(RRI)を求める。   The electrocardiogram electrode (R) 20a and the electrocardiogram electrode (L) 20b are connected to an electrocardiograph 30 which is an analog front end for electrocardiogram. The electrocardiograph 30 obtains an electrocardiogram by analyzing a time-series signal obtained by sampling a potential difference between the electrocardiogram electrode (R) 20a and the electrocardiogram electrode (L) 20b. Furthermore, the electrocardiograph 30 obtains a heart rate from the electrocardiogram and obtains an RR interval (RRI) that is an interval between two R waves corresponding to two consecutive heartbeats.

光電ユニット22は容積脈波を検知するためのものであり、光源である発光素子(例えば、青色LED)22aと、受光部であるフォトダイオード(PD)22bを含む。光電ユニット22の前面には透明な窓部が設けられ、窓部を通して青色LED22aからの光が皮膚表面に照射され、反射光が窓部を通してPD22bに入射される。青色LED22aと、PD22bが脈波用のアナログフロントエンドである脈波計34に接続される。脈波計34は毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動を検知し、この検知信号を解析することにより脈波を求め、脈拍数を求める。   The photoelectric unit 22 is for detecting a volume pulse wave, and includes a light emitting element (for example, a blue LED) 22a as a light source and a photodiode (PD) 22b as a light receiving unit. A transparent window portion is provided on the front surface of the photoelectric unit 22, light from the blue LED 22a is irradiated on the skin surface through the window portion, and reflected light is incident on the PD 22b through the window portion. The blue LED 22a and the PD 22b are connected to a pulse wave meter 34 that is an analog front end for pulse waves. The sphygmograph 34 detects the fluctuation of the reflected light that changes due to the change in blood flow in the capillary blood vessel, analyzes the detection signal to obtain the pulse wave, and obtains the pulse rate.

心電計30、加速度センサ32、脈波計34、温度センサ24がシステムコントローラ38に接続される。温度センサ24は人体の体表面の温度を測定し、加速度センサ32は人体の体動を測定する。なお、ここでは、加速度センサ32は、3軸加速度センサであるものとする。   An electrocardiograph 30, an acceleration sensor 32, a pulse wave meter 34, and a temperature sensor 24 are connected to the system controller 38. The temperature sensor 24 measures the temperature of the human body surface, and the acceleration sensor 32 measures the body movement of the human body. Here, it is assumed that the acceleration sensor 32 is a triaxial acceleration sensor.

CPU44は生体センサ装置10の各モジュール、各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。上記したように、生体センサ装置10は各センサの出力、あるいは複数のセンサの出力の組み合わせを解析することにより、種々の生体情報(例、体温、皮膚温、脈拍数、心拍数、自律神経活動指標、血圧、睡眠時間等)を連続的に計測することができる。   The CPU 44 is a processor that controls the operation of each module and each component of the biosensor device 10. As described above, the biological sensor device 10 analyzes various biological information (eg, body temperature, skin temperature, pulse rate, heart rate, autonomic nerve activity) by analyzing the output of each sensor or the combination of outputs of a plurality of sensors. Index, blood pressure, sleep time, etc.) can be measured continuously.

なお、血圧は心電図波形のピーク(R波のピーク)と脈波のピークとに基づいた脈波伝搬時間(PWTT:Pulse Wave Transit time)に基づいて求められる。脈波伝搬時間は心電図のR波の出現から末梢の脈波が出現するまでの時間間隔を示す。脈波伝搬時間は血圧値と反比例の関係を有する。したがって、脈波伝搬時間(PWTT)から血圧の変動を求めることができる。なお、血圧の測定においては、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す初期値を予め決めておいてもよい。例えば、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として予めフラッシュメモリ50に格納しておいてもよい。現在の脈波伝搬時間(PWTT)から求められる血圧の変動と、この初期値(血圧値と脈波伝搬時間との関係)とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めることができる。あるいは、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として入力する代わりに、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す標準的なデータを用意しておき、この標準的なデータと、現在の脈波伝搬時間(PWTT)から求められる血圧の変動とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めるようにしてもよい。また、自律神経活動指標は前述したRRIの時系列を周波数解析することにより求めることが可能である。また、睡眠時間は例えばCole式と呼ばれる式で求めることができる。   The blood pressure is obtained based on a pulse wave transit time (PWTT) based on the peak of the electrocardiogram waveform (R wave peak) and the peak of the pulse wave. The pulse wave propagation time indicates a time interval from the appearance of the R wave of the electrocardiogram until the peripheral pulse wave appears. The pulse wave propagation time has an inversely proportional relationship with the blood pressure value. Therefore, blood pressure fluctuation can be obtained from the pulse wave propagation time (PWTT). In the measurement of blood pressure, an initial value indicating the relationship between the blood pressure value and the pulse wave propagation time may be determined in advance. For example, the user's blood pressure value measured by a normal blood pressure measuring device and the pulse wave propagation time at this time may be stored in the flash memory 50 as initial values in advance. The blood pressure fluctuation obtained from the current pulse wave propagation time (PWTT) and this initial value (the relationship between the blood pressure value and the pulse wave propagation time) can be used to obtain the user's current blood pressure value. Alternatively, instead of inputting the user's blood pressure value measured by a normal blood pressure measuring device and the pulse wave propagation time at this time as an initial value, standard data indicating the relationship between the blood pressure value and the pulse wave propagation time is obtained. The user's current blood pressure value may be obtained using this standard data and the blood pressure fluctuation obtained from the current pulse wave propagation time (PWTT). The autonomic nerve activity index can be obtained by frequency analysis of the RRI time series described above. Moreover, sleep time can be calculated | required by the type | formula called a Cole type | formula, for example.

システムコントローラ38は、CPU44と各モジュール、各コンポーネントとの間を接続するブリッジデバイスである。システムコントローラ38には、ブルーツースモジュール36、エンベデッドコントローラ(EC)40、CPU44、主メモリ46、BIOS−ROM48、フラッシュメモリ50も接続される。   The system controller 38 is a bridge device that connects the CPU 44 to each module and each component. Also connected to the system controller 38 are a Bluetooth module 36, an embedded controller (EC) 40, a CPU 44, a main memory 46, a BIOS-ROM 48, and a flash memory 50.

エンベデッドコントローラ40は、生体センサ装置10の電力管理を実行するための電力管理コントローラであり、内蔵の2次電池、例えばリチウム2次電池42の充電を制御する。生体センサ装置10が充電器52に装着されると、充電端子26が充電器52の端子に接触し、充電端子26を介して充電器52からの充電電流が生体センサ装置10に供給され、リチウム2次電池42が充電される。エンベデッドコントローラ40は、リチウム2次電池42からの電力に基づいて各モジュール、各コンポーネントへ動作電源を供給する。   The embedded controller 40 is a power management controller for executing power management of the biosensor device 10 and controls charging of a built-in secondary battery, for example, a lithium secondary battery 42. When the biosensor device 10 is attached to the charger 52, the charging terminal 26 comes into contact with the terminal of the charger 52, and the charging current from the charger 52 is supplied to the biosensor device 10 via the charging terminal 26. The secondary battery 42 is charged. The embedded controller 40 supplies operating power to each module and each component based on the power from the lithium secondary battery 42.

CPU44は、生体センサ装置10内の各モジュール、各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。CPU44は、フラッシュメモリ50から主メモリ46にロードされる各種ソフトウェアを実行する。これらソフトウェアには、オペレーティングシステム(OS)や、各種アプリケーションプログラムが含まれている。アプリケーションプログラムには、睡眠管理アプリケーションプログラム100が含まれている。この睡眠管理アプリケーションプログラム100は、生体センサ装置10を装着しているユーザの起床時の目覚めが良くなると推定される寝入り時刻を算出し、電子機器11を介して、当該寝入り時刻をユーザに通知する機能を有している。   The CPU 44 is a processor that controls the operation of each module and each component in the biosensor device 10. The CPU 44 executes various software loaded from the flash memory 50 to the main memory 46. These software include an operating system (OS) and various application programs. The application program includes a sleep management application program 100. The sleep management application program 100 calculates a sleep time estimated to improve the awakening of the user wearing the biosensor device 10 when waking up, and notifies the user of the sleep time via the electronic device 11. It has a function.

図4は、第1の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム100の機能構成の一例を示すブロック図である。睡眠管理アプリケーションプログラム100は、図4に示すように、目覚まし時刻入力受付部101、睡眠深度判定部102、睡眠情報格納部103、推奨寝入り時刻算出部104及び推奨寝入り時刻通知部105等を備えている。以下、各部101〜105が有している詳細な機能について説明する。   FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the sleep management application program 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 4, the sleep management application program 100 includes an alarm time input receiving unit 101, a sleep depth determination unit 102, a sleep information storage unit 103, a recommended sleep time calculation unit 104, a recommended sleep time notification unit 105, and the like. Yes. Hereinafter, detailed functions of the units 101 to 105 will be described.

目覚まし時刻入力受付部101は、生体センサ装置10を装着したユーザが電子機器11を操作することにより設定された目覚まし時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける。目覚まし時刻とは、ユーザが目覚めたいと希望する、すなわち、アラームが鳴るように設定された時刻を示す。なお、ここでは、目覚まし時刻が電子機器11に設けられた入力インタフェースを介して設定され、当該目覚まし時刻を示す目覚まし時刻情報が電子機器11から生体センサ装置10に送出される場合を想定しているが、例えば、目覚まし時刻は生体センサ装置10に設けられた入力インタフェース(例えば、ボタン等)を介して直接設定されてもよい。目覚まし時刻入力受付部101は、上記した目覚まし時刻情報の入力を受け付けると、当該目覚まし時刻情報を推奨寝入り時刻算出部104に送出する。   The wake-up time input receiving unit 101 receives input of wake-up time information indicating a wake-up time set by a user wearing the biosensor device 10 operating the electronic device 11. The wake-up time indicates a time when the user desires to wake up, that is, a time set to sound an alarm. Here, it is assumed that the alarm time is set via an input interface provided in the electronic device 11, and alarm time information indicating the alarm time is transmitted from the electronic device 11 to the biosensor device 10. However, for example, the wake-up time may be set directly via an input interface (for example, a button or the like) provided in the biosensor device 10. When the alarm time input receiving unit 101 receives the input of the alarm time information described above, the alarm time input receiving unit 101 sends the alarm time information to the recommended sleep time calculating unit 104.

睡眠深度判定部102は、生体センサ装置10によって計測される各種生体情報に基づいて、睡眠深度(睡眠状態)を判定すると共に、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出する処理を実行する。   The sleep depth determination unit 102 determines a sleep depth (sleep state) based on various biological information measured by the biosensor device 10 and executes a process of calculating a sleep cycle, a sleep time, a wake-up time, and a sleep time. To do.

具体的には、まず、睡眠深度判定部102は、生体センサ装置10により計測される複数項目の生体情報のうち、睡眠深度を判定する際に用いられる低周波数領域(0.05〜0.15Hz付近)の自律神経活動指標LFと、高周波数領域(0.15〜0.4Hz付近)の自律神経活動指標HFという2つの自律神経活動指標を取得する。なお、自律神経活動指標LF、HFは、例えば、生体センサ装置10内の心電計30によって計測される心拍数から求められる心拍間隔、或いは、生体センサ装置10内の脈波計34によって計測される脈拍数から求められる脈拍間隔をFFT(Fast Fourier Transform)法等の解析手法によって周波数スペクトル分布に変換し、当該周波数スペクトル分布により示される複数のパワースペクトルのピーク値とピーク値を中心として前後等間隔の1点との3点の合計値の算術平均をとって算出される。   Specifically, first, the sleep depth determination unit 102 is a low-frequency region (0.05 to 0.15 Hz) used when determining the sleep depth among a plurality of items of biological information measured by the biological sensor device 10. Two autonomic nerve activity indices LF of the vicinity) and an autonomic nerve activity index HF in the high frequency region (near 0.15 to 0.4 Hz) are acquired. Note that the autonomic nerve activity indices LF and HF are measured by, for example, a heart rate interval obtained from a heart rate measured by the electrocardiograph 30 in the biosensor device 10 or a pulse wave meter 34 in the biosensor device 10. The pulse interval obtained from the pulse rate is converted into a frequency spectrum distribution by an analysis method such as the FFT (Fast Fourier Transform) method, and the peak values and peak values of a plurality of power spectra indicated by the frequency spectrum distribution are used as front and back. It is calculated by taking the arithmetic average of the total value of three points with one point of the interval.

また、睡眠深度判定部102は、生体センサ装置10により計測される複数項目の生体情報のうち、睡眠深度を判定する際に用いられる脈波偏差を取得する。なお、脈波偏差は、例えば、生体センサ装置10内の脈波計34によって計測される脈拍数から算出され、より詳しくは、1分間内における瞬間脈拍の偏差を示すものである。   In addition, the sleep depth determination unit 102 acquires a pulse wave deviation used when determining the sleep depth among a plurality of items of biological information measured by the biological sensor device 10. The pulse wave deviation is calculated from, for example, the pulse rate measured by the pulse wave meter 34 in the biosensor device 10, and more specifically indicates the deviation of the instantaneous pulse within one minute.

更に、睡眠深度判定部102は、生体センサ装置10により計測される複数項目の生体情報のうち、覚醒/睡眠判定を行う際に用いられる体動発生頻度を取得する。なお、体動発生頻度は、例えば、生体センサ装置10内の加速度センサ32によって計測される3軸方向の加速度データを時間微分して3軸方向の加速度の微係数が求められ、3軸方向の加速度のそれぞれの微係数の二乗和の平方根である体動データの変動量と脈拍間隔内の体動データの平均である体動量とが更に求められ、これら体動データの変動量と体動量とにより体動の有無が判定されることによって算出される。   Furthermore, the sleep depth determination unit 102 acquires the frequency of occurrence of body movement used when performing arousal / sleep determination among a plurality of items of biological information measured by the biological sensor device 10. The body motion occurrence frequency is obtained by, for example, obtaining a differential coefficient of acceleration in three axes by time-differentiating acceleration data in three axes measured by the acceleration sensor 32 in the biosensor device 10. The fluctuation amount of the body motion data that is the square root of the square sum of the differential coefficients of acceleration and the body motion amount that is the average of the body motion data within the pulse interval are further obtained. Is calculated by determining the presence or absence of body movement.

睡眠深度判定部102は、体動発生頻度を取得すると、当該体動発生頻度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該所定の閾値以上であると判定した場合、生体センサ装置10を装着したユーザは覚醒状態にあると判定し、否であると判定した場合、当該ユーザは睡眠状態にあると判定する。   When the sleep depth determination unit 102 acquires the body motion occurrence frequency, the sleep depth determination unit 102 determines whether the body motion occurrence frequency is equal to or higher than a predetermined threshold. If the sleep depth determination unit 102 determines that the frequency is higher than the predetermined threshold, the biosensor device 10 If it is determined that the user wearing the item is in the awake state and the determination is NO, the user is determined to be in the sleeping state.

また、睡眠深度判定部102は、2つの自律神経活動指標LF、HFと脈波偏差とを取得すると、当該自律神経活動指標LF、HFと当該脈波偏差とに基づいて、自律神経の活動状態として睡眠深度を判定する。睡眠深度とは、生体センサ装置10を装着したユーザの脳の活動状態の程度を示す指標である。本実施形態においては、睡眠深度は、「レム睡眠」及び「ノンレム睡眠」の2段階に分類され、上記したノンレム睡眠は、ステージ1〜4の4段階に更に分類されるものとする。   Further, when the sleep depth determination unit 102 acquires the two autonomic nerve activity indices LF and HF and the pulse wave deviation, the sleep state determination unit 102 determines the activity state of the autonomic nerve based on the autonomic nerve activity indices LF and HF and the pulse wave deviation. Determine the sleep depth. The sleep depth is an index indicating the degree of activity of the brain of the user wearing the biosensor device 10. In the present embodiment, the sleep depth is classified into two stages of “REM sleep” and “non-REM sleep”, and the above-described non-REM sleep is further classified into four stages of stages 1 to 4.

以上説明したように、睡眠深度判定部102は、生体センサ装置10を装着したユーザの睡眠深度を判定する処理を繰り返し実行する。これによれば、睡眠深度判定部102は、図5に示すように、睡眠深度を示す時系列データを生成することができる。   As described above, the sleep depth determination unit 102 repeatedly executes the process of determining the sleep depth of the user wearing the biosensor device 10. According to this, as shown in FIG. 5, the sleep depth determination unit 102 can generate time-series data indicating the sleep depth.

この時系列データによれば、睡眠深度判定部102は複数の極大点及び極小点を抽出することができ、当該抽出された極大点間又は極小点間の時間間隔を平均化することによって睡眠サイクルを算出することができる。また、この時系列データによれば、睡眠深度判定部102は、寝入り時刻及び起床時刻を算出することもできる。寝入り時刻とは、生体センサ装置10を装着したユーザが寝ることを試み始めた時刻(例えば布団に入ったと推定される時刻)を示す。起床時刻とは、生体センサ装置10を装着したユーザが起床した時刻を示す。更に、上記した時系列データによれば、睡眠深度判定部102は入眠時刻を算出することもできる。なお、本実施形態においては、入眠時刻は寝入り時刻以降に初めてノンレム睡眠に移行した時刻を示すものとする。   According to this time-series data, the sleep depth determination unit 102 can extract a plurality of local maximum points and local minimum points, and average the time interval between the extracted local maximum points or local minimum points to sleep cycle. Can be calculated. Further, according to the time series data, the sleep depth determination unit 102 can also calculate the bedtime and the wake-up time. The bedtime indicates the time when the user wearing the biosensor device 10 starts to sleep (for example, the time estimated to be in the futon). The wake-up time indicates the time when the user wearing the biosensor device 10 wakes up. Furthermore, according to the above time-series data, the sleep depth determination unit 102 can also calculate the sleep time. In this embodiment, the sleep time indicates the time at which the first sleep mode is entered after the sleep time.

睡眠深度判定部102は、睡眠深度を示す時系列データを生成し、上記したようにして睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻、入眠時刻等を算出すると、これら各種情報に、起床時にユーザによって入力される目覚め度を加えた情報を睡眠情報として、睡眠情報格納部103に記録する(書き込む)処理を実行する。なお、本実施形態における目覚め度とは、起床時に生体センサ装置10を装着したユーザによって入力され、当該ユーザの主観(体感)に基づくものであるとする。この目覚め度は、生体センサ装置10に設けられる入力インタフェースを介して入力されてもよいし、電子機器11に設けられる入力インタフェースを介して入力されるとしてもよい。   When the sleep depth determination unit 102 generates time-series data indicating the sleep depth and calculates the sleep cycle, the sleep time, the wake-up time, the sleep time, and the like as described above, the various information is input by the user at the time of wake-up. The process which records (writes) in the sleep information storage part 103 as information on which the degree of waking is added as sleep information is executed. Note that the degree of awakening in the present embodiment is input by a user wearing the biosensor device 10 when getting up and is based on the subjectivity (sensation) of the user. This awakening degree may be input via an input interface provided in the biosensor device 10 or may be input via an input interface provided in the electronic device 11.

睡眠情報格納部103は睡眠情報を格納する記憶装置である。睡眠情報とは、例えば図6に示すように、日付、寝入り時刻、入眠時刻、睡眠深度、起床時刻、睡眠サイクル及び目覚め度が対応付けられた情報である。例えば図6に示す睡眠情報Aによれば「2月1日の寝入り時刻は0時5分であり、入眠時刻は0時25分であり、睡眠深度は睡眠状態判定部102により生成された時系列データのように移行し、起床時刻は6時であり、睡眠サイクルは1時間32分であり、目覚め度は良い(○)」ことが示されている。同様に、図6に示す睡眠情報Aによれば「2月2日の寝入り時刻は23時24分であり、入眠時刻は0時ちょうどであり、睡眠深度は睡眠状態判定部102により生成された時系列データのように移行し、起床時刻は6時15分であり、睡眠サイクルは1時間15分であり、目覚め度は普通(△)である」ことが示されている。なお、睡眠情報A、AAVEも、上記した睡眠情報A、Aと同様であるため、ここでは、その詳しい説明は省略する。 The sleep information storage unit 103 is a storage device that stores sleep information. Sleep information is information in which date, sleep time, sleep time, sleep depth, wake-up time, sleep cycle, and awakening level are associated, for example, as shown in FIG. For example, according to the sleep information A 1 shown in FIG. 6, “the sleep time on February 1 is 0: 5, the sleep time is 0:25, and the sleep depth is generated by the sleep state determination unit 102. It is shown that the transition is like time series data, the wake-up time is 6 o'clock, the sleep cycle is 1 hour and 32 minutes, and the degree of awakening is good (◯). Similarly, according to the sleep information A 2 shown in FIG. 6, “the sleep time on February 2 is 23:24, the sleep time is exactly 0:00, and the sleep depth is generated by the sleep state determination unit 102. It is shown that the wake-up time is 6:15, the sleep cycle is 1 hour 15 minutes, and the degree of awakening is normal (Δ). Note that the sleep information A 3 and A AVE are the same as the sleep information A 1 and A 2 described above, and thus detailed description thereof is omitted here.

推奨寝入り時刻算出部104は、目覚まし時刻入力受付部101から送出された目覚まし時刻情報と、睡眠情報格納部103に格納された睡眠情報とに基づいて、推奨寝入り時刻を算出する推奨寝入り時刻算出処理を実行する。   The recommended sleep time calculation unit 104 calculates a recommended sleep time based on the alarm time information transmitted from the alarm time input reception unit 101 and the sleep information stored in the sleep information storage unit 103. Execute.

ここで、図7のフローチャートを参照して、推奨寝入り時刻算出処理の手順の一例について説明する。
まず、推奨寝入り時刻算出部104は、目覚まし時刻入力受付部101から送出された目覚まし時刻情報の入力を受け付けると、睡眠情報格納部103に格納されている1以上の睡眠情報のうち、目覚め度の項目において目覚め度が最も良かった旨を示す睡眠情報を取得する(ステップS1)。例えば図6に示す睡眠情報A〜Aが睡眠情報格納部103に格納されている場合、推奨寝入り時刻算出部104は、目覚め度の項目において「○(丸)」を示す睡眠情報Aを睡眠情報格納部103から取得する。
Here, with reference to the flowchart of FIG. 7, an example of the procedure of the recommended sleep time calculation process will be described.
First, when the recommended sleep time calculation unit 104 receives the input of the wake-up time information sent from the wake-up time input reception unit 101, the recommended sleep time calculation unit 104 determines the wake-up level from among the one or more sleep information stored in the sleep information storage unit 103. Sleep information indicating that the degree of waking is the best in the item is acquired (step S1). For example, when the sleep information A 1 to A 3 shown in FIG. 6 is stored in the sleep information storage unit 103, the recommended sleep time calculation unit 104 displays the sleep information A 1 indicating “◯ (circle)” in the item of the awakening degree. Is acquired from the sleep information storage unit 103.

続いて、推奨寝入り時刻算出部104は、取得した睡眠情報に含まれる睡眠深度を示す時系列データの起床時刻を示す点が、入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される目覚まし時刻に一致するように、当該時系列データを時間軸方向に平行移動(シフト)させる処理を実行する(ステップS2)。上記したように、ステップS1の処理において睡眠情報Aが取得されている場合、このステップS2の処理によれば、睡眠情報Aに含まれる睡眠深度を示す時系列データTは、図8に示すように時間軸正方向に平行移動し、当該時系列データTに対応した時系列データT1’が生成される。 Subsequently, the recommended sleep time calculation unit 104 makes the point indicating the wake-up time of the time-series data indicating the sleep depth included in the acquired sleep information coincide with the alarm time indicated by the alarm time information that received the input. Then, a process of translating (shifting) the time series data in the time axis direction is executed (step S2). As described above, if the sleep information A 1 in the processing of step S1 is acquired, according to the process of step S2, series data T 1 when indicating the sleep depth included in the sleep information A 1 is 8 translated in the time-axis positive direction as shown in, series data T 1 when corresponding to the time-series data T 1 'is generated.

次に、推奨寝入り時刻算出部104は、取得した睡眠情報に含まれる入眠時刻から寝入り時刻を減算して、寝入りから入眠するまでにかかった時間(以下、第1の時間と表記)を算出する(ステップS3)。上記したように、ステップS1の処理において睡眠情報Aが取得されている場合、このステップS3の処理によれば、入眠時刻「0時25分」と寝入り時刻「0時5分」とに基づいて、第1の時間「20分」が算出される。 Next, the recommended sleep time calculation unit 104 subtracts the sleep time from the sleep time included in the acquired sleep information, and calculates the time taken from sleep to sleep (hereinafter referred to as a first time). (Step S3). As described above, if the sleep information A 1 is acquired in the processing in step S1, according to the process of step S3, based on the time falling asleep and sleep-onset time "25 pm 0", "5 minutes 0:00" Thus, the first time “20 minutes” is calculated.

続いて、推奨寝入り時刻算出部104は、ステップS2の処理により生成された時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から上記した第1の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の候補(以下、第1の候補と表記)として算出(選出)する(ステップS4)。上記したステップS2の処理により時系列データT1’が生成され、更に、ステップS3の処理により第1の時間「20分」が算出されている場合、このステップS4の処理によれば、時系列データT1’において最も睡眠深度が浅いa点から20分だけ前の時刻である時刻tが第1の候補として算出される。 Subsequently, the recommended sleep time calculation unit 104 sets the time before the first time described above from the time when the sleep depth is the shallowest in the time-series data generated by the process of step S2 as a recommended sleep time candidate (hereinafter referred to as the recommended sleep time). , Expressed as first candidate) (selected) (step S4). When the time series data T1 is generated by the process of step S2 described above and the first time “20 minutes” is calculated by the process of step S3, according to the process of step S4, the time series data T1 is calculated. time t 1 the most sleep depth in the data T 1 'is only before time 20 minutes from shallow a point is calculated as the first candidate.

更に、推奨寝入り時刻算出部104は、ステップS4の処理により算出された第1の候補から、取得した睡眠情報に含まれる睡眠サイクル分だけ前後させた時刻をそれぞれ推奨寝入り時刻の更なる候補(以下、第2の候補と表記)として算出(選出)する(ステップS5)。上記したステップS4の処理により第1の候補として時刻tが算出されている場合、このステップS5の処理によれば、時刻tから睡眠情報Aに含まれる睡眠サイクル「1時間32分」だけ前後させた時刻t、tがそれぞれ第2の候補として算出される。 Furthermore, the recommended sleep time calculation unit 104 further sets a time when the sleep time included in the acquired sleep information is moved back and forth from the first candidate calculated by the process of step S4 (hereinafter, further recommended sleep time candidates). , Expressed as a second candidate) (step S5). If the time t 1 is calculated as the first candidate by the processing of step S4 described above, according to the process of step S5, the sleep cycle from time t 1 included in the sleep information A 1 "1 hour 32 minutes" Times t 2 and t 3 that are moved back and forth are calculated as second candidates.

また、推奨寝入り時刻算出部104は、ステップS2の処理により生成された時系列データにおいて、平行移動前の時系列データの寝入り時刻に相当する点の時刻を推奨寝入り時刻の更なる候補(以下、第3の候補と表記)として算出(選出)する(ステップS6)。上記したステップS2の処理により時系列データT1’が生成されている場合、このステップS6の処理によれば、時系列データTにおいて寝入り時刻を示すb点に相当する時系列データT1’のb’点の時刻tが第3の候補として算出される。 In addition, the recommended bedtime calculation unit 104 sets a time point corresponding to the bedtime of the time-series data before translation in the time-series data generated by the process of step S2 as a further candidate for the recommended bedtime (hereinafter, It is calculated (selected) as a third candidate) (step S6). Series data T 1 when the processing of step S2 described above 'if it has been generated, this according to the process of step S6, when the time-series data T 1 corresponding to the point b shows the time asleep in series data T 1' time t 4 of the point b 'is calculated as a third candidate.

しかる後、推奨寝入り時刻算出部104は、ステップS4〜S6の処理により算出された推奨寝入り時刻の第1の候補から第3の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を推奨寝入り時刻として算出(決定)する(ステップS7)。なお、算出された推奨寝入り時刻を示す推奨寝入り時刻情報は、推奨寝入り時刻通知部105に適宜送出される。   Thereafter, the recommended sleep time calculation unit 104 is a time after the current time among the first to third candidates of the recommended sleep time calculated by the processes of steps S4 to S6, and the current time Is calculated (determined) as the recommended bedtime (step S7). Note that the recommended bedtime information indicating the calculated recommended bedtime is appropriately transmitted to the recommended bedtime notification unit 105.

再び図4の説明に戻る。推奨寝入り時刻通知部105は、推奨寝入り時刻算出部104から送出された推奨寝入り時刻情報の入力を受け付けると、当該推奨寝入り時刻情報により示される推奨寝入り時刻を、生体センサ装置10を装着したユーザに対して通知する。   Returning again to the description of FIG. When the recommended sleep time notification unit 105 receives the input of the recommended sleep time information transmitted from the recommended sleep time calculation unit 104, the recommended sleep time information is transmitted to the user wearing the biosensor device 10. Notify them.

推奨寝入り時刻は、例えば、推奨寝入り時刻になった時点で生体センサ装置10を振動させて通知されるとしてもよい。また、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻になった時点で生体センサ装置10から音(音声)が流されて通知されるとしてもよい。更に、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻の所定時間前の時点で生体センサ装置10から何分後に推奨寝入り時刻になるかを知らせる音声が流されて通知されるとしてもよい。   For example, the recommended bedtime may be notified by vibrating the biosensor device 10 when the recommended bedtime is reached. Further, the recommended sleep time may be notified by sound (voice) being played from the biosensor device 10 when the recommended sleep time is reached. Further, the recommended sleep time may be notified by a sound that tells the biometric sensor device 10 how many minutes later the recommended sleep time will be reached when a predetermined time before the recommended sleep time.

また、推奨寝入り時刻は、例えば、推奨寝入り時刻になった時点で電子機器11を振動させて通知されるとしてもよい。更に、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻になった時点で電子機器11から音(音声)が流されて通知されるとしてもよい。推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻になった時点で電子機器11のディスプレイ上にテキスト(例えば、「推奨寝入り時刻になりました」や「今寝ると良い目覚め感が得られます」等)が表示されて通知されるとしてもよい。推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻の所定時間前の時点で電子機器11から何分後に推奨寝入り時刻になるかを知らせる音声が流されて通知されるとしてもよい。また、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻の所定時間前の時点で電子機器11のディスプレイ上にテキストが表示されて通知されるとしてもよい。更に、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻が近付くにつれて電子機器11の画面の明るさが徐々に暗くなっていき、推奨寝入り時刻になった時点で当該電子機器11が操作不能になることで通知されるとしてもよい。   Further, for example, the recommended sleep time may be notified by vibrating the electronic device 11 when the recommended sleep time is reached. Further, the recommended sleep time may be notified by sound (voice) being played from the electronic device 11 when the recommended sleep time is reached. The recommended sleep time is displayed on the display of the electronic device 11 when the recommended sleep time is reached (for example, “Recommended sleep time” or “You can get a good awakening if you sleep now”). May be notified. The recommended bedtime may be notified by a sound that tells the electronic device 11 how many minutes later the recommended bedtime will be reached from a predetermined time before the recommended bedtime. In addition, the recommended sleep time may be notified by displaying text on the display of the electronic device 11 at a predetermined time before the recommended sleep time. Further, the recommended sleep time is notified by the fact that the brightness of the screen of the electronic device 11 gradually decreases as the recommended sleep time approaches, and the electronic device 11 becomes inoperable at the recommended sleep time. It may be.

次に、図9を参照して、本実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム100によって実行される一連の処理の手順について簡単に説明する。
まず、目覚まし時刻入力受付部101は、電子機器11から送出された目覚まし時刻情報の入力を受け付ける。入力を受け付けた目覚まし時刻情報は推奨寝入り時刻算出部104に送出される(ステップS11)。続いて、睡眠深度判定部102は、生体センサ装置10によって計測された各種生体情報を取得し、当該取得した各種生体情報に基づいて睡眠深度を示す時系列データを生成すると共に、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻をそれぞれ算出する(ステップS12)。また、睡眠深度判定部102は、上記した睡眠深度を示す時系列データ、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻に加えて、生体センサ装置10を装着したユーザによって入力された目覚め度を含む睡眠情報を睡眠情報格納部103に記録する(ステップS13)。なお、ステップS12及びS13の処理は、ステップS11の処理の後に必ず実行しなくてはならないものでなく、本一連の処理とは別に予め実行されていてもよい。
Next, with reference to FIG. 9, a series of processing procedures executed by the sleep management application program 100 according to the present embodiment will be briefly described.
First, the alarm time input reception unit 101 receives an input of alarm time information sent from the electronic device 11. The alarm time information that received the input is sent to the recommended sleep time calculation unit 104 (step S11). Subsequently, the sleep depth determination unit 102 acquires various biological information measured by the biological sensor device 10, generates time-series data indicating the sleep depth based on the acquired various biological information, and sleep cycle, sleep Time, wake-up time, and sleep time are calculated (step S12). The sleep depth determination unit 102 includes the wakefulness input by the user wearing the biosensor device 10 in addition to the time-series data indicating the sleep depth, the sleep cycle, the sleep time, the wake-up time, and the sleep time described above. Sleep information is recorded in the sleep information storage unit 103 (step S13). Note that the processes in steps S12 and S13 are not necessarily performed after the process in step S11, and may be performed in advance separately from the series of processes.

次に、推奨寝入り時刻算出部104は、睡眠情報格納部103に格納された1以上の睡眠情報のうち、目覚め度の項目において目覚め度が最も良い(高い)旨を示す睡眠情報を取得し、当該取得した睡眠情報と、目覚まし時刻入力受付部101から送出された目覚まし時刻情報とに基づいて、推奨寝入り時刻を算出する(ステップS14)。しかる後、推奨寝入り時刻通知部105は、推奨寝入り時刻算出部104により算出された推奨寝入り時刻を生体センサ装置10を装着したユーザに通知し(ステップS15)、ここでの一連の処理を終了させる。   Next, the recommended sleep time calculation unit 104 acquires sleep information indicating that the awakening degree is the best (high) in the item of the awakening degree among the one or more pieces of sleep information stored in the sleep information storage unit 103, Based on the acquired sleep information and the wake-up time information transmitted from the wake-up time input reception unit 101, a recommended sleep time is calculated (step S14). After that, the recommended sleep time notification unit 105 notifies the user who wears the biosensor device 10 of the recommended sleep time calculated by the recommended sleep time calculation unit 104 (step S15), and ends a series of processes here. .

以上説明した第1の実施形態によれば、日々蓄積される睡眠情報のうち、目覚め度が最も高い旨を示す睡眠情報に基づいて、目覚め度が良くなると推定される推奨寝入り時刻を算出する構成を備えているので、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、覚醒時の目覚め感を向上させることができる。   According to 1st Embodiment demonstrated above, the structure which calculates the recommended sleep time estimated that a degree of awakening becomes good based on the sleep information which shows that the degree of awakening is the highest among the sleep information accumulate | stored every day Therefore, it is possible to improve a feeling of awakening at the time of awakening by preventing a difference between the time at which the alarm is sounded and the time at which the alarm is actually sounded.

<第2の実施形態>
次に、第2の実施形態について説明する。本実施形態においては、睡眠管理アプリケーションプログラム100が、上記した各部101〜105に加えて、図10に示すように、目覚め度算出部106を更に備えている場合について説明する。なお、本実施形態においては、上記した第1の実施形態と同様な機能を有する各部に対しては同一の符号を付し、その詳しい説明を省略するものとする。
<Second Embodiment>
Next, a second embodiment will be described. In the present embodiment, a case will be described in which the sleep management application program 100 further includes an awakening degree calculation unit 106 as shown in FIG. 10 in addition to the above-described units 101 to 105. In the present embodiment, the same reference numerals are given to the components having the same functions as those in the first embodiment, and detailed description thereof will be omitted.

目覚め度算出部106は、起床時に鳴るアラームを止めるまでにかかった時間の平均と、起床時に鳴るアラームを止めた回数とに基づいて、目覚め度を算出する目覚め度算出処理を実行する。なお、本実施形態における目覚め度は、第1の実施形態にて示した目覚め度とは異なり、ユーザの主観に基づいて決定されるものでなく、上記した目覚め度算出処理によって決定(算出)されるものである。この目覚め度は、アラームを止めるまでにかかった時間が短いほど、また、一旦アラームを止めても所定時間が経過すると再度アラームを鳴らすスヌーズ機能を使用した回数が少ないほど、高くなるように設定される。   The awakening degree calculation unit 106 executes an awakening degree calculation process for calculating the awakening degree based on the average time taken until the alarm sounding when waking up is stopped and the number of times the alarm sounding when waking up is stopped. Note that the awakening level in the present embodiment is not determined based on the user's subjectivity, unlike the awakening level shown in the first embodiment, but is determined (calculated) by the above-described awakening level calculation process. Is. This awakening level is set to increase as the time it takes to stop the alarm is shorter, and as the number of times the snooze function is used to sound the alarm again after the specified time has elapsed even after the alarm is stopped, the higher the degree of awakening. The

具体的には、目覚め度算出部106は、予め設定された目覚まし時刻となり、アラームが鳴り始めると、当該アラームを止めるまでにかかる時間を計測する。また、目覚め度算出部106は、一旦アラームが止められたとしても、上記したスヌーズ機能が使用(起動)された場合(すなわち、アラームが止められてから所定時間が経過し、再度アラームが鳴った場合)、当該スヌーズ機能が使用された回数を計測する(すなわち、スヌーズ機能が使用された回数に1を加算する)と共に、スヌーズ機能が使用されたことにより再度鳴るアラームを止めるまでにかかる時間を計測する。なお、目覚め度算出部106は、上記したスヌーズ機能が停止されるまで、スヌーズ機能が使用された回数と、スヌーズ機能が使用されたことにより鳴るアラームを止めるまでにかかる時間とをそれぞれ計測し続けるものとする。目覚め度算出部106は、スヌーズ機能が停止されると、ここまでに計測した時間の平均(すなわち、アラームを止めるまでにかかった時間の平均)と、計測されたスヌーズ機能を使用した回数とに基づいて、目覚め度を算出する。   Specifically, the wake-up degree calculation unit 106 measures the time taken to stop the alarm when the alarm time starts to be set and the alarm starts to sound. In addition, even if the alarm is once stopped, the awakening degree calculation unit 106 uses the activated snooze function (that is, the alarm is sounded again after a predetermined time has elapsed since the alarm was stopped). ), The number of times the snooze function has been used is counted (ie, 1 is added to the number of times the snooze function has been used), and the time taken to stop the alarm that sounds again due to the use of the snooze function is determined. measure. Note that the awakening degree calculation unit 106 continues to measure the number of times the snooze function has been used and the time taken to stop the alarm that sounds due to the use of the snooze function until the snooze function is stopped. Shall. When the snooze function is stopped, the awakening degree calculation unit 106 calculates the average of the time measured so far (that is, the average time taken until the alarm is stopped) and the number of times the measured snooze function is used. Based on this, the degree of awakening is calculated.

ここで、目覚め度算出処理についてより詳しく説明する。ここでは、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が10秒未満である場合、目覚め度を算出する際に利用され、アラームを止めるまでにかかった時間を評価する第1の評価値として「1.0」という値が設定されている場合を想定する。同様に、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が10秒以上30秒未満である場合、第1の評価値として「0.8」という値が設定され、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が30秒以上1分未満である場合、第1の評価値として「0.6」という値が設定され、アラームを止めるまでにかかった時間が1分以上である場合、第1の評価値として「0.4」という値が設定されている場合を想定する。   Here, the awakening degree calculation process will be described in more detail. Here, when the average time taken to stop the alarm is less than 10 seconds, “1” is used as the first evaluation value for evaluating the time taken to stop the alarm. Assume that a value of “.0” is set. Similarly, when the average time taken to stop the alarm is 10 seconds or more and less than 30 seconds, a value of “0.8” is set as the first evaluation value, and the time taken to stop the alarm When the average is 30 seconds or more and less than 1 minute, a value of “0.6” is set as the first evaluation value, and when the time taken to stop the alarm is 1 minute or more, the first evaluation value Assuming that a value of “0.4” is set.

また、ここでは、スヌーズ機能が使用された回数が1回以下である場合、目覚め度を算出する際に利用され、スヌーズ機能が使用された回数を評価する第2の評価値として「1.0」という値が設定されている場合を想定する。同様に、スヌーズ機能が使用された回数が2回である場合、第2の評価値として「0.8」という値が設定され、スヌーズ機能が使用された回数が3回である場合、第2の評価値として「0.6」という値が設定され、スヌーズ機能が使用された回数が4回以上である場合、第2の評価値として「0.4」という値が設定されている場合を想定する。   Here, when the number of times the snooze function is used is 1 or less, it is used when calculating the degree of awakening, and “1.0 is used as a second evaluation value for evaluating the number of times the snooze function is used. ”Is assumed to be set. Similarly, when the number of times the snooze function is used is 2, the value “0.8” is set as the second evaluation value, and when the number of times the snooze function is used is 3, When the value of “0.6” is set as the evaluation value of the snooze function and the number of times the snooze function is used is 4 times or more, the value of “0.4” is set as the second evaluation value. Suppose.

なお、本実施形態では、第1及び第2の評価値がそれぞれ4段階に分けられて設定されている場合を想定しているが、第1及び第2の評価値のうちの少なくとも一方は、より少ない段階に分けて設定されてもよいし、より多くの段階に分けて設定されてもよい。   In the present embodiment, it is assumed that the first and second evaluation values are set in four stages, but at least one of the first and second evaluation values is It may be set by dividing into smaller stages or may be set by dividing into more stages.

上記したように第1の評価値及び第2の評価値がそれぞれ4段階に分けて設定されている状況下において、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が5秒であり、スヌーズ機能が使用された回数が2回である場合、目覚め度算出部106は、後述する(1)式にしたがって、目覚め度を算出する。   In the situation where the first evaluation value and the second evaluation value are set in 4 stages as described above, the average time taken to stop the alarm is 5 seconds, and the snooze function is used. In the case where the number of times is two, the awakening degree calculation unit 106 calculates the awakening degree according to the equation (1) described later.

目覚め度=第1の評価値×第2の評価値 ・・・(1)
この場合、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が5秒であるので、第1の評価値として「1.0」という値が割り当てられ、スヌーズ機能が使用された回数が2回であるので、第2の評価値として「0.8」という値が割り当てられる。したがって、目覚め度算出部106は、目覚め度として「0.8(=1.0×0.8)」という値を算出することができる。なお、算出された目覚め度は、睡眠深度判定部102により生成及び算出された各種情報に対応付けて睡眠情報格納部103に記録される。つまり、算出された目覚め度は、上記した第1の実施形態における目覚め度に代えて、睡眠情報に含まれる一情報として睡眠情報格納部103に記録される。
Awakening level = first evaluation value × second evaluation value (1)
In this case, since the average time taken to stop the alarm is 5 seconds, the value “1.0” is assigned as the first evaluation value, and the number of times the snooze function is used is 2. A value of “0.8” is assigned as the second evaluation value. Therefore, the awakening degree calculation unit 106 can calculate a value “0.8 (= 1.0 × 0.8)” as the awakening degree. The calculated degree of awakening is recorded in the sleep information storage unit 103 in association with various information generated and calculated by the sleep depth determination unit 102. That is, the calculated awakening degree is recorded in the sleep information storage unit 103 as one piece of information included in the sleep information, instead of the awakening degree in the first embodiment described above.

なお、本実施形態では、目覚め度を算出する式として、上記した(1)式が利用されるとしたが、目覚め度を算出する式はこれに限定されるものではない。   In the present embodiment, the above formula (1) is used as the formula for calculating the awakening degree, but the formula for calculating the awakening degree is not limited to this.

また、本実施形態では、目覚め度を算出する際に、アラームを止めるまでにかかった時間と、スヌーズ機能が使用された回数とを利用するとしたが、例えば、目覚め度は、起床時刻における睡眠深度にしたがって算出されるとしてもよい。具体的には、目覚め度算出部106は、起床時刻における睡眠深度がレム睡眠の場合、目覚め度として「1.0」という値を算出してもよい。同様に、目覚め度算出部106は、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ1の場合、目覚め度として「0.8」という値を算出し、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ2の場合、目覚め度として「0.6」という値を算出し、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ3の場合、目覚め度として「0.4」という値を算出し、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ4の場合、目覚め度として「0.2」という値を算出するとしてもよい。   Further, in this embodiment, when calculating the degree of awakening, the time taken until the alarm is stopped and the number of times the snooze function is used are used. For example, the degree of awakening is the depth of sleep at the wake-up time. It may be calculated according to Specifically, the awakening degree calculation unit 106 may calculate a value of “1.0” as the awakening degree when the sleep depth at the wake-up time is REM sleep. Similarly, when the sleep depth at the wake-up time is the stage 1 of non-REM sleep, the wake-up degree calculation unit 106 calculates a value of “0.8” as the wake-up time, and the sleep depth at the wake-up time is that of the stage 2 of non-REM sleep. In this case, a value of “0.6” is calculated as the awakening degree, and when the sleep depth at the rising time is the stage 3 of non-REM sleep, a value of “0.4” is calculated as the awakening degree, and the sleeping depth at the rising time is In the case of stage 4 of non-REM sleep, a value of “0.2” may be calculated as the awakening degree.

次に、図11を参照して、本実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム100によって実行される一連の処理の手順について簡単に説明する。なお、ステップS21、S22、S25、S26の処理は、図9に示すステップS11、S12、S14、S15とそれぞれ同様であるため、ここではその詳しい説明は省略する。
ステップS22の処理の後に、目覚め度算出部106は、起床時に鳴るアラームを止めるまでにかかった時間の平均と、起床時に鳴るアラームを止めた回数とに基づいて、目覚め度を算出する(ステップS23)。そして、睡眠深度判定部102及び目覚め度算出部106は、睡眠深度を示す時系列データ、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻と、目覚め度とを対応付けて睡眠情報とし、これを睡眠情報格納部103に記録する(ステップS24)。
Next, with reference to FIG. 11, a series of processing procedures executed by the sleep management application program 100 according to the present embodiment will be briefly described. Note that the processing of steps S21, S22, S25, and S26 is the same as that of steps S11, S12, S14, and S15 shown in FIG.
After the process of step S22, the awakening degree calculation unit 106 calculates the awakening degree based on the average time taken to stop the alarm that rings when waking up and the number of times that the alarm that rings when waking up is stopped (step S23). ). Then, the sleep depth determination unit 102 and the awakening degree calculation unit 106 associate the time series data indicating the sleep depth, the sleep cycle, the sleep time, the wake-up time and the sleep time, and the awakening degree as sleep information, and use this as sleep information. It records in the information storage part 103 (step S24).

以上説明した第2の実施形態によれば、ユーザの主観(体感)に基づいた目覚め度を利用して推奨寝入り時刻を算出するのではなく、目覚め度算出部106により、ユーザの過去の行動履歴に基づいて算出された目覚め度を利用して推奨寝入り時刻を算出する構成を備えているので、より正確な推奨寝入り時刻をユーザに通知することができる。   According to the second embodiment described above, instead of calculating the recommended bedtime using the awakening degree based on the subjectivity (sensation) of the user, the past action history of the user is calculated by the awakening degree calculation unit 106. Since the configuration of calculating the recommended bedtime using the awakening degree calculated based on the above is provided, it is possible to notify the user of a more accurate recommended bedtime.

<第3の実施形態>
続いて、第3の実施形態について説明する。本実施形態においては、睡眠管理アプリケーションプログラム100が、上記した各部101〜106に加えて、図12に示すように、日中活動状態判定部107と日中活動状態情報格納部108とを更に備えている場合について説明する。なお、本実施形態においては、上記した第1及び第2の実施形態と同様な機能を有する各部に対しては同一の符号を付し、その詳しい説明を省略するものとする。
<Third Embodiment>
Subsequently, a third embodiment will be described. In this embodiment, the sleep management application program 100 further includes a daytime activity state determination unit 107 and a daytime activity state information storage unit 108 in addition to the above-described units 101 to 106, as shown in FIG. The case will be described. In the present embodiment, the same reference numerals are given to components having the same functions as those in the first and second embodiments described above, and detailed description thereof will be omitted.

日中活動状態判定部107は、生体センサ装置10によって計測される各種生体情報に基づいて、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標等をそれぞれ算出し、算出した各値を示す日中活動状態情報を生成して、これを日中活動状態情報格納部108に記録する。また、日中活動状態判定部107は、日中活動状態情報格納部108に格納された日中活動状態情報に基づいて、直近(例えば今夜)の睡眠に影響を与え得る負荷(ストレス値)を算出して、これを推奨寝入り時刻算出部104に送出する。   The daytime activity state determination unit 107 calculates sleep time, activity amount, activity index, travel distance, alcohol consumption index, and the like based on various biological information measured by the biosensor device 10, and calculates the calculated values. The daytime activity state information shown is generated and recorded in the daytime activity state information storage unit 108. Further, the daytime activity state determination unit 107 calculates a load (stress value) that can affect the latest (for example, tonight) sleep based on the daytime activity state information stored in the daytime activity state information storage unit 108. This is calculated and sent to the recommended sleep time calculation unit 104.

これにより、推奨寝入り時刻算出部104は、睡眠情報格納部103に格納された睡眠情報だけでなく、日中活動状態判定部107から送出された睡眠に影響を与え得る負荷も考慮した上で推奨寝入り時刻を算出することができる。具体的には、睡眠に影響を与え得る負荷が高い場合、より多くの睡眠をとる方がユーザにとって好ましいため、推奨寝入り時刻算出部104は、睡眠情報に基づいて算出される推奨寝入り時刻より、例えば1時間前の時刻を推奨寝入り時刻として算出する、又は、睡眠サイクルの平均値だけ前の時刻を推奨寝入り時刻として算出する等といったことを行うことができる。   As a result, the recommended sleep time calculation unit 104 recommends not only the sleep information stored in the sleep information storage unit 103 but also the load that may affect the sleep sent from the daytime activity state determination unit 107. The bedtime can be calculated. Specifically, when the load that can affect sleep is high, it is preferable for the user to take more sleep, so the recommended sleep time calculation unit 104 is more preferable than the recommended sleep time calculated based on sleep information. For example, a time one hour before can be calculated as a recommended bedtime, or a time before the average value of the sleep cycle can be calculated as a recommended bedtime.

ここで、上記した睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標を算出する方法についてそれぞれ説明する。
日中活動状態判定部107は、睡眠情報格納部103に格納された1以上の睡眠情報から直近(例えば前日)の睡眠情報を取得し、当該取得した睡眠情報により示される起床時刻から入眠時刻を減算することで、直近の睡眠時間を算出する。
Here, a method for calculating the sleep time, the amount of activity, the activity index, the movement distance, and the drinking index will be described.
The daytime activity state determination unit 107 acquires the latest sleep information (for example, the previous day) from one or more sleep information stored in the sleep information storage unit 103, and calculates the sleep time from the wake-up time indicated by the acquired sleep information. The most recent sleep time is calculated by subtraction.

日中活動状態判定部107は、生体センサ装置10によって計測される直近(例えば今日)の歩数を取得し、当該取得した歩数を予め設定された定数で除算することで指標化して、直近の活動量を算出する。なお、ここでは、活動量が歩数によって算出されるとしたが、例えば、活動量は運動時間(具体的には、エクササイズを行った時間)等から算出されるとしてもよい。つまり、活動量はどれだけ体を動かしているかということを示すことができれば、どのような形により算出されるとしてもよい。   The daytime activity state determination unit 107 obtains the most recent (for example, today) number of steps measured by the biosensor device 10 and divides the obtained number of steps by a preset constant to obtain an index of the most recent activity. Calculate the amount. Here, the amount of activity is calculated based on the number of steps. However, for example, the amount of activity may be calculated from exercise time (specifically, the time during which exercise was performed) or the like. In other words, the activity amount may be calculated in any form as long as it can indicate how much the body is moving.

日中活動状態判定部107は、生体センサ装置10によって計測される直近(例えば今日)の自律神経活動指標LF、HFを取得し、当該取得した自律神経活動指標LFを当該自律神経活動指標HFで除算することで、直近の活性度指標を算出する。なお、活性度指標とは、交感神経の活性度を示す指標である。   The daytime activity state determination unit 107 acquires the latest (for example, today) autonomic nerve activity index LF and HF measured by the biological sensor device 10, and uses the acquired autonomic nerve activity index LF as the autonomic nerve activity index HF. The most recent activity index is calculated by dividing. The activity index is an index indicating the activity of the sympathetic nerve.

日中活動状態判定部107は、生体センサ装置10に搭載される図示しないGPS(Global Positioning System)によって計測される直近の移動距離を取得し、これをそのまま直近の移動距離として算出する。   The daytime activity state determination unit 107 obtains the latest movement distance measured by a GPS (Global Positioning System) (not shown) mounted on the biosensor device 10 and directly calculates this as the latest movement distance.

更に、日中活動状態判定部107は、電子機器11に格納されるスケジュール情報を当該電子機器11から取得し、当該取得したスケジュール情報により示される直近の予定を参照して、飲酒する旨の予定(例えば、宴会の予定)が有るか否かを判定する。この判定の結果、飲酒する旨の予定が有る場合には、日中活動状態判定部107は、当該飲酒する旨の予定の開始時刻(又は終了時刻、或いは開始時刻と終了時刻との差分)に応じて予め設定された値を飲酒指標として算出する。また、上記した判定の結果、否を示す場合には、日中活動状態判定部107は、飲酒する予定がないと認識して、飲酒指標を0として算出する。なお、飲酒指標は0〜1のいずれかの値を示し、例えば、上記した開始時刻が遅いほど(又は終了時刻が遅いほど、或いは開始時刻と終了時刻との差分が大きいほど)高い値を示すものとする。また、ここでは、飲酒指標が電子機器11に格納されたスケジュール情報に基づいて算出される場合について説明したが、飲酒指標は、例えば、生体センサ装置10を装着したユーザが飲酒する直前にこれから飲酒する旨の入力を行い(例えば生体センサ装置10の所定のボタンを押下する等)、当該入力が行われた時刻に応じて算出されるとしてもよい。   Further, the daytime activity state determination unit 107 acquires schedule information stored in the electronic device 11 from the electronic device 11, and refers to the most recent schedule indicated by the acquired schedule information to schedule drinking. It is determined whether or not (for example, a banquet schedule) exists. As a result of this determination, if there is a plan to drink alcohol, the daytime activity state determination unit 107 determines the start time (or end time or the difference between the start time and the end time) of the drink drinking schedule. In response, a preset value is calculated as a drinking indicator. If the result of the determination is negative, the daytime activity state determination unit 107 recognizes that there is no plan to drink, and calculates the drinking index as 0. In addition, a drinking index shows the value in any one of 0-1, for example, shows a higher value, so that the above-mentioned start time is late (or the end time is late, or the difference between start time and end time is large). Shall. Although the case where the drinking index is calculated based on the schedule information stored in the electronic device 11 has been described here, the drinking index is, for example, drunk immediately before the user wearing the biosensor device 10 drinks. It may be calculated according to the time when the input is performed (for example, pressing a predetermined button of the biosensor device 10).

以上説明したように、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標がそれぞれ算出されると、日中活動状態判定部107は、これらを日中活動状態情報として日中活動状態情報格納部108に記録する。   As described above, when the sleep time, the amount of activity, the activity index, the movement distance, and the drinking index are calculated, the daytime activity state determination unit 107 uses these as daytime activity state information as daytime activity state information. Record in the storage unit 108.

次に、睡眠に影響を与え得る負荷を算出する方法について説明する。なお、ここでは、睡眠に影響を与え得る負荷として、睡眠時間負荷、活動量負荷、活性度負荷、移動距離負荷、飲酒負荷がそれぞれ算出され、更に、これら負荷から総合的な日中活動負荷が算出される場合について説明する。
日中活動状態判定部107は、上記した各種負荷を算出するために、日中活動状態情報格納部108に格納された1以上の日中活動状態情報のうち、直近の日中活動状態情報と、各種項目の平均値を示す日中活動状態情報とを取得する。
Next, a method for calculating a load that can affect sleep will be described. Here, sleep load, activity load, activity load, travel distance load, and drinking load are calculated as loads that can affect sleep, and the total daytime activity load is calculated from these loads. The case where it is calculated will be described.
In order to calculate the various loads described above, the daytime activity state determination unit 107 includes the most recent daytime activity state information among the one or more daytime activity state information stored in the daytime activity state information storage unit 108. The daytime activity state information indicating the average value of various items is acquired.

睡眠時間に起因する睡眠時間負荷を算出する場合、日中活動状態判定部107は、後述する(2)式を利用して、睡眠時間負荷を算出する。   When calculating the sleep time load resulting from the sleep time, the daytime activity state determination unit 107 calculates the sleep time load using equation (2) described below.

睡眠時間負荷={前日の睡眠時間−(平均睡眠時間)/平均睡眠時間}+1.0
・・・(2)
また、活動量に起因する活動量負荷を算出する場合、日中活動状態判定部107は、後述する(3)式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近(例えば今日)の活動量を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される活動量の平均値で除算することにより、活動量負荷を算出する。
Sleep time load = {previous day sleep time− (average sleep time) / average sleep time} +1.0
... (2)
Further, when calculating the activity amount load due to the activity amount, the daytime activity state determination unit 107 uses the expression (3) described later, and the latest (for example, the latest daytime activity state information indicated) The activity amount load is calculated by dividing the activity amount of (today) by the average value of the activity amount indicated by the acquired other daytime activity state information.

活動量負荷=直近の活動量/活動量の平均値 ・・・(3)
更に、活性度指標に起因する活性度負荷を算出する場合、日中活動状態判定部107は、後述する(4)式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近(例えば今日)の活性度指標を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される活性度指標の平均値で除算することにより、活性度負荷を算出する。
Activity amount load = Recent activity amount / Average of activity amount (3)
Furthermore, when calculating the activity load caused by the activity index, the daytime activity state determination unit 107 uses the expression (4) described later, and uses the latest daytime activity state information acquired by the latest ( The activity load is calculated by dividing the activity index (for example, today) by the average value of the activity index indicated by the acquired other daytime activity state information.

活性度負荷=直近の活性度指標/活性度指標の平均値 ・・・(4)
また、移動距離に起因する移動距離負荷を算出する場合、日中活動状態判定部107は、後述する(5)式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近(例えば今日)の移動距離を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される移動距離の平均値で除算することにより、移動距離負荷を算出する。
Activity load = Recent activity index / Average value of activity index (4)
In addition, when calculating the travel distance load due to the travel distance, the daytime activity state determination unit 107 uses the formula (5) described later to use the latest daytime activity state information indicated by the latest daytime activity state information (for example, The travel distance load is calculated by dividing the travel distance (today) by the average value of the travel distances indicated by the acquired other daytime activity state information.

移動距離負荷=直近の移動距離/移動距離の平均値 ・・・(5)
更に、飲酒に起因する飲酒負荷を算出する場合、日中活動状態判定部107は、後述する(6)式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近(例えば今日)の飲酒指標負荷を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される飲酒指標の平均値で除算することにより、飲酒負荷を算出する。
Travel distance load = latest travel distance / average value of travel distance (5)
Furthermore, when calculating the drinking load caused by drinking, the daytime activity state determination unit 107 uses the formula (6) described later, and the latest (for example, today) indicated by the acquired most recent daytime activity state information. Is divided by the average value of the drinking indices indicated by the acquired other daytime activity state information.

飲酒負荷=直近の飲酒指標/飲酒指標の平均値 ・・・(6)
上記したように、各種負荷が算出されると、日中活動状態判定部107は、後述する(7)式を利用して、日中活動に起因する総合的な負荷、すなわち、日中活動負荷を算出する。なお、後述する(7)式の係数αは重み係数であり、これら重み係数αは任意に設定可能であるものとする。例えば、推奨寝入り時刻(又は日中活動負荷)を算出するにあたって、睡眠時間負荷を他の負荷より重視したい場合、睡眠時間負荷に乗じられる重み係数α睡眠時間負荷の値を他の重み係数より大きな値に設定すればよい。
Alcohol load = Recent drinking index / Average value of drinking index (6)
As described above, when various loads are calculated, the daytime activity state determination unit 107 uses the equation (7) described later, so that the total load caused by the daytime activity, that is, the daytime activity load is calculated. Is calculated. Note that a coefficient α in equation (7) described later is a weighting coefficient, and the weighting coefficient α can be arbitrarily set. For example, in calculating the recommended sleep time (or daytime activity load), when the sleep time load is more important than other loads, the weighting factor α multiplied by the sleep time load is larger than the other weighting factors. Set it to a value.

日中活動負荷=(α睡眠時間負荷×睡眠時間負荷)+(α活動量負荷×活動量負荷)+(α活性度負荷×活性度負荷)+(α移動距離負荷×移動距離負荷)+(α飲酒負荷×飲酒負荷)
・・・(7)
なお、算出された各種負荷は、推奨寝入り時刻算出部104に適宜送出される。
Daytime activity load = (α sleep time load × sleep time load) + (α activity load × activity load) + (α activity load × activity load) + (α travel distance load × travel distance load) + ( α drinking load × drinking load)
... (7)
The various loads thus calculated are appropriately sent to the recommended sleep time calculation unit 104.

日中活動状態情報格納部108は、日中活動状態情報を格納する記憶装置である。日中活動状態情報とは、例えば図13に示すように、日付、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離及び飲酒指標が対応付けられた情報である。例えば図13に示す日中活動状態情報Bによれば「2月1日の(前回の)睡眠時間は5時間55分であり、指標化された(今日の)活動量が26であり、(今日の)活性度指標が3.2であり、(今日の)移動距離が220kmであり、(今日の)飲酒指標が0.8である」ことが示されている。同様に、日中活動状態情報Bによれば「2月2日の(前回の)睡眠時間は6時間51分であり、指標化された(今日の)活動量が12であり、(今日の)活性度指標が0.3であり、(今日の)移動距離が20kmであり、(今日の)飲酒指標が0.2である」ことが示されている。なお、日中活動状態情報B、BAVEも、日中活動状態情報B、Bと同様であるため、ここではその詳しい説明は省略する。 The daytime activity state information storage unit 108 is a storage device that stores daytime activity state information. The daytime activity state information is information in which a date, sleep time, activity amount, activity index, travel distance, and drinking index are associated with each other as shown in FIG. For example, according to the daytime activity state information B 1 shown in FIG. 13, “(previous) sleep time on February 1 is 5 hours 55 minutes, and the indexed (today) activity amount is 26, The activity index (today) is 3.2, the travel distance (today) is 220 km, and the drinking index (today) is 0.8 ". Similarly, daytime activities according to the state information B 2 "of February 2 (previous) sleep time was 51 minutes 6 hours, was indexed (today) is the amount of activity is 12, (today The activity index is 0.3, the travel distance is (today) is 20 km, and the drinking index is (today) is 0.2 ”. The daytime activity state information B 3 and B AVE are also the same as the daytime activity state information B 1 and B 2, and thus detailed description thereof is omitted here.

次に、図14を参照して、本実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム100によって実行される一連の処理の手順について簡単に説明する。なお、ステップS31〜S34、S38の処理は、図11に示すステップS21〜S24、S26の処理とそれぞれ同様であるため、ここではその詳しい説明は省略する。
ステップS34の処理の後に、日中活動状態判定部107は、生体センサ装置10によって計測される各種生体情報に基づいて、日中の活動状態に関することとして、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標をそれぞれ算出し、これらを日中活動状態情報として日中活動状態情報格納部108に記録する(ステップS35)。また、日中活動状態判定部107は、日中活動状態情報格納部108に格納された日中活動状態情報に基づいて、睡眠に影響を与え得る各種負荷を算出し、これらを推奨寝入り時刻算出部104に送出する(ステップS36)。
Next, with reference to FIG. 14, a series of processing steps executed by the sleep management application program 100 according to the present embodiment will be briefly described. In addition, since the process of step S31-S34, S38 is the same as the process of step S21-S24, S26 shown in FIG. 11, respectively, the detailed description is abbreviate | omitted here.
After the processing in step S34, the daytime activity state determination unit 107 relates to the daytime activity state based on various biological information measured by the biological sensor device 10, and includes sleep time, activity amount, activity index, The travel distance and the drinking index are calculated, respectively, and recorded in the daytime activity state information storage unit 108 as daytime activity state information (step S35). Further, the daytime activity state determination unit 107 calculates various loads that can affect sleep based on the daytime activity state information stored in the daytime activity state information storage unit 108, and calculates these recommended sleep times. The data is sent to the unit 104 (step S36).

推奨寝入り時刻算出部104は、睡眠情報格納部103に格納された1以上の睡眠情報のうち、目覚め度の項目において目覚め度が最も良い(高い)旨を示す睡眠情報を取得し、当該取得した睡眠情報と、目覚まし時刻入力受付部101から送出された目覚まし時刻情報とに基づいて、推奨寝入り時刻を算出する。その後、推奨寝入り時刻算出部104は、日中活動状態判定部107から送出された睡眠に影響を与え得る各種負荷の値に基づいて、算出された推奨寝入り時刻に修正を加え、ユーザに通知する最終的な推奨寝入り時刻を算出する(ステップS37)。   The recommended sleep time calculation unit 104 acquires sleep information indicating that the awakening degree is the best (high) in the item of the awakening degree among the one or more pieces of sleep information stored in the sleep information storage unit 103, and the acquired Based on the sleep information and the wake-up time information sent from the wake-up time input reception unit 101, the recommended sleep time is calculated. Thereafter, the recommended sleep time calculation unit 104 corrects the calculated recommended sleep time based on the values of various loads that can affect the sleep transmitted from the daytime activity state determination unit 107, and notifies the user. The final recommended bedtime is calculated (step S37).

以上説明した第3の実施形態によれば、日中の活動状態に関する各値を算出すると共に、睡眠に影響を与え得る負荷を算出し、睡眠情報だけでなく、当該算出された睡眠に影響を与え得る負荷を考慮して推奨寝入り時刻を算出する構成を備えているので、その日の疲れ度合等までを考慮した上で、推奨寝入り時刻の通知を行うことができる。   According to the third embodiment described above, each value related to the daytime activity state is calculated, a load that can affect sleep is calculated, and not only sleep information but also the calculated sleep is affected. Since the configuration of calculating the recommended bedtime in consideration of the load that can be given is provided, the recommended bedtime can be notified in consideration of the degree of fatigue of the day.

以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、覚醒時の目覚め感を向上させることができる。   According to at least one embodiment described above, it is possible to improve a sense of awakening at the time of awakening while preventing a time difference between the time at which the alarm is set and the time at which the alarm is actually generated. Can do.

なお、本実施形態の処理は、コンピュータプログラムによって実現することができるので、このコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。   Note that the processing of the present embodiment can be realized by a computer program. Therefore, the computer program can be installed and executed on a computer through a computer-readable storage medium storing the computer program. Similar effects can be easily realized.

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。   In addition, although some embodiment of this invention was described, these embodiment is shown as an example and is not intending limiting the range of invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

1…睡眠管理システム、10…生体センサ装置、11…電子機器、100…睡眠管理アプリケーションプログラム、101…目覚まし時刻入力受付部、102…睡眠深度判定部、103…睡眠情報格納部、104…推奨寝入り時刻算出部、105…推奨寝入り時刻通知部、106…目覚め度算出部、107…日中活動状態判定部、108…日中活動状態情報格納部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Sleep management system, 10 ... Biosensor apparatus, 11 ... Electronic device, 100 ... Sleep management application program, 101 ... Alarm time input reception part, 102 ... Sleep depth determination part, 103 ... Sleep information storage part, 104 ... Recommended sleep Time calculation unit 105 ... Recommended sleep time notification unit 106 ... Wake degree calculation unit 107 ... Daytime activity state determination unit 108: Daytime activity state information storage unit

Claims (12)

被験者の生体情報を計測する計測手段と、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する第1の算出手段と、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段と
を具備する睡眠管理装置。
A measuring means for measuring the biological information of the subject;
Based on the measured biological information, a generation unit that executes a process of determining the sleep depth of the subject and generates time series data indicating a change in the sleep depth of the subject;
Storage means for storing sleep information including at least the generated time-series data;
An input receiving means for receiving an input of alarm time information indicating a time set to sound an alarm alarm;
First calculating means for calculating a recommended sleeping time estimated to be able to wake up well at a time indicated by the wake-up time information based on the wake-up time information received from the input and the stored sleep information; ,
A sleep management apparatus comprising: notification means for notifying the subject of the calculated recommended bedtime.
前記生成手段は、
前記生成された時系列データに基づいて、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出し、
前記格納手段は、
前記生成された時系列データに加えて、前記算出された睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を含んだ前記睡眠情報を格納する、請求項1に記載の睡眠管理装置。
The generating means includes
Based on the generated time-series data, calculate a sleep cycle, a sleep time, a wake-up time and a sleep time,
The storage means includes
The sleep management apparatus according to claim 1, wherein the sleep information including the calculated sleep cycle, sleep time, wake-up time, and sleep time is stored in addition to the generated time-series data.
前記格納手段は、
前記生成された時系列データに加えて、目覚めの良さの程度を示す目覚め度を含んだ前記睡眠情報を格納し、
前記第1の算出手段は、
前記格納された睡眠情報のうち、前記目覚め度が最も高い日にちの睡眠情報を用いて、前記推奨寝入り時刻を算出する、請求項1又は請求項2に記載の睡眠管理装置。
The storage means includes
In addition to the generated time series data, the sleep information including the degree of awakening indicating the degree of good awakening is stored,
The first calculation means includes
The sleep management apparatus according to claim 1 or 2, wherein the recommended sleep time is calculated using sleep information of a date having the highest awakening degree among the stored sleep information.
前記目覚め度は、前記被験者によって起床時に入力される、請求項3に記載の睡眠管理装置。   The sleep management device according to claim 3, wherein the degree of awakening is input by the subject when waking up. 前記目覚め度は、目覚ましのアラームが鳴ってから止めるまでの時間と、当該目覚ましのアラームを止めた回数との少なくとも一方に基づいて算出される、請求項3に記載の睡眠管理装置。   The sleep management device according to claim 3, wherein the wake-up level is calculated based on at least one of a time from when the alarm for alarm is sounded until the alarm is stopped and the number of times the alarm for alarm is stopped. 前記第1の算出手段は、
前記格納された睡眠情報により示される時系列データにおいて、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される時刻がレム睡眠時となるような新たな時系列データを生成し、当該生成された新たな時系列データに基づいて、前記推奨寝入り時刻を算出する、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の睡眠管理装置。
The first calculation means includes
In the time-series data indicated by the stored sleep information, new time-series data is generated such that the time indicated by the wake-up time information that has received the input is REM sleep time, and the generated new time The sleep management device according to claim 1, wherein the recommended bedtime is calculated based on the series data.
前記被験者の日中の活動状態を数値化し、当該数値化された日中の活動状態に基づいて睡眠に影響を与え得ると推定される負荷を算出する第2の算出手段を更に具備し、
前記第1の算出手段は、
前記算出された睡眠に影響を与え得ると推定される負荷に基づいて、前記算出された推奨寝入り時刻に修正を加えた上で、前記被験者に最終的に通知する推奨寝入り時刻を算出する、請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の睡眠管理装置。
The subject's daytime activity state is quantified, further comprising a second calculation means for calculating a load estimated to affect sleep based on the digitized daytime activity state,
The first calculation means includes
Based on the load estimated to be able to affect the calculated sleep, the recommended sleep time that is finally notified to the subject is calculated after correcting the calculated recommended sleep time. The sleep management device according to any one of claims 1 to 6.
前記第2の算出手段は、
前記被験者の日中の活動状態として、睡眠時間、活動量、交感神経の活性度を示す活性度指標、移動距離、飲酒の程度を示す飲酒指標を数値化する、請求項7に記載の睡眠管理装置。
The second calculation means includes:
The sleep management according to claim 7, wherein sleep activity, activity amount, activity index indicating sympathetic nerve activity, travel distance, and alcohol consumption index indicating the degree of drinking are quantified as the daytime activity state of the subject. apparatus.
前記通知手段は、
前記算出された推奨寝入り時刻を表示可能なディスプレイの表示輝度の変化、振動又は音を利用して、当該推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する、請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の睡眠管理装置。
The notification means includes
The said recommended sleep time is notified to the said test subject using the change of the display brightness of the display which can display the calculated recommended sleep time, a vibration, or a sound. The sleep management device described.
被験者に装着可能な生体センサ装置と、当該生体センサ装置と通信可能に接続された電子機器を含む睡眠管理システムであって、
前記被験者の生体情報を計測する計測手段と、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する算出手段と、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段と
を具備する睡眠管理システム。
A sleep management system including a biosensor device that can be worn by a subject and an electronic device that is communicably connected to the biosensor device,
Measuring means for measuring biological information of the subject;
Based on the measured biological information, a generation unit that executes a process of determining the sleep depth of the subject and generates time series data indicating a change in the sleep depth of the subject;
Storage means for storing sleep information including at least the generated time-series data;
An input receiving means for receiving an input of alarm time information indicating a time set to sound an alarm alarm;
Based on the wake-up time information that has received the input and the stored sleep information, a calculation unit that calculates a recommended sleep time that is estimated to be able to wake up well at the time indicated by the wake-up time information;
A sleep management system comprising: notification means for notifying the subject of the calculated recommended sleep time.
被験者の生体情報を計測することと、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成することと、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納することと、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付けることと、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出することと、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知することと
を具備する睡眠管理方法。
Measuring the biological information of the subject,
Executing a process of determining the sleep depth of the subject based on the measured biological information, and generating time-series data indicating a change in the sleep depth of the subject;
Storing sleep information including at least the generated time-series data;
Accepting input of wake-up time information indicating the time set to sound the wake-up alarm,
Based on the wake-up time information that has received the input and the stored sleep information, calculating a recommended sleep time that is estimated to be able to wake up well at the time indicated by the wake-up time information;
The sleep management method comprising: notifying the subject of the calculated recommended sleep time.
睡眠管理装置のプログラムであって、
前記睡眠管理装置を、
被験者の生体情報を計測する計測手段と、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する算出手段と、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段として動作させるためのプログラム。
A sleep management program,
The sleep management device;
A measuring means for measuring the biological information of the subject;
Based on the measured biological information, a generation unit that executes a process of determining the sleep depth of the subject and generates time series data indicating a change in the sleep depth of the subject;
Storage means for storing sleep information including at least the generated time-series data;
An input receiving means for receiving an input of alarm time information indicating a time set to sound an alarm alarm;
Based on the wake-up time information that has received the input and the stored sleep information, a calculation unit that calculates a recommended sleep time that is estimated to be able to wake up well at the time indicated by the wake-up time information;
The program for making it operate | move as a notification means to notify the said test subject to the calculated recommended bedtime.
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