JP2018502632A - 徐波睡眠検出のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

本開示は、睡眠セッション中の被験者の徐波睡眠及び／又は非徐波睡眠を、被験者の心肺パラメータの変化に基づいて決定される徐波睡眠の予測開始時間及び／又は徐波睡眠の予測終了時間に基づいて検出するように構成されたシステムに関する。被験者の心肺パラメータは、典型的に、非徐波睡眠と徐波睡眠との間の遷移の前に変化し始める。心肺パラメータの変化と徐波睡眠の開始及び／又は終了との間のこの時間遅延を予測することにより、徐波睡眠及び／又は非徐波睡眠のより良い（例えば、より感度の高い、且つ／又はより正確な）決定が容易になる。

Description

[01] 本開示は、睡眠セッション中の被験者の徐波睡眠及び／又は非徐波睡眠を、被験者の心肺パラメータの変化に基づいて決定される徐波睡眠の予測開始時間及び／又は予測終了時間に基づいて検出するためのシステム及び方法に関する。

[02] 就寝中の睡眠段階及び覚醒段階の監視に基づく睡眠の質の評価が知られている。睡眠アーキテクチャの分析及び特定の睡眠関連問題の発生の分析のために、手動でスコア付けされるヒプノグラム（睡眠技術者によって実施される）を用いた夜通しの脳波記録検査（ＥＥＧ：electroencephalography）の記録が、知られている。手動による睡眠の段階分けは、睡眠技術者の助けを必要とする、時間のかかる仕事である。夜通しのＥＥＧの間に使用されるセンサは、睡眠の妨げであり、正しく適用するのに注意が必要である（例えば、睡眠技術者の助けを必要とする）場合が多い。典型的なシステムは、現在の時間エポックのみについて決定される情報に基づいて、睡眠セッション中のその現在の時間エポックについて睡眠ステージを決定することを容易にする。

[03] 従って、本開示の１つ又は複数の態様は、睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するように構成されたシステムに関する。このシステムは、１つ又は複数のセンサ、１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサ、及び／又は他の構成要素を備える。この１つ又は複数のセンサは、被験者の心臓活動又は被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関する情報と、被験者に関する睡眠ポリグラフィ情報とを伝達する出力信号を生成するように構成される。１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサは、コンピュータ可読命令により、次のように構成される、即ち、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定し、この心肺パラメータは被験者の心臓活動及び／又は被験者の呼吸活動に関連した１つ又は複数のパラメータを含み、また、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定し、被験者の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの変化を経時的に検出し、検出された心肺パラメータの変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測し、予測された開始時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の徐波睡眠を検出するように構成され、検出は、予測された開始時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。実施形態によっては、１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサは、被験者の徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの変化を経時的に検出し、徐波睡眠の終了を示す検出された心肺パラメータの変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間を予測し、予測された終了時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の非徐波睡眠を検出するように構成され、非徐波睡眠の検出は、予測された終了時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。

[04] 本開示の別の態様は、検出システムを用いて、睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するための方法に関する。この検出システムは、１つ又は複数のセンサ、１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサ、及び／又は他の構成要素を備える。この方法は、１つ又は複数のセンサを用いて、被験者の心臓活動又は被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関する情報と、被験者に関する睡眠ポリグラフィ情報とを伝達する出力信号を生成するステップを含む。この方法は、１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定するステップと、尚この心肺パラメータは被験者の心臓活動及び／又は被験者の呼吸活動に関連した１つ又は複数のパラメータを含み、また、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定するステップと、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、被験者の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの変化を経時的に検出するステップと、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、検出された心肺パラメータの変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測するステップと、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、予測された開始時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の徐波睡眠を検出するステップとを含み、検出するステップは、予測された開始時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。実施形態によっては、この方法は、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、被験者の徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの変化を経時的に検出するステップと、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、徐波睡眠の終了を示す検出された心肺パラメータの変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間を予測するステップと、この１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、予測された終了時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の非徐波睡眠を検出するステップとを含み、非徐波睡眠の検出は、予測された終了時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。

[05] 本開示の更に別の態様は、睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するためのシステムに関する。このシステムは、被験者の心臓活動又は被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関する情報と、被験者に関する睡眠ポリグラフィ情報とを伝達する出力信号を生成するための手段を含む。このシステムは、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定するための手段と、尚この心肺パラメータは被験者の心臓活動及び／又は被験者の呼吸活動に関連した１つ又は複数のパラメータを含み、また、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定するための手段と、被験者の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの変化を経時的に検出するための手段と、検出された心肺パラメータの変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測するための手段と、予測された開始時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の徐波睡眠を検出するための手段とを含み、検出は、予測された開始時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。実施形態によっては、このシステムは、被験者の徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの変化を経時的に検出するための手段と、徐波睡眠の終了を示す検出された心肺パラメータの変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間を予測するための手段と、予測された終了時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の非徐波睡眠を検出するための手段とを含み、非徐波睡眠の検出は、予測された終了時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。

[06] 本開示のこれら及び他の目的、特徴、及び特性と共に、構造の関連要素及び部品の組み合わせの動作方法及び機能、並びに製造の経済性が、添付の図面を参照して、以下の説明及び添付の特許請求の範囲を検討する際に、より明らかになる。添付の図面の全体が本明細書の一部を形成し、同様の参照符号は、異なる図中の対応する部分を指し示している。しかしながら、図面は例示及び説明の目的のみのためのものであり、本開示の範囲を規定するものとして意図されてはいないことを、特に理解されたい。

[07] 被験者の心肺パラメータの変化に基づいて決定される徐波睡眠の予測開始時間に基づいて、睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するように構成されたシステムを示す。 [08] 睡眠セッション中の複数の時間エポックに渡る睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて決定された徐波睡眠及び非徐波睡眠を示す。徐波睡眠及び非徐波睡眠は、２つの心肺パラメータと共に並べて図示されている。 [09] 本システムを用いて及び用いずに実施された実験からの結果を示す。 [10] 本システムを用いて、睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するための方法を示す。

[11] 本明細書で使用される場合、「１つの（ａ）」「１つの（ａｎ）」及び「その（ｔｈｅ）」という単数形は、文脈上そうでないことが明らかに指示されていない限り、複数の参照を含む。本明細書で使用される場合、２つ以上の部分又は構成要素が「結合される」という記述は、それらの部分が、直接的に又は間接的に、即ち、接続部が発生する限りは、１つ又は複数の媒介部分又は構成要素を介して、連結されているか又は一緒に動作することを意味する。本明細書で使用される場合、「直接的に結合される」とは、２つの要素が互いに直接的に接触していることを意味する。本明細書で使用される場合、「固定的に結合される」又は「固定される」とは、２つの構成要素が、互いに対して一定の向きを維持しながら、１つのものとして動くように結合されることを意味する。

[12] 本明細書で使用される場合、「単体の」という語は、構成要素が単一の部品又はユニットとして生成されることを意味する。即ち、別個に生成されてからユニットとして互いに結合された部品を含む構成要素は、「単体の」構成要素又は物体ではない。本明細書で使用される場合、２つ以上の部分又は構成要素が互いに「係合する」という記述は、それらの部分が、直接的に又は、１つ又は複数の媒介部分又は構成要素を介して、互いに対して力をはたらかせることを意味する。本明細書で使用される場合、「数」という用語は、１又は１より大きい整数（即ち、複数）を意味する。

[13] 本明細書で使用される方向の表現、例えば、これらに限定するものではないが、上部、底部、左、右、上側、下側、正面、背面、及びそれらの派生語は、図面に示される要素の向きに関し、特に断りの無い限りは、特許請求の範囲を限定するものではない。

[14] 図１は、睡眠セッション中に被験者１２の徐波睡眠を検出するように構成されたシステム１０を示す。徐波睡眠は、被験者１２の心肺パラメータの変化及び／又は他の情報に基づいて決定される徐波睡眠の予測開始時間に基づいて検出される。被験者１２の心肺パラメータは、典型的に、徐波睡眠の開始前（例えば、非徐波睡眠と徐波睡眠との間の遷移の前）に変化し始める。心肺パラメータの変化と徐波睡眠の開始との間のこの時間遅延を予測することにより、徐波睡眠のより良い（例えば、より感度の高い、且つ／又はより正確な）決定が容易になる。徐波睡眠は、被験者１２の非急速眼球運動（ＮＲＥＭ：non-rapid eye movement）睡眠（例えば、ステージＮ３睡眠を含む）、及び／若しくは他の睡眠であり得る、且つ／又はそれらと関連があり得る。実施形態によっては、システム１０は、徐波睡眠の予測終了時間に基づいて、被験者１２の非徐波睡眠（例えば、ＲＥＭ及び／又は他の非徐波睡眠）を検出するように構成される。終了時間は、被験者１２の徐波睡眠の終了前に発生し始め、かつ非徐波睡眠への来たるべき遷移を示す、心肺パラメータの変化に基づいて予測される。

[15] 徐波睡眠の開始（及び／又は終了）を予測するために心肺パラメータを使用することは、睡眠ステージを決定するためにＥＥＧパラメータのみを使用することに対して有望な代替手段及び／又は補完手段を提供する、というのも、心肺パラメータは邪魔にならない方法及び又はセンサ（以下に説明される）を使用して測定されることができるからであり、また、心肺パラメータは被験者１２の来たるべき徐波睡眠を予測するために使用されることができる（一方、特定の時間エポックからのＥＥＧパラメータは、その時間エポックについての睡眠ステージを決定するために使用される）からである。睡眠は、睡眠セッション中の個々の時間エポックごとに決定されるパラメータが経時的に独立していない、構造化プロセスであるので、システム１０は、有利である。実施形態によっては、システム１０は、センサ１８、プロセッサ２０、電子記憶装置２２、ユーザインターフェース２４、及び／又は他の構成要素のうちの１つ又は複数を含む。

[16] センサ１８は、被験者１２の心臓活動、被験者１２の呼吸活動、被験者１２に関する睡眠ポリグラフィ情報、及び／又は他の情報に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される。被験者１２の心臓活動、被験者１２の呼吸活動、及び／又は被験者１２に関する睡眠ポリグラフィ情報は、被験者１２の睡眠ステージ及び／又は被験者１２の他の特徴に対応することがある。例えば、被験者１２の心臓活動及び／又は呼吸活動は、被験者１２の来たるべき睡眠ステージを予測することができる。睡眠ポリグラフィ情報は、被験者１２の現在の睡眠ステージを示すことができる。被験者１２の睡眠ステージは、急速眼球運動（ＲＥＭ：rapid eye movement）睡眠、非急速眼球運動（ＮＲＥＭ）睡眠、及び／又は他の睡眠と関連付けられることができる。

[17] センサ１８は、被験者１２の心臓活動、被験者１２の呼吸活動、及び／若しくは被験者１２に関係した睡眠ポリグラフィ情報に直接的並びに／又は間接的に関連した情報を伝達する出力信号を生成する、１つ又は複数のセンサを含むことがある。例えば、１つ又は複数のセンサ１８は、被験者１２の心拍数（例えば、センサ１８は、被験者１２の胸部に配置された心拍数センサであるかつ／若しくはこれを含むことがあり、かつ／若しくは被験者１２の手首上のブレスレットとして構成されることがあり、かつ／若しくは被験者１２の別の手足に配置されることがある）、被験者１２の運動（例えば、センサ１８は、加速度計を伴う被験者１２の手首及び／若しくは足首の周りのブレスレットを含むことがあり、その結果、睡眠はアクティグラフィ信号を使用して分析されることができる）、被験者１２の呼吸、及び／又は被験者１２の他の特徴に基づいて、出力を生成することができる。実施形態によっては、センサ１８は、心拍数（及び／又は他の心臓パラメータ）を決定するために使用される複数のセンサを含み、これらのセンサは、非接触型で、例えば、ベッドのマットレスの上及び／又は下の圧電センサ、ベッドの横木に設置されたひずみゲージ、ベッドの脚の下の重量計、長手方向の（ベッドの方向に沿った）加速を測定するように構成された、枕の中及び／又はマットレスの上の加速度計を含み、これらのセンサは、心弾動図記録法及び／又は他の技術により、心臓の活動を測定するために使用されることができる。別の例として、睡眠ポリグラフィ情報を生成する１つ又は複数のセンサ１８は、被験者１２の脳内の電流の流れから生じる被験者１２の頭皮に沿った電気活動を検出するように構成された、脳電図（ＥＥＧ：electroencephalogram）電極を含むことがある。実施形態によっては、睡眠ポリグラフィ情報は、被験者１２の心臓活動に関連した情報（例えば、心臓の鼓動（ＥＣＧ及び／若しくはＥＫＧ）情報）、被験者１２の呼吸活動に関連した情報、眼球運動情報（ＥＯＧ）、筋活動及び／若しくは骨格筋活性化（ＥＭＧ）情報、並びに／又は他の情報を含むことがある。

[18] センサ１８は被験者１２上の３つの別個の位置にあるように図示されているが、これは限定することを意図してはいない。センサ１８は、複数の位置に配置されたセンサを含むことができ、例えば、ユーザインターフェース２４の内部（又はユーザインターフェース２４と連通して）、被験者１２の衣類と（取り外し可能な態様で）結合されて、被験者１２によって着用されて（例えば、ヘッドバンド、リストバンド、等）、被験者１２の睡眠中に被験者１２に向くように配置されて（例えば、被験者１２の動きに関連した出力信号を伝達するカメラ）、及び／又は他の位置であることができる。

[19] プロセッサ２０は、システム１０に情報処理能力を提供するように構成される。従って、プロセッサ２０は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、ステートマシン、及び／又は電子的に情報を処理するための他の機構、のうちの１つ又は複数を含んでもよい。プロセッサ２０は、図１では単一のエンティティとして示されているが、これは例示のために過ぎない。実施形態によっては、プロセッサ２０は、複数の処理ユニットを含むことがある。これらの処理ユニットは同じ機器内に物理的に配置されてもよく、又はプロセッサ２０は協調して動作する複数の機器の処理機能を表してもよい。

[20] 図１に示されるように、プロセッサ２０は１つ又は複数のコンピュータプログラムコンポーネントを実行するように構成される。この１つ又は複数のコンピュータプログラムコンポーネントは、パラメータコンポーネント３０、予測コンポーネント３２、徐波睡眠コンポーネント３４、及び／又は他のコンポーネントのうちの１つ又は複数を含んでもよい。プロセッサ２０は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、並びに／又はソフトウェア、ハードウェア、及び／若しくはファームウェアの何らかの組み合わせ、並びに／又はプロセッサ２０の処理機能を構成するための他の機構により、コンポーネント３０、３２、及び／又は３４を実行するように構成されてもよい。

[21] コンポーネント３０、３２、及び３４は、図１では単一の処理ユニット内に共に配置されているように図示されているが、プロセッサ２０が複数の処理ユニットを備える実施形態では、コンポーネント３０、３２、及び／又は３４のうちの１つ又は複数は、他のコンポーネントから離れて配置されてもよいことを、理解されたい。以下に説明される、異なるコンポーネント３０、３２、及び／又は３４により提供される機能性の説明は、説明の目的のためのものであり、限定することは意図されておらず、コンポーネント３０、３２、及び／又は３４のうちのいずれも、説明されるよりも多くの又は少ない機能性を提供してもよい。例えば、コンポーネント３０、３２、及び／又は３４のうちの１つ又は複数が削除されてもよく、その機能性の一部又は全部が、他のコンポーネント３０、３２、及び／又は３４によって提供されてもよい。別の例として、プロセッサ２０は、コンポーネント３０、３２、及び／又は３４のうちの１つに帰する機能性の一部又は全部を実施することができる、１つ又は複数の追加のコンポーネントを実行するように構成されてもよい。

[22] パラメータコンポーネント３０は、システム１０の１つ又は複数のパラメータを決定するように構成される。パラメータコンポーネント３０は、この１つ又は複数のパラメータを、センサ１８からの出力信号、ユーザインターフェース２４を介して入力された、選択された、かつ／若しくは受け取られた情報、電子記憶装置２２に記憶された情報、及び／又は他の情報に基づいて決定するように構成される。実施形態によっては、パラメータは、センサ１８からの出力信号によって伝達される情報から抽出される特徴を含むことがある。実施形態によっては、パラメータは、１つ又は複数の予め決定された他のパラメータ（例えば、平均、標準偏差、曲線下の面積、最大、最小、中央値、等）に基づいて決定されるパラメータを含むことがある。実施形態によっては、１つ又は複数のパラメータを決定することは、睡眠セッション全体に対する１つ又は複数のパラメータを決定すること、睡眠セッションに対して進行形の態様で１つ又は複数のパラメータを決定すること、睡眠セッション中の１つ又は複数の個々の時点で１つ又は複数のパラメータを決定すること、及び／又は他のパラメータを決定することを含む。

[23] 実施形態によっては、パラメータには、被験者１２の心肺パラメータ、被験者１２の睡眠ポリグラフィパラメータ、及び／又は他のパラメータを含む。実施形態によっては、パラメータコンポーネント３０は、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者１２の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定するように構成される。実施形態によっては、この１つ又は複数の心肺パラメータは、心臓活動パラメータ、呼吸パラメータ、心肺結合パラメータ、及び／又は他のパラメータを含む。実施形態によっては、心臓活動パラメータは、被験者１２の心電図（ＥＫＧ：electrocardiogram）に関係するかつ／若しくは基づいて決定されるパラメータ、及び／又は他のパラメータを含む。実施形態によっては、心臓活動パラメータは、被験者１２の心弾動図（ＢＣＧ：ballistocardiogram）に関係する且つ／又は基づいて決定されるパラメータを含む。ＢＣＧは、例えば、ベッドのマットレスの上又は下の圧電センサ、ベッドの横木に設置されたひずみゲージ、ベッドの脚の下の重量計、長手方向の（ベッドの方向に沿った）加速を測定するように構成された、枕の中又はマットレスの上の加速度計を用いて、非接触で測定されることができる。実施形態によっては、心臓活動パラメータは、被験者１２の光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ：photoplethysmograph）に関係する且つ／又は基づいて決定されるパラメータを含む。ＰＰＧは、反射的な（皮膚上で散乱された／反射された光の量を測定する）又は透過的な（皮膚を透過した光の量を測定する）態様で測定されることができ、被験者の身体上に取り付けられ（例えば、手首の周り、指の周り、額の上、耳の中、等）、又は遠隔に（例えば、対象領域の血液量の変化に関連した色の変化を測定するように構成された、被験者の露出した皮膚に向けられたビデオカメラを用いて）取り付けられることができる。実施形態によっては、心臓活動パラメータは、エポック当たりの間隔の数（例えば、そのエポックでの平均心拍数を表す）、ｎ番目の百分位数、間隔長さの標準偏差及び／若しくは範囲、並びに／又は他のパラメータなどの、Ｒ−Ｒ間隔に渡って計算される統計データに基づいて決定されるパラメータを含むことがある。実施形態によっては、心臓活動パラメータは、心拍数、血圧、電圧、酸素飽和度、及び／又は他のパラメータを含む。

[24] 実施形態によっては、呼吸パラメータは、呼吸努力、空気流、換気、及び／又は、他の接触センサ（例えば、被験者の胸部又は腹部の周りの呼吸インダクタンスプレチスモグラフ、若しくは被験者の胸部に取り付けられた加速度計）、又は（例えば、ベッドのマットレスの上若しくは下の圧電センサ、ベッドの横木に設置されたひずみゲージ、ベッドの脚の下の重量計、ベッドの方向に垂直な加速を測定するように構成された、枕の中若しくはマットレスの上の加速度計を用いた）被験者１２の非接触の／邪魔にならない機器によって測定される呼吸、を示すパラメータ、被験者１２の呼吸速度、（例えば、呼吸中に被験者１２の中へ及び外へ流れるガスの）流速、容積（例えば、吸入されるガス及び／若しくは吐き出されるガスの一回呼吸量）、圧力（例えば、吸入圧力、呼息圧力）、（吸入されたガス及び／若しくは吐き出されたガスの圧力及び／若しくはなんらかの他のパラメータの）振幅、並びに／又は他のパラメータを含むことがある。実施形態によっては、呼吸パラメータは、睡眠セッションの間の被験者１２の呼吸速度の変動（及び／又は任意の呼吸パラメータの変動）を示すパラメータを含むことがある。

[25] パラメータコンポーネント３０は、心肺結合パラメータが、被験者１２の心臓の自律神経系と呼吸の自律神経系との結合の強さを表すように、構成される。このリンクの強さは、被験者１２の睡眠ステージに依存する。心肺結合／相互作用パラメータは、幾つかの呼吸サイクル中の、被験者１２のＲ−Ｒ間隔と呼吸フェーズ（例えば、吸入／呼息）との関係を表すことがある。例えば、心肺結合パラメータは、フェーズ同期期間のパーセンテージ、心拍数と呼吸サイクルとの割合、及び／又は他のパラメータを含むことがある。

[26] 実施形態によっては、パラメータコンポーネント３０は、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者１２の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定するように構成される。睡眠ポリグラフィパラメータは、被験者１２の皮質のニューロンからの電気信号に関係したパラメータ（例えば、ＥＥＧパラメータ）、眼球活動パラメータ（例えば、ＥＯＧパラメータ）、筋活動パラメータ及び／若しくは骨格筋活性化（例えば、ＥＭＧパラメータ）、心電図（例えば、ＥＣＧ及び／若しくはＥＫＧ）パラメータ、並びに／又は他のパラメータを含むことがある。実施形態によっては、心肺パラメータは睡眠ポリグラフィパラメータに含まれることがある。

[27] 実施形態によっては、予測コンポーネント３２は、睡眠セッションの間、心肺パラメータ及び／又は他のパラメータのうちの１つ又は複数の変化を経時的に検出するように構成される。心肺パラメータの変化は、被験者１２の徐波睡眠の開始を示す、経時的な変化を含むことがある。心肺パラメータの変化は、徐波睡眠の終了を示す、経時的な変化を含むことがある。実施形態によっては、被験者１２の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの経時的変化は、心肺パラメータに対する対応する徐波睡眠開始閾値レベルを突破する心肺パラメータの変化を含む。実施形態によっては、被験者１２の徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの経時的変化は、心肺パラメータに対する対応する徐波睡眠終了閾値レベルを突破する心肺パラメータの変化を含む。徐波睡眠開始及び／又は終了閾値レベルは、例えば、１つ又は複数の所定の閾値レベル、並びに／又は、被験者１２の以前の睡眠及び／若しくは他の情報に基づいて決定される１つ又は複数の閾値レベルを含むことがある。実施形態によっては、徐波睡眠開始及び／又は終了閾値レベルは、製造時に決定されるか、ユーザインターフェース２４を介して入力されるかつ／若しくは受け取られる情報を介して取得されるか、且つ／又は他の態様により決定されることがある。実施形態によっては、徐波睡眠開始及び／又は終了閾値レベルは、被験者１２の以前の睡眠、ユーザインターフェース２４を介して入力されるかつ／若しくは受け取られる情報、及び／又は他の情報に基づいて、予測コンポーネント３２によって調節されることがある。実施形態によっては、閾値レベルは、例えば、心肺パラメータのうちの１つ又は複数の現在のレベルに関して決定されることがある。被験者１２の徐波睡眠の開始及び／又は終了を示す、心肺パラメータのうちの１つ又は複数の変化としては、例えば、被験者１２の心拍数の減少（開始）及び／若しくは上昇（終了）、鼓動間間隔の標準偏差の減少（開始）及び／若しくは増加（終了）、Ｒ−Ｒ間隔に渡る心拍数信号の超低周波（ＶＬＦ：very-low frequency）、低周波（ＬＦ：low frequency）、及び高周波（ＨＦ：high frequency）帯域での電力の変化、呼吸頻度の標準偏差の減少（開始）及び／若しくは増加（終了）、呼吸信号形態及びそのエンベロープの規則性及び自己相似性の増加（開始）及び／若しくは減少（終了）、心肺結合（若しくはフェーズ同期）の増大（開始）、並びに／又は他の変化を含むことがある。

[28] 予測コンポーネント３２は、被験者１２の徐波睡眠の来たるべき開始時間及び／又は終了時間を予測するように構成される。開始時間及び／又は終了時間は、検出された心肺パラメータの変化及び／又は他の情報に基づいて予測される。実施形態によっては、来たるべき開始時間とは、被験者の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの変化が検出された時間と、被験者の徐波睡眠が始まる時間との間の時間遅延である。実施形態によっては、来たるべき終了時間とは、被験者の徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの変化が検出された時間と、被験者の非徐波睡眠が始まる時間との間の時間遅延である。実施形態によっては、予測される開始時間及び／又は終了時間は、やがて来る時刻である。実施形態によっては、遅延の持続時間（例えば、長さ）並びに／又は予測された開始時刻及び／若しくは終了時刻までの時間の長さは、パラメータのうちの１つ又は複数のレベルの変化（例えば、パラメータがどの位変化したかに基づいて）、パラメータのレベルの変化速度、及び／又は他の情報に基づいて予測される。

[29] 実施形態によっては、予測コンポーネント３２は、被験者の母集団について、ベースラインの開始及び／又は終了時間遅延情報を取得するように構成される。ベースライン開始及び／又は終了時間遅延情報は、被験者の母集団について、心肺パラメータの変化時間と徐波睡眠の開始及び／又は終了時間との間の総計時間量を示すことができる。実施形態によっては、予測コンポーネント３２は、被験者１２の徐波睡眠の来たるべき開始及び／又は終了時間の予測が、心肺パラメータの変化の検出並びに／又はベースライン開始及び／若しくは終了時間遅延情報に基づくように、構成される。

[30] 徐波睡眠コンポーネント３４は、被験者１２の徐波睡眠を検出するように構成される。徐波睡眠は、予測開始時間、出力信号、心肺パラメータ、睡眠ポリグラフィパラメータ、及び／又は他の情報に基づいて検出される。実施形態によっては、徐波睡眠コンポーネント３４は、センサ１８の出力信号によって伝達される睡眠ポリグラフィ情報、パラメータコンポーネント３０によって決定される睡眠ポリグラフィパラメータ、及び／又は他の睡眠ポリグラフィ情報、の分析に基づいて、（例えば、被験者１２が徐波睡眠中であるかどうかの）被験者１２の現在の睡眠ステージを決定することができる。分析には、被験者１２の睡眠セッションに対する睡眠ポリグラフの生成及び／又は監視を含むことがある。実施形態によっては、分析には、出力信号のうちの１つ又は複数を周波数領域に変換することを含むことがある。実施形態によっては、分析には、（例えば、変換された出力信号の）睡眠ポリグラフの１つ又は複数の周波数帯域での電力に基づいて、徐波睡眠を検出することを含むことがある。実施形態によっては、これらの周波数帯域のうちの１つ又は複数での電力が、その電力及び／又は特定の周波数帯域に対する徐波睡眠閾値を突破するのに応答して、徐波睡眠が検出されることがある。同様に、実施形態によっては、徐波睡眠コンポーネント３４は、（例えば、予測開始時間の代わりに予測終了時間を使用して）被験者１２の非徐波睡眠を検出するように構成される。

[31] 実施形態によっては、徐波睡眠コンポーネント３４は、予測開始時間に続く時間帯中は検出の感度がより高くなるように、構成される。これは、徐波睡眠を検出するのに使用される閾値のうちの１つ若しくは複数を調節すること、睡眠ポリグラフの分析を変更すること（例えば、その時間帯中の周波数帯域のうちの１つ若しくは複数について、より多くの若しくはより少ないパラメータを決定すること）、及び／又は、予測開始時間に続く時間帯中の徐波睡眠の検出を容易にする他の行動、を含むことがある。実施形態によっては、予測開始時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者１２の徐波睡眠を検出することは、予測開始時間に続く時間帯中の検出を可能にすることを含む。これには、例えば、予測開始時間に続く時間帯中にのみ、徐波睡眠を検出するために睡眠ポリグラフの分析を実施することを含むことがある。実施形態によっては、予測開始時間に続く時間帯中の検出の感度をより高くすること、及び／又は検出を可能にすることは、被験者１２の徐波睡眠を「探す」ものとみなされることがある。徐波睡眠コンポーネント３４は、徐波睡眠の予測開始時間に続く時間帯中に徐波睡眠を「探す」ように構成されることがある、というのも、（例えば、変化する心肺パラメータが予測するように）その時間には被験者１２が徐波睡眠中である可能性がより高いからである。システム１０は、他の時間には徐波睡眠に対して感度がより低くてもよい、というのも、心肺パラメータが徐波睡眠の来たるべき期間を示していないからである。非限定的な例として、（例えば、予測コンポーネント３２によって検出されるような）被験者１２の変化する心肺パラメータは、徐波睡眠の来たるべき期間を示すことがある。予測コンポーネント３２は、徐波睡眠が約２．５分で発生することを予測することができる。２．５分が経過した後で、徐波睡眠コンポーネント３４は、被験者１２の徐波睡眠を「探す」（例えば、上述したように、徐波睡眠の検出を可能にする、且つ／又は徐波睡眠の検出の感度をより高くする）ことがある。

[32] 同様に、実施形態によっては、徐波睡眠コンポーネント３４は、予測終了時間に続く時間帯中に非徐波睡眠の検出の感度がより高くなるように、構成される。これは、非徐波睡眠を検出するのに使用される閾値のうちの１つ若しくは複数を調節すること、睡眠ポリグラフの分析を変更すること（例えば、その時間帯中の周波数帯域のうちの１つ若しくは複数について、より多くの若しくはより少ないパラメータを決定すること）、及び／又は、予測終了時間に続く時間帯中の非徐波睡眠の検出を容易にする他の行動、を含むことがある。実施形態によっては、予測終了時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者１２の非徐波睡眠を検出することは、予測終了時間に続く時間帯中の検出を可能にすることを含む。これには、例えば、予測終了時間に続く時間帯中にのみ、非徐波睡眠を検出するために睡眠ポリグラフの分析を実施することを含むことがある。実施形態によっては、予測終了時間に続く時間帯中の検出の感度をより高くすること、及び／又は検出を可能にすることは、被験者１２の非徐波睡眠を「探す」ものとみなされることがある。徐波睡眠コンポーネント３４は、徐波睡眠の予測終了時間に続く時間帯中に非徐波睡眠を「探す」ように構成されることがある、というのも、（例えば、変化する心肺パラメータが予測するように）その時間には被験者１２が非徐波睡眠中である可能性がより高いからである。

[33] 図２は、睡眠セッション中の複数の時間エポック２０８に渡る睡眠ポリグラフィパラメータ（ＰＳＧ）２０６に基づいて決定された徐波睡眠２０２及び非徐波睡眠２０４の例を示す。徐波睡眠２０２及び非徐波睡眠２０４は、２つの心肺パラメータ２２０及び２２２と共に並べて図示されている。パラメータ２２０及び２２２の、平滑化されていない（破線）パラメータ値２４０、２４２、及び平滑化された（実線）パラメータ値２５０、２５２がプロットされている。システム１０（図１）無しでは、徐波睡眠２０２と非徐波睡眠２０４との間の遷移期２１０で又はその近傍で、とりわけ後半の時間エポック２３０の間（例えば、７００番目のエポックでの遷移の周辺の夜間睡眠の後半の間）に、睡眠ステージの分類（例えば、徐波睡眠２０２対非徐波睡眠２０４）で誤りがおきる可能性がある。

[34] 図３は、システム１０（図１）を用いて３０２及び用いずに３０４実施された実験からの結果３００を示す。図３は、予測された時間遅延（例えば、図１に示された予測コンポーネント３２によって決定される徐波睡眠の予測開始時間）を使用した場合及び使用していない場合の睡眠ステージの検出結果を示す。図３は、２．５分の予測時間遅延を使用した場合及び使用しない場合の、徐波睡眠検出のプールされたＰＲ曲線を示す。図３に示されたデータを生成するために、SIESTAプロジェクトにおいて１６５人の健康な成人から完全なＰＳＧ情報（例えば、生体信号のうちの少なくとも１６個のＰＳＧチャンネル）が収集された。このプロジェクトは欧州委員会によって支援されたものであり、被験者は、１９９７年から２０００年の３年間の期間に渡り、欧州の５つの国における７つの異なる睡眠センターで監視された。被験者は、ピッツバーグ睡眠質問票（ＰＳＱＩ：the Pittsburg Sleep Quality Index）の得点が６未満であり、例えばシフト勤務をしていないこと、抑鬱症状が無いこと、真夜中になる前に通常就寝していること、などの幾つかの基準を満たした場合に、「健康である」とみなされた。SIESTAプロトコルに従って、全ての被験者は睡眠研究所で２連続夜を過ごし、これにより総計で３３０例の夜通しのＰＳＧ情報の記録が得られた。個々の記録について、睡眠ステージのスコア記入が、Ｒ＆Ｋ規則に従ってＰＳＧチャンネルに基づいて睡眠臨床医によって実施された。ステージは、３０秒のエポックについて、覚醒状態、ＲＥＭ、及びＮＲＥＭ睡眠に対してはＳ１〜Ｓ４（Ｓ１〜Ｓ４は、上述したステージＮ１〜Ｎ３に対応している且つ／又は同一であることがある）としてスコア付けされた。システム１０（図１）を調整及び試験するために、覚醒状態、ＲＥＭ、Ｓ１、及びＳ２は単一の非徐波睡眠クラスに統合され、Ｓ３及びＳ４は、単一の徐波睡眠クラスにグループ分けされた。正常な人間は、典型的に、一晩の睡眠（例えば、睡眠セッション）を通して、約３０〜２００分間の合計徐波睡眠時間を有する。従って、この実験の焦点は、合計徐波睡眠時間が３０分間以上である記録に置かれた。これにより、（１４５人の被験者からの）２５７例の記録からなるより小さな「正常な」グループが得られた。表１は、被験者の人口統計及び正常な被験者の幾つかのパラメータを要約したものである。この実験では、（１０Ｈｚでサンプリングされた）胸式呼吸努力信号がインダクタンスプレチスモグラフィを用いて取得され、（５１２Ｈｚでサンプリングされた）心臓信号が、第２誘導（ｌｅａｄ ＩＩ）ＥＣＧで記録された。

[35] 来たるべき徐波睡眠の開始を予測するために使用される心肺パラメータは、相関ベース特徴選択（ＣＦＳ：correlation-based feature selection）法などの特徴選択器を使用して選択及び／又は決定されることができ、全ての心肺パラメータが考慮された際に、合計６つの特徴を生成した。それらは、以下の通りである（これらの特徴はただの例に過ぎず、「時間遅延」を伴うこの予測スキームは任意の特徴に適用されることができる）。
ＳＤＮＮ_ＲＲ：ＲＲ標準偏差
ＬＦ_ＲＲ：ＬＦ帯域でのＲＲスペクトルパワー
ＤＦＡ_ＲＲ：トレンド除去変動解析（パラメータα）
ＳＤＦ_ＲＥ：呼吸頻度の標準偏差
ＳＤＭＴ_ＲＥ：呼吸トラフ標準化中央値
ＳＤＭＰ_ＲＥ：呼吸ピーク標準化中央値

[36] システム１０を評価するために、まず、全般的な正確さ、精度、感度、及び特異性という従来の指標が検討された。しかしながら、非徐波睡眠のエポックが記録のうちの平均８５．２％を占め、１４．８％のみを占める徐波睡眠のエポックよりもはるかに大きくなっている、ここでの「不均衡なクラス分布」に対しては、そのような指標は最適な基準ではなかった。Cohenの一致カッパ係数κが、偶然一致の確率を補いながら、不均衡な両方のクラス（徐波睡眠及び非徐波睡眠）を正確に識別するのに、全般的な分類性能に関してより洞察に満ちた指標を提供した。なお、ここで、プールされたカッパを最適化するために、徐波／非徐波分類器閾値が選択された。解空間全体に渡ってシステム１０の睡眠ステージ分類性能の概略を得るために、精度−再現率（ＰＲ：Precision-Recall）曲線３０５が使用された。精度再現率曲線は、２つのクラスを分離するために使用される睡眠ステージ分類器閾値を変化させることにより、精度３１０に対して再現率（又は感度）３１２をプロットする。データがクラス間でひどく不均衡である場合に過度に楽観的であることが示されている、周知の受信者動作特性（ＲＯＣ：Receiver Operating Characteristic）曲線の代わりに、ＰＲ曲線は、（システム１０などの）睡眠ステージ分類器の性能に関してより保守的な尺度をもたらす。分類器同士を比較する（例えば、予測開始時間を使用するシステム１０が、予測開始時間を使用しないシステムと比較される）場合、「ＰＲ曲線下の面積」（ＡＵＣＰＲ：area under the PR curve）指標が典型的に計算される。一般的に、ＡＵＣ_ＰＲがより大きいと、分類性能がより良いことを示す。

[37] 時間遅延を用いた場合及び用いない場合（例えば、システム１０を使用した場合及び使用しない場合）の徐波睡眠対非徐波睡眠の検出結果が、表２及び図３で比較されている。約２．５分（これに限定するように意図されてはいない）の時間遅延が最適であると、実験的に発見された。表２及び図３において、負の時間遅延を伴う特徴を使用した後で、徐波睡眠の検出性能が著しく改善され得ることが分かる。

[38] 図１に戻ると、電子記憶装置２２は、電子的に情報を記憶する電子記憶媒体を備える。電子記憶装置２２の電子記憶媒体は、システム１０と一体的に（即ち、実質的に取り外し不可能に）提供されるシステム記憶装置、及び／又は、例えばポート（例えば、ＵＳＢポート、ｆｉｒｅｗｉｒｅポート、等）若しくはドライブ（例えば、ディスクドライブ等）を介してシステム１０と着脱可能に接続可能な着脱可能記憶装置、のうちの１つ又は両方を含むことがある。電子記憶装置２２は、光学的に読み取り可能な記憶媒体（例えば、光ディスク等）、磁気的に読み取り可能な記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブ、等）、電荷ベースの記憶媒体（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、等）、固体記憶媒体（例えば、フラッシュドライブ、等）、及び／又は他の電子的に読み取り可能な記憶媒体、のうちの１つ又は複数を含むことがある。電子記憶装置２２は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ２０によって決定された情報、ユーザインターフェース２４及び／若しくは外部コンピューティングシステムを介して受け取られた情報、並びに／又はシステム１０を適切に機能できるようにする他の情報を記憶することがある。電子記憶装置２２は（全体的に又は部分的に）システム１０内の独立した構成要素であることがあり、又は、電子記憶装置２２はシステム１０の１つ又は複数の他の構成要素（例えば、プロセッサ２０）と（全体的に又は部分的に）一体で提供されることがある。

[39] ユーザインターフェース２４は、システム１０と被験者１２との間に、及び／又は他のユーザとの間にインターフェースを提供するように構成され、このインターフェースを介して、被験者１２及び／又は他のユーザは、システム１０に情報を提供しかつシステム１０から情報を受け取ることができる。これにより、データ、キュー、結果、及び／又は命令、及び「情報」と総称される任意の他の伝達可能な項目が、ユーザ（例えば、被験者１２）と、センサ１８、プロセッサ２０、及び／又はシステム１０の他の構成要素、のうちの１つ又は複数との間で伝達されることが可能になる。ユーザインターフェース２４に含めるのに適したインターフェース装置の例としては、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、表示スクリーン、タッチスクリーン、スピーカー、マイクロホン、表示灯、警報器、プリンター、触覚フィードバック装置、及び／又は他のインターフェース装置が挙げられる。実施形態によっては、ユーザインターフェース２４は、複数の別個のインターフェースを含む。実施形態によっては、ユーザインターフェース２４は、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の構成要素と一体的に提供される少なくとも１つのインターフェースを含む。

[40] ユーザインターフェース２４としては、有線又は無線のどちらでも他の通信技術も本開示により企図されていることを、理解されたい。例えば、本開示は、ユーザインターフェース２４が、電子記憶装置２２によって提供される着脱可能な記憶装置インターフェースと一体化され得ることを企図している。この例では、情報は、ユーザがシステム１０の実装をカスタマイズできるようにする取り外し可能な記憶装置（例えば、スマートカード、フラッシュドライブ、リムーバブルディスク、等）からシステム１０にロードされてもよい。ユーザインターフェース２４としてシステム１０で使用するのに適合された他の例示的な入力装置及び技術としては、ＲＳ−２３２ポート、ＲＦリンク、ＩＲリンク、モデム（電話、ケーブル、又はその他）が挙げられるが、これらに限定はされない。要するに、システム１０と情報を通信するためのどのような技術も、ユーザインターフェース２４として本開示により企図されている。

[41] 図４は、検出システムを用いて、睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するための方法４００を示す。この検出システムは、１つ又は複数のセンサ、１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサ、及び／又は他の構成要素を備える。以下に示される方法４００の動作は、例示的であることが意図されている。実施形態によっては、方法４００は、記載されていない１つ又は複数の追加の動作と共に、且つ／又は考察される動作のうちの１つ又は複数を伴わずに、行われることがある。更に、図４に図示され以下で説明される方法４００の動作の順序は、限定するように意図されたものではない。

[42] 実施形態によっては、方法４００は、１つ又は複数の処理装置（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、ステートマシン、及び／又は電子的に情報を処理するための他の機構）で実装されることがある。この１つ又は複数の処理装置は、電子記憶媒体に電子的に記憶された命令に応答して方法４００の動作のうちの一部又は全部を実行する、１つ又は複数の装置を含むことがある。この１つ又は複数の処理装置は、方法４００の動作のうちの１つ又は複数を実行するように特に設計されるようにハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアを介して構成された、１つ又は複数の装置を含むことがある。

[43] 動作４０２では、被験者の心臓活動又は被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関する情報と、被験者に関する睡眠ポリグラフィ情報とを伝達する出力信号が生成される。実施形態によっては、動作４０２は、（図１に示され本明細書で説明される）センサ１８と同一の又は類似の１つ又は複数のセンサによって、実施される。

[44] 動作４０４では、被験者の１つ又は複数の心肺パラメータ及び１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータが決定される。実施形態によっては、動作４０４は、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定することを含む。心肺パラメータは、例えば、被験者の心臓活動及び／又は被験者の呼吸活動に関連した１つ又は複数のパラメータを含む。実施形態によっては、動作４０４は、出力信号に基づいて、睡眠セッション中に被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定することを含む。実施形態によっては、動作４０４は、（図１に示され本明細書で説明される）プロセッサ２０と同一の又は類似の物理的コンピュータプロセッサによって実施される。

[45] 動作４０６では、心肺パラメータのうちの１つ又は複数における変化が検出される。心肺パラメータの変化は、被験者の徐波睡眠の開始を示す、経時的な変化を含むことがある。実施形態によっては、被験者の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの経時的変化は、心肺パラメータに対する対応する徐波睡眠開始閾値を突破する心肺パラメータの変化を含む。徐波睡眠開始閾値は、例えば、１つ若しくは複数の所定の閾値、及び／又は、被験者の以前の睡眠に基づいて決定される１つ若しくは複数の閾値を含むことがある。実施形態によっては、心肺パラメータの検出された変化は、被験者の徐波睡眠の終了を示す経時的な変化を含む。そのような変化は、例えば、対応する徐波睡眠終了閾値を突破する変化を含むことがある。実施形態によっては、動作４０６は、（図１に示され本明細書で説明される）プロセッサ２０と同一の又は類似の物理的コンピュータプロセッサによって実施される。

[46] 動作４０８では、被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間が予測される。開始時間は、検出された心肺パラメータの変化及び／又は他の情報に基づいて予測される。実施形態によっては、来たるべき開始時間とは、被験者の徐波睡眠の開始を示す心肺パラメータの変化が検出された時間と、被験者の徐波睡眠が始まる時間との間の時間遅延である。実施形態によっては、動作４０８は、１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、被験者の母集団についてのベースライン開始時間遅延情報を得ることを含む。ベースライン開始時間遅延情報は、被験者の母集団について、心肺パラメータの変化時間と徐波睡眠の開始時間との間の総計時間量を示すことができる。実施形態によっては、被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間の予測は、心肺パラメータの検出された変化及びベースライン開始時間遅延情報に基づく。実施形態によっては、徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測する代わりに、且つ／又は予測するのに加えて、動作４０８は、被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間を、徐波睡眠の終了についての類似の情報に基づいて予測することを含む。実施形態によっては、動作４０８は、（図１に示され本明細書で説明される）プロセッサ２０と同一の又は類似の物理的コンピュータプロセッサによって実施される。

[47] 動作４１０では、被験者の徐波睡眠が検出される。予測された開始時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて、徐波睡眠が検出される。検出は、予測された開始時間に続く時間帯中は、感度がより高くなる。実施形態によっては、予測開始時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の徐波睡眠を検出することは、予測開始時間に続く時間帯中の検出を可能にすることを含む。同様に、実施形態によっては、動作４１０は、徐波睡眠を検出することに加えて、且つ／又は検出する代わりに、非徐波睡眠を検出することを含む。これらの実施形態では、被験者の徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの経時的な変化が検出され、徐波睡眠の終了を示す心肺パラメータの検出された変化に基づいて被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間が予測され、予測された終了時間及び睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて被験者の非徐波睡眠が検出され、非徐波睡眠の検出は、予測された終了時間に続く時間帯中はより感度が高くなる。実施形態によっては、動作４１０は、（図１に示され本明細書で説明される）プロセッサ２０と同一の又は類似の物理的コンピュータプロセッサによって実施される。

[48] 特許請求の範囲では、括弧の間に置かれたいかなる参照符号も、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」又は「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という語は、特許請求の範囲に列挙された要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。幾つかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段のうちの幾つかは、全く同一のハードウェア品目によって具現化されてもよい。要素に先行する「１つの（ａ）」又は「１つの（ａｎ）」という語は、複数のそのような要素の存在を排除するものではない。幾つかの手段を列挙する任意の装置の請求項において、これらの手段のうちの幾つかは、全く同一のハードウェア品目によって具現化されてもよい。特定の要素が互いに異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの要素が組み合わせて使用され得ないということを示すものではない。

[49] 上記でなされた説明は、最も実用的であり好ましい実施形態であると現在考えられるものに基づいて、例示の目的のために詳細を提供するが、そのような詳細はそのような目的のために過ぎず、本開示は、明白に開示された実施形態に限定はされず、逆に、添付の特許請求の趣旨及び範囲内にある変形例及び等価な仕組みを包含することが意図されていることを、理解されたい。例えば、本開示は、可能な限り、任意の実施形態の１つ又は複数の特徴が、任意の他の実施形態の１つ又は複数の特徴と組み合わされ得ることを企図していることを、理解されたい。

Claims (15)

1. 睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するシステムであって、
   前記被験者の心臓活動又は前記被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関係する情報と、
   前記被験者に関係する睡眠ポリグラフィ情報と、
   を伝達する出力信号を生成する１つ又は複数のセンサと、
   前記出力信号に基づいて前記睡眠セッション中に前記被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定し、前記心肺パラメータは前記被験者の前記心臓活動及び／又は前記被験者の前記呼吸活動に関係した１つ又は複数のパラメータを含み、
   前記出力信号に基づいて前記睡眠セッション中に前記被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定し、
   前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの経時的な変化を検出し、
   前記心肺パラメータの前記検出された変化に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測し、
   予測された前記開始時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の徐波睡眠を検出し、当該検出は前記予測された開始時間に続く時間帯中はより感度が高くなるための、
   コンピュータ可読命令によって設定された１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサと、
   を含む、システム。
2. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサは、前記予測された開始時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の徐波睡眠を検出することが、前記予測された開始時間に続く前記時間帯中の検出を可能にすることを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサは、前記来たるべき開始時間が、前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの前記変化が検出された時間と、前記被験者の徐波睡眠が始まる時間との間の時間遅延である、請求項１に記載のシステム。
4. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサが更に、
   被験者の母集団についてのベースライン開始時間遅延情報を取得し、前記ベースライン開始時間遅延情報は、被験者の前記母集団についての心肺パラメータの変化時間と徐波睡眠の開始時間との間の総計時間量を示し、
   前記心肺パラメータの検出された前記変化及び前記ベースライン開始時間遅延情報に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の前記来たるべき開始時間を予測する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサは、前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの経時的な前記変化が、前記心肺パラメータに対する対応する徐波睡眠開始閾値を突破する前記心肺パラメータの変化を含み、前記徐波睡眠開始閾値は１つ若しくは複数の所定の閾値及び／又は前記被験者の以前の睡眠に基づいて決定される１つ若しくは複数の閾値を含む、請求項１に記載のシステム。
6. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサが更に、
   前記被験者の徐波睡眠の終了を示す前記心肺パラメータの経時的な変化を検出し、
   徐波睡眠の前記終了を示す前記心肺パラメータの前記検出された変化に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間を予測し、
   前記予測された終了時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の非徐波睡眠を検出し、非徐波睡眠の検出は前記予測された終了時間に続く時間帯中はより感度が高くなる、請求項１に記載のシステム。
7. 検出システムを用いて睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するための方法であって、前記検出システムは１つ又は複数のセンサ及び１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを備え、前記方法は、
   前記被験者の心臓活動又は前記被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関係する情報と、
   前記被験者に関係する睡眠ポリグラフィ情報と、
   を伝達する出力信号を、前記１つ又は複数のセンサを用いて生成するステップと、
   前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記出力信号に基づいて前記睡眠セッション中に前記被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定するステップであって、前記心肺パラメータは前記被験者の前記心臓活動及び／又は前記被験者の前記呼吸活動に関係した１つ又は複数のパラメータを含むステップと、
   前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記出力信号に基づいて前記睡眠セッション中に前記被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定するステップと、
   前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの経時的な変化を検出するステップと、
   前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記心肺パラメータの前記検出された変化に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測するステップと、
   前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記予測された開始時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の徐波睡眠を検出するステップと
   を含み、前記検出するステップは前記予測された開始時間に続く時間帯中はより感度が高くなる、方法。
8. 前記予測された開始時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の徐波睡眠を検出するステップは、前記予測された開始時間に続く前記時間帯中の検出を可能にすることを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記来たるべき開始時間は、前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの前記変化が検出された時間と、前記被験者の徐波睡眠が始まる時間との間の時間遅延である、請求項７に記載の方法。
10. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、被験者の母集団についてのベースライン開始時間遅延情報を取得するステップであって、前記ベースライン開始時間遅延情報は、被験者の前記母集団についての心肺パラメータの変化時間と徐波睡眠の開始時間との間の総計時間量を示すステップと、
    前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記心肺パラメータの前記検出された変化及び前記ベースライン開始時間遅延情報に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の前記来たるべき開始時間を予測するステップと
    を更に含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの経時的な前記変化が、前記心肺パラメータに対する対応する徐波睡眠開始閾値を突破する前記心肺パラメータの変化を含み、前記徐波睡眠開始閾値は１つ若しくは複数の所定の閾値及び／又は前記被験者の以前の睡眠に基づいて決定される１つ若しくは複数の閾値を含む、請求項７に記載の方法。
12. 前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記被験者の徐波睡眠の終了を示す前記心肺パラメータの経時的な変化を検出するステップと、
    前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、徐波睡眠の前記終了を示す前記心肺パラメータの前記検出された変化に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の来たるべき終了時間を予測するステップと、
    前記１つ又は複数の物理的コンピュータプロセッサを用いて、前記予測された終了時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の非徐波睡眠を検出するステップとを更に含み、非徐波睡眠の検出は前記予測された終了時間に続く時間帯中はより感度が高くなる、請求項７に記載の方法。
13. 睡眠セッション中に被験者の徐波睡眠を検出するためのシステムであって、
    前記被験者の心臓活動又は前記被験者の呼吸活動のうちの１つ又は両方に関係する情報と、
    前記被験者に関係する睡眠ポリグラフィ情報と、
    を伝達する出力信号を生成するための手段と、
    前記出力信号に基づいて前記睡眠セッション中に前記被験者の１つ又は複数の心肺パラメータを経時的に決定するための手段であって、前記心肺パラメータは前記被験者の前記心臓活動及び／又は前記被験者の前記呼吸活動に関係した１つ又は複数のパラメータを含む手段と、
    前記出力信号に基づいて前記睡眠セッション中に前記被験者の１つ又は複数の睡眠ポリグラフィパラメータを経時的に決定するための手段と、
    前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの経時的な変化を検出するための手段と、
    前記心肺パラメータの検出された前記変化に基づいて、前記被験者の徐波睡眠の来たるべき開始時間を予測するための手段と、
    前記予測された開始時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の徐波睡眠を検出するための手段とを含み、前記検出は前記予測された開始時間に続く時間帯中はより感度が高くなる、システム。
14. 前記予測された開始時間及び前記睡眠ポリグラフィパラメータに基づいて前記被験者の徐波睡眠を検出することは、前記予測された開始時間に続く前記時間帯中の検出を可能にすることを含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記来たるべき開始時間は、前記被験者の徐波睡眠の開始を示す前記心肺パラメータの前記変化が検出された時間と、前記被験者の徐波睡眠が始まる時間との間の時間遅延である、請求項１３に記載のシステム。

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