JP2019503746A

JP2019503746A - Ｅｅｇ信号における心臓活動情報および脳活動情報に基づく睡眠段階判別のためのシステムおよび方法

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Publication number: JP2019503746A
Application number: JP2018532201A
Authority: JP
Inventors: モリーナ，ゲイリーネルソンガルシア
Original assignee: Koninklijke Philips NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2015-12-22
Filing date: 2016-12-20
Publication date: 2019-02-14
Anticipated expiration: 2036-12-20
Also published as: JP6553818B2; US20180360376A1; CN108471947B; CN108471947A; US11207022B2; EP3393337A1; WO2017108766A1; EP3393337B1

Abstract

本開示は、EEG信号における心臓アーチファクト情報および脳活動情報に基づいて被験者の睡眠段階を判別するよう構成されたシステムに関する。EEG信号に存在する心臓アーチファクトは、誤った睡眠段階判定を引き起こすことがあり、その結果、睡眠中の時機を得ない感覚刺激、刺激の不在、EEG信号情報の長い期間の破棄および／または他の事象につながりかねない。本システムは、従来技術のシステムと比較してリアルタイムの睡眠段階判定を向上させるおよび／または他の利点を提供する。本システムは、EEG信号に含まれる心臓活動情報および脳活動情報の両方に基づいて被験者の現在の睡眠段階を決定する。

Description

本開示は、脳波記録（EEG: electroencephalography）信号における心臓アーチファクト情報および脳活動情報に基づいて睡眠段階を判別するためのシステムおよび方法に関する。

睡眠を監視するシステムが知られている。睡眠中の睡眠段階の判別が知られている。典型的には、睡眠段階は、EEGからの情報に基づいて決定される。睡眠EEGにおける心臓アーチファクトの存在は、睡眠段階判定を乱し、しばしば誤った深睡眠および／または覚醒判定につながる。

よって、本開示の一つまたは複数の側面は、睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別するよう構成されたシステムに関する。システムは、一つまたは複数のセンサー、一つまたは複数のハードウェア・プロセッサ、および／または他のコンポーネントを有する。前記一つまたは複数のセンサーは、被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成するよう構成される。前記出力信号は、脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む。前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、前記一つまたは複数のセンサーと動作上通信する。前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、機械可読命令によって、前記出力信号を復調して（demodulate）、脳活動に関係した情報と心臓アーチファクト情報とを分離し；脳活動に関係した分離された情報に基づいて一つまたは複数の脳活動パラメータを決定し；分離された心臓アーチファクト情報に基づいて一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定し；前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を決定するよう構成される。

本開示のもう一つの側面は、睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別システムにより判別する方法に関する。該システムは、一つまたは複数のセンサー、一つまたは複数のハードウェア・プロセッサ、および／または他のコンポーネントを有する。本方法は、前記一つまたは複数のセンサーにより、被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成する段階であって、前記出力信号は、脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む、段階と；前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、前記出力信号を復調して、脳活動に関係した情報と心臓アーチファクト情報とを分離する段階と；前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、脳活動に関係した分離された情報に基づいて一つまたは複数の脳活動パラメータを決定する段階と；前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、分離された心臓アーチファクト情報に基づいて一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定する段階と；前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を決定する段階とを含む。

本開示のさらにもう一つの側面は、睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別するよう構成されたシステムに関する。システムは、被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成する手段であって、前記出力信号は、脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む、手段と；前記出力信号を復調して、脳活動に関係した情報と心臓アーチファクト情報とを分離する手段と；脳活動に関係した分離された情報に基づいて一つまたは複数の脳活動パラメータを決定する手段と；分離された心臓アーチファクト情報に基づいて一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定する手段と；前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を決定する手段とを有する。

本開示のこれらおよび他の目的、特徴および特性ならびに構造の関係した要素の動作方法および機能ならびに諸部分の組み合わせおよび製造の経済性は、付属の図面を参照して以下の記述および付属の請求項を考慮すれば、明白となるであろう。これらはみな、本願明細書の一部をなす。ここで、同様の参照符号はさまざまな図における対応する部分を指示する。しかしながら、図面は例解および説明のみの目的のためであって、本開示の外縁の定義としては意図されていないことは、明確に理解しておくものとする。

EEG出力信号における心臓アーチファクト情報および脳活動情報に基づいて、被験者における睡眠段階を判別するよう構成されたシステムの概略図である。システムによって実行される基本的動作の要約である。 EEG出力信号の心臓アーチファクトの検出を示す図である。復調分解プロセス・アルゴリズムの例を示す図である。復調分解プロセス・アルゴリズムを出力信号に適用することから帰結する、分離された個別の振動成分を示す図である。脈信号として現われる心臓干渉を示す図である。（スペクトル心拍数変動性の）低周波数と高周波数の比を、NREM睡眠段階、覚醒およびREMについて示す図である。 EEG信号における心臓アーチファクト情報に基づいて睡眠段階を判別する方法を示す図である。

本稿での用法では、単数形は、文脈がそうでないことを明確に指定するのでない限り、複数の言及を含む。本稿での用法では、二つ以上の部分またはコンポーネントが「結合されている」という陳述は、それらの部分が、直接的にまたは間接的に、すなわち一つまたは複数の中間部分またはコンポーネントを通じて、つながっているまたは一緒に動作することを意味する。リンクが生じていさえすればよい。本稿での用法では、「直接結合された」は二つの要素が直接的に互いに接触していることを意味する。本稿での用法では、「固定的に結合された」または「固定された」は、二つのコンポーネントが、互いに対する一定の配向を維持しながら一体として動くよう結合されていることを意味する。

本稿での用法では、単語「ユニット的」は、コンポーネントが単一の片またはユニットとして作られていることを意味する。すなわち、別個に作られてその後一緒に結合された複数の片を含むコンポーネントは「ユニット的」なコンポーネントまたはボディではない。本稿での用法では、二つ以上の部分またはコンポーネントが互いに「係合する」という陳述は、それらの部分が直接的にまたは一つまたは複数の中間の部分またはコンポーネントを通じて互いに力をはたらかせることを意味する。本稿での用法では、用語「数」は1または1より大きい整数（すなわち複数）を意味する。

本稿での方向に関する句、たとえば限定なしに上、下、左、右、上のほう、下のほう、前、後およびそれらの派生形は、図面に示される要素の配向に関するものであり、請求項において明記されているのでない限り、請求項に対して限定するものではない。

図１は、脳波記録（EEG）信号における心臓アーチファクト情報および脳活動情報に基づいて被験者１２における睡眠段階を判別するよう構成されたシステム１０の概略図である。EEG信号に存在する心臓アーチファクトは、誤った睡眠段階判定を引き起こすことがあり、その結果、睡眠中の時機を得ない感覚刺激（たとえば、深睡眠とタイミングが合っていない刺激）、刺激の不在、EEG信号情報の長い期間の破棄および／または他の事象につながりかねない。システム１０は、従来技術のシステムと比較してリアルタイムの睡眠段階判定を向上させるおよび／または他の利点を提供する。システム１０は、EEG信号に含まれる心臓アーチファクト情報および脳活動情報の両方に基づいて被験者１２の現在の睡眠段階を決定する。システム１０は、復調アルゴリズムを使ってEEG信号における心臓アーチファクト情報から脳活動情報を分離して、脳活動情報と心臓アーチファクト情報を独立して処理することによって、EEG信号に干渉する心臓活動を利用する。心臓アーチファクト情報を処理することは、中でも、心拍数変動性（HRV: heart rate variability）および／または他の心臓パラメータの推定を介した急速眼球運動（REM: rapid eye movement）睡眠の向上した検出を可能にする。

心臓活動アーチファクトがEEGに現われるのは、心臓電場が被験者１２の頭皮の表面電位に影響するからである。睡眠中に記録されるEEG信号における心臓アーチファクトは、睡眠記録の自動的な解釈（たとえば睡眠段階判定）の際に誤りを引き起こすことがありうる。EEG信号におけるスパイクの形の心臓アーチファクトの存在は、EEGの一つまたは複数のパワー帯域におけるパワーの偽りの上昇を引き起こすことがありうる（下記で論じる）。たとえば、ベータ帯域（約15〜30Hz）におけるスパイクが生じることがある。ベータ帯域における活動は通例、微小覚醒（micro-arousal）を示すので、そのようなスパイクを含むEEGセグメントは、たとえ被験者１２が深く眠っていても、（たとえば自動アルゴリズムによって）覚醒期間として誤ってスコア付けされることがありうる。心臓アーチファクトが規則的なパルスの形でEEGに現われるときは、規則的なパルスは誤って、徐波（下記で論じる）として検出されることがありうる。たとえば参照EEG電極が主要な動脈の近くに配置されるとき、パルス・アーチファクトが現われることがある。この結果は、深い睡眠の期間と混同される軽い睡眠の期間になり、よって軽い睡眠中に望まれない感覚刺激を引き起こすことがありうる。心臓アーチファクトで汚染されたEEG信号の自動解析の際に生じるこれらおよび／または他の問題のため、心臓アーチファクトをもつEEGの諸部分を扱う通例の戦略は、これらの部分を破棄することを含む。これは、EEGの実質的に長い部分が破棄されることにつながりうる。

システム１０は、心臓アーチファクトを含むEEGの諸部分を拒否および／または破棄する代わりに、自動的な睡眠段階判定を改善するためにEEGに存在する心臓アーチファクト情報を利用するよう構成される。心臓アーチファクト情報に基づいて睡眠段階を判定することは、睡眠段階判定の精度を改善する。被験者１２の心臓パラメータ（たとえば心拍数変動性（HRV））の変化はREM睡眠（下記で論じる）および／または他の睡眠段階の存在を明らかにするからである。システム１０の一つまたは複数の特徴は、単一電極EEGシステムにおいて特に有利でありうる。単一EEG電極では脳活動情報のみに基づいてREM睡眠を信頼性をもって検出することは困難だからである。

図２は、システム１０（図１に示す）によって実行される基本的な動作２００をまとめている。動作２０２は、取得されたEEG信号２０４が心臓アーチファクト２０６を含むか否かを判定することを含む。図２に示されるように信号が心臓アーチファクト２０６を含む場合、復調動作２０８が行なわれて、EEG信号における脳活動情報および心臓アーチファクト情報が互いから分離される。復調プロセスはいくつかの信号成分２１０を生じ、その総和がもとのEEG信号を再構成する。EEGにおける脳活動情報に寄与する情報をもつ成分と、心臓アーチファクト情報に寄与する情報をもつ成分は、そのスペクトル特性によって識別される（２１２、２１４）。脳活動情報に寄与する情報をもつ成分は、次いで、加法的に組み合わされて（２１６）、EEG信号２２２の脳活動部分を再構成する。同様に、心臓アーチファクト情報に寄与する情報をもつ成分は、加法的に組み合わされて（２１８）、心臓信号２２０を再構成する。再構成された脳活動信号２２２は、非急速眼球運動（NREM）睡眠段階を判別する（２３０）ために使われる。再構成された心臓信号２２０は、心拍数変動性（HRV）および／または他の心臓パラメータを抽出し、次いでREM睡眠を識別（２４０）するよう処理される。この要約を後段で敷衍する。

図１に戻ると、いくつかの実施形態では、システム１０は、感覚刺激器、センサー１８、プロセッサ２０、電子的記憶部２２、ユーザー・インターフェース２４および／または他のコンポーネントを有する。図１において、感覚刺激器１６、センサー１６、プロセッサ２０、電子的記憶部２２およびユーザー・インターフェース２４は別個のエンティティーとして示されている。これは限定することは意図されていない。システム１０のコンポーネントおよび／または他のコンポーネントの一部および／または全部は一つまたは複数の単独デバイスにまとめられてもよい。たとえば、システム１０のコンポーネントの一部および／または全部は、被験者１２が身につけるヘッドバンドおよび／または他の衣類の一部としてまとめられてもよい。

感覚刺激器１６は、被験者１２に感覚刺激を与えるよう構成される。感覚刺激器１６は、睡眠セッション前、現在の睡眠セッションの間、睡眠セッション後および／または他の時点で被験者１２に感覚刺激を与えるよう構成される。たとえば、感覚刺激器１６は、睡眠セッションにおける徐波睡眠（後述）の間に被験者１２に感覚刺激を与えるよう構成されてもよい。感覚刺激器１６は、徐波活動（SWA: slow wave activity）（0.5ないし4Hz帯域におけるEEGパワー）を誘起、維持および／または調整するよう、睡眠セッションの間に被験者１２に感覚刺激を与えるよう構成されてもよい。いくつかの実施形態では、感覚刺激器１６は、調整が被験者１２におけるSWAの増大、減少および／または他の調整を含むよう構成されてもよい。いくつかの実施形態では、感覚刺激の送達は、SWAに関連する睡眠段階に対応するようなタイミングにされる、被験者１２を睡眠から覚醒させるようなタイミングにされる、および／または被験者１２における他の睡眠に対応するようなタイミングにされる。

いくつかの実施形態では、感覚刺激器１６は、非侵襲的な脳刺激および／または他の方法を通じてSWAを誘起および／または調整するよう構成されてもよい。感覚刺激器１６は、感覚刺激を使って非侵襲的な脳刺激を通じてSWAを誘起および／または調整するよう構成されてもよい。感覚刺激は、香り、音、視覚的刺激、接触、味および／または他の刺激を含む。たとえば、経頭蓋磁気刺激が被験者１２に加えられて、SWAを惹起、増大および／または減少させてもよい。もう一つの例として、感覚刺激器１６は、被験者１２の聴覚的な刺激を介してSWAを誘起および／または調整するよう構成されてもよい。感覚刺激器１６の例は、音楽プレーヤー、トーン生成器、被験者１２の頭皮上の電極の集まり、振動刺激（体性感覚刺激としても知られる）を送達するユニット、脳の皮質を直接刺激するために磁場を生成するコイル、光生成器、芳香ディスペンサーおよび／または他のデバイスを含んでいてもよい。

センサー１８は、被験者１２の脳活動に関係した情報および／または他の情報を伝達する出力信号を生成するよう構成される。センサー１８は、被験者１２の睡眠セッションの間に継続的に、睡眠セッションの間に規則的な間隔で、および／または他の時点で、出力信号を生成するよう構成される。出力信号は、脳活動に関係した情報とともに被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む。被験者１２の脳活動は、現在の睡眠段階、被験者１２におけるSWAおよび／または被験者１２の他の特性に対応してもよい。被験者１２の脳活動は、急速眼球運動（REM）睡眠、非急速眼球運動（NREM）睡眠および／または他の睡眠に関連していてもよい。被験者１２の睡眠段階は、NREM段階N1、段階N2または段階N3睡眠、REM睡眠および／または他の睡眠段階の一つまたは複数を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、N1は軽い睡眠状態に対応し、N3は深い睡眠状態に対応する。いくつかの実施形態では、NREM段階３または段階２の睡眠は徐波（たとえば深い）睡眠であってもよい。センサー１８は、そのようなパラメータを直接的および／または間接的に測定する一つまたは複数のセンサーを含んでいてもよい。たとえば、センサー１８は、被験者１２の脳内の電流から帰結する被験者１２の頭皮に沿った電気活動を検出するよう構成された電極を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、一つまたは複数のセンサー１８はEEG電極および／または他のセンサーである。EEGは睡眠セッションを通じて変化を示す。たとえば典型的にはEEGデルタ・パワー（徐波活動（SWA）としても知られる）における顕著な変化が見える。SWAは0.5〜4.5Hz帯域におけるEEG信号のパワーに対応する。いくつかの実施形態では、この帯域は0.5〜4Hzに設定される。SWAは、所与の睡眠セッションの巡回的な変動を通じた典型的な挙動をもつ。SWAは、非急速眼球運動睡眠（NREM）の間に増大し、急速眼球運動（REM）睡眠の開始前に減少し、REMの間は低いままである。相続くNREMエピソードにおけるSWAは、エピソードから次のエピソードへと漸進的に減少する。SWAが推定されてもよく、および／または徐波睡眠（たとえば段階N3）は所与の睡眠セッションの間の被験者１２のEEGから判別されてもよい。

センサー１８は被験者１２の近くの単一の位置に図示されているが、これは限定することは意図されていない。センサー１８は、複数の位置に配置されるセンサー、たとえば被験者１２の皮膚に取り外し可能な仕方で結合されるもの、被験者１２の衣服に取り外し可能な仕方で結合されるもの、被験者１２が身につけるもの（たとえばヘッドバンド、リストバンドなど）および／または他の位置のものを含んでいてもよい。たとえば、心臓アーチファクトが意図的に誘起されるよう、センサー１８は、シールおよび／または他の結合機構により被験者１２の皮膚に取り外し可能に結合されてもよい。これらの実施形態において、センサー１８は、被験者１２の主要な動脈の近くで被験者１２の乳様突起やや下に配置される。

プロセッサ２０は、システム１０における情報処理機能を提供するよう構成される。よって、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設計されたデジタル回路、情報を処理するよう設計されたアナログ回路、状態機械および／または電子的に情報を処理するための他の機構の一つまたは複数を含んでいてもよい。プロセッサ２０は図１では単一のエンティティーとして示されているが、これは単に例解のためである。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０は複数の処理ユニットを有していてもよい。これらの処理ユニットは、同じ装置（たとえばセンサー１８）内に物理的に位置されてもよく、あるいはプロセッサ２０は協働して動作する複数の装置の処理機能を表わしていてもよい。

図１に示されるように、プロセッサ２０は、一つまた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構成される。前記一つまたは複数のコンピュータ・プログラム・コンポーネントは、復調コンポーネント３０、パラメータ・コンポーネント３２、睡眠段階コンポーネント３４、制御コンポーネント３６および／または他のコンポーネントの一つまたは複数を含んでいてもよい。プロセッサ２０は、コンポーネント３０、３２、３４、３６および／または他のコンポーネントを、ソフトウェア；ハードウェア；ファームウェア；ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの何らかの組み合わせ；および／またはプロセッサ２０上の処理機能を構成するための他の機構によって、実行するよう構成されていてもよい。

コンポーネント３０、３２、３４および３６は図１では単一の処理ユニット内で共存するものとして図示されているが、プロセッサ２０が複数の処理ユニットを有する実施形態では、コンポーネント３０、３２、３４、３６および／または他のコンポーネントの一つまたは複数が他のコンポーネントからリモートに位置していてもよいことは理解しておくべきである。後述する種々のコンポーネント３０、３２、３４、３６および／または他のコンポーネントによって提供される機能の記述は、例解目的のためであり、限定することは意図されていない。コンポーネント３０、３２、３４および／または３６のいずれも、記載されるより多くのまたは少ない機能を提供してもよいからである。たとえば、コンポーネント３０、３２、３４および／または３６の一つまたは複数がなくされてもよく、その機能の一部または全部が他のコンポーネント３０、３２、３４および／または３６によって提供されてもよい。もう一つの例として、プロセッサ２０が、下記でコンポーネント３０、３２、３４および／または３６の一つに帰されている機能の一部または全部を実行しうる一つまたは複数の追加的コンポーネントを実行するよう構成されてもよい。

復調コンポーネント３０は、センサー１８（たとえばEEG電極）からの出力信号（たとえばEEG信号）を復調するよう構成される。出力信号は、脳活動に関係した情報と、心臓アーチファクト情報とを分離するよう復調される。いくつかの実施形態では、復調コンポーネント３０は、復調を開始する前に、心臓アーチファクト情報が存在するかどうかを判定するよう構成される。いくつかの実施形態では、出力信号の復調および／または心臓アーチファクト情報が存在するかどうかの判定は、被験者１２の睡眠セッションの間にEEGを生成および／またはモニタリングすることを含んでいてもよい。EEGはたとえばユーザー・インターフェース２４によって表示されてもよい。EEG信号および／またはセンサー１８からの他の信号、EEG自身（たとえばユーザー・インターフェース２４によって表示される）および／または他の情報を与えられて、信号における心臓アーチファクトの存在は、信号における周期的なスパイクの生起と、それらのスパイクの背景EEGとの相関の欠如とに基づいて、検出される。その際、心臓アーチファクトを含む信号y(n)についての式は、
y(n)＝x(n)＋s(n) (1)
と書ける。ここで、x(n)は信号のEEG関係の部分であり、s(n)はたとえば信号中の規則的に離間したスパイクを含みうる心臓アーチファクトである。ティーガー・カイザー・エネルギー演算子（Teager-Kaiser energy operator）Ψ[・]（式(2)参照）を使って、たとえば相関していないスパイク活動を検出することができる。

Ψ[y(n)]＝y²(n)−y(n＋1)・y(n−1) (2)
x(n)およびs(n)は相関していないので、式(3)が成り立つ。

Ψ[y(n)]＝Ψ[x(n)]＋Ψ[s(n)] (3)
加えて、スパイク活動については、Ψ[x(n)]〜Ψ[s(n)]であり、非スパイク活動についてはΨ[s(n)]〜0である。よって、Ψ[y(n)]は信号にスパイクがあるときに最大値をもつ。復調コンポーネント３０は、Ψ[y(n)]振幅（たとえば少なくとも200μV²）およびスパイク継続時間（たとえば振幅閾値との交差と交差の間の約40ミリ秒まで）について閾値を設定し、これらの閾値の一方または両方が破られるときに信号中にスパイク（アーチファクト）を検出するよう構成される。ひとたび候補となる心臓スパイクが検出されれば、次の段階は、スパイク間の間隔についての統計を推定することを含む。たとえばメジアンのスパイク間間隔が特に有用である。このメジアンが約0.8から約1.5sまでの間の区間内にあれば、信号に心臓アーチファクトが存在する可能性が高いからである。

限定しない例として、図３は、センサー１８（図１）からの出力（たとえばEEG）信号における心臓アーチファクトの検出を示している。二つの信号３００、３０２が図３に示されている。信号３００はEEG ３０６における心臓スパイク３０４の存在を示す。EEG ３０６は、K複合３０８の存在から、被験者１２（図１）が睡眠段階N2にいることを示す。図３では、EEG ２０６は250Hzでサンプリングされている（だがこれは限定することは意図されていない）。信号３０２はΨ[y(n)]を示している。振幅および継続時間閾値は、復調コンポーネント３０によって（たとえば上記のように）適用され、心臓スパイク３０４を識別する（３１０）。図３では、連続する検出されたピークkおよびk＋1の間の間隔の継続時間は、r_kと称されている。次いで、復調コンポーネント３０はr_k間隔のメジアンおよび／またはそれに関係した他の値および／または統計量を推定してもよい（３２０）。たとえばメジアンが参照符号３３０で示されるように約0.8から約1.5秒までの間であれば、復調コンポーネント３０は、出力（たとえばEEG）信号が心臓アーチファクトをもつと判定する（３４０）。約0.8から約1.5秒までの間の上記した時間間隔は限定することは意図されていない。復調コンポーネント３０は、システム１０が本稿に記載されるように機能することを許容する任意の間隔に基づいて心臓アーチファクトを検出するよう構成されうる。いくつかの実施形態では、本稿に記載される閾値レベル（たとえば振幅閾値、ピーク間間隔閾値など）は製造時に決定される、ユーザー・インターフェース２４（図１）を介してユーザーにより決定される、プロセッサ２０（図１）により自動的に決定されるおよび／または他の方法により決定される。

図１に戻ると、いくつかの実施形態では、復調コンポーネント３０は、（たとえばセンサー出力信号に心臓アーチファクトが存在すると判定することに応答しての）復調は、経験的なモード分解フレームワークを使って、センサー１８からの出力（たとえばEEG）信号を、脳活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分（たとえば固有モード関数）と、心臓活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分（たとえば固有モード関数）に分離することを含む。分解プロセス・アルゴリズムの例４００が図４に示されている。復調コンポーネント３０（図１）は、分解プロセスが逐次反復的であり、以下の段階の一つまたは複数を有するよう構成される：いわゆる残差信号をr(n)＝y(n)と置き、逐次反復回数および成分数をいずれも0に設定することによって、アルゴリズムを初期化し（４０２）；固有モード関数c(n)の極大および極小を識別し（４０４）、たとえばそれぞれ極大および極小に対してスプライン補間を使って上側包絡線U(n)および下側包絡線L(n)を生成し；二つの包絡線の平均M(n)＝[U(n)＋L(n)]/2を決定し（４０８）；M(n)をc(n)から減算４１０して成分候補を得て、この値をc(n)に割り当てる（４１２）（たとえばc(n)←c(n)−M(n)）。いくつかの実施形態では、上側包絡線は所与の継続時間のあらかじめ定義されたスライド窓（たとえば0.5秒の重なりをもって1秒間）における諸極大から構成される信号である。下側包絡線は所与の継続時間のあらかじめ定義されたスライド窓（たとえば0.5秒の重なりをもって1秒間）における諸極小から構成される信号である。いくつかの実施形態では、復調コンポーネント３０は、初期化４０２後の諸段階を反復する（４１４）よう構成され、反復工程の数はたとえば10である。この例では10回の反復工程が使われているが、これは限定することは意図されていない。復調コンポーネント３０は、上記のように別個の、安定した個別の振動成分を識別する任意の数の反復工程を使用してもよい。いくつかの実施形態では、反復工程の数は製造時に決定される、ユーザー・インターフェース２４（図１）を介してユーザーにより決定される、プロセッサ２０（図１）により自動的に決定されるおよび／または他の方法により決定される。

たとえば10回の反復工程が完了した後、復調コンポーネント３０は、結果として得られるc(n)を固有モード関数として選択し（４１６）、差r(n)＝y(n)−c(n)を決定し（４１８）、c(n)をr(n)に割り当て直す（４２０）よう構成される。復調コンポーネント３０は、上記のプロセスを、固有モード関数の数が所定の量（たとえば12）に達するまで繰り返し（４２２）、その後プロセスを終了する（４２４）よう構成される。いくつかの実施形態では、固有モード関数の所定の量は、製造時に決定される、ユーザー・インターフェース２４（図１）を介してユーザーにより決定される、プロセッサ２０（図１）により自動的に決定されるおよび／または他の方法により決定される。

図５は、センサー１８（図１）からの出力信号５００ y(n)と、上記のように該出力信号への分解アルゴリズムの適用から帰結する分離された個別の振動成分５０２（たとえば固有モード関数）とを示している。アルゴリズムを介して同定された（たとえば）12個の成分５０２（固有モード関数）のうち、一つまたは複数は（主として）心臓アーチファクト情報を含んでいてもよく、一方、一つまたは複数の他の成分は（主として）脳活動（たとえばEEG）情報を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、復調コンポーネント３０は、個別の成分が主として心臓アーチファクト情報を含むか、主として脳活動情報を含むかを、その個別の成分における（上記のようにして検出される）心臓スパイクの有無に基づいて判定する。図５に示される例では、成分１および成分２は主として心臓アーチファクト情報を含み、成分３〜成分１１は主として脳活動情報を含んでいる。成分１２は巡回的な挙動を示さない。

いくつかの実施形態では、復調コンポーネント３０は、主として心臓アーチファクト情報を含む成分（たとえば成分１、２）を加法的に組み合わせて、心臓干渉信号５０４を決定するよう構成される。いくつかの実施形態では、復調コンポーネント３０は、主として脳活動情報を含む成分（たとえば成分３〜１１）を加法的に組み合わせて、きれいなEEG信号５０６を決定するよう構成される。図５に示されるように、EEG信号５０６はK複合５０８を示す。

いくつかの実施形態では、心臓干渉は図６に示される脈信号６００として現われる。図６に示される例では、もとの信号６０２は、上記のように復調コンポーネント３０（図１）によって個別の成分（固有モード関数６０４）に分離されている。成分１〜成分３は加法的に組み合わされて脈信号６００を決定し、成分４〜１０は加法的に組み合わされてきれいなEEG信号６０８を決定する。この特定の例について、EEG信号６０８はアルファ振動（目を閉じた覚醒状態に特徴的）を示す。

図１に戻ると、パラメータ・コンポーネント３２は、一つまたは複数の脳活動パラメータ、一つまたは複数の心臓活動パラメータおよび／または他のパラメータを決定するよう構成される。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の脳活動パラメータは、再構成されたEEG信号（たとえば図５に示されるEEG信号５０６）を含んでいてもよい脳活動に関係した分離された情報および／または他の情報に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の脳活動パラメータは、EEGに関係したパラメータ、たとえばEEGのさまざまな周波数帯域におけるパワー、低周波数帯域のパワーと高周波数帯域のパワーの比および／または他のパラメータを含む。いくつかの実施形態では、パラメータ・コンポーネント３２は、前記一つまたは複数の脳活動パラメータが、EEG信号の周波数、振幅、位相、特定の睡眠パターン、たとえば紡錘波、K複合または睡眠徐波、アルファ波および／または他の特性の存在である、および／またはそれらに関係しているよう、構成される。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の脳活動パラメータを決定することは、脳活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることおよび／またはそれらに対して他の数学的演算を実行することを含む。たとえば、いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の脳活動パラメータは、EEG信号の周波数、振幅および／または他の特性に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、決定された脳活動パラメータおよび／またはEEGの特性は、上記のREMおよび／またはNREM睡眠段階に対応する睡眠状態であってもよく、および／またはかかる睡眠状態を示してもよい。いくつかの実施形態では、決定された脳活動パラメータは上記のようなREMおよび／またはNREM睡眠段階である。

いくつかの実施形態では、心臓活動パラメータは、分離された心臓アーチファクト情報および／または他の情報に基づいて決定される。分離された心臓アーチファクト情報は、再構成された心臓干渉信号（たとえば心臓干渉信号５０４）および／または他の情報を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、心臓活動パラメータは、心拍数変動性（HRV）および／または他の心臓活動パラメータを含む。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定することは、心臓活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることおよび／またはそれらに対して他の数学的演算を実行することを含む。たとえば、パラメータ・コンポーネント３２は、心臓干渉信号（たとえば図５に示される信号５０４）におけるスパイク間の間隔を決定してもよい。パラメータ・コンポーネント３２は、該スパイク間の間隔および／または他の情報に基づいてHRVを決定してもよい。スパイクは、図３に示されるようにスパイク間の間隔r1、r2、……、rQのシーケンスを推定するために使われる（要素３２０）。これらを使って、スペクトル心拍数変動性を、低周波数（LF）帯域（約0.05ないし約0.15Hz）のパワーと高周波数（HF）帯域（約0.15ないし約0.4Hz）のパワーの比として推定する。REMについての比LF/HF（図７の要素７０６）は、NREM睡眠（図７の要素７０２）または覚醒（図７の要素７０４）についての比より有意に高い。

睡眠段階コンポーネント３４は、被験者１２における一つまたは複数の睡眠段階を判別するよう構成される。いくつかの実施形態では、睡眠段階コンポーネント３４は、被験者１２の睡眠セッションの間に、睡眠段階をリアルタイムまたはほぼリアルタイムで判別する。睡眠段階は、前記一つまたは複数の脳活動パラメータ、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータおよび／または他の情報に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションの間の被験者１２の睡眠段階を判別することは、前記一つまたは複数の脳活動パラメータに基づいてNREM睡眠段階を判別すること、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいてREM睡眠段階を判別すること、および／または他の判別を含む。

たとえば、いくつかの実施形態では、睡眠段階コンポーネント３４は、スペクトル心拍数変動性の低周波数帯域のパワーと高周波数帯域のパワーとの間の比に基づいて睡眠段階を決定するよう構成される。図７は、図３に示される信号３００（センサー１８からの例示的な出力信号）についてのNREM睡眠段階７０２、覚醒７０４およびREM ７０６についての低周波数と高周波数の比（LF/HF）７００を示している。いくつかの実施形態では、睡眠段階コンポーネント３４（図１）は、個々の睡眠段階７１０、７１２、７１４、７１６について閾値となる低周波数と高周波数の比の値を破ることに基づいて、睡眠段階を判別するよう構成される。いくつかの実施形態では、睡眠段階コンポーネント３４は、REMの閾値比の値７１６に基づいて、REMだけを他の睡眠段階から区別するよう構成される。閾値７１０〜７１６は、それぞれのグラフの棒のいちばん上に示されているが、これは限定することは意図されていない。閾値７１０〜７１６は、システム１０（図１）が本稿に記載されるように機能することを許容するいかなる値を有していてもよい。たとえば、REMについての閾値７１６は、約3の比のところに位置していてもよく、LF/HF比が覚醒を示す比を超えて増大すると、REM睡眠が検出される。

いくつかの実施形態では、睡眠段階コンポーネント３４（図１）は、NREM睡眠の間のEEG特性（たとえばパラメータ・コンポーネント３２によって決定されたパラメータ）に基づいて睡眠段階を判別するよう構成される。かかる特性は、睡眠段階N1についてのアルファ波（たとえば約8〜12Hz）からシータ（たとえば約4〜7Hz）への遷移；睡眠段階N2についての、睡眠紡錘波（たとえば約11ないし16Hz）および／またはK複合（たとえば睡眠徐波と同様）の存在；睡眠段階N3についての約75マイクロボルトより大きなピークツーピークの振幅をもつ、睡眠徐波としても知られるデルタ波（約0.5ないし2Hz）の存在；および／または他の特性を含む。決定された睡眠段階は、軽いREM睡眠、深いNREM睡眠および／または他の睡眠段階のような睡眠状態であってもよい。軽いNREM睡眠は、アルファ活動（たとえば8〜12Hz帯域におけるEEGパワー）がもはや存在せず、かつ徐波活動はまだ存在しないという事実によって特徴付けられる睡眠状態であってもよい。さらに、紡錘波活動（11ないし16Hz帯域におけるEEGパワー）が高くてもよい。深いNREM睡眠は、たとえばデルタ活動（たとえば0ないし4Hz帯域におけるEEGパワー）が優勢である、という事実によって特徴付けられてもよい。

図１に戻ると、制御コンポーネント３６は、睡眠セッションの間および／または他の時点において被験者１２に感覚刺激を与えるよう感覚刺激器１６を制御するよう構成される。制御コンポーネント３６は、睡眠段階コンポーネント３４からの睡眠段階情報、パラメータ・コンポーネント３２からのパラメータ情報、センサー１８からの出力信号、復調の間に決定される情報および／または他の情報に基づいて、感覚刺激器１６を制御するよう構成される。感覚刺激器１６を制御することは、被験者１２に与えられる刺激のタイミング、周波数、強度および／または他のパラメータを決定することを含む。被験者１２に与えられる刺激のタイミング、周波数、強度および／または他のパラメータは、睡眠セッションの間のたとえば被験者１２における徐波活動を増大および／または減少させるため、睡眠状態および／または段階の間の遷移を容易にするためおよび／または他の理由のために制御されてもよい。タイミング、周波数、強度および／または他のパラメータの決定は、被験者１２の以前の睡眠セッションからの情報に基づいて決定されてもよく、被験者１２に関係した被験者の代表的な群の諸睡眠セッションが製造時に決定されてもよく、および／または他の方法によって決定されてもよい。

いくつかの実施形態では、制御コンポーネント３６は、感覚刺激（たとえば聴覚的なトーン）のタイミングが、段階N3睡眠および／または他の睡眠段階の間に被験者１２に送達される個々の刺激の間の規則的な反復的な時間間隔を有するように、感覚刺激器１６を制御するよう構成される。いくつかの実施形態では、制御コンポーネント３６は、感覚刺激が意図せずして被験者１２を目覚めさせることのないように、睡眠セッション中に感覚刺激を与えるよう、感覚刺激器１６を制御してもよい。電子的記憶２２は、情報を電子的に記憶する電子記憶媒体を有する。電子的記憶２２の電子記憶媒体は、システム１０と一体的に（すなわち、実質的に取り外し不可能な仕方で）提供されるシステム記憶および／またはたとえばポート（たとえばUSBポート、ファイアワイヤ・ポートなど）またはドライブ（たとえばディスクドライブなど）を介してシステム１０に取り外し可能式に接続可能な取り外し可能記憶の一方または両方を含んでいてもよい。電子的記憶２２は、光学的に読み取り可能な記憶媒体（たとえば光ディスクなど）、磁気的に読み取り可能な記憶媒体（たとえば磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブなど）、電荷ベースの記憶媒体（たとえばEPROM、RAMなど）、半導体記憶媒体（たとえばフラッシュドライブなど）および／または他の電子的に読み取り可能な記憶媒体の一つまたは複数を有していてもよい。電子的記憶２２は、ソフトウェア・アルゴリズム、アルゴリズム入力、プロセッサ２０によって決定された情報、ユーザー・インターフェース２４および／または外部コンピューティング・システムを介して受領された情報および／またはシステム１０が適正に機能できるようにする他の情報を記憶してもよい。たとえば、電子的記憶２０は、（全体的にまたは部分的に）システム１０内の別個のコンポーネントであってもよく、あるいは電子的記憶２０は、システム１０の一つまたは複数の他のコンポーネント（たとえばプロセッサ２０）と（全体的または部分的に）一体的に設けられてもよい。

ユーザー・インターフェース２４は、システム１０と被験者１２および／または他のユーザーとの間のインターフェースを提供するよう構成され、これを通じて被験者１２および／または他のユーザーは、システム１０に情報を提供し、システム１０から情報を受領しうる。たとえば、ユーザー・インターフェース２４はEEGをユーザーに対して表示してもよい。これは、まとめて「情報」と称される、データ、手がかり、結果、命令および／または他の任意の通信可能な項目がユーザー（たとえば被験者１２、ケア担当者および／または他のユーザー）と感覚刺激器１６、センサー１８、プロセッサ２０、電子的記憶２２および／またはシステム１０の他のコンポーネントのうちの一つまたは複数との間で伝えられることを可能にする。

ユーザー・インターフェース２４に含めるのに好適なインターフェース・デバイスの例は、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、表示画面、タッチスクリーン、スピーカー、マイクロフォン、インジケーター・ライト、可聴アラーム、プリンター、触覚式フィードバック・デバイスおよび／または他のインターフェース・デバイスを含む。いくつかの実施形態では、ユーザー・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。いくつかの実施形態では、ユーザー・インターフェース２４は、プロセッサ２０、電子的記憶２２および／またはシステム１０の他のコンポーネントと一体的に設けられる少なくとも一つのインターフェースを有する。

有線であれ無線であれ他の通信技法も本開示によってユーザー・インターフェース２４として考えられていることは理解される。たとえば、本開示は、ユーザー・インターフェース２４が電子的記憶２２によって提供されるリムーバブル記憶インターフェースと統合されてもよいことを考えている。この例において、ユーザーがシステム１０の実装をカスタマイズできるようにする情報が、リムーバブル記憶（たと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など）からシステム１０にロードされてもよい。ユーザー・インターフェース２４としてシステム１０と一緒に使うために適応された他の例示的な入力デバイスおよび技法は、これに限られないが、RS-232ポート、RFリンク、IRリンク、モデム（電話、ケーブルまたはその他）を含む。要するに、システム１０と情報を通信するための任意の技法が本開示によってユーザー・インターフェース２４として考えられる。

図８は、判別システムによりEEG信号における心臓アーチファクト情報に基づいて睡眠段階を判別する方法８００を示している。該システムは、一つまたは複数のセンサー、一つまたは複数のハードウェア・プロセッサ、および／または他のコンポーネントを有する。下記に呈示される方法８００の動作は、例示的であることが意図されている。いくつかの実施形態では、方法８００は、記載されない一つまたは複数の追加的な動作とともに、および／または論じられている動作のうちの一つまたは複数なしで、達成されてもよい。さらに、方法８００の動作について図８に示され、以下で記述される順序は、限定するものであることは意図されていない。

いくつかの実施形態では、方法８００は、一つまたは複数の処理装置（たとえば、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設計されたデジタル回路、情報を処理するよう設計されたアナログ回路、状態機械および／または電子的に情報を処理するための他の機構）において実装されてもよい。前記一つまたは複数の処理装置は、電子的記憶媒体上に電子的に記憶されている命令に応答して方法８００の動作の一部または全部を実行する一つまたは複数のデバイスを含んでいてもよい。前記一つまたは複数の処理装置は、方法８００の動作のうち一つまたは複数の動作の実行のために特に設計されるハードウェア、ファームウェアおよび／またはソフトウェアを通じて構成された一つまたは複数のデバイスを含んでいてもよい。

動作８０２では、睡眠セッションの間に被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号が生成される。前記出力信号は、脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数のセンサーは、脳波記録（EEG）センサーおよび／または他のセンサーである。いくつかの実施形態では、動作８０２は、センサー１８（図１に示し、本稿で記載されている）と同じまたは同様の一つまたは複数のセンサーによって実行される。

動作８０４では、前記出力信号が復調される。前記出力信号は復調されて、脳活動に関係した情報と心臓アーチファクト情報とを分離する。いくつかの実施形態では、動作８０４は、復調開始前に心臓アーチファクト情報が存在するかどうかを判定することを含んでいてもよく、および／または復調が、心臓アーチファクト情報が存在するかどうかをまず判定することを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、復調は、出力信号を、脳活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分および心臓活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分に分離するために、経験的なモード分解フレームワークを使うことを含む。いくつかの実施形態では、動作８０４は、復調コンポーネント３０（図１に示し、本稿で記載されている）と同じまたは同様のハードウェア・プロセッサ・コンポーネントによって実行される。

動作８０６では、脳活動に関係した分離された情報に基づいて、一つまたは複数の脳活動パラメータが決定される。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の脳活動パラメータは、EEG関係のパラメータおよび／または他のパラメータを含む。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の脳活動パラメータを決定することは、脳活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含む。いくつかの実施形態では、動作８０６は、パラメータ・コンポーネント３２（図１に示し、本稿で記載されている）と同じまたは同様のハードウェア・プロセッサ・コンポーネントによって実行される。

動作８０８では、一つまたは複数の心臓活動パラメータが決定される。心臓活動パラメータは、分離された心臓アーチファクト情報に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、心臓活動パラメータは、心拍数変動性（HRV）および／または他の心臓活動パラメータを含む。いくつかの実施形態では、前記一つまたは複数の心臓パラメータを決定することは、心臓活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含む。いくつかの実施形態では、動作８０８は、パラメータ・コンポーネント３２（図１に示し、本稿で記載されている）と同じまたは同様のハードウェア・プロセッサ・コンポーネントによって実行される。

動作８１０では、被験者における一つまたは複数の睡眠段階が判別される。睡眠段階は、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて決定される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別することは、前記一つまたは複数の脳活動パラメータに基づいてNREM睡眠段階を判別し、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいてREM睡眠段階を判別することを含む。いくつかの実施形態では、動作８１０は、睡眠段階コンポーネント３４（図１に示し、本稿で記載されている）と同じまたは同様のハードウェア・プロセッサ・コンポーネントによって実行される。

請求項において、括弧内に置かれた参照符号があったとしても、請求項を限定するものと解釈されない。単語「有する」または「含む」は、請求項で挙げられている以外の要素やステップの存在を排除しない。いくつかの手段を列挙している装置請求項において、これらの手段のいくつかは同一のハードウェア項目によって具現されてもよい。要素の単数の表現はそのような要素の複数の存在を排除しない。いくつかの手段を列挙している任意の装置請求項において、これらの手段のいくつかは同一のハードウェア項目によって具現されてもよい。ある種の要素が互いに異なる従属請求項において記載されているというだけの事実が、それらの要素が組み合わせて使用できないことを示すものではない。

上記の記述は、現在、最も実際的であり、好ましい実施形態であると考えられているものに基づいて例解のための詳細を与えているが、そのような詳細はあくまでもその目的のためであって、本開示は開示されている実施形態に限定されず、逆に、付属の請求項の精神および範囲内にある修正および等価な構成をカバーすることが意図されていることは理解されるものとする。たとえば、本開示は、可能な限りにおいて、任意の実施形態の一つまたは複数の特徴が他の任意の実施形態の一つまたは複数の特徴と組み合わされることができることを考えていることは理解しておくものとする。

Claims

睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別するよう構成されたシステムであって、当該システムは：
被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成するよう構成された一つまたは複数のセンサーであって、前記出力信号は、前記脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む、センサーと；
前記一つまたは複数のセンサーと動作上通信する一つまたは複数のハードウェア・プロセッサとを有しており、前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、機械可読命令によって：
前記出力信号を復調して、前記脳活動に関係した情報と前記心臓アーチファクト情報とを分離し；
分離された脳活動に関係した情報に基づいて一つまたは複数の脳活動パラメータを決定し；
分離された心臓アーチファクト情報に基づいて一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定し；
前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別するよう構成されている、
システム。
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別することが、前記一つまたは複数の脳活動パラメータに基づいてNREM睡眠段階を判別し、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいてREM睡眠段階を判別することを含むよう、構成されている、請求項１記載のシステム。
前記一つまたは複数のセンサーが脳波記録（EEG）センサーであり、前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、前記一つまたは複数の脳活動パラメータが一つまたは複数のEEGパラメータを含み、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータが心拍数変動性および／またはスペクトル心拍数変動性を含むよう構成されている、請求項１記載のシステム。
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、前記復調が、経験的なモード分解フレームワークを使って前記出力信号を、脳活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分および心臓活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分に分離することを含むよう構成されている、請求項１記載のシステム。
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサは、前記一つまたは複数の脳活動パラメータを決定することが、前記脳活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含み、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定することが、前記心臓活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含むよう構成されている、請求項４記載のシステム。
睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別システムにより判別する方法であって、前記システムは、一つまたは複数のセンサーおよび一つまたは複数のハードウェア・プロセッサを有し、当該方法は：
前記一つまたは複数のセンサーにより、被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成する段階であって、前記出力信号は、前記脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む、段階と；
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、前記出力信号を復調して、前記脳活動に関係した情報と前記心臓アーチファクト情報とを分離する段階と；
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、分離された脳活動に関係した情報に基づいて一つまたは複数の脳活動パラメータを決定する段階と；
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、分離された心臓アーチファクト情報に基づいて一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定する段階と；
前記一つまたは複数のハードウェア・プロセッサにより、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別する段階とを含む、
方法。
当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別することが、前記一つまたは複数の脳活動パラメータに基づいてNREM睡眠段階を判別し、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいてREM睡眠段階を判別することを含む、請求項６記載の方法。
前記一つまたは複数のセンサーが脳波記録（EEG）センサーであり、前記一つまたは複数の脳活動パラメータが一つまたは複数のEEGパラメータを含み、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータが心拍数変動性および／またはスペクトル心拍数変動性を含む、請求項６記載の方法。
前記復調が、経験的なモード分解フレームワークを使って前記出力信号を、脳活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分および心臓活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分に分離することを含む、請求項６記載の方法。
前記一つまたは複数の脳活動パラメータを決定することが、前記脳活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含み、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定することが、前記心臓活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含む、請求項９記載の方法。
睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別するよう構成されたシステムであって、当該システムは：
被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成する手段であって、前記出力信号は、前記脳活動に関係した情報とともに、被験者の心臓活動に関係した心臓アーチファクト情報を含む、手段と；
前記出力信号を復調して、前記脳活動に関係した情報と前記心臓アーチファクト情報とを分離する手段と；
分離された脳活動に関係した情報に基づいて一つまたは複数の脳活動パラメータを決定する手段と；
分離された心臓アーチファクト情報に基づいて一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定する手段と；
前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいて、当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を決定する手段とを有する、
システム。
当該睡眠セッションの間の被験者の睡眠段階を判別することが、前記一つまたは複数の脳活動パラメータに基づいてNREM睡眠段階を判別し、前記一つまたは複数の脳活動パラメータおよび前記一つまたは複数の心臓活動パラメータに基づいてREM睡眠段階を判別することを含む、請求項１１記載のシステム。
前記被験者の脳活動に関係した情報を伝達する出力信号を生成する手段が脳波記録（EEG）センサーを含み、前記一つまたは複数の脳活動パラメータが一つまたは複数のEEGパラメータを含み、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータが心拍数変動性および／またはスペクトル心拍数変動性を含む、請求項１１記載のシステム。
前記復調が、経験的なモード分解フレームワークを使って前記出力信号を、脳活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分および心臓活動に関係した一つまたは複数の個別の振動成分に分離することを含む、請求項１１記載のシステム。
前記一つまたは複数の脳活動パラメータを決定することが、前記脳活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含み、前記一つまたは複数の心臓活動パラメータを決定することが、前記心臓活動に関係した個別の振動成分を加法的に組み合わせることを含む、請求項１４記載のシステム。