JP2020156603A5

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Info

Publication number: JP2020156603A5
Application number: JP2019056902A
Authority: JP
Filing date: 2019-03-25
Publication date: 2022-03-28
Anticipated expiration: 2039-03-25

Description

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、ユーザの心拍間隔を用いて睡眠状態を判定することができる睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る睡眠状態判定装置は、
ユーザの心拍間隔を含む生体情報を測定する測定手段と、
前記測定手段が測定した前記生体情報に含まれる、睡眠中の人からは計測されない生体情報に基づいて、前記ユーザの体動を示す指標である体動特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記体動特徴量に基づいて、前記ユーザの睡眠状態を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの心拍間隔を用いた睡眠状態の判定が可能となる。

Claims

ユーザの心拍間隔を含む生体情報を測定する測定手段と、
前記測定手段が測定した前記生体情報に含まれる、睡眠中の人からは計測されない生体情報に基づいて、前記ユーザの体動を示す指標である体動特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記体動特徴量に基づいて、前記ユーザの睡眠状態を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする睡眠状態判定装置。
前記睡眠中の人からは計測されない生体情報として、前記測定手段が測定した前記生体情報のうち予め定めた基準に合致しない生体情報であるアウトライアを抽出する抽出手段をさらに備え、
前記取得手段は、前記抽出手段が抽出した前記アウトライアに基づいて、前記体動特徴量を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態判定装置。
前記抽出手段は、所定期間毎に、当該所定期間に測定された前記生体情報のなかから前記アウトライアを抽出し、
前記取得手段は、前記所定期間毎に、抽出された前記アウトライアに基づいて前記体動特徴量を取得し、
前記判定手段は、前記所定期間毎に、前記体動特徴量に基づいて当該所定期間における前記ユーザの睡眠状態を判定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の睡眠状態判定装置。
前記取得手段は、前記抽出手段が抽出した前記アウトライアの数と、前記測定手段が測定した前記生体情報のうち前記アウトライアを削除した生体情報であるインライアの数との割合に基づいて、前記体動特徴量を取得する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の睡眠状態判定装置。
前記取得手段は、前記抽出手段が抽出した前記アウトライアの数に基づいて、前記体動特徴量を取得する、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の睡眠状態判定装置。
前記取得手段は、前記測定手段が測定した前記生体情報のうち前記アウトライアを削除した生体情報であるインライアに基づいて、前記ユーザの睡眠の特徴を示す指標である睡眠特徴量をさらに取得し、
前記判定手段は、前記体動特徴量と前記睡眠特徴量とに基づいて睡眠状態を判定する、
ことを特徴とする請求項２乃至５の何れか１項に記載の睡眠状態判定装置。
前記取得手段は、前記インライアと、前記アウトライアを予め定めた基準に合致する生体情報に置換した生体情報とに基づいて、前記睡眠特徴量を取得する、
ことを特徴とする請求項６に記載の睡眠状態判定装置。
前記取得手段は、前記測定手段が測定した生体情報から前記体動特徴量と前記ユーザの睡眠の特徴を示す指標である睡眠特徴量とを取得し、
前記判定手段は、前記体動特徴量と前記睡眠特徴量とに基づいて睡眠状態を判定する、
ことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の睡眠状態判定装置。
所定期間における前記体動特徴量と当該所定期間における睡眠状態を示す情報とに基づいて、睡眠状態を判定するための機械学習モデルを学習する学習手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記学習手段が学習した機械学習モデルを用いて睡眠状態を判定する、
ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の睡眠状態判定装置。
睡眠状態判定装置が実行する睡眠状態判定方法であって、
外部のセンサにより測定されたユーザの心拍間隔を含む生体情報を取得し、前記取得された生体情報に含まれる、睡眠中の人からは計測されない生体情報に基づいて、前記ユーザの体動を示す指標である体動特徴量を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにて取得された前記体動特徴量に基づいて、前記ユーザの睡眠状態を判定する判定ステップと、
を含むことを特徴とする睡眠状態判定方法。
コンピュータを、
外部のセンサにより測定されたユーザの心拍間隔を含む生体情報を取得し、前記取得された生体情報に含まれる、睡眠中の人からは計測されない生体情報に基づいて、前記ユーザの体動を示す指標である体動特徴量を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された前記体動特徴量に基づいて、前記ユーザの睡眠状態を判定する判定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。