JP2021513880A - 睡眠アーキテクチャモデルに基づいてユーザに感覚刺激を送出するシステム及び方法 - Google Patents

睡眠アーキテクチャモデルに基づいてユーザに感覚刺激を送出するシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

本開示は、睡眠中に感覚刺激（例えばトーン及び／又は他の感覚刺激）を与えるシステム及び方法に関する。感覚刺激の送出は、訓練された時間依存性の睡眠段階モデルからの出力と、あまり目立たない睡眠監視装置（例えばアクチグラフィー装置、レーダー装置、ビデオアクチグラフィー装置、マットレスの下の装置等）との組み合わせに基づいて時間が決められる。本開示は、この情報に基づいてユーザが深い睡眠にあるかどうかを決定すること、及びユーザが深い睡眠にあることに応じて、感覚刺激を送出することを説明する。幾つかの実施例において、本システムは、１つ以上の感覚刺激器、１つ以上のハードウェア処理器、及び／又は他のコンポーネントを有する。

Description

本開示は、睡眠セッションにおける深い睡眠中、ユーザへの感覚刺激の送出を促すシステム及び方法に関する。
睡眠を監視する及び睡眠中のユーザに感覚刺激を送出するシステムは知られている。脳波（ＥＥＧ）センサ及び非ＥＥＧセンサの両方をベースとする睡眠監視並びに感覚刺激システムは知られている。ＥＥＧセンサベースのシステムは、しばしばユーザの頭皮に結合されるＥＥＧセンサを含む。睡眠の過程は脳の電気活動により主に特徴付けられることを考えると、ＥＥＧセンサベースのシステムは一般に、非ＥＥＧセンサベースのシステムに比べ、眠っている被験者に関してより正確な情報を生成する。しかしながら、非ＥＥＧセンサベースのシステムは、そのようなＥＥＧセンサ及びＥＥＧセンサベースのシステムに共通している関連する配線を含まないので、非ＥＥＧセンサベースのシステムは、あまり邪魔にならず、ユーザにとって快適である。
システムの使用中にユーザの快適性も維持しながら、先行技術のシステムに対して、眠っている被験者に関する正確な情報を生成することが可能であるシステムが必要とされる。
故に、本開示の１つ以上の態様は、睡眠セッションにおける深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出するように構成されるシステムに関する。このシステムは、睡眠セッション中、ユーザに感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激器、１つ以上のハードウェア処理器及び／又は他のコンポーネントを有する。１つ以上のハードウェア処理器は、前記１つ以上の感覚刺激器に結合される。前記処理器は、機械可読命令におり構成される。前記処理器は、ユーザ及び／又はユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報を得るように構成される。この過去の睡眠深度情報は、ユーザ及び／又はユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、前記ユーザ及び／又はユーザの母集団の脳活動に関係する。前記処理器は、予測モデルへの入力として前記過去の睡眠深度情報を提供することにより、この過去の睡眠深度情報に基づいて予測モデルを訓練するように構成される。前記処理器は、前記訓練された予測モデルに、睡眠セッション中、ユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させるように構成される。前記時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザが刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示す。前記処理器は、睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激をユーザに与えさせるように構成される。前記時間依存性の予測される睡眠段階がユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることを示すのに応じて、感覚刺激器に感覚刺激を前記ユーザに与えさせるように構成される。幾つかの実施例において、前記処理器は、睡眠セッション中のユーザに対する経時的な予測される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報を受信する、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記推定される睡眠段階及び予測される睡眠段階に基づいて、１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激を与えさせるように構成される。
本開示のもう１つの態様は、送出システムを用いて、睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出する方法に関する。前記システムは、睡眠セッション中のユーザに感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激器、機械可読命令により構成される１つ以上のハードウェア処理器、及び／又は他のコンポーネントを有する。前記方法は、１つ以上のハードウェア処理器を用いて、ユーザ及び／又はユーザの母集団の過去の睡眠深度情報を得るステップを有する。この過去の睡眠深度情報は、ユーザ及び／又はユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、ユーザ及び／又はユーザの母集団の脳活動に関係している。前記方法は、１つ以上のハードウェア処理器を用いて、予測モデルへの入力として過去の睡眠深度情報を提供することにより、この過去の睡眠深度情報に基づいて予測モデルを訓練するステップを有する。前記方法は、１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記訓練された予測モデルに、睡眠セッション中のユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させるステップを有する。前記時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザが刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示す。前記方法は、１つ以上のハードウェア処理器を用いて、睡眠セッション中の経時的な時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激をユーザに与えさせるステップを有する。前記時間依存性の予測される睡眠段階がユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることを示すのに応じて、１つ以上の感覚刺激器がユーザに感覚刺激を与える。幾つかの実施例において、前記方法は、１つ以上のハードウェア処理器を用いて、睡眠セッション中のユーザの経時的な推定される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報を受信する、及び前記睡眠セッション中の経時的な推定される睡眠段階及び予測される睡眠段階に基づいて、１つ以上の感覚刺激装置に感覚刺激を与えさせるステップを有する。
本開示のさらにもう１つの態様は、睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出するシステムに関係する。このシステムは、睡眠セッション中のユーザに感覚刺激を与える手段を有する。前記システムは、ユーザ及び／又はユーザの母集団の過去の睡眠深度情報を得る手段を有する。前記過去の睡眠深度情報は、ユーザ及び／又はユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、ユーザ及び／又はユーザの母集団の脳活動に関係している。前記システムは、予測モデルへの入力として過去の睡眠深度情報を提供することにより、この過去の睡眠深度情報に基づいて予測モデルを訓練する手段を有する。前記システムは、前記訓練された予測モデルに、睡眠セッション中のユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させる手段を有する。時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザが刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示す。前記システムは、睡眠セッション中の経時的な時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、感覚刺激を与える手段に、感覚刺激をユーザに与えさせる手段を有する。感覚刺激を与える手段は、時間依存性の予測される睡眠段階がユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることを示すのに応じて、ユーザに感覚刺激を与える。幾つかの実施例において、前記システムはさらに、睡眠セッション中のユーザの経時的な推定される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報を受信する、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記推定される睡眠段階及び予測される睡眠段階に基づいて、感覚刺激を生成する手段に感覚刺激を与えさせる手段を有する。
構成物の関連する要素の動作方法及び機能、並びに製造部品と製造の経済性との組み合わせと同じく、本開示のこれら及び他の目的、特徴並びに特性は、付随する図面を参照して、以下の説明及び添付の請求項を考慮するとより明白となり、これらの全てが本明細書を形成している。様々な図面において、同様の参照番号は対応する部品を示している。しかしながら、これら図面は単に例証及び説明を目的とするものであり、本発明の境界を規定するものとは意図されないことは明白に理解されるべきである。明細書及び請求項に用いられるように、文脈上明白に他の意味で述べている場合を除き、複数あることを述べなくとも、それらが複数あることも含んでいる。
１つ以上の実施例に従う、睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激の送出を促すように構成されるシステムの概略的な例示。 １つ以上の実施例に従う、その情報は得られた過去の睡眠深度情報の一部である、ユーザ手段の共通する時間基準における個々の睡眠セッションの例示的な整列を例示する。 １つ以上の実施例に従う、過去の睡眠深度情報にわたる睡眠セッションの時間依存性の個々の睡眠段階の確率を積層形式で例示する。 １つ以上の実施例に従う、過去の睡眠深度情報にわたる睡眠セッションの正規化された経時的な睡眠段階の確率を例示する。 １つ以上の実施例に従う、その情報は過去の睡眠深度情報に含まれる５つの個々の睡眠の夜に対する平均睡眠深度を例示する。 １つ以上の実施例に従う、ユーザが刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかの決定を例示する。 １つ以上の実施例に従う、システムにより行われる幾つかの動作を例示する。 １つ以上の実施例に従う、システムにより行われる幾つかの動作を例示する。 １つ以上の実施例に従う、時間依存性の予測される睡眠段階だけに基づいて、感覚刺激器が音響トーンを与えることを例示する。 １つ以上の実施例に従う、時間依存性の予測される睡眠段階だけに基づいて、感覚刺激器が音響トーンを与えることを例示する。 １つ以上の実施例に従う、個々のユーザに対する時間依存性の予測される睡眠段階を決定することを例示する。 １つ以上の実施例に従う、個々のユーザに対する時間依存性の予測される睡眠段階を決定することを例示する。 １つ以上の実施例に従う、睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出する方法を例示する。
明細書において、特に文脈上はっきりと述べていない限り、複数あると述べていなくても、それらが複数あることを含む。明細書において、"又は"という言葉は、特に文脈上はっきりと述べていない限り、"及び／又は"を意味する。明細書において、２つ以上の部品又は構成要素が"結合される"と述べることは、連動している限り、これらの部品が直接的に又は間接的、すなわち１つ以上の中間部品若しくは構成要素を介しての何れかにより接合される又は共に動作することを意味している。明細書において、"直接結合される"は、２つの要素が互いに直に接していることを意味している。明細書において、"固定して結合される"又は"固定される"は、２つの構成要素が互いに対し一定の方向を維持している間、１つとして移動するように結合されることを意味している。
明細書において、"ユニタリ(unitary)"という言葉は、構成要素が単一ピース又は単一ユニットとして作られることを意味している。すなわち、別々に作られ、その後ユニットとして連結される部分を含んでいる構成要素は、"ユニタリ"な構成要素又は本体ではない。明細書において、２つ以上の部品又は構成要素が互いに"係合する"と述べることは、これらの部品が互いに向けて直接的に又は１つ以上の中間部品若しくは構成要素を介して間接的にの何れかにより力を及ぼしていることを意味している。明細書において、"数字"は、１若しくは１以上の整数（すなわち複数）を意味する。
明細書において、例であり限定ではない方向の表現は、頂部、底部、左側、右側、上方、下方、前方、後方及びそれらの派生語は、図面に示される要素の方位に関連し、特に明瞭に言わない限り、請求項を制限しない。
図１は、ユーザ１２における睡眠の回復効果を高めさせるため、及び／又は他の目的のために、ユーザ１２への感覚刺激の送出を容易にするように構成されるシステム１０の概略的な例示である。幾つかの実施例において、システム１０は、外部リソース１４、感覚刺激器１６、処理器２０、電子記憶装置２２、ユーザインターフェース２４及び／又は他のコンポーネントの１つ以上を含む。幾つかの実施例において、システム１０は１つ以上のセンサ１８を含む。睡眠中に送出される聴覚及び／又は他の刺激を含む感覚刺激が、覚醒させることなく、ユーザ１２の徐波を高めさせるようなシステム１０が構成され、これは、例えば認知的利益及び睡眠回復の増強をもたらす。明細書に記載されるように、幾つかの実施例において、システム１０は、（例えば、予測モデルからの出力、外部の睡眠監視装置からの情報及び／又は他の情報に基づいて）睡眠セッション中の深い睡眠の期間を決定するように構成される。幾つかの実施例において、そのような決定に基づいて、システム１０は、覚醒させることなく、睡眠徐波を高めさせるために、感覚（例えば聴覚）刺激を送出するように構成される。幾つかの実施例において、深い睡眠の期間は、ユーザ１２の睡眠セッション中にリアルタイムで及び／又は略リアルタイムで決定される。
大規模なユーザの母集団に対する脳波（ＥＥＧ）センサベースの睡眠データ（過去の睡眠深度情報）は、（例えば以下に説明される外部リソース１４に含まれる）様々な供給源から入手可能である。ＥＥＧベースの睡眠データは、例えば従来技術の睡眠監視システムのユーザのＥＥＧセンサ出力信号に含まれる情報及び／又は他の情報を含む。幾つかの実施例において、システム１０は、このデータを解析する、並びにそのようなデータ及び／又は解析に基づいて、睡眠セッションの間の睡眠アーキテクチャのダイナミクス（例えば睡眠段階のシーケンス）並びに睡眠深度（例えば明細書に記載されるようなデルタとベータ及びデルタとアルファとの比率）のダイナミクスに対する予測モデルを供給するように構成される。この予測モデルは、システム１０により、感覚刺激を送出するための、ユーザ１２の深い睡眠の期間を予測するのに使用される。それに加えて又はその代わりに、前記予測モデルは、明細書に記載されるような刺激に応じて、睡眠段階の遷移を予想するのに使用される。幾つかの実施例において、システム１０は、ユーザ１２の深い睡眠及び/又は感覚刺激のタイミングを決定するために、予測モデルからの出力を、現在のＥＥＧセンサベースではない外部の睡眠監視装置（例えば手首式のアクチグラフィー装置、ビデオベースのアクチグラフィー装置、音響式睡眠監視装置、ベッド動きセンサ装置、心電図（ＥＣＧ）装置、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）装置等）からの情報と組み合わせるように構成され、このような装置は、典型的なＥＥＧセンサベースのシステムよりも煩わしくないが、このＥＥＧセンサベースのシステムよりも精度が低い。本文脈における精度は、グラウンドトゥルース（すなわち、熟練の睡眠専門家による手動でのスコアリング）に比べ、睡眠段階の検出誤差により定量化される。例えば、アクチグラフィーを用いて、睡眠状態及び覚醒状態だけが検出され得ること、並びに例えば深い睡眠又はＲＥＭ睡眠のような特定の状態は、アクチグラフィーを用いて検出されないことはよく知られている。幾つかの実施例において、システム１０は、深い睡眠及び／又は感覚刺激のタイミングを、外部の睡眠監視装置から情報を受け取ることなく（例えば、深い睡眠及び／又は感覚刺激のタイミングは、予測モデルの出力だけに基づいている）、又はそのような決定に上記の外部の睡眠監視装置の情報を用いることなく、決定するように構成される。
外部リソース１４は、情報の供給源（例えばデータベース、ウェブサイト等）、システム１０を用いて参加している外部エンティティ（例えば外部の睡眠監視装置、医療供給者の医療記録システム等の１つ以上）及び／又は他のリソースを含む。例えば、外部リソース１４は、ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報及び／又は他の情報を含んでいる。ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報は、これらユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、ユーザの母集団の脳活動に関係する。幾つかの実施例において、経時的な睡眠深度を示す脳活動に関係する情報は、ユーザの母集団における徐波活動に関係する情報である。
幾つかの実施例において、ユーザの母集団の徐波活動は、対応する睡眠セッション間のユーザの母集団の睡眠段階を決定するのに使用される。ユーザの母集団の睡眠段階は、ＲＥＭ睡眠。ＮＲＥＭ睡眠及び／又は他の睡眠と関連付けられる。ユーザの母集団の睡眠段階は、ＮＲＥＭ段階Ｎ１、段階Ｎ２或いは段階Ｎ３、ＲＥＭ睡眠及び／又は他の段階の１つ以上である。幾つかの実施例において、ユーザの母集団の睡眠段階は、段階Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３又はＳ４の１つ以上でよい。幾つかの実施例において、ＮＲＥＭ段階２及び／又は３（及び／又はＳ３及び／又はＳ４）は、徐波（例えば深い）睡眠である。幾つかの実施例において、経時的な睡眠深度を示す脳活動に関係する情報は、ユーザの母集団の１つ以上の追加の脳活動パラメータである及び／又はそれらパラメータに関係する。
幾つかの実施例において、経時的な睡眠深度を示す脳活動に関係する情報は、ユーザの母集団の睡眠セッション中に生成されるＥＥＧ情報である及び／又はそのようなＥＥＧ情報を含む。幾つかの実施例において、脳活動パラメータは、ＥＥＧ情報に基づいて決定されてよい。幾つかの実施例において、前記脳活動パラメータは、処理器２０及び／又はシステム１０の他のコンポーネントにより決定されてよい。幾つかの実施例において、前記脳活動パラメータは、事前に決定されてよいし、外部リソース１４から得られる過去の睡眠深度情報の一部でもよい。幾つかの実施例において、前記１つ以上の脳活動パラメータは、例えば紡錘波(spindles)、Ｋ複合波(K-complexes)若しくは睡眠徐波のような特定の睡眠パターンの周波数、振幅、フェーズ、存在、アルファ波及び／又はＥＥＧ信号の他の特性である及び／又はそれらに関係する。幾つかの実施例において、前記１つ以上の脳活動パラメータは、ＥＥＧ信号の周波数、振幅及び／又は他の特性に基づいて決定される。幾つかの実施例において、決定される脳活動パラメータ及び／又はＥＥＧ信号の特性は、上述したＲＥＭ及び／又はＮＲＥＭ睡眠段階に対応する睡眠段階である及び／又はそのような睡眠段階を示す。例えば、ＮＲＥＭ睡眠中の典型的なＥＥＧ特性は、睡眠段階Ｎ１に対し、アルファ波（例えば約８−１２Ｈｚ）からシータ波（例えば約４−７Ｈｚ）への遷移、睡眠段階Ｎ２に対し、睡眠紡錘波（例えば約１１から１６Ｈｚ）及び／又は（例えば睡眠徐波に類似する）Ｋ複合波の存在、睡眠段階Ｎ３に対し、約７５ｕＶよりも大きな頂点間振幅を持つ、睡眠徐波としても知られるデルタ波（例えば約０．５から４Ｈｚ）の存在、浅い睡眠及び／又は覚醒の存在、及び／又は他の特性を含む。幾つかの実施例において、浅い睡眠は、アルファの活動（例えば８−１２Ｈｚ帯域にあるＥＥＧパワー）がもはや存在しない及び徐波が存在しないという事実に基づいて特徴付けられる。幾つかの実施例において、徐波活動は、連続値（例えば０．４から４Ｈｚ帯域にあるＥＥＧパワー）であり、この値は正である。幾つかの実施例において、徐波が無いことは、浅い睡眠を示す。加えて、紡錘波の活動（１１から１６Ｈｚ帯域にあるＥＥＧパワー）が高くてもよい。深い睡眠は、デルタの活動（例えば０．５から４Ｈｚ帯域にあるＥＥＧパワー）が優勢であるという事実により特徴付けられる。幾つかの実施例において、デルタ帯域にあるＥＥＧパワー及びＳＷＡは、睡眠脳波（ＥＥＧ）を考慮すると同じである。幾つかの実施例において、経時的な睡眠深度を示す脳活動に関係する情報は、経時的なＥＥＧデルタパワーの変化、ユーザの母集団における微小覚醒の量、他のＥＥＧパワーのレベル及び／又は他のパラメータを示す。
幾つかの実施例において、ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報は、ある地域におけるユーザの母集団、性別、民族、年齢、一般的な健康状態及び／又は他の人口統計情報に関係する人口統計情報、ユーザの母集団に関する生理学的情報（例えば体重、血圧、脈拍等）及び／又は他の情報に関係する。幾つかの実施例において、この情報は、ユーザの母集団にいる個々のユーザが人口統計学的に、生理学的に及び／又は別の方法でユーザ１２と類似しているかどうかを示す。
幾つかの実施例において、外部リソース１４は、情報の通信を容易にするコンポーネント、システム１０の外側にある１つ以上のサーバ、ネットワーク（例えばインターネット）、電子記憶装置、Ｗｉ−Ｆｉ技術に関係する機器、Bluetooth（登録商標）に会計する機器、データ入力装置、センサ、スキャナ、個々のユーザと関連付けられる計算装置及び／又は他のリソースを含む。幾つかの実施例において、外部リソース１４に起因する機能の幾つか又は全てが、システム１０に含まれるリソースにより提供されてもよい。外部リソース１４は、有線及び／又は無線接続を介して、ネットワーク（例えばＬＡＮ及び／又はインターネット）を介して、セルラー技術を介して、Ｗｉ−Ｆｉ技術を介して及び／又は他のリソースを介して、処理器２０、ユーザインターフェース２４、センサ１８、電子記憶装置２２、感覚刺激器１６及び／又はシステム１０の他のコンポーネントと通信するように構成される。
感覚刺激器１６は、ユーザ１２に感覚刺激を与えるように構成される。感覚刺激器１６は、睡眠セッションの前、睡眠セッション中及び／又は他の時間に聴覚、視覚、体性感覚、電気、磁気及び／又は感覚刺激をユーザ１２に与えるように構成される。幾つかの実施例において、睡眠セッションは、ユーザが眠っている及び／又は眠ろうとしている如何なる時間期間を有する。睡眠セッションは、夜間の睡眠、昼寝及び／又は他の睡眠セッションを含む。例えば、感覚刺激器１６は、より深い睡眠段階への、より浅い睡眠段階への遷移を促進する、睡眠を特定の段階で維持する、睡眠の回復効果を高めさせる、及び／又は他の目的のために、睡眠セッション中にユーザ１２に刺激を与えるように構成される。幾つかの実施例において、深い睡眠段階から浅い睡眠段階への遷移を促進することは、ユーザ１２における睡眠徐波を減少させることを含む、及び浅い睡眠から深い睡眠への遷移を促進することは、睡眠徐波を増大させることを含むような感覚刺激器１６が構成される。
感覚刺激器１６は、非侵襲的な脳刺激及び／又は他の方法により、睡眠段階の間の遷移を促進する、睡眠を特定の段階で維持する、睡眠の回復効果を高めさせるように構成される。感覚刺激器１６は、聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚及び／又は他の感覚刺激を使用する非侵襲的な脳刺激により、睡眠段階の間の遷移を促進する、睡眠を特定の段階で維持する、睡眠の回復効果を高めさせるように構成される。聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚及び／又は他の感覚刺激は、聴覚刺激、視覚刺激、体性感覚刺激、電気刺激、磁気刺激、異なる種類の刺激の組み合わせ及び／又は他の刺激を含む。聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚及び／又は他の感覚刺激は、臭気、音声、視覚刺激、触覚、味覚、体性感覚刺激、触覚、電気、磁気及び／又は他の刺激を含む。音響トーンは、ユーザ１２の睡眠の回復効果を高めさせるためにユーザ１２に与えられる。音響トーンは、一定の１秒長のトーン間間隔により互いに隔てられた１つ以上の連続する５０ミリ秒長のトーンを含む。個々のトーンの量は、深い（浅い）睡眠中に大きな（静かな）トーンが再生されるように、睡眠深度により調整されてよい。この例は限定であることを意図しない。感覚刺激器１６の例は、音波発生器、スピーカー、音楽プレーヤー、トーン発生器、振動刺激を送出するための（例えば圧電部材のような）振動器、大脳皮質を直に刺激するための磁場を生成するコイル、１つ以上の光発生器又はランプ、芳香器及び／又は他の装置を含んでよい。幾つかの実施例において、感覚刺激器１６は、ユーザ１２に与えられる刺激の強度、タイミング及び／又は他のパラメータを調節するように構成される。
処理器２０は、システム１０に情報処理機能を提供するために構成される。そのようなものとして、処理器２０は、デジタル処理器、アナログ処理器、情報を処理するために設計されるデジタル回路、情報を処理するために設計されるアナログ回路、ステートマシン及び／又は情報を電子処理するための他の機構の１つ以上を有してよい。図１において、処理器２０が単一のエンティティとして示されていたとしても、これは単に例示を目的としている。幾つかの実施例において、処理器２０は複数の処理ユニットを有してよい。これらの処理ユニットは、同じ装置（例えば感覚刺激器１６、ユーザインターフェース２４等）内に物理的に置かれてもよいし、又は処理器２０は、複数の装置の処理機能が協働して動作することを示してもよい。幾つかの実施例において、処理器２０は、例えばデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、サーバ及び／又は他の計算装置のような計算装置である、及び／又はそのような計算装置に含まれてもよい。そのような計算装置は、システム１０とのユーザ対話を容易にするために構成されるグラフィカルユーザインターフェースを持つ１つ以上の電子アプリケーションを実行する。
図１に示されるように、処理器２０は、１つ以上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。前記コンピュータプログラムコンポーネントは、例えば処理器２０においてコード化される及び／又は他の方法で組み込まれるソフトウェアプログラム及び／又はアルゴリズムを有する。１つ以上のコンピュータプログラムコンポーネントは、情報コンポーネント３０、モデルコンポーネント３２、制御コンポーネント３４、カスタマイズコンポーネント３６及び／又は他のコンポーネントの１つ以上を有する。処理器２０は、コンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６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、ハードウェア及び／又はファームウェアの何らかの組み合わせ、及び／又は処理器２０に処理機能を構成するための他の機構により実行するよう構成される。
図１において、コンポーネント３０、３２、３４及び３６は、単一の処理ユニット内の同じ場所に配置されるように例示されたとしても、処理器２０が複数の処理ユニットを有する実施例において、コンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６の１つ以上が他のコンポーネントから離れて置かれてよいことも分かるべきである。以下に説明される別々のコンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６により提供される機能の記載は、例示が目的であり、コンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６の何れかが記載されるよりも多くの又はそれよりも少ない機能を提供してもよいので、限定を意図していない。例えば、コンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６の１つ以上が削除されてもよいし、その機能の幾つかが又は全てが他のコンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６により提供されてもよい。もう１つの例として、処理器２０は、コンポーネント３０、３２、３４及び／又は３６の１つに起因する以下の機能の幾つか又は全てを行う１つ以上の追加のコンポーネントを実行するように構成されてよい。
情報コンポーネント３０は、過去の睡眠深度情報を得るように構成される。この過去の睡眠深度情報は、ユーザの母集団に対するものである。過去の睡眠深度情報は、ユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、ユーザの母集団の脳活動に関係する。
上述したように、過去の睡眠深度情報は、対応する睡眠セッション中のユーザの母集団の睡眠段階及び／又は他の脳活動パラメータ、及び／又はユーザの母集団に関係する他の情報に関係している。幾つかの実施例において、情報コンポーネント３０は、外部リソース１４、電子記憶装置２２及び／又は他の情報供給源から過去の睡眠深度情報を電子的に得るように構成される。幾つかの実施例において、外部リソース１４、電子記憶装置２２及び／又は他の情報供給源から過去の睡眠深度情報を電子的に得ることは、１つ以上のデータベース及び／又はサーバに問い合わせを行うこと、情報をアップロード及び／又はダウンロードすること、ユーザ入力（例えば、ユーザインターフェース２４を介して目的の患者集団の入力を規定するのに使用される基準）を促すこと、ｅメールを送信及び／又は受信すること、テキストメッセージを送信及び／又は受信すること、他の情報を送信及び／又は受信すること、及び／又は他の取得動作を有する。幾つかの実施例において、情報コンポーネント３０は、様々な供給源（例えば上述した外部リソース１４、電子記憶装置２２等の１つ以上）から情報を集める、１つ以上の電子データベース（例えば電子記憶装置２２及び／又は他の電子データベース）にある情報を整理する、過去の睡眠深度情報の１つ以上の特徴に基づいて情報（例えば睡眠セッションの長さ、睡眠セッションの数等）を正規化する、及び／又は他の動作を行うように構成される。
幾つかの実施例において、情報コンポーネント３０は、ユーザの推定される睡眠段階を示す、（例えば外部リソース１４に含まれる）外部の睡眠監視装置からの情報を得る、受信する及び／又は決定するように構成される。外部の睡眠監視装置からの情報は、睡眠セッション中及び／又は他の時間に経時的に受信される。幾つかの実施例において、外部の睡眠監視装置からの情報は、その装置により生成される出力信号に含まれる、その装置の電子記憶装置に記憶される、その装置により（例えばネットワーク及び／又は他の通信コンポーネントを介して）送信される、及び／又は他の情報を含む。幾つかの実施例において、情報コンポーネント３０は、外部の睡眠監視装置から情報を直接及び／又は間接的に得る、受信する及び／又は決定するように構成される。例えば、情報コンポーネント３０は、外部の睡眠監視装置から情報を、その装置から直接送信される信号を介して受信するように構成される。もう１つの例として、情報コンポーネント３０は、前記装置の一部である電子記憶装置、前記装置と関連付けられるネットワークに接続されるデータベース、及び／又は外部の睡眠監視装置と関連付けられる他の情報供給源に、無線及び／又は有線を介して問い合わせを行う。幾つかの実施例において、外部の睡眠監視装置から情報は、ユーザ１２の現在の睡眠段階及び／又はユーザ１２の脳活動に関係する（例えば所与の外部の睡眠監視装置が決定を行う）他の情報を示す。幾つかの実施例において、情報コンポーネント３０は、外部の睡眠監視装置からの情報に基づいて（例えば、所与の外部の睡眠監視装置により生成される出力信号にある情報に基づいて）ユーザ１２の睡眠段階を決定するように構成される。外部の睡眠監視装置からの情報は、手首式（及び／又は他の四肢）のアクチグラフィーの睡眠段階及び／又は他の情報、ビデオベースのアクチグラフィーの睡眠段階及び／又は他の情報、音響式睡眠監視の睡眠段階及び／又は他の情報、ベッド動きセンサの睡眠段階及び／又は他の情報、心電図（ＥＣＧ）の睡眠段階及び／又は他の情報、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）の睡眠段階及び／又は他の情報、及び／又は他の情報を含んでよい。
モデルコンポーネント３２は、過去の睡眠深度情報を用いて予測モデルを訓練するように構成される。幾つかの実施例において、予測モデルは、数学の方程式、グラフ、図表、ネットワーク（例えば再帰型ニューラルネットワーク、多重解像度の再帰型ニューラルネットワーク等）、回帰モデル、機械学習アルゴリズム、線形モデル、ルールベース及び／又は確率モデル、及び／又は予測モデルである及び／又はそれらを含む。幾つかの実施例において、予測モデルは、予測モデルへの入力として過去の睡眠深度情報を提供することにより、過去の睡眠深度情報に基づいて訓練される。幾つかの実施例において、予測モデルを訓練することは、ユーザの母集団の睡眠セッションの過去の睡眠深度情報に基づいて、モデルコンポーネント３２により、所与の睡眠セッションに対する、平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を経時的に決定すること、並びに予測モデルへの入力として、平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を経時的に提供することを有する。例えば、睡眠セッションの開始時間（例えば実際の就寝時刻）の変動性を説明するために、（その情報は過去の睡眠深度情報の一部である）ユーザの母集団の個々の睡眠セッションの時間基準（ｔ＝０分）が睡眠開始（例えばユーザが実際に寝入るとき）に設定されるようなモデルコンポーネント３２が構成される。モデルコンポーネント３２は、時間"ｔ"における睡眠段階が"Ｓ"である、ユーザの母集団の睡眠セッションの数をカウントし、その数を解析に含まれる睡眠セッションの総数で除算することにより、ユーザの母集団に対する時間"ｔ"における所与の睡眠段階"Ｓ"の確率を推定するように構成される。
幾つかの実施例において、モデルコンポーネント３２は、過去の睡眠深度情報にあるＥＥＧ情報に基づいて睡眠開始（又は睡眠潜時）を決定するように構成される。幾つかの実施例において、モデルコンポーネント３２は、外部リソース１４に含まれる１つ以上の外部の睡眠監視装置からのアクチグラフィー情報及び／又は他の情報に基づいて、睡眠開始の時間を決定するように構成される。幾つかの実施例において、ユーザ１２の睡眠セッション中の睡眠開始は、１つ以上の外部の睡眠監視装置により決定される、及び睡眠開始の時間を示す情報は、モデルコンポーネント３２、（以下に記載される）制御コンポーネント３４及び／又はシステム１０の他のコンポーネントに伝えられる。
例えば、図２は、その情報が共通の時間基準２００（例えばｔ＝０分）又は睡眠開始時間における過去の睡眠深度情報の一部である、ユーザの母集団の個々の睡眠セッションの整列を例示している。図２（ａ）に示されるように、（ｔ０における睡眠セッションの開始から時間ｔｎまで伸びる）各時間点"ｔｉ"２０１に対し、ユーザの母集団の睡眠セッションの組にわたり、その時に所与の睡眠段階が存在している睡眠セッション（例えば夜）の数が決定される（例えば合計される）。図２（ａ）に示される例において、時間点"ｔｉ"２０１において、第１のユーザは、第１の睡眠セッション２０３の間、睡眠段階Ｎ３にあった、第２のユーザは、第２の睡眠セッション２０５の間、睡眠段階Ｎ２にあった、及びＭ番目のユーザは、睡眠セッション２０７の間、睡眠段階Ｎ２にあった（しかし、３つの睡眠セッション２０３−２０７の全てが例えば一人のユーザ向けとすることもできることにも気付くべきである）。そのように、ｔｉにおいて、この限られた集団／睡眠セッションの例にわたり、２つのＮ２の夜及び１つのＮ３の夜が存在していた。これらの数を過去の睡眠深度情報に示される睡眠セッションの総数（本例においてほんの３つ）により除算することは、睡眠セッション中の所与の時間におけるユーザの母集団にわたる所与の睡眠段階の確率（例えばＮ２に対し２／３及びＮ３に対し１／３）を与える。図２（ｂ）は、ユーザの母集団の個々の睡眠セッション中の所与の時間に所与の睡眠段階（例えば、Ｎ１は２１０、Ｎ２は２１２、Ｎ３は２１４、ＲＥＭは２１６及びＷＡＳＯは２１８）が存在していた睡眠セッションの数のグラフ表示である。図２（ｂ）に示される例において、（２２０のラベルが付いた）５分の時点において、Ｎ１の睡眠の記録された事例はなかった、Ｎ２の睡眠の記録された事例は１０であり、Ｎ３、ＲＥＭ又はＷＡＳＯの睡眠の記録された事例はなかった。これらの値は、時間ｔｉ２０１が増大するにつれて変化する。これらの例は限定を意図していない。
可視化し易くするために、図３は、例示的な過去の睡眠深度情報に対する睡眠セッションにわたる経時的な個々の睡眠段階（ＲＥＭは３０２、Ｎ３は３０４、Ｎ２は３０６、Ｎ１は３０８、ＷＡＳＯは３１０）の確率３００を積層形式で例示する。ライン３１４は、経時的な平均深度を例示する。過去の睡眠深度情報における全ての（ＥＥＧ）記録は必ずしも同じ期間を持つ必要が無いので（例えば、ユーザは異なる睡眠量の後に起きるので）、前記確率は、データセットにある最も短い記録の期間に対応する時間３１６までは、合計すると１００％になることに注意すべきである。幾つかの実施例において、モデルコンポーネント３２（図１）は、各時間点の利用可能な記録の数により、経時的な睡眠段階の確率を正規化するように構成される。これは図４に例示される。しかしながら、４００分よりも大きな時間に対し、睡眠セッションの数が減少するので、確率の推定の信頼性は減少する。これは、図４の４００分辺りにおけるＮ２の確率３０６の急激な変化４００に例示される。一般的に、深い睡眠は、図３及び図４に示されるように、睡眠開始後、４時間（２４０分）以内に起きている。システム１０（図１）は、（例えば明細書に記載されるように）深い睡眠中にユーザ１２（図１）を刺激するように構成されるため、この確率の正規化は必要ない。
図１に戻り、睡眠セッション中の所与の時間における睡眠深度は、（１）"遅い"周波数帯域（例えばデルタ（０．５から４Ｈｚ）又はシータ（４から８Ｈｚ）におけるＥＥＧパワーと、（２）そのときの"速い"周波数帯域（例えばアルファ（８−１２Ｈｚ又はベータ（１５から３０Ｈｚ）におけるＥＥＧパワーとの間における比率に基づいて決定されるようなモデルコンポーネント３２が構成される。例えば、式１が以下に示される。幾つかの実施例において、１つ以上の追加の数学演算が使用され、上述した比率を修正する（本例ではｌｏｇ２）。平均睡眠深度（ＳＤ）は、過去の睡眠深度情報と関連付けられるユーザの母集団に対する睡眠セッション中の連続する時間での複数の睡眠セッションに対し数式１の出力を平均化することにより決定される。数式１は、
Figure 2021513880
 であり、ここでα、β及びδは、所与の睡眠セッションに対するアルファ、ベータ及びデルタ帯域夫々におけるＥＥＧパワーである。
幾つかの実施例において、（１）３つの帯域（アルファ、ベータ及びデルタ）におけるＥＥＧをバンドパスフィルタリングする、その結果を２乗する、及び２乗された結果を１秒長のウィンドウにわたり平均化し、従ってα（ｔ）、β（ｔ）及びδ（ｔ）を作り出す、並びに（２）時間の関数として睡眠深度を計算する：ＳＤ（ｔ）＝ｌｏｇ２（δ（ｔ）／β（ｔ））＋ｌｏｇ２（δ（ｔ）／α（ｔ））ことにより、過去の睡眠深度情報の睡眠セッションにわたる睡眠深度の連続する推定が得られるようなモデルコンポーネント３２が構成される。（上述した）各睡眠段階の時間依存性の確率を決定することの一部として行われる睡眠開始に関する整列(alignment)に類似して、モデルコンポーネント３２は、過去の睡眠深度情報の個々の睡眠セッション（例えば夜）の時間に対し、睡眠深度の決定を揃えるように構成される。幾つかの実施例において、モデルコンポーネント３２は、過去の睡眠深度情報に基づいて全体的な平均睡眠深度を経時的に決定するために、経時的な睡眠深度の決定を平均化する（及び／又は前記睡眠深度の決定に他の数学的演算を行う）ように構成される。これは図５に例示される。
図５は、睡眠の５つの別個の夜（睡眠セッション）５０２、５０４、５０６、５０８及び５１０に対する平均睡眠深度５００を例示している。上述したように、睡眠深度５０２−５１０は、ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報に含まれるＥＥＧデータに基づいて決定される。夜５０２−５１０は、平均睡眠深度５００を決定するのに使用される何れかの数の夜を表している。幾つかの実施例において、夜５０２−５１０は、その情報が過去の睡眠深度情報に含まれる１人のユーザに対する５つの別個の夜及び／又は他の睡眠セッションである。幾つかの実施例において、夜５０２−５１０は、その情報が過去の睡眠深度情報に含まれる５人の異なるユーザに対する睡眠の５つの夜である。上述されるように、平均睡眠深度５００は、夜間の睡眠開始後５１２の（本例では）５つの夜５０２−５１０に対する平均睡眠深度を経時的に示す。例えば、０分の時間５１４は、夜５０２−５１０の各々の睡眠開始に対応している。所与の時間点５１６、例えば１００分における平均睡眠深度５００は、夜５０２−５１０の各々に対する睡眠開始後の（本例では）１００分の睡眠深度の平均である。この例において、各夜に対する睡眠開始後の１００分は、点５１８、５２０、５２２、５２４及び５２６により例示される。図５に示されるように、夜（睡眠セッション）５０２−５１０は必ずしも同じ期間を持つ必要は無い。この特定の例において、第１の夜である５０２は、他のよりも短い。
図１に戻り、モデルコンポーネント３２は、訓練された予測モデルに、ユーザ１２及び／又はその情報が過去の睡眠深度情報に含まれるユーザの母集団に対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させるように構成される。時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザ１２及び／又はユーザの母集団の個々のユーザが睡眠開始後の所与の時間において、（例えば、深い及び／又は音響トーン及び／又は他の感覚刺激により、ユーザ１２が起きない又は覚醒しないほど十分に深いような）深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠にある又はそのような睡眠にある可能性が高いかどうかを示す。従来、睡眠は、睡眠段階ＮＲＥＭ（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３）及びＲＥＭの観点から特徴付けられる。これらの段階は、臨床診療に利便性を提供し、睡眠の過程を簡略化する。しかしながら、睡眠は離散的ではなく、アナログ工程である。睡眠深度は、その連続性を特徴付ける。図６の曲線（以下に示される要素６１２）は、睡眠深度の連続変化を示す。特に、Ｎ３の睡眠深度は一定ではない。従って、刺激を加えることがより有利であるときを決定するために睡眠深度を特徴付けることが必要である。幾つかの実施例において、前記予測モデルに、睡眠セッション中のユーザ１２に対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、ユーザの睡眠セッション中に所与の時間に対する前記時間依存性の予測される睡眠段階が前記所与の時間におけるユーザの母集団に対する対応する平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率に基づいて十分に深いかどうかを決定することを含む。
図６は、ユーザ（図１）が深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠であるかの決定を例示している。ユーザ１２が深い睡眠（Ｎ３）にあることがより確かである睡眠開始後の時間は、平均睡眠深度の最高値と一致する。経時的な時間依存性の平均睡眠深度及び各睡眠段階に対する確率が一旦、（例えば上述したように）ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報に基づいて決定されると、睡眠深度の極大（ｔ１ （ｃ）及びｔ２ （ｃ））及びそれらの周りの時間間隔は、数式２
Figure 2021513880
 に基づいて決定される。平均睡眠深度６０２の極大６００ ｔ１ （ｃ）及びｔ２ （ｃ）、並びに対応する時間間隔ｔ１ （ｂ）からｔ１ （ｅ）及びｔ２ （ｂ）からｔ２ （ｅ）が図６に例示されている。モデルコンポーネント３２は、（１）前記決定された時間間隔内にあるユーザ１２の睡眠セッションの睡眠開始から経過した現在の時間６０４、及び（２）その現在の時間において確率しきい値を突破するＮ３睡眠の確率に応じて、刺激器１６（図１）がユーザ１２に感覚刺激を送出するために、制御コンポーネント３４（図１）への指示を出力するように構成される。これは以下において更に説明される。
図６において、平均睡眠深度６０２の極大６００に対応する睡眠開始後の時間ｔ１ （ｃ）６０６及びｔ２ （ｃ）６０８は、夫々３５．１分（６０６）及び１２１．３分（６０８）である。時間６０６及び６０８におけるＮ３睡眠６１０の確率は夫々、（参照番号６１２で示される）６７．１％及び（参照番号６１４で示される）３７．１４％である。モデルコンポーネント３２（図１）は、平均睡眠深度６０２が、平均睡眠深度６０２の極大６００の少なくとも何らかの既定のパーセンテージ（ｔ１ （ｂ）とｔ１ （ｅ）との間の間隔により示され、本例では９０％）である時間及び／又は時間間隔、並びにその同じ時間に及び／又はその同じ時間間隔中に、Ｎ３睡眠６１０の確率が何らかの既定の確率しきい値（参照番号６５０で例示され、本例では、６６．３％又は３分の２）を突破している時間及び／又は時間間隔中に刺激が与えられるべきことを制御コンポーネント３４（図１）に示すように構成される。図６において、例えば、モデルコンポーネント３２及び制御コンポーネント３４は、その時間点においてＮ３睡眠を見つける確率が本例に用いられる確率しきい値より下にあるので、平均睡眠深度６０２の時間６０８（例えば１２１．４分）における第２の極大ｔ２ （ｃ）辺りで感覚刺激器１６（図１）に刺激を与えさせない。しかしながら、モデルコンポーネント３２及び制御コンポーネント３４は、平均睡眠深度６０２が少なくとも、時間６０６において睡眠深度の極大ｔ１ （ｃ）の（例えば）９０％である、及びＮ３睡眠の確率が（本例において）６６．６％を超えているとき、睡眠開始後の１つ以上の時間６０４における時間６０６（例えば３５．１分）の第１の極大ｔ１ （ｃ）辺りで感覚刺激器１６に刺激を与えさせる。これらの時間点は、図６においてボックス６５５で例示される。本例に使用される既定の平均睡眠深度のパーセンテージ及び確率しきい値の値は、限定を意図していない。これらのパラメータの一方又は両方は、システム１０が本明細書に記載されるように機能することを可能にする如何なる値を持つ。幾つかの実施例において、これらの値の一方又は両方は、システム１０の製造時に決定される、ユーザインターフェース２４（図１）及び／又は他のインターフェースを介してユーザ１２及び／又は他の操作者により入力及び／又は選択される、及び／又は他の方法で決定されてよい。
図１に戻り、制御コンポーネント３４は、刺激器１６を制御して、睡眠中及び／又は他の時間にユーザ１２に刺激を与えるように構成される。制御コンポーネント３４は、（例えば、外部リソース１４に含まれる１つ以上の外部の睡眠監視装置からの）推定される睡眠段階、時間依存性の予測される睡眠段階（例えばモデルコンポーネント３２からの出力）及び／又は他の情報に基づいて、感覚刺激器１６に感覚刺激をユーザ１２に与えさせるように構成される。制御コンポーネント３４は、推定される睡眠段階、時間依存性の予測される睡眠段階及び／又は睡眠セッション中の経時的な他の情報に基づいて、感覚刺激器１６に感覚刺激をユーザ１２に与えさせるように構成される。制御コンポーネント３４は、ユーザ１２が刺激するのに十分に深い睡眠（例えば深い（Ｎ３）睡眠及び／又は上述したモデルコンポーネント３２により決定されるような睡眠）にある又はそうであるらしいことに応じて、感覚刺激器１６に感覚刺激をユーザ１２に与えさせるように構成される。
幾つかの実施例において、制御コンポーネント３４は、（例えば、外部の睡眠監視装置から情報コンポーネント３０を介して）前記推定される睡眠段階を受信する、予測モデルから（例えば、モデルコンポーネント３２から）時間依存性の予測される睡眠段階の出力を受信する、及び刺激器１６による刺激（例えば聴覚刺激及び／又は他の刺激）の送出を制御して、この情報に基づいてユーザ１２の徐波活動を制御するように構成される。幾つかの実施例において、この情報に基づいて感覚刺激器１６を制御することは、予測モデルからの出力及び／又は制御コンポーネント３４により決定及び／又は受信される他の情報に対し、前記推定される睡眠段階を重み付けること、並びにこの重み付けに基づいて、１つ以上の感覚刺激器１６に感覚刺激を与えさせることを有するような制御コンポーネント３４が構成される。
幾つかの実施例において、外部装置からの情報と、睡眠段階の確率により提供される情報とのバランスを取るために、外部装置の精度が考慮されるような制御コンポーネント３４が構成される。例えば、外部の睡眠監視装置は、精度、例えばＥＥＧ／ＥＯＧ 高い精度（０．８）、ＥＣＧ／ＰＰＧ 中程度の精度（０．６）、睡眠中の音声監視（０．５）、アクチグラフィー（アクティウォッチ）（０．３）、アクチグラフィー（モバイルフォンベース）（０．２）によりランク付けられ、ここで本例の括弧内の数は、睡眠段階の検出に関する（１桁まで四捨五入した）平均の精度を示す。本実施例において、精度が０．６を超える場合、このとき制御コンポーネント３４は、外部装置がＮ２又はＮ３を示すとき、図６のように刺激が生じるように構成される。別の方法では、制御コンポーネント３４は、（例えば、外部装置が基本的に睡眠開始のみを知らせるような）図６が深いことを示すときに刺激を生じさせるように構成される。
幾つかの実施例において、刺激器１６は、制御コンポーネント３４により、既定の治療レジメンに従って、上述したように決定された時間に刺激を与える及び／又は調節（例えば最適化）するように制御される。睡眠徐波は、（明細書に記載されるように）ＮＲＥＭ睡眠において送出される（例えば末梢聴覚、磁気、電気及び／又は他の）刺激により高められ得る。幾つかの実施例において、制御コンポーネント３４（及び／又は明細書に記載される処理器の他のコンポーネントの１つ以上）は、米国特許出願番号14/784,782（発明の名称"System and Method for Sleep Session Management Based on Slow Wave Sleep Activity in a Subject"）、14/783,114（発明の名称"System and Method for Enhancing Sleep Slow Wave Activity Based on Cardiac Activity"）、14/784,746（発明の名称"Adjustment of Sensory Stimulation Intensity to Enhance Sleep Slow Wave Activity"）、15/100,008（発明の名称"System and Method for Determining Sleep Stage Based on Sleep Cycle"）及び／又は15/100,435（発明の名称"System and Method for Facilitating Sleep Stage Transitions"）に開示される動作に類似する及び／又は同じである１つ以上の動作を行い、これらは全て、参照することにより本明細書に個々に組み込まれる。
限定ではない例として、図７は、上述したシステム１０（図１）により行われる動作の幾つかを例示している。図７において、ユーザ１２を監視する（図１に示される外部リソース１４に含まれる）１つ以上の外部の睡眠監視装置は、推定される睡眠段階７００を示す情報を出力する。過去の睡眠深度情報も含まれる（７０２）。過去の睡眠深度情報はユーザの母集団に対するものである。過去の睡眠深度情報は、ユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す前記ユーザの母集団の脳活動に関係している。過去の睡眠深度情報は、例えば外部リソース１４に含まれる１つ以上のデータベースから得られる。図７に示されるように、予測モデル７０５は、前記過去の睡眠深度情報を用いて訓練される。予測モデルは、この予測モデルへの入力として、前記過去の睡眠深度情報を提供することにより、この過去の睡眠深度情報に基づいて訓練される（７０４）。幾つかの実施例において、予測モデルを訓練することは、ユーザの母集団の睡眠セッションに対する過去の睡眠深度情報に基づいて経時的な平均睡眠深度７０６及び特定の睡眠段階の確率７０８を決定することを有する。訓練された予測モデルは、ユーザ１２に対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力する（７１０）。この時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザが深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠であるかを示す。幾つかの実施例において、予測モデルに、睡眠セッション中のユーザに対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、ユーザの睡眠セッション中の所与の時間に対する予測される睡眠段階を、その所与の時間におけるユーザの母集団の対応する平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率に基づいて決定することを有する（７１２）。図７に示されるように、１つ以上の感覚刺激器は、推定される睡眠段階及び予測される睡眠段階、及び／又は他の情報に基づいて、ユーザ１２に感覚刺激を与える及び／又はその感覚刺激を調節する。幾つかの実施例において、推定される睡眠段階及び予測される睡眠段階は、ユーザ１２が刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示す（７１６）。
図１に戻り、幾つかの実施例において、制御コンポーネント３４は、睡眠セッション中の経時的な時間依存性の予測される睡眠段階（前記モデルからの出力）だけに基づいて、１つ以上の感覚刺激器１６に感覚刺激をユーザ１２に与えさせるように構成される。例えば、上記実施例において、時間依存性の予測される睡眠段階だけで深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠にあることを示すことに応じて、１つ以上の感覚刺激器１６に感覚刺激をユーザ１２に与えさせる。外部の睡眠監視装置からの情報は使用されない。これらの例において、モデルコンポーネント３２は、睡眠深度が刺激を送出するのに十分に深いらしい（睡眠開始から測定される）時間及び／又は時間間隔（例えばＮ３睡眠の確率が図６に関して上述した確率しきい値を突破している極大辺りの時間間隔）を特定するように構成される。これらの時間間隔中に刺激が送出される（感覚刺激器１６が制御コンポーネント３４により制御される）。上述したように、睡眠開始は、例えばアクチグラフィーに基づいて決定される及び／又はユーザ１２及び／又はシステム１０の他の操作者により明確に指定されてもよい。
例えば、図８は、時間依存性の予測される睡眠段階だけに基づいて、感覚刺激器１６（図１）に音響トーンを与えさせることが例示される。図８に示されるように、過去の睡眠深度情報が得られる（８０２）。この過去の睡眠深度情報は、例えば、外部リソース１４（図１）に含まれる１つ以上のデータベース８０４から得られる。図８に示されるように、予測モデル８０５は、この過去の睡眠深度情報を用いて訓練される。予測モデルは、予測モデルへの入力として前記過去の睡眠深度情報を供給することにより、この過去の睡眠深度情報に基づいて訓練される（８０３）。幾つかの実施例において、前記予測モデルを訓練することは、ユーザの母集団の睡眠セッションに対する過去の睡眠深度情報に基づいて、経時的な平均睡眠深度８０６及び特定の睡眠段階の確率８０８を決定することを有する。訓練された予測モデルは、ユーザ１２（図１）に対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力する。この時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザが深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示す。幾つかの実施例において、予測モデルに、睡眠セッション中のユーザに対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、ユーザ１２が深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠にある、ユーザの睡眠セッション中の所与の時間の予測される睡眠段階を、この所与の時間におけるユーザの母集団の対応する平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率に基づいて決定することを有する。幾つかの実施例において、ユーザが深い及び／又は十分に深い睡眠にある予測される睡眠段階は、ユーザ１２が刺激するのに深い及び／又は十分に深い睡眠にある時間及び／又は時間間隔８１４に対応している。例えば、Ｎ３睡眠の確率が平均睡眠深度の極大に対応する時間の確率しきい値を突破する場合、トーンはユーザ１２に送出される（８１６）。突破しない場合、感覚刺激がユーザ１２に送出される（８１８）。これは、図６に関して上述したことに類似している。
図１に戻り、カスタマイズコンポーネント３６は、ユーザ１２に対する予測モデルをカスタマイズするように構成される。特定のユーザ１２が睡眠監視システムと共に（例えば、明細書に記載されるセンサ１８のようなＥＥＧセンサと共に）眠っているので、前記システムは、そのユーザの典型的な睡眠アーキテクチャを学習することを容易にするデータを収集する。幾つかの実施例において、ユーザ１２に対する予測モデルをカスタマイズすることは、（例えばセンサ１８を備えるシステムであっても又はそのようなシステムでなくてもよい）その例示的なシステムから、及び／又はユーザ１２のための他のシステム及び／又はデータベースから、ユーザ１２の複数の睡眠セッションの訓練する睡眠深度情報を得ることを含む。この訓練する睡眠深度情報は、ユーザ１２の複数の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示すユーザ１２の脳活動に関係している。幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、予測モデルへの追加の入力として前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、この訓練する睡眠深度情報に基づいて前記予測モデルを再訓練することを含む。幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、予測モデルへの入力として前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、この訓練する睡眠深度情報だけに基づいて（例えば、ユーザの母集団からの過去の睡眠深度情報は予測モデルに提供されない）予測モデルを再訓練することを含む。幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、予測モデルへの入力として、前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、前記訓練する睡眠深度情報だけに基づいて（例えば、ユーザの母集団からの過去の睡眠深度情報が全く得られる必要が無い）本来は予測モデルを訓練することを含む。幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、再訓練された（又はユーザ１２の脳活動に関係する情報にのみ基づいて本来は訓練された）予測モデルに、将来の睡眠セッション中のユーザ１２に対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることを有する。幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、将来の睡眠セッション中の経時的な時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、１つ以上の感覚刺激器１６に感覚刺激をユーザ１２に与えさせることを有する。幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、ユーザ１２に対する追加の訓練する睡眠深度情報を得ることに応じて、上述した動作を繰り返すことを含む。
限定ではない例として、図９は、１１個の睡眠セッション中に記録された睡眠深度の脳活動情報に基づいて個々のユーザ１２（図１）に対する時間依存性の予測される睡眠段階を決定することを例示している。図９は、上述した図３及び図６に例示される動作と類似しているが、一人のユーザに対する動作を例示している。例えば、図９ａは、同じユーザ１２に対する（例えば幾つかの夜の睡眠に対する）例示的な過去の睡眠深度情報のような、経時的な個々の睡眠段階（ＲＥＭ ９０２、Ｎ３ ９０４、Ｎ２ ９０８、ＷＡＳＯ ９１０）の確率９００を睡眠セッションにわたる積層形式で例示する。ライン９１４は、経時的な睡眠深度を例示している。図９ｂにおいて、平均睡眠９５２の極大９５０、並びに対応する時間間隔９５４、９５６及び９５８が例示される。図９ｂにおいて、平均睡眠深度９５２の極大９５０に対応する睡眠開始後の時間は、９６０、９６２及び９６４に示される。図９ｂの情報に基づいて、例えばモデルコンポーネント３２（図１）及び制御コンポーネント３４（図１）は、その時間点で見つかるＮ３睡眠の確率が本例で用いられる確率しきい値（例えば６６．６％）より下にあるので、時間９６２及び９６４における極大辺りで感覚刺激器１６に刺激を与えさせない。しかしながら、モデルコンポーネント３２及び制御コンポーネント３４は、平均睡眠深度９５２が時間９６０において睡眠深度の極大９５０の少なくとも９０％である、及びＮ３睡眠の確率が（本例において）６６．６％を超えているので、時間９６０における最初の極大辺りで感覚刺激器１６に刺激を与えさせる。これらの時間点は、図９ｂのボックス９８０により例示される。
図１に戻り、幾つかの実施例において、予測モデルをカスタマイズすることは、ユーザ１２に類似するユーザを決定すること、これらの類似するユーザの情報だけを得るために、過去の睡眠深度情報に問い合わせを行うこと、及びこれら類似するユーザに対する前記情報に基づいて前記予測モデルを訓練することを有するようなカスタマイズコンポーネント３６が構成される。上述したように、幾つかの実施例において、ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報は、ある地域におけるユーザの母集団、性別、民族、年齢、一般的な健康状態及び／又は他の人口統計情報に関係する人口統計情報、ユーザの母集団に関する生理学的情報（例えば体重、血圧、脈拍等）及び／又は他の情報に関係する。この情報は、ユーザの母集団における個々のユーザが人口統計学的に、生理学的に及び／又は別の方法でユーザ１２と類似しているかどうかを決定するために、カスタマイズコンポーネント３６により使用される。
幾つかの実施例において、カスタマイズコンポーネント３６は、１つ以上のデータベース及び／又はサーバに問い合わせを行うこと、情報をアップロード及び／又はダウンロードすること、ユーザ入力（例えば、ユーザインターフェース２４を介して目的の患者集団の入力を定めるのに使用される基準）を促すこと、ｅメールを送信及び／又は受信すること、テキストメッセージを送信及び／又は受信すること、他の伝達物及び／又は他の取得動作を送信及び／又は受信することにより、外部リソース１４、電子記憶装置２２及び／又は他の情報供給源から類似するユーザの過去の睡眠深度情報を電子的に得るように構成される。幾つかの実施例において、カスタマイズコンポーネント３６は、様々な供給源（例えば上述した外部リソース１４、電子記憶装置２２等の１つ以上）から類似するユーザの情報を集める、１つ以上の電子データベース（例えば電子記憶装置２２及び／又は他の電子データベース）にある情報を整理する、類似するユーザの過去の睡眠深度情報の１つ以上の特徴（例えば年齢、性別、地域等）に基づいて情報を正規化する、及び／又は他の動作を行うように構成される。
有利なことに、ユーザ１２に類似するユーザを決定すること、これらの類似するユーザの情報だけを得るために、過去の睡眠深度情報に問い合わせを行うこと、類似するユーザの情報に基づいて前記モデルを訓練することは、前記過去の睡眠深度情報と関連付けられたユーザの母集団全体の過去の睡眠深度情報に基づいて生成される予測モデルに対し、ユーザ１２のためにパーソナライズされた予測モデルをもたらす。これは、パーソナライズされた予測モデルは、過去の睡眠深度情報のデータセット全体に基づいて生成されるモデルよりも、ユーザ１２における睡眠段階及び／又は睡眠段階の遷移をより正確に予測することを意味する。さらに、これらの類似するユーザの情報だけを得るために、過去の睡眠深度情報に問い合わせを行うこと、及び類似するユーザの情報に基づいてモデルを訓練することは、大量のユーザデータのデータベースを構築する及び／又は別の方法でそれらを得るために待つことを必要とせずに、モデルを生成及び訓練することを容易にする。より少ない量の類似するユーザからの情報は、類似するユーザとユーザ１２との類似性により、過去の睡眠深度情報と関連付けられるユーザの母集団全体からの情報と比較して、ユーザ１２の睡眠行動をより正確に予測する。
センサ１８を含むシステム１０の実施例において、センサ１８は、センサ１２の脳活動及び／又は他の活動に関係する情報を搬送する出力信号を生成するように構成される。幾つかの実施例において、センサ１８は、ユーザ１２の脳活動、例えば徐波活動に関係する情報を搬送する出力情報を生成するように構成される。幾つかの実施例において、ユーザ１２の脳活動及び／又は他の活動に関係する情報は、徐波活動に関係する情報である。幾つかの実施例において、センサ１８は、睡眠セッション中のユーザ１２に与えられる刺激に関する情報を搬送する出力信号を生成するように構成される。幾つかの実施例において、センサ１８からの出力信号にある情報は、ユーザ１２に感覚刺激を与えるように感覚刺激器１６を制御するのに使用される。
幾つかの実施例において、ユーザ１２の徐波活動は、ユーザ１２の睡眠段階を検出するのに使用される。上述したように、ユーザ１２の睡眠段階は、ＲＥＭ睡眠、ＮＲＥＭ睡眠及び／又は他の睡眠と関連付けられる。センサ１８は、そのような睡眠段階及び／又は他のパラメータを直接測定する１つ以上のセンサを有する。例えば、センサ１８は、ユーザ１２の脳内にある電流がもたらす電気活動をユーザ１２の頭皮に沿って検出するように構成される脳波（ＥＥＧ）電極を含む。センサ１８は、ユーザ１２の徐波活動に関係する情報を搬送する出力信号を間接的に生成する１つ以上のセンサを有する。例えば、１つ以上のセンサは、ユーザ１２の心拍（例えば、センサ１８は、ユーザ１２の胸部上に置かれる心拍センサである及び／又はユーザ１２の手首にあるブレスレットとして形成される、及び／又はユーザ１２のもう１つの四肢に置かれてもよい）、ユーザ１２の運動（例えば、センサ１８は、アクチグラフィー信号を用いて睡眠が解析されるようなウェアラブル装置、例えばユーザ１２の手首及び／又は足首の周りのブレスレットに担持され得る加速度計を有する）、ユーザ１２の呼吸及び／又はユーザ１２の特性に基づく出力を生成する心拍センサを有する。
幾つかの実施例において、センサ１８は、ＥＥＧ電極、眼電図（ＥＯＧ）電極、アクチグラフィーセンサ、心電図（ＥＫＧ）電極、呼吸センサ、圧力センサ、生体兆候カメラ、光電脈波（ＰＰＧ）センサ、機能的近赤外（ｆＮＩＲ）センサ、温度センサ、マイク及び／又はユーザ１２に与えられる刺激（の量、頻度、強度及び／又は他の特性）に関係する出力信号を生成するように構成される他のセンサ、及び／又は他のセンサの１つ以上を有する。センサ１８がユーザ１２に近い１つの場所に例示されていたとしても、これは限定と意図していない。センサ１８は、複数の場所に、例えば感覚刺激器１６内に（又は感覚刺激器１６と通信して）置かれる、ユーザ１２の衣服と（取り外し可能で）結合される、ユーザ１２が着用する（例えばヘッドバンド、リストバンド等）、ユーザ１２が眠っている間、ユーザ１２に向くように位置決められる（例えばユーザ１２の動きに関係する出力信号を搬送するカメラ）、ユーザ１２が眠っているベッド及び／又は他の家具と結合される、及び／又は他の場所に置かれるセンサを含む。
図１において、感覚刺激器１６、センサ１８、処理器２０、電子記憶装置２２及びユーザインターフェース２４は、別個の実体として示される。これは限定を意図していない。システム１０のコンポーネント及び／又は他のコンポーネントの幾つか及び／又は全ては、１つ以上の特異な装置内に集められてよい。例えば、これらの及び／又は他のコンポーネントは、ユーザ１２が着用するヘッドセット及び／又は他の衣類に含まれてよい。そのようなヘッドセットは、例えば検知電極、基準電極、ＥＥＧと関連付けられる１つ以上の装置、聴覚刺激を送出する手段（例えば有線及び／又は無線のオーディオ装置及び／又は他の装置）、並びに１つ以上の音響スピーカーを含む。この例において、音響スピーカーは、ユーザ１２の耳に及び／又は耳の近くに、及び／又は他の場所に置かれる。基準電極は、ユーザの耳の後ろ及び／又は他の場所に置かれる。この例において、検知電極は、ユーザ１２の脳活動及び／又は他の情報に関係する情報を搬送する出力信号を生成するように構成される。この出力信号は、処理器（例えば図１に示される処理器２０）、前記処理器を含む又は含まない計算装置（例えばベッド脇のラップトップ）、及び／又は他の装置に無線で及び／又は有線を介して送信される。この例において、ワイヤレスオーディオ装置及び／又はスピーカーを介して、音響刺激がユーザ１２に送出される。この例において、検知電極、基準電極及びＥＥＧ装置は、例えば図１のセンサ１８により示される。ワイヤレスオーディオ装置及びスピーカーは、例えば図１に示される感覚刺激器１６により示される、この例において、計算装置は、処理器２０、電子記憶装置２２、ユーザインターフェース２４及び／又は図１に示されるシステム１０の他のコンポーネントを含んでよい。
電子記憶装置２２は、情報を電子的に記憶する電子記憶媒体を有する。電子記憶装置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で）設けられるシステムの記憶媒体、及び／又は例えばポート（例えばＵＳＢポート、ファイヤーワイヤーポート等）又はドライブ（例えばディスクドライブ等）を介してシステム１０に取り外し可能で接続可能であるリムーバブルな記憶媒体の一方又は両方を有してよい。電子記憶装置２２は、光学的に読み取り可能な記憶媒体（例えば光学ディスク等）、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（登録商標）ドライブ等）、電荷ベースの記憶媒体（例えばＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等）、ソリッドステート記憶媒体（例えばフラッシュドライブ等）、クラウドストレージ及び／又は他の電子的に読み取り可能な記憶媒体の１つ以上を有する。電子記憶装置２２は、ソフトウェアアルゴリズム、処理器２０により決定される情報、ユーザインターフェース２４及び／又は外部の計算システム（例えば外部リソース１４）を介して受信される情報、及び／又はシステム１０が明細書に記載されるように機能することを可能にする他の情報を記憶する。電子記憶装置２２は、（全てが又は一部が）システム１０内の別々のコンポーネントでよいし、又は電子記憶装置２２は、（全てが又は一部が）システム１０の１つ以上の他のコンポーネント（例えば処理器２０）内に一体的に設けられてよい。
ユーザインターフェース２４は、ユーザ１２及び／又は他のユーザがそれを介して、システム１０に情報を提供する及びシステム１０から情報を受信する、システム１０とユーザ１２及び／又は他のユーザとの間のインターフェースを提供するように構成される。これは、総称して"情報"と呼ばれるデータ、キュー、結果及び／又は命令並びに他の如何なる通信可能な項目がユーザ（例えばユーザ１２）と、感覚刺激器１６、センサ１８、処理器２０及び／又はシステム１０の他のコンポーネントとの間で通信されることを可能にする。例えば、睡眠図（ヒプノグラム）、ＥＥＧデータ、平均睡眠深度、睡眠段階の確率及び／又は他の情報は、ユーザインターフェース２４を介してユーザの母集団に表示されてよい。もう１つの例として、ユーザインターフェース２４は、計算装置、例えばデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ及び／又は他の計算装置でもよい及び／又はそれらに含まれてもよい。そのような計算装置は、ユーザに情報を提供する及び／又はユーザから情報を受信するように構成されるグラフィカルユーザインターフェースを持つ１つ以上の電子アプリケーションを実行する。
ユーザインターフェース２４に含めるのに適切なインターフェース装置の例は、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、表示スクリーン、タッチ式スクリーン、スピーカー、マイク、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を有する。幾つかの実施例において、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有する。幾つかの実施例において、ユーザインターフェース２４は、処理器２０及び／又はシステム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１つのインターフェースを有する。幾つかの実施例において、ユーザインターフェース２４は、処理器２０及び／又はシステム１０の他のコンポーネントとワイヤレスで通信するように構成される。
有線又はワイヤレスの何れかによる他の通信技術も本開示により、ユーザインターフェース２４として考えられることを理解すべきである。例えば、ユーザインターフェース２４は、電子記憶装置２２により提供されるリムーバブルな記憶装置のインターフェースと一体化されることを本開示は考慮している。この例において、ユーザがシステム１０の実施をカスタマイズすることを可能にする情報がリムーバブルな記憶装置（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に読み込まれる。ユーザインターフェース２４としてシステム１０と共に使用するのに適した他の例示的な入力装置及び技術は、これらに限定されないが、ＲＳ−２３２ポート、ＲＦリンク、ＩＲリンク、モデム（電話、ケーブル又はその他）を有する。要するに、システム１０と情報を通信する如何なる技術も本開示により、ユーザインターフェース２４として実施される。
図１０は、送出システム１０を用いて睡眠セッションにおける深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出する方法１０００を例示している。このシステムは、１つ以上の感覚刺激器、機械可読命令により構成される１つ以上のハードウェア処理器及び／又は他のコンポーネントを有する。１つ以上のハードウェア処理器は、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。コンピュータプログラムコンポーネントは、情報コンポーネント、モデルコンポーネント、制御コンポーネント、カスタマイズコンポーネント及び／又は他のコンポーネントを有する。以下に示される方法１０００の動作は、例示的であることを意図する。幾つかの実施例において、方法１０００は、記載されていない１つ以上の追加の動作を用いて、及び／又は述べた動作の１つ以上を用いることなく実施される。加えて、図１０に例示される及び以下に説明される方法１０００の動作の順序は限定を意図していない。
幾つかの実施例において、方法１０００は、１つ以上の処理装置、例えば明細書に記載される１つ以上の処理器２０のような１つ以上の処理器（例えばデジタル処理器、アナログ処理器、情報を処理するために設計されるデジタル回路、情報を処理するために設計されるアナログ回路、ステートマシン及び／又は情報を電子処理するための他の機構）において実施される。これら１つ以上の処理装置は、電子記憶媒体に電子的に記憶される命令に応答して、方法１０００の動作の幾つか又は全てを実行する１つ以上の装置を含む。１つ以上の処理装置は、方法１０００の動作の１つ以上を実施するために特に設計されるハードウェア、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る１つ以上の装置を含む。
動作１００２において、過去の睡眠深度情報が得られる。この過去の睡眠深度情報は、ユーザの母集団に対するものである。過去の睡眠深度情報は、ユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、ユーザの母集団の脳活動に関係している。幾つかの実施例において、動作１００２は、（図１に示される及び明細書に記載される）情報コンポーネント３０と同じ又はそれに類似する処理器コンポーネントにより行われる。
動作１００４において、前記過去の睡眠深度情報を用いて、予測モデルを訓練する。予測モデルは、この予測モデルへの入力として過去の睡眠深度情報を提供することにより、この過去の睡眠深度情報に基づいて訓練される。幾つかの実施例において、予測モデルを訓練することは、この予測モデルが訓練されることを有する。幾つかの実施例において、予測モデルが訓練されることは、ユーザの母集団の睡眠セッションに対する過去の睡眠深度情報に基づいて経時的な平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を決定すること、並びに予測モデルへの入力として、経時的な平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を提供することを有する。幾つかの実施例において、動作１００４は、（図１に示される及び明細書に記載される）モデルコンポーネント３２と同じ又はそれに類似する処理器コンポーネントにより行われる。
動作１００６において、訓練された予測モデルは、ユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力する。この時間依存性の予測される睡眠段階は、ユーザが深い及び／又は刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示す。幾つかの実施例において、前記予測モデルに、睡眠セッション中のユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、ユーザの睡眠セッション中の所与の時間の前記時間依存性の予測される睡眠段階を、その所与の時間におけるユーザの集団の対応する平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率に基づいて決定することを有する。幾つかの実施例において、動作１００６は、図１に示される及び明細書に記載される）モデルコンポーネント３２と同じ又はそれに類似する処理器コンポーネントにより行われる。
動作１００８において、ユーザの推定される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報が受信される。外部の睡眠監視装置からの情報は、睡眠セッション中に経時的に受信される。幾つかの実施例において、動作１００８は、図１に示される及び明細書に記載される）情報コンポーネント３０と同じ又はそれに類似する処理器コンポーネントにより行われる。
動作１０１０において、１つ以上の感覚刺激器は、前記推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階、及び／又は他の情報に基づいて、感覚刺激をユーザに与える。幾つかの実施例において、動作１０１０は、睡眠セッション中の経時的な前記推定される睡眠段階及び時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、１つ以上の感覚刺激器がユーザに感覚刺激を与えさせることを含む。幾つかの実施例において、動作１０１０は、睡眠セッション中の経時的な時間依存性の予測される睡眠段階だけに基づいて、１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激をユーザに与えさせることを含む。例えば、上記実施例において、１つ以上の感覚刺激器は、時間依存性の予測される睡眠段階がユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることを示すのに応じて、感覚刺激をユーザに与える。幾つかの実施例において、動作１００８は、前記予測モデルにより出力された前記予測される睡眠段階に対して前記推定される睡眠段階を重み付けること、及び睡眠セッション中の経時的な前記重み付けられた推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激を与えさせることを有する。幾つかの実施例において、動作１０１０は、図１に示される及び明細書に記載される）制御コンポーネント３４と同じ又はそれに類似する処理器コンポーネントにより行われる。
幾つかの実施例において、方法１０００はさらに、（ａ）１つ以上のハードウェア処理器を用いて、ユーザの複数の睡眠セッションに対するユーザの訓練する睡眠深度情報を得るステップであり、前記訓練する睡眠深度情報は、ユーザの複数の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示すユーザの脳活動に関係している、（ｂ）１つ以上のハードウェア処理器を用いて、予測モデルへの追加の入力として、前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、この訓練する睡眠深度情報に基づいて前記予測モデルを再訓練するステップ、（ｃ）１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記再訓練された予測モデルに、将来の睡眠セッション中のユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させるステップ、（ｄ）１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記将来の睡眠セッション中の経時的な時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激をユーザに与えさせるステップ、及び（ｅ）１つ以上のハードウェア処理器を用いて、ユーザの追加の訓練する睡眠深度情報を得ることに応じて、ステップ（ａ）−（ｄ）を繰り返すステップを有する。幾つかの実施例において、これらの動作は、図１に示される及び明細書に記載される）コンポーネント３０−３６と同じ又はそれに類似する処理器コンポーネントにより行われる。
請求項において、括弧の間に置かれる如何なる参照符号もその請求項を限定すると解釈されてはならない。"有する"又は"含む"という言葉は、請求項に挙げられている以外の要素又はステップの存在を排除しない。幾つかの手段を列挙している装置の請求項において、これら手段の幾つかは、ハードウェアの同一アイテムにより具現化されてよい。要素が複数あることを述べていなくても、その要素が複数あることを排除しない。幾つかの手段を列挙している如何なる装置の請求項においても、これらの手段の幾つかがハードウェアの同一アイテムにより具現化されてよい。幾らかの要素が互いに異なる従属請求項に挙げら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ることができないことを示していない。
上述した説明は、最も実用的及び好ましい実施例であると現在考えられるものに基づいて、説明を目的に詳細を提供していたとしても、そのような詳細は単に説明を目的としていること、及び本開示は、明確に開示された実施例に限定されるのではなく、寧ろ、添付の請求項の精神及び範囲内にある修正案及び同等の装置にも及んでいると意図される。例えば、本開示は、可能な限り、何れかの実施例の１つ以上の特徴が他の何れかの実施例の１つ以上の特徴と組み合わされ得ることを考えている。

Claims (15)

  1. 睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出するように構成されるシステムにおいて、前記システムは、
    前記睡眠セッション中の前記ユーザに感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激器、
    前記１つ以上の感覚刺激器に結合される１つ以上のハードウェア処理器
    を有し、前記１つ以上のハードウェア処理器は、機械可読命令により、
    ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報を得ることであり、前記過去の睡眠深度情報は、前記ユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、前記ユーザの母集団の脳活動に関係している、
    予測モデルへの入力として前記過去の睡眠深度情報を提供することにより、前記過去の睡眠深度情報に基づいて前記予測モデルを訓練する、
    前記訓練された予測モデルに、前記睡眠セッション中の前記ユーザに対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることであり、前記時間依存性の予測される睡眠段階は、前記ユーザが刺激のために十分に深い睡眠にあるかどうかを示している、及び
    前記睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に、前記感覚刺激を前記ユーザに与えさせることであり、前記１つ以上の感覚刺激器は、前記時間依存性の予測される睡眠段階が前記ユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることに応じて、前記感覚刺激を前記ユーザに与える、
    ように構成される、システム。
  2. 前記１つ以上のハードウェア処理器はさらに、前記睡眠セッション中の前記ユーザの経時的な推定される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報を受信する、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に前記感覚刺激を与えさせるように構成される請求項１に記載のシステム。
  3. 前記１つ以上のハードウェア処理器はさらに、前記予測モデルにより出力された前記予測される睡眠段階に対して前記推定される睡眠段階を重み付ける、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記重み付けられた推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に感覚刺激を与えさせるように構成される請求項２に記載のシステム。
  4. 前記１つ以上のハードウェア処理器は、
    前記予測モデルを訓練することは、前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記ユーザの母集団の前記睡眠セッションの前記過去の睡眠深度情報に基づいて、経時的な平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を決定すること、並びに前記予測モデルへの入力として、経時的な前記平均睡眠深度及び前記特定の睡眠段階の確率を提供することを有する、並びに
    前記予測モデルに、前記睡眠セッション中の前記ユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、前記ユーザの睡眠セッション中の所与の時間の前記時間依存性の予測される睡眠段階を、前記所与の時間における前記ユーザの母集団の対応する平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を決定することを有する
    ように構成される、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記１つ以上のハードウェア処理器はさらに、
    （ａ）前記ユーザの複数の睡眠セッションに対する、前記ユーザの訓練する睡眠深度情報を得ることであり、前記訓練する睡眠深度情報は、前記ユーザの複数の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す前記ユーザの脳活動に関係している、
    （ｂ）前記予測モデルへの追加の入力として、前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、前記訓練する睡眠深度情報に基づいて、前記予測モデルを再訓練する、
    （ｃ）前記再訓練された予測モデルに、将来の睡眠セッション中の前記ユーザの前記時間依存性の予測される睡眠段階を出力させる、
    （ｄ）前記将来の睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に前記感覚刺激を前記ユーザに与えさせる、並びに
    （ｅ）前記ユーザの追加の訓練する睡眠深度情報を得ることに応じて、ステップ（ａ）−（ｄ）を繰り返す
    ように構成される、請求項１に記載のシステム。
  6. 送出システムを用いて、睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出する方法において、前記システムは、前記睡眠セッション中の前記ユーザに感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激器、及び機械可読命令により構成される１つ以上のハードウェア処理器を有し、前記方法は、
    前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、ユーザの母集団の過去の睡眠深度情報を得るステップであり、前記過去の睡眠深度情報は、前記ユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、前記ユーザの母集団の脳活動に関係している、ステップ、
    前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、予測モデルへの入力として前記過去の睡眠深度情報を提供することにより、前記過去の睡眠深度情報に基づいて前記予測モデルを訓練するステップ、
    前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記訓練された予測モデルに、前記睡眠セッション中の前記ユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させるステップであり、前記時間依存性の予測される睡眠段階は、前記ユーザが刺激するのに十分に深い睡眠にあるかどうかを示している、ステップ、並びに
    前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に前記感覚刺激を与えさせるステップであり、前記１つ以上の感覚刺激器は、前記時間依存性の予測される睡眠段階が前記ユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることを示すのに応じて、前記ユーザに感覚刺激を与える、ステップ
    を有する、方法。
  7. 前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記睡眠セッション中の前記ユーザの経時的な推定される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報を受信する、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に前記感覚刺激を与えさせるステップ、
    をさらに有する請求項６に記載の方法。
  8. 前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記予測モデルにより出力された前記予測される睡眠段階に対して、前記推定される睡眠段階を重み付ける、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記重み付けられた推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に前記感覚刺激を与えさせるステップ、
    をさらに有する請求項７に記載の方法。
  9. 前記予測モデルを訓練することは、前記ユーザの母集団の睡眠セッションの前記過去の睡眠深度情報に基づいて、経時的な平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を決定すること、並びに前記予測モデルへの入力として、経時的な前記平均睡眠深度及び前記特定の睡眠段階の確率を提供することを有する、並びに
    前記予測モデルに、前記睡眠セッション中の前記ユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、前記ユーザの前記睡眠セッション中の所与の時間の前記時間依存性の予測される睡眠段階を、前記所与の時間における前記ユーザの母集団の対応する平均睡眠段階及び特定の睡眠段階の確率に基づいて決定することを有する、
    請求項６に記載の方法。
  10. （ａ）前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記ユーザの複数の睡眠セッションに対する、前記ユーザの訓練する睡眠深度情報を得るステップであり、前記訓練する睡眠深度情報は、前記ユーザの複数の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す前記ユーザの脳活動に関係している、ステップ、
    （ｂ）前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記予測モデルへの追加の入力として、前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、前記訓練する睡眠深度情報に基づいて、前記予測モデルを再訓練するステップ、
    （ｃ）前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記再訓練された予測モデルに、将来の睡眠セッション中の前記ユーザの前記時間依存性の予測される睡眠段階を出力させるステップ、
    （ｄ）前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記将来の睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記１つ以上の感覚刺激器に、前記感覚刺激を前記ユーザに与えさせるステップ、並びに
    （ｅ）前記１つ以上のハードウェア処理器を用いて、前記ユーザの追加の訓練する睡眠深度情報を得ることに応じて、ステップ（ａ）−（ｄ）を繰り返すステップ
    を有する、請求項６に記載の方法。
  11. 睡眠セッションの深い睡眠中のユーザに感覚刺激を送出するシステムにおいて、前記システムは、
    前記睡眠セッション中の前記ユーザに感覚刺激を与える手段、
    ユーザの母集団に対する過去の睡眠深度情報を得る手段であり、前記過去の睡眠深度情報は、前記ユーザの母集団の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す、前記ユーザの母集団の脳活動に関係している、手段、
    予測モデルへの入力として前記過去の睡眠深度情報を提供することにより、前記過去の睡眠深度情報に基づいて前記予測モデルを訓練する手段、
    前記訓練された予測モデルに、前記睡眠セッション中の前記ユーザに対する時間依存性の予測される睡眠段階を出力させる手段であり、前記時間依存性の予測される睡眠段階は、前記ユーザが刺激のために十分に深い睡眠にあるかどうかを示している、手段、及び
    前記睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、前記感覚刺激を与える手段に前記感覚刺激を前記ユーザに与えさせる手段であり、前記感覚刺激を与える手段は、前記時間依存性の予測される睡眠段階が前記ユーザは刺激するのに十分に深い睡眠にあることに応じて、前記感覚刺激を前記ユーザに与える、手段
    を有する、システム。
  12. 前記睡眠セッション中の前記ユーザの経時的な推定される睡眠段階を示す、外部の睡眠監視装置からの情報を受信する、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、感覚刺激を生成する手段に感覚刺激を与えさせる手段をさらに有する、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記予測モデルにより出力された前記予測される睡眠段階に対して、前記推定される睡眠段階を重み付ける、並びに前記睡眠セッション中の経時的な前記重み付けられた推定される睡眠段階及び前記予測される睡眠段階に基づいて、前記感覚刺激を生成する手段に、前記感覚刺激を与えさせる手段をさらに有する、請求項１２に記載のシステム。
  14. 前記予測モデルを訓練することは、前記ユーザの母集団の前記睡眠セッションの前記過去の睡眠深度情報に基づいて、経時的な平均睡眠深度及び特定の睡眠段階の確率を決定すること、並びに前記予測モデルへの入力として、経時的な前記平均睡眠深度及び前記特定の睡眠段階の確率を提供する、並びに
    前記予測モデルに、前記睡眠セッション中の前記ユーザの時間依存性の予測される睡眠段階を出力させることは、前記ユーザの前記睡眠セッション中の所与の時間の前記時間依存性の予測される睡眠段階を、前記所与の時間における前記ユーザの母集団の対応する平均睡眠段階及び特定の睡眠段階の確率に基づいて決定する、
    請求項１１に記載のシステム。
  15. （ａ）前記ユーザの複数の睡眠セッションに対する、前記ユーザの訓練する睡眠深度情報を得る手段であり、前記訓練する睡眠深度情報は、前記ユーザの複数の睡眠セッション中の経時的な睡眠深度を示す前記ユーザの脳活動に関係している、手段、
    （ｂ）前記予測モデルへの追加の入力として、前記訓練する睡眠深度情報を提供することにより、前記訓練する睡眠深度情報に基づいて、前記予測モデルを再訓練する手段、
    （ｃ）前記再訓練された予測モデルに、将来の睡眠セッション中の前記ユーザの前記時間依存性の予測される睡眠段階を出力させる手段、
    （ｄ）前記将来の睡眠セッション中の経時的な前記時間依存性の予測される睡眠段階に基づいて、感覚刺激を生成する手段に、前記感覚刺激を前記ユーザに与えさせる手段、並びに
    （ｅ）前記ユーザの追加の訓練する睡眠深度情報を得ることに応じて、ステップ（ａ）−（ｄ）を繰り返す手段
    をさらに有する、請求項１１に記載のシステム。
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