JP2023500215A - ユーザが所望しない状態で目覚める危険性を決定する方法 - Google Patents

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Abstract

ウェイクアップインジケータを測定するための方法が提供され、前記ウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない目覚めをする可能性を与える。これは、深いＮＲＥＭ睡眠中に目覚めることは、睡眠慣性のために、より望ましくないという知識、及びＲＥＭ睡眠中に目覚めることも、アトニーのために、より望ましくないという認識に基づいている。睡眠慣性の推定は、ユーザがＮＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために決定され、アトニーの推定は、ユーザがＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために決定される。前記ウェイクアップインジケータは、睡眠慣性の推定及びアトニーの推定から決定される。従って、前記ウェイクアップインジケータは、深い睡眠状態から、又はその間にアトニーが生じるＲＥＭ睡眠からの覚醒を回避するように、ユーザを目覚めさせるのが適切である時間のインジケータとして使用されてもよい。

Description

本発明は、ユーザが所望しない状態で目覚める危険性を決定する分野に関する。本発明は、特に、ウェイクアップインジケータの測定に関する。
多くの人々は、朝に目覚ましのアラームを消した直後のふらつき感(grogginess)をよく分かっている。この不完全な目覚め、低覚醒及び単純作業を行う能力の低下の期間は、睡眠慣性(sleep inertia)として知られ、深い睡眠から覚醒する場合、より顕著である。睡眠慣性により引き起こされる障害は、アルコール中毒の影響と比較されることがあり、覚醒後すぐに重要な決定を行う必要がある交代制勤務者にとって特に危険であることも研究により示されている。
目覚める前に徐波（深い）睡眠であることは、睡眠慣性を悪化させる傾向があり、深い睡眠は、朝の覚醒感覚にとってより有害である。睡眠ＥＥＧにおける高周波と低周波との比は、睡眠深度の良好な推定であるように思われ、睡眠慣性の良好な予測因子である。
ＲＥＭ睡眠中、人にアトニー(atonia)（体性筋の緊張の完全な欠如）が起こっていることが分かっている。人や他の多くの種において、ＲＥＭ睡眠中に筋緊張の停止があることは十分に立証されている。体性運動ニューロンは、ＮＲＥＭ睡眠（及び覚醒）と比較して、ＲＥＭ睡眠中に過分極する（すなわち活性が低い）。ＲＥＭから覚醒への遷移中、体性運動ニューロンは脱分極するが、このプロセスは、必ずしも直ちに起こるわけではなく、ＲＥＭ睡眠から目覚めるとき、筋まひの感覚を引き起こすことがある。
睡眠慣性及び睡眠まひの重症度は、時間と共に高まる。
睡眠慣性を防ぐために、近年、例えばスマートアラームのような、多くのインテリジェント目覚まし時計が登場している。これらアラームの主張は、睡眠段階が、様々な生理学的センサ（例えば、ＥＥＧ、アクチグラフィ、ＰＰＧなど）を用いて目立たないように監視される、及びより浅い睡眠（段階Ｎ１又はＮ２）が検出されるときはいつでも、人が起こされるという考えを中心に展開している。これらの解決策は、Ｎ１又はＮ２から目覚めることが、（Ｎ３から目覚めるときに起こる）睡眠慣性を低下させるという事実に依存するが、ＲＥＭ睡眠から起こされるときの筋肉アトニーの危険性を無視している。例えば、米国特許出願公開第ＵＳ２０１６０１５１６０３Ａ１は、スマートアラームを持つシステムを開示し、このシステムは、ユーザが目覚めている(awake)、覚醒した(aroused)状態又は浅い若しくはＲＥＭ睡眠状態にあるときにアラームを鳴らそうとする。
従来のスマートアラームは、ユーザが定める所望する起床時間辺りの事前に定めた時間期間（ウィンドウ、例えば３０分）を使用し、浅い睡眠の瞬間にアラームが稼働することを確実にする。典型的なスマートアラームのアルゴリズムは、そのウィンドウにおけるユーザの睡眠段階を連続して監視し、浅い睡眠が検出されるときはいつでも、ユーザは起こされる。ユーザが再び深い睡眠に遷移しないことを確実にするために、これは、典型的には、最初の浅い睡眠の事例で起こる。朝に、より浅い睡眠である可能性がかなり高いと仮定すると、これは、通常、前記ウィンドウの始めに、すなわち、ユーザが定めた所望する起床時間の３０分前に起こる。従って、そのようなアラームを使用するユーザからの典型的な苦情は、ユーザがあまりにも早く目覚め、より長く睡眠する可能性を奪われることである。
これらの解決策は、ＲＥＭ睡眠から目覚めることに関連する欠点、及び睡眠慣性はアナログである、すなわち、バイナリ（ｙｅｓ／ｎｏ状態）ではなく連続する処理であるという事実を考慮に入れていない。
従って、ＲＥＭ睡眠中に目覚める悪影響を考慮に入れることができる、いつユーザを目覚めさせるかを決定するための方法が必要とされている。
本発明は、請求項により定義される。
本発明の一態様による例に従って、ウェイクアップインジケータを決定する方法が提供され、このウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない状態で目覚める危険性を測定し、前記方法は、
ユーザがＮＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために、前記ユーザの少なくとも１つの生理学的信号に基づいて、睡眠慣性の推定を決定するステップ、
前記ユーザがＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために、前記ユーザの少なくとも１つの生理学的信号に基づいて、アトニーの推定を決定するステップ、及び
前記ウェイクアップインジケータを決定するために、前記睡眠慣性の推定及び前記アトニーの推定を使用するステップ
を有する。
前記ウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない目覚めをする可能性を与える。これは、深いＮＲＥＭ睡眠中に目覚めることが、睡眠慣性のために望ましくないという知識に基づく。睡眠慣性は、不完全な目覚め、低覚醒及び単純作業を行う能力の低下の期間であり、深い睡眠中に目覚めるとき、より顕著である。深い睡眠は一般にＮ３睡眠に分類される。睡眠慣性の推定は、例えば脳波（ＥＥＧ）信号のような、生理学的信号に基づく睡眠深度の連続する推定である。
前記ウェイクアップインジケータは、アトニーの推定にも依存する。アトニー（体性筋の緊張の完全な欠如）は、上記したように、ＲＥＭ睡眠中に起こることが分かっている。本発明は、ＲＥＭ睡眠中に目覚めることも望ましくないという認識に基づいている。アトニーの推定は、例えば筋活動及び眼球運動からのような生理学的信号から推定されることができる現在のＲＥＭ睡眠エピソードの持続時間に基づく。
従って、ウェイクアップインジケータは、深い睡眠状態又はその間にアトニーが生じるＲＥＭ睡眠からの覚醒を防ぐように、ユーザを目覚めさせるのに適切である時間のインジケータとして使用されてもよい。
このウェイクアップインジケータは、睡眠慣性の推定とアトニーの推定との加重和として決定される。
従って、ウェイクアップインジケータとしてアナログ測定を提供することができる。
前記生理学的信号は、脳波図（ＥＥＧ）、心電図（ＥＣＧ）、光プレチスモグラム（ＰＰＧ）及び／又は筋電図（ＥＭＧ）を用いて決定される。
本発明は、例えばモバイルアプリケーションのような、ウェイクアップインジケータのコンピュータプログラムも提供し、このコンピュータプログラムは、当該プログラムが処理システム上で実行されるとき、ウェイクアップインジケータを決定するための方法を実施するためのコード手段を有する。
本発明は、ユーザにとって最適な時間にアラームを稼働させるための方法も提供し、前記方法は、アラームを稼働させるための、故に目覚めるための所望する時間をユーザから受信するステップ、
ユーザから時間ウィンドウを受信するステップであり、前記時間ウィンドウは、前記所望する時間より前であり、その間に前記アラームが稼働する、一連の時間を定義しめている、前記ステップ、
時間が前記ウィンドウ内にあることをチェックするステップ、
前記時間が前記ウィンドウ内にあることに応答して、
上述した前記方法を用いて、前記ウェイクアップインジケータを決定するステップ、
前記ウェイクアップインジケータが所定の範囲内にあるかどうかを決定するステップ、及び
前記ウェイクアップインジケータが前記所定の範囲内にあるとき、又は前記所望する時間に達したとき、前記アラームを稼働させるステップ
を有する。
ユーザは、目覚めたいと思う時間、所望する時間及び起きても構わない時間ウィンドウ、例えば所望する時間の３０分前、を設定する。時間が指定した時間ウィンドウにあるかどうかを確かめるために、時間がチェックされる。前記時間が時間ウィンドウ内にある場合、その時間が目覚めるための前記所望する時間であるかどうかを確かめるために、時間は、再び連続的にチェックされる。時間が所望する時間である場合、ユーザを目覚めさせるためにアラームが稼働する。時間が所望する時間でない場合、ウェイクアップインジケータが決定され、例えば所定のしきい値と比較することによって、ウェイクアップインジケータが特定の範囲内にあるかどうかを決定するためにチェックされる。ウェイクアップインジケータが所定のしきい値より上にある場合、ユーザを目覚めさせるためにアラームが稼働する。
前記所定のしきい値は、ユーザに適応させることができる。言い換えると、個別のしきい値が決定されることができる。例えば、人工知能プロセッサは、装置の多くの使用によって、どの所定のしきい値が最も快適な起床体験を与えるかを決定し、個々のユーザに適合するように所定のしきい値を適応させることができる。
本発明は、例えばモバイルアプリケーションのような、アラーム稼働のコンピュータプログラムも提供し、このコンピュータプログラムプログラムは、当該プログラムが処理システム上で実行されるとき、アラームを稼働させるための方法を実施するためのコード手段を有する。
本発明は、少なくとも１つの生理学的信号を検知するための少なくとも１つのセンサ、及びウェイクアップインジケータを決定するためのウェイクアップインジケータのコンピュータプログラムを有する、ウェイクアップインジケータを決定するための装置も提供し、ここでウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない目覚めをする可能性を示す。
前記センサは、睡眠慣性の推定及びアトニーの推定を計算するために前記コンピュータプログラムにより使用される前記生理学的信号を決定するために使用されることができる。これら信号は、ウェイクアップインジケータを計算するためにコンピュータプログラムにより使用される。
前記センサの少なくとも１つ、例えばＥＥＧ、ＥＣＧ、ＥＭＧ又はＥＯＧのための電極がユーザに取り付けられることができる。前記センサの少なくとも１つは、例えばマイクロフォン又はカメラのように、ユーザから独立していてもよい。従って、センサの様々な組み合わせを使用することができる。
本発明は、ユーザを最適な時間で目覚めさせるためのシステムも提供し、前記システムは、
少なくとも１つの生理的信号を検知するための少なくとも１つのセンサを有する、ウェイクアップインジケータを決定するための装置であり、前記ウェイクアップインジケータは、ユーザが望ましくない目覚めをする可能性を示している、前記装置、
前記ユーザを目覚めさせるためのアラーム、及び
前記アラームを稼働させるためのアラーム稼働のコンピュータプログラム
を有する。
前記アラームは、例えば聴覚刺激、視覚刺激又は体性感覚刺激のような刺激をユーザに送出するように適応することができる。
前記アラームは、例えば時間の経過と共に音の強さを増大させるような、徐々に増大する強度を持つ刺激を送出するように適応することができる。
前記システムは、毎日の睡眠からユーザを目覚めさせるように適応することができる、又は前記システムは、短い仮眠からユーザを目覚めさせるように適応することができる。交代制勤務者にとって、短い仮眠から目覚めた後すぐに、鮮明であり、働く準備ができていることが重要である。前記システムは、ユーザが深い睡眠又はＲＥＭ睡眠中に目覚めることを防ぐ一方、ユーザが可能な限り長く睡眠することを可能にする。
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、これを参照して説明される。
本発明をより良く理解するため、及び本発明がどのように実施されるかをより明確に示すために、単なる例として、添付の図面が参照される。
図１は、ウェイクアップインジケータを測定するために使用されるプロセスを示す。 図２は、いつアラームを稼働させるかを決定するために使用されるプロセスを示す。 図３は、睡眠経過図（ヒプノグラム）の一例を示す。 図４は、アラームシステムを概略図で示す。 図５は、前記アラームシステムの性能が、既知のアラームシステムとどのように比較されるかの第１の例を示す。 図６は、前記アラームシステムの性能が、既知のアラームシステムとどのように比較されるかの第２の例を示す。 図７は、前記アラームシステムの構成部品を示す。
本発明は、図面を参照して説明される。
詳細な説明及び特定の例は、装置、システム及び方法の例示的な実施形態を示しているが、これらは単に例示を目的としたものであり、本発明の範囲を限定することを意図したものではないことを理解されたい。本発明の装置、システム及び方法のこれら及び他の特徴、態様並びに利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲及び添付の図面からより良く理解される。図面は単に概略的なものであり、一定の縮尺で描かれていないことを理解されたい。同じ又は類似の部分を示すために、図面全体にわたって同じ参照番号が使用されることを理解されたい。
本発明は、ウェイクアップインジケータを測定する方法を提供し、このウェイクアップインジケータは、ユーザが望ましくない目覚めをする可能性を示す。これは、深いＮＲＥＭ睡眠中に目覚めることは睡眠慣性を理由に望ましくないという知識、及びレム睡眠中に目覚めることもアトニーを理由に望ましくないという認識に基づいている。睡眠慣性の推定は、ユーザがＮＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために決定され、アトニーの推定は、ユーザがＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために決定される。前記ウェイクアップインジケータは、この睡眠慣性の推定及びアトニーの推定から決定される。従って、ウェイクアップインジケータは、深い睡眠状態から、又はその間にアトニーが生じているレム睡眠からの覚醒を防ぐように、（アラームシステムを用いて）ユーザを目覚めさせるのに適切な時間のインジケータとして使用される。
図１は、ウェイクアップインジケータ１００を得るために使用される方法を示す。このウェイクアップインジケータ１００は、望ましくない目覚めの状態（すなわち、重度の睡眠慣性又は筋まひ）の確率を評価している連続値である。それは、２つの要素、つまり睡眠慣性の推定１０２、すなわち慣性指数と、アトニーの推定１０４、すなわちアトニー指数とを組み合わせる。ウェイクアップインジケータを計算する１つの可能な方法は、
ウェイクアップインジケータ（ｔ）＝ｗＩ（ｔ）＊慣性指数（ｔ）＋ｗＡ（ｔ）＊アトニー指数（ｔ） （１）
である。
これは、慣性指数とアトニー指数との加重和を定義している。これは、時間と共に発展するので、何れかの時点において、ユーザを目覚めさせることが適切であるかどうかを決定することができる。
慣性指数１０２は、睡眠段階に基づいて、睡眠深度の連続推定から測定されることができる。一晩の睡眠を通して周期的（睡眠サイクル）に起こる睡眠段階は、生理学的信号１０６の特定のパターンに特徴付けられ、この睡眠段階は、睡眠中、リアルタイムで確実に監視されることができる。
睡眠は、多くの異なる生理学的信号１０６又はそれらの組合せ、例えば
頭部に取り付けられるセンサからの脳波図（ＥＥＧ）、
眼の近くに取り付けられるセンサからの眼電図（ＥＯＧ）、
身体（例えば、手首又は脚）に取り付けられる、又はベッドに置かれるセンサからのアクチグラフィ信号、
光センサからのフォトプレチスモグラム信号（ＰＰＧ）、
身体に取り付けられる電極からの心電図（ＥＣＧ）信号、
呼吸センサ（ベルト、レーダ又は鼻カニューレ）からの呼吸努力信号、
マットレス内の圧力センサ又はカメラを使用した体位信号、
レーダセンサ又はカメラからの身体運動信号、
マイクロフォンを介して取り込まれる、呼吸音又はいびきを特徴とする音声信号、及び
光センサを使用した脳活動（機能的近赤外（ｆＮＩＲ））
を使用して監視されることができる。
異なるセンサを使用して、睡眠段階の表示を与えることができる。従って、睡眠段階を検出するために主に使用されるＥＥＧセンサが脱落する、又はそうでなければ機能しなくなった場合、存在する他のセンサを使用して、睡眠段階を決定し続けることができる。
一般に、ＥＥＧ信号は、被験者の頭部に位置決められる１つ以上の電極を用いて測定及び／又は受信されることができる。これら信号の振幅、並びにこれらの信号内の山(peak)、谷(trough)、睡眠紡錘波、ｋ複合、徐波及び／又は周波数ベースの特性の詳細が分析され、被験者の現在の睡眠段階を区別することができる。例えば、徐波は、睡眠段階３においてより豊富にあることが分かっているのに対し、睡眠紡錘波は、睡眠段階２においてより豊富である。
これらの異なる検知手法を用いて、異なる睡眠段階が識別されることができる。
例えば、４つの睡眠段階は、睡眠ポリグラフ検査（ＰＳＧ）を用いて識別されることができる。睡眠段階Ｎ１及びＮ２は、シータ（４～８Ｈｚ）振動脳活動、並びに睡眠紡錘波及びｋ複合夫々によって特徴付けられる浅い睡眠の段階である。睡眠段階Ｎ３は、徐波及びデルタ活動（０．５～４Ｈｚ）によって特徴付けられる深い睡眠の段階である。ＲＥＭ睡眠は通例、入眠から約９０分後に起こり、眼球運動の増加、心拍数及び呼吸によって特徴付けられる。睡眠中、短い覚醒期間が起こることもあり、この状態はＷと呼ばれる。
被験者に刺激を与え、その刺激の反応を用いて睡眠段階の表示又は検証を与えることも可能である。この手法は、例えば、国際公開第２０１４／１１８６９３号に開示されている。この例において、刺激は、視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、嗅覚刺激、電磁刺激、体性感覚刺激、他の感覚刺激、及び／又はそれらの何れかの組み合わせ及び／又はシーケンスを含むことができる。従って、刺激の供給源は、光源、スピーカ、電気音響変換器、振動する構成要素或いは装置、香りを生成するように構成される装置或いはシステム、又は電極の１つ以上を含むことができる。
本発明は、被験者の睡眠段階の決定を提供するための、如何なる既知のセンサ装置を利用することができる。
睡眠深度は、
睡眠深度（ＳＤ）＝ｌｏｇ２（デルタ／ベータ）＋ｌｏｇ２（デルタ／アルファ） （２）
のように、デルタ、アルファ及びベータの周波数帯域における脳波（ＥＥＧ）パワーから導出されることもできる。
この比率は、睡眠が深くなるにつれて、低い周波数帯域（例えば、デルタ帯域：０．５～４Ｈｚ）のパワーが増大する一方、高い周波数帯域（例えば、アルファ帯域：８～１２Ｈｚ及びベータ帯域：１５～３０Ｈｚ）のパワーが減少することが知られているため、睡眠の深さの良好な近似である。これらの信号間の比率を取ることは、これら信号の何れかに起こり得るアーチファクト又はノイズを低減する。実際には、この比率は、デルタ、アルファ及びベータ帯域においてフィルタリングされたＥＥＧからリアルタイムで容易に計算される。これらの信号の移動平均（例えば、１．５秒のウィンドウ）を計算して、前記推定をさらに平滑化することができる。
睡眠深度の推定のより簡単なバージョンは単に、デルタ帯域とベータ帯域、デルタ帯域とアルファ帯域との間の比、又はＥＥＧスペクトルの高い端部対低い端部における周波数間の何れかの比を有することができる。
睡眠慣性の推定又は慣性指数１０２は、上述したように、睡眠段階及び任意選択で睡眠深度の情報から得られる。
アトニーの推定又はアトニー指数１０４は、現在のＲＥＭエピソードの開始からの秒単位の時間として推定される前記現在のＲＥＭエピソードの持続時間から測定されることができる。アトニー指数１０４の異なるバージョンは、筋電図（ＥＭＧ）センサにより検出される筋活動の量、又は眼電図（ＥＯＧ）センサにより検出される眼球運動の量を有することができる。
ウェイクアップインジケータ１００は、このウェイクアップインジケータ１００の最終値における前記２つの要素の各々の相対的重要性は、２つの重み（すなわち、ＷＩ及びＷＡ）に従って調整されるように定義される。これら重みは、何れかの実数とすることができる。
睡眠履歴は、時間ウィンドウｔを過去にまで及ばせ、重みＷＩ及びＷＡを（フィルタを適用することと同等である）ベクトル形式で定義することによって、又は例えば、
移動慣性指数（ｔ）＝ＷＩ＊移動慣性指数（ｔ－１）＋（１－ＷＩ）＊慣性指数（ｔ） （３）
移動アトニー指数（ｔ）＝ＷＡ＊移動アトニー指数（ｔ－１）＋（１－ＷＡ）＊アトニー指数（ｔ） （４）
のような指数関数的な加重平均として、慣性指数１０２及びアトニー指数１０４を計算することによって組み込まれることもできる。
この手法は、直前の移動指数値及び現在の瞬時値を考慮している移動指数を作成する。
次いで、ウェイクアップインジケータ１００は、単なる合計
ウェイクアップインジケータ（ｔ）＝移動慣性指数（ｔ）＋移動アトニー指数（ｔ） （５）
として計算される。
両方（フィルタを適用する又は指数関数的な加重平均を計算すること）の実施は、本質的に同様であり、重みの調整は、ウェイクアップインジケータ１００の計算のために考慮したい過去の時間量を定義することを可能にする。ウェイクアップインジケータ１００のそのような実施は、ノイズをフィルタリングし、睡眠段階の間の非常に短い遷移を無視することによって、システムのより滑らかな動きを提供する。
本質的に、提案されるアルゴリズムは、誤った段階（ＲＥＮ／Ｎ３）でユーザを目覚めさせることを防ぐことができる。
代替の睡眠段階の分類の場合において、上記アルゴリズムを同様に適用することができる。浅い睡眠と深い睡眠とだけが区別される場合、段階Ｎ１、Ｎ２及びＷに関する状態は浅い睡眠に当てはめられるのに対し、ＲＥＭ又はＮ３に関する状態は深い睡眠に当てはめられる。連続して睡眠深度を監視する場合、簡単なしきい値を使用して、浅い睡眠と深い睡眠とを区別し、前記アルゴリズムは、上述したように変換される。
ウェイクアップインジケータにとって関心のある１つの応用は、アラームにおいて使用するためのものである。
図２は、上述した方法を用いて測定されるウェイクアップインジケータに基づいて、いつアラームを稼働させるかを決定するために使用されるプロセスを示す。前記方法は、睡眠段階のリアルタイムの推定、及び遅延決定ウィンドウの導入に基づいて、ユーザが所望する起床時間とアラームが稼働する起床時間との間の隔たりを減らす。
ステップ２００において、ユーザは、目覚めたいと思う時間（単一の時間値）、すなわち所望する時間を設定する。
ステップ２０２において、ユーザは、例えば前記所望する時間の３０分前のような、その間に目覚めても構わない時間ウィンドウも設定する。
ステップ２０４において、時間が指定した時間ウィンドウ内にあるかどうかを確かめるために、時間がチェックされる。時間が前記時間ウィンドウ内にある場合、ステップ２０６において、その時間が目覚めるための前記所望する時間に達したかどうかを確かめるために、再び時間が連続してチェックされる。時間が前記所望する時間である場合、ステップ２０８において、アラームが稼働し、ユーザを目覚めさせる。
時間がまだ前記所望する時間に達していない間、ステップ２１０において、例えば、所定のしきい値との比較によって、時間がある範囲内にあるかどうかを決定するために、上述したように決定されるウェイクアップインジケータもチェックされる。ウェイクアップインジケータが所定のしきい値を上回る場合、ステップ２０８において、アラームが稼働し、ユーザを目覚めさせる。
前記所定のしきい値は、ユーザに適応させることができる。言い換えると、個別のしきい値が決定されることができる。例えば、人工知能プロセッサは、前記装置の多くの使用によって、どの所定のしきい値が最も快適な起床体験を与えるかを決定し、個々のユーザに適合するように所定のしきい値を適応させることができる。
本質的に、提案される方法は、所望する時間の近くで目覚めさせる可能性を増大させる。この方法は、睡眠を短くすることなく、快適な起床体験を促進させる。
従って、前記方法は、所定のアラームウィンドウにおいてユーザの睡眠を連続して監視し、ウェイクアップインジケータを連続して計算する。前記システムは、ウェイクアップインジケータの値が所定のしきい値を超えるまで、又はユーザの所望する起床時間に達するまで、アラームを延期する。これは、殆どのスマートアラームのソリューションにおいて使用される不連続な睡眠段階の遷移の概念（ＯＮ／ＯＦＦスイッチ）を無視して、所望する時間の近くで（ただし遅くならずに）自然に快適に目覚める可能性を増大させる。
図３は、ヒプノグラムの一例を示す。ライン３００は、典型的な一晩の睡眠の睡眠構築（ヒプノグラム）を描いている。値がＲＥＭ及びＮ３帯域３０１に入るとき、ユーザが目覚める場合、筋まひ（ＲＥＭ）及び高い睡眠慣性（Ｎ３）がある。この例において、ユーザが所望する起床時間３０２は午前７時１５分であり、目覚めが午前６時４５分から午前７時１５分の間に起こるように、３０分長さのアラームウィンドウ３０４が事前に設定されている。
この例において、従来のスマートアラームシステムは、ユーザがＮ３の睡眠から抜け出る瞬間（３０６として示される時間、約午前６時５０分）にユーザを目覚めさせなければならず、故に、ユーザの総睡眠時間を２５分だけ減らす。ユーザの睡眠段階を監視し、検出される睡眠段階及びアトニー状態に依存してウェイクアップインジケータを測定することによって、アラームシステムは、前記ウェイクアップインジケータの値が所定のしきい値を超える場合、又は時間が前記所望する時間３０２である場合に、単にユーザを目覚めさせることができる。
図４は、ウェイクアップライトとして示されるアラーム４００をいつ稼働させるかを決定するために使用されるアラームシステムの一例を示す。この例において、ユーザは、睡眠中にヘッドセット４０２を装着する。ヘッドセット４０２は、ＥＥＧ及びＥＯＧ信号を測定することができるセンサ電極を持つことができる。ヘッドセット４０２は、ウェイクアップインジケータを決定することができるプロセッサを有するか、又はウェイクアップインジケータを決定するために、センサ４０２の情報を例えば、携帯電話若しくはアラーム４００、又は他の何れかの遠隔処理ユニットにあるようなプロセッサに送るかである。
前記プロセッサは、ユーザを目覚めさせるために、いつアラーム４００を稼働させるかも決定することができる。ユーザを目覚めさせるとき、アラーム４００が稼働する。前記アラームは、ヘッドセット上に、オンにすることもできるアクチュエータ４０４を含んでもよい。このアクチュエータは、ユーザを目覚めさせるためのスピーカ及び振動モータを含むことができる。当然であるが、ユーザから離れた音声アラームも使用されることができる。
より一般的には、前記アラームは、聴覚刺激、視覚刺激或いは体性感覚刺激、又はそれらの組み合わせの何れかを送出する。聴覚刺激の場合において、音量の増大が使用されることができる。光強度を徐々に増大させることは、前記起床体験に良い影響を与えることもできる。さらに、睡眠から覚醒への遷移を簡単にするために、強度が増大するわずかな振動を使用することもできる。
図５は、過去の睡眠データに関するシミュレーションの結果を示す。図５は、睡眠時間の短縮量、すなわち、所望する時間よりもどのくらい早くアラームが動作したかを、ヒストグラムとして示す。
上のグラフ５００は、上述したアラームに関連し、下のグラフ５０２は、Ｎ３を出る最初の時間にアラームを提供する標準的なスマートアラームに関連する。
この特定のシミュレーションに対し、Ｎ３睡眠又はＲＥＭ睡眠を避けるためのしきい値は、十分に小さい（例えば、０．０１）。加えて、上述した移動慣性指数及び移動アトニー指数は、共にスコアの計算において等しい重要性を持ち、６秒からなる３つのウィンドウにわたる移動平均が適用される（好ましくない睡眠状態は最大で１２秒となる）。
過去のデータは、自宅で記録された１１５件の睡眠研究に基づいている。この研究は、２７人の被験者（女性１７名／男性１０名；３７．２±７．２歳）を含む。ウェイクアップウィンドウは２０分に設定され、故に、最大で２０分の睡眠時間の短縮である。新しい方法に関連する睡眠の短縮（平均７．８分）は、典型的なスマートアラーム（平均１４．５分）と比較してかなり短い。加えて、５０％の場合、前記方法を使用するとき、睡眠の短縮は全く起こらない。
図６は、第２のデータセット（２６人の被験者；女性１６名／男性１０名；３３．６±８．４歳；二晩／被験者）に対する、累積度数対起床時間前の分単位のグラフを示す。開示される方法を使用するとき、ユーザが浅い睡眠から目覚める事例のパーセントが推定される。
図６に示されるように、５７％の事例（点６００）において、前記方法は、爽やかな目覚めを促進し、７０％の事例（点６０２）において、前記方法は、所望する起床時間の１０分以内に爽やかな起床を促進する。
上記の実施形態の全ては、主な毎日の睡眠セッション又は短い仮眠の後の両方に応用可能である。仮眠の場合、例えば、交代制勤務者にとって、目覚めた後すぐに、鮮明であり、働く準備ができていることが重要である。この実施形態において、仮眠の持続時間は、利用可能な時間に従ってスケジュールされ、上述した手段によって、深い睡眠が避けられる。
当業者は、本明細書に記載される如何なる方法も実行するためのプロセッサを開発することが容易に可能である。従って、フローチャートの各ステップは、プロセッサにより行われる異なる動作を表してもよく、処理プロセッサの夫々のモジュールにより行われてもよい。
図７は、ウェイクアップインジケータ１００を決定するための装置７００とアラーム４００とを組み合わせたアラームシステムを示す。装置７００は、少なくとも１つの生理学的信号１０６を検知するための少なくとも１つのセンサ７０２、及びウェイクアップインジケータ１００を決定するためのウェイクアップインジケータのコンピュータプログラムを動作させるプロセッサ７０４を有する。
ウェイクアップインジケータ１００は、ユーザを最適な時間に目覚めさせるために、アラーム４００に提供される。前記アラームは、プロセッサ７１２を有し、このプロセッサは、アラーム信号７１４を示す、アラームを稼働させるためのアラーム稼働のコンピュータプログラムを動作させる。
装置７００及びアラーム４００は、別個のシステムでもよいし、又はそれらが組み合わされたシステムを形成してもよい。
前記処理は、局所的又は遠隔的に実行されることができる。それは、例えば、センサ及びアラームと通信する携帯電話によって担持されてもよい。
上述したように、前記システムは、データ処理を行うためにプロセッサを利用する。このプロセッサは、必要とされる様々な機能を行うために、ソフトウェア及び／又はハードウェアを用いて、様々な方法で実施される。前記プロセッサは通例、ソフトウェア（例えば、マイクロコード）を用いて、必要とされる機能を行うようにプログラムされる１つ以上のマイクロプロセッサを用いる。前記プロセッサは、幾つかの機能を行うための専用ハードウェアと、他の機能を実行するための１つ以上のプログラムされるマイクロプロセッサ及び関連する回路との組合せとして実施されてもよい。
本開示の様々な実施形態に用いられる回路の例は、これらに限定されないが、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(ＡＳＩＣ)及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(ＦＰＧＡ)を含む。
様々な実施において、前記プロセッサは、１つ以上の記憶媒体、例えばＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭのような揮発性及び不揮発性コンピュータメモリに関連付けられてよい。前記記憶媒体は、１つ以上のプロセッサ及び／又はコントローラ上で実行されるとき、必要とされる機能を行う１つ以上のプログラムで符号化されてもよい。様々な記憶媒体は、プロセッサ又はコントローラ内に取り付けられてもよいし、又はこれら記憶媒体に保存される１つ以上のプログラムがプロセッサに読み込まれるように、搬送可能でもよい。
開示される実施形態に対する変形例は、図面、本開示及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求される発明を実施する際に当業者により理解及び実施され得る。請求項において、「有する」という用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、要素が複数あることを述べなくても、その要素が複数あることを排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に挙げられる幾つかの項目の機能を実行することができる。ある特定の方法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、これらの方法の組み合わせが有利に使用され得ないことを示さない。コンピュータプログラムは、適切な媒体、例えば、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体に記憶／配布されることができるが、他の形式、例えばインターネット又は他の有線若しくは無線電気通信システムを介して配布されることもできる。「に適応する」という用語が請求項又は明細書に用いられる場合、この「に適応する」という用語は、「ように構成される」と言う用語と同様であることを意味する。請求項における如何なる参照符号も、その範囲を限定すると解釈されるべきではない。

Claims (15)

  1. ウェイクアップインジケータを決定する方法であり、前記ウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない状態で目覚めるする危険性を測定し、前記方法は、
    前記ユーザがＮＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために、前記ユーザの少なくとも１つの生理学的信号に基づいて、睡眠慣性の推定を決定するステップ、
    前記ユーザがＲＥＭ睡眠中であるかどうかを推定するために、前記ーザの少なくとも１つの生理学的信号に基づいて、アトニーの推定を決定するステップ、及び
    前記ウェイクアップインジケータを決定するために、前記睡眠慣性の推定及び前記アトニーの推定を使用するステップ
    を有する、方法。
  2. 前記ウェイクアップインジケータを、前記睡眠慣性の推定と前記アトニーの推定との加重和として決定するステップを有する、請求項１に記載の方法。
  3. 脳波図（ＥＥＧ）、心電図（ＥＣＧ）、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）、眼電位図（ＥＯＧ）及び／又は筋電図（ＥＭＧ）を使用して前記生理学的信号を決定するステップを有する、請求項１又は２に記載の方法。
  4. ウェイクアップインジケータのコンピュータプログラムであり、前記コンピュータプログラムが処理システム上で実行されるとき、請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法を実施するためのコード手段を有する、モバイルアプリケーションのような、前記ウェイクアップインジケータのコンピュータプログラム。
  5. ユーザから、アラームを稼働させるための、故に目覚めるための所望する時間を受信するステップ、
    前記ユーザから、時間ウィンドウを受信するステップであり、前記時間ウィンドウは、前記所望する時間の前であり、その間にアラームが稼働することが可能である一連の時間を定義している、前記ステップ、
    時間が前記時間ウィンドウ内にあることをチェックするステップ、
    前記時間が前記時間ウィンドウ内にあることに応答して、
    請求項１乃至３の何れか一項に記載の方法を使用して前記ウェイクアップインジケータを決定するステップ、
    前記ウェイクアップインジケータが所定の範囲内にあるかどうかを決定するステップ、及び
    前記ウェイクアップインジケータが所定の範囲内にあるとき、又は前記所望する時間に達したときに、前記アラームを稼働させるステップ
    を有する、前記ユーザにとって最適な時間に前記アラームを稼働させる方法。
  6. 前記所定の範囲を前記ユーザに適応させるステップをさらに有する、請求項５に記載の方法。
  7. アラーム稼働のコンピュータプログラムであり、前記コンピュータプログラムが処理システム上で実行されるとき、請求項５又は６に記載の方法を実施するためのコード手段を有する、モバイルアプリケーションのような、前記アラーム稼働のコンピュータプログラム。
  8. ウェイクアップインジケータを決定するための装置であり、前記ウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない目覚めをする危険性を測定し、前記装置は、
    少なくとも１つの生理学的信号を検知するための少なくとも１つのセンサ、
    プロセッサ、及び
    前記ウェイクアップインジケータを決定するために、前記プロセッサにより動作される、請求項４に記載のウェイクアップインジケータのコンピュータプログラム
    を有する装置。
  9. ＥＥＧ、ＥＣＧ、ＥＭＧ又はＥＯＧ用の電極のような、前記センサの少なくとも１つが、前記ユーザに取り付けられる、請求項８に記載の装置。
  10. マイクロフォン又はカメラのような、前記センサの少なくとも１つは、ユーザから独立している、請求項８又は９に記載の装置。
  11. 少なくとも１つの生理学的信号を検知するための少なくとも１つのセンサを有する、ウェイクアップインジケータを決定するための装置であり、前記ウェイクアップインジケータは、ユーザが所望しない目覚めをする危険性を測定する、前記装置、
    前記ユーザを目覚めさせるアラーム、
    プロセッサ、及び
    前記アラームを稼働させるために、前記プロセッサにより動作される、請求項７に記載のアラーム作動のコンピュータプログラム
    を有する、最適な時間にユーザを目覚めさせるためのシステム。
  12. 前記アラームは、聴覚刺激、視覚刺激又は体性感覚刺激のような刺激を前記ユーザに送出するように適応する、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記アラームは、時間の経過と共に音の強さを増大させるような、徐々に増大する強度を持つ刺激を送出するように適応する、請求項１２に記載の装置。
  14. 前記システムは、ユーザを毎日の睡眠から目覚めさせるように適応する、請求項１１乃至１３の何れか一項に記載のシステム。
  15. 前記システムは、短い仮眠からユーザを目覚めさせるように適応する、請求項１１乃至１３の何れか一項に記載のシステム。
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