JP6766052B2 - 睡眠の質を決定するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、睡眠中のユーザの睡眠の質を決定するためのシステムに関する。より詳細には、本発明は、睡眠中のユーザの身体姿勢における変化を検出することによって睡眠の質を決定するためのシステム及び方法に関連する。

睡眠習慣は、人間の身体的健康及び生理的健康の重要な要因と考えられてきた。悪い睡眠習慣は、多くの健康障害につながることがある。したがって、人間のフィットネスを分析するために睡眠を監視する必要がある。

例えば、人体の反復運動を決定するための、心弾動記録法として知られている技法がある。心弾動記録法は、人間の健康、呼吸数及び心拍等の監視のような臨床目的のために本技術分野において使用されてきた。心弾動測定は、身体の心臓機能に起因して生成された力、呼吸に起因する運動及び人間の他の筋肉運動の測定を含む。

この技法に基づいた非常に多数のシステムが、従来技術において知られており、例えば、米国特許出願公開第２０１０／００１６６８５号は、心弾動センサ及び雑音センサを使用して、身体運動を検出するためのシステムを開示している。しかしながら、この特許出願公開は、姿勢変化、又は所与の時刻において睡眠中のユーザがどのような姿勢にあるかを検出するためのいかなる手段も開示していない。この文献は、参考文献として本明細書に組み込まれる。

睡眠中のユーザの姿勢を検出すると主張するものとして知られている従来技術デバイスも存在しており、例えば、ユーザの睡眠を監視するための、特に、睡眠中にユーザが姿勢を何回変化させたかを決定するためのＲｅｓｔＯｎデバイス及びアプリケーションが存在している。ＲｅｓｔＯｎデバイスは、この目的のために一連のセンサを使用する。しかしながら、ＲｅｓｔＯｎデバイスは、ユーザの正確な身体姿勢を決定するためにはあまり効率的ではない。このアプリは、Ａｐｐｌｅ ｉＯＳアプリストアにおいて公的に入手可能である。テックインアジアのニュース記事が、参考文献として本明細書において引用される。参考文献セクションを参照されたい。

ビデオレコーダ及び／又はレーダを使用して睡眠を監視するための、他のより複雑なシステム及び方法も、従来技術において知られている。例えば、米国特許出願公開第２００７／０１５６０６０号は、睡眠中の被験者のライブ画像を記録するためのビデオレコーダを使用して、人の睡眠を自動的に監視するためのシステムを開示している。しかしながら、そのようなシステムは、複雑かつ高価であり、夜間及び／又は暗室において効果的ではない。更に、そのようなデバイスを民生用アプリケーションとして実現することは容易でなく、そのようなデバイスは、ユーザの睡眠の妨げとなることすらあり得る。この文献も、参考文献として本明細書に組み込まれる。

このように、入手可能な従来技術の開示のいずれも、身体姿勢を分析し、些細な身体運動と静的な身体姿勢変化とを正確に区別することによって睡眠の質を決定するいかなる方法も提供していない。

上記の議論に照らして、従来技術に関連付けられた１つ以上の問題を克服することができるシステムに対する必要性がある。

研究中の本発明は、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を効果的に決定するためのシステム及び方法へ向けられる。本発明は、周辺デバイスを使用して、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定する方法を開示する。前述の通り、心弾動測定は、身体の心臓機能に起因して生成された力、呼吸に起因する運動及び人間の他の筋肉運動の測定を含む。本発明においては、いくらか類似した「身体動作信号」が使用されるが、この信号は、必ずしも心電図を含むとは限らない。本発明の身体動作信号は、骨格筋並びに肺及び／又は心臓などの少なくとも１つの内臓器官によって生成された信号を含む信号である。「身体動作信号」は、本明細書全体を通じて、前文において解説されたものとして解釈される。周辺デバイスは、少なくとも１人のユーザの身体の機械的運動及び筋肉運動に起因して発生する身体動作信号を記録する、少なくとも１つのセンサを含む。

本方法は、周辺デバイスと移動加入者端末との間の通信接続を構成することによって開始する。更に、周辺デバイスは、身体動作信号をサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ通信する。移動加入者端末は、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションを実行するためのプロセッサを含む。睡眠の質は、身体動作信号から、検出された身体姿勢変化に基づいて決定される。

本発明の更なる目的は、この身体動作信号における１つ以上のスパイクから、睡眠中のユーザの身体運動及び姿勢変化を決定することによって、睡眠の質を通信する方法を提供することである。

本発明の別の実施形態では、身体動作信号における１つ以上のスパイクと呼吸振幅におけるステップ変化とが同時に発生することは、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化に対応すると決定され、呼吸振幅における同時のステップ変化を欠く身体動作信号は、少なくとも１人のユーザの、静的な身体姿勢変化ではなく、身体運動に対応すると決定される。本発明のより広い実施形態では、身体動作信号における１つ以上のスパイクと、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性（呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅、存在信号値）におけるステップ変化とが同時に発生することは、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化に対応すると決定され、少なくとも１つの生理的特性における同時のステップ変化を欠く身体動作信号は、少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢変化ではなく、身体運動に対応すると決定される。

本発明の更なる目的は、身体動作信号を記録し、移動加入者端末において実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ身体動作信号を通信するための少なくとも１つのセンサを備える周辺デバイスを使用して、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための分散コンピュータシステムを提供することである。

少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するためのコンピュータプログラム製品を提供することもまた、本発明の目的である。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読取可能なプログラムコード部分を記憶した、少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を備える。コンピュータ読取可能なプログラムコード部分は、睡眠の質を決定する前述の方法を実行するための命令を含む。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定する方法は、
周辺デバイスを使用して、身体動作信号を記録することと、
周辺デバイスと移動加入者端末又はコンピュータとの間の通信接続を構成することと、
この移動加入者端末又はコンピュータにおいて実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ、この身体動作信号を通信することと、
少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化を、この身体動作信号と呼吸サイクル振幅信号又はユーザの内臓器官により生成された他の信号とに基づいて決定することであって、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される、ことと、を含む。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定する方法は、
周辺デバイスを使用して、身体動作信号を記録することと、
この身体動作信号と、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値を含むが、これらに限定されない、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性とに基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化をこの周辺デバイスにより決定することであって、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される、ことと、を含む。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定する方法は、
周辺デバイスを使用して、身体動作信号を記録することと、
クラウドサービスを含むが、これに限定されない、少なくとも１つのネットワークコンピュータへ、身体動作信号を通信することと、
この身体動作信号と、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値を含むが、これらに限定されない、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性とに基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化をこの少なくとも１つのネットワークコンピュータにより決定することであって、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される、ことと、を含む。

少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための分散コンピュータシステムは、本発明に係るものであり、この分散コンピュータシステムは、
移動加入者端末又はコンピュータと、
身体動作信号を記録し、身体動作信号をサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ通信するように構成されている周辺デバイスと、を備え、
移動加入者端末又はコンピュータは、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションを実行するためのプロセッサを含み、サードパーティ・アプリケーションは、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化を、この身体動作信号と、呼吸サイクル振幅信号又はユーザの内臓器官により生成された他の信号とに基づいて決定するように構成されており、この少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定する際に使用される。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための分散コンピュータシステムは、
身体動作信号を記録するように構成されている周辺デバイスを備え、
この周辺デバイスは、この身体動作信号と、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値を含むが、これらに限定されない、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性とに基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化を決定するように構成されており、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するため使用される。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための分散コンピュータシステムは、
身体動作信号を記録するように構成されている周辺デバイスを備え、
この周辺デバイス及び少なくとも１つのネットワークコンピュータは、クラウドサービスを含むが、これに限定されない、少なくとも１つのネットワークコンピュータへ身体動作信号を通信するように構成されており、
この少なくとも１つのネットワークコンピュータは、この身体動作信号と、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値を含むが、これらに限定されない、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性とに基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化を決定するように構成されており、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される。

少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するためのコンピュータプログラム製品は、本発明に係るものであり、コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読取可能なプログラムコード部分を記憶した、少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を備え、このコンピュータ読取可能なプログラムコード部分は、
周辺デバイスを使用して、身体動作信号を記録し、
周辺デバイスと移動加入者端末又はコンピュータとの間の通信接続を構成し、
この移動加入者端末又はコンピュータにおいて実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ、この身体動作信号を通信し、
少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化を、この身体動作信号と、呼吸サイクル振幅信号又はユーザの内臓器官により生成された他の信号とに基づいて決定する、ための命令を含み、この少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するためのコンピュータプログラム製品は、
周辺デバイスを使用して、身体動作信号を記録し、
この身体動作信号と、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値を含むが、これらに限定されない、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性とに基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化をこの周辺デバイスにより決定する、ためのプログラムコード命令を含み、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される。

本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するためのコンピュータプログラム製品は、
周辺デバイスを使用して、身体動作信号を記録し、
クラウドサービスを含むが、これに限定されない、少なくとも１つのネットワークコンピュータへ、身体動作信号を通信する、ためのプログラムコード命令と、
この身体動作信号と、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値を含むが、これらに限定されない、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性とに基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化をこの少なくとも１つのネットワークコンピュータにより決定する、ためのプログラムコード命令を含み、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化の決定は、睡眠の質を決定するために使用される。

本発明の一実施形態によれば、少なくとも１つの静的センサ及び少なくとも１つの動的センサは、周辺デバイスの少なくとも１つのセンサデバイスに統合される。少なくとも１つのセンサデバイスは、存在信号を決定し、ベッド上の睡眠中のユーザの存在を更に決定するように更に構成されている。存在信号は、ユーザがベッド／センサに近接していること、又はユーザがベッド／センサ上に存在していることを記述する。存在信号は、例えば、動的センサ（例えば、圧電センサ）又は静的センサ（例えば、容量性センサ）により測定され得る。存在信号は、２進値（存在／不在）又は連続的な値とすることができる。実際、本発明の１つの実施形態では、身体動作信号における１つ以上のスパイクと、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性（呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅、存在信号値）におけるステップ変化とが同時に発生することは、少なくとも１人のユーザがベッドに入ること又は出ることに対応すると決定され、少なくとも１つの生理的特性における同時のステップ変化を欠く身体動作信号は、少なくとも１人のユーザが入ること又は出ることではなく、身体運動に対応すると決定される。

本発明の前述の利点のうちの一部又は全部は、周辺デバイスの少なくとも１つのセンサへの静的センサと動的センサとの統合によって獲得される。動的センサは、圧電センサ及び／又は圧電薄膜センサを含むが、これらに限定されない、（呼吸、心拍、血圧等に起因する）動作信号を検出することができる任意のセンサであってもよい。静的センサは、歪みゲージ、容量性センサ、近接センサ、熱電対、誘導センサ等を含むが、これらに限定されない、少なくとも１人のユーザの存在及び静的パラメータ（体重、体温等）を検出するための１つ以上のセンサを含んでもよい。

本発明の最良の形態は、周辺デバイスが、動的センサと静的センサとの両方を含む統合センサを備え、身体動作信号及び存在信号の記録を移動加入者端末のサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ提供するシステムである。統合センサは、少なくとも１人のユーザの存在を正確に測定することにおいて大きな利点を提供する。更に、最良の形態では、呼吸振幅におけるステップ及び身体動作信号における同時のスパイクは、身体姿勢の変化として解釈されるのに対して、身体動作信号のみにおけるスパイクは、典型的には、単なる身体運動を示す。呼吸振幅も、最良の形態では、心弾道図的に、すなわち、力測定により測定される。

呼吸振幅は、睡眠の様々な段階で変わる。大まかに言えば、ユーザが目覚めている場合には呼吸振幅は安定していることが観察されている。呼吸振幅は、非ＲＥＭ（急速眼球運動（rapid eye movement、ＲＥＭ））段階においてはあまり安定せず、一方で、ＲＥＭ段階において、呼吸は不安定である。他方で、身体動作信号振幅は、主に、人体の姿勢及び場所に依存する。人が自身の右側及び左側を下にして睡眠する場合よりも、人が仰向けに又はうつ伏せに睡眠する場合に、心弾動信号などの身体動作信号がより大きな振幅を有することが観察されている。更に、心弾動信号などの身体動作信号の振幅の急速な変化が、ステップ関数として、姿勢変化に対応し得ることも分かっている。この特徴は、本発明において利用される。

本発明の一実施形態によれば、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、息を吸い込むサイクルと記録された身体動作信号（生の身体動作信号）とを区別し、呼吸振幅を計算するように展開される。サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、身体動作信号のスパイクを呼吸振幅における同時のステップ変化に対して分析することにより、姿勢の変化を検出することができる。

以下において、本発明は、添付の図面に従って例示的な実施形態を参照しつつ、より詳細に説明されるであろう。

本発明に係る、実施形態１０において睡眠の質を決定する方法を示すフロー図を示す。 本発明の実施形態２０における身体動作信号及び呼吸サイクル振幅のグラフ図を示す。 本発明の実施形態２０における身体動作信号及び呼吸サイクル振幅のグラフ図を示す。 本発明の実施形態２１における身体動作信号及び呼吸サイクル形状のグラフ図を示す。 本発明に係る、睡眠中のユーザ３４０、動的センサ３１０と静的センサ３６０との両方が統合されたセンサ、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションを備えた移動加入者端末３２０を示す実施形態３０を示す。 本発明に係る、睡眠中のユーザ３４０、睡眠中のユーザの身体運動及び姿勢変化を示す実施形態４０を示す。 本発明に係る、複数の身体姿勢４６０及び各身体姿勢に関連付けられた特徴ベクトルを有する記憶媒体４５０を備える移動加入者端末３２０を示す実施形態４１を示す。 本発明に係る、実施形態５０における睡眠の質を通信する方法を示すフロー図を示す。 本明細書において上記及び下記に例示された本発明の特徴は、上記に要約された図面を参照しつつ説明される。図面に示される参考符号は、参照される要素間の機能的関係を示すために、１つ以上の箇所で使用され得る。実施形態のうちのいくつかは、従属項において説明されている。

図１に描かれるように、本発明の実施形態１０は、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための方法を提供する。本方法は、ステップ１００において開始される。

ステップ１１０において、周辺デバイスは、身体動作信号を記録する。身体動作信号は、種々の機械的な身体運動、心拍、呼吸、息サイクル、血圧及び／又は他の骨格筋運動に起因して発生する信号、並びに存在信号等などの様々な信号の組み合わせである。周辺デバイスは、これらの信号を生の身体動作信号として記録するためのセンサを含む。

その後、ステップ１２０において、記録された身体動作信号を通信するために、周辺デバイスと移動加入者端末との間に通信接続が確立される。これらの信号は、異なる振幅及び周波数を有しており、したがって、呼吸サイクル振幅、呼吸サイクル形状、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び存在信号などの１つ以上の信号は、様々なアルゴリズムを採用することによって決定され得る。

一実施形態では、周辺デバイスと移動加入者端末との間の通信接続は、ＣＤＭＡ、ＧＳＭ（登録商標）、ＵＭＴＳ、ＨＳＰＡ、ＥＶ−ＤＯ、ＥＶ−ＤＯ ｒｅｖ．Ａ、３ＧＰＰ ＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、インターネット、電話などの無線ネットワーク、及び／又は光ファイバ、ケーブル、他の通信フォーマットなどの有線ネットワーク、並びにこれらの組み合わせを含むが、これらに制限されない、任意のネットワークを介してもよい。

その後、ステップ１３０において、周辺デバイスは、移動加入者端末上で実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ、通信チャネルを介して、身体動作信号を通信する。移動加入者端末は、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションを実行するためのプロセッサと、通信ハードウェアと、ユーザインターフェースと、不揮発性記憶媒体とを含む、任意の専用モバイル・デバイスであってもよい。本発明のいくつかの実施形態では、移動加入者端末は、携帯電話又はタブレットデバイスである。いくつかの他の実施形態では、移動加入者端末は、コンピュータによって置換されてもよい。

ステップ１４０へ進むと、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、身体動作信号及び呼吸サイクル振幅に基づいて、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化を決定する。一実施形態では、呼吸サイクル振幅は、生の身体動作信号から決定される。身体姿勢変化は、心弾動（ballistocardiographic、ＢＣＧ）信号などの身体動作信号におけるスパイク、及び呼吸サイクル振幅の振幅のステップ変化をステップ認識方法により分析することによって決定され得る。呼吸振幅のステップ変化と生のＢＣＧにおけるスパイクとが同時に発生した場合、ユーザの姿勢は変化済みである。

検出された身体姿勢変化は、睡眠の質を決定する際に更に役立つ。ユーザの身体姿勢を分析して、ユーザの身体的状態及び生理的状態を決定するために、様々なアルゴリズムが採用され得る。次いで、身体運動が分析されて、様々な睡眠段階が決定され得る。例えば、軽い睡眠段階において、ユーザの身体は、眼球運動、片手の運動等などの何らかの頻繁な身体運動を示すことがあり、熟睡段階においては、ユーザは機械的な身体運動を示さないことがあり、呼吸が激しくなること等があり得る。

睡眠の様々な段階を通じて、呼吸振幅が変わることが観察されている。ユーザが目覚めている場合、呼吸は安定する。呼吸は、非ＲＥＭ（急速眼球運動）段階においてはあまり安定せず、一方で、ＲＥＭ段階において、呼吸は不安定である。他方で、身体動作信号振幅は、主として、人体の姿勢及び場所に依存する。人が右側又は左側を下にして睡眠する場合よりも、人が仰向けに又はうつ伏せに睡眠する場合に、呼吸信号がより大きな振幅を有することも観察されている。更に、呼吸信号の振幅における急速な変化は、ステップ関数として、姿勢変化に対応し得ることが調べられている。この特徴は、本発明において利用され、このようにして、睡眠の質が分析され得る。

身体動作信号から前述の信号及び／又はパラメータを抽出するために、様々な技法及び／又はアルゴリズムが採用され得る。心臓活動のバリスティック効果及び呼吸活動のいきみ効果を識別するために、反復分析及び適応フィルタリングなどの１つ以上の信号処理技法が、実施形態において利用され得る。存在信号は、基本的に、少なくとも１つのセンサに近接するユーザの存在に起因して生成される信号である。

サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションのアルゴリズムは、身体動作信号から、個々の息を吸い込むサイクル、呼吸及び存在信号を区別することができる。夜間における呼吸振幅信号、すなわち、振幅の変化は、単純なステップ認識方法を用いて分析され、信号から認識されたステップ変化の回数が記録される。同時に、ベッドにおけるユーザの不在を検出することが可能である。ユーザの不在中、身体動作信号の振幅は、著しく低くなり、及び／又は経時的に変化しないであろう。これは、ユーザが睡眠していいないこと及び／又は少なくとも１つのセンサに近接していないことを示すであろう。

本方法は、ステップ１５０において終了する。

実施形態１０の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態２０、２１、３０、４０、４１及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

先へ進むと、図２は、本発明の一実施形態に係る、身体動作信号２００及び呼吸サイクル振幅２１０のグラフ図を示す。本発明の実施形態２０は、静的な身体姿勢変化及び／又は身体運動を決定するために、これらの信号を分析するための手法を提供する。図２ｂは、信号は図２における信号と同じであるが、図中の時間的範囲をより短くして、身体動作信号２００及び呼吸サイクル振幅２１０のグラフ図を示す。

図２及び図２ｂにおいて、上側の図には、ある夜間に記録された生の身体動作信号２００、及び身体動作信号２００から決定された呼吸サイクル振幅２１０（下側の図）が示されている。身体運動によって引き起こされたスパイクを検出するために、様々なアルゴリズムが採用されることが可能であり、更に、スパイク間においては、プラトー・レベルが存在し、このプラトー・レベルから、息を吸い込むサイクルが容易に検出され得る。図において、垂直の点線は、身体姿勢の検出された変化を示す。生の身体動作信号２００と呼吸サイクル振幅２１０とを比較することにより、身体姿勢の変化を検出することができる。身体動作信号２００におけるスパイクが、呼吸振幅サイクル２１０の振幅におけるステップ変化と同時に発生する場合に、身体姿勢の変化が決定される。

図２に示すように、時間５１及び時間１０４などにおいて、スパイク２２０とステップ変化２３０との同時の発生がある。これは、時間５１及び時間１０４においてユーザが姿勢を変化させたことを示す。更に、１００〜２００分台前半の間の身体動作信号２００においては、ステップ変化がほとんど検出されないこと及び／又は非常に低い振幅スパイクが検出されることが分かっており、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、この期間中にユーザが熟睡中であると推定することができ、更に、少なくとも１人のユーザの姿勢における頻繁な変化が、３５０分頃に記録されており、このことは、この期間中にユーザが浅い睡眠にあること又は眠っていないことを示す。したがって、このようにして、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するであろう。

実施形態２０の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２１、３０、４０、４１及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

図２ｃは、本発明の一実施形態に係る身体動作信号２００のグラフ図を示す。この図には、生の身体動作信号２００からの１．５分間分の抜粋が示されている。生の身体動作信号２００において、スパイク２２０（５１．２分〜５１．５分の間に発生するスパイク）と、呼吸サイクル形状及び呼吸サイクル振幅のステップ変化との同時発生がある。これは、５１．２分〜５１．５分の間にユーザが姿勢を変化させたことを示す。身体動作信号２００の２つの急上昇するレベルが図２ｃにおいて提供されており、その結果、呼吸サイクル振幅における明白なステップ変化に加えて、呼吸サイクル形状においてもステップ変化が存在することが認識され得る。

サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーション・アルゴリズムは、少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢変化及び／又は身体運動を区別するように構成される。サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーション・アルゴリズムは、身体動作信号２００を分析するためにステップ認識方法を利用してもよい。この方法では、基本的に、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、身体動作信号２００における１つ以上のスパイクと、呼吸サイクル振幅２１０における同時発生のステップ変化とを認識する。これらの同時発生イベントは、姿勢が変化したことを意味するものと決定される。様々な技法が、ステップ認識のために利用され得る。ステップ認識は、１つ以上の統計アルゴリズム及び／又は信号処理アルゴリズムを利用してもよい。

本発明の１つの態様では、この身体動作信号における１つ以上のスパイクと呼吸振幅におけるステップ変化との同時の発生は、少なくとも１人のユーザの身体姿勢変化と見なされる。呼吸振幅における同時のステップ変化を欠く、この身体動作信号における１つ以上のスパイクの組み合わせは、少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢変化のない、単なる身体運動と見なされる。したがって、身体動作信号における有意な閾値のスパイクは、身体運動を指し得るが、必ずしも姿勢変化を指すとは限らないことは明らかである。これは、単純に、身体運動が常に身体姿勢変化につながるとは限らないからである。

実施形態２１の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２０、３０、４０、４１及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

図３は、本発明に係る、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための分散コンピュータシステムを示す。本発明の実施形態３０では、睡眠中のユーザ３４０の姿勢は、周辺デバイス３００を使用して検出される。周辺デバイス３００は、移動加入者端末３２０との通信接続状態３３０にある。周辺デバイス３００は、ユーザの身体動作信号を記録するための少なくとも１つのセンサを含む。

本発明の１つの実施形態では、周辺デバイスは、複数のセンサを含む。いくつかの実施形態では、複数のセンサは、圧電センサ及び／又は圧電薄膜センサなどの動的センサ３１０であってもよい。他の実施形態では、センサは、歪みゲージ、容量センサ、近接センサ、熱電対、誘導センサ等のうちの１つ以上などの静的センサ３６０であってもよい。本発明の別の実施形態では、周辺デバイスは、静的センサ３６０と動的センサ３１０との両方を含む。

本発明のいくつかの態様では、心弾動記録法による心臓活動の測定は、１つ以上の圧電センサを利用する。圧電センサは、水晶を有することができ、この水晶が機械的負荷の下で変形される場合、この水晶は、その電荷の周囲への再分配を始める。この圧電効果は、例えば、圧力、加速度、歪み又は力を測定するために使用され得る。

マットレスなどの変形可能な物体の表面に実装された圧電センサは、機械的負荷を受けた場合における、この物体の変形量を測定するために使用され得る。圧電測定は、動的な現象に対して優れた感度を有しており、そのため、圧電測定は、バイタルサイン検出及び姿勢検出のための第一の方法である。たとえ有意な静的存在検出機能を有していなくても、人体が完全に静止することはないため、圧電出力の変動性も、いくつかの実施形態では存在指標として使用される。

本発明の一実施形態では、歪みゲージは、人の存在によって引き起こされたセンサの静的なたわみ量を検出することにより、ベッド上のユーザの身体的動作の状態を検出するために使用され得る。圧電センサへ統合された歪みゲージは、ユーザの呼吸及び／又は他の身体運動に起因して発生する振動信号を測定するために利用され得る。いくつかの実施形態では、歪みゲージセンサは、心拍及び／又は呼吸に起因するユーザの胸の運動が、変動する歪みゲージ信号につながるように、ユーザマットレスの伸縮性の布地上に配置される。心拍及び呼吸を記録するための歪みゲージから生じた直接信号は、モバイル・サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ通信され得る。

本発明の別の実施形態では、２つの容量性負荷セルが、ユーザのベッドの上部中央及び下部中央において／の近くに取り付けられて、ベッド上の体重の増加を検出することにより、ユーザの存在を検出し得る。

本発明のいくつかの更なる実施形態では、容量性近接センサ膜が使用されて、１つ以上のセンサに近接するユーザの存在が検出され得る。例えば、ユーザの存在は、検出される少なくとも１つの容量性近接センサ膜の電束力線を変更する。典型的には、ユーザが容量性近接センサ膜の上に横たわった場合に、電束密度が増加する。

ユーザの存在は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＧＰＳ、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）、ｉＢｅａｃｏｎ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、３Ｇ、４Ｇ、及び／又は任意の他のセルラ技術を使用してモバイルの位置を決定することにより、移動加入者端末の存在から間接的に決定されてもよい。

本発明の更なる実施形態では、センサデバイスのうちの１つ以上のセンサは、１つ以上の熱電対とセンサデバイスとの間の温度差を測定することができる。熱電対の端子間の温度差は、１人のユーザ又は２人以上のユーザの存在を示す。

いくつかの態様では、圧電センサ及び／又は圧電薄膜センサは、心拍及び／又は呼吸に起因するユーザの胸の運動が、圧電センサの薄膜上の機械的応力につながるように、ユーザマットレス３５０の伸縮性の生地上に配置される。心拍及び呼吸を監視するためのこれらのセンサから生じた直接信号は、モバイル・サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ通信され得る。

一実施形態では、周辺デバイス３００は、薄いＩＣデバイスの形態であってもよく、ユーザのベッドの上に置かれることが可能であり、及び／又は、周辺デバイス３００は、１つ以上のセンサとの通信が可能にされた状態で、離れた位置に位置するように適合されていてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザが、周辺デバイス３００の上ですんなりと睡眠するのに好都合であると感じ得るように、周辺デバイス３００は、柔らかい生地の薄いレース又は細長い一片の形態とすることができる。

本発明の一実施形態では、周辺デバイス３００は、存在信号を決定するために、及び／又はベッド上の人の場所を更に決定するために複数の敏感な領域に置かれる複数のセンサを含む。複数のセンサは、ユーザがベッドから何回出たか、ユーザが自身の場所を何回変化させたか、ユーザが自身の場所を通常変化させるのは何時か、又はユーザの睡眠段階が変化するのは何時か等を決定し得る。本発明のいくつかの実施形態では、静的センサは、ベッド上のユーザの場所及び／又は寸法を感知し、動的センサは、呼吸、心拍数等を感知する。静的センサ及び動的センサの協働したデータを使用して、Ｂｅｄｄｉｔ Ａｐｐ又は同等のもののうちの１つなどのサードパーティ・アルゴリズムは、ユーザの睡眠段階、ユーザの睡眠時間、ベッド上のユーザの存在、ベッド上の２人以上のユーザ存在のうちの１以上を検出し及び／又は分析し得る。

実施形態３０の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２０、２１、４０、４１及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

図４ａは、本発明の実施形態４０に係る、睡眠の質を決定するためのシステムを示す。この実施形態では、周辺デバイス３００は、睡眠中のユーザ３４０の身体運動及び姿勢変化を検出するために、睡眠中のユーザ３４０の身体動作信号を記録する。ユーザ３４０は、マットレス３５０の上で睡眠中である。本実施形態では、ユーザ３４０の存在を検出するために、及び身体動作信号２００を記録するために、複数のセンサがマットレス３５０へ統合されている。静的な姿勢変化及び身体運動は、移動加入者端末３２０上で実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションによって、身体動作信号２００及び呼吸サイクル振幅２１０を分析することにより、検出され得る。

身体動作信号２００のスパイクは、ユーザの身体における骨格筋運動を表す。図に示すように、ユーザ３４０が睡眠中に片手を運動させた時、その時の呼吸振幅信号２１０においてはいかなるステップ変化もなく、この運動に対応するスパイク４１０が、身体動作信号２００において発生する。

これは、例えば、ユーザ３４０が自身の姿勢を変化させる時である３５０分に発生することとは全く対照的であり、呼吸振幅信号２１０における同時のステップ変化４２０と共に、身体動作信号２００におけるスパイクが検出される。スパイクの振幅は、身体運動の強さを示す。スパイクの振幅が大きければ大きいほど、身体運動は大きくなり、一方で、より低い振幅スパイクは、ユーザの身体におけるより小さな運動を示す。ユーザ３４０の静的な姿勢は、１つ以上の静的センサを使用して検出され得る。

実施形態４０の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２０、２１、３０、４１及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

図４ｂに描かれるような１つの実施形態４１では、移動加入者端末３２０は、通信ハードウェア４３０と、ユーザインターフェース４４０と、記憶媒体４５０と、プロセッサ４７０とを含む。記憶媒体４５０は、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションと、複数の身体姿勢４６０及び各身体姿勢に関連付けられた特徴ベクトル（Ｆ．Ｖ．１、Ｆ．Ｖ．２、．．．Ｆ．Ｖ．ｎ）を記憶するためのメモリとを含む。プロセッサ４７０は、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションを実行するように構成される。更に、いくつかの実施形態では、記憶媒体４５０は、身体動作信号から決定されたユーザの生理的特性、例えば、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号値のうちのいずれかなどに基づいて、ユーザの身体姿勢を検出するように構成されているサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションを含む。

例示的な実施形態では、特徴ベクトル１（Ｆ．Ｖ．１）は、ユーザが自身の左側を下にして睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。特徴ベクトル２（Ｆ．Ｖ．２）は、ユーザがうつ伏せで睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。特徴ベクトル３（Ｆ．Ｖ．３）は、ユーザが両腕を挙げた状態で仰向けに睡眠する場合の身体姿勢（一般に、ヒトデ姿勢と呼ばれる）に対応し得る。特徴ベクトル４（Ｆ．Ｖ．４）は、ユーザが自身の右側を下にして睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。特徴ベクトル５（Ｆ．Ｖ．５）は、ユーザが両腕を両側に伸ばした状態で自身の左側を下にして睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。特徴ベクトル６（Ｆ．Ｖ．６）は、ユーザが両脚を折り曲げた状態で自身の右側を下にして睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。特徴ベクトル７（Ｆ．Ｖ．７）は、ユーザが両腕を下した状態で仰向けに睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。特徴ベクトルｎ（Ｆ．Ｖ．ｎ）は、ユーザが両腕を両側に伸ばした状態で自身の右側を下にして睡眠する場合の身体姿勢に対応し得る。多くの他の特徴ベクトルが、本発明に従って、ユーザの身体姿勢に対して割り当てられ得る。

１つの実施形態では、特徴ベクトルは、ベッド上のユーザの寸法に基づいて割り当てられ得る。次いで、各特徴ベクトルは、睡眠パラメータに関連付けられることが可能であり、例えば、ユーザが片脚を折り曲げて丸まった姿勢で睡眠している場合、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、ユーザが不安に悩まされていると推測し得る。

人体姿勢は、図４ｂにおいて、各々が特徴ベクトルに関連付けられている、２＊４の姿勢マトリックスに分類される。姿勢分類は、多様な方法によって行われ得る。いくつかの姿勢は、本発明に従って、サポートベクトルマシン（support vector machines、ＳＶＭ）により、又は人工ニューラル。ネットワークなどの他の適切な分類子により、分類されてもよい。少なくとも１人のユーザの姿勢は、特徴ベクトルを分類することにより決定され得る。本実施形態では、分類子は、データストレージ内の参照データに基づいて、身体動作信号の特徴が、異なるユーザ身体姿勢においてどのように見えると知られているかを知るために構成される。特徴ベクトルのパラメータは、身体動作信号から決定された少なくとも１つの生理的特性（呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅、存在信号値）を含む。

本実施形態では、姿勢参照データは、オンラインモード及び／又はオフラインモードでアクセス可能であってもよく、この姿勢参照データは、分散コンピュータシステムの各ユーザに係る姿勢の１つ以上のセットを含んでもよい。姿勢参照データにおいて、特徴ベクトルは、各身体動作及び／又は姿勢に割り当てられ得る。姿勢変化が検出された場合、カメラが画像をキャプチャし、又は記録モジュールが姿勢統計値を記録し、そのデータを移動加入者端末３２０へ通信してもよい。分類子は、様々な技法を利用して、特徴ベクトルと分散コンピューティング・システムにより記録された姿勢とを比較して、類似度を計算し得る。

更に、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、睡眠中の少なくとも１人のユーザの身体姿勢の画像及び／又はデータをデータストレージ内に記憶し、この画像及び／又はデータをこの移動加入者端末の画面上に後で表示するように構成される。画像は、リアル・タイム画像であっても、及び／又は動画であってもよい。分類子及び／又はサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、１人以上のユーザをそれらユーザの身体的統計値、例えば、身長、体重等などによって分類するように構成されてもよい。このようにして、分類子及び／又はサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、１人以上のユーザを認識することができ、各ユーザに対応する姿勢データを記録し得る。

実施形態４１の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２０、２１、３０、４０及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

図５を参照すると、本発明の実施形態５０は、少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定する方法を提供する。

本方法は、ステップ５００において開始される。ステップ５１０において、周辺デバイスの少なくとも１つのセンサは、身体動作信号を記録し、この身体動作信号は、この場合には心弾動信号である。ステップ５２０において、周辺デバイスと移動加入者端末との間の通信接続は、この身体動作信号を、移動加入者端末上で実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ通信するように構成される。

更に、ステップ５３０において、周辺デバイスは、身体動作信号をサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ通信する。サードパーティ・アプリケーションは、信号から１つ以上のパラメータ、例えば、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び存在信号等などを決定するように構成される。

その後、ステップ５４０において、睡眠の質は、骨格筋身体姿勢変化に基づく、この身体動作信号から決定される。姿勢変化は、身体動作信号におけるスパイクと呼吸サイクル振幅におけるステップ変化との同時性を比較することにより検出され得る。

ステップ５５０において、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、ある時刻の身体動作信号における１つ以上のスパイクに対応する、呼吸振幅におけるステップ変化が存在するかどうかをチェックする。

ステップ５６０においては、呼吸振幅において、身体動作信号における１つ以上のスパイクと同時のステップ変化が存在するかどうかがチェックされる。存在しない場合、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、それは身体運動に過ぎないと推測し、ステップ５１０に戻る。

呼吸振幅において、身体動作信号における１つ以上のスパイクと同時のステップ変化が存在する場合、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、ステップ５７０において、それを少なくとも１人のユーザの静的な姿勢変化として推測するであろう。

更に、ステップ５８０において、サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、身体動作信号の特徴が、異なるユーザ身体姿勢においてどのように見えると知られているかを知るために、分類子ソフトウェア（サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）又は人工ニューラルネットワークなど）を構成する。その後、ステップ５９０において、少なくとも１人のユーザの身体姿勢は特徴ベクトルの分類により決定される。

ステップ５９２において、少なくとも１人のユーザの身体姿勢の画像及び／又はデータは、サードパーティ・アプリケーションによりデータストレージに記憶される。続いて、ステップ５９４において、少なくとも１人のユーザの身体姿勢の画像及び／又はデータは、移動加入者端末の画面上に表示される。本発明のいくつかの実施形態では、姿勢は、ビデオ、早送りのビデオ、若しくはスロー再生されるビデオ又は任意の他のビデオとして、移動加入者端末画面上に表示される。

本方法は、ステップ５９６において終了する。

実施形態５０の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２０、２１、３０、４０、及び／又は４１のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

本発明のいくつかの他の実施形態では、モバイル・サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、１人以上のユーザの睡眠レポートを生成するように構成されてもよい。モバイル・サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、ユーザ睡眠レポートを１つ以上の中央サーバ又は中央ハブへ通信してもよく、この中央サーバ又は中央ハブは、例えば、病院及び／又はクリニックに位置してもよい。モバイル・サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、更なる分析のために、１つ以上のモバイルアプリケーションとユーザ睡眠データを共有するように構成されることも可能である。

本発明の前述の利点のうちの一部又は全部は、周辺デバイス３００の少なくとも１つのセンサへの静的センサ３１０と動的センサ３６０との統合によって獲得される。動的センサ３６０は、圧電センサ及び／又は圧電薄膜センサを含むが、これらに限定されない、（筋肉、心拍、呼吸等に起因する）動作信号を検出することができる任意のセンサであってよい。静的センサ３１０は、歪みゲージ、容量性センサ、近接センサ、熱電対、誘導センサ等を含むが、これらに限定されない、少なくとも１人のユーザの存在及び静的パラメータ（体重、体温等）を検出するための１つ以上のセンサを含んでもよい。

本発明の最良の形態は、周辺デバイス３００が、動的センサ３６０と静的センサ３１０との両方を含む統合センサを備え、身体動作信号２００及び存在信号の記録を移動加入者端末３２０のサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ提供するシステムである。統合センサは、少なくとも１人のユーザ３４０の存在を正確に測定することにおいて大きな利点を提供する。更に、最良の形態では、呼吸振幅２１０におけるステップ及び身体動作信号２００における同時のスパイクは、身体姿勢の変化として解釈されるのに対して、身体動作信号２００のみにおけるスパイクは、典型的には、単なる身体運動を示す。

更に、本発明の別の好適な形態では、モバイル・サードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションは、センサ素子によって検出された１つ以上の身体的統計値を使用して、２人以上のユーザの睡眠の質を決定することができる。１つ以上の身体的統計値の決定において使用される上述されたセンサ素子の組み合わせは、分散コンピュータシステムが２人以上のユーザの姿勢をより正確に決定することを可能にする。更に、様々な感知データ（例えば、呼吸、息、血圧、姿勢及び場所等）の組み合わせを使用して、２人以上のユーザの姿勢を分析し、身体的状態及び生理的状態（ユーザがリラックスしているかどうか、ストレスを感じているかどうか、熱があるかどうか、及び、ユーザがどの程度リラックスしているか、ストレスを感じているか、熱があるか等）を決定するために、様々なアルゴリズムが採用され得る。

呼吸振幅信号は、呼吸サイクル形状、呼吸サイクル振幅、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅及び／又は存在信号といった測定された信号と置換されてもよいこと、並びに、２つの信号（そこから抽出された身体動作信号＋生理的特性信号）におけるスパイク又はステップ変化の同時発生は、ユーザの身体姿勢変化を同様に意味することが、特に留意されるべきである。

本発明の一実施形態は、コンピューティング・デバイスによって少なくとも１人のユーザの身体動作信号を記録し、分析するためのコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータ・デバイスは、コンピュータ読取可能なプログラムコード部分を記憶した、少なくとも１つの非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を含む。このコンピュータ読取可能なプログラムコード部分は、睡眠の質を決定する前述の方法を実装するための命令を含む。上述された例示的な方法は、典型的には、コンピュータ読取可能な記憶媒体上に記憶され、このコンピュータ読取可能な記憶媒体は、コンピュータシステム、モバイルコンピュータシステム及び／又は他のコンピュータシステムによる使用のためにコードを記憶することができる任意のデバイスであってもよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、磁気記憶デバイス及び光学記憶デバイス、例えば、ディスクドライブ、磁気テープ、ＣＤ（コンパクト・ディスク）、ＤＶＤ（ディジタル多用途ディスク若しくはディジタル・ビデオ・ディスク）、又は、現在知られている、若しくは今後開発されるプログラムコードを記憶することが可能な他の媒体を含むが、これらに限定されない。

更に、本明細書において説明される方法は、ハードウェアモジュール又は装置で具現化され得る。これらのモジュール又はデバイスは、特定用途向け集積回路（application−specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）チップ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（field−programmable gate array、ＦＰＧＡ）、特定の時に特定のソフトウェアモジュール若しくは１つのコードを実行する専用プロセッサ若しくは共有プロセッサ、又は、知られている、若しくは今後開発される他のプログラマブル論理デバイスを含んでもよいが、これらに限定されない。ハードウェアモジュール又は装置が起動された場合、このハードウェアモジュール又は装置は、これらの中に含まれている方法及び処理を実行する。

実施形態１０、２０、２１、３０、４０、４１及び／又は５０の任意の特徴、フェーズ又は一部は、自由に変更され得ること、並びに、本発明に係る２つ以上の実施形態の組み合わせにおいて、実施形態１０、２０、２１、３０、４０、４１及び／又は５０のうちのいずれかと組み合わされ得ることが留意されるべきである。

様々な代替案及び変形が、前述の実施形態に対して行われ得る。上述された実施形態は、個々に使用されてもよく、又は２つ以上の実施形態がユーザの必要に応じて組み合わされてもよく、両方の手法で使用されてもよいことが、更に留意されるべきである。実施形態は、それらの名前によって限定されるべきではない。例えば、任意のセンサ、例えば、近接センサの構造は、超音波センサ、容量性センサ、光電センサ、誘導センサ、カメラ、光検出器などの光センサ、マイクロフォンなどの音声センサ、機械的センサ、及び／又は、これらの組み合わせを含むが、これらに限定されない、多様な形態のうちのいずれかを取り得る。

更に、本発明の別の好適な形態は、歪みゲージ、容量性センサ、近接センサ、熱電対、誘導センサ、励起された圧電膜、及び、これらの組み合わせを含むが、これらに限定されない、１つ以上のセンサ素子が統合された１つ以上のセンサを周辺デバイス３００が含むことである。好適な実施形態では、周辺デバイスは、ユーザのマットレス３５０内に統合され得る。

本発明は、主に、以下のフェーズが発生する実施形態を参照しつつ、上述されてきた。
１．周辺デバイスを使用して記録すること、
２．移動加入者端末において実行されるサードパーティ・ソフトウェア・アプリケーションへ信号を通信すること、
３．移動加入者端末において、身体姿勢変化を決定すること。これは、ネットワークトポロジーの観点から最良の形態であると考えられる。

しかしながら、本発明は、このネットワークトポロジー又はこれらのフェーズに限定されない。１つの代替案では、信号の記録と身体姿勢変化の決定との両方が、周辺デバイス上で行われる。別の実施形態では、信号は、周辺デバイスにおいて記録され、次いで、クラウドサービス内のサーバへ通信され、身体姿勢変化は、このクラウドサービス内で決定される。

前述の詳細な説明は、本発明の例示的な実施形態を実装するための正確な開示を当業者に提供し、添付の請求項及びそれらの法的な均等物において述べられるような本発明の範囲から逸脱することなく、例示的な実施形態において説明された方法及びステップの順序において様々な変更が行われてもよいことが理解される。本発明は、前述の実施形態を参照しつつ、上述されてきた。しかしながら、本発明が、これらの実施形態に制限されず、本発明的思想及び以下の特許請求の範囲の趣旨及び範囲内のあらゆる考え得る実施形態を含むことは、明らかである。

参考文献：
米国特許出願公開第２０１０／００１６６８５号、「Ｓｅｐａｒａｔｉｎｇ Ｃａｒｄｉａｃ Ｓｉｇｎａｌ Ａｎｄ Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｓｉｇｎａｌ Ｆｒｏｍ Ｖｉｔａｌ Ｓｉｇｎｓ」，Ｐｅｄｒｏ Ｍｉｇｕｅｌ ＦＯＮＳＥＣＡ ｅｔ ａｌ，２０１２年
米国特許出願公開第２００７／０１５６０６０（Ａ１）号、「Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｖｉｄｅｏ Ｂａｓｅｄ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｌｅｅｐ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ」，Ｍｉｇｕｅｌ Ｃｅｒｖａｎｔｅｓ，２００５年
Ｑｕａｎｔｉｆｉｅｄ ｓｌｅｅｐ：ｎｅｗ ｇａｄｇｅｔ ｆｒｏｍ Ｃｈｉｎａ ｗａｎｔｓ ｉｎ ｙｏｕｒ ｂｅｄ ２７／１１／１４ １８：１４，Ｐａｕｌ Ｂｉｓｃｈｏｆｆ（＜https:／／www.techinasia.com／author／paulbischoff／＞）２０１４年１１月１９日の午前１０：２８

Claims (17)

1. 少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するための方法であって、
   前記少なくとも１人のユーザの身体動作信号を測定するために、静的センサ及び動的センサを含む周辺デバイスにより、
   移動加入者端末との間に通信接続を確立すること
   前記周辺デバイスから前記移動加入者端末へ前記身体動作信号を通信すること、
   前記移動加入者端末を用いて、
   前記身体動作信号から呼吸振幅を特定し、
   所与の時間枠における前記身体動作信号の変化を検出し、
   前記時間枠において、前記時間枠にわたる前記呼吸振幅の平均値である呼吸サイクル振幅の増加又は非増加を検出し、
   前記身体動作信号の変化及び前記呼吸サイクル振幅の増加が同時に検出されたとき、前記少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢の変化を特定し、
   前記身体動作信号の変化及び前記呼吸サイクル振幅の非増加が同時に検出されたとき、前記少なくとも１人のユーザの身体運動を特定し、
   前記少なくとも１人のユーザに関して特定された前記静的な身体姿勢の変化及び前記身体運動の発生に基づき、前記少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定すること、
   を含む処理が実行される方法。
2. 前記身体動作信号における１つ以上のスパイクを前記少なくとも１人のユーザの前記身体運動に関連付ける処理を更に含み、前記少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢の変化を特定することは、前記身体動作信号における前記１つ以上のスパイク及び前記呼吸サイクル振幅におけるステップ変化の同時検出を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記身体動作信号における１つ以上のスパイクを前記少なくとも１人のユーザの前記身体運動に関連付ける処理を更に含み、前記少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢の変化を特定することは、身体運動に対応しないと決定される、請求項１に記載の方法。
4. 前記静的な身体姿勢の変化を特定することは、
   前記少なくとも１人のユーザの寸法を決定すること、及び
   前記寸法を使用して、前記少なくとも１人のユーザの特徴ベクトルを決定することであって、前記特徴ベクトルのうちの１つ以上は前記少なくとも１人の静的な身体姿勢に対応することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記少なくとも１人のユーザの前記静的な身体姿勢の画像及びデータのうちの１つ以上を記憶する処理を更に含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記静的な身体姿勢の変化は、前記身体動作信号から特定された１以上の信号の変化を用いて更に特定され、前記１以上の信号は、呼吸サイクル形状、心拍サイクル形状、心拍サイクル振幅、及び存在信号の値を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記身体運動を前記少なくとも１人のユーザの１つ以上の睡眠段階に関連付ける処理を更に含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記呼吸サイクル振幅を前記少なくとも１人のユーザの１つ以上の睡眠段階に関連付ける処理を更に含む、請求項１に記載の方法。
9. 少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定するためのシステムであって、
   前記少なくとも１人のユーザの身体動作信号を測定し、通信接続を介して移動加入者端末へ前記身体動作信号を送信するための静的センサ及び動的センサを含む周辺デバイスを備え、
   前記移動加入者端末は、
   前記身体動作信号から呼吸振幅を特定し、
   所与の時間枠における前記身体動作信号の変化を検出し、
   前記時間枠において、前記時間枠にわたる前記呼吸振幅の平均値である呼吸サイクル振幅の増加又は非増加を検出し、
   前記身体動作信号の変化及び前記呼吸サイクル振幅の増加が同時に検出されたとき、前記少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢の変化を特定し、
   前記身体動作信号の変化及び前記呼吸サイクル振幅の非増加が同時に検出されたとき、前記少なくとも１人のユーザの身体運動を特定し、
   特定された前記静的な身体姿勢の変化及び前記身体運動の発生に基づき、前記少なくとも１人のユーザの睡眠の質を決定すること、
   を行うプロセッサを含む、システム。
10. 前記動的センサは、
    ベッド上にいる間の前記少なくとも１人のユーザの静的な身体姿勢に関連付けられた第１のタイプの運動を検出し、前記検出された第１のタイプの運動に関連付けられている第１の信号を生成する、請求項９に記載のシステム。
11. 前記動的センサは、圧電センサ及び圧電薄膜センサのうちの１つ以上を含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記静的センサは、
    ベッド上にいる間に運動する前記少なくとも１人のユーザに関連付けられた第２のタイプの運動を検出し、前記検出された第２のタイプの運動に関連付けられている第２の信号を生成する、請求項９に記載のシステム。
13. 前記静的センサは、歪みゲージ、容量性センサ、近接センサ、熱電対、及び誘導センサのうちの１つ以上を含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記周辺デバイスは、
    ベッド上の前記少なくとも１人のユーザの存在に関連付けられている第３のタイプの運動を検出し、前記検出された第３のタイプの運動に関連付けられている第３の信号を生成する、第２の静的センサを更に含む、請求項９に記載のシステム。
15. 前記周辺デバイスは、
    前記少なくとも１人のユーザの存在及びベッド上の前記少なくとも１人のユーザの場所のうちの１つ以上を決定するように構成されている第２の静的センサを更に含む、請求項９に記載のシステム。
16. 前記第２の静的センサは、ベッド上の複数の領域に位置する、容量性負荷セル、圧電センサ、歪みゲージ、熱電対のうちの１つ以上を含む、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記移動加入者端末は、携帯電話デバイス、タブレットデバイス、及びコンピュータデバイスのうちの１つを含む、請求項９に記載のシステム。

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