JP7007484B2 - 入眠潜時を決定するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

（１．分野）
本開示は、睡眠セッションについて、被検体における入眠潜時を決定するためのシステム及び方法に関する。

（２．関連分野の説明）
睡眠モニタリング及び入眠潜時決定システムは、睡眠障害を識別するため又は睡眠療法に関連して頻繁に使用される。典型的なシステムは、被検体が実際に寝るつもりでいるとき及び入眠が始まるときを評価するために、被検体の物理的動きを連続的に測定し、環境光レベルを検出し得る（例えば被検体が照明を消したときを決定する）。しかしながら、そのようなシステムは、例えば被検体の動きの測定、光露出の測定又は他の共通の技術による検出に失敗する可能性がある被検体の意図の変化（例えば起きようと決めることや、携帯電話を操作すること等）に起因して、しばしば入眠潜時を正確に評価し損なう。

したがって、本開示の１つ以上の態様は、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するように構成されるシステムに関する。システムは、１つ以上のセンサ、１つ以上のハードウェアプロセッサ及び／又は他の構成要素を備える。センサは、睡眠セッション中の被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するように構成される。ハードウェアプロセッサは、センサ及び／阿多は他の構成要素と動作可能に結合される。ハードウェアプロセッサは、機械読取可能な命令によって構成される。ハードウェアプロセッサは、出力信号に基づいて、被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するように構成される。睡眠段階は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の存在を示す。ハードウェアプロセッサは、決定された睡眠段階に基づいて、被検体における入眠瞬間（ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍｏｍｅｎｔ）を決定するように構成される。入眠瞬間は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間（ａ ｍｏｍｅｎｔ ｉｎ ｔｉｍｅ）を備える。ハードウェアプロセッサは、検体について睡眠意図瞬間（ｓｌｅｅｐ ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ ｍｏｍｅｎｔ）を決定するように構成される。睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する被検体の意図を示す極めて短い時間を備える。睡眠意図瞬間は出力信号に基づいて決定される。一例として、睡眠意図瞬間は：（ｉ）出力信号に基づいて、被検体における目の瞬きを検出し、検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉ）出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の組合せ、によって決定される。ハードウェアプロセッサは、入眠瞬間及び睡眠意図瞬間に基づいて入眠潜時を決定するように構成される。

本開示の更に別の態様は、決定システムを用いて、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するための方法に関する。システムは、１つ以上のセンサ、１つ以上のハードウェアプロセッサ及び／又は他の構成要素を備える。方法は、センサにより、睡眠セッション中の被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するステップを含む。方法は、ハードウェアプロセッサにより、出力信号に基づいて、被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するステップを含む。睡眠段階は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の存在を示す。方法は、ハードウェアプロセッサにより、決定された睡眠段階に基づいて、被検体における入眠瞬間を決定するステップを含む。入眠瞬間は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を備える。方法は、ハードウェアプロセッサにより、被検体について睡眠意図瞬間を決定するステップを含む。睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する被検体の意図を示す極めて短い時間を備える。睡眠意図は、出力信号に基づいて決定される。一例として、睡眠意図瞬間は、（ｉ）出力信号に基づいて、被検体における目の瞬きを検出し、検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉ）出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の組合せ、によって決定される。方法は、ハードウェアプロセッサにより、入眠瞬間及び睡眠意図瞬間に基づいて入眠潜時を決定するステップを含む。

本開示の更に別の態様は、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するためのシステムに関する。システムは、睡眠セッション中の被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するための手段を備える。システムは、出力信号に基づいて、被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するための手段を備える。睡眠段階は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の存在を示す。システムは、決定された睡眠段階に基づいて、被検体における入眠瞬間を決定するための手段を備える。入眠瞬間は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を備える。システムは、被検体について睡眠意図瞬間を決定するための手段を備える。睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する被検体の意図を示す極めて短い時間を備える。睡眠意図瞬間は、出力信号に基づいて決定される。一例として、睡眠意図瞬間は、（ｉ）出力信号に基づいて、被検体における目の瞬きを検出し、検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉ）出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）の組合せ、によって決定される。システムは、入眠瞬間及び睡眠意図瞬間に基づいて入眠潜時を決定するための手段を備える。

本開示のこれら及び他の目的、特徴及び特性、並びに構造の関連する要素の動作方法と機能及び部品の組合せと製造の経済性は、添付の図面に関連して以下の説明及び添付の特許請求の範囲を検討すると、より明らかになるであろう。図面はすべて、本明細書の一部を形成しており、同様の参照番号は、様々な図において対応する部分を示す。しかしながら、図面は、単に例示及び説明の目的のためであり、本開示の限定の定義として意図されていないことは明らかに理解されようy。

１つ以上の実施形態による、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するよう構成されるシステムの概略図である。

１つ以上の実施形態による、被検体の頭皮上の異なる位置のＥＥＧ信号を示す図である。

１つ以上の実施形態による、被検体の入眠周囲で生じ、システムによって検出される、様々な生理学的イベントを示す図である。

１つ以上の実施形態による、システムによる入眠潜時の決定の概略図である。

１つ以上の実施形態による、被検体によって装着されるヘッドセットを示す図である。

１つ以上の実施形態による、睡眠セッションについて被検体における入眠潜時を決定するための方法を示す図である。

本明細書で使用されるとき、「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」という単数形は、文脈が明らかにそうでない場合を除いて複数の参照も含む。本明細書で使用されるとき、「又は」という用語は、文脈が明らかにそうでない場合を除いて「及び／又は」を意味する。本明細書で使用されるとき、２つ以上の部品又は構成要素が「結合される」という記載は、リンクか生じている限り、それらの部品が直接的に又は間接的に、すなわち１つ以上の中間部品又は構成要素を介して接合されるか一緒に動作することを意味するものとする。本明細書で使用されるとき、「直接結合される」は、２つ以上の要素が直接的に互いに接触することを意味する。本明細書で使用されるとき「固定的に結合される」又は「固定される」は、２つの構成要素が、互いに対して一定の方向を維持しながら、一体となって動くように結合されることを意味する。

本明細書で使用されるとき、「ユニタリ」という語は、構成要素が単一のピース又はユニットとして作成されることを意味する。すなわち、別個に作成され、その後１つのユニットとして一緒に結合される複数のピースを含む構成要素は、「ユニタリ」構成要素又は本体ではない。本明細書で用いられるとき、２つ以上の部品又は構成要素が互いに「係合する」という記載は、それらの部品が互いに対して、直接又は１つ以上の中間部品又は構成要素を介して力を加えることを意味するものとする。本明細書で用いられるとき、「数」とい用語は、１つ又は１より大きい整数（すなわち複数）を意味するものとする。

限定ではないが、例えば上、下、左、右、上方、下方、前、後及びこれらの派生語のような指向性のフレーズは、図面に示されている要素の向きに関連するが、本明細書で明示的に示されていない限り、特許請求の範囲に対して限定するものではない。

図１は、睡眠セッションについて、被検体１２の入眠潜時を決定するよう構成されるシステム１０の概略図である。いくつかの実施形態において、入眠潜時は、睡眠を開始すると決めた後（睡眠意図）、実際に眠りに落ちるまでにかかる時間である。入眠潜時は、完全な覚醒から睡眠への移行が起こるのにかかる時間の長さである。入眠潜時は、しばしば眠気についてのバイオマーカーとして及び不眠症の診断において使用される。入眠潜時は、睡眠効率（例えばベッドにいる合計時間のうちの眠っている時間の割合）及び合計睡眠時間（例えば睡眠の持続時間）の決定の一部でもある。通常の入眠潜時は、２０～５０歳の間の大人では１３分～１９分の間であることが多い。これらの数字における顕著な変化は、睡眠障害の指標であることが多い。例えばより長い潜時は、就眠困難に関連付けられる。就眠困難は、眠りに落ちる慢性的な困難性を示す。より短い潜時は、極端な眠気（例えば日中の）に関連付けられ、そのような眠気は、睡眠不足、断眠及び／又はナルコレプシーの結果である可能性がある。

臨床睡眠研究及び消費者睡眠評価デバイスは、入眠潜時推定を提供する。以前の入眠潜時推定アプローチ及び／又はシステムは、睡眠意図及び入眠を定義する際の、それらの不一致によって制限される。例えば臨床設定では、睡眠意図は、照明をオフにすることによって課されるが、このイベントは、必ずしも被検体の睡眠意図を反映しない（例えば被検体は単にベッドに横たわって、起きた状態で照明をオフにすることがある）。

家環境では、入眠は、長い期間の静止として（例えばアクティグラフィベースの検出方法を使用して）検出されてよく、一方、睡眠意図は、従来技術のシステムにおけるユーザインタフェースを介して行われる入力及び／又は選択を介して、ユーザから明示的に得られることが多い。従来技術のシステムにおける不正確な入眠潜時の推定は、睡眠障害を検出するためのそのようなシステムの診断の正確さを制限し、消費者睡眠モニタリングデバイスのユーザを誤解させる可能性がある。例えば家で睡眠をモニタするように構成された消費者デバイスは、ユーザと臨床医の双方に、経時的な睡眠パラメータの目的推定を得るための機会を提示する。しかしながら、既存のデバイスは、しばしば、存在しない場合に睡眠問題の誤った考えを生み出し、そして、不安や不眠症といった睡眠問題をトリガする。家では、ユーザは、読書やテレビを観ること、あるいは電話を使用することのように、ほとんど動く必要のない様々なベッドタイムアクティビティに関わるので、睡眠意図は推定するのが難しく、それらはすべて、入眠潜時の不正確な推定（例えば長すぎる）となる可能性がある。

典型的な睡眠は、周期的（睡眠周期）に生じ、睡眠の回復値（ｒｅｓｔｏｒａｔｉｖｅ ｖａｌｕｅ）に対して異なる寄与を有する睡眠段階によって特徴づけられる。システム１０は、睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）及び／又は他の方法（以下で説明される）を使用して、睡眠段階を識別するように構成される。段階１及び段階２は、シータ（４～８Ｈｚ）振動脳活動と、睡眠紡錘波及びＫコンプレックスによってそれぞれ特徴づけられる浅い眠りの段階である。段階２及び段階４は、徐波及びデルタ活動（０．５～４Ｈｚ）（以下で説明される）によって特徴づけられる深い眠りの段階である。レム（ＲＥＭ）睡眠は、典型的に、入眠の約９０分後に生じ、増加した眼球運動、心拍数及び呼吸数によって特徴づけられる。システム１０は、睡眠意図が検出された後に検出される最初の睡眠段階の始まりであるように、入眠（ＳＯ：ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ）を決定するよう構成される。通常の大人の睡眠では、覚醒後の最初の睡眠段階は、ノンレム（ＮＲＥＭ）睡眠段階のうちの最も軽いもの（例えば段階１）に一致する。いくつかの実施形態において、入眠は、所定の期間（例えば１分及び／又は他の時間）の間に検出される任意の睡眠段階の始まりであるように決定される。レムによる睡眠の開始が生じる可能性があり、しばしば睡眠障害（例えばナルコレプシー）を示す。システム１０は、入眠時間と、被検体１２が睡眠を開始（ＳＩ：ｉｎｉｔｉａｔｅ ｓｌｅｅｐ）しようと意図する時間との間の差として、入眠潜時（ＳＯＬ：ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｌａｔｅｎｃｙ）を決定するよう構成される。これは、以下に示される数式１（式１）によって示される。
ＳＯＬ＝ＳＯ－ＳＩ （式１）

システム１０は、脳波図（ＥＥＧ）及び／又はセンサ出力信号に基づいて決定される他の情報を使用して、入眠潜時を決定する。いくつかの実施形態において、入眠潜時は、ＥＥＧパターンを介して睡眠意図及び入眠の検出に基づいて決定される。これらのパターンは、瞬きの消滅、アルファ消滅（ａｌｐｈａ ｅｘｔｉｎｃｔｉｏｎ）、デルタパワー、紡錘波、並びに／あるいは睡眠意図及び／又は入眠に関連する他の情報を示す。正確な入眠潜時の決定を一貫して提供することにより、臨床の正確性が改善され、消費者製品の信用性が強化される。

いくつかの実施形態において、システム１０は、刺激装置１６、センサ１８、プロセッサ２０、電子ストレージ２２、ユーザインタフェース２４、外部リソース２６及び／又は他の構成要素のうちの１つ以上を含む。

センサ１８は、被検体１２における脳活動及び／又は他の活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するよう構成される。いくつかの実施形態において、脳活動は、睡眠に関連する任意の活動及び／又はシステム１０における他の活動を含むか、活動の欠如を含む。例えばセンサ１８は、非ＥＥＧセンサであってよく、この場合、システム１０は、アクティグラフィセンサ、カメラ及び／又は他のセンサ１８からの情報及び／又はカメラ情報からの瞬きの消滅に基づいて入眠を検出するよう構成される。これは以下で更に説明される。いくつかの実施形態では、センサ１８は、被検体１２における徐波活動（ＳＷＡ：ｓｌｏｗ ｗａｖｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ）に関連する情報を伝える出力信号を生成するように構成される。いくつかの実施形態において、被検体１２における脳活動及び／又は他の活動に関連する情報は、ＳＷＡに関連する情報である。いくつかの実施形態において、センサ１８は、睡眠に関連付けられる任意のマーカーに関連する情報を提供することができる、任意のＥＥＧセンサ、アクティグラフィセンサ、心拍数センサ及び／又は任意の他のセンサとすることができる。例えばＳＷＡは、本明細書で説明されるシステムには重要ではない。いくつかの実施形態において、センサ１８は、睡眠セッション中に被検体１２に提供される刺激に関連する情報を伝える出力信号を生成するよう構成される。

いくつかの実施形態では、被検体１２の睡眠、ＳＷＡ及び／又は他の活動を使用して、被検体１２の睡眠段階を検出してよい。上記で説明したように、被検体１２の睡眠段階は、レム（ＲＥＭ）又はノンレム（ＮＲＥＭ）睡眠に関連付けられ得る。被検体１２の睡眠段階は、ＮＲＥＭ段階Ｎ１、段階Ｎ２又は段階Ｎ３、ＲＥＭ睡眠及び／又は他の睡眠段階のうちの１つ以上であってよい。いくつかの実施形態において、被検体１２の睡眠段階は、段階Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３又はＳ４のうちの１つ以上であってよい（例えばＳ１～Ｓ４は、以前の睡眠段階名称に対応し、一方、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は最新の名称に対応する）。いくつかの実施形態において、ＮＲＥＭ段階２及び／又は段階３（及び／又はＳ３及び／又はＳ４）は、徐波（例えば深い）睡眠であり得る。センサ１８は、そのようなパラメータを直接的に測定する１つ以上のセンサを含んでよい。例えばセンサ１８は、被検体１２の頭皮に沿って、被検体１２の脳内の電流の流れから生じる電気的活動を検出するよう構成される、脳波図（ＥＥＧ）電極を含んでよい。センサ１８は、間接的に被検体１２のＳＷＡに関連する情報を伝える出力信号を生成する１つ以上のセンサを含んでよい。例えば１つ以上のセンサ１８は、被検体１２の心拍数（例えばセンサ１８は、被検体１２の胸部に配置され得る心拍数センサ及び／又は被検体１２から離れる距離から心拍数を検出するように構成されるカメラを備える心拍数センサであってよく、かつ／又は被検体１２の手首上のブレスレットとして構成されるか及び／又は被検体１２の別の手足に配置されてよい）、被検体１２の動き（例えばセンサ１８は、アクティグラフィ信号を使用して睡眠を分析できるように、被検体１２の手首及び／又は足首の周囲のブレスレットのようなウェアラブル上で担持される加速度計；例えば被検体１２の動きを示す、ベッド及び／又はマットレス上の圧力の変化を検出するように構成される圧力センサ（例えば圧力センサは、ベッド／マットレス／シーツ等の下に配置され得る）；及び／又は他の動きセンサ）、被検体１２の呼吸及び／又は被検体１２の他の特徴に基づいて、出力を生成する心拍数センサを含んでよい。

いくつかの実施形態において、センサ１８は、ＥＥＧ電極、眼電図（ＥＯＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｏｃｕｌｏｇｒａｍ）電極、アクティグラフィセンサ、心電図（ＥＫＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）電極、呼吸センサ、圧力センサ、バイタルサインカメラ、フォトプレスチモグラム（ＰＰＧ：ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）センサ、機能的近赤外センサ（ｆＮＩＲ：ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｎｅａｒ ｉｎｆｒａ-ｒｅｄ）、温度センサ、マイクロフォン及び／又は被検体１２に与えられる刺激（例えばその量、頻度、強度及び／又は他の特徴）に関連する出力信号を生成するよう構成される他のセンサ、並びに／あるいは他のセンサ、のうちの１つ以上を含んでよい。センサ１８は、被検体１２に近い単一の位置に図示されているが、これは限定するように意図されていない。センサ１８は、複数の位置にあるセンサ、例えば感覚刺激装置１６内にある（又はこれと通信する）か、被検体１２の衣類と（取り外し可能に）結合されるか、被検体１２によって装着されるか（例えばヘッドバンド、リストバンド等として）、被検体１２が睡眠している間に被検体１２を指すよう配置されるか（例えば被検体１２の動きに関連する出力信号を伝えるカメラ）、被検体１２が眠っているベッド及び／又は他の家具と結合されるか、かつ／また他の位置に配置されるセンサを含んでよい。いくつかの実施形態において、センサ１８は、所定の時間に（例えば間隔で）、実質的に連続して、かつ／又は他の時間に出力信号を生成するよう構成される。

プロセッサ２０は、システム１０における情報処理能力を提供するように構成される。そういうものとして、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、状態マシン及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構、のうちの１つ以上を含んでよい。プロセッサ２０は、図１では単一のエンティティとして示されているが、これは単に例示の目的のためである。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０は複数の処理ユニットを含んでよい。これらの処理ユニットは物理的に同じデバイス（例えば感覚刺激装置１６、ユーザインタフェース２４、外部リソース２６の一部であるサーバ等）内に配置されてよく、あるいはプロセッサ２０は、協調して動作する複数のデバイスの処理機能を表してもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ２０は、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／又は他のコンピューティングデバイスのようなコンピューティングデバイスであってよく、かつ／又はそのようなコンピューティングデバイスに含まれてもよい。そのようなコンピューティングデバイスは、システム１０とのユーザインタラクションを促進するように構成されるグラフィカルユーザインタフェースを有する、１つ以上の電子アプリケーションを実行してよい。

図１に図示されるように、プロセッサ２０は、１つ以上のコンピュータプログラム構成要素を実行するように構成される。コンピュータプログラム構成要素は、例えばプロセッサ２０内に符号化されるか、かつ／又は他の方法で具現化される、ソフトウェアプログラム及び／又はアルゴリズムを備えてよい。コンピュータプログラム構成要素は、睡眠段階構成要素３０、入眠構成要素３２、睡眠意図構成要素３４、入眠潜時構成要素３６、制御構成要素３８及び／又は他の構成要素、のうちの１つ以上を含んでよい。プロセッサ２０は、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合せ；並びに／あるいはプロセッサ２０における処理能力を構成するための他の機構によって、構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８を実行するように構成されてよい。

構成要素３０、３２、３４、３６及び３８は、図１では単一の処理ユニット内に共同設置されているように図示されているが、プロセッサ２０が複数の処理ユニットを備える実施形態では、構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８のうちの１つ以上が他の構成要素からリモートに配置されてもよいことを認識されたい。構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８のうちのいずれかが、説明されるものよりも多くの又は少ない機能を提供してもよいので、以下で説明される異なる構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８によって提供される機能の説明は、例示の目的のためであり、限定するように意図されていない。例えば構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８のうちの１つ以上が省略されてもよく、その機能の一部又はすべてが、他の構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８によって提供されてもよい。別の例として、プロセッサ２０は、構成要素３０、３２、３４、３６及び／又は３８のうちの１つの下に属する機能の一部又はすべてを実行し得る、１つ以上の追加の構成要素を実行するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、被検体１２の睡眠段階を決定するように構成される。睡眠段階は、睡眠の存在、睡眠の深さ及び／又は睡眠セッション中の被検体１２の他の特徴を示す。いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、被検体１２の睡眠段階を決定することが、被検体１２についての１つ以上の脳活動パラメータを決定することを含むように構成される。脳活動パラメータは、出力信号及び／又は他の情報に基づいて決定される。いくつかの実施形態において、脳活動パラメータを決定することは、被検体１２の睡眠セッション中にＥＥＧを生成すること及び／又はモニタリングすることを含んでもよい。ＥＥＧは、例えばユーザインタフェース２４によって表示されてよい。いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、脳活動パラメータが、紡錘波、Ｋコンプレックスのような特定の睡眠パターン、あるいは睡眠徐波、アルファ波及び／又はＥＥＧ信号の他の特徴の頻度、振幅、位相、存在であるか、かつ／又はそれらに関連するように構成される。いくつかの実施形態において、脳活動パラメータは、ＥＥＧ信号の頻度、振幅及び／又は他の特徴に基づいて決定される。いくつかの実施形態において、決定された脳活動パラメータ及び／又はＥＥＧの特徴は、上述のＲＥＭ及びＮＲＥＭ睡眠段階に対応する睡眠段階であってよく、かつ／又はそのような睡眠段階を示してよい。

例えばＮＲＥＭ睡眠中の典型的なＥＥＧ特徴は、睡眠段階Ｎ１について、アルファ波（例えば約８～１３Ｈｚ）からシータ波（例えば約４～７Ｈｚ）の遷移；睡眠段階Ｎ２について、睡眠紡錘波（例えば約１１～１６Ｈｚ）及び／又はＫコンプレックス（例えば睡眠徐波と同様）の存在；睡眠段階Ｎ３について、約７５ｕＶ超のピーク間振幅を有する、睡眠徐波としても知られるデルタ波（例えば約０．５～４Ｈｚ）の存在；浅眠及び／又は覚醒の存在及び／又は他の特徴を含む。いくつかの実施形態において、浅眠は、アルファ活動（例えば８～１３Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー）がもはや存在せず、徐波が存在しない、という事実によって特徴づけられてよい。いくつかの実施形態において、ＳＷＡは、正である連続値（例えば０．４～４Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー）である。システム１０は、被検体１２のＳＷＡを閾値と比較することによって、その不在を検出するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、徐波の不在は浅眠を示す。加えて、紡錘波活動（１１～１６Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー）が高いことがある。深眠は、デルタ活動（例えば０．５～４Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー）が支配的であるという事実によって特徴づけられてよい。いくつかの実施形態において、デルタ帯域及びＳＷＡのＥＥＧパワーは、睡眠ＥＥＧに関して同じである。いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、刺激によって生じるＥＥＧデルタパワーレベルにおける変化、被検体１２におけるマイクロ覚醒（ｍｉｃｒｏ ａｒｏｕｓａｌｓ）の量、他のＥＥＧパワーレベル及び／又は他のパラメータを決定するように構成される。いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、被検体１２における徐波活動のレベルを決定し、徐波イベントを検出し、Ｎ１、Ｎ２及び／又はＮ３睡眠を検出し、かつ／又は他の情報を決定するように構成される。いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、例えばＳＷＡを示す０．５～４Ｈｚ周波数帯域のＥＥＧパワーを決定し、ＥＥＧ信号における徐波の密度を定量することによって、睡眠（例えばＮＲＥＭ）のタイプを決定するように構成される。いくつかの実施形態において、例えば徐波がＮ３期間の全体を通して存在しない可能性はあるが、例えばそのような徐波がＮ３中に存在する可能性は非常に高い傾向がある。徐波は、例えば（程度はより低いが）Ｎ２中に存在してもよい。

いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、被検体１２の最初の睡眠段階を決定するように構成される。最初の睡眠段階はしばしばＮＲＥＭ睡眠と一致し、ＮＲＥＭ睡眠は、アルファ、ベータ（又は双方）のパワーが所定の閾値未満であるかどうかをテストすることによって検出することができる。異常睡眠の場合には、最初の睡眠段階は、ＲＥＭ睡眠と一致する可能性があり、ＲＥＭ睡眠は、シータ／アルファ比が所定の閾値を超えることをテストすることによって検出することができる。閾値ベースの検出は、睡眠を検出するための多くの可能なストラテジのうちの１つである。より洗練された（例えばニューラルネットワーク、非線形サポートベクトルマシン）機械学習アルゴリズムを、睡眠の段階分け及び／又は他の目的のために使用することができることにも留意されたい。

いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、所定の時間（例えば間隔）、実質的に連続的に及び／又は他の時間に、睡眠段階、上述の睡眠及び／又は脳活動パラメータ、並びに／あるいは他のパラメータを決定するように構成される。いくつかの実施形態において、脳活動パラメータは、ＥＥＧ信号、心電図（ＥＣＧ）信号、アクティグラフィ信号、体温振動、電気皮膚反応（ＧＳＲ）信号及び／又は脳に関連する他の情報、被検体１２の中枢及び／又は末梢神経系、並びに／あるいは被検体１２の他の生命システムに基づいて決定されてよい。

いくつかの実施形態において、睡眠段階構成要素３０は、被検体１２が眠っている間及び／又は睡眠セッションの前又は後に、睡眠段階（例えばＮ１、Ｎ２、Ｎ３）を決定するように構成される。睡眠段階構成要素３０は、センサ１８からの出力信号、上述のように決定されるパラメータ及び／又は他の情報に基づいて睡眠段階を識別するように構成される。例えば睡眠段階構成要素３０は、被検体１２におけるＳＷＡに基づいて、睡眠段階構成要素３０によって生成されるヒプノグラム及び／又は他の情報に基づいて睡眠段階を識別してよい。

入眠構成要素３２は、被検体１２の入眠瞬間を決定するように構成される。入眠瞬間は、睡眠セッション中に被検体１２における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含む。いくつかの実施形態において、入眠瞬間は、所定の時間（例えば３０秒であるが、これは限定するように意図されない）よりも長く続く睡眠の最初のエピソード（例えば段階１、段階２等）の始まりである。入眠構成要素３２は、センサ１８からの出力信号内の情報、睡眠段階構成要素３０によって決定された情報及び／又は他の情報に基づいて、入眠瞬間を決定するように構成される。例えばいくつかの実施形態において、入眠構成要素３２は、睡眠段階構成要素３０によって生成されたヒプノグラム及び／又は他の情報に基づいて入眠瞬間を決定するように構成される。いくつかの実施形態において、被検体１２における入眠瞬間を決定することは、被検体１２が、所定の睡眠段階において所定の時間量を過ごしたかどうかを判断することと、被検体１２が所定の睡眠段階において所定の時間量を過ごしたことに応答して、入眠瞬間を、所定の睡眠段階における所定の時間量の開始時間として決定することとを含む。例えば入眠構成要素３２は、ヒプノグラム内の実質的水平線を、被検体１２が特定の睡眠段階にあるという指示として識別してよい。水平線の長さは、被検体１２がその睡眠段階において過ごした時間量を示してよい。

睡眠意図構成要素３４は、被検体１２の睡眠意図瞬間を決定するように構成される。睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する被検体の意図を示す極めて短い時間を含む。いくつかの実施形態において、睡眠意図瞬間は、被検体１２が、睡眠に入ることを意図して自身の目を閉じる瞬間である。いくつかの実施形態において、睡眠意図瞬間は、所定の期間（例えば３０秒であるが、これは限定するよう意図されていない）の最初の連続的エポックの終わりであり、被検体の目は、入眠の前に閉じられている。睡眠意図構成要素３４は、センサ１８からの出力信号内の情報、睡眠段階構成要素３０によって決定された情報及び／又は他の情報に基づいて、睡眠意図瞬間を決定するように構成される。システム１０は、被検体１２の目に関連する脳活動が、出力信号内の情報（例えばＥＥＧ内の及び／又はセンサ１８からの出力信号内の情報内の他の情報又は該出力信号内の情報に基づいて決定される他の情報）内で示されるか、かつ／又はそのような情報に基づいて（例えば睡眠段階構成要素３０及び／又は睡眠意図構成要素３４によって）決定されるように構成される。例えば上昇したアルファパワーは、刺激の欠如及び視覚的処理に関連する脳領域のアイドリングに関連付けられる。目の瞬きに関連する脳活動のような、この活動の一部は、望まれないアーチファクトと見なされ、従来のシステムではセンサ出力信号からフィルタされる。

目の瞬きの存在は、被検体１２における覚醒を示す（例えば眠りに入る意図の欠如）。睡眠意図構成要素３４は、睡眠意図瞬間が、（ｉ）出力信号に基づいて被検体における目の瞬きを検出し、検出された目の瞬きが所定の時間期間の間止んでいることに応答して、睡眠意図瞬間を決定すること；（ｉｉ）出力信号に基づいて、目標周波数帯域における脳活動パワーが、閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して睡眠意図瞬間を決定すること；（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の組合せによって及び／又は他の方法によって決定されるように構成される。

目の瞬きは、ＥＥＧ、ＥＯＧ及び／又は他の信号（例えばセンサ１８からの出力信号及び／又はセンサ１８からの出力信号内の情報に基づいて決定される信号）内で示される生理学的イベントである。いくつかの実施形態において、被検体１２における目の瞬きを検出することは、出力信号の電圧について、負のピークへの負のゼロ交差（ｎｅｇａｔｉｖｅ ｇｏｉｎｇ ｚｅｒｏ ｃｒｏｓｓｉｎｇ）と、その後に続く正のゼロ交差（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｇｏｉｎｇ ｚｅｒｏ ｃｒｏｓｓｉｎｇ）及び正のピークを検出することを含み、ピーク間距離は距離閾値範囲内であり、ピーク間振幅は振幅閾値範囲内である（以下で図２に関連して更に説明される）。いくつかの実施形態において、ピーク間距離の閾値範囲は、約１００～５００ミリ秒及び／又は他の範囲である。いくつかの実施形態において、ピーク間振幅閾値範囲は、約１００又はそれ以上のマイクロボルト及び／又は他の範囲である。いくつかの実施形態において、目の瞬きは、極端な点の傾斜及び位置を知らせる信号の最初の派生（ｆｉｒｓｔ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）を考慮して検出される可能性もある。目の瞬きは、特徴も抽出して検出を最適化する機械学習アルゴリズム（例えばディープニューラルネットワーク）を使用して検出される可能性もある。いくつかの実施形態において、システム１０は、目の瞬きが、被検体１２の顔に取り付けられたカメラ及び／又はＥＯＧ／ＥＭＧセンサで検出されるように構成される。いくつかの実施形態において、２つ以上のセンサが被検体１２の頭に分布されるとすると、システム１０は、目の瞬きが、独立構成要素分析のような線形分解を使用して検出されるように構成される。この手順では、独立構成要素フィルタが、ＥＥＧデータ内で利用可能な最大の時間的独立信号を生成するために選択される。瞬きに関連する信号は、主に頭の正面における活性を示す構成要素として識別される。逆変換によって、時系列データに戻ることができ、瞬きが止まる瞬間を識別することができる。

いくつかの実施形態において、目標周波数帯域内の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破しているかどうかの判断に関して、パワーはアルファパワーであり、目標周波数帯域は、８～１３Ｈｚ周波数帯域であり、閾値パワーレベルは、平均アルファパワーレベルであり；突破は、第２時間エポック（ｅｐｏｃｈ ｏｆ ｔｉｍｅ）の平均アルファパワーが、直前の第１時間エポックの平均アルファパワーに対して所定量だけ上昇していることに応答して検出される。いくつかの実施形態において、アルファリズムは、睡眠意図構成要素３４について、脳の最も有力な検出可能リズムである。アルファリズムは、覚醒しているが、目を閉じてリラックス状態にある個体で現れる。いくつかの実施形態において、睡眠意図構成要素３４は、例えば約２０～１００マイクロボルトの間の振幅で約８～１３Ｈｚの間のＥＥＧ信号（及び／又はセンサ１８によって出力されるか、かつ／又はセンサ１８からの情報に基づいて決定される他の信号）の振動を検出することに応答して、アルファリズムを検出するように構成される。

非限定的な例として、図２は、被検体（例えば被検体１２）の頭皮上の１６個の異なる位置２０１（図２では１～１６でラベル付けされている）について、（例えば図１に示されるセンサ１８からの出力信号内の情報を使用して、かつ／又はその情報に基づいて、睡眠段階構成要素３０によって決定される）ＥＥＧ信号２００を図示している。信号２００は、各位置からの信号における目の瞬き２０２とアルファリズム２０４を示している。例えば位置１５のＥＥＧ信号２００の一部分の拡大されたビューにおいて、信号２００は、負のピーク２１４への負のゼロ交差２１２と、その後に続く正のゼロ交差２１６及び正のピーク２１８を含み、ピーク間距離２２０は距離閾値範囲内であり、ピーク間振幅２２２は、（例えば図１の睡眠意図構成要素によって決定される）振幅閾値範囲内である。このパターンは、上述の目の瞬きを示す。図２は、例えば約２０～１００マイクロボルトの間の振幅で約８～１３Ｈｚの間のＥＥＧ信号の振幅２２４も示しており、これはアルファリズム２０４を示す。最終的に、図２は、アーチファクト２３０によって影響される信号セグメントを示している。

図３は、入眠周囲で生じ、システム１０（例えば上述の図１）によって検出される、様々な生理学的イベントを示している。図３に示されるように、被検体の睡眠の意図３１２は、被検体が瞬きをやめるときに明白である。例えば図３は、入眠３０６の前の数分間３０４の目の瞬き３０２の消滅３００を示す。目の瞬き３０２は、図３では、電圧３０３の検出された変動として示されている。図３に示されるように、目の瞬きに対応する電圧変化の振幅は、典型的に１００マイクロボルトよりも高い。（図３の線は、目の瞬きが検出された瞬間を示すことに留意されたい。これは物理的な目の瞬きではない。物理的な目の瞬きを示すマーカー及び／又は表現（例えば縦線）である。）また、アルファ帯域３０８のパワーは、入眠３０６周囲で増加する。デルタ帯域３１０での増加したパワーによって特徴づけられる、より深い睡眠段階も存在する。最終的に、図３は、（例えば上述のように、例えば特定の記録をスコアリングする睡眠専門家によって手動で報告される動きの欠如及び／又は入眠に基づいて）従来技術のシステムによって決定される入眠３１４と比較した、上述のように（例えば決定された睡眠段階に基づいて）システム１０によって決定される入眠３０６を示している。

図１に戻ると、上述のように、睡眠意図構成要素３４は、上述のパターンに関連する閾値を使用して、目の瞬き及び／又はアルファ増加を検出するように構成される。例えば目の瞬き検出について、睡眠意図構成要素３４は、約１００～５００ミリ秒の間のピーク間距離及び例えば約１００マイクロボルト等の所定の閾値を突破する振幅で、コサイン波（負のゼロ交差、負のピーク、正のゼロ交差、正のピーク）を検出するように構成される。アルファリズム検出について、睡眠意図構成要素３４は、約２０～１００マイクロボルトの間の振幅で、約８～１３Ｈｚの間のＥＥＧ信号の振動を検出するように構成される。本明細書に記載される例示の閾値及び／又は範囲は限定するように意図されていない。いくつかの実施形態において、睡眠意図構成要素３４は、閾値及び／又は閾値に関連する情報が、ユーザインタフェース２４及び／又は他のデバイスを介して、被検体１２及び／又は他のユーザによって入力及び／又は選択され、被検体１２の現在及び／又は以前の睡眠セッションからのセンサ１８の出力信号及び／又は他の情報に基づいて決定され、センサ１８として使用されるセンサのタイプに基づいて決定され、外部リソース２６及び／又は電子ストレージ２２内に情報に基づいて決定され、かつ／又は他の方法で決定されるように構成される。

例えば個々の閾値が、睡眠意図構成要素３４によって、使用されたＥＥＧ取得システム及び／又は電極（センサ１８）のタイプに基づいて調整されてよい。乾電極は、湿電極と比べて信号振幅における相違を生じさせることがある。いくつかの実施形態において、あるタイプの特定の閾値が調整されてよい。例えば睡眠意図構成要素３４は、睡眠意図が検出され、瞬きの完全な停止に応答することの代わりに、目の瞬きの数が所与の時間エポックの最大瞬き許容閾値範囲内であることに応答して、睡眠意図瞬間が決定されるように構成される。別の例として、睡眠意図構成要素３４は、睡眠意図が検出され、被検体１２の目が開いている間の平均アルファパワーに対する被検体１２の目が閉じている間のアルファ周波数帯域の平均パワーの比における変化に応答して（アルファ減衰係数）、睡眠意図瞬間が決定されるように構成されてもよい。いくつかの実施形態において、アルファ減衰係数は、睡眠意図構成要素３４によって決定され、センサ１８の出力信号によって伝えられる情報を使用して、２つ以上の連続する時間エポックわたって、被検体１２の目が閉じていることを検出するために使用される。いくつかの実施形態において、睡眠意図構成要素３４は、アルファ減衰係数が所定の値を超えていることに応答して、アルファ減衰係数を決定するために使用された最新のエポックにおいて被検体１２の目が閉じられると決定するように構成される。アルファ減衰係数は、典型的に０．８～３の間の範囲である。睡眠意図構成要素３４は、被検体１２のアルファ減衰係数が約１．５～１．８の値（これは単なる例である）及び／又は他の値を突破していることに応答して、被検体１２の目が閉じられると決定するように構成される。この例示の値は限定するように意図されておらず、センサのタイプ、ＥＥＧ（システム）のタイプ及び／又はシステム１０の他の特徴に依存してよい。

いくつかの実施形態において、睡眠意図構成要素３４は、機械学習アルゴリズムを使用して、被検体１２の目が開いている時間と、被検体１２の目が閉じている時間との間を区別するように構成される１つ以上の分類子を作成するように構成される。いくつかの実施形態において、分類子は、上述のイベントの例を含むトレーニングセットに基づいて、新たなエポックがどのクラス（例えば開いた目又は閉じた目）に属するかを識別するために最適化される、（回帰モデル又はニューラルネットワークを通して実装される）数学関数である。いくつかの実施形態において、睡眠意図構成要素３４は、分類子が、生の信号に対してトレーニングされ、かつ／又は２つのクラス（例えば開いた目又は閉じた目）を分けるために関連する特徴が抽出されるように構成される。

入眠潜時構成要素３６は、被検体１２について入眠潜時を決定するように構成される。入眠潜時は、入眠瞬間、睡眠意図瞬間及び／又は他の情報に基づいて決定される。いくつかの実施形態において、入眠潜時構成要素３６は、上述の数式１を使用して、被検体１２についての入眠潜時を決定するように構成される。数式１によると、入眠潜時は、被検体１２についての睡眠意図瞬間（例えば被検体１２が睡眠を開始することを決めた時間）と、被検体１２についての入眠瞬間（被検体１２が実際に眠りに落ちる時間）との間の時間差である。

図４は、入眠潜時構成要素３６（図１）による入眠潜時の決定の概略図である。図４に示されるように、ＥＥＧセンサ１８は、睡眠セッション中の被検体（例えば図１の被検体１２）における脳活動に関連する情報を伝える出力信号４００を生成する。１つ以上のハードウェアプロセッサ２０は、センサ１８に動作可能に結合される。１つ以上のハードウェアプロセッサ２０は、睡眠段階構成要素３０、入眠構成要素３２、睡眠意図構成要素３４及び入眠潜時構成要素３６を含む。図４は、信号分析器４０２として一緒に形成される構成要素３０～３４を含む。信号分析器４０２（例えば睡眠段階構成要素３０）は、出力信号４００に基づいて、被検体の睡眠段階４０４を決定するように構成される。信号分析器４０２は、決定された睡眠段階４０４に基づいて、被検体における入眠瞬間４０６を決定するように構成される。信号分析器４０２は、被検体について睡眠意図瞬間４０８を決定するように構成される。睡眠意図瞬間は：出力信号に基づいて、被検体の目の瞬きを検出し４１０、検出された目の瞬きが所定の時間の間止んでいることに応答して、睡眠意図瞬間を決定すること；又は出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動（例えばアルファパワー）が閾値パワーレベルを突破しているかどうかを判断し４１２、突破に応答して睡眠意図瞬間を決定すること；又は４１０と４１２の組合せによって決定される。入眠潜時構成要素３６は、入眠瞬間４０６及び睡眠意図瞬間４０８に基づいて（例えば上述の数式１に従って）、入眠潜時を決定するように構成される。

図１に戻ると、いくつかの実施形態において、制御構成要素３８は、睡眠セッション中及び／又は他の時間に被検体１２に刺激を与えるように、１つ以上の刺激装置１６を制御するように構成される。いくつかの実施形態において、刺激装置１６は、所定の治療制度に従って、出力信号、入眠潜時決定及び／又は他の情報に基づいて、刺激を与えるように制御される。睡眠徐波は、ＮＲＥＭ睡眠で伝達される刺激（例えば周辺聴覚、磁気、電気及び／又は他）を通して高められる可能性がある。制御構成要素３８（及び／又は他のプロセッサ構成要素）は、センサ１８の出力信号（例えばＥＥＧに基づいて）、入眠潜時決定及び／又は睡眠セッション中の他の情報に基づいて、被検体１２の脳活動をモニタし、刺激装置１６による刺激（例えば聴覚及び／又は他の刺激）の伝達を制御し、被検体１２におけるＳＷＡを制御する。い及び／くつかの実施形態において、出力信号、入眠潜時決定及び／又は他の情報に基づいて、制御構成要素３０（及び／又は以下で説明されるプロセッサ構成要素のうちの１つ以上）が、米国特許出願第１４／７８４，７８２号（「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｌｅｅｐ Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｌｏｗ Ｗａｖｅ Ｓｌｅｅｐ Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ａ Ｓｕｂｊｅｃｔ」と題する）、第１４／７８３，１１４号（「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｓｌｅｅｐ Ｓｌｏｗ Ｗａｖｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃａｒｄｉａｃ Ａｃｔｉｖｉｔｙ」と題する）、第１４／７８４，７４６号（「Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｅｎｓｏｒｙ Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｔｏ Ｅｎｈａｎｃｅ Ｓｌｅｅｐ Ｓｌｏｗ Ｗａｖｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ」と題する）、第１５／１０１，００８号（「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｓｌｅｅｐ Ｓｔａｇｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｌｅｅｐ Ｃｙｃｌｅ」と題する）及び／又は第１５／１００，４３５号（「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｎｇ Ｓｌｅｅｐ Ｓｔａｇｅ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｓ」と題する）で説明されるものと同様及び／又は同じ１つ以上の動作を実行し、これらはすべて参照によってその全体が個々に組み込まれる。

感覚刺激装置１６は、非侵襲的脳刺激及び他の方法を通して、睡眠段階間の移行を促進し、特定の段階における睡眠を維持し、かつ／又は他の動作を実行するように構成される。感覚刺激装置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して、非侵襲的脳刺激及び他の方法を通して、睡眠段階間の移行を促進し、特定の段階における睡眠を維持し、かつ／又は他の動作を実行するように構成されてもよい。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、異なるタイプの刺激の組合せ及び／又は他の刺激を含んでよい。聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚及び／又は他の感覚刺激は、におい、音、視覚刺激、接触、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。例えば被検体１２における徐波睡眠を強化するために、音響トーンが被検体１２に提供されてよい。感覚刺激装置１６の例は、サウンド生成器、スピーカ、音楽プレーヤ、トーン生成器、被検体１２の頭皮上の１つ以上の電極、振動刺激を伝えるバイブレータ（例えば圧電部材等）、大脳皮質を直接刺激するために磁場を生成するコイル、１つ以上の光生成器又はランプ、フレグランスディスペンサ及び／又は他のデバイス、のうちの１つ以上を含んでよい。いくつかの実施形態において、感覚刺激装置１６は、（例えば本明細書で説明されるように）被検体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整するよう構成される。

電子ストレージ２２は、情報を電子的に記憶する電子記憶媒体を含む。電子ストレージ２２の電子記憶媒体は、システム１０に一体的（すなわち、実質的に取り外し不可能）に設けられるシステムストレージ及び／又は例えばポート（例えばＵＳＢポート、ファイヤワイヤポート等）を介してシステム１０に取り外し可能に接続可能な取り外し可能ストレージのうちの一方又は双方を含んでよい。電子ストレージ２２は、光学的に読取可能な記憶媒体（例えば光ディスク等）、磁気的に読取可能な記憶媒体（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取可能な記憶媒体、のうちの１つ以上を含んでよい。電子ストレージ２２は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ２０によって決定される情報、ユーザインタフェース及び／又は外部コンピューティングシステム（例えば外部リソース２６）を介して受け取られる情報、並びに／あるいはシステム１０が本明細書で説明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してよい。電子ストレージ２２は、（全体又は一部として）システム１０内の別個の構成要素であってよく、あるいは電子ストレージ２２は、（全体又は一部として）システム１０の１つ以上の他の構成要素（例えばプロセッサ２０）と一体的に設けられてもよい。

ユーザインタフェース２４は、システム１０と被検体１２及び／又は他のユーザとの間のインタフェースを提供するよう構成され、該インタフェースを通して、被検体１２及び／又は他のユーザは、システム１０へ情報を提供し、システム１０から情報を受け取ってよい。これは、データ、キュー、結果及び／又は命令、並びに集合的に「情報」と称される任意の他の通信可能なアイテムが、ユーザ（例えば被検体１２）と、感覚刺激装置１６、センサ１８、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の構成要素のうちの１つ以上との間で伝達されることを可能にする。例えばＥＥＧ、入眠潜時値及び／又は他の情報が、ユーザインタフェース２４を介して介護者に表示されてよい。別の例として、ユーザインタフェース２４は、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／又は他のコンピューティングデバイス等のコンピューティングデバイスであるか、かつ／又はそのようなコンピューティングデバイスに含まれてよい。そのようなコンピューティングデバイスは、ユーザに情報を提供し、かつ／又はユーザから情報を受け取るように構成されるグラフィカルユーザインタフェースを有する、１つ以上の電子アプリケーションを実行し得る。

ユーザインタフェース２４内に含めるのに適したインタフェースデバイスの例には、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、ディスプレイ画面、タッチ画面、スピーカ、マイクロフォン、インジケータライト、可聴アラーム、プリンタ、触覚フィードバックデバイス及び／又は他のインタフェースデバイスが含まれる。いくつかの実施形態において、ユーザインタフェース２４は、複数の別個のインタフェースを含む。いくつかの実施形態において、ユーザインタフェース２４は、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の構成要素と一体的に提供される、少なくとも１つのインタフェースを含む。いくつかの実施形態において、ユーザインタフェース２４は、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の構成要素と無線で通信するように構成される。

ハードワイヤード又は無線のいずれかの他の通信技術も、本開示によりユーザインタフェース２４として考慮されることが理解されよう。例えば本開示は、ユーザインタフェース２４が、電子ストレージ２２によって提供される取り外し可能なストレージインタフェースと一体化され得ることを考慮している。この例では、情報は、ユーザがシステム１０の実装をカスタマイズすることを可能にする取り外し可能ストレージ（例えばスマートカード、フラッシュドライブ、取り外し可能ディスク等）からシステム１０にロードされてよい。ユーザインタフェース２４としてシステム１０における使用に適合される例示の入力デバイス及び技術は、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、ケーブル又は他）を含む。要するに、システム１０に情報を伝達するための任意の技術が、本開示によってユーザインタフェース２４として考慮される。

外部リソース２６は、システム１０、システム１０の外部の１つ以上のサーバ、ネットワーク（例えばインターネット）、電子ストレージ、Ｗｉ－Ｆｉ技術に関連する機器、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に関連する機器、データ入力デバイス、センサ、スキャナ、個々のユーザに関連付けられるコンピューティングデバイス及び／又は他のリソースと通信するか、かつ／又はこれらによって制御されるよう構成される、情報のソース（例えばデータベース、ウェブサイト等）、システム１０に参加している外部エンティティ（例えばヘルスケアプロバイダの医療記録システム）、医療及び／又は他の機器（例えばランプ及び／又は他の照明装置、サウンドシステム、オーディオ及び／又はビジュアル記録装置等）を含む。いくつかの実装では、外部リソース２６に属する機能性のいくつか又はすべてが、システム１０に含まれるリソースによって提供されてよい。外部リソース２６は、プロセッサ２０、ユーザインタフェース２４、センサ１８、電子ストレージ２２、感覚刺激装置１６及び／又はシステム１０の他の構成要素と、有線及び／又は無線接続を介して、ネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク及び／又はインターネット）を介して、セルラ技術を介して、Ｗｉ－Ｆｉ技術を介して及び／又は他のリソースを介して通信するように構成されてよい。

図１では、感覚刺激装置１６、センサ１８、プロセッサ２０、電子ストレージ２２及びユーザインタフェース２４は、別個のエンティティとして示されている。これは、限定するように意図されていない。システム１０の構成要素のいくつか及び／又はすべて及び／又は他の構成要素が、１つ以上の単数デバイスにグループ化されてよい。例えば図５は、被検体５０２（例えば図１に示される被検体１２）によって装着されるヘッドセット５００を図示している。ヘッドセット５００は、検知電極５０４、基準電極５０５、ＥＥＧに関連付けられる１つ以上のデバイス５０６、聴覚刺激を伝える手段５０８（例えば有線及び／又は無線オーディオデバイス及び／又は他のデバイス）及び１つ以上のオーディオスピーカ５１０を含む。オーディオスピーカ５１０は、被検体５０２の耳に及び／又はその近くに、かつ／又は他の位置に配置されてよい。基準電極５０５は、被検体５０２の後ろに、かつ／又は他の位置に配置されてよい。図５に示される例では、検知電極５０４は、被検体５０３の脳活動に関連する情報及び／又は他の情報を伝える出力信号を生成するように構成されてよい。出力信号は、プロセッサ（例えば図１に示されるプロセッサ２０）、プロセッサを含んでも含まなくてもよいコンピューティングデバイス（例えばベッドサイドラップトップ）及び／又は他のデバイスに無線及び／又は有線経由で伝えられ得る。音響刺激は、無線オーディオデバイス５０８及び／又はスピーカ５１０を介して被検体５０２に伝達されてよい。検知電極５０４、基準電極５０５及びデバイス５０６は、例えば図１のセンサ１８によって表されてよい。無線オーディオデバイス５０８及びスピーカ５１０は、例えば図１に示される感覚刺激装置１６によって表されてもよい。この例では、コンピューティングデバイス（図５には図示せず）が、プロセッサ２０、電子ストレージ２２、ユーザインタフェース２４及び／又は図１に示されるシステム１０の他の構成要素を含んでよい。

図６は、決定システムを用いて、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するための方法６００を示す。システムは、１つ以上のセンサ、マシン読取可能な命令によって構成される１つ以上のハードウェアプロセッサ及び／又は他の構成要素を含む。ハードウェアプロセッサは、コンピュータプログラム構成要素を実行するよう構成される。コンピュータプログラム構成要素は、睡眠段階構成要素、入眠構成要素、睡眠意図構成要素、入眠潜時構成要素、制御構成要素及び／又は他の構成要素を含む。以下で提示される方法６００の動作は例示であるように意図されている。いくつかの実施形態において、方法６００は、説明されていない１つ以上の追加の動作を伴って及び／又は議論されている動作の１つ以上を伴わずに成し遂げられてもよい。加えて、方法６００の動作が図６で例示され、以下で説明される順序は、限定であるように意図されていない。例えばリアルタイムで動作しているシステムは、睡眠意図（例えば以下で説明される動作６０８）は、入眠（例えば以下で説明される動作６０６）の前に検出されてよい。次いで、ＳＯＬが、上記の数式１に記載されるようにＳＯとＳＩとの間の差として決定されてよく、かつ／又はカウンタ／バッファによって、ＳＯが検出されるまで瞬間ＳＩから蓄積サンプルが検出される。

いくつかの実施形態において、方法６００は、１つ以上の処理デバイス（例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、状態マシン及び／又は電子的に情報を処理するための他の機構）において実施されてよい。処理デバイスは、電子記憶媒体上に電子的に記憶された命令に応答して、方法の動作のいくつか又はすべてを実行する１つ以上のデバイスを含んでよい。処理デバイスは、方法６００の動作のうちの１つ以上の実行のために特別に設計されるようハードウェア、ファームウェア及び／又はソフトウェアを通して構成される１つ以上のデバイスを含んでよい。

動作６０２において、被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号が生成される。いくつかの実施形態において、センサは、脳波図（ＥＥＧ）センサ及び／又は被検体における徐波活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するよう構成される他のセンサを含む。いくつかの実施形態において、センサは、ＥＥＧ電極、眼電図（ＥＯＧ）電極、アクティグラフィセンサ、心電図（ＥＫＧ）電極、呼吸センサ、圧力センサ、バイタルサインセンサ、フォトプレスチモグラム（ＰＰＧ）センサ又は機能的近赤外センサ（ｆＮＩＲ）のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態において、動作６０２は、センサ１８（図１に示され、本明細書で説明される）と同一又は類似の１つ以上のセンサによって実行される。

動作６０４において、被検体の睡眠段階が決定される。睡眠段階は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の存在を示す。いくつかの実施形態において、動作６０４は、（図１に示され、本明細書で説明される）睡眠段階構成要素３０と同一又は同様のプロセッサ構成要素によって実行される。

動作６０６において、被検体の入眠瞬間が決定される。入眠瞬間は、睡眠セッション中の被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を備える。いくつかの実施形態において、被検体の入眠瞬間を決定することは、被検体が、所定の睡眠段階において所定の時間量を過ごしたかどうかを判断し、被検体が所定の睡眠段階において所定の時間量を過ごしたことに応答して、入眠瞬間を、所定の睡眠段階における所定の時間量の開始時間として決定することを含む。いくつかの実施形態において、動作６０６は、（図１に示され、本明細書で説明される）入眠構成要素３２と同一又は同様のプロセッサ構成要素によって実行される。

動作６０８において、被検体について、睡眠意図瞬間が決定される。睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する被検体の意図を示す極めて短い時間を備える。睡眠意図瞬間は、（ｉ）出力信号に基づいて被検体における目の瞬きを検出し、検出された目の瞬きが所定の時間の間止んでいることに応答して、睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉ）出力信号に基づいて、目標周波数帯域における脳活動パラメータが閾値パワーレベルを突破しているかどうかを判断し、突破に応答して睡眠意図瞬間を決定すること；又は（ｉｉｉ）（ｉ）と（ｉｉ）の組合せによって決定される。いくつかの実施形態において、被検体における目の瞬きを検出することは、出力信号の電圧について、負のピークへの負のゼロ交差と、その後に続く正のゼロ交差及び正のピークを検出することを含み、ピーク間距離は、距離閾値範囲内であり、ピーク間振幅は、振幅閾値範囲内である。いくつかの実施形態において、目標周波数帯域における脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破しているかどうかを判断することに関して、パワーはアルファパワーであり、目標周波数帯域は、８～１３Ｈｚ周波数帯域であり、閾値パワーレベルは、平均アルファパワーレベルであり、突破は、第２時間エポックの平均アルファパワーが、直前の第１時間エポックについての平均アルファパワーに対して所定の量だけ上昇していることに応答して検出される。いくつかの実施形態において、動作６０８は、（図１に示され、本明細書で説明される）睡眠意図構成要素３４と同一又は類似のプロセッサ構成要素によって実行される。

動作６１０において、被検体について入眠潜時が決定される。入眠潜時は、入眠瞬間及び睡眠意図瞬間に基づいて決定される。いくつかの実施形態において、動作６１０は、（図１に示され、本明細書で説明される）入眠潜時構成要素３６と同一又は類似のプロセッサ構成要素によって実行される。

いくつかの実施形態において、システムは、被検体に感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激装置を更に備える。これらの実施形態において、方法は、出力信号に基づいて、ハードウェアプロセッサで感覚刺激装置を制御して、睡眠セッション中に被検体における睡眠を誘発し、かつ／又は高めることを更に含む。いくつかの実施形態において、この動作は、（図１に示され、本明細書で説明される）制御構成要素３８と同一又は類似のプロセッサ構成要素によって実行される。

上記で提供された説明は、現在最も実用的で好ましい実施形態と考えられるものに基づいて、例示の目的のために詳細を提供しているが、そのような詳細は単にその目的のためだけであり、本開示は明示的に開示される実施形態に限定されないが、反対に添付の特許請求の範囲内にある修正及び均等な配置を網羅するように意図されていることが理解されよう。例えば本開示は、可能な範囲で、任意の実施形態の１つ以上の特徴を、任意の他の実施形態の１つ以上の特徴と組み合わせることができることを考慮していることが理解されよう。

特許請求の範囲において、括弧内に配置される任意の参照符号は、請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。「備える」又は「含む」という語は、請求項内に列強されるもの以外の要素又はステップの存在を除外しない。いくつかの手段を列挙しているデバイスの請求項において、これらの手段のいくつかが、１つの同じハードウェアアイテムによって具現化されてもよい。要素に先行する「ａ」又は「ａｎ」という語は、そのような要素の複数の存在を除外しない。いくつかの手段を列挙している任意のデバイスの請求項において、これらの手段のいくつかが、１つの同じハードウェアアイテムによって具現化されてもよい。特定の要素が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの要素を組合せで使用することができないことを示していない。

Claims (12)

1. 睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するように構成されるシステムであって、当該システムは、
   前記睡眠セッション中の前記被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するように構成される１つ以上のセンサと、
   前記１つ以上のセンサと動作可能に結合される１つ以上のハードウェアプロセッサとを含み、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、機械読取可能な命令によって、
   ａ）前記出力信号に基づいて、前記被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するように構成され、前記１つ以上の睡眠段階は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の存在を示し、
   ｂ）前記１つ以上の睡眠段階に基づいて、前記被検体における入眠瞬間を決定するように構成され、前記入眠瞬間は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含み、
   ｃ）前記被検体について睡眠意図瞬間を決定するように構成され、前記睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する前記被検体の意図を示す極めて短い時間を含み、前記睡眠意図瞬間は、
   （ｉ）前記出力信号に基づいて、前記被検体における目の瞬きを検出し、前記検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、前記睡眠意図瞬間を決定すること、及び
   （ｉｉ）前記出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して前記睡眠意図瞬間を決定すること
   によって決定され、且つ
   ｄ）前記入眠瞬間及び前記睡眠意図瞬間に基づいて前記入眠潜時を決定す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プロセッサは、前記被検体について前記睡眠意図瞬間を決定することが、前記被検体における目の瞬きを検出することを含むように構成され、前記被検体における目の瞬きを検出することは、前記出力信号の電圧について、負のピークへの負のゼロ交差と、その後に続く正のゼロ交差及び正のピークを検出することを含み、ピーク間距離は距離閾値範囲内であり、ピーク間振幅は振幅閾値範囲内である、請求項１に記載のシステム。
3. 睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するように構成されるシステムであって、当該システムは、
   前記睡眠セッション中の前記被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するように構成される１つ以上のセンサと、
   前記１つ以上のセンサと動作可能に結合される１つ以上のハードウェアプロセッサとを含み、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、機械読取可能な命令によって、
   ａ）前記出力信号に基づいて、前記被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するように構成され、前記１つ以上の睡眠段階は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の存在を示し、
   ｂ）前記１つ以上の睡眠段階に基づいて、前記被検体における入眠瞬間を決定するように構成され、前記入眠瞬間は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含み、
   ｃ）前記被検体について睡眠意図瞬間を決定するように構成され、前記睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する前記被検体の意図を示す極めて短い時間を含み、前記睡眠意図瞬間は、
   （ｉ）前記出力信号に基づいて、前記被検体における目の瞬きを検出し、前記検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
   （ｉｉ）前記出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
   （ｉｉｉ）前記（ｉ）及び前記（ｉｉ）の組み合わせ
   によって決定され、
   ｄ）前記入眠瞬間及び前記睡眠意図瞬間に基づいて前記入眠潜時を決定するように構成され、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記被検体について前記睡眠意図瞬間を決定することが、前記目標周波数帯域の前記脳活動パワーが前記閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断することを含むように構成され、
   前記パワーは、アルファパワーであり、
   前記目標周波数帯域は、８～１３Ｈｚ周波数帯域であり、
   前記閾値パワーレベルは、平均アルファパワーレベルであり、
   前記突破は、第２時間エポックの平均アルファパワーが、直前の第１時間エポックの平均アルファパワーに対して所定の量だけ上昇していることに応答して検出される、
   システム。
4. 前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記被検体における前記入眠瞬間を決定することが、前記被検体が、所定の睡眠段階において所定の時間量を過ごしたかどうか判断し、前記被検体が前記所定の睡眠段階において前記所定の時間量を過ごしたことに応答して、前記入眠瞬間を、前記所定の睡眠段階の前記所定の時間量の開始時間として決定することを含むように構成される、請求項１に記載のシステム。
5. 当該システムは、前記被検体に感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激装置を更に含み、前記１つ以上の感覚刺激装置は、前記出力信号及び前記入眠潜時に基づいて、前記睡眠セッション中の前記被検体の睡眠を誘発し、かつ／又は高めるように、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって制御される、請求項１に記載のシステム。
6. 睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するように構成されるシステムであって、当該システムは、
   前記睡眠セッション中の前記被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するように構成される１つ以上のセンサと、
   被検体に感覚刺激を提供するように構成される１つ以上の感覚刺激装置であって、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠を誘導及び／又は強化するように前記出力信号及び前記入眠潜時に基づいて１つ以上のハードウェアプロセッサによって制御される１つ以上の感覚刺激装置と、
   前記１つ以上のセンサと動作可能に結合される１つ以上のハードウェアプロセッサとを含み、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、機械読取可能な命令によって、
   ａ）前記出力信号に基づいて、前記被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するように構成され、前記１つ以上の睡眠段階は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の存在を示し、
   ｂ）前記１つ以上の睡眠段階に基づいて、前記被検体における入眠瞬間を決定するように構成され、前記入眠瞬間は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含み、
   ｃ）前記被検体について睡眠意図瞬間を決定するように構成され、前記睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する前記被検体の意図を示す極めて短い時間を含み、前記睡眠意図瞬間は、
   （ｉ）前記出力信号に基づいて、前記被検体における目の瞬きを検出し、前記検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
   （ｉｉ）前記出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
   （ｉｉｉ）前記（ｉ）及び前記（ｉｉ）の組み合わせ
   によって決定され、
   ｄ）前記入眠瞬間及び前記睡眠意図瞬間に基づいて前記入眠潜時を決定するように構成され、
   前記１つ以上のセンサ、前記１つ以上のハードウェアプロセッサ、及び前記１つ以上の感覚刺激装置のうちの１つ以上は、前記被検体によって装着されるように構成される衣類に含まれ、前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記被検体に関連付けられるコンピューティングデバイス上に前記入眠潜時の表示を生じさせるよう構成される、
   システム。
7. 決定システムを用いて、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するための方法であって、前記決定システムは、１つ以上のセンサと、１つ以上のハードウェアプロセッサとを含み、当該方法は、
   前記１つ以上のセンサにより、前記睡眠セッション中の前記被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記出力信号に基づいて、前記被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するステップであって、前記１つ以上の睡眠段階は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の存在を示す、ステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記１つ以上の睡眠段階に基づいて、前記被検体における入眠瞬間を決定するステップであって、前記入眠瞬間は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含む、ステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記被検体について睡眠意図瞬間を決定するステップであって、前記睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する前記被検体の意図を示す極めて短い時間を含み、前記睡眠意図瞬間は、
   （ｉ）前記出力信号に基づいて、前記被検体における目の瞬きを検出し、前記検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、前記睡眠意図瞬間を決定すること、及び
   （ｉｉ）前記出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して前記睡眠意図瞬間を決定すること
   によって決定されるステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記入眠瞬間及び前記睡眠意図瞬間に基づいて、前記入眠潜時を決定するステップとを含む、
   方法。
8. 前記被検体について前記睡眠意図瞬間を決定するステップは、前記被検体における目の瞬きを検出することを含み、前記被検体における目の瞬きを検出することは、前記出力信号の電圧について、負のピークへの負のゼロ交差と、その後に続く正のゼロ交差及び正のピークを検出することを含み、ピーク間距離は距離閾値範囲内であり、ピーク間振幅は振幅閾値範囲内である、請求項７に記載の方法。
9. 決定システムを用いて、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するための方法であって、前記決定システムは、１つ以上のセンサと、１つ以上のハードウェアプロセッサとを含み、当該方法は、
   前記１つ以上のセンサにより、前記睡眠セッション中の前記被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記出力信号に基づいて、前記被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するステップであって、前記１つ以上の睡眠段階は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の存在を示す、ステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記１つ以上の睡眠段階に基づいて、前記被検体における入眠瞬間を決定するステップであって、前記入眠瞬間は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含む、ステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記被検体について睡眠意図瞬間を決定するステップであって、前記睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する前記被検体の意図を示す極めて短い時間を含み、前記睡眠意図瞬間は、
   （ｉ）前記出力信号に基づいて、前記被検体における目の瞬きを検出し、前記検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
   （ｉｉ）前記出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
   （ｉｉｉ）上記（ｉ）及び上記（ｉｉ）の組み合わせ
   によって決定されるステップと、
   前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記入眠瞬間及び前記睡眠意図瞬間に基づいて、前記入眠潜時を決定するステップとを含み、
   前記被検体について前記睡眠意図瞬間を決定するステップは、前記目標周波数帯域の前記脳活動パワーが前記閾値パワーレベルを突破したかどうかを決定することを含み、
   前記パワーは、アルファパワーであり、
   前記目標周波数帯域は、８～１３Ｈｚ周波数帯域であり、
   前記閾値パワーレベルは、平均アルファパワーレベルであり、
   前記突破は、第２時間エポックの平均アルファパワーが、直前の第１時間エポックの平均アルファパワーに対して所定の量だけ上昇していることに応答して検出される、
   方法。
10. 前記被検体における前記入眠瞬間を決定するステップは、前記被検体が、所定の睡眠段階において所定の時間量を過ごしたかどうか判断し、前記被検体が前記所定の睡眠段階において前記所定の時間量を過ごしたことに応答して、前記入眠瞬間を、前記所定の睡眠段階の前記所定の時間量の開始時間として決定することを含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記システムは、前記被検体に感覚刺激を与えるように構成される１つ以上の感覚刺激装置を更に備え、当該方法は、前記被検体に感覚刺激を与えるために、前記出力信号及び前記入眠潜時に基づいて、前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより前記１つ以上の感覚刺激装置を制御するステップを更に含む、請求項７に記載の方法。
12. 決定システムを用いて、睡眠セッションについて被検体の入眠潜時を決定するための方法であって、前記決定システムは、１つ以上のセンサと、１つ以上のハードウェアプロセッサとを含み、当該方法は、
    前記１つ以上のセンサにより、前記睡眠セッション中の前記被検体における脳活動に関連する情報を伝える出力信号を生成するステップと、
    前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記出力信号に基づいて、前記被検体の１つ以上の睡眠段階を決定するステップであって、前記１つ以上の睡眠段階は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の存在を示す、ステップと、
    前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記１つ以上の睡眠段階に基づいて、前記被検体における入眠瞬間を決定するステップであって、前記入眠瞬間は、前記睡眠セッション中の前記被検体における睡眠の開始を示す極めて短い時間を含む、ステップと、
    前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記被検体について睡眠意図瞬間を決定するステップであって、前記睡眠意図瞬間は、睡眠を開始する前記被検体の意図を示す極めて短い時間を含み、前記睡眠意図瞬間は、
    （ｉ）前記出力信号に基づいて、前記被検体における目の瞬きを検出し、前記検出された目の瞬きが所定の期間の間止んでいることに応答して、前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
    （ｉｉ）前記出力信号に基づいて、目標周波数帯域の脳活動パワーが閾値パワーレベルを突破したかどうかを判断し、突破に応答して前記睡眠意図瞬間を決定すること、又は
    （ｉｉｉ）上記（ｉ）及び上記（ｉｉ）の組み合わせ
    によって決定されるステップと、
    前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記入眠瞬間及び前記睡眠意図瞬間に基づいて、前記入眠潜時を決定するステップと、
    前記睡眠セッション中の前記被検体の睡眠を誘発及び／又は強化するように、前記出力信号及び前記入眠潜時に基づいて、前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより前記１つ以上の感覚刺激装置を制御するステップとを含み、
    前記１つ以上のセンサ、前記１つ以上のハードウェアプロセッサ及び前記１つ以上の感覚刺激装置、のうちの１つ以上は、前記被検体によって装着されるように構成される衣類に含まれ、当該方法は、前記１つ以上のハードウェアプロセッサにより、前記被検体に関連付けられるコンピューティングデバイス上に前記入眠潜時の表示を生じさせるステップを更に含む、
    方法。

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