JP7411944B2 - 刺激提示システム、刺激提示方法、および、プログラム - Google Patents
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Description
[刺激提示システムの概要]
まず、実施の形態に係る刺激提示システムの構成について説明する。図1は、実施の形態に係る刺激提示システムの概要を示す図である。図2は、実施の形態における生体計測器10の外観を示す斜視図である。
続いて、実施の形態に係る刺激提示システムの構成について説明する。図3は、実施の形態に係る刺激提示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図3に示されるように、刺激提示システム100は、例えば、生体計測器10と、端末装置20と、サーバ装置30と、刺激提示部40と、を備える。以下、各構成について説明する。
生体計測器10は、ユーザの脳波および脈波を計測するセンサである。生体計測器10は、例えば、イヤーフック型(耳掛け型)のセンサデバイスであり、ユーザの生体信号として脳波(EEG:ElectroEncephaloGram)、および、脈波(PPG:PhotoPlethysmoGram)を計測する。
端末装置20は、生体計測器10から脳波データ、および、脈波データを取得し、これらのデータに基づいてユーザの覚醒度の指標の値およびリラックス度の指標の値を算出し、これらの指標の値に基づいてユーザの覚醒度およびリラックス度を推定する。そして、端末装置20は、推定した覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザの生理状態を判定する。端末装置20は、具体的には、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型端末装置であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型端末装置であってもよい。端末装置20は、例えば、通信部21と、情報処理部22と、記憶部23と、表示部24と、操作受付部25とを備える。
通信部21は、脳波データ、および、脈波データを生体計測器10の通信部15から受信する。通信部21は、具体的には、無線通信を行う無線通信回路であるが、有線通信を行う有線通信回路であってもよい。通信部21によって行われる通信の通信規格は、特に限定されない。なお、通信部21は、端末装置20とサーバ装置30との通信にも用いられる。
情報処理部22は、通信部21によって受信されたデータを入力として、ユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示するための情報処理を行う。情報処理部22は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部22は、具体的には、取得部22aと、第一推定部22bと、第二推定部22cと、刺激制御部22dと、表示制御部22eとを備える。
記憶部23は、情報処理部22がユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示するための情報処理を行うために実行するプログラム、当該情報処理に必要な各種情報などが記憶される記憶装置である。また、記憶部23は、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度を含むデータを格納してもよい。記憶部23は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
表示部24は、情報処理部22(より詳細には、表示制御部22e)の制御に基づいて表示情報を表示する。表示情報は、ユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて生成される。表示情報は、例えば、ユーザの生理状態の時系列データを示す表またはグラフであってもよいし、ユーザの体調管理または睡眠管理に関するアドバイスであってもよいし、ユーザの睡眠の傾向に関する情報であってもよい。表示部24は、例えば、液晶パネルまたは有機EL(Electro Luminescence)パネルなどの表示パネルによって実現される。
操作受付部25は、ユーザの操作を受け付ける。操作受付部25は、例えば、タッチパネルによって実現されるが、ハードウェアボタンによって実現されてもよい。
サーバ装置30は、例えばクラウド(言い換えると、クラウドサーバ)として実現されてもよい。例えば、サーバ装置30は、端末装置20で行われる処理の一部または全部を行ってもよい。より具体的には、サーバ装置30は、端末装置20の情報処理部22に含まれる構要素を備えてもよいし、備えなくてもよい。また、サーバ装置30および端末装置20における構成要素の振り分けは、特に限定されず、各構成要素が端末装置20およびサーバ装置30に同様に振り分けられてもよい。
刺激提示部40は、端末装置20からの出力された制御信号に基づいて、端末装置20により決定されたタイミングでユーザに刺激を提示する。刺激提示部40は、例えば、光、音、または、振動もしくはそれらのいずれかが組み合わされた刺激をユーザに提示する。なお、ユーザに刺激を提示するとは、ユーザに刺激を与えることである。刺激提示部40がユーザに光による刺激を提示するとは、例えば、ライトが点灯することであり、音による刺激を提示するとは、例えば、スピーカが音声を出力することであり、振動による刺激を提示するとは、例えば、バイブレータが振動を発生することである。
続いて、刺激提示システム100の動作について図面を参照しながら説明する。
まず、刺激提示システム100の動作例1について説明する。図6は、刺激提示システム100の動作例1のフローチャートである。
続いて、刺激提示システム100の動作例2について説明する。図7は、刺激提示システム100の動作例2のフローチャートである。
続いて、刺激提示システム100の動作例3について説明する。図8は、刺激提示システム100の動作例3のフローチャートである。動作例3では、第一推定部22bおよび第二推定部22cにより、ユーザの状態が、覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高いと推定されたものの、刺激制御部22dが判定を行う前に時間切れになる場合に、刺激提示信号を出力する点で、動作例2と異なる。具体的には、動作例2のステップS204とS205との間に、ステップS305の終了時間までの残り時間が所定時間(2分)未満であるか否かの判定処理が追加された点が異なる。
続いて、リラックス度の指標の第二閾値の決定方法について説明する。以下では、図中の1、2、および、3などの番号は、脳波および脈波が計測された対象期間の時間的な順番を示している。また、覚醒度の指標の値は、縦軸の上方向(覚醒方向)に向かうほどθ/βの値は小さくなり、縦軸の下方向(眠気方向)に向かうほどθ/βの値は大きくなる。また、ユーザの状態を視覚的に理解しやすいように、「覚醒」、「眠気」「緊張」および「リラックス」と記載している。
まず、リラックス度の指標の第二閾値を決定する方法の第1例について説明する。図9は、第二閾値の決定方法の第1例を説明するための図である。
続いて、リラックス度の指標の第二閾値を決定する方法の第2例について説明する。図10は、第二閾値の決定方法の第2例を説明するための図である。第2例では、第1例と異なり、ユーザの状態が覚醒状態から眠気状態に遷移しない場合に第二閾値を決定する方法を説明する。
続いて、リラックス度の指標の第二閾値を決定する方法の第3例について説明する。図11は、第二閾値の決定方法の第3例を説明するための図である。第3例では、ユーザの覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲内にあるとき、当該指標の値に対応するリラックス度の指標の値を第二閾値とする点で、第2例と異なる。
続いて、表示部24に表示される表示情報について説明する。図12は、表示情報の一例を示す図である。
続いて、本実施の形態に係る刺激提示システム100を適用してユーザの状態を判定してユーザに刺激を提示した場合(実施例1)のユーザの状態と、所定の時間でユーザに刺激を提示した場合(比較例1)のユーザの状態と、について検証した結果を説明する。睡眠時間はいずれも20分である。被験者は、比較例1および実施例1のいずれの場合も生体計測器10を装着して仮眠した。
図13は、比較例1における刺激提示の制御条件を示す図である。20分間の仮眠において、図13に示されるように、前半18分間の真っ暗な状態(光環境)から、後半2分間に、ユーザの覚醒を促すために、ライトを点灯し、光の明るさおよび色調を徐々に上げた漸増光で覚醒制御を行った。ユーザの状態を示す結果を図14に示す。
図15は、実施例1の結果を示す図である。図15に示されるように、実施例1では、ユーザは、副交感神経系が優位なリラックス状態、かつ、覚醒度が低い状態で起床した。すなわち、ユーザが睡眠状態から覚醒状態に移行する際に、リラックス度を僅かな減少に抑える(より詳細には、交感神経系の活動の上昇を必要最小限度に抑える)ことができた。この結果から、黄白色漸増光を当てることによる目的(ユーザにリラックスを保たせながら覚醒させる)が達成されている。
以上説明したように、刺激提示システム100は、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部22aと、取得部22aにより取得されたユーザの脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を推定する第一推定部22bと、取得部22aにより取得されたユーザの脈波に基づいて、ユーザのリラックス度を推定する第二推定部22cと、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部22dと、を備える。
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、上記実施の形態では、情報処理部22は、所定のアルゴリズムに基づいて、ユーザの脳波および脈波からユーザの覚醒度およびリラックス度を推定し、覚醒度およびリラックス度に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定したが、機械学習モデルを用いて当該タイミングを決定してもよい。
図16は、他の実施の形態に係る刺激提示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図16に示されるように、他の実施の形態に係る刺激提示システム100aは、生体計測器10と、端末装置20aと、サーバ装置30aと、刺激提示部40とを備える。
端末装置20aは、生体計測器10から脳波データおよび脈波データを取得し、取得した脳波および脈波の時系列データを機械学習モデル26に入力して得られる出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定する。そして、端末装置20aは、決定したタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を刺激提示部40へ出力する。機械学習モデル26は、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの組を教師データとして、脳波および脈波の時系列データと刺激を提示するタイミングとの関係性を学習する。機械学習モデル26の学習は、学習部22fにより行われる。
情報処理部220は、通信部21によって受信されたデータ(例えば、脳波データおよび脈波データ)を入力として、機械学習モデル26を用いて、ユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示するための情報処理を行う。また、情報処理部220は、機械学習モデル26の学習と再学習(更新ともいう)とを行うための情報処理を行ってもよい。情報処理部220は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部220は、例えば、機能的な構成要素として、取得部22aと、刺激制御部22dと、表示制御部22eと、学習部22fとを備える。これらの構成要素の機能は、例えば、情報処理部220を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサが記憶部23aに記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
記憶部23aは、情報処理部220が実行するコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部130は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)によって実現されるが、半導体メモリによって実現されてもよい。また、例えば、記憶部23aは、機械学習モデル26を記憶している。機械学習モデル26は、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた学習済みのモデルである。機械学習モデル26は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)、または、LSTM(Long Short Term Memory)などであってもよいが、これに限定されない。機械学習モデル26は、1つ以上のモデルから構成されてもよい。例えば、機械学習モデル26は、取得部22aにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力として、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移の推定結果を出力する第1機械学習モデル(図16で不図示)と、第1機械学習モデルから出力された推定結果を入力としてユーザに刺激を提示するタイミングを出力する第2機械学習モデル(図16で不図示)とを含んでもよい。具体的には、機械学習モデル26は、第1機械学習モデルおよび第2機械学習モデルが連結された1つの機械学習モデルであってもよい。
サーバ装置30aは、例えば、クラウドサーバであり、端末装置20aで行われる処理の一部または全部を行ってもよい。例えば、サーバ装置30aは、端末装置20aから取得した脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングと、タイミングに対する評価とが紐づけられたデータを取得し、取得したデータを教師データとして記憶部33に記憶してもよい。また、サーバ装置30aは、機械学習モデル34を再学習することにより機械学習モデル34のパラメータを更新してもよい。そして、サーバ装置30aは、学習済みのパラメータを端末装置20aへ出力し、端末装置20aの記憶部23aに記憶された機械学習モデル26のパラメータを更新してもよい。
情報処理部32は、例えば、機械学習モデル26の学習および再学習(更新ともいう)を行うための情報処理を行ってもよい。情報処理部32は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部32は、例えば、機能的な構成要素として、学習部32aを備える。この構成要素の機能は、例えば、情報処理部32を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサが記憶部33に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
記憶部33は、情報処理部32により実行されるコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部33は、例えば、HDDによって実現されるが、半導体メモリによって実現されてもよい。また、例えば、記憶部33は、機械学習モデル34を記憶している。機械学習モデル34は、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた学習済みのモデルである。機械学習モデル34は、1つ以上のモデルから構成されてもよい。例えば、機械学習モデル34は、脳波および脈波の時系列データを入力として、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移の推定結果を出力する第1機械学習モデル(図16で不図示)と、第1機械学習モデルから出力された推定結果を入力としてユーザに刺激を提示するタイミングを出力する第2機械学習モデル(図16で不図示)とを含んでもよい。
続いて、刺激提示システム100aの動作について図17を参照しながら説明する。図17は、他の実施の形態に係る刺激提示システムの動作の一例を示すフローチャートである。
以上説明したように、刺激提示システム100aは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部22aと、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた機械学習モデル26に、取得部22aにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部22dと、を備える。
なお、刺激提示システム100aでは、刺激制御部22dは機械学習モデル26の出力結果に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力したが、これに限られない。例えば、刺激制御部22dは、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルを生成するモデル生成部により決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力してもよい。ここで、モデルのアルゴリズムは、例えば、ロジスティック回帰、重回帰、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークなどであってもよい。
他の実施の形態の変形例2について説明する。他の実施の形態に係る刺激提示システムは、学習部22fを備え、変形例1に係る刺激提示システムは、モデル更新部を備えた。変形例2に係る刺激提示システムは、モデルを更新するモデル更新部を備える。ここで、モデルは、変形例1と同様であってもよい。
11 脳波計測部
12 脈波計測部
22a 取得部
22b 第一推定部
22c 第二推定部
22d 刺激制御部
22e 表示制御部
22f 学習部
23、23a 記憶部
25 操作受付部
26 機械学習モデル
30、30a サーバ装置
100、100a 刺激提示システム
Claims (13)
- ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、
前記ユーザの操作を受け付ける操作受付部と、を備え、
前記操作受付部は、前記ユーザにより入力された睡眠時間の設定の指示を受け付け、
前記刺激制御部は、前記ユーザの前記覚醒度が低く、かつ、前記ユーザの前記リラックス度が高いと判定された回数が、設定された前記睡眠時間の半分の時間に相当する回数確認された場合に、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する前記信号を出力する、
刺激提示システム。 - 前記刺激制御部は、前記ユーザの前記覚醒度が低く、かつ、前記ユーザの前記リラックス度が高いと判定された回数が、前記一定の時間内に所定の回数に到達する前に、前記睡眠時間の終了までの残り時間が所定の時間未満となった場合に、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する前記信号を出力する、
請求項1に記載の刺激提示システム。 - 前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定する、
請求項1または2に記載の刺激提示システム。 - 前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットする、
請求項3に記載の刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備え、
前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定し、
前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットし、
算出された複数の前記座標のそれぞれを前記座標平面上に時系列順にプロットし、前記覚醒度の指標の値が初めて前記第一閾値以上となった座標の前記リラックス度の指標の値を第二閾値に決定する、
刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備え、
前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定し、
前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットし、
算出された複数の前記座標のそれぞれを前記座標平面上に時系列順にプロットし、前記覚醒度の指標の値が初めて前記第一閾値以上となった座標と、当該座標の直前にプロットされた座標とを結ぶ直線と、前記直線と前記第一閾値を示す直線との交点の座標を算出し、
算出された前記交点の前記リラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定する、
刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備え、
前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定し、
前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットし、
所定の時間内に前記座標平面にプロットされた前記座標を含む2以上の座標のうちの前記覚醒度の指標の値がいずれも前記第一閾値より小さい場合、前記2以上の座標を通る直線と、前記第一閾値を示す境界線との交点の前記リラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定する、
刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備え、
前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定し、
前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットし、
所定の時間内に前記座標平面にプロットされた前記座標を含む2以上の座標の前記覚醒度の指標の値がいずれも前記第一閾値より小さい場合、前記2以上の座標のうちのいずれかの座標の前記覚醒度の指標の値と前記第一閾値との差分が所定の範囲内にあるとき、前記覚醒度の指標の値に対応する前記リラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定する、
刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備え、
前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定し、
前記刺激提示システムは、さらに、推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度を含むデータを格納する記憶部を備え、
前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットし、
所定の時間内に前記座標平面にプロットされた前記座標を含む2以上の座標の前記覚醒度の指標の値がいずれも前記第一閾値より小さい場合、前記記憶部に格納された前記データに基づいて、前記第二閾値を決定する、
刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備え、
前記第一推定部は、
前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
前記第二推定部は、
前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定し、
前記刺激制御部は、
算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の2軸で表される座標平面上にプロットし、
前記ユーザにより設定された睡眠時間内における全ての前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値より小さく、かつ、全ての前記覚醒度の指標の値と前記第一閾値との差分が所定の範囲を超える場合、前記睡眠時間内における全ての前記リラックス度の指標の値の中央値を前記第二閾値と決定する、
刺激提示システム。 - 前記刺激提示システムは、さらに、推定された前記覚醒度およびリラックス度に基づいて前記ユーザに提示する表示情報を生成し、生成した前記表示情報を出力する表示制御部を備える、
請求項1~10のいずれか1項に記載の刺激提示システム。 - ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示方法であって、
前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定ステップと、
推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御ステップと、
前記ユーザにより入力された睡眠時間の設定の指示を受け付ける受付ステップと、を含み、
前記刺激制御ステップにおいては、前記ユーザの前記覚醒度が低く、かつ、前記ユーザの前記リラックス度が高いと判定された回数が、設定された前記睡眠時間の半分の時間に相当する回数確認された場合に、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する前記信号を出力する、
刺激提示方法。 - 請求項12に記載の刺激提示方法をコンピュータに実行させるための、
プログラム。
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