JP7448542B2 - 睡眠スコアを算出するための睡眠関連パラメータを最適化するシステム及び方法 - Google Patents

睡眠スコアを算出するための睡眠関連パラメータを最適化するシステム及び方法 Download PDF

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Description

本開示は、睡眠スコアを算出するための睡眠関連パラメータの最適化を容易にするシステム及び方法に関する。
睡眠をモニターするためのシステムが知られている。睡眠スコアを算出するための技術が知られている。睡眠スコアは、個人の睡眠セッションからの睡眠データを使用して算出された睡眠関連因子に基づき、初期値からポイントが差し引かれる減算アプローチを介して算出することができる。睡眠関連因子は、初期化された睡眠関連パラメータ値を使用して決定される。個人にとって意味あるものであるために、睡眠スコアは、どのように睡眠スコアが決定されたかを明確且つシンプルに伝達するべきである。加えて、睡眠スコアは、個人の主観的な睡眠セッションの分析と十分に相関しているべきである。しかし、睡眠スコアを決定するために使用される現在のシステムは不明確である恐れがあり、個人の主観的な睡眠分析を正確に反映していない可能性がある。本開示は、そのようなシステムの欠陥を克服する。
従って、本開示の１つ以上の態様は、睡眠スコアパラメータを最適化する方法に関する。当該方法は、第１のベクトルのセットを得るステップを含み、第１のベクトルのセットの各ベクトルが、睡眠スコアを計算するための睡眠関連パラメータのパラメータ値を含む。第１のベクトルのセットの各ベクトルに対して、ベクトルに関連する相関値が決定され、ベクトルに対する相関値は、ユーザの睡眠測定基準を表すパラメータ値のセットに関連するユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の量を示す。当該方法は、（ｉ）第１の基準を満たす相関値を有する第１のベクトルのセットの第１のサブセット、及び（ｉｉ）第２の基準を満たす相関値を有する第１のベクトルのセットの第２のサブセットに基づき、第２のベクトルのセットを生成するステップを含む。第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して、ベクトルに関連する相関値が決定され、ベクトルに対する相関値は、ユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の量を示す。睡眠関連パラメータのパラメータごとに、第２のベクトルのセットに関連する相関値に基づき、第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルのパラメータ値が、睡眠関連パラメータのパラメータに割り当てられる。
本開示の別の態様は、睡眠スコアパラメータを最適化するためのシステムに関する。当該システムは、メモリと、メモリによって格納された機械読み取り可能命令によって、第１のベクトルのセットを得るように構成された１つ以上のプロセッサとを含み、第１のベクトルのセットの各ベクトルが、睡眠スコアを計算するための睡眠関連パラメータのパラメータ値を含む。第１のベクトルのセットの各ベクトルに対して、ベクトルに関連する相関値が決定され、ベクトルに対する相関値は、ユーザの睡眠測定基準を表すパラメータ値のセットに関連するユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の量を示す。１つ以上のプロセッサは、機械読み取り可能命令によって、（ｉ）第１の基準を満たす相関値を有する第１のベクトルのセットの第１のサブセット、及び（ｉｉ）第２の基準を満たす相関値を有する第１のベクトルのセットの第２のサブセットに基づき、第２のベクトルのセットを生成するように構成される。第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して、ベクトルに関連する相関値が決定され、ベクトルに対する相関値は、ユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の量を示す。１つ以上のプロセッサは、機械読み取り可能命令によって、睡眠関連パラメータのパラメータごとに、第２のベクトルのセットに関連する相関値に基づき、第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルのパラメータ値を睡眠関連パラメータのパラメータに割り当てるように構成される。
本開示のさらに別の態様は、睡眠スコアパラメータを最適化するためのシステムに関する。当該システムは、第１のベクトルのセットを得るための手段であり、第１のベクトルのセットの各ベクトルが、睡眠スコアを計算するための睡眠関連パラメータのパラメータ値を含む、手段と、第１のベクトルのセットの各ベクトルに対して、ベクトルに関連する相関値を決定するための手段であり、ベクトルに対する相関値は、ユーザの睡眠測定基準を表すパラメータ値のセットに関連するユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の程度を示す、手段と、（ｉ）第１の基準を満たす相関値を有する第１のベクトルのセットの第１のサブセット、及び（ｉｉ）第２の基準を満たす相関値を有する第１のベクトルのセットの第２のサブセットに基づき、第２のベクトルのセットを生成するための手段と、第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して、ベクトルに関連する相関値を決定するための手段であり、ベクトルに対する相関値は、ユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の量を示す、手段と、睡眠関連パラメータのパラメータごとに、第２のベクトルのセットに関連する相関値に基づき、第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルのパラメータ値を睡眠関連パラメータのパラメータに割り当てるための手段と、含む。
本開示のこれら及び他の目的、特徴、並びに特性だけでなく、作動方法及び関連する構造要素及び部品の組み合わせの機能も製造のむだを省くことも、付随の図面を参考にして以下の説明及び添付の特許請求の範囲を考慮することによってより明らかになり、付随の図面の全てが本願明細書の一部を形成し、類似の参照番号は様々な図において対応する部分を示している。しかし、図面は例示及び説明目的のためだけにあり、本開示の範囲を定めるとして意図されないことを明確に理解されたい。
様々な実施形態による、睡眠関連パラメータの最適化を容易にするように構成された例証的なシステムの概略図である。 様々な実施形態による、睡眠関連パラメータの最適化が行われることになるかどうかを決定する例証的なプロセスの例示的な流れ図である。 様々な実施形態による、睡眠スコアを計算するために様々な睡眠因子に対して使用される複数の睡眠関連パラメータに基づき生成された染色体ベクトルの例示的な図である。 様々な実施形態による、総睡眠時間と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、睡眠開始後にユーザが目覚めた回数と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、入眠潜時と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、睡眠障害の回数と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、Ｎ３睡眠持続時間と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、ＲＥＭ睡眠持続時間と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、就寝時間偏差と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、起床時間偏差と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、異なる年齢群に対する累積徐波活動（「ＣＳＷＡ」）とＮ３睡眠時間との関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、異なる年齢群に対する累積徐波活動（「ＣＳＷＡ」）とＮ３睡眠時間との関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、異なる年齢群に対する累積徐波活動（「ＣＳＷＡ」）とＮ３睡眠時間との関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、ＣＳＷＡ値と、対応する睡眠スコアボーナスとの関係を記載する例示的な図である。 様々な実施形態による、睡眠スコアと、睡眠スコアを決定するために使用される種々の睡眠関連パラメータに対する算出された値とを表示する例証的なインターフェースの例示的な図である。 様々な実施形態による、初期の染色体ベクトルのセットを生成するために使用される様々な睡眠因子及び各睡眠関連パラメータの値の例示的な図である。 様々な実施形態による、染色体ベクトルのセットの各ベクトルに対して決定された相関値に基づき、パラメータ値をベクトルに割り当てる例証的なプロセスの例示的な流れ図である。 様々な実施形態による、初期の染色体ベクトルのセット及びユーザのユーザにより示された睡眠スコアに関する相関値に基づき、新しい染色体ベクトルのセットを生成する例証的なプロセスの例示的な流れ図である。
本明細書において使用される場合、不定冠詞又は定冠詞を伴う単数形は、その内容が何か他に明確に指示していない限り、その複数形を含む。本明細書において使用される場合、「又は」という用語は、その内容が何か他に明確に指示していない限り、「及び／又は」を意味する。本明細書において利用される場合、「数」という用語は、１又は１以上の整数（すなわち、複数）を意味する。
図１Ａは、様々な実施形態による、睡眠関連パラメータの最適化を容易にするように構成された例証的なシステムの概略図である。システム１００は、一実施形態において、第１のクライアント装置１１０、１つ以上のコンピューティングシステム１２０、１つ又は複数のユーザ履歴データベース１４０、及び１つ又は複数の参照データベース１４５を含む。クライアント装置１１０、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０、１つ又は複数のユーザ履歴データベース１４０、及び１つ又は複数の参照データベース１４５の各々は、１つ以上のネットワーク１３０を介して互いに通信することができる。例えば、クライアント装置１１０及び１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、イントラネット及び／又はインターネットを介して通信することができる。
一部の実施形態では、クライアント装置１１０又はコンピューティングシステム１２０は、ユーザの活動をモニターし、１つ以上のセンサ１０８によって検出された入力を格納するように構成される。１つ又は複数のセンサ１０８は、関連するユーザの１つ以上のパラメータを測定することができる任意の適したセンサを含んでもよい。例えば、１つ又は複数のセンサ１０８は、１つ以上の加速度計、１つ以上のジャイロスコープ、１つ以上の脈拍数モニター、１つ以上の呼吸モニタリング装置、及び／又は１つ以上の脳波記録（「ＥＥＧ」）装置を含んでもよく、一実施形態において、１つ又は複数のセンサ１０８は、所定の時間間隔で測定を行うように構成される。例えば、１つ又は複数のセンサ１０８は、（例えば、毎秒等）特定の時間間隔で「サンプル」測定を行うように（例えば、メモリ１０４によって格納された命令を使用して、１つ又は複数のプロセッサ１０２によって）構成されてもよい。サンプリングレート、すなわち、どのくらいの頻度で１つ又は複数のセンサ１０８が測定を行うかは、クライアント装置１１０によって構成可能であり、測定のタイプだけでなく、１つ又は複数のセンサ１０８のタイプ次第でもある。一実施形態において、サンプリングレートは動的であり、１つ又は複数のセンサ１０８のタイプ及び測定のタイプに基づき設定することができる。一実施形態において、サンプリングレートは、クライアント装置１１０を作動させるユーザによって設定され、ユーザは、１つ又は複数のセンサ１０８のタイプに適切であるもののユーザによる決定に基づき、サンプリングレートを手動で選択する。例えば、１つ又は複数のセンサ１０８が脈拍数モニターである場合、クライアント装置１１０は、サンプリングレートを１０ｋＨｚであるように構成することができる。別の例として、１つ又は複数のセンサ１０８が加速度計である場合、クライアント装置１１０は、サンプリングレートを１，０００ｋＨｚであるように構成することができる。
クライアント装置１１０は、一実施形態において、限定されることなく、デスクトップコンピュータ、モバイルコンピュータ（例えばラップトップ、ウルトラブック等）、携帯電話、スマートフォン、タブレット、パーソナルデジタルアシスタント（「ＰＤＡｓ」）、及び／又はウェアラブルデバイス（例えば、時計、ピン／ブローチ、ヘッドフォン）等、任意の適したタイプの電子装置を含む。さらに、例示的な実施形態において、クライアント装置１１０は、１つ以上のプロセッサ１０２、メモリ１０４、通信回路１０６（「コムズ」）、及び入／出力（「Ｉ／Ｏ」）インターフェース１１２を含む。
１つ又は複数のプロセッサ１０２は、クライアント装置１１０の動作及び機能を制御することができるだけでなく、クライアント装置１１０内の様々な構成要素間の通信を容易にすることができる任意の適した処理回路を含む。一実施形態において、１つ又は複数のプロセッサ１０２は、中央処理装置（「ＣＰＵ」）、グラフィックスプロセッシングユニット（「ＧＰＵ」）、１つ以上のマイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、若しくは任意の他のタイプのプロセッサ、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。別の実施形態において、１つ又は複数のプロセッサ１０２の機能は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣｓ」）、特定用途向け標準製品（「ＡＳＳＰｓ」）、システムオンチップシステム（「ＳＯＣｓ」）、及び／又はコンプレックスプログラマブルロジックデバイス（「ＣＰＬＤｓ」）を含むがこれらに限定されない、１つ以上のハードウェアロジックコンポーネントによって行われる。さらに、１つ又は複数のプロセッサ１０２の各々は、プログラムシステム、プログラムデータ、及び／又は１つ以上のオペレーティングシステムを格納することができるその独自のローカルメモリを含むことができる。しかし、１つ又は複数のプロセッサ１０２は、クライアント装置１１０のためのオペレーティングシステム（「ＯＳ」）、及び／又は、１つ以上のファームウェアアプリケーション、メディアアプリケーション、及び／又はそれらに常在するアプリケーションを実行することができる。
メモリ１０４は、一実施形態において、クライアント装置１１０に対するデータを格納するために任意の適した様式で実装された任意の揮発性若しくは不揮発性メモリ、又は任意のリムーバブル若しくは非リムーバブルメモリ等、１つ以上のタイプの記憶媒体を含む。例えば、情報は、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、及び／又はプログラムシステムを使用して格納されてもよい。様々なタイプのストレージ／メモリは、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、永久メモリ（例えば、ＲＯＭ等）、電子的に消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（「ＥＥＰＲＯＭ」）、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（「ＤＶＤ」）若しくは他の光記憶媒体、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気記憶装置、ＲＡＩＤストレージシステム、若しくは任意の他のストレージタイプ、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよいが、これらに限定されない。さらに、メモリ１０４は、コンピュータ読み取り可能記憶媒体（「ＣＲＳＭ」）として実装されてもよく、これは、メモリ１０４内に格納された１つ以上の命令を実行するために、１つ又は複数のプロセッサ１０２によってアクセス可能な任意の利用可能な物理的媒体であってもよい。例えば、メモリ１０４は、実行されると、１つ又は複数のプロセッサ１０２に様々な動作を行わせる機械読み取り可能命令を格納することができる。一実施形態では、１つ又は複数のプロセッサ１０２を使用して１つ以上のアプリケーション（例えば、睡眠トラッキングアプリケーション、心拍数モニターアプリケーション等）を実行することに関連する機械読み取り可能命令が、メモリ１０４に格納される。
通信回路１０６は、一実施形態において、クライアント装置１１０の１つ以上の構成要素が互いに、及び／又は１つ以上のさらなる装置、サーバ、及び／又はシステム（例えば、１つ以上のコンピューティングシステム１２０、ユーザ履歴データベース１４０、参照データベース１４５等）と通信するのを許可する又は可能にする任意の回路を含む。例示的な例として、１つ又は複数のセンサ１０８によって得られたデータは、インターネット等のネットワーク１３０を介して、任意の数の通信プロトコルを使用して１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に送信されてもよい。例えば、１つ又は複数のネットワーク１３０は、トランスファーコントロールプロトコル及びインターネットプロトコル（「ＴＣＰ／ＩＰ」）（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ層の各々で使用されるプロトコルのいずれか等）、ハイパーテキストトランスファープロトコル（「ＨＴＴＰ」）、ＷｅｂＲＴＣ、ＳＩＰ、及びワイヤレスアプリケーションプロトコル（「ＷＡＰ」）を使用してアクセスすることができ、これらは、クライアント装置１１０と１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０との通信を容易にするために使用され得る様々なタイプのプロトコルの一部である。一実施形態では、クライアント装置１１０及び１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、ＨＴＴＰを使用してウェブブラウザを介して互いに通信する。システム１００の１つ以上の装置間の通信を容易にするために使用される様々なさらなる通信プロトコルには、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（例えば、８０２．１１プロトコル等）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線周波数システム（例えば、９００ＭＨｚ、１．４ＧＨｚ、及び５．６ＧＨｚ通信システム等）、セルラーネットワーク（例えば、ＧＳＭ、ＡＭＰＳ、ＧＰＲＳ、ＣＤＭＡ、ＥＶ－ＤＯ、ＥＤＧＥ、３ＧＳＭ、ＤＥＣＴ、ＩＳ－１３６／ＴＤＭＡ、ｉＤｅｎ、ＬＴＥ、又は任意の他の適したセルラーネットワークプロトコル）、赤外線、ＢｉｔＴｏｒｒｅｎｔ、ＦＴＰ、ＲＴＰ、ＲＴＳＰ、ＳＳＨ、及び／又はＶｏＩＰが含まれるが、これらに限定されない。通信回路１０６は、上述の例証的な通信プロトコルのいずれか等、１つ以上の通信プロトコルを使用することができる。一実施形態において、クライアント装置１１０は、様々な無線技術（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、無線周波数等）を使用して、例えば、１つ又は複数のネットワーク１３０等のネットワークとの無線通信を容易にするための１つ以上のアンテナを含む。さらに別の実施形態において、クライアント装置１１０は、クライアント装置１１０が１つ以上の通信ネットワーク、例えば１つ又は複数のネットワーク１３０等と通信するのを通信回路１０６が可能にするように、１つ以上のユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）ポート、１つ以上のイーサネット若しくはブロードバンドポート、及び／又は任意の他のタイプのハードワイヤアクセスポートを含む。
Ｉ／Ｏインターフェース１１２は、１つ以上の外部ソースから、又は例えばユーザからの１つ以上の入力の結果として、入力データを受信するように構成される。Ｉ／Ｏインターフェース１１２は、限定されることなく、オーディオ、ビデオ、イメージ、テキストファイル、電子メール等、様々なデータフォーマットでデータを出力するようにも構成される。様々な例となるＩ／Ｏインターフェースは、１つ以上のマイクロホン若しくは他のオーディオ入力装置、１つ以上のスピーカー若しくは他のオーディオ出力装置、１つ以上の入力機構（例えば、ボタン、ノブ、スイッチ等）、１つ以上のカメラ若しくは他の画像キャプチャ装置、及び／又は１つ以上のディスプレイ画面を含む。例えば、クライアント装置１１０は、任意の適したサイズ及び／又は形状のディスプレイ画面を含んでもよい。様々なタイプのディスプレイには、液晶ディスプレイ（「ＬＣＤ」）、モノクロディスプレイ、カラーグラフィックスアダプタ（「ＣＧＡ」）ディスプレイ、拡張グラフィックスアダプタ（「ＥＧＡ」）ディスプレイ、可変グラフィックスアレイ（「ＶＧＡ」）ディスプレイ、若しくは任意の他のタイプのディスプレイ、又はそれらの任意の組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。一実施形態において、クライアント装置１１０は、その上のタッチ入力を認識することができる静電容量センシングパネルを含むタッチスクリーン等のタッチスクリーンを含む。例えば、タッチスクリーンは、投影型静電容量タッチ（「ＰＣＴ」）スクリーンであってもよく、ＰＣＴスクリーンは、１つ以上の行トレース及び／又は駆動ライントレース、並びに１つ以上の列トレース及び／又はセンシングラインを含む。
一実施形態では、ユーザ睡眠として、クライアント装置１１０は、ユーザの睡眠活動をモニターする。睡眠活動は、ユーザの動き、ユーザの脈拍数、ユーザの呼吸数、ユーザの脳波活動、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。一例として、クライアント装置１１０は、睡眠セッションの間のユーザの動きをモニターするように構成されたウェアラブル睡眠トラッキング装置であってもよい。一実施形態において、クライアント装置１１０は、１つ又は複数のネットワーク１３０を介して、ユーザの睡眠セッションに関連するデータを１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に送信するように構成される。一実施形態において、クライアント装置１１０は、睡眠セッションの終了時に、データを１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に提供する。代替的又は追加的に、クライアント装置１１０は、定期的に（例えば、５～１０分毎に）データを１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に送信するように構成される。
一実施形態において、クライアント装置１１０は、所与の睡眠セッションに対する睡眠評価を入力するために、ユーザのための入力機構を提供するようにさらに構成される。例えば、グラフィカルユーザインターフェース（「ＧＵＩ」）が、ディスプレイ画面（例えば、Ｉ／Ｏインターフェース１１２等）を介して表示されてもよく、ＧＵＩは、所与の睡眠セッションに対する算出された睡眠スコアを示すことができる。一実施形態において、ＧＵＩは、ユーザが睡眠セッションに対する「評価」を入力するためのオプションをさらに含む。例えば、ユーザは、例えば０～１００の整数等の数値を打ち込んで、睡眠セッションのユーザの主観的評価を反映させることができてもよい。本明細書において「ユーザにより示された睡眠スコア」又は「ユーザにより指示された睡眠スコア」とも呼ばれ得る、ユーザにより提供された睡眠スコアは、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に提供される。追加的又は代替的に、ユーザにより示された睡眠スコアは、ユーザの睡眠セッションに対する算出された睡眠スコアと共に格納されるように、１つ又は複数のユーザ履歴データベース１４０に提供される。ユーザにより示された睡眠スコアはまた、ユーザの睡眠セッションに関して、又は客観的因子から算出された睡眠スコアに関してユーザによって提供される１つ以上の他の主観的評価を含んでもよい。
１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、一実施形態において、相関サブシステム１２２、最適化サブシステム１２４、及び抽出サブシステム１２６を含む。サブシステム１２２～１２６の各々は、ユーザにより示された睡眠スコアと算出された睡眠スコアとの相関を行うこと、睡眠スコアを算出するための睡眠関連パラメータ値を最適化すること、並びに、ユーザ睡眠データ及び最適化された（又は最適化されることになる）睡眠関連パラメータ値に基づき睡眠スコアを算出すること等、クライアント装置１１０から得られたデータに基づきユーザ睡眠スコアを算出することに関連する１つ以上の動作を行うように構成される。一実施形態において、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、１つ又は複数のプロセッサ１０２、メモリ１０４、及び通信回路１０４の１つ以上のインスタンスを含み、これらは、クライアント装置１１０の機能性と類似している。一実施形態において、サブシステム１２２～１２６は、別個のコンピューティングシステム１２０（例えば、分散コンピューティングシステム等）又は単一のコンピューティングシステム１２０に存在する。
一実施形態において、各サブシステムは、実行されると、サブシステムの１つ以上の機能が行われるようにする１つ以上のコンピュータプログラムを含む。例えば、コンピューティングシステム１２０は、特定の睡眠セッション又は睡眠セッションの集合に対するユーザの睡眠スコアを決定するように構成される。例えば、コンピュータシステム１２０のメモリ内に格納された１つ以上のコンピュータプログラムは、１つ以上の睡眠スコア差し引き及び／又は睡眠スコアボーナスが算出されるようにすることができ、これらの差し引き及び／又はボーナスは、所与の睡眠セッションに対する特定の睡眠スコアを算出するために使用される。１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、クライアント装置１１０から睡眠セッションに関連するデータを受信し、睡眠セッションに関連する１つ以上の睡眠測定基準を決定するように構成される。例えば、睡眠アーキテクチャ、睡眠連続性、睡眠開始、及び／又は睡眠覚醒時間は全て、特定の睡眠セッションに対して決定され得る測定基準の例証的なタイプである。例えば、睡眠アーキテクチャは、各睡眠段階（例えば、Ｎ３、Ｎ２、Ｎ１、ＲＥＭ等）の持続時間、各睡眠段階の潜時、及び／又は各睡眠段階の生存曲線を含む。
ユーザ履歴データベース１４０は、ユーザの睡眠セッション履歴に関連する情報を格納する。例えば、ユーザ履歴データベース１４０は、特定のユーザに対する１つ又は複数の睡眠開始の時間及び１つ又は複数の睡眠覚醒時間等を示す情報を格納することができる。一実施形態において、特定のユーザに対する歴史的な睡眠情報がユーザ履歴データベース１４０によって格納され、ネットワーク１３０を介して１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によってアクセス可能である。一実施形態において、ユーザ履歴データベース１４０は分離したメモリブロックを含み、これを用いて、特定のユーザの睡眠履歴に関連する情報が格納される。例えば、コンピューティングシステム１２０の各ユーザは、自身の睡眠情報をユーザ履歴データベース１４０の一部に格納させてもよい。格納された睡眠情報は、特定のユーザに対する算出された睡眠スコア、並びに、ユーザによって提供されたユーザにより示された睡眠スコアを含む。一実施形態では、算出された睡眠スコア及びユーザにより示された睡眠スコアは、共に格納されるか、又はそれらが対応する特定の睡眠セッションに関連する識別子に基づきリンクされる。一実施形態では、一定期間（例えば、１週間、１ヶ月等）にわたる各睡眠セッションに対するユーザにより示された睡眠スコアと算出された睡眠スコアとの相関が、相関サブシステム１２２によって決定され、これは、図２及び１５を参照して以下においてより詳細に記載される。
参照データベース１４５は、クライアント装置１１０に関連付けられたユーザに関係するデータに関連する情報を格納する。例えば、参照データベース１４５は、ユーザの年齢、性別、地理的位置特定、及び／又はクロノタイプを示す情報を格納することができる。一実施形態では、ユーザに対する睡眠関連パラメータを算出するためのパラメータ値が、参照データベースに格納される。例えば、参照データベース１４５は、各睡眠関連パラメータに対する最適化された値を格納することができ、これは、次に、そのユーザに対するその後の睡眠スコアを算出するために使用することができる。睡眠関連パラメータに対するパラメータ値の最適化は、一実施形態において、最適化サブシステム１２４によって行われ、これは、図２、１５、及び１６を参照して以下においてより詳細に記載される。
一実施形態において、抽出サブシステム１２６は、図２、１５、及び１６を参照して以下においてより詳細に記載されるように、最適化システムからの出力に基づき、睡眠関連パラメータごとに、最適化されたパラメータ値を抽出するように構成される。例えば、最適化サブシステム１２４は、ユーザによって提供され且つ１つ又は複数のユーザ履歴データベース１４０に格納された、ユーザにより示された睡眠スコア情報と最も相関すると決定される睡眠スコアベクトルに関連する睡眠スコアを決定することができる。睡眠スコアベクトルに基づき、抽出サブシステム１２６は、睡眠関連パラメータに対する最適化されたパラメータ値を抽出するように構成される。次に、最適化された睡眠関連パラメータは、例えば参照データベース１４５に格納される。
一実施形態において、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、特定の睡眠セッションに関連する差し引きの数、及び各差し引きの量（例えば、重大度／大きさ）を決定するように構成される。これを行うために、特定の睡眠セッションに関連する睡眠測定基準と、以前に得られた参照睡眠測定基準（例えば、ユーザ履歴睡眠情報、参照睡眠情報）との比較を行うことができる。１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、これらの比較を使用して、第１の睡眠セッションに関する１つ以上の即値を決定するように構成される。例えば、即値は、睡眠スコアに適用されることになる１つ以上の差し引きを含んでもよい。
上述及び上記のものは、ユーザ睡眠セッションデータに関して分析を行う１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に関して記載されているけれども、当業者は、クライアント装置１１０が、一実施形態において、同じ分析の一部又は全てを行うように構成されていることを認識することになる。例えば、クライアント装置１１０のメモリ１０４は、睡眠関連パラメータ値を最適化するために、１つ以上のプロセス（例えば、図１５のプロセス１５００、図１６のプロセス１６００等）を実行するための機械読み取り可能命令を格納することができる。代替的又は追加的に、クライアント装置１１０のメモリ１０４は、睡眠スコア差し引き、睡眠スコアボーナスを決定し、睡眠スコア差し引き及び睡眠スコアボーナスを初期睡眠スコア値に適用して、所与の睡眠セッションに対する睡眠スコアを決定するために、１つ以上のプロセスを実行するための機械読み取り可能命令を格納することができる。
一実施形態では、７つの異なるタイプの睡眠差し引きが使用される。この実施形態において、これらの差し引きは、総睡眠時間（「ＴＳＴ」）、睡眠開始時間と睡眠終了時間との間の覚醒状態で費やした総時間（例えば、睡眠開始後の覚醒（「ＷＡＳＯ」）等）、睡眠セッションの間に生じた睡眠障害の数（例えば、睡眠開始と睡眠終了との間の閾値時間を超える覚醒状態の期間等）、睡眠開始及び起床時間の規則性に依存する睡眠ルーチン、入眠潜時（「ＳＯＬ」）（例えば、睡眠開始までの時間等）、Ｎ３睡眠持続時間（例えば、「深い睡眠」）に基づく差し引き、及びＲＥＭ睡眠持続時間に基づく差し引きのうち１つ以上に対応する。当業者は、上述の睡眠差し引きタイプのリストは単に例証的なものであり、より多くの又はより少ない睡眠差し引きタイプを利用することができるということを認識することになる。さらに、ユーザの年齢及び検出された徐波脳活動に基づき決定されたボーナスが、ユーザによって示される特定の正の睡眠行動又は介入の効果（例えば、睡眠徐波を増強するための聴覚刺激）に適用される。
例証的な実施形態において、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、初期睡眠セッションスコアから始まる。特定の睡眠セッションに対して決定された差し引きごとに、その差し引きが、初期睡眠セッションスコアに加算される。一実施形態において、差し引きは負（例えば、＜０）である。或いは、例えば、差し引きは、初期睡眠セッションスコアから減算されてもよく、従って、その差し引きは正（例えば、＞０）である。初期睡眠セッションスコアに各差し引きを適用（例えば、加算／減算）した後、新しい睡眠セッションスコアが得られる。一実施形態において、新しい睡眠セッションスコアは、Ｉ／Ｏインターフェース１１２を介してユーザに提供される。例えば、Ｉ／Ｏ構成要素１１２がディスプレイ装置を含む場合、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、ディスプレイ装置を介してグラフィカルユーザインターフェースによって新しい睡眠セッションスコアが表示されるようにすることができる。睡眠スコアは、一実施形態において、整数値として示される。例えば、睡眠スコアは、０から１００の整数である。一実施形態では、新しい睡眠セッションスコアに加えて、算出された睡眠セッションスコアに関連する睡眠因子の大きさがユーザに表示される。例えば、図１３において例示されているように、ユーザが覚醒した回数、さらに、ユーザが覚醒した回数が、現在の睡眠セッションスコアを算出するために使用される特定の睡眠関連パラメータに対する特定のパラメータ値にどのように関連するかを示すインターフェースが、ディスプレイ画面上に表示される。
一実施形態では、算出された睡眠スコアを表示するためのインターフェースを提供することに加えて、ユーザは、睡眠セッションに対する評価を入力することができる。ユーザにより示された評価、又はユーザにより示された睡眠スコアは、ユーザが自身の睡眠セッションがどのくらい良好であったと信じたか、すなわち、自身の睡眠セッションの質を示すために、ユーザが自身の評価を入力するのを可能にする。算出された睡眠スコアは、算出された睡眠スコアがその睡眠の質を正確に反映しているという確信をユーザが持つために、ユーザにより示された睡眠スコアに近くあるべきである。例えば、算出された睡眠スコアが８０であり、ユーザにより示された睡眠スコアも８０である場合、計算された睡眠スコアの測定基準は、ユーザ自身の睡眠の質の評価を正確に反映している。しかし、算出された睡眠スコアが８０であり、ユーザにより示された睡眠スコアが２０である場合、算出された睡眠スコアの測定基準は、ユーザの睡眠の質を正確には反映していない。さらに、ユーザは、算出された睡眠スコアに関して特定の分散又は偏りを用いて、ユーザの睡眠を一貫して評価することができる。例えば、算出された睡眠スコアより５～１０ポイント少ないか又は大きいユーザにより示された睡眠スコアをユーザが一貫して提供する場合、「オフセット」又は「偏り」も、より正確な睡眠スコアの算出を促進するために考慮されるべきである。
一実施形態では、システム１００内のクライアント装置１１０又は別の装置は、介入ユニットを含む。介入は、質の高い睡眠を促進するために、睡眠介入が出力／実施されるようにする。そのような睡眠介入構成要素には、１つ以上の聴覚刺激装置、１つ以上の視覚刺激装置、１つ以上の触覚刺激装置、１つ以上の閉ループ睡眠誘導装置、及び１つ以上のスマートウェイクアップ装置等が含まれるが、これらに限定されない。１つの例となる実施形態において、介入ユニットは、ユーザが位置する局所環境の温度が調整されるようにする。例えば、介入ユニットは、質の高い睡眠を促進するために、ユーザの家庭内のサーモスタットに温度を上昇又は下降させることができる。
一実施形態では、睡眠セッションの間に生じた１つ以上の睡眠介入は、得られたユーザデータに基づき決定される。例えば、１つ以上の睡眠介入が第１の睡眠セッションの間に生じた場合、１つ又は複数のセンサ１０８によって得られたユーザデータは、これを示すことができ、従って、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、ユーザデータ内の１つ又は複数の介入を特定することができる。睡眠介入の各々を、新しい睡眠セッションスコアを生成するために、初期睡眠セッションスコア（又は、上記のように、差し引きを含む睡眠セッションスコア）に適用することができる。例えば、睡眠介入は、睡眠セッションスコア値を減少させるために睡眠差し引きが初期睡眠セッションスコアに適用されるのと類似した様式で睡眠セッションスコア値を増加させるために、初期睡眠スコアに適用されるボーナスとして表すことができる。
式１からわかるように、睡眠セッションスコア値は、
Figure 0007448542000001
 の場合に決定することができる。
式１において、Ｉｎｉｔｉａｌ＿Ｓｌｅｅｐ＿Ｓｃｏｒｅは、１００という数等、例証的な初期睡眠セッションスコアであり、ΣＳｌｅｅｐ＿Ｄｅｄｕｃｔｉｏｎｓは、（例えば、各差し引きが負又はゼロの値である場合に）睡眠差し引きの全ての合計であり、ΣＳｌｅｅｐ＿Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｓは、（例えば、ボーナスが正の値である場合に）提供された睡眠介入に基づき与えられるボーナスの全ての合計である。
図１Ｂは、様々な実施形態による、睡眠関連パラメータの最適化が行われることになるかどうかを決定するプロセス１５０の例示的な流れ図である。一実施形態において、図１Ｂのプロセス１５０は、動作１５２において始まる。動作１５２において、ユーザに対する計算された睡眠測定基準が得られる。一実施形態において、各計算された睡眠測定基準は、ユーザの所与の睡眠セッションに対して、その睡眠セッションの間にクライアント装置１１０から受信されたデータに基づき算出された睡眠スコアである。一実施形態では、複数の睡眠測定基準（例えば、７つの睡眠スコア、３０の睡眠スコア等）が、動作１５２において得られる。一実施形態において、コンピューティングシステム１２０は、ユーザ履歴データベース１４０から、計算された睡眠測定基準を受信するように構成される。例えば、定期的な間隔、例えば、週１回、月１回、年１回等において、コンピューティングシステム１２０は、ユーザ履歴データベース１４０から特定のユーザの睡眠測定基準データを要求する。代替的又は追加的に、コンピューティングシステム１２０は、クライアント装置１１０を作動させるユーザからのユーザの睡眠測定基準をレビューする要求、医師からのユーザの睡眠測定基準をレビューする要求、又はその両方等、トリガーイベントによって、ユーザ履歴データベース１４０からユーザの睡眠測定基準データを要求するように構成される。一実施形態において、ユーザの睡眠測定基準データは、クライアント装置１１０から得られる。例えば、コンピューティングシステム１２０は、クライアント装置１１０のメモリ１０４に格納され得る特定のユーザに対する睡眠測定基準データを要求するように構成することができる。一実施形態では、ユーザの睡眠測定基準データは、特定の時間に対するユーザの平均睡眠スコアを決定するために使用される。例えば、平均の計算された睡眠スコアは、例えば、ユーザに対する計算された睡眠スコアの１週間、１ヶ月、１年に基づき決定されてもよい。
動作１５４において、１つ以上のユーザにより示された睡眠スコアが得られる。本明細書において「ユーザにより指示された睡眠スコア」とも呼ばれるユーザにより示された睡眠スコアは、ユーザの１つ又は複数の睡眠セッションのユーザによる主観的な評価を示す。一実施形態において、ユーザには、ユーザにより示された睡眠スコアが入力されるのを可能にするインターフェースがクライアント装置１１０を介して提示される。例えば、睡眠セッションが終了した後に、ユーザは、メモリ１０４内に格納され得る、コンピューティングシステム１２０に通信され得る、及び／又はユーザ履歴データベース１４０内に格納され得る、ユーザの睡眠の質に対する評価を入力することができる。ユーザにより示された睡眠スコアは、例えば０から１００の整数ベースの値であり得るが、他の範囲、例えば、０～１．０の間、０～１０の間等が使用されてもよい。一実施形態では、ユーザにより示された睡眠スコアは、特定の時間に対するユーザによって提供された複数のユーザにより示された睡眠スコアを含む。例えば、得られたユーザにより示された睡眠スコアは、（例えば、７つのスコア等）１週間の睡眠セッションに対するものであり得る。一実施形態では、所与の時間に対するユーザにより示された睡眠スコアを受信すると、その時間に対する平均のユーザにより示された睡眠スコアが決定される。例えば、コンピューティングシステム１２０は、所与の時間に対するユーザからの平均のユーザにより示された睡眠スコアを算出することができる。一実施形態では、平均のユーザにより示された睡眠スコアを決定するために使用される時間は、平均の計算された睡眠スコアを決定するために使用される時間に等しい。例えば、ユーザに対する１週間の計算された睡眠スコアが使用される場合、その同じ週からの、１週間のユーザにより示された睡眠スコア、例えば、７つのユーザにより示された睡眠スコアが使用されることになる。
動作１５６において、計算された睡眠スコアとユーザにより示された睡眠スコアとの相関が決定される。一実施形態において、相関サブシステム１２２は、所与のデータセットに対するユーザにより示された睡眠スコア及び計算された睡眠スコアに対する相関値を決定するように構成される。例えば、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、メモリ１０４、１つ又は複数のユーザ履歴データベース１４０、又はその両方から、所与の時間に対するユーザにより示された睡眠スコア及び計算された睡眠スコアを含むデータを受信し、受信したデータに基づき相関値を算出する。
一実施形態において、相関サブシステム１２２は、データを収集した所与の時間、例えば、１週間等に対する平均の計算された睡眠スコア及び平均のユーザにより示された睡眠スコアに基づき相関を決定する。相関値は、２つの変数がどのくらい密接に関連しているかを測定する。例示的な実施形態において、２つの変数は、ユーザにより示された睡眠スコア及び計算された睡眠スコアである。一実施形態において、相関値は、ピアソン相関技術を使用して算出される。ピアソンの相関を使用して、ユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアとの相関が、（例えば、１週間の計算された睡眠スコアの価値等）所与のデータセットに対する平均の計算された睡眠スコアと各計算された睡眠スコアとの差、（例えば、１週間のユーザにより示された睡眠スコアの価値等）所与のデータセットに対する平均のユーザにより示された睡眠スコアと各ユーザにより示された睡眠スコアとの差、並びに、計算された睡眠スコア及びユーザにより示された睡眠スコアの両方に対する標準偏差に基づき決定される。式２は、上述の実施形態に対するピアソンの相関値の公式表現である：
Figure 0007448542000002
 式２において、ｒはピアソンの相関を使用して算出された相関値であり、ＳｕｂＳｌｅｅｐＳｃｏｒｅｉは、所与のデータセットに対するｉ番目のユーザにより示された睡眠スコアであり、
Figure 0007448542000003
 は、所与のデータセットに対する平均のユーザにより示された睡眠スコアであり、ＣａｌＳｌｅｅｐＳｃｏｒｅｉは、所与のデータセットに対するｉ番目の計算された睡眠スコアであり、
Figure 0007448542000004
 は、所与のデータセットに対する平均の計算された睡眠スコアであり、
Figure 0007448542000005
 は、それぞれユーザにより示された睡眠スコア及び計算された睡眠スコアに対する標準偏差である。上述のものは、ピアソンの相関式を使用して推定された相関値を記載しているけれども、調整された相関係数、重み付けされた相関係数、及びスピアマン相関係数等、他の相関係数も使用することもできる。
動作１５８において、相関サブシステム１２２は、決定された相関値が終了基準を満たしているかどうかを決定する。一実施形態において、終了基準は閾値であってもよく、その閾値を用いて相関が測定される。一実施形態において、終了基準は、例えば下限閾値等の第１の閾値を含み、その閾値を用いて相関が測定され、さらに、例えば上限閾値等の第２の閾値を含み、その閾値を用いて相関が測定される。終了基準は、コンピューティングシステム１２０のメモリ１０４、参照データベース１４５、及びユーザ履歴データベース１４０のうち１つ以上に格納される。相関値が大きいほど、ユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアは互いにより密接に相関している。一例として、終了基準に対する閾値は、０．３に等しくてもよい。従って、決定された相関値が０．３未満である場合、ユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアは、十分に相関していない。しかし、決定された相関値が０．３以下である場合、ユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアとは相関している。０．３の閾値は例証的であり、例えば０．２～０．５等、異なる閾値が使用されてもよい。
さらに、一実施形態では、各睡眠セッションのユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアとの差が、相関サブシステム１２２によって決定され、その差は、ユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアとの類似性を算出するために使用される。次に、ユーザにより示された睡眠スコアと計算された睡眠スコアとの各差の平均値が、終了基準と比較されて、スコアが相関しているかどうかが決定される。
動作１５８において、相関サブシステム１２２が、所与のデータセットに対する相関値が終了基準を満たすと決定する場合、プロセス１５０は動作１６０に進む。動作１６０において、ユーザにより示された睡眠スコア及び計算された睡眠スコアは、十分に相関していると決定されたためプロセス１５０は終了することになると相関サブシステム１２２は決定し、計算された睡眠スコアを算出するために使用される睡眠関連パラメータは、ユーザの睡眠セッションのユーザの主観的分析を正確に反映していることを示している。従って、睡眠関連パラメータは、この例において、調整する必要はない。
しかし、動作１５８において、所与のデータセットに対する相関値が終了基準を満たしていないと相関サブシステム１２２が決定する場合、プロセス１５０は動作１６２に進む。動作１６２において、睡眠関連パラメータの最適化が行われる。一実施形態において、最適化サブシステム１２４は、図２及び１４～１６に関して以下に記載されるように、睡眠関連パラメータの最適化を行う。動作１６４において、（例えば、式１等）ユーザに対する睡眠スコアを算出するために使用される各睡眠関連パラメータに対する最適化されたパラメータ値が抽出される。一実施形態において、抽出サブシステム１２６は、最適化された睡眠関連パラメータ値の抽出を行う。動作１６２の後、プロセス１５０はステップ１５６に戻り、ここで、ステップ１６４において抽出された最適化された睡眠関連パラメータを使用して計算された睡眠スコアに基づき、新しい相関値が算出される。一実施形態において、新しい相関値は、計算された睡眠スコア（例えば、新しい睡眠関連パラメータ値を使用して計算されたもの等）及びユーザにより示された睡眠スコアの新しいデータセットに対して算出される。或いは、以前に得られた計算された睡眠スコアが再算出され、相関値が再計算されて、以前に計算された睡眠スコアと以前に得られたユーザにより示された睡眠スコアとが互いにどのくらい十分相関しているかが決定される。
図２は、様々な実施形態による、睡眠スコアを計算するために様々な睡眠因子に対して使用される複数の睡眠関連パラメータに基づき生成された染色体ベクトルの例示的な図である。図２において、ユーザに対する睡眠スコアを算出するために使用される因子は、表２００の第１列２０２に示されている。例示的な実施形態では、列２０２内に表示されている因子は、総睡眠時間（「ＴＳＴ」）因子２０６、睡眠開始後の覚醒（「ＷＡＳＯ」）因子２０８、入眠潜時（「ＳＯＬ」）因子２１０、睡眠障害因子２１２、Ｎ３持続時間因子２１４、ＲＥＭ持続時間因子２１６、規則性因子２１８、及びボーナス因子２２０を含む。因子２０６～２２０の各々が、ユーザに対する計算された睡眠スコアに寄与する。一実施形態において、因子２０６～２１８の各々が、上記の式１において詳述されているように、初期睡眠スコア（例えば１００）から減算され、ボーナス因子２２０が初期睡眠スコアに加算される。
表２００の第２列２０４において、因子２０６～２２０の各々に関連する睡眠関連パラメータが提示されている。因子によって、含まれるパラメータの数は異なる。例えば、ＴＳＴ因子２０６は３つのパラメータを含み、ＷＡＳＯ因子２０８、ＳＯＬ因子２１０、Ｎ３持続時間因子２１４、ＲＥＭ持続時間因子２１６、及びボーナス因子２２０は各々、１つのパラメータを含み、睡眠持続時間因子２１２及び規則性因子２１８は各々、２つのパラメータを含む。例示的な実施形態において、各パラメータは、９ビットバイナリベクトルを使用して定量化される。従って、睡眠スコアを決定するための１２の睡眠関連パラメータは、連結された場合、１０８ビットバイナリベクトル２２２をもたらす。一実施形態では、１０８ビットバイナリベクトル２２２が、計算された睡眠スコアとユーザにより示された睡眠スコアとの相関を最適化するために利用される。１２のパラメータの各々を最適化するためのプロセスを記載することに先立ち、睡眠関連パラメータの各々に関する詳細及び睡眠スコアの計算に及ぼすその影響が記載される。
図３は、様々な実施形態による、総睡眠時間と対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図３には、ユーザに対する総睡眠時間（「ＴＳＴ」）と睡眠スコアポイント差し引き値との関係を記載する例証的なグラフ３００が示されている。一実施形態において、ＴＳＴは、ユーザが眠っていると決定された時間であってもよい。ＴＳＴは、所与の睡眠セッション内の全ての蓄積された睡眠（例えば、ＮＲＥＭ及びＲＥＭ）期間を含む。一実施形態では、ユーザが眠っているか又は覚醒しているかどうかの決定は、クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づく。例えば、閾値時間（例えば、２０分、６０分等）よりも長い間、非運動期間を示した動作データは、ユーザが眠っていることを示すことができる。別の例として、睡眠関連脳波を示す脳波活動は、ユーザが眠っていることを示すことができる。
１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づき、例えばＴＳＴ等、睡眠セッションの間にユーザが眠った合計時間を決定した後、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０が、ＴＳＴがＴＳＴに対する所定の閾値３０４よりも大きい（又は等しい）かどうかを決定する。もしそうであれば、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、ゼロポイントのＴＳＴポイント差し引きを適用するように構成される。例えば、閾値３０４が４８０分であり、従って、ＴＳＴに対する差し引きの量はゼロであってもよい。一実施形態において、閾値３０４は、上記の睡眠関連パラメータの１つであってもよい。このパラメータは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づき最適化することができる。
ＴＳＴがＴＳＴに対する閾値３０４未満である場合、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、特定の差し引きを適用するように構成される。例えば、この差し引きは、ＴＳＴの総持続時間に関連しており、従って、ＴＳＴの総持続時間に依存して差し引きが異なるように構成される。グラフ３００において見られるように、第１の閾値３０２以下のＴＳＴ持続時間に対して、第１の差し引きが１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によって適用される。一実施形態において、第１の閾値３０２は、ＴＳＴに基づく睡眠スコアに対して許容可能な最大ポイントの差し引きを表している。例えば、睡眠時間が３０分未満である場合、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、最大ポイントの差し引きを適用する。一実施形態では、閾値３０２及びＴＳＴに基づく最大ポイントの差し引きは、睡眠関連パラメータに対応し、これは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づき、特定のユーザに対して最適化され得る。ＴＳＴ持続時間が、第１の閾値３０２以上第２の閾値３０４未満である場合、適用される差し引きは、ＴＳＴと点ポイント差し引き量との関数関係に依存し、すなわち、比例的である。一例として、ＴＳＴ持続時間が閾値３０４未満であり閾値３０２より大きい場合、この差し引きはＴＳＴ持続時間と線形的に関連している。
図４は、様々な実施形態による、睡眠開始時間後の覚醒の数と、対応する睡眠スコアポイントの差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図４は、覚醒に費やした合計時間の差し引きを決定するために使用される例示的なグラフ４００を含む。睡眠開始後の覚醒（「ＷＡＳＯ」）は、睡眠開始から睡眠終了までの間に検出された覚醒状態の期間の蓄積である。ＷＡＳＯは、ＷＡＳＯ因子２０８に関連しており、これは、所与の睡眠セッションに対する計算された睡眠スコアに寄与する。ＷＡＳＯは、覚醒時間だけでなく、微小覚醒時間も含み、より一般的には、睡眠開始が特定された後に、所与の睡眠セッションの間にユーザが覚醒した状態で費やす（例えば、１つ又は複数のセンサ１０８によって検出されたユーザの活動が閾値を超える）いかなる時間も含む。
一実施形態において、ＷＡＳＯに基づく差し引きは、表１を参照して以下において見られるように、ユーザの年齢に依存する。ユーザの年齢は、参照値ＷＡＳＯｒｅｆを示しており、これは、差し引きが適用されることになる前の最大ＷＡＳＯ持続時間に対応する。
Figure 0007448542000006
 一実施形態において、ＷＡＳＯｒｅｆは、グラフ４００における値４０２として例示されている。ＷＡＳＯが閾値４０２以下である場合、差し引きは最小である。例示的な実施形態では、ＷＡＳＯ時間が第１の閾値４０２未満である場合、ゼロの差し引きが適用される。検出されたＷＡＳＯが閾値４０４に等しいか又は閾値４０４を超えている場合、差し引きは最大である。一実施形態において、閾値４０４は、ＷＡＳＯｒｅｆに特定の時間（例えば、３０分等）を加えたものであってもよい。ＷＡＳＯが閾値４０２を超え且つ閾値４０４を下回る場合、ＷＡＳＯ因子２０８に対する差し引きは、図４において定められた比例性に基づき決定される。一実施形態では、ＷＡＳＯ因子２０８に対する最大の差し引きは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づきユーザに対して最適化されることが可能な睡眠関連パラメータである。
図５は、様々な実施形態による、入眠潜時と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図５は、入眠潜時ＳＯＬと、ＳＯＬ因子２１０に対する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的なグラフ５００を含む。ＳＯＬは、ユーザが眠りにつくのにかかる時間を指す。ＳＯＬに関連する差し引きは、一実施形態において、ユーザに関連する年齢範囲に依存する。表２は、ユーザの年齢に応じてＳＯＬｒｅｆに適用可能な様々な例証的な値を含む。一実施形態において、参照データベース１４５は、表２に含まれるＳＯＬｒｅｆに対する値を格納する。例えば、様々な年齢ベースのＳＯＬ差し引きが参照データベース１５０によって格納され、これらの値は、ユーザの睡眠セッションに対する睡眠スコアを決定するためにコンピューティングシステム１２０によってアクセス可能である。
Figure 0007448542000007
 一実施形態において、検出されたＳＯＬがＳＯＬｒｅｆ未満である場合には差し引きは適用されず、検出されたＳＯＬが特定の時間（例えば、３０分等）だけＳＯＬｒｅｆを超える場合には最大の差し引きが適用されるように、年齢範囲は、例えばＳＯＬｒｅｆ等のＳＯＬ参照持続時間を示す。一実施形態において、例えば、クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づき、検出されたＳＯＬが、閾値５０２以下である場合に、ＳＯＬ因子２１０はゼロポイントに等しい（例えば、ゼロポイントが、初期睡眠スコアから差し引かれる）ように、第１の閾値５０２はＳＯＬｒｅｆである。一実施形態において、検出されたＳＯＬが第２の閾値５０４以上である場合、ＳＯＬ因子２１０に対して最大量のポイントが差し引かれる。一実施形態において、差し引かれるポイントの最大量は、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づきユーザに対して最適化されるパラメータである。検出されたＳＯＬが閾値５０４未満であり、閾値５０２より大きい場合、グラフ５００において見られるように、ＳＯＬ因子２１０に対して適用される差し引きは、検出されたＳＯＬ時間に比例する。
図６は、様々な実施形態による、睡眠障害の数と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図６は、睡眠障害因子２１２に関する、検出された睡眠障害の数に基づく睡眠セッションスコア値に対する差し引きの関係を示す例示的なグラフ６００を含む。一実施形態において、睡眠障害は、少なくとも特定時間の持続時間である睡眠開始から睡眠終了までの間の覚醒状態の期間として特徴付けられる。例えば、５分を超える覚醒状態の期間は睡眠障害とみなすことができる。
一実施形態では、睡眠障害因子２１２に対する差し引きは、睡眠セッションの間に生じる睡眠障害の数に基づき適用される。睡眠障害の数が、閾値障害数６０２以上である場合に、最大量の差し引きが適用される。障害が睡眠セッションの間に検出されない場合は、０の差し引きが適用されるか又は差し引きは適用されない。ゼロより大きいが閾値数６０２未満である障害の数に対して、差し引き量は、グラフ６００において記載されているように、障害の数に比例する。一実施形態において、最大の差し引き量は、検出された１２以上の睡眠分布に対して２５ポイントである。一実施形態では、睡眠障害の数に対する最大の差し引きは、複数の睡眠セッションに対して得られたデータに基づきユーザに対して最適化され得る睡眠関連パラメータである。さらに、一実施形態において、障害の最大数は、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づき最適化され得る睡眠関連パラメータである。
図７は、様々な実施形態による、Ｎ３睡眠持続時間と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図７は、Ｎ３持続時間因子２１４に関連する、Ｎ３睡眠の持続時間に基づき睡眠セッションスコア値を決定するのに適用可能な例示的なグラフ７００を含む。一実施形態では、深い睡眠又は徐波睡眠の持続時間とも呼ばれるＮ３睡眠持続時間因子２１４に関連する差し引きは、深い睡眠の存在によって主に駆動されるとして睡眠の回復値を考慮する。所与の睡眠セッションの間に、例えばＮ３睡眠等の深い睡眠の持続時間が、表３によって以下において見られる年齢別の参照閾値７０２（例えば、Ｎ３ｒｅｆ等）を満たさない場合、差し引きが適用される。この差し引きは、一実施形態において、クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づき決定されるその特定の睡眠セッションに対するＮ３の深い睡眠の持続時間に比例する（例えば、線形比例する）。一実施形態では、睡眠スコアを算出するときに適用され得る最大量の差し引き、例えば、最大のポイント数は、約０分のＮ３睡眠持続時間に対するものである。しかし、検出されたＮ３睡眠の持続時間が年齢別の参照閾値７０２以上である場合、差し引きは適用されない。一実施形態では、Ｎ３持続時間因子２１４に対する最大の差し引きは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づき最適化され得る睡眠関連パラメータである。
Figure 0007448542000008
 図８は、様々な実施形態による、ＲＥＭ睡眠持続時間と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図８は、ＲＥＭ持続時間因子２１６に関連する、ＲＥＭ睡眠の持続時間に基づき睡眠セッションスコア値を計算するのに適用可能な差し引きの例示的なグラフ８００を含む。所与の睡眠セッションの間に、ＲＥＭ睡眠の持続時間が、表４によって以下において見られる年齢別の参照閾値８０２（例えば、ＲＥＭｒｅｆ等）を満たさない場合は、差し引きが適用される。差し引きは、一実施形態において、閾値８０２未満であるがゼロより大きい検出されたＲＥＭ持続時間に対して、その特定の睡眠セッションに対するＲＥＭの深い睡眠の持続時間に比例する（例えば、線形比例する）。一実施形態において、ＲＥＭ持続時間は、クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づき決定される。一実施形態では、睡眠スコアを算出するときに適用され得る最大量の差し引き、例えば、最大数のポイントは、約０分のＲＥＭ睡眠持続時間に対するものである。しかし、検出されたＲＥＭ睡眠の持続時間が年齢別の参照閾値８０２以上である場合、差し引きは適用されない。一実施形態では、ＲＥＭ因子２１６に対する最大の差し引きは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づき最適化され得る睡眠関連パラメータである。
Figure 0007448542000009
 図９は、様々な実施形態による、就寝時間偏差と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図９は、規則性因子２１８に関連する、ユーザの平均就寝時間からの偏差の量に基づき睡眠セッションスコアを算出するのに適用可能な差し引きの例示的なグラフ９００を含む。規則性因子２１８は、規則的な就寝時間ルーチンを持つことをユーザに奨励するアイデアに関する。従って、クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づき、ユーザの就寝時間（例えば、ユーザが寝つく時間）が平均就寝時間から逸脱していると決定される場合に、差し引きが適用される。一実施形態において、平均就寝時間は、所与の期間に対する就寝時間のセットに基づき決定される。例えば、平均就寝時間は、７日間の就寝時間に基づき算出されてもよいが、他の時間も使用することができる。
一実施形態では、現在の睡眠セッションに対する検出された就寝時間が第１の閾値９０２以上且つ第２の閾値以下であると決定された場合、規則性因子２１８に対して０ポイントの差し引きが適用されることになる。一例として、第１の閾値９０２から第２の閾値９０４までの時間は、１時間（例えば、６０分等）であってもよい。所与の睡眠セッションに対する平均就寝時間からの偏差が閾値９０２未満又は閾値９０４より大きい場合、グラフ９００において例示されているように、因子２１８に適用される差し引きは偏差量に比例し得る。一実施形態では、偏差が閾値９０６以下又は閾値９０８以上である場合、最大の差し引き量を適用することができる。例えば、平均就寝時間からの偏差が平均就寝時間から１時間（例えば、６０分等）を超える場合、最大の差し引き量が因子２１８に対して適用されてもよい。一実施形態では、規則性因子２１８に適用される最大の差し引きは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づきユーザに対して最適化され得る睡眠関連パラメータである。さらに、一実施形態では、平均就寝時間からの最長の偏差であって、それを用いて因子２１８に対する最大の差し引きが適用されることになる最長の偏差も、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づきユーザに対して最適化され得る睡眠関連パラメータである。
図１０は、様々な実施形態による、起床時間偏差と、対応する睡眠スコアポイント差し引きとの関係を記載する例示的な図である。図１０は、規則性因子２１８に関する、ユーザの平均起床時間からの偏差の量に基づき睡眠セッションスコアを算出するのに適用可能な差し引きの例示的なグラフ１０００を含む。規則的な就寝時間ルーチンを持つようにユーザに動機を与えるのと同様に、規則性因子２１８はまた、規則的な起床時間を持つようにユーザを奨励し、ユーザに動機を与えるために使用されてもよい。クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８から得られたデータに基づき、ユーザの起床時間（例えば、ユーザが睡眠から目覚めた時間等）が平均起床時間から逸脱していると決定される場合、差し引きが適用される。一実施形態において、平均起床時間は、所与の期間に対する起床時間のセットに基づき決定される。例えば、平均起床時間は、７日間の起床時間に基づき算出されてもよいが、他の時間も使用することができる。
一実施形態では、現在の睡眠セッションからの検出された起床時間が、第１の閾値１００２以上且つ第２の閾値１００４以下であると決定される場合、規則性因子２１８に対して０ポイントの差し引きが適用されることになる。一例として、第１の閾値１００２から第２の閾値１００４までの時間は、１時間（例えば、６０分等）であってもよい。所与の睡眠セッションに対する平均起床時間からの偏差が閾値１００２未満であるか又は閾値１００４よりも大きい場合、因子２１８に対して適用される差し引きは、グラフ１０００において例示されているように、偏差量に比例し得る。一実施形態では、偏差が閾値１００６以下又は閾値１００８以上である場合に、最大の差し引き量を適用することができる。例えば、平均起床時間からの偏差が平均起床時間から１時間（例えば６０分等）を超える場合、最大の差し引き量が因子２１８に対して適用されてもよい。一実施形態では、規則性因子２１８に適用される最大の差し引きは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づきユーザに対して最適化され得る睡眠関連パラメータである。さらに、一実施形態では、平均起床時間からの最長の偏差であって、それを用いて因子２１８に対する最大の差し引きが適用されることになる最長の偏差も、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づきユーザに対して最適化され得る睡眠関連パラメータである。
一実施形態において、規則性因子２１８は、所与の睡眠セッションに対する平均就寝時間からの偏差及び平均起床時間からの偏差の両方に基づき算出される。例えば、第１の差し引き量が平均就寝時間からの偏差に対して決定され、第２の差し引き量が平均起床時間からの偏差に対して決定される場合、第１の差し引き量及び第２の差し引き量の両方を使用して、規則性因子２１８に対するパラメータ値を算出することができる。一例として、第１の差し引き量と第２の差し引き量とを合計して、睡眠セッションスコアを算出するときに規則性因子２１８に対して使用するための総差し引き量を得ることができる。別の例として、第１の差し引き量と第２の差し引き量とを平均して、睡眠セッションスコアを算出するときに規則性因子２１８に対して使用するための差し引き量を得ることができる。さらに別の例として、第１の差し引き量と第２の差し引き量とに重み付けすることができ、重み付けした量を線形的に、二次的に、又は他の既知の組合せ技術を介して組み合わせることができる。
図１１Ａ～Ｃは、様々な実施形態による、異なる年齢群に対する累積徐波活動（「ＣＳＷＡ」）とＮ３睡眠時間との関係を記載する例示的な図である。図１１Ａ～Ｃは、異なる年齢範囲に対するＣＳＷＡパラメータを表す、それぞれ例示的なグラフ１１０２～１１０６を含む。一実施形態において、介入は、クライアント装置１１０を作動させるユーザに提供されることが可能である。例えば、可聴音は、聴覚刺激装置を使用して提供されることが可能である。一実施形態において、可聴音は、クライアント装置１１０を介して提供される。一実施形態では、可聴音を生成することができる専用の介入装置が使用される。ＥＥＧに基づき検出される非急速眼球運動（「ＮＲＥＭ」）睡眠中に、そのような可聴音が提供されて、睡眠を妨げずに、デルタ波とも呼ばれる睡眠徐波の振幅及び量を増加させることによって、個人の睡眠の回復値を増強することが可能である。睡眠徐波の振幅及び数は、一実施形態において、０．５～４．０Ｈｚ周波数帯のＥＥＧパワーに相当する徐波活動（「ＳＷＡ」）に対応する。ＮＲＥＭ睡眠にわたって蓄積されるＳＷＡは、例えば、提供される睡眠の回復値を定量化するために有用である。
一実施形態では、介入に基づき適用されるボーナスの量を決定するために、送達される音の数、検出されるＮＲＥＭ睡眠／参照ＮＲＥＭ睡眠の比、及び参照ＣＳＷＡに対するＣＳＷＡの比が全て得られる。例えば、クライアント装置１１０の１つ又は複数のセンサ１０８及び／又は専用の介入装置から得られるデータは、送達される音の数、検出されるＮＲＥＭ睡眠／参照ＮＲＥＭ睡眠の比、及び参照ＣＳＷＡに対するＣＳＷＡの比を示す。検出されるＮＲＥＭ睡眠と参照ＮＲＥＭ睡眠の比は、ρＮＲＥＭによって示され、参照データベース１４５によって格納された年齢に基づく値を使用して決定され、以下に表５において詳述される。
Figure 0007448542000010
 一実施形態では、ρＳＷＡによって示される参照ＣＳＷＡに対するＣＳＷＡの比は、現在の睡眠セッションに関連するＣＳＷＡを、ユーザに関連する年齢群に対する検出されたＮＲＥＭの持続時間中に累積されたＣＳＷＡにより割ることによって決定される。図１１Ａ～Ｃにおいて見られるように、様々な例となる参照曲線が、異なる年齢範囲に対して示されている。例えば、グラフ１１０２は、２０から３０歳の個人の年齢範囲に対するＣＳＷＡ値を含み、グラフ１１０４は、３０から４０歳の個人の年齢範囲に対するＣＳＷＡ値を含み、グラフ１１０６は、４０から６０歳の個人の年齢範囲に対するＣＳＷＡ値を含む。グラフ１１０２、１１０４、及び１１０６に関連する情報は各々、参照データベース１４５によって格納され、所与の睡眠セッションに対するユーザの睡眠スコアを決定するために１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によってアクセスされる。
図１２は、様々な実施形態による、ＣＳＷＡ値と、対応する睡眠スコアボーナスとの関係を記載する例示的な図である。図１２は、決定されたＣＳＷＡ値に基づき算出された睡眠スコアに適用可能なボーナスの量を示す例示的なグラフ１２００を含む。例示的な実施形態において、ＣＳＷＡ量は、比ρＮＲＥＭ及びρＳＷＡの積に基づき算出される。ボーナスの量を決定するために、ユーザの年齢範囲に対する決定されたＣＳＷＡ量をボーナス量に関連付けるシグモイド比例関数が使用される。一実施形態において、最大ボーナスは、複数の睡眠セッションから得られたデータに基づき最適化され得るパラメータであってもよい。このパラメータは、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０が所与の睡眠セッションに対するユーザの睡眠スコアを決定するときに、因子２２０に対して構成可能であり、使用されてもよい。一例として、最大値は３０ポイントであってもよく、これは、ＣＳＷＡ量が１．５μＶ２以上である場合に計算される睡眠スコアに対するボーナスとして与えることができる。しかし、ＣＳＷＡ量が１．５μＶ２未満である場合、ボーナスポイントの量は、グラフ１２００によって記載されているように、ＣＳＷＡスコアに比例する。
図１３は、様々な実施形態による、睡眠スコアと、睡眠スコアを決定するために使用される種々の睡眠関連パラメータに対する算出された値とを表示する例となるインターフェースの例示的な図である。図１３は、睡眠セッションスコアと、因子２０６～２２０の各々に対して適用可能な様々な差し引きとを含む例証的なグラフィカルユーザインターフェース１３００の例示的な図である。例示的な実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース１１２（例えば、ディスプレイ画面等）によって表示されることが可能であるグラフィカルユーザインターフェース１３００は、上記の差し引きが適用可能な初期睡眠セッションスコア値１３０２を含む。例えば、初期睡眠セッションスコア値を１００に設定することができる。
例示的な実施形態において、グラフィカルユーザインターフェース１３００は、総睡眠時間差し引き量１３０４、睡眠ルーチン差し引き量１３０６、入眠潜時差し引き量１３０８、覚醒した状態で費やす時間差し引き量１３１０、睡眠中断の数差し引き量１３１２、及びＮ３睡眠の持続時間差し引き量１３１４をさらに含む。ＲＥＭ睡眠の持続時間及び／又は平均睡眠覚醒時間からの偏差に対するもの等、さらなる差し引きも使用されることが可能である。一例として、差し引き１３０４～１３１４の各々は、初期睡眠セッションスコア値１３０２に適用されると睡眠スコアの量を減少させるように、値がゼロ以下である。
合計ベーススコア１３１６は、初期睡眠セッションスコア値９０２に各差し引き１３０４～１３１４を加算することによって決定される。このシナリオにおいて、各差し引きは負の値（例えば、≦０等）をとる。或いは、差し引き１３０４～１３１４の各々は、初期睡眠セッションスコア１３０２から減算される。このシナリオにおいて、各差し引きは正の値（例えば、≧０等）である。一実施形態では、１つ以上の睡眠介入から生じる１つ以上のボーナス値も、ベース／最初の睡眠セッションスコア値１３０２に適用される。睡眠介入は、上記のように、睡眠セッションのスコアにプラスの影響を与える。例えば、差し引き１３０４～１３１４が、睡眠セッションスコア値を減少させるという点において負である場合は、１つ又は複数のボーナス１３１８は、睡眠セッションスコア値を増加させるように正である。次に、特定のユーザの睡眠セッションに対して特定されたいかなる差し引き及び／又はボーナスも考慮した総睡眠セッションスコア値１３２０が決定される。
図１４は、様々な実施形態による、初期の染色体ベクトルのセットを生成するために使用される様々な睡眠因子及び各睡眠関連パラメータの値の例示的な図である。図１４の表１４００は、図２において上述したように、睡眠セッションスコアの算出に寄与する様々な睡眠関連因子を列挙する第１の列１４０２を含む。例えば、計算された睡眠スコアに寄与する因子には、ＴＳＴ因子２０６、ＷＡＳＯ因子２０８、ＳＯＬ因子２１０、睡眠障害の数因子２１２、Ｎ３睡眠持続時間因子２１４、ＲＥＭ睡眠持続時間因子２１６、規則性因子２１８（例えば、平均起床時間及び／又は就寝時間からの偏差等）、及びボーナス因子２２０が含まれる。
因子２０６～２２０の各々は、表１４００の列１４０４内に列挙された１つ以上の睡眠関連パラメータを含む。一実施形態において、ＴＳＴ因子２０６は、第１の睡眠関連パラメータ１４０６、第２の睡眠関連パラメータ１４０８、及び第３の睡眠関連パラメータ１４１０を含む。所与の睡眠セッションに対するＴＳＴを算出することに関する詳細は、図３を参照して先に記載されている。この実施形態において、睡眠関連パラメータ１４０６は、ゼロポイントの差し引きに関連するＴＳＴ持続時間を示し、睡眠関連パラメータ１４０８は、できるだけ最短のＴＳＴ持続時間を示し、睡眠関連パラメータ１４１０は、最短のＴＳＴ持続時間に関連する最大差し引き量を示す。一実施形態において、睡眠関連パラメータ１４０６には、最初に、３００分、３６０分、又は４２０分（例えば、表１４００において見られるように［３００，３６０，４２０］分）の３つの値のうち１つが割り当てられ得る。しかし、（例えば、［３６０，４２０，４８０］分、［２７０，３３０，３９０］分、［２４０，３００，３６０，４２０］分等）異なる値又は値の範囲が使用されることが可能である。一実施形態において、睡眠関連パラメータ１４０８には、最初に、６０分、１２０分、又は１８０分（例えば、表１４００において見られるように［６０，１２０，１８０］分）の３つの値のうち１つが割り当てられ得る。睡眠関連パラメータ１４０６と同様に、（例えば、［６０，８０，１００］分、［６０，１００，１４０］分、［３０，６０，９０，１２０］分等）異なる値又は値の範囲を使用することができる。一実施形態において、睡眠関連パラメータ１４１０には、最初に、４０ポイント又は５０ポイント（例えば、表１４００において見られるように［４０，５０］ポイント）の２つの値のうち１つが割り当てられ得る。４１～５０（例えば１０ポイントの値等）、［４５，５０］ポイント、及び［３０，４０］ポイント等、限定されることなく、最小のＴＳＴに関連するポイント差し引きに対する異なる値の範囲及び異なる値の量も使用することができる。
一実施形態において、ＷＡＳＯ因子２０８は、睡眠関連パラメータ１４１２を含む。所与の睡眠セッションに対するＷＡＳＯを算出することに関する詳細は、図４を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４１２は、最大のＷＡＳＯ差し引き量に関する。一実施形態において、最大のＷＡＳＯ差し引き量には、５ポイント又は１０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［１，１０］ポイント、［５，１０，１５］ポイント等）最大のＷＡＳＯ差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
一実施形態において、ＳＯＬ因子２１０は、睡眠関連パラメータ１４１４を含む。所与の睡眠セッションに対するＷＡＳＯを算出することに関する詳細は、図５を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４１４は、最大のＳＯＬ差し引き量に関する。一実施形態において、最大のＳＯＬ差し引き量には、５ポイント又は１０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［１，１０］ポイント、［５，１０，１５］ポイント等）最大のＷＡＳＯ差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
一実施形態において、睡眠障害因子２１２は、第１の睡眠関連パラメータ１４１６及び第２の睡眠関連パラメータ１４１８を含む。所与の睡眠セッションに対する睡眠障害の数を算出することに関する詳細は、図６を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４１６は、最大の睡眠中断ポイント差し引き量に関する。睡眠関連パラメータ１４１８は、最大数の睡眠中断と考えられる睡眠中断の数に関する。一実施形態では、睡眠関連パラメータ１４１６に対する中断の数差し引き量には、１０ポイント又は２０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［５，２５］ポイント、［１５，２５］ポイント等）最大のＷＡＳＯ差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。一実施形態では、睡眠関連パラメータ１４１８に対する中断の数差し引き量には、５回の中断又は１０回の中断の２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［１５，２０］ポイント、［２０，３０］ポイント等）最大のＷＡＳＯ差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
一実施形態において、Ｎ３持続時間因子２１４は、睡眠関連パラメータ１４２０を含む。所与の睡眠セッションに対するＮ３持続時間を算出することに関する詳細は、図７を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４２０は、最大のＮ３差し引き量に関する。一実施形態において、最大のＮ３差し引き量には、１０ポイント又は２０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［５，２０］ポイント、［１５，２０，２５］ポイント等）最大のＮ３差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
一実施形態において、ＲＥＭ持続時間因子２１６は、睡眠関連パラメータ１４２２を含む。所与の睡眠セッションに対するＲＥＭ持続時間を算出することに関する詳細は、図８を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４２２は、最大のＲＥＭ差し引き量に関する。一実施形態において、最大のＲＥＭ差し引き量には、１０ポイント又は２０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［５，２０］ポイント、［１５，２０，２５］ポイント等）最大のＲＥＭ差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
一実施形態において、規則性因子２１８は、第１の睡眠関連パラメータ１４２４及び第２の睡眠関連パラメータ１４２６を含む。所与の睡眠セッションに対する、例えば、平均就寝時間からの偏差、平均起床時間からの偏差等、規則性の数を算出することに関する詳細は、図９及び１０を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４２４は、平均就寝時間若しくは起床時間、又はその両方からの最長の偏差に関する。一実施形態において、睡眠関連パラメータ１４２４は、平均就寝時間からの偏差及び平均起床時間からの偏差の両方の平均に基づき決定される。別の実施形態において、睡眠関連パラメータ１４２４は、平均就寝時間からの偏差及び平均起床時間からの偏差の両方の重み付けされた組み合わせに基づき決定される。睡眠関連パラメータ１４２６は、平均就寝時間及び／又は起床時間からの偏差に対して差し引かれるポイントの最大量に関する。一実施形態では、平均就寝時間及び／又は起床時間からの最長の偏差には、４０分又は６０分の２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［３０，６０］分、［４５，７５］分等）最長の偏差時間に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。一実施形態において、睡眠関連パラメータ１４２６に対する最長偏差ポイント差し引き量には、５ポイント又は１０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［１０，２０］ポイント、［５，２５］ポイント等）最長偏差ポイント差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
一実施形態において、ボーナス因子２２０は、睡眠関連パラメータ１４２８を含む。所与の睡眠セッションに対するボーナスを算出することに関する詳細は、図１１及び１２を参照して先に記載されている。睡眠関連パラメータ１４２８は、最大ボーナス量に関する。一実施形態において、最大ボーナス量には、２０ポイント又は３０ポイントの２つの値のうち１つが割り当てられる。しかし、（例えば、［１０，２０］ポイント、［２０，４０］ポイント等）最大のＲＥＭ差し引き量に対する異なる値、値の範囲、又は値の数を使用することができる。
図１５は、様々な実施形態による、染色体ベクトルのセットの各ベクトルに対して決定された相関値に基づき、パラメータ値をベクトルに割り当てる例証的なプロセスの例示的な流れ図である。一実施形態において、図１５のプロセス１５００は、動作１５０２において始まる。動作１５０２では、第１のベクトルのセットが得られる。一実施形態において、第１のベクトルのセットは、睡眠関連パラメータ１４０６～１４２８に対する値のあり得る組み合わせに及ぶ初期のベクトルのセットである。例えば、睡眠関連パラメータ１４０６及び１４０８は３つの値を含み、睡眠関連パラメータ１４１０～１４２８は２つの値を含む。一実施形態において、各パラメータは、９ビットバイナリベクトルによって表される。例示的な実施形態では、総睡眠時間に対応する最大パラメータ値が４８０分であり、（２ビット）９＝５１２ビットであるため、９ビットバイナリベクトルが選択される。しかし、４ビットバイナリベクトル又は８ビットバイナリベクトル等、異なるサイズのバイナリベクトルが使用されてもよい。
一実施態様において、初期のベクトルのセットは、１０，０００ベクトルを含み、各々が、１２の睡眠関連パラメータ１４０６～１４２８に関連する１２の９ビットバイナリベクトルから形成された１０８ビットバイナリベクトルである。一実施形態において、各１０８ビットバイナリベクトルは「染色体」と呼ばれ、計算された睡眠スコアとユーザにより示された睡眠スコアとの相関を最適化するために利用される。染色体－ベクトルは、例えば、最適化アルゴリズムの一種である遺伝的アルゴリズムに使用することができる。遺伝的アルゴリズムは、自然選択と類似のプロセスに従う最適化アルゴリズムを可能にする。さらに、遺伝的アルゴリズムは、各ベクトルのパラメータ値に対して、浮動小数点数とは対照的に整数を出力する。上述したように、整数は、ユーザに混乱を生じさせる可能性のある浮動小数点数とは対照的に、ユーザが睡眠スコア、及び睡眠スコアを生成するために適用される差し引きを容易に理解するのを可能にする。
第１のベクトルのセットの各ベクトルは、睡眠関連パラメータ１４０６～１４２８に対するパラメータ値を含む。パラメータ値は、図１４の表１４００において例示されている初期値から選択される。一実施形態において、第１のベクトルのセットは、１０，０００個の染色体ベクトル（例えば、１０８ビットバイナリベクトル等）を含む。初期の、例えば第１のベクトルのセットを形成するこの初期のベクトル集団は、１２の睡眠関連パラメータ１４０６～１４２８の各々に関連する値の数から生じる。例えば、睡眠関連パラメータ１４０６及び１４０８は各々、図１４において見られるように、３つの値を含む（例えば、パラメータ１４０６は、値［３００，３６０，４２０］分を含み、パラメータ１４０８は、値［６０，１２０，１８０］分を含む）。この例に続いて、睡眠関連パラメータ１４１０～１４２８は各々、図１４において見られるように、２つの値を含む（例えば、パラメータ１４１０は、値［４０，５０］ポイントを含み、パラメータ１４１２は、値［５，１０］ポイントを含み、パラメータ１４１４は、値［５，１０］ポイントを含み、パラメータ１４１６は、値［１０，２０］ポイントを含み、パラメータ１４１８は、値［５，１０］中断を含み、パラメータ１４２０は、値［１０，２０］ポイントを含み、パラメータ１４２２は、値［１０，２０］ポイントを含み、パラメータ１４２４は、値［４０，６０］分を含み、パラメータ１４２６は、値［５，１０］ポイントを含み、さらに、パラメータ１４２８は、値［２０，３０］ポイントを含む）。従って、第１のベクトルのセットは、２つの３値パラメータ（例えば、３２等）と１０の２値パラメータ（例えば、２１０等）の積で構成され、９，０９６の値を生じる。計算を容易にするために、さらなる無作為に選んだ４つの値を繰り返して、１０，０００の染色体ベクトルに達する。しかし、異なる量のベクトルを使用して、第１のベクトルのセット（例えば、１００，１，０００，１００，０００等）を形成することができ、１０，０００ベクトルの使用は、限定的であることを意味しない。一例として、第１の１０８ビットバイナリベクトル、又は染色体ベクトルＣ１は、
Ｃ１＝［３００９ｂ，６０９ｂ，４０９ｂ，５９ｂ，５９ｂ，１０９ｂ，５９ｂ，１０９ｂ，１０９ｂ，４０９ｂ，５９ｂ，２０９ｂ］
として表されてもよい。
ここで、各初期睡眠関連パラメータ値は、９バイナリビットのユニークな組み合わせによって表される。例えば、ベクトルＣ１の第１成分である３００９ｂは、３００分の初期ＴＳＴ値に対する９ビットバイナリベクトルである。一実施形態において、このベクトルは［１，０，０，１，０，１，１，０，０］として表されるが、これは例証的であり、異なる表現が使用されることが可能である。
一実施形態において、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、第１の１０８ビットバイナリベクトルのセットを生成する。或いは、第１の１０８ビットバイナリベクトルのセットは、別個の染色体ベクトル生成システムによって生成され、このシステムは次に、第１のセットを１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０に提供する。一実施形態において、第１のベクトルのセットは、参照データベース１４５に格納され、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０にプロセス１５００を行うよう要求することに応じて１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によってアクセスされる。一実施形態において、所定の時間の後に、第１のベクトルのセットが廃棄され、その後、新しいベクトルのセットが生成されて第１のベクトルのセットに代わるように、第１のベクトルのセットは定期的に生成される。従って、新しいベクトルのセットは、「初期」のベクトルのセットであるとみなされる。
動作１５０４において、第１のベクトルのセットの各ベクトルに対する相関値が決定される。一実施形態では、（例えば、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によって）第１のベクトルのセットを生成すると、又は（例えば、参照データベース１４５から）第１のベクトルのセットを得ると、相関サブシステム１２２は、第１のベクトルのセットの各ベクトルに関連する相関値を決定するように構成される。ベクトルに対する相関値は、例えばユーザにより指示された睡眠スコア等のユーザにより示された睡眠スコアとベクトルとの相関の量を示し、これは、ユーザの睡眠測定基準を表すパラメータ値のセットに関連付けられる。一実施形態において、ユーザにより示された睡眠スコアは、ユーザ履歴データベース１４０から得られ、複数のユーザにより示された睡眠スコアを平均することによって決定される。例えば、ユーザにより示された睡眠スコアは、１週間、１ヶ月、１年、又は他の期間のユーザにより提供された睡眠スコアを使用する平均睡眠スコアの計算であってもよい。
一実施形態において、相関サブシステム１２２は、ユーザにより示された睡眠スコアに関して各ベクトルに対する相関値を決定する。例えば、相関サブシステム１２２は、ユーザにより示された睡眠スコアを有するベクトルのセットからの各ベクトルに対してピアソンの相関分析を行う。上述のように、各ベクトルは、１２の睡眠関連パラメータ値の各々に対する初期値を表している。１２の睡眠関連パラメータ値の各々に対する初期値に基づき、あり得る睡眠スコアが、そのベクトルに対して決定される。相関サブシステム１２２は、所与の１０８ビットバイナリベクトル（例えば、染色体ベクトルＣ１等）に関連するあり得る睡眠スコアを決定し、ユーザにより示された睡眠スコアとのあり得る睡眠スコアの相関分析を行う。一実施形態において、ユーザにより示された睡眠スコアは、ある期間（例えば、１週間、１ヶ月等）にわたってユーザによって提供される複数のユーザにより示された睡眠スコアに基づき決定された平均のユーザにより示された睡眠スコアである。一実施形態において、相関サブシステム１２２は、複数の相関値を生成するように構成され、その各々が、初期の睡眠関連パラメータ値のセットが与えられたあり得る睡眠スコアと、ユーザにより示された睡眠スコアとの推定された相関に対応している。一例として、第１のベクトルのセットが１０，０００の１０８ビットバイナリベクトル（例えば、染色体ベクトル等）を含む場合、相関サブシステム１２２は、１０，０００の相関値（例えば、ｒ１，ｒ２，．．．，ｒ１０，０００）を決定する。
動作１５０６では、第１のベクトルのセットに対する最適化が行われる。一実施形態において、行われる最適化は、遺伝的アルゴリズムの技術を利用する。しかし、さらなる相関最適化技術を代替的に又は追加的に行うことができる。図１６のプロセス１６００は、最適化プロセスの一実施形態を記載している。
図１６は、様々な実施形態による、初期の染色体ベクトルのセット及びユーザのユーザにより示された睡眠スコアに関する相関値に基づき、新しい染色体ベクトルのセットを生成するプロセス１６００の例示的な流れ図である。一実施形態において、プロセス１６００は、動作１６０２において始まる。動作１６０２では、第１のベクトルのセットに対する相関値がランク付けされる。上述したように、動作１５０４において、相関サブシステム１２２は、ユーザにより示された睡眠スコアに関して、第１のベクトルのセットの各ベクトルに対する相関値を決定する。相関値が決定された後、相関サブシステム１２２は、最適化サブシステム１２４に相関値を提供する。
一実施形態において、最適化サブシステム１２４は、相関値の各々を、最も高い相関（例えば、１に最も近い）から最も低い相関（例えば、－１に最も近い）までランク付けする。相関値が１に近いほど、（対応するベクトルに対して使用される睡眠関連パラメータ値に基づき決定される）あり得る睡眠スコアは、ユーザによって提供されるユーザにより示された睡眠スコアにより十分に相関している。一実施形態において、相関値の適合性試験が行われる。特定の相関値に対する適合度は、例えば、式３
Figure 0007448542000011
 を使用して決定される。
式（３）において、ｆｉは適合度であり、ｒｉ、ｒｊはそれぞれｉ番目とｊ番目の相関値である。式３において、相関値はｊ＝１からｊ＝１０，０００まで合計されるけれども、異なる数のベクトルが初期のベクトルのセットを形成するために使用される場合、後者は異なることになる。適合度は、正規化相関値とも呼ばれる。従って、一実施形態において、最適化システム１２４は、適合度に基づき相関値をランク付けするように構成される。
動作１６０４では、第１のベクトルのセットの第１のサブセットが決定される。第１のベクトルのサブセットは、第１の基準を満たす第１のベクトルのセットからのベクトルを含む。一実施形態において、第１の基準は、上位１０パーセントの最も「適合」する相関値に対応する。例えば、関連する適合度に関するランク付けされた相関値に基づき、上位１０％の適合度が選択される。上位１０％の適合度の各々に関連する第１のベクトルのセットからのベクトルが特定され、それらのベクトルが第１のベクトルのサブセットを形成するために使用される。上位１０％の最も適合する相関値が、第１のベクトルのサブセットを形成するように選択されるけれども、上位５％の最も適合するもの、上位２０％の最も適合するもの等、他のパーセンテージも使用することができる。一実施形態において、上位パーセントの適合度は使用されない。このシナリオでは、動作１６０４及び１６０６はスキップされ、プロセス１６００は動作１６０８に進む。
動作１６０６では、第１のベクトルのセットの第２のサブセットが決定される。第２のベクトルのサブセットは、第２の基準を満たす第１のベクトルのセットからのベクトルを含む。一実施形態において、第１の基準は、次の９０パーセントの相関／適合度に対応する。言い換えると、第２のベクトルのサブセットは、第１のベクトルのサブセットに含まれない第１のベクトルのセットからのベクトルのうち全てを含み、従って、ランクに基づく上位１０パーセントの相関／適合度にない適合度を有する。
動作１６０８では、第２のベクトルのサブセットから２つのベクトルが選択され、それら２つのベクトルを使用して新しいベクトルが生成される。新しいベクトルは「子」ベクトルと呼ばれてもよく、２つのベクトルは「親」ベクトルと呼ばれてもよい。一実施形態では、上位１０パーセントの最も「適合」する相関値ではない相関値を有する第１のベクトルのセットからの第１の１０８ビットバイナリベクトル、及び、同様に上位１０パーセントの最も「適合」する相関値ではない相関値を有する第１のベクトルのセットからの第２の１０８ビットバイナリベクトルが、無作為に選択される。一実施形態において、第１のベクトル及び第２のベクトルは、適合レベルに基づき第２のサブセット由来のベクトルのグループから選択される。例えば、第２のベクトルのサブセットが９，０００のベクトルを含む場合、中間のベクトルのセットは、関連する適合度に基づき９，０００のベクトルから無作為に選択される。例えば、非常に低い適合レベルを有するベクトルは、（依然として上位１０％以内ではない）より高い適合レベルを有するベクトルよりも選択される可能性が高い。一実施形態では、第２のベクトルのサブセット由来のこのベクトルのグループからクロスオーバープロセスが行われ、これによって、子ベクトルが生成される。
第１のベクトル及び第２のベクトルから、新しいベクトルが生成される。新しいベクトルは、睡眠関連パラメータごとに、第１のベクトル及び第２のベクトルからパラメータ値のうち１つを無作為に選択することによって構築される。例えば、パラメータ１４０６に対して、第１のベクトルが値Ａを有し、第２のベクトルが値Ｂを有する場合、最適化サブシステム１２４が、Ａ又はＢのうち１つを無作為に選択して、新しいベクトルのパラメータ１４０６に対するパラメータ値として割り当てる。第２のベクトルのサブセットから無作為に選択されたベクトルのグループに含まれるベクトルの数に依存して、子ベクトルの数は変わることになる。例えば、第２のベクトルのサブセットが９，０００のベクトルを含み、クロスオーバー処理のために無作為に選択されたベクトルのグループが５，０００対のベクトルを含む場合、最適化システム１２４は、５，０００の子ベクトルを生成することになる。例えば、５，０００の無作為に選択された「カップル」（例えば、第２のベクトルのサブセットからの２つのベクトル等）に対して、２つの「子」ベクトルが、そのカップルの２つの「親」ベクトルの各々からのパラメータ値の再結合によって生成される。
動作１６１０において、各睡眠関連パラメータの１つのパラメータが、第２のベクトルのセット（例えば、第１のベクトルのサブセット及び第２のベクトルのサブセット）の各ベクトルに対して無作為に変更される。パラメータ値を無作為に変更することは「突然変異」と呼ばれてもよく、遺伝的アルゴリズムの一態様である。一実施形態では、パラメータ値の無作為の変更（例えば、突然変異等）は、１０８ビットバイナリベクトルの１つのバイナリビットの０から１又は１から０のいずれかの反転である。突然変異は、１％等、既定の確率で適用される。一実施形態において、突然変異は、ベクトルの全て、例えば、第１のベクトルのサブセット及び第２のベクトルのサブセットから生成された子ベクトルの各々に適用される。
プロセス１５００に戻ると、動作１５０８において、第２のベクトルのセットが生成される。第２のベクトルのセットは、図１６のプロセス１６００によって生成されるベクトルであってもよい。例えば、プロセス１６００の結果として、第２のベクトルのセットと呼ばれる新しいベクトルの「集団」が生成される。
動作１５１０では、第２のベクトルのセットの各ベクトルに対する相関値が決定される。例えば、ピアソンの相関分析が、ユーザにより示された睡眠スコアに関して、第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して行われる。一実施形態において、相関サブシステム１２２が、第２のベクトルのサブセットの相関分析を行うために利用される。例えば、第２のベクトルのセットの各ベクトルに対する相関値が決定された後、プロセス１５００は、動作１５１２に進む。
動作１５１２では、プロセス１６００のさらなる反復が、新しいベクトルのセットを生成するために必要であるかどうかについての決定が行われる。一実施形態において、最適化サブシステム１２４は、プロセス１６００が所定の回数繰り返されるように構成される。例えば、プロセス１６００は、１０，０００回、１００，０００回、又は１，０００，０００回繰り返されてもよい。各反復の後、新しく生成されたベクトルのセットの平均相関値が、閾値相関値と比較される。平均相関値が相関基準を満たす場合、プロセス１５００は、動作１５１４に進む。動作１５１４では、第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルのパラメータ値が割り当てられる。一実施形態では、平均相関値が相関基準を満たすと決定することに応答して、第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルが選択される。所与のベクトルは、第２のベクトルのセットに関連する相関値に関して最大の相関値を有する所与のベクトルに基づき選択されてもよい。言い換えると、所与のベクトルは、そのベクトルに対する睡眠関連パラメータ値を使用して算出された関連する睡眠スコアが、ユーザにより示された睡眠スコアと最も良く相関するため、選択される。しかし、平均相関が相関基準を満たさない場合、プロセス１５００は動作１５０６に戻る。
一実施形態において、相関基準はある値であり、平均相関値は、その値以上であれば相関基準を満たしている。例えば、その値は０．０１であってもよい。或いは、相関値は、その値以下であれば、相関基準を満たしている。
相関基準が満たされていない場合、新しいベクトルのセットが生成されてもよい。一実施形態では、新しいベクトルのセットを得るために再度プロセス１６００を行うことによって、新しいベクトルのセットが生成される。従って、例えば、ベクトルの生成、相関値の決定等、プロセス１６００のさらなる反復が生じる。新しいベクトルのセットが生成された後、新しいベクトルのセットに関連する平均相関値が相関基準を満たすとして決定が行われる。そうであれば、さらなる反復は必要とされず、プロセス１５００は動作１５１４に進む。しかし、新しい平均相関値が依然として相関基準を満たさない場合は、別の反復が発生する。この反復は、相関基準を満たす相関値をもたらす新しいベクトルのセットが生成されるまで続くことになる。一実施形態において、動作１５０８の第２のベクトルのセットは、反復が完了した後に生成された結果として生じるベクトルのセットであり、その相関値は、さらなる反復が必要ではないことを示す。
一実施形態において、抽出サブシステム１２６は、動作１５１４において特定されたベクトルに基づき、各睡眠関連パラメータに対する新しい睡眠関連パラメータ値を抽出するように構成される。新しい睡眠関連パラメータ値は、ユーザの睡眠セッションから得られたデータに基づき、ユーザに対して最適化されると考えられる。例えば、動作１５１４において特定されたベクトルが、第１の睡眠関連パラメータ値のセットによって形成される場合、このベクトルからの各睡眠関連パラメータ値が、抽出システム１２６によって抽出される。次に、抽出された睡眠関連パラメータは、一実施形態において、参照データベース１４５及び／又はユーザ履歴データベース１４０に格納される。従って、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によるその後の睡眠スコア算出のために、新しく抽出された睡眠関連パラメータ値は、因子２０６～２１２の各々を決定することと共に使用される。
一実施形態において、新しく生成されたベクトルのセットは、参照データベース１４５によって格納される。従って、後に睡眠関連パラメータ値の最適化が行われることになる場合、以前に生成されたベクトルのセットは、プロセス１５００のための初期のベクトルのセットとして使用される。そうすることによって、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０は、睡眠スコア算出が、特定のユーザと共に進化及び適合するのを可能にする。
一実施形態において、染色体ベクトルの使用は、１つ又は複数のコンピューティングシステム１２０によって計算された出力された睡眠スコアが整数値であるのを可能にする。さらに、染色体ベクトルの使用は、各睡眠因子の分解も整数値として表されるのを可能にする。従って、計算された睡眠スコアをユーザに提示する場合、図１３において見られるように、スコア及び差し引きは各々、整数として示される。これは、睡眠スコアをより容易に理解する、さらに、どのように睡眠スコアが計算されたかを理解する能力をユーザに提供する。対照的に、種々の浮動小数点数差し引きが、計算された睡眠スコアにどのように影響するかを理解するのが困難であり得るため、浮動小数点数の使用はユーザに混乱を引き起こす恐れがある。従って、本明細書において記載される技術は、動的でユーザ中心の改善された睡眠関連パラメータが算出されるのを可能にするだけでなく、算出されるその後の睡眠スコアが、ユーザにとってより明確で理解しやすいものであるのも可能にする。
特許請求の範囲において、括弧内に置かれたいかなる参照番号も特許請求の範囲を限定するとして解釈するべきではない。「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ又はｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、請求項に述べられた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する装置の請求項において、これらの手段のうちいくつかは、１つの且つ同じハードウェアのアイテムによって実現することができる。単数の要素を言及する際に不定冠詞が使用されている場合は、そのような要素の複数形の存在を除外しない。いくつかの手段を列挙するいかなる装置の請求項においても、これらの手段のうちいくつかは、１つの且つ同じハードウェアのアイテムによって実現することができる。特定の要素が互いに異なる従属項において記載されるという単なる事実は、これらの要素を組み合わせて使用することができないと示しているわけではない。
上記の説明は、最も実用的で好ましい実施形態であると現在考慮されるものに基づき例示を目的として詳細を提供しているけれども、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た実施形態に限定されないが、それどころか、付随の特許請求の範囲の真意及び範囲内にある修正及び同等の構成をカバーするよう意図されることが理解されたい。例えば、本開示は、可能な限り、いかなる実施形態の１つ以上の特徴もいかなる他の実施形態の１つ以上の特徴とも組み合わせることができると熟考していることが理解されたい。

Claims (15)

  1. 睡眠スコアパラメータを最適化するコンピュータ実装方法であって、
    第１のベクトルのセットを得るステップであり、前記第１のベクトルのセットの各ベクトルが、睡眠スコアを計算するための睡眠関連パラメータのパラメータ値を含む、ステップと、
    前記第１のベクトルのセットの各ベクトルに対して、前記ベクトルに関連する相関値を決定するステップであり、前記ベクトルに対する相関値は、ユーザの睡眠測定基準を表すパラメータ値のセットに関連する前記ユーザにより示された睡眠スコアと前記ベクトルとの相関の量を示す、ステップと、
    （ｉ）第１の基準を満たす相関値を有する前記第１のベクトルのセットの第１のサブセット、及び（ｉｉ）第２の基準を満たす相関値を有する前記第１のベクトルのセットの第２のサブセットに基づき、第２のベクトルのセットを生成するステップと、
    前記第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して、前記ベクトルに関連する相関値を決定するステップであり、前記ベクトルに対する相関値は、前記ユーザにより示された睡眠スコアと前記ベクトルとの相関の量を示す、ステップと、
    前記睡眠関連パラメータのパラメータごとに、前記第２のベクトルのセットに関連する相関値に基づき、前記第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルのパラメータ値を前記睡眠関連パラメータのパラメータに割り当てるステップと、
    を含む方法。
  2. 前記第１のベクトルのセットを得るステップは、
    前記第１のベクトルのセットを生成することを含み、前記第１のベクトルのセットの各ベクトルは、前記睡眠関連パラメータのパラメータに関連するパラメータ値の範囲から、前記睡眠関連パラメータの各パラメータに対するパラメータ値を選択することによって生成され、
    関連する睡眠スコアが、前記選択されたパラメータ値に基づき、前記ベクトルに対して決定され、
    前記ベクトルに対する相関値が、前記関連する睡眠スコアに基づき決定される、請求項１に記載の方法。
  3. ユーザの睡眠セッションの質を反映するユーザ評価を示す、前記ユーザにより示された睡眠スコアを得るステップであって、前記ユーザにより示された睡眠スコアは、一定期間にわたって前記ユーザによって提供された複数のユーザ評価に基づき決定される、ステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記所与のベクトルが、前記第２のベクトルのセットの他のベクトルに関連する相関値と比較して、前記ユーザにより示された睡眠スコアに関して最大の相関量を示す相関値に関連していることに基づき、前記第２のベクトルのセットの前記所与のベクトルを選択するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記第１のベクトルのセットに関連する前記相関値のランクを決定するステップをさらに含み、前記第１の基準は、前記相関値のランクに基づく第１のパーセントの前記相関値に対応し、前記第２の基準は、前記相関値のランクに基づく第２のパーセントの前記相関値に対応する、請求項１に記載の方法。
  6. 前記第２のベクトルのセットを生成するステップは、
    前記第１のベクトルのセットの第２のサブセットから２つのベクトルを選択すること、及び、
    前記睡眠関連パラメータごとに、前記２つのベクトルからパラメータ値の１つを無作為に選択することによって、新しいベクトルを生成すること、
    を含む、請求項５に記載の方法。
  7. 前記第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して、前記ベクトルに対する各睡眠関連パラメータの１つのパラメータ値を無作為に変更するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
  8. 前記決定された相関値に基づき平均相関値を決定するステップと、
    前記平均相関値が相関基準を満たすことに応答して、前記第２のベクトルのセットに関連する相関値に関して最大の相関値を有する前記所与のベクトルに基づき、前記第２のベクトルのセットの前記所与のベクトルを選択するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記第２のベクトルのセットの各ベクトルに関連する相関値に基づき平均相関値を決定するステップと、
    前記平均相関値が相関基準を満たさないことに応答して、前記相関基準が満たされるまで、ベクトルを反復的に生成し、前記ベクトルに関連する相関値を決定することによって、新しいベクトルのセットを生成させるステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
  10. 睡眠スコアパラメータを最適化するためのシステムであって、
    メモリと、
    前記メモリによって格納された機械読み取り可能命令によって、
    第１のベクトルのセットであり、前記第１のベクトルのセットの各ベクトルが、睡眠スコアを計算するための睡眠関連パラメータのパラメータ値を含む、第１のベクトルのセットを得て、
    前記第１のベクトルのセットの各ベクトルに対して、前記ベクトルに関連する相関値を決定し、前記ベクトルに対する相関値は、ユーザの睡眠測定基準を表すパラメータ値のセットに関連する前記ユーザにより示された睡眠スコアと前記ベクトルとの相関の量を示し、
    （ｉ）第１の基準を満たす相関値を有する前記第１のベクトルのセットの第１のサブセット、及び（ｉｉ）第２の基準を満たす相関値を有する前記第１のベクトルのセットの第２のサブセットに基づき、第２のベクトルのセットを生成し、
    前記第２のベクトルのセットの各ベクトルに対して、前記ベクトルに関連する相関値を決定し、前記ベクトルに対する相関値は、前記ユーザにより示された睡眠スコアと前記ベクトルとの相関の量を示し、
    前記睡眠関連パラメータのパラメータごとに、前記第２のベクトルのセットに関連する相関値に基づき、前記第２のベクトルのセットのうち所与のベクトルのパラメータ値を前記睡眠関連パラメータのパラメータに割り当てる、
    ように構成された１つ以上のプロセッサと、
    を含むシステム。
  11. 前記得られる第１のベクトルのセットは、前記１つ以上のプロセッサが、前記機械読み取り可能命令によって、
    前記第１のベクトルのセットを生成し、前記第１のベクトルのセットの各ベクトルは、前記睡眠関連パラメータのパラメータに関連するパラメータ値の範囲から、前記睡眠関連パラメータの各パラメータに対するパラメータ値を選択することによって生成される
    ようにさらに構成され、
    関連する睡眠スコアは、前記選択されたパラメータ値に基づき、前記ベクトルに対して決定され、
    前記ベクトルに対する相関値は、前記関連する睡眠スコアに基づき決定される、
    ことを含む、請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記１つ以上のプロセッサは、前記機械読み取り可能命令によって、
    ユーザの睡眠セッションの質を反映するユーザ評価を示す、前記ユーザにより示された睡眠スコアを得るようにさらに構成され、前記ユーザにより示された睡眠スコアは、一定期間にわたって前記ユーザによって提供された複数のユーザ評価に基づき決定される、請求項１０に記載のシステム。
  13. 前記１つ以上のプロセッサは、前記機械読み取り可能命令によって、
    前記所与のベクトルが、前記第２のベクトルのセットの他のベクトルに関連する相関値と比較して、前記ユーザにより示された睡眠スコアに関して最大の相関量を示す相関値に関連していることに基づき、前記第２のベクトルのセットの前記所与のベクトルを選択するようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
  14. 前記１つ以上のプロセッサは、前記機械読み取り可能命令によって、
    前記第１のベクトルのセットに関連する前記相関値のランクを決定するようにさらに構成され、前記第１の基準は、前記相関値のランクに基づく第１のパーセントの前記相関値に対応し、前記第２の基準は、前記相関値のランクに基づく第２のパーセントの前記相関値に対応する、請求項１０に記載のシステム。
  15. 前記第２のベクトルのセットが生成されることは、前記１つ以上のプロセッサが、前記機械読み取り可能命令によって、
    前記第１のベクトルのセットの第２のサブセットから２つのベクトルを選択し、
    前記睡眠関連パラメータごとに、前記２つのベクトルからパラメータ値の１つを無作為に選択することによって、新しいベクトルを生成するように構成されることをさらに含む、請求項１４に記載のシステム。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4012722A1 (en) * 2020-12-14 2022-06-15 Koninklijke Philips N.V. Sleep quality analysis
US11791025B2 (en) 2021-03-26 2023-10-17 Vydiant, Inc. Personalized health system, method and device having a recommendation function
US20220344057A1 (en) * 2021-04-27 2022-10-27 Oura Health Oy Method and system for supplemental sleep detection

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007007149A (ja) 2005-06-30 2007-01-18 Daikin Ind Ltd 健康管理装置
JP2016031702A (ja) 2014-07-30 2016-03-07 日本電信電話株式会社 身体情報予測方法、プログラム、及び身体情報予測装置

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19538473A1 (de) * 1995-10-16 1997-04-17 Map Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur quantitativen Analyse von Schlafstörungen
US7630757B2 (en) * 1997-01-06 2009-12-08 Flint Hills Scientific Llc System for the prediction, rapid detection, warning, prevention, or control of changes in activity states in the brain of a subject
US6678548B1 (en) * 2000-10-20 2004-01-13 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Unified probabilistic framework for predicting and detecting seizure onsets in the brain and multitherapeutic device
US6878121B2 (en) * 2002-11-01 2005-04-12 David T. Krausman Sleep scoring apparatus and method
WO2004075714A2 (en) * 2003-02-28 2004-09-10 Cornel Lustig Device for manipulating the state of alertness
US20050012622A1 (en) * 2003-05-19 2005-01-20 Sutton William R. Monitoring and control of sleep cycles
US8002553B2 (en) * 2003-08-18 2011-08-23 Cardiac Pacemakers, Inc. Sleep quality data collection and evaluation
US7491181B2 (en) * 2004-03-16 2009-02-17 Medtronic, Inc. Collecting activity and sleep quality information via a medical device
WO2008037020A1 (en) * 2006-09-27 2008-04-03 Resmed Ltd Methods and apparatus for assessing sleep quality
US20100099954A1 (en) * 2008-10-22 2010-04-22 Zeo, Inc. Data-driven sleep coaching system
US9005101B1 (en) * 2014-01-04 2015-04-14 Julian Van Erlach Smart surface biological sensor and therapy administration
JP6678601B2 (ja) * 2014-07-02 2020-04-08 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 睡眠回復レベルを決定し、表示するシステムおよび方法
CN107106028B (zh) * 2014-12-18 2020-07-21 皇家飞利浦有限公司 用于心肺睡眠阶段分类的系统和方法
US10960210B2 (en) * 2017-02-10 2021-03-30 Boston Scientific Neuromodulation Corporation Method and apparatus for pain management with sleep detection
US20200205709A1 (en) * 2017-06-12 2020-07-02 Medibio Limited Mental state indicator
US20190247650A1 (en) * 2018-02-14 2019-08-15 Bao Tran Systems and methods for augmenting human muscle controls

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007007149A (ja) 2005-06-30 2007-01-18 Daikin Ind Ltd 健康管理装置
JP2016031702A (ja) 2014-07-30 2016-03-07 日本電信電話株式会社 身体情報予測方法、プログラム、及び身体情報予測装置

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