JPWO2017168495A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JPWO2017168495A1
JPWO2017168495A1 JP2018507823A JP2018507823A JPWO2017168495A1 JP WO2017168495 A1 JPWO2017168495 A1 JP WO2017168495A1 JP 2018507823 A JP2018507823 A JP 2018507823A JP 2018507823 A JP2018507823 A JP 2018507823A JP WO2017168495 A1 JPWO2017168495 A1 JP WO2017168495A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sleep
section
evaluation
time
subject
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2018507823A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6624280B2 (ja
Inventor
隆行 山地
隆行 山地
内藤 宏久
宏久 内藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Publication of JPWO2017168495A1 publication Critical patent/JPWO2017168495A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6624280B2 publication Critical patent/JP6624280B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4806Sleep evaluation
    • A61B5/4815Sleep quality
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1113Local tracking of patients, e.g. in a hospital or private home
    • A61B5/1115Monitoring leaving of a patient support, e.g. a bed or a wheelchair
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118Determining activity level
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4806Sleep evaluation
    • A61B5/4812Detecting sleep stages or cycles
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

一態様に係る情報処理装置は、(A)睡眠評価の対象者が装着するセンサ装置において計測された加速度、当該対象者の活動量及び当該対象者の体位のうち少なくとも1つに関する時系列データを取得する取得部と、(B)時系列データにより特定される就床時点又は就床以降の最初の入眠時点から起床時点又は起床以前の最後の目覚め時点までの評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する対象者の状態を分析して評価結果を得る分析部と、(C)各区間のうちいずれの区間に関する結果であるかを識別可能な状態で、評価結果を出力する出力処理部とを有する。

Description

本発明は、睡眠状態を評価する技術に関する。
或る特許文献には、人の生体情報に基づいて睡眠状態を特定し、睡眠期間の前半と後半とに分けて睡眠評価値を求める例が開示されている。
このように複数の区間に分けて睡眠状態を評価する場合に、どのような区間に分割するかによって睡眠の質の捉え方が異なることになる。
特開2015−223215号公報 特開2008−6005号公報 特開2006−129887号公報
本発明の目的は、一側面では、睡眠の質を把握し易い評価結果を出力可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することである。
一態様に係る情報処理装置は、(A)睡眠評価の対象者が装着するセンサ装置において計測された加速度、当該対象者の活動量及び当該対象者の体位のうち少なくとも1つに関する時系列データを取得する取得部と、(B)時系列データにより特定される就床時点又は就床以降の最初の入眠時点から起床時点又は起床以前の最後の目覚め時点までの評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する対象者の状態を分析して評価結果を得る分析部と、(C)各区間のうちいずれの区間に関する結果であるかを識別可能な状態で、評価結果を出力する出力処理部とを有する。
一側面としては、睡眠の質を把握し易い評価結果を出力することができる。
図1は、センサ装置のハードウエア構成例を示す図である。 図2Aは、接続形態の例を示す図である。 図2Bは、接続形態の例を示す図である。 図3は、評価画面の例を示す図である。 図4は、情報処理装置のモジュール構成例を示す図である。 図5は、第1テーブルの例を示す図である。 図6は、第2テーブルの例を示す図である。 図7は、メイン処理(A)フローを示す図である。 図8は、取得処理(A)フローを示す図である。 図9は、取得処理(B)フローを示す図である。 図10は、分析処理(A)フローを示す図である。 図11は、第1区間処理フローを示す図である。 図12は、第2区間処理(A)フローを示す図である。 図13は、第3区間処理(A)フローを示す図である。 図14は、全体期間処理フローを示す図である。 図15は、表示処理(A)フローを示す図である。 図16は、第2区間処理(B)フローを示す図である。 図17は、第3区間処理(B)フローを示す図である。 図18は、メイン処理(B)フローを示す図である。 図19は、メイン処理(C)フローを示す図である。 図20は、メイン処理(D)フローを示す図である。 図21は、実施の形態7における評価画面の例を示す図である。 図22は、分析処理(B)フローを示す図である。 図23は、第4区間処理フローを示す図である。 図24は、第5区間処理フローを示す図である。 図25は、表示処理(B)フローを示す図である。 図26は、コンピュータの機能ブロック図である。
[実施の形態1]
図1に、センサ装置101のハードウエア構成例を示す。ユーザがセンサ装置101を装着した状態で、センサ装置101は加速度を計測する。例えば、センサ装置101は、ベルトやズボンに取り付けられ、ユーザの腰の位置に装着される。但し、他の部位(頭部、首、胸、腹、背中、腕或いは足など)にセンサ装置101を装着するようにしてもよい。また、図1に示したセンサ装置101に代えて、ウエアラブル端末或いは携帯電話端末を用いるようにしてもよい。
センサ装置101は、演算装置103、加速度センサ105、記憶部107、クロック109及び通信インターフェース装置111を有する。演算装置103は、各種の演算処理を行う。加速度センサ105は、加速度を計測する。記憶部107は、各種のデータやプログラムを記憶する。クロック109は、日時を計測する。通信インターフェース装置111は、例えば無線IC(Integrated Circuit)タグ又はUSB(Universal Serial Bus)インターフェースである。通信インターフェース装置111は、その他の近距離無線に係るインターフェース装置であってもよい。
センサ装置101は、計測日時を付した加速度のデータ、つまり加速度の時系列データを蓄積する。そして、通信インターフェース装置111を介して加速度の時系列データを出力する。
また、センサ装置101は、加速度の時系列データに基づいて、ユーザの活動量を算出するようにしてもよい。そして、センサ装置101は、算出した活動量の時系列データを、通信インターフェース装置111を介して出力するようにしてもよい。活動量の算出方法は、従来技術による。
また、センサ装置101は、加速度の時系列データに基づいて、ユーザの体位を判定するようにしてもよい。そして、センサ装置101は、判定した体位の時系列データを、通信インターフェース装置111を介して出力するようにしてもよい。体位の判定方法は、従来技術による。なお、センサ装置101は、睡眠の状態を計測できるセンサであれば、加速度センサ105以外のセンサであっても構わない。一例として、心臓や肺などの体の動きを検出できる電波センサ、脈拍または呼吸を検出できるセンサ、体そのものの動きを検出できる電波センサや画像センサ等が挙げられる。その場合、センサ装置101は、心拍数、呼吸数及び体動のうち全部又は一部に関する時系列データを蓄積し、通信インターフェース装置111を介して出力してもよい。もしくは、計測したデータを通信インターフェース装置111を介して出力し、他のコンピュータによって心拍数およびまたは呼吸数およびまたは体動が検出され、時系列データとして蓄積されても良い。
センサ装置101を装着するユーザ(つまり、睡眠評価の対象者)は、例えば鉄道や自動車の運転手である。この例で、管理者は、操業に従事しようとしている運転手について睡眠の質を把握して、操業の安全を図る。
そのため、管理者が使用する情報処理装置は、センサ装置101に蓄積されたデータを読み取り、分析を行う。図2Aに、接続形態の例を示す。この例では、情報処理装置201が直接センサ装置101からデータを読み取る。例えば、運転手が、管理者といっしょに営業所に居る場合には、このように直接データを読み取ると手間が少ない。営業所から目的地に向かう往路の出発前には、このような接続形態になることが考えられる。
一方、目的地から営業所へ返る復路の場合には、図2Bに示すような接続形態となることが考えられる。センサ装置101に蓄積されたデータを一旦ユーザ端末203に読み取らせ、ユーザ端末203から情報処理装置201へデータを転送する。そのため、ユーザ端末203は、センサ装置101の通信インターフェース装置111に応じた読み取り装置を備え、またネットワークを介してデータ伝送を行う。ネットワークは、例えばインターネット、専用回線或いはLAN(Local Area Network)である。ユーザ端末203は、例えば携帯電話端末やタブレット端末である。なお、図2Bにおいては、ユーザ端末203と情報処理装置201とは別装置である例を示しているが、このような接続形態に限る必要は無い。例えば、情報処理装置201の本実施例を実行するための機能が、ユーザ端末203に実装されても良い。
運転手以外に、機械の操作者、監視者或いは医療従事者などのユーザがセンサ装置101を用いるようにしてもよい。
情報処理装置201がデータを取得すると、自動的に分析が行われ、評価画面が表示される。図3に、評価画面の例を示す。評価画面には、ユーザの睡眠の質に関する評価内容として、睡眠時間を複数区間に区分したうちのいずれの区間に関する評価であるかを識別可能な状態で、前記評価内容が表される。例えば、全体としての評価内容の他に、評価期間から分割された3つの区間の各々における評価内容が表される。1番目の区間における睡眠評価のエリア301には、最初の区間、つまり寝付きに関る期間における評価内容が表示される。2番目の区間における睡眠評価のエリア303には、中程の区間、つまり睡眠の継続性に関る期間における評価内容が表示される。3番目の区間における睡眠評価のエリア305には、最後の区間、つまり寝起きに関る期間における評価内容が表示される。総合的な睡眠評価のエリア307には、評価期間の全体に対する評価内容が表示される。
また、この例における評価のレベルは、4段階である。第1レベルは、睡眠の質が「良い」ことを意味する。第2レベルは、睡眠の質が「少し良い」ことを意味する。第3レベルは、睡眠の質が「少し悪い」ことを意味する。第4レベルは、睡眠の質が「少し悪い」ことを意味する。評価のレベルは、4段階に限らない。評価のレベルは、2段階以上であれば、例えば3段階や5段階であってもよい。
コメントの欄には、管理者がコメントを書き込んでもよい。或いは、情報処理装置201が自動的にコメントを生成するようにしてもよい。例えば「睡眠全体は、比較的良い状態です。但し、寝付きがあまり良くないようです。」のようなコメントが表示される。以上で本実施の形態における概要の説明を終える。
以下では、情報処理装置201の動作について説明する。図4に、情報処理装置201のモジュール構成例を示す。情報処理装置201は、検出部401、取得部403、分析部405、表示処理部407、第1テーブル記憶部421、第2テーブル記憶部423、通信インターフェース装置431及びネットワーク通信装置433を有する。
検出部401は、センサ装置101を検出する。取得部403は、取得処理を実行する。取得処理については、後述する。分析部405は、分析処理を実行する。分析処理については、後述する。表示処理部407は、出力処理部の一例であって、表示処理を実行する。表示処理については、後述する。
上述した検出部401、取得部403、分析部405及び表示処理部407は、ハードウエア資源(例えば、図26)と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
第1テーブル記憶部421は、第1テーブルを記憶する。第1テーブルについては、図5を用いて後述する。第2テーブル記憶部423は、第2テーブルを記憶する。第2テーブルについては、図6を用いて後述する。
上述した第1テーブル記憶部421及び第2テーブル記憶部423は、ハードウエア資源(例えば、図26)を用いて実現される。
通信インターフェース装置431は、センサ装置101の通信インターフェース装置111との通信を行う。通信インターフェース装置431は、例えば無線ICタグの読み取り装置又はUSBインターフェースである。通信インターフェース装置431は、その他の近距離無線に係るインターフェース装置であってもよい。ネットワーク通信装置433は、ネットワークを介した通信を行う。
図5に、第1テーブルの例を示す。この例における第1テーブルは、加速度の計測時点に対応するレコードを有している。第1テーブルのレコードは、日時に関する情報が格納されるフィールドと、加速度に関する情報が格納されるフィールドと、活動量に関する情報が格納されるフィールドと、体位に関する情報が格納されるフィールドと、事象に関する情報が格納されるフィールドとユーザの状態に関する情報が格納されるフィールドとを有している。
日時は、加速度が計測されたタイミングを特定する。体位は、例えば伏臥位、仰臥位、側臥位及び立位などである。事象は、就床、入眠、目覚め又は起床のいずれかである。ユーザの状態は、覚醒状態又は睡眠状態のいずれかである。第1テーブルに格納される日時、加速度の値は、センサ装置101から取得したデータである。活動量、体位の値は、センサ装置101から取得またはセンサ装置101から取得した値に基づき情報処理装置201により算出された値が格納される。事象、ユーザの状態の値は、センサ装置101から取得した値に基づき情報処理装置201により算出された値が格納される。
図6に、第2テーブルの例を示す。この例における第2テーブルは、レベル種別に対応するレコードを有している。第2テーブルのレコードは、レベル種別を設定するためのフィールドと、評価内容を設定するためのフィールドとを有している。レベル種別は、評価のレベルを示す。上述したように、第1レベルの評価内容は、「良い」である。同じく第2レベルの評価内容は、「少し良い」である。同じく第3レベルの評価内容は、「少し悪い」である。同じく第4レベルの評価内容は、「悪い」である。第2テーブルは、本実施例の処理が実行されるに先立って、予め設けられているものとする。
情報処理装置201の処理についての説明に移る。図7に、メイン処理(A)フローを示す。検出部401は、待機して、センサ装置101を検出する(S701)。具体的には、情報処理装置201の通信インターフェース装置431がセンサ装置101の通信インターフェース装置111との通信を行う。
センサ装置101を検出すると、取得部403は取得処理を実行する(S703)。取得処理では、センサ装置101から分析に用いられる時系列データを得る。
図8に、取得処理(A)フローを示す。取得処理(A)は、センサ装置101において活動量を算出し、更に体位を判定していることを前提としている。取得部403は、通信インターフェース装置431によって活動量の時系列データを取得する(S801)。更に、取得部403は、通信インターフェース装置431によって体位の時系列データを取得する(S803)。取得処理(A)を終えると、呼び出し元のメイン処理(A)に復帰する。
活動量の時系列データのみに基づいて分析を行う場合には、体位の時系列データを取得しないようにしてもよい。また、体位の時系列データのみに基づいて分析を行う場合には、活動量の時系列データを取得しないようにしてもよい。
図8に示した取得処理(A)に代えて、図9に示す取得処理(B)を実行するようにしてもよい。取得処理(B)では、加速度の時系列データのみを取得する。従って、センサ装置101において活動量を算出しなくてもよい。また、センサ装置101において体位を判定しなくてもよい。
図9に、取得処理(B)フローを示す。取得部403は、通信インターフェース装置431によって加速度の時系列データを取得する(S901)。分析部405は、加速度の時系列データに基づいて、活動量の時系列データを算出する(S903)。活動量の算出方法は、従来技術による。更に、分析部405は、加速度の時系列データに基づいて、体位の時系列データを求める(S905)。体位の判定方法は、従来技術による。
活動量の時系列データのみに基づいて分析を行う場合には、体位の時系列データを求めないようにしてもよい。また、体位の時系列データのみに基づいて分析を行う場合には、活動量の時系列データを算出しないようにしてもよい。取得処理(B)を終えると、呼び出し元のメイン処理(A)に復帰する。
この例では、通信インターフェース装置431によって時系列データを取得する例を示したが、ネットワーク通信装置433によって時系列データを受信するようにしてもよい。取得処理(A)または取得処理(B)により取得されたデータが、第1テーブル記憶部421に格納される。
図7の説明に戻る。分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、就床時点と起床時点とを特定する(S705)。就床時点の特定方法と起床時点の特定方法とは、従来技術による。そして、就床と起床とが、第1テーブルにおける当該時点に相当するレコードの事象のフィールドに記録される。なお、上述の通り加速度センサ以外のセンサを利用する場合は、分析部405は、心拍数、呼吸数及び体動のうち全部又は一部の時系列データから、就床時点と起床時点を特定してもよい。
分析部405は、就床時点から起床時点までを評価期間に設定する(S707)。評価期間は、開始時点と終了時点との日時によって特定される内部パラメータであって分析処理のために一時的に記憶される。
分析部405は、分析処理を実行する(S709)。分析処理では、評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する対象者の状態を分析して評価結果を得る。
本実施の形態では、分析処理(A)を実行する。図10に、分析処理(A)フローを示す。分析部405は、評価期間を3つに分割し、各区間を特定する(S1001)。各区間は、当該区間の開始時刻と終了時刻とによって特定される。例えば、均等な長さの3つの区間に分けるようにしてもよい。或いは、不均等な長さの3つの区間に分けるようにしてもよい。いずれかの区間が、所定長であってもよい。また、いずれかの区間の長さが、評価期間の一定割合であってもよい。
分析部405は、第1区間処理を実行する(S1003)。第1区間処理では、1番目の区間に関する分析を行う。第1区間処理については、図11を用いて後述する。
分析部405は、第2区間処理を実行する(S1005)。第2区間処理では、2番目の区間に関する分析を行う。本実施の形態では、第2区間処理(A)を実行する。第2区間処理(A)については、図12を用いて後述する。
分析部405は、第3区間処理を実行する(S1007)。第3区間処理では、3番目の区間に関する分析を行う。本実施の形態では、第3区間処理(A)を実行する。第3区間処理(A)については、図13を用いて後述する。
分析部405は、全体期間処理を実行する(S1009)。全体期間では、評価期間の全体に関する分析を行う。全体期間処理については、図14を用いて後述する。分析処理を終えると、呼び出し元のメイン処理(A)に復帰する。
図11に、第1区間処理フローを示す。分析部405は、1番目の区間の全体時間を算出する(S1101)。いずれの区間の場合も、区間の全体時間は、当該区間の開始時刻と終了時刻との差として求められる。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、1番目の区間の各計測時点におけるユーザの状態を判定する(S1103)。分析部405は、心拍数、呼吸数及び体動のうち全部又は一部の時系列データから、1番目の区間の各計測時点におけるユーザの状態を判定してもよい。ユーザの状態は、覚醒状態又は睡眠状態のいずれかである。睡眠状態を複数の状態、例えば、浅い睡眠状態、深い睡眠状態に分けても良い。ユーザの状態は、第1テーブルにおいて各計測時点に相当するレコードに記録される。ユーザの状態を判定する方法は、従来技術による。
分析部405は、1番目の区間における睡眠時間を算出する(S1105)。いずれの区間の場合も、区間の睡眠時間は、当該区間において睡眠状態に相当するレコードの数に計測間隔を乗じて求められる。
分析部405は、1番目の区間における睡眠効率を求める(S1107)。睡眠効率は、具体的には、1番目の区間における睡眠時間を1番目の区間の全体時間で割ることによって求められてもよい。例えば、1番目の区間に相当する計測間隔とそれぞれの項目「ユーザの状態」の値を参照し、睡眠状態が対応づけられている計測間隔の累積時間長を、1番目の区間の時間長で割ることによって睡眠効率を求めることができる。
分析部405は、当該睡眠効率が第1閾値(例えば、0.90)以上であるか否かを判定する(S1109)。当該睡眠効率が第1閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、1番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S1111)。
一方、当該睡眠効率が第1閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第2閾値(例えば、0.80)以上であるか否かを判定する(S1113)。当該睡眠効率が第2閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、1番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S1115)。
一方、当該睡眠効率が第2閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第3閾値(例えば、0.70)以上であるか否かを判定する(S1117)。当該睡眠効率が第3閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、1番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S1119)。
一方、当該睡眠効率が第3閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、1番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S1121)。第1区間処理を終えると、呼び出し元の分析処理(A)に復帰する。
図12に、第2区間処理(A)フローを示す。第2区間処理(A)では、第2区間を対象として第1区間処理と同様の処理を行う。
分析部405は、2番目の区間の全体時間を算出する(S1201)。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、2番目の区間の各計測時点におけるユーザの状態を判定する(S1203)。
分析部405は、2番目の区間における睡眠時間を算出する(S1205)。
分析部405は、2番目の区間における睡眠効率を求める(S1207)。
分析部405は、当該睡眠効率が第1閾値以上であるか否かを判定する(S1209)。当該睡眠効率が第1閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S1211)。
一方、当該睡眠効率が第1閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第2閾値以上であるか否かを判定する(S1213)。当該睡眠効率が第2閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S1215)。
一方、当該睡眠効率が第2閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第3閾値以上であるか否かを判定する(S1217)。当該睡眠効率が第3閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S1219)。
一方、当該睡眠効率が第3閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S1221)。第2区間処理(A)を終えると、呼び出し元の分析処理(A)に復帰する。
図13に、第3区間処理(A)フローを示す。第3区間処理(A)では、第3区間を対象として第1区間処理と同様の処理を行う。
分析部405は、3番目の区間の全体時間を算出する(S1301)。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、3番目の区間の各計測時点におけるユーザの状態を判定する(S1303)。
分析部405は、3番目の区間における睡眠時間を算出する(S1305)。
分析部405は、3番目の区間における睡眠効率を求める(S1307)。
分析部405は、当該睡眠効率が第1閾値以上であるか否かを判定する(S1309)。当該睡眠効率が第1閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S1311)。
一方、当該睡眠効率が第1閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第2閾値以上であるか否かを判定する(S1313)。当該睡眠効率が第2閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S1315)。
一方、当該睡眠効率が第2閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第3閾値以上であるか否かを判定する(S1317)。当該睡眠効率が第3閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S1319)。
一方、当該睡眠効率が第3閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S1321)。第3区間処理(A)を終えると、呼び出し元の分析処理(A)に復帰する。
図14に、全体期間処理フローを示す。分析部405は、評価期間の全体時間を算出する(S1401)。分析部405は、評価期間における睡眠時間を算出する(S1405)。評価期間の睡眠時間は、評価期間において睡眠状態に相当するレコードの数に計測間隔を乗じて求められる。
分析部405は、評価期間における睡眠効率を求める(S1407)。具体的には、評価期間における睡眠時間を評価期間の全体時間で割ることによって、当該睡眠効率が求められる。
分析部405は、当該睡眠効率が第1閾値以上であるか否かを判定する(S1409)。当該睡眠効率が第1閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、総合的な睡眠評価は第1レベルであると判定する(S1411)。
一方、当該睡眠効率が第1閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第2閾値以上であるか否かを判定する(S1413)。当該睡眠効率が第2閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、総合的な睡眠評価は第2レベルであると判定する(S1415)。
一方、当該睡眠効率が第2閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第3閾値以上であるか否かを判定する(S1417)。当該睡眠効率が第3閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、総合的な睡眠評価は第3レベルであると判定する(S1419)。
一方、当該睡眠効率が第3閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、総合的な睡眠評価は第4レベルであると判定する(S1421)。全体期間処理を終えると、呼び出し元の分析処理(A)に復帰する。
図7の説明に戻る。分析処理を終えると、表示処理部407は、表示処理を実行する(S711)。表示処理では、評価画面の表示を行う。
本実施の形態では、表示処理(A)を実行する。図15に、表示処理(A)フローを示す。表示処理部407は、評価画面(図3)の背景、フレーム及び所定文字列を表示する(S1501)。表示処理部407は、1番目の区間における睡眠評価のエリア301に、1番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S1503)。表示処理部407は、2番目の区間における睡眠評価のエリア303に、2番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S1505)。表示処理部407は、3番目の区間における睡眠評価のエリア305に、3番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S1507)。表示処理部407は、総合的な睡眠評価のエリア307に、総合的な睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S1509)。表示処理(A)を終えると、呼び出し元のメイン処理(A)も終える。
出力態様は表示以外であってもよい。例えば、ステップS1503、S1505、S1507及びS1509のそれぞれで表示処理を実行するかわりに、睡眠評価のレベルが所定の条件に合致する区間の評価内容のみを表示対象とする処理を実行しても良い。例えば、1番目の区間における睡眠評価のレベルが「少し悪い」、2番目と3番目との区間における睡眠評価のレベルが「少し良い」であるとする。そして、表示対象を決定する所定の条件が「第3レベル以下」即ち、「少し悪い」か「悪い」であるとする。この場合、表示処理(A)の結果として、1番目の区間における睡眠評価のレベルとして「少し悪い」を表示対象とし、2番目と3番目との区間における睡眠評価や全体の睡眠に対する評価は表示しないようにしてもよい。上記の場合はステップS1501における所定パーツの表示は、表示対象を決定する所定の条件に合致する区間についての表示欄のパーツのみを表示することになる。
また、前述の表示対象を決定する所定の条件は、総合的な睡眠評価のレベルよりも良いレベルの区間、または悪いレベルの区間のみを表示対象とすることとしてもよい。また、表示対象を決定する所定の条件は、1番目、2番目、3番目の区間の中で、最も悪いレベルの区間のみを表示対象とすることとしてもよい。また、出力先として、例えば評価画面のデータをユーザ端末203に送信するようにしてもよい。或いは、評価画面のデータを記憶媒体に書き込むようにしてもよい。
本実施の形態によれば、寝付きと眠りの継続性と寝起きとに着目して睡眠の質を把握し易い。例えば、管理者がこれらの観点に基づき対象者の体調を推測することに役立つ。睡眠に関して人が不満を抱く場合の多くは、入眠時の状態と起床前の状態とに何等かの問題がある場合である。睡眠時間長を、前中後の3つに分割することで、人が不満を感じやすい前期及び後期の時間帯と、不満を感じにくい中期の時間帯のそれぞれごとに、睡眠の状態やアドバイスを出力することができるようになる。
[実施の形態2]
本実施の形態では、睡眠評価のレベルを判別する基準が、区間によって異なる例について説明する。具体的には、後期の区間において、前期の区間の場合よりも睡眠効率の閾値が小さい。つまり、後期の区間では、前期の区間の場合よりも睡眠評価が良くなり易くする。
本実施の形態では、第2区間処理(A)に代えて、第2区間処理(B)を実行する。図16に、第2区間処理(B)フローを示す。S1601乃至S1607の処理は、第2区間処理(A)におけるS1201乃至S1207の処理と同様である。
分析部405は、当該睡眠効率が第4閾値(例えば、0.85)以上であるか否かを判定する(S1609)。第4閾値は、第1閾値よりも小さい。当該睡眠効率が第4閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S1611)。
一方、当該睡眠効率が第4閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第5閾値(例えば、0.75)以上であるか否かを判定する(S1613)。第5閾値は、第2閾値よりも小さい。当該睡眠効率が第5閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S1615)。
一方、当該睡眠効率が第5閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第6閾値(例えば、0.65)以上であるか否かを判定する(S1617)。第6閾値は、第3閾値よりも小さい。当該睡眠効率が第6閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S1619)。
一方、当該睡眠効率が第6閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、2番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S1621)。第2区間処理(B)を終えると、呼び出し元の分析処理(A)に復帰する。
本実施の形態では、第3区間処理(A)に代えて、第3区間処理(B)を実行する。図17に、第3区間処理(B)フローを示す。S1701乃至S1707の処理は、第3区間処理(A)におけるS1301乃至S1307の処理と同様である。
分析部405は、当該睡眠効率が第7閾値(例えば、0.80)以上であるか否かを判定する(S1709)。第7閾値は、第1閾値及び第4閾値よりも小さい。当該睡眠効率が第7閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S1711)。
一方、当該睡眠効率が第7閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第8閾値(例えば、0.70)以上であるか否かを判定する(S1713)。第8閾値は、第2閾値及び第5閾値よりも小さい。当該睡眠効率が第8閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S1715)。
一方、当該睡眠効率が第8閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第9閾値(例えば、0.60)以上であるか否かを判定する(S1717)。第9閾値は、第3閾値及び第6閾値よりも小さい。当該睡眠効率が第9閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S1719)。
一方、当該睡眠効率が第9閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、3番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S1721)。第3区間処理(B)を終えると、呼び出し元の分析処理(A)に復帰する。
その他の処理は、実施の形態1の場合と同様である。
尚、第4閾値は、第1閾値と同じであってもよい。第5閾値は、第2閾値と同じであってもよい。第6閾値は、第3閾値と同じであってもよい。
或いは、第4閾値は、第7閾値と同じであってもよい。第5閾値は、第8閾値と同じであってもよい。第6閾値は、第9閾値と同じであってもよい。
本実施の形態によれば、3番目の区間において、1番目の区間における分析の場合よりも評価結果が比較的良くなり易くすることができる。起床時間が近くなると、人の眠りは自然に浅くなることが多いため、問題無く睡眠を取れていたとしても、起床時間に近い時間帯、すなわち睡眠時間の前期、中期及び後期のうちの後期に相当する時間帯は、評価が悪くなり易い。3番目の区間において1番目の区間における分析の場合よりも評価結果が比較的良くなり易くすることで、後期の睡眠の質を前記の睡眠の質と比べ易くなる。
具体的には、睡眠状態の割合が少なくなり易い後期の睡眠の質を前期の睡眠の質と比べ易くなる。
[実施の形態3]
本実施の形態では、後期の区間における睡眠効率を求める際に、前期の区間について睡眠効率を求める場合よりも睡眠状態であると判定し易くする。
図16に示したS1607の処理において、図11に示したS1107の処理の場合に比べて睡眠状態であると判定し易くする。例えば、従来技術において睡眠状態であると判定する条件となる活動量の上限値をS1207の場合よりも大きくすれば、睡眠状態であると判定し易くなる。或いは、従来技術において睡眠状態であると判定する条件となる同一体位の継続時間の下限値をS1207の場合よりも小さくすれば、睡眠状態であると判定し易くなる。
このようにすれば、2番目の区間において、1番目の区間における分析の場合よりも睡眠効率が高くなり易い。仮に、第4閾値が第1閾値と同じであり、第5閾値が第2閾値と同じであり、更に第6閾値が第3閾値と同じであっても、2番目の区間の場合に評価結果が比較的良くなり易い。
同様に、図17に示したS1707の処理においても、図16に示したS1607の処理の場合に比べて睡眠状態であると判定し易くする。
このようにすれば、3番目の区間において、2番目の区間における分析の場合よりも睡眠効率が高くなり易い。仮に、第7閾値が第4閾値と同じであり、第8閾値が第5閾値と同じであり、更に第9閾値が第6閾値と同じであっても、3番目の区間の場合に評価結果が比較的良くなり易い。
少なくとも、図17に示したS1707の処理において、図11に示したS1107の処理の場合に比べて睡眠状態であると判定し易くすれば、1番目の区間における分析の場合よりも3番目の区間における分析の場合の方が評価結果が比較的良くなり易い。
本実施の形態によれば、眠りが浅くなり易い後期の睡眠の質を前期の睡眠の質と比べ易くなる。
[実施の形態4]
本実施の形態では、評価期間を入眠時点から目覚め時点までとする。
本実施の形態では、メイン処理(A)に代えて、メイン処理(B)を実行する。本実施の形態は、実施の形態1乃至3のいずれに適用してもよい。図18に、メイン処理(B)フローを示す。S1801及びS1803の処理は、図7に示したS701及びS703の処理の場合と同様である。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、就床以降の最初の入眠時点と起床以前の最後の目覚め時点とを特定する(S1805)。入眠時点の特定方法と目覚め時点の特定方法とは、従来技術による。そして、入眠と目覚めとが、第1テーブルにおける当該時点に相当するレコードの事象のフィールドに記録される。
分析部405は、就床以降の最初の入眠時点から起床以前の最後の目覚め時点までを評価期間に設定する(S1807)。
S1809及びS1811の処理は、図7に示したS709及びS711の処理の場合と同様である。
人が寝床についていたとしても、眠るつもりがなく、何かの理由で寝た姿勢のままでいることも考えられる。本実施の形態によれば、就床以降寝付くまでの期間、或いは目覚めてから起床までの期間に評価から除外すべき経過時間が含まれている場合に、より正しく睡眠を評価できる。
[実施の形態5]
本実施の形態では、評価期間を就床時点から目覚め時点までとする。
本実施の形態では、メイン処理(A)に代えて、メイン処理(C)を実行する。本実施の形態は、実施の形態1乃至3のいずれに適用してもよい。図19に、メイン処理(C)フローを示す。S1901及びS1903の処理は、図7に示したS701及びS703の処理の場合と同様である。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、就床時点と起床以前の最後の目覚め時点とを特定する(S1905)。そして、就床と目覚めとが、第1テーブルにおける当該時点に相当するレコードの事象のフィールドに記録される。
分析部405は、就床時点から起床以前の最後の目覚め時点までを評価期間に設定する(S1907)。
S1909及びS1911の処理は、図7に示したS709及びS711の処理の場合と同様である。
人が目覚めて眠るつもりがないとしても、何かの理由で起床せずに寝た姿勢のままでいることも考えられる。本実施の形態によれば、目覚めてから起床までの期間に評価から除外すべき経過時間が含まれている場合に、より正しく睡眠を評価できる。
[実施の形態6]
本実施の形態では、評価期間を入眠時点から起床時点までとする。
本実施の形態では、メイン処理(A)に代えて、メイン処理(D)を実行する。本実施の形態は、実施の形態1乃至3のいずれに適用してもよい。図20に、メイン処理(D)フローを示す。S2001及びS2003の処理は、図7に示したS701及びS703の処理の場合と同様である。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、就床以降の最初の入眠時点と起床時点とを特定する(S2005)。そして、入眠と起床とが、第1テーブルにおける当該時点に相当するレコードの事象のフィールドに記録される。
分析部405は、就床以降の最初の入眠時点から起床時点までを評価期間に設定する(S2007)。
S2009及びS2011の処理は、図7に示したS709及びS711の処理の場合と同様である。
人が寝床についていたとしても、眠るつもりがなく、何かの理由で寝た姿勢でいることも考えられる。本実施の形態によれば、就床以降寝付くまでの期間に評価から除外すべき経過時間が含まれている場合に、より正しく睡眠を評価できる。
[実施の形態7]
本実施の形態では、評価期間の長さが基準値を超える場合に、評価期間を5つの区間に分割する。
図21に、実施の形態7における評価画面の例を示す。図3の場合と同様に、評価画面には、ユーザの睡眠の質に関する評価内容が表される。具体的には、全体としての評価内容の他に、評価期間から分割された5つの区間の各々における評価内容が表される。1番目の区間における睡眠評価のエリア301には、1番目の区間、つまり寝付きに関る期間における評価内容が表示される。2番目の区間における睡眠評価のエリア303には、2番目の区間における評価内容が表示される。3番目の区間における睡眠評価のエリア305には、3番目の区間、つまり中程の区間における評価内容が表示される。3番目の区間は、睡眠の継続性に関る期間に相当する。4番目の区間における睡眠評価のエリア2101には、4番目の区間における評価内容が表示される。5番目の区間における睡眠評価のエリア2103には、5番目の区間、つまり寝起きに関る期間における評価内容が表示される。総合的な睡眠評価のエリア307には、評価期間の全体に対する評価内容が表示される。
本実施の形態では、メイン処理(A)乃至(D)のうちいずれを実行してもよい。そして、分析処理(A)に代えて、分析処理(B)を実行する。図22に、分析処理(B)フローを示す。分析部405は、評価期間の長さが基準値以上であるか否かを判定する(S2201)。評価期間の長さが基準値以上であると判定した場合には(S2201:Yesルート)、分析部405は、評価期間を5つに分割し、各区間を特定する(S2203)。各区間は、当該区間の開始時刻と終了時刻とによって特定される。例えば、均等な長さの5つの区間に分けるようにしてもよい。或いは、不均等な長さの5つの区間に分けるようにしてもよい。いずれかの区間が、所定長であってもよい。また、いずれかの区間の長さが、評価期間の一定割合であってもよい。
分析部405は、第1区間処理を実行する(S2205)。分析部405は、第2区間処理を実行する(S2207)。分析部405は、第3区間処理を実行する(S2209)。
分析部405は、第4区間処理を実行する(S2211)。第4区間処理では、4番目の区間に関する分析を行う。第4区間処理については、図23を用いて後述する。
分析部405は、第5区間処理を実行する(S2213)。第5区間処理では、5番目の区間に関する分析を行う。第5区間処理については、図24を用いて後述する。分析処理(B)を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
評価期間の長さが基準値以上ではないと判定した場合には(S2201:Noルート)、分析部405は、評価期間を3つに分割し、各区間を特定する(S2215)。分析部405は、第1区間処理を実行する(S2217)。分析部405は、第2区間処理を実行する(S2219)。分析部405は、第3区間処理を実行する(S2221)。分析処理(B)を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。
図23に、第4区間処理フローを示す。第4区間処理では、第4区間を対象として第1区間処理と同様の処理を行う。
分析部405は、4番目の区間の全体時間を算出する(S2301)。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、4番目の区間の各計測時点におけるユーザの状態を判定する(S2303)。
分析部405は、4番目の区間における睡眠時間を算出する(S2305)。
分析部405は、4番目の区間における睡眠効率を求める(S2307)。
分析部405は、当該睡眠効率が第1閾値以上であるか否かを判定する(S2309)。当該睡眠効率が第1閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、4番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S2311)。
一方、当該睡眠効率が第1閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第2閾値以上であるか否かを判定する(S2313)。当該睡眠効率が第2閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、4番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S2315)。
一方、当該睡眠効率が第2閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第3閾値以上であるか否かを判定する(S2317)。当該睡眠効率が第3閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、4番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S2319)。
一方、当該睡眠効率が第3閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、4番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S2321)。第4区間処理を終えると、呼び出し元の分析処理(B)に復帰する。
図24に、第5区間処理フローを示す。第5区間処理では、第5区間を対象として第1区間処理と同様の処理を行う。
分析部405は、5番目の区間の全体時間を算出する(S2401)。
分析部405は、活動量の時系列データ及び/又は体位の時系列データに基づいて、5番目の区間の各計測時点におけるユーザの状態を判定する(S2403)。
分析部405は、5番目の区間における睡眠時間を算出する(S2405)。
分析部405は、5番目の区間における睡眠効率を求める(S2407)。
分析部405は、当該睡眠効率が第1閾値以上であるか否かを判定する(S2409)。当該睡眠効率が第1閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、5番目の区間における睡眠評価は第1レベルであると判定する(S2411)。
一方、当該睡眠効率が第1閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第2閾値以上であるか否かを判定する(S2413)。当該睡眠効率が第2閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、5番目の区間における睡眠評価は第2レベルであると判定する(S2415)。
一方、当該睡眠効率が第2閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、当該睡眠効率が第3閾値以上であるか否かを判定する(S2417)。当該睡眠効率が第3閾値以上であると判定した場合には、分析部405は、5番目の区間における睡眠評価は第3レベルであると判定する(S2419)。
一方、当該睡眠効率が第3閾値未満であると判定した場合には、分析部405は、5番目の区間における睡眠評価は第4レベルであると判定する(S2421)。第5区間処理を終えると、呼び出し元の分析処理(B)に復帰する。
また、表示処理(A)に代えて、表示処理(B)を実行する。図25に、表示処理(B)フローを示す。表示処理部407は、分析処理(B)において評価期間を5つの区間に分割したか否かを判定する(S2501)。
評価期間を5つの区間に分割したと判定した場合には、表示処理部407は、評価画面(図21)の背景、フレーム及び所定文字列を表示する(S2503)。表示処理部407は、1番目の区間における睡眠評価のエリア301に、1番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S2505)。表示処理部407は、2番目の区間における睡眠評価のエリア303に、2番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S2507)。表示処理部407は、3番目の区間における睡眠評価のエリア305に、3番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S2509)。表示処理部407は、4番目の区間における睡眠評価のエリア2101に、4番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S2511)。表示処理部407は、5番目の区間における睡眠評価のエリア2103に、5番目の区間における睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S2513)。表示処理部407は、総合的な睡眠評価のエリア307に、総合的な睡眠評価のレベルに対応する評価内容を表示する(S2515)。表示処理(B)を終えると、呼び出し元のメイン処理も終える。
図25のS2501において、評価期間を5つの区間に分割していないと判定した場合には、表示処理部407は、表示処理(A)を実行する(S2517)。表示処理(B)を終えると、呼び出し元のメイン処理も終える。
表示処理(B)においても、表示処理(A)で説明したのと同様に、1〜5番目の各区間について表示処理を実行するかわりに、睡眠評価のレベルが所定の条件に合致する区間の評価内容のみを表示対象とする処理を実行しても良い。また、前述の表示対象を決定する所定の条件は、総合的な睡眠評価のレベルよりも良いレベルの区間、または悪いレベルの区間のみを表示対象とすることとしてもよい。また、表示対象を決定する所定の条件は、1〜5番目の区間の中で、最も悪いレベルの区間のみを表示対象とすることとしてもよい。なお、本実施の形態に、実施の形態2又は3を適用してもよい。
本実施の形態によれば、対象者が長く眠った場合にも、寝付きの時期と中程の時期と寝起きの時期とを評価できる。
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。
また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。
なお、上で述べた情報処理装置201は、コンピュータ装置であって、図26に示すように、メモリ2501とCPU(Central Processing Unit)2503とハードディスク・ドライブ(HDD:Hard Disk Drive)2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブル・ディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティング・システム(OS:Operating System)及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。
一態様に係る情報処理装置は、(A)睡眠評価の対象者が装着するセンサ装置において計測された加速度、当該対象者の活動量及び当該対象者の体位のうち少なくとも1つに関する時系列データを取得する取得部と、(B)時系列データにより特定される就床時点又は就床以降の最初の入眠時点から起床時点又は起床以前の最後の目覚め時点までの評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する対象者の状態を分析して評価結果を得る分析部と、(C)各区間のうちいずれの区間に関する結果であるかを識別可能な状態で評価結果を出力する出力処理部とを有する。
このようにすれば、寝付きと眠りの継続性と寝起きとに着目して睡眠の質を把握し易い。
更に、上記分析部は、各区間のうち最後の区間において、最初の区間における分析の場合よりも評価結果が良くなり易い分析を行うようにしてもよい。
このようにすれば、評価が悪くなり易い後期の睡眠の質を前期の睡眠の質と比べ易くなる。
更に、上記分析部は、各区間における睡眠効率に基づき評価レベルを判別し、且つ最後の区間における評価レベルを判別する第1基準として、最初の区間における評価レベルを判別する第2基準よりも小さい値を用いるようにしてもよい。
このようにすれば、睡眠状態の割合が少なくなり易い後期の睡眠の質を前期の睡眠の質と比べ易くなる。
更に、上記分析部は、各区間における睡眠効率に基づき評価レベルを判別し、且つ最後の区間における睡眠効率を求める際に、最初の区間における睡眠効率を求める場合よりも睡眠状態であると判定し易くするようにしてもよい。
このようにすれば、眠りが浅くなり易い後期の睡眠の質を前期の睡眠の質と比べ易くなる。
更に、上記分析部は、評価期間の長さが基準値を超える場合に、評価期間を5つに分割した各区間における睡眠に関する対象者の状態を分析して評価結果を得るようにしてもよい。
このようにすれば、対象者が長く眠った場合にも、寝付きの時期と中程の時期と寝起きの時期とを評価できる。
なお、上で述べた情報処理装置における処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD−ROM、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

Claims (7)

  1. 睡眠評価の対象者が装着するセンサ装置において計測された加速度、当該対象者の活動量及び当該対象者の体位のうち少なくとも1つに関する時系列データを取得する取得部と、
    前記時系列データにより特定される就床時点又は就床以降の最初の入眠時点から起床時点又は起床以前の最後の目覚め時点までの評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する前記対象者の状態を分析して評価結果を得る分析部と、
    前記各区間のうちいずれの区間に関する結果であるかを識別可能な状態で、前記評価結果を出力する出力処理部と
    を有する情報処理装置。
  2. 前記分析部は、前記各区間のうち最後の区間において、最初の区間における分析の場合よりも前記評価結果が良くなり易い分析を行う
    請求項1記載の情報処理装置。
  3. 前記分析部は、前記各区間における睡眠効率に基づき評価レベルを判別し、且つ前記最後の区間における前記評価レベルを判別する第1基準として、前記最初の区間における前記評価レベルを判別する第2基準よりも小さい値を用いる
    請求項2記載の情報処理装置。
  4. 前記分析部は、前記各区間における睡眠効率に基づき評価レベルを判別し、且つ前記最後の区間における前記睡眠効率を求める際に、前記最初の区間における前記睡眠効率を求める場合よりも睡眠状態であると判定し易くする
    請求項2記載の情報処理装置。
  5. 前記分析部は、前記評価期間の長さが基準値を超える場合に、前記評価期間を5つに分割した各区間における睡眠に関する前記対象者の状態を分析して前記評価結果を得る
    請求項1乃至4いずれか1つ記載の情報処理装置。
  6. 睡眠評価の対象者が装着するセンサ装置において計測された加速度、当該対象者の活動量及び当該対象者の体位のうち少なくとも1つに関する時系列データを取得し、
    前記時系列データにより特定される就床時点又は就床以降の最初の入眠時点から起床時点又は起床以前の最後の目覚め時点までの評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する前記対象者の状態を分析して評価結果を得て、
    前記各区間のうちいずれの区間に関する結果であるかを識別可能な状態で、前記評価結果を出力する
    処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
  7. 睡眠評価の対象者が装着するセンサ装置において計測された加速度、当該対象者の活動量及び当該対象者の体位のうち少なくとも1つに関する時系列データを取得し、
    前記時系列データにより特定される就床時点又は就床以降の最初の入眠時点から起床時点又は起床以前の最後の目覚め時点までの評価期間を3つに分割した各区間における睡眠に関する前記対象者の状態を分析して評価結果を得て、
    前記各区間のうちいずれの区間に関する結果であるかを識別可能な状態で、前記評価結果を出力する
    をコンピュータに実行させるプログラム。
JP2018507823A 2016-03-28 2016-03-28 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Active JP6624280B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2016/059829 WO2017168495A1 (ja) 2016-03-28 2016-03-28 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2017168495A1 true JPWO2017168495A1 (ja) 2018-12-27
JP6624280B2 JP6624280B2 (ja) 2019-12-25

Family

ID=59962707

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018507823A Active JP6624280B2 (ja) 2016-03-28 2016-03-28 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11166664B2 (ja)
JP (1) JP6624280B2 (ja)
CN (1) CN108778128A (ja)
CA (1) CA3015596C (ja)
WO (1) WO2017168495A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6493509B1 (ja) 2017-12-25 2019-04-03 富士通株式会社 表示プログラム、表示方法および表示装置
JP6345333B1 (ja) 2017-12-25 2018-06-20 富士通株式会社 表示プログラム、表示方法および表示装置
JP7432884B2 (ja) * 2018-03-26 2024-02-19 パナソニックIpマネジメント株式会社 サポートシステム、機器制御システム、サポートシステムの作動方法、及び、機器制御システムの作動方法
JP7274081B2 (ja) * 2019-03-07 2023-05-16 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 見守り装置、見守り方法及び見守りプログラム
CN117958746A (zh) * 2022-10-26 2024-05-03 华为技术有限公司 一种睡眠监测方法及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003339674A (ja) * 2002-05-29 2003-12-02 Yokogawa Electric Corp 睡眠段階推定方法及びその方法を用いた装置
JP2004358235A (ja) * 2003-05-15 2004-12-24 Sanyo Electric Co Ltd 睡眠分析装置および睡眠分析機能をコンピュータに付与するプログラム
JP2006280408A (ja) * 2005-03-31 2006-10-19 Kuroi Electric Co Ltd 睡眠日誌作成支援装置
JP2012187349A (ja) * 2011-03-14 2012-10-04 Omron Healthcare Co Ltd 睡眠評価装置および睡眠評価方法
US20140343354A1 (en) * 2013-03-22 2014-11-20 Mind Rocket, Inc. Binaural sleep inducing system

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7189204B2 (en) * 2002-12-04 2007-03-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Sleep detection using an adjustable threshold
US20040230398A1 (en) 2003-05-15 2004-11-18 Sanyo Electric Co., Ltd. Sleep analyzer and program product for giving sleep analysis function to computer
US20060019224A1 (en) * 2004-07-23 2006-01-26 Pics, Inc. Insomnia assessment and treatment device and method
JP4487730B2 (ja) 2004-11-02 2010-06-23 株式会社日立製作所 生活状態通知システム
JP4357503B2 (ja) 2006-06-28 2009-11-04 株式会社東芝 生体情報計測装置、生体情報計測方法および生体情報計測プログラム
US8852127B2 (en) * 2007-06-08 2014-10-07 Ric Investments, Llc System and method for monitoring information related to sleep
RU2548791C2 (ru) * 2008-04-14 2015-04-20 Итамар Медикал Лтд. Неинвазивный способ и устройство для определения стадий поверхностного и глубокого сна
CN102006824B (zh) * 2008-04-16 2015-02-04 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于睡眠/清醒状况估计的方法和系统
US10575751B2 (en) * 2008-11-28 2020-03-03 The University Of Queensland Method and apparatus for determining sleep states
EP2524647A1 (en) * 2011-05-18 2012-11-21 Alain Gilles Muzet System and method for determining sleep stages of a person
JP5862401B2 (ja) * 2012-03-26 2016-02-16 オムロンヘルスケア株式会社 睡眠状態管理装置、睡眠状態管理方法、及び睡眠状態管理プログラム
KR102091167B1 (ko) * 2012-09-19 2020-03-20 레스메드 센서 테크놀로지스 리미티드 수면 스테이지를 결정하는 시스템 및 방법
WO2015006364A2 (en) * 2013-07-08 2015-01-15 Resmed Sensor Technologies Limited Method and system for sleep management
JP6121886B2 (ja) 2013-11-20 2017-04-26 トヨタ自動車株式会社 睡眠状態推定装置及び睡眠状態推定方法
JP6608824B2 (ja) * 2013-12-16 2019-11-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 睡眠サイクルに基づいて睡眠段階を決定するためのシステム及び方法
EP2904969B1 (fr) * 2014-02-11 2022-01-05 Sorin CRM SAS Dispositif de traitement du syndrome d'apnée du sommeil chez un patient par stimulation kinesthésique
US9968293B1 (en) * 2014-05-16 2018-05-15 Dp Technologies, Inc. Detecting and estimating sleep stages
JP6414393B2 (ja) 2014-05-26 2018-10-31 アイシン精機株式会社 睡眠評価装置
JP2016073527A (ja) * 2014-10-08 2016-05-12 セイコーエプソン株式会社 睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法および睡眠管理システム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003339674A (ja) * 2002-05-29 2003-12-02 Yokogawa Electric Corp 睡眠段階推定方法及びその方法を用いた装置
JP2004358235A (ja) * 2003-05-15 2004-12-24 Sanyo Electric Co Ltd 睡眠分析装置および睡眠分析機能をコンピュータに付与するプログラム
JP2006280408A (ja) * 2005-03-31 2006-10-19 Kuroi Electric Co Ltd 睡眠日誌作成支援装置
JP2012187349A (ja) * 2011-03-14 2012-10-04 Omron Healthcare Co Ltd 睡眠評価装置および睡眠評価方法
US20140343354A1 (en) * 2013-03-22 2014-11-20 Mind Rocket, Inc. Binaural sleep inducing system

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017168495A1 (ja) 2017-10-05
US11166664B2 (en) 2021-11-09
JP6624280B2 (ja) 2019-12-25
CA3015596C (en) 2020-09-01
US20180338717A1 (en) 2018-11-29
CN108778128A (zh) 2018-11-09
CA3015596A1 (en) 2017-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6624280B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
KR100942696B1 (ko) 수면 질 관리 장치 및 방법
CN109328034B (zh) 用于确定对象的睡眠阶段的确定系统和方法
US20160089078A1 (en) Device and method for sleep monitoring
CN103391745A (zh) 睡眠评价装置和睡眠评价装置的显示方法
US20190069832A1 (en) Determination result output device, determination result provision device, and determination result output system
KR102043687B1 (ko) 음성 인식 기반의 열화상 카메라를 이용하는 스마트 미러 장치 및 그 방법
JP7006597B2 (ja) 心身状態測定装置、心身状態測定方法、心身状態測定プログラムおよび記憶媒体
JP6518056B2 (ja) 睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法及びプログラム
Ma et al. A fatigue detect system based on activity recognition
EP3485803B1 (en) Wearable device capable of recognizing sleep stage and recognition method thereof
JP6186896B2 (ja) 睡眠判定装置と睡眠判定方法
JP2009172197A (ja) 睡眠状態の判定方法およびシステム
CN101147674B (zh) 睡眠时消耗卡路里测量装置
JP6089861B2 (ja) 語彙判断課題分析装置、語彙判断課題分析システム、語彙判断課題分析方法、及びプログラム
JP7084526B2 (ja) 端末装置、出力方法及びコンピュータプログラム
JP6841286B2 (ja) プログラム、情報処理方法及び情報処理装置
CN106361327B (zh) 睡眠状态分析中清醒状态检测方法和系统
KR101809149B1 (ko) 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법
JP2015100525A (ja) 診断データ生成装置および診断装置
Suzuki et al. Stress and drowsiness evaluation BBased on earbud-type photoplethysmographic sensor
JP7363268B2 (ja) 生体情報取得装置、生体情報取得方法及びプログラム
JP2015029609A6 (ja) 嗜好性評価方法、嗜好性評価装置およびプログラム
JP2015029609A (ja) 嗜好性評価方法、嗜好性評価装置およびプログラム
JP5921973B2 (ja) シンクロ行動の検出方法、検出装置及び検出プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180903

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190625

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190819

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191029

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191111

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6624280

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150