WO2013065504A1 - 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム - Google Patents

睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2013065504A1
WO2013065504A1 PCT/JP2012/077093 JP2012077093W WO2013065504A1 WO 2013065504 A1 WO2013065504 A1 WO 2013065504A1 JP 2012077093 W JP2012077093 W JP 2012077093W WO 2013065504 A1 WO2013065504 A1 WO 2013065504A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
sleep
unit
determination
day
measurement subject
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/077093
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
正和 堤
陽子 金光
泰子 江森
将典 橋崎
直樹 土屋
Original Assignee
オムロンヘルスケア株式会社
オムロン株式会社
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 オムロンヘルスケア株式会社, オムロン株式会社 filed Critical オムロンヘルスケア株式会社
Priority to DE112012004543.2T priority Critical patent/DE112012004543T5/de
Priority to US14/354,184 priority patent/US20140276245A1/en
Priority to CN201280053493.4A priority patent/CN103906467B/zh
Publication of WO2013065504A1 publication Critical patent/WO2013065504A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/113—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing
    • A61B5/1135—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing by monitoring thoracic expansion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles

Definitions

  • the present invention relates to a sleep evaluation apparatus and a sleep evaluation program, and more particularly to a sleep evaluation apparatus and a sleep evaluation program for non-invasively evaluating a sleep state of a measurement subject.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-209143
  • the computer answers questions about the quality of the sleep level, questions about the quality of the sleep process, and questions about the behavior after waking up to the time of waking up.
  • a technique for extracting sleep process factors and behavior factors affecting the degree of sleepiness by receiving input and analyzing these input results and providing advice on sleep improvement is disclosed.
  • Patent Document 1 displays an analysis result based on contents based on an answer input by a user. According to such a technique, a symptom that the user is aware of can be reflected in the analysis result.
  • Various proposals have also been made regarding techniques based on objective data.
  • Patent Document 2 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-319238
  • the sleep evaluation items total sleep time, non-REM sleep, REM sleep, midway awakening, etc.
  • the quality of sleep of a subject is expressed in two or more levels by comparing with the standard deviation, and sleep improvement advice is presented accordingly.
  • the present invention has been conceived in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a sleep evaluation apparatus and a sleep evaluation program capable of more accurately grasping the sleep tendency of a subject.
  • a sleep evaluation apparatus includes an acquisition unit for acquiring a detection result of a body movement of a measurement person on a bed, and a measurement person's daily measurement based on the detection result.
  • a first determination unit for determining a sleep state, and a second determination unit for determining a tendency of the sleep state of the person to be measured based on a determination result for a plurality of days by the first determination unit.
  • a sleep evaluation apparatus is based on a body motion detection unit for detecting a body motion of a measurement subject on a bed and a detection result of the body motion detection unit for each day.
  • a first determination unit for determining the sleep state of the measurement subject, and a second for determining a tendency of the measurement subject's sleep state based on the determination result for a plurality of days by the first determination unit.
  • a determination unit for determining the sleep state of the measurement subject, and a second for determining a tendency of the measurement subject's sleep state based on the determination result for a plurality of days by the first determination unit.
  • the second determination unit determines a tendency of the measurement subject's sleep state for a plurality of items, and the plurality of items include items whose periods required for the determination are different from each other.
  • the second determination unit is configured such that the sleep state of the subject is measured on the condition that a period required for determination of all items of the plurality of items has expired after the first determination unit starts the determination. Announce the trend.
  • the item whose tendency is discriminated by the second determination unit includes an item based on the ratio of the time when it was detected that the body did not move in the detection result with respect to the sleep time.
  • the sleep evaluation program is a program executed in a computer for evaluating the sleep of the measurement subject, and is detected by the body motion detection unit of the measurement subject on the bed.
  • a step for obtaining a detection result about the movement of the body a step for determining the sleep state of the measurement subject for each day based on the detection result of the body motion detection unit, and a determination for a plurality of days of the sleep state And determining a tendency of the sleep state of the person to be measured based on the result.
  • the sleep state of the measurement subject is determined every day, and the tendency of the sleep state of the measurement subject can be determined based on the determination results for a plurality of days.
  • the sleep tendency of the person to be measured can be grasped more accurately.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the specific example of a structure of the sleep evaluation system concerning one embodiment of this invention. It is the schematic showing the side surface of the body movement detection apparatus. It is the schematic of the external appearance which looked at the body movement detection apparatus from diagonally upward. It is a block diagram which shows the specific example of the hardware constitutions of a body movement detection apparatus. It is a figure for demonstrating the usage example of a body movement detection apparatus. It is a block diagram which shows the specific example of a function structure for discriminating the level of sleep in a body movement detection apparatus. It is a figure which shows the specific example of the sensor signal from the body motion sensor in a body motion detection apparatus.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the specific example of the respiration waveform and body motion waveform which were isolate
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a specific example of the configuration of the sleep evaluation system according to the present embodiment.
  • the sleep evaluation system includes a body movement detection device 100, a server 500, and a user terminal 200, which are connected via a network such as a LAN (Local Area Network). ing.
  • the network may be wired or wireless.
  • the body motion detection device 100 measures a physical quantity related to body motion during sleep of the measurement subject and transmits the measurement result to the server 500.
  • the server 500 calculates an index related to the sleep tendency of the measurement subject by processing the measurement result.
  • the user terminal 200 accesses the server 500 to acquire data for displaying the index. Thereby, a to-be-measured person operates the user terminal 200, and acquires the information about the sleep state of self.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a side surface of the body motion detection device 100
  • FIG. 3 is a schematic diagram of an external appearance viewed obliquely from above.
  • body motion detection device 100 has an appearance in which a rectangular parallelepiped or a vertically long casing processed with rounded corners is set up with respect to a pedestal.
  • the external appearance of the body movement detection apparatus 100 is not limited to this.
  • a button group 10 for operation is provided on the surface of the pedestal.
  • a display unit 20 is provided on the surface of the casing that stands on the pedestal.
  • the housing includes the sensor 30 and the control unit 40.
  • the button group 10 includes a delete button 10A, a floor entry button 10B, a good night button 10C, an interruption button 10D, and a data processing button 10E.
  • the surface of the housing on which the display unit 20 is provided is also referred to as the front of the body motion detection device 100.
  • the body motion detection device 100 includes a communication unit 50 for performing wireless or wired communication.
  • the communication part 50 is provided from the edge part on the opposite side to the base of a housing
  • the body movement detection device 100 communicates with a user terminal 200 such as a server 500 or a mobile phone via the communication unit 50.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a specific example of the hardware configuration of the body motion detection device 100.
  • body motion detection device 100 includes a control unit 40 that controls the entire operation of body motion detection device 100.
  • the button group 10, the sensor 30, the display unit 20, and the communication unit 50 are all connected to the control unit 40.
  • the button group 10 outputs an operation signal generated by being operated by the measurement subject to the control unit 40.
  • the sensor 30 includes a body motion sensor 31 and outputs a signal generated in the body motion sensor 31 (hereinafter also referred to as “sensor signal”) to the control unit 40.
  • the body motion sensor 31 is realized by, for example, a Doppler sensor. The following description will be made assuming that the body motion sensor 31 is a Doppler sensor. Another example of the body motion sensor 31 is an ultrasonic sensor.
  • the body motion sensor 31 that is a Doppler sensor includes an output unit (not shown) for outputting radio waves for measurement and a reception unit.
  • the receiving unit receives a radio wave reflected from the surface of the object to be measured among the radio waves output from the output unit, and outputs a sensor signal corresponding to a change in frequency from the output radio wave.
  • the body motion of the measurement subject may be detected by a camera instead of the body motion sensor 31.
  • the body motion detection device 100 is provided with a camera instead of the body motion sensor 31, and the control unit 40 analyzes an image captured by the camera. The detection of the body movement is realized based on the result of the analysis.
  • the control unit 40 includes a CPU 41 for performing overall control and a memory 42 for storing programs executed by the CPU 41.
  • the CPU 41 executes a program stored in the memory 42 and executes a calculation using the input operation signal and sensor signal, thereby executing processing such as determination of a sleep state to be described later.
  • the memory 42 may be fixed to the body movement detection device 100 or may be realized by a removable storage medium.
  • Storage media include CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), DVD-ROM (Digital Versatile Disk-Read Only Memory), USB (Universal Serial Bus) memory, memory card, FD (Flexible Disk), hard disk, magnetic Tape, cassette tape, MO (Magnetic Optical Disc), MD (Mini Disc), IC (Integrated Circuit) card (excluding memory card), optical card, mask ROM, EPROM, EEPROM (Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory), etc. And a medium for storing the program in a nonvolatile manner.
  • the communication unit 50 is realized by, for example, a LAN card.
  • a mode of communication performed by the communication unit 50 for example, wireless communication such as communication using infrared communication or Bluetooth (registered trademark) may be used, and communication with the user terminal 200 may be performed directly. And communicate with the user terminal 200 via the Internet.
  • the communication unit 50 has a wireless LAN (Local Area Network) server function, and is expressed in a markup language such as HTML (Hyper Text Markup Language) for the user terminal 200 that is accessed through a wireless LAN connection. Alternatively, display data to be described later may be transmitted.
  • a wireless LAN Local Area Network
  • HTML Hyper Text Markup Language
  • the body motion detection device 100 is provided with a timer 60.
  • the timer 60 is connected to the control unit 40.
  • the CPU 41 acquires time information from the timer 60, specifies each time such as an entrance time described later, and stores it in the memory 41.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of use of the body motion detection device 100.
  • body motion detection device 100 is installed in the vicinity (for example, a bedside) of a person to be measured who is sleeping as an example.
  • radio waves are output from the body motion sensor 31 that is a Doppler sensor.
  • the radio wave output from the body motion sensor 31 mainly reaches the chest, shoulder, etc. of the person under sleep, and the change in the frequency of the reflected wave is output to the control unit 40 as a sensor signal. . Based on the change in frequency, the control unit 40 detects body movements such as the chest movement and the turnover of the person under sleep, and determines the sleep level based on the detection result.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a specific example of a functional configuration for determining the sleep level in the body motion detection device 100.
  • Each function shown in FIG. 6 is formed on the CPU 41 by the CPU 41 executing a program stored in the memory 42, but at least a part thereof is formed by a hardware configuration such as an electric circuit. May be.
  • body motion detection device 100 has an input unit 401 for receiving an input of a sensor signal from sensor 30, and a sleep state measurement for determining a sleep state of a unit period based on the sensor signal.
  • Unit 402 reading unit 406 for reading display data from memory 42, display control unit 407 for executing processing for displaying the read display data on display unit 20, and communication unit 50 using user terminal 200.
  • a communication control unit 408 for executing processing to be transmitted.
  • the body motion detection device 100 includes an input information processing unit 410 for processing input information from various buttons included in the button group 10.
  • the input unit 401 directly receives a sensor signal from the sensor 30, but the sensor signal is temporarily stored in a predetermined area of the memory 42, and the input unit 401 performs an operation for display. You may make it read from there, when performing.
  • FIG. 7 is a diagram showing a specific example of a sensor signal from the body motion sensor 31 which is a Doppler sensor.
  • FIG. 7 shows the time variation of the voltage value related to the amount of phase displacement between the carrier wave from the body motion sensor and the reflected wave from the surface of the measurement subject.
  • the waveform represented by the sensor signal includes a waveform representing body movement (chest movement) accompanying breathing of the measurement subject (hereinafter also referred to as a breathing waveform) and body movement other than breathing such as turning over. It is a synthetic wave including a waveform (hereinafter also referred to as a body movement waveform) representing (body movement).
  • FIG. 8 is a diagram showing a specific example of a respiratory waveform and a body movement waveform separated from the waveform shown in FIG.
  • the human respiration waveform when it is stable has periodicity. Therefore, when the periodicity of the respiratory waveform is within a predetermined range, that is, when the variation in the cycle is within the predetermined range, it can be said that the sleep is generally stable.
  • the measurement subject is in stable “sleep” based on the periodicity of the respiratory waveform in that period and the magnitude of body movements other than respiration.
  • the determination is made using both the respiratory waveform and the body movement waveform, but at least one of the waveforms may be used.
  • the sleep state measurement unit 402 includes a determination unit 4021 and a correction unit 4022.
  • the discriminating unit 4021 separates the waveform based on the input sensor signal shown in FIG. 7 into the respiratory waveform and the body motion waveform shown in FIG. 8 (A) and FIG. 8 (B). Then, based on the respective waveforms, it is determined whether or not the measurement subject is in stable “sleep” for each predetermined unit period (periods t1, t2, t3, t4, and t5 in FIG. 7). .
  • the unit period here is, for example, about 30 seconds or about 1 minute. That is, when the variation in the period of the respiratory waveform in the unit period t1 is smaller than a preset threshold value, it is determined that the respiratory waveform in the unit period t1 has periodicity. Further, it is determined whether the amplitude of the body movement waveform in the unit period t1 is larger or smaller than a preset threshold value.
  • the determination unit 4021 determines the sleep state of the measurement subject in the unit period t1 as “sleep”. It is determined that (S).
  • the determination unit 4021 “wakes up” the sleep state of the measurement subject in the unit period t1.
  • W is determined.
  • the determination unit 4021 may determine the presence / absence of the measurement subject in the range in which the radio wave output from the body motion sensor 31 reaches.
  • the determination unit 4021 determines that there is no subject to be measured in the above range. In other cases, it is determined that the person to be measured exists in the above range. Note that the determination unit 4021 determines the state of presence / absence of the measured person as the state (E) when it is determined that the measured person exists, and the determination unit 4021 determines that the measured person does not exist (leaves bed). Is determined as state (A).
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a specific example of the determination result in the determination unit 4021. As illustrated in FIG. 9, the determination unit 4021 determines whether the sleep state is “sleep” or “wakefulness” for each unit period of the waveform based on the input sensor signal.
  • the sleep state measurement unit 402 determines the sleep state for each unit period as described above, and then stores the result in the memory 42.
  • the reading unit 406 reads the determination for each stored unit period, and transmits the result to the communication control unit 408.
  • the communication control unit 408 causes the communication unit 50 to transmit the determination result to the server 500. Thereby, the server 500 acquires the discrimination result of the sleep state for each unit period.
  • server 500 includes a control unit 540 that controls the overall operation of server 500.
  • Server 500 further includes an operation unit 510, a display unit 520, and a communication unit 550. All of these are connected to the control unit 40.
  • the Server 500 may be realized by a general-purpose personal computer, for example.
  • the operation unit 510 can be realized by an operation device such as a keyboard and a mouse. Then, the operation unit 510 outputs an operation signal generated by an external operation to the control unit 540.
  • the control unit 540 includes a CPU 541 for performing overall control and a memory 542 for storing a program executed by the CPU 541.
  • control unit 540 executes processing stored in the memory 542 by the CPU 541, and performs processing using the input operation signal and sensor signal, thereby performing processing such as sleep level determination described later. Execute.
  • the memory 542 may be fixed to the server 500 or may be realized by a removable storage medium.
  • Storage media include CD-ROM, DVD-ROM, USB memory, memory card, FD, hard disk, magnetic tape, cassette tape, MO, MD, IC card (excluding memory card), optical card, mask ROM, EPROM, A medium for storing the program in a nonvolatile manner, such as an EEPROM, may be mentioned.
  • the communication unit 550 is realized by a LAN card, for example.
  • the server 500 communicates with the body motion detection device 100 and the user terminal 200 via the communication unit 550.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the server 500.
  • the sleep state measurement unit 402 detects the sleep state for each unit period. Then, the detection result is transmitted to the server 500 by the data transfer unit 51.
  • the data transfer unit 51 includes a reading unit 406, a communication control unit 408, and a communication unit 50.
  • the server 500 includes a sleep state storage unit 501, a sleep pattern index calculation unit 502, a sleep pattern index database operation unit 503, a sleep pattern index database 504, and a sleep pattern determination unit 505 as its functions.
  • the sleep pattern index calculation unit 502, the sleep pattern index database operation unit 503, and the sleep pattern determination unit 505 are realized by the CPU 541 executing a program, for example. Note that at least some of these may be realized by dedicated hardware components.
  • the sleep state storage unit 501 and the sleep pattern index database 504 are realized by the memory 542.
  • the sleep state storage unit 501 stores the detection result of the sleep state received from the body movement detection device 100.
  • the sleep pattern index calculation unit 502 performs processing on the results for each day of the received detection results (see FIG. 15 described later).
  • the sleep pattern index database operation unit 503 stores the processing results for each day in the sleep pattern index database 504.
  • the sleep pattern determination unit 505 determines the sleep pattern of the measurement subject based on the detection results for two weeks stored in the sleep pattern index database 504 and the processing results thereof (see FIG. 17 described later).
  • the server 500 processes data on the sleep state every day and also processes data for a plurality of days (for a certain period).
  • a plurality of days for a certain period.
  • a day such as “each day” may not correspond to the day to which the time to be measured belongs. For example, as a sleep on January 1, 2011, when the person to be measured sleeps from 11:00 pm on January 1 to 6:00 am on January 2, this measurement result is 1 in the second half. Even if it is included on the 2nd of the month, it is treated as the result of the 1st of January.
  • the measurement results for two weeks are used as the measurement results for a plurality of days.
  • the measurement is performed from the night of January 1 to the morning of January 15 two weeks later, that is, It may be performed over a period of 2 days plus 1 day.
  • the determination result by the sleep pattern determination unit 505 is transmitted to the user terminal 200 in response to a request from the user terminal 200, for example. In the user terminal 200, the determination result is displayed.
  • the server 500 receives the sleep state determination result for each unit period from the body motion detection device 100. And control part 540 determines the level of sleep based on the above-mentioned discrimination result of a sleep state.
  • the control unit 540 corrects the determination result of the unit period according to the determination result of the adjacent unit period.
  • a correction indicates that the reception signal of the body movement detection device 100 is weakened for a certain period, for example, when the subject turns over while the subject is on the floor, and the determination result per unit period becomes “unknown”. It is taken into consideration.
  • “wakefulness” and “unknown” are mixed in the determination result of the unit period. Can also be considered.
  • FIG. 12 (A) to 12 (C) are diagrams for explaining the correction of the sleep state determination result and the determination of the sleep level in the server 500.
  • FIG. 12 (A) to 12 (C) are diagrams for explaining the correction of the sleep state determination result and the determination of the sleep level in the server 500.
  • FIG. 12 (A) shows a sleep state discrimination result transmitted from the body motion detection device 100.
  • control unit 540 divides the data received from body movement detection device 100 as a block for each unit period in which the determination results are continuously the same.
  • the determination of the block is performed as the determination of the adjacent block Correct to be the result. Further, correction may not be performed depending on the number of the blocks and the state of adjacent blocks.
  • the sleep level is determined based on the determination result of each unit period for the predetermined period in which the unit periods are continuous.
  • the predetermined period is, for example, about 5 minutes or 10 minutes.
  • the sleep level is defined by the states of “sleep”, “wakefulness”, and “getting out of bed”, the degree of breathing stability, the presence / absence of body movement in each of the above states, and continuity. Specific examples are levels 1 to 5 next.
  • FIG. 12C is a diagram illustrating a specific example of the determination result of the sleep level for each predetermined period.
  • T1, T2, and T3 are shown as examples of the predetermined period.
  • the CPU 541 uses the time information such as bedtime / wake-up time, the determination result per unit period, or the sleep level for each predetermined period described above to determine the sleep tendency of the measurement subject.
  • the server 500 uses the time information such as bedtime / wake-up time, the determination result per unit period, or the plurality of patterns related to the sleep of the measured person based on the sleep level determined as described above. Is made.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the definition of the pattern name and determination criterion determined by the server 500.
  • server 500 there are six types of patterns determined by server 500: “sleeping difficulty”, “awakening too early”, “wakening at night”, “sleep deprivation”, “disturbed sleep rhythm”, and “slow sleep”. .
  • the criterion for each day of “difficulty falling asleep” is “there is no“ sleep without body movement ”determination for 40 minutes after the start of measurement”. Specifically, the CPU 541 determines whether or not a situation has occurred in which “the determination result of level 1 described above does not exist within 40 minutes from the start of measurement (start of a sleep period described later)”. When a situation arises, it determines with the to-be-measured person of this day corresponding to the said pattern. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • the criterion for multiple days of “difficult to fall asleep” is whether or not the day corresponding to the pattern of “difficult to fall asleep” has occurred for 7 days or more in the determination of each day.
  • the CPU 541 determines that the measurement subject falls under the “difficulty falling asleep” pattern as a final determination result when seven or more days corresponding to the pattern occur. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • two weeks are set as an example of “multiple days”.
  • the final determination result can be obtained in the shortest, 7 days after the start of measurement.
  • the criterion for each day of “too early awakening” is “the total awakening time of 60 minutes before the end of measurement is 30 minutes or more”. Specifically, the CPU 541 determines that the total time during which the determination of unit time is determined to be other than “sleep” within 60 minutes until the end of measurement (end of the sleep period described later) is 30 minutes or more. If such a situation occurs, it is determined that the subject to be measured on this day falls under the pattern. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • the criterion for multiple days of “awakening too early” is whether or not 7 days or more have occurred in the determination of each day that exceeded the threshold for the total awakening time as described above.
  • the CPU 541 determines that the measured person corresponds to the “awake too early” pattern as a final determination result.
  • the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • two weeks are set as an example of “multiple days”.
  • the final determination result can be obtained in the shortest, 7 days after the start of measurement.
  • the criterion for each day of “awakening in the middle of the night” is “the number of mid-wake-ups is 3 or more”. Specifically, the CPU 541 determines whether or not a situation has occurred in which “the section in which the level 4 occurred during the sleep period described later was three or more sections” has occurred, and such a situation has occurred. It is determined that the person to be measured on this day falls under the pattern. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • the “section” is generated by changing from a level other than level 4 to level 4 and returning to a level other than level 4.
  • the CPU 541 determines whether or not a mode of change in which the level of the level of sleep from the level other than level 4 changes to level 4 again and returns to other than level 4 appears three or more times. to decide.
  • the criterion for determining “awakening in the middle of the night” for a plurality of days is whether or not a day exceeding the threshold for the number of occurrences of midway awakening occurs for 7 days or more in the determination of each day.
  • the CPU 541 determines that the measured person corresponds to the “wake at night” pattern as a final determination result.
  • the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • two weeks are set as an example of “multiple days”.
  • the final determination result can be obtained in the shortest, 7 days after the start of measurement.
  • the server 500 further determines the patterns of the names “insufficient sleep”, “disturbed sleep rhythm”, and “slow sleep”.
  • the criterion for “insufficient sleep” is “the average value of total bedtime for 2 weeks is less than 6 hours”. Specifically, the CPU 541 determines whether or not a situation has occurred in which “the average value is calculated for a plurality of days regarding the length of a sleep period to be described later for each day, and the average value is less than 6 hours”. If it is determined that such a situation has occurred, it is determined that the measurement subject falls under the pattern of “insufficient sleep”. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • the criterion of “disturbance of sleep rhythm” is ““ standard deviation of bedtime for 2 weeks is 2 hours or more ”or“ standard deviation of wake-up time for 2 weeks is 2 hours or more ”.
  • the CPU 541 calculates a standard deviation of a bedtime (start time of a sleep period described later) and a standard deviation of a wake-up time (end time of a sleep period described later) for a plurality of days, and at least one of these is calculated. It is determined whether or not a situation of 2 hours or more has occurred. When it is determined that such a situation has occurred, it is determined that the measurement subject falls under the pattern of “disturbed sleep rhythm”. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining a method for calculating the standard deviation of the wake-up time in the present embodiment.
  • FIG. 14 shows Formula (1) for calculating the standard deviation of the wake-up time for two weeks.
  • a standard deviation which is a sleep rhythm disturbance index, is calculated based on the deviation from the average value of the wake-up time for each day and the average value.
  • the calculation result of the standard deviation may be rounded off as appropriate.
  • the standard deviation of the bedtime is calculated in the same manner as the standard deviation of the wake-up time described above.
  • the criterion for “slumber sleep” is “the average value for two weeks of the ratio of“ sleep without body movement ”in the daily sleep is a certain ratio or more”. Specifically, for each day of the plurality of days, the CPU 541 calculates the ratio of the total length of the predetermined period determined as level 1 described above to the length of the sleep period, and the average of the ratios over a plurality of days A value is calculated, and it is determined whether or not a situation has occurred in which the average value is equal to or greater than xx% (a preset value). When it is determined that such a situation has occurred, it is determined that the person to be measured falls under the “slumber sleep” pattern. On the other hand, when such a situation does not occur, the measurement subject determines that the pattern does not correspond.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining the contents of processing executed on the results for each day in the sleep evaluation system of the present embodiment.
  • body motion detection device 100 detects a sleep state for each unit period in at least the sleep period of each day and transmits it to server 500.
  • the sleep period refers to a period during which the measurement subject is sleeping.
  • the sleep period starts when the measurement subject goes to bed, and ends when the patient wakes up.
  • the CPU 41 specifies the bedtime at the timing when the good night button 10C is operated, and specifies the wake-up time at the timing when the good night button 10C is operated again. That is, in this system, the measurement subject goes to the bed, performs reading, etc., and then operates the good night button 10 ⁇ / b> C at a timing “Let's go to sleep.” And sleep. When the user wakes up, the good night button 10C is operated again.
  • the server 500 performs pattern determination on “difficulty falling asleep”, “awakening too early”, and “wakening in the middle of the night” on a daily basis based on the determination result of the sleep state received from the body motion detection device 100.
  • the discrimination results are discrimination results for each unit period, and include “sleep” (S), “wakefulness” (W), and “getting out of bed” (A).
  • S seleep
  • W wakeefulness
  • A “getting out of bed”
  • U unknown for a unit period that has not been determined is also included.
  • data on the magnitude of body movement (for example, the body as shown in FIG. 8B) is sent from the body movement detection device 100 to the server 500.
  • Motion waveform may be transmitted.
  • the server 500 further uses the body movement waveform to determine a pattern related to the measurement subject.
  • the server 500 extracts indexes for “insufficient sleep”, “disturbed sleep rhythm”, and “smooth sleep” based on the determination result of the sleep state during the sleep period on each day for the measurement subject.
  • the indicator for each day about “lack of sleep” is the total bedtime.
  • Bedtime is the length of the sleep period.
  • the CPU 541 calculates the bedtime of each day by calculating the difference between the start time and end time of the sleep period.
  • Each day's index of“ disturbance of sleep rhythm ” is the standard deviation of bedtime and the standard deviation of wake-up time.
  • An example of the bedtime is the start time of the sleep period.
  • An example of the wake-up time is the end time of the sleep period.
  • the indicator of each day for“ slumber sleep is the ratio of the sum of the lengths of the“ predetermined period ”determined as level 1 to the length of the sleep period. For example, let us consider a case where the result of discrimination on a certain day is that the length of the sleep period is 6 hours, the predetermined period is 5 minutes, and there are 36 predetermined periods determined to be level 1. . In this case, the total sum of the lengths of the predetermined periods determined as level 1 is 36/5, that is, 180 minutes (3 hours). Therefore, the above ratio is 50%.
  • the length of “predetermined time” determined as level 1 corresponds to the length of time when the body motion detecting means detects that the body has not moved.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining the processing contents of each day from the second day of measurement to the day before the last day (in the present embodiment, the thirteenth day).
  • the result of each day is in each pattern. It is possible to determine whether or not this is the case, and it is also possible to make a determination for deriving a final result for each pattern from the second day to the day before the last day. That is, from the second day to the day before the last day, it is determined whether or not the “multiple-day determination criterion” described with reference to FIG.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining the contents of processing for determining a sleep tendency for a plurality of days (a certain period), which is a period for providing a final determination result to the subject.
  • the final determination result for each pattern is executed, for example, on the last day of the measurement period (in the present embodiment, the 14th day).
  • the server 500 performs final determination on the above-described six types of patterns based on the measurement results for a plurality of days.
  • the final pattern is determined based on “determination results for each day” for multiple days. .
  • final determination may be performed every day based on the “determination result for each day” up to that day.
  • the final determination may be completed in the shortest four days before the expiration of a plurality of days.
  • the final pattern is determined based on the index acquired from the detection result of each day.
  • FIG. 17 shows an example of final determination results for each of the six types of patterns.
  • the CPU 541 creates data for displaying the determination result as an output process. And the data etc. which were created in this way are transmitted to the user terminal 200 as a determination result.
  • the CPU 541 preferably outputs the determination result to an external device such as the user terminal 200 on the condition that the above-described certain period (a plurality of days) has expired.
  • the final pattern determination result may be finalized without waiting for the expiration of a certain period for “difficult to fall asleep”, “wake up too early”, and “wake up at night”.
  • the server 500 output the determination results uniformly on the condition that final determination results for all patterns are confirmed or on the condition that a certain period has expired.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a screen for displaying the determination result described above.
  • a column 901 for displaying the presence or absence of the measurement subject a column 902 for displaying the determination result, and a numerical value for each pattern are displayed in a graph.
  • a column 903 for displaying a numerical value and a column 904 for directly displaying a numerical value.
  • Column 901 includes a check box for each pattern. A check mark can be displayed in the check box.
  • the pattern “difficult to fall asleep” is indicated by “sleeping”
  • the pattern “wakes too early” is indicated by “wakes up early in the morning”
  • the pattern “wakes up at night” is “wakes up at night”.
  • the pattern of “insufficient sleep” is indicated by “insufficient sleep”
  • the pattern of “disturbed sleep rhythm” is indicated by “rhythm”
  • the pattern of “slumber sleep” is indicated by “smooth sleep”. Has been.
  • the CPU 541 of the server 500 accepts input of information for reporting the presence / absence of each pattern from the user terminal 200 together with a request for a determination result. Then, the CPU 541 displays a check mark in a corresponding check box for a pattern that is reported as being conscious, and does not display such a check mark for a pattern that is reported as being unaware.
  • the detection result in the body movement detection device 100 is displayed together with the self-applied content from the measurement subject so that the screen 900 includes the column 901. Accordingly, the measurement result can be provided to the person to be measured together with the impression regarding his / her own sleep, and therefore the measurement result can be provided in a form that remains in the impression of the person to be measured. In addition, when such a measurement result is provided to a doctor in charge of the measurement subject, the doctor can more accurately create a treatment policy related to the measurement subject's sleep.
  • each check box may be transmitted from the server 500 to the user terminal 200.
  • the user terminal 200 accepts the declaration of presence / absence of each pattern and determines whether or not to display a check mark in each check box.
  • Column 902 displays whether or not each pattern is applicable.
  • a smile or crying face is displayed in a portion corresponding to each pattern in the column 902.
  • “smile” is displayed in the part corresponding to “wake up early in the morning” in the column 902, and is displayed in the part corresponding to “sleeping” in the column 902.
  • a crying face is displayed when a pattern other than “slumber sleep” corresponds to the pattern, and a smile is displayed when it does not correspond. This is because it can be said that these patterns are preferable sleep.
  • slumber sleep a smile is displayed when the pattern is applicable, and a crying face is displayed when the pattern is not applicable. This is because this pattern is preferably the corresponding pattern.
  • the display contents of the part corresponding to each pattern in the column 904 will be described.
  • the “sleeping” portion the average value of the time from the start of measurement to the first appearance of the discrimination result of level 1 in the discrimination result of each day is shown.
  • the average value of the total time determined to be other than “sleep” is displayed as the determination result of the unit period for 60 minutes until the end of measurement in the determination result of each day.
  • the average value of the length of the sleep period in the discrimination result for each day is displayed.
  • the average value of the indicators for each day for “good sleep” as described with reference to FIG. 15 is displayed.
  • the body motion of the person to be measured is detected in the body motion detection device 100, the result of the detection is transmitted to the server 500, and in the server 500, there are six types of patterns regarding sleep. Was made.
  • the sleep evaluation device is realized by the server 500.
  • the acquisition unit is configured by the communication unit 550 of the server 500.
  • the body motion detection device 100 may have the function of the server 500, and the body motion detection device 100 itself may determine such a pattern. In this case, information for displaying the determination result as shown in FIG. 18 is transmitted directly from the body motion detection device 100 to the user terminal 200. In this case, the sleep evaluation device is configured by the body motion detection device 100.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

　体動検出装置（１００）では、被測定者の体動が検出される。当該検出の結果がサーバ（５００）へ送信される。そして、サーバ（５００）では、検出結果に基づいて、睡眠についての６種類のパターン（「寝つき困難」「早すぎる目覚め」「夜中の目覚め」「睡眠不足」「睡眠リズムの乱れ」「ぐっすり睡眠」）についての判定がなされる。

Description

睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム
　この発明は睡眠評価装置および睡眠評価用プログラムに関し、特に、非侵襲で被測定者の睡眠状態を評価する睡眠評価装置および睡眠評価用プログラムに関する。
　従来から、睡眠を評価する装置に関し、種々の技術が開示されている。
　たとえば、特許文献１（特開２００５－２０９１４３号公報）には、コンピュータが、ユーザから、快眠度の良否に関する質問、睡眠過程の良否に関する質問および起床後から起床時までの行動に関する質問の回答の入力を受け付け、これらの入力結果を解析することにより、快眠度に影響を与えている睡眠過程因子と行動因子の抽出を行ない、睡眠の改善に関するアドバイスを行なうための技術が開示されている。
　特許文献１に開示された技術は、ユーザによって入力される回答に基づいた内容に基づく解析結果を表示するものである。このような技術によれば、ユーザが自覚する症状を解析結果に反映させることができる。なお、客観的なデータに基づいた技術についても種々提案がなされている。
　たとえば、特許文献２（特開２００７－３１９２３８号公報）では、計測した睡眠状態の睡眠評価項目（総睡眠時間、ノンレム睡眠、レム睡眠、中途覚醒など）を、健常者の母集団データの平均値、標準偏差と比較することにより、被験者の睡眠の良否を２段以上のレベルで表し、それに応じて睡眠改善アドバイスを提示する技術が開示されている。
特開２００５－２０９１４３号公報 特開２００７－３１９２３８号公報
　なお、睡眠改善のアドバイスの提示にあたり、取得されたデータ等から、より正確に被験者の睡眠傾向を把握することが常にもとめられる。
　本発明は、かかる実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、より正確に被験者の睡眠傾向を把握することができる睡眠評価装置および睡眠評価用プログラムを提供することである。
　本発明のある局面に従った睡眠評価装置は、寝床上の被測定者の身体の動きについての検出結果を取得するための取得部と、検出結果に基づいて、１日ごとの被測定者の睡眠状態を判別するための第１の判定部と、第１の判定部による複数日についての判別結果に基づいて、被測定者の睡眠状態の傾向を判別するための第２の判定部とを備える。
　本発明の他の局面に従った睡眠評価装置は、寝床上の被測定者の身体の動きを検出するための体動検出部と、体動検出部の検出結果に基づいて、１日ごとの被測定者の睡眠状態を判別するための第１の判定部と、第１の判定部による複数日についての判別結果に基づいて、被測定者の睡眠状態の傾向を判別するための第２の判定部とを備える。
　好ましくは、第２の判定部は、複数の項目について、被測定者の睡眠状態の傾向を判別し、複数の項目は、判別に要する期間が互いに異なる項目を含む。
　好ましくは、第２の判定部は、第１の判定部が判定を開始してから、複数の項目のすべての項目についての判定に要する期間が満了したことを条件として、被測定者の睡眠状態の傾向を報知する。
　好ましくは、第２の判定部によって傾向を判別される項目は、睡眠時間に対する、検出結果において身体が動かなかったことを検出された時間の割合に基づく項目を含む。
　本発明に従った睡眠評価用プログラムは、被測定者の睡眠を評価するためのコンピュータにおいて実行されるプログラムであって、コンピュータに、体動検出部において検出される、寝床上の被測定者の身体の動きについての検出結果を取得するためのステップと、体動検出部の検出結果に基づいて、１日ごとの被測定者の睡眠状態を判別するステップと、睡眠状態の複数日についての判別結果に基づいて、被測定者の睡眠状態の傾向を判別するステップとを実行させる。
　本発明によれば、１日ごとに被測定者の睡眠状態が判別され、さらに、複数日分の当該判別結果に基づいて、被測定者の睡眠状態の傾向を判別することができる。
　これにより、被測定者に対して、複数日の睡眠状態に基づいた睡眠状態の傾向を提供できるため、より正確に、被測定者の睡眠傾向を把握することができる。
本発明の一実施の形態にかかる睡眠評価システムの構成の具体例を示す図である。 体動検出装置の側面を表わした概略図である。 体動検出装置を斜め上方から見た外観の概略図である。 体動検出装置のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。 体動検出装置の使用例を説明するための図である。 体動検出装置において睡眠のレベルを判別するための機能構成の具体例を示すブロック図である。 体動検出装置における体動センサからのセンサ信号の具体例を示す図である。 図７に表わされた波形から分離された呼吸波形および体動波形の具体例を示す図である。 体動検出装置における判別結果の具体例を示す図である。 サーバのハードウェア構成の一例を模式的に示す図である。 サーバの機能構成の一例を示す図である。 サーバにおける、所定期間ごとの睡眠レベルの決定の態様を説明するための図である。 サーバにおいて判定されるパターンの名称と判定基準の定義の一例を示す図である。 起床時刻の標準偏差の算出方法の一例を説明するための図である。 睡眠評価システムにおいて、１日ごとの結果に対して実行される処理の内容を説明するための図である。 測定２日目から最終日の前日（本実施の形態では１３日目）までの、各日の処理内容を説明するための図である。 被測定者に対して最終的な判定結果を提供する期間である複数日（一定期間）についての、睡眠の傾向を判定するための処理の内容を説明するための図である。 睡眠の傾向の判定結果を表示するための画面の一例を示す図である。
　以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。
　＜睡眠評価システム＞
　図１は、本実施の形態にかかる睡眠評価システムの構成の具体例を示す図である。
　図１を参照して、本実施の形態にかかる睡眠評価システムは、体動検出装置１００と、サーバ５００と、ユーザ端末２００とを含み、これらがＬＡＮ（Local　Area　Network）などのネットワークで接続されている。なお、ネットワークは有線であっても無線であってもよい。
　本実施の形態における睡眠評価システムでは、体動検出装置１００は、被測定者の睡眠時の体動に関する物理量の測定を行ない、測定結果をサーバ５００へ送信する。サーバ５００は、当該測定結果を処理することにより、被測定者の睡眠の傾向に関する指標を算出する。ユーザ端末２００は、サーバ５００にアクセスすることにより、当該指標を表示するためのデータを取得する。これにより、被測定者は、ユーザ端末２００を操作することにより、自己の睡眠の状態についての情報を取得する。
　＜体動検出装置＞
　（外観）
　以下、図２および図３をさらに参照して、体動検出装置１００の外観について説明する。図２は、体動検出装置１００の側面を表わした概略図であり、図３は、斜め上方から見た外観の概略図である。
　図１～図３を参照して、体動検出装置１００は、台座に対して直方体またはその角が丸みを帯びて処理された縦長の形状の筐体が立てられた外観を有する。なお、体動検出装置１００の外観は、これに限定されるものではない。
　上記台座の表面には、操作用のボタン群１０が配備される。また、上記台座に立てられた筐体の表面には、表示部２０が配備される。また、当該筐体には、センサ３０と制御部４０とが内包される。ボタン群１０は、削除ボタン１０Ａと、入床ボタン１０Ｂと、おやすみボタン１０Ｃと、中断ボタン１０Ｄと、データ処理ボタン１０Ｅとを含む。なお、以降の説明において、筐体の表示部２０が設けられた面を体動検出装置１００の正面とも称する。
　体動検出装置１００は、無線または有線での通信を行なうための通信部５０を有する。通信部５０は、筐体の、台座と逆側の端部よりに設けられる。体動検出装置１００は、通信部５０を介して、サーバ５００や携帯電話機などのユーザ端末２００と通信する。
　（ハードウェア構成）
　図４は、体動検出装置１００のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
　図４を参照して、体動検出装置１００は、当該体動検出装置１００の動作を全体的に制御する制御部４０を含む。ボタン群１０、センサ３０、表示部２０、および通信部５０は、いずれも、制御部４０に接続される。 
　ボタン群１０は、被測定者に操作されることによって発生する操作信号を、制御部４０に対して出力する。
　センサ３０は、体動センサ３１を含み、当該体動センサ３１において発生した信号（以下、「センサ信号」ともいう）を、制御部４０に対して出力する。体動センサ３１は、たとえばドップラーセンサによって実現される。以降の説明は、体動センサ３１がドップラーセンサであるものとして、なされる。なお、体動センサ３１の他の例としては、超音波センサが挙げられる。
　ドップラーセンサである体動センサ３１は、図示しない、測定用の電波を出力するための出力部と、受信部とを有する。受信部は、出力部から出力した電波のうち被測定体表面から反射した電波を受信し、出力した電波からの周波数の変化に応じたセンサ信号を出力する。
　なお、体動検出装置１００において、被測定者の体動は、体動センサ３１の代わりにカメラによって検出されても良い。この場合、体動検出装置１００には体動センサ３１の代わりにカメラが備えられ、制御部４０において、当該カメラによって撮影された画像の解析が行なわれる。体動の検出は、当該解析の結果に基づいて実現される。
　制御部４０は、全体制御を行なうためのＣＰＵ４１と、ＣＰＵ４１で実行されるプログラムなどを記憶するためのメモリ４２とを含む。
　制御部４０は、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されているプログラムを実行し、入力された操作信号およびセンサ信号を用いて演算を実行することで、後述する睡眠状態の判別等の処理を実行する。
　メモリ４２は、体動検出装置１００に対して、固定されていても良いし、着脱可能な記憶媒体によって実現されても良い。記憶媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disc　-　Read　Only　Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital　Versatile　Disk　-　Read　Only　Memory）、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）メモリ、メモリカード、ＦＤ（Flexible　Disk）、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、ＭＯ（Magnetic　Optical　Disc）、ＭＤ（Mini　Disc）、ＩＣ（Integrated　Circuit）カード（メモリカードを除く）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically　Erasable　Programmable　Read-Only　Memory）などの、不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。
　通信部５０は、たとえばＬＡＮカードによって実現される。通信部５０が実行する通信の態様としては、たとえば赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を利用した通信などの無線通信で、直接、ユーザ端末２００と通信するものであってもよいし、インターネット接続機能を有して、インターネットを介してユーザ端末２００と通信するものであってもよい。
　さらに、通信部５０は無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）のサーバ機能を有し、無線ＬＡＮ接続でアクセスしてきたユーザ端末２００に対して、たとえばＨＴＭＬ（Hyper　Text　Markup　Language）などのマークアップ言語で表現された後述の表示データを送信するようにしてもよい。
　また、体動検出装置１００には、タイマ６０が備えられている。タイマ６０は、制御部４０に接続されている。ＣＰＵ４１は、タイマ６０から時刻情報を取得して、後述する入床時刻等の各時刻を特定し、メモリ４１に記憶する。
　（使用例）
　図５は、体動検出装置１００の使用例を説明するための図である。
　図５を参照して、体動検出装置１００は、一例として就寝中の被測定者の近傍（たとえば枕元）に設置される。その状態で測定動作が行なわれることで、ドップラーセンサである体動センサ３１から電波が出力される。
　体動センサ３１から出力された電波は就寝中の被測定者の主に胸元、肩、などの辺りに到達し、そこからの反射波の周波数の変化がセンサ信号として制御部４０に出力される。制御部４０は、この周波数の変化に基づいて、就寝中の被測定者の胸の動きや寝返りなどの体動を検出し、その検出結果に基づいて、睡眠のレベルを判別する。
　（機能構成）
　図６は、体動検出装置１００において睡眠のレベルを判別するための機能構成の具体例を示すブロック図である。図６に表わされる各機能は、主に、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されるプログラムを実行することによってＣＰＵ４１上に形成されるものであるが、少なくとも一部が電気回路などのハードウェア構成によって形成されてもよい。
　図６を参照して、体動検出装置１００は、センサ３０からのセンサ信号の入力を受付けるための入力部４０１と、そのセンサ信号に基づいて単位期間の睡眠状態を判別するための睡眠状態計測部４０２と、メモリ４２から表示データを読み出すための読出部４０６と、読み出された表示データを表示部２０に表示させる処理を実行するための表示制御部４０７と、通信部５０でユーザ端末２００に対して送信する処理を実行するための通信制御部４０８とを含む。
　また、体動検出装置１００は、ボタン群１０に含まれる各種ボタンからの入力情報を処理するための入力情報処理部４１０を含む。
　図６の例では、入力部４０１が、センサ３０からのセンサ信号を直接受け取るものとしているが、センサ信号はメモリ４２の所定領域に一時的に記憶され、入力部４０１は表示のための動作を行なう際にそこから読み出すようにしてもよい。
　（睡眠状態の判別）
　睡眠状態計測部４０２での睡眠状態の判別方法について説明する。
　図７は、ドップラーセンサである体動センサ３１からのセンサ信号の具体例を示す図である。なお、図７には、体動センサからの搬送波と被測定者の表面からの反射波との位相の変位量に関係する電圧値の時間変化が示されている。
　図７を参照して、センサ信号で表わされる波形は、被測定者の呼吸に伴う体動（胸の動き）を表わす波形（以下、呼吸波形とも称する）と、寝返りなどの呼吸以外の体動（身体の動き）を表わす波形（以下、体動波形とも称する）とを含む合成波である。
　図８は、図７に表わされた波形から分離された呼吸波形および体動波形の具体例を示す図である。
　安定した「睡眠」であるときのヒトの呼吸波形は周期性を有する。したがって、呼吸波形の周期性が所定範囲内である場合、すなわち、その周期のばらつきが所定範囲内であるときには、概ね、安定した「睡眠」であると言える。
　また、安定した「睡眠」であるとき、寝返りなどの呼吸以外の体動は生じ難い。したがって、体動波形の振幅が所定範囲内であるときには概ね安定した「睡眠」であると言え、所定範囲以上となった場合には体動が生じているために安定した「睡眠」ではないと言える。
　したがって、ある期間については、その期間における呼吸波形の周期性や呼吸以外の体動の大きさに基づいて被測定者が安定した「睡眠」にあるか否かを判別することができる。なお、この例では、呼吸波形と体動波形との両波形を用いて判別するものとしているが、少なくとも一方の波形のみを用いてもよい。
　図６に示されるように、睡眠状態計測部４０２は、判別部４０２１と補正部４０２２とを含む。
　判別部４０２１は、図７に示された入力されたセンサ信号に基づく波形を、図８（Ａ）および図８（Ｂ）に示される呼吸波形と体動波形とに分離する。そして、それぞれの波形に基づいて、予め規定された単位期間（図７の期間ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，ｔ５）ごとに、被測定者が安定した「睡眠」にあるか否かを判別する。ここでの単位期間は、たとえば３０秒や１分程度が挙げられる。すなわち、呼吸波形の単位期間ｔ１における周期のばらつきが予め設定されているしきい値よりも小さい場合には、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性が見られると判断する。また、体動波形の単位期間ｔ１における振幅が予め設定されているしきい値よりも大きいか小さいかを判断する。
　そして、判別部４０２１は、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性があり、かつ体動波形の振幅がしきい値よりも小さい場合に、単位期間ｔ１の当該被測定者の睡眠状態を「睡眠」（Ｓ）であると判別する。一方、判別部４０２１は、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性がなく、かつ体動波形の振幅がしきい値よりも大きい場合に、単位期間ｔ１の当該被測定者の睡眠状態を「覚醒」（Ｗ）であると判別する。なお、いずれか一方の条件のみが満たされている場合、つまり、単位期間ｔ１における呼吸波形に周期性があるか、または、体動波形の振幅がしきい値よりも小さい場合に、「覚醒」と判別するようにしてもよい。
　また、判別部４０２１は、体動センサ３１から出力された電波が届く範囲における被測定者の有無を判別しても良い。
　このような判別は、たとえば、センサ信号に基づく波形を上記したように呼吸波形と体動波形に分離した後、呼吸波形または体動波形のいずれかにおいて、当該波形の振幅が特定の値よりも小さい状態が特定の時間（たとえば、３０秒間）継続した場合に、判別部４０２１は、上記範囲に被測定者が存在しないと判断する。そして、それ以外の場合には、上記範囲に被測定者が存在していると判断する。なお、判別部４０２１は、被測定者の有無の状態を、被測定者が存在すると判断した場合には状態（Ｅ）と判別し、被測定者が存在しない（離床した）と判断した場合には状態（Ａ）と判別する。
　図９は、判別部４０２１での判別結果の具体例を示す図である。図９に示されるように、判別部４０２１は、入力されたセンサ信号に基づく波形の単位期間ごとに、睡眠の状態が「睡眠」であるか「覚醒」であるかを判別する。
　睡眠状態計測部４０２は、上記のように単位期間ごとの睡眠の状態を判別した後、その結果をメモリ４２に格納する。 
　読出部４０６は、格納された単位期間ごとの判別を結果を読み出し、通信制御部４０８に送信する。
　通信制御部４０８は、通信部５０に、当該判別結果をサーバ５００へ送信させる。
　これにより、サーバ５００は、単位期間ごとの睡眠状態の判別結果を取得する。
　＜サーバ＞
　（ハードウェア構成）
　図１０を参照して、サーバ５００は、当該サーバ５００の動作を全体的に制御する制御部５４０を含む。サーバ５００は、さらに、操作部５１０、表示部５２０、および通信部５５０を含む。これらは、いずれも、制御部４０に接続される。
　サーバ５００は、たとえば汎用のパーソナルコンピュータによって実現され得る。
　操作部５１０は、キーボードやマウス等の操作用デバイスによって実現され得る。そして、操作部５１０は、外部からの操作によって発生する操作信号を、制御部５４０に対して出力する。
　制御部５４０は、全体制御を行なうためのＣＰＵ５４１と、ＣＰＵ５４１で実行されるプログラムなどを記憶するためのメモリ５４２とを含む。
　なお、制御部５４０は、ＣＰＵ５４１がメモリ５４２に記憶されているプログラムを実行し、入力された操作信号およびセンサ信号を用いて演算を実行することで、後述する睡眠のレベルの判別等の処理を実行する。
　メモリ５４２は、サーバ５００に対して、固定されていても良いし、着脱可能な記憶媒体によって実現されても良い。記憶媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、メモリカード、ＦＤ、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、ＭＯ、ＭＤ、ＩＣカード（メモリカードを除く）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどの、不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。
　通信部５５０は、たとえばＬＡＮカードによって実現される。サーバ５００は、通信部５５０を介して、体動検出装置１００およびユーザ端末２００と通信する。
　（機能構成）
　図１１は、サーバ５００の機能構成の一例を示す図である。
　本実施の形態では、体動検出装置１００では、睡眠状態計測部４０２で、単位期間ごとの睡眠の状態が検出される。そして、当該検出結果は、データ転送部５１によって、サーバ５００へと送信される。データ転送部５１とは、読出部４０６、通信制御部４０８、および、通信部５０を含む。
　サーバ５００は、その機能として、睡眠状態記憶部５０１、睡眠パターン指標算出部５０２、睡眠パターン指標データベース操作部５０３、睡眠パターン指標データベース５０４、および、睡眠パターン判定部５０５を含む。
　睡眠パターン指標算出部５０２、睡眠パターン指標データベース操作部５０３、および、睡眠パターン判定部５０５は、たとえばＣＰＵ５４１がプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの少なくとも一部が、専用のハードウェア部品によって実現されても良い。睡眠状態記憶部５０１および睡眠パターン指標データベース５０４は、メモリ５４２によって実現される。
　睡眠状態記憶部５０１は、体動検出装置１００から受信した睡眠状態の検出結果等を記憶する。睡眠パターン指標算出部５０２は、受信した検出結果についての、１日ごとの結果についての処理を行なう（後述する図１５参照）。睡眠パターン指標データベース操作部５０３は、上記した１日ごとの処理結果を、睡眠パターン指標データベース５０４に格納する。睡眠パターン判定部５０５は、睡眠パターン指標データベース５０４に格納された２週間分の検出結果やその処理結果に基づいて、被測定者の睡眠パターンについての判定を行なう（後述する図１７参照）。
　なお、本実施の形態では、サーバ５００では、１日ごとに睡眠状態についてのデータが処理されるとともに、複数日分（一定期間分）のデータも処理される。本実施の形態において、「複数日」の一例として「２週間」が挙げられているが、「複数日」の長さはこれに限定されない。これより長い場合も短い場合もあり得る。なお、本明細書では、測定が行なわれる「複数日」が、「一定期間」と表現される場合もある。
　また、本実施の形態では、測定として、人の睡眠に関する測定が行なわれる。したがって、「各日」等の日は、厳密には当該計測対象となる時刻が属する日に対応しない場合がある。たとえば、平成２３年１月１日の睡眠として、１月１日の午後１１時から１月２日の午前６時まで被測定者が睡眠をとった場合、この測定結果は、その後半が１月２日に含まれる場合でも、１月１日の結果として扱われる。本実施の形態では、上記したように、複数日分の測定結果として２週間分の測定結果が用いられる。ここで、厳密には、１月１日から２週間分の測定結果を取得するためには、測定は、１月１日の夜から、その２週間後の１月１５日の朝まで、つまり、２週間に１日を加えた期間にかけて行なわれる場合が有り得る。
　睡眠パターン判定部５０５による判定結果は、たとえばユーザ端末２００からの要求に応じて、ユーザ端末２００へ送信される。ユーザ端末２００では、当該判定結果が表示される。
　＜睡眠のレベルの決定＞
　上記したように、サーバ５００は、体動検出装置１００から、単位期間ごとの睡眠状態の判別結果を受信する。そして、制御部５４０は、上記した睡眠状態の判別結果に基づいて、睡眠のレベルを決定する。
　なお、睡眠のレベルの決定の前に、制御部５４０は、隣接する単位期間の判別結果に応じて、当該単位期間の判別結果を補正する。このような補正は、実際には、被験者が床に存在していながら寝返りをする等により一定期間体動検出装置１００の受信信号が弱まり、単位期間あたりの判別結果が「不明」となることを考慮したものである。また、このような補正は、一連の覚醒状態中に、実際に、一定期間離床して計測範囲外に存在している場合に単位期間の判別結果に「覚醒」と「不明」が混在することを考慮したものでもあり得る。
　図１２（Ａ）～図１２（Ｃ）は、サーバ５００における、睡眠状態の判別結果の補正および睡眠のレベルの決定を説明するための図である。
　図１２（Ａ）には、体動検出装置１００から送信された睡眠状態の判別結果が示されている。
　図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）を参照して、制御部５４０は、体動検出装置１００から受信したデータを、判別結果が連続して同一である単位期間ごとにブロックとして分割する。
　そして、ブロックを構成する単位期間の判定がある状態であり、かつ、当該ブロックに対してその前後に隣接するブロックが特定の状態でかつ同一な場合に、当該ブロックの判定を隣接するブロックの判別結果となるように補正する。また、当該ブロックの数および隣接するブロックの状態によっては補正を行なわない場合があっても良い。
　そして、サーバ５００では、上記単位期間が連続してなる所定期間について、各単位期間の判別結果に基づいて、睡眠のレベルが判別される。
　本実施の形態では、所定期間としては、たとえば５分や１０分程度が挙げられる。
　ここで、睡眠のレベルとは、「睡眠」「覚醒」「離床」の各状態と、呼吸の安定具合と、上記各状態における体動の有無、連続性とから定義される。具体例として、次にレベル１～５が挙げられる。
　レベル１：体動がなく、呼吸が安定している「睡眠」
　レベル２：単発的な体動がある「睡眠」
　レベル３：単発的な「覚醒」を伴う「睡眠」
　レベル４：連続的な体動がある「覚醒」
　レベル５：一定期間以上被験者が計測範囲外に存在する「離床」
　図１２（Ｃ）は、各所定期間ごとの睡眠のレベルの判別結果の具体例を表わす図である。
　図１２（Ｃ）では、所定期間の例として、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３が示されている。
　ＣＰＵ５４１は、就寝・起床時刻などの時刻情報、単位期間当たりの判別結果または上記した各所定期間ごとの睡眠のレベルを用いて、被測定者についての睡眠の傾向についての判定を行なう。
　＜睡眠パターンの種類と判定基準＞
　本実施の形態では、サーバ５００は、就寝・起床時刻などの時刻情報、単位期間当たりの判別結果または上記のように判別された睡眠のレベルに基づいて、被測定者の睡眠に関する複数のパターンについての判定がなされる。図１３は、サーバ５００において判定されるパターンの名称と判定基準の定義の一例を示す図である。
　図１３を参照して、サーバ５００において判定されるパターンは、「寝つき困難」「早すぎる目覚め」「夜中の目覚め」「睡眠不足」「睡眠リズムの乱れ」および「ぐっすり睡眠」の６種類である。
　これらのうち、「寝つき困難」「早すぎる目覚め」「夜中の目覚め」については、１日ごとに一時的な判定がなされ、各日の判定結果に基づいて複数日についての最終的な判定がなされる。
　（寝つき困難）
　「寝つき困難」の各日の判定基準は、「計測開始後４０分間に『体動のない睡眠』判定が存在しない」というものである。具体的には、ＣＰＵ５４１は、「計測開始（後述する睡眠期間の開始）から４０分の間に上記したレベル１の判別結果が存在しない」という状況が生じたか否かを判断し、このような状況が生じた場合には、この日の被測定者が当該パターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。 
　また、「寝つき困難」の複数日の判定基準は、各日の判定において「寝つき困難」のパターンに該当した日が７日以上生じたか否かである。ＣＰＵ５４１は、当該パターンに該当した日が７日以上生じた場合に、最終的な判定結果として、被測定者が「寝つき困難」のパターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。なお、上記したように本実施の形態では、「複数日」の一例として２週間が設定されている。ただし、このパターンについては、最短で、測定開始から７日間で、最終的な判定結果が得られる。
　（早すぎる目覚め）
　「早すぎる目覚め」の各日の判定基準は、「計測終了前６０分間の総覚醒時間が３０分以上」というものである。具体的には、ＣＰＵ５４１は、「計測終了（後述する睡眠期間の終了）までの６０分の間に単位時間の判定が「睡眠」以外であると判定された時間の合計が３０分以上であった」という状況が生じたか否かを判断し、このような状況が生じた場合には、この日の被測定者が当該パターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。
　また、「早すぎる目覚め」の複数日の判定基準は、各日の判定において上記のような総覚醒時間についての閾値を超えた日が７日以上生じたか否かである。ＣＰＵ５４１は、当該パターンに該当した日が７日以上生じた場合に、最終的な判定結果として、被測定者が「早すぎる目覚め」のパターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。なお、上記したように本実施の形態では、「複数日」の一例として２週間が設定されている。ただし、このパターンについては、最短で、測定開始から７日間で、最終的な判定結果が得られる。
　（夜中の目覚め）
　「夜中の目覚め」の各日の判定基準は、「中途覚醒回数が３回以上」というものである。具体的には、ＣＰＵ５４１は、「後述する睡眠期間中、上記したレベル４が生じた区間が３区間以上であった」という状況が生じたか否かを判断し、このような状況が生じた場合には、この日の被測定者が当該パターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。ここで、「区間」とは、レベル４以外からレベル４となり再度レベル４以外に戻ることによって生じる。そして、このような区間の発生が、本実施の形態では「中途覚醒」の発生に相当する。そして、このパターンについての判定において、ＣＰＵ５４１は、連続する睡眠のレベルの判定結果において、レベル４以外からレベル４となり再度レベル４以外に戻るような変化の態様が３回以上出現したか否かを判断する。
　また、「夜中の目覚め」の複数日の判定基準は、各日の判定において上記のような中途覚醒の発生回数についての閾値を超えた日が７日以上生じたか否かである。ＣＰＵ５４１は、当該パターンに該当した日が７日以上生じた場合に、最終的な判定結果として、被測定者が「夜中の目覚め」のパターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。なお、上記したように本実施の形態では、「複数日」の一例として２週間が設定されている。ただし、このパターンについては、最短で、測定開始から７日間で、最終的な判定結果が得られる。
　（睡眠不足）
　サーバ５００では、さらに、「睡眠不足」「睡眠リズムの乱れ」および「ぐっすり睡眠」という名称のパターンについての判定がなされる。
　「睡眠不足」の判定基準は、「２週間の総就床時間の平均値が６時間未満」というものである。具体的には、ＣＰＵ５４１は、「各日についての後述する睡眠期間の長さに関し、複数日について平均値を算出し、当該平均値が６時間未満である」という状況が生じたか否かを判断し、そのような状況が生じたと判断すると、被測定者が「睡眠不足」のパターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。
　（睡眠リズムの乱れ）
　「睡眠リズムの乱れ」の判定基準は、「『２週間分の就寝時刻の標準偏差が２時間以上』または『２週間分の起床時刻の標準偏差が２時間以上』」というものである。具体的には、ＣＰＵ５４１は、複数日についての就寝時刻（後述する睡眠期間の開始時刻）の標準偏差と起床時刻（後述する睡眠期間の終了時刻）の標準偏差とを求め、これらの少なくとも一方が２時間以上であるという状況が生じたか否かを判断する。そして、そのような状況が生じたと判断すると、被測定者が「睡眠リズムの乱れ」のパターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。
　ここで、標準偏差の算出について説明する。
　図１４は、本実施の形態における起床時刻の標準偏差の算出方法を説明するための図である。
　図１４には、２週間分の起床時刻の標準偏差を算出するための式（１）が示されている。本実施の形態では、各日についての起床時刻の平均値からのずれ、および、平均値に基づいて、睡眠リズムの乱れ指標である標準偏差が算出される。なお、標準偏差の算出結果は、適宜四捨五入される場合もある。
　また、就寝時刻の標準偏差についても、上記した起床時刻の標準偏差と同様の態様で算出される。
　（ぐっすり睡眠）
　「ぐっすり睡眠」の判定基準は、「１日の睡眠に占める『体動のない睡眠』判定の割合の２週間の平均値が一定割合以上」というものである。具体的には、ＣＰＵ５４１は、複数日の各日について、睡眠期間の長さに対する、上記したレベル１と判別された所定期間の合計の長さの割合を算出し、複数日における当該割合の平均値を算出し、当該平均値がｘｘ％（予め設定された値）以上であるという状況が生じたか否かを判断する。そして、そのような状況が生じたと判断すると、被測定者が「ぐっすり睡眠」のパターンに該当すると判定する。一方、そのような状況が生じていない場合には、被測定者は当該パターンには該当しないと判定する。
　＜１日ごとの睡眠の傾向の判定処理＞
　図１５は、本実施の形態の睡眠評価システムにおいて、１日ごとの結果に対して実行される処理の内容を説明するための図である。
　図１５を参照して、睡眠評価システムでは、体動検出装置１００は、各日の少なくとも睡眠期間中の単位期間ごとの睡眠状態を検出し、サーバ５００へ送信する。
　本実施の形態において、睡眠期間とは、被測定者が寝ている期間をいう。睡眠期間は、被測定者の就寝によって開始され、起床によって終了する。体動検出装置１００では、ＣＰＵ４１は、たとえば、おやすみボタン１０Ｃが操作されたタイミングで就寝時刻を特定し、再度おやすみボタン１０Ｃが操作されたタイミングで起床時刻を特定する。つまり、このシステムでは、被測定者は、寝床に行き、読書等を行なった後、「さぁ、寝よう。」というタイミングでおやすみボタン１０Ｃを操作する。そして、眠る。そして目が覚めたときに、再度おやすみボタン１０Ｃを操作する。
　そして、サーバ５００では、体動検出装置１００から受信した睡眠状態の判別結果に基づいて、１日ごとに、「寝つき困難」「早すぎる目覚め」および「夜中の目覚め」についてのパターンの判定を行なう。判別結果には、上記したように、単位期間ごとの判別結果であり、「睡眠」（Ｓ）、「覚醒」（Ｗ）、および、「離床」（Ａ）が含まれ、さらに、これらのいずれにも判別されなかった単位期間についての「不明」（Ｕ）も含まれる。
　なお、睡眠評価システムでは、図１５に示されるように、体動検出装置１００からサーバ５００に、さらに、体動の大きさについてのデータ（たとえば、図８（Ｂ）に示されたような体動波形）が送信されても良い。この場合、サーバ５００では、当該体動波形をさらに用いて、被測定者に関するパターンの判定が行なわれる。
　また、サーバ５００では、被測定者についての各日における睡眠期間の睡眠状態の判別結果に基づいて、「睡眠不足」「睡眠リズムの乱れ」および「ぐっすり睡眠」についての指標が抽出される。
　「睡眠不足」についての各日の指標とは、総就床時間である。就床時間とは、睡眠期間の長さである。ＣＰＵ５４１は、睡眠期間の開始時刻と終了時刻の差を算出することにより、各日の就床時間を算出する。
　「睡眠リズムの乱れ」についての各日の指標とは、就寝時刻の標準偏差と起床時刻の標準偏差である。就寝時刻の一例としては、睡眠期間の開始時刻が挙げられる。起床時刻の一例としては、睡眠期間の終了時刻が挙げられる。
　「ぐっすり睡眠」についての各日の指標とは、睡眠期間の長さに対する、レベル１と判別された「所定期間」の長さの総和の比である。たとえば、ある日の判別結果として、睡眠期間の長さが６時間であり、所定期間が５分とされ、レベル１と判別された所定期間が３６個あるような結果が得られた場合を考える。この場合、レベル１と判別された所定期間の長さの総和は、５分の３６倍、つまり、１８０分（３時間）である。よって、上記した比は、５０％である。なお、レベル１と判別された「所定時間」の長さとは、体動検出手段において身体が動かなかったことを検出された時間の長さに相当する。
　図１６は、測定２日目から最終日の前日（本実施の形態では１３日目）までの、各日の処理内容を説明するための図である。
　上記したように、本実施の形態では、各日の睡眠状態の判別結果等に基づいて、「寝つき困難」「早すぎる目覚め」および「夜中の目覚め」については、各日の結果が各パターンに該当するか否かが判定可能であり、さらに、２日目～最終日前日では、各パターンについて、最終的な結果を導出するための判定も可能である。つまり、２日目～最終日前日では、それまでの各日の判定結果に基づいて、図１３を参照して説明した「複数日の判定基準」に該当するか否かの判定がなされる。
　＜複数日の睡眠の傾向の判定処理＞
　図１７は、被測定者に対して最終的な判定結果を提供する期間である複数日（一定期間）についての、睡眠の傾向を判定するための処理の内容を説明するための図である。
　各パターンについての最終的な判定結果は、たとえば測定期間の最終日（本実施の形態では、１４日目）に実行される。 
　サーバ５００では、複数日についての測定結果に基づいて、上記した６種類のパターンについての最終的な判定を行なう。
　具体的には、「寝つき困難」「早すぎる目覚め」および「夜中の目覚め」の各パターンについては、複数日分の「一日ごとの判定結果」に基づいて、最終的なパターンの判定を行なう。
　なお、これらのパターンについては、１日ごとに、その日までの「一日ごとの判定結果」に基づいて、最終的な判定が行なわれても良い。このように判定が行なわれた場合、上記したように、複数日の満了前である、最短４日間で、最終的な判定が完了する場合も有り得る。
　「睡眠不足」「睡眠リズムの乱れ」および「ぐっすり睡眠」については、各日の検出結果から取得される指標に基づいて、最終的なパターンの判定が行なわれる。
　図１７には、６種類のパターンのそれぞれについて、最終的な判定結果の一例が示されている。
　ＣＰＵ５４１は、出力処理として、判定用の結果を表示するためのデータの作成等を行なう。そして、このように作成されたデータ等を、判定結果としてユーザ端末２００へ送信する。
　なお、ＣＰＵ５４１は、上記した一定期間（複数日）が満了したことを条件として、ユーザ端末２００等の外部の装置へ判定結果を出力することが好ましい。つまり、本実施の形態では、「寝つき困難」「早すぎる目覚め」および「夜中の目覚め」については、一定期間の満了を待たずに、パターンの最終的な判定結果が確定する場合も有り得る。しかしながら、一部のパターンについて最終的な判定結果が確定したことを条件としてユーザ端末２００に提供された場合、ユーザによって、提供される時期が異なる等の不都合が生じる。したがって、一律に、サーバ５００は、すべてのパターンについての最終的な判定結果が確定したことを条件として、または、一定期間が満了したことを条件として、判定結果が出力されることが好ましい。
　＜判定結果の出力＞
　図１８は、上記した判定結果を表示するための画面の一例を示す図である。
　図１８の画面９００には、各パターンについて、被測定者の自覚の有無を表示するための欄９０１と、判定結果を表示するための欄９０２と、各パターンについての数値をグラフ化して表示するための欄９０３と、数値を直接的に表示するための欄９０４とを含む。
　欄９０１は、各パターンについてのチェックボックスを含む。また、当該チェックボックス内にはチェック印を表示させることができる。
　なお、図１８において、「寝つき困難」というパターンは「寝つき」で示され、「早すぎる目覚め」というパターンは「朝早く目覚める」で示され、「夜中の目覚め」というパターンは「夜中の目覚め」で示され、「睡眠不足」というパターンは「睡眠不足」で示され、「睡眠リズムの乱れ」というパターンは「リズム」で示され、そして、「ぐっすり睡眠」というパターンは「ぐっすり睡眠」で示されている。
　サーバ５００のＣＰＵ５４１は、ユーザ端末２００から、判定結果の要求とともに、各パターンについての自覚の有無を申告する情報の入力を受付ける。そして、ＣＰＵ５４１は、自覚が有ると申告されたパターンについては、対応するチェックボックスにチェック印を表示させ、自覚が無いと申告されたパターンについては、このようなチェック印は表示させない。
　本実施の形態では、画面９００が欄９０１を含むように、体動検出装置１００における検出結果が、被測定者からの自己申請された内容とともに表示される。これにより、被測定者に、各自の自己の睡眠に関する印象とともに計測結果を提供できるため、計測結果を被測定者自身の印象に残る形態で提供することができる。また、このような計測結果が被測定者を担当する医師に提供された場合には、当該医師は、被測定者の睡眠に関する治療方針をより的確に作成することができる。
　なお、サーバ５００からユーザ端末２００には、各チェックボックスを表示させる情報のみが送信されても良い。この場合、たとえば、ユーザ端末２００において、各パターンについての自覚の有無の申告の受付および各チェックボックスにチェック印を表示させるか否かの決定がなされる。
　欄９０２は、各パターンについての、該当する／しないを表示する。欄９０２の各パターンに対応する部分には、笑顔または泣き顔が表示されている。具体的には、図１８において、欄９０２の「朝早く目覚める」に対応する部分等に表示されているのが「笑顔」であり、欄９０２の「寝つき」に対応する部分等に表示されているのが「泣き顔」である。図１８において、「ぐっすり睡眠」以外のパターンについては、パターンに該当する場合に泣き顔が表示され、該当しない場合には笑顔が表示される。これらのパターンは、該当しない方が好ましい睡眠といえるからである。一方、「ぐっすり睡眠」については、パターンに該当する場合には笑顔が表示され、該当しない場合には泣き顔が表示される。このパターンは、該当する方が好ましいパターンだからである。
　欄９０４の各パターンに対応する部分の表示内容について説明する。
　「寝つき」の部分には、各日の判別結果における、計測開始からレベル１の判別結果が初めて出現するまでの時間の平均値が示される。
　「朝早く目覚める」の部分には、各日の判別結果における、計測終了までの６０分の間に単位期間の判別結果として「睡眠」以外と判定された時間の合計の平均値が表示される。
　「夜中の目覚め」の部分には、各日の判別結果における、中途覚醒について上記した「区間」が発生した回数の平均値が表示される。
　「睡眠不足」の部分には、各日の判別結果における、睡眠期間の長さの平均値が表示去れる。
　「リズム」の部分には、各日の判別結果における、図１４に記載された起床時刻の平均値からのずれの平均値（または、就寝時刻の平均値からのずれ）が表示される。
　「ぐっすり睡眠」の部分には、図１５を参照して説明したような「ぐっすり睡眠」についての各日の指標の平均値が表示される。
　＜その他の変形例等＞
　以上説明した本実施の形態では、体動検出装置１００において被測定者の体動が検出され、当該検出の結果がサーバ５００へ送信され、そして、サーバ５００において、睡眠についての６種類のパターンについての判定がなされた。この場合、サーバ５００によって、睡眠評価装置が実現される。また、たとえばサーバ５００の通信部５５０によって、取得手段が構成される。
　なお、体動検出装置１００がサーバ５００の機能を備え、体動検出装置１００自体が、このようなパターンについての判定を行なっても良い。そして、この場合、体動検出装置１００から、直接、ユーザ端末２００に対して、図１８に示されたような判定結果を表示するための情報が送信される。この場合、体動検出装置１００によって、睡眠評価装置が構成される。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　３０　センサ、３１　体動センサ、４０，５４０　制御部、４１，４２，５４２　メモリ、５０，５５０　通信部、５１　データ転送部、６０　タイマ、１００　体動検出装置、２００　ユーザ端末、４０１　入力部、４０２　睡眠状態計測部、４０６　読出部、４０７　表示制御部、４０８　通信制御部、４１０　入力情報処理部、５００　サーバ、５０１　睡眠状態記憶部、５０２　睡眠パターン指標算出部、５０３　睡眠パターン指標データベース操作部、５０４　睡眠パターン指標データベース、５０５　睡眠パターン判定部、５１０　操作部。 

Claims (6)

  1. 　寝床上の被測定者の身体の動きについての検出結果を取得するための取得部と、
    　前記検出結果に基づいて、１日ごとの被測定者の睡眠状態を判定するための第１の判定部と、
    　前記第１の判定部による複数日についての判定結果に基づいて、前記被測定者の睡眠状態の傾向を判定するための第２の判定部とを備える、睡眠評価装置。
  2. 　寝床上の被測定者の身体の動きを検出するための体動検出部と、
    　前記体動検出部の検出結果に基づいて、１日ごとの被測定者の睡眠状態を判定するための第１の判定部と、
    　前記第１の判定部による複数日についての判定結果に基づいて、前記被測定者の睡眠状態の傾向を判定するための第２の判定部とを備える、睡眠評価装置。
  3. 　前記第２の判定部は、複数の項目について、前記被測定者の睡眠状態の傾向を判定し、
    　前記複数の項目は、判定に要する期間が互いに異なる項目を含む、請求項１または請求項２に記載の睡眠評価装置。
  4. 　前記第２の判定部は、前記第１の判定部が判定を開始してから、前記複数の項目のすべての項目についての判定に要する期間が満了したことを条件として、前記被測定者の睡眠状態の傾向を報知する、請求項３に記載の睡眠評価装置。
  5. 　前記第２の判定部によって前記傾向を判定される項目は、睡眠時間に対する、前記検出結果において身体が動かなかったことを検出された時間の割合に基づく項目を含む、請求項１～請求項４のいずれかに記載の睡眠評価装置。
  6. 　被測定者の睡眠を評価するためのコンピュータにおいて実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、
    　体動検出部において検出される、寝床上の被測定者の身体の動きについての検出結果を取得するためのステップと、
    　前記体動検出部の検出結果に基づいて、１日ごとの被測定者の睡眠状態を判定するステップと、
    　前記睡眠状態の複数日についての判定結果に基づいて、前記被測定者の睡眠状態の傾向を判定するステップとを実行させる、睡眠評価用プログラム。 
PCT/JP2012/077093 2011-10-31 2012-10-19 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム WO2013065504A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE112012004543.2T DE112012004543T5 (de) 2011-10-31 2012-10-19 Schlafauswertungsvorrichtung und Programm für die Schlafauswertung
US14/354,184 US20140276245A1 (en) 2011-10-31 2012-10-19 Sleep evaluation device and program for sleep evaluation
CN201280053493.4A CN103906467B (zh) 2011-10-31 2012-10-19 睡眠评价装置及睡眠评价方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011-238571 2011-10-31
JP2011238571A JP5788293B2 (ja) 2011-10-31 2011-10-31 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013065504A1 true WO2013065504A1 (ja) 2013-05-10

Family

ID=48191859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/077093 WO2013065504A1 (ja) 2011-10-31 2012-10-19 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20140276245A1 (ja)
JP (1) JP5788293B2 (ja)
CN (1) CN103906467B (ja)
DE (1) DE112012004543T5 (ja)
WO (1) WO2013065504A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160317099A1 (en) * 2014-01-17 2016-11-03 Nintendo Co., Ltd. Display system and display device
US11974847B2 (en) 2014-08-07 2024-05-07 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11648373B2 (en) 2013-07-08 2023-05-16 Resmed Sensor Technologies Limited Methods and systems for sleep management
WO2015006364A2 (en) * 2013-07-08 2015-01-15 Resmed Sensor Technologies Limited Method and system for sleep management
JP7083803B2 (ja) * 2013-07-08 2022-06-13 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 睡眠管理の方法及びシステム
JP6337972B2 (ja) * 2014-10-31 2018-06-06 富士通株式会社 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置
JP6369558B2 (ja) 2014-10-31 2018-08-08 富士通株式会社 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置
WO2016087709A1 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Beddit Oy Sleep measurement computer system
JP6485037B2 (ja) * 2014-12-25 2019-03-20 オムロン株式会社 睡眠改善システム及びこのシステムを用いた睡眠改善方法
JP2016122348A (ja) * 2014-12-25 2016-07-07 オムロン株式会社 生活習慣改善装置及び生活習慣改善方法並びに生活習慣改善システム
JP6353783B2 (ja) * 2014-12-26 2018-07-04 ユニ・チャーム株式会社 育児支援のために用いられるプログラム、育児支援方法、及び育児支援システム
AU2015379572B2 (en) 2015-01-27 2018-09-27 Apple Inc. A system for determining the quality of sleep
WO2016122143A1 (en) * 2015-01-28 2016-08-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for improving and monitoring sleep
WO2017029284A1 (en) * 2015-08-14 2017-02-23 Resmed Sensor Technologies Limited Digital range gated radio frequency sensor
EP4223217A3 (en) 2016-08-12 2023-12-27 Apple Inc. Vital signs monitoring system
CN106361282A (zh) * 2016-08-31 2017-02-01 珠海多士科技有限公司 睡眠质量检测方法与系统
KR101883226B1 (ko) * 2016-12-30 2018-07-30 (주)더블유알티랩 레이더를 이용하여 수면 효율을 측정하는 방법 및 장치
KR102350493B1 (ko) * 2017-05-19 2022-01-14 삼성전자주식회사 수면과 관련된 정보를 결정하기 위한 전자 장치 및 방법
CN110612060B (zh) 2017-05-22 2022-09-02 苹果公司 用于生理测量的多元件压电传感器
CN107184217A (zh) * 2017-07-06 2017-09-22 深圳市新元素医疗技术开发有限公司 一种昼夜节律分析方法
JP6945383B2 (ja) * 2017-08-09 2021-10-06 オムロンヘルスケア株式会社 評価依頼プログラム、評価依頼方法、及びコンピュータ装置
WO2019039261A1 (ja) * 2017-08-22 2019-02-28 国立大学法人大阪大学 睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラム
JP7002071B2 (ja) * 2017-09-12 2022-01-20 東洋紡株式会社 睡眠障害を判別するための方法および装置
USD861176S1 (en) * 2017-09-29 2019-09-24 Lg Electronics Inc. Sleep tracker
JP7066389B2 (ja) * 2017-12-07 2022-05-13 パラマウントベッド株式会社 姿勢判定装置
KR102172606B1 (ko) * 2018-05-21 2020-11-03 (주)하이디어 솔루션즈 동작패턴 추적 장치 및 그 방법
JP7502195B2 (ja) 2018-12-28 2024-06-18 南 紀之 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および情報処理システム
USD916082S1 (en) * 2019-03-25 2021-04-13 Koko Home, Inc. Wireless sensor transmitter and receiver apparatus
USD915401S1 (en) * 2019-03-25 2021-04-06 Koko Home, Inc. Modular sensing and transmitting apparatus and housing assembly
CN112617821B (zh) * 2020-12-30 2022-05-17 山东沃尔德生物技术有限公司 老年人着床、离床监测系统及监测方法
KR102342361B1 (ko) * 2021-05-21 2021-12-21 이정인 7.83Hz 주파수 수면 유도 장치
WO2023084366A1 (en) * 2021-11-10 2023-05-19 Resmed Sensor Technologies Limited Enhanced wearable sensing

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007195823A (ja) * 2006-01-27 2007-08-09 Daikin Ind Ltd 睡眠情報提供システム

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005209143A (ja) * 2003-12-24 2005-08-04 Kao Corp 睡眠改善アドバイスプログラム
JP4598581B2 (ja) * 2005-03-31 2010-12-15 クロイ電機株式会社 睡眠日誌作成支援装置
JP4670512B2 (ja) * 2005-06-30 2011-04-13 ダイキン工業株式会社 睡眠判定アドバイス装置
JP2007244597A (ja) * 2006-03-15 2007-09-27 Toshiba Corp 睡眠判定方法及び睡眠判定装置
JP4825586B2 (ja) * 2006-05-30 2011-11-30 東芝コンシューマエレクトロニクス・ホールディングス株式会社 睡眠モニタ装置
US20110144455A1 (en) * 2007-08-31 2011-06-16 Bam Labs, Inc. Systems and methods for monitoring a subject at rest
JP2009028352A (ja) * 2007-07-27 2009-02-12 Daikin Ind Ltd 睡眠情報提供システム
JP5109549B2 (ja) * 2007-09-20 2012-12-26 ソニー株式会社 生体リズムの評価機能を有する携帯型電子機器
JP5775868B2 (ja) * 2009-06-04 2015-09-09 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 不眠症のための行動療法を提供するシステム及びその制御方法
CN105342563B (zh) * 2009-07-16 2019-03-05 瑞思迈有限公司 睡眠状况的检测
GB2471903A (en) * 2009-07-17 2011-01-19 Sharp Kk Sleep management system for monitoring sleep quality and making recommendations for improvement
JP2011067241A (ja) * 2009-09-24 2011-04-07 Aisin Seiki Co Ltd 睡眠評価システム
US20110230790A1 (en) * 2010-03-16 2011-09-22 Valeriy Kozlov Method and system for sleep monitoring, regulation and planning
JP5017414B2 (ja) * 2010-04-12 2012-09-05 株式会社東芝 睡眠状態計測装置、睡眠状態計測方法及び睡眠状態計測システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007195823A (ja) * 2006-01-27 2007-08-09 Daikin Ind Ltd 睡眠情報提供システム

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160317099A1 (en) * 2014-01-17 2016-11-03 Nintendo Co., Ltd. Display system and display device
US10504617B2 (en) 2014-01-17 2019-12-10 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method
US10504616B2 (en) * 2014-01-17 2019-12-10 Nintendo Co., Ltd. Display system and display device
US10777305B2 (en) 2014-01-17 2020-09-15 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, server system, information processing apparatus, and information processing method
US10847255B2 (en) 2014-01-17 2020-11-24 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing server, storage medium storing information processing program, and information provision method
US11026612B2 (en) 2014-01-17 2021-06-08 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method
US11571153B2 (en) 2014-01-17 2023-02-07 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method
US11974847B2 (en) 2014-08-07 2024-05-07 Nintendo Co., Ltd. Information processing system, information processing device, storage medium storing information processing program, and information processing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP5788293B2 (ja) 2015-09-30
DE112012004543T5 (de) 2014-08-07
CN103906467A (zh) 2014-07-02
US20140276245A1 (en) 2014-09-18
JP2013094340A (ja) 2013-05-20
CN103906467B (zh) 2016-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5788293B2 (ja) 睡眠評価装置および睡眠評価用プログラム
US20210193275A1 (en) Contactless and minimal-contact monitoring of quality of life parameters for assessment and intervention
JP5724479B2 (ja) 睡眠評価装置および睡眠評価方法
JP5740006B2 (ja) 呼吸測定システム及びｒｅｍ睡眠判定システム
RU2689177C1 (ru) Устройство для контроля сна
US8933809B2 (en) Sleep evaluation device and display method for sleep evaluation device
JP5307084B2 (ja) ユーザの睡眠を管理するための方法およびシステム
CN105361858B (zh) 一种血压数据处理的方法及可穿戴设备
JP5749121B2 (ja) 睡眠状態評価装置、睡眠状態評価システム及びプログラム
JP2010099173A (ja) 多人数用の睡眠管理システムおよび多人数用の睡眠管理方法
JP5803169B2 (ja) 睡眠評価装置および睡眠評価方法
JP2014039586A (ja) 睡眠改善支援装置
Gaiduk et al. Sensor-mesh-based system with application on sleep study
JP2017123989A (ja) 情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法
JP7247302B2 (ja) 睡眠状態評価装置
de Morais et al. A lightweight method for detecting sleep-related activities based on load sensing
Romano et al. Sleep tracker and smartphone: strengths and limits to estimate sleep and sleep-disordered breathing
Williams Investigating the Relationship between Sleep and Wake Behavior Using Machine Learning and Smart Home Sensors
Kameyama et al. The development of a system for sleep care and its applications

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12845655

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14354184

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 112012004543

Country of ref document: DE

Ref document number: 1120120045432

Country of ref document: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12845655

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1