JP2024047390A - 仮眠装置 - Google Patents

Abstract

【課題】眠気及び脳疲労を軽減させた身体状態で対象者を目覚めさせる仮眠装置を得る。【解決手段】対象者に装着したセンサで検出した当該対象者の生体情報を取得する生体情報計測部５２と、当該対象者の睡眠開始時刻、睡眠時間、及び前記生体情報に基づいて、当該対象者の睡眠深度、及び睡眠変数を算出する睡眠変数算出部５４と、当該対象者の睡眠開始時刻、睡眠時間、覚醒時の行動量、睡眠深度、及び睡眠変数に基づいて当該対象者の覚醒後の行動量を予測する予測モデル６０と、予測した行動量に基づいて睡眠中の当該対象者に刺激提示を行う刺激提示部２２と、を含む。【選択図】図２

Description

本発明は、対象者の眠気及び脳疲労を軽減させる仮眠装置に関する。

睡眠による疲労の軽減効果がどの程度のものであるかを客観的に判断することは容易ではない。特許文献１には、利用者の睡眠状況に基づいて睡眠を取るべき時間帯を提示することで、勤務中における眠気の発生を予防する発明が開示されている。

特開２００７－１６４３６６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、対象者の睡眠時間、睡眠特性及び質問に対する対象者の回答等に基づいて利用者の睡眠状況に問題があるか否かを判定している。特許文献１における睡眠特性は、３回以上の睡眠分断日数や、最終就床時刻の平均値およびその標準偏差値等であり、対象者の心拍数、血圧、及び体温等の身体状態をデータに基づいた客観的な評価がなされていないという問題があった。

本発明は、上記事実を考慮し、眠気及び脳疲労を軽減させた身体状態で対象者を目覚めさせる仮眠装置を得ることを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１に記載の仮眠装置は、対象者に装着したセンサで検出した前記対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、前記対象者の睡眠態様、及び前記生体情報に基づいて、前記対象者の睡眠深度、及び睡眠変数を算出する睡眠変数算出部と、少なくとも前記対象者の睡眠深度及び睡眠変数に基づいて前記対象者の覚醒後の行動量を予測する行動量予測部と、前記予測した行動量に基づいて睡眠中の前記対象者に刺激提示を行う刺激提示部と、を含む。

請求項１に記載の仮眠装置によれば、対象者の睡眠深度等に基づいて予測した当該対象者の覚醒後の行動量に基づいた刺激提示により、眠気及び脳疲労を軽減させた身体状態で対象者を目覚めさせることができる。

請求項２に記載の仮眠装置は、前記生体情報は、前記対象者の脳波、心拍数、血圧、呼吸、皮膚電位、体温、及び眼球運動を含み、前記睡眠変数は、前記対象者の睡眠開始からの時間、所定の睡眠深度の累積時間、及び所定の睡眠深度の継続時間を含む。

請求項２に記載の仮眠装置によれば、対象者の脳波、心拍数、血圧、呼吸、皮膚電位、体温、及び眼球運動を含む生体情報、並びに当該対象者の睡眠開始からの時間、所定の睡眠深度の累積時間、及び所定の睡眠深度の継続時間を含む睡眠変数の多変量によって当該対象者の行動量を予測する。

請求項３に記載の仮眠装置は、前記刺激提示部は、前記予測した行動量が所定の閾値未満の場合に前記対象者に刺激提示を行うことにより、前記対象者の睡眠深度を変更する。

請求項３に記載の仮眠装置によれば、予測した行動量が所定の閾値未満で、覚醒後の対象者に睡眠慣性が生じ得る場合に、当該対象者に刺激提示をすることにより、当該対象者の睡眠深度を変更して、眠気及び脳疲労を軽減させた身体状態で対象者を目覚めさせることができる。

請求項４に記載の仮眠装置は、前記予測した行動量に基づいて前記対象者の睡眠慣性の継続時間を算出する睡眠慣性継続時間算出部と、覚醒後の前記対象者に対して前記算出した睡眠慣性の継続時間を通知する通知部と、をさらに備える。

請求項４に記載の仮眠装置は、覚醒後の行動量が低下した状態である睡眠慣性の継続時間を対象者に通知することにより、当該対象者の行動の自粛を促すことができる。

請求項５に記載の仮眠装置は、前記通知部は、前記睡眠慣性の継続時間に基づいて、所定の行動の制限を前記対象者に通知すると共に、前記睡眠慣性継続時間算出部が、前記睡眠慣性の継続時間に基づいて推定した睡眠慣性の影響が最も小さくなるタイミングを前記対象者に通知する。

請求項５に記載の仮眠装置によれば、対象者に、車両の運転等の所定の行動の制限を通知すると共に、所定の行動の制限が解除されるような、睡眠慣性の影響が最も小さくなるタイミングを通知することができる。

以上説明したように、本発明に係る仮眠装置によれば、眠気及び脳疲労を軽減させた身体状態で対象者を目覚めさせることが可能となる。

本実施形態に係る仮眠装置の構成の一例を示した概略図である。 本実施形態に係る制御部の機能ブロック図の一例である。 （Ａ）は、睡眠時間に対する行動量の変化を示した概略であり、（Ｂ）は、中途覚醒時間に対する行動量の変化を示した概略図であり、（Ｃ）は、浅い眠りの継続時間に対する行動量の変化を示した概略図であり、（Ｄ）は睡眠時間に占めるレム睡眠の割合に対する行動量の変化を示した概略図である。 最小二乗法等の既知の方法を用いて睡眠時間等の変数に対する行動量の変化を更新した場合を示した説明図である。 浅い眠りの継続時間、及びレム睡眠の割合から覚醒後の行動量を予測する予測マップの一例である。 （Ａ）は、睡眠深度に関する説明図であり、（Ｂ）は、図６（Ａ）の拡大図である。

以下、図１を用いて、本実施形態に係る仮眠装置１００について説明する。図１に示した仮眠装置１００は、ネットワークへの常時接続機能を備えた、スマートフォン等の無線通信が可能な携帯デバイス類３４を介して取得した対象者３０のデータに基づいて算出した対象者３０の睡眠深度、及び睡眠変数と、予め設定されている睡眠時刻と、睡眠変数の目標値とから推定した対象者３０が目覚めた後の行動量から刺激提示部２２を制御する制御部１０を備える。

行動量は種々の定義が存在するが、本実施形態では、ＭＥＴｓ（metabolic equivalents）数によって定義する。例えば、１．０～３．０ＭＥＴｓ 未満の身体活動は「低強度活動」で、例えば、座って（あるいは横になって）何かをしている場合の行動量である。３．０～６．０ＭＥＴｓ未満の身体活動は「中強度活動」で、例えば、歩行している場合の行動量である。そして６．０ＭＥＴｓ以上の身体活動は「高強度活動」で、例えば、ランニング等を行っている場合の行動量である。

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等の記憶部、及び入出力ポートを備えた一種のコンピュータである。

携帯デバイス類３４は、対象者３０が装着した頭部センサ３２Ａ、腕部センサ３２Ｃ、及び胸部センサ３２Ｂが各々検出したデータを受信し、受信したデータを、制御部１０に送信可能に構成されている。

刺激提示部２２は、制御部１０からの制御信号に基づいて対象者３０に光、音、振動、冷風、又は匂い等を提示して睡眠状態の対象者３０を目覚めさせる装置である。また、対象者３０が横たわっているシートバック２０に内蔵のローラーを動かす、シートバック２０に内蔵のエアバッグを膨らませる、若しくはシートバック２０を中折れさせる等によって対象者３０を起床させてもよい。

刺激提示部２２は、睡眠中の対象者３０を覚醒させるだけでなく、対象者３０の睡眠深度を任意に変化させる目的でも使用される。詳細は図６を用いて後述するが、刺激提示により、対象者３０の睡眠深度の位相を変化させることにより、睡眠深度の変化を促すことができる。

刺激提示部２２は、制御部１０から制御信号を受信する受信部を備えていてもよいが、携帯デバイス類３４が制御部１０から制御信号を受信し、携帯デバイス類３４が当該制御信号を刺激提示部２２に中継してもよい。

頭部センサ３２Ａは、例えば、対象者３０の脳波等を検出する。脳波は、頭部センサ３２Ａが備える電極により検出する。また、眼球運動を検出するために、動画撮影が可能なカメラである撮像部を用い、当該撮像部で対象者３０の両眼部分の画像を取得。取得した画像から対象者３０の眼球運動を抽出する。

胸部センサ３２Ｂ及び腕部センサ３２Ｃは、対象者３０の心拍数、血圧、呼吸、皮膚電位、及び体温等の自律神経活動を検出する。本実施形態では、胸部センサ３２Ｂ及び腕部センサ３２Ｃの両方を備えてもよいが、胸部センサ３２Ｂ及び腕部センサ３２Ｃいずれかを備えていてもよい。

図２は、本実施形態に係る制御部１０の機能ブロック図の一例である。覚醒時刻入力部５０では、睡眠を取る対象者３０の希望する睡眠時間、又は起床希望時刻（覚醒時刻）を取得する。睡眠時間、及び覚醒時刻は、スケジューラ等の外部記憶媒体から取得、又はキーボード及びマウス等の入力装置を用いて直接入力してもよい。入力がなく、かつ外部記憶媒体にも睡眠時間、及び覚醒時刻の記録がない場合は、ＨＤＤ等の記憶部に予め格納されている対象者３０の普段の起床時刻から設定する。睡眠時間、及び覚醒時刻は、生体情報計測部５２と予測モデル６０とに入力される。睡眠時間、及び覚醒時刻からは睡眠開始時刻が算出可能なので、予測モデル６０には睡眠態様として睡眠開始時刻、及び睡眠時間を入力してもよい。

生体情報計測部５２では、頭部センサ３２Ａ、胸部センサ３２Ｂ、及び腕部センサ３２Ｃで検出した対象者３０の脳波、心拍数、血圧、呼吸、皮膚電位、体温、及び眼球運動等の生体情報を取得する。例えば、頭部センサ３２Ａ、胸部センサ３２Ｂ、及び腕部センサ３２Ｃで検出した心拍数、血圧、及び呼吸の各々の信号の任意の周波数帯のパワースペクトルから心拍数、血圧、及び呼吸の各々を算出する。また、シートバック２０に実装した圧電素子等により検出した対象者３０の呼吸、心拍数、及び体動等の生体情報を取得してもよい。生体情報計測部５２で取得した対象者３０の生体情報は睡眠変数算出部５４と予測モデル６０とに入力される。

睡眠変数算出部５４では、入力された対象者３０の睡眠開始時刻、睡眠時間、及び生体情報から睡眠深度、及び睡眠変数等の特徴量を算出する。睡眠深度は、例えば、脳波を用いて国際判定基準で決定する。また、心拍数、血圧、呼吸、皮膚電位、体温、及び眼球運動等から睡眠深度を推定してもよい。睡眠深度は異なる指標の組み合わせで判断してもよい。例えば、対象者３０が覚醒状態から浅い眠りまでは皮膚電位で、浅い眠りから深い眠り、又はレム睡眠への変化は眼球運動で、対象者３０の睡眠深度を判断する。さらには、対象者３０の腹式呼吸から胸式呼吸への移行等の呼吸様式変化によって睡眠深度を判断してもよい。

睡眠変数算出部５４で算出する睡眠変数は、例えば、睡眠開始からの時間、所定の睡眠深度の累積時間、及び所定の睡眠深度の継続時間等である。

睡眠変数算出部５４で算出した睡眠深度、及び睡眠変数は、覚醒方法決定部５６、及び予測モデル６０に入力される。

予測モデル６０は、対象者３０が目覚めた後の行動量である予測行動量を予測する機械学習済みモデルである。予測モデルは、例えば、ＲＮＮ（回帰型ニューラルネットワーク）等の数理モデルに睡眠開始時刻、睡眠時間、生体情報、睡眠深度、及び睡眠変数等を教師データとして学習させ、学習後に入力された対象者３０の睡眠開始時刻、睡眠時間、覚醒時の行動量、睡眠深度、及び睡眠変数に基づいて対象者３０の予測行動量を予測する。

学習時に、予測モデル６０では、対象者３０の睡眠時間と対象者３０の起床後の行動量を蓄積していく。また、睡眠変数算出部５４で得られた睡眠変数も蓄積する。また、睡眠開始時刻により行動量は変化させてもよい。例えば、夜に比べて午前中の予測行動量は低く重み付けされる。睡眠と目覚めた後の行動量は個人毎に蓄積され、データから使用個人を特定して学習してもよい。学習の重み付けは、例えば、対象者３０が目覚めた後１０分、又は３０分における行動量の変化が顕著なデータに対して行う。

図３（Ａ）は、睡眠時間に対する行動量の変化を示した概略である。対象者３０の起床後の行動量は、睡眠時間に応じて単調増加を示すが、睡眠時間が長くなると、行動量は単調減少に転じることを示している。

図３（Ｂ）は、中途覚醒時間に対する行動量の変化を示した概略図である。対象者３０の起床後の行動量は、中途覚醒時間が長いほど低下することを示している。

図３（Ｃ）は、浅い眠りの継続時間に対する行動量の変化を示した概略図である。浅い眠りは、図６に示したように、レム睡眠よりも一段階深い睡眠である。

図３（Ｄ）は睡眠時間に占めるレム睡眠の割合に対する行動量の変化を示した概略図である。対象者３０の起床後の行動量は、睡眠時間に占めるレム睡眠の割合が大きいほど増大することを示している。

睡眠時間等の変数に対する行動量の変化は、新たなデータが追加される毎に更新する。行動量が変数である継続時間に対して線形的に変化するのであれば、図４に示したように、最小二乗法等の既知の方法を用いて睡眠時間等の変数に対する行動量の変化を更新する。

蓄積されたデータからの対象者３０の起床後の行動量予測は、多変量式として蓄積して、予測モデル６０の学習に供するほかに、図５に示したような予測マップを用いて予測してもよい。

覚醒方法決定部５６では、対象者３０を目覚めさせる方法を決定する。予測モデル６０で予測した予測行動量が所定の閾値未満の場合は、対象者３０に刺激を提示すると決定する。また、予測行動量が所定に閾値以上の場合は、対象者３０を起床させてマッサージを施す。所定の閾値は、例えば、中強度活動が可能な３．０ＭＥＴｓである。

刺激提示部２２は、対象者３０に刺激を提示する場合、対象者３０に光、音、振動、冷風、又は匂い等を提示して対象者３０の睡眠深度を変更する。対象者３０を起床させてマッサージを施す場合は、対象者３０が横たわっているシートバック２０に内蔵のエアバッグを膨らませる、若しくはシートバック２０を中折れさせる等によって対象者３０を起床させ、さらには、シートバック２０に内蔵のローラーを動かして対象者３０にマッサージを施す。

図６（Ａ）は、睡眠深度に関する説明図であり、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の拡大図である。図６（Ａ）に示したように、睡眠では、レム睡眠、浅い睡眠、及び深い睡眠が周期的に出現し、睡眠時間が長くなるにつれて深い睡眠の出現頻度が低下する。また、レム睡眠では、睡眠深度が最も浅くなる極値を示した後、睡眠深度が徐々に深くなる。

対象者３０が気分よく目覚めるには、睡眠深度が浅くなるように変化している際に目が覚めるのが望ましい。図６（Ａ）に示した場合は、睡眠深度が深くなりつつある状態で目が覚めたので睡眠慣性が生じ、対象者３０は十分に睡眠を取った実感を得にくい。その結果、対象者３０の行動量は低下しやすい。

図６（Ｂ）は、曲線１２０の状態で対象者３０が目覚めた場合、睡眠深度が深くなりつつある状態で目を覚ますことになるので、睡眠深度が浅くなりつつある時間１１０、１１２で上述のような刺激提示を行って対象者３０を目覚めさせる。時間１１０は、例えば、対象者３０が起床する時間の５分前程度であり、対象者３０が浅いノンレム睡眠でも睡眠深度が浅い状態となる時間である。時間１１０で１回目の刺激提示を行い、対象者３０の脳波にθ波が出現させる。さらに時間１１２で２回目の刺激提示を行うことにより、睡眠深度の変化を曲線１２２のようにして、曲線１２０のように睡眠深度が深くなりつつある際に目覚めることを防止する。

以上説明したように、本実施形態によれば、対象者３０の生体リズムに依存せずに、過去の睡眠経過とその後の行動量との関係に基づいて、対象者３０に対して刺激提示を行うことにより、十分に睡眠を取ったと実感できる目覚めが得られる。その結果、眠気及び脳疲労を軽減させた身体状態で対象者を目覚めさせることができる。

また、本実施形態によれば、自発覚醒により睡眠慣性が生じるような場合には、例えば覚醒５分前からθ波を出現させる刺激を対象者３０に提示して、覚醒後の行動量低下を防止して、十分に睡眠を取った実感が得られるようにできる。

また、本実施形態では、対象者３０の覚醒後の行動量を予測したが、これに限定されない。対象者３０の睡眠慣性の程度（例えば、継続時間）と、予測した行動量との相関性が明らかであれば、予測した行動量に基づいて対象者３０の睡眠慣性の継続時間を算出すると共に、算出した睡眠慣性の継続時間に基づいて睡眠慣性の影響が最も小さくなるタイミングを推定する睡眠慣性継続時間算出部を備えてもよい。

覚醒した対象者３０に対して算出した睡眠慣性の継続時間を通知すると共に、算出した睡眠慣性の継続時間に基づいて、例えば、安全に運転できるまで車両の運転を控えるように、対象者３０に所定の行動の制限を通知する通知部を備えてもよい。さらに通知部は、睡眠慣性の影響が最も小さくなるタイミングを対象者に通知してもよい。

なお、特許請求の範囲に記載の「生体情報取得部」は、明細書の発明の詳細な説明に記載の「生体情報計測部５２」に、特許請求の範囲に記載の「行動量予測部」は、明細書の発明の詳細な説明に記載の「予測モデル６０」に各々相当する。

１０ 制御部
２０ シートバック
２２ 刺激提示部
３０ 対象者
３２Ａ 頭部センサ
３２Ｂ 胸部センサ
３２Ｃ 腕部センサ
５０ 覚醒時刻入力部
５２ 生体情報計測部
５４ 睡眠変数算出部
５６ 覚醒方法決定部
６０ 予測モデル
１００ 仮眠装置

Claims (5)

1. 対象者に装着したセンサで検出した前記対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記対象者の睡眠態様、及び前記生体情報に基づいて、前記対象者の睡眠深度、及び睡眠変数を算出する睡眠変数算出部と、
   少なくとも前記対象者の睡眠深度及び睡眠変数に基づいて前記対象者の覚醒後の行動量を予測する行動量予測部と、
   前記予測した行動量に基づいて睡眠中の前記対象者に刺激提示を行う刺激提示部と、
   を含む仮眠装置。
2. 前記生体情報は、前記対象者の脳波、心拍数、血圧、呼吸、皮膚電位、体温、及び眼球運動を含み、
   前記睡眠変数は、前記対象者の睡眠開始からの時間、所定の睡眠深度の累積時間、及び所定の睡眠深度の継続時間を含む請求項１に記載の仮眠装置。
3. 前記刺激提示部は、前記予測した行動量が所定の閾値未満の場合に前記対象者に刺激提示を行うことにより、前記対象者の睡眠深度を変更する請求項２に記載の仮眠装置。
4. 前記予測した行動量に基づいて前記対象者の睡眠慣性の継続時間を算出する睡眠慣性継続時間算出部と、
   覚醒後の前記対象者に対して前記算出した睡眠慣性の継続時間を通知する通知部と、
   をさらに備える請求項１～３のいずれか１項に記載の仮眠装置。
5. 前記通知部は、前記睡眠慣性の継続時間に基づいて、所定の行動の制限を前記対象者に通知すると共に、前記睡眠慣性継続時間算出部が、前記睡眠慣性の継続時間に基づいて推定した睡眠慣性の影響が最も小さくなるタイミングを前記対象者に通知する請求項４に記載の仮眠装置。