JP2005152310A - 睡眠段階推定方法及びその方法を用いた装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 無拘束で得られる生体情報を利用し、国際的基準である睡眠の６段階に準拠した現在の睡眠段階が６段階のどこであるかを、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに推定する方法及びその方法を用いた装置を提供する。
【解決手段】 無拘束型生体センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報に基づき、睡眠の段階を名義的尺度で同定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、就寝中の被験者の睡眠状態を無侵襲, 無拘束, 無意識に計測して、国際的基準である６段階に準拠する睡眠段階を名義的尺度で同定する睡眠段階の推定方法並びにその方法を用いた監視装置及び介護支援装置に関する。

無拘束センサ手段による生体情報収集装置及びこの情報を用いた睡眠段階の推定方法に関連する先行技術文献としては次のようなものがある。

計測自動制御学会論文集VOL.36, No.11, P894-P900 「エアマットレス型無拘束生体計測の実用化研究」 計測自動制御学会論文集VOL.37, No.9, P821-P828 「無拘束エアマットレス型生体センサによる睡眠段階の推定」

特開2000-215「睡眠の深さ判定方法および判定装置」 特開2002-52010「就寝状態監視装置」

睡眠の質と量は、ヒトの心身の健康度に大きな影響をあたえる。睡眠状態が無侵襲, 無拘束, 無意識に精度よく計測できれば、医師の診断情報のみならず在宅などでの健康モニターや、高齢者の介護支援装置の就寝中におけるより快適な操作への適用が可能となり、その意義は大きい。

このような目的のために、従来より研究開発されてきた成果並びに先行出願技術について説明する。図２３及び図２４は、非特許文献３で開示されている、無拘束センサ手段による生体情報収集装置及び計測データの波形図である。

図２３において、１は内部の圧力変化を外部に取り出し可能に設計されたエアマット、２はその上に敷かれた通常の蒲団、３はこの蒲団上で就寝している被験者である。

４は無拘束型のセンサ手段であり、具体的には広帯域, 高感度の圧力センサで実現されており、エアマット１内の微小な圧力変動を検出する。５はフィルタ手段であり、低周波帯域のフィルタ５ａ、中周波帯域のフィルタ５ｂ、高周波帯域のフィルタ５ｃ並びに各フィルタの出力のゲインコントローラよりなる。

低周波帯域のフィルタ５ａは、圧力変動信号から呼吸（Respiration）情報を抽出し、ゲインコントローラを経て信号処理部８に出力する。中周波帯域のフィルタ５ｂは、圧力変動信号から心拍（Heart beating）変動情報を抽出し、ゲインコントローラ及び整流平滑回路６を経て信号処理部８に出力する。高周波帯域のフィルタ５ｃは、圧力変動信号からいびき（Snoring）情報を抽出し、ゲインコントローラ及び整流平滑回路７を経て信号処理部８に出力する。

図２４は、信号処理部８の処理結果得られる計測データの波形図であり、（Ａ）は呼吸情報、（Ｂ）は心拍変動情報、（Ｃ）はいびき情報をそれぞれ示している。
このような無拘束型のセンサ手段とフィルタ手段による信号処理により、無拘束で被験者の生体情報を得ることが可能である。なお、呼吸情報の変動がピークを示す位置から寝返り（Turning over）情報も抽出できる。

図２５は、非特許文献２で開示されている技術内容を説明する波形図である。この論文では、中周波帯域のフィルタより得られる心拍数変動に着目してデータ処理を行い、入眠より目覚めまでの間に推移する睡眠段階を連続的な情報として抽出する。

図２５（Ａ）は、この研究成果を検証するために脳波, 眼球運動, 筋電データに基づき、国際的基準であるRechtshaffen & Kales法により計測された６段階（覚醒, レム睡眠, ノンレム睡眠段階 1, 2, 3, 4 ）の推移を示す波形図、（Ｂ）は無拘束型のセンサ手段で計測された心拍変動の推移を示す波形図、（Ｃ）はこの心拍変動をデータ処理して得られた睡眠段階を連続的に表した波形図である。

（Ａ）と（Ｃ）の比較で明らかなように、（Ｃ）に示された無拘束型のセンサ手段で得られる睡眠段階情報と（Ａ）の国際的基準による睡眠段階情報とは、変化の傾向が相当の精度で一致しており、（Ｃ）の連続的な情報でも大まかには国際的基準に準拠した睡眠の６段階を推定することは可能である。

このような研究成果を応用したシステムに関する先行技術として、特許文献１には、心拍数, 呼吸数, 寝返り頻度のレベル変化により、睡眠の深さ（覚醒, レム睡眠, ノンレム睡眠1, 2, 及びノンレム睡眠3, 4）を推定する技術が開示されている。

同じく、特許文献２には、無拘束型の生体センサで得られる就寝中の被験者の生体データを蓄積したデータベースを持ち、正常状態との比較監視をリアルタイムに実行し、無呼吸状態等の異常に即応できるネットワークを介した外部監視システムが開示されている。

このような連続的な情報に基づく従来技術では、睡眠段階の推定精度に限界があり、前記のように大まかには国際的基準に準拠した睡眠の６段階を推定することは可能であるが、現在の睡眠段階が６段階のどこであるかを、精度よく離散的なカテゴリーとして、いわゆる名義的な尺度で推定することは困難であり、医師の治療情報として利用するためには、情報の質が低いという問題がある。

さらに無拘束で得られる生体情報を利用すれば、介護を要する高齢者が就寝中により快適な睡眠が得られるように介護支援機器を操作・制御することが可能であるが、従来装置では睡眠段階の高精度な情報を得ることが困難であるために、より快適な睡眠環境を提供できる介護支援機器を実現できない、という問題がある。

無拘束で生体情報を収集する手段として非特許文献１で開示されているセンサ手段は、広帯域, 高感度の圧力センサであるが、構造的にはコンデンサマイクロフォンと同じであり、介護環境では褥瘡予防具のポンプ音をノイズとして拾い、生体情報を精度良く検出できない場合がある。

本発明が解決しようとする課題の第１は、無拘束で得られる生体情報を利用し、国際的基準である睡眠の６段階に準拠した、現在の睡眠段階が６段階のどこであるかを、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに推定する方法の提供にある。

本発明が解決しようとする課題の第２は、無拘束で得られる精度の高い生体情報を利用し、リアルタイム、短期トレンド、長期トレンドの監視情報又は個人サービス情報を提供できる装置を提供することにある。

本発明が解決しようとする課題の第３は、無拘束で得られる生体情報を利用した高精度の睡眠段階推定情報に基づいて、より快適な睡眠環境を提供する介護支援機器の操作・制御をするための装置を提供することにある。

本発明が解決しようとする課題の第４は、周囲のノイズに影響されないセンサ手段により無拘束に生体情報を収集し、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに睡眠段階を推定して監視情報又は個人サービス情報を提供し、さらにこの情報に基づいて介護支援機器の操作・制御をするための装置を提供することにある。

このような課題を達成するために、本発明の構成は次の通りである。
（１）請求項１記載発明の特徴は、エアマットに形成された通気部を流れる流体の流速又は流量センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報に基づき、睡眠の段階を名義的尺度で同定する睡眠段階推定方法にある。

請求項２記載発明の特徴は、前記体動情報を、前記心拍変動情報に基づいて推定演算する睡眠段階推定方法にある。

請求項３記載発明の特徴は、前記体動情報は、前記心拍変動の所定時間毎の分散から求められる指標値であり、この指標値によりレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定する睡眠段階推定方法にある。

請求項４記載発明の特徴は、前記体動情報を、無拘束型体動検出センサ手段より得る睡眠段階推定方法にある。

請求項５記載発明の特徴は、前記心拍変動の中間波帯域の動的モデルにより推定される連続的な睡眠段階情報を、睡眠の各段階における心拍数変動がある分布特性を有することを利用したメンバーシップ関数手段に入力し、睡眠の段階を名義的尺度で同定する睡眠段階推定方法にある。

請求項６記載発明の特徴は、前記生体の呼吸情報及び（又は）いびき情報を睡眠の段階を名義的尺度で同定するための情報として追加する睡眠段階推定方法にある。

請求項７記載発明の特徴は、前記睡眠の段階を国際的基準である６段階に名義的尺度で同定する睡眠段階推定方法にある。

請求項８記載発明の特徴は、エアマットに形成された通気部を流れる流体の流速又は流量センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報を入力し、睡眠の段階を名義的尺度で推定演算する睡眠段階同定手段を具備する点にある。

請求項９記載発明の特徴は、前記体動情報を、前記心拍変動情報に基づいて推定する体動推定演算手段を具備する点にある。

請求項１０記載発明の特徴は、前記体動情報を前記心拍変動情報の所定時間毎の分散から求められる指標値として求める手段と、この指標値に基づいてレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定する手段とを具備する点にある。

請求項１１記載発明の特徴は、前記体動情報を、無拘束型体動検出センサ手段より得る点にある。

請求項１２記載発明の特徴は、前記心拍変動の中間波帯域の動的モデルにより連続的な睡眠段階情報推定する手段と、この連続的な睡眠段階情報より睡眠の各段階における心拍数変動がある分布特性を有することを利用し睡眠の段階を名義的尺度で同定するメンバーシップ関数手段とを具備する点にある。

請求項１３記載発明の特徴は、前記生体の呼吸情報及び（又は）いびき情報を睡眠の段階を名義的尺度で同定するための情報として追加する手段を具備する点にある。

請求項１４記載発明の特徴は、前記睡眠の段階を国際的基準である６段階に名義的尺度で同定する点にある。

請求項１５記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記連続的な睡眠段階情報又は名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報を収集し、リアルタイムに出力すると共に所定期間記憶保持する記憶・保持手段を具備し、記憶・保持手段のデータに基づき現場又はネットワークを介した遠隔地点でリアルタイム又はトレンド情報を監視する点にある。

請求項１６記載発明の特徴は、請求項１５記載の装置から出力される信号を利用し、前記所定期間経過情報を長期間蓄積する個人生体情報データベース手段を具備し、このデータベース手段のデータに基づき、長期トレンド情報を現場又はネットワークを介した遠隔地点で監視する点にある。

請求項１７記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報に基づき、各段階の遷移の全て又は指定された遷移時に自動的に発報する点にある。

請求項１８記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報並びに連続的な睡眠段階情報に基づき、指定された条件達成時に自動的に発報する点にある。

請求項１９記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報に基づき、表示機器の点灯又は色又は明るさにより、各睡眠段階を表示する点にある。

請求項２０記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、睡眠に関する連続的な情報並びに睡眠段階情報又は任意の指定された関数値を、アナログ値、ディジタル値として表示する点にある。

請求項２１記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、褥瘡予防用具の動作、温度又は湿度を制御する点にある。

請求項２２記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、体位変換器の動作、温度又は湿度を制御する点にある。

請求項２３記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、電動ベッドの動作、背上げ脚上げ等の位置、温度又は湿度を制御する点にある。

請求項２４記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報又は前記体動情報に基づき、マット、毛布、あんか、こたつ、ストーブ等の暖房器具の動作、温度又は湿度を制御する点にある。

請求項２５記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報又は前記体動情報に基づき、エアコン、クーラー等の温湿度管理機器の動作、温度又は湿度を制御する点にある。

請求項２６記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、照明器具の動作又は明るさを制御する点にある。

請求項２７記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、ラジオ、テレビ等の音響映像機器の動作、音量又は明るさを制御する点にある。

請求項２８記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、脱臭機器の動作、強弱を制御する点にある。

請求項２９記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、電話器の動作を制御する点にある。

請求項３０記載発明の特徴は、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用し、前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、指定された条件達成時に目覚まし機器の動作を制御する点にある。

請求項３１記載発明の特徴は、請求項３０記載の前記目覚まし機器の制御が照明機器の動作又は明るさの制御である点にある。

請求項３２記載発明の特徴は、請求項３０記載の前記目覚まし機器の制御が音響映像機器の動作、音量又は明るさの制御である点にある。

請求３３項記載発明の特徴は、請求項３０記載の前記目覚まし機器の制御が香り発生器の制御である点にある。

請求３４項記載発明の特徴は、請求項３０記載の前記目覚まし機器の制御が椅子の制御である点にある。

以上説明したことから明らかなように、本発明によれば次のような効果がある。
（１）本発明によれば無拘束で得られる生体情報を利用し、国際的基準である睡眠の６段階に準拠した、現在の睡眠段階がどの段階であるかを名義的な尺度で精度よくリアルタイムに推定することができるので、高度の治療、介護環境を構築することができる。

（２）無拘束で得られる精度の高い生体情報を利用し、リアルタイム、短期トレンド、長期トレンドの監視情報又は個人サービス情報を提供できる装置を実現することができる。

（３）無拘束で得られる生体情報を利用した高精度の睡眠段階推定情報に基づいて、より快適な睡眠環境を提供する介護支援機器を実現することが可能となる。

（４）周囲のノイズに影響されないセンサ手段により無拘束に生体情報を収集し、名義的な尺度で精度よくリアルタイムに睡眠段階を推定して監視情報又は個人サービス情報を提供し、さらにこの情報に基づいて介護支援機器の操作・制御をするための装置を提供することが可能となる。

以下、本発明を図面により詳細に説明する。図１は本発明の推定方法を適用した睡眠段階推定装置の一例を示す機能ブロック図であり、図２３の従来装置で説明した要素と同一要素には同一符号を付して説明を省略する。

後述する流速センサ６００の信号を処理する検出回路７００の出力を受けるフィルタ手段５からの心拍変動情報Ｉｂ及び呼吸情報Ｉｒ並びにマイク８００の信号を処理する音響処理手段８０１からのいびき情報Ｉｓは、本発明推定方法が適用される睡眠段階推定演算部９に入力される。

１０は被験者３の就寝中の体動を監視する赤外線カメラ、１１はその画像処理手段であり、正規化した体動情報出力Ｉｍを睡眠段階推定演算部９に与える。尚後述するが、心拍変動情報Ｉｂに基づいて体動情報を推定演算することも可能であり、その場合には赤外線カメラは設置しなくてもよい。

１２は、心拍変動情報Ｉｂを入力する動的モデルであり、所定数の過去のサンプルデータにより、従来の静的な線形モデル式よりは精度の高い連続的な睡眠段階情報Ｓｃを出力する。

即ち、入力を中周波帯域の心拍数変動ｈu(t)、出力を同帯域の睡眠段階推移Ｓm(t)として時間差分方程式で（１）式のように与える

テストデータによる最小二乗法で係数を決定し、睡眠段階推移Ｓm(t)と心拍数変動ｈu(t)の関係は、（２）式に示す動的モデルで与えられる。

このダイナミックモデルを用い、中周波帯域の心拍数変動から睡眠段階推移を推定した結果は、後述の図１０（Ｂ）に示されており、同図（Ａ）の国際的な基準による睡眠段階の推移との近似性は、静的なモデルによる従来の睡眠段階の推移よりは精度の高いものである。

動的モデル１２よりの連続的な睡眠段階情報Ｓｃは、生体情報として外部に出力されるとともにメンバーシップ関数手段１３に入力され、名義的な尺度で離散的な睡眠段階情報Ｓｍに変換され、睡眠段階同定手段１４に入力される。

メンバーシップ関数手段１３におけるデータ処理の概要につき説明する。まず
次のような仮定を設定する。
（ａ１）ヒトは、就寝して起床するまでに覚醒, レム睡眠, ノンレム睡眠段階 1, 2, 3, 4の全てを経験する。
（ａ２）各睡眠における心拍数はある分布（例えば正規分布）に従う。

心拍数変動から動的モデルで推定した連続的な睡眠段階を、最小値から最大値までの間をＮ（＞６）等分し、睡眠段階ごとの睡眠時間数のヒストグラムｈis(k)を作り、このヒストグラムを計測データごとに比較できるように（３）式のように基準化する。

ここでＳhは、連続的な睡眠段階の変動幅である。前記仮定（ａ１）, （ａ２）により、（３）式のヒストグラムは睡眠カテゴリーに対応する６つの正規分布確率関数に重みwiを乗じた和の多峰型密度関数で与えられる。

（３）式に最もフィットするこれらの６正規分布関数の母数mi,標準偏差σiは（４）式の最適化問題の解として与えられる。

係数wiは一晩の睡眠において各睡眠段階の占める割合の平均値であり、それぞれの睡眠６（覚醒Ｗ）, 5（レム睡眠Ｒ）, 4（ノンレム睡眠１）, 3（ノンレム睡眠２）, 2（ノンレム睡眠３）, 1 （ノンレム睡眠４）に対して（５）式の値をとるものとする。添付の数は上の数（睡眠段階）に対応する。

この値は健常者におけるデータであり、テストの結果とよく一致するものである。（４）式は標準的な最適化アルゴリズム（例えばNewton-Raphson法）で解く事ができる。テストで求められたデータの各睡眠における基準化した心拍数の平均値miと標準偏差σiは（６）式のようになり、これらを探索範囲とする。

以上のようにして求められた６つの確率密度関数の指数関数部は連続的睡眠段階を６段階の睡眠へ変換する（７）式のメンバーシップ関数となる。

この関数に連続的に推定された睡眠段階k を代入し、得られた変数ｙｉ（ｉ＝1, 2, 3, 4, 5, 6）はそれぞれの睡眠段階に帰属する度合いを示し、その最大のものを対応する睡眠段階とする。
ｙｉ（ｉ＝1, 2, 3, 4, 5, 6）は、０〜１の値を持ち、確率変数として取り扱うことができる。

このようなデータ処理により、メンバーシップ関数手段１３は連続的な睡眠段階情報を、６つの離散的なカテゴリーの睡眠段階に分類した出力Ｓｍに変換して睡眠段階同定手段１４に入力する。

以上説明したように、メンバーシップ関数手段１３により、睡眠の６段階は名義的尺度で推定可能である。
本発明では、同定の精度をより高めるために、睡眠段階同定手段１４に体動情報を導入し、比較的区別が難しいとされる途中覚醒とレム睡眠の同定精度を向上せしめている点を特徴としている。

体動情報は、前記のように赤外線カメラ１０等の画像情報の処理でＩｍとして直接計測が可能である（図１０（Ｃ）参照）が、ここでは心拍変動情報Ｉｂを体動情報推定手段１５に導き、途中覚醒とレム睡眠を区別する指標Ｉwrを得る手法を説明する。

エアマットを用いた流速変動を計測する無拘束型センサ手段においては、体動による流速変動は心拍変動に比べて極めて大きい。そこで時間ｔにおける体動Ｍ(t)は、心拍変動データの所定時間（例えば１分）ごとの分散より求める。

体動があると、１分毎の心拍変動データの分散は大きな値を持ち、この値は体動の大きさに比例する。睡眠段階と体動の関係を求めるために、睡眠段階ごとの体動の大きさ（分散）を求め睡眠段階と関係づける。ここでは、基準化された体動の大きさＭ´(t)を（８）式のように定義する。

あらかじめパラメータとして与えておく、被験者の着床時と起床直前の覚醒時のＭ(t)の平均値Ｍ0とＭ´(t)に基づいて次式の指標を定義する。
Ｉwr(t)＝Ｍ´(t)／Ｍ0 （９）

全てのテストデータにおいて従来法から判定したレム睡眠と途中覚醒時の指標Ｉwrの平均値と（±標準偏差）はそれぞれ、
途中覚醒時：Ｉwr＝1.1(±0.23)
レム睡眠時：Ｉwr＝0.53(±0.19)
であり、明らかな差がある。

これから、途中覚醒の最低値0.87を用いて、
Ｉwr(t)＞0.87のとき途中覚醒
Ｉwr(t)≦0.87のときレム睡眠
と判別することが可能となる。

１６は被験者の個人生体情報データベースであり、体動推定演算手段１５、メンバーシップ関数手段１３、睡眠段階同定手段１４に個人固有のパラメータ情報を提供する。このデータベースへの個人生体情報は、図２で後述する過去データを蓄積する個人生体情報データベース手段１７より与えられ、学習効果により演算精度を高めるためのチューニングデータとして使用される。

フィルタ手段５から得られるいびき情報Ｉs及び呼吸情報Ｉrも、睡眠段階同定手段１４に導入され、レム睡眠同定の補助データや無呼吸状態の監視データとして利用されると共に、生体情報として睡眠段階推定演算部９より出力される。

以上説明したように、本発明の特徴部である睡眠段階推定演算部９の出力は、動的モデル１２よりの連続的睡眠段階情報Ｓc、睡眠段階同定手段１４からの名義的尺度による睡眠段階情報Ｓa並びに心拍変動情報Ｉｂ、体動情報Ｉｍ、いびき情報Is、呼吸情報Ｉrの６情報である。

図２はこれら情報を利用するシステムの全体構成を示す機能ブロック図である。１８は記憶・保持手段であり、睡眠段階推定演算部９の出力情報（Ｓc, Ｓa, Ｉｂ，Ｉｍ, Is, Ｉr）を収集してリアルタイム情報を出力すると共に、所定期間（１日間などの短期）のデータを蓄積し、所定期間経過後は最新データで更新することにより所定期間の情報の変化傾向（トレンド）を把握できる機能を有する。

１９は治療又は介護の現場での生体情報の現場監視手段、２０は情報の記録・表示手段であり、リアルタイムの情報の表示、短期トレンド表示、個人生体情報データベース１７で収集された長期間データに基づく長期トレンド表示を行う。２１は所定の設定条件で発報する警報手段である。

これら手段１９, ２０, ２１からの情報は、医師又は介護者２２に対する現場における診断又は介護のための情報並びに個人の生活管理のためのサービス情報となる。

２３は外部通信インターフェイスであり、記憶・保持手段１８よりのリアルタイムの情報、短期トレンド情報及び個人生体情報データベース１７で収集された長期間データに基づく長期トレンド情報を外部ネットワーク２４、外部通信インターフェイス２５を介してリモート監視手段２６に発信する。

リモート監視手段２６で得られる情報は、遠隔地の医師・介護者（家族を含む）２７や監視サービスセンタ２８で利用され、必要に応じて所定機関への通報２９が行われる。

記憶・保持手段１８よりの所定期間経過後の情報は、個人生体情報データベース１７で収集され、長期間（週、月、年）の個人データが蓄積される。このデータは前記したように、睡眠段階推定演算部９に推定演算のパラメータとして供給されると共に、表示・記録手段２０や外部ネットワーク２４に長期トレンド情報を提供し、さらにオフラインデータ分析手段３０により、長期データによる個人別の治療、介護支援情報を作成することができる。

３１は各種介護支援機器であり、記憶保持手段１８よりのリアルタイム情報は、就寝中の被介護者３２に対するより快適な睡眠環境を提供するための情報として介護支援機器の操作、制御のための情報として利用される。

各種介護支援機器を例示すれば、快適睡眠環境提供では、褥瘡予防用具、体位変換器、電動ベッド、暖房器具、温湿度管理機器、照明器具、音響映像機器、脱臭機器、電話器の操作・制御であり、さらに快適目覚め環境提供では、各種の目覚まし関連機器の操作・制御である。

次に、図３乃至図８により本発明に適用されるマットレス構造並びに周囲のノイズに影響されないセンサ手段による無拘束生体情報収集につき説明する。

図３は本発明で採用できるエアマットの内部構成例を示す模式図、図４はエアマットの外観斜視図である。図４において、長方形の上生地１００ａと下生地１００ｂは重ね合わされ、両者の周縁部は溶着部２００で溶着接続され、全体として扁平で気密にされた空間を持つエアマットが形成されている。

図３は、図４において長手方向に所定距離を持って示した一点鎖線Ａ−Ａ´及びＢ−Ｂ´で切ったエアマットの内部構成例を示す透過型の模式図である。３０１,３０２,３０３,…３０ｎは、エアマットの長手方向と直交する方向に上生地１００ａと下生地１００ｂを接続する複数の矩形板状のマチ材である。

マチ材３０１で代表して説明すると、矩形板状マチ材の長手方向の上端部３０１ａと上生地１００ａが、上生地１００ａの長手方向と直交する方向に接着又は溶着手段により接続されている。同様に、矩形板状マチ材の長手方向の下端部３０１ｂと下生地１００ｂが、下生地１００ｂの長手方向と直交する方向に接着又は溶着手段により接続されている。

ｄはマチ幅、即ちマチ材３０１の高さであり、上生地１００ａと下生地１００ｂ間の距離を規制する。他のマチ材の構成も同様であり、全体として複数のマチ材により上生地１００ａと下生地１００間の厚さがマチ幅ｄに規制された密閉空間を有するエアマットを形成している。

上生地１００ａ及び下生地１００ｂの素材としては、溶着や接着が容易な布入り合成ゴム、ポリウレタン樹脂等の機密性を有するシートが利用可能である。マチ材としては、伸びにくい性質を有しかつ自己反発性の強い素材、例えば特開平０２−０７４６４８「充填材」で開示され、市販もされているモノフィラメントによる２重編地等の素材が利用可能である。

図５は、エアマットの内部構成例を示す縦断面図であり、図３の模式図で示した複数の矩形板状マチ材３００を介して上生地１００ａと下生地１００ｂとを接続したものである。この構造では上生地１００ａと下生地１００間の距離はマチ幅ｄで規制されるので、エアマットの両面に凹凸はなく、フラットな表面を得ることができる。

マチ材としては、伸びにくい性質を有しかつ自己反発性の強い矩形板状の素材の他、線状、球状又はこれらを縦横斜めに網組みされた形状のものを上生地１００ａと下生地１００ｂ間に取り付けた構成が可能である。図６は、網組みされたマチ材５００により上生地１００ａと下生地１００ｂ間を接続し、マチ材固着部２０１を間歇的に配置した例を示す。

図５及び図６において、４００は溶着部２００の適当箇所に貫通して形成された通気部、４０１は通気部の中心に形成された絞り孔であり、この絞り孔を介して外気がエアマット内に流入し、又はエアマット内の空気が外気に流出する。

このような構成において、被験者の体重がかかっているときには、エアマット内の空気の一部が外気に流出して上生地１００ａと下生地１００ｂとの距離はマチ幅ｄより狭くなるが、体圧が除去されると、空間内の空気圧が外気圧より下がっていてもマチ材の自己反発性により、マチ幅の長さまで上生地と下生地の距離は広がり、外気が流入するので定常のフラット位置まで直ちに回復する。

被験者がエアマット上で就寝している状態でも心拍、呼吸、体動によるエアマット内の圧力変化に対応して絞り孔４０１には外気との空気の出入りが発生する。従って、出入りする空気の流速又は流量変動を検出することで、従来の高感度圧力センサ手段と同等に被験者の生体情報を収集することができる。

図７は、通気部４００に形成された絞り孔４０１の途中に、超小型で高感度の流速センサ又は流量センサ６００を取り付けた構成図である。７００は検出回路であり、このセンサ信号を入力して信号処理する。図１では、この検出回路７００からの生体情報をフィルタ手段５に導き、心拍変動、呼吸情報を抽出している。

本発明で使用可能な流速又は流量センサとしては、シリコンマイクロマシニング技術、薄膜形成技術により製作されマイクロフローセンサとして市販されている超微細構造の熱式流速センサを採用することができる。この熱式流速センサは超小型形状の上、温度, 圧力の影響を受けずに応答速度5ms、最低検出流速2mm/sの性能を有するものが提供されている。

図８は、このような流速センサ又は流量センサにより生体情報収集を行う場合の流速又は流量の増減パターンを示すテーブルである。エアマットから外気側に流出する方向をプラス
（＋印で表示）外気側から流入する方向をマイナス（−印で表示）で示す。

エアマットが収縮する場合はプラス、膨張する場合はマイナスとなる。生体情報に関しては、呼吸の場合では、空気吸い込み時（エアマットは収縮）にはプラス、空気吐き出し時（エアマットは膨張）にはマイナスとなる。

心拍の場合では、血液送出時（エアマットは収縮）にはプラス、血液送出停止時（エアマットは膨張）にはマイナスとなる。体動の場合では、エアマットは収縮時にはプラス、エアマットは膨張時にはマイナスとなる。

このような超小型、高感度の流速センサを用いることにより、従来のコンデンサマイクロフォン構造の高感度圧力センサで問題となっているポンプノイズ等の外乱を拾う虞のない無拘束の生体情報センサ手段を実現することができる。

更に、流速又は流量センサ６００をエアマット側に取り付けた構成によれば、図２３の従来エアマット１のように空間内の空気圧信号を外部センサ４に導くためのエア導入管が不用となる。これにより、エアマットの取り扱いが容易となり、被験者への心理的影響を軽減できる効果がある。

以下、発報, 監視, 表示・記録, 各種介護支援機器の操作・制御へ本発明を適用した実施例を図９乃至図２２に基づいて説明する。

図９は、図２における発報手段２１の動作態様の一実施例を示すタイムチャートであり、６段階睡眠状態の状態遷移時全てまたは指定された遷移時に自動発報する点を特徴とする。就寝からノンレム１の入眠のタイミングｔ１、第１回目の睡眠周期でレム睡眠の開始タイミングｔ２及び終了タイミングｔ３、第２回目の睡眠周期でレム睡眠の開始タイミングｔ４及び終了タイミングｔ５、第３回目の睡眠周期でレム睡眠の開始タイミングｔ６及び終了タイミングｔ７、目覚めのタイミングｔ８で自動発報する。

図１０は、同じく図２における発報手段２１の動作態様の他の実施例を示すタイムチャートであり、指定された条件達成時に自動発報する点を特徴とする。図１０（Ａ）は６段階の名義的尺度で推定された睡眠段階情報Ｓａの遷移図、（Ｂ）は連続的睡眠段階情報Ｓｃの遷移図、（Ｃ）は体動情報Ｉｍの遷移図である。

図１０（Ａ）において、タイミングｔ９とｔ１０の期間はレム睡眠であるが、この期間が比較的長い場合には、この期間の途中で（Ｂ）の連続信号がピークとなる条件成立のタイミングｔ９で発報することにより、よりきめ細かな目覚まし管理等が可能となる。

図１１は、図２における表示・記録手段２０の動作態様の一実施例を示す模式図であり、睡眠に関する６段階推定情報に基づき、ランプ、ＬＥＤ等の表示機器の点灯ＯＮ／ＯＦＦ、単一のランプの色や明るさの違い、又はバーグラフにより６段階睡眠状態を視覚的にわかりやすく表示することができる。

図１２は、図２における表示・記録手段の動作態様の他の実施例を示す模式図であり、睡眠に関する６段階推定情報、その他の計測される生体情報、又は任意の指標化された関数値をアナログ値、ディジタル値で表示する。

図１２（Ａ）は心拍数、（Ｂ）は呼吸数、（Ｃ）は体動指標、（Ｄ）は快睡眠指標、（Ｅ）は睡眠の６段階、をそれぞれアナログ値, ディジタル値で表示した例である。

（Ｄ）の快睡眠指標は、図９に示すような６段階遷移図のハッチングされた面積Ｓ１を睡眠の質として捉え、理想的な面積Ｓを１とした時の睡眠の質を指標化した関数を表している。（Ｃ）の体動指標は、図１０（Ｃ）に示すような体動遷移図のハッチングされた面積Ｓを体動の質として捉え、標準的な面積Ｓ２を１とした時の体動量を指標化した関数を表したものである。

表示・記録手段２０の表示形態は、前記のリアルタイム情報に加えて、記憶・保持手段１８の機能である所定期間（１日間などの短期）の蓄積データを利用して図９に示すような、短期（１晩の睡眠）のトレンドを表示することが可能である。

図１３は、表示・記録手段２０の更に他の表示形態憶を示す模式図であり、所定期間経過後の記憶・保持手段１８のデータを蓄積する個人生体情報蓄積データベース手段１７で収集された長期間（週、月、年）の個人データに基づく１週間の睡眠パターン表示である。この表示では指定された１週間の各曜日の起床, 就寝時刻並びに前日の快睡眠指標の変化グラフを示しており、個人の健康管理のためのサービスデータとして利用可能である。

図１４は、本発明を体位変換器及びこれとほぼ同一構造の褥瘡予防用具の制御装置に適用した実施例を示す。エアマット１、無拘束センサ手段４、フィルタ手段５、睡眠段階推定演算部９の要素は図１と同一である。

エアマット１の内部にはマットの長手方向に一対の体位変換用パッド１ａ, １ｂがあり、加圧装置３３からの空気圧で交互に膨らみ、マットの長手方向中心線を境に右側及び左側が矢印Ｐａ及びＰｂに示すように交互に持ち上がり、被介護者３２を矢印Ｒで示すように交互にローリングさせることができる。

３４は加圧装置３３の制御部であり、睡眠段階推定情報Ｓｃ, Ｓａ並びに生体情報Ｉm, Ｉｓ, Ｉｒ, Ｉbに基づき、加圧動作を最適に制御する。この制御部３４は、マットレス内の温度センサ３５の計測値に基づいてヒータ３６の加熱量を操作する温度制御、並びに除湿用の巡回空気の湿度センサ３７の計測値に基づいて送気用ポンプ３８を操作する湿度制御を行う。

さらにこの制御部３４は、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦにする、加圧動作を停止する、温湿度制御を停止する、または加熱・除湿を弱める等の省エネ制御も行う。

図１５は、本発明を電動ベッドの制御装置に適用した実施例を示す。３９は電動ベッドの側面図であり、４０は背上げスライド機構、４１は背上げ制御部、４２は脚あげスライド機構、４３は脚上げ制御部である。

図１４の場合と同様に、制御部３４は、睡眠段階推定情報Ｓｃ, Ｓａ並びに生体情報Ｉm,Ｉｓ, Ｉｒ, Ｉbに基づき（以下の実施例も同じ）、電動ベッドの背上げ及び脚上げ位置を最適とする指令を背上げ制御部４１及び脚上げ制御部４３に与える。４４は、背上げ制御部４１及び脚上げ制御部４３のマニュアル設定器である。

図示されていないが、電動ベッド内に図７と同様な温度または湿度を制御する機構を有する場合は、制御部３４はこれらの制御を実行すると共に、生体情報検出されない場合には、温湿度制御を停止する、または加熱・除湿を弱める等の省エネ制御も行う。

このような制御により、背上げ、脚上げされた状態で寝入った場合に、睡眠段階で入眠期に入ったら、背上げ、脚上げされた状態から元に戻すことを実行することで、深い眠りに入り易くする環境を提供でき、ベッドからの転落防止も実現できる。

図１６は、本発明を電気毛布や電気あんか等の暖房器具の制御装置に適用した実施例を示す。４５は電気毛布であり、ＡＣ電源で駆動されるヒータ４６を有する。４７は温度制御部であり、温度センサ４８の計測値を入力し、制御部３４からの設定温度となるようにヒータ４６の加熱量を制御する。

制御装置３４は、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦとする指令を電源制御部５０に発信するか、またはヒータ４６の加熱を弱める制御により省エネを実現する。４４は、温度制御部４７及び電源制御部５０のマニュアル設定器である。

図１７は、本発明をエアコンやクーラー等の温湿度管理機器の制御装置に適用した実施例を示す。５１はエアコン本体であり、ＡＣ電源で駆動されるヒータ５２及び除湿器５３を有する。５４は温度センサ、５５は湿度センサであり、これらセンサの計測値は温湿度制御部５６に入力され、制御部３４からの設定値となるようにヒータ５２及び除湿器５３が制御される。

制御装置３４は、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦとする指令を電源制御部５０に発信するか、または加熱、除湿を弱める制御により省エネを実現する。４４は、温湿度制御部５６及び電源制御部５０のマニュアル設定器である。

図１８は、本発明を照明器具の制御装置に適用した実施例を示す。５７は白熱電灯等の照明器具、５８は発光手段であり、ＡＣ電源で駆動され、明るさ制御部５９の操作で明るさが調節される。明るさ制御部５９は、制御部３４からの設定値となるように発光手段５８を操作する。

制御装置３４は、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦとする指令を電源制御部５０に発信するか、または照明を落とす制御により省エネを実現する。４４は、明るさ制御部５９及び電源制御部５０のマニュアル設定器である。

図１９は、本発明を音響映像機器の制御装置に適用した実施例を示す。６０はＡＣ電源で駆動される音響映像機器本体であり、ＣＲＴモニター６１、スピーカー６２を有する。６３は明るさ制御部であり、ＣＲＴモニター６１の輝度を制御する。６４は音量制御部であり、スピーカー６２の音量を制御する。

制御装置３４は、明るさ制御部６３及び音量制御部６４に設定値を与えると共に、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦとする指令を電源制御部５０に発信するか、または輝度、音量を落とす制御により省エネを実現する。

図２０は、本発明を脱臭装置の制御装置に適用した実施例を示す。６５はＡＣ電源で駆動される脱臭装置であり、脱臭制御部６６で脱臭力が制御される。６７は室内の適当な箇所に設置された臭いセンサであり、脱臭制御部６６その計測値を入力して、制御装置３４の設定値となるように脱臭器を操作する。

制御装置３４は、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦとする指令を電源制御部５０に発信するか、または脱臭装置の機能を落とす制御により省エネを実現する。

図２１は、本発明を目覚まし関連機器の制御装置に適用した実施例を示す。６８は目覚まし制御部であり、内部時計機能６９を持つ。この目覚まし制御部６８は、制御部３４からの目覚まし条件指令並びに目覚まし設定時刻情報を入力し、種々の目覚まし操作部を駆動する。

音声による目覚まし形態は、指定された条件達成時にブザー吹鳴、音楽や掛け声を流す等を行う。警報による目覚まし形態は、指定された条件達成時に警報指示を発生する。椅子による目覚まし形態は、指定された条件達成時に目覚し動作を行うために椅子を振動操作する。

照明器具による目覚まし形態は、指定された条件に従って目覚ましさせるために照明器具の動作（ＯＦＦ→ＯＮ）または明るさを制御する。音響映像機器による目覚まし形態は、指定された条件に従って目覚ましさせるために音響映像機器の動作（ＯＦＦ→ＯＮ）、音量または明るさ（輝度）を制御する。

以上の目覚まし形態において、生体情報検出されない場合には、上記の操作を停止する制御を行う。

図２２は、本発明をさわやか目覚めのための香り発生器の制御装置に適用した実施例を示す。７０は香り発生材であり、ＡＣ電源で駆動されるヒータ７１の加熱量で発生する香りの強度が調節される。７２は香り制御部であり、制御部３４からの設定強度となるようにヒータ７１の加熱量を制御する。

制御装置３４は、生体情報検出されない場合には、電源をＯＦＦとする指令を電源制御部５０に発信するか、または香り発生強度を弱める制御により省エネを実現する。４４は、香り制御部７２及び電源制御部５０のマニュアル設定器である。

更に快適な睡眠環境提供のための他の実施例としては、図示しないが、電話器の受信動作を制御装置への適用が考えられる。現在の電話器の留守録と同じように、電話がかかってきたら、睡眠段階でレム睡眠期〜深睡眠期の場合には、睡眠状態であることを返答する、または睡眠状態であることを返答した後に受信音を録音する等の機能を備える。

以上説明した実施例では、睡眠段階の推定を国際的な基準である６段階で説明したが、治療若しくは機器制御に際して、必ずしも６段階の分解能を必要としない場合には、ノンレム１及び２をあわせて１カテゴリーとし、ノンレム３及び４を１カテゴリーとし、合計４段階情報としてもよいし、覚睡, ノンレム, レムの３段階情報として利用することも可能である。

本発明の推定方法を適用した睡眠段階推定装置の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の推定方法で得られる情報を利用するシステムの全体構成を示す機能ブロック図である。 本発明で採用できるエアマットの内部構成例を示す模式図である。 エアマットの外観斜視図である。 エアマットの内部構成例を示す縦断面図である。 網組みされたマチ材を用いたエアマットの内部構成例を示す縦断面図である。 通気部に形成された絞り孔の途中に流速センサ又は流量センサを取り付けた構成図である。 流速センサ又は流量センサにより生体情報収集を行う場合の流速又は流量の増減パターンを示すテーブルである。 図２における発報手段の動作態様の一実施例を示すタイムチャート図である。 図２における発報手段の動作態様の他の実施例を示すタイムチャート図である。 図２における表示・記録手段の動作態様の一実施例を示す模式図である。 図２における表示・記録手段の動作態様の他の実施例を示す模式図である。 図２における表示・記録手段の動作態様のさらに他の実施例を示す模式図である。 本発明を体位変換器及びこれとほぼ同一構造の褥瘡予防用具の制御に適用した実施例である。 本発明を電動ベッドの制御に適用した実施例である。 本発明を電気毛布や電気あんか等の暖房器具の制御に適用した実施例である。 本発明をエアコンやクーラー等の温湿度管理機器の制御に適用した実施例である。 本発明を照明器具の制御に適用した実施例である。 本発明を音響映像機器の制御に適用した実施例である。 本発明を脱臭装置の制御に適用した実施例である。 本発明を目覚まし関連機器の制御に適用した実施例である。 本発明を香り発生器の制御に適用した実施例図である。 無拘束センサ手段による生体情報収集装置の従来構成図である。 図２３の計測データの波形図である。 図２３の計測データに基づく連続的な睡眠段階推定の波形図である。

符号の説明

１ エアマット
２ 蒲団
３ 被験者
５ フィルタ手段
９ 睡眠段階推定演算部
１０ 赤外線カメラ
１１ 画像処理手段
１２ 動的モデル
１３ メンバーシップ関数手段
１４ 睡眠段階同定手段
１５ 体動推定演算手段
１６ 個人生体情報データベース
１７ 個人生体情報蓄積データベース手段
６００ 流速センサ
７００ 検出回路
８００ マイク
８０１ 音響処理手段

Claims (34)

1. エアマットに形成された通気部を流れる流体の流速又は流量センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報に基づき、睡眠の段階を名義的尺度で同定することを特徴とする睡眠段階推定方法。
2. 前記体動情報を、前記心拍変動情報に基づいて推定演算することを特徴とする請求項１記載の睡眠段階推定方法。
3. 前記体動情報は、前記心拍変動の所定時間毎の分散から求められる指標値であり、この指標値によりレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定することを特徴とする請求項２記載の睡眠段階推定方法。
4. 前記体動情報を、無拘束型体動検出センサ手段より得ることを特徴とする請求項１記載の睡眠段階推定方法。
5. 前記心拍変動の中間波帯域の動的モデルにより推定される連続的な睡眠段階情報を、睡眠の各段階における心拍数変動がある分布特性を有することを利用したメンバーシップ関数手段に入力し、睡眠の段階を名義的尺度で同定することを特徴とする請求項１記載の睡眠段階推定方法。
6. 前記生体の呼吸情報及び（又は）いびき情報を睡眠の段階を名義的尺度で同定するための情報として追加することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の睡眠段階推定方法。
7. 前記睡眠の段階を国際的基準である６段階に名義的尺度で同定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の睡眠段階推定方法。
8. エアマットに形成された通気部を流れる流体の流速又は流量センサで測定される生体の心拍変動情報並びに体動情報を入力し、睡眠の段階を名義的尺度で推定演算する睡眠段階同定手段を具備する睡眠段階推定装置。
9. 前記体動情報を、前記心拍変動情報に基づいて推定する体動推定演算手段を具備する請求項８記載の睡眠段階推定装置。
10. 前記体動情報を前記心拍変動情報の所定時間毎の分散から求められる指標値として求める手段と、この指標値に基づいてレム睡眠と途中覚醒情報を名義的尺度で同定する手段とを具備する請求項９記載の睡眠段階推定装置。
11. 前記体動情報を、無拘束型体動検出センサ手段より得ることを特徴とする請求項８記載の睡眠段階推定装置。
12. 前記心拍変動の中間波帯域の動的モデルにより連続的な睡眠段階情報推定する手段と、この連続的な睡眠段階情報より睡眠の各段階における心拍数変動がある分布特性を有することを利用し睡眠の段階を名義的尺度で同定するメンバーシップ関数手段とを具備する請求項８記載の睡眠段階推定装置。
13. 前記生体の呼吸情報及び（又は）いびき情報を睡眠の段階を名義的尺度で同定するための情報として追加する手段を具備する請求項８乃至１２のいずれかに記載の睡眠段階推定装置。
14. 前記睡眠の段階を国際的基準である６段階に名義的尺度で同定することを特徴とする請求項８乃至１３のいずれかに記載の睡眠段階推定装置。
15. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は前記連続的な睡眠段階情報を収集し、リアルタイムに出力すると共に所定期間記憶保持する記憶・保持手段を具備し、この記憶・保持手段のデータに基づき現場又はネットワークを介した遠隔地点でリアルタイム又はトレンド情報を監視する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
16. 前記所定期間経過情報を長期間蓄積する個人生体情報データベース手段を具備し、このデータベース手段のデータに基づき、長期トレンド情報を現場又はネットワークを介した遠隔地点で監視する、請求項１５記載の装置から出力される信号を利用した装置。
17. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報に基づき、各段階の遷移の全て又は指定された遷移時に自動的に発報する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
18. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報並びに前記連続的な睡眠段階情報に基づき、指定された条件達成時に自動的に発報する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
19. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報に基づき、表示機器の点灯又は色又は明るさにより、各睡眠段階を表示する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
20. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、睡眠に関する連続的な情報並びに睡眠段階情報又は任意の指定された関数値を、アナログ値、ディジタル値として表示する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
21. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、褥瘡予防用具の動作、温度又は湿度を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
22. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は前記連続的な睡眠段階情報に基づき、体位変換器の動作、温度又は湿度を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
23. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は前記連続的な睡眠段階情報に基づき、電動ベッドの動作、背上げ脚上げ等の位置、温度又は湿度を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
24. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報又は前記体動情報に基づき、マット、毛布、あんか、こたつ、ストーブ等の暖房器具の動作、温度又は湿度を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
25. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報又は前記体動情報に基づき、エアコン、クーラー等の温湿度管理機器の動作、温度又は湿度を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
26. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、照明器具の動作又は明るさを制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
27. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、ラジオ、テレビ等の音響映像機器の動作、音量又は明るさを制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
28. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、脱臭機器の動作、強弱を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
29. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、電話器の動作を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
30. 前記名義的尺度で同定された前記睡眠段階情報又は連続的な睡眠段階情報に基づき、指定された条件達成時に目覚まし機器の動作を制御する、請求項８乃至１４記載の装置から出力される信号を利用した装置。
31. 前記目覚まし機器の制御は、照明機器の動作又は明るさの制御であることを特徴とする請求項３０記載の装置。
32. 前記目覚まし機器の制御は、音響映像機器の動作、音量又は明るさの制御であることを特徴とする請求項３０記載の装置。
33. 前記目覚まし機器の制御は、香り発生器の制御であることを特徴とする請求項３０記載の装置。
34. 前記目覚まし機器の制御は、椅子の制御であることを特徴とする請求項３０記載の装置。
    
    

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