(57)【要約】【課題】より正確な睡眠段階の判定を行う睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法を提供する。【解決手段】境界値変更部２５が、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の境界値を算出し、睡眠段階判定部３４が生体特徴量と境界値とに基づいて個体の睡眠段階を判定する。これにより、予め定められた閾値により睡眠段階を判定する手法に比べて、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合から前記個体の前記睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段を備えた睡眠段階判定装置。
【請求項２】
個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合から前記個体の前記睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、
前記睡眠段階判定手段が判定した前記個体の前記睡眠段階に基づいて、前記個体の車両への運転復帰に関する情報提供を実施する走行支援手段と、
を備えた睡眠段階判定装置。
【請求項３】
個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、前記睡眠段階の境界値を算出する境界値算出手段と、
前記生体特徴量と前記境界値とに基づいて前記個体の前記睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、
を備えた睡眠段階判定装置。
【請求項４】
前記個体の睡眠に関する前記生体特徴量を取得する生体特徴量取得手段と、
不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、前記睡眠段階の初期境界値を設定する初期境界値設定手段と、
をさらに備え、
前記睡眠段階判定手段は、前記生体特徴量取得手段が取得した前記生体特徴量と、前記初期境界値設定手段が設定した前記初期境界値及び前記境界値算出手段が算出した前記境界値の少なくともいずれかとに基づいて前記個体の前記睡眠段階を判定する、請求項３に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項５】
前記境界値算出手段は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である前記睡眠段階分布における前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、前記初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる前記生体特徴量取得手段が取得した前記生体特徴量のサンプル値の数に応じて前記初期境界値を補正して前記境界値を算出し、
前記睡眠段階判定手段は、前記生体特徴量取得手段が取得した前記生体特徴量と、前記境界値算出手段が前記初期境界値を補正して算出した前記境界値とに基づいて前記個体の前記睡眠段階を判定する、請求項４に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項６】
前記境界値算出手段は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である前記睡眠段階分布における前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、前記初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる前記生体特徴量のサンプル値に応じて、前記初期境界値により２分割される各々の範囲の重心を算出し、前記重心それぞれと前記初期境界値との間に含まれる前記生体特徴量のサンプル値の数に応じて、前記初期境界値を補正して前記境界値を算出する、請求項５に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項７】
前記睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、前記生体特徴量に対する前記睡眠段階の信頼度を算出する信頼度算出手段をさらに備え、
前記睡眠段階判定手段は、前記信頼度算出手段が算出した前記信頼度に基づいて前記個体の前記睡眠段階を判定する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項８】
前記信頼度算出手段は、前記睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど前記信頼度を低く算出し、前記睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど前記信頼度を高く算出する、請求項７に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項９】
前記生体特徴取得手段は、前記個体の複数種類の前記生体特徴量をそれぞれ取得し、
前記信頼度算出手段は、各種類の前記生体特徴量に対する前記睡眠段階分布それぞれにおいて、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、各種類の前記生体特徴量に対する前記睡眠段階の前記信頼度をそれぞれ算出し、
睡眠段階判定手段は、前記生体特徴量取得手段が取得した各種類の前記生体特徴量に対して前記信頼度判定手段が判定した前記信頼度が最も高い前記睡眠段階に基づいて前記個体の睡眠段階を判定する、請求項７又は８に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項１０】
前記生体特徴量は、前記個体の心拍及び心拍ゆらぎの少なくともいずれかであり、
前記睡眠段階は、前記個体の脳波に基づいて取得されたものである、請求項１〜９のいずれか１項に記載の睡眠段階判定装置。
【請求項１１】
個体の睡眠に関する生体特徴量に対する前記個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合から前記個体の睡眠段階を判定する工程を含む睡眠段階判定方法。
【請求項１２】
個体の睡眠に関する生体特徴量に対する前記個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合から前記個体の前記睡眠段階を判定する工程と、
判定した前記個体の前記睡眠段階に基づいて、前記個体の車両への運転復帰に関する情報提供を実施する工程と、を含む睡眠段階判定方法。
【請求項１３】
個体の睡眠に関する生体特徴量に対する前記個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の境界値を算出する工程と、
前記生体特徴量と前記境界値とに基づいて前記個体の睡眠段階を判定する工程と、を含む睡眠段階判定方法。
【請求項１４】
前記個体の睡眠に関する生体特徴量を取得する工程と、
不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、前記睡眠段階の初期境界値を設定する工程とをさらに含み、
取得した前記生体特徴量と、前記初期境界値及び前記境界値の少なくともいずれかに基づいて前記個体の前記睡眠段階を判定する、請求項１３に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１５】
不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である前記睡眠段階分布における前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、前記初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる取得した前記生体特徴量のサンプル値の数に応じて前記初期境界値を補正して前記境界値を算出し、
取得した前記生体特徴量と、前記初期境界値を補正して算出した前記境界値に基づいて前記個体の睡眠段階を判定する、請求項１４に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１６】
不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の前記生体特徴量の分布である前記睡眠段階分布における前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、前記初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる前記生体特徴量のサンプル値に応じて、前記初期境界値により２分割される各々の範囲の重心を算出し、前記重心それぞれと前記初期境界値との間に含まれる前記生体特徴量のサンプル値の数に応じて、前記初期境界値を補正して前記境界値を算出する、請求項１５に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１７】
前記睡眠段階分布において、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、前記生体特徴量に対する前記睡眠段階の信頼度を算出する工程をさらに含み、
前記信頼度に基づいて前記個体の前記睡眠段階を判定する、請求項１１〜１６のいずれか１項に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１８】
前記睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど前記信頼度を低く算出し、前記睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど前記信頼度を高く算出する、請求項１７に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項１９】
前記個体の複数種類の前記生体特徴量をそれぞれ取得し、
各種類の前記生体特徴量に対する前記睡眠段階分布それぞれにおいて、前記生体特徴量に対して異なる前記睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、各種類の前記生体特徴量に対する前記睡眠段階の前記信頼度をそれぞれ算出し、
前記生体特徴量取得手段が取得した各種類の前記生体特徴量に対して前記信頼度が最も高い前記睡眠段階に基づいて前記個体の睡眠段階を判定する、請求項１７又は１８に記載の睡眠段階判定方法。
【請求項２０】
前記生体特徴量は、前記個体の心拍及び心拍ゆらぎの少なくともいずれかであり、
前記睡眠段階は、前記個体の脳波に基づいて取得されたものである、請求項１１〜１９のいずれか１項に記載の睡眠段階判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法に関し、特には、個体の睡眠に関する生体特徴量を取得して固体の睡眠段階を判定する睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、個体の睡眠に関する生体特徴量を検出して個体の睡眠段階を判定する装置が提案されている。例えば、特許文献１には、生体情報を検出する生体情報センサーと、該生体情報センサーの出力信号から心拍数、心拍数の標準偏差、呼吸数、呼吸数の標準偏差、及び体動数を含む複数の睡眠深度基礎データを検知する生体情報処理回路と、生体情報処理回路から得られる複数の睡眠深度基礎データに基づいて睡眠深度推定処理を繰り返す睡眠深度推定回路とを具え、該睡眠深度推定回路は、生体情報処理回路から得られる複数の睡眠深度基礎データに対し、判別分析と状態遷移確率モデルを組み合わせた推定処理を実行する睡眠深度推定装置が開示されている。
【特許文献１】特許第３６５８５８０号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の技術では、季節、体調等によって心拍、呼吸等が変動するため、必ずしも予め設定された閾値をもって判定された睡眠段階が個体の正確な睡眠段階とは限らないという問題がある。この場合、個体の年齢等の諸条件に応じて装置を使用する前に睡眠段階の判定の閾値を変更することも考えられる。しかし、ある特定の個体においても、例えば夏と、秋といった季節ごとに睡眠の質が大きく変化し得る。さらに、特定の個体においても、体調によっては、週単位で微妙に睡眠の質が変化し得る可能性がある。従って、個体の睡眠に関する生体特徴量を利用して、自動的に個人の特性を踏まえた上で、精度良く睡眠段階を推定することができる手法が望まれている。
【０００４】
本発明は、このような実情に鑑みなされたものであり、その目的は、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能な睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段を備えた睡眠段階判定装置である。
【０００６】
この構成によれば、睡眠段階判定手段は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定するため、予め定められた閾値により睡眠段階を判定する手法に比べて、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【０００７】
また、本発明は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段と、睡眠段階判定手段が判定した個体の睡眠段階に基づいて、個体の車両への運転復帰に関する情報提供を実施する走行支援手段とを備えた睡眠段階判定装置である。
【０００８】
この構成によれば、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定し、個体の車両への運転復帰に関する情報提供を実施するため、十分な休息の後の安全な運転の履行を行わせることができる。
【０００９】
また、本発明は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の境界値を算出する境界値算出手段と、生体特徴量と境界値とに基づいて個体の前記睡眠段階を判定する睡眠段階判定手段とを備えた睡眠段階判定装置である。
【００１０】
この構成によれば、境界値算出手段が、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の境界値を算出し、睡眠段階判定手段が生体特徴量と境界値とに基づいて個体の睡眠段階を判定するため、予め定められた閾値により睡眠段階を判定する手法に比べて、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【００１１】
この場合、個体の睡眠に関する生体特徴量を取得する生体特徴量取得手段と、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の初期境界値を設定する初期境界値設定手段と、をさらに備え、睡眠段階判定手段は、生体特徴量取得手段が取得した生体特徴量と、初期境界値設定手段が設定した初期境界値及び境界値算出手段が算出した境界値の少なくともいずれかとに基づいて個体の前記睡眠段階を判定することが好適である。
【００１２】
この構成によれば、生体特徴量取得手段が、個体の睡眠に関する生体特徴量を取得し、初期境界値設定手段が、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の初期境界値を設定し、睡眠段階判定手段は、生体特徴量取得手段が取得した生体特徴量と、初期境界値設定手段が設定した初期境界値及び境界値算出手段が算出した境界値の少なくともいずれかとに基づいて個体の睡眠段階を判定するため、不特定多数のデータに基づいてより正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【００１３】
この場合、境界値算出手段は、境界値算出手段は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる生体特徴量取得手段が取得した生体特徴量のサンプル値の数に応じて初期境界値を補正して前記境界値を算出し、睡眠段階判定手段は、生体特徴量取得手段が取得した生体特徴量と、境界値算出手段が初期境界値を補正して算出した境界値とに基づいて個体の前記睡眠段階を判定することが好適である。
【００１４】
この構成によれば、境界値算出手段は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる生体特徴量取得手段が取得した生体特徴量のサンプル値の数に応じて初期境界値を補正して境界値を算出し、睡眠段階判定手段は、生体特徴量取得手段が取得した生体特徴量と、境界値算出手段が初期境界値を補正して算出した境界値とに基づいて個体の睡眠段階を判定するため、個体が睡眠を行うごとに、個体の特性を反映した睡眠度の判定用のデータが更新され、季節、体調変化等に伴う心拍変動の影響を排除することができる。
【００１５】
この場合、境界値算出手段は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる生体特徴量のサンプル値に応じて、初期境界値により２分割される各々の範囲の重心を算出し、重心それぞれと初期境界値との間に含まれる生体特徴量のサンプル値の数に応じて、初期境界値を補正して境界値を算出することが好適である。
【００１６】
この構成によれば、境界値算出手段は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる生体特徴量のサンプル値に応じて、初期境界値により２分割される各々の範囲の重心を算出し、重心それぞれと初期境界値との間に含まれる生体特徴量のサンプル値の数に応じて、初期境界値を補正して境界値を算出するため、より微細な補正が可能となる。
【００１７】
一方、睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度を算出する信頼度算出手段をさらに備え、睡眠段階判定手段は、信頼度算出手段が算出した信頼度に基づいて個体の睡眠段階を判定することが好適である。
【００１８】
この構成によれば、信頼度算出手段が、睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度を算出し、睡眠段階判定手段は、信頼度算出手段が算出した信頼度に基づいて個体の睡眠段階を判定するため、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度に関するデータを利用することにより、睡眠段階判定の確度を高めることが可能となる。
【００１９】
この場合、信頼度算出手段は、睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど信頼度を低く算出し、睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど信頼度を高く算出することが好適である。
【００２０】
睡眠段階分布において、睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど、いずれの睡眠段階であるか判定し難くなるため信頼度は低くなり、睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど、いずれの睡眠段階であるか判定し易くなり信頼度は高くなるため、この構成によれば、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度を正確に求めることが可能となる。
【００２１】
この場合、生体特徴取得手段は、個体の複数種類の生体特徴量をそれぞれ取得し、信頼度算出手段は、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階分布それぞれにおいて、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度をそれぞれ算出し、睡眠段階判定手段は、生体特徴量取得手段が取得した各種類の生体特徴量に対して信頼度判定手段が判定した信頼度が最も高い睡眠段階に基づいて個体の睡眠段階を判定することが好適である。
【００２２】
この構成によれば、生体特徴取得手段は、個体の複数種類の生体特徴量をそれぞれ取得し、信頼度算出手段は、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階分布それぞれにおいて、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度をそれぞれ算出し、睡眠段階判定手段は、生体特徴量取得手段が取得した各種類の生体特徴量に対して信頼度判定手段が判定した信頼度が最も高い睡眠段階に基づいて個体の睡眠段階を判定するため、各種類の生体特徴量に基づく睡眠段階の判定の内で最も信頼度が高いものを採用することになり、個体の特性にさらに合った睡眠段階をさらに正確に判定することが可能となる。
【００２３】
一方、生体特徴量は、個体の心拍及び心拍ゆらぎの少なくともいずれかであり、睡眠段階は、個体の脳波に基づいて取得されたものであることが好適である。
【００２４】
この構成によれば、生体特徴量を短時間に取得することが可能な個体の心拍、心拍ゆらぎ等の心拍データとし、個体の脳波を取得することによって正確に睡眠段階を取得するため、より即時性及び精度に優れた睡眠度段階の判定が可能となる。
【００２５】
一方、本発明は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定する工程を含む睡眠段階判定方法である。
【００２６】
また、本発明は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定する工程と、判定した個体の睡眠段階に基づいて、個体の車両への運転復帰に関する情報提供を実施する工程とを含む睡眠段階判定方法である。
【００２７】
さらに、本発明は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の境界値を算出する工程と、生体特徴量と境界値とに基づいて個体の睡眠段階を判定する工程とを含む睡眠段階判定方法である。
【００２８】
この場合、個体の睡眠に関する生体特徴量を取得する工程と、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の初期境界値を設定する工程とをさらに含み、取得した生体特徴量と、初期境界値及び境界値の少なくともいずれかに基づいて個体の前記睡眠段階を判定することが好適である。
【００２９】
この場合、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる取得した生体特徴量のサンプル値の数に応じて初期境界値を補正して境界値を算出し、取得した生体特徴量と、初期境界値を補正して算出した境界値に基づいて個体の睡眠段階を判定することが好適である。
【００３０】
この場合、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる生体特徴量のサンプル値に応じて、初期境界値により２分割される各々の範囲の重心を算出し、重心それぞれと初期境界値との間に含まれる生体特徴量のサンプル値の数に応じて、初期境界値を補正して境界値を算出することが好適である。
【００３１】
一方、睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度を算出する工程をさらに含み、信頼度に基づいて個体の睡眠段階を判定することが好適である。
【００３２】
この場合、睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど信頼度を低く算出し、睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど信頼度を高く算出することが好適である。
【００３３】
この場合、個体の複数種類の生体特徴量をそれぞれ取得し、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階分布それぞれにおいて、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度をそれぞれ算出し、生体特徴量取得手段が取得した各種類の生体特徴量に対して信頼度が最も高い睡眠段階に基づいて個体の睡眠段階を判定することが好適である。
【００３４】
一方、生体特徴量は、個体の心拍及び心拍ゆらぎの少なくともいずれかであり、睡眠段階は、個体の脳波に基づいて取得されたものであることが好適である。
【発明の効果】
【００３５】
本発明の睡眠段階判定装置及び睡眠段階判定方法によれば、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して説明する。
【００３７】
図１は、本実施形態の睡眠段階判定装置１の構成を示すブロック図である。本実施形態の睡眠段階判定装置１は、一例として車載用の装置として構成されているが、車載用に限定されず、被験者となるユーザの睡眠段階（Rechtschaffen及びKalesによる国際基準）を判定するためのものである。
【００３８】
図１に示すように、本実施形態の睡眠段階判定装置１は、モジュールＡ、モジュールＢ及びモジュールＣを備えている。また、モジュールＣには、モジュールＣによる睡眠段階判定の結果に基づき、運転者であるユーザに対して走行支援を行う走行支援ＥＣＵ（走行支援手段）１００が接続されている。モジュールＡは装置外のデータベースとして構築されていても良く、モジュールＢ及びモジュールＣは装置内に内蔵される。
【００３９】
図２に示すように、モジュールＡでは、不特定多数の仮眠データにおける様々な生体特徴量である各指標の睡眠段階の初期境界値及び信頼度を算出する。モジュールＢでは、被験者となるユーザの仮眠データを取得し、取得したデータから各指標の睡眠段階の境界値を変更する。モジュールＣでは、各指標の信頼度が付与された境界値に対して、当該信頼度により被験者となるユーザの睡眠段階を判定する。
【００４０】
図１に戻り、モジュールＡは、一般仮眠データ取得部１１、ヒストグラム作成部１２、初期境界設定部１３、変更区間設定部１４及び信頼度算出部１５を有している。一般仮眠データ取得部１１は、不特定多数の一般的に健康な人の仮眠データを取得するためのものである。この場合の仮眠データは、脳波、脈波（心拍ゆらぎ）、心拍数、体温及び呼吸等の指標値に対する不特定多数の人の睡眠段階を示したものである。
【００４１】
ヒストグラム作成部１２は、一般仮眠データ取得部１１が取得した仮眠データから各指標の睡眠段階のヒストグラムを作成するためのものである。初期境界設定部（初期境界値設定手段）１３は、ヒストグラム作成部１２が作成した各指標のヒストグラム上での睡眠段階の初期境界値を設定するためのものである。変更区間設定部１４は、ヒストグラム作成部１２が作成した各指標のヒストグラム上での睡眠段階の変更区間を設定するためのものである。信頼度算出部（信頼度算出手段）１５は、ヒストグラム作成部１２が作成した各指標のヒストグラムで判定される睡眠段階の信頼度を算出するためのものである。
【００４２】
モジュールＢは、ユーザ仮眠データ取得部２１、境界値・変更区間取得部２２、重心算出部２３、質量比算出部２４及び境界値変更部２５を有している。ユーザ仮眠データ取得部（生体特徴量取得手段）２１は、被験者となるユーザの仮眠データを取得するためのものである。具体的には、ユーザ仮眠データ取得部２１は、脳波、脈波（心拍ゆらぎ）、心拍数、体温及び呼吸等を仮眠データの指標として取得するものとできる。境界値・変更区間取得部２２は、モジュールＡの補記境界値設定部１３と変更区間設定部１４とから、各指標の境界値と変更区間とを取得するためのものである。
【００４３】
重心算出部（境界値算出手段）２３は、各指標のヒストグラムの変更区間の境界値により２分割される各々の範囲おいて、ユーザ仮眠データ取得部２１が取得した各指標の仮眠データの重心を算出するためのものである。質量比算出部（境界値算出手段）２４は、変更区間内で境界値の一方の側にある仮眠データの質量と、もう一方の側にある仮眠データの質量との比を算出するためのものである。境界値変更部（境界値算出手段）２５は、質量比算出部２４が算出した仮眠データの質量の比に基づいて境界値を変更するためのものである。
【００４４】
モジュールＣは、ユーザ仮眠データ取得部３１、境界値・変更区間取得部３２、信頼度比較部３３及び睡眠段階判定部３４を有している。ユーザ仮眠データ取得部（生体特徴量取得手段）３１は、被験者となるユーザの仮眠データを取得するためのものである。具体的には、ユーザ仮眠データ取得部３１は、脳波、脈波（心拍ゆらぎ）、心拍数、体温及び呼吸等を仮眠データの指標として取得するものとできるが、モジュールＢにより各指標について変更された境界値が得られるため、例えば脳波の検出を省略する等、モジュールＢのユーザ仮眠データ取得部２１よりは少ない種別のデータを取得するものとできる。あるいは、モジュールＢのユーザ仮眠データ取得部２１とモジュールＣのユーザ仮眠データ取得部３１とを共用としても良い。
【００４５】
境界値・変更区間取得部３２は、モジュールＡの初期境界設定部１３及び変更区間設定部１４、並びにモジュールＢの境界値変更部２５から各指標の境界値及び変更区間を取得するためのものである。信頼度比較部３３は、モジュールＡの信頼度算出部１５により算出された各指標による睡眠段階の信頼度を比較するためのものである。睡眠段階判定部（睡眠段階判定手段）３４は、各指標の境界値により判定される被験者であるユーザの睡眠段階と、各指標の信頼度とに基づいて、ユーザの睡眠段階を最終的に判定するためのものである。
【００４６】
走行支援ＥＣＵ１００は、モジュールＣによる運転者であるユーザの睡眠段階判定の結果に基づいて、不図示のアクセルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、ステアリングアクチュエータを駆動させて、車両制御を行なうためのものである。また、走行支援ＥＣＵ１００は、モジュールＣによる運転者であるユーザの睡眠段階判定の結果に基づいて、不図示のディスプレイ、スピーカ等により、ユーザを支援するための情報の提供及び告知を行う。
【００４７】
以下、モジュールＡ〜Ｃごとに本実施形態の睡眠段階判定装置１の動作について説明する。
【００４８】
（モジュールＡ：初期設定）
図３は、実施形態に係る睡眠段階判定装置の各モジュールにおける動作を示すフロー図である。モジュールＡにおいては、一般仮眠データ取得部１１が、不特定多数の一般的に健康な人の仮眠データを取得する（Ｓ１１）。この場合の仮眠データの指標としては、代表的には、脳波、脈波、及び心拍数が用いられ、参考的に体温及び呼吸等を用いることができる。これらの脳波、脈波等の指標値に対する不特定多数の人の睡眠段階が仮眠データとして取得される。
【００４９】
ヒストグラム作成部１２は、各指標の睡眠段階ごとのデータのヒストグラムを作成する（Ｓ１２）。図４は、モジュールＡで作成されるヒストグラムを示す図である。図４に示すように、ヒストグラム作成部１２は、指標Ａ１〜Ａｎごとに、睡眠段階Ｓ０〜Ｓ４の頻度を示すヒストグラムを作成する。
【００５０】
図５（ａ）を例にとり、ヒストグラム作成部１２で作成されるヒストグラムについてさらに詳細に説明する。仮眠データの指標の例として、脈波が心電図上でピークを示すＲ波の時間間隔であるＲ波−Ｒ波間隔（ＲＲＩ）の標準偏差（心拍ゆらぎ）を、仮眠データの指標Ａｉとした例について説明する。ＲＲＩの標準偏差が睡眠段階に密接な関係を有することは知られている。図５（ａ）のヒストグラムは、ＲＲＩの標準偏差値ごとにおける不特定多数人の睡眠段階Ｓ０〜４の頻度（度数）を表したものである。当該ＲＲＩの標準偏差値ごとにおける睡眠段階は、その時の不特定多数人の脳波の検出結果から判定することができる。
【００５１】
図５（ａ）に示すように、ＲＲＩの標準偏差値に対する睡眠段階の分布を示すヒストグラムについて、睡眠段階Ｓ０〜Ｓ４それぞれの分布が重なる範囲が存在する。ここで、初期境界設定部１３は、図中斜線で示す睡眠段階Ｓ０と睡眠段階Ｓ１とが重なる範囲について、当該範囲を分割し、重なる範囲の積分値が互いに半分になるＲＲＩ標準偏差値を初期の境界値ｄ０１として設定する（Ｓ１３）。初期境界設定部１３は、睡眠段階Ｓ１と睡眠段階Ｓ２とが重なる範囲〜睡眠段階Ｓ３と睡眠段階Ｓ４とが重なる範囲について、同様に初期の境界値ｄ１２〜ｄ３４を設定する。
【００５２】
変更区間設定部１４は、睡眠段階Ｓ０と睡眠段階Ｓ１とが重なる範囲を変更区間Δ０１として設定する（Ｓ１３）。変更区間設定部１４は、睡眠段階Ｓ１と睡眠段階Ｓ２とが重なる範囲〜睡眠段階Ｓ３と睡眠段階Ｓ４とが重なる範囲について、同様に変更区間Δ１２〜〜Δ３４を設定する。
【００５３】
ここで、異なる睡眠段階分布同士が重なる度合が大きい部分は、当該ＲＲＩ標準偏差値について、いずれの睡眠段階でもある可能性が高く、いずれかの睡眠段階であると判定する信頼度が低くなると考えられる。そこで、信頼度算出部１５は、図５（ｂ）に示すように、信頼度として０から１の間の値であって、異なる睡眠段階分布同士が重なる度合が大きい部分ほど信頼度を０に近い低い値と算出し、異なる睡眠段階分布同士が重なる度合が小さい部分ほど信頼度を１に近い高い値と算出する（Ｓ１３）。図５（ｂ）の例では、睡眠段階Ｓ０と睡眠段階Ｓ１とが重なる範囲である変更区間Δ０１は、信頼度が低く算出されている。
【００５４】
モジュールＡは、各指標Ａ１〜Ａｎについて同様にＳ１１〜Ｓ１３の工程を繰返し、各指標Ａ１〜Ａｎについてのヒストグラムを作成し、初期境界値、変更区間及び信頼度を算出する。なお、これらの初期値の設定は、一般的に健康な人の年代、性別でサンプリングしても良い。
【００５５】
（モジュールＢ：境界の変更）
図３に戻り、モジュールＢのユーザ仮眠データ取得部２１は、１５〜２５分程度の所定時間における被験者であるユーザの仮眠データを取得する（Ｓ２１）。ユーザ仮眠データ取得部２１が取得する仮眠データは、モジュールＡで取得される仮眠データにおける指標に対応して、代表的には、脳波、脈波、及び心拍数が用いられ、参考的に体温及び呼吸等を用いることができる。
【００５６】
ここで、各々の指標Ａ１〜Ａｎについてユーザ仮眠データ取得部２１が十分な数の仮眠データのサンプル値を取得し、モジュールＡで設定された初期境界値の更新を行う場合は（Ｓ２２）、境界値・変更区間取得部２２は、モジュールＡで設定された初期境界値及び変更区間を取得する（Ｓ２３）。
【００５７】
重心算出部２３は、睡眠段階Ｓ１〜Ｓｎ同士がそれぞれ重なる範囲である変更区間Δ０１〜Δｎ−１，ｎにおいて、初期境界値ｄ０１〜ｄｎ−１，ｎによりそれぞれ２分割される各々の範囲内に含まれるユーザ仮眠データ取得部２１が取得したユーザの脈波等のサンプル値に応じて、初期境界値ｄ０１〜ｄｎ−１，ｎにより２分割される各々の範囲の重心を算出する（Ｓ２４）。
【００５８】
図６は、モジュールＢにおける境界値の左右の領域における重心の算出を示す図である。図６に示すように、例えば睡眠段階Ｓｉ〜Ｓｉ＋１同士が重なる範囲である変更区間Δｉ，ｉ＋１において、初期境界値ｄｉ，ｉ＋１により、それぞれ２分割される左側の領域である左Δｉ，ｉ＋１〜初期境界値ｄｉ，ｉ＋１の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値は４個であり、右側の領域である初期境界値ｄｉ，ｉ＋１〜右Δｉ，ｉ＋１の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値は６個である。図６に示すように、これらのサンプル値から重心算出部は、左Δｉ，ｉ＋１〜初期境界値ｄｉ，ｉ＋１の範囲の左重心、初期境界値ｄｉ，ｉ＋１〜右Δｉ，ｉ＋１の範囲の右重心を算出する。
【００５９】
質量比算出部２４は、変更区間Δｉ，ｉ＋１において、初期境界値ｄｉ，ｉ＋１の右側にある仮眠データの質量と左側にある仮眠データの質量との比を比較する（Ｓ２５）。例えば、左重心〜初期境界値ｄｉ，ｉ＋１の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値は２個であり、初期境界値ｄｉ，ｉ＋１〜右重心の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値は３個である。これから右質量（α）：左質量（１−α）を、「左重心〜初期境界値ｄｉ，ｉ＋１の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値の数（２個）」：「初期境界値ｄｉ，ｉ＋１〜右重心の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値の数（３個）」によって定義する（０≦α≦１）。この例の場合、α＝２／５であり、（１−α）＝３／５となる。
【００６０】
境界値変更部２５は、質量比算出部２４が算出した質量比であるαに基づいて、変更後の新境界値’ｄｉ，ｉ＋１を下式（１）に従って算出する（Ｓ２６）。その結果は、図７に示すように、左重心〜初期境界値ｄｉ，ｉ＋１の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値の数と、初期境界値ｄｉ，ｉ＋１〜右重心の範囲に含まれる指標Ａｋのサンプル値の数とに応じて、変更区間Δｉ，ｉ＋１において、サンプル値の数が多い側が広くなるように移動させられた新境界値’ｄｉ，ｉ＋１が算出される。
新境界値’ｄｉ，ｉ＋１＝α・「左重心」＋（１−α）・「右重心」    …（１）
【００６１】
以上、説明したＳ２１〜Ｓ２６の工程は、各指標Ａ１〜Ａｎの各初期境界値ｄ０１〜ｄｎ−１，ｎについて、ユーザ仮眠データ取得部２１がユーザの仮眠データを取得するたびに繰返し行なわれる。
【００６２】
（モジュールＣ：睡眠段階の判定）
図３に戻り、モジュールＣのユーザ仮眠データ取得部３１は、１５〜２５分程度の所定時間における被験者であるユーザの仮眠データを取得する（Ｓ３１）。ユーザ仮眠データ取得部３１が取得する仮眠データは、モジュールＢのユーザ仮眠データ取得部２１が取得する仮眠データと同様に脳波、脈波、心拍数、体温及び呼吸等を仮眠データの指標として取得するものとできるが、モジュールＢにより各指標について変更された境界値が得られるため、例えば脳波の検出を省略する等、モジュールＢのユーザ仮眠データ取得部２１よりは少ない種別のデータを取得するものとできる。
【００６３】
信頼度比較部３３は、各指標Ａ１〜Ａｎでの信頼度をモジュールＡから取得し、各信頼度を比較する（Ｓ３２）。境界値・変更区間取得部３２は、初回の睡眠段階判定時のように、モジュールＢで初期境界値の更新がなされていない場合は（Ｓ２２）、モジュールＡで設定された、当該初期設定の所期境界値及び変更区間を取得する（Ｓ３３）。また、境界値・変更区間取得部３２は、モジュールＢで初期境界値の更新がなされている場合は（Ｓ２２）、モジュールＢで当該更新後の境界値及び変更区間を取得する（Ｓ３４）。この場合、早期に睡眠段階の判定を行いたい場合は、モジュールＢでの初期境界値の更新がなされる前に、モジュールＡから取得した初期境界値及び変更区間により、睡眠段階の判定を行っても良い。
【００６４】
睡眠段階判定部３４は、最も信頼度が高い指標を使って睡眠段階の判定を行う（Ｓ３５）。図８は、モジュールＣにおける睡眠段階の判定を示す図である。図８に示すように、モジュールＣのユーザ仮眠データ取得部３１により各指標Ａ１〜Ａｎのデータが取得された時刻において、各々の更新された境界値により判定される睡眠段階Ｓ０〜Ｓ４の信頼度はそれぞれ異なる。図８の例では、指標Ａ１により判定された睡眠段階は睡眠段階Ｓ２であり、その信頼度は０．５である。指標Ａ２により判定された睡眠段階は睡眠段階Ｓ２であり、その信頼度は０．７であり、指標Ａ３により判定された睡眠段階は睡眠段階Ｓ２であり、その信頼度は０．３であり、指標Ａｎにより判定された睡眠段階は睡眠段階Ｓ３であり、その信頼度は０．２である。
【００６５】
信頼度比較部３３は当該時刻における指標Ａ１〜Ａｎにより判定された睡眠段階の信頼度を以上のように比較し、睡眠段階判定部３４は最も信頼度の高い指標Ａｋにより判定された睡眠段階を選択し、当該時刻における睡眠段階とする。図８の例では、指標Ａ２により判定された睡眠段階の信頼度は０．７であり、最も高い信頼度であるため、睡眠段階判定部３４は、指標Ａ２により判定された睡眠段階である睡眠段階Ｓ２を選択し、当該時刻の睡眠段階とする。
【００６６】
以上の手法により、睡眠段階判定部３４は、２０〜３０分間における睡眠段階を図９に示すように判定して、被験者であるユーザ固有の仮眠データとして記憶する。さらに、睡眠段階判定部３４は、図１０に示すように、１回目、２回目といった各回の仮眠ごとの睡眠段階の配分比を算出して被験者であるユーザ固有の仮眠データとして記憶する。この仮眠データは一日ごと、一週間ごと、あるいは月ごとのユーザ固有の仮眠データとして整理しても良い。このようなユーザ固有の仮眠データは、例えば、ユーザの健康管理や睡眠の質の判定、あるいは睡眠障害の診断等に利用することが可能である。
【００６７】
また、走行支援ＥＣＵ１００は、これらの睡眠段階判定の結果に基づいて、短時間の仮眠後の運転者であるユーザの仮眠の質を判断し、当該ユーザの仮眠の質やユーザの疲労度に基づいて、自車両の走行制御を行なう。また、走行支援ＥＣＵ１００は、当該ユーザの仮眠の質やユーザの疲労度に基づいて、ディスプレイやスピーカにより、ユーザに休憩や仮眠を取ることを勧める等の告知を行なう。
【００６８】
本実施形態によれば、睡眠段階判定部３４は、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定するため、予め定められた閾値により睡眠段階を判定する手法に比べて、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【００６９】
また、本実施形態によれば、睡眠段階判定部３４が、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合から個体の睡眠段階を判定し、走行支援ＥＣＵ１００が、睡眠段階判定部３４が判定した個体の睡眠段階に基づいて、個体の車両への運転復帰に関する情報提供を実施するため、十分な休息の後の安全な運転の履行を行わせることができる。
【００７０】
さらに、本実施形態によれば、境界値変更部２５が、個体の睡眠に関する生体特徴量に対する個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の境界値を算出し、睡眠段階判定部３４が生体特徴量と境界値とに基づいて個体の睡眠段階を判定するため、予め定められた閾値により睡眠段階を判定する手法に比べて、より正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、ユーザ仮眠データ取得部２１，３１が、個体の睡眠に関する生体特徴量を取得し、初期境界設定部１３が、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内に、睡眠段階の初期境界値を設定し、睡眠段階判定部３４は、ユーザ仮眠データ取得部２１，３１が取得した生体特徴量と、初期境界設定部１３が設定した初期境界値及び境界値変更部２５が算出した境界値の少なくともいずれかとに基づいて個体の睡眠段階を判定するため、不特定多数のデータに基づいてより正確な睡眠段階の判定を行うことが可能となる。
【００７２】
また、本実施形態によれば、境界値変更部２５は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれるユーザ仮眠データ取得部２１が取得した生体特徴量のサンプル値の数に応じて初期境界値を補正して境界値を算出し、睡眠段階判定部３４は、ユーザ仮眠データ取得部３１が取得した生体特徴量と、境界値変更部２５が初期境界値を補正して算出した境界値とに基づいて個体の睡眠段階を判定するため、個体が睡眠を行うごとに、個体の特性を反映した睡眠度の判定用のデータが更新され、季節、体調変化等に伴う心拍変動の影響を排除することができる。
【００７３】
また、本実施形態によれば、重心算出部２３は、不特定多数の個体の睡眠に関する生体特徴量に対する不特定多数の個体の睡眠段階毎の生体特徴量の分布である睡眠段階分布における生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる範囲内において、初期境界値により２分割される各々の範囲内に含まれる生体特徴量のサンプル値に応じて、初期境界値により２分割される各々の範囲の重心を算出し、境界値変更部２５は、重心それぞれと初期境界値との間に含まれる生体特徴量のサンプル値の数に応じて、初期境界値を補正して境界値を算出するため、より微細な補正が可能となる。
【００７４】
一方、本実施形態では、信頼度算出部１５が、睡眠段階分布において、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度を算出し、睡眠段階判定部３４は、信頼度算出部１５が算出した信頼度に基づいて個体の睡眠段階を判定するため、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度に関するデータを利用することにより、睡眠段階判定の確度を高めることが可能となる。
【００７５】
また、睡眠段階のヒストグラムにおいて、睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど、いずれの睡眠段階であるか判定し難くなるため、信頼度は低くなり、睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど、いずれの睡眠段階であるか判定し易くなるため、信頼度は高くなる。そのため、本実施形態では、信頼度算出部１５は、睡眠段階のヒストグラムにおいて、睡眠段階分布同士が重なる度合が大きいほど、信頼度を低く算出し、睡眠段階分布同士が重なる度合が小さいほど、信頼度を高く算出することにより、生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度を正確に求めることが可能となる。
【００７６】
また、本実施形態では、ユーザ仮眠データ取得部３１は、個体の複数種類の生体特徴量をそれぞれ取得し、信頼度算出部１５は、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階分布それぞれにおいて、生体特徴量に対して異なる睡眠段階分布同士が重なる度合に応じて、各種類の生体特徴量に対する睡眠段階の信頼度をそれぞれ算出し、睡眠段階判定部３４は、生体特徴量取得手段が取得した各種類の生体特徴量に対して信頼度算出部１５が判定した信頼度が最も高い睡眠段階に基づいて個体の睡眠段階を判定するため、各種類の生体特徴量に基づく睡眠段階の判定の内で最も信頼度が高いものを採用することになり、個体の特性にさらに合った睡眠段階をさらに正確に判定することが可能となる。
【００７７】
また、本実施形態によれば、生体特徴量を短時間に取得することが可能な個体の心拍、心拍ゆらぎ等の心拍データとし、個体の脳波を取得することによって正確に睡眠段階を取得するため、より即時性及び精度に優れた睡眠度段階の判定が可能となる。
【００７８】
尚、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】実施形態に係る睡眠段階判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る睡眠段階判定装置の動作の概略を示すフロー図である。
【図３】実施形態に係る睡眠段階判定装置の各モジュールにおける動作を示すフロー図である。
【図４】モジュールAで作成されるヒストグラムを示す図である。
【図５】（ａ）はモジュールAで作成されるヒストグラムであり、（ｂ）はモジュールAでの信頼度の算出を示す図である。
【図６】モジュールＢにおける境界値の左右の領域における重心の算出を示す図である。
【図７】モジュールＢにおける変更後の境界値を示す図である。
【図８】モジュールＣにおける睡眠段階の判定を示す図である。
【図９】モジュールＣで判定された経過時間ごとの睡眠段階を示す図である。
【図１０】モジュールＣで判定された仮眠ごとの睡眠段階の配分比を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
１…睡眠段階判定装置、１１…一般仮眠データ取得部、１２…ヒストグラム作成部、１３…初期境界設定部、１４…変更区間設定部、１５…信頼度算出部、２１…ユーザ仮眠データ取得部、２２…境界値・変更区間取得部、２３…重心算出部、２４…質量比算出部、２５…境界値変更部、３１…ユーザ仮眠データ取得部、３２…境界値・変更区間取得部、３３…信頼度比較部、３４…睡眠段階判定部、１００…走行支援ＥＣＵ、Ａ，Ｂ，Ｃ…モジュール。
【図１】
2010148575.tif 000003
【図２】
2010148575.tif 000004
【図３】
2010148575.tif 000005
【図４】
2010148575.tif 000006
【図５】
2010148575.tif 000007
【図６】
2010148575.tif 000008
【図７】
2010148575.tif 000009
【図８】
2010148575.tif 000010
【図９】
2010148575.tif 000011
【図１０】
2010148575.tif 000012