(57)【要約】【課題】睡眠状態を生体と非接触で取得し、睡眠状態を解析するための時系列を含むマップを作成する。【解決手段】自己組織化写像のアルゴリズムに基づいてマップデータを作成する装置であって、睡眠中の音を音情報１１０として記録する音記録部１０１と、音情報１１０の特徴情報１１１を複数個抽出する抽出部１０２と、特徴情報１１１に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部１０３と、特徴ベクトルに対し、時間的近傍関数と非類似度との積に基づき勝者ニューロンを更新し、次にカーネル関数に基づき非類似度を更新し、これら更新を繰り返すことにより時系列のマップデータを作成する機械学習部１０４とを備える睡眠状態解析装置。【選択図】図１
2017196194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自己組織化写像のアルゴリズムに基づいてマップデータを作成する装置であって、
睡眠中における生体が発する音、および、前記生体の周辺の音を音情報として記録する音記録部と、
記録された前記音情報の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、
抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、
複数の前記特徴ベクトルに対し、時間的近傍関数と非類似度との積に基づき勝者ニューロンを更新し、次にカーネル関数に基づき非類似度を更新し、これら更新を繰り返すことにより時系列のマップデータを作成する機械学習部と
を備える睡眠状態解析装置。
【請求項２】
前記マップデータが有する特徴情報と睡眠中の複数種類の事象種の一つとをそれぞれ結びつけて記憶する事象種記憶部と、
前記機械学習部において作成されたマップデータに基づき前記事象種の種類に対応するノードに色、模様、および、文字の少なくとも一つを対応付けて可視的に提示する提示部と
をさらに備える請求項１に記載の睡眠状態解析装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記音情報に対して統計的手法により前記特徴情報を抽出する
請求項１または２に記載の睡眠状態解析装置。
【請求項４】
前記解析部は、抽出された特徴情報をフーリエ変換することにより得られる周波数スペクトルの離散点を特徴ベクトルとして算出する
請求項１〜３のいずれか一項に記載の睡眠状態解析装置。
【請求項５】
前記機械学習部は、前記カーネル関数としてＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒカーネル関数を用いて非類似度を更新する
請求項４に記載の睡眠状態解析装置。
【請求項６】
前記機械学習部は、ステップ関数により与えられる時間的近傍関数に基づき勝者ニューロンを更新する
請求項１〜５のいずれか一項に記載の睡眠状態解析装置。
【請求項７】
自己組織化写像のアルゴリズムに基づいてマップデータを作成するプログラムであって、
睡眠中における生体が発する音、および、前記生体の周辺の音を音情報として記録する音記録部と、
記録された前記音情報の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、
抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、
複数の前記特徴ベクトルに対し、時間的近傍関数と非類似度との積に基づき勝者ニューロンを更新し、次にカーネル関数に基づき非類似度を更新し、これら更新を繰り返すことにより時系列のマップデータを作成する機械学習部とを含み、
コンピュータに実行させることにより上記各部を実現する睡眠状態解析支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
睡眠中の人や動物などの生体が発する音や生体の動きにより発生する音、睡眠している生体の周辺の音に関するマップデータを作成する睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば人にとって、不眠など睡眠の質や量が不十分なことによって生じる睡眠障害は、覚醒時における身体的、精神的、社会的、感情的な機能を妨げる原因になることは知られている。従って、睡眠の質などの睡眠状態を評価することはこれらの機能を回復させるための重要な情報となる。睡眠状態に応じて、脳波や呼吸、心拍が変化する。さらに、睡眠状態の変化や安定性と関連して、体動、いびき、無呼吸、歯ぎしりなど、様々なイベントも睡眠中に生じている。
【０００３】
そこで従来は、特許文献１に記載の技術のように、睡眠中の重さ（圧力）の変動を、圧力センサを用いて測定したり、特許文献２に記載の技術のように、睡眠中の脳波を測定したり、特許文献３に記載の技術のように、睡眠中の脈波を測定したりすることにより睡眠の質を評価している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１１５１８８号公報
【特許文献１】特開２０１１−０８３３９３号公報
【特許文献１】特開２０１５−１３６３８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、前記特許文献に記載の技術は、体に何らかのセンサを取り付けなければならない。さらに、特殊な装置を備えた特殊な環境下において電線に接続された状態で睡眠させ、データを取得しなければならない。従って、被験体はストレスを受けながら睡眠しなければならず、通常の睡眠状態におけるデータを取得することは困難である。また、このような手法を動物に適用することは困難である。
【０００６】
また、１回の測定で５〜８時間程度の膨大なデータとなり、そこから意味のあるデータを抽出して睡眠の質を評価するにはかなりの労力が必要となる。
【０００７】
本願発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、生体と非接触の状態でもデータを取得することができ、長時間にわたるデータを機械学習によって睡眠の質を簡単に解析できるマップを提供する睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本願発明にかかる睡眠状態解析支援装置は、自己組織化写像のアルゴリズムに基づいてマップデータを作成する装置であって、睡眠中における生体が発する音、および、前記生体の周辺の音を音情報として記録する音記録部と、記録された前記音情報の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、複数の前記特徴ベクトルに対し、時間的近傍関数と非類似度との積に基づき勝者ニューロンを更新し、次にカーネル関数に基づき非類似度を更新し、これら更新を繰り返すことにより時系列のマップデータを作成する機械学習部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
ここで、特許請求の範囲、および、明細書等で用いているカーネル関数は、正定値性を満たさないため、厳密にはカーネル関数に含まれない恐れがあるが、本特許請求の範囲、および、明細書等ではカーネル関数に含まれるものとして記載している。
【００１０】
これによれば、長時間にわたり記録された音情報の中から特徴情報を抽出し、これをベクトル化して自己組織化写像（Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐｓ、以下「ＳＯＭ」と記す場合がある。）とすることで、類似の特徴情報をクラスタ化し、時間的に圧縮した状態でクラスタ化された特徴情報を時系列に並べたマップデータを作成することができる。従って、このマップデータに基づき睡眠状態の解析を容易に行う事が可能となる。
【００１１】
また、前記マップデータが有する特徴情報と睡眠中の複数種類の事象種の一つとをそれぞれ結びつけて記憶する事象種記憶部と、前記機械学習部において作成されたマップデータに基づき前記事象種の種類に対応するノードに色、模様、および、文字の少なくとも一つを対応付けて可視的に提示する提示部とをさらに備えても構わない。
【００１２】
これによれば、マップデータを視覚化してディスプレイや紙などに提示することができるため、簡単に睡眠状態の傾向などを把握することが可能となる。
【００１３】
また、前記抽出部は、前記音情報に対して統計的手法により前記特徴情報を抽出しても良い。
【００１４】
これによれば、長期間にわたって記録される音情報から特徴情報をより正確に漏れなく抽出することが可能となる。
【００１５】
また、前記解析部は、抽出された特徴情報をフーリエ変換することにより得られる周波数スペクトルの離散点を特徴ベクトルとして算出してもよい。
【００１６】
これによれば、特徴情報をより的確にベクトルとして表現することができ、当該特徴情報を用いることでＳＯＭの結果が睡眠状態をより的確に表現することになる。
【００１７】
また、前記機械学習部は、前記カーネル関数としてＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒカーネル関数を用いて非類似度を更新するものでもよい。
【００１８】
これによれば、複数種類存在するカーネル関数の中からＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒカーネル関数（以下「ＫＬカーネル関数」と記す場合がある。）を用い、周波数スペクトルの離散点として表現される特徴情報の非類似度を更新することで、ＳＯＭの結果が睡眠状態をより正確に表現することが可能となる。
【００１９】
また、前記機械学習部は、ステップ関数により与えられる時間的近傍関数に基づき勝者ニューロンを更新しても構わない。
【００２０】
これによれば、時系列に存在する特徴情報の順序の逆転を許容することなくＳＯＭによりマップデータが作成されるため、睡眠状態の時間的経過をより正確に表現することが可能となる。
【００２１】
また、上記目的を達成するために、本願発明にかかる睡眠状態解析支援プログラムは、自己組織化写像のアルゴリズムに基づいてマップデータを作成するプログラムであって、睡眠中における生体が発する音、および、前記生体の周辺の音を音情報として記録する音記録部と、記録された前記音情報の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、複数の前記特徴ベクトルに対し、時間的近傍関数と非類似度との積に基づき勝者ニューロンを更新し、次にカーネル関数に基づき非類似度を更新し、これら更新を繰り返すことにより時系列のマップデータを作成する機械学習部とを含み、コンピュータに実行させることにより上記各部を実現することを特徴とする。
【００２２】
これによれば、長時間にわたり記録された音情報の中から特徴情報を抽出し、これをベクトル化して自己組織化写像（Ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐｓ、以下「ＳＯＭ」と記す場合がある。）とすることで、類似の特徴情報をクラスタ化し、時間的に圧縮した状態でクラスタ化された特徴情報を時系列に並べたマップデータを作成することができる。従って、このマップデータに基づき睡眠状態の解析を容易に行う事が可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本願発明によれば、人の睡眠状態や動物園などにおける動物の睡眠状態を類似する事象毎にクラスタ化されて時系列に並べられたマップデータで表現することができ、睡眠状態の解析やそれに基づく健康管理などの実行に寄与することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、睡眠状態解析支援装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、記録された音情報の一部を示す図である。
【図３】図３は、睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は、提示部によってディスプレイに表示されたマップを示す図である。
【図５】図５は、睡眠状態解析支援装置の別例であるスマートフォンを示す平面図である。
【図６】図６は、レコーダを別体に備える睡眠状態解析支援装置の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
次に、本願発明に係る睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラムの実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下の実施の形態は、本願発明に係る睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラムの一例を示したものに過ぎない。従って本願発明は、以下の実施の形態を参考に請求の範囲の文言によって範囲が画定されるものであり、以下の実施の形態のみに限定されるものではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００２６】
また、図面は、本願発明を示すために適宜強調や省略、比率の調整を行った模式的な図となっており、実際の形状や位置関係、比率とは異なる場合がある。
【００２７】
図１は、睡眠状態解析支援装置の機能構成を示すブロック図である。
【００２８】
同図に示すように、睡眠状態解析支援装置１００は、自己組織化写像のアルゴリズムに基づいてマップデータを作成する装置であって、音記録部１０１と、抽出部１０２と、解析部１０３と、機械学習部１０４とを備えている。さらに本実施の形態の場合、睡眠状態解析支援装置１００は、事象種記憶部１０５と、提示部１０６とを備えている。
【００２９】
音記録部１０１は、睡眠中における生体２００が発する音、および、生体２００の周辺の音を音情報として記録する処理部である。本実施の形態の場合、音記録部１０１は、生体２００の近傍に配置されるマイクロフォン１０９と無線や有線によって接続されており、生体２００が発する音、および、周辺の音をマイクロフォン１０９が変換したアナログの電気信号を音記録部１０１がデジタル信号に変換して保存している。音記録部１０１の音情報の保存方法は特に限定されるものではなく、例えば、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置や、ハードディスクなどの磁気記憶装置のほか、光などに基づき記憶する装置などに音情報を記録する。音記録部１０１が記録する音情報は、生体２００が入眠してから覚醒するまでを連続的に記録してもよく、また、所定の間隔で断続的に記録しても構わない。
【００３０】
マイクロフォン１０９が取り付けられる位置は生体２００が発する音、および、周辺の音を取得できる位置であれば特に限定されるものではなく、生体２００が睡眠している部屋の天井や床や壁に取り付けられるものでもよい。本実施形態の場合、生体２００が睡眠しているベッドの宮の頂上部分にマイクロフォン１０９は取り付けられている。なお、定常的にノイズを発生させる物（例えばクーラー）からは遠い位置に配置することが好ましい。
【００３１】
ここで、生体２００とは、人間ばかりでなく人間以外の動物であっても構わない。また、生体２００が発する音とは、歯ぎしりやいびきや寝言など生体２００の口や喉から出る音や、布団の擦れる音やベッドのきしむ音など生体２００の動き（体動）に基づき発生する音などである。生体２００の周辺の音とは、クーラーや加湿器など生体２００の周囲にある備品から発せられる音や、窓などを介して生体２００の周辺に達する車の音などである。
【００３２】
図２は、記録された音情報の一部を示す図である。
【００３３】
同図に示すように、抽出部１０２は、音記録部１０１により記録された音情報１１０の中から特徴的な部分である特徴情報１１１を複数個抽出する処理部である。抽出部１０２が特徴情報１１１を抽出する方法は特に限定されるものではなく、統計的手法により特徴情報１１１を抽出してもよく、所定の閾値以上の振幅の音波の検出時刻を基準にした所定の時間間隔に含まれる音波を特徴情報１１１とする時間窓を設けて抽出してもよい。本実施形態の場合、抽出部１０２は、統計的手法の中でもバースト抽出法を用い、バーストレベル１以上の連続する期間をひとつの特徴情報１１１として抽出し、定常的に記録されているノイズを排除した。所定の時間に含まれる音情報１１０から抽出部１０２が抽出した特徴情報１１１の数はＮ個であった。
【００３４】
解析部１０３は、抽出部１０２により抽出された複数の特徴情報１１１をそれぞれ示す特徴ベクトルを算出する処理部である。解析部１０３が特徴ベクトルを算出する方法は特に限定されるものではないが、本実施形態の場合、解析部１０３は、抽出された特徴情報１１１をフーリエ変換、特に高速フーリエ変換することにより得られる周波数スペクトルの離散点を特徴ベクトルとして算出している。Ｎ個の特徴情報１１１からはＮ個の特徴ベクトルが得られる。特徴ベクトルをＸｎとする。
【００３５】
機械学習部１０４は、自己組織化写像のアルゴリズムに基づき機械学習を行う。ここで用いられる自己組織化写像のアルゴリズムは、一般的な自己組織化写像のアルゴリズムではなく、自己組織化写像のアルゴリズムを本発明者が拡張したものである。つまり、一般的なＳＯＭは、教師なし競合型のニューラルネットワーク学習のひとつであり、クラスタリングと低次元（通常２次元）への射影を同時に得ることができるため、視覚的データマイニング手法としても知られている。本発明者は、一般的なＳＯＭの予め定義される可視化層トポロジーの近傍に空間的近傍が現れる性質を活かし、さらに、トポロジー上にデータの時系列に依存する重みを導入することでトポロジーの一方向に時間的な意味を持たせる拡張を行う。これにより、生体２００の睡眠時における事象の推移と事象の種類のマップデータ化を可能にしている。
【００３６】
以下、拡張型ＳＯＭのアルゴリズムを具体的に説明する。
【００３７】
図３は、睡眠状態解析支援装置、および、睡眠状態解析支援プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
まず初期条件としてニューロンの数、および、その配置を設定する（Ｓ１０１）。拡張型ＳＯＭでは時間的近傍関数を導入しているため、空間分解能が相対的に低下するという知見を得ている。従って、初期条件、その他パラメータなどは空間的分解能と時間的分解能とのバランスを考慮して設定される。
【００３９】
初期条件としてのニューロンの数Ｍは特に限定されるものではないが、本実施形態では睡眠状態解析の支援に適したニューロンの数ＭとしてＭ＝４００を採用している。Ｍが１００未満の場合、睡眠状態の解析に供することができるほどの空間的分解能、および、時間的分解能を満たすことができず、Ｍが２０００を超えると長い処理時間に対し得られる結果はＭが２０００以下と変わらない。従ってニューロンの数は１００≦Ｍ≦２０００の範囲から選定されることが望ましい。
【００４０】
さらに可視化空間上のニューロンの配置を設定する。ニューロンの配置は特に限定されるものではなく、二次元配置や三次元以上の配置でも構わない。また、ニューロンの配置状態も直交格子状や六角格子状などを例示することができる。本実施形態では、人間が視覚により睡眠状態の解析を行うことを想定し、一目で確認することができる１０×５０の直交格子状（図４参照）の配置を採用している。なお、ニューロンの配置は任意であり、縦軸横軸が同数であってもかまわない。例えば、睡眠時に発生する事象種の数は限定的であるため、空間的距離に関するニューロンの配置数は１０〜３０程度とし、時間的距離に関するニューロンの配置数を２０〜１００程度としてもよい。
【００４１】
計算のため可視化空間上のニューロンの位置座標をｒｊ＝（ξｊ，ηｊ）とする。
【００４２】
Ｓｔｅｐ１.
初期処理として、ランダムに参照ベクトルｍｊを発生させ、特徴ベクトルＸｎと参照ベクトルｍｊとの非類似度ｄｊ，ｎをランダムに与える（Ｓ１０２）。
【００４３】
Ｓｔｅｐ２.
一回の睡眠により得られた音情報１１０に基づいて算出された全ての特徴ベクトルＸｎに対し、時間的近傍関数と非類似度との積に基づき勝者ニューロン（最適号ニューロン）を次式により更新する（Ｓ１０３）。具体的に例えば，空間的距離が同じ場合、時間的近傍関数の値が小さい方の参照ベクトルが勝者として選ばれることになる。なお、時間的距離と空間的距離の和で与えることも考えられるが、規格化が容易であり、睡眠状態の解析に適しているという知見に基づき時間的近傍関数と非類似度との積が採用されている。
【００４４】
【数１】
2017196194.tif 000003
【００４５】
ここで、ψ（ｎ，ξｊ）は、時間的近傍関数、ｄｊ，ｎは非類似度である。
【００４６】
具体的に時間的近傍関数は以下の様になる。一回の睡眠を録音することにより得られたＮ個の特徴ベクトルＸｎは、ｎ=１，・・・・，Ｎの順に得られたとする．Ｎ番目のデータはｎ／Ｎの割合に位置し、参照ベクトルｍｊは可視化空間上で時系列を導入する方向にξｊ／ξＭの割合に位置している。その差の絶対値をε＝｜ξｊ／ξＭ−ｎ／Ｎ｜とおく。特徴ベクトルＸｎが得られた時刻ｔ（ｎ）を用いる場合は、ε＝｜ξｊ／ξＭ−ｔ（ｎ）／ｔ（Ｎ）｜となる。ただし、時刻はｔ（１）＝０となる相対時刻とする。
【００４７】
本実施の形態の場合、ステップ関数により与えられる時間的近傍関数に基づき勝者ニューロンを更新している。
【００４８】
ステップ関数により与えられる時間的近傍関数を用いると、順序の逆転を許容しないため、空間分解能は下がるが時間分解能が向上し、事象の出現状態、つまり睡眠の状態を時系列的に解析する場合に好適である。具体的には次式により与えられる。
【００４９】
【数２】
2017196194.tif 000004
【００５０】
ここで、Ｋはξ方向のニューロン数を表す窓パラメータであり、本実施形態ではＫ＝１を採用している。
【００５１】
なお、時間的近傍関数は順序の逆転を許容する場合、次式により与えられる。
【００５２】
【数３】
2017196194.tif 000005
【００５３】
ここでω≧０は系列の順序関係の勝者ニューロン選択への影響力を調節するパラメータである。
【００５４】
Ｓｔｅｐ３.
次にカーネル関数に基づき全ての参照ベクトルｍｊと特徴ベクトルＸｎとの非類似度ｄｊ，ｎを次式により更新する（Ｓ１０４）。
【００５５】
【数４】
2017196194.tif 000006
【００５６】
ここで、Ｋ（Ｘｎ，Ｘｎ）は特徴ベクトルＸｎ間の類似尺度を表すカーネル関数である。γは正規化項である。ｈｉ，ｊは、可視化空間上の近傍関数を表し、通常ガウス関数が用いられる。
【００５７】
【数５】
2017196194.tif 000007
【００５８】
σは近傍半径パラメータである。
【００５９】
本実施形態では、カーネル関数の中でもＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒカーネル関数を用いて非類似度を更新している。
【００６０】
あるｖ次元の周波数スペクトルの離散点をＸｉ＝（ｘｉ，１，・・・，ｘｉ，ｖ）とすると、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒカーネル関数は次式で与えられる。
【００６１】
【数６】
2017196194.tif 000008
【００６２】
【数７】
2017196194.tif 000009
【００６３】
ここでβ＞０はパラメータである。
【００６４】
Ｓｔｅｐ４.
上記Ｓｔｅｐ２.とＳｔｅｐ３.とを収束するまで繰り返すことにより時系列のマップデータが作成される（Ｓ１０５）。具体的には、近傍半径σを小さくしていき、収束するまで上記更新を繰り返すことによりマップデータが作成される。
【００６５】
次に、マップデータの可視化を行う。
【００６６】
事象種記憶部１０５は、機械学習部１０４により得られたマップデータが有する特徴情報と睡眠中の複数種類の事象種の一つとをそれぞれ結びつけて記憶する処理部である。本実施形態の場合、特徴情報を再生して得られた音を人間が判断し、事象種として歯ぎしり、体動音、環境音、第三者の声、その他に分類しこれらを識別する識別子を入力した。事象種記憶部１０５は、特徴情報と識別子を結びつけて記憶している。
【００６７】
提示部１０６は、機械学習部１０４において作成されたマップデータに基づき事象種の種類、つまり識別子に対応するノードに色、模様、および、文字の少なくとも一つを対応付けて可視的に提示する処理部である。
【００６８】
図４は、提示部によってディスプレイに表示されたマップを示す図である。
【００６９】
同図に表されたマップの上部に示される濃い部分は、事象種Ａ（例えば、歯ぎしり）を示している。斜めのグラデーションで示される部分は、事象種Ｂ（例えば、いびき）を示している。下方に示される次に濃い部分は、事象種Ｃ（例えば、体動音）を示している。上下方向中間に広く広がる薄い部分は、事象種Ｄ（例えば、環境音）を示している。白色で示されている部分は、事象種Ｅ（例えば、その他）を示している。
【００７０】
なお、マップは、カラーで示しても構わない。さらに、マップは、同色の異なる濃度（輝度、彩度など）を用い、色の濃度（輝度、彩度など）が濃いほど同じ事象種の単位時間当たりの出現数（出現頻度）が高いことを示すなどしてもかまわない。
【００７１】
以上の様に可視化されたマップがディスプレイ１６１に提示されることで、６時間の睡眠時間の間に発生した事象が出現頻度とともに一画面上に提示することができ、睡眠状態の解析に供することが可能となる。
【００７２】
以上に示した睡眠状態解析支援装置１００、および、睡眠状態解析支援プログラムによれば、音のみでマップデータを作成するため、生体と非接触の状態でもデータを取得することができ、長時間にわたるデータを機械学習によって睡眠の質を簡単に解析できる時系列的変化を含むマップを提供することが可能となる。
【００７３】
なお、本願発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本明細書において記載した構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を本願発明の実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本願発明の主旨、すなわち、請求の範囲に記載される文言が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本願発明に含まれる。
【００７４】
例えば、上記実施の形態では睡眠状態解析支援装置１００とは別体のマイクロフォン１０９やディスプレイ１６１が存在していたが、睡眠状態解析支援装置１００は、図５に示すように、スマートフォンやタブレット端末などのようにマイクロフォン１０９とディスプレイ１６１とを一体に備え、音記録部１０１、抽出部１０２、解析部１０３、機械学習部１０４、事象種記憶部１０５、提示部１０６などの各処理部を実現することのできるアプリと称されるプログラムをスマートフォンなどにインストールすることにより、スマートフォンなどを睡眠状態解析支援装置１００として機能させてもかまわない。
【００７５】
また、マイクロフォン１０９と音記録部１０１とを一体に備え、ＩＣレコーダなどと称されるようなレコーダ１０７を別体に備え、音情報１１０は記録メディア１７１に記録され、抽出部１０２は、記録メディア１７１内の情報を読み書きできるメディアスロットル１２１を備えるような場合も、レコーダ１０７を含めて睡眠状態解析支援装置１００である。
【００７６】
また、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒカーネル関数以外のカーネル関数としては、内積（線形）カーネル関数、多項式カーネル関数、ガウスカーネル関数、ラプラスカーネル関数などを挙示することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本願発明は、人間および動物の睡眠状態を解析し、健康・生活習慣管理などに利用できる。
【符号の説明】
【００７８】
１００  睡眠状態解析支援装置
１０１  音記録部
１０２  抽出部
１０３  解析部
１０４  機械学習部
１０５  事象種記憶部
１０６  提示部
１０７  レコーダ
１０９  マイクロフォン
１１０  音情報
１１１  特徴情報
１２１  メディアスロットル
１６１  ディスプレイ
１７１  記録メディア
２００  生体
【図１】
2017196194.tif 000010
【図２】
2017196194.tif 000011
【図３】
2017196194.tif 000012
【図４】
2017196194.tif 000013
【図５】
2017196194.tif 000014
【図６】
2017196194.tif 000015