Post on 01-Jan-2016
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疲労には2種類あり身体的な疲労と脳の疲労がある◦ 身体的な疲労
瞬間的な疲労のことで,体を休ませることによって短い時間で回復可能
◦ 脳の疲労 起きている活動時間によって蓄積される疲労のことで,活動
時間に応じた睡眠をとることによって回復可能
背景
脳の疲労は身体的な疲労に比べ自覚することが難しい◦ 疲労は感じることができるがユーザの活動内容によって感じ
方が変わる例・・・ term 直前でレジュメを書く
ネットゲームを一日中やる
前者は疲労を感じるのに対し後者はあまり疲労と感じないが、いずれも脳は疲労している
→ 脳の疲労は睡眠によって回復することができるがユーザがその影響を正しく判断するのは困難
問題意識
疲労がとれているのに寝ていた場合、長く寝すぎても逆に疲れてしまうので最適な時間に起床誘導を行う
前日の活動時間が長く、睡眠不足だが限られた時間しか睡眠が取れなかった場合に、起床後の活動内容の制限を行うことができる
ユーザのストレスや睡眠環境に原因があり、快適な睡眠を行えていない場合、それを通知する
シナリオ
睡眠が不足していると、就寝準備を整えてから入眠に入るまでの時間が短くなるというデータが挙げられている *◦ 5 分以内に眠ってしまうことは睡眠不足を意味している◦ 理想は 10 ~ 15 分の間に寝てしまうこと
睡眠の不足度指数の定義就寝準備が整ってから入眠までの時間
睡眠の過不足の表現手法
*http://www.sleepaus.on.net/index.html
睡眠不足 平常就寝準備
5 分 10 分 15 分
睡眠環境 or 精神面に問題アリ 入眠
やや睡眠不足
システム構成図
圧力センサ
センサデータ
体動判定モジュール
デバイス
圧力データ情報入眠データ
体動データ
起床誘導データ
Sleppy2
入眠判定モジュール
脳の疲労算出モジュール
圧力データ受信モジュール
睡眠状態と判定する二つの要素◦ 圧力データの変動値◦ 変動値が小さくなっている間の時間
以上の要素が同時に満たされた場合に入眠と判断する
これらの要素の閾値を設定するために実験を繰り返し検知率が最も高くなる具体的な数値を選択
入眠アルゴリズム作成
システムを導入した布団で評価実験を行った◦ 疲労時と通常時の入眠データを取り、比較した
現在の疲労の度合いを ATMT 法 * を用いて取得◦ 入眠までの時間の比較を行う
評価
* 脳の疲労を客観的に評価するシステムコンピューターのスクリーン上に表示された 25 個の数字を、 1から順に番号を指で押す検査1 つ 1 つの番号を押すまでの時間を計測して、脳の反応時間の変化を評価
被験者A 被験者B 被験者C
睡眠前の活動時間 34時間 35時間 24時間
ATMT法 63秒 74秒 71秒
入眠までの時間 6分40秒 8分8秒 4分53秒
評価結果
被験者A 被験者B 被験者C
睡眠前の活動時間 17時間 18時間 19時間
ATMT法 43秒 59秒 59秒
入眠までの時間 10分37秒 12分3秒 12分39秒
疲労時の実験結果
通常時の実験結果
疲労時と通常時では入眠までの時間に明らかな差異がみられた
誤検知がみられた◦ 圧力センサのみで睡眠判定を行うにはより睡眠の閾値を
あげ、検知率を上げる必要がある 個人において入眠までの時間に差異がみられた
◦ 個人でのキャリブレーションが必要 布団上での入眠前の体動から脳の疲労の関係性
◦ 脳の疲労度算出を補足する要素として成り立つのでないか
考察
睡眠判定装置樋江井 武彦 重森 和久感圧チューブを用いて睡眠状態を検知する 睡眠判定方法および睡眠見守りシステム豊永 昌彦
人感センサを用いて入眠・覚醒を検知する 圧力センサによる睡眠中の呼吸・体位の無侵襲・
無拘束な計測西田佳史 武田 正資 森武 俊 佐藤知正圧力センサを用いて呼吸計測アルゴリズムと体位認識
アルゴリズムを示す
関連研究