如十几根)脑波检测用的电极，利用基于睡眠的状态(深度)检测出不同特性的脑波来判定睡眠状态。
[0082]而且，如非专利文献1中所披露，也可以使用脑波等对一过性的脑波上的觉醒(微觉醒)进行检测。微觉醒的主要因素可以考虑是呼吸障碍、周期性四肢运动障碍、某种疼痛、压力等精神性因素等各种因素，但无论如何，当微觉醒出现的次数超出正常范围很多时，可以推断睡眠的质量差。
[0083]如果是使用脑波的情况，则可以精准地判定睡眠状态。然而，脑波的前提是由医疗机构等专业机构测量。有提出通过减少所用电极的数目，将多根电极装在一个装置中形成一体结构，从而比较容易地进行脑波测量的方法，但一般家庭在日常生活中使用并不容易。
[0084]因此，本申请人提出一种利用脑波传感器取得用户的脑波信息，并使用该脑波信息进行关于微觉醒的处理的方法。具体而言，如图1所示，本实施方式涉及的生物体信息处理系统100包括:取得用户的脑波信息的脑波信息取得部110和基于脑波信息判定用户的睡眠状态的处理部120，处理部120根据脑波信息，求出关于睡眠中的微觉醒状态的指标信息。
[0085]这里，所谓微觉醒状态，如上所述，是一过性的脑波上的觉醒，表示与R&K法等觉醒状态(阶段觉醒(Stage Wake))不同的状态。微觉醒状态一般情况下是用户意识不到的觉醒(无意识下的觉醒)。具体而言，所谓觉醒状态，是表示每单位时间(lepoch，例如30秒)内α波的出现达到50%以上的状态，微觉醒状态表示发生3秒以上的脑波频率变化的状态。睡眠状态、觉醒状态、微觉醒状态的详情将在后面说明。
[0086]S卩，具体而言，处理部120只需基于脑波信息，将表示用户意识不到的觉醒(更具体而言是一过性的觉醒)的状态作为上述微觉醒状态检测即可。通过这种方式，可以检测微觉醒状态，求出基于检测结果的指标信息。微觉醒状态即便是健康的用户每一小时也会出现20次左右，出现次数过多的用户睡眠质量差(例如，阶段3、4这种深度睡眠的时间极端少)，可能会给健康等带来影响。然而，假设即使检测出微觉醒状态，若其持续时间不足15秒，则作为对象的单位时间内的α波的检测期间不足50%，即判定为睡眠状态。也就是说，尽管微觉醒状态是表示睡眠质量的信息，但如果只判定睡眠状态、觉醒状态，则关于微觉醒状态的信息会被淹没。在这一点上，如果根据本实施方式的方法，可以适当地检测微觉醒状态并求出指标信息，因此，可以对用户本人和家人、担当医生等提示该指标信息等。
[0087]而且，根据本实施方式，使用脉波信息可以实现求出那样的指标信息的处理。用于取得脉波信息的脉波传感器可以通过例如光电传感器实现，该光电传感器可以将发光部(例如LED)和光接收部(例如PD)组合而成，因此，硬件方面可以容易地实现。而且，考虑到精度提高等，即使设置多个LED和ro的组合，也能缩小传感器单元和整体装置的尺寸。此夕卜，像脑波那样在不同的多个地方安装传感器的必要性低，例如像后述图6那样只将手腕作为安装位置也没有问题。即，脉搏检测用的装置是低成本化和小型轻量化容易，该装置安装时的繁琐程度也不成问题，因此，相比脑波检测是有利的。
[0088]另外，利用本实施方式的生物体信息处理系统100求出的信息并不仅限于指标信息。具体而言，生物体信息处理系统100也可以是取得用户的脉波信息，并基于脉波信息，求出睡眠中关于微觉醒状态的信息的系统。
[0089]这里，关于微觉醒状态的指标信息，是示出基于微觉醒状态而求出的睡眠状态的程度的信息。因此，具体通过图15的㈧至图15的(C)如后面讲述的那样，指标信息将成为表示次日的睡意程度、睡眠深度的程度、或表示两者的微觉醒状态的出现次数的信息等。
[0090]对此，关于微觉醒状态的信息，可以是上述指标信息，也可以是其它信息。例如，当用户进入微觉醒状态时，可以将表示该意思的信息作为关于微觉醒状态的信息。当然，由于用户自身处于睡眠状态中，无法实时阅览该信息，但同住的家人能够确认，或者如果用户在住院，则担当的医生可以确认。
[0091]这种情况下，生物体信息处理系统100可以具有提示部(例如使用图3后述的显示部160等)，提示部提示用户是微觉醒状态。通过这种方式，可以直接确认用户进入了微觉醒状态，例如，可以检查在进入微觉醒状态的定时前后的用户的举动等。
[0092]而且，也可以存储在几点几分几秒附近被检测出了微觉醒状态这样的信息，该信息将成为关于微觉醒状态的信息。通过这种方式，可以管理进入了微觉醒状态的定时等详细的信息。例如，也可以调查对象用户在睡眠状态的后半过程中微觉醒状态的频率高这种每个用户的倾向。而且，如果通过拍摄睡眠中的用户的视频，将上述详细信息与视频组合起来，可以有效地调查微觉醒状态下的用户的举动等。
[0093]以下，首先对睡眠状态、觉醒状态、微觉醒状态进行详细的说明。然后，对本实施方式涉及的生物体信息处理系统100的构成例进行说明，对基于脉波信息的微觉醒检测方法的详情进行说明。接下来，以提示用户时的显示画面为例，对求出的关于微觉醒状态的指标信息进行说明，最后对根据脉波信息判定睡眠状态的方法进行说明。
[0094]2.睡眠状态、觉醒状态(Wake)、微觉醒状态
[0095]本实施方式的觉醒状态(阶段Wake)，是在指规定期间的50%以上检测出α波的状态。对此，在由觉醒状态向睡眠状态(尤其是阶段1)的过渡期中，α波逐渐消失，α波不足规定期间的50%的状态是非快速眼动睡眠状态阶段1。
[0096]而且，在由阶段1向阶段2的过渡期中，逐渐地出现高振幅的慢波。然后，出现了纺锤波(spindle)和K-复合波(K-complex)的状态即为阶段2。这里的纺锤波，是持续时间0.5秒以上、12?14Hz的波形，K-复合波是指持续时间0.5秒以上的阴性-阳性波。
[0097]而且，2Hz以下、75 μ V以上的慢波(δ波)占规定时间的20?50%的状态即为阶段3，δ波占50%以上的状态即为阶段4。另外，严格而言，在阶段的判定中是利用眼球运动和下颂的肌肉活动，但在这里为便于说明而进行省略。
[0098]所谓快速眼动睡眠状态，是虽然脑波的状态和非快速眼动睡眠状态的阶段1相同，但是可以观察到快速眼球运动(REMs)的状态。而且，在快速眼动睡眠状态中，下颂的肌肉活动经过一个夜晚后达到最低。此外，快速眼动睡眠状态与否的判定，也可以进行脑波是否出现锯齿状波这样的判定。
[0099]如图2所示，已知人从入睡到睡醒期间，睡眠的深度会随着时间而周期性地变化。具体而言，非快速眼动睡眠状态和快速眼动睡眠状态以一个半小时左右的周期交替出现。然后，在睡眠的前一半，会出现阶段3和阶段4这样的深睡眠，在睡眠的后一半(接近于睡醒的时间)，正如非快速眼动睡眠进入阶段1和阶段2 —样，主要会出现浅睡眠。
[0100]与此相对，微觉醒是指一过性的脑波上的觉醒，一般在微觉醒的时候，用户不会醒来。微觉醒的出现频率随年龄而变化，但如果是健康的用户，则每一小时出现10?20次左右。当使用脑波时，将微觉醒作为脑波频率的变换而检测。具体而言，当检测出之前10秒以上有持续的明显睡眠状态存在，且持续时间为3秒以上的脑波频率变换时，作为检测出一次微觉醒状态。反言之，即便检测出脑波频率的变换，如果之前的睡眠状态不足10秒，或脑波频率变换的持续时间不足3秒，则不能判断为微觉醒状态。另外，对于微觉醒，严格说来，是使用下颂的肌肉活动等其它判定条件，但这里省略详细的说明。
[0101]由于微觉醒使睡眠分割开，微觉醒的检测频率超过正常范围时(例如，每一小时的次数多于20次时)，和短时间睡眠同样，用户可能产生睡眠质量差、出现睡意等问题。也就是说，微觉醒的次数(频率)可以作为用户的关于睡眠状态的指标信息而利用。
[0102]另外，以上的说明是使用了脑波等的情况下的各状态的定义。本实施方式也是各状态的定义遵从上述方式，但如上所述，本实施方式中用于处理的不是脑波而是脉波信息。既然使用脉波信息，又并非能够直接观测α波和δ波等，因此，不能通过上述定义是否被满足来进行状态判定。如后所述，对微觉醒状态，也不是使用脑波频率变换，而是使用脉搏率(心率)的变化量来进行判定。
[0103]也就是说，本实施方式的各状态，是通过基于脉波信息的判定推断为该状态，如果考虑判定精度，则不能否定判定结果不满足上述定义的可能性。然而，已知使用脉搏状态判定睡眠状态的方法如使用了 HF、LF方法等各种的方法，可以得到和以足够高的精度(例如70?80%以上)使用脑波的情况同样的结果。
[0104]3.系统构成例
[0105]如图1所示，本实施方式涉及的生物体信息处理系统100包括脉波信息取得部110、处理部120。脉波信息取得部110从脉波传感器取得传感器信息。这里，脉波传感器是用于检测脉搏信号的传感器，例如，可以考虑包括发光部和光接收部的光电传感器等。已知脉波传感器可以通过各种传感器实现，如光电传感器及其他方式的传感器(例如超声波传感器)等，本实施方式的脉波传感器可以广泛应用这些传感器。
[0106]处理部120根据脉波信息取得部110取得的脉波信息，进行关于睡眠状态的判定，求出微觉醒状态的指标信息。狭义地说，处理部120只需进行对微觉醒状态的判定处理即可，但不仅限于此，也可以进行其它处理。例如，通过图9的(Α)、图9的(Β)等如后所述，在快速眼动睡眠状态或非快速眼动睡眠状态，或非快速眼动睡眠状态时，也可以进行是阶段1?4种的哪一阶段这样的判定。该处理部120的功能可以通过各种处理器(CPU等)、ASIC(门阵列等)等的硬件以及程序等来实现。
[0107]然而，生物体信息处理系统100不限定于图1的构成，可以将这些的一部分的构成要素进行省略，或追加其它的构成要素等，进行各种变形。而且，在可实施变形这一点上，图3也同样。
[0108]而且，本实施方式的生物体信息处理系统100也可以通过各种电子设备来实现。这里的电子设备，可以是生物体信息测量装置，也可以狭义地指用户安装的可穿戴装置。这种情况下，关于微觉醒状态的指标信息可以在作为本实施方式涉及的电子设备的可穿戴装置中求出。
[0109]具体而言，如图3所示，本实施方式涉及的电子设备(可穿戴装置200)也可以包括:脉波传感器101、体动传感器102、脉波信息取得部110、处理部120、操作部130、操作检测部135、体动信息取得部140、存储部150、显示部160、时刻计数部170、通信部180。
[0110]而且，处理部120包括:睡眠觉醒判定部121、脉搏峰检测部122、峰发生次数计数部123、发生频率运算部124、年龄设定部125、年龄校正部126。
[0111]体动传感器102是检测用户的体动的传感器，可以使用加速度传感器、陀螺仪等各种传感器。体动信息取得部140基于来自体动传感器102的传感器信息，取得表示用户的体动的体动信息。
[0112]处理部120的睡眠觉醒判定部121进行用户是睡眠状态还是觉醒状态的判定。睡眠觉醒判定部121也可以进行睡眠状态的阶段(深度)的判定。具体而言，可以使用图9的(A)、图9的(B)等实行后述的方法。
[0113]脉搏峰检测部122检测脉搏率的峰。具体而言，进行求出后述ΔΡ的处理。而且，脉搏峰检测部122中，将ΔΡ > Pk且峰宽度所对应的时间At中At < tw的部分作为峰来检测。对于AP、Pk、Ak、tw的详细情况，将在后面说明。峰发生次数计数部123计算峰的发生次数(被检测的次数)。
[0114]发生频率运算部124由通过峰发生次数计数部123计算的峰次数求出每单位时间(例如1小时)的次数。年龄设定部125进行用户的年龄设定。例如，可以使用操作部130，根据用户输入的信息设定该用户的年龄。年龄校正