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特許7505983ニューラルネットワークを使用してユーザに送達される感覚刺激を増強するためのシステム及び方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-17
(45)【発行日】2024-06-25
(54)【発明の名称】ニューラルネットワークを使用してユーザに送達される感覚刺激を増強するためのシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
A61M 21/02 20060101AFI20240618BHJP
A61B 5/16 20060101ALI20240618BHJP
A61B 5/00 20060101ALI20240618BHJP
A61B 5/291 20210101ALI20240618BHJP
【ＦＩ】
A61M21/02 G
A61B5/16 130
A61B5/00 G
A61B5/291
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020563516
(86)(22)【出願日】2019-05-09
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2021-09-02
(86)【国際出願番号】 EP2019061990
(87)【国際公開番号】W WO2019215306
(87)【国際公開日】2019-11-14
【審査請求日】2022-05-06
(31)【優先権主張番号】62/669,526
(32)【優先日】2018-05-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】62/691,269
(32)【優先日】2018-06-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】590000248
【氏名又は名称】コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ
【氏名又は名称原語表記】Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ．
【住所又は居所原語表記】Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈ Ｃａｍｐｕｓ ５２， ５６５６ ＡＧ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(74)【代理人】
【識別番号】100135079
【弁理士】
【氏名又は名称】宮崎 修
(72)【発明者】
【氏名】ガルシア モリーナ，ゲイリー ネルソン
(72)【発明者】
【氏名】パストゥール，サンデル テオドール
(72)【発明者】
【氏名】グロッセカテファー，ウルフ
(72)【発明者】
【氏名】ブレッシュ，エリック
(72)【発明者】
【氏名】ハインリッヒ，アドリーネ
【審査官】山田 裕介
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１６－５３９７４７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１７－５０４３７６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｍ ２１／０２
Ａ６１Ｂ ５／１６
Ａ６１Ｂ ５／００
Ａ６１Ｂ ５／２９１
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達するように構成されたシステムであって、前記システムは、前記睡眠セッションの間に前記ユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成された１つ以上のセンサと、
前記睡眠セッションの間に前記ユーザに前記感覚刺激を提供するように構成された１つ以上の感覚刺激装置と、
前記１つ以上のセンサ及び前記１つ以上の感覚刺激装置に結合された１つ以上のハードウェアプロセッサと、
を含み、
前記感覚刺激は、前記ユーザの睡眠に影響を及ぼし、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、機械読取可能命令によって、
ユーザの集団に対する過去の睡眠の深さの情報を得る動作であり、前記過去の睡眠の深さの情報は、前記ユーザの集団における個々のユーザの脳活動から推定される睡眠の深さの情報であり、前記ユーザの集団における個々のユーザの睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さの情報である、動作と、
前記過去の睡眠の深さの情報を入力として前記個々のユーザに対する予め定義された睡眠段階を予測するニューラルネットワークに提供することによって、前記過去の睡眠の深さの情報に基づき、前記ニューラルネットワークを訓練する動作と、
を行うように構成されており、前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、
前記出力信号に基づき、訓練された前記ニューラルネットワークに、前記ユーザが深い眠りの段階にある前記睡眠セッションの間の将来の時間を予測させる動作であり、前記訓練されたニューラルネットワークは、入力層、出力層、及び前記入力層と前記出力層との間の１つ以上の中間層を含む、動作と、
前記将来の時間に関して、前記訓練されたニューラルネットワークの前記１つ以上の中間層によって生成される１つ以上の値を決定する動作と、
前記１つ以上の感覚刺激装置に、前記将来の時間における前記ユーザに対する前記感覚刺激を提供させ、前記１つ以上の中間層の前記１つ以上の値が示す前記将来の時間に応答して、前記１つ以上の感覚刺激装置に、前記睡眠セッションの間の最適化されたタイミング及び／又は強度の感覚刺激の提供の準備をさせる動作と、
を行うようにさらに構成されている、システム。
【請求項2】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記ユーザにおける脳活動に関する情報を伝達する出力信号によって示される睡眠の深さを示す前記ユーザの１つ以上の脳活動パラメータを決定し、さらに、前記１つ以上の中間層の１つ以上の値及び前記１つ以上の脳活動パラメータが、前記ユーザが深い眠りの段階にあることを示すのに応答して、前記１つ以上の感覚刺激装置に、前記睡眠セッションの間の感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させるようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記訓練されたニューラルネットワークの前記１つ以上の中間層からの前記１つ以上の値が、前記訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の畳み込み層からの値及び１つ以上の再帰層からの値を含むように構成され、さらに、前記１つ以上の感覚刺激装置は、前記１つ以上の脳活動パラメータが、前記ユーザが深い眠りにあることを示すのに応答し、前記ユーザの睡眠との関連性を示す前記ユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号の周波数領域における出力である前記１つ以上の畳み込み層からの値が、前記感覚刺激を提供すべきときを示すのに応答し、及び前記１つ以上の再帰層からの値が、前記ユーザが深い眠りの段階にあることを示すのに応答して、前記感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節するようにされる、請求項２に記載のシステム。
【請求項4】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、（ｉ）前記１つ以上の畳み込み層からの値が、２つ以上の畳み込み層からの２つ以上の対応する個々の値を含むように構成され、
（ｉｉ）１つの畳み込み層からの値と別の畳み込み層からの値の比を決定し、
（ｉｉｉ）前記比が、閾値を超えた場合に、前記１つ以上の感覚刺激装置に前記感覚刺激を提供させ、前記比が閾値を超える量に基づき、前記１つ以上の感覚刺激装置に前記感覚刺激の強度を調節させる、請求項３に記載のシステム。
【請求項5】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記１つ以上の脳活動パラメータ、前記１つ以上の畳み込み層からの値、及び前記１つ以上の再帰層からの値を重み付けし、さらに、前記重み付けされた１つ以上の脳活動パラメータが、前記ユーザが深い眠りにあることを示すのに応答し、前記ユーザの睡眠との関連性を示す前記ユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号の周波数領域における出力である前記重み付けされた１つ以上の畳み込み層からの値が、前記感覚刺激を提供すべきときを示すのに応答し、及び前記重み付けされた１つ以上の再帰層からの値が、前記ユーザが深い眠りの段階にあることを示すのに応答して、前記１つ以上の感覚刺激装置に前記感覚刺激を調節させるようにさらに構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項6】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記睡眠セッションにおける複数の時間ウィンドウで前記出力信号を前記ニューラルネットワークに提供し、さらに、前記時間ウィンドウでの出力信号に基づき、前記訓練されたニューラルネットワークに前記将来の時間を予測させるように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項7】
前記１つ以上の感覚刺激装置は、前記感覚刺激が可聴音を含むように構成され、前記１つ以上の感覚刺激装置に前記感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させることが、前記１つ以上の中間層の前記１つ以上の値が、前記ユーザが深い眠りの段階にあることを示すのに応答して、前記１つ以上の感覚刺激装置にトーン間隔を減少させること及び／又はトーンボリュームを増加させることを含むように前記１つ以上のハードウェアプロセッサは構成されている、請求項１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、ニューラルネットワークを使用してユーザに送達される感覚刺激を増強するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
睡眠をモニターし、睡眠の間にユーザに感覚刺激を送達するためのシステムが知られている。例えば、国際公開第２０１２／１３８７６１号（Ａ１）において、睡眠の間に感覚刺激を送達することによって記憶機能及び／又は認知機能を改変するための装置、システム、及び方法が開示されている。脳波（ＥＥＧ）センサに基づく睡眠モニタリング及び感覚刺激システムが知られている。これらのシステムは、状態に基づくものであり、これは、睡眠段階刺激送達閾値を超過するＥＥＧパラメータに応答して刺激が送達されるということを意味する。これらの状態に基づく決定は、年齢及び他の人口統計学的パラメータ等、ユーザの特徴の変化を考慮していない。その結果として、ユーザは、それ以外の場合よりも少ない刺激を受けることがあるか、又は、刺激のタイミングが、ユーザの個々の睡眠パターンに適切に対応しないことがある。従って、睡眠セッションの間の感覚刺激の送達を増強するために、従来技術のシステムと比較して睡眠対象に関する正確な情報を生成することができるシステムが必要とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】米国特許出願第１４／７８４，７８２号
【文献】米国特許出願第１４／７８３，１１４号
【文献】米国特許出願第１４／７８４，７４６号
【文献】米国特許出願第１５／１０１，００８号
【文献】米国特許出願第１５／１００，４３５号
【発明の概要】
【0004】
従って、本開示の１つ以上の態様は、睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達するように構成されたシステムに関する。当該システムは、１つ以上のセンサ、１つ以上の感覚刺激装置、１つ以上のハードウェアプロセッサ、及び／又は他の構成要素を含む。１つ以上のセンサは、睡眠セッションの間にユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される。１つ以上の感覚刺激装置は、睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を提供するように構成される。１つ以上のハードウェアプロセッサは、１つ以上のセンサ及び１つ以上の感覚刺激装置に結合される。１つ以上のハードウェアプロセッサは、機械読取可能命令によって構成される。１つ以上のハードウェアプロセッサは、ユーザの集団に対する歴史的な睡眠の深さ情報を得るように構成される。歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団の脳活動に関し、脳活動は、ユーザの集団の睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さを示す。１つ以上のハードウェアプロセッサは、歴史的な睡眠の深さ情報を入力としてニューラルネットワークに提供することによって、歴史的な睡眠の深さ情報に基づき、ニューラルネットワークに訓練させるように構成される。１つ以上のハードウェアプロセッサは、出力信号に基づき、訓練されたニューラルネットワークに、ユーザが深い眠りの段階にある睡眠セッションの間の将来の時間を予測させるように構成される。訓練されたニューラルネットワークは、入力層、出力層、及び入力層と出力層との間の１つ以上の中間層を含む。１つ以上のハードウェアプロセッサは、将来の時間の各々に関して、訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の中間層によって生成される１つ以上の値を決定するように構成される。１つ以上のハードウェアプロセッサは、１つ以上の感覚刺激装置に、将来の時間におけるユーザに対する感覚刺激を提供させ、１つ以上の中間層の１つ以上の値に基づき、睡眠セッションの間の感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させるように構成される。
【0005】
本開示の別の態様は、送達システムを用いて睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達する方法に関する。システムは、１つ以上のセンサ、１つ以上の感覚刺激装置、１つ以上のセンサ及び１つ以上の感覚刺激装置に結合された１つ以上のハードウェアプロセッサ、及び／又は他の構成要素を含む。１つ以上のハードウェアプロセッサは、機械読取可能命令によって構成される。当該方法は、１つ以上のセンサを用いて、睡眠セッションの間にユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成するステップを含む。当該方法は、１つ以上の感覚刺激装置を用いて、睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を提供するステップを含む。当該方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサを用いて、ユーザの集団に対する歴史的な睡眠の深さ情報を得るステップを含む。歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団の脳活動に関し、脳活動は、ユーザの集団の睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さを示す。当該方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサを用いて、歴史的な睡眠の深さ情報を入力としてニューラルネットワークに提供することによって、歴史的な睡眠の深さ情報に基づき、ニューラルネットワークに訓練させるステップを含む。当該方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサを用いて、出力信号に基づき、訓練されたニューラルネットワークに、ユーザが深い眠りの段階にある睡眠セッションの間の将来の時間を予測させるステップを含む。訓練されたニューラルネットワークは、入力層、出力層、及び入力層と出力層との間の１つ以上の中間層を含む。当該方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサを用いて、将来の時間の各々に関して、訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の中間層によって生成される１つ以上の値を決定するステップを含む。当該方法は、１つ以上のハードウェアプロセッサを用いて、１つ以上の感覚刺激装置に、将来の時間におけるユーザに対する感覚刺激を提供させ、１つ以上の中間層の１つ以上の値に基づき、睡眠セッションの間の感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させるステップを含む。
【0006】
本開示のさらに別の態様は、睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達するためのシステムに関する。当該システムは、睡眠セッションの間にユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成するための手段を含む。当該システムは、睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を提供するための手段を含む。当該システムは、ユーザの集団に対する歴史的な睡眠の深さ情報を得るための手段を含む。歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団の脳活動に関し、脳活動は、ユーザの集団の睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さを示す。当該システムは、歴史的な睡眠の深さ情報を入力としてニューラルネットワークに提供することによって、歴史的な睡眠の深さ情報に基づき、ニューラルネットワークに訓練させるための手段を含む。当該システムは、出力信号に基づき、訓練されたニューラルネットワークに、ユーザが深い眠りの段階にある睡眠セッションの間の将来の時間を予測させるための手段を含む。訓練されたニューラルネットワークは、入力層、出力層、及び入力層と出力層との間の１つ以上の中間層を含む。当該システムは、将来の時間の各々に関して、訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の中間層によって生成される１つ以上の値を決定するための手段を含む。当該システムは、１つ以上の感覚刺激装置に、将来の時間におけるユーザに対する感覚刺激を提供させ、１つ以上の中間層の１つ以上の値に基づき、睡眠セッションの間の感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させるための手段を含む。
【0007】
本開示の上記及び他の目的、特性、並びに特徴だけでなく、操作方法及び関連する構造要素及び部品の組み合わせの機能も製造のむだを省くことも、付随の図面を参考にして以下の説明及び添付の特許請求の範囲を考慮することによってより明らかになり、付随の図面の全てが本明細書の一部を形成し、類似の参照番号は様々な図において対応する部分を示している。しかし、図面は例示及び説明目的のためだけにあり、本開示の範囲を規定するとして意図されないことを明確に理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】１つ以上の実施形態に従った、睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達するように構成されたシステムの概略図である。
【図2】１つ以上の実施形態に従った、システムによって行われる動作のうちいくつかを例示した図である。
【図3】１つ以上の実施形態に従った、システムの一部であるディープニューラルネットワークの例となるアーキテクチャを例示した図である。
【図4】１つ以上の実施形態に従った、睡眠セッションにおけるある時点にわたる睡眠段階Ｎ３、Ｎ２、Ｎ１、覚醒、及びＲＥＭに対する睡眠段階確率値の連続体（ｃｏｎｔｉｎｕｕｍ）の一例を例示した図である。
【図5】１つ以上の実施形態に従った、Ｎ３睡眠に関連する予測確率値を使用して、ユーザに刺激を提供するときを決定し、さらに、刺激の量を決定する一例を例示した図である。
【図6】１つ以上の実施形態に従った、本明細書において記載される睡眠段階を予測するように訓練されたディープニューラルネットワークからの畳み込み層値出力を例示した図である。
【図7】１つ以上の実施形態に従った、ユーザに提供される刺激を調節するために使用される畳み込み層値出力間の比を例示した図である。
【図8】１つ以上の実施形態に従った、睡眠セッションに対する睡眠段階に関する脳活動パラメータ、睡眠の深さ、徐波密度、及びデルタパワーを例示した図である。
【図9】１つ以上の実施形態に従った、Ｎ３睡眠の期間の詳細を例示した図である。
【図10】１つ以上の実施形態に従った、送達システムを用いた睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達する方法を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
本明細書において使用される場合、単数形の不定冠詞及び定冠詞は、その内容が何か他に明確に指示していない限り、その複数形を含む。本明細書において使用される場合、「又は」という用語は、その内容が何か他に明確に指示していない限り、「及び／又は」を意味する。本明細書において使用される場合、２つ以上の部品又は構成要素が「連結される」という記載は、連接が生じる限り、その部品が結合されるか、又は、直接的若しくは間接的に、すなわち、１つ以上の中間の部品又は構成要素を介して共に作動することを意味するはずである。本明細書において使用される場合、「直接連結される」は、２つの要素が互いに直接接触していることを意味する。本明細書において使用される場合、「固定して連結される」又は「固定される」は、２つの構成要素が、互いに対して一定の向きを維持しながら１つのものとして移動するように連結されることを意味する。
【0010】
本明細書において使用される場合、「単体構造（ｕｎｉｔａｒｙ）」という単語は、構成要素がシングルピース又はユニットとして作製されることを意味する。すなわち、別々に作製され、次に、ユニットとして共に連結される部分品を含む構成要素は、「単体構造」構成要素又は「単体構造」体ではない。本明細書において利用される場合、２つ以上の部品又は構成要素が互いに「かみ合う／係合する」という記載は、その部品が、直接又は１つ以上の中間の部品又は構成要素を介して互いに対して力を及ぼすことを意味するはずである。本明細書において利用される場合、「数」という用語は、１又は１を超える整数（すなわち、複数）を意味するはずである。
【0011】
例えば限定することなく、上、下、左、右、上方、下方、前、後ろ、及びその派生語等、本明細書において使用される方向を示す句は、図面において示されている要素の向きに関し、明確に記載されていない限り、請求項の範囲を限定しない。
【0012】
図１は、睡眠セッションの間にユーザ１２に感覚刺激を送達するように構成されたシステム１０の概略図である。システム１０は、ユーザ１２における睡眠の回復効果を高める及び／又は他の目的のために、ユーザ１２に対する感覚刺激の送達を促進するように構成される。例えば、システム１０は、睡眠の間に送達される聴覚刺激及び／又は他の刺激を含む感覚刺激が、覚醒を引き起こすことなく、ユーザ１２において徐波を増強し、これが、認知利益及び睡眠回復の増強をもたらすように構成される。本明細書において記載されているように、一部の実施形態では、システム１０は、（例えば、ニューラルネットワークからの出力及び／又は他の情報に基づき）睡眠セッションの間の深い眠りの期間を決定するように構成される。一部の実施形態では、そのような決定に基づき、システム１０は、覚醒を引き起こすことなく睡眠徐波を増強するために、ユーザ１２に送達される感覚（例えば聴覚）刺激を調節するように構成される。一部の実施形態において、深い眠りの期間は、ユーザ１２の睡眠セッションの間にリアルタイム及び／又はほぼリアルタイムで決定されてもよい。
【0013】
センサ出力信号に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムでの自動的な睡眠段階分けは、睡眠療法システムが、療法が実施される療法条件の限られた制御のみを有している（例えば、睡眠療法システムは、典型的には、バックグラウンドノイズ、照明、又はユーザの家庭における睡眠環境の他の特徴を制御しない）ため、困難であることが多い。リアルタイム又はほぼリアルタイムの睡眠療法を可能にするセンサ出力信号の高速処理を確実にするために、従来技術のシステムは、典型的には、限られた複雑性の状態に基づくアルゴリズムに頼っている。例えば、これらのシステムは、典型的には、センサ出力信号から決定される共通パラメータに（例えば、脳波（ＥＥＧ）のデルタパワー帯域上の０．５～４Ｈｚ、アルファ帯域上の８～１３Ｈｚ、ベータ帯域上の１５～３０Ｈｚの閾値等）閾値を設定し、これらの閾値を使用して、時を見計らって感覚刺激を送達するために睡眠段階を決定する。これは、特に異なる人口統計学的グループ由来のユーザに対して、特定の睡眠段階を確実に検出するのを難しくする。一例として、睡眠構築及びＥＥＧパターンは、ユーザの年齢によって異なる。多くの場合、これらの相違は、睡眠段階を検出するために使用された方法が強化されると、従来技術のシステムにそれ以外の場合よりも少ない（又は多い）刺激を送達させる。
【0014】
システム１０は、自動的なリアルタイム又はほぼリアルタイムのセンサ出力信号に基づく睡眠段階分けのために、機械学習モデル（例えば、以下に記載されるディープニューラルネットワーク）にてこ入れすることによって、従来技術のシステムの限界に取り組む。システム１０は、睡眠段階分けのための機械学習モデルからの出力全体、並びに、システム１０によって提供される感覚刺激を調節するためにモデルから出力された中間値を使用する。一部の実施形態において、システム１０は、センサ１４、感覚刺激装置１６、外部資源１８、プロセッサ２０、電子記憶装置２２、ユーザインターフェース２４、及び／又は他の構成要素のうち１つ以上を含む。
【0015】
センサ１４は、ユーザ１２における脳活動及び／又は他の活動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される。一部の実施形態において、センサ１４は、ユーザ１２における徐波活動等の脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される。一部の実施形態では、ユーザ１２における脳活動及び／又は他の活動に関する情報は、徐波活動に関する情報である。一部の実施形態において、センサ１４は、睡眠セッションの間にユーザ１２に提供される刺激に関する情報を伝達する出力信号を生成するように構成される。一部の実施形態において、センサ１４からの出力信号内の情報は、（以下に記載される）ユーザ１２に感覚刺激を提供する感覚刺激装置１６を制御するために使用される。
【0016】
センサ１４は、直接的にユーザ１２における脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成する１つ以上のセンサを含んでもよい。例えば、センサ１４は、ユーザ１２の脳内の電流から生じるユーザ１２の頭皮に沿った電気的活動を検出するように構成された脳波（ＥＥＧ）電極を含んでもよい。センサ１８は、間接的にユーザ１２の脳活動に関する情報を伝達する出力信号を生成する１つ以上のセンサを含んでもよい。例えば、１つ以上のセンサ１４は、ユーザ１２の心拍数（例えば、センサ１４は、ユーザ１２の胸部に位置することができる心拍数センサであってもよく、及び／又は、ユーザ１２の手首上のブレスレットとして構成されてもよく、及び／又は、ユーザ１２の別の肢に位置してもよい）、ユーザ１２の動き（例えば、センサ１４は、アクティグラフィー信号を使用して睡眠を分析することができるように、ユーザ１２の手首及び／又は足首の周りのブレスレット等、ウェアラブルで運ぶことができる加速度計を含んでもよい）、ユーザ１２の呼吸、及び／又は、ユーザ１２の他の特徴に基づき出力を生成する心拍数センサを含んでもよい。
【0017】
一部の実施形態において、センサ１４は、ＥＥＧ電極、眼電図（ＥＯＧ）電極、アクティグラフィーセンサ、心電図（ＥＫＧ）電極、呼吸センサ、圧力センサ、バイタルサインカメラ、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ、機能的近赤外線センサ（ｆＮＩＲ）、温度センサ、マイクロホン、及び／又はユーザ１２に提供される刺激に関する（例えば、刺激の量、頻度、強度、及び／又は他の特徴等の）出力信号を生成するように構成された他のセンサ、及び／又は他のセンサのうち１つ以上を含んでもよい。センサ１４は、ユーザ１２に近い単一の位置において例示されているけれども、これは、限定的であると意図されない。センサ１４は、例えば、感覚刺激装置１６内（又はそれと通信している位置）、ユーザ１２の衣服と（取り外し可能な様式で）結合した位置、（例えば、ヘッドバンド、リストバンド等として）ユーザ１２によって装着される位置、（例えば、ユーザ１２の動きに関する出力信号を伝達するカメラ等）ユーザ１２が眠っている間にユーザ１２を指すように置かれる位置、ユーザ１２が眠っているベッド及び／又は他の家具と結合された位置、及び／又は他の位置等、複数の位置に配置されるセンサを含んでもよい。
【0018】
図１において、センサ１８、感覚刺激装置１６、プロセッサ２０、電子記憶装置２２、及びユーザインターフェース２４は、別々の実体として示されている。これは、限定的であると意図されない。システム１０の構成要素及び／又は他の構成要素の一部及び／又は全ては、１つ以上の単数形の装置にグループ化することができる。例えば、これら及び／又は他の構成要素は、ユーザ１２によって着用されるヘッドセット及び／又は他の衣服に含まれてもよい。そのようなヘッドセットは、例えば、検出電極、基準電極、ＥＥＧに関連する１つ以上の装置、聴覚刺激を送達する手段（例えば、有線及び／又は無線のオーディオ装置及び／又は他の装置等）、及び１つ以上のオーディオスピーカを含んでもよい。この例において、オーディオスピーカは、ユーザ１２の耳の中及び／又はその近く、及び／又は他の場所に位置してもよい。基準電極は、ユーザの耳の後ろ及び／又は他の場所に位置してもよい。この例において、検出電極は、ユーザ１２の脳活動に関する情報及び／又は他の情報を伝達する出力信号を生成するように構成することができる。出力信号は、ワイヤレスで及び／又はワイヤを介して、プロセッサ（例えば、図１において示されているプロセッサ２０等）、プロセッサを含んでも含まなくてもよい計算装置（例えば、ベッドサイドのラップトップ等）、及び／又は他の装置に送られてもよい。この例では、音響刺激が、無線のオーディオ装置及び／又はスピーカを介してユーザ１２に送達されてもよい。この例では、検知電極、基準電極、及びＥＥＧ装置は、例えば、図１におけるセンサ１４によって表すことができる。無線のオーディオ装置及びスピーカは、例えば、図１において示されている感覚刺激装置１６によって表すことができる。この例において、計算装置は、プロセッサ２０、電子記憶装置２２、ユーザインターフェース２４、及び／又は図１において示されているシステム１０の他の構成要素を含んでもよい。
【0019】
刺激装置１６は、ユーザ１２に感覚刺激を提供するように構成される。感覚刺激装置１６は、睡眠セッションに先立ち、睡眠セッションの間、及び／又は他の時間に、聴覚、視覚、体性感覚、電気、磁気、及び／又は感覚の刺激をユーザ１２に提供するように構成される。一部の実施形態において、睡眠セッションは、ユーザ１２が眠っている及び／又は眠ることを試みている任意の期間を含んでもよい。睡眠セッションは、夜間の睡眠、昼寝、及び／又は他の睡眠セッションを含んでもよい。例えば、感覚刺激装置１６は、睡眠セッションの間にユーザ１２に刺激を提供して、より深い眠りの段階、より浅い睡眠の段階への移行を促進するように、特定の段階における睡眠を維持するように、睡眠の回復効果を高めるように、及び／又は他の目的のために構成することができる。一部の実施形態において、感覚刺激装置１６は、より深い眠り段階とより浅い睡眠段階との間の移行を促進することが、ユーザ１２における睡眠徐波を減少させることを含み、より浅い睡眠段階とより深い眠り段階との間の移行を促進することが、睡眠徐波を増加させることを含むように構成されてもよい。
【0020】
感覚刺激装置１６は、非侵襲的な脳刺激及び／又は他の方法を介して、睡眠段階間の移行を促進する、特定の段階における睡眠を維持する、及び／又は睡眠の回復効果を高めるように構成される。感覚刺激装置１６は、聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚、及び／又は他の感覚の刺激を使用した非侵襲的な脳刺激を介して、睡眠段階間の移行を促進する、特定の段階における睡眠を維持する、及び／又は睡眠の回復効果を高めるように構成されてもよい。聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚、及び／又は他の感覚の刺激は、聴覚刺激、視覚刺激、体性感覚刺激、電気刺激、磁気刺激、異なるタイプの刺激の組み合わせ、及び／又は他の刺激を含んでもよい。聴覚、電気、磁気、視覚、体性感覚、及び／又は他の感覚の刺激には、匂い、音、視覚刺激、接触、味覚、体性感覚刺激、触覚、電気、磁気、及び／又は他の刺激が含まれる。感覚刺激は、強度、タイミング、及び／又は他の特徴を有してもよい。例えば、音響トーンをユーザ１２に提供して、ユーザ１２における睡眠の回復効果を高めることができる。音響トーンは、トーン間隔によって互いに離間された、決定された長さのトーンの１つ以上のシリーズを含んでもよい。個々のトーンのボリューム（例えば、強度等）は、大きなトーンがより深い眠りの間に流され、ソフトなトーンがより浅い睡眠の間に流されるように、睡眠の深さ及び（本明細書において記載される）他の要因に基づき調節することができる。個々のトーンの長さ（例えば、タイミング等）及び／又はトーン間隔（例えば、タイミング等）も、ユーザ１２がより深い又はより浅い睡眠にあるかどうかに応じて調整することができる。この例は、限定的であると意図されない。感覚刺激装置１６の例として、音源、スピーカ、音楽プレーヤ、トーン発生器、振動刺激を送達する（例えば圧電部材等の）バイブレータ、脳の皮質を直接刺激する磁場を生成するコイル、１つ以上の光発生器若しくはランプ、フレグランスディスペンサ、及び／又は他の装置のうち１つ以上が挙げられてもよい。一部の実施形態において、感覚刺激装置１６は、（例えば、以下に記載される）ユーザ１２に提供される刺激の強度、タイミング、及び／又は他のパラメータを調整するように構成される。
【0021】
外部資源１８は、情報源（例えば、データベース、ウェブサイト等）、システム１０に関与する外部実体（例えば、１つ以上の外部睡眠モニタリング装置、医療提供者の医療記録システム等）、及び／又は他の資源を含む。例えば、外部資源１８は、ユーザの集団に対する歴史的な睡眠の深さ情報源及び／又は他の情報源を含んでもよい。ユーザの集団に対する歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団の睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さを示すユーザの集団の脳活動に関してもよい。一部の実施形態において、ユーザの集団に対する歴史的な睡眠の深さ情報は、所与の地理的領域におけるユーザ集団；性別、民族性、年齢、一般的な健康レベルに関する人口統計学的情報、及び／又は他の人口統計学的情報；ユーザの集団についての生理学的情報（例えば、体重、血圧、脈拍等）、及び／又は他の情報に関してもよい。一部の実施形態において、この情報は、ユーザの集団における個々のユーザが、人口統計学的に、生理学的に、及び／又は別の方法でユーザ１２と類似しているかどうかを示してもよい。
【0022】
一部の実施形態において、外部資源１８は、情報の通信を促進するコンポーネント、システム１０の外側の１つ以上のサーバ、ネットワーク（例えば、インターネット等）、電子記憶装置、Ｗｉ－Ｆｉ技術に関する機器、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）技術に関する機器、データ入力装置、センサ、スキャナ、個々のユーザに関連する計算装置、及び／又は他の資源を含む。一部の実装形態では、本明細書において外部資源１８に起因する機能の一部又は全てが、システム１０に含まれる資源によって提供されてもよい。外部資源１８は、有線及び／又は無線の接続を介して、ネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク及び／又はインターネット等）を介して、セルラー技術を介して、Ｗｉ－Ｆｉ技術を介して、及び／又は他の資源を介して、プロセッサ２０、ユーザインターフェース２４、センサ１４、電子記憶装置２２、感覚刺激装置１６、及び／又はシステム１０の他の構成要素と通信するように構成することができる。
【0023】
プロセッサ２０は、システム１０において情報処理能力を提供するように構成される。そのようなものとして、プロセッサ２０は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、ステートマシン、及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構のうち１つ以上を含んでもよい。プロセッサ２０は、単一実体として図１において示されているけれども、これは単に例示的目的のためである。一部の実施形態において、プロセッサ２０は、複数の処理ユニットを含んでもよい。これらの処理ユニットは、同じ装置（例えば、感覚刺激装置１６、ユーザインターフェース２４）内に物理的に位置してもよく、又は、プロセッサ２０は、協調して動作する複数の装置の処理機能を表してもよい。一部の実施形態において、プロセッサ２０は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、サーバ、及び／又は他の計算装置等の計算装置であってもよく、及び／又は、そのような計算装置に含まれてもよい。そのような計算装置は、システム１０とのユーザインタラクションを促進するように構成されたグラフィカルユーザインタフェースを有する１つ以上の電子アプリケーションを実行することができる。
【0024】
図１において示されているように、プロセッサ２０は、１つ以上のコンピュータプログラムコンポーネントを実行するように構成される。コンピュータプログラムコンポーネントは、例えば、プロセッサ２０にコードされた及び／又は別の方法で包埋されたソフトウェアプログラム及び／又はアルゴリズムを含んでもよい。１つ以上のコンピュータプログラムコンポーネントは、情報コンポーネント３０、モデルコンポーネント３２、制御コンポーネント３４、調節コンポーネント３６、及び／又は他のコンポーネントのうち１つ以上を含んでもよい。プロセッサ２０は、ソフトウェア；ハードウェア；ファームウェア；ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェアの一部の組み合わせ；及び／又は、プロセッサ２０上の処理能力を構成するための他の機構；によって、コンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６を実行するように構成されてもよい。
【0025】
コンポーネント３０、３２、３４、及び３６は、単一の処理ユニット内に共同設置されているとして図１において例示されているけれども、プロセッサ２０が複数の処理ユニットを含む実施形態においては、コンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６のうち１つ以上が、他のコンポーネントから離れて位置してもよいということが正しく理解されるべきである。以下に記載される異なるコンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６によって提供される機能の説明は、コンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６のいずれも、記載されるよりも多い又は少ない機能を提供することができるため、例示目的のためにあり、限定的であるとして意図されない。例えば、コンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６のうち１つ以上を除去することができ、さらに、その機能の一部又は全てを、他のコンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６によって提供することができる。別の例として、プロセッサ２０は、コンポーネント３０、３２、３４、及び／又は３６のうち１つに起因する機能の一部又は全てを行うことができる１つ以上のさらなるコンポーネントを実行するように構成されてもよい。
【0026】
情報コンポーネント３０は、ユーザ１２の１つ以上の脳活動パラメータを決定するように構成される。脳活動パラメータは、センサ１４からの出力信号及び／又は他の情報に基づき決定される。脳活動パラメータは、ユーザにおける睡眠の深さを示す。一部の実施形態では、脳活動に関する出力信号内の情報は、時間の経過に伴う睡眠の深さを示す。一部の実施形態では、時間の経過に伴う睡眠の深さを示す情報は、ユーザ１２における徐波活動に関する情報であるか又はそれを含む。一部の実施形態において、ユーザ１２の徐波活動は、ユーザ１２の睡眠段階を示すことができる。ユーザ１２の睡眠段階は、急速眼球運動（ＲＥＭ）睡眠、非急速眼球運動（ＮＲＥＭ）睡眠、及び／又は他の睡眠に関連していてもよい。ユーザの集団の睡眠段階は、ＮＲＥＭのステージＮ１、ステージＮ２、又はステージＮ３、ＲＥＭ睡眠、及び／又は他の睡眠段階のうち１つ以上であってもよい。一部の実施形態において、ユーザ１２の睡眠段階は、ステージＳ１、Ｓ２、Ｓ３、又はＳ４のうち１つ以上であってもよい。一部の実施形態では、ＮＲＥＭのステージ２及び／又は３（及び／又は、Ｓ３及び／又はＳ４）は、徐波（例えば、深い）睡眠であってもよい。一部の実施形態では、時間の経過に伴う睡眠の深さを示す脳活動に関する情報は、１つ以上のさらなる脳活動パラメータである及び／又はそれに関する。
【0027】
一部の実施形態では、時間の経過に伴う睡眠の深さを示す脳活動に関する情報は、ユーザの集団の睡眠セッションの間に生成されたＥＥＧ情報である及び／又はそれを含む。一部の実施形態において、脳活動パラメータは、ＥＥＧ情報に基づき決定されてもよい。一部の実施形態において、脳活動パラメータは、情報コンポーネント３０及び／又はシステム１０の他のコンポーネントによって決定されてもよい。一部の実施形態において、脳活動パラメータは、事前に決定されてもよく、さらに、外部資源１８から得られる歴史的な睡眠の深さ情報の一部であってもよい。一部の実施形態において、１つ以上の脳活動パラメータは、ＥＥＧ信号の周波数、振幅、位相、紡錘波、Ｋ複合、若しくは睡眠徐波等の特定の睡眠パターンの存在、アルファ波、及び／又は他の特徴である及び／又はそれに関する。一部の実施形態において、１つ以上の脳活動パラメータは、ＥＥＧ信号の周波数、振幅、及び／又は他の特徴に基づき決定される。一部の実施形態では、決定された脳活動パラメータ及び／又はＥＥＧの特徴は、上記のＲＥＭ及び／又はＮＲＥＭの睡眠段階に対応する睡眠段階であってもよく及び／又はそれを示してもよい。例えば、ＮＲＥＭ睡眠の間の典型的なＥＥＧ特徴には、睡眠段階Ｎ１に対するアルファ波（例えば、約８～１２Ｈｚ等）からシータ波（例えば、約４～７Ｈｚ等）への移行；睡眠段階Ｎ２に対する睡眠紡錘波（例えば、約１１から１６Ｈｚ等）及び／又はＫ複合（例えば、睡眠徐波に類似）の存在；睡眠段階Ｎ３に対するピーク間振幅が約７５ｕＶを超える、睡眠徐波としても知られるデルタ波（例えば、約０．５から４Ｈｚ等）の存在；浅い睡眠及び／又は覚醒状態の存在、及び／又は他の特徴；が含まれる。一部の実施形態において、浅い睡眠は、アルファ活動（例えば、８～１２Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー等）がもはや存在せず、徐波が存在しないという事実によって特徴づけることができる。一部の実施形態において、徐波活動は、正の連続値（例えば、０．４から４Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー等）である。一部の実施形態において、徐波の欠如は浅い睡眠を示す。加えて、紡錘波活動（１１から１６Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー）が高くあってもよい。深い眠りは、デルタ活動（例えば、０．５から４Ｈｚ帯域のＥＥＧパワー等）が優位であるという事実によって特徴づけることができる。一部の実施形態では、デルタ帯域及びＳＷＡにおけるＥＥＧパワーは、睡眠ＥＥＧを考慮する場合に同じである。一部の実施形態では、時間の経過に伴う睡眠の深さを示す脳活動に関する情報は、時間の経過に伴うＥＥＧデルタパワーの変化、ユーザの集団における微少覚醒の量、他のＥＥＧパワーレベル、及び／又は他のパラメータを示す。
【0028】
情報コンポーネント３０は、歴史的な睡眠の深さ情報を得るように構成される。一部の実施形態において、歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団に対するものである。一部の実施形態において、歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザ１２に対するものである。歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団及び／又はユーザ１２の以前の睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さを示すユーザの集団及び／又はユーザ１２の脳活動に関する。歴史的な睡眠の深さ情報は、対応する睡眠セッションの間のユーザの集団及び／又はユーザ１２の睡眠段階及び／又は他の脳活動パラメータ、及び／又は他の情報に関する。一部の実施形態において、情報コンポーネント３０は、外部資源１８、電子記憶装置２２、及び／又は他の情報源から電子的に歴史的な睡眠の深さ情報を得るように構成される。一部の実施形態では、外部資源１８、電子記憶装置２２、及び／又は他の情報源から電子的に歴史的な睡眠の深さ情報を得ることは、１つ以上のデータベース及び／又はサーバを検索すること、情報をアップロードすること及び／又は情報をダウンロードすること、（例えば、ユーザインターフェース２４を介して標的患者集団の入力を定義するために使用される基準等）ユーザ入力を促進すること、電子メールを送受信すること、テキストメッセージを送受信すること、及び／又は他の通信を送受信すること、及び／又は、他の取得動作を行うこと、を含む。一部の実施形態において、情報コンポーネント３０は、様々な供給源（例えば、上記の外部資源１８、電子記憶装置２２のうち１つ以上等）からの情報を凝集する、１つ以上の電子データベース（例えば、電子記憶装置２２及び／又は他の電子データベース等）に情報を配置する、歴史的な睡眠の深さ情報の１つ以上の特性（例えば、睡眠セッションの長さ、睡眠セッションの数等）に基づき情報を正規化する、及び／又は他の動作を行うように構成される。
【0029】
モデルコンポーネント３２は、歴史的な睡眠の深さ情報を使用して機械学習モデルに訓練させるように構成される。一部の実施形態では、機械学習モデルへの入力として歴史的な睡眠の深さ情報を提供することによって、歴史的な睡眠の深さ情報に基づき機械学習モデルは訓練される。一部の実施形態において、機械学習モデルは、数学的方程式、アルゴリズム、プロット、チャート、ネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク等）、及び／又は、他のツール及び機械学習モデルコンポーネントであってもよく及び／又はそれらを含んでもよい。例えば、機械学習モデルは、入力層、出力層、及び１つ以上の中間層又は隠れ層を有する１つ以上のニューラルネットワークであってもよく及び／又はそれらを含んでもよい。一部の実施形態では、１つ以上のニューラルネットワークは、ディープニューラルネットワーク（例えば、入力層と出力層の間に１つ以上の中間層又は隠れ層を有するニューラルネットワーク等）であってもよく及び／又はそれらを含んでもよい。
【0030】
一例として、ニューラルネットワークは、多数のニューラルユニット（又は人工ニューロン）の収集に基づいてもよい。ニューラルネットワークは、（例えば、軸索によって接続されている生物学的なニューロンの大きなクラスターを介して）生物学的な脳が機能する様式を大まかに模倣することができる。ニューラルネットワークの各ニューラルユニットは、ニューラルネットワークの多くの他のニューラルユニットと接続されてもよい。そのような接続は、接続されたニューラルユニットの活性化状態に対する影響を及ぼすことができるか又はそれを抑制することができる。一部の実施形態において、各個々のニューラルユニットは、その入力全ての値を共に組み合わせる総和関数を有してもよい。一部の実施形態において、各接続（又はニューラルユニット自体）は、信号が他のニューラルユニットに伝播されるのを可能にする前に閾値を超えなければならないような閾値機能を有してもよい。これらのニューラルネットワークシステムは、明示的にプログラムされるのではなく、自己学習で訓練されてもよく、従来のコンピュータプログラムと比較して、特定の分野の問題解決において、かなり良好に機能することができる。一部の実施形態において、ニューラルネットワークは、（例えば、信号経路が、前方層から後方層まで横切る場合に）複数の層を含んでもよい。一部の実施形態では、バックプロパゲーション技術がニューラルネットワークによって利用されてもよく、フォワード刺激が、「フロント」ニューラルユニットに対する重みをリセットするために使用される。一部の実施形態において、ニューラルネットワークに対する刺激及び抑制は、より無秩序で複雑な様式で相互作用する接続を伴って、より自由に流れてもよい。
【0031】
上記のように、訓練されたニューラルネットワークは、１つ以上の中間層又は隠れ層を含んでもよい。訓練されたニューラルネットワークの中間層は、１つ以上の畳み込み層、１つ以上の再帰層、及び／又は訓練されたニューラルネットワークの他の層を含む。個々の中間層は、入力として別の層から情報を受信し、対応する出力を生成する。予測された睡眠段階及び／又は深い眠りの段階の将来の時間は、ニューラルネットワークの層によって処理されるセンサ１４からの出力信号内の情報に基づき生成される。
【0032】
モデルコンポーネント３２は、訓練されたニューラルネットワークに、ユーザ１２に対する予測される睡眠段階を示させるように構成される。一部の実施形態において、これは、訓練されたニューラルネットワークに、ユーザ１２が深い眠りの段階にある睡眠セッションの間の将来の時間を予測させることであってもよく及び／又はそれを含んでもよい。予測される睡眠段階及び／又はタイミングは、刺激のためにユーザが深い眠りにあるかどうか及び／又は他の情報を示す。訓練されたニューラルネットワークは、（例えば、モデルに対する入力としての出力信号内の情報を使用して等）出力信号及び／又は他の情報に基づき、ユーザに対する予測された睡眠段階、及び／又は、深い眠りの段階の将来の時間及び／又はタイミングを示すようにされる。訓練されたニューラルネットワークは、睡眠セッションの間のユーザ１２に対する将来の時間に生じると予測される睡眠段階を示すように構成される。一部の実施形態において、モデルコンポーネント３２は、睡眠セッションの間の個々の期間に対応する時間的セットで出力信号内の情報をニューラルネットワークに提供するように構成される。一部の実施形態において、モデルコンポーネント３２は、時間的セットの情報に基づき、睡眠セッションの間のユーザ１２に対する予測された睡眠段階及び／又は予測された深い眠りの段階の時間を、訓練されたニューラルネットワークに出力させるように構成される。（モデルコンポーネント３２の機能は、図２～９に関連して以下においてさらに議論される）。
【0033】
制御コンポーネント３４は、刺激装置１６を制御して、睡眠中及び／又は他の時間にユーザ１２に刺激を提供するように構成される。制御コンポーネント３４は、予測された睡眠段階（例えば、モデルコンポーネント３２からの出力等）及び／又はユーザ１２が深い眠りの段階にある将来の時間、及び／又は他の情報に基づき、ユーザ１２に対する感覚刺激を感覚刺激装置１６に提供させるように構成される。制御コンポーネント３４は、睡眠セッションの間の時間の経過に伴う予測された睡眠段階及び／又は将来の時間、及び／又は他の情報に基づき、ユーザ１２に対する感覚刺激を感覚刺激装置１６に提供させるように構成される。制御コンポーネント３４は、刺激のための深い眠り（例えば、深い（Ｎ３の）眠り）にある又はあると思われるユーザ１２に応答して、ユーザ１２に対する感覚刺激を感覚刺激装置１６に提供させるように構成される。
【0034】
一部の実施形態において、刺激装置１６は、（本明細書に記載されるように）ＮＲＥＭ睡眠において送達される（例えば、末梢聴覚、磁気、電気、及び／又は他の）刺激を通じて睡眠徐波を増強するように、制御コンポーネント３４によって制御される。一部の実施形態では、制御コンポーネント３４（及び／又は本明細書において記載される他のプロセッサコンポーネントのうち１つ以上）は、本明細書において参照により全て個々に援用する（“Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｓｌｅｅｐ Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｌｏｗ Ｗａｖｅ Ｓｌｅｅｐ Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ａ Ｓｕｂｊｅｃｔ”と題された）特許文献１、（“Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｓｌｅｅｐ Ｓｌｏｗ Ｗａｖｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃａｒｄｉａｃ Ａｃｔｉｖｉｔｙ”と題された）特許文献２、（“Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｅｎｓｏｒｙ Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｔｏ Ｅｎｈａｎｃｅ Ｓｌｅｅｐ Ｓｌｏｗ Ｗａｖｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ”と題された）特許文献３、（“Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｓｌｅｅｐ Ｓｔａｇｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｌｅｅｐ Ｃｙｃｌｅ”と題された）特許文献４、及び／又は、（“Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｎｇ Ｓｌｅｅｐ Ｓｔａｇｅ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｓ”と題された）特許文献５において記載されている動作と類似の及び／又は同じ１つ以上の動作を行う。（制御コンポーネント３４の機能は、図２～９に関連して以下においてさらに議論される）。
【0035】
調節コンポーネント３６は、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を感覚刺激装置１６に調節させるように構成される。調節コンポーネント３６は、脳活動パラメータ、訓練されたニューラルネットワークの中間層から出力された値、及び／又は他の情報に基づき、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を感覚刺激装置１６に調節させるように構成される。一例として、感覚刺激装置１６は、脳活動パラメータ、畳み込み層から出力された値、再帰層から出力された値、及び／又は他の情報に基づき、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節するようにされる。例えば、調節コンポーネント３６は、感覚刺激が、特定の睡眠段階（例えば、Ｎ３等）の予測された確率値（例えば、ニューラルネットワークの中間層からの出力）に比例する強度で送達されるように構成することができる。この例では、Ｎ３睡眠の確率が高いほど、刺激の強度は大きくなる。（調節コンポーネント３６の機能は、図２～９に関連して以下においてさらに議論される）。
【0036】
非限定的な例として、図２は、システム１０によって行われる上述した動作のうちいくつかを例示している。図２において示されている例では、ＥＥＧ信号２００が処理される、及び／又は、別の方法で（例えば、図１において示されている情報コンポーネント３０及びモデルコンポーネント３２によって）、時間ウィンドウ２０２でディープニューラルネットワーク２０４に提供される。ディープニューラルネットワーク２０４は、時間ウィンドウ２０２内の情報に基づき、（Ｎ３、Ｎ２、Ｎ１、Ｒ（ＲＥＭ）、及びＷ（覚醒状態）として例示されている）将来の睡眠段階２０８及び／又はユーザが深い睡眠にある将来の時間を予測する（２０６）。一部の実施形態において、予測ウィンドウは、例えば、約数十秒から数分である。将来の睡眠段階及び／又は深い眠りの段階のタイミングを予測することは、システム１０が（より浅い睡眠の段階が予測される場合に）刺激を控える又はより深い（例えばＮＲＥＭの）睡眠が予測される場合に最適化されたタイミング及び強度の刺激の準備をするのを可能にするため、徐波睡眠を増強するための感覚刺激の提供を促進する。ディープニューラルネットワーク２０４のアーキテクチャは、（フィルタとして考えることができる）畳み込み層２１０と、ネットワーク２０４にメモリを与える（単なる一例として、長・短期記憶素子として実装することができる）再帰層２１２とを含み、予測精度を洗練させるために過去の予測を使用することができる。
【0037】
図２において示されているように、（例えば、感覚刺激の提供のための深い眠り等）ＮＲＥＭ睡眠が予測されること２１４を示す睡眠段階予測２０８に応答して、（例えば、図１において示されている制御コンポーネント３４によって制御される感覚刺激装置１６から）刺激２１６がユーザ１２に提供される。刺激２１６の強度及び／又はタイミングは、（例えば、図１において示されている情報コンポーネント３０によって決定される）脳活動パラメータ２２０、（定数Ｃ１，Ｃ２，．．．，Ｃｎとして例示されている）ディープニューラルネットワークの畳み込み層からの出力２２２、及び予測された睡眠段階２０８に基づき、（例えば、調節モジュール３６によって）調節される（２１８）。上述のように、一部の実施形態において、感覚刺激は可聴音を含む。これらの実施形態において、感覚刺激装置１６は、ユーザが深い眠り及び／又は刺激のための深い眠りにあることを示す脳活動パラメータ及び／又は中間層（例えば、畳み込み層２１０及び／又は再帰層２１２）からの出力に応答してトーン間隔を減少させること及び／又はトーンボリュームを増加させることによって、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節することができる。
【0038】
図３は、システム１０（図１及び２）の一部であるディープニューラルネットワーク（例えば、図２において示されているディープニューラルネットワーク２０４）の例となるアーキテクチャ３００を例示している。図３は、３つの（展開された）ＥＥＧ３０１のウィンドウ３０２、３０４、及び３０６に対するディープニューラルネットワークのアーキテクチャ３００を例示している。アーキテクチャ３００は、畳み込み層３０８、３１０、及び３１２と、再帰層３２０、３２２、及び３２４とを含む。上述のように、畳み込み層３０８、３１０、及び３１２は、フィルタとして考えることができ、再帰層３２０、３２２、３２４（この例においてはＬＳＴＭ（長・短期記憶）層）に供給される畳み込み出力３１４、３１６、及び３１８を生成する。処理される個々のウィンドウ３０２、３０４、３０６に対するアーキテクチャ３００の出力は、「１つ又は複数の軟出力（ｓｏｆｔ ｏｕｔｐｕｔ（ｓ））」３２６と呼ばれる、個々の睡眠段階に対する一組の予測確率である。「硬（ｈａｒｄ）」予測３２８は、（例えば、以下において記載されるように）最も高い値を有する「軟」出力に関連する睡眠段階を予測する（３３０）ことにより、アーキテクチャ３００（図１において示されているモデルコンポーネント３２）によって決定される。「軟」及び「硬」という用語は、限定的であるとして意図されないが、システムによって行われる動作を記載するために使用するのに役立ち得る。例えば、「軟出力」という用語が、この段階において、いかなる判定も可能であるため、使用されてもよい。実際、最終判定は、例えば軟出力の後処理に依存し得る。図３における「Ａｒｇｍａｘ」は、最も高い「軟出力」（例えば、最も高い確率等）に関連する睡眠段階を示すオペレータである。
【0039】
例えば、ニューラルネットワークの有用な特性は、予め定義された睡眠段階（例えば、覚醒、ＲＥＭ、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３の睡眠等）に関連する確率をニューラルネットワークが生成することができるということである。モデルコンポーネント３２（図１）は、一組の確率がいわゆる軟判定ベクトルを構成するように構成され、これは、どの睡眠段階が、他の睡眠段階と比較して（一連の可能な値における）最も高い確率値に関連するかを決定することによって、硬判定に翻訳され得る。これらの軟判定によって、システム１０が、（先行技術のシステムのように）どの分離した睡眠段階「バケット」に特定のＥＥＧ情報が適合するかを判定することを強制されるのではなく、連続体における異なるあり得る睡眠状態を考慮することが可能になる。
【0040】
図１に戻ると、モデルコンポーネント３２は、畳み込み層から出力された値及び軟判定値出力の双方が、睡眠段階等の離散値とは対照的に、連続値を含むベクトルであるように構成される。従って、例えばディープニューラルネットワークがＮＲＥＭ睡眠の発生を予測する場合に、刺激のボリュームを調節するためにシステム１０によって使用されるように畳み込み及び再帰（軟判定）値出力は利用可能である。加えて、本明細書において記載されるように、生のＥＥＧ信号に基づき（例えば、図１において示されている情報コンポーネント３０によって）決定されるパラメータを使用して、刺激設定を調節することができる。上述のように、これらのパラメータは、睡眠の深さパラメータ（例えば、デルタ帯域におけるＥＥＧパワーとベータ帯域におけるＥＥＧパワーとの比）、単位時間当たりの検出された徐波の密度、デルタ帯域におけるパワー、及び／又は他のパラメータを含む。
【0041】
上述のように、調節コンポーネント３６は、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を感覚刺激装置１６に調節させるように構成される。調節コンポーネント３６は、１つ以上の脳活動パラメータ、訓練されたニューラルネットワークの畳み込み層及び／又は再帰層から出力された値、及び／又は他の情報に基づき、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を感覚刺激装置に調節させるように構成される。一例として、ユーザ１２に提供される聴覚刺激のボリュームは、畳み込み層値出力及び再帰層値出力（例えば、睡眠段階（軟）予測確率）等のディープニューラルネットワークからの値出力に基づき調整する及び／又は別の方法で制御（例えば、調節）することができる。
【0042】
図４は、睡眠段階Ｎ３ ４０４、Ｎ２ ４０６、Ｎ１ ４０８、覚醒４１０、及びＲＥＭ ４１２に対する睡眠段階確率値（ｐ（ｃ））４０２の連続体４００の一例を、睡眠セッションに対する将来の瞬間４１４にわたって例示している。図４は、硬出力４２０も例示しており、これは、睡眠セッションに対する将来の瞬間４１４にわたる（この例においてはゼロから１のスケールの）最も高い予測確率値４０２に関連する睡眠段階である。最後に、図４は、参照用の睡眠セッションに対する（例えば、専門家の睡眠技師によって手動で注釈が付けられた）手動で注釈が付けられたヒプノグラム４３０を例示している。睡眠セッションの間の各瞬間に対して単一の離散した睡眠段階を予測するシステムとは対照的に、モデルコンポーネント３２（図１）は、個々の睡眠段階に対する睡眠段階予測確率が波形４１６として振る舞い、時間の経過に伴い（この例においては）ゼロから１の値の連続体にわたって変化するように構成される。硬出力（例えば、ユーザ１２に対する予測された睡眠段階等）を生成するためにモデルコンポーネント３２によって使用されることに加えて、様々な時点４１４におけるこれらの波形の値は、畳み込み層出力、情報コンポーネント３０（図１）によって決定されたパラメータ、及び／又は検出されたＮ３睡眠の間の聴覚刺激を調節するための他の情報と共に、調節コンポーネント３６（図１）によって使用することができる。
【0043】
図５は、ユーザ１２（図１）に刺激を提供するときを決定するために（例えば、図１において示されているモデルコンポーネント３２及び制御コンポーネント３４によって）、及び、刺激を調節する（例えば、この例においてはそのボリュームを決定する）ために（例えば、調節コンポーネント３６によって）、Ｎ３睡眠に関連する予測確率値が使用される一例を例示している。図５ａは、睡眠段階Ｎ３ ５０４、Ｎ２ ５０６、Ｎ１ ５０８、覚醒５１０、及びＲＥＭ ５１２に対する睡眠段階確率値（ｐ（ｃ））５０２の連続体５００を、睡眠セッションに対する将来の瞬間５１４にわたって例示している。図５ａは、硬出力睡眠段階予測５２０も例示しており、これは、（この例においてはゼロから１のスケールの）最も高い予測確率値５０２に関連する睡眠段階である。図５ｂは、睡眠段階確率連続体５００及び硬出力睡眠段階予測５２０の例示を繰り返しているが、予測されたＮ３睡眠５４０の期間に対して、どのようにして、予測されたＮ３確率値に比例するボリュームでトーンが送達されるのかも例示している。刺激が送達されるＮ３予測確率連続体５００の領域は、影付き５４２で示されている。調節コンポーネント３６（図１）は、トーン（例えば感覚刺激）のボリューム（例えば強度）がＮ３睡眠の確率値に比例するように構成される。本質的に、Ｎ３予測確率値が高いほど、刺激のボリュームは大きくなる。Ｎ３睡眠を検出するシステムに対しては、Ｎ３の確率は、他の全ての段階の中で最も高いはずである。非限定的な例として、ここで言及されるＮ３閾値は刺激のために使用される。Ｎ３睡眠が検出される（すなわち、Ｎ３の確率が最も高い）と、Ｎ３の確率が閾値を超える場合に刺激が送達される。閾値を設定するために、Ｎ３が検出されるとＮ３確率の分布が使用される（この例においては０．６５であり、これは、検出されたＮ３の５０％が刺激を受けることを確実にする）。ボリュームは、（閾値を超えると）Ｎ３確率に比例する。
【0044】
上述のように、調節コンポーネント３６（図１）は、ニューラルネットワークの畳み込み層出力を利用して、ユーザ１２に送達される刺激を調節するように構成される。一部の実施形態において、ニューラルネットワークの畳み込み出力を、上記の確率値及び／又は（例えば、ＥＥＧから直接決定される）他のパラメータの代わりに使用して刺激を調節してもよい。一部の実施形態において、ニューラルネットワークの畳み込み出力を、上記の確率値及び／又は（例えば、ＥＥＧから直接決定される）他のパラメータに加えて使用して刺激を調節してもよい。畳み込み層出力は、フィルタバンクからの出力として考えることができる。非限定的な例として、本明細書において記載される睡眠段階を予測するように訓練されたディープニューラルネットワークからの畳み込み層出力が図６において示されている。そのような畳み込み層出力は、周波数領域における出力及び／又は他の出力を含んでもよい。図６は、例えば、８つの合計出力６００～６１４を示している。これらの出力は、０．１から５０Ｈｚ（０．１Ｈｚ刻み）に及ぶ単一周波数における３０秒の長さの２００マイクロボルトのピーク間余弦波（ｃｏ－ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ）信号をＥＥＧ入力として使用して生成された。周波数領域の畳み込み出力のプロファイルは、明確な出力６００～６１４の睡眠に関連した関連性を明らかにする。例えば、第４から第６の出力６０６～６１０は狭帯域出力を示しており、第４の出力６０６は、シータ帯域（４から７Ｈｚ）における活動に応答し、第５の出力６０８は、超低周波（ｉｎｆｒａ－ｓｌｏｗ）（＜０．６Ｈｚ）振動及び狭いサブシータ帯域（６から７Ｈｚ）に応答し、第６の出力６１０は、デルタ帯域活動に応答する。第３及び第７の出力６０４及び６１２は、デルタ帯域以外の任意の帯域における活動に応答する。第１及び第８の出力６００及び６１４は、デルタ帯域におけるマルチモーダルな活動、紡錘波（シグマ１１から１６Ｈｚ）活動、及び狭いガンマの活動（３５から４０Ｈｚ）の範囲に応答する。
【0045】
一部の実施形態において、調節コンポーネント３６（図１）は、個々の畳み込み層出力（例えば、図６において示されている出力）が、刺激のタイミング及び強度を調節するための基礎として使用されるように構成される。一部の実施形態において、調節コンポーネント３６は、複数の畳み込み層出力が、刺激のタイミング及び強度（例えば、ボリューム等）の調節を促進するように構成される。一部の実施形態において、１つ以上の畳み込み層からの出力は、２つ以上の畳み込み層からの２つ以上の対応する個々の出力を含む。一部の実施形態において、調節コンポーネント３６は、１つの畳み込み層からの出力と別の畳み込み層からの出力との比を決定するように構成される。一部の実施形態において、調節コンポーネント３６は、１つ以上の感覚刺激装置に、上記の比に基づき感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させるように構成される。
【0046】
例えば、睡眠の深さは、低周波帯におけるＥＥＧパワーと高周波帯におけるＥＥＧパワーとの比を求めることによって推定することができる。従って、検出されたＮＲＥＭ睡眠の間の第６の出力６１０と第７の出力６１２との比は、例えば、刺激のボリュームを調節するための適切な基礎になり得る（例えば、比が増加するに従い、強度は増加し、その逆も同様である）。この概念は、図７においてさらに例示されている。図７は、ユーザ（例えば、図１において示されているユーザ１２等）に提供される刺激を調節するために使用される畳み込み層値出力間の比を例示している。上部の曲線７００は、第６の６１０と第７の６１２の畳み込み層値出力間の比の（１分間の長い時間ウィンドウを使用して平滑化された）対数を示している。刺激を送達すべきときを示すように構成されたこの比に対する閾値は、破線の水平線７０２によって示されている。閾値は、検出されたＮ３睡眠における比の分布を考慮することによって決定される。次に、閾値は、検出されたＮ３睡眠の一部（例えば、５０％）が刺激を受けることを確実にするように設定される。この例において、閾値は、より浅いＮ３睡眠の間の刺激の送達を防止するように構成される。垂直線７０４は、刺激のタイミングを示しており、線の長さは、決定された比が閾値を超える量に比例し得るトーンボリューム（ｄＢｓ単位）と相関する。比較のために、他のシステム及び非システムにより生成される出力曲線７０６、７０８、及び７１０が例示されている。曲線７０６は、様々な睡眠段階の予測された確率を示す、（例えば、上記のように決定される）軟出力曲線である。曲線７０８は、（例えば、上記のように決定される）硬出力の予測された睡眠段階曲線である。曲線７１０は、同じ睡眠期間７１２に対する手動で注釈が付けられた睡眠段階を示している。曲線７０６、７０８、及び７１０は、曲線７００よりも小さい変動を示している。曲線７０６、７０８、及び７１０によると、ユーザは、睡眠期間７１２のうち大部分の間、Ｎ３睡眠にある。曲線７０６、７０８、又は７１０における信頼性は、ユーザが定常のＮ３睡眠にあるように見えるために、システム１０（例えば、モデルコンポーネント３２、制御コンポーネント３４、及び／又は調節コンポーネント３６等）に、過剰な刺激及び／又は過剰な強度の刺激を送達させ得る。これは、例えば、意図せずにユーザを覚醒させることがある。
【0047】
一部の実施形態において、調節コンポーネント３６（図１）は、脳活動パラメータ、１つ以上の畳み込み層から出力された値、及び１つ以上の再帰層から出力された値のうち１つ以上を互いに対して重み付けするように構成される。一部の実施形態において、調節コンポーネント３６は、重み付けされた１つ以上の脳活動パラメータ、重み付けされた１つ以上の畳み込み層から出力された値、及び重み付けされた１つ以上の再帰層から出力された値に基づき、１つ以上の感覚刺激装置に感覚刺激を調節させるように構成される。図７に示されている例において、調節コンポーネント３６は、ユーザ１２（図１）に送達される刺激をどのように調節するかを決定する際に、軟出力７０６又は硬出力７０８よりも重く、畳み込み層出力間の比を重み付けすることができる。この場合のボリュームは：
ボリューム＝λ×比＋（１－λ）×Ｎ３確率、０＜λ＜１
に従って設定される。
ボリューム＝λ×比＋（１－λ）×Ｎ３確率、０＜λ＜１
に従って設定される。
【0048】
λが１に近いほど、ボリュームに対する比の重要性は高くなる。
【0049】
図１に戻ると、一部の実施形態において、調節コンポーネント３６は、センサ１４からの出力信号に基づき（例えば、生のＥＥＧ信号に基づき）決定することができる脳活動パラメータのみに基づき感覚刺激を調節するように構成される。これらの実施形態では、ディープニューラルネットワーク（及び／又は他の機械学習モデル）の出力は、（例えば、上記のように）睡眠段階を予測するために使用され続ける。しかし、刺激強度（例えば、ボリューム等）及びタイミングは、代わりに、センサ出力信号に基づき決定された脳活動パラメータに基づき調節される。センサ出力信号は、生のＥＥＧ信号であってもよく及び／又はそれを含んでもよく、そのような信号に基づき決定された脳活動パラメータは、例えば、ＥＥＧデルタパワーとＥＥＧベータパワーとの比を含んでもよい。しかし、他のセンサ出力信号及び他の脳活動パラメータが熟考される。
【0050】
非限定的な例として、図８は、睡眠セッションに対する睡眠段階８０６に関して、脳活動パラメータの睡眠の深さ８００、徐波密度８０２、及びデルタパワー８０４（ＲＭＳ単位）を例示している。睡眠の深さ、徐波密度、及びデルタパワーは、例えば、生のＥＥＧ信号に基づき決定することができる。図８において示されているように、曲線８００～８０６は、概して、互いに対応している。睡眠段階がより深い眠りの段階８０８である場合、睡眠の深さ８００、徐波密度８０２、及びデルタパワー８０４は、概して、対応する増加８１０を示す。逆もまた真実である。これは睡眠周期にわたって保たれる。睡眠周期は、睡眠の深さ、徐波密度、及びデルタパワーの曲線において逆Ｕ字形としてはっきりと分かる。
【0051】
図９は、Ｎ３睡眠の期間９００の詳細を例示している。図９において、生のＥＥＧ信号からの特徴のダイナミクスが、（図８において示されているものと同様に）ここでも分かる。図９は、期間９００に対する睡眠の深さ９０６、遅波密度９０２、及びデルタパワー９０４（ＲＭＳ単位）を例示している。これらのパラメータは、図９ａにおいて例示され、９ｂにおいても例示されている。図９ｂは、ユーザ（例えば、図１において示されているユーザ１２等）に送達される刺激９１０（この例においては聴覚トーン）のタイミング及び強度も示している。個々の垂直線の間隔及び長さは、それぞれタイミング及び強度を示している。調節コンポーネント３６（図１）は、これらの特徴のうちいずれか１つ、例えば、個々に基づき、又は、これらの特徴のうち２つ以上の一部の組み合わせに基づき刺激を制御するように構成されてもよい。ハイライトされた検出されたＮ３部分９００に対して、調節コンポーネント３６は、（この例においては）トーンボリュームが所与のＥＥＧ特徴に比例するように構成される。モデルコンポーネント３２（図１）及び／又は制御コンポーネント３４（図１）は、個々の特徴９０２、９０４、９０６に対する任意の下限閾値９２０が、例えば、より浅いＮ３睡眠におけるトーンの送達を防止するために使用されるように構成されてもよい。ここでも、これは睡眠周期にわたって保たれる。
【0052】
図１に戻ると、電子記憶装置２２は、情報を電子的に記憶する電子記憶媒体を含む。電子記憶装置２２の電子記憶媒体は、システム１０と一体的に提供される（すなわち、実質的に取り外し不可能な）システム記憶装置、及び／又は、例えば、ポート（例えば、ＵＳＢポート、ファイヤワイヤポート等）若しくはドライブ（例えば、ディスクドライブ等）を介して、システム１０に取り外し可能に接続可能なリムーバブル記憶装置の一方又は双方を含んでもよい。電子記憶装置２２は、光学的に読取可能な記憶媒体（例えば、光ディスク等）、磁気的に読取可能な記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピードライブ等）、電荷ベースの記憶媒体（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等）、ソリッドステート記憶媒体（例えば、フラッシュドライブ等）、クラウド記憶装置、及び／又は他の電子的に読取可能な記憶媒体のうち１つ以上を含んでもよい。電子記憶装置２２は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ２０によって決定された情報、ユーザインターフェース２４及び／又は外部の計算システム（例えば、外部資源１８）を介して受信された情報、及び／又はシステム１０が本明細書において記載されるように機能することを可能にする他の情報を記憶することができる。電子記憶装置２２は、（全体的に又は部分的に）システム１０内の別個の構成要素であってもよく、又は、電子記憶装置２２は、（全体的又は部分的に）システム１０の１つ以上の他の構成要素（例えば、プロセッサ２０等）と一体的に提供されてもよい。
【0053】
ユーザインターフェース２４は、システム１０とユーザ１２及び／又は他のユーザとのインターフェースを提供するように構成され、このインターフェースを介して、ユーザ１２及び／又は他のユーザは、システム１０に情報を提供し、システム１０から情報を受信することができる。これは、まとめて「情報」と呼ばれるデータ、合図、結果、及び／又は命令、並びに、任意の他の伝達可能なアイテムが、ユーザ（例えば、ユーザ１２等）と、センサ１４、感覚刺激装置１６、外部資源１８、プロセッサ２０、及び／又はシステム１０の他の構成要素のうち１つ以上との間で通信されるのを可能にする。例えば、ヒプノグラム、ＥＥＧデータ、睡眠段階確率、及び／又は他の情報が、ユーザ１２又は他のユーザに対して、ユーザインターフェース２４を介して表示されてもよい。別の例として、ユーザインターフェース２４は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、及び／又は他の計算装置等の計算装置であってもよく及び／又はそれに含まれてもよい。そのような計算装置は、ユーザに情報を提供する及び／又はユーザから情報を受信するように構成されたグラフィカルユーザインタフェースを有する１つ以上の電子アプリケーションを実行することができる。
【0054】
ユーザインターフェース２４に含めるのに適したインターフェース装置の例には、キーパッド、ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、表示スクリーン、タッチスクリーン、スピーカ、マイクロホン、インジケータライト、可聴アラーム、プリンタ、触覚フィードバック装置、及び／又は他のインターフェース装置が含まれる。一部の実施形態において、ユーザインターフェース２４は、複数の別々のインターフェースを含む。一部の実施形態において、ユーザインターフェース２４は、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の構成要素と一体的に提供される少なくとも１つのインターフェースを含む。一部の実施形態において、ユーザインターフェース２４は、プロセッサ２０及び／又はシステム１０の他の構成要素と無線で通信するように構成される。
【0055】
ハードワイヤード又はワイヤレスのいずれかの他の通信技術も、ユーザインターフェース２４として本開示により熟考されるということが理解されたい。例えば、本開示は、ユーザインターフェース２４を、電子記憶装置２２によって提供されるリムーバブル記憶インターフェースと一体化することができるということを熟考している。この例では、情報を、リムーバブル記憶装置（例えば、スマートカード、フラッシュドライブ、リムーバブルディスク等）からシステム１０にロードすることができ、一人又は複数のユーザがシステム１０の実装をカスタマイズするのを可能にする。ユーザインターフェース２４としてシステム１０と共に使用するように適応した他の例証的な入力装置及び技術は、ＲＳ－２３２ポート、ＲＦリンク、ＩＲリンク、モデム（電話、ケーブル、又はその他）を含むが、これらに限定されない。要するに、システム１０と情報を通信するための任意の技術が、ユーザインターフェース２４として本開示により熟考される。
【0056】
図１０は、送達システムを用いて睡眠セッションの間にユーザに感覚刺激を送達する方法１０００を例示している。システムは、１つ以上のセンサ、１つ以上の感覚刺激装置、機械読取可能命令によって構成される１つ以上のハードウェアプロセッサ、及び／又は他の構成要素を含む。１つ以上のハードウェアプロセッサは、コンピュータプログラムコンポーネントを実行するように構成される。コンピュータプログラムコンポーネントは、情報コンポーネント、モデルコンポーネント、制御コンポーネント、調節コンポーネント、及び／又は他のコンポーネントを含む。以下に示される方法１０００の動作は、例示的であると意図される。一部の実施形態において、方法１０００は、記載されていない１つ以上のさらなる動作を伴って及び／又は議論されている動作の１つ以上を伴わずに成し遂げることができる。加えて、方法１０００の動作が図１０において例示され且つ以下に記載される順序は、限定的であると意図されない。
【0057】
一部の実施形態において、方法１０００は、本明細書において記載される１つ以上のプロセッサ２０（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されたデジタル回路、情報を処理するように設計されたアナログ回路、ステートマシン、及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構）等、１つ以上の処理装置において実施されてもよい。１つ以上の処理装置は、電子記憶媒体上に電子的に記憶された命令に応じて、方法１０００の動作の一部又は全てを実行する１つ以上の装置を含んでもよい。１つ以上の処理装置は、方法１０００の動作のうち１つ以上の実行のために特に設計されるハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアを介して構成される１つ以上の装置を含んでもよい。
【0058】
動作１００２では、ユーザの脳活動に関する情報を伝達する出力信号が生成される。出力信号は、ユーザの睡眠セッションの間及び／又は他の時間に生成される。一部の実施形態において、動作１００２は、（図１において示され、本明細書において記載される）センサ１４と同じ又は類似のセンサによって行われる。
【0059】
動作１００４では、感覚刺激がユーザに提供される。感覚刺激は、睡眠セッションの間及び／又は他の時間に提供される。一部の実施形態において、動作１００４は、（図１において示され、本明細書において記載される）感覚刺激装置１６と同じ又は類似の感覚刺激装置によって行われる。
【0060】
動作１００６では、１つ以上の脳活動パラメータが決定される。脳活動パラメータは、出力信号及び／又は他の情報に基づき決定される。脳活動パラメータは、ユーザにおける睡眠の深さを示す。一部の実施形態において、動作１００６は、（図１において示され、本明細書において記載される）情報コンポーネント３０と同じ又は類似のプロセッサコンポーネントによって行われる。
【0061】
動作１００８では、歴史的な睡眠の深さ情報が得られる。歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団に対するものである。歴史的な睡眠の深さ情報は、ユーザの集団の睡眠セッションの間の時間の経過に伴う睡眠の深さを示す、ユーザの集団の脳活動に関する。一部の実施形態において、動作１００８は、（図１において示され、本明細書において記載される）情報コンポーネント３０と同じ又は類似のプロセッサコンポーネントによって行われる。
【0062】
動作１０１０では、ニューラルネットワークが、歴史的な睡眠の深さ情報を使用して訓練される。ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークへの入力として歴史的な睡眠の深さ情報を提供することによって、歴史的な睡眠の深さ情報に基づき訓練される。一部の実施形態において、ニューラルネットワークを訓練することは、ニューラルネットワークに訓練させることを含む。一部の実施形態において、動作１０１０は、（図１において示され、本明細書において記載される）モデルコンポーネント３２と同じ又は類似のプロセッサコンポーネントによって行われる。
【0063】
動作１０１２では、訓練されたニューラルネットワークに、ユーザに対する予測された睡眠段階を示させる。これは、ユーザが深い眠りの段階にある睡眠セッションの間の将来の時間を、訓練されたニューラルネットワークが予測することであってもよく及び／又はそれを含んでもよい。訓練されたニューラルネットワークには、出力信号及び／又は他の情報に基づき、ユーザに対する予測された睡眠段階及び／又はユーザが深い睡眠にある将来の時間を示させる。訓練されたニューラルネットワークは、睡眠セッションの間のユーザに対する将来の時間に発生すると予測される睡眠段階を示すように構成される。訓練されたニューラルネットワークは、１つ以上の中間層を含む。訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の中間層は、訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の畳み込み層及び１つ以上の再帰層を含む。予測される睡眠段階は、ユーザが刺激のための深い眠りにあるかどうか及び／又は他の情報を示す。
【0064】
一部の実施形態において、動作１０１２は、睡眠セッションの間の個々の期間に対応する時間的セットで、出力信号内の情報をニューラルネットワークに提供することを含む。一部の実施形態において、動作１０１２は、時間的セットの情報に基づき、睡眠セッションの間のユーザに対する予測された睡眠段階及び／又は予測された深い眠りの将来の時間を訓練されたニューラルネットワークに出力させることを含む。一部の実施形態において、動作１０１２は、（図１において示され、本明細書において記載される）モデルコンポーネント３２と同じ又は類似のプロセッサコンポーネントによって行われる。
【0065】
動作１０１４では、予測された睡眠セッションの間の深い眠りの段階のタイミング及び／又は他の情報に基づき、ユーザに対する感覚刺激を１つ以上の感覚刺激装置に提供させる。１つ以上の感覚刺激装置には、予測された睡眠段階及び／又はユーザが刺激のための深い眠りにあることを示す将来の時間に応答して、ユーザに対する感覚刺激を提供させる。一部の実施形態において、動作１０１４は、（図１において示され、本明細書において記載される）制御コンポーネント３４と同じ又は類似のプロセッサコンポーネントによって行われる。
【0066】
動作１０１６では、１つ以上の脳活動パラメータ及び訓練されたニューラルネットワークの１つ以上の中間層から出力された値に基づき、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を１つ以上の感覚刺激装置に調節させる。１つ以上の感覚刺激装置には、１つ以上の脳活動パラメータ、１つ以上の畳み込み層から出力された値、及び１つ以上の再帰層から出力された値に基づき、感覚刺激のタイミング及び／又は強度を調節させる。一部の実施形態において、１つ以上の畳み込み層から出力される値は、２つ以上の畳み込み層から出力される２つ以上の対応する個々の値を含む。一部の実施形態において、動作１０１６は、１つの畳み込み層から出力された値と、別の畳み込み層から出力される値との比を決定することを含む。一部の実施形態において、動作１０１６は、上記の比に基づき感覚刺激のタイミング及び／又は強度を１つ以上の感覚刺激装置に調節させることを含む。
【0067】
一部の実施形態において、動作１０１６は、１つ以上の脳活動パラメータ、１つ以上の畳み込み層から出力された値、及び１つ以上の再帰層から出力された値を、互いに対して重み付けすることを含む。一部の実施形態において、動作１０１６は、重み付けされた１つ以上の脳活動パラメータ、重み付けされた１つ以上の畳み込み層から出力された値、及び重み付けされた１つ以上の再帰層から出力された値に基づき感覚刺激を１つ以上の感覚刺激装置に調節させることを含む。
【0068】
一部の実施形態において、感覚刺激は可聴音を含む。感覚刺激のタイミング及び／又は強度を１つ以上の感覚刺激装置に調節させることは、１つ以上の脳活動パラメータ及び／又は１つ以上の中間層から出力された値がユーザが深い眠りにあることを示すのに応答して、トーン間隔を減少させること及び／又はトーンボリュームを増加させることを含む。一部の実施形態において、動作１０１６は、（図１において示され、本明細書において記載される）調節コンポーネント３６と同じ又は類似のプロセッサコンポーネントによって行われる。
【0069】
特許請求の範囲において、括弧内に置かれたいかなる参照番号も特許請求の範囲を限定するとして解釈するべきではない。「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ又はｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という単語は、請求項に述べられたもの以外の要素又はステップの存在を除外しない。いくつかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段のうちいくつかは、１つの且つ同じハードウェアのアイテムによって実現することができる。単数名詞を言及する際に不定冠詞が使用されている場合は、その名詞の複数形の存在を除外しない。いくつかの手段を列挙するいかなる装置の請求項においても、これらの手段のうちいくつかは、１つの且つ同じハードウェアのアイテムによって実現することができる。特定の要素が互いに異なる従属項において列挙されるという単なる事実は、これらの要素を組合せて使用することができないと示しているのではない。
【0070】
上述の説明は、最も実用的で好ましい実施形態であると現在考慮されるものに基づき例示を目的として詳細を提供しているけれども、そのような詳細は単にその目的のためだけであり、本開示は、明確に開示された実施形態に限定されないが、それどころか、付随の特許請求の範囲の真意及び範囲内にある修正及び同等の構成をカバーするよう意図されることを理解されたい。例えば、本開示は、可能な限り、いかなる実施形態の１つ又は複数の特徴もいかなる他の実施形態の１つ又は複数の特徴とも組み合わせることができると熟考していることを理解されたい。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】