Wie unterscheidet AutoSleep zwischen leichter und tiefer Schlafphase?
- Grundlagen der Schlafmessung mit AutoSleep
- Unterscheidung von leichtem und tiefem Schlaf
- Zusätzliche Faktoren und Algorithmen
- Fazit
Grundlagen der Schlafmessung mit AutoSleep
AutoSleep ist eine Schlafanalyse-App, die in Verbindung mit der Apple Watch verwendet wird, um Schlafphasen zu erkennen und zu analysieren. Die App basiert auf der Auswertung verschiedener physiologischer Signale, die während des Schlafs gemessen werden, vor allem der Herzfrequenz, der Herzfrequenzvariabilität (HRV), sowie der Bewegung und gelegentlich weiterer Messwerte. Diese Daten werden mit Hilfe komplexer Algorithmen verarbeitet, um unterschiedliche Schlafstadien zu identifizieren, darunter den leichten und den tiefen Schlaf.
Unterscheidung von leichtem und tiefem Schlaf
Im Kern nutzt AutoSleep vor allem Variationen in der Herzfrequenz sowie die Bewegungserkennung, um zwischen den Schlafphasen zu differenzieren. Während des leichten Schlafs ist der Körper noch relativ aktiv; es gibt sporadische Bewegungen und die Herzfrequenz ist in der Regel höher und variabler als im tiefen Schlaf. Die Herzfrequenzvariabilität ist meist geringer als im REM-Schlaf, aber höher als im Wachzustand. Die App erkennt diese Muster und klassifiziert sie als leichten Schlaf.
Im Gegensatz dazu ist der tiefe Schlaf gekennzeichnet durch sehr geringe Bewegungen und eine deutlich niedrigere sowie gleichmäßigere Herzfrequenz. In dieser Phase ist das autonome Nervensystem vorwiegend parasympathisch aktiv, was sich in einer stabileren und langsameren Pulsfrequenz widerspiegelt. AutoSleep wertet solche Zeiten mit wenig Bewegung und stabiler, niedriger Herzfrequenz als Tiefschlaf.
Zusätzliche Faktoren und Algorithmen
Neben Herzfrequenz und Bewegung fließen in die Schlafphasenbestimmung auch weitere Erkenntnisse aus der Schlafwissenschaft und Musteranalysen ein, die AutoSleep über Jahre hinweg mit seiner großen Nutzerdatenbasis verbessert hat. Zum Beispiel können Veränderungen in der Herzfrequenzvariabilität und der Ruhephase im Verlauf der Nacht eingesetzt werden, um typische Abfolgen von Schlafstadien abzuleiten.
Außerdem berücksichtigt AutoSleep, dass Schlafphasen zyklisch auftreten und sich normalerweise in Zyklen von etwa 90 Minuten wiederholen. Die Algorithmen passen die Interpretation der gemessenen Daten innerhalb dieses Kontextes an, um plausiblere Ergebnisse zu erzielen.
Fazit
Die Unterscheidung zwischen leichtem und tiefem Schlaf bei AutoSleep basiert auf der kontinuierlichen Messung von Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität sowie Bewegungen während der Nacht. Leichter Schlaf wird durch vergleichsweise höhere Herzfrequenzen und mehr Bewegung charakterisiert, während tiefer Schlaf mit niedrigeren, stabileren Herzfrequenzen und minimaler Bewegungsaktivität einhergeht. Die App kombiniert diese Signale mit intelligenten Algorithmen und bekanntem Schlafzyklus-Wissen, um die Schlafphasen möglichst genau zu bestimmen.