90分鐘睡眠週期的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

90分鐘睡眠週期的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦林慶旺寫的 不懂睡眠就失眠:睡太多或睡太少,你都正在謀殺自己 和友野尚的 搶救睡眠大作戰都 可以從中找到所需的評價。

另外網站【生活知識分享】越睡越累?黃金原則讓你每天起床有精神也說明:我們的睡眠周期大約分成四個階段: Non-REM(非快速動眼期,有三. ... 約略90-100分鐘,我們會覺得頭腦昏沉又很累的原因是因為我們是在週期中間醒來。

這兩本書分別來自時報出版 和楓葉社文化所出版 。

中原大學 心理學研究所 詹雅雯所指導 葉昱辰的 探討睡眠延長介入對注意力不足過動症學齡兒童的神經認知功能之影響 (2021),提出90分鐘睡眠週期關鍵因素是什麼,來自於注意力不足過動症、學齡期、睡眠延長介入、神經認知功能。

而第二篇論文臺北醫學大學 醫學院人工智慧醫療碩士在職專班 劉文德所指導 黃世友的 基於自動化腦電波及心率變異訊號之慢波睡眠預測模型 (2021),提出因為有 慢波睡眠、心率變異性、機器學習的重點而找出了 90分鐘睡眠週期的解答。

最後網站sleepyti.me 依據90分鐘睡眠週期幫你自動回推上床時間則補充:sleepyti.me 依據90分鐘睡眠週期幫你自動回推上床時間| 睡覺時間計算. 「Sleepyti.me」是一個很有意思的睡眠計算網站,計算什麼呢?就是幫你算出應該在什麼時間「上床 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了90分鐘睡眠週期,大家也想知道這些:

不懂睡眠就失眠:睡太多或睡太少,你都正在謀殺自己

為了解決90分鐘睡眠週期的問題,作者林慶旺 這樣論述:

夜夜好眠,取決於一開始入眠的90分鐘! 早上8~12點之間接受陽光刺激的人,夜晚平均花18分鐘就能睡著。 越理解睡眠,就越容易入睡;只要遵循睡眠模式,讓你夜夜不失眠!   我們為什麼不能好好睡覺?睡眠負債會造成健康破產!睡太少或睡太多,都是在謀殺你自己!   本書告訴你──   ■ 每天睡7小時,死亡風險最低!   ■安眠藥則會縮短你的壽命!   ■ 預防心血管疾病的最佳入睡時間為晚上10點到11點。   ■ 曬太陽30分鐘,就能提高褪黑激素的分泌、提高抗利尿激素的分泌,讓你擺脫夜尿的困擾。   白天不充分曝曬太陽光、夜晚不減少人造光、不配合晝夜節律作息、不知道降低體溫和室溫,導致褪

黑激素分泌不足,這些因素加在一起,在在都是造成你失眠的原因!   ◢每天睡7小時是最佳睡眠時間   2021年9月,日本國家癌症中心(National Cancer Center)一項進行14年,參與人數超過32萬人,針對東北亞國家所做的大型睡眠追蹤調查發現,每天睡7小時是最佳睡眠時間,死亡率最低,其他的睡眠時間會增加死亡的風險。   ◢影響睡眠是否良好的主要原因──睡眠的模式   睡眠是否良好,在於睡眠的模式。所謂睡眠的模式,就是你要能夠充分領悟到陽光、溫度、晝夜節律、褪黑激素、光照度、90分鐘睡眠週期這些因素,才是讓你夜夜擁有優質睡眠的天然「安眠藥 」。白天必須充分曝曬陽光,吸收更多的

陽光,夜晚盡量減少光照度,大腦的松果體才能夠正常順利的分泌褪黑激素,讓人體獲得深層睡眠。   ◢18位創意天才的睡眠黃金法則,睡眠是創意源源不斷的來源   成功靠創意,創意靠睡眠。許多你我所熟知的創意天才貝多芬、柴可夫斯基、達爾文、康德、狄更斯、雨果、福樓拜、佛洛伊德、海明威、畢卡索、村上春樹等等,都熟知其中的奧妙,每天至少都曝曬陽光1小時以上,為了就是一夜好眠;微軟創辦人比爾.蓋茲、電商龍頭亞馬遜創辦人傑夫.貝佐斯,每晚睡前都要幫忙做家事,洗洗碗、陪家人聊天,放鬆身心,為了也是一夜好眠。 專業推薦   李佳蕙│健康專欄營養師   黃淑惠│癌症關懷基金會董事、資深營養師、郵政醫院營養師

  廖欣儀│營養師   蘇東平│振興醫療財團法人振興醫院精神醫學部部主任、前臺北榮民總醫院副院長、國立陽明交通大學榮譽教授   (按姓氏筆畫排序)  

90分鐘睡眠週期進入發燒排行的影片

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探討睡眠延長介入對注意力不足過動症學齡兒童的神經認知功能之影響

為了解決90分鐘睡眠週期的問題,作者葉昱辰 這樣論述:

研究背景與目的:美國國家睡眠基金會(National Sleep Foundation, NSF)對於學齡期兒童(6-13歲)每日建議睡眠量為9-11小時,睡眠量不足會影響兒童的日間功能,像是注意力不集中、過動、衝動或學業表現降低等情形(Fallon, Acebo, Arnedt, Seifer, & Carskadon, 2001)。Owens(2015)指出依據注意力不足過動症(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)學齡兒童家長報告約70%兒童具有睡眠問題,於起始與維持睡眠方面具有較多困擾,導致睡眠量不足。因此本研究欲探討針對ADH

D學齡兒童進行睡眠延長介入,是否能改善睡眠情形、日間注意力及神經認知功能表現。研究方法:本研究共納入26位ADHD學齡兒童,介入組14位,控制組12位。介入組共進行七週,第一週為基線期,紀錄睡眠型態並進行前測,第二、三週為介入期,提供家長睡眠衛教資訊及行為介入策略,協助增加兒童的夜間睡眠量,於第三週紀錄睡眠模式並進行後測,結束後一個月再進行追蹤評估。控制組共進行三週,期間不進行介入。研究工具方面使用睡眠活動腕錶(Actigraphy)與睡眠日誌(sleep log)評估睡眠型態;使用家長自陳式兒童睡眠習慣問卷評估睡眠問題;使用兒童行為檢核表、克氏注意力持續度表現測驗第三版、聽覺序列加法測驗、記

憶廣度測驗、劍橋神經認知測驗組合的空間工作記憶測驗與威斯康辛卡片分類測驗探討神經認知功能表現。研究結果:介入組經睡眠延長介入後能顯著增加睡眠量(約18分鐘)與躺床時間(約29分鐘),而控制組則沒有差異。睡眠問題方面,兒童睡眠習慣問卷的入睡延遲向度具有交互作用(F = 5.98, p = .022),分析單純主要效果顯示基線期時介入組的入睡延遲問題較多。神經認知功能測驗方面,注意力持續度表現測驗的替代性錯誤率(F = 8.67, p = .005)、記憶廣度測驗總分(F = 5.31, p = .019)及逆序背誦(F = 5.82, p = .014)與威斯康辛卡片分類測驗的非固著性錯誤指標(

F = 12.31, p = .001)呈現介入效果。討論:經睡眠延長介入後使ADHD學齡兒童擁有更充足的睡眠,而睡眠量的增加有利於個體具有較多認知資源及心理警覺性以提升認知作業表現(Dewald-Kaufmann et al., 2013)。研究也發現部分神經認知功能表現於追蹤期使能呈現改善效果,建議後續研究可延長介入與追蹤時程,探討睡眠改善之長期介入效果。本研究突顯ADHD學齡兒童除了日間行為問題之外,夜間睡眠困擾同樣為值得重視的議題。

搶救睡眠大作戰

為了解決90分鐘睡眠週期的問題,作者友野尚 這樣論述:

~簡單安眠技巧分享╳生活習慣與意識改善~ 睡前不能做哪些事情? 愈認真的人愈容易失眠? 日本睡眠諮詢師親授「睡眠優先」法則, 帶你擺脫失眠,享受精神飽滿的的生活!   想要告訴那些因為工作忙碌、辛苦育兒、滿腦子煩惱,   想要睡覺,但卻睡不著的人!   只要實踐「睡眠優先」的生活,   人生就會變得燦爛無比!   將睡眠放在生活的首要位置,   就能獲得思考更積極正面、生活品質上升、   工作更有效率,以及養顏美容的效果。   為了讓因為睡眠障礙而苦惱的人可以順利安睡,   本書用簡單明瞭的方式說明睡眠相關知識。   內容包括   .透過5分鐘就能完成的動作,打造容易入睡的身體  

 .利用「反推日程法」,養成以睡眠為優先的生活習慣   .了解運動和進食的黃金時間,依照身體步調生活   .多攝取含有「色胺酸」的食物,讓白天活力充沛,夜晚安然熟睡   .對時間、人脈、內心、資訊、房間進行整頓,解決造成失眠的根本原因……等。   希望讀過本書的人,都能順利擺脫失眠,迎來光明的人生! 本書特色   ◎從觀念、生活習慣、飲食、心理等方面多管齊下,解決各種因素造成的失眠問題!   ◎對症下藥!針對難以入睡、容易驚醒、白天困倦等各類型睡眠障礙,提供相應的解決對策!   ◎提供20種只需要5分鐘就能做到的安眠小撇步,忙碌的你可以從這裡開始嘗試改善睡眠!

基於自動化腦電波及心率變異訊號之慢波睡眠預測模型

為了解決90分鐘睡眠週期的問題,作者黃世友 這樣論述:

一、研究之背景與目的慢波睡眠(slow wave sleep)在睡眠週期中屬深層睡眠的階段,這個階段的腦電波相較於其他睡眠階段會出現較高比例的delta waves (亦稱為slow waves)。此睡眠階段與身體能量的恢復、記憶鞏固、神經代謝產物的清除等過程有重大的關聯,為睡眠中重要的階段。然而,評估睡眠中的慢波睡眠的情形,需接受睡眠多項生理檢查(Polysomnography, PSG),過程需花上一定的時間、人力物力和繁複的分析判讀過程,執行上較為困難,也因此減少睡眠障礙者檢測的意願。再者,受限於睡眠期別的定義,在傳統睡眠評估報告中慢波睡眠腦電波的主角slow wave (亦即delt

a wave) 實際所佔的比例與時間長度是浮動而不確定的,故對於準確反映睡眠腦電波中slow wave的分布情形會有所限制。在本研究中,我們試圖另闢蹊徑,發展獲取及預測睡眠週期中真實慢波睡眠分布情形較簡便且可靠的方式,建立使用心率變異性參數等資訊為特徵,以預測慢波睡眠組成狀況之機器學習及深度學習模型,預測於5分鐘睡眠區段中慢波睡眠時間佔比之分類。二、研究方法以回溯性的方式收集使用55位雙和醫院接受睡眠多項生理檢查的記錄,將資料進行每5分鐘為一段之分割後,提取共3769筆資料之時間軸、腦電圖及心電圖之訊號進行分析。先將腦電圖之訊號,使用自動化腦電波分析之Python工具箱,定義計算出慢波(slo

w wave)之區段及總時長,經轉換為慢波時間佔比(slow-wave ratio)後,以慢波時間佔比5%或10%為標準,將慢波時長佔比多寡做二元分類及三元分類,共四種分類方式。接著,再以心率變異性之參數搭配人口統計變項作為特徵,經由機器學習及深度學習的方式,建立及訓練針對睡眠週期中慢波睡眠佔比類別之預測模型,並評估成效。三、結果使用心率變異性參數及受測者之年齡、性別、BMI作為特徵,透過機器學習及深度學習訓練出的預測模型,具備分類慢波時長佔比類別的能力。在區分慢波時長佔比最高與最低兩類之二元分類模型有最好的分類效果Accuracy:90%,ROC AUC:0.903,Cohen’s kapp

a:0.496。另外在其他二元分類及三元分類之模型也都具備分類慢波時長佔比類別的能力。四、結論本研究所訓練之模型在慢波時長佔比做二元分類時,皆能有效地以心率變異性之參數為主要特徵,預測5分鐘睡眠區段中慢波睡眠總時長佔據比例的類別,尤其在區分慢波時長佔比小於5%以及大於等於10%兩類時有最佳之分類效果,此研究結果有利於簡化評估慢波睡眠的流程及推進後續心率變異分析及慢波睡眠之相關研究。