Dreamento：ウェアラブルEEG向けオープンソース夢工学ツール
Mahdad Jafarzadeh Esfahani ほか 3名
SoftwareX
まとめ
ウェアラブルEEGを持つ上級実践者はDreamentoで自分の睡眠データを解析・REM検出・刺激タイミングを自動化できる。
ただしソフトだけで明晰夢が増えるわけではなく、MILD等の認知訓練が前提。
一般の実践者は夢日記＋MILDで十分。
概要
マフダド・ジャファルザデらが、ZMax等のウェアラブルEEG向けオープンソースPythonツール「Dreamento」を発表。
リアルタイム睡眠ステージ推定・感覚刺激（光・音・触覚）・夢イベント注釈を統合し、家庭での明晰夢研究インフラを提供する。
背景
従来の明晰夢研究は睡眠ラボのPSGに依存し、被験者数・セッション数が限られていた。
ウェアラブルEEG（ZMax, Dreem等）の普及により家庭実験が可能になったが、統合ソフトウェアが不足していた。
DreamentoはDreslerラボが開発したオープンソース基盤。
方法
オープンソースGUI/CLIの設計・実装。
ZMaxヘッドバンドでの検証実験。
リアルタイム睡眠スコアリング・スペクトログラム・閉ループ刺激（REM検出→光/音キュー）・オフライン再解析パイプラインを提供。
結果
自動睡眠スコアリング・リアルタイムスペクトログラム・閉ループ刺激が可能。
Dreslerラボの大規模マルチサイト研究（Jafarzadeh 2024）の基盤ソフトウェアとして機能。
Demirel 2025が言及する低チャンネルEEG前処理の実用化。
主要な発見
- ZMax等ウェアラブルEEG向けオープンソースツール
- リアルタイム睡眠ステージ推定・閉ループ刺激
- 光・音・触覚の感覚キューをREM検出と連動
- Jafarzadeh 2024多施設研究の基盤ソフト
- Demirel 2025前処理パイプラインの実用化
- 家庭明晰夢研究インフラの整備
意義
家庭実験はソフト＋認知訓練の組み合わせが現実的。
ウェアラブル＋自動REM検出＋感覚キューによる半自動誘導の前景。
オープンソースのため研究者・上級実践者が再利用可能。
注意点
ZMax等特定ハードウェアに最適化。
睡眠スコアリング精度はラボPSGより低い。
一般実践者向けではなく研究者・技術者向け。
閉ループ誘導の効果はJafarzadeh 2024で検証中（査読前）。