The effects of short time sleep on the exercise performance and its related basic physiological functions

短时间睡眠对运动表现及其相关基本生理功能的影响

• 批准号: 23650390
• 负责人: FUKUBA Yoshiyuki
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Prefectural University of Hiroshima
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23650390/
• 关键词: トレーニング科学; 短時間仮眠; 無酸素性最大運動能力; 情報処理能力; 反応時間; 視力; 最大無酸素性パワー; 全身反応時間; 動体視力

The short time sleep after the lunch (i.e. nap, 10-20 min shallow sleep) is well known to prevent the declines of work efficiency and arousal level in office workers and drivers. In this study, we examined the effect(s) of short time sleep on the exercise performance and its related basic physiological functions and capacities such as visual acuity, arousal level of the brain, reaction time, nociceptive threshold of the skin, taste sensation, and subjective symptom. The results from the basic and practical experiments indicated that; 1) the nap (less than 20 min with stages 1 and 2) showed some positive effects on information processing system in the brain and visual acuity, and 2) a more long time and deep sleep (i.e. approximately one hour including stages 3 and 4), rather than rest and/or even nap, might have the positive effects on short-term maximal anaerobic power (estimated by the standard test using by the cycle ergometer) and kinetic vision.

众所周知，午餐后的短时间睡眠（即午睡，10-20分钟的浅睡眠）可以防止办公室工作人员和司机的工作效率和唤醒水平下降。在这项研究中，我们研究了短时间睡眠对运动能力及其相关的基本生理功能和能力的影响，如视觉敏锐度、大脑唤醒水平、反应时间、皮肤伤害性阈值、味觉和主观症状。基础实验和实际实验结果表明：（1）nap（2）睡眠时间较长，睡眠深度较深;（即包括阶段3和4在内的大约一小时），而不是休息和/或甚至小睡，可能对短期最大无氧功率（通过使用自行车测力计的标准测试估计）和运动视觉有积极影响。

项目成果

昼食後の短時間仮眠が脳のタスク処理能力および視力に与える効果

午餐后小憩对大脑任务处理能力和视力的影响

• 发表时间: 2012
• 作者: 木幡 絵里香;藤原 千津子;山岡(遠藤) 雅子;三浦 朗;福場 良之
• 通讯作者: 福場 良之

Brachial artery blood flow during sinusoidal leg cycling exercise:

正弦腿部循环运动时肱动脉血流量：

• 发表时间: 2013
• 作者: Y Fukuba;A Kondo;S Watanabe;Y Kikugawa;M Y Endo;A Miura;N Hayashi,
• 通讯作者: N Hayashi,

Bioelectric Signal Classification Using a Recurrent Probabilistic Neural Network with Time-series Discriminant Component Analysis

使用具有时间序列判别分量分析的循环概率神经网络进行生物电信号分类

• 发表时间: 2013
• 作者: H Hayashi;K Shima;T Shibanoki;Y Kurita;T Tsuji
• 通讯作者: T Tsuji