JP2000166877A - 生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法 - Google Patents
生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法Info
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- JP2000166877A JP2000166877A JP10349748A JP34974898A JP2000166877A JP 2000166877 A JP2000166877 A JP 2000166877A JP 10349748 A JP10349748 A JP 10349748A JP 34974898 A JP34974898 A JP 34974898A JP 2000166877 A JP2000166877 A JP 2000166877A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高い確度で早期に脳神経系の疾患を判別する
検査装置及び検査方法を提供することである。 【解決手段】 本生体リズム検査装置１０は、繰り返し
リズム運動に伴う加速度を生体リズム情報として測定す
る生体リズム検出部１２と、生体リズム検出部１２から
得られた生体リズム情報を記録・保存する情報収集装置
１４と、情報収集装置１４に記録された生体リズム情報
をデータ解析して、生理機能の低下又は老化を早期に判
別する情報処理装置１６とを備えている。本生体リズム
検査方法は、随意運動による筋肉の繰り返しリズム運動
を検知できる部位に生体リズム検出器を取り付け、繰り
返しリズム運動に伴う各種の生体リズム情報を測定し、
生体リズム情報を記録・保存するステップと、生体リズ
ム情報をデータ解析して、健常者のデータと比較するス
テップとを備え、生理機能の低下又は老化を早期に判別
する。
検査装置及び検査方法を提供することである。 【解決手段】 本生体リズム検査装置１０は、繰り返し
リズム運動に伴う加速度を生体リズム情報として測定す
る生体リズム検出部１２と、生体リズム検出部１２から
得られた生体リズム情報を記録・保存する情報収集装置
１４と、情報収集装置１４に記録された生体リズム情報
をデータ解析して、生理機能の低下又は老化を早期に判
別する情報処理装置１６とを備えている。本生体リズム
検査方法は、随意運動による筋肉の繰り返しリズム運動
を検知できる部位に生体リズム検出器を取り付け、繰り
返しリズム運動に伴う各種の生体リズム情報を測定し、
生体リズム情報を記録・保存するステップと、生体リズ
ム情報をデータ解析して、健常者のデータと比較するス
テップとを備え、生理機能の低下又は老化を早期に判別
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体リズム検査装
置及び生体リズム検査方法に関し、更に詳細には、生体
リズムから生理機能の低下又は老化を早期に判別する、
生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法に関するも
のである。
置及び生体リズム検査方法に関し、更に詳細には、生体
リズムから生理機能の低下又は老化を早期に判別する、
生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】生理機能の低下又は老化は、従来、医者
による診察、問診、知能テスト、運動機能テストに基づ
く臨床所見や、ＭＲＩを用いた脳の画像情報に基づく画
像所見により、医師の知識、経験に従って診断されてい
る。
による診察、問診、知能テスト、運動機能テストに基づ
く臨床所見や、ＭＲＩを用いた脳の画像情報に基づく画
像所見により、医師の知識、経験に従って診断されてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの方法
は、医師の主観や経験によるところが多く、客観的・定
量的な診断・判別方法の開発が望まれていた。また、こ
れらの臨床所見や画像所見は、生理機能の低下又は老化
の症状が相当顕著に現れて来たときに始めて適用できる
診断方法であり、顕著な症状が現れる前の、いわゆる早
期判別のための簡易的・客観的・定量的な方法は、現在
のところ、開発されていない。
は、医師の主観や経験によるところが多く、客観的・定
量的な診断・判別方法の開発が望まれていた。また、こ
れらの臨床所見や画像所見は、生理機能の低下又は老化
の症状が相当顕著に現れて来たときに始めて適用できる
診断方法であり、顕著な症状が現れる前の、いわゆる早
期判別のための簡易的・客観的・定量的な方法は、現在
のところ、開発されていない。
【０００４】そこで、本発明の目的は、高い確度で早期
に生理機能の低下又は老化を判別する検査装置及び検査
方法を提供することである。
に生理機能の低下又は老化を判別する検査装置及び検査
方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る生体リズム検査装置は、人の随意運動
による繰り返しリズム運動の筋肉の動きを非侵襲的に計
測する生体リズム検出部と、生体リズム検出部から得ら
れた生体リズム情報を記録・保存する情報収集装置とを
備え、生体リズム情報に基づいて生理機能の低下又は老
化を早期に判別することを特徴としている。本発明の好
適な実施態様では、前記情報収集装置に記録された生体
リズム情報をデータ解析して、生理機能の低下又は老化
を早期に判別する情報処理装置を備えている。
に、本発明に係る生体リズム検査装置は、人の随意運動
による繰り返しリズム運動の筋肉の動きを非侵襲的に計
測する生体リズム検出部と、生体リズム検出部から得ら
れた生体リズム情報を記録・保存する情報収集装置とを
備え、生体リズム情報に基づいて生理機能の低下又は老
化を早期に判別することを特徴としている。本発明の好
適な実施態様では、前記情報収集装置に記録された生体
リズム情報をデータ解析して、生理機能の低下又は老化
を早期に判別する情報処理装置を備えている。
【０００６】また、本発明に係る生体リズム検査方法
は、随意運動による筋肉の繰り返しリズム運動を検知で
きる部位に生体リズム検出器を取り付け、繰り返しリズ
ム運動に伴う筋肉の動きを非侵襲的に生体リズム情報と
して計測し、得た生体リズム情報を記録・保存するステ
ップと、生体リズム情報をデータ解析して、健常者のデ
ータと比較するステップとを備え、生理機能の低下又は
老化を早期に判別することを特徴としている。
は、随意運動による筋肉の繰り返しリズム運動を検知で
きる部位に生体リズム検出器を取り付け、繰り返しリズ
ム運動に伴う筋肉の動きを非侵襲的に生体リズム情報と
して計測し、得た生体リズム情報を記録・保存するステ
ップと、生体リズム情報をデータ解析して、健常者のデ
ータと比較するステップとを備え、生理機能の低下又は
老化を早期に判別することを特徴としている。
【０００７】本発明に係る生体リズム検査装置１０は、
図１に示すように、繰り返しリズム運動に伴う現象、例
えば、力の変化、空間的な身体の位置の変化、身体から
発する音、電磁場の変化等を生体リズム情報として非侵
襲的に測定する生体リズム検出部１２と、生体リズム検
出部１２から得られた生体リズム情報を記録・保存する
情報収集装置１４と、情報収集装置１４に記録された生
体リズム情報をデータ解析して、生理機能の低下又は老
化を早期に判別するデータを出力する情報処理装置１６
と、情報処理装置１６で得た解析結果を出力する出力装
置１８とを備えている。情報収集装置１４は、図２に示
すように、入力装置２０、入力装置２０に接続された中
央演算装置２２、記憶装置２４、及び出力装置２６を備
えている。情報処理装置１６は、フラクタル解析、周波
数解析（ＦＦＴ）、自己関数解析、非線形解析（カオス
アトラクター）、リアプノフ指数等により、情報収集装
置に記録された生体リズム情報、例えば筋肉の動きの加
速度データをデータ解析する。
図１に示すように、繰り返しリズム運動に伴う現象、例
えば、力の変化、空間的な身体の位置の変化、身体から
発する音、電磁場の変化等を生体リズム情報として非侵
襲的に測定する生体リズム検出部１２と、生体リズム検
出部１２から得られた生体リズム情報を記録・保存する
情報収集装置１４と、情報収集装置１４に記録された生
体リズム情報をデータ解析して、生理機能の低下又は老
化を早期に判別するデータを出力する情報処理装置１６
と、情報処理装置１６で得た解析結果を出力する出力装
置１８とを備えている。情報収集装置１４は、図２に示
すように、入力装置２０、入力装置２０に接続された中
央演算装置２２、記憶装置２４、及び出力装置２６を備
えている。情報処理装置１６は、フラクタル解析、周波
数解析（ＦＦＴ）、自己関数解析、非線形解析（カオス
アトラクター）、リアプノフ指数等により、情報収集装
置に記録された生体リズム情報、例えば筋肉の動きの加
速度データをデータ解析する。
【０００８】本発明で、人の随意運動による繰り返しリ
ズム運動とは、歩行リズム、足踏みのリズム、指のタッ
ピングリズム、拍手のリズム、咀嚼のリズム、貧乏ゆす
りのリズム、眼球運動のリズム、まばたきのリズム等を
言う。生体リズム検出器１２は、人の随意運動による繰
り返しリズム運動を非侵襲的に計測する計測器であっ
て、例えば小型の加速度センサーを計測器として使用
し、随意運動による筋肉の繰り返しリズム運動を検知で
きる部位に、小型の加速度センサーを固定し、繰り返し
リズム運動に伴う加速度を測定する。加速度信号は、電
圧信号に変換され、情報収集装置１４の入力装置２０に
設けられたＡ／Ｄ変換器（図示せず）により、元のデー
タを再現するに十分なサンプリング周期で記憶装置２４
に取り込まれる。
ズム運動とは、歩行リズム、足踏みのリズム、指のタッ
ピングリズム、拍手のリズム、咀嚼のリズム、貧乏ゆす
りのリズム、眼球運動のリズム、まばたきのリズム等を
言う。生体リズム検出器１２は、人の随意運動による繰
り返しリズム運動を非侵襲的に計測する計測器であっ
て、例えば小型の加速度センサーを計測器として使用
し、随意運動による筋肉の繰り返しリズム運動を検知で
きる部位に、小型の加速度センサーを固定し、繰り返し
リズム運動に伴う加速度を測定する。加速度信号は、電
圧信号に変換され、情報収集装置１４の入力装置２０に
設けられたＡ／Ｄ変換器（図示せず）により、元のデー
タを再現するに十分なサンプリング周期で記憶装置２４
に取り込まれる。
【０００９】以下に、順次、フラクタル解析、周波数解
析（ＦＦＴ）、自己関数解析、非線形解析（カオスアト
ラクター）、及びリアプノフ指数によるデータ解析を説
明する。 １） フラクタル解析 随意運動により発生する生体のリズムは、脊髄を含む脳
神経回路に存在するＣＰＧ（Central Pattern Generato
r ）により制御されていると考えられているが、その周
期は常に一定ではなく、生体の状態や周りの環境変化の
影響を受け、微妙に変化する。その変化を定量的に解析
する手法の一つが、フラクタル解析である。
析（ＦＦＴ）、自己関数解析、非線形解析（カオスアト
ラクター）、及びリアプノフ指数によるデータ解析を説
明する。 １） フラクタル解析 随意運動により発生する生体のリズムは、脊髄を含む脳
神経回路に存在するＣＰＧ（Central Pattern Generato
r ）により制御されていると考えられているが、その周
期は常に一定ではなく、生体の状態や周りの環境変化の
影響を受け、微妙に変化する。その変化を定量的に解析
する手法の一つが、フラクタル解析である。
【００１０】まず、もとのデータを再現するに十分なサ
ンプリング周期でサンプリングされた生体リズムの加速
度変化から、生体リズムの周期を抽出する。加速度変化
がピークをもった繰り返し波形ならば、そのピーク間の
時間間隔を計算することにより、生体リズムの周期の変
化を抽出できる。
ンプリング周期でサンプリングされた生体リズムの加速
度変化から、生体リズムの周期を抽出する。加速度変化
がピークをもった繰り返し波形ならば、そのピーク間の
時間間隔を計算することにより、生体リズムの周期の変
化を抽出できる。
【００１１】次に、生体リズムの周期の時系列に対し
て、フラクタル解析を行う。一般に、生体信号は、ノイ
ズを多く含み、かつ平均値や分散等の統計量が、時間と
ともに変化する、非定常の信号であるから、先ず、生体
信号からノイズとトレンドの除去を行う。その後、時間
軸に対して可変のウインドウを設定し、そのウインドウ
内における信号の揺らぎの大きさを計算する。具体的に
は、次の式（１）により、ノイズ除去を行い、式（２）
によりトレンド除去後の揺らぎの計算を実行する。
て、フラクタル解析を行う。一般に、生体信号は、ノイ
ズを多く含み、かつ平均値や分散等の統計量が、時間と
ともに変化する、非定常の信号であるから、先ず、生体
信号からノイズとトレンドの除去を行う。その後、時間
軸に対して可変のウインドウを設定し、そのウインドウ
内における信号の揺らぎの大きさを計算する。具体的に
は、次の式（１）により、ノイズ除去を行い、式（２）
によりトレンド除去後の揺らぎの計算を実行する。
【数１】
【数２】
【００１２】式１及び式２で、ｘ（ｉ）は生体リズムの
周期（間隔）の時系列データ、ｘav g はその平均値、ｇ
（ｋ）は平均ゼロの周期時系列の積算値、ｇn （ｋ）は
時間軸のウインドウ幅をｎとしたときの直線トレンド、
Ｓ（ｎ）はトレンド除去後の揺らぎの大きさをそれぞれ
表す。
周期（間隔）の時系列データ、ｘav g はその平均値、ｇ
（ｋ）は平均ゼロの周期時系列の積算値、ｇn （ｋ）は
時間軸のウインドウ幅をｎとしたときの直線トレンド、
Ｓ（ｎ）はトレンド除去後の揺らぎの大きさをそれぞれ
表す。
【００１３】得られた揺らぎ成分Ｓ（ｎ）と、ウインド
ウサイズｎのlog-log プロットは、データが長期の相関
をもった時系列であれば、傾き０．５〜１．０の直線、
ホワイトノイズであれば、傾き０．５の直線、ブラウン
ノイズであれば、傾き１．５の直線になることが知られ
ている。人の心拍変動は、いわゆるｌ／ｆと呼ばれる揺
らぎを示すことが報告されているが、このｌ／ｆ揺らぎ
の場合、Ｓ（ｎ）とウインドウサイズｎのlog-log プロ
ットの傾きは１．０となる。また、Ｓ（ｎ）の絶対値
は、トレンドを取り除いた後の、生体リズムの周期のば
らつきを表すので、生体制御の性能を表す指標であると
言える。
ウサイズｎのlog-log プロットは、データが長期の相関
をもった時系列であれば、傾き０．５〜１．０の直線、
ホワイトノイズであれば、傾き０．５の直線、ブラウン
ノイズであれば、傾き１．５の直線になることが知られ
ている。人の心拍変動は、いわゆるｌ／ｆと呼ばれる揺
らぎを示すことが報告されているが、このｌ／ｆ揺らぎ
の場合、Ｓ（ｎ）とウインドウサイズｎのlog-log プロ
ットの傾きは１．０となる。また、Ｓ（ｎ）の絶対値
は、トレンドを取り除いた後の、生体リズムの周期のば
らつきを表すので、生体制御の性能を表す指標であると
言える。
【００１４】２）周波数解析（ＦＦＴ） 周波数解析（ＦＦＴ）は、任意の時系列信号の中に、あ
る周波数の三角関数（正弦波）がどのくらいのパワーを
持って存在しているかを定量的に示す解析方法であっ
て、任意の周期関数は、周波数の異なる三角関数の和で
表すことができるというフーリエ級数理論に基づいてい
る。具体的には、周波数スペクトルＸ（ｆ）は、時系列
データｘ（ｔ）に対して、式（３）に従って、演算処理
を行って得られる。
る周波数の三角関数（正弦波）がどのくらいのパワーを
持って存在しているかを定量的に示す解析方法であっ
て、任意の周期関数は、周波数の異なる三角関数の和で
表すことができるというフーリエ級数理論に基づいてい
る。具体的には、周波数スペクトルＸ（ｆ）は、時系列
データｘ（ｔ）に対して、式（３）に従って、演算処理
を行って得られる。
【数３】
【００１５】３）自己相関関数 自己相関関数は、時系列データｘ（ｔ）に対してある時
間“τ”だけずらした波形ｘ（ｔ＋τ）が、どのくらい
似ているかを定量的に示すもので、時系列の中の周波数
成分を推定したり、どのくらい離れた時間まで関連性が
あるか等の判断に使用される。自己相関関数Ｒ（τ）
は、時系列データｘ（ｔ）に対して、式（４）に従っ
て、演算処理を行って得られる。
間“τ”だけずらした波形ｘ（ｔ＋τ）が、どのくらい
似ているかを定量的に示すもので、時系列の中の周波数
成分を推定したり、どのくらい離れた時間まで関連性が
あるか等の判断に使用される。自己相関関数Ｒ（τ）
は、時系列データｘ（ｔ）に対して、式（４）に従っ
て、演算処理を行って得られる。
【数４】
【００１６】４）非線形解析（カオスアトラクター） 生体のリズムを生成する機構は、多変数の制御システム
と考えられるが、その全ての変数の状態を計測すること
は不可能である。しかし、これら多変数が何らかの関係
を保って機能しているとすれば、限られた変数の状態か
ら他の変数の状態を推定することが可能である。これ
は、Ｔａｋｅｎｓ（ターケンス）の埋め込み定理として
知られる関係であって、限られた変数の計測値から、遅
延時間を利用したサンプリングにより、多変数の状態空
間を再現できる。この状態空間の軌跡が、カオスアトラ
クターと呼ばれ、多変数の制御システムの構造の違いを
カオスアトラクターの軌跡の違いとして認識できる。
と考えられるが、その全ての変数の状態を計測すること
は不可能である。しかし、これら多変数が何らかの関係
を保って機能しているとすれば、限られた変数の状態か
ら他の変数の状態を推定することが可能である。これ
は、Ｔａｋｅｎｓ（ターケンス）の埋め込み定理として
知られる関係であって、限られた変数の計測値から、遅
延時間を利用したサンプリングにより、多変数の状態空
間を再現できる。この状態空間の軌跡が、カオスアトラ
クターと呼ばれ、多変数の制御システムの構造の違いを
カオスアトラクターの軌跡の違いとして認識できる。
【００１７】５）リアプノフ指数 一見、ランダムに動いている時系列でも、その生成機構
がある決定論に従っていれば、以下の３つの特徴をもつ
ことが知られている。 ・アトラクター軌道の不安定性（アトラクターの初期値
敏感性） ・（中長期）の予測不能性 ・自己相似性 この中で、「アトラクター軌道の不安定性」と「（中長
期）の予測不能性」を定量的に表したのが、リアプノフ
指数である。リアプノフ指数は、近接した２つのアトラ
クターが、ある一定時間後にどのくらい距離が離れてし
まうかを示す。アトラクターの１つの軌道をｙｌ
（ｔ）、もう一つの軌道をｙ２（ｔ）、リアプノフ指数
をλとすると、式（５）の関係があり、リアプノフ指数
λが正ならばアトラクター軌道が不安定となり、時系列
がカオスである可能性を示す。
がある決定論に従っていれば、以下の３つの特徴をもつ
ことが知られている。 ・アトラクター軌道の不安定性（アトラクターの初期値
敏感性） ・（中長期）の予測不能性 ・自己相似性 この中で、「アトラクター軌道の不安定性」と「（中長
期）の予測不能性」を定量的に表したのが、リアプノフ
指数である。リアプノフ指数は、近接した２つのアトラ
クターが、ある一定時間後にどのくらい距離が離れてし
まうかを示す。アトラクターの１つの軌道をｙｌ
（ｔ）、もう一つの軌道をｙ２（ｔ）、リアプノフ指数
をλとすると、式（５）の関係があり、リアプノフ指数
λが正ならばアトラクター軌道が不安定となり、時系列
がカオスである可能性を示す。
【数５】
【００１８】
【発明の実施の形態】以下に、添付図面を参照して、実
施形態例に基づいて本発明をより詳細に説明する。実施形態例１ 本実施形態例は、本発明に係る生体リズム検査装置の実
施形態の一例である。本実施形態例では、測定対象を歩
行リズムとし、先ず、以下のようにして、生体リズムを
測定する。小型のひずみゲージ式加速度センサー（共和
電業製、上下・左右の２軸測定、測定範囲は±５Ｇ）を
被験者の腰背部中央部にベルトで固定し、歩行時の腰背
部における加速度を１００Ｈｚのサンプリング周期で計
測する。歩行は日頃履き慣れた靴を使用し、被験者にと
って自然なスピードで１０分間歩行し、その間の歩行リ
ズムを測定する。
施形態例に基づいて本発明をより詳細に説明する。実施形態例１ 本実施形態例は、本発明に係る生体リズム検査装置の実
施形態の一例である。本実施形態例では、測定対象を歩
行リズムとし、先ず、以下のようにして、生体リズムを
測定する。小型のひずみゲージ式加速度センサー（共和
電業製、上下・左右の２軸測定、測定範囲は±５Ｇ）を
被験者の腰背部中央部にベルトで固定し、歩行時の腰背
部における加速度を１００Ｈｚのサンプリング周期で計
測する。歩行は日頃履き慣れた靴を使用し、被験者にと
って自然なスピードで１０分間歩行し、その間の歩行リ
ズムを測定する。
【００１９】データ解析 １）歩行中に腰背部中央部で計測される加速度波形に
は、片方の足の踵が地面に接触した瞬間に、体が地面か
ら受ける最大反力のピークが表れるので、そのピークの
間隔から歩行間隔の時系列を得る。この歩行間隔の時系
列に対して、フラクタル解析を行い、その結果を揺らぎ
成分Ｓ（ｎ）とウインドウサイズｎのlog-log プロット
として、図３（ａ）から（ｆ）に示す。図３（ａ）から
（ｆ）は、それぞれ、年齢が２０代、３０代、４０代、
５０代、６０代、及び７０代の被験者のデータを示して
いる。図３では、横軸にlog10 （ｎ）を、縦軸に log
10 Ｓ（ｎ）を取っている。
は、片方の足の踵が地面に接触した瞬間に、体が地面か
ら受ける最大反力のピークが表れるので、そのピークの
間隔から歩行間隔の時系列を得る。この歩行間隔の時系
列に対して、フラクタル解析を行い、その結果を揺らぎ
成分Ｓ（ｎ）とウインドウサイズｎのlog-log プロット
として、図３（ａ）から（ｆ）に示す。図３（ａ）から
（ｆ）は、それぞれ、年齢が２０代、３０代、４０代、
５０代、６０代、及び７０代の被験者のデータを示して
いる。図３では、横軸にlog10 （ｎ）を、縦軸に log
10 Ｓ（ｎ）を取っている。
【００２０】被験者は、４２人の健常者と２人の脳神経
系生理機能の低下した人で、図３は２０代〜７０代の各
年代別に整理した結果である。図中、脳神経系の生理機
能が低下した人は、「＊」と「ｏ」で示されている。健
常者と脳神経系の生理機能が低下した人では、全スケー
ル（全ウインドウサイズｎ）にわたって、フラクタル解
析の絶対値が、明らかに異なっている。また、４０代〜
６０代では、フラクタル解析の傾向が徐々に脳神経系の
生理機能が低下した人に近づきつつある健常者がいるこ
ともわかる。フラクタル解析Ｓ（ｎ）の絶対値は、トレ
ンドを取り除いた後の、生体リズムの周期のばらつきを
表すので、生体制御の性能や老化を示す指標（健常者＜
脳神経系の生理機能の低下した人）と見ることができ
る。
系生理機能の低下した人で、図３は２０代〜７０代の各
年代別に整理した結果である。図中、脳神経系の生理機
能が低下した人は、「＊」と「ｏ」で示されている。健
常者と脳神経系の生理機能が低下した人では、全スケー
ル（全ウインドウサイズｎ）にわたって、フラクタル解
析の絶対値が、明らかに異なっている。また、４０代〜
６０代では、フラクタル解析の傾向が徐々に脳神経系の
生理機能が低下した人に近づきつつある健常者がいるこ
ともわかる。フラクタル解析Ｓ（ｎ）の絶対値は、トレ
ンドを取り除いた後の、生体リズムの周期のばらつきを
表すので、生体制御の性能や老化を示す指標（健常者＜
脳神経系の生理機能の低下した人）と見ることができ
る。
【００２１】２）腰背部中央部で計測された生の加速度
データに対して、周波数解析を行った結果を図４（ａ）
及び（ｂ）に示す。図４（ａ）は健常者の解析結果であ
り、図４（ｂ）は脳神経系生理機能の低下した人の解析
結果である。図４では、横軸にlog ｆ、縦軸にlog Ｐを
取っている。人間の歩行周期（右足〜左足〜右足
〜．．．）は約０．５秒であるから、２Ｈｚで最大のパ
ワーを示している。図４（ａ）及び（ｂ）から判る通
り、健常者には高調波のピークが多数表れている一方、
脳神経系生理機能の低下した人は約２Ｈｚのピークを示
すものの、高調波成分が見られず、４〜６Ｈｚに２つの
パワーを持つのみである。
データに対して、周波数解析を行った結果を図４（ａ）
及び（ｂ）に示す。図４（ａ）は健常者の解析結果であ
り、図４（ｂ）は脳神経系生理機能の低下した人の解析
結果である。図４では、横軸にlog ｆ、縦軸にlog Ｐを
取っている。人間の歩行周期（右足〜左足〜右足
〜．．．）は約０．５秒であるから、２Ｈｚで最大のパ
ワーを示している。図４（ａ）及び（ｂ）から判る通
り、健常者には高調波のピークが多数表れている一方、
脳神経系生理機能の低下した人は約２Ｈｚのピークを示
すものの、高調波成分が見られず、４〜６Ｈｚに２つの
パワーを持つのみである。
【００２２】３）健常者と脳神経系生理機能の低下した
人の生体リズムの加速度データに対する自己相関関数を
それぞれ図５（ａ）及び（ｂ）に示す。縦軸は、相関係
数、横軸は、相関係数を計算する際の時間のずれ（式
（４）のτ）をそれぞれ示す。健常者は長期の相関を示
すが、脳神経系生理機能の低下した人はそれが見られな
い。 ４）健常者と脳神経系生理機能の低下した人の生体リズ
ムの加速度データに対するカオスアトラクターをそれぞ
れ図６（ａ）及び（ｂ）に示す。このカオスアトラクタ
ーは、市販のカオス解析用のソフトウェア（コンピュー
タコンビニエンス社製、CHORUS）を用いて描いた。埋め
込み遅延時間は５０ミリ秒に、埋め込み次元は４次元
に、視点は縦軸を１７８度に、横軸を８５度に、それぞ
れ、設定している。健常者のアトラクターは、中央に空
間のある軌跡を示すが、脳神経系生理機能の低下した人
のそれは一ヵ所に集中し、明確な軌跡を示していない。
人の生体リズムの加速度データに対する自己相関関数を
それぞれ図５（ａ）及び（ｂ）に示す。縦軸は、相関係
数、横軸は、相関係数を計算する際の時間のずれ（式
（４）のτ）をそれぞれ示す。健常者は長期の相関を示
すが、脳神経系生理機能の低下した人はそれが見られな
い。 ４）健常者と脳神経系生理機能の低下した人の生体リズ
ムの加速度データに対するカオスアトラクターをそれぞ
れ図６（ａ）及び（ｂ）に示す。このカオスアトラクタ
ーは、市販のカオス解析用のソフトウェア（コンピュー
タコンビニエンス社製、CHORUS）を用いて描いた。埋め
込み遅延時間は５０ミリ秒に、埋め込み次元は４次元
に、視点は縦軸を１７８度に、横軸を８５度に、それぞ
れ、設定している。健常者のアトラクターは、中央に空
間のある軌跡を示すが、脳神経系生理機能の低下した人
のそれは一ヵ所に集中し、明確な軌跡を示していない。
【００２３】５）上記の埋め込み遅延時間が５０ミリ秒
で、４次元に埋め込んだ時のカオスアトラクターの第１
リアプノフ指数は、健常者：０．０３３、脳神経系生理
機能の低下した人：０．２１２であった。このことか
ら、フラクタル解析と同様に、カオスアトラクターを生
体制御の性能を表す指標（健常者＜脳神経系生理機能の
低下した人）とすることができる。
で、４次元に埋め込んだ時のカオスアトラクターの第１
リアプノフ指数は、健常者：０．０３３、脳神経系生理
機能の低下した人：０．２１２であった。このことか
ら、フラクタル解析と同様に、カオスアトラクターを生
体制御の性能を表す指標（健常者＜脳神経系生理機能の
低下した人）とすることができる。
【００２４】以上のことから、健常者及び脳神経系生理
機能の低下した人から非侵襲的に得たデータをデータ解
析して健常者のデータと対比することにより、罹病の蓋
然性を客観的に診断できる、脳神経系生理機能の低下し
た人の診断装置及び方法を実現している。これにより、
専門医以外の医者でも、診断の難しい脳神経系生理機能
の低下した人罹病を、高い確度で早期に、しかも非侵襲
的かつ客観的に診断できる。
機能の低下した人から非侵襲的に得たデータをデータ解
析して健常者のデータと対比することにより、罹病の蓋
然性を客観的に診断できる、脳神経系生理機能の低下し
た人の診断装置及び方法を実現している。これにより、
専門医以外の医者でも、診断の難しい脳神経系生理機能
の低下した人罹病を、高い確度で早期に、しかも非侵襲
的かつ客観的に診断できる。
【００２５】実施形態例２ 本実施形態例は、本発明に係る生体リズム検査装置の実
施形態の別の例である。本実施形態例では、測定対象を
指のタッピングリズムとし、先ず、以下のようにして、
生体リズムを測定する。圧電センサーを取り付けた平板
を机の上に置き、その平板の上で指のタッピング運動を
行い、タッピング運動により発生する電圧を１００Ｈｚ
のサンプリング周期で計測する。
施形態の別の例である。本実施形態例では、測定対象を
指のタッピングリズムとし、先ず、以下のようにして、
生体リズムを測定する。圧電センサーを取り付けた平板
を机の上に置き、その平板の上で指のタッピング運動を
行い、タッピング運動により発生する電圧を１００Ｈｚ
のサンプリング周期で計測する。
【００２６】データ解析 １）計測した電圧は、タッピングの指を平板に打ちつけ
た瞬間に、最大ピークを示すので、そのピークの間隔を
計算することにより、タッピング間隔の時系列を得る。
歩行リズムと同じように、フラクタル解析をした結果を
図７に示す。図７に示すように、脳神経系生理機能の低
下した人の方が、全てのウインドウサイズにわたり、健
常者よりも大きな値のＳ（ｎ）を示している。これによ
り、専門医以外の医者でも、診断の難しい脳神経系生理
機能の低下を、高い確度で早期に、しかも非侵襲的かつ
客観的に診断できる。
た瞬間に、最大ピークを示すので、そのピークの間隔を
計算することにより、タッピング間隔の時系列を得る。
歩行リズムと同じように、フラクタル解析をした結果を
図７に示す。図７に示すように、脳神経系生理機能の低
下した人の方が、全てのウインドウサイズにわたり、健
常者よりも大きな値のＳ（ｎ）を示している。これによ
り、専門医以外の医者でも、診断の難しい脳神経系生理
機能の低下を、高い確度で早期に、しかも非侵襲的かつ
客観的に診断できる。
【００２７】
【発明の効果】本発明方法によれば、随意運動による筋
肉の繰り返しリズム運動を、繰り返しリズム運動に伴う
筋肉の動きを生体リズム情報として測定し、生体リズム
情報を記録・保存するステップと、生体リズム情報をデ
ータ解析して、健常者のデータと比較するステップとを
備え、生理機能の低下又は老化を早期に判別することが
できる生体リズム検査方法を実現している。本発明によ
れば、人の随意運動による繰り返しリズム運動の筋肉の
動きを非侵襲的に計測する生体リズム検出部と、生体リ
ズム検出部から得られた生体リズム情報を記録・保存す
る情報収集装置とから生体リズム検査装置を構成するこ
とにより、生体リズム検査方法を容易に実施することが
できる検査装置を実現している。
肉の繰り返しリズム運動を、繰り返しリズム運動に伴う
筋肉の動きを生体リズム情報として測定し、生体リズム
情報を記録・保存するステップと、生体リズム情報をデ
ータ解析して、健常者のデータと比較するステップとを
備え、生理機能の低下又は老化を早期に判別することが
できる生体リズム検査方法を実現している。本発明によ
れば、人の随意運動による繰り返しリズム運動の筋肉の
動きを非侵襲的に計測する生体リズム検出部と、生体リ
ズム検出部から得られた生体リズム情報を記録・保存す
る情報収集装置とから生体リズム検査装置を構成するこ
とにより、生体リズム検査方法を容易に実施することが
できる検査装置を実現している。
【図１】生体リズム検査装置の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図２】情報収集装置の構成を示すブロック図である。
【図３】フラクタル解析の結果を示すグラフである。
【図４】図４（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、健常者及
び脳神経系生理機能の低下した人の解析結果である。
び脳神経系生理機能の低下した人の解析結果である。
【図５】図５（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、健常者及
び脳神経系生理機能の低下した人の生体リズムの加速度
データに対する自己相関関数を示すグラフである。
び脳神経系生理機能の低下した人の生体リズムの加速度
データに対する自己相関関数を示すグラフである。
【図６】図６（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、健常者と
脳神経系生理機能の低下した人の生体リズムの加速度デ
ータに対するカオスアトラクターを示すグラフである。
脳神経系生理機能の低下した人の生体リズムの加速度デ
ータに対するカオスアトラクターを示すグラフである。
【図７】フラクタル解析の結果を示すグラフである。
１０ 生体リズム検査装置 １２ 生体リズム検出部 １４ 情報収集装置 １６ 情報処理装置 １８ 出力装置 ２０ 入力装置 ２２ 中央演算装置 ２４ 記憶装置 ２６ 出力装置
フロントページの続き Ｆターム(参考） 4C038 VA04 VA12 VB04 VB08 VB12 VB13 VB14 VB31 VB34 VB40 VC20
Claims (5)
- 【請求項１】 人の随意運動による繰り返しリズム運動
の筋肉の動きを非侵襲的に計測する生体リズム検出部
と、 生体リズム検出部から得られた生体リズム情報を記録・
保存する情報収集装置とを備え、生体リズム情報に基づ
いて生理機能の低下又は老化を早期に判別することを特
徴とする生体リズム検査装置。 - 【請求項２】 前記情報収集装置に記録された生体リズ
ム情報をデータ解析して、生理機能の低下又は老化を早
期に判別する情報処理装置を備えたことを特徴とする請
求項１に記載の生体リズム検査装置。 - 【請求項３】 随意運動による筋肉の繰り返しリズム運
動を検知できる部位に生体リズム検出器を取り付け、繰
り返しリズム運動に伴う筋肉の動きを非侵襲的に生体リ
ズム情報として計測し、得た生体リズム情報を記録・保
存するステップと、 生体リズム情報をデータ解析して、健常者のデータと比
較するステップとを備え、生理機能の低下又は老化を早
期に判別することを特徴とする生体リズム検査方法。 - 【請求項４】 生体リズム検出器として、加速度センサ
ーを使用し、筋肉の動きの加速度を生体リズム情報とし
て計測することを特徴とする請求項３に記載の生体リズ
ム検査方法。 - 【請求項５】 生体リズム情報をデータ解析する際に、 フラクタル解析法、周波数解析（ＦＦＴ）法、自己関数
解析法、非線形解析法（カオスアトラクター）、及びリ
アプノフ指数法のいずれかにより、生体リズム情報をデ
ータ解析することを特徴とする請求項３又は４に記載の
生体リズム検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34974898A JP3832792B2 (ja) | 1998-12-09 | 1998-12-09 | 生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP34974898A JP3832792B2 (ja) | 1998-12-09 | 1998-12-09 | 生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000166877A true JP2000166877A (ja) | 2000-06-20 |
| JP2000166877A5 JP2000166877A5 (ja) | 2005-08-18 |
| JP3832792B2 JP3832792B2 (ja) | 2006-10-11 |
Family
ID=18405841
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP34974898A Expired - Lifetime JP3832792B2 (ja) | 1998-12-09 | 1998-12-09 | 生体リズム検査装置及び生体リズム検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3832792B2 (ja) |
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| US7678047B2 (en) | 2001-11-13 | 2010-03-16 | Electronic Navigation Research Institute | Chaologic brain function diagnosis apparatus |
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1998
- 1998-12-09 JP JP34974898A patent/JP3832792B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| JPWO2018066421A1 (ja) * | 2016-10-07 | 2019-07-11 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法、及び、プログラム |
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