JP2001299702A - Device and method for evaluating characteristic anxiety level - Google Patents

Device and method for evaluating characteristic anxiety level

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JP2001299702A JP2000124023A JP2000124023A JP2001299702A JP 2001299702 A JP2001299702 A JP 2001299702A JP 2000124023 A JP2000124023 A JP 2000124023A JP 2000124023 A JP2000124023 A JP 2000124023A JP 2001299702 A JP2001299702 A JP 2001299702A
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Takeshi Sato
Masashi Takechi
Masasuke Takeu
武 佐藤
昌士 武市
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Masashi Takechi
昌士 武市
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide device and a method for evaluating characteristic anxiety level by which the characteristic anxiety level of a patient can be evaluated directly and objectively. SOLUTION: A feature extracting means 2 extracts the feature of the waveform of each detecting signal of a plurality of pieces of bio-information and stores the feature in a storing means 3 as the data of each history information and a trend computing means 4 computes a statistical trend based on the stored history information. Then, a correlation computing means 5 comparatively computes the correlation between the data about the trend and the extracted feature of the waveform. Therefore, the characteristic anxiety level of the patient can be evaluated directly and accurately from the results of the comparative computation.

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、情動と生体情報との関係から特性不安レベルを評価する特性不安レベル評価装置に関し、特に複数の生体情報の統計による相関に基づいて特性不安レベルを評価する特性不安レベル評価装置に関する。 The present invention relates to relates to emotional and relational characteristic anxiety levels evaluation apparatus for evaluating the characteristic anxiety levels from the biometric information, to evaluate the trait anxiety levels, based particularly on the correlation by the statistics plurality of biological information characteristics related to anxiety levels evaluation device.

【0002】 [0002]

【従来の技術】従来、この種の特性不安レベル評価装置又は特性不安レベル評価方法としては心理テスト、例えばState-Trait Anxiety Inventory(STAI)等の方式が心理学的指標として採用され、この心理テストを被験者に実行させて試験結果を予め統計的に得られた評価基準と対比し、この対比結果に基づいて被験者の特性不安レベルを類推していった。 Conventionally, this kind of trait anxiety levels evaluation device or psychological tests as trait anxiety levels evaluation method, for example, State-Trait Anxiety method such as Inventory (STAI) is employed as a psychological indicator, the psychological test was performed on the subject test results versus advance statistically obtained evaluation criteria, it began to analogize trait anxiety levels of the subject based on the comparison result.

【0003】 [0003]

【発明が解決しようとする課題】従来の特性不安レベル評価方法は以上のように被験者に何らかの試験行為を実行させ、この実行結果を予め分類された評価基準に基づいて評価していたことから、被験者の試験行為の結果を介して間接的にしか特性不安レベルの評価ができず、被験者から直接的に正確な評価ができないという課題を有していた。 [Problems that the Invention is to Solve Conventional trait anxiety levels evaluation method to perform some test act subjects as described above, since it has been evaluated based on pre-classified evaluation criteria the execution result, not only can the evaluation of trait anxiety levels indirectly through the results of the test action of the subject, there is a problem that can not be directly accurate assessment from the subject. 特に、従来の特性不安レベル評価方法は、被験者の特性不安のレベルを評価していたことから、被験者の恣意が入り評価の客観性を担保することができないという課題を有する。 In particular, conventional trait anxiety levels evaluation method has a problem that since it was evaluated the level of trait anxiety subjects, it is impossible to guarantee the objectivity of evaluation contains the arbitrariness of the subject.

【0004】本発明は、前記課題を解消するためになされたもので、被験者から生理学的指標に基づいて直接的に客観性を有する特性不安レベルの評価を行うことができる特性不安レベル評価装置及び特性不安レベル評価方法を提供することを目的とする。 [0004] The present invention has been made to solve the above problems, trait anxiety levels validator and can evaluate the trait anxiety levels having directly objectivity based on physiological indicators from the subject and to provide a trait anxiety levels evaluation method.

【0005】 [0005]

【課題を解決するための手段】本発明に係る特性不安レベル評価装置は、人間から検出される複数の生体情報の各検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報として蓄積する記憶手段と、前記記憶手段に蓄積された各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算する傾向演算手段と、前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波形の特徴に関する各データとの相関を比較演算する相関演算手段とを備えるものである。 According to the present invention SUMMARY OF] trait anxiety levels evaluation device, the detection signals of a plurality of biological information detected from a human is input, feature extraction for extracting features of the waveform at the respective detection signals means, storage means for each data on the characteristics of the extracted waveform stored as the history information, and trends calculating means for calculating a statistical trend based on each history information stored in the storage means, wherein in which and a correlation calculating means for comparing calculates a correlation between the data on the characteristics of the computed statistical trend data and the extracted waveform. このように本発明においては、特徴抽出手段が複数の生体情報の各検出信号からその波形の特徴を抽出し、これを各履歴情報のデータとして記憶手段に蓄積し、この蓄積された履歴情報に基づいて傾向演算手段が統計的な傾向を演算し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴との相関を相関演算手段が比較演算することにより、この比較演算結果より被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接且つ正確に評価できる。 Thus, in the present invention, the feature extraction means extracts features of the waveform from the detection signals of a plurality of biological information, which was stored in the storage means as the data of each history information, to the accumulated history information based on trend calculating unit calculates the statistical tendencies, by correlation operation means the correlation between the feature data and the extracted waveform of this trend is the comparison operation, trait anxiety levels in a subject from the comparison calculation results the possible and accurately assess directly from the physiological indicators.

【0006】また、本発明に係る特性不安レベル評価装置は必要に応じて、特徴抽出手段が複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化するものである。 Further, trait anxiety levels evaluation apparatus according to the present invention, if necessary, the feature extraction means is intended to quantify the fractal dimension analysis of each detection signal of a plurality of biological information. このように本発明においては、複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により特徴抽出手段が数値化することにより、被験者の特性不安レベルを生理学的指標からより正確に評価できる。 In this way the present invention, by quantifying the feature extraction means by fractal dimension analysis of each detection signal of a plurality of biological information can be more accurately evaluated trait anxiety levels of subjects from physiological indicators.

【0007】また、本発明に係る特性不安レベル評価装置は必要に応じて、特徴抽出手段に入力される複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、眼球運動、呼吸曲線、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラーのうちいづれかに基づく信号であるものである。 Further, trait anxiety levels evaluation apparatus according to the present invention, if necessary, the detection signal is brain waves of a plurality of biometric information input to the feature extraction means, ECG, EMG, eye movement, respiration curves, blood pressure, skin temperature, galvanic skin resistance, evoked potentials, pulse wave, but is a signal that is based on either of the tongue color. このように本発明においては、生理学的指標となる複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、 Thus, in the present invention, the detection signals of a plurality of biological information serving as physiological indicators are EEG, ECG,
筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲線等に基づいて特徴抽出手段により抽出されることから、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できる。 EMG, tongue color, eye movement, from being extracted by the feature extraction means based on the breathing curve or the like, can be evaluated more accurately by directly determining the trait anxiety levels of subjects from physiological indicators.

【0008】さらに、本発明に係る特性不安レベル評価装置は必要に応じて、特徴抽出手段に入力される複数の生体情報の各検出信号が生理学的に相反する挙動を示す生体情報に基づく信号であるものである。 Furthermore, trait anxiety levels evaluation apparatus according to the present invention, if necessary, the detection signals of a plurality of biometric information input to the feature extraction means with a signal based on the biological information indicating the physiologically contradictory behavior it is a certain thing. このように本発明においては、生体情報の各検出信号のうち生理学的に相反する挙動を示す生体情報の各検出信号に基づいて特徴抽出手段が波形の特徴を抽出しているので、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確且つ明瞭に評価できる。 In this way the present invention, since the physiologically feature extraction means based on the detection signal of the biological information indicating the conflicting behavior of the detection signals of the biological information is extracted characteristics of a waveform, characteristic of the subject anxiety levels can be evaluated more accurately and clearly directly determined from the physiological index.

【0009】本発明に係る特性不安レベル評価方法は、 [0009] trait anxiety levels evaluation method according to the present invention,
人間から検出される複数の生体情報の各検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の特徴を抽出し、前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報として蓄積し、前記蓄積された各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算し、前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波形の特徴に関する各データとの相関を比較演算し、前記比較演算の結果に基づいて特性不安のレベルを評価するものである。 Each detection signals of a plurality of biological information detected from a human is input, extracts a feature of the waveform at the respective detection signals, each data of the characteristics of the extracted waveform stored as the history information is the storage calculating a statistical trend based on each history information, the correlation comparison operation between each data on the characteristics of the computed statistical trend data and the extracted waveform, based on a result of the comparison operation it is intended to assess the level of trait anxiety Te. このように本発明においては、複数の生体情報の各検出信号からその波形の特徴を抽出し、これを各履歴情報のデータとして蓄積し、この蓄積された履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴との相関を比較演算することにより、この比較演算結果より被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断して直接且つ正確に評価できる。 Thus, in the present invention, extracting a feature of the waveform from the detection signals of a plurality of biological information, which was stored as data of each history information, statistical trends on the basis of the accumulated history information calculated by comparing calculating a correlation between the feature data and the extracted waveform of this trend, directly and accurately directly determine the trait anxiety levels in a subject from the comparison operation results from physiological indicators It can be evaluated.

【0010】また、本発明に係る特性不安レベル評価方法は必要に応じて、検出信号における波形の特徴抽出が複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化するものである。 Further, trait anxiety levels evaluation method according to the present invention, if necessary, in which the feature extraction waveform in the detection signal is digitized by the fractal dimension analysis of detection signals of a plurality of biological information. このように本発明においては、複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化することにより、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できる。 In this way the present invention, by quantifying the fractal dimension analysis of each detection signal of a plurality of biological information can be evaluated more accurately by directly determining the trait anxiety levels of subjects from physiological indicators.

【0011】また、本発明に係る特性不安レベル評価方法は必要に応じて、入力される複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、眼球運動、呼吸曲線、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラーのうちいづれかに基づく信号であるものである。 Further, trait anxiety levels evaluation method according to the present invention, if necessary, the detection signal is brain waves of a plurality of biometric information input, ECG, EMG, eye movement, respiration curves, blood pressure, skin temperature , galvanic skin resistance, evoked potentials, pulse wave, but is a signal that is based on either of the tongue color. このように本発明においては、複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲線等に基づいて抽出されることから、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できる。 Thus, in the present invention, EEG respective detection signals of a plurality of biological information, ECG, EMG, tongue color, eye movement, from being extracted on the basis of the breathing curve or the like, physiological characteristics anxiety levels of subjects It can be more accurately assessed directly determined from the indicators.

【0012】さらに、本発明に係る特性不安レベル評価方法は必要に応じて、入力される複数の生体情報の各検出信号が生理学的に相反する挙動を示す生体情報に基づく信号であるものである。 Furthermore, trait anxiety levels evaluation method according to the present invention, if necessary, the detection signals of a plurality of biometric information to be input is one which is a signal based on the biological information indicating the physiologically contradictory behavior . このように本発明においては、生体情報の各検出信号のうち生理学的に相反する挙動を示す生体情報の各検出信号に基づいて特徴を抽出しているので、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確且つ明瞭に評価できる。 In this way the present invention, since the extract features based on physiological respective detection signals of the biological information indicating the conflicting behavior of the detection signals of the biological information, physiological indicators of trait anxiety levels of subjects It can be evaluated more accurately and clearly directly determined from.

【0013】 [0013]

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態に係る特性不安レベル評価装置をその方法と共に図1及び図2に基づいて説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, will be explained on the basis of the trait anxiety levels evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention in FIGS. 1 and 2 along with the method. この図1は本実施形態に係る特性不安レベル評価装置の概略ブロック構成図、図2は図1記載の特性不安レベル評価装置の動作フローチャートを示す。 FIG 1 is a schematic block diagram of trait anxiety levels evaluation apparatus according to this embodiment, FIG. 2 shows a flowchart of the operation of the trait anxiety levels evaluation apparatus of Figure 1, wherein.

【0014】前記各図において本実施形態に係る特性不安レベル評価装置は、被験者の横隔膜呼吸及び胸呼吸を生体情報として検出して各検出信号を出力する生体情報検出手段1と、各検出信号が入力され、この各検出信号における波形の特徴を抽出する特徴抽出手段2と、前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報として蓄積する記憶手段3と、この記憶手段3に蓄積された各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算する傾向演算手段4と、前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波形の特徴に関する各データとの相関を比較演算する相関演算手段5とを備える構成である。 [0014] The trait anxiety levels evaluation apparatus according to the embodiment in the figures, the living body information detecting means 1 outputs each detection signal by detecting the diaphragmatic breathing and chest respiration of the subject as the biological information, the detection signals is input, the feature extraction unit 2 for extracting features of the waveform at the respective detection signal, a storage unit 3 for storing the data relating to characteristics of the extracted waveform as the history information, stored in the storage means 3 tend calculating means 4 for calculating a statistical trend based on each history information, correlation calculation means for comparing calculates a correlation between the data on the characteristics of the computed statistical trend data and the extracted waveform 5 a configuration including and.

【0015】前記生体情報検出手段1は、被験者の横隔膜呼吸に基づく生体情報を検出する横隔膜呼吸検出部1 [0015] The living body information detection means 1, diaphragmatic breath detection unit 1 for detecting biological information based on diaphragm breathing of the subject
1と、被験者の胸呼吸に基づく生体情報を検出する胸呼吸検出部12とを備える構成である。 1 is a configuration and a chest respiratory detector 12 for detecting biological information based on chest respiration of the subject. この横隔膜呼吸検出部11で検出される横隔膜呼吸の生体情報は特性不安に対して正の相関を有し、胸呼吸検出部12で検出される胸呼吸の生体情報は特性不安に対して負の相関を有する。 Biometric information of diaphragmatic breathing detected by the diaphragm breath detection unit 11 has a positive correlation with the trait anxiety, chest respiratory detected by the thoracic breathing detector 12 biological information of the negative for the characteristic anxiety It has a correlation. 従って、横隔膜の生体情報と胸呼吸の生体情報とは、生理学的に相反する挙動を示すこととなる。 Thus, the biological information and chest respiration of the biological information of the diaphragm, and thus, indicative of the physiological contradictory behavior.

【0016】前記特徴抽出手段2は、前記横隔膜呼吸検出部11、胸呼吸検出部12で検出されたアナログ信号の検出信号をディジタル値に変換するA/D変換部2 [0016] The feature extraction unit 2, the diaphragm breath detection unit 11, converts the detection signal of the analog signal detected by the thoracic breathing detector 12 into digital values ​​A / D converter 2
1、22と、このディジタル値に変換された検出信号をフラクタル次元解析により波形の特徴として数値化するフラクタル次元解析部23、24とを備える構成である。 And 1, 22, a configuration and a fractal dimension analysis unit 23 and 24 to quantify the characteristics of the waveform by the fractal dimension analysis the converted detection signal to the digital value.

【0017】次に、前記構成に基づく本実施形態に係る特性不安レベル評価装置の特性不安レベルの評価動作について説明する。 Next, a description will evaluate the operation of trait anxiety levels of trait anxiety levels evaluation apparatus according to the present embodiment based on the configuration. まず、被験者の横隔膜近傍に横隔膜呼吸検出部11を装着すると共に、胸部近傍に胸呼吸検出部12を装着し、この被験者から呼吸運動に関する横隔膜及び胸の各検出信号が生体情報検出手段1により検出され、特徴抽出手段2へ出力される(ステップ1)。 First, with mounting the diaphragm respiration detection unit 11 to the diaphragm near the subject, chest breath detection unit 12 is attached to the chest near the detection signals of the diaphragm and chest about respiratory motion from the subject detected by the biometric information detecting means 1 is, is output to the feature extraction unit 2 (step 1).

【0018】前記特徴抽出手段2へ出力された横隔膜及び胸の各検出信号がA/D変換部21、22でディジタル値に変換され(ステップ2)、この変換された横隔膜検出信号をフラクタル次元解析部23がフラクタル次元解析により波形の特徴抽出を実行すると共に、前記胸検出信号をフラクタル次元解析部24がフラクタル次元解析により波形の特徴抽出を実行する(ステップ3)。 The detection signals of the diaphragm and chest outputted to the feature extraction unit 2 is converted into a digital value by the A / D converter 21 (step 2), fractal dimension analysis the converted diaphragm detected signal part 23 and executes the feature extraction waveform by fractal dimension analysis, the chest detection signal fractal dimension analysis unit 24 executes a feature extraction waveform by fractal dimension analysis (step 3). この特徴抽出に係るデータを記憶手段3に履歴情報として順次格納してデータベースを構築する(ステップ4)。 Sequentially stores to build a database as history information data relating to the feature extraction in the storage unit 3 (step 4).

【0019】前記記憶手段3に構築されたデータベースの履歴情報が所定値以上と傾向演算手段4が判断した場合(ステップ5)には、この傾向演算手段4は、縦軸に横隔膜呼吸曲線フラクタル次元をとり、横軸に胸呼吸曲線フラクタル次元をとることにより、統計的な傾向を演算する(ステップ6)。 [0019] wherein the case where the history information of the database constructed in the storage unit 3 is a predetermined value or more and tends calculating unit 4 determines (step 5), this tendency calculation means 4, diaphragm breathing curve ordinate fractal dimension taken up by taking the chest respiratory curve fractal dimension on the horizontal axis, and calculates the statistical tendencies (step 6). この演算された統計的な傾向のデータを相関演算手段5が読出すと共に、新たに入力される被験者の各検出信号に特徴抽出手段2によりフラクタル次元解析された横隔膜及び胸の各呼吸曲線フラクタル次元のデータの相関を比較演算する(ステップ7)。 With the data of the computed statistical trend correlation calculation means 5 read, each breath of fractal dimension analyzed diaphragm and chest by the feature extraction unit 2 on the detection signal of the subject being newly input curve fractal dimension comparing calculating the correlation data (step 7).
この比較演算された相関データに基づいて被験者の特性不安レベルを評価する(ステップ8)。 Assessing the trait anxiety levels of the subject based on this comparison the calculated correlation data (step 8).

【0020】なお、前記実施の形態においては、被験者の生体情報として呼吸運動における横隔膜及び胸の検出信号を用いる構成としたが、前頭部・頭頂部・後頭部の各脳波、誘発電位、水平・垂直の各眼球運動、筋電図、 [0020] Incidentally, in the above embodiment, a configuration using the detection signal of the diaphragm and chest of respiratory motion as biological information of the subject, the EEG evoked potentials frontal-parietal-occipital, horizontal and each eye movement, EMG vertical,
心電図、脈波、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、舌カラー(Green-Red-Blue(GRB)法による)に基づく検出信号とすることもできる(図13を参照)。 Electrocardiogram, pulse wave, blood pressure, skin temperature, galvanic skin resistance, also be a detection signal based on the tongue color (by Green-Red-Blue (GRB) method) (see Figure 13). 舌カラーは、消化管運動機能の変化を表し、消化器系における腸神経系に影響する特性不安のレベルを緑、赤、青の色の変化により判断する指標とすることができる。 Tongue color represents the change in gastrointestinal motility, the level of properties affecting the enteric nervous system in the digestive system anxiety green, red, can be used as an index for determining the change in the color of blue.

【0021】 [0021]

【実施例】前記実施の形態において傾向演算手段4が演算する統計的な傾向については以下の実験により証明された。 For EXAMPLES statistical trend tendency calculation means 4 is calculated in the above embodiments was demonstrated by the following experiments. この実験は、医学生233名(平均年齢22, This experiment, medical students 233 people (average age 22,
4、標準偏差2.5、男性118名、女性115名)及び精神科外来患者101名(平均年齢47.1、標準偏差15.9、男性35名、女性66名)を対象とし、生理学的評価・心理学的評価・統計学的評価の方法で実行した。 4, standard deviation 2.5, and men 118 people, 115 people) and psychiatric outpatient 101 women (average age 47.1, standard deviation 15.9, 35 males, female 66 people) and the target, physiological It was executed in the evaluation and psychological evaluation and statistical evaluation of the way. 不安関連障害39名、抑うつ関連障害36名、精神分裂病26名)をくわえたものを対象として、身体機能の生理学的評価のためのフラクタル次元解析と精神機能の心理学的評価のための精神測定法を実施し、単相関とStudent's t testによる統計学的分析を行った。 Anxiety-related disorders 39 people, depression-related disorders 36 people, as a target plus the schizophrenia 26 people), the spirit of the order of psychological assessment of the fractal dimension analysis and mental function for physiological assessment of physical function the assay was performed, statistical analysis was performed by simple correlation and Student's t test.

【0022】この生理学的評価は、身体機能の評価のために、フラクタル次元解析による生理学的データが採取された。 [0022] The physiological evaluation, for the evaluation of physical function, physiological data by the fractal dimension analysis has been taken. そのために大脳前頭部と頭頂部と後頭部の各脳波、左側眼球運動(水平と垂直)、心電図、脈波(人差し指尖部)、呼吸曲線(胸部と横隔膜)と左側筋電図(左顎関節部咬筋、弛緩状態で測定)のフラクタル次元解析が行われた。 Therefore cerebral frontal and parietal and the EEG occipital, left eye movements (horizontal and vertical), electrocardiogram, pulse wave (index finger apex), spirogram (chest and diaphragm) and left EMG (left TMJ part masseter, fractal dimension analysis of the measurement) is performed in a relaxed state. データのサンプリングに際して、半防音防電室内のベットに被験者を仰臥させ、計測装置(BI Upon sampling of the data, the semi-soundproof proof electric chamber bet is supine the subject measuring device (BI
OPAC MP100WS)により200Hz、5msecの記録条件で計測を実施した。 200 Hz, the measurement recording conditions 5msec was performed by OPAC MP100WS). 記録開始にあたり、フラクタル次元のデータのサンプリングの方法を被験者に十分に説明することにより、被験者が検査中十分にリラックスするように試みた。 Upon start of the recording by fully explain the method of sampling of the fractal dimension data in subjects attempted to subject sufficiently relax during inspection.

【0023】前記計測装置による計測動作は、最小限1 [0023] The measurement operation by the measurement device, minimum 1
5分間の休憩後に、データの記録を開始し、閉眼状態で3分間にわたって記録(36,000ポイント)を行った。 After the 5 minute break, to start recording data, recording was carried out for 3 minutes at the closed-eye state (36,000 points). フラクタル次元の計測にあたっては、発明者の1人により別途開発されたソフトウェアを利用して、脳波、 In the fractal dimension measurement, using the inventor of the software which is separately developed by one person, brain waves,
眼球運動、心電図、脈波、呼吸運動および筋電図のフラクタル次元のすべてが求められた。 Eye movement, ECG, pulse wave, all of the fractal dimension of respiratory motion and EMG were determined. サンプリングにおいては、データのアーチフアクトの除去やデータの操作は一切行われなかった。 In the sampling, removal and data manipulation of artifact and the data was not performed at all. データの変動に関してはいくつかの原因があり、それらには電極由来、記録システムの電気的信号由来、生体由来などがあるが、数種の実験を試みた結果から、生体に由来する変動であることが確認された。 Respect fluctuation data have several causes, the electrode from the their electrical signals from the recording system, there are such biological, from a result of attempting several experiments, are variations derived from a living body it has been confirmed.

【0024】233名の医学生では以上のフラクタル次元のすべてが計測されたが、101名の精神科外来患者では胸および横隔膜呼吸曲線と左側水平眼球運動のフラクタル次元のみが計測された。 [0024] Although 233 people all of the above fractal dimension in medical students is measured, only the fractal dimension of the chest and diaphragm breathing curve and the left horizontal eye movement is measured in psychiatric outpatients of 101 people. また、心理学的評価は、 In addition, psychological evaluation,
精神機能の評価のために、233名の医学生と101名の精神科外来患者のすべてにおいて、状態不安と特性不安の評価のためのState-Trait Anxiety Inventory(日本版STAI)、プライマリ・ケアの場面やコンサルテーション・リエゾンサービスでの非器質性・非精神病性精神障害のスクリーニングに役立つGeneral Health Que For the evaluation of mental function, in all of the psychiatric outpatient medical students and 101 people of 233 people, State-Trait Anxiety Inventory (Japan Version STAI) for the evaluation of state anxiety and trait anxiety, of primary care General Health Que to help in screening of nonorganic, non-psychotic mental disorders at the scene and consultation-liaison service
stionnaire(日本版GHQ−30)およびHospital Anx stionnaire (Japan Version GHQ-30) and the Hospital Anx
iety and Depression Scale(発明者により作成された日本版HADS)、さらには特性不安の人格プロフィールの診断のために用いられたTemperament and Characte iety and Depression Scale (HADS Japan version that was created by the inventors), and even more Temperament and Characte that was used for the diagnosis of personality profile of trait anxiety
r Inventory(4気質因子構造と3性格因子構造の検討、240項目日本版TCI)からなる精神測定法が実施された。 (Study of the 4 temperament factor structure and 3 personality factor structure, 240 items Japan Version TCI) r Inventory has been carried out psychometric method consists of.

【0025】また、統計学的評価は、身体一身体相関(図4(A)を参照)、精神一身体相関(図4(B)を参照)、精神一精神相関(図5を参照)および精神生理学的データの統計学的評価(図8を参照)のために単相関分析が、その他のデータの統計学的評価のためにStud Further, statistical evaluation (see FIG. 4 (A)) body one body correlation (see Figure 4 (B)) mental one body correlation, mental one spirit correlation (see Figure 5) and simple correlation analysis for statistical evaluation of the psychophysiological data (see Figure 8) is, Stud for statistical evaluation of other data
ent's t testがそれぞれ採用された。 ent's t test was adopted, respectively. 有意差レベルにおいては両側で0.05の検定が行われた。 Test 0.05 on both sides has been performed in the significance level.

【0026】前記医学生の身体機能に関するフラクタル次元の基礎データは、臨床的にみて覚醒状態にある医学生のフラクタル次元の平均値(標準偏差値)が、大脳前頭部脳波1.507(.035)、大脳頭頂部脳波1. [0026] The basic data of the fractal dimension related to body functions of the medical student, clinically seen fractal dimension of the average value of the medical students in the waking state (standard deviation value), cerebral forehead EEG 1.507 (. 035), cerebral parietal brain waves 1.
552(.060)、大脳後頭部脳波1.427(.0 552 (.060), cerebral occipital brain waves 1.427 (.0
35)、水平眼球運動1370(.071)、垂直眼球運動1.359(.081)、心電図1.359(.0 35), horizontal eye movement 1370 (.071), vertical eye movement 1.359 (.081), electrocardiogram 1.359 (.0
27)、脈波1.337(.027)、部呼吸曲線1. 27), the pulse wave 1.337 (.027), part breathing curve 1.
296(.055)、横隔膜呼吸曲線1.284(.0 296 (.055), diaphragmatic breathing curve 1.284 (.0
54)および筋電図1.564(.065)であり、以上の身体機能のフラクタル次元はいずれも1.057から1.696の間にコントロールされていた。 54) a and EMG 1.564 (.065), the fractal dimension of more bodily functions had been controlled during both from 1.057 1.696.

【0027】この医学生のフラクタル次元における身体一身体相関の検討は、図4(A)に示すように、2つの身体機能の間で有意な相関が認められるものとして、大脳前頭部脳波と大脳頭頂部脳波(r+.163,p<. [0027] Examination of the body one body correlation in fractal dimension of the medical student, as shown in FIG. 4 (A), as a significant correlation is observed between the two body functions, and cerebral frontal EEG cerebral parietal brain waves (r + .163, p <.
05)、大脳前頭部脳波と水平眼球運動(r=+23 05), cerebral frontal brain waves and horizontal eye movement (r = + 23
3,p<. 3, p <. 0005)、大脳前頭部脳波と垂直眼球運動(r=+.271,P<.0005)、大脳前頭部脳波と横隔膜呼吸曲線(r=十.175,p<.5)、大脳頭頂部脳波と筋電図(r=+.163,p<.05)、 0005), cerebral frontal brain waves and vertical eye movement (r = +. 271, P <.0005), cerebral frontal brain waves and diaphragmatic breathing curve (r = ten .175, p <.5), cerebral parietal EEG and EMG (r = +. 163, p <.05),
水平眼球運動と垂直眼球運動(r=+.214,p<. Horizontal eye movement and vertical eye movement (r = +. 214, p <.
005)、水平眼球運動と胸部呼吸曲線(r=+1.8 005), horizontal eye movement and chest breathing curve (r = + 1.8
8,p<. 8, p <. 005)および胸部呼吸曲線と横隔膜呼吸曲線(r=十.320, p<.0005)であった。 005) and thoracic breathing curve and diaphragmatic breathing curve (r = .320 ten, was p <.0005).

【0028】以上の相関より、ある身体機能のフラクタル次元が複雑化すると、他の身体機能のフラクタル次元も複雑化することを意味し、外界適応のための複雑な生体ネットワークの存在が明らかにされた。 [0028] From the above correlation, the fractal dimension of a certain body functions is complicated, meaning that the complexity of fractal dimension of other bodily functions, the presence of complex biological networks for external adaptation revealed It was. 精神測定法とフラクタル次元解析による233名の医学生の精神一身体相関における単相関分析の結果は図4(B)の如くである。 Results of simple correlation analysis in psychiatric one body correlation 233 people medical students by psychometric method and fractal dimension analysis is as FIG. 4 (B). 有意な相関は大脳前頭部脳波とGHQ−30の不眠とアナージア因子(r=十.141,p<.05)、 Insomnia and Anajia factor of significant correlation cerebral frontal brain waves and the GHQ-30 (r = ten .141, p <.05),
大脳前頭部脳波とGHQ−30のアンヘドニア因子(r Anhedonia factor of cerebral frontal brain waves and the GHQ-30 (r
=+153,p<. = + 153, p <. 05)、大脳後頭部脳波とSTAI 05), cerebral occipital brain waves and STAI
特性不安(r=−.150,p<.05)、心電図とのGHQ−30アンヘドニア因子(r=+.165,p Trait anxiety. (R = -. 150, p <.05), GHQ-30 Anhedonia factor of the electrocardiogram (r = + 165, p
<. <. 05)、心電図とHADSの抑うつ症状(r=+. 05), depressive symptoms of an electrocardiogram and HADS (r = +.
160,p<. 160, p <. 05),横隔膜呼吸曲線とSTAI特性不安(r=−.133,p<.05)、筋電図とGHQ 05), diaphragm breathing curve and STAI trait anxiety (r = -. 133, p <.05), EMG and GHQ
−30の総スコア(r=−.162,p<.05)、筋電図とGHQ−30の不眠とアナージア因子(r=−. Total score of -30 (r = -. 162, p <.05), insomnia and Anajia factor of EMG and GHQ-30 (r = -.
164,p<. 164, p <. 05)、筋電図とGHQ−30社会的機能の低下因子(r=−.197,p<.005)および筋電図とHADSの不安症状(r=−.194,p<. 05), reduction factor of EMG and GHQ-30 social functioning (r = -. 197, p <.005) and EMG and HADS anxiety symptoms (r = -. 194, p <.
05)の間に存在した。 05) were also present during the course of the.

【0029】身体一身体相関と精神一身体相関により抽出された心身相関ネットワークを図9に示す。 [0029] The psychosomatic network extracted by the body one body correlated with mental one body correlation shown in FIG. この図9 FIG. 9
は、図4の233名の医学生の精神生理学的データを基にして構築された心身相関ネットワーク関係図である。 Is a psychosomatic network relationship diagram constructed based on psychophysiological data medical students 233 people FIG.
この図9で示される心身相関ネットワークの中で、情動と呼吸の関係を基礎づけるネットワークは、以下第1及び第2の各相関ルートにより構成されていた。 Within this psychosomatic network shown in Figure 9, the network basing the relationship emotion and respiratory was constituted by the first and second respective correlation route follows.

【0030】第1は特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲線、横隔膜呼吸曲線と胸部呼吸曲線、胸部呼吸曲線と水平眼球運動および水平眼球運動と大脳前頭部脳波の間に存在する相関ルート、第2は特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲線および横隔膜呼吸曲線と大脳前頭部脳波の間に存在する相関ルートである。 The level and diaphragm breathing curve of the first characteristic anxiety, diaphragmatic breathing curve and thoracic breathing curve, thoracic breathing curve and horizontal eye movement and horizontal eye movement and brain before correlation routes existing between the head EEG, second is the correlation route exists between the level and diaphragm breathing curve and diaphragmatic breathing curve and cerebral frontal EEG trait anxiety. この第1及び第2の各相関ルートはいずれも特性不安と横隔膜呼吸曲線と大脳前頭部脳波を結ぶ心身相関ネットワークとして集約された。 The first and second respective correlation routes of aggregated as psychosomatic network linking both trait anxiety and diaphragm breathing curve and cerebral frontal EEG.

【0031】第1の相関ルートにおいて、特性不安のレベルは一方では横隔膜呼吸曲線フラクタル次元と負の相関、他方では胸部呼吸曲線フラクタル次元と正の相関を示すことから、呼吸パターンのうえで胸呼吸が横隔膜呼吸に勝る胸優位呼吸では特性不安のレベルが高く、逆に横隔膜呼吸が胸呼吸に勝る横隔膜優位呼吸では特性不安のレベルが低いことが示唆される。 [0031] In the first correlation route characteristic level of anxiety one in diaphragmatic breathing curve fractal dimension negatively correlated, since on the other hand shown a thoracic breathing curve fractal dimension positively correlated, chest breathing upon breathing pattern There high level of trait anxiety in chest advantage breathing over diaphragmatic breathing, conversely diaphragmatic breathing is the diaphragm advantage breathing over the chest respiratory suggesting that low levels of trait anxiety.

【0032】さらに、第2の相関ルートにおいて、特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲線フラクタル次元は負の相関を示すことから、特性不安のレベルが高まると、横隔膜呼吸曲線フラクタル次元の複雑性は減じ、逆に特性不安のレベルが低下すると、横隔膜呼吸曲線のフラクタル次元の複雑性は増大する。 Furthermore, in the second correlation route, level and diaphragm breathing curve fractal dimension of characteristic anxiety because they exhibit a negative correlation, the increased levels of trait anxiety, the reduced complexity of the diaphragm spirogram fractal dimension, Conversely, when the level of trait anxiety decreases the complexity of the fractal dimension of diaphragmatic breathing curve increases. 前記、233名の医学生の精神一精神相関についての統計学的分析の結果(図5を参照)より、STAI特性不安のレベルはGHQ−30総スコア、不安セットと抑うつセット、不安と抑うつ・不眠とアネージア・社会的機能低下・アンヘドニアの4因子およびHADSの不安症状と抑うつ症状のいずれにも高い相関(p<.0lとp<.0001)を示すことから、横隔膜呼吸が深く強いほど情動は安定し、逆に横隔膜呼吸が浅く弱いほど情動は不安定になるということが明らかにされた。 Wherein, from 233 people of statistical analysis of mental one spirit correlation medical students results (see Figure 5), STAI characteristic level of anxiety GHQ-30 total score, anxiety set and depression set, anxiety and depression, because it exhibits either a high correlation also insomnia and Anejia and social dysfunction, depressive symptoms and anxiety symptoms 4 factors and HADS of Anhedonia (p <.0l and p <.0001), stronger deep diaphragmatic breathing emotion stable, as the weak shallow diaphragmatic breathing contrary emotions is that unstable is apparent.

【0033】次に、前記医学生と精神科外来患者の呼吸パターンの定量定性診断について考察する。 [0033] Next, consider the quantitative qualitative diagnosis of the medical students and the breathing pattern of psychiatric outpatients. フラクタル次元に基づく呼吸パターンの定量定性診断は、胸呼吸曲線フラクタル次元(横軸)と横隔膜呼吸曲線フラクタル次元(縦軸)の比率を求めることで行われる。 Determination qualitative diagnosis of breathing pattern based on fractal dimension is carried out by determining the ratio of the chest respiratory curve fractal dimension (horizontal axis) and the diaphragm spirogram fractal dimension (vertical axis). この基準に従うと、胸優位呼吸はA/B比が1.0以上の場合、 According to this reference, chest advantage respiration if A / B ratio is 1.0 or more,
横隔膜優位呼吸はA/B比が1.0以下の場合である。 Diaphragmatic advantage breathing is the case of the A / B ratio is 1.0 or less.
2次元座標の一軸を胸呼吸曲線フラタル次元(横軸) Chest respiration curve Furataru dimension uniaxial of two-dimensional coordinates (horizontal axis)
に、他軸を横隔膜呼吸曲線フラクタル次元(縦軸)とすると、横軸の値/縦軸の値(A/B)≒1は胸横隔膜同調呼吸とみなされることから、胸呼吸曲線と横隔膜呼吸曲線の両方のフラクタル次元が同等またはほぼ等しい点を結んでできる線を境にして、胸優位呼吸と横隔膜優位呼吸の定量定性診断が可能になる(図9(A)、〜、 , When the other shaft and diaphragmatic breathing curve fractal dimension (vertical axis), horizontal axis values ​​/ the vertical axis value (A / B) ≒ 1 is from being regarded as chest diaphragmatic tuning breathing, chest respiration curve and diaphragmatic breathing fractal dimension of both curves in the boundary line formed by connecting the points of equal or nearly equal, quantitative qualitative diagnosis of breast advantage breathing and diaphragm dominant breathing becomes available (FIG. 9 (a), ~,
(E))。 (E)).

【0034】医学生のA/B比の多くは、A/B≒1の線のほぼ中央部領域の両側にまたがって蝟集しているのに対して、精神科外来患者のA/B比は医学生とは異なり、2次元座標の広い範囲にわたって点在する。 [0034] Many medical students A / B ratio, A / B ≒ whereas are swarm substantially across both sides of the central region of the first line, A / B ratio of psychiatric outpatients Unlike medical students, scattered over a wide range of two-dimensional coordinates. 呼吸パターン別では、医学生では胸優位呼吸が、逆に精神科外来患者では横隔膜優位呼吸が目立ち、診断別にみる上不安関連障害では医学生と同様に胸優位呼吸の割合が高いのに対して、抑うつ関連障害と精神分裂病では横隔膜優位呼吸の割合が抑うつ関連障害、ついで精神分裂病の順序で高くなっていた(図10(A)、〜、(E))。 In another breathing pattern, chest advantage breathing in the medical students, contrary to conspicuous diaphragm advantage breathing in the psychiatric outpatient, diagnosis on anxiety-related disorders to see separately with respect to the proportion of similarly chest superiority breathing and medical students is high , depression-related disorders and percentage of diaphragmatic advantage respiration in schizophrenia depression-related disorders, and then was higher in the order of schizophrenia (FIG 10 (a), ~, (E)).

【0035】図9に示す心身相関ネットワークから、呼吸パターンの中の胸優位呼吸では特性不安のレベルが高く、逆に横隔膜優位呼吸では特性不安のレベルが低いという相関が示唆される。 [0035] From psychosomatic network shown in FIG. 9, the chest advantage breathing in the breathing pattern high level of trait anxiety, diaphragmatic correlation that has a low level of trait anxiety in dominant breathing is suggested reversed. この相関から2次元座標の縦軸に特性不安のレベルを、横軸に呼吸パターンを形づくる横隔膜呼吸曲線フラクタル次元を割り振り、情動と呼吸の関係を調べると、医学生では図4と図8で示されるように、特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲線フラクタル次元は負の相関(r=−.133,p<.05)を示すのに、精神科外来患者では有意な相関は認められなかった(図11を参照)。 The level of anxiety properties from this correlation to the longitudinal axis of the two-dimensional coordinates, allocates diaphragmatic breathing curve fractal dimension shaping breathing pattern on the horizontal axis, examining the relationship between emotion and breathing, the medical students shown in FIGS. 4 and 8 as the level and diaphragm breathing curve fractal dimension of characteristic anxiety negative correlation - to indicate (r =. 133, p <.05), psychiatric significant correlation in outpatient was observed (Fig. see 11). そこで、その理由を調べると、1つには精神科外来患者の呼吸曲線フラクタル次元は胸部呼吸と横隔膜呼吸の両者において医学生に比べて明らかに複雑化しており(図6(A)を参照、p<.000 Therefore, when examining the reason, referring to spirogram fractal dimension of psychiatric outpatients is clearly complicated compared to medical students in both breast breathing and diaphragmatic breathing (Fig. 6 (A) is the one, p <.000
1)、いま1つには精神科外来患者のSTAI特性不安と状態不安の各レベルはいずれも医学生に比べて明らかに増加し(図6(B)を参照、p<.0001)、さらに特性不安のレベルは医学生の場合と異なり、胸優位呼吸と横隔膜優位呼吸の間で有意差が認められない程度にまで亢進している(図6(C)を参照)などの心身機能の変化が存在した。 1), now clearly increased compared to psychiatric outpatients STAI trait anxiety and state either the level of anxiety medical students in one reference (FIG 6 (B), p <.0001), further level characteristics anxiety Unlike the medical student, the change in mental and physical functions, such as are enhanced to the extent that a significant difference is not observed between the chest advantage breathing and diaphragm dominant breathing (see Figure 6 (C)) there were present.

【0036】また、特性不安が内包する人格プロフィールについてのTCI診断と精神生理学的データの単相関分析による検討を行った。 [0036] In addition, it was examined by TCI diagnosis and simple correlation analysis of the psychophysiological data about the personality profile that trait anxiety is included. 233名の医学生の中でTC TC in the medical students of the 233 people
Iの240項目の設問のすべてに回答した83名と10 83 people who responded to all the questions of the 240 items of I and 10
1名の精神科外来患者の中でTCIのすべての項目に回答した81名を用いて、特性不安が内包する人格プロフィールのTCI診断を行うために、STAI特性不安の高値と低値のケースをそれぞれ抽出して、気質4因子構造と性格3因子構造毎の両ケースの有意差をStudent's By using the 81 people who responded to all the items in the TCI in one person psychiatric outpatients, in order to perform the TCI diagnosis of personality profile that trait anxiety is included, the high and low value of the case of the STAI trait anxiety extracted respectively, Student's significant differences temperament 4 factor structure and personality 3 both cases for each factor structure
t testにより統計学的に検討した結果、図7及び図8に示す知見を得た。 Statistically study result by t test, was obtained a finding that shown in FIGS.

【0037】医学生で特性不安のレベルの高い順に27 [0037] to the high level of the order of trait anxiety in the medical student 27
名(53.33±3.76)と逆に低い順から27名(29.52±3.27)を選び出したうえで、TCI After having picked a name (53.33 ± 3.76) and the reverse in ascending order from 27 people (29.52 ± 3.27), TCI
の気質と性格の7因子構造に対する高値のケースと低値のケースの有意差検定を行った結果、図7に示すように、気質4因子構造の中の損害回避(p<.0001) Temperament and results of significance test of high case and low values ​​of the case for 7 factor structure of personality, as shown in FIG. 7, damage avoidance in temperament 4 factor structure (p <.0001)
のスコアが高値のケースで有意に高い一方、性格3因子構造の中の自己志向(p<.0001)と協調(p= While significantly higher in high case scores, self-oriented in nature 3 factor structure (p <.0001) and cooperation (p =
0.0008)のスコアが高値のケースで有意に低い結果が得られた。 Score 0.0008) was obtained significantly lower results in high cases. 他方、精神科外来患者で診断別に特性不安のスコアの高いケースから順に不安関連障害9名(7 On the other hand, in order anxiety-related disorders nine from the high case of the score of the diagnosis separately trait anxiety in psychiatric outpatients (7
0.8±5.6)、抑うつ関連障害9名(66.5± 0.8 ± 5.6), depression-related disorders nine (66.5 ±
8.7)と精神分裂病9名(5.6±9.9)、さらに逆にスコアの低いケースから順に不安関連障害10名(39.5±8・1)、抑うつ関連障害6名(32.0 8.7) and schizophrenia nine (5.6 ± 9.9), further sequentially anxiety-related disorders ten from low scores case reversed (39.5 ± 8 · 1), depressive related disorders six ( 32.0
±6.6)と精神分裂病7名(35.6±8.7)を選び出したうえで、気質と性格の7因子構造について、高値と低値のケースの有意差検定を行った。 After having picked ± 6.6) and schizophrenia seven the (35.6 ± 8.7), for 7 factor structure of temperament and personality, was a significant difference test of high and low value of the case.

【0038】不安関連障害では、図7に示すように、気質4因子構造の中の損害回避のスコアが高値のケースで有意に高い一方、性格3因子構造の中の自己志向(p= [0038] In the anxiety-related disorders, as shown in FIG. 7, one score damage avoidance in temperament 4 factor structure is significantly higher in the high case, the self-oriented in nature 3 factor structure (p =
0.0010)と協調(p=0.0260)のスコアが高値のケースで有意に低い結果が得られた。 0.0010) and cooperation (p = 0.0260) scores significantly lower results in high cases were obtained. 抑うつ関連障害では、気質4因子の中の損害回避(p=0.000 The depression-related disorders, damage avoidance in temperament 4 factors (p = 0.000
6)のスコアが高値のケースで高い一方、性格3因子の中の自己志向(p=0.035)のスコアが高値のケースで有意に低い結果が得られた。 One score 6) is higher in high case, the self-oriented in nature 3 factor (p = 0.035) scores significantly lower results in high cases were obtained. 精神分裂病では、気質4因子の中の損害回避(p=0.0053)のスコアが高値のケースで有意に高い一方、固執(p=0.011 In schizophrenia, one score damage avoidance in temperament 4 factors (p = 0.0053) were significantly higher in the high case, stick (p = 0.011
4)のスコアが高値のケースで有意に低い結果が得られた。 Score 4) was obtained significantly lower results in high cases.

【0039】以上の結果を要約すると、特性不安が内包する人格プロフィールは気質上の高い損害回避(予期懸念・悲観、不確実性への恐れ、人見知り、易疲労性・無気力)と性格上の低い自己指向(他罰的、目的指向性の欠如、あきらめ、現実の自己から逃避、一貫しない習癖)と低い協調(他者への我慢のなさ、社会への無関心、非協力、復讐心、利己主義)によって特徴づけられており、これらの点で医学生と不安関連障害は完全に一致するのに対して、気質上の高い損害回避が認められる点では医学生、不安関連障害、抑うつ性障害と精神分裂病はすべてに共通するが、抑うつ関連障害では性格3因子の中の協調の低下が認められず、さらに精神分裂病では気質4因子構造の中の固執(p=0.0114)のスコアが高い一方、性格 [0039] To summarize the above results, personality profile that trait anxiety is contained high damage avoidance on the temperament (expected concern, pessimism, fear of uncertainty, shy, easy fatigability, lethargy) and low on personality self-oriented (other punishment, the lack of goal-directed property, give up, escape from the reality of self, inconsistent habits) and low coordination (of patience to others the name of, indifference to society, non-cooperation, revenge, selfishness ) have been characterized by, medical students and anxiety-related disorders at these points whereas completely match, medical students in that high damage avoidance on temperament is observed, anxiety-related disorders, depressive disorders schizophrenia is common to all, but not observed decrease in coordination among the character 3 factors in depression-related disorders, yet scores of stick in temperament 4 factor structure in schizophrenia (p = 0.0114) high one, personality 因子の中の自己志向と協調の低下が認められない点で医学生と不安関連障害と異なる結果を示した。 Showed different results and medical students and anxiety-related disorders in that the lowering of self-oriented and coordination is not observed in the factor.

【0040】他方、精神生理学的データの単相関分析の結果は図8に示される如くである。 [0040] On the other hand, as a result of a single correlation analysis of psychophysiological data is as shown in FIG. 医学生33名のST ST of the medical student 33 people
AIと呼吸曲線フラクタル次元について、特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲線フラクタル次元の間に負の相関(p<.05)が、STAIと脳波フラクタル次元の関係について、特性不安のレベルと大脳後頭部脳波フラクタル次元の間に負の相関(p<.05)がそれぞれ認められた。 For AI and respiratory curve fractal dimension, negative correlation between the level and diaphragm breathing curve fractal dimension of trait anxiety (p <.05) is the relationship between STAI and EEG fractal dimension, the level of trait anxiety and cerebral occipital EEG fractal negative correlation between the dimensions (p <.05) were observed respectively. つぎに、TCI診断と呼吸曲線フラクタル次元の関係について、性格3因子の中の協調と横隔膜呼吸曲線フラクタル次元の間に負の相関(p<.05)が、T Next, the TCI diagnostic spirogram fractal dimension relationship, negative correlation between the coordination and diaphragmatic breathing curve fractal dimension in personality 3 factors (p <.05), T
CI診断と脳波フラクタル次元の関係について、気質4 For CI diagnosis and EEG fractal dimension relationship, temperament 4
因子構造の中の損害回避と大脳前頭部脳波フラクタル次元の間に負の相関(p<.05)、性格3因子構造の中の自己志向と大脳前頭部脳波フラクタル次元の間に正の相関(p<.05)、気質4因子構造の中の新奇性希求と大脳頭頂部脳波フラクタル次元の間に負の相関(p Negative correlation between the damage avoidance and cerebral frontal EEG fractal dimension in the factor structure (p <.05), in the character 3 factor structure self orientation and cerebral before positive during the head EEG fractal dimension correlation (p <.05), negative correlation between the novelty desire and cerebral parietal EEG fractal dimension in temperament 4 factor structure (p
<. <. 05)および気質4因子構造の中の固執と大脳後頭部脳波フラクタル次元の間に負の相関(p<.05)がそれぞれ認められた。 05) and a negative correlation between the stick and the cerebral occipital EEG fractal dimension in temperament 4 factor structure (p <.05) were observed respectively.

【0041】以上の結果を要約すると、特性不安が内包する人格プロフィールのTCI診断において、医学生、 [0041] To summarize the above results, in the TCI diagnosis of personality profile that trait anxiety is contained, medical students,
不安関連障害、抑うつ関連障害と精神分裂病のすべてに共通して認められる気質4因子の中の損害回避が大脳前頭部脳波フラクタル次元と負の相関(p<.05)を示すことが明らかにされたことにより、図8ですでに明らかにされた情動と呼吸の関係を基礎づける心身相関ネットワークに新たな知見を付け加えることができた。 Anxiety-related disorders, shown to exhibit depression of depression-related disorders and commonly damages avoided in temperament 4 factors observed in cerebrum forehead EEG fractal dimension negatively correlated to all schizophrenia (p <.05) by the been, it was possible to add the new knowledge to the psychosomatic network basing the relationship already revealed by emotional breathing in FIG.

【0042】さらに、不安親和性体質にかかわる情動と呼吸の関係を基礎づける心身相関ネットワークの実態について検討する。 [0042] In addition, consider the actual situation of the psychosomatic network basing the emotion and breathing of relationship involved in anxiety affinity constitution. 前記、フラクタル次元解析と精神測定法に基づく情動と呼吸の関係についての統計学的分析において、233名の医学生の精神生理学的データに基づいて抽出された心身相関ネットワークを起点として、2 Wherein, in the statistical analysis of the emotion and the relationship between breath based on fractal dimension analysis and psychometric method, starting from the psychosomatic network that is extracted based on psychophysiological data medical students of 233 persons, 2
33名の医学生と101名の精神科外来患者(不安関連障害39名、抑うつ関連障害36名と精神分裂病26 33 people of medical students and 101 people psychiatric outpatients (anxiety-related disorders 39 people, depression-related disorders 36 people and schizophrenia 26
名)の呼吸パターンの定量定性診断の手続きを経て、特性不安が内包する人格プロフィールのTCI診断と精神生理学的データの単相関分析にいたったが、本実験により健康科学的観点から、その存在がすでに明らかにされた不安親和性体質にかかわる情動と呼吸の関係を基礎づける心身相関ネットワークをここで提示すると、図11 Through the procedure of quantitative qualitative diagnosis of breathing pattern name), but characteristic anxiety led to simple correlation analysis of TCI diagnostics and psychophysiological data personality profile which encloses, from Health Science point of view by this experiment, its presence the psychosomatic network basing the relationship emotion and breathing related to anxiety affinity structure that is already apparent when presented herein, FIG. 11
の如くとなる。 The as of. この図11にから示されるように、特性不安のレベルの高い個人においては、特性不安、横隔膜呼吸運動と大脳前頭部精神活動を結ぶ心身相関ネットワークが心理社会的なストレス負荷に対して容易に不安指向性に賦活されるものと理解される。 As shown from FIG. 11 Second, characteristics in the high-level personal anxiety, trait anxiety, psychosomatic network linking diaphragmatic breathing exercise and cerebral frontal mental activity easily against psychosocial stress It is understood to be activated in anxiety directivity.

【0043】 [0043]

【発明の効果】本発明においては、特徴抽出手段が複数の生体情報の各検出信号からその波形の特徴を抽出し、 In the present invention, feature extraction means extracts features of the waveform from the detection signals of a plurality of biological information,
これを各履歴情報のデータとして記憶手段に蓄積し、この蓄積された履歴情報に基づいて傾向演算手段が統計的な傾向を演算し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴との相関を相関演算手段が比較演算することにより、この比較演算結果より被験者の特性不安レベルを生理学的指標に基づいて直接且つ正確に評価できるという効果を奏する。 This was stored in the storage means as the data of each history information, correlation between the feature of the accumulated historical trends calculating means on the basis of the information calculates the statistical trend data and the extracted waveform of the tendency by the correlation calculation means for comparison operation, an effect that directly and can be accurately evaluated based on the trait anxiety levels in a subject from the comparison result to the physiological indicators.

【0044】本発明においては、複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により特徴抽出手段が数値化することにより、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できるという効果を有する。 [0044] In the present invention, by quantifying the feature extraction means by fractal dimension analysis of each detection signal of a plurality of biological information, more accurately directly determine the trait anxiety levels of subjects from physiological indicators an effect that can be evaluated. 本発明においては、複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲線等に基づいて特徴抽出手段により抽出されることから、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できるという効果を有する。 In the present invention, EEG respective detection signals of a plurality of biological information, ECG, EMG, tongue color, eye movement, from being extracted by the feature extraction means based on the breathing curve or the like, the trait anxiety levels of subjects It has the effect that more can be accurately assessed directly determined from the physiological indicators.

【0045】本発明においては、生体情報の各検出信号のうち生理学的に相反する挙動を示す生体情報の各検出信号に基づいて特徴抽出手段が波形の特徴を抽出しているので、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確且つ明瞭に評価できる。 [0045] In the present invention, the feature extraction means based on the detection signal of the biological information indicating the physiologically contradictory behavior of the respective detection signals of the biological information is extracted characteristics of a waveform, characteristic of the subject anxiety levels can be evaluated more accurately and clearly directly determined from the physiological index. 本発明においては、複数の生体情報の各検出信号からその波形の特徴を抽出し、これを各履歴情報のデータとして蓄積し、この蓄積された履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴との相関を比較演算することにより、この比較演算結果より被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断して直接且つ正確に評価できるという効果を有する。 In the present invention, extracting a feature of the waveform from the detection signals of a plurality of biological information, which was stored as data of each history information, it calculates the statistical trend based on the stored history information, by comparison operation the correlation between the feature data and the extracted waveform of this trend, that this comparison operation result from the trait anxiety levels in a subject can and accurately assess directly directly determined from the physiological indicators It has an effect.

【0046】本発明においては、複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化することにより、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できるという効果を有する。 [0046] In the present invention, by quantifying the fractal dimension analysis of each detection signal of a plurality of biological information, the effect of the trait anxiety levels in a subject can be more accurately assessed directly determined from the physiological indicators having.
本発明においては、複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲線等に基づいて抽出されることから、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価できるという効果を有する。 In the present invention, the brain wave detection signals of a plurality of biological information, ECG, EMG, tongue color, eye movement, from being extracted on the basis of the breathing curve or the like, from a physiological index trait anxiety levels of subjects It has the effect that more can be accurately evaluated by direct judgment.

【0047】本発明においては、生体情報の各検出信号のうち生理学的に相反する挙動を示す生体情報の各検出信号に基づいて特徴を抽出しているので、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確且つ明瞭に評価できるという効果を有する。 [0047] In the present invention, physiological indicators since the extracted feature based on the detection signal of the biological information indicating the physiologically contradictory behavior of trait anxiety levels of subjects among the detection signals of the biological information It has the effect that more precise and can be clearly evaluated directly determined from.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明の一実施形態に係る特性不安レベル評価装置の概略ブロック構成図である。 1 is a schematic block diagram of trait anxiety levels evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】図2は図1記載の特性不安レベル評価装置の動作フローチャートである。 Figure 2 is an operational flowchart of trait anxiety levels evaluation apparatus of Figure 1, wherein.

【図3】図1に記載の傾向演算手段により求められる生体情報特性図である。 3 is a biometric information characteristic diagram obtained by the trend calculation means according to Figure 1.

【図4】本実施例における実験の身体−身体及び精神− [4] the body of experiments in this example - physical and mental -
身体の各相関図である。 Which are the correlation diagram of the body.

【図5】本実施例における実験の精神−精神の相関図である。 [5] the spirit of the experiments in this example - is a correlation diagram of the spirit.

【図6】本実施例における実験の呼吸曲線フラクタル次元及びSTAIスコアの統計学的分析表図である。 6 is a statistical analysis table view of the breathing curve fractal dimension and STAI scores experiments in this example.

【図7】本実施例における実験のSTAIとTCIの関係を示す統計学的分析表図である。 7 is a statistical analysis table showing the STAI and TCI relationships experiments in this example.

【図8】本実施例における実験の心理検査データとフラクタル次元との関係を示す統計学的分析表図である。 8 is a statistical analysis table showing the relationship between the psychological examination data and fractal dimension of the experiments in this example.

【図9】本実施例における実験の図4(A)に記載の精神生理学的データを基に構築された心身相関ネットワーク特性図である。 A psychosomatic network characteristic diagram constructed based on psychophysiological data according to figure 9 experiments in this Example 4 (A).

【図10】本実施例における実験の胸呼吸曲線フラクタル次元と横隔膜呼吸曲線フラクタル次元との特性図である。 It is a characteristic diagram of the thoracic respiration curve fractal dimension and diaphragm breathing curve fractal dimension of [10] experiments in this example.

【図11】本実施例における実験のSTAI特性不安と横隔膜呼吸曲線フラクタル次元との特性図である。 11 is a characteristic diagram of the STAI trait anxiety and diaphragm breathing curve fractal dimension of experiments in this example.

【図12】本実施例における実験の不安親和性体質を基礎づける情動呼吸関係の精神生理学的相関ネットワーク特性図である。 12 is a psychophysiological correlation network characteristic diagram of emotion breathing relationship basing anxiety affinity constitution experiments in this example.

【図13】本実施例における心理学的及び生理学的指標の精神神経学上の位置づけ表図である。 13 is a positioning table view of mental neurological psychological and physiological indicators in the present embodiment.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

1 生態情報検出手段 2 特徴抽出手段 3 記憶手段 4 傾向演算手段 5 相関演算手段 11 横隔膜呼吸検出部 12 胸呼吸検出部 21、22 A/D変換部 23、24 フラクタル次元解析部 1 biometric information detecting means 2 feature extracting unit 3 storing unit 4 tends calculating means 5 correlation operation unit 11 diaphragmatic breathing detector 12 thoracic breathing detector 21, 22 A / D converter section 23 and 24 fractal dimension analysis unit

Claims (8)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 人間から検出される複数の生体情報の各検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の特徴を抽出する特徴抽出手段と、 前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報として蓄積する記憶手段と、 前記記憶手段に蓄積された各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算する傾向演算手段と、 前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波形の特徴に関する各データとの相関を比較演算する相関演算手段とを備えることを特徴とする特性不安レベル評価装置。 1. A respective detection signals of a plurality of biological information detected from a human is input, the feature extracting means for extracting a feature of the waveform at the respective detection signals, each data of the characteristics of the extracted waveforms each storage means for storing as history information, and trends calculating means for calculating a statistical trend based on each history information stored in said storage means, of the computed statistical trend data and the extracted waveform Trait anxiety level evaluation apparatus; and a correlation calculation means for comparing calculates a correlation between the data about the features.
  2. 【請求項2】 前記請求項1に記載の特性不安レベル評価装置において、 前記特徴抽出手段が複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化することを特徴とする特性不安レベル評価装置。 2. A trait anxiety levels evaluation apparatus according to claim 1, wherein the feature extracting means trait anxiety levels evaluation apparatus characterized by digitizing the fractal dimension analysis of each detection signal of a plurality of biological information .
  3. 【請求項3】 前記請求項1又は2に記載の特性不安レベル評価装置において、 前記特徴抽出手段に入力される複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、眼球運動、呼吸曲線、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラーのうちいづれかに基づく信号であることを特徴とする特性不安レベル評価装置。 3. A trait anxiety levels evaluation apparatus according to claim 1 or 2, each detection signal is brain waves of a plurality of biometric information input to the feature extraction means, ECG, EMG, eye movement, respiration curve, blood pressure, skin temperature, galvanic skin resistance, evoked potentials, pulse wave, trait anxiety levels evaluation device which is a signal based on either of the tongue color.
  4. 【請求項4】 前記請求項1ないし3のいずれか記載の特性不安レベル評価装置において、 前記特徴抽出手段に入力される複数の生体情報の各検出信号が生理学的に相反する挙動を示す生体情報に基づく信号であることを特徴とする特性不安レベル評価装置。 4. A trait anxiety levels evaluation device according to any one of the claims 1 to 3, the biological information indicating the respective detection signal is physiologically opposite behavior of a plurality of biometric information input to the feature extraction means Trait anxiety level evaluation apparatus which is a signal based on.
  5. 【請求項5】 人間から検出される複数の生体情報の各検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の特徴を抽出し、 前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報として蓄積し、 前記蓄積された各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算し、 前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波形の特徴に関する各データとの相関を比較演算し、 前記比較演算の結果に基づいて特性不安のレベルを評価することを特徴とする特性不安レベル評価方法。 Wherein the detection signals of a plurality of biological information detected from a human is input, it extracts a feature of the waveform at the respective detection signals, storing the data relating to characteristics of the extracted waveform as the history information and calculates statistical trend based on the stored individual history information has been, and comparison operations the correlation between each data on the characteristics of the computed statistical trend data and the extracted waveform, the comparison Trait anxiety level evaluation method and evaluating the level of trait anxiety based on the result of the operation.
  6. 【請求項6】 前記請求項5に記載の特性不安レベル評価方法において、 前記検出信号における波形の特徴抽出が複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化することを特徴とする特性不安レベル評価方法。 6. A trait anxiety levels evaluation method according to claim 5, characteristic, wherein the feature extraction of the waveform at the detection signal is digitized by the fractal dimension analysis of detection signals of a plurality of biological information anxiety level evaluation method.
  7. 【請求項7】 前記請求項5又は6に記載の特性不安レベル評価方法において、 前記入力される複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図眼球運動、呼吸曲線、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラー、のうちいづれかに基づく信号であることを特徴とする特性不安レベル評価方法。 7. A trait anxiety levels evaluation method according to claim 5 or 6, a plurality of respective detection signals EEG biological information, ECG, EMG eye movement, respiration curves the input, blood pressure, skin temperature, galvanic skin resistance, evoked potentials, pulse wave, trait anxiety levels evaluation method which is a signal based on either of the tongue color.
  8. 【請求項8】 前記請求項5ないし7のいずれか記載の特性不安レベル評価方法において、 前記入力される複数の生体情報の各検出信号が生理学的に相反する挙動を示す生体情報に基づく信号であることを特徴とする特性不安レベル評価方法。 8. The claim 5-7 trait anxiety levels evaluation method according any one of the detection signals of a plurality of biometric information to be the input a signal based on the biological information indicating the physiologically contradictory behavior Trait anxiety level evaluation method characterized by certain.
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