JP2005063155A - 心臓循環器系モデル及び心臓負担評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 人体の動作に対する心拍数及び血圧を高精度に演算でき心臓負担評価を客観的且つ簡易に行える心臓循環器系モデルを提供する。
【解決手段】 動作の運動タイプが等張性収縮運動、等尺性収縮運動、心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の各場合に、各運動タイプに応じた心拍数算出モデルを用いて、運動タイプに対応した運動強度指標と人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報に基づき、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段２４と、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段２６と、心拍数算出手段２４が算出した心拍数、１回拍出量算出手段２６が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段２９を備える。
【選択図】 図４

Description

本発明は、人体の動作に対する心臓負担評価をコンピュータ処理によって行う心臓負担評価装置、及び、その中で用いられる心臓循環器系モデルに関する。

かかる心臓負担評価装置として、コンピュータのソフトウェア処理によって、人の作業動作を簡易な操作及び形式で記述した入力データに基づいて、人間の形態等の特性を模擬（シミュレート）したコンピュータ上の仮想人間であるコンピュータマネキンにその作業動作を模擬させるべく、その作業動作を複数の行為に分解して、各行為の動作を所定の合成アルゴリズムによって合成して、つまり、コンピュータマネキンの行動を生成し、コンピュータ画面上の仮想空間内に可視化するための行動生成システムにおいて、コンピュータマネキンの模擬動作に対する心臓負担評価を行うものがある。

従来のコンピュータマネキンの行動生成システムでは、所定の空間配置や動作の対象となる対象物に対してコンピュータマネキンの取る目標姿勢を予めマウス等のコンピュータの入力装置を用いてコンピュータ画面上で作成しておき、各目標姿勢間の動作を、例えばインバースキネマティクス等の動作合成アルゴリズムで生成し、別途入力した動作時間でコンピュータマネキンをコンピュータ画面上の仮想空間内で動作させるべく可視化（アニメーション）を行うという手順が取られていた。（特許文献１を参照）
更に、マウス等で目標姿勢を作成する代わりに、動作の対象物の名称、位置座標、操作の種類等を指定して、その対象物に対する動作をコマンド入力することで、その対象物に対する動作が、所定の合成アルゴリズムで自動的に生成されるようにした行動生成システムも開発されている。（例えば、非特許文献１参照）。
特開２００２−２４５４８４号公報 石井、「アフォーダンス概念に基づく人体モーション合成システムの開発」、ヒューマンインターフェース学会研究報告集、Ｖｏｌ．２、Ｎｏ．３、第７３頁〜第７８頁

しかしながら、上記従来の行動生成システムでは、コンピュータマネキンをコンピュータ画面上の仮想空間内で動作させる可視化は実現されているが、かかる動作に対する生理的負担（血圧変動・心拍変動等）の評価まで行えるものはなかった。従って、行動生成システムを用いてコンピュータマネキンに特定作業動作を行わせたとしても、可視化された画面からは、コンピュータマネキンの模擬する例えば急激な心臓の上下移動や激しい運動を伴う作業動作に対する危険性の評価や予測ができず、工場や住宅等の空間設計時の行動シミュレーションにおいて人体の生理的負担を考慮した総合的な評価に行動生成システムを使用するのに問題があった。

また、人体の動作は、動作に使用する筋肉の使用状態の違いにより、血液循環作用に与える影響も異なるため、かかる血液循環作用に与える影響の異なる行動タイプ別に、人体の動作に対する心拍数及び血圧を高精度に演算できる心臓負担評価装置及び心臓循環器系モデルは存在しておらず、生理的負担を高精度に反映させた行動生成システムの実用化が困難であった。

本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、上記問題点を解消すべく、人体の動作に対する心拍数及び血圧を高精度に演算でき心臓負担評価を客観的且つ簡易に行える心臓負担評価装置及び心臓循環器系モデルを提供する点にある。

この目的を達成するための本発明に係る心臓循環器系モデルの第一の特徴構成は、予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、必要酸素摂取量を時系列に沿って算出する必要酸素摂取量算出手段と、酸素摂取量を時系列に沿って算出する酸素摂取量算出手段と、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、前記必要酸素摂取量算出手段が、前記運動強度指標の１つである代謝当量を示すＭＥＴ値から必要酸素摂取量を算出し、前記酸素摂取量算出手段が、前記心拍数算出手段が算出した心拍数と前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量から心拍出量を算出して、前記心拍出量に基づき酸素摂取量を算出し、前記心拍数算出手段が、前記運動タイプが等張性収縮運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記必要酸素摂取量算出手段が算出した必要酸素摂取量と前記酸素摂取量算出手段が算出した酸素摂取量との差分とに基づいて心拍数を算出し、前記運動タイプが等尺性収縮運動の場合に、前記個人特性情報の１つである安静時心拍数に対する時間の経過とともに変化する心拍数変化率を、前記運動強度指標の１つである最大筋収縮率に基づき算出して、前記安静時心拍数と前記心拍数変化率から心拍数を算出し、前記運動タイプが心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記血圧算出手段が算出した血圧と前記個人特性情報の１つである安静時血圧の差分に基づき心拍数を算出し、前記血圧算出手段が、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、前記１回拍出量算出手段が、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出する点にある。

同第二の特徴構成は、予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、前記心拍数算出手段が、前記運動タイプが等尺性収縮運動の場合に、前記個人特性情報の１つである安静時心拍数に対する時間の経過とともに変化する心拍数変化率を、前記運動強度指標の１つである最大筋収縮率に基づき算出して、前記安静時心拍数と前記心拍数変化率から心拍数を算出し、前記血圧算出手段が、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、前記１回拍出量算出手段が、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出する点にある。

同第三の特徴構成は、上記第一または第二の特徴構成に加えて、前記心拍数算出手段が、前記運動タイプが等尺性収縮運動の場合で、且つ、最大筋収縮率が直前の動作より増加する場合に、前記心拍数変化率として、前記最大筋収縮率に基づき算出される心拍数増加率係数と前記等尺性収縮運動の動作開始からの経過時間とともに単調増加する時間関数の積で表されるものを用いて、前記安静時心拍数と、前記安静時心拍数に前記心拍数変化率を乗じた心拍数増加量の和として心拍数を算出する点にある。

同第四の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記心拍数算出手段が、前記運動タイプが等尺性収縮運動から等尺性収縮運動へ変化する場合で、且つ、最大筋収縮率が直前の動作より減少する場合に、前記心拍数変化率として、前記最大筋収縮率に基づき算出される心拍数増加率係数の前記直前の動作との差分と前記等尺性収縮運動の動作開始からの経過時間とともに単調減少する時間関数の積で表されるものを用いて、前記安静時心拍数と前記直前の動作における前記心拍数増加率係数とから算出される前記直前の動作における安定心拍数と、前記安静時心拍数に前記心拍数変化率を乗じた心拍数減少量の和として心拍数を算出する点にある。

同第五の特徴構成は、上記第三または第四の特徴構成に加えて、前記心拍数増加率係数が、前記最大筋収縮率が所定値以下では０で、前記所定値以上では、前記最大筋収縮率の増加とともに単調増加する関数で表される点にある。

同第六の特徴構成は、上記第五の特徴構成に加えて、前記心拍数増加率係数が、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作が下半身動作と上半身動作で、異なる関数によって表される点にある。

同第七の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記１回拍出量算出手段が、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作の開始により前記最大筋収縮率が増加した場合に、前記安静時１回拍出量と、前記安静時１回拍出量に時間の経過とともに増大する時間増加型１回拍出量増加率を乗じた時間増加型１回拍出量増加量の和として１回拍出量を算出し、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作の開始により前記最大筋収縮率が減少した場合に、前記安静時１回拍出量と、前記安静時１回拍出量に時間の経過とともに減少する時間減少型１回拍出量増加率を乗じた時間減少型１回拍出量増加量の和として１回拍出量を算出する点にある。

同第八の特徴構成は、上記何れかの特徴構成に加えて、前記血圧算出手段が、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作が安静時より開始した場合に、前記血管抵抗として、前記個人特性情報の１つである安静時血管抵抗を用いる点にある。

同第九の特徴構成は、予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、前記心拍数算出手段が、前記運動タイプが心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記血圧算出手段が算出した血圧と前記個人特性情報の１つである安静時血圧の差分に基づき心拍数を算出し、前記血圧算出手段が、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、前記１回拍出量算出手段が、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出する点である。

同第十の特徴構成は、上記第一または第九の特徴構成に加えて、前記１回拍出量算出手段が、前記運動タイプが前記上下移動運動の場合に、動脈圧と動脈血液量と動脈血流量を時系列に沿って算出する動脈モデルと、静脈圧と静脈血液量と静脈血流量を時系列に沿って算出する静脈モデルと、肺循環血圧と肺循環血液量と肺循環血流量を時系列に沿って算出する肺循環モデルとを用いて前記肺循環血圧を算出し、前記肺循環血圧と前記安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出する点である。

同第十一の特徴構成は、上記第一、第九または第十の特徴構成に加えて、前記血圧算出手段が、前記運動タイプが前記上下移動運動の動作が他の運動タイプの動作後に開始した場合に、前記血管抵抗として、前記他の運動タイプの動作時に算出された前記上下移動運動の動作開始直前の血管抵抗を用いる点である。

同第十二の特徴構成は、予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、必要酸素摂取量を時系列に沿って算出する必要酸素摂取量算出手段と、酸素摂取量を時系列に沿って算出する酸素摂取量算出手段と、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、前記必要酸素摂取量算出手段が、前記運動強度指標の１つである代謝当量を示すＭＥＴ値から必要酸素摂取量を算出し、前記酸素摂取量算出手段が、前記心拍数算出手段が算出した心拍数と前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量から心拍出量を算出して、前記心拍出量に基づき酸素摂取量を算出し、前記心拍数算出手段が、前記運動タイプが等張性収縮運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記必要酸素摂取量算出手段が算出した必要酸素摂取量と前記酸素摂取量算出手段が算出した酸素摂取量との差分とに基づいて心拍数を算出し、前記血圧算出手段が、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、前記１回拍出量算出手段が、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出する点である。

本発明に係る心臓負担評価装置の第一の特徴構成は、人体の動作に対する心臓負担評価をコンピュータ処理によって行う心臓負担評価装置であって、前記人体の動作を複数種の行為コマンドを時系列で組み合わせてコンピュータマネキンの対象物に対する一連の動作によって定義して、前記行為コマンドで特定される前記コンピュータマネキンの前記動作をコンピュータ仮想空間上で可視化する行動生成システムに対して、前記行為コマンドで特定される各動作の動作時間情報を算出する動作時間算出手段と、前記行為コマンドで特定される各動作の運動強度指標を導出する運動強度特定手段と、前記行為コマンドで特定される各動作に対して、血液循環作用に与える影響が相異なる複数の運動タイプの内の少なくとも一つを割り当てる運動タイプ特定手段と、前記動作時間算出手段で算出された前記動作時間情報と、前記運動強度特定手段で特定された前記運動強度指標と、前記運動タイプ特定手段で特定された前記運動タイプと前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付け、前記行為コマンドで特定される動作に伴う血圧及び心拍数を時系列に沿って算出可能な心臓循環器系モデルを備えており、前記心臓循環器系モデルが、上記第一乃至第十二の何れかの特徴構成を備えた心臓循環器系モデルである点である。

本発明に係る心臓負担評価装置の第二の特徴構成は、上記第一の特徴構成に加えて、前記複数の運動タイプが、等尺性収縮運動、等張性収縮運動、及び、心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の少なくとも３タイプを備えてなる点である。

本発明に係る心臓負担評価プログラムの特徴構成は、人体の動作に対する心臓負担評価を所定のコンピュータ上で実行するための心臓負担評価プログラムであって、上記第一乃至第十二の何れかの特徴構成を備えた心臓循環器系モデルにおける前記各手段及び前記各モデルの機能を前記コンピュータ上で実現するためのプログラムステップを含む点にある。

以下に、上記特徴構成の作用並びに効果を説明する。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第一の特徴構成によれば、運動タイプが等張性収縮運動の場合、等尺性収縮運動の場合、上下移動運動の場合の各動作についての心拍数及び血圧を精度良く算出することができる。つまり、運動タイプ別に心拍数モデルを個別化することで、運動タイプの違いが血液循環作用に与える影響の差異を明確に評価し、複数の運動タイプを含む一連の動作における心拍数及び血圧を時系列に沿って高精度に模擬できる。また、運動タイプ別に心拍数モデルを個別化して高精度に心拍数を算出できることで、各運動タイプで共通の血圧モデルを使用する血圧算出手段により、血圧も運動タイプ別に高精度に模擬できる。

つまり、本特徴構成の心臓循環器系モデルによれば、等張性収縮運動時において、運動強度指標である代謝当量を示すＭＥＴ値の時系列データに基づいて必要酸素摂取量算出手段が必要酸素摂取量を時系列に沿って算出することによりＭＥＴ値の時間的変化に追従して変化する必要酸素摂取量が求まり、１回拍出量算出手段が算出した１回の心拍に伴う血液拍出量である１回拍出量と所定時間単位前の心拍数算出手段が算出した心拍数に基づいて、酸素摂取量算出手段が酸素摂取量を時系列に沿って算出することにより、１回拍出量と心拍数の時間的変化に追従して変化する酸素摂取量が求まり、これら必要酸素摂取量と酸素摂取量の差分に基づいて心拍数を算出することにより当該差分を小さくする方向に働く人体の神経応答系及び血圧と心拍数間のフィードバックループ系を適切にモデル化して運動強度指標ＭＥＴ値及び血圧の時間的変化に追従して変化する心拍数を精度良く模擬できる。また、等尺性収縮運動時においては、等尺性収縮運動開始からの経過時間とともに増大し、且つ、最大筋収縮率に依存して変化する心拍数変化率で安静時心拍数から増大する心拍数モデルを想定することで、等尺性収縮運動時に血管が緊張状態の筋肉により圧迫され心拍数変動に影響することを評価でき、心拍数算出手段が等尺性収縮運動時における心拍変動を精度良く模擬できる。更に、心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動時においては、上下移動時に血管がバッファータンクとして機能する点に着目して、血圧算出手段が算出した血圧と安静時血圧の差分に応じて心拍数変化が生じる心拍数モデルを想定することで、心拍数算出手段が上下移動運動時における心拍変動を精度良く模擬できる。尚、所定時間単位とは、例えば、心臓循環器系モデルがコンピュータ処理により心拍数や血圧等の値を時系列に沿って演算する時間刻み等であり、１０μ秒毎に心拍数や血圧等の値を出力する場合は、当該１０μ秒を所定時間単位となる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第二の特徴構成によれば、運動タイプが等尺性収縮運動の場合の各動作について、上記第一の特徴構成の場合と同様に、心拍数及び血圧を精度良く算出することができる。つまり、等尺性収縮運動以外の運動タイプについては、上記第一の特徴構成と異なる他の心拍数モデルを採用する別の心臓循環器系モデルと組み合わせて使用することが可能である。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第三または第四の特徴構成によれば、第一または第二の特徴構成の心臓循環器系モデルにおける心拍数算出手段の運動タイプが等尺性収縮運動の場合の心拍数モデルを簡単な関数モデルで構成することができる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第五の特徴構成によれば、第一または第二の特徴構成の心臓循環器系モデルにおける心拍数算出手段の運動タイプが等尺性収縮運動の場合の心拍数モデルとして、最大筋収縮率が所定値以下の運動強度の低い低負荷動作時は、心拍数が略安静時に近い実験結果を精度良く模擬できる。この結果、最大筋収縮率の大小に拘わらず高精度に運動タイプが等尺性収縮運動の場合の心拍数を算出できる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第六の特徴構成によれば、第一または第二の特徴構成の心臓循環器系モデルにおける心拍数算出手段の運動タイプが等尺性収縮運動の場合の心拍数モデルとして、下半身動作と上半身動作で異なる心拍数変化が生じる実験結果を精度良く模擬できる。この結果、等尺性収縮運動が下半身か上半身かに拘わらず高精度に運動タイプが等尺性収縮運動の場合の心拍数を算出できる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第七の特徴構成によれば、第一または第二の特徴構成の心臓循環器系モデルにおける１回拍出量算出手段が、運動タイプが等尺性収縮運動の場合の動作が連続して、最大筋収縮率が変化した場合に、その変化に応じて１回拍出量が変化することを精度良く模擬でき、その結果として血圧の変化を精度良く模擬できる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第八の特徴構成によれば、第一または第二の特徴構成の心臓循環器系モデルにおける心拍数算出手段の心拍数モデルに、最大筋収縮率に依存する心拍数変化率を既に採用しているため、血圧算出手段が血圧算出に用いる血管抵抗として安静時血管抵抗を用いることで、安静時からの血圧及び心拍数変動を精度良く模擬できる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第九の特徴構成によれば、運動タイプが上下移動運動の場合の各動作について、上記第一の特徴構成の場合と同様に、心拍数及び血圧を精度良く算出することができる。つまり、上下移動運動以外の運動タイプについては、上記第一の特徴構成と異なる他の心拍数モデルを採用する別の心臓循環器系モデルと組み合わせて使用することが可能である。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第十の特徴構成によれば、運動タイプが上下移動運動の場合の１回拍出量を精度良く算出でき、その１回拍出量を用いて血圧が算出でき、更に、その血圧に基づき、心拍数が算出されるので、精度良く心拍数及び血圧を模擬できる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第十一の特徴構成によれば、運動タイプが上下移動運動の以外の動作から上下移動運動に移行した場合に、上下移動運動の動作開始前後で同じ血管抵抗を用いることで、血圧が不連続に変化するのを回避でき、その血圧を用いて算出される心拍数も連続性を維持でき、結果として精度良く心拍数及び血圧を模擬できる。

本発明に係る心臓循環器系モデルの第十二の特徴構成によれば、運動タイプが等張性収縮運動の場合の各動作について、上記第一の特徴構成の場合と同様に、心拍数及び血圧を精度良く算出することができる。つまり、等張性収縮運動以外の運動タイプについては、上記第一の特徴構成と異なる他の心拍数モデルを採用する別の心臓循環器系モデルと組み合わせて使用することが可能である。

本発明に係る心臓負担評価装置の第一の特徴構成によれば、動作時間算出手段によってコンピュータマネキンの一連の動作を定義する行為コマンドの時系列データの各行為コマンドに対応した各動作の動作時間情報（動作時間や動作速度）が、人手で入力せずとも一定の算出基準に則って客観的且つ自動的に算出され、運動強度特定手段によって各行為コマンドで対応した各動作の運動強度指標が導出され、これら動作時間情報と運動強度指標が心臓循環器系モデルの入力データとして受け付けられることから、心臓循環器系モデルは運動強度指標の時系列データ、つまり、運動強度指標の時間的変化を得ることができ、当該運動強度指標の時間的変化に基づいて血圧及び心拍数を時系列に沿って算出することができる。

ここで、運動タイプ毎の各動作の運動強度指標は、運動タイプが等張性収縮運動の場合は、ＲＭＲ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ Ｒａｔｅ、エネルギ代謝率）やＭＥＴＳ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ、代謝当量）等の運動強度を表す指標で表され、ＲＭＲやＭＥＴＳは運動に伴う酸素摂取量の変化によって表すことができる。また、運動強度指標は、運動タイプが等尺性収縮運動の場合は、最大筋収縮率を用いて表され、運動タイプが上下移動運動の場合は、上下移動の加速度または遷移時間等で表される。

つまり、本特徴構成の心臓負担評価装置は、時系列で組み合わされる各行為コマンドに対して動作時間情報と運動強度指標を求めれば運動強度指標の時系列データが得られるので、これらを上記特徴構成を備えた心臓循環器系モデルに入力することで、行動生成システムに対してコンピュータマネキンの種々の運動タイプからなる一連の動作に伴う心臓負担評価が精度良く実行できる構成としたものである。以上の結果、コンピュータマネキンを用いた空間設計時の行動シミュレーションにおいて、寸法適合性や関節トルク評価等に加えて、高齢者の負担評価等に重要な血圧・心拍の変動も予測可能となる。これにより、例えば立ち眩み等の危険予知が可能となり、人間と空間の適合性評価の精度が向上する。

また、行為コマンドで特定される各動作に対して、血液循環作用に与える影響が異なる運動タイプの別を考慮したことにより精度の高い心臓負担評価が実行できる。また、運動タイプの別を考慮する場合に、運動タイプ別に心臓循環器系モデルを準備する必要が無い。従って、運動タイプの異なる行為コマンドの組み合わせで規定される一連の動作に対して、かかる運動タイプの違いを反映した高精度の心臓負担評価が実行できる。

更に、人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付けるので、血液循環作用に影響を与える個人特性情報を考慮したより精度の高い心臓負担評価が実行できる。また、個人特性情報を考慮する場合に、例えば、年齢や性別等の個人属性毎に異なる心臓循環器系モデルを準備する必要が無く、例えば、幅広い年齢層の人間の行動シミュレーションに応用できる。

本発明に係る心臓負担評価装置の第二の特徴構成によれば、心臓循環器系モデルの実行する処理において、等尺性収縮運動と等張性収縮運動の血液循環作用への影響の違いを考慮することができ、更に、等張性収縮運動を含む動作であっても、一部に心臓位置の急激な上下移動を伴う場合は、等尺性収縮運動と等張性収縮運動とは異なるメカニズムで血液循環作用に影響を与えることを考慮することができ、運動タイプの異なる行為コマンドの組み合わせで規定される一連の動作に対して、かかる運動タイプの違いを反映した高精度の心臓負担評価が実行できる。

本発明に係る心臓負担評価プログラムの特徴構成によれば、その心臓負担評価プログラムを所定のコンピュータにインストールすることで、上記第一乃至第十二の特徴構成の心臓循環器系モデルを当該コンピュータ上で実現することができる。

更に、本特徴構成の心臓負担評価プログラムが所定のコンピュータが読み取り可能な状態で特定の記録媒体に記録されている場合、当該コンピュータにそのプログラムを当該記録媒体を介してインストール可能であり、上記第一乃至第十二の特徴構成の心臓循環器系モデルを当該コンピュータ上で実現することができる。

本発明に係る心臓負担評価装置（以下、適宜「本発明装置」という。）、及び、本発明装置で用いる心臓循環器系モデルの実施の形態を、図面に基づいて説明する。

本発明装置１は、コンピュータ処理によって、人の作業動作を簡易な操作及び形式で記述した入力データに基づいて、コンピュータマネキンにその作業動作を模擬させるべく、コンピュータマネキンの対象物に対する動作を複数種の行為コマンドを時系列で組み合わせて定義して、前記行為コマンドで特定される前記コンピュータマネキンの動作を所定の合成アルゴリズムによって合成して、つまり、コンピュータマネキンの行動を生成し、コンピュータ画面上の仮想空間内に可視化するための行動生成システム１０において、各行為コマンドで特定される動作に対して血圧及び心拍数の時間的変化を算出することにより当該動作の心臓負担を評価する心臓負担評価装置である。

本発明装置１は、図１に示すように、動作時間算出手段２、運動強度特定手段３、運動タイプ特定手段４、個人特性入力手段５、及び、心臓循環器系モデル６を備えて構成される。より具体的には、本発明装置１は、行動生成システム１０を構成するコンピュータ、或いは、別のコンピュータ上で、当該コンピュータのコンピュータシステムのハードウェア資源を利用しながら心臓負担評価プログラムを実行することにより、動作時間算出手段２、運動強度特定手段３、運動タイプ特定手段４、及び、心臓循環器系モデル６を実現する。尚、本発明に係る心臓負担評価プログラムは、少なくとも心臓循環器系モデル６を実現するプログラムステップを備えて構成される。

また、心臓負担評価プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体やインターネット等のデータ伝送媒体を介して、本発明装置１をハードウェア的に構成するコンピュータがアクセス可能な記録装置内にインストールされて実用に供される。具体的には、インストールされた当該プログラムが当該記憶装置からコンピュータが実行可能な主記憶上へ読み込まれて実行される。

本発明装置１の中核をなす心臓循環器系モデル６を説明する前に、行為コマンドについて簡単に説明し、心臓循環器系モデル６に入力される行為コマンドで特定される動作の運動強度指標と運動タイプ、及び、個人特性情報を生成する運動強度特定手段３、運動タイプ特定手段４、及び、個人特性入力手段５について説明する。

行為コマンドの種類及び機能は、対象となる行動生成システム１０により異なるが、本実施形態では、「Ｒｅａｃｈ」、「握る」、「移動」、「離す」、「姿勢」、「見る」、「引く」、「置く」、「点火」という九つの行為コマンドを用いて一連の作業を記述する。

「Ｒｅａｃｈ」コマンドは、コンピュータマネキンの所定人体部位を対象物に向けて移動させる行為で、本実施形態では所定人体部位である「手」を対象物に届くように伸ばす等の移動させる行為を実行する。また、「Ｒｅａｃｈ」コマンドは、コンピュータマネキンの特性と対象物の特性との間の関係によって行為の詳細動作が変化する条件判断付きコマンドであり、条件によって、把持物に触れる等のタッチ動作の他に、歩行動作、体を捻る・しゃがむ等の姿勢変更を伴う場合がある。「握る」コマンドは、「Ｒｅａｃｈ」コマンドで対象物に届いた手で対象物を把持する行為を実行する。「移動」コマンドは、「握る」コマンドで把持した対象物を移動する行為を実行する。「離す」コマンドは、「握る」コマンドによってコンピュータマネキンの手が把持した対象物を解放する行為を実行する。「姿勢」コマンドは、コンピュータマネキンの姿勢を変更する行為を実行する。具体的には、登録されている姿勢に変更することにより実行する。「見る」コマンドは、コンピュータマネキンの正面方向と見る対象物との位置関係に応じてコンピュータマネキンの頭部を回転させながら対象物に視線を合わせる行為を実行する。「引く」コマンドは、「握る」コマンドによってコンピュータマネキンの手が把持した対象物を体に引き寄せる行為を実行する。「置く」コマンドは、「握る」コマンドによってコンピュータマネキンの手が把持した対象物を指定された位置まで移動させて置く行為を実行する。また、「置く」コマンドは、「Ｒｅａｃｈ」コマンドと同様に、コンピュータマネキンの特性と指定位置との間の関係によって行為の詳細動作が変化する条件判断付きコマンドであり、条件によって、置く動作の他に、歩行動作、姿勢変更を伴う場合がある。「点火」コマンドは、家事作業を模擬する場合に特有のコマンドで、コンロを点火する行為を実行する。「点火」コマンドは、コンピュータマネキンの特性と対象物（点火スイッチ）の位置との間の関係によって行為の詳細動作が変化する条件判断付きコマンドであり、条件によって姿勢変更を伴う場合がある。

次に、運動強度特定手段３及び運動タイプ特定手段４の構成について説明する。運動強度特定手段３は、行動生成システム１０が出力する行為コマンドの時系列データ及び変位情報を入力し、その行為コマンドの時系列データで特定される動作の運動強度指標を導出する。また、運動タイプ特定手段４は、行動生成システム１０が出力する行為コマンドの時系列データを入力し、その行為コマンドの時系列データから各行為コマンドで特定される動作に対して、等尺性収縮運動（Ｉｓｏｍｅｔｒｉｃ Ｅｘｅｒｃｉｚｅ）、等張性収縮運動（Ｉｓｏｔｏｎｉｃ Ｅｘｅｒｃｉｚｅ）、及び、心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動（Ｒａｐｉｄ Ｃｈａｎｇｅ）の３タイプからなる運動タイプの少なくとも一つを割り当てる。運動強度特定手段３及び運動タイプ特定手段４は夫々、行為コマンドから運動強度指標への第１変換テーブル、行為コマンドから運動タイプへの第２変換テーブルを備えて構成される。具体的には、心臓負担評価プログラムの運動強度特定ステップと運動タイプ特定ステップを、各変換テーブルを用いて夫々前記コンピュータ上で実行することにより実現される。

尚、本実施形態では、行為コマンドで特定される動作の運動タイプによって使用される運動強度指標が異なる。等尺性収縮運動では、運動強度指標として最大筋収縮率（％ＭＶＣ）を用いて運動強度を表し、等張性収縮運動では、運動強度指標としてＭＥＴＳ（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ、代謝当量）を用いて運動強度を表し、上下移動運動では、運動強度指標としてＭＥＴＳ及び動作の加速度または動作時間を用いて運動強度を表す。ＭＥＴＳは作業時酸素代謝量を安静時酸素代謝量で除した値であり、１ＭＥＴは安静時代謝量を表しており、酸素摂取量にして３．５ｍｌ／ｋｇ／分に相当する。尚、上下移動運動の運動強度指標として動作時間を用いる場合は、動作時間算出手段２によって動作時間が与えられる。

以下、上記行為コマンドから運動強度指標（ＭＥＴ値、％ＭＶＣ）への変換、及び、行為コマンドから運動タイプへ変換の手順について、図２、図３を参照しながら行為コマンド別に説明する。

「Ｒｅａｃｈ」コマンドの場合は、条件判断付きコマンドであり、タッチ動作、歩行動作、姿勢変更に対して夫々、図２の変換テーブルに従って、運動タイプが割り当てられ、その運動タイプに応じた運動強度指標の種別とその値が与えられる。タッチ動作には、運動タイプとして等張性収縮運動が夫々割り当てられ運動強度指標として１．３ＭＥＴが与えられる。歩行動作が存在する場合は、運動タイプとして等張性収縮運動が割り当てられ、運動強度指標として３ＭＥＴが与えられる。また、姿勢変更にしゃがむ動作が含まれている場合は、運動タイプとして上下移動運動が割り当てられ、運動強度指標として１ＭＥＴが与えられる。尚、「Ｒｅａｃｈ」コマンドが歩行動作等を伴うか否かは、後述の動作時間算出手段２のＰＴＳ適用部１３でのＭＯＤ値導出時の条件判断結果を利用してもよく、また、独自に同様の判断を変位情報に基づいて行ってもよい。

「握る」、「移動」、「離す」及び「見る」コマンドの場合、図２の変換テーブルに基づいて、運動タイプとして等張性収縮運動が割り当てられ、運動強度指標として、「移動」コマンドには１．５ＭＥＴ、その他のコマンドには１ＭＥＴが夫々与えられる。

「姿勢」コマンドの場合、後述のＰＴＳ適用部１３でのＭＯＤ値導出時と同様に、腰の高さが５０ｃｍ以上変化するか否かの判定を行い、図２の変換テーブルに基づいて、当該変化を伴う場合は、運動タイプとして上下移動運動が割り当てられ、当該変化を伴わない場合は、等張性収縮運動が割り当てられる。運動強度指標として、何れの場合にも１ＭＥＴが与えられる。尚、「姿勢」コマンドが当該変化を伴うか否かは、後述のＰＴＳ適用部１３でのＭＯＤ値導出時の条件判断結果を利用してもよく、また、独自に同様の判断を変位情報に基づいて行ってもよい。

「引く」コマンドの場合、運動タイプとして等尺性収縮運動が割り当てられ、運動強度指標として最大筋収縮率（％ＭＶＣ）を用いる。％ＭＶＣ値は、「引く」コマンド動作の対象物の重さを、図３に示す最大筋力で除した値のパーセント表示で与えられる。図３中の年齢性別は、個人特性入力手段５からの個人特性情報が用いられる。また、対象物の重さは、行動生成システム１０の物データベース４５（図１７参照）から取得できるが、対象物のアタッチ状態から片手、両手の何れで対象物を把持しているかを判定して、両手の場合には対象物の重さを半分に変更する。

「置く」コマンドの場合は、条件判断付きコマンドであり、置く動作、歩行動作、姿勢変更に対して夫々、図２の変換テーブルに従って、運動タイプが割り当てられ、その運動タイプに応じた運動強度指標の種別とその値が与えられる。置く動作の場合、運動タイプとして等尺性収縮運動が割り当てられ、運動強度指標として最大筋収縮率（％ＭＶＣ）を用いる。％ＭＶＣ値は、「置く動作の対象物の重さを、図３に示す最大筋力で除した値のパーセント表示で与えられる。尚、％ＭＶＣ値の導出方法は、「引く」コマンドの場合と同様である。歩行動作が存在する場合は、運動タイプとして等張性収縮運動が割り当てられ、運動強度指標として３ＭＥＴが与えられる。また、姿勢変更にしゃがむ動作が含まれている場合は、運動タイプとして上下移動運動が割り当てられ、運動強度指標として１ＭＥＴが与えられる。尚、「置く」コマンドが歩行動作等を伴うか否かは、後述の動作時間算出手段２のＰＴＳ適用部１３でのＭＯＤ値導出時の条件判断結果を利用してもよく、また、独自に同様の判断を変位情報に基づいて行ってもよい。

「点火」コマンドの場合は、基本的に指先または手先だけの動作であるので、運動タイプとして等尺性収縮運動が割り当てられ、運動強度指標として最大筋収縮率（％ＭＶＣ）を用いる。また、「点火」コマンドは、条件判断付きコマンドであり、点火状態（コンロの火炎）の確認の為に体を捻りながら点火動作をする場合があるので、当該捻りが有る場合には、％ＭＶＣ値として３０％、当該捻りが無い場合には、％ＭＶＣ値として５％が与えられる。

ところで、上述の運動強度特定手段３及び運動タイプ特定手段４において、行動生成システム１０から変位情報を入力し、動作時間算出手段２からは一部の判断結果を入力する構成としているが、実際のコンピュータのプログラム処理においては、行動生成システム１０から変位情報の入力を受けずに、変位情報に基づく必要な判断は、全て動作時間算出手段２で行われる同様の判断結果を利用するのが好ましい。

次に、個人特性入力手段５について簡単に説明する。個人特性入力手段５は、
心臓循環器系モデル６の入力データの一部として、コンピュータマネキンで生成する動作の模擬対象となる人間の個人特性の入力手段で、人手によるキーボード等の入力支援装置からのマニュアル入力を受け付け、或いは、個人特性情報を格納したデータベースから特定個人の情報を検索して、心臓循環器系モデル６に当該入力データを提供する手段であり、既知の技術を用いて構成される。尚、本実施形態では、個人特性情報として、年齢、性別、体重、安静時収縮期血圧、安静時拡張期血圧、及び、安静時心拍数を入力する。

次に、心臓循環器系モデル６の構成及び動作について説明する。心臓循環器系モデル６は、行為コマンドによって相互に対応づけられた動作時間情報と運動強度指標と運動タイプ、及び、個人特性入力手段５から入力された個人特性情報を入力データとして受け付け、行為コマンドの時系列データによって規定されるコンピュータマネキンの動作に伴う血圧及び心拍数を時系列に沿って算出可能に構成され、具体的には、図４に示すように、入力部２０、必要酸素摂取量算出部２１、化学受容器部２２、神経応答部２３、心拍数算出部２４、心拍出量算出部２５、１回拍出量算出部２６、血管抵抗算出部２７、酸素摂取量算出部２８、血圧算出部２９を備えて構成されている。

入力部２０は、動作時間算出手段２、運動強度特定手段３及び運動タイプ特定手段４によって算出または導出された、行為コマンドの時系列データにおける各行為コマンドの動作時間情報と運動強度指標と運動タイプが行為コマンド毎に時系列に相互に関連付けられて、また、個人特性入力手段５によって入力された個人特性情報が、夫々入力されると、各部に必要なデータを提供する。ここで、各行為コマンドの動作時間情報と運動強度指標と運動タイプが行為コマンド毎に時系列に相互に関連付けられて入力されるので、行為コマンド毎の運動強度指標と運動タイプが、夫々の経過時間が動作時間情報の動作時間で与えられる時系列データとして認識される。

必要酸素摂取量算出部２１は、入力部２０に入力された運動強度指標（ＭＥＴ値）により算出されるＭＥＴ_ＬＥＶに基づいて、運動タイプが等張性収縮運動の各行為コマンドで規定される動作に必要な１分間当りの必要酸素摂取量（ｍｌ／分）を算出する。具体的には、必要酸素摂取量は（３．５×ＭＥＴ_ＬＥＶ×体重）で与えられる。ここで、体重（ｋｇ）は予め設定された標準体重を使用するか、或いは、個人特性情報の一つとして入力部２０に入力されたものを使用する。また、ＭＥＴ_ＬＥＶは、ＭＥＴ値６以下の定常状態においてはＭＥＴ値と等しくなるが、ＭＥＴ値が変化した場合、あるいはＭＥＴ値が６以上の場合は、ＭＥＴ_ＩＮＴとＭＥＴ_ＶＯ２の和で算出される。

ここで、ＭＥＴ_ＩＮＴは、運動強度指標（ＭＥＴ値）が変化しても実際の人間の酸素代謝量はステップ関数状には変化せず、時間経過とともに増加していく様子を表す関数で、運動強度指標（ＭＥＴ値）が増加した場合、及び、運動強度指標（ＭＥＴ値）が減少した場合の夫々において、下記の数１で表される算出式により算出される。数１の算出式及び数１で用いられる係数や定数は、被験者実験により導出している。

ここで、ＭＥＴ’_ＩＮＴは所定時間単位前に算出したＭＥＴ_ＩＮＴ値、ＭＥＴｂは変化前のＭＥＴ_ＩＮＴ値、ＭＥＴａは変化後のＭＥＴ入力値、ｔはＭＥＴ値が変化した後の経過時間（秒）である。

次に、ＭＥＴ_ＶＯ２について説明する。ＭＥＴ_ＶＯ２とは、ＶＯ２ｄｒｉｆｔ及び運動後過剰酸素消費量ＥＰＯＣ（Ｅｘｃｅｓｓ Ｐｏｓｔｅｘｅｒｃｉｓｅ Ｏｘｙｇｅｎ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ）の様子を表す関数で、ＶＯ２ｄｒｉｆｔとは、運動強度指標（ＭＥＴ値）が６以上のとき、酸素摂取量が（ＭＥＴ値×３．５×体重）により算出される値に到達した後も徐々に増加していく現象のことであり、ＭＥＴ_ＶＯ２は、所定時間単位当り０．００００３７５（ｍｌ／分／ｋｇ）増加する。ＥＰＯＣとは、運動強度指標（ＭＥＴ値）が減少する際に、人体が過剰に酸素を消費する現象のことであり、ＭＥＴ_ＩＮＴが運動強度指標（ＭＥＴ値）と等しくなった後に、当該ＶＯ２ｄｒｉｆｔの影響で増加したＭＥＴ_ＶＯ２は、０になるまで所定時間単位当り０．００００３７５（ｍｌ／分／ｋｇ）減少する。尚、０．００００３７５（ｍｌ／分／ｋｇ）は、被験者実験により導出した値である。

化学受容器部２２は、化学刺激を受容して応答する人体の感覚器官（化学受容器）を模擬したもので、運動タイプが等張性収縮運動の各行為コマンドで規定される動作において用いる。ここでは、必要酸素摂取量算出部２１が算出した必要酸素摂取量から、所定時間単位前に酸素摂取量算出部２８が算出した酸素摂取量を差し引いたものを化学刺激として算出する。以下、所定時間単位として、心臓循環器系モデル６内部の演算処理で使用する単位時間（例えば、１０μ秒）を用いる。

神経応答部２３は、運動タイプが等張性収縮運動と上下移動運動の各行為コマンドで規定される動作において用いる。神経応答部２３は、等張性収縮運動の場合、化学受容器部２２の化学刺激に対する応答部分を模擬したもので、化学受容器部２２が出力する酸素摂取量差ＶＯ２_ＥＲＲ（ｍｌ／分）に応じて一定値を乗じた値を心拍数補正量（回／分）として出力する。ここでは、被験者実験より、心拍数は酸素摂取量過不足差を修正するために、図５に示すように、心拍数補正に応じて変化すると仮定している。

また、上下移動運動の場合、神経応答部２３は、血圧算出部２９が算出する血圧から平均血圧ＭＢＰを逐次算出する。そして、心拍数補正量（回／分）を下記の数２により算出する。尚、平均血圧ＭＢＰは、１心拍期間の最大血圧と最小血圧の平均値として求められる。また、数２中、ＭＢＰ０は上下移動運動開始直前のＭＢＰ、ＭＢＰｏｌｄは１心拍前のＭＢＰ、Δｔは上記所定時間単位（例えば、１０μ秒）を夫々表している。

心拍数算出部２４は、運動タイプが等張性収縮運動と上下移動運動の各行為コマンドで規定される動作に対しては、心拍数算出部２４が出力した所定時間単位前の心拍数に、神経応答部２３が出力する各心拍数補正量を足した値を新たな心拍数として出力する。尚、心拍数の単位は「回／分」である。

心拍数算出部２４は、運動タイプが等尺性収縮運動の各行為コマンドで規定される動作に対しては、最大筋収縮率％ＭＶＣが、当該等尺性収縮運動の開始前の動作の最大筋収縮率％ＭＶＣより増加する場合は、心拍数を安静時心拍数と心拍数増加量の和として、下記の数３により算出する。また、最大筋収縮率％ＭＶＣが、当該等尺性収縮運動の開始前の動作の最大筋収縮率％ＭＶＣより減少する場合は、開始直前動作の安定心拍数と心拍数減少量の和として、下記の数４により算出する。安静時心拍数は、入力部２０に入力された個人特性情報の１つである。

数３、数４中、ＨＲは心拍数、ＨＲｒは安静時心拍数であり、ｔは等尺性収縮運動の開始からの経過時間で、τは回復時間であり、本実施形態では、回復時間は１０秒に設定している。尚、回復時間τが％ＭＶＣによって緩やかに変化するように設定してもよい。ＩＲ_ＨＲは心拍数増加率係数で、入力部２０に入力された運動強度指標の％ＭＶＣの関数として、下記の数５と数６で与えられる。数５は等尺性収縮運動が上半身の場合、数６は下半身の場合を夫々示している。尚、数５及び数６中、ＭＲは図２の表中の筋肉割合（％）を示している。また、数４のＩＲ_ＨＲ０は開始前の動作における心拍数増加率係数である。

数３において、右辺の第２項が心拍数増加量に相当し、ＩＲ_ＨＲ（１−ｅｘｐ（−ｔ／τ））は心拍数変化率（％ＭＶＣが増加する場合は心拍数増加率となる。）を表しており、時間の経過とともに、０から（ＨＲｒ×ＩＲ_ＨＲ）まで単調増加する。

数４の右辺第３項が心拍数減少量に相当し、％ＭＶＣが大きいとＩＲ_ＨＲ０も大きいので、ＩＲ_ＨＲ０＞ＩＲ_ＨＲであり、同第３項は時間の経過とともに単調減少する。尚、心拍数減少量を安静時心拍数で除した部分が心拍数変化率（％ＭＶＣが減少する場合は心拍数減少率となる。）を表している。また、数４の右辺第１項と第２項の和（定数部）は、開始直前動作の安定心拍数（ｔ＝無限大）に相当する。尚、等尺性収縮運動以外の動作は、％ＭＶＣが０であるので、数４が適用されるのは直前動作も等尺性収縮運動の場合だけである。

心拍出量算出部２５は、心拍数算出部２４が算出した心拍数ＨＲ（回／分）と１回拍出量算出部２６が算出した心拍１回当りの血液の拍出量である１回拍出量ＳＶ（ｍｌ／回）を乗じて１分間当りの心拍出量（ｍｌ／分）を算出する。算出した心拍出量は、血管抵抗算出部２７と血圧変動算出部２８で使用される。

１回拍出量算出部２６は、入力部２０に入力された運動強度指標（ＭＥＴ値、％ＭＶＣ）と運動タイプと個人特性情報の年齢及び安静時心拍数に基づいて、心拍１回当りの血液の拍出量である１回拍出量を算出する。運動タイプが等張性収縮運動の場合は、数７に示す算出式のＳＶ１〜ＳＶ３により与えられる。

ここで、ＳＶｒは安静時の１回拍出量、ＨＲｒは安静時心拍数、ＶＯ２_ＭＡＸは単位体重あたりの最大酸素摂取量（ｍｍｌ／分／ｋｇ）、ＳＶ１、ＳＶ２及びＳＶ３は運動タイプが等張性収縮運動の場合の１回拍出量で、ＳＶ１はＭＥＴ_ＬＥＶが４未満の時の１回拍出量、ＳＶ２はＭＥＴ_ＬＥＶが４以上１０未満の時の１回拍出量、ＳＶ３はＭＥＴ_ＬＥＶが１０以上の時の１回拍出量である。Ｓ１は０．３３、Ｓ２は０．１６７の定数である。

ここで、最大酸素摂取量ＶＯ２_ＭＡＸとは、人間が体内に取り込むことのできる酸素量の最大値であり、性別・年齢によって異なるため、入力部により入力された個人特性情報に基づき、該当する最大酸素摂取量係数を図６により判定し、ｈ１からｈ５の内の少なくとも２つを用いて、下記の数８で与えられる単位体重当りの最大酸素摂取量ＶＯ２_ＭＡＸ（ｍｍｌ／分／ｋｇ）を求める。これに体重を乗じて最大酸素摂取量を算出する。ここで、体重（ｋｇ）は予め設定された標準体重を使用するか、或いは、個人特性情報の一つとして入力部２０に入力されたものを使用する。

運動タイプが等尺性収縮運動の場合の１回拍出量は、数９に示す算出式のＳＶ４、ＳＶ５により与えられる。ここで、ｔは等尺性収縮運動の開始からの経過時間で、τは回復時間であり、心拍数を算出する数３と数４と同じである。尚、ＳＶ４は、最大筋収縮率％ＭＶＣが、当該等尺性収縮運動の開始前の動作の最大筋収縮率％ＭＶＣより増加する場合の１回拍出量で、ＳＶ５は、最大筋収縮率％ＭＶＣが、当該等尺性収縮運動の開始前の動作の最大筋収縮率％ＭＶＣより減少する場合の１回拍出量である。尚、数９のＳＶｒは安静時の１回拍出量で、数７の第１式で与えられるものを使用する。

また、運動タイプが上下移動運動の場合の１回拍出量計算は、動脈圧（Ｐａ）と動脈血液量比（Ｖａ）と動脈血流量（Ｑａ）を時系列に沿って算出する動脈モデルと、静脈圧（Ｐｖ）と静脈血液量比（Ｖｖ）と静脈血流量（Ｑｖ）を時系列に沿って算出する静脈モデルと、肺循環血圧（Ｐｐ）と肺循環血液量比（Ｖｐ）と肺循環血流量（Ｑｐ）を時系列に沿って算出する肺循環モデルとを用いて、下記の数１０（式（１）〜式（１１））に示すように、肺循環血圧（Ｐｐ）を算出し、肺循環血圧（Ｐｐ）と安静時１回拍出量（ＳＶｒ）に基づいて１回拍出量（ＳＶ６）を算出する。この動脈モデル、静脈モデル、肺循環モデルは、心臓左心室−動脈−静脈−心臓右心室−肺循環−心臓左心室という血液循環において、例えば、立ち上がり動作が生じた場合に、肺循環血圧（Ｐｐ）、１回拍出量（ＳＶ６）、心拍出量、血圧が減少し、酸素摂取量、心拍数が増加し、血圧が回復するという現象を模擬するものである。運動タイプが上下移動運動の場合は、当該血液循環モデルで、１回拍出量（ＳＶ６）が算出され、その結果が、血圧の算出に反映され、その血圧が、心拍数に反映されるというフィードバック経路を有している。

数１０において、式（１）、（４）、（７）が動脈モデルを、式（２）、（５）、（８）、（１０）が静脈モデルを、式（３）、（６）、（９）が肺循環モデルを夫々表している。数１０の演算は、式（１）〜式（１１）の順番で実行されるが、演算結果に影響が表れない範囲で、演算順序の変更は可能である。Ｃｖ，Ｃｐ，Ｃｑａ，Ｃｑｖは、各式におけるパラメータで、Ｃｖ＝０．６２５、Ｃｐ＝２、Ｃｑａ＝０．０００１９に設定している。また、各血液量比Ｖａ，Ｖｖ，Ｖｐは全血液量に対する百分率で表され、初期値として、夫々２０％、６４％、９％を用いる。Ｖａ’，Ｖｖ’，Ｖｐ’は所定時間単位前に算出された計算時点での各血液量比Ｖａ，Ｖｖ，Ｖｐである。ＭＢＰ、ＭＢＰ０は、数２で使用したものと同じく、平均血圧、上下移動運動開始直前の平均血圧を表している。ＳＶｒは安静時の１回拍出量で、数７の第１式で与えられるものを使用する。ＨＲは心拍数で、心拍数算出部２４からの出力を使用し、ＨＲｒは個人特性情報として入力された安静時心拍数で入力部２０からの出力を使用する。ｔは上下移動運動開始からの経過時間である。

尚、運動タイプが上下移動運動の場合は、運動強度指標として加速度が用いられるが、この加速度の違いは、数１０の式（１０）のパラメータＣｑＶの設定に表れる。つまり、加速度が大きいほど、パラメータ値を小さく設定する。

血管抵抗算出部２７は、入力部２０に入力された運動タイプと個人特性情報に基づいて、血管抵抗（ｍｍＨｇ・分／ｍｌ）を算出する。運動タイプが等張性収縮運動の場合は、血管抵抗Ｒは、下記の数１１で与えられる。

ここで、Ｚ_０は大動脈のインピーダンス、Ｒ_ｐは抹消血管抵抗、Ｅは補正係数で初期値は１、血液密度は０．０００７９２（ｋｇ／ｍ^３）、Ａ_ｍａｘは大動脈断面積で男性は５．６２（ｃｍ^２）、女性は４．１２（ｃｍ^２）、Ｌは大動脈長で８０ｃｍ、Ｋは大動脈のコンプライアンス（ｃｍ^２／ｍｍＨｇ×１０^３）で初期値は１で与えられる。このときＡ_ｍａｘは性別により異なるが、個人差は小さい。また大動脈長Ｌも個人差は小さい。一方、抹消血管抵抗Ｒ_ｐ及び大動脈コンプライアンスＫは個人差が大きく、そのため入力部２０により入力された収縮期血圧値及び拡張期血圧値と、血圧算出部２９により算出される収縮期血圧値及び拡張期血圧値が異なる場合がある。このときこれらの誤差を修正し、個人特性をさらに詳細に反映したい場合は、入力部２０に入力された安静時拡張期血圧値と所定時間単位前の血圧算出部２９により算出された拡張期血圧値の差分ＤＩＡ_ＥＲＲにより、図７で与えられる変化量を足した値を新たな補正係数Ｅとしてもよい。更に、安静時における所定時間単位前の血圧算出部２９により算出された拡張期血圧値から収縮期血圧値を差し引いた値から、入力部２０に入力された安静時拡張期血圧値から安静時収縮期血圧値を差し引いた値との差分、つまり、血圧変動誤差ＰＬＳ_ＥＲＲにより図８で与えられる変化量を足した値を新たな大動脈コンプライアンスＫとしてもよい。

運動タイプが等尺性収縮運動の場合は、血管抵抗Ｒは安静時と同じであるので、数１１において、心拍出量を安静時１回拍出量ＳＶｒと安静時心拍数ＨＲｒの積で与えられる安静時心拍出量に置き換えて算出した安静時血管抵抗Ｒｒを用いる。但し、等尺性収縮運動の動作の前の動作が、等張性収縮運動の場合で血管抵抗が減少していた場合は、いきなり安静時血管抵抗Ｒｒに戻さずに、下記の数１２により、血管抵抗Ｒを漸近的に安静時血管抵抗Ｒｒに近づけて行く。ここで、Ｒ０は等尺性収縮運動の動作開始前の血管抵抗値で、ｔは等尺性収縮運動の動作開始後の経過時間である。

また、運動タイプが上下移動運動の場合の血管抵抗は、それ以前の動作で算出された血管抵抗値を使用する。

酸素摂取量算出部２８は、心拍出量算出部２５が算出した心拍出量（ｍｌ／分）に基づいて酸素摂取量（ｍｌ／分）を算出する。具体的には、酸素摂取量は、下記の数１３で与えられる。ＶＯ２_ＭＡＸは単位体重あたりの最大酸素摂取量（ｍｍｌ／分／ｋｇ）で、１回拍出量算出部２６で使用するものを流用する。

血圧算出部２９は、Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌ理論を用いて、心拍数算出部２４により算出される心拍数、１回拍出量算出部２６により算出される１回拍出量、及び、血管抵抗算出部２７により算出される血管抵抗に基づいて血圧値を算出する。具体的には数１４により与えられる。

尚、Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌ理論とは、ピストンと、ピストンにつながれた細い筒と、ピストンと筒の間の空気層及びを貯水槽からなる装置においてピストンから水を押し出した際の様子を数式で表した理論である。具体的には、ピストンから水が押し出されると、水の一部は先端から噴出するが、細い筒の抵抗のために、残りは空気槽の方に貯まり、空気を圧縮する。拍出が終わって、ピストンが水を押し出す前の状態に戻っている間にも、空気槽の圧縮された空気の力で、筒の先端からの水の噴出は続く。その結果、ポンプからの断続的な拍出は、筒先からの連続的な噴流となる。この様子を心臓循環器に当てはめて血圧から血流量を算出する理論である。具体的には、ピストンが心室、細い筒が血管、空気層が血管の弾性、貯水槽が心房及び静脈に相当する。血圧算出部２９は、当該Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌ理論を圧力（血圧）について解いたもので、血流量を時系列的に与えて、そのときの血圧を算出している。

ここで、ｔ_２は計算開始からの経過時間で、ＭＥＴ_ＬＥＶ、ＭＥＴ_ＩＮＴ、Ｅ、Ｋ及びＶＯ２_ＥＲＲの内の何れか１つでも変化した際に０にリセットされる。このとき同時にＩも０にリセットされる。Ｑは血流量（ｍｌ）、ｔ_４は心臓の駆動時間で０．３（秒）、ｔ_３は心臓が駆動を開始してからの経過時間で、ｔ_２と同期しており（６０／心拍数）（秒）を経過するたびに０にリセットされる。ｐ＿０は、ｔ_２及びＩが０にリセットされる所定時間単位前の血圧（ｍｍＨｇ）の値で、初期値は９０である。Ａｍｐは血流量関数Ｑの振幅で、ｓｉｎ（πｔ／ｔ_４）をｔ＝０からｔ_４で積分した値である。尚、ｔ_４が０．３秒であることは被験者実験より導出した。

心臓循環器系モデル６は、上記した各部２０〜２９の演算処理を前記コンピュータ上で実行する各プログラムステップにより構成され、具体的には、当該各プログラムステップを前記入力データに基づいて前記時間単位毎に循環的に実行することにより、血圧及び心拍数を時系列に沿って算出することができる。

次に、動作時間算出手段２について説明する。動作時間算出手段２は、行動生成システム１０から出力される行為コマンドの時系列データから各行為コマンドで特定される動作に要する動作時間や動作速度等の動作時間情報を時系列に沿って算出する。動作時間算出手段２は、図９に示すように、入力部１１、デフォルト値設定部１２、ＰＴＳ適用部１３、動作時間情報導出部１４、及び、動作時間情報変更部１５を備えて構成される。更に、ＰＴＳ適用部１３はＭＯＤ値導出部１６を備え、ＭＯＤ値導出部１６は移動動作判定部１７と歩数計算部１８を備える。より具体的には、動作時間算出手段２は、本発明装置１を構成するコンピュータ上で、当該コンピュータのコンピュータシステムのハードウェア資源を利用しながら心臓負担評価プログラムの動作時間算出手段２に係る動作時間算出ステップを実行することにより、入力部１１、デフォルト値設定部１２、ＰＴＳ適用部１３、動作時間情報導出部１４、及び、動作時間情報変更部１５を実現する。

入力部１１は、所定の作業を記述した行為コマンドの時系列データと、その時系列データで特定される動作における動作時間情報と無関係に決定されるコンピュータマネキンの所定人体部位の変位情報を、行動生成システム１０から入力する。具体的には、入力部１１は、図１０に示す心臓負担評価プログラムの動作時間算出ステップに含まれる第１入力ステップと第２入力ステップを夫々前記コンピュータ上で実行することにより実現される。ここで、第１入力ステップは行動生成システム１０から行為コマンドの時系列データを入力し、前記コンピュータシステムの記憶装置に格納する処理を実行し、第２入力ステップは、行動生成システム１０から、その時系列データで特定される動作における動作時間情報と無関係に決定されるコンピュータマネキンの所定人体部位の変位情報を入力し、前記コンピュータシステムの記憶装置に格納する処理を実行する。

尚、所定人体部位とは、頭、首、肩、背中、腰、重心位置、手足の各関節等の各部位である。また、それらの変位情報とは、高さ、移動距離、回転角等の情報であり、変位には、基準位置や基準姿勢からの変位と、特定動作の前後での変位が有り得る。

デフォルト値設定部１２は、図１０に示す動作時間算出ステップに含まれるデフォルト値設定ステップを前記コンピュータ上で実行することにより実現される。デフォルト値設定ステップにおいて、第１入力ステップで入力部１１に入力した行為コマンドの時系列データの動作時間情報に、所定のデフォルト値が設定される。尚、デフォルト値設定部１２は、行動生成システム１０側の一機能として設けても構わない。また、行動生成システム１０がデフォルト値設定機能を予め具備している場合は、動作時間算出ステップ２側に別途同機能を設ける必要はない。かかる場合は、デフォルト値設定ステップは、心臓負担評価プログラムの実行前に処理されても構わない。

行動生成システム１０側では、動作時間情報にデフォルト値が設定されると、そのデ・BR>Tォルト状態の時系列データに基づいて所定の合成アルゴリズムによってコンピュータマネキンの動作を合成し、その合成された動作からコンピュータマネキンの所定人体部位の変位情報を抽出し、第２入力ステップにおいて、抽出された変位情報が入力部１１に入力する。

本実施形態では、行動生成システム１０側に本発明装置１に必要な変位情報を抽出する機能が一般的な機能として具備されている場合を想定しているが、行動生成システム１０側に当該変位情報抽出機能がない場合は、行動生成システム１０の外部に、例えば、動作時間算出手段２内に設けても構わない。

ＰＴＳ適用部１３は、図１０に示す動作時間算出ステップに含まれるＰＴＳ適用ステップを前記コンピュータ上で実行することにより実現される。ＰＴＳ適用ステップにおいて、入力部１１に入力された時系列データと変位情報に基づいて、時系列データ中の各行為コマンドにＰＴＳ法で規定された要素動作を割り付ける。本実施形態では、ＰＴＳ法としてＭＯＤＡＰＴＳ法を用いる。要素動作を割り付けるにあたり、行為コマンド毎に特定されるＭＯＤＡＰＴＳ法で規定される要素動作の種別を決定し、その各要素動作の所要時間値に相当するＭＯＤ値を決定する。

ここで、ＰＴＳとは、Ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ Ｔｉｍｅ Ｓｔａｎｄａｒｄの略称であり、人間の行う一連の作業をＰＴＳ法で規定される要素動作の組み合わせで構成し、予めＰＴＳ法で定められた時間標準の値を用いて各要素動作の時間値を定め、これを集計することによって一連の作業に要する時間を客観的に求める手法の総称である。ＰＴＳ法としては、要素動作の種類や個数、各要素動作の時間値の時間決定因子や時間標準の違いによって、種々のものが提案されており、代表的なものとして、ＭＯＤＡＰＴＳ法、ＭＴＭ−ＩＩ法、ＭＳＤ法、ＭＴＡ法、ＢＭＴ法、ＭＴＭ法、ＷＦ法等がある。

また、ＭＯＤＡＰＴＳ法とは、Ｍｏｄｕｌａｒ Ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ Ｔｉｍｅ Ｓｔａｎｄａｒｄｓを基礎として開発されたＰＴＳ法で、オーストラリアのＰＴＳ協会が、アメリカの工業会で発達した作業動作時間測定法であるＭＴＭ（Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｔｉｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）を改良して作り上げた極めて簡便な評価法である。

尚、ＭＯＤＡＰＴＳ法で規定された要素動作は、指、手、腕の移動動作と、移動動作の終わりになされる指、手、腕の終局動作と、移動動作と終局動作の何れにも含まれない補助動作の三つに分類される。移動動作はＭｘで表され、ｘＭＯＤの移動動作を行う。ｘはＭＯＤ値で要素動作の所要時間値を表し、ＭＯＤは人間の動作の最小単位を意味しており、１ＭＯＤは０．１２９秒の動作時間に相当する。尚、Ｍは「Ｍｏｖｅ」の略称である。また、終局動作は、対象物に手を伸ばした後、それを掴む動作Ｇｘと、対象物を移動させた後、それを目的の場所に置く動作Ｐｘの２種類があり、ｘはＭＯＤ値である。Ｇは「Ｇｅｔ」の略称、Ｐは「Ｐｕｔ」の略称である。Ｇｘ、ＰｘはｘＭＯＤの終局動作を行うが、Ｇｘの場合、掴みの難易度に応じてＧ０、Ｇ１またはＧ３となり、Ｐｘの場合、置く際の難易度に応じてＰ０、Ｐ２またはＰ５となる。

補助動作は、Ｌ１、Ｅ２、Ｒ２、Ｄ３、Ｆ３、Ａ４、Ｃ４、Ｗ５、Ｂ１７、Ｓ３０の１０種類がある。尚、各数字はＭＯＤ値であり、各補助動作を行うときの所要時間値に相当する。Ｌ１は移動動作に対する重量補正で、重量物を移動する場合に、片手の実際にかかる重量が２〜６ｋｇまでの場合にはＬ１で置く動作Ｐｘの補正を行う。つまり、所要時間値として１ＭＯＤが加算される。また、重量が６ｋｇを超える場合は、４ｋｇ毎に１ＭＯＤを加算する。Ｌは「Ｌｏａｄ Ｆａｃｔｏｒ」の略称である。Ｅ２は視線移動と焦点合わせ動作である。Ｅは「Ｅｙｅ Ｕｓｅ」の略称である。Ｒ２は物の掴み直し動作である。Ｒは「Ｒｅｇｒａｓｐ」の略称である。Ｄ３は瞬間的判断とそれに伴う指の動作である。Ｄは「Ｄｅｃｉｄｅ ａｎｄ Ｒｅａｃｔ」の略称である。Ｆ３は足首の動作で、踵を床につけたままでの１回のペダル操作である。Ｆは「Ｆｏｏｔ Ａｃｔｉｏｎ」の略称である。Ａ４は指や手での加圧操作である。Ａは「Ａｐｐｌｙ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ」の略称である。Ｃ４は手または腕の１回転のクランク動作である。Ｃは「Ｃｒａｎｋ」の略称である。Ｗ５は１歩当りの歩行動作である。Ｗは「Ｗａｌｋ」の略称である。Ｂ１７は立ち姿勢から体を屈めて元の姿勢に戻る、或いは、屈んだ姿勢から立ち上がって元の姿勢に戻る動作。Ｂは「Ｂｅｎｄ ａｎｄ Ａｒｉｓｅ」の略称である。Ｓ３０は立ち姿勢から椅子に座って再び立つ、或いは、椅子に座った姿勢から立ち上がって再び座る動作である。Ｓは「Ｓｔａｎｄ Ａｒｉｓｅ」の略称である。

このように、ＭＯＤＡＰＴＳ法が極めて簡易なＰＴＳ法であり、要素動作及びその時間値の規定数が他のＰＴＳ法に比べて少なく、且つ、時間決定基準が簡単であるので、行為コマンドや変位情報から各要素動作の所要時間値を決定するルールが簡単化でき、また、必要な変位情報も簡単化できるため、ＰＴＳ適用部１３や入力部１１の構成を簡単化できる。

次に、ＰＴＳ適用部１３の具体的な動作、つまりＰＴＳ適用ステップについて説明する。ＰＴＳ適用部１３は、入力部１１に入力された時系列データの各行為コマンドに対して、各別にＭＯＤＡＰＴＳ法の要素動作を割り付ける。行為コマンド毎に割り付けられる要素動作の候補は予め決まっていて、その選択とＭＯＤ値を行為コマンドの詳細データとその行為コマンドに対応する動作に係る変位情報から求める。ＭＯＤ値はＭＯＤ値導出部１６が決めるが、ＭＯＤ値そのものを決める場合と、予めＭＯＤ値の決まった要素動作を何回繰り返すかの繰り返し回数を決める場合がある。１回の要素動作の所要時間値を求めるか、一連の同じ要素動作の所要時間値を求めるかの違いである。以下、行為コマンド別に説明する。

「Ｒｅａｃｈ」コマンドの場合は、条件判断付きコマンドであり、タッチ動作、歩行動作、姿勢変更に対して夫々要素コマンドを割り付ける。把持物を持ち替える等の準備動作については、当該準備動作が存在する場合に、移動動作のＭｘを割り付け、ＭＯＤ値導出部１６の移動動作判定部１７がそのときの手首、肘、肩、胴または腰の関節動作或いは回転動作の変位情報からＭＯＤ値ｘを特定する。具体的には、表１に示す判定表に基づいて決定する。

表１の見かたは、表中の「０」がその人体部位の関節動作または回転動作が無い場合、「１」が有る場合を意味し、「２」は肩関節の回転角度が別途定義する第１の閾値以上となる関節動作が有る場合、「３」は肩関節の回転角度が別途定義する第２の閾値以上となる関節動作が有る場合を意味する。「−」はその人体部位の回転動作の有無を考慮しないことを意味する。これより、例えば、手首、肘、肩、胴または腰の何れも変位しない場合は、要素動作がＭ１となりＭＯＤ値ｘは１となる。また、肩と胴または腰は変位しないが肘が曲がる場合は、要素動作がＭ３となりＭＯＤ値ｘは３となる。

「Ｒｅａｃｈ」コマンドに歩行動作が存在する場合には、補助動作のＷ５を割り付け、そのＷ５動作を歩数回繰り返すようにする。ＭＯＤ値導出部１６の歩数計算部１８は、補助動作のＷ５が割り付けられると、コンピュータマネキンのその歩行動作における重心の移動距離と歩幅を変位情報から求め、或いは、変位情報として入力された重心の移動距離と歩幅を用いて、重心の移動距離を歩幅で除して歩数を算出する。

「Ｒｅａｃｈ」コマンドは、最終的に対象物に手が届くまでの動作であり、何らかの姿勢変更を伴う。姿勢変更の種類には、コンピュータマネキンと対象物との相対的な位置関係によって、手首、肘、肩の関節動作以外にしゃがむ動作や体の捻り動作を含む場合があり、しゃがむ動作を伴う場合には、補助動作のＢ１７を割り当てる。尚、Ｂ１７動作は１往復の動作であるので、この場合は繰り返し回数として０．５を割り当てる。最終的に手を対象物に触れるまでの動作には、
移動動作のＭｘを割り当てて、ＭＯＤ値導出部１６の移動動作判定部１７がそのときの手首、肘、肩の関節動作或いは回転動作の変位情報からＭＯＤ値ｘを特定する。具体的には、手首、肘、肩の関節動作と体の捻り動作を考慮して、表１の判定表に基づいて判定する。

「握る」コマンドの場合、ＰＴＳ適用部１３は終局動作のＧ１を割り当てる。
この場合、ＭＯＤ値は１で固定である。

「移動」コマンドの場合、ＰＴＳ適用部１３は移動動作のＭｘを割り当てて、
ＭＯＤ値導出部１６の移動動作判定部１７がそのときの手首、肘、肩、胴または腰の関節動作或いは回転動作の変位情報からＭＯＤ値ｘを特定する。具体的には、「Ｒｅａｃｈ」コマンドの準備動作や姿勢変更と同様に、表１の判定表に基づいて判定する。

「離す」コマンドの場合、ＰＴＳ適用部１３は移動動作のＭ１を割り当てる。
「離す」コマンドは「握る」コマンドによってコンピュータマネキンの手が把持した対象物を解放する行為であるので、手首関節の回転動作を伴うとして、ＭＯＤ値として１を一意的に割り当てている。

「姿勢」コマンドの場合、ＰＴＳ適用部１３は補助動作のＢ１７と移動動作のＭｘの少なくとも何れか一方を割り当てる。具体的には、腰のＺ座標（高さ）が５０ｃｍ以上変化する姿勢変更の場合に、Ｂ１７が割り当てられる。但し、Ｂ１７動作は１往復の動作であるので、この場合は繰り返し回数として０．５を一意的に割り当てる。その他の姿勢変更の場合には、移動動作のＭｘが割り当てられ、ＭＯＤ値導出部１６の移動動作判定部１７がそのときの手首、肘、肩、胴または腰の関節動作或いは回転動作の変位情報から表１の判定表に基づいてＭＯＤ値ｘを特定する。

「見る」コマンドの場合、ＰＴＳ適用部１３は補助動作のＥ２を割り当てて、
その繰り返し回数をＭＯＤ値導出部１６が算出する。具体的には、ＭＯＤ値導出部１６は変位情報として入力された頭部の回転角度を３０度で除して、繰り返し回数を求める。つまり、頭部の回転角度が３０度当り１回のＥ２動作を割り当てる。

「引く」コマンドの場合、ＰＴＳ適用部１３は移動動作のＭｘを割り当てて、
ＭＯＤ値導出部１６の移動動作判定部１７がそのときの手首、肘、肩、胴または腰の関節動作或いは回転動作の変位情報から表１の判定表に基づいてＭＯＤ値ｘを特定する。

「置く」コマンドの場合、「Ｒｅａｃｈ」コマンドと同様に、条件判断付きコマンドであり、置く動作、歩行動作、姿勢変更に対して夫々要素コマンドを割り付ける。具体的な処理方法も実質的に「Ｒｅａｃｈ」コマンドと同様である。相違点としては、姿勢変更の最後に終局動作のＰ０を追加する点であるが、これはＭＯＤ値が０であるので、所要時間値の計算には影響を与えない。

「点火」コマンドの場合、点火状態（コンロの火炎）の確認の為に体を捻りながら点火動作をする場合があるので、ＰＴＳ適用部１３は、当該捻りが有る場合には、Ｍ７とＰ０を割り当て、当該捻りが無い場合にはＰ０を割り当てる。また、当該捻りの有無は入力部１１に入力された胴または腰部の変位情報である回転の有無により判定する。

尚、ＭＯＤ値導出部１６の移動動作判定部１７における判定基準（表１の判定表）、歩数計算部１８における計算式、及び、ＭＯＤ値導出部１６の他の計算式等は、本発明装置１を構成するコンピュータシステムの記憶装置に格納されている。

動作時間情報導出部１４は、図１０に示す動作時間算出ステップに含まれる動作時間情報導出ステップを前記コンピュータ上で実行することにより実現される。動作時間情報導出ステップにおいて、ＰＴＳ適用部１３が時系列データの各行為コマンドに割り付けた要素動作の各ＭＯＤ値を合計して、各行為コマンドの動作時間を算出する。ここで、同じ要素動作が複数回繰り返されている場合や、半分だけの場合は、その要素動作のＭＯＤ値にそれらの繰り返し回数を乗じて合計を求める。尚、行為コマンドが条件判断付きコマンドの場合には、歩行動作、姿勢変更の夫々の有無に応じて各別に要素動作の各ＭＯＤ値を合計して動作時間を算出する。また、動作時間に代えて動作速度を設定する行為コマンドの場合は、ＭＯＤ値及びＭＯＤ値の決定に使用したコンピュータマネキンの重心移動距離等の変位情報から動作速度を算出する。例えば、「Ｒｅａｃｈ」コマンドの歩行動作において、歩行速度を入力するように設定されている場合が相当する。

動作時間情報変更部１５は、図１０に示す動作時間算出ステップに含まれる動作時間情報変更ステップを前記コンピュータ上で実行することにより実現される。動作時間情報変更ステップにおいて、入力部１１に入力された時系列データの各行為コマンドに対して動作時間や動作速度等の動作時間情報を、デフォルト値設定部１２が設定したデフォルト値から、動作時間情報導出部１４が算出した動作時間情報に変更して、行動生成システム１０及び心臓循環器系モデル６に出力する。この結果、行動生成システム１０は、人手によって当該動作時間情報を入力することなく、動作時間算出手段２によって算出された動作時間情報によって行為コマンドの時系列データを処理して、コンピュータマネキンの行動を生成し、コンピュータ画面上の仮想空間内にその行動を可視化することができる。更に、心臓循環器系モデル６は後述する要領で、行動生成システム１０で生成されるコンピュータマネキンの行動に対する血圧及び心拍数の時間的変化を算出することにより当該行動の心臓負担評価を行うことができる。

次に、本発明装置１を用いた血圧及び心拍変動のシミュレーション結果を説明する。心臓循環器系モデル６の精度確認のために、３つの運動タイプの基本動作について実験データと比較を行った。等尺性収縮運動の比較結果を図１１及び図１２に、等張性収縮運動の比較結果を図１３及び図１４に、上下移動運動の比較結果を図１５及び図１６に示す。

図１１は、等尺性収縮運動を１００秒時点で開始した（安静時から％ＭＶＣが４０％に上昇した）場合の血圧変動のシミュレーション結果と実験結果を、図１２はそのときの心拍変動を夫々示している。

図１３は歩行動作を２９０秒時点で開始した（ＭＥＴ値が１．５から３.３に変化した）場合の血圧変動のシミュレーション結果と実験結果を、図１４はそのときの心拍変動を夫々示している。

図１５は立ち上がり動作を２９０秒時点で開始した場合の血圧変動のシミュレーション結果と実験結果を、図１６はそのときの心拍変動を夫々示している。尚、人体特性情報として、年齢３７歳、性別女性、安静時収縮期血圧１００（ｍｍＨｇ）、安静時拡張期血圧１００（ｍｍＨｇ）、安静時心拍数７０（回／分）を夫々想定した。

このように血圧及び心拍ともに実測値とシミュレーション結果がよく一致している。これは入力部に入力された安静時血圧値と、血管抵抗算出部により算出された血圧値をもとに血管抵抗算出部で血管抵抗値を個人に適合するように補正したためである。また、Ｗｉｎｄｋｅｓｓｅｌモデルを適用したことにより血圧が連続波形データとして得られるので拡張期血圧と収縮期血圧を各々算出することも可能となった。更に、心拍数、１回拍出量、血管抵抗等の算出を運動タイプ別に適切にモデル化したことにより、実測値とシミュレーション結果の一致が図られている。

次に、本発明装置１の理解を容易にする為に、本実施形態で想定される行動生成システム１０について説明する。図１７に示すように、行動生成システム１０は、作業記述部４１、行為選択部４２、一つまたは複数の行為ファイル４３、人データベース４４、物データベース４５、動作決定ルール４６、姿勢データベース４７、及び、可視化部４８の各部で構成されている。

尚、行動生成システム１０は、従来の技術の項で説明した既存のコンピュータマネキンの行動生成システム（コンピュータマネキンの取る目標姿勢を予めマウス等のコンピュータの入力装置を用いてコンピュータ画面上で作成しておき、各目標姿勢間の動作を、例えばインバースキネマティクス等の動作合成アルゴリズムで生成し、別途入力した動作時間でコンピュータマネキンをコンピュータ画面上の仮想空間内で動作させるべく可視化（アニメーション）を行う）をベースに、作業動作入力の簡易化、それを実現するための行為コマンド、特に条件判断付き行為コマンドの導入を図り、行為コマンドの実行に必要な人データベース４４、物データベース４５、動作決定ルール４６等を新たに構成しているものを想定する。但し、行動生成システム１０として、条件判断付き行為コマンドを使用しないシステムであっても構わない。

作業記述部４１は、コンピュータマネキンにさせる作業動作を入力する入力手段である。機能としては、作業記述用のＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）をコンピュータ画面上に提供し、オペレータのマウス操作やキー入力操作等により「ヒューマン」、「場所」、「目標物」、「目的」が順に指定されると、一連の作業動作を自動的に定義して、コンピュータマネキンの対象物に対する動作の概略を規定した入力データを生成する。

ここで、「ヒューマン」はコンピュータマネキンの名称を指定するもので、具体的には、フィギュアファイル名を指定する。コンピュータマネキンの「目的」は、コンピュータマネキンにさせる作業動作の種別を規定するものであり、「目標物」は、指定された目的で特定される動作の直接の対象物である。また、「場所」は、指定された目的で特定される動作を、指定された目標物に対して行う「場所」であり、当該目的動作に付随する一連の動作に含まれる行為において、直接の対象物となる場合がある。例えば、「場所」が「冷蔵庫の上段」であり、「目的」が「取り出す」である場合に、「取り出す」という目的動作に付随する後述する各種行為の対象物が「冷蔵庫の上扉」であることが、「場所」によって定義づけられる。従って、コンピュータマネキンの動作の対象となる対象物として、「目標物」と「場所」が指定される。

尚、指定された「ヒューマン」、「場所」の特性を人データベース４４、物データベース４５から参照し、図１８に示すように、指定されたヒューマンが持っている物、及び、指定された場所にある物を「目標物」の候補として自動的にリストアップするように構成され、「目標物」の指定の簡易化が図られている。更に、図１８に示すように、「目的」の指定も、指定された目標物の特性の一つとして設定されているアフォード動作を物データベース４５から参照し、その目標物に適した「目的」動作を自動的にリストアップするように構成され、「目的」の指定の簡易化が図られている。ここで、アフォードとはＪ．ギブソンが提唱した認知科学や人工知能分野で注目されているアフォーダンス理論（知覚理論）における概念で、物体がその物体に作用する主体に対して行為を引き出すことを意味している。

行為選択部４２は、作業記述部４１で生成された入力データの「目的」で特定される動作を、９種類の「行為」の中から選択された複数の「行為」を組み合わせて定義する。ここで、９種類の「行為」は、「Ｒｅａｃｈ」、「握る」、「移動」、「離す」、「姿勢」、「見る」、「引く」、「置く」、「点火」という九つの行為コマンドを用いて選択される。各行為コマンドの概略は既に説明した通りである。

ここで、各行為コマンドの動作主体たるコンピュータマネキンは、入力データの「ヒューマン」で指定されたコンピュータマネキンであり、入力データの「目標物」で直接的に指定された対象物或いは入力データの「場所」で間接的に指定された対象物が、各行為コマンドで特定される行為の対象物となる。つまり、各行為コマンドにおいて、「ヒューマン」で指定されたコンピュータマネキンの所定人体部位がその対象物に対して所定の動作を実行することになる。

行為選択部４２は、作業記述部４１で生成された入力データで特定される動作を、上述した９つの行為コマンドを用いて定義し、行為ファイル４３として行動生成システム１０に付属する所定の記憶装置内に保存する。行為ファイル４３を構成するデータ項目として、入力データで特定される目的動作、場所、目標物の他、時系列に並べられた各行為コマンドについて、実行順序を示す番号、行為コマンド名、各行為の動作対象となる対象物（一般には場所または目標物の何れか）、動作時間を夫々一組にして入力される。但し、「Ｒｅａｃｈ」コマンド、「置く」コマンドの動作時間は、タッチ動作または置く動作、歩行動作、姿勢変更に分割して指定する。また、動作時間に代えて動作速度を指定するようにしても構わない。これらの動作時間や動作速度等の動作時間情報は、動作時間算出手段２の動作時間情報変更部１５によって変更された動作時間情報が行為選択部４２に入力される。尚、行為ファイル４３として最終的に保存される前の段階では、動作時間算出手段２に対して変位情報を提供するために、動作時間情報として、動作時間算出手段２のデフォルト値設定部１２によって設定されたデフォルト値が入力される。

このように生成された行為ファイル４３を順次前記記憶装置内に蓄積することで、登録済みの行為ファイル４３に合致する入力データが作業記述部４１で生成された場合に、行為選択部４２は当該行為ファイル４３を読み出して、その行為ファイル中の各行為コマンドを逐次実行すれば良く、シミュレーション時間の低減が図られる。

人データベース４４は、行為選択部４２の処理において必要なコンピュータマネキンの特性に関するデータを定義する。人データベース４４を構成するデータ項目は、例えば、名称、各人体部位の寸法（身長、手足の長さ等）、各人体部位の位置（重心等）筋力レベル、利き腕（利き手）等である。名称は入力データのヒューマンで指定されたコンピュータマネキンの名称に対応し、フィギュアファイル名を指定する。筋力レベルは、コンピュータマネキンの腕の筋力レベルを規定するもので、本実施形態の場合は、例えば弱い、普通、強いの三段階で規定し、夫々に数字の１，２，３が割り当てられている。利き腕は、コンピュータマネキンの利き腕が左右何れであるかを指定するもので、本実施形態の場合は、右に０、左に１を割り当てている。

物データベース４５は、行為選択部４２の処理において必要な対象物（目標物、場所）の特性に関するデータを定義する。物データベース４５を構成するデータ項目は、例えば、名称、位置、置く可能性、質量、軌道規則、持ち方、移動可能性、握り方、状況等である。

名称は目標物や場所で指定される対象物のフィギュアファイル名を指定する。
位置は、対象物のどの面が下面かを指定する接地面、接触点（握り点）、立ち位置等の位置関係を指定する。置く可能性は、その対象物がどこかに置かれる可能性の有無を指定する。軌道規則はその対象物が移動する時の軌道規則の有無を指定する。持ち方はその対象物が左右何れの手で持つべきかを指定する。例えば、
どちらの手でも構わない場合は０、利き手に限定される場合は１、逆手に限定される場合は２、両手に限定される場合は３のように四通りに区分する。更に、右手或いは左手に限定する場合を加えても構わない。移動可能性はその対象物が移動可能か否かを指定する。握り方はその対象物の握り方を定義するもので、その対象物を把持するときの手の形を表すデータを姿勢データベース４７から検索可能な握り方名を指定する。状況は対象物の状態を表すもので対象物に応じて設定される。例えば、対象物がコップの場合では液体の有無、また、対象物が冷蔵庫の場合では扉の開閉状態等が設定できる。

更に、物データベース４５は、オプションとして対象物がアフォードする動作を設定できる。例えば、缶の場合に「取り出す」等を指定すると、作業記述部４１で「目標物」に缶が指定されると、「目的」の候補として「取り出す」がリストアップされる。また、上記以外にもアフォード動作を設定することで、動作の記述の簡易化が図れる。

姿勢データベース４７は、行為選択部４２の処理において利用される、握り方名と手の形との関連、及び、姿勢名と姿勢ファイルとの関連を定義する。

可視化部４８は行為選択部４２で定義された一連の動作のアニメーションを作成する。つまり、作業記述部４１で指定されたコンピュータマネキンの動作を、
行為選択部４２で定義された行為コマンドの時系列の組み合わせに従って、或いは、登録された行為ファイル４３に記述されている行為コマンドの時系列の組み合わせに従って、具体的な動作を所定の合成アルゴリズムによって合成してコンピュータ画面上の仮想空間内に表示させる。具体的な動作の合成処理は既存の行動生成システムの機能を使用するので、詳細な説明は割愛する。

可視化部４８は、アニメーションを作成する前に各行為の所要時間を指定するように構成されており、指定された行為所要時間に基づいてアニメーションを作成する。

行動生成システム１０は、ハードウェアとしては、高解像度モニタを備えた３次元コンピュータグラフィックス描画機能の有するコンピュータシステム上で動作する。人データベース４４、物データベース４５、動作決定ルール４６、姿勢データベース４７は、行動生成システム１０に付属する所定の記憶装置に格納されている。ソフトウェアとしては、ベースに一般的なＯＳ（オペレーティングシステム）とベースとなる行動生成システム及び動作合成アルゴリズムが存在し、
作業記述部４１、行為選択部４２、可視化部４８が上記コンピュータ上でソフトウェア処理によって実現される。具体的には、上記で説明した各部４２，８の処理を、人データベース４４、物データベース４５、動作決定ルール４６、姿勢データベース４７等を必要に応じて読み書きしながら実行する本発明に係るコンピュータマネキン用の行動生成用プログラムの各処理に対応するプログラムステップが、上記コンピュータによって適時実行されることで、作業記述部４１、行為選択部４２、可視化部４８が構成される。

以下に別実施形態を説明する。

〈１〉上記実施形態では、運動タイプ特定手段４は、各行為コマンド、条件判断付きコマンドの場合は各要素コマンドに対して一つの運動タイプを割り当てていたが、人体を上肢下肢に分けて、または、上肢を更に左右に分けて、変位情報に基づいて部位毎に運動タイプを割り当てるようにして精度の向上を図るようにするのも好ましい。この場合、心臓循環器系モデル６の１回拍出量算出部２６、血管抵抗算出部２７、血圧変動算出部２８、血圧算出部２９が夫々の出力値を計算する場合に、分割した人体部位毎に異なる運動タイプで算出した結果を加重平均する等の処理を行うようにするのも好ましい。更に、運動タイプとして、上記３タイプに限定されるものではない。

〈２〉心臓循環器系モデル６は、必ずしも上記実施形態の構成に限定されるものではない。例えば、心臓循環器系モデル６の内の特定の運動タイプに特化した心臓循環器系モデルとしても構わない。更に、心臓循環器系モデル６の算出式中の関数、及び、そのパラメータ、係数、定数等は、本実施形態の組み合わせに限定されるものではなく、適宜変更しても構わない。

〈３〉上記実施形態では、運動強度特定手段３は図２及び図３に基づいて、ＭＥＴ値や％ＭＶＣ値を割り当てる場合を示したが、図２中の各ＭＥＴ値及び％ＭＶＣ値は、適宜変更可能である。更に、上記実施形態では、運動タイプが等張性収縮運動の場合の運動強度指標としてＭＥＴＳを用いたが、ＲＭＲ等の他の運動強度指標を用いても構わない。この場合、使用する心臓循環器系モデル６は入力データとしてＲＭＲ等を受け付けるモデルに変更する必要がある。

〈４〉上記各実施形態では、ＰＴＳ法としてＭＯＤＡＰＴＳ法を用いたが、ＭＴＭ法等の他のＰＴＳ法を用いても構わない。この場合、要素動作は使用するＰＴＳ法に規定された使用することになり、所要時間値の算出手法もそのＰＴＳ法に準拠して行うことになり、ＰＴＳ適用部１３のＭＯＤ値導出部１６の具体的な構成は、当該ＰＴＳ法の算出基準に合わせて変更する。

〈５〉上記各実施形態では、動作時間算出手段２の動作時間算出の対象となる行為コマンドは、行動生成システム１０の行為コマンドを想定したが、コンピュータマネキンの一連の作業を記述可能なコマンドであれば、上記実施形態で例示した行為コマンドに限定されるものではない。

〈６〉ＭＯＤ値導出部１６におけるＭＯＤ値導出のための判定基準、つまり、変位情報とＭＯＤ値の関係は、上記各実施形態のものに限定されるものではない。例えば、ＭＯＤ値として、ＭＯＤＡＰＴＳ法で規定された整数値に限らず、小数点以下の値を含むようにしても構わない。

本発明に係る心臓負担評価装置の一実施形態を示すブロック構成図 行為コマンドから運動強度指標への第１変換テーブル、行為コマンドから運動タイプへの第２変換テーブルを一括表示する一覧図 個人特性情報の年齢・性別と最大筋力の対応関係を示す図 本発明に係る心臓循環器系モデルの一実施形態を示すブロック構成図 心臓循環器系モデルの一部を構成する心拍数補正量判定表 心臓循環器系モデルの一部を構成する最大酸素摂取量係数判定表 心臓循環器系モデルの一部を構成する補正係数Ｅの変化量判定表 心臓循環器系モデルの一部を構成する大動脈コンプライアンスＫの変化量判定表 動作時間算出手段の一実施形態を示すブロック構成図 心臓負担評価プログラムの動作時間情報算出ステップの処理手順を示す流れ図 等尺性収縮運動時の心臓循環器系モデルによるシミュレーション結果と実験結果を示す血圧波形図 等尺性収縮運動時の心臓循環器系モデルによるシミュレーション結果と実験結果を示す心拍波形図 等張性収縮運動時の心臓循環器系モデルによるシミュレーション結果と実験結果を示す血圧波形図 等張性収縮運動時の心臓循環器系モデルによるシミュレーション結果と実験結果を示す心拍波形図 上下移動運動時の心臓循環器系モデルによるシミュレーション結果と実験結果を示す血圧波形図 上下移動運動時の心臓循環器系モデルによるシミュレーション結果と実験結果を示す心拍波形図 行動生成システムの一実施形態を示すブロック構成図 作業記述用の入力データの入力項目を説明する説明図

符号の説明

１： 本発明に係る心臓負担評価装置
２： 動作時間算出手段
３： 運動強度特定手段
４： 運動タイプ特定手段
５： 個人特性入力手段
６： 心臓循環器系モデル
１０： 行動生成システム
１１、２０： 入力部
１２： デフォルト値設定部
１３： ＰＴＳ適用部
１４： 動作時間情報導出部
１５： 動作時間情報変更部
１６： ＭＯＤ値導出部
１７： 移動動作判定部
１８： 歩数計算部
２１： 必要酸素摂取量算出部（必要酸素摂取量算出手段）
２２： 化学受容器部
２３： 神経応答部
２４： 心拍数算出部（心拍数算出手段）
２５： 心拍出量算出部
２６： １回拍出量算出部（１回拍出量算出手段）
２７： 血管抵抗算出部
２８： 酸素摂取量算出部（酸素摂取量算出手段）
２９： 血圧算出部（血圧算出手段）
４１： 作業記述部
４２： 行為選択部
４３： 行為ファイル
４４： 人データベース
４５： 物データベース
４６： 動作決定ルール
４７： 姿勢データベース
４８： 可視化部

Claims (15)

1. 予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、
   必要酸素摂取量を時系列に沿って算出する必要酸素摂取量算出手段と、酸素摂取量を時系列に沿って算出する酸素摂取量算出手段と、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、
   前記必要酸素摂取量算出手段は、前記運動強度指標の１つである代謝当量を示すＭＥＴ値から必要酸素摂取量を算出し、
   前記酸素摂取量算出手段は、前記心拍数算出手段が算出した心拍数と前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量から心拍出量を算出して、前記心拍出量に基づき酸素摂取量を算出し、
   前記心拍数算出手段は、前記運動タイプが等張性収縮運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記必要酸素摂取量算出手段が算出した必要酸素摂取量と前記酸素摂取量算出手段が算出した酸素摂取量との差分とに基づいて心拍数を算出し、前記運動タイプが等尺性収縮運動の場合に、前記個人特性情報の１つである安静時心拍数に対する時間の経過とともに変化する心拍数変化率を、前記運動強度指標の１つである最大筋収縮率に基づき算出して、前記安静時心拍数と前記心拍数変化率から心拍数を算出し、前記運動タイプが心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記血圧算出手段が算出した血圧と前記個人特性情報の１つである安静時血圧の差分に基づき心拍数を算出し、
   前記血圧算出手段は、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、
   前記１回拍出量算出手段は、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出することを特徴とする心臓循環器系モデル。
2. 予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、
   心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、
   前記心拍数算出手段は、前記運動タイプが等尺性収縮運動の場合に、前記個人特性情報の１つである安静時心拍数に対する時間の経過とともに変化する心拍数変化率を、前記運動強度指標の１つである最大筋収縮率に基づき算出して、前記安静時心拍数と前記心拍数変化率から心拍数を算出し、
   前記血圧算出手段は、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、
   前記１回拍出量算出手段は、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出することを特徴とする心臓循環器系モデル。
3. 前記心拍数算出手段は、前記運動タイプが等尺性収縮運動の場合で、且つ、最大筋収縮率が直前の動作より増加する場合に、前記心拍数変化率として、前記最大筋収縮率に基づき算出される心拍数増加率係数と前記等尺性収縮運動の動作開始からの経過時間とともに単調増加する時間関数の積で表されるものを用いて、前記安静時心拍数と、前記安静時心拍数に前記心拍数変化率を乗じた心拍数増加量の和として心拍数を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の心臓循環器系モデル。
4. 前記心拍数算出手段は、前記運動タイプが等尺性収縮運動から等尺性収縮運動へ変化する場合で、且つ、最大筋収縮率が直前の動作より減少する場合に、前記心拍数変化率として、前記最大筋収縮率に基づき算出される心拍数増加率係数の前記直前の動作との差分と前記等尺性収縮運動の動作開始からの経過時間とともに単調減少する時間関数の積で表されるものを用いて、前記安静時心拍数と前記直前の動作における前記心拍数増加率係数とから算出される前記直前の動作における安定心拍数と、前記安静時心拍数に前記心拍数変化率を乗じた心拍数減少量の和として心拍数を算出することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の心臓循環器系モデル。
5. 前記心拍数増加率係数は、前記最大筋収縮率が所定値以下では０で、前記所定値以上では、前記最大筋収縮率の増加とともに単調増加する関数で表されることを特徴とする請求項３または４に記載の心臓循環器系モデル。
6. 前記心拍数増加率係数は、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作が下半身動作と上半身動作で、異なる関数によって表されることを特徴とする請求項５に記載の心臓循環器系モデル。
7. 前記１回拍出量算出手段は、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作の開始により前記最大筋収縮率が増加した場合に、前記安静時１回拍出量と、前記安静時１回拍出量に時間の経過とともに増大する時間増加型１回拍出量増加率を乗じた時間増加型１回拍出量増加量の和として１回拍出量を算出し、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作の開始により前記最大筋収縮率が減少した場合に、前記安静時１回拍出量と、前記安静時１回拍出量に時間の経過とともに減少する時間減少型１回拍出量増加率を乗じた時間減少型１回拍出量増加量の和として１回拍出量を算出することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の心臓循環器系モデル。
8. 前記血圧算出手段は、前記運動タイプが等尺性収縮運動の動作が安静時より開始した場合に、前記血管抵抗として、前記個人特性情報の１つである安静時血管抵抗を用いることを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の心臓循環器系モデル。
9. 予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、
   心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、
   前記心拍数算出手段は、前記運動タイプが心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記血圧算出手段が算出した血圧と前記個人特性情報の１つである安静時血圧の差分に基づき心拍数を算出し、
   前記血圧算出手段は、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、
   前記１回拍出量算出手段は、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出することを特徴とする心臓循環器系モデル。
10. 前記１回拍出量算出手段は、前記運動タイプが前記上下移動運動の場合に、動脈圧と動脈血液量と動脈血流量を時系列に沿って算出する動脈モデルと、静脈圧と静脈血液量と静脈血流量を時系列に沿って算出する静脈モデルと、肺循環血圧と肺循環血液量と肺循環血流量を時系列に沿って算出する肺循環モデルとを用いて前記肺循環血圧を算出し、前記肺循環血圧と前記安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出することを特徴とする請求項１または９に記載の心臓循環器系モデル。
11. 前記血圧算出手段は、前記運動タイプが前記上下移動運動の動作が他の運動タイプの動作後に開始した場合に、前記血管抵抗として、前記他の運動タイプの動作時に算出された前記上下移動運動の動作開始直前の血管抵抗を用いることを特徴とする請求項１、９及び１０の何れか１項に記載の心臓循環器系モデル。
12. 予め設定された複数種の人体の動作における血圧及び心拍数を時系列に沿ってコンピュータ処理によって算出する心臓循環器系モデルであって、
    必要酸素摂取量を時系列に沿って算出する必要酸素摂取量算出手段と、酸素摂取量を時系列に沿って算出する酸素摂取量算出手段と、心拍数を時系列に沿って算出する心拍数算出手段と、血圧を時系列に沿って算出する血圧算出手段と、１回拍出量を時系列に沿って算出する１回拍出量算出手段と、前記動作の運動タイプと運動強度指標、及び、前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付ける入力部とを有し、
    前記必要酸素摂取量算出手段は、前記運動強度指標の１つである代謝当量を示すＭＥＴ値から必要酸素摂取量を算出し、
    前記酸素摂取量算出手段は、前記心拍数算出手段が算出した心拍数と前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量から心拍出量を算出して、前記心拍出量に基づき酸素摂取量を算出し、
    前記心拍数算出手段は、前記運動タイプが等張性収縮運動の場合に、所定時間単位前に算出した心拍数と、前記必要酸素摂取量算出手段が算出した必要酸素摂取量と前記酸素摂取量算出手段が算出した酸素摂取量との差分とに基づいて心拍数を算出し、
    前記血圧算出手段は、前記心拍数算出手段が算出した心拍数、前記１回拍出量算出手段が算出した１回拍出量、及び、血管抵抗に基づいて血圧を算出し、
    前記１回拍出量算出手段は、安静時１回拍出量に基づいて１回拍出量を算出することを特徴とする心臓循環器系モデル。
13. 人体の動作に対する心臓負担評価をコンピュータ処理によって行う心臓負担評価装置であって、
    前記人体の動作を複数種の行為コマンドを時系列で組み合わせてコンピュータマネキンの対象物に対する一連の動作によって定義して、前記行為コマンドで特定される前記コンピュータマネキンの前記動作をコンピュータ仮想空間上で可視化する行動生成システムに対して、前記行為コマンドで特定される各動作の動作時間情報を算出する動作時間算出手段と、
    前記行為コマンドで特定される各動作の運動強度指標を導出する運動強度特定手段と、
    前記行為コマンドで特定される各動作に対して、血液循環作用に与える影響が相異なる複数の運動タイプの内の少なくとも一つを割り当てる運動タイプ特定手段と、
    前記動作時間算出手段で算出された前記動作時間情報と、前記運動強度特定手段で特定された前記運動強度指標と、前記運動タイプ特定手段で特定された前記運動タイプと前記人体の血液循環作用に影響を与える個人特性情報を入力データとして受け付け、前記行為コマンドで特定される動作に伴う血圧及び心拍数を時系列に沿って算出可能な心臓循環器系モデルを備えており、
    前記心臓循環器系モデルが、請求項１〜１２の何れか１項に記載の心臓循環器系モデルであることを特徴とする心臓負担評価装置。
14. 前記複数の運動タイプが、等尺性収縮運動、等張性収縮運動、及び、心臓位置の急激な上下移動を伴う上下移動運動の少なくとも３タイプを備えてなることを特徴とする請求項１３に記載の心臓負担評価装置。
15. 人体の動作に対する心臓負担評価を所定のコンピュータ上で実行するための心臓負担評価プログラムであって、
    請求項１〜１２の何れか１項に記載の前記心臓循環器系モデルにおける前記各手段及び前記各モデルの機能を前記コンピュータ上で実現するためのプログラムステップを含む心臓負担評価プログラム。

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