JP2005198829A - 生体情報解析装置、生体情報解析方法、制御プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成で、睡眠中の生体情報の時間的推移により手軽に睡眠状態を判断し、あるいは起床後の体調を判断する。
【解決手段】生体情報解析装置１は、脈拍センサ３０および体動センサ３０２または血圧、体温、あるいは呼吸数のいずれかの生体情報により睡眠中の生体情報を検出し、ＭＰＵ３０８は、睡眠中の生体情報の時間的推移を曲線で近似させ、得られた曲線のパターンに基づいて睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測し、判断する。
【選択図】図６

Description

本発明は、生体情報解析装置、生体情報解析方法、制御プログラムおよび記録媒体に係り、特に睡眠状態およびその影響を把握することが可能な生体情報解析装置、生体情報解析方法、制御プログラムおよび記録媒体に関する。

従来より睡眠中に脈拍などの生体情報を計測する装置が提案されている（例えば、特許文献１ないし特許文献３参照）。
特開昭６３−２８３６６２３号公報 特開平１−２８８２３０号公報 特開平１−２８８２３３号公報

しかしながら、上記従来の公報記載の技術は、睡眠中の生体情報を以下に正確に測定するかという課題を解決するものであり、睡眠中の生体情報をどのように利用するかについては、明確に提案されていない。
そこで、本発明の目的は、睡眠中に測定した生体情報の利用を図るべく生体情報を解析する生体情報解析装置、生体情報解析方法、制御プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

上記課題を解決するため、生体情報解析装置は、睡眠中の生体情報を数値化させて生体情報値として検出する生体情報検出部と、
前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測する解析部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈拍検出部は、眠中の生体情報値を検出する。
これにより解析部は、睡眠中の生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測する。
この場合において、前記解析部は、前記睡眠中における前記生体情報値の平均値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するようにしてもよい。

また、前記解析部は、前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移を曲線で近似させ、得られた近似曲線のパターンに基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するようにしてもよい。
さらに、前記解析部は、前記近似曲線の極小値の最小値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するようにしてもよい。
さらにまた、前記解析部は、前記近似曲線において就寝時あるいは起床時の生体情報値よりも睡眠時の生体情報値の極大値の生体情報値が大きい場合に、前記睡眠状態に異常があったものと判断するようにしてもよい。

また、前記解析部は、前記近似曲線における極大値近傍の傾きが所定の基準傾きよりも大きい場合に、前記睡眠状態に異常があったものと判断するようにしてもよい。
さらに、前記生体情報検出部は、生体情報信号を出力する生体情報センサと、前記生体情報信号について周波数分析を行う周波数分析部と、前記周波数分析部における周波数分析結果から候補スペクトルを抽出し、生体情報値を算出する生体情報値算出部と、を備えるようにしてもよい。
さらにまた、前記生体情報は、脈拍、血圧、体温あるいは呼吸のいずれかであり、対応する前記生体情報値は、脈拍数、血圧値、体温値あるいは呼吸数のいずれかであるようにしてもよい。

また、生体情報解析方法は、睡眠中の生体情報を数値化させて生体情報値として検出する脈拍検出過程と、前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測する解析過程と、を備えたことを特徴としている。
この場合において、前記解析過程は、前記睡眠中の前記生体情報値の平均値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するようにしてもよい。
また、前記解析過程は、前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移を曲線で近似させ、得られた近似曲線のパターンに基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するようにしてもよい。
さらに、前記解析過程は、前記近似曲線の極小値の最小値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するようにしてもよい。

さらにまた、前記解析過程は、前記近似曲線において就寝時あるいは起床時の生体情報値よりも睡眠時の生体情報値の極大値の生体情報値が大きい場合に、前記睡眠状態に異常があったものと判断するようにしてもよい。
また、前記生体情報は、脈拍、血圧、体温あるいは呼吸のいずれかであり、対応する前記生体情報値は、脈拍数、血圧値、体温値あるいは呼吸数のいずれかであるようにしてもよい。
また、コンピュータにより生体情報解析装置を制御するための制御プログラムは、睡眠中の生体情報値を検出させ、前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断させ、あるいは、睡眠後の体調を予測させる、ことを特徴としている。
この場合において、前記生体情報は、脈拍、血圧、体温あるいは呼吸のいずれかであり、対応する前記生体情報値は、脈拍数、血圧値、体温値あるいは呼吸数のいずれかであるようにしてもよい。
また、上記制御プログラムをコンピュータ読取可能な記録媒体に記録するようにすることも可能である。

本発明によれば、簡易な装置構成で手軽に人の睡眠状態あるいは起床後の体調を判断することができる。

次に本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、実施形態の生体計測機器の構成を示す説明図である。本実施形態においては、生体情報として脈拍を用い、生体情報値として脈拍数を検出するものとする。
生体情報解析装置１は、大別すると、腕時計構造を有する装置本体１０と、この装置本体１０に接続されるケーブル２０と、このケーブル２０の先端側に設けられた脈拍センサ３０と、を備えて構成されている。
ケーブル２０の一端側にはコネクタピース８０が構成されている。このコネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成されているコネクタ部７０に対して着脱自在に構成されている。
装置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻きついてその６時方向で固定されるリストバンド１２が設けられている。このリストバンド１２によって、装置本体１０は、腕に着脱自在に装着される。

図２は、生体情報解析装置の脈拍センサ３０近傍の断面図である。
脈拍センサ３０は、センサ固定用バンド４０によって遮光された状態で人差し指の根元から指関節までの間に装着されている。このように、脈拍センサ３０を指の根元に装着することにより、ケーブル２０が短くて済むので、ケーブル２０は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根元の温度は比較的低下しない。従って、指の根元に脈拍センサ３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できるのである。

図３は、生体情報解析装置１の装置本体１０を、リストバンドやケーブルなどを外した状態で示す平面図、図４は、生体情報解析装置１を腕時計における３時の方向からみた側面図である。
図３において、装置本体１０は、樹脂製の時計ケース１１（本体ケース）を備えている。時計ケース１１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、及び脈拍数などの脈波情報などを表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置１３（表示装置）が設けられている。
液晶表示装置１３には、表示面の左上側に位置する第１のセグメント表示領域１３１、右上側に位置する第２のセグメント表示領域１３２、右下側に位置する第３のセグメント表示領域１３３、及び左下側に位置するドット表示領域１３４が構成されており、ドット表示領域１３４では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
時計ケース１１の内部には、ピッチを求めるための体動センサ３０２（図６参照）が内蔵されており、この体動センサ３０２としては、加速度センサなどを用いることができる。

また、時計ケース１１の内部には、各種の制御やデータ処理を行う制御部５が設けられている。
この制御部５は、体動センサ３０２による検出結果（体動信号）および脈拍センサ３０による検出結果（脈波信号）に基づいて睡眠中の脈拍数の時間的推移に基づく、測定対象者であるユーザの睡眠状態あるいは本日の体調を判別し、必要に応じて液晶表示装置１３で表示する。
この場合において、制御部５には、計時回路も構成されているため、通常時刻なども液晶表示装置１３に表示可能となっている（図１４、図１５参照）。
また、時計ケース１１の外周部には、入力装置１１０（図６参照）を構成し、時刻合わせや表示モードの切り換えなどの外部操作を行うためのボタンスイッチ１１１〜１１５が設けられている。また、時計ケースの表面には、同じく、入力装置１１０（図６参照）を構成する、大きめのボタンスイッチ１１６、１１７が構成されている。

生体情報解析装置１の電源は、時計ケース１１に内蔵されているボタン形の小型の電池５９であり、ケーブル２０は、電池５９から脈拍センサ３０に電力を供給するとともに、脈拍センサ３０の検出結果を時計ケース１１の制御部５に入力している。
生体情報解析装置１では、その機能を増やすにともなって、装置本体１０を大型化する必要がある。しかしながら、装置本体１０には、腕に装着されるという制約があるため、装置本体１０を腕時計における６時及び１２時の方向に向けては拡大できない。
そこで、本実施形態では、装置本体１０には、３時及び９時の方向における長さ寸法が６時及び１２時の方向における長さ寸法よりも長い横長の時計ケース１１を用いてある。
この場合において、リストバンド１２は、３時の方向側に偏った位置で接続しているため、リストバンド１２からみると、腕時計における９時の方向には、３時の方向とは異なり張出部分１０１が設けられている。従って、横長の時計ケース１１を用いたわりには、手首を自由に曲げることができ、また、転んでも手の甲を時計ケース１１にぶつけたりすることもない。

時計ケース１１の内部において、電池５９に対して９時の方向には、ブザー用の偏平な圧電素子５８が配置されている。電池５９は、圧電素子５８に比較して重いため、装置本体１０の重心位置は、３時の方向に偏った位置にある。この重心が偏っている側にリストバンド１２が接続しているので、装置本体１０を腕に安定した状態で装着できる。また、電池５９と圧電素子５８とを平面方向に配置してあるため、装置本体１０を薄型化できる。
これとともに、図４に示すように、裏面部１１９に電池蓋１１８を設けることによって、ユーザは、電池５９を簡単に交換できる。
図４において、時計ケース１１の１２時の方向には、リストバンド１２の端部に取り付けられた止め軸１２１を保持するための連結部１０５が形成されている。時計ケース１１の６時の方向には、腕に巻かれたリストバンド１２が長さ方向の途中位置で折り返されるとともに、この途中位置を保持するための留め具１２２が取り付けられる受け部１０６が形成されている。

装置本体１０の６時の方向において、裏面部１１９から受け部１０６に至る部分は、時計ケース１１と一体に成形されて裏面部１１９に対して約１１５［゜］の角度をなす回転止め部１０８になっている。すなわち、リストバンド１２によって装置本体１０を左の手首Ｌ（腕）の上面部Ｌ１（手の甲の側）に位置するように装着したとき、時計ケース１１の裏面部１１９は、手首Ｌの上面部Ｌ１に密着する。これと並行して、回転止め部１０８は、橈骨Ｒのある側面部Ｌ２に当接する。
この状態で、装置本体１０の裏面部１１９は、橈骨Ｒと尺骨Ｕを跨ぐ感じになる。これとともに、回転止め部１０８と裏面部１１９との屈曲部分１０９から回転止め部１０８にかけては、橈骨Ｒに当接する感じになる。このように、回転止め部１０８と裏面部１１９とは、約１１５°という解剖学的に理想的な角度をなしているため、装置本体１０を矢印Ａまたは矢印Ｂの方向に回そうとしても、装置本体１０は、腕Ｌの周りを不必要にずれることがない。
また、裏面部１１９及び回転止め部１０８によって腕の回りの片側２ヵ所で装置本体１０の回転を規制するだけである。このため、腕が細くても、裏面部１１９及び回転止め部１０８は確実に腕に接するので、回転止め効果が確実に得られる。さらに、腕が太くても窮屈な感じがない。

図５は、実施形態の脈拍センサ３０の断面図である。
図５において、脈拍センサ３０は、そのケース体としてのセンサ枠３６の裏側に裏蓋４０２が被されることによって、内側に部品収納空間４００が構成されている。部品収納空間４００の内部には、回路基板３５が配置されている。回路基板３５には、ＬＥＤ３１、フォトトランジスタ３２、その他の電子部品が実装されている。脈拍センサ３０には、ブッシュ４９３によってケーブル２０の端部が固定され、ケーブル２０の各配線は、各回路基板３５のパターン上にはんだ付けされている。ここで、脈拍センサ３０は、ケーブル２０が指の根元側から装置本体１０の側に引き出されるようにして指に取り付けられる。従って、ＬＥＤ３１及びフォトトランジスタ３２は、指の長さ方向に沿って配列されることになり、そのうち、ＬＥＤ３１は指の先端側に位置し、フォトトランジスタ３２は指の根元の方に位置する。このように配置すると、外光がフォトトランジスタ３２に届きにくいという効果がある。

脈拍センサ３０では、センサ枠３６の上面部分（実質的な脈波信号検出部）にガラス板からなる透光板３４によって光透過窓が形成されている。そして、この透光板３４に対して、ＬＥＤ３１及びフォトトランジスタ３２は、それぞれ発光面及び受光面を透光板３４の方に向けている。このため、透光板３４の外側表面４４１（指表面との接触面／センサ面）に指表面を密着させると、ＬＥＤ３１は、指表面の側に向けて光を発する。これとともに、フォトトランジスタ３２は、ＬＥＤ３１が発した光のうち指の側から反射してくる光を受光可能である。ここで、透光板３４の外側表面４４１と指表面との密着性を高める目的に、透光板３４の外側表面４４１は、その周囲部分４６１から突出している構造になっている。

本実施形態では、ＬＥＤ３１として、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤを用いてあり、その発光スペクトルは、４５０ｎｍに発光ピークを有している。さらにＬＥＤ３１の発光波長領域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。かかる発光特性を有するＬＥＤ３１に対応させて、本例では、フォトトランジスタ３２として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）のフォトトランジスタを用いている。フォトトランジスタ３２自身の受光波長領域は、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。

このように構成した脈拍センサ３０を、センサ固定用バンド４０によって指の根元に装着し、この状態で、ＬＥＤ３１から指に向けて光を照射すると、この光が血管に届いて血液中のヘモグロビンによって光の一部が吸収され、一部が反射する。指（血管）から反射してきた光は、フォトトランジスタ３２によって受光され、その受光量変化が血量変化（血液の脈波）に対応する。すなわち、血量が多いときには、反射光が弱くなる一方、血量が少なくなると、反射光が強くなるので、反射光強度の変化を検出すれば、脈拍数を含む各種生体情報などを計測できる。

また、本実施形態では、ＬＥＤ３１の発光波長領域とフォトトランジスタ３２の受光波長領域との重なり領域である約３００ｎｍから約６００ｎｍまでの波長領域、すなわち、約７００ｎｍ以下の波長領域における検出結果に基づいて生体情報を表示する。
このような構成を採っている理由は、外光が指の露出部分にあたっても、外光に含まれる光のうち波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指を導光体としてフォトトランジスタ３２（受光部）にまで到達しないからである。これは、外光に含まれる波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指を透過しにくい傾向にあるためである。従って、外光がセンサ固定用バンド４０で覆われていない指の部分に照射されても、指を通ってフォトトランジスタ３２まで届かず、測定結果に影響を与えることがないのである。
また、約７００ｎｍ以下の波長領域の光を利用して、脈波情報を得ているので、血量変化に基づく脈波信号のＳ／Ｎ比が高い。この理由としては、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が従来の検出光である波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きいからと考えられる。従って、血量変化に感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波の検出率（Ｓ／Ｎ比）が高くなるのであると考えられる。

図６は、制御部近傍の概要構成ブロック図である。
制御部５は、大別すると、脈拍センサ３０からの入力結果に基づいて脈拍数などを求める脈波データ処理部５００と、体動センサ３０２からの入力結果に基づいてピッチをもとめるピッチデータ処理部５０１と、動作クロック信号を生成するクロック生成部５０２と、制御部全体を制御するコントロール部５０３と、が構成されている。
脈波データ処理部５００は、大別すると、脈波信号増幅回路３０３と、脈波波形整形回路３０６と、を独自に備え、ピッチデータ処理部５０１と共有してＡ／Ｄ変換回路３０５を備えている。
脈波信号増幅回路３０３は、脈拍センサ３０の出力である脈波信号を増幅して脈波増幅信号をＡ／Ｄ変換回路３０５および脈波波形整形回路３０６に出力する。
脈波波形整形回路３０６は、脈波増幅信号の波形整形を行ってコントロール部５０３に出力する。

Ａ／Ｄ変換回路３０５は、脈波増幅信号のＡ／Ｄ変換を行って脈波データとしてコントロール部５０３に出力する。
ピッチデータ処理部５０１は、大別すると、体動信号増幅回路３０４と、体動波形整形回路３０７と、を独自に備え、上述したように脈波データ処理部５００と共有してＡ／Ｄ変換回路３０５を備えている。
体動信号増幅回路３０４は、体動センサ３０２の出力である体動信号を増幅して体動増幅信号をＡ／Ｄ変換回路３０５および体動波形整形回路３０７に出力する。
体動波形整形回路３０７は、体動増幅信号の波形整形を行ってコントロール部５０３に出力する。
Ａ／Ｄ変換回路３０５は、体動増幅信号のＡ／Ｄ変換を行って体動データとしてコントロール部５０３に出力する。

クロック生成部５０２は、大別すると、発振回路３１１および分周回路３１２を備えている。
発振回路３１１は、水晶発振器などを備え、コントロール部５０３にクロック信号を基準動作クロックとして供給するとともに、クロック信号から計時用クロック信号を生成させるべく、分周回路３１２に供給する。
分周回路３１２は、供給されたクロック信号を分周して、各種の計時用クロック信号を生成してコントロール部５０３に供給する。
コントロール部５０３は、大別すると、ＭＰＵ３０８と、ＲＡＭ３０９と、ＲＯＭ３１０と、を備えている。
ＭＰＵ３０８は、ＲＯＭ３１０内に格納された制御プログラムに基づいて制御部５全体、ひいては、腕時計型情報機器１全体を制御する。
ＲＡＭ３０９は、脈波データ、体動データを含む各種データを一時的に格納し、作業領域として用いられる。
ＲＯＭ３１０は、ＭＰＵ３０８、ひいては、生体情報解析装置１全体を制御するための制御プログラムをあらかじめ格納している。

ここで、具体的な動作説明に先立ち、本実施形態の原理について説明する。
図７ないし図１０は、睡眠中の典型的な脈拍数の時間的推移の一例を示す図である。
図７は、まだ眠くなる前に就寝し、良好な睡眠が得られた場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例である。また、図８は、眠くなってから就寝し、良好な睡眠が得られた場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例（その１）である。また、図９は、眠くなってから就寝し、良好な睡眠が得られた場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例（その２）である。また、図１０は睡眠中に安眠を妨げることが発生し、良好な睡眠が得られなかった場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例である。
図７ないし図１０において、折れ線Ｈは、脈拍数の実測値を表すものであり、曲線Ｌは、脈拍数の実測値を６次の近似曲線で表したものである。図７ないし図１０において、符号ＰＬｘ（ｘ＝１，２，…）は近似曲線Ｌの極小値を表し、符号ＰＨｘ（ｘ＝１，２，…）は近似曲線Ｌの極大値を表している。

図７ないし図９に示すように、良好な睡眠が得られた場合には、就寝時の脈拍数および起床時の脈拍数が睡眠中の脈拍数よりも高くなっている。さらに脈拍数の実測値は、レム睡眠とノンレム睡眠との周期に応じて多少増減している。
しかしながら、近似曲線Ｌの極小値ＰＬ１、ＰＬ２と極大値ＰＨ１、ＰＨ２との差はあまり大きくなく、近似曲線Ｌはなだらかに変化していることがわかる。
これらに対し、図１０に示すように、良好な睡眠が得られなかった場合には、脈拍数の実測値は、レム睡眠とノンレム睡眠との周期に応じた多少の増減に加えて、午前２時１６分前後を中心として大きく変化しており、当該時間帯の脈拍数（極大値ＰＨ１近傍の脈拍数）は、就寝時の脈拍数および起床時の脈拍数よりもかなり高くなっている。すなわち、近似曲線Ｌの変化が激しくなっている。
また、近似曲線Ｌの極小値の最小値（図１０における極小値ＰＬ２）も、良好な睡眠を得られた場合と比較して高くなっている。
このような状態では、睡眠中に呼吸障害などの何らかの異常が発生していると推定でき、このような状態が継続して発生する場合には、医者に診断をしてもらう方が好ましいと考えられる。

図１１および図１２は、３０歳台男性の睡眠中の脈拍測定結果をまとめたものである。
図１１は、睡眠時脈拍数の平均値の各週ごとの推移状態である。また、図１２は、睡眠時脈拍数の近似曲線における極小値の最小値の各週ごとの推移状態である。
測定時において、当該男性は、きわめて仕事が忙しい状態で、月曜日から金曜日まで仕事で疲労が蓄積し、土曜日、日曜日で睡眠や休養を多く取るという状態が継続していた時のデータである。
図１１に示すように、睡眠時脈拍数の平均値を見ても概ねの傾向は把握できる。すなわち、疲れがたまっていく週末（金曜日）に向かって、徐々に平均脈拍数が増加し、土曜日、日曜日の十分な睡眠と休養に伴って再び平均脈拍数が増加していくことがわかる。
しかしながら、その傾向は、図１２に示すように、近似曲線における極小値の最小値の各週ごとの推移状態に顕著に表れており、この傾向は、より体感と一致した結果となっていた。
ところで、人間が最も安静にしている状態は、「睡眠中で最も眠りの深い状態」であると考えられ、当該状態における測定対象者の脈拍数は、当該測定対象者のその日の体調を表していると考えることが可能である。

従って上記結果より、脈拍数の推移状態に対応する近似曲線の極小値の最小値を、当該測定対象者のその日の体調を表す指標として用いることが可能である。
以上をまとめると、以下のことが言える。
（１） 脈拍数の推移状態に対応する近似曲線の極大値が睡眠中の最高脈拍であった場合、睡眠状態が良くなかったものと判断される。
（２） １日の睡眠中の脈拍数の時間的推移を近似曲線で近似した場合の近似曲線の極小値の最小値が起床後の体調を示す。
次に上記結論を利用した実施形態の動作について説明する。

図１３は、生体情報解析装置１の処理フローチャートである。
まず、生体情報解析装置１のＭＰＵ３０８は、体動センサ３０２の出力信号に基づいて測定対象者であるユーザが就寝したか否かを判別する（ステップＳ１）。
具体的には、体動センサ３０２は、ユーザの動きを検出し、検出した体動信号を体動信号増幅回路３０４に出力する。体動信号増幅回路３０４は、体動信号を増幅し、体動波形整形回路３０７に出力する。体動波形整形回路３０７は、体動信号を整形し、ＭＰＵ３０８に出力する。
この結果、ＭＰＵ３０８は、ユーザの体動の大きさが就寝状態に相当する所定の大きさ以下になったか否かを判別し、測定対象者であるユーザが就寝したか否かを判別することとなる。
ステップＳ１の判別において、ユーザが未だ就寝していない場合には（ステップＳ１；Ｎｏ）、待機状態となる。
ステップＳ１の判別において、ユーザが就寝した場合には（ステップＳ１；Ｙｅｓ）、脈拍数測定を行う（ステップＳ２）。

ここで、脈拍数測定について詳細に説明する。
まず、ＭＰＵ３０８は、脈拍センサ３０と体動センサ３０２の出力信号を取得する。
具体的には、脈拍センサ３０は生体から脈波を検出し、検出した脈波信号を脈波信号増幅回路３０３に出力する。脈波信号増幅回路３０３は、入力された脈波信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器３０５及び脈波波形整形回路３０６に出力する。脈波波形整形回路３０６は、脈波信号を整形し、ＭＰＵ３０８に出力する。
一方、体動センサ３０２は、ユーザの動きを検出し、検出した体動信号を体動信号増幅回路３０４に出力する。体動信号増幅回路３０４は、体動信号を増幅し、Ａ／Ｄ変換器３０５及び体動波形整形回路３０７に出力する。体動波形整形回路３０７は、体動信号を整形し、ＭＰＵ３０８に出力される。
これらの結果、Ａ／Ｄ変換器３０５は脈波信号および体動信号をそれぞれＡ／Ｄ変換し、脈波データおよび体動データとしてＭＰＵ３０８に出力する。

続いてＭＰＵ３０８は、脈波データおよび体動データに基づいて高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を行い、脈波データおよび体動データのＦＦＴ処理の結果から、脈拍成分Ｆｍおよび体動成分Ｆｔを抽出する。
次にＭＰＵ３０８は、体動成分の量が脈拍数算出の可否を判別するための所定のしきい値よりも大きいか否かを判別する。
そして、体動成分の量が脈拍数算出の可否を判別するための所定のしきい値よりも大きい場合には、今回の脈拍数については、体動成分が多すぎて不可能であるので、計測不能とする。
一方、体動成分の量が脈拍数算出の可否を判別するための所定のしきい値以下である場合には、脈拍成分から体動成分を除去する。
具体的には、
Ｆｍ ＝Ｆｍ−Ｆｔ
という処理を行う。すなわち、脈波信号だけに存在する周波数成分を取り出す。

そして、取り出された脈拍成分Ｆｍの中の最大の周波数成分を脈拍スペクトルとする。
次にＭＰＵ３０８は、抽出した脈拍スペクトルの周波数に基づいて、脈拍数を算出することとなる。続いてＭＰＵ３０８は、得られた脈拍数を睡眠期間中、順次蓄積する。
これらと並行して、生体情報解析装置１のＭＰＵ３０８は、体動センサ３０２の出力信号に基づいて測定対象者であるユーザが起床したか否かを判別する（ステップＳ３）。
すなわち、体動センサ３０２は、ユーザの動きを検出し、検出した体動信号を体動信号増幅回路３０４に出力し、体動信号増幅回路３０４は、体動信号を増幅し、体動波形整形回路３０７に出力し、体動波形整形回路３０７は、体動信号を整形し、ＭＰＵ３０８に出力するので、ＭＰＵ３０８は、ユーザの体動の大きさが起床状態に相当する所定の大きさ以上になったか否かを判別し、測定対象者であるユーザが起床したか否かを判別することとなる。
ステップＳ３の判別において、ユーザが未だ起床していない場合には（ステップＳ３；Ｎｏ）、再び処理をステップＳ２に移行し、脈拍数測定を継続する。
ステップＳ３の判別において、ユーザが起床した場合には（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、ＭＰＵ３０８は、脈拍数測定中に蓄積した脈拍数実測値データに基づいて、定法により６次の近似曲線を算出する（ステップＳ４）。

つづいてＭＰＵ３０８は、睡眠状態および本日の体調判定を行う（ステップＳ５）。
具体的には、上述したように、脈拍数の推移状態に対応する近似曲線の極大値が睡眠中の最高脈拍であった場合には、睡眠状態が良くなかったものと判定する。
さらに、１日の睡眠中の脈拍数の時間的推移を近似曲線で近似した場合の近似曲線の極小値の最小値が所定のしきい値よりも低い場合には、体調良好であると判定し、近似曲線の極小値の最小値が所定のしきい値よりも高い場合には体調不良であると判定する。
次にＭＰＵ３０８は、睡眠状態および本日の体調判定の結果を、液晶表示装置１３に表示して処理を終了する（ステップＳ６）。

図１４は、生体情報解析装置の表示例の説明図（体調良好と判別した場合）である。
図１４に示すように、生体情報解析装置１のＭＰＵ３０８が、体調良好と判別した場合には、本日の体調を表す顔の図が笑顔になっており、対応する近似曲線の極小値の最小値に対応する脈拍数（図１４では、脈拍数＝６４）が表示される。
また、図１５は、生体情報解析装置の表示例の説明図（体調不良と判別した場合）である。
図１５に示すように、生体情報解析装置１のＭＰＵ３０８が、体調不良と判別した場合には、本日の体調を表す顔の図が不満顔になっており、対応する近似曲線の極小値の最小値に対応する脈拍数（図１４では、脈拍数＝７６）が表示される。
さらに、上述した図１０に示すような状態、すなわち、脈拍数の推移状態に対応する近似曲線の極大値が睡眠中の最高脈拍であった場合には、生体情報解析装置１のＭＰＵ３０８は、睡眠状態が良くなかった旨を液晶表示装置に表示するとともに、対応する脈拍数を表示する。

以上の説明では、就寝したか否かおよび起床したか否かを体動センサの出力に基づいてＭＰＵが判別する構成を採っていたが、ユーザ自身が就寝時および起床時を入力装置を介して設定するように構成することも可能である。
以上の説明では、脈拍数測定において、体動成分の除去を高速フーリエ変換後に行っていたが、高速フーリエ変換前の原波形を用いて除去するように構成することも可能である。また、体動センサの出力した体動信号に適応フィルタ等を適用して、信号処理によって、脈拍センサの出力した脈拍信号から体動成分を除去するように構成することも可能である。
以上の説明では、脈拍数の時間的推移に対応する近似曲線において就寝時あるいは起床時の脈拍数よりも睡眠時の脈拍数の極大値の脈拍数が大きい場合に、睡眠状態に異常があったものと判断していたが、近似曲線における極大値近傍の傾きが所定の基準傾きよりも大きい場合に、睡眠状態に異常があったものと判断するようにしてもよい。

以上の説明においては、生体情報として脈拍を用い、生体情報値として脈拍数を検出する場合について説明したが、生体情報として、血圧、体温あるいは呼吸を用い、対応する生体情報値として血圧値、体温値あるいは呼吸数を検出しても、同様に適用が可能である。さらに複数の生体情報を用い、対応する複数の生体情報値を検出して、総体的に睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測するように構成することも可能である。
以上の説明においては、生体情報解析装置を制御するための制御プログラムが予めＲＯＭに記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メモリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体から読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフェースを設け、インターネット、ＬＡＮなどの通信ネットワークを介して制御用プログラムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である。

実施形態の生体情報解析装置の構成を示す説明図である。 生体情報解析装置の脈拍センサ近傍の断面図である。 生体情報解析装置の装置本体を、リストバンドやケーブルなどを外した状態で示す平面図である。 生体情報解析装置を腕時計における３時の方向からみた側面図である。 実施形態の脈拍センサの断面図である。 制御部近傍の概要構成ブロック図である。 まだ眠くなる前に就寝し、良好な睡眠が得られた場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例である。 眠くなってから就寝し、良好な睡眠が得られた場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例（その１）である。 眠くなってから就寝し、良好な睡眠が得られた場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例（その２）である。 睡眠中に安眠を妨げることが発生し、良好な睡眠が得られなかった場合に測定された睡眠中の脈拍数の時間的推移の一例である。 睡眠時脈拍数の平均値の各週ごとの推移状態である。 睡眠時脈拍数の近似曲線における極小値の最小値の各週ごとの推移状態である。 生体情報解析装置の処理フローチャートである。 生体情報解析装置の表示例の説明図（体調良好と判別した場合）である。 生体情報解析装置の表示例の説明図（体調不良と判別した場合）である。

符号の説明

１…生体情報解析装置、１０…装置本体、１２…リストバンド、１３…液晶表示装置（表示部）、２０…ケーブル、３０…脈拍センサ（脈拍検出部）、３１…ＬＥＤ、３２…フォトトランジスタ、３０２…体動センサ（脈拍検出部）、３０３…脈波信号増幅回路（脈拍検出部）、３０４…体動信号増幅回路（脈拍検出部）、３０６…脈波波形整形回路（脈拍検出部）、３０７…体動波形整形回路（脈拍検出部）、３０８…ＭＰＵ（解析部、脈拍検出部）、３０９…ＲＡＭ、３１０…ＲＯＭ

Claims (17)

1. 睡眠中の生体情報を数値化して生体情報値として検出する生体情報検出部と、
   前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測する解析部と、
   を備えたことを特徴とする生体情報解析装置。
2. 請求項１記載の生体情報解析装置において、
   前記解析部は、前記睡眠中における前記生体情報値の平均値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測することを特徴とする生体情報解析装置。
3. 請求項１記載の生体情報解析装置において、
   前記解析部は、前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移を曲線で近似させ、得られた近似曲線のパターンに基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測することを特徴とする生体情報解析装置。
4. 請求項３記載の生体情報解析装置において、
   前記解析部は、前記近似曲線の極小値の最小値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測することを特徴とする生体情報解析装置。
5. 請求項３記載の生体情報解析装置において、
   前記解析部は、前記近似曲線において就寝時あるいは起床時の生体情報値よりも睡眠時の生体情報値の極大値が大きい場合に、前記睡眠状態に異常があったものと判断することを特徴とする生体情報解析装置。
6. 請求項３記載の生体情報解析装置において、
   前記解析部は、前記近似曲線における極大値近傍の傾きが所定の基準傾きよりも大きい場合に、前記睡眠状態に異常があったものと判断することを特徴とする生体情報解析装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の生体情報解析装置において、
   前記生体情報検出部は、生体情報信号を出力する生体情報センサと、
   前記生体情報信号について周波数分析を行う周波数分析部と、
   前記周波数分析部における周波数分析結果から候補スペクトルを抽出し、生体情報値を算出する生体情報値算出部と、
   を備えたことを特徴とする生体情報解析装置。
8. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の生体情報解析装置において、
   前記生体情報は、脈拍、血圧、体温あるいは呼吸のいずれかであり、対応する前記生体情報値は、脈拍数、血圧値、体温値あるいは呼吸数のいずれかである、
   ことを特徴とする生体情報解析装置。
9. 睡眠中の生体情報を数値化して生体情報値として検出する生体情報検出過程と、
   前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測する解析過程と、
   を備えたことを特徴とする生体情報解析方法。
10. 請求項９記載の生体情報解析方法において、
    前記解析過程は、前記睡眠中の前記生体情報値の平均値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測することを特徴とする生体情報解析方法。
11. 請求項９記載の生体情報解析方法において、
    前記解析過程は、前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移を曲線で近似させ、得られた近似曲線のパターンに基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測することを特徴とする生体情報解析方法。
12. 請求項１１記載の生体情報解析方法において、
    前記解析過程は、前記近似曲線の極小値の最小値に基づいて前記睡眠状態を判断し、あるいは、睡眠後の体調を予測することを特徴とする生体情報解析方法。
13. 請求項１１記載の生体情報解析方法において、
    前記解析過程は、前記近似曲線において就寝時あるいは起床時の生体情報値よりも睡眠時の生体情報値の極大値が大きい場合に、前記睡眠状態に異常があったものと判断することを特徴とする生体情報解析方法。
14. 請求項８ないし請求項１３のいずれかに記載の生体情報解析方法において、
    前記生体情報は、脈拍、血圧、体温あるいは呼吸のいずれかであり、対応する前記生体情報値は、脈拍数、血圧値、体温値あるいは呼吸数のいずれかである、
    ことを特徴とする生体情報解析方法。
15. コンピュータにより生体情報解析装置を制御するための制御プログラムにおいて、
    睡眠中の生体情報を数値化させて生体情報値として検出させ、
    前記睡眠中の前記生体情報値の時間的推移に基づいて睡眠状態を判断させ、あるいは、睡眠後の体調を予測させる、
    ことを特徴とする制御プログラム。
16. 請求項１５記載の制御プログラムにおいて、
    前記生体情報は、脈拍、血圧、体温あるいは呼吸のいずれかであり、対応する前記生体情報値は、脈拍数、血圧値、体温値あるいは呼吸数のいずれかである、
    ことを特徴とする制御プログラム。
17. 請求項１５または請求項１６記載の制御プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
    
    

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