JP2015112117A - 生体状態判定装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体リズムの乱れに基づいた生体状態の変化を特定し、検出する装置を提供する。【解決手段】心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号が所定時間以上継続しているか否かを、周波数の傾き時系列波形、好ましくは、ゼロクロス点を用いて求めた周波数の傾き時系列波形において判定する構成を有する。体内時計すなわち生体リズムの乱れは長周期の周波数成分（機能調整信号）に顕著に現れ、特に、ゼロクロス点を用いた周波数の傾き時系列波形に顕著に影響することから、時差ぼけ等の生体リズムの乱れを要因とする特有の生体現象出現期を検出するのに適している。【選択図】図２

Description

本発明は、生体信号を用いて人の状態を判定する生体状態判定装置及びコンピュータプログラムに関する。

本出願人は、特許文献１及び特許文献２等において、人の上体から採取した主に心循環系の波動である生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求め、さらに、周波数傾きの時系列波形を求めてこれらを周波数解析して人の状態を判定する手段を有する装置を開示している。特許文献１では、周波数解析にあたって、予め定めたＵＬＦ帯域（極低周波帯域）からＶＬＦ帯域（超低周波帯域）に属する機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める。そして、各パワースペクトルの時系列変化から人の状態を判定する。疲労受容信号は、通常の活動状態における疲労の進行度合いを示すため、これに併せて、機能調整信号や活動調整信号のパワースペクトルの優性度合いを比較することにより、人の状態（リラックス状態、疲労状態、交感神経優位の状態、副交感神経優位の状態など）を判定することができる。

特許文献２は、特許文献１と同様にＵＬＦ帯域（極低周波帯域）からＶＬＦ帯域（超低周波帯域）に属する機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号を用いるが、特許文献２ではこの３つの信号に相当する周波数成分のパワースペクトルの値の合計を１００とした際の各周波成分の分布率を時系列に求め、その分布率の時系列変化を利用して人の状態を判定する。

特許文献１又は２の技術はいずれも次のような知見に基づいたものである。すなわち、人の恒常性はゆらぎで維持され、その周波数帯域はＵＬＦ帯域とＶＬＦ帯域にあるとされている。一方、心疾患の一つである心房細動において、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数は、０．００３３Ｈｚと言われており、０．００３３Ｈｚ近傍のゆらぎの変化を捉えることで、恒常性維持に関する情報が得られる（非特許文献１参照）。また、０．００３３Ｈｚ近傍以下と０．００５３Ｈｚ近傍の周波数帯は、主に体温調節に関連するもので、０．０１〜０．０４Ｈｚの周波数帯は自律神経の制御に関連するものと言われている。そして、実際に、生体信号に内在するこれら低周波のゆらぎを算出する周波数傾き時系列波形を求め、それを周波数解析したところ、０．００３３Ｈｚよりも低周波の０．００１７Ｈｚ、０．００３３Ｈｚ近傍の０．００３５Ｈｚを中心とする周波数帯のゆらぎと、さらにこれらこの２つ以外に、０．００５３Ｈｚを中心とする周波数帯のゆらぎがあることが確認できた。

０．００３５Ｈｚの信号（疲労受容信号）は、外部より入力されるストレスに適応して恒常性を維持するためのゆらぎで、これを通常の活動状態における疲労の進行度合いを示す信号であり、０．００５３Ｈｚの信号（活動調整信号）は、活動時における内分泌系ホルモンの制御による影響の度合いが出現する信号であり、０．００３３Ｈｚよりも低周波の０．００１７Ｈｚの信号（機能調整信号）は、体の変調や機能低下を制御する信号としてあり、これら３つの周波数帯の信号が、相互に関わり合って体温調節機能として作用している。そこで、これらの信号のパワースペクトルの時系列変化、分布率を用いることで、人の状態判定が可能となる。

特開２０１１−１６７３６２号公報 特開２０１２−１７９２０２号公報

藤田悦則他:「指尖容積脈波情報を用いた入眠予兆現象計測法の開発」，人間工学，Vol.41，No.4，203-212，2005

特許文献１及び２に示した手段は、生体信号として、人の背部の体表面に生じる振動である脈波（背部体表脈波（Ａｏｒｔｉｃ Ｐｕｌｓｅ Ｗａｖｅ（ＡＰＷ）））を採用して非拘束で検出し、特に運転中の生体情報を得る手段として優れている。しかし、特許文献１及び２に示した技術は、運転などの各種作業によって疲労が進行する結果として訪れる入眠予兆現象、切迫睡眠現象等を検出することを主な目的としている。

一方、睡眠と覚醒は、約２４時間周期の概日リズム（サーカディアンリズム）、約１２時間周期の概半日リズム（サーカセメディアンリズム）、約２時間周期の超日リズム（ウルトラディアンリズム）等の生体リズムによって調節されている。これらの生体リズムは体内時計によって刻まれるが、この体内時計は、毎朝光を浴びることでリセットされ、その上で、上記した生体リズムを刻む。しかし、例えば、数時間以上の時差のある地域間の飛行機による移動などにより、生体リズムに乱れ（いわゆる時差ぼけ）が生じる。また、徹夜作業などによって生体リズムの乱れが生じる場合もある。しかし、このような生体リズムの乱れた状態であっても、例えば、徹夜明けに、通常の起床時刻を過ぎても起き続けると眠気が薄らぐ現象が生じる。これは睡眠と覚醒が体内時計の制御を受けているためであり、このような状態であるにも拘わらず、通常の活動や作業、特に運転を行う場合には、注意が必要となる。
時差ぼけに代表される生体リズムの乱れによる上記した生体状態の出現を客観的に捉えられれば、しばらくの間作業を中断させたり、時差ぼけなどの原因が解消されるまで休暇を与えるなどの対応が可能となる。

特許文献１及び２の技術は、疲労の進行に伴う入眠予兆現象や切迫睡眠現象等の生体状態の変化を検出するのには有効であることはもちろんであるが、生体リズムの乱れによる生体状態の変化を区別せずに、疲労の進行に伴う生体状態の変化の中で合わせて検出している。すなわち、生体リズムの乱れに基づいた生体状態の変化を、疲労の進行に伴う生体状態の変化とは区別して検出することについて具体的な判断手法は示されていない。

本発明は上記に鑑みなされたものであり、生体リズムの乱れに基づいた生体状態の変化を特定し、検出することができる技術を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため鋭意検討を行った結果、本発明者は次の点に着目した。すなわち、疲労の進行に伴う通常の眠気は、体内時計による制御だけでなく、ホメオスタシス機構と協働の結果として生じる。人の生体状態を判定する生体信号の周波数の傾き時系列波形を求めるにあたって、本出願人は、生体信号の時系列波形のピーク点を用いる手法とゼロクロス点を用いる手法を上記特許文献１及び２等において既に提案している。ピーク点を用いて得られる周波数の傾き時系列波形は、心拍数に対応した生体信号であるため、ホメオスタシス機構による制御結果を反映している。従って、ピーク点を用いた手法の場合、体内時計すなわち生体リズムの乱れの影響は小さいと考えられる。そこで、本発明者は、ゼロクロス点を用いた周波数の傾き時系列波形に注目したところ、特にその長周期成分において、生体リズムの乱れが生じている場合に、通常の疲労進行時とは異なる現象が出現することを見出し、本発明を完成するに至った。

すなわち、本発明の生体状態判定装置は、生体信号測定装置により採取した生体信号を分析して生体状態を判定する生体状態判定装置であって、
前記生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、前記周波数の時系列波形をスライド計算して周波数の傾き時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算手段と、
前記周波数傾き時系列波形演算手段により得られる周波数傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号、前記機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び前記疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める分布率演算手段と、
前記分布率演算手段において、前記機能調整信号の分布率が、前記疲労受容信号及び活動調整信号の分布率よりも高い時間帯が所定時間継続する場合に、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する判定手段と
を有することを特徴とする。
前記判定手段は、前記機能調整信号の分布率の高い時間帯であって、前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率の高さの順序が同じ時間帯が所定時間継続する場合に、前記生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定することが好ましい。
前記周波数傾き時系列波形演算手段は、前記生体信号の時系列波形におけるゼロクロス点を用いて周波数の時系列波形を求める手段を有することが好ましい。

また、本発明のコンピュータプログラムは、生体状態判定装置としてのコンピュータに、生体信号測定装置により採取した生体信号を分析して生体状態を判定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
前記生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、前記周波数の時系列波形をスライド計算して周波数の傾き時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算手順と、
前記周波数傾き時系列波形演算手順により得られる周波数傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号、前記機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び前記疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める分布率演算手順と、
前記分布率演算手順において、前記機能調整信号の分布率が、前記疲労受容信号及び活動調整信号の分布率よりも高い時間帯が所定時間継続する場合に、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する判定手順と
を実行させることを特徴とする。
前記判定手順は、前記機能調整信号の分布率の高い時間帯であって、前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率の高さの順序が同じ時間帯が所定時間継続する場合に、前記生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定することが好ましい。
前記周波数傾き時系列波形演算手順は、前記生体信号の時系列波形におけるゼロクロス点を用いて周波数の時系列波形を求めることが好ましい。

本発明は、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号が所定時間以上継続しているか否かを、周波数の傾き時系列波形、好ましくは、ゼロクロス点を用いて求めた周波数の傾き時系列波形において判定する構成を有する。上記のように、体内時計すなわち生体リズムの乱れは長周期の周波数成分（機能調整信号）に顕著に現れ、特に、ゼロクロス点を用いた周波数の傾き時系列波形に顕著に影響することから、時差ぼけ等の生体リズムの乱れを要因とする特有の生体現象出現期を検出するのに適している。

図１は、本発明の一の実施形態において用いた背部体表脈波を測定する背部体表脈波測定装置の一例を示した斜視図である。 図２は、本発明の一の実施形態に係る生体状態推定装置の構成を模式的に示した図である。 図３は、実験例における周波数傾き時系列波形の一例を示し、（ａ）は帰国１日目のデータを、（ｂ）は通常状態のデータを示した図である。 図４は、実験例における分布率の時系列波形の一例を示し、（ａ）は帰国１日目のデータを、（ｂ）は通常状態のデータを示した図である。 図５は、機能調整信号である０．００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の高さの順序に変化のない継続時間について、帰国後と通常状態とを比較したｔ検定の結果を示した図である。 図６（ａ）は、他の例にかかる周波数傾き時系列波形を示し、図６（ｂ）は（ａ）の分布率の時系列波形を示し、図６（ｃ）は居眠り運転警告装置の出力結果を示した図である。

以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、本発明をさらに詳細に説明する。本発明において採取する生体信号は、例えば、指尖容積脈波、背部体表脈波（ＡＰＷ）等が挙げられるが、好ましくは、背部体表脈波（ＡＰＷ）である。背部体表脈波（ＡＰＷ）は、人の上体背部から検出される心臓と大動脈の運動から生じる振動であり、心室の収縮期及び拡張期の情報と、循環の補助ポンプとなる血管壁の弾性情報及び血圧による弾性情報を含んでいる。そして、心拍変動に伴う信号波形は交感神経系及び副交感神経系の神経活動情報（交感神経の代償作用を含んだ副交感神経系の活動情報）を含み、大動脈の揺動に伴う信号波形には交感神経活動の情報を含んでいる。

生体信号を採取するための生体信号測定装置は、指尖容積脈波であれば指尖容積脈波計を用いることができ、背部体表脈波（ＡＰＷ）であれば、例えば、圧力センサを用いることも可能であるが、好ましくは、（株）デルタツーリング製の居眠り運転警告装置（スリープバスター（登録商標））で使用されている導波管型センサを用いることができる。図１はこの導波管型センサからなる背部体表脈波測定装置１の概略構成を示したものである。

背部体表脈波測定装置１は、板状のビーズ発泡体からなるコアパッド１１と、このコアパッド１１において脊柱に対応する部位を挟んで対象に形成された２箇所の貫通孔１１ａに配置される三次元立体編物１２と、三次元立体編物１２に付設されたセンサ１３と、三次元立体編物１２の両側に配置されたフィルム１４，１５とを有して構成される。また、コアパッド１１の表面及び裏面には、ビーズ発泡体からなる板状発泡体１６，１７が積層されている。背部体表脈波測定装置１は、例えば、乗物用シートのシートバックに取り付けられ、あるいは、ベッドの背部に対応する付近に取り付けられて使用される。背部体表脈波測定装置１は人の背によって押圧されると、生体信号による体表面の振動が、一方の板状発泡体１６を介してコアパッド１１、フィルム１４，１５に膜振動を生じさせ、三次元立体編物１２の連結糸に弦振動を生じさせ、さらに他方の板状発泡体１７に膜振動を生じさせて伝播される。背部体表脈波測定装置１はこのような膜振動、弦振動によって微弱な生体信号を実質的に増幅する機能を有し、センサ１３により生体信号を確実に検出するものである。

次に、本実施形態の生体状態判定装置１００の構成について図２に基づいて説明する。生体状態判定装置１００は、周波数傾き時系列波形演算手段１１０、分布率演算手段１２０、判定手段１３０等を有して構成され、それらによって背部体表脈波測定装置１のセンサ１３から得られる背部体表脈波（ＡＰＷ）を分析する。生体状態判定装置１００は、コンピュータ（マイクロコンピュータ等も含む）から構成され、このコンピュータの記憶部に、周波数傾き時系列波形演算手段１１０として機能する周波数傾き時系列波形演算手順を実行させ、分布率演算手段１２０として機能する分布率演算手順を実行させ、判定手段１３０として機能する判定手順を実行させるコンピュータプログラムが設定されている。なお、コンピュータプログラムは、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体へ記憶させて提供することもできるし、通信回線を通じて伝送することも可能である。

周波数傾き時系列波形演算手段１１０は、背部体表脈波測定装置１のセンサ１３から得られる背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形（以下、「原波形」というが、ここでいう原波形には、体動等の分析に使用しない成分をフィルタリング処理した後の波形の場合も含む））から周波数の時系列波形を求めた後、周波数の時系列波形をスライド計算して周波数の傾き時系列波形を求める。

周波数の傾き時系列波形を求める手法としては、特許文献１及び２に開示されているように、背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形において、正から負に切り替わる点（ゼロクロス点）を用いる手法（ゼロクロス法）と、背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形を平滑化微分して極大値（ピーク点）を用いて時系列波形を求める方法（ピーク検出法）の２つの方法がある。

ゼロクロス法では、ゼロクロス点を求めたならば、それを例えば５秒毎に切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形のゼロクロス点間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。

ピーク検出法では、背部体表脈波（ＡＰＷ）の上記原波形を、例えば、ＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙによる平滑化微分法により極大値を求める。次に、例えば５秒ごとに極大値を切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形の極大値間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。

周波数傾き時系列波形演算手段１１０は、ゼロクロス法又はピーク検出法により求められた周波数の変動の時系列波形から、所定のオーバーラップ時間（例えば１８秒）で所定の時間幅（例えば１８０秒）の時間窓を設定し、時間窓毎に最小二乗法により周波数の傾きを求め、その傾きの時系列波形を出力する。この計算（移動計算）を順次繰り返し、ＡＰＷの周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する。

背部体表脈波（ＡＰＷ）は、中枢系である心臓の制御の様子を主として含む生体信号、すなわち、動脈の交感神経支配の様子、並びに、交感神経系と副交感神経系の出現情報を含む生体信号であり、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形は、心臓の制御の状態により関連しており、交感神経の出現状態を反映しているが、ピーク検出法により求めた周波数傾き時系列波形は、心拍変動により関連している。従って、ピーク検出法を用いた手法の場合、体内時計すなわち生体リズムの乱れへの影響は小さいと考えられ、時差ぼけ等の生体リズムの乱れを要因とする特有の生体現象出現期を検出するには、ゼロクロス法を用いて周波数傾き時系列波形を求めることが好ましい。

分布率演算手段１２０は、まず、周波数傾き時系列波形演算手段１１０から得られる周波数傾き時系列波形をそれぞれ周波数分析して、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数である上記の０．００３３Ｈｚよりも低い周波数の機能調整信号、機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出す。次に、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める。すなわち、３つの周波数成分のパワースペクトルの値の合計を１とした際の各周波数成分の割合を分布率として時系列に求める。

本実施形態では、機能調整信号として０．００１７Ｈｚの周波数成分を用い、疲労受容信号として０．００３５Ｈｚの周波数成分を用い、活動調整信号として０．００５３Ｈｚの周波数成分を用いているが、これらの周波数成分を用いることが適切であることは上記「背景技術」の項で説明したとおりである。なお、各信号の周波数成分は個人差等により調整することも可能であり、機能調整信号は０．００３３Ｈｚ未満の範囲で好ましくは０．００１〜０．００２７Ｈｚの範囲で、疲労受容信号は０．００２〜０．００５２Ｈｚの範囲で、活動調整信号は０．００４〜０．００７Ｈｚの範囲で調整することができる。

判定手段１３０は、分布率演算手段１２０において、機能調整信号の分布率が、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率よりも高い時間帯が所定時間継続する場合に、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する。機能調整信号は、上記のように、体の変調や機能低下を制御する信号としてあることから、体内時計すなわち生体リズムの乱れが反映されやすいことによる。

好ましくは、判定手段１３０は、機能調整信号の分布率の高い時間帯において、機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率の高さの順序が同じになっている時間帯が所定時間継続する場合に、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する。つまり、各信号の順序に入れ替わりがないということは、その間の生体ゆらぎが小さく、いわばボーッとしている状態を示すと考えられる。

（実験例）
本出願人は、本発明の判定手法の妥当性の検証のため、海外から帰国した人を被験者として、時差ぼけのある状態で、上記背部体表脈波測定装置１を運転席のシートバックに装着した自動車でテストコースを走行する走行実験を行った。代表的な被験者の事例について説明する。

この被験者は５０歳代の男性であり、２０１３年４月：ドイツ（時差８時間）、２０１３年６月：ドイツ（時差８時間）、２０１３年７月：アメリカ（時差１４時間）、２０１３年９月：ドイツ（時差８時間）からのそれぞれの帰国後１日目を含め帰国後４日目までの間で計測を行った。計測回数はのべ１９回である。そして、同じ被験者が、眠気や疲労がなく覚醒水準が高いと自覚している通常状態において、同様の走行実験を２０回行い、その計測結果と比較した。
走行回数と走行時間の関係は次表のとおりである。

解析は、周波数傾き時系列波形演算手段１１０において、ゼロクロス法で５秒間の周波数を計算し、時間幅１８０秒、オーバーラップ時間１８秒でスライド計算して周波数傾き時系列波形を求め、分布率演算手段１２０において、ゼロクロス法による周波数傾き時系列波形を周波数解析し、機能調整信号（０．００１７Ｈｚ）、疲労受容信号（０．００３５Ｈｚ）、及び活動調整信号（０．００５３Ｈｚ）の分布率の時系列波形を求めた。結果の代表例（帰国１日目と通常状態の比較）を図３及び図４に示す。

図３は周波数傾き時系列波形演算手段１１０により得られた周波数傾き時系列波形を示し、帰国１日目は通常状態に比べ、波形が長周期になっている。

これを、図４の分布率で見ると、帰国１日目は、０００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の順序が変わらない状態が所定時間継続している特徴がある。すなわち、分布率の高い方から、０．００１７Ｈｚ、０．００３５Ｈｚ、０．００５３Ｈｚの順で出現している時間帯が測定開始後約１５分から約３２分まで継続している。これに対し、通常状態では、０．００１７Ｈｚが１０分間以上最も高い分布率で継続したり、各周波数成分の順序が１０分間以上一定で変わらずに推移したりしている時間帯がなく、むしろ、各周波数成分の分布率の変化が激しい。

０．００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の高さの順序に変化のない継続時間を表２にまとめた。

表２から、帰国４日間は、通常状態と比較して全体的に上記継続時間が長いことがわかる。また、帰国１日目から帰国４日目までを比較すると、帰国１日目が最も上記継続時間が長く、帰国２日目、帰国３日目、帰国４日目と徐々に上記継続時間が短くなる傾向が見られた。

帰国４日間と通常状態とに分けて、上記継続時間の平均値と標準偏差を図５に示した。ｔ検定はｐ＝０．０３（＜０．０５）となり、上記継続時間について有意差が認められた。

次に、ベイズ推定を用い、０．００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の高さの順序に変化のない継続時間を基に、「帰国後」（ここでは帰国後４日以内のこと）と推定される確率を求めた。表３にベイズ推定の結果を示す。

表３より、０．００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の高さの順序に変化のない継続時間が長く続くほど、「帰国後」と推定される確率が高いことがわかる。

以上より、機能調整信号である０．００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の高さの順序に変化のない継続時間の長さによって、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期を推測できることがわかる。

図６は、上記と同じ５０歳代の男性が２０１３年１１月：アメリカ（時差１４時間）からの帰国後１日目に、上記と同様の走行実験を行った際の代表的な結果を示した図である。（ａ）はゼロクロス法とピーク検出法をそれぞれ用いて求めた周波数傾き時系列波形であり、（ｂ）は（ａ）ののゼロクロス法を用いた周波数傾き時系列波形から求めた３つの周波数成分の分布率の時系列波形である。

図６（ｂ）より、測定開始後２１分付近より、０．００１７Ｈｚが高くなり、２１分〜２５分までの間は、０．００１７Ｈｚ、０．００３５Ｈｚ、０．００５３Ｈｚの順で分布率の高さが変化していないことがわかる。測定開始後２５分付近において、０．００３５Ｈｚと０．００５３Ｈｚの順序の入れ替わりがあるが、その後、２６分付近から３５分過ぎまで同じ状態が継続している。従って、約２１〜２５分の間、約２６〜３５分の間、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期を推測できる。

図６（ｃ）は、同時に測定した（株）デルタツーリング製、居眠り運転警告装置「スリープバスター（登録商標）」の出力結果である。この出力結果によれば、０．００１７Ｈｚの分布率が高くなり始めた２０分付近、０．００３５Ｈｚと０．００５３Ｈｚの分布率の入れ替わりが生じた２５分付近において、それぞれ眠気が警告レベルに至っていると判定されている。また、０．００１７Ｈｚの分布率が高く各周波数成分の分布率高さの順序に変化のない状態の真っ最中である２７．５分付近及び３０分付近において覚醒誘導させるための警告音が出力されている（三角印が付された時点）。よって、機能調整信号である０．００１７Ｈｚの分布率が最も高く、３つの周波数成分の分布率の高さの順序に変化のない継続時間の長さによって生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定することは、眠気が生じるタイミングとも符合し、その意味でも適切な判定であると言える。

１ 背部体表脈波測定装置
１１ コアパッド
１２ 三次元立体編物
１３ センサ
１００ 生体状態判定装置
１１０ 周波数傾き時系列波形演算手段
１２０ 分布率演算手段
１３０ 判定手段

Claims (6)

1. 生体信号測定装置により採取した生体信号を分析して生体状態を判定する生体状態判定装置であって、
   前記生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、前記周波数の時系列波形をスライド計算して周波数の傾き時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算手段と、
   前記周波数傾き時系列波形演算手段により得られる周波数傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号、前記機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び前記疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める分布率演算手段と、
   前記分布率演算手段において、前記機能調整信号の分布率が、前記疲労受容信号及び活動調整信号の分布率よりも高い時間帯が所定時間継続する場合に、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する判定手段と
   を有することを特徴とする生体状態判定装置。
2. 前記判定手段は、前記機能調整信号の分布率の高い時間帯であって、前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率の高さの順序が同じ時間帯が所定時間継続する場合に、前記生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する請求項１記載の生体状態判定装置。
3. 前記周波数傾き時系列波形演算手段は、前記生体信号の時系列波形におけるゼロクロス点を用いて周波数の時系列波形を求める手段を有する請求項１又は２記載の生体状態判定装置。
4. 生体状態判定装置としてのコンピュータに、生体信号測定装置により採取した生体信号を分析して生体状態を判定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
   前記生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、前記周波数の時系列波形をスライド計算して周波数の傾き時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算手順と、
   前記周波数傾き時系列波形演算手順により得られる周波数傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号、前記機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び前記疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める分布率演算手順と、
   前記分布率演算手順において、前記機能調整信号の分布率が、前記疲労受容信号及び活動調整信号の分布率よりも高い時間帯が所定時間継続する場合に、生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する判定手順と
   を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
5. 前記判定手順は、前記機能調整信号の分布率の高い時間帯であって、前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率の高さの順序が同じ時間帯が所定時間継続する場合に、前記生体リズムの乱れを要因とする生体現象出現期と判定する請求項４記載のコンピュータプログラム。
6. 前記周波数傾き時系列波形演算手順は、前記生体信号の時系列波形におけるゼロクロス点を用いて周波数の時系列波形を求める請求項４又は５記載のコンピュータプログラム。