JP2017042386A - 生体情報処理システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】脈波情報から求められる拍毎間隔値を用いる方法よりも正確に、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求めることができる生体情報処理システム及びプログラムを提供する。【解決手段】生体情報処理システム１００は、脈波情報を取得可能な取得部１１０と、脈波情報に基づいて、所与の単位区間毎の拍間隔情報を求める拍間隔算出部１３０と、不整脈に関する情報を求める判定部１５０と、を含む。判定部は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）回分の所与の単位区間を含む所与の統計区間において、所与の単位区間毎に求められたＮ個の拍間隔情報に基づいて、拍間隔の変動指標及び所与の分布からの乖離指標を求め、変動指標及び乖離指標に基づいて、不整脈に関する情報を求める。【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報処理システム及びプログラム等に関係する。

循環器疾患として不整脈が広く知られている。例えば不整脈の一例である心房細動は、心臓で血液の塊ができ脳梗塞のリスクもあるため、早期の段階で治療を行う必要がある。従来、心房細動の検査は、ホルター心電図計を患者に２４時間〜４８時間（一般的には２４時間）装着して、その間の心電図から心房細動の発症を確認するのが一般的であった。

しかし初期の心房細動ではその発症頻度が低く、４８時間以内のホルター心電図検査では、たまに発症する心房細動を見逃すことがある。また無症候性の心房細動は患者が症状を感じないため、病院に来ないことが多く、重症化してから（例えば脳梗塞を発症してから）心房細動と分かることも多い。なお、ホルター心電計を長時間使用できない要因は、複数の電極を人体胸部に貼る必要があり、電極自体や、電極を押さえるためのテープにより、皮膚がかぶれることが課題となっているためである。また、近年では４０日間の記録が可能な心電計もみられるが、かぶれの問題は解決されておらず、連続して長時間使用することは現実的でない。

それに対して、特許文献１では、脈波情報からＲＲ間隔に相当するパラメータを精度よく求めることで、脈波情報に基づいて心房細動を求める手法が開示されている。脈波情報は、例えば光電センサー等の脈波センサーにより取得することが可能である。そして、脈波センサーを有する機器は、例えば腕時計型のウェアラブルデバイスとして実現可能であるため、皮膚のかぶれ等の可能性を抑止しつつ、長時間（例えば３日〜１０日程度）の連続装着が可能となる。

特開２０１３−５５９８２号公報

脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求めるには、正確な拍間隔情報を求める必要がある。

前述した心電計から得られる心電情報では、脈ピークが明瞭に判別可能である。そのため、心電計による心房細動エピソードの判定においては、極めて明瞭なＲ波の間隔（拍毎間隔値）を拍間隔情報として取得し、拍毎間隔値の統計処理が行われている。

一方、脈波情報に基づいて求められる脈波波形は、心電図のような形状にはならず、心電情報ほど脈ピークが明瞭に現れない。特に、心房細動等の不整脈の発症中の脈波情報においては、脈ピークの検出がさらに困難となる。そのため、心電情報から拍毎間隔値を求める方法と同じように、脈波情報に基づいて拍毎間隔値を求めることは難しい。従って、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求める場合には、他の方法で、拍間隔情報や、拍間隔情報に基づく各種指標を求める必要がある。

本発明の幾つかの態様によれば、脈波情報から求められる拍毎間隔値を用いる方法よりも正確に、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求めることができる生体情報処理システム及びプログラム等を提供することができる。

本発明の一態様は、脈波情報を取得可能な取得部と、前記脈波情報に基づいて、所与の単位区間の拍間隔情報を求める拍間隔算出部と、不整脈に関する情報を求める判定部と、を含み、前記判定部は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）回分の前記所与の単位区間を含む所与の統計区間において求められたＮ個の拍間隔情報に基づいて、拍間隔の変動指標及び所与の分布からの乖離指標を求め、前記変動指標及び前記乖離指標に基づいて、前記不整脈に関する情報を求める生体情報処理システムに関係する。

本発明の一態様では、脈波情報に基づいて拍毎に拍間隔情報を求めるのではなく、脈波情報に基づいて所与の単位区間毎に拍間隔情報を求め、求めた所与の単位区間毎の拍間隔情報に基づいて、変動指標及び乖離指標を求め、これらに基づいて不整脈に関する情報を求める。よって、脈波情報から求められる拍毎間隔値を用いる方法よりも正確に、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求めることが可能となる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記変動指標により表される変動値が所与の変動閾値より大きく、且つ、前記乖離指標により表される乖離値が所与の乖離閾値よりも小さいか否かを判定することで、前記不整脈に関する情報として、心房細動に関する情報を求めてもよい。

これにより、例えば変動指標と乖離指標の両方が、所与の単位区間毎の脈波間隔のばらつきが大きいと指し示す統計区間を、心房細動発生期間として特定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記取得部は、心電情報及び前記脈波情報を取得可能であり、前記拍間隔算出部は、前記取得部により前記心電情報が取得された場合には、前記所与の単位区間の前記心電情報から拍境界タイミングを検出し、前記拍境界タイミングに基づき求められる拍継続時間を前記所与の単位区間における前記拍間隔情報として求めてもよい。

これにより、脈波情報だけでなく、心電情報に基づいて、所与の単位区間における脈拍間隔を求めること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記拍間隔算出部は、前記取得部により前記脈波情報が取得された場合は、前記所与の単位区間の前記脈波情報に対する周波数解析処理又はピーク検出処理に基づいて、前記所与の単位区間における前記拍間隔情報を求めてもよい。

これにより、拍毎ではなく、所与の単位区間毎に脈波間隔を求めること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記所与の分布は、前記不整脈の発生時の前記拍間隔のばらつきを表す分布であり、前記乖離指標は、前記Ｎ個の拍間隔情報により表されるＮ個の拍間隔の分布と、前記所与の分布との乖離度合いを示す指標であってもよい。

これにより、例えば、所与の統計区間におけるＮ個の脈波間隔の分布が所与の分布に近いと判定された場合に、その統計区間において心房細動が発生していると判定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記不整脈に関する情報として、前記所与の統計区間が不整脈発生期間か否かを示す情報を求めてもよい。

これにより、各統計区間が不整脈発生期間か否かという情報に基づいて、検査期間における不整脈発生期間を特定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記所与の統計区間における前記不整脈発生期間の情報に基づいて、検査期間中における不整脈発生期間を特定してもよい。

これにより、検査期間における不整脈発生期間を被検体又は閲覧者に提示すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、被検体の体動を表す体動指標と、前記被検体に対する検出部の装着状態を表す装着指標との少なくとも一つを含む信頼度指標に基づいて、前記検査期間中における前記不整脈発生期間を特定してもよい。

これにより、実際に不整脈が発生していた可能性がより高い期間を、不整脈発生期間として特定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記信頼度指標に基づいて、前記検査期間中において前記不整脈発生期間と特定された期間を、不明期間に変更するか否かを決定してもよい。

これにより、例えば、信頼度が低い期間について不整脈発生期間か否かの決定を保留すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記取得部は、体動信号をさらに取得し、前記判定部は、前記体動信号に基づいて前記体動指標を求めてもよい。

これにより、体動が大きく正しい判断が出来ない期間において、不整脈発生期間の判定結果をキャンセル、又は判定を保留すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記判定部は、前記脈波情報に基づいて前記装着指標を求めてもよい。

これにより、検出部の装着状態が悪く正しい判断が困難な期間において、不整脈発生期間の判定結果をキャンセル、又は判定を保留すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記拍間隔情報の閲覧情報を生成する処理を行う情報生成部を含んでいてもよい。

これにより、例えば表示部に閲覧情報を表示して、特定した拍間隔情報等を被検体又は閲覧者に報知すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記情報生成部は、検査期間中において、所与の条件を満たした各タイミングにおいて、前記各タイミングの前後の代表波形の情報を、前記閲覧情報として生成してもよい。

これにより、不整脈の診断において、全波形をチェックする手間を省き、医師が重要な波形を優先的にチェックすること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記所与の条件は、測定機器のイベントボタンが押されたこと、心房細動エピソード期間の開始、継続もしくは終了があったこと、所与の時刻であること、生活イベントが発生したことのうちの少なくとも一つの条件であってもよい。

これにより、例えば、測定機器のイベントボタンが押された時の波形や、心房細動エピソード期間の開始、継続もしくは終了があった時の波形、所与の時刻における波形、生活イベントが発生した時の波形を、代表波形として表示部に表示すること等が可能になる。

また、本発明の他の態様は、心電情報及び脈波情報を取得可能な取得部と、所与の単位区間の拍間隔情報を求める拍間隔算出部と、を含み、前記拍間隔算出部は、前記取得部により前記心電情報が取得された場合は、前記所与の単位区間の前記心電情報から拍境界タイミングを検出し、前記拍境界タイミングに基づき求められる拍継続時間を前記所与の単位区間における前記拍間隔情報として求め、前記取得部により前記脈波情報が取得された場合には、前記所与の単位区間の前記脈波情報に対する周波数解析処理又はピーク検出処理に基づいて、前記所与の単位区間における前記拍間隔情報を求める生体情報処理システムに関係する。

また、本発明の他の態様では、上記各部としてコンピューターを機能させるプログラムに関係する。

本実施形態に係る生体情報処理システムの構成例。 本実施形態に係る生体情報処理システムの他の構成例。 本実施形態に係る生体情報処理システムの他の構成例。 単位区間と統計区間、検査期間の説明図。 本実施形態の処理の流れを説明するフローチャート。 心房細動発生期間と心房細動非発生期間の説明図。 信頼度指標による心房細動発生期間の特定処理の説明図。 統計区間毎の心房細動判定処理の流れを説明するフローチャート。 脈波情報のパワースペクトル密度分布を表すグラフの説明図。 パワースペクトル密度の自己相関関数を表すグラフの説明図。 心房細動発生時の乖離指標の説明図。 心房細動非発生時の乖離指標の説明図。 心電情報を取得する際の時毎間隔値の算出処理の説明図。 閲覧情報として表示される解析レポートの説明図。 閲覧情報として表示される解析レポートの説明図。 生体情報処理装置の構成例。 生体情報処理装置の構成例。 生体情報処理システムの具体的な実現例。

以下、本実施形態について説明する。なお、以下で説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．概要
被検体に光電トランスデューサー（光電センサー）を取り付け、取得した脈波信号（光電脈波信号、脈波情報）を解析して、心房細動等の不整脈を検査する手法が知られている。ここでの不整脈の検査とは、医師による診断のために、不整脈が疑われる箇所（期間、区間）を検出することである。

この光電脈波による検査は、心電計による検査と比較した場合、装置が簡便で装着が容易である、或いは図１６及び図１７を用いて後述する腕時計形状等の装置を表皮に押し当てるだけでよく、装着負荷が少ないという利点がある。そのため、長時間検査が可能となり、不定期に起きる発症局面を捉えられる可能性が高いといった長所を有する。なお、脈波測定装置が固定される部位は手首に限定されず、指や頸部、足首等の他の部位であってもよい。

例えば、不整脈の１つとして、心房細動が知られている。心房細動とは心房が痙攣（部分的に興奮収縮）する異常であり、心室の収縮が不規則な間隔となる。このため、血液の流れが淀むこととなり、心房細動が長時間継続することで血栓ができやすくなって、脳梗塞や心筋梗塞と行った重篤な症状の原因となることがある。

心房細動は初期段階では発症頻度が低く、例えば３日のうちで１回、数時間だけ心房細動の症状が出るといったことが起こりえる。その場合、発症期間とホルター心電図の装着期間が重複しない可能性もあり、心房細動の検出ができない。それに対して、脈波情報を測定する脈波測定装置（生体情報処理装置）は、３日〜１０日程度の長期間装着も容易であるため、発症頻度の低い状態であっても心房細動を検出することが可能である。

また、心房細動では、患者が症状を自覚しない無症候性の心房細動が認められることがある。この場合、患者が積極的に心房細動に関する検査を受けることは考えにくく、場合によっては無自覚のまま症状が進行し、脳梗塞等の重篤な症状を引き起こす恐れがある。この場合にも、脈波情報を用いれば、長期間の装着が容易なため気軽にスクリーニング検査を受けられるという利点がある。

このようにして脈波情報に基づいて心房細動等の不整脈が発生している否かを判定するためには、正確な拍間隔情報を求める必要がある。特に心房細動の発症時には、脈拍間隔のばらつきが大きくなる。そのため、拍間隔情報を正確に求められれば心房細動の判定を正確に行うことができる。

前述した心電計から得られる心電情報では、脈ピークが明瞭に判別可能である。そのため、心電計による不整脈の判定においては、極めて明瞭なＲ波の間隔（拍毎間隔値）を拍間隔情報として取得し、拍毎間隔値の統計処理が行われ、拍毎間隔値等に基づいて、不整脈の判定処理が行われる。

一方、脈波情報に基づいて求められる脈波波形は、心電図のような形状にはならず、心電情報ほど脈ピークが明瞭に現れない。特に、心房細動等の不整脈の発症中の脈波情報においては、脈ピークの検出がさらに困難となる。そのため、心電情報から拍毎間隔値を求める方法と同じように、脈波情報に基づいて拍毎間隔値を求めることは難しい。従って、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求める場合には、他の方法で、拍間隔情報や、拍間隔情報に基づく各種指標を求める必要がある。

また、他にも拍毎間隔値を用いる場合には、被検者の総拍数が不定であり、蓄積型の生体情報処理装置に記録する情報量が一定しないという問題点や、心房細動エピソード判定の統計処理において、時間分解能を固定しにくいという問題点も存在する。もしくは、時間分解能を固定する場合には、統計母数が変数となって処理が複雑化し、生体情報処理装置への処理内蔵の支障にもなり得る。

そこで、以下で説明する本実施形態では、脈波情報から求められる拍毎間隔値を用いる方法よりも正確に、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求めることが可能な生体情報処理システム及びプログラム等を提示する。具体的に本実施形態では、拍毎ではなく、所与の単位区間毎に求められる時毎間隔値を拍間隔情報として求める。そして、所与の単位区間毎に求められた複数の時毎間隔値に基づいて、拍間隔の変動指標及び所与の分布からの乖離指標を求め、変動指標及び乖離指標に基づいて、不整脈に関する情報を求める。詳しい処理の内容については、後述する。

また、本実施形態では、不整脈に関する情報を求めるために、脈波情報だけでなく、心電情報も用いても良い。前述したように、心電情報を用いる従来手法では、心電情報に基づいて拍毎間隔値を拍間隔情報として求め、拍毎間隔値等に基づいて、不整脈に関する情報を求めていた。しかし、拍毎間隔値と時毎間隔値では、データの数や、各データに対応するタイミングが異なるため、不整脈が発生しているか否かの判定方法も異なる。つまり、脈波情報から時毎間隔値を求める本実施形態の手法と、心電情報から拍毎間隔値を求める従来の手法では、同一の不整脈の判定処理を共用出来ない。

そこで、本実施形態では、心電情報を用いる場合であっても、脈波情報を用いる場合と同じ不整脈の判定処理を適用可能にする。具体的には、心電情報を用いる場合にも、後述する方法で時毎間隔値を求め、脈波情報から時毎間隔値を求める場合と同じ状態にして、不整脈の判定処理を実行する。これにより、脈波情報を用いる場合でも、心電情報を用いる場合でも、どちらも同じ判定処理によって不整脈の発生を判定することが出来る。

２．システム構成例
次に、本実施形態の生体情報処理システム１００及びこれを含む生体情報処理装置の構成例を、図１〜図３に示す。

本実施形態の生体情報処理システム１００は、図１に示すように、取得部１１０と、拍間隔算出部１３０と、判定部１５０と、を含む。ただし、生体情報処理システム１００は、図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、図２及び図３のように、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。例えば図２及び図３の例では、生体情報処理システム１００は、図１に示す構成要素に加えて、情報生成部１７０と、表示部１９０とをさらに含む。なお、本実施形態の生体情報処理システム１００の一部又は全部の機能は、例えば図１６及び図１７を用いて後述するウェアラブル装置等により実現される。また、本実施形態の生体情報処理システム１００の一部又は全部の機能は、図１８を用いて後述するように、ウェアラブル装置６００と通信により接続されたサーバーシステム７００により実現されてもよい。

次に各部で行われる処理について説明する。

取得部１１０は、脈波情報を取得可能である。ここで、脈波情報とは、被検体（被験者）の脈波を表す情報であり、具体的には被検体により装着される脈波センサー（光電センサ−）の出力に基づく情報である。より具体的には、光電センサー等の脈波センサーでは、例えば血管中の血流量の変動等を脈波情報として検出することができる。ただし、取得部１１０が取得できる情報は、脈波情報には限定されない。例えば、取得部１１０は、後述する心電情報や体動信号などを取得可能であってもよい。

また、取得部１１０は、図２に示すように外部装置から各種生体情報を受け付けるインターフェース部又は通信部（アンテナ部）であっても良い。具体的に、図２の場合には、生体情報処理システム１００の外部に、脈波センサー４２及び心電センサー４３（心電計、心拍センサー）、モーションセンサー４４等の生体センサーが設けられており、取得部１１０は、これらの各種生体センサー（脈波センサー４２及び心電センサー４３、モーションセンサー４４等）から、各種生体情報（脈波情報及び心電情報、体動信号等）を取得してもよい。また、図２に示すように、各種生体センサーが外部の記憶部５０に接続されており、記憶部５０が各種生体情報を記憶している場合には、取得部１１０は、記憶部５０から各種生体情報を取得してもよい。

さらに、図３に示すように、取得部１１０自身が各種生体センサー（脈波センサー４２及び心電センサー４３、モーションセンサー４４等）を有しており、取得部１１０自身が各種生体情報（脈波情報及び心電情報、体動信号等）を検出してもよい。すなわち、取得部１１０が各種生体センサーを有する検出部であってもよい。

ここで脈波センサー４２は、脈波情報を検出するためのセンサーであり、例えば前述したように、発光部と受光部とを含む光電センサー等が考えられる。光電センサーとしては、太陽光等の外光の信号成分をカットするように構成されているセンサーを用いてもよい。このような光電センサーは、例えばフォトダイオードを複数設け、それらの信号を用いてフィードバック処理等で差分情報を求める構成等により実現できる。また、脈波センサー４２は、光電センサーの他にも、例えば超音波センサー等の種々のセンサーによっても実現でき、本実施形態の脈波センサー４２はそれらのセンサーを広く適用可能である。例えば、脈波センサー４２として超音波センサーを用いる場合には、超音波センサーは、２つの圧電素子を有し、一方の圧電素子を励振させて生体内に超音波を送信するとともに、当該超音波が生体の血流によって反射されたものを他方の圧電素子により受信する。送信した超音波と受信した超音波には、血流のドップラー効果によって周波数変化が生じるため、この場合にも血流量に対応する信号を取得することができ、脈波情報（拍動情報）の推定が可能である。

また、心電センサー（心拍センサー）３０は、心電情報を検出するためのセンサーであり、例えば心電計である。心電計は、例えば被検体の心臓の活動の様子を検出し、心電図を生成可能な装置である。

そして、モーションセンサー（体動センサー）４０は、体動信号（モーションセンサー信号）を検出するためのセンサーであり、例えば加速度センサーである。その場合には、取得部１１０は体動信号として加速度センサー信号を検出する。三軸の加速度センサーは、例えば外力によって抵抗値が増減する素子等で構成され、Ｘ軸方向での加速度と、Ｙ軸方向での加速度と、Ｚ軸方向での加速度とを検出する。また他にも、モーションセンサー４４は、Ｘ軸周りの角加速度と、Ｙ軸周りの角加速度と、Ｚ軸周りの角加速度とを検出する三軸のジャイロセンサーと、前述した三軸の加速度センサーとが組み合わせられたセンサーであってもよい。さらに、モーションセンサー４４は、加速度センサーやジャイロセンサーに限定されず、地磁気センサー等の方位センサー等であってもよい。方位センサーは、センサーの向いている方位を角度（０°〜３６０°）で計測する。また、モーションセンサー４４として、加速度センサー、ジャイロセンサー又は方位センサーの機能を併せ持つセンサーを用いてもよい。

これらの各種生体センサーは、被検体の手首の他にも、被検体の首、上腕、胸などの部位に取り付けてもよい。さらに、生体情報処理システム１００がヘッドマウントディスプレイに搭載される場合には、例えばヘッドマウントディスプレイのブリッジ部や左右のテンプル部などに各種生体センサーを設けても良い。なお、脈波センサーと心電センサーとモーションセンサーは、同じ機器に設けられていても良いし、別の機器に設けられていても良い。

次に、拍間隔算出部１３０は、脈波情報に基づいて、所与の単位区間毎の拍間隔情報を求める。

ここで、拍間隔情報とは、所与の単位区間における拍間隔を表す情報である。前述したように本実施形態では、拍間隔情報は、拍毎に求められる拍毎間隔値ではなく、例えば所与の単位区間毎（時間毎）に求められる時毎間隔値である。

次に、各拍間隔情報に対応する所与の単位区間について、図４を用いて具体的に説明する。図４では、横軸を時間軸（秒）として、上段に脈波ＰＷを示し、中段に所与の単位区間と後述する所与の統計区間の関係を示し、下段に所与の統計区間と後述する検査期間の関係を示す。なお、図４の中段の図は、図４の下段の統計区間ＳＴＭ１を拡大して図示したものである。

図４に示すように、本例における所与の単位区間は、例えばＴＭ１等が示す４秒間である。ただし、本実施形態における所与の単位区間の長さは、４秒に限らず、任意の長さの区間に設定可能である。そして、この単位区間ＴＭ１において検出された脈波情報に基づいて、単位区間ＴＭ１に対応する時毎間隔値Δ_１を求める。さらに、取得部１１０は、１秒毎に所与の単位区間において検出される脈波情報をサンプリングし、拍間隔算出部１３０は、取得される脈波情報に基づいて１秒毎に拍間隔情報を求める。つまり、時毎間隔値を求める所与の単位区間は、ＴＭ１〜ＴＭ５に示すように、１秒ずつずれて設定されており、各単位区間は、前の時間と３秒間オーバーラップしている。例えば、単位区間ＴＭ１と単位区間ＴＭ２では、１秒目〜３秒目の３秒間がオーバーラップしている。そして、拍間隔算出部１３０は、単位区間ＴＭ２〜単位区間ＴＭ５の各単位区間において検出された各脈波情報に基づいて、各単位区間に対応する時毎間隔値Δ_２〜Δ_５を求める。このように、所与の単位区間は、時毎間隔値の算出区間と言い替えることもできる。なお、具体的な時毎間隔値の算出方法については後述する。

次に、判定部１５０は、不整脈に関する情報を求める。本実施形態における不整脈は、例えば心房細動であり、不整脈に関する情報とは、例えば不整脈が発生したか否かを示す情報や、不整脈が発生したと判定された期間を示す情報等である。ただし、本実施形態における不整脈として心房細動以外の不整脈（例えば期外収縮等）を対象とすることは妨げられない。

そして、判定部１５０は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）回分の所与の単位区間を含む所与の統計区間において、所与の単位区間毎に求められたＮ個の拍間隔情報に基づいて、拍間隔の変動指標及び所与の分布からの乖離指標を求め、変動指標及び乖離指標に基づいて、不整脈に関する情報を求める。

ここで、所与の統計区間は、複数設定される単位区間のうち、変動指標及び乖離指標を求めるために用いる拍間隔情報に対応する単位区間を、区切って特定する区間である。他の言い方をすれば、所与の統計区間は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）回分の所与の単位区間を含む区間であり、例えば前述した図４の例では、ＳＴＭ１で示す区間である。具体的に図４の例ではＮ＝５であり、統計区間ＳＴＭ１は、単位区間ＴＭ１〜単位区間ＴＭ５を含む８秒間である。図４の下図に示すように、所与の統計区間も、単位区間と同様に、前の統計区間と一部区間（図４の例では３秒間）をオーバーラップしながら複数設定され、設定された統計区間毎に、変動指標及び乖離指標が求められる。図４の例では、検査期間ＴＴＭにおいて、少なくとも４つの統計区間（ＳＴＭ１〜ＳＴＭ４）が設定されているが、検査期間ＴＴＭに含まれる統計区間の数はこれに限定されず、実際にはより多数の統計区間が含まれる。例えば、所与の統計区間は、８秒間〜６０秒間に設定される。

また、変動指標及び乖離指標については、後に詳述する。なお、本実施形態の手法は、変動指標及び乖離指標の両方を求めるものには限定されず、変動指標及び乖離指標のうちの少なくとも一方を求めるものであってもよい。

そして、情報生成部１７０は、拍間隔情報の閲覧情報を生成する処理を行う。閲覧情報の具体例等については後述する。なお、前述した拍間隔算出部１３０及び判定部１５０、情報生成部１７０の機能は、各種プロセッサー（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。

さらに、表示部１９０は、生成された閲覧情報を表示する。表示部１９０の機能は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパーなどにより実現できる。

心房細動の発症時には、脈拍間隔のばらつきが大きくなる。そのため、拍間隔情報を正確に求められれば心房細動の判定を正確に行うことができる。

その点、本実施形態では、脈波情報に基づいて拍毎間隔値を求めるのではなく、脈波情報に基づいて時毎間隔値を拍間隔情報として求める。そのため、脈波情報を用いる場合であっても、正確に拍間隔情報を求めることができる。そして、精度良く求められた時毎間隔値に基づいて、変動指標及び乖離指標を求め、これらに基づいて不整脈に関する情報を求める。

よって、脈波情報から求められる拍毎間隔値を用いる方法よりも正確に、脈波情報に基づいて不整脈に関する情報を求めることが可能となる。

また他にも、拍毎間隔値を用いる場合と違って、蓄積型の生体情報処理装置に記録する情報量を一定にすることも可能になる。さらに、心房細動エピソード判定の統計処理において、時間分解能を固定することが容易で、処理の複雑化を抑制することも可能になる。

３．処理の詳細
３．１ 全体の流れ
次に、図５のフローチャートを用いて、本実施形態の全体の処理の流れについて、具体例を交えながら説明し、その後に、統計区間毎の心房細動判定処理の詳細と閲覧情報の具体例について説明する。なお、以下では不整脈に関する情報として、心房細動に関する情報を求める例について説明するが、本実施形態はそれに限定されない。また、ここでは図６に示すように、検査期間ＴＴＭに６つの統計区間（ＳＴＭ１〜ＳＴＭ６）が含まれている例を用いて説明する。図６は、横軸が時間軸（秒）であり、統計区間（ＳＴＭ１〜ＳＴＭ６）と検査期間ＴＴＭ、心房細動発生期間ＥＰＴ、心房細動非発生期間（ＮＥＰＴ１、ＮＥＰＴ２）の関係を示す。ただし、本実施形態において、検査期間に含まれる統計区間の数はこれに限定されない。

まず、図５に示すように、取得部１１０が解析対象ログを取得する（Ｓ１０１）。解析対象ログは、例えば被検体の脈波情報や心電情報、体動信号が時系列順に記録されたデータである。解析対象ログの取得先は、図２に示したように記憶部５０であってもよいし、各種生体センサー（脈波センサー、心電センサー、モーションセンサー）であってもよい。

次に、拍間隔算出部１３０と判定部１５０が、取得された解析対象ログに基づいて、図６に示す検査期間ＴＴＭに含まれる統計区間（ＳＴＭ１〜ＳＴＭ６のそれぞれ）毎に心房細動判定処理を行う（Ｓ１０２）。なお、ステップＳ１０２の詳細については、図８のフローチャートを用いて後述する。そして、判定部１５０は、図４の検査期間ＴＴＭに含まれる全統計区間（ＳＴＭ１〜ＳＴＭ６）についてステップＳ１０２の心房細動判定処理を行ったか否かを判定し（Ｓ１０３）、全統計区間について心房細動判定処理を行っていないと判定した場合には、ステップＳ１０２に戻る。

一方、判定部１５０が、全統計区間（ＳＴＭ１〜ＳＴＭ６）について心房細動判定処理を行ったと判定した場合には、判定部１５０は、検査期間ＴＴＭ中における心房細動発生期間を判定する（Ｓ１０４）。例えば、図６の例では、斜線で示す統計区間ＳＴＭ２と統計区間ＳＴＭ３が心房細動発生期間であると判定されたとする。この時、判定部１５０は、検査期間ＴＴＭにおいて、統計区間ＳＴＭ２と統計区間ＳＴＭ３の集合区間ＥＰＴを、心房細動発生期間として特定し、それ以外の期間（ＮＥＰＴ１とＮＥＰＴ２）を心房細動非発生期間として特定する。

すなわち、判定部１５０は、所与の統計区間における不整脈発生期間の情報に基づいて、検査期間中における不整脈発生期間を特定する。

ここで、不整脈発生期間は、不整脈が発生していると判断される期間である。また、前述した心房細動発生期間は、心房細動が発生していると判断される期間であり、不整脈発生期間の一つである。不整脈発生期間を特定する際には、不整脈発生期間の開始タイミングと終了タイミング、期間の長さのうちの少なくとも二つの情報を特定してもよいし、不整脈が発生していると判断される統計区間を示す情報を特定してもよい。

これにより、後述するように、検査期間における不整脈発生期間を被検体又は閲覧者に提示すること等が可能になる。

また、この際に、判定部１５０が、前後を心房細動発生期間で挟まれた所与の継続時間未満の心房細動非発生期間を、心房細動発生期間（心房細動エピソード期間）とみなす変形実施も可能である。同様にして、判定部１５０が、前後を心房細動非発生期間で挟まれた所与の継続時間未満の心房細動発生期間を、心房細動非発生期間とみなす変形実施も可能である。

次に、判定部１５０は、被検体の体動を表す体動指標と、被検体に対する検出部の装着状態を表す装着指標との少なくとも一つを含む信頼度指標に基づいて、検査期間中における不整脈発生期間を特定する。本例では、まず判定部１５０が、解析対象ログから体動信号を抽出し、体動信号に基づいて、信頼度指標を特定する（Ｓ１０５）。つまり、体動指標を信頼度指標として用いる場合には、取得部１１０が、体動信号を取得し、判定部１５０が、体動信号に基づいて体動指標を信頼度指標として求める。そして、判定部１５０は、特定した信頼度指標に基づいて、ステップＳ１０４における心房細動発生期間か否かの判定結果が、信頼に足るものであるか否かを判定し、その判定結果に基づいて、検査期間における心房細動発生期間を再特定する（Ｓ１０６）。

例えば図７を用いて、ステップＳ１０６の処理の具体例を説明する。図７は、横軸が時間軸（秒）であり、体動信号ＢＳを用いて、検査期間ＴＴＭにおける心房細動発生期間を再特定する処理の具体例を示す図である。図７の例では、体動信号ＢＳに基づいて、体動が大きく信頼度が低い期間（ＳＢＴ１及びＳＢＴ２）と、体動が小さく信頼度が高い期間（ＷＢＴ１及びＷＢＴ２）とが特定される。その結果、ステップＳ１０４において特定された心房細動発生期間ＥＰＴに、信頼度が低い期間ＳＢＴ１が含まれることになるため、心房細動発生期間ＥＰＴのうち、期間ＳＢＴ１以外の期間（ＥＰＴ１及びＥＰＴ２）を、新たに心房細動発生期間として特定する。

これにより、実際に不整脈が発生していた可能性がより高い期間を、不整脈発生期間として特定すること等が可能になる。また、ステップＳ１０４までは、統計区間単位で不整脈発生期間を特定していたが、ステップＳ１０６の体動が大きく信頼度が低い期間（ＳＢＴ１及びＳＢＴ２）は、統計区間単位で特定されるのではなく、より短い区間であってもよい。そのため、統計区間単位で特定されていた不整脈発生期間を、より短い単位で特定することが可能になり、不整脈発生期間の時間分解能を向上させること等も可能になる。

ここで、信頼度指標（信頼度の指標）とは、脈波測定又は心電測定がどの程度信頼できるものであるかを表す情報である。また、信頼度指標は、不整脈発生期間の判定結果がどの程度信頼できるものであるかを表す情報とも言い替えることができる。信頼度指標は、一例としては数値情報であり、数値が大きいほど信頼でき（信頼度が高く）、数値が小さいほど信頼できない（信頼度が低い）ものとしてもよいし、この逆であってもよい。或いは、所与の数値に近いほど信頼度が高いものとしてもよく、信頼度指標の具体的な値と、信頼度の高低との関係は種々の変形実施が可能である。

例えば、図７の例では、体動信号の実効信号量に基づく情報を信頼度指標としているため、数値が大きいほど体動ノイズが大きく、信頼度は低いものとなる。ここで、体動信号は、例えば被検体の体に装着されたモーションセンサーから得られる加速度信号や角加速度信号、方位信号等である。そして、体動指標は、体動信号に基づいて特定される体動の大きさを示す数値や、体動信号の実効信号量に基づいて段階的に分類されるレベルなどを示す情報である。例えば、体動指標は、加速度信号のＲＭＳ値（二乗平均平方根）などである。

このように、体動指標を信頼度指標として用いて不整脈発生期間を再特定する場合には、体動が大きく正しい判断が出来ない期間において、不整脈発生期間の判定結果をキャンセル、又は判定を保留すること等が可能になる。

また、本実施形態では、被検体に対する検出部の装着状態を表す装着指標を信頼度指標として用いても良い。この際には、判定部１５０は、脈波情報に基づいて装着指標を求める。

ここで、装着指標とは、被検体に対する検出部の装着状態を表す数値や、装着状態の良し悪しを段階的に分類するレベルなどを示す情報であり、脈波情報に基づいて特定される。装着指標は、例えば脈波信号のＲＭＳ値（二乗平均平方根）などの数値情報であり、数値が大きいほど検出部の装着状態が良く、数値が小さいほど検出部の装着状態が悪いものとしてもよいし、この逆であってもよい。或いは、所与の数値に近いほど装着状態が良いものとしてもよく、装着指標の具体的な値と、装着状態の高低との関係は種々の変形実施が可能である。そして、検出部の装着状態が良ければ、検出された生体情報（脈波情報、心電情報等）の信頼度が高くなり、検出部の装着状態が悪ければ、生体情報の信頼度が低くなる。なお、図３に示すように、取得部１１０が検出部である場合には、装着指標は取得部１１０の装着状態を表す情報であるとも言える。

これにより、検出部の装着状態が悪く正しい判断が困難な期間において、不整脈発生期間の判定結果をキャンセル、又は判定を保留すること等が可能になる。なお、本実施形態では、信頼度指標として、体動指標と装着指標の両方を用いても良い。

そして、判定部１５０は、信頼度指標に基づいて、検査期間中において不整脈発生期間と特定された期間を、不明期間に変更するか否かを決定する（Ｓ１０６）。例えば、前述した図７の例では、不整脈発生期間として特定されていた期間ＥＰＴのうち、体動が大きく信頼度が低い期間ＳＢＴ１を、不明期間ＵＫＴ１として特定している。一方、不整脈発生期間として特定されていた期間ＥＰＴのうち、体動が小さく信頼度が高い期間（ＷＢＴ１、ＷＢＴ２）については、不明期間とはしない。

これにより、例えば、信頼度が低い期間について不整脈発生期間か否かの決定を保留すること等が可能になる。その結果、閲覧情報を提示する際に、信頼度が低い情報を提示しないこと等が可能になる。

また、判定部１５０は、不整脈非発生期間として特定されていた期間（ＮＥＰＴ２）においても、体動が大きく信頼度が低い期間ＳＢＴ２が重なっていれば、その期間ＳＢＴ２を不明期間ＵＫＴ２とする。これは、不整脈非発生期間として特定されていたが、実際には不整脈発生期間である可能性があるためである。

また、例えば図７の期間ＳＢＴ１のように、信頼度指標が所定の閾値よりも小さいと判定された期間の全体が、連続した心房細動発生期間ＥＰＴに含まれる場合には、この期間を不明期間ＵＫＴ１とはせず、そのまま心房細動発生期間とする変形実施も可能である。同様に、信頼度指標が所定の閾値よりも小さいと判定された期間の全体が、連続した心房細動非発生期間に含まれる場合には、この期間を不明期間とはせず、そのまま心房細動非発生期間とする変形実施も可能である。

さて、図５のフローチャートに戻る。ステップＳ１０６の後、情報生成部１７０は、拍間隔情報や心房細動発生期間（図７のＥＰＴ１及びＥＰＴ２）等を示す閲覧情報を生成する（Ｓ１０７）。

ここで、閲覧情報とは、例えば被検体の拍間隔情報や心房細動発生期間等を示す画像情報やテキスト情報等である。閲覧情報の具体例については後述する。

これにより、例えば表示部１９０に閲覧情報を表示して、特定した拍間隔情報等を被検体又は閲覧者に報知すること等が可能になる。以上が本実施形態の全体の処理の流れである。

３．２ 統計区間毎の心房細動判定処理
次に、図５のフローチャートのステップＳ１０２の処理の詳細について、図８のフローチャートを用いて説明する。図８のフローチャートは、脈波情報に基づいて、時毎間隔値を算出し、算出した時毎間隔値に基づいて、統計区間における心房細動判定を行う場合の処理の流れを図示している。

取得部１１０により脈波情報が取得された場合は、拍間隔算出部１３０は、所与の単位区間の脈波情報に対する周波数解析処理又はピーク検出処理に基づいて、所与の単位区間における拍間隔情報を求める。

具体的には、図８に示すように、拍間隔算出部１３０が、解析対象ログから脈波情報を読み込む（Ｓ２０１）。そして、拍間隔算出部１３０が脈波情報を読み込めたか否かを判定し、読み込みが失敗したと判定した場合には、処理を進めることができないと判断できるため、又は全ての統計区間について後述する処理を実行済みであると判断できるため、処理を終了する。

一方、脈波情報の読み込みに成功したと判定した場合には、拍間隔算出部１３０はさらに、所与の単位区間分だけ、脈波情報を読み込めたか否かを判定し、まだ所与の単位区間分、読み込めていないと判定した場合には、ステップＳ２０１に戻る。

そして、所与の単位区間分、脈波情報を読み込めた場合には、拍間隔算出部１３０は、読み込んだ所与の単位区間分の脈波情報について、周波数解析処理（ＳＴＦＴ（Short-Time Fourier transform）解析）を行って、パワースペクトル密度を求める。例えば、前述した図４に示す所与の単位区間ＴＭ１における脈波情報に対して、周波数解析処理を行って、図９に示すようなパワースペクトル密度分布を得る。図９のグラフは、横軸が周波数（Ｈｚ）を表し、縦軸がパワースペクトル密度ＰＳＤ（Power Spectral Density）を表す。さらに、拍間隔算出部１３０は、図１０に示すように、求めたパワースペクトル密度の自己相関関数を算出し（Ｓ２０４）、求めた自己相関関数がピーク（極大）になり、他のピークよりも大きくなる時の遅延時間（主遅延。但し０以外である）を、その単位区間における時毎間隔値として求める（Ｓ２０５）。例えば図１０のグラフは、縦軸が自己相関関数（Auto Correlation Function）を表し、横軸が遅延時間Ｌａｇ［ｍｓ］を表す。そして、図１０のグラフでは遅延時間がｘ_１［ｍｓ］の時に、自己相関関数がピークになり、遅延時間＝０［ｍｓ］以外の他のピークよりも大きくなるため、このｘ_１［ｍｓ］を単位区間ＴＭ１の時毎間隔値Δ_１とする。

その後、拍間隔算出部１３０は、現在対象としている統計区間に含まれる全ての単位区間において、時毎間隔値を算出したか否かを判定し（Ｓ２０６）、まだ全ての単位区間において、時毎間隔値を算出していないと判定した場合には、ステップＳ２０１に戻る。つまり、図４の例の場合には、統計区間ＳＴＭ１に含まれる他の単位区間（ＴＭ２〜ＴＭ５）について、前述した処理（Ｓ２０１〜Ｓ２０５）を同様に行って、他の単位区間（ＴＭ２〜ＴＭ５）についても時毎間隔値（Δ_２〜Δ_５）を求める。

これにより、拍毎ではなく、所与の単位区間毎に脈波間隔（時毎間隔値）を求めること等が可能になる。

次に、判定部１５０は、拍間隔算出部１３０により所与の単位区間毎に求められたＮ（Ｎは正の整数）個の拍間隔情報に基づいて、所与の統計区間において、拍間隔の平均値、変動指標及び乖離指標のうちの少なくとも一つを求める処理を行う（Ｓ２０７）。

ここで、変動指標は、所与の統計区間に含まれる単位区間のそれぞれについて求められたＮ個の拍間隔情報により表されるＮ個の拍間隔（時毎間隔値）のばらつきを表す情報であり、例えばＮ個の拍間隔情報の分散若しくは標準偏差又は変動係数等である。変動係数は、例えば分散又は標準偏差を平均値で除算して求められる値である。また、変動指標は、前回（１タイミング前の単位区間）の拍間隔との変化量（差分或いは比率）に基づいて求められる値であってもよい。

また、乖離指標は、所与の統計区間に含まれる単位区間のそれぞれについて求められたＮ個の拍間隔情報により表されるＮ個の拍間隔（時毎間隔値）の分布と、所与の分布との乖離度合いを示す指標である。そして、所与の分布は、不整脈の発生時の拍間隔のばらつきを表す分布である。例えば、心房細動発生時には、時毎間隔値がばらばらになる傾向があるため、所与の分布を、今回検出された拍間隔の平均値と変動指標を持つ正規分布としてもよい。一方、心房細動非発生時には、時毎間隔値が特定の値に偏る傾向があるため、正規分布にはならない。なお、本実施形態では、所与の分布は正規分布に限定されず、予め経験的に求められた他の分布を用いてもよい。

例えば本例では、コルモゴロフ―スミルノフ（Kolmogorov-Smirnov）検定における正規性指標を、乖離指標として求める。その具体例について、図１１及び図１２を用いて説明する。図１１には、心房細動発生時の脈波間隔（時毎間隔値）の分布を図示し、図１２には、期外収縮発生時の脈波間隔（時毎間隔値）の分布を図示する。図１１及び図１２は共に、横軸が時毎間隔値（ＲＲＩ）［ｍｓ］を表し、縦軸が累積密度分布を表す。そして、図１１及び図１２では、各時毎間隔値の実測データを点ＲＤでプロットし、所与の分布である正規分布を曲線ＮＤ１（ＮＤ２）で示している。各時毎間隔値の実測データは、時毎間隔値が小さい順にソートされ、ソートされた順番を追う毎に、縦軸の値が大きくなるようにして、各グラフにプロットされる。そのため、取得された時毎間隔値の分布が完全に正規分布になる場合には、正規分布を示す曲線ＮＤ１（ＮＤ２）上に、各データＲＤがプロットされることになる。逆に、各データＲＤのプロット位置が曲線ＮＤ１（ＮＤ２）から離れれば離れるほど、Ｎ個の拍間隔（時毎間隔値）の分布と、正規分布との乖離度合いが大きいことになる（正規性が低い）。

そして、図１１及び図１２において、Ｎ個の時毎間隔値の実測データＲＤのプロット位置を全て包含するように、曲線ＮＤ１（ＮＤ２）を縦軸の上下方向に拡張し、その時の拡張量を、実測データの分布と正規分布の乖離度合い（乖離指標）として求める。縦軸方向への曲線の拡張量は、例えば、あるＲＲＩ（横軸の値）に対する、拡張後の曲線ＮＤ１（ＮＤ２）の縦軸方向の幅であり、横軸のどの値に対しても同じ値を用いる。

具体的には、図１１では、曲線ＮＤ１を点線ＤＬ１及び点線ＤＬ２で囲まれる範囲ＡＲ１（斜線領域）まで拡張した時に、範囲ＡＲ１が、Ｎ個全ての時毎間隔値の実測データＲＤのプロット位置を包含することになる。そして、範囲ＡＲ１の縦軸方向の幅ＷＤＴ１を乖離指標として求める。同様にして、図１２の例では、曲線ＮＤ２を点線ＤＬ３及び点線ＤＬ４で囲まれる範囲ＡＲ２（斜線領域）まで拡張した時に、範囲ＡＲ２が、Ｎ個の時毎間隔値の実測データＲＤのプロット位置を包含することになる。そして、範囲ＡＲ２の縦軸方向の幅ＷＤＴ２を乖離指標として求める。

次に、図８のステップＳ２０７後には、判定部１５０が、不整脈に関する情報として、所与の統計区間が不整脈発生期間か否かを示す情報を求める。

例えば、判定部１５０は、変動指標により表される変動値が所与の変動閾値より大きく、且つ、乖離指標により表される乖離値が所与の乖離閾値よりも小さいか否かを判定することで、不整脈に関する情報として、心房細動に関する情報を求める（Ｓ２０８）。

変動指標により表される変動値が所与の変動閾値より大きいということは、前述した時毎間隔値の分散や標準偏差等が所与の変動閾値より大きく、所与の統計区間におけるＮ個の時毎間隔値のばらつきが大きいことを示す。

また、乖離指標により表される乖離値が所与の乖離閾値よりも小さいということは、所与の統計区間におけるＮ個の時毎間隔値の分布が、正規性が高く、時毎間隔値のばらつきが大きいことを示している。

例えば、前述した図１１及び図１２の例において、図１１に示す幅ＷＤＴ１は、図１２に示す幅ＷＤＴ２よりも小さい（ＷＤＴ１＜ＷＤＴ２）。そして、本例では、ＷＤＴ＜ＴＨ＜ＷＤＴ２となるような所与の乖離閾値ＴＨを用いるものとする。従って、図１１の例では、ＷＤＴ１＜ＴＨとなるため、変動値が所与の変動閾値より大きければ、実測データの分布は正規性が高く、心房細動が発生していると判定することができる。一方、図１２の例では、ＷＤＴ２＞ＴＨであるため、実測データの分布は正規性が低く、心房細動が発生していないと判定することができる。

これにより、所与の統計区間におけるＮ個の時毎間隔値がばらばらに分布していると判定された場合に、その統計区間において心房細動が発生していると判定すること等が可能になる。

例えば、変動指標と乖離指標の両方が、時毎間隔値のばらつきが大きいと指し示す統計区間を、心房細動発生期間として特定すること等が可能になる。なお、所与の変動閾値及び所与の乖離閾値にヒステリシスを持たせ、心房細動が発生しているか否かの判定結果が、頻繁に変わることを抑制することも可能である。

また、心房細動に関する情報とは、例えば心房細動発生期間に関する情報や、心房細動エピソード期間に関する情報などである。

そして、その後、次の統計区間（図４の例では、ＳＴＭ２〜ＳＴＭ４等）について、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０８の処理を行う。その結果、各統計区間が不整脈発生期間か否かという情報を求めることができ、その情報に基づいて、検査期間における不整脈発生期間を特定すること等が可能になる。以上が、統計区間毎の心房細動判定処理の流れである。

また、本実施形態では、脈波情報ではなく、心電情報に基づいて、時毎間隔値を算出してもよい。心電情報は、被検体の心臓の活動の様子を示す情報であり、心電センサー（心拍センサー）３０により検出される情報である。

その場合に、取得部１１０は、心電情報及び脈波情報を取得可能である。そして、拍間隔算出部１３０は、取得部１１０により心電情報が取得された場合には、所与の単位区間の心電情報から拍境界タイミングを検出し、拍境界タイミングに基づき求められる拍継続時間を所与の単位区間における拍間隔情報（時毎間隔値）として求める。

ここで、拍境界タイミングとは、脈拍の１波の開始タイミング又は終了タイミングのことであり、より具体的にはＲ波がピークになるタイミングである。そして、拍継続時間とは、拍境界タイミングから次の拍境界タイミングまでの時間のことであり、例えばＲ波のピークから次のＲ波のピークまでの時間である。

図１３を用いて具体例について説明する。図１３では、横軸を時間軸（秒）として、単位区間と心電図ＥＤを示す。

例えば単位区間ＴＭ１では、単位区間ＴＭ１の終了タイミングｔ_１の周囲の拍境界タイミング（ｔ_ｒ１及びｔ_ｒ２）を、心電情報に基づいて特定する。終了タイミングｔ_１は拍境界タイミング（ｔ_ｒ１及びｔ_ｒ２）の間のタイミングである。そのため、単位区間ＴＭ１における時毎間隔値は、終了タイミングｔ_１において継続している脈拍の拍継続時間ＲＲ１とする。同様に、単位区間ＴＭ３の終了タイミングｔ_３は拍境界タイミング（ｔ_ｒ４及びｔ_ｒ５）の間のタイミングであるため、単位区間ＴＭ３における時毎間隔値は、終了タイミングｔ_３において継続している脈拍の拍継続時間ＲＲ４とする。

一方、単位区間ＴＭ２では、単位区間ＴＭ２の終了タイミングｔ_２が拍境界タイミングｔ_ｒ３と一致している。この場合には、単位区間ＴＭ１と単位区間ＴＭ３の例のように、終了タイミングｔ_２における拍継続時間を特定できない。そこで、この場合には、拍境界タイミングｔ_ｒ３の前後の脈拍の拍継続時間の平均値（ＲＲＩ２＋ＲＲＩ３）／２を、単位区間ＴＭ２の時毎間隔値として求める。また、単位区間ＴＭ２の終了タイミングｔ_２と拍境界タイミングｔ_ｒ３が完全に一致していない場合でも、単位区間ＴＭ２の終了タイミングｔ_２が拍境界タイミングｔ_ｒ３から所与の時間Δ内である場合には、同様に、終了タイミングｔ_２の前後の脈拍の拍継続時間の平均値を、単位区間ＴＭ２の時毎間隔値として求める。ただし、この場合に、拍境界タイミングの前後の脈拍の拍継続時間の平均値を時毎間隔値として求めることには限定されず、例えば拍境界タイミングの前後の脈拍の拍継続時間の調和平均値などを、時毎間隔値として求めても良い。

これにより、脈波情報だけでなく、心電情報に基づいて、単位区間における時毎間隔値を求めること等が可能になる。なお、本処理は図８を用いて説明したステップＳ２０１〜ステップＳ２０５の処理に相当し、ステップＳ２０６以降は、前述した処理をそのまま適用することが可能である。

３．３ 閲覧情報
次に、図５のステップＳ１０７において生成する閲覧情報について説明する。例えば、情報生成部１７０は、図１４及び図１５に示すような解析レポートを、閲覧情報として生成し、生成した解析レポートを表示部１９０に表示する。解析レポートは、統計的概要、トレンドグラフ、（心房細動）エピソード波形、全波形の４項目から構成される。解析レポートの作成タイミング、作成頻度等は種々の変形実施が可能であるが、ここでは１回の検査に対応する結果を表すレポート、すなわち３〜１０日程度のデータを蓄積することで作成されるレポートについて説明する。

具体的には、情報生成部１７０は、図１４の統計的概要等に示すように、閲覧情報として、拍間隔情報により表される拍間隔と、平均脈拍間隔ＰＩ_ａｖｅと、心房細動エピソード期間であることを示すマークとのうちの少なくとも一つの情報を生成する。

統計的概要は、検査期間におけるユーザー（患者）の状態を表す代表的な統計量を示す項目である。前述した情報の他にも、図１４の統計的概要に示すように、最大心拍数ＨＲｍａｘ、最小心拍数ＨＰｍｉｎ、平均心拍数ＨＲａｖｅ、心房細動エピソード期間の検出回数（ＡｆＥｐｉｓｏｄｅ）、心房細動エピソード期間の最大継続時間（Ｍａｘ ｓｕｓｔａｉｎｅｄ Ａｆ）、検出部の有効装着率、体動局面率等を生成してもよい。ここで、有効装着率は、検査期間中、検出部の装着状態が良好と判断された期間の割合を示す数値である。また、体動局面率は、検査期間中、一定以上の大きさの体動が検出された期間の割合を示す数値である。

また、前述した心房細動エピソード期間であることを示すマークは、例えば図１４のトレンドグラフに斜線で表示されるマークＢ７〜Ｂ９や、図１５の全波形に斜線で表示されるマークＢ１０等である。これらのマークＢ７〜Ｂ１０は、マークが表示されている期間が、心房細動エピソード期間であると判定されたことを示す。

これにより、医師の診断の補助になる情報を提示すること等が可能になる。

また、全波形は、図１５に示したように、加速度波形、脈波波形、脈拍間隔波形、心房細動Ａｆの発症状況（脈波異常期間の判定結果）を全検査期間にわたって表示したものである。

図１４からわかるように、統計的概要は検査期間での概要を数値で把握するには適しているが、具体的な波形等が表示されるものではなく、ユーザーの状態の時系列的な変化の把握には向かない。よって医師の診断には、より詳細な情報が必要となる。また、図１５からわかるように全波形は詳細な情報を表示するものの、情報量が膨大になりすぎる。よって医師の診断には、適切に要約された情報、或いは重要な部分を抽出した情報を表示する必要がある。

そこで、情報生成部１７０は、検査期間中において、所与の条件を満たした各タイミングにおいて、各タイミングの前後の代表波形の情報を、閲覧情報として生成する。

例えば、図１５の例では、心房細動エピソードであると判定された期間の波形を代表波形として表示している。具体的には、図１４のトレンドグラフにおいて、Ｂ７のマークが付いている期間のエピソード波形を、図１５ではＣ１に示すように表示し、図１４のトレンドグラフにおいて、Ｂ８のマークが付いている期間のエピソード波形を、図１５ではＣ２に示すように表示している。

これにより、不整脈の診断において、全波形をチェックする手間を省き、医師が重要な波形を優先的にチェックすること等が可能になる。

また、代表波形として表示する波形は、図１４のトレンドグラフや図１５のエピソード波形において表示している波形だけには限定されない。検査期間において、被検体自身が脈波異常を感じることがあり、被検体が脈波異常を自覚したタイミングの情報は、不整脈の診断時に非常に有効な情報として用いることができる。

そこで、測定機器（生体情報処理装置）のイベントボタンが押された時の波形や、ある時刻の波形、生活イベントが発生した時の波形等を、代表波形の情報として表示してもよい。すなわち、前述した代表波形の期間を決定する所与の条件は、測定機器のイベントボタンが押されたこと、心房細動エピソード期間の開始、継続もしくは終了があったこと、所与の時刻であること、生活イベントが発生したことのうちの少なくとも一つの条件であってもよい。

例えば被検体が装着する生体情報処理装置にボタンなどの操作部を設けておき、脈波異常を自覚した際に、ボタンを押すなどして貰う。表示部１９０は、ユーザーが脈波異常を自覚した際の操作が検出されたタイミングに対応する画面の位置にマークを表示してもよい。例えば図１４のトレンドグラフには、マークＵＳを表示している。図１４及び図１５には図示していないが、本実施形態では、このマークＵＳが表示される期間の前後のより詳細な波形を代表波形として表示してもよい。

また、イベントボタンが押された時だけではなく、他の指示操作が行われた時の波形を代表波形としてもよい。他の指示操作とは、例えば画面に対するクリック操作、タッチ操作、タップ操作、ピンチイン操作、ピンチアウト操作、スクロール操作及びスワイプ操作のうちの少なくとも１つの操作である。例えば、表示装置（又は生体情報処理装置）の操作部がマウス等であれば、所与の指示操作は、クリック操作やスクロール操作等である。また、表示装置（又は生体情報処理装置）がタッチパネル式の表示部を有している場合には、所与の指示操作は、タッチ操作、タップ操作、ピンチイン操作、ピンチアウト操作及びスワイプ操作等である。

また、生活イベントとは、例えば食事、睡眠（就寝、起床）、服薬、入浴、運動、休憩、勉強、仕事など、被検体が日常生活を送る上で発生するイベントのことを指す。この生活イベントは、測定機器の使用者（被検体）が自由に設定すること等が可能であってもよい。

これにより、例えば、測定機器のイベントボタンが押された時の波形や、心房細動エピソード期間の開始、継続もしくは終了があった時の波形、所与の時刻における波形、生活イベントが発生した時の波形を、代表波形として表示部に表示すること等が可能になる。これらの波形は、医師が不整脈の診断において優先的にチェックしたいと波形であるため、診断の効率化を図ることができる。

４． 生体情報処理装置の具体例
図１６及び図１７に脈波情報を収集する生体情報処理装置（ウェアラブル装置）の外観図の一例を示す。本実施形態のウェアラブル装置はバンド部１０とケース部３０とセンサー部（検出部）４０を有する。図１６のＥ１及びＥ２に示すように、ケース部３０はバンド部１０に取り付けられる。図１７に示すように、センサー部４０は、ケース部３０に設けられる。

バンド部１０はユーザーの手首に巻き付けてウェアラブル装置を装着するためのものである。バンド部１０はバンド穴１２、バックル部１４を有する。バックル部１４はバンド挿入部１５と突起部１６を有する。ユーザーは、バンド部１０の一端側を、バックル部１４のバンド挿入部１５に挿入し、バンド部１０のバンド穴１２にバックル部１４の突起部１６を挿入することで、ウェアラブル装置を手首に装着する。なお、バンド部１０は、バックル部１４の代わりに尾錠部（美錠部）を有する構成としてもよい。

ケース部３０は、ウェアラブル装置の本体部に相当するものである。ケース部３０の内部には、センサー部４０や不図示の回路基板等のウェアラブル装置の種々の構成部品が設けられる。即ち、ケース部３０は、これらの構成部品を収納する筐体である。

ケース部３０には発光窓部３２が設けられており、発光窓部３２は透光部材により形成されている。そしてケース部３０には、フレキシブル基板に実装されたインターフェースとしての発光部が設けられており、この発光部からの光が、発光窓部３２を介してケース部３０の外部に出射される。

ウェアラブル装置は、図１８のＦ１等に示すようにユーザーの手首に装着され、当該装着された状態で脈波情報（広義には生体情報）の計測が行われる。

５． 生体情報処理システムの具体例
次に、本実施形態に係る生体情報処理システム１００を実現する具体的な装置の例について説明する。本実施形態に係る生体情報処理システム１００は、例えばサーバーシステム７００であってもよい。この場合の例が図１８のＦ１であり、サーバーシステム７００である生体情報処理システム１００は、ネットワークＮＥを介してウェアラブル装置６００と接続され、当該ウェアラブル装置６００から脈波情報を取得する。ユーザーが装着するウェアラブル装置（ウェアラブル装置６００）は、小型軽量となる必要があるため、バッテリーや装置内部の処理部の処理性能、或いはデータの記憶容量に制約が大きい。それに対して、サーバーシステム７００はリソースの制約が比較的小さいため、脈波情報の解析処理や解析結果情報の生成処理を高速で行ったり、より多くのデータ（脈波情報、或いは解析結果情報）を保持することが可能である。

なお、生体情報処理システム１００はウェアラブル装置６００で収集された脈波情報を取得可能であればよいため、ウェアラブル装置６００と直接的に接続されるものに限定されない。例えば、図１８のＦ２に示したように、ウェアラブル装置６００が他の処理装置４００と接続され、生体情報処理システム１００（サーバーシステム７００）は当該処理装置４００とネットワークＮＥを介して接続される形態であってもよい。この場合の処理装置４００としては、例えばウェアラブル装置６００を装着するユーザーが使用するスマートフォン等の携帯端末装置が考えられる。そして、ウェアラブル装置６００と処理装置４００との接続は、ネットワークＮＥと同様のものを利用してもよいが、短距離無線通信等を利用することも可能である。

また、本実施形態に係る生体情報処理システム１００はサーバーシステム７００ではなく、スマートフォン等の処理装置２００（狭義には携帯端末装置）により実現されてもよい。この場合の構成例が図１８のＦ３である。スマートフォン等の携帯端末装置２００は、サーバーシステム７００に比べれば処理性能や記憶領域、バッテリー容量に制約があることが多いが、近年の性能向上を考慮すれば、十分な処理性能等を確保可能となることも考えられる。よって、処理性能等の要求が満たされるのであれば、図１８のＦ３に示したようにスマートフォン等を本実施形態に係る生体情報処理システム１００とすることが可能である。

さらにいえば、端末性能の向上、或いは利用形態等を考慮した場合、ウェアラブル装置６００が本実施形態に係る生体情報処理システム１００を含む実施形態も否定されない。この場合、取得部１１０は、同一装置内の脈波センサー４２からの情報を受信（取得）することになる。ウェアラブル装置６００に生体情報処理システム１００が搭載される場合、当該生体情報処理システム１００では、大量のユーザーを対象としたデータ解析、保存等に対する要求は低く、ウェアラブル装置６００を使用する１又は少数のユーザーを対象とすればよい。つまり、ウェアラブル装置６００の処理性能等でもユーザーの要求を満たす可能性は十分考えられる。

つまり、本実施形態の手法は、脈波情報を取得可能な取得部と、脈波情報に基づいて、所与の単位区間毎の拍間隔情報を求める拍間隔算出部と、不整脈に関する情報を求める判定部と、を含む端末装置（生体情報処理装置、生体情報解析装置、生体情報測定装置、生体情報検出装置）に適用できる。

また、以上ではサーバーシステム７００、処理装置２００、ウェアラブル装置６００のいずれか１つの装置により生体情報処理システム１００が実現されるものとしたが、これに限定されることもない。例えば、脈波情報の取得、脈波情報の解析処理、不整脈の判定処理、閲覧情報の生成処理及び出力処理が、複数の装置の分散処理により実現されてもよい。具体的には、サーバーシステム７００、処理装置２００、ウェアラブル装置６００のうちの少なくとも２つ以上の装置により生体情報処理システム１００が実現されてもよい。或いは、他の装置が生体情報処理システム１００の処理の一部を行ってもよく、本実施形態に係る生体情報処理システム１００は種々の装置（或いは装置の組み合わせ）により実現が可能である。

また、本実施形態の生体情報処理システム及び生体情報処理装置等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサーがプログラムを実行することで、本実施形態の生体情報処理システム及び生体情報処理装置等が実現される。具体的には、非一時的な情報記憶装置に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサーが実行する。ここで、情報記憶装置（コンピューターにより読み取り可能な装置）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリー（カード型メモリー、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサーは、情報記憶装置に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶装置には、本実施形態の各部としてコンピューター（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム）が記憶される。

これにより、本実施形態の処理をプログラムにより実現することが可能になる。プログラムは、例えば、スマートフォン等のようなデバイスの処理部（例えばＤＳＰ）等に読み出されて実行されるプログラムであってもよい。

また、本実施形態の生体情報処理システム及び生体情報処理装置等は、プロセッサーとメモリーを含んでも良い。ここでのプロセッサーは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。ただし、プロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種プロセッサーを用いることが可能である。また、プロセッサーはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）によるハードウェア回路でもよい。また、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納するものであり、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、本実施形態に係る生体情報処理システム及び生体情報処理装置等の各部が実現されることになる。ここでのメモリーは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターやハードディスク等でもよい。また、ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して操作を指示する命令であってもよい。

また、ユーザーが装着するウェアラブル装置は、脈波センサーと、脈波センサーからの脈波センサー信号（脈波情報）を無線又は有線で通信する通信部から構成されてもよい。その場合、本実施形態のプログラムは、ウェアラブル装置とは別体として設けられ、前述した通信部から脈波センサー信号を受信する生体情報処理システムの処理部（例えばＣＰＵ）等に読み出されて実行される。この生体情報処理システムはＰＣ等のユーザーによる装着が想定されないものであってもよいし、スマートフォン等のユーザーによる装着（携帯）が想定されるものであってもよい。また、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバーシステム等を生体情報処理システムとしてもよい。

ウェアラブル装置と、プログラムが実行される生体情報処理システムが別体である場合、閲覧情報等のユーザーへの提示に用いられる表示部は任意の箇所に設けられる。例えば、生体情報処理システムの表示部に表示してもよいし、ウェアラブル装置に表示部を設け、生体情報処理システムから出力された閲覧情報を表示してもよい。また、異なる機器（例えば生体情報処理システムとしてサーバーシステムを用いた場合の任意のクライアント装置等）の表示部に表示してもよい。

なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また生体情報処理システム等の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

１０…バンド部、１２…バンド穴、１４…バックル部、１５…バンド挿入部、
１６…突起部、３０…ケース部、３２…発光窓部、４０…センサー部、
４２…脈波センサー、４３…心電センサー、４４…モーションセンサー、５０…記憶部、
１００…生体情報処理システム、１１０…取得部、１３０…拍間隔算出部、
１５０…判定部、１７０…情報生成部、１９０…表示部、
２００…処理装置（携帯端末装置）、４００…処理装置、６００…ウェアラブル装置、
７００…サーバーシステム

Claims (16)

1. 脈波情報を取得可能な取得部と、
   前記脈波情報に基づいて、所与の単位区間の拍間隔情報を求める拍間隔算出部と、
   不整脈に関する情報を求める判定部と、
   を含み、
   前記判定部は、
   Ｎ（Ｎは２以上の整数）回分の前記所与の単位区間を含む所与の統計区間において求められたＮ個の拍間隔情報に基づいて、拍間隔の変動指標及び所与の分布からの乖離指標を求め、前記変動指標及び前記乖離指標に基づいて、前記不整脈に関する情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
2. 請求項１において、
   前記判定部は、
   前記変動指標により表される変動値が所与の変動閾値より大きく、且つ、前記乖離指標により表される乖離値が所与の乖離閾値よりも小さいか否かを判定することで、前記不整脈に関する情報として、心房細動に関する情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
3. 請求項１又は２において、
   前記取得部は、
   心電情報及び前記脈波情報を取得可能であり、
   前記拍間隔算出部は、
   前記取得部により前記心電情報が取得された場合には、前記所与の単位区間の前記心電情報から拍境界タイミングを検出し、前記拍境界タイミングに基づき求められる拍継続時間を前記所与の単位区間における前記拍間隔情報として求めることを特徴とする生体情報処理システム。
4. 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
   前記拍間隔算出部は、
   前記取得部により前記脈波情報が取得された場合は、前記所与の単位区間の前記脈波情報に対する周波数解析処理又はピーク検出処理に基づいて、前記所与の単位区間における前記拍間隔情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
5. 請求項１乃至４のいずれかにおいて、
   前記所与の分布は、
   前記不整脈の発生時の前記拍間隔のばらつきを表す分布であり、
   前記乖離指標は、
   前記Ｎ個の拍間隔情報により表されるＮ個の拍間隔の分布と、前記所与の分布との乖離度合いを示す指標であることを特徴とする生体情報処理システム。
6. 請求項１乃至５のいずれかにおいて、
   前記判定部は、
   前記不整脈に関する情報として、前記所与の統計区間が不整脈発生期間か否かを示す情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
7. 請求項６において、
   前記判定部は、
   前記所与の統計区間における前記不整脈発生期間の情報に基づいて、検査期間中における不整脈発生期間を特定することを特徴とする生体情報処理システム。
8. 請求項７において、
   前記判定部は、
   被検体の体動を表す体動指標と、前記被検体に対する検出部の装着状態を表す装着指標との少なくとも一つを含む信頼度指標に基づいて、前記検査期間中における前記不整脈発生期間を特定することを特徴とする生体情報処理システム。
9. 請求項８において、
   前記判定部は、
   前記信頼度指標に基づいて、前記検査期間中において前記不整脈発生期間と特定された期間を、不明期間に変更するか否かを決定することを特徴とする生体情報処理システム。
10. 請求項８又は９において、
    前記取得部は、
    体動信号をさらに取得し、
    前記判定部は、
    前記体動信号に基づいて前記体動指標を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
11. 請求項８乃至１０のいずれかにおいて、
    前記判定部は、
    前記脈波情報に基づいて前記装着指標を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
12. 請求項１乃至１１のいずれかにおいて、
    前記拍間隔情報の閲覧情報を生成する処理を行う情報生成部を含むことを特徴とする生体情報処理システム。
13. 請求項１２において、
    前記情報生成部は、
    検査期間中において、所与の条件を満たした各タイミングにおいて、前記各タイミングの前後の代表波形の情報を、前記閲覧情報として生成することを特徴とする生体情報処理システム。
14. 請求項１３において、
    前記所与の条件は、
    測定機器のイベントボタンが押されたこと、心房細動エピソード期間の開始、継続もしくは終了があったこと、所与の時刻であること、生活イベントが発生したことのうちの少なくとも一つの条件であることを特徴とする生体情報処理システム。
15. 心電情報及び脈波情報を取得可能な取得部と、
    所与の単位区間の拍間隔情報を求める拍間隔算出部と、
    を含み、
    前記拍間隔算出部は、
    前記取得部により前記心電情報が取得された場合は、前記所与の単位区間の前記心電情報から拍境界タイミングを検出し、前記拍境界タイミングに基づき求められる拍継続時間を前記所与の単位区間における前記拍間隔情報として求め、
    前記取得部により前記脈波情報が取得された場合には、前記所与の単位区間の前記脈波情報に対する周波数解析処理又はピーク検出処理に基づいて、前記所与の単位区間における前記拍間隔情報を求めることを特徴とする生体情報処理システム。
16. 脈波情報を取得可能な取得部と、
    前記脈波情報に基づいて、所与の単位区間の拍間隔情報を求める拍間隔算出部と、
    不整脈に関する情報を求める判定部として、
    コンピューターを機能させ、
    前記判定部は、
    Ｎ（Ｎは２以上の整数）回分の前記所与の単位区間を含む所与の統計区間において求められたＮ個の拍間隔情報に基づいて、拍間隔の変動指標及び所与の分布からの乖離指標を求め、前記変動指標及び前記乖離指標に基づいて、前記不整脈に関する情報を求めることを特徴とするプログラム。

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