JP2018033795A - うつ状態判定方法及びうつ状態判定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】容易にかつ高い精度でうつ状態を判定できるうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置を提供する。【解決手段】うつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度と、を計測し、（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する。［Ａ］覚醒時間帯における、拍動間隔／活動量＜Ｃ１・・・（１）、ＨＦ／活動量＜Ｃ２・・・（２）、（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３・・・（３）、［Ｂ］睡眠時間帯における、拍動間隔×活動量＜Ｃ４・・・（４）、ＨＦ×活動量＜Ｃ５・・・（５）、（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６・・・（６）、［Ｃ］覚醒時間帯における、拍動間隔×活動量＜Ｃ７・・・（７）、ＨＦ／活動量＞Ｃ８・・・（８）、（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９・・・（９）【選択図】図２
Description
本発明は、うつ状態判定方法及びうつ状態判定装置、特に被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度を用いたうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置に関する。
厚生労働省の調査によると、精神疾患により医療機関にかかっている患者数は、近年、大幅な増加傾向にあり、中でも平成２３年の調査結果で罹患数が最も多い精神疾患はうつ病である。うつ病は、抑うつ状態（以下、「うつ状態」と記載する）がある程度以上、あるいは重度の場合を指し、抑うつ状態であるとは、気分が落ち込む、憂うつであるなどと呼ばれる抑うつ気分が強い状態である（非特許文献１）。うつ病は、うつ状態だけが起こる大うつ病性障害と、うつ状態と躁状態の両方が起こる双極性障害の２つに大きく分類される。うつ状態が長期間継続すると、精神的にも身体的にも悪影響がある。このため、うつ状態であることを初期の段階で発見し、早期に治療を開始することが重要である。
従来、うつ状態の診断は精神科医が問診を行い、例えばＩＣＤ−１０、ＤＳＭ−ＩＶといった診断基準に該当する項目が所定数ある場合にうつ状態であると判定する、という方法がとられてきた。近年では補助的な診断方法として、微弱な近赤外線を用いて大脳皮質部分を計測して画像化する光トポグラフィ装置を用いて、問診に回答しているときの被検者の大脳皮質の血中ヘモグロビン濃度の変化を計測する方法が実用化されている（非特許文献２）。
また、特許文献１には、被検者の生体情報として、心拍を心拍データ取得装置から取得し、加速度データ取得装置から取得された加速度に基づいて加速度を取得している生体解析装置が記載されている。この時系列に取得されたそれぞれの生体情報を、ｔ検定等の統計的手法を用いて時間毎に分割し、分割された時間に応じて生体情報の時系列データを評価している。
従来、うつ状態の診断は精神科医が問診を行い、例えばＩＣＤ−１０、ＤＳＭ−ＩＶといった診断基準に該当する項目が所定数ある場合にうつ状態であると判定する、という方法がとられてきた。近年では補助的な診断方法として、微弱な近赤外線を用いて大脳皮質部分を計測して画像化する光トポグラフィ装置を用いて、問診に回答しているときの被検者の大脳皮質の血中ヘモグロビン濃度の変化を計測する方法が実用化されている（非特許文献２）。
また、特許文献１には、被検者の生体情報として、心拍を心拍データ取得装置から取得し、加速度データ取得装置から取得された加速度に基づいて加速度を取得している生体解析装置が記載されている。この時系列に取得されたそれぞれの生体情報を、ｔ検定等の統計的手法を用いて時間毎に分割し、分割された時間に応じて生体情報の時系列データを評価している。
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｈｌｗ．ｇｏ．ｊｐ／ｋｏｋｏｒｏ／ｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ／ｄａｔａ．ｈｔｍｌ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｉｔａｃｈｉ−ｍｅｄｉｃａｌ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｎｉｒｓ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｅｒｕｍｏ−ｔａｉｏｎ．ｊｐ／ｈｅａｌｔｈ／ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ／０２．ｈｔｍｌ
しかしながら特許文献１に記載されている発明は、統計的手法を用いて生体情報を正しく評価する方法であり、うつ状態の判定に特化した解析方法ではなかった。また、非特許文献２に記載された光トポグラフィ装置を用いた検査方法は、検査が可能な医療機関が限られており、誰もが容易に実施可能な検査方法ではなかった。
このため、本発明者らは特許文献２に示すように被検者の拍動間隔と被検者の動きに伴う加速度または角速度を用いたうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置を開発したが、うつ状態患者の検出率、特に女性の検出率には改善の余地があった。また、特許文献２に示されたうつ状態判定方法からは双極性障害と大うつ病性障害のいずれのうつ病を患っているかを特定することは困難であった。
そこで本発明は、容易にかつ高い精度でうつ状態を判定できるうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置を提供することを目的とする。
このため、本発明者らは特許文献２に示すように被検者の拍動間隔と被検者の動きに伴う加速度または角速度を用いたうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置を開発したが、うつ状態患者の検出率、特に女性の検出率には改善の余地があった。また、特許文献２に示されたうつ状態判定方法からは双極性障害と大うつ病性障害のいずれのうつ病を患っているかを特定することは困難であった。
そこで本発明は、容易にかつ高い精度でうつ状態を判定できるうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決した本発明の第１のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する点に要旨を有するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
本発明の第１のうつ状態判定方法において、［Ａ］の条件のうち、少なくとも一つの式が計算されて、かつその計算された式が満足され、［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つの式が計算されて、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定することが好ましい。
また、本発明の第２のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定する点に要旨を有するものである。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。
さらに、本発明の第３のうつ状態判定方法は被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、かつ下記（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する点に要旨を有するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
本発明のうつ状態判定方法において、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して得たパワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であることが好ましい。
本発明のうつ状態判定方法において、拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いることが好ましい。
本発明のうつ状態判定方法において、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌｍ１：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌｍ２：第１臥位時間帯Ｌｍ１が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間のＮＡ＜Ｃ１０である間隙時間帯Ｌｓｍが第２所定時間Ｔ２以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２と間隙時間帯Ｌｓｍを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌｍ１と、第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌｍ１：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌｍ２：第１臥位時間帯Ｌｍ１が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間のＮＡ＜Ｃ１０である間隙時間帯Ｌｓｍが第２所定時間Ｔ２以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２と間隙時間帯Ｌｓｍを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌｍ１と、第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯
本発明のうつ状態判定方法において、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｅ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｅ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｅ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
上記課題を解決した本発明のうつ状態判定装置は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する判定部と、を備える点に要旨を有するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
また、本発明のうつ状態判定装置は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、下記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定する判定部と、を備える点に要旨を有するものである。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。
さらに、本発明のうつ状態判定装置は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、下記（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備える点に要旨を有するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
本発明のうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置によれば、従来よりも高い精度でうつ状態であるかどうかを判定することができるため、うつ状態の早期発見及び早期治療に寄与する。
１．うつ状態判定方法
本発明の第１のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
本発明の第１のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
また、本発明の第２のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定するものである。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。
さらに、本発明の第３のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、かつ下記（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
本発明のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔を計測する。拍動間隔とは心拍あるいは脈拍の間隔を指す（単位：ｍｓ）。心拍間隔は、心電図からＲ波とＲ波の間隔を読み取ること、あるいは隣り合う心拍同士の間隔を計測することにより取得する。脈拍間隔は、隣り合う脈拍同士の間隔を計測することにより取得する。拍動間隔またはその揺動は、自律神経活動を示しているといわれている。
拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（以下、「ＲＲＩ」と記載する）を用いることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。
本発明のうつ状態判定方法は、被検者の動きに伴う加速度または角速度である活動量を計測する。活動量が被検者の動きに伴う加速度の場合、加速度Ａは被検者の動きに伴う加速度と被検者に作用する重力加速度との合成値であり、重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ2）に対する比で表される（単位：無次元量）。具体的には、以下の（１０）式で表されるように、加速度Ａは、被検者の動きに伴う加速度であるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の加速度ｘ、ｙ、ｚの二乗和の平方根から、被検者に作用する重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ2）分として（ｇ／ｇ）＝１を減じた値である（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。被検者の立位時であって動きがないときには、ｘ、ｙ、ｚの値はほぼ０となるため、被検者の身長方向の加速度の大きさはほぼ１である。
一方、角速度Ωは被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸周りの角速度ωｘ、ωｙ、ωｚの二乗和の平方根であり、単位はｒａｄ／ｓまたは１／ｓである。つまり、角速度Ωは以下の（１１）式で表される。
角速度は回転を検出するため、例えば、睡眠時間帯における被検者の寝返りの頻度などを検出するのに適している。
本発明のうつ状態判定方法は、覚醒時間帯における判定条件［Ａ］と睡眠時間帯における判定条件［Ｂ］とに大別される。覚醒時間帯とは被検者の目が覚めている、つまり起きている時間帯を指す。一方、睡眠時間帯とは、被検者が眠っている時間帯であり、覚醒時間帯以外の時間帯を指す。覚醒時間帯と睡眠時間帯は、被検者の生活環境や精神状態により様々な態様を示すものであり、時間長や時間帯が特に限定されるものではない。
本発明において、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類は、被検者へのアンケートによって覚醒開始時間と睡眠開始時間を自己申告してもらうことにより行ってもよいし、後述するうつ状態判定装置に設けられる入力手段により行ってもよい。そのほか、例えば特開２０１０−１７９１３３号公報や特開２００９−２９７４７４号公報に記載の公知の睡眠状態計測方法等を適用することもできる。より客観的に覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類するためには、被検者の動きに伴い計測される加速度を用いることが好ましい。この分類方法によれば、被検者の自己申告は不要であるため、被検者の検査負担が軽減される。また、被検者の申告漏れや申告誤りによる覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類ミスの発生も抑止される。
覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類には、被検者の身長方向の加速度ＴＡから算出される負加速度ＮＡを用いることが好ましい。一般に、睡眠時間帯の身長方向の加速度が立位時に負の値となるように加速度計が調整されている場合、睡眠時間帯の身長方向の加速度は、覚醒時間帯の身長方向の加速度と比べて大きい傾向にあるからである。このように、身長方向の加速度は、覚醒時間帯と睡眠時間帯で差があることから、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に適している。本発明において身長方向とは、被検者の足部から頭部へ向かう方向である。
［１］覚醒時間帯と睡眠時間帯の第１の分類方法
被検者の身長方向の加速度ＴＡを用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類方法について説明する。本発明では、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。以下、単に「第１の分類方法」ということがある。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌｍ１：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌｍ２：前記第１臥位時間帯Ｌｍ１が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間のＮＡ＜Ｃ１０である間隙時間帯Ｌｓｍが第２所定時間Ｔ２以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２と前記間隙時間帯Ｌｓｍを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌｍ１と、前記第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯
被検者の身長方向の加速度ＴＡを用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類方法について説明する。本発明では、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。以下、単に「第１の分類方法」ということがある。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌｍ１：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌｍ２：前記第１臥位時間帯Ｌｍ１が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間のＮＡ＜Ｃ１０である間隙時間帯Ｌｓｍが第２所定時間Ｔ２以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２と前記間隙時間帯Ｌｓｍを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌｍ１と、前記第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯
臥位時間帯はうたた寝、昼寝、睡眠等により、臥位の姿勢を取っている時間帯である。このため、臥位時間帯から睡眠時間帯を抽出することによって、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが可能となる。
所定計測時間とは、計測を行う合計時間を指す。第１のうつ状態判定方法では、覚醒時間帯における（１）式〜（３）式と睡眠時間帯における（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足するかを判定すればよい。したがって、第１のうつ状態判定方法において、所定計測時間は、覚醒時間帯と睡眠時間帯のいずれか一方が得られる時間長であることが好ましい。より好ましくは、覚醒時間帯と睡眠時間帯の両方が得られる時間長である。
一方、第２および第３のうつ状態判定方法では、覚醒時間帯および睡眠時間帯における全ての条件式を計算する必要がある。このため、第２および第３のうつ状態判定方法において、所定計測時間は覚醒時間帯と睡眠時間帯の両方が得られる時間長である。
うつ状態の検出精度を向上させるため、所定計測時間は、２以上の覚醒時間帯と、２以上の睡眠時間帯が得られる時間長であることが好ましい。したがって、所定計測時間は２日以上であることが好ましく、３日以上であることがより好ましい。また、所定計測時間が長いほど信頼性の高いデータが取得できるが被検者への負担を考慮して、例えば１４日以内、より好ましくは１０日以内に設定することができる。
一方、第２および第３のうつ状態判定方法では、覚醒時間帯および睡眠時間帯における全ての条件式を計算する必要がある。このため、第２および第３のうつ状態判定方法において、所定計測時間は覚醒時間帯と睡眠時間帯の両方が得られる時間長である。
うつ状態の検出精度を向上させるため、所定計測時間は、２以上の覚醒時間帯と、２以上の睡眠時間帯が得られる時間長であることが好ましい。したがって、所定計測時間は２日以上であることが好ましく、３日以上であることがより好ましい。また、所定計測時間が長いほど信頼性の高いデータが取得できるが被検者への負担を考慮して、例えば１４日以内、より好ましくは１０日以内に設定することができる。
第１の分類方法では、所定計測単位時間における睡眠時間帯を１つに特定しているため、うつ状態の判定の条件式（１）式〜（９）式による判定回数を少なくすることができる。
第１の分類方法に記載の負加速度および臥位時間帯の算出、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類の詳細について説明する。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出する。条件（１ａ）および（１ｂ）に示すように、負加速度は、被検者の立位時における身長方向の加速度ＴＡが正の値の場合は身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度ＮＡとし、身長方向の加速度ＴＡが負の値の場合は当該負の値を負加速度ＮＡとする。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出する。条件（１ａ）および（１ｂ）に示すように、負加速度は、被検者の立位時における身長方向の加速度ＴＡが正の値の場合は身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度ＮＡとし、身長方向の加速度ＴＡが負の値の場合は当該負の値を負加速度ＮＡとする。
［Ｄ］（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯を第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の２種類に分けて算出する。条件（２ａ）の通り、第１臥位時間帯Ｌｍ１はＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯である。第１臥位時間帯Ｌｍ１の算出では、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類精度を高めるために第１所定時間Ｔ１によるしきい値を設けている。第１所定時間Ｔ１は、例えば、好ましくは３０分、より好ましくは４５分、さらに好ましくは１時間に設定することができる。ＮＡ≧Ｃ１０が第１所定時間Ｔ１未満である時間帯も実際には臥位状態であるといえるが、比較的短い時間のうたた寝や昼寝等、活動リズムの観点から本来の睡眠と評価することができない時間を睡眠時間帯に分類することを防ぐために、本分類方法では臥位時間帯とみなしていない。
臥位時間帯を第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の２種類に分けて算出する。条件（２ａ）の通り、第１臥位時間帯Ｌｍ１はＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯である。第１臥位時間帯Ｌｍ１の算出では、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類精度を高めるために第１所定時間Ｔ１によるしきい値を設けている。第１所定時間Ｔ１は、例えば、好ましくは３０分、より好ましくは４５分、さらに好ましくは１時間に設定することができる。ＮＡ≧Ｃ１０が第１所定時間Ｔ１未満である時間帯も実際には臥位状態であるといえるが、比較的短い時間のうたた寝や昼寝等、活動リズムの観点から本来の睡眠と評価することができない時間を睡眠時間帯に分類することを防ぐために、本分類方法では臥位時間帯とみなしていない。
条件［Ｄ］（２）では条件（２ａ）のみを用いて臥位時間帯を算出してもよい。しかし、被検者によっては睡眠時間帯に頻繁に臥位以外の姿勢を取ることもあり、この場合には睡眠時間帯の推定が困難になる。このため、上記［Ｄ］のように条件（２ｂ）により第２臥位時間帯を算出する方法を条件（２ａ）と組み合わせることが好ましい。
条件（２ｂ）の通り、第２臥位時間帯Ｌｍ２は、前記第１臥位時間帯Ｌｍ１が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間のＮＡ＜Ｃ１０である間隙時間帯Ｌｓｍが第２所定時間Ｔ２以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２と前記間隙時間帯Ｌｓｍを合計した時間帯である。このように第２臥位時間帯を算出しているのは、第１臥位時間帯Ｌｍ１が細切れになっている場合、２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間の間隙時間帯Ｌｓｍも含めて１つの臥位時間帯（第２臥位時間帯Ｌｍ２）として分類するためである。ここで、第２所定時間Ｔ２は、例えば、好ましくは３０分、より好ましくは４５分、さらに好ましくは１時間に設定することができる。また、第１所定時間Ｔ１と第２所定時間Ｔ２は同じであってもよく、異なっていてもよい。
なお、定数Ｃ１０（単位：無次元量）の値は特に制限されないが、例えば−０．８５であることが好ましく、−０．８であることがより好ましく、−０．７５であることがさらに好ましい。
［Ｄ］（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
条件（３ａ）の通り、所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌｍ１と、前記第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯を睡眠時間帯とする。また、条件（３ｂ）の通り、所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間を覚醒時間帯とする。
条件（３ａ）の通り、所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌｍ１と、前記第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯を睡眠時間帯とする。また、条件（３ｂ）の通り、所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間を覚醒時間帯とする。
所定計測単位時間は、日毎の睡眠時間帯を推定するために設定される時間長である。所定計測単位時間は１２時間以上であることが好ましく、１８時間以上であることがより好ましく、また、２４時間以内であることが好ましい。日勤者でも夜勤者でも１８時前後の時間には覚醒しているのが一般的であるから、所定計測単位時間の始点は、１７時〜１９時に好ましく設定される。
臥位時間帯の算出は、上記［Ｄ］（２）の算出方法以外に、被検者に臥位開始時間と終了時間を自己申告してもらうことにより行ってもよい。
［２］覚醒時間帯と睡眠時間帯の第２の分類方法
下記条件［Ｅ］に従い、臥位時間帯を算出して、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類してもよい。以下、単に「第２の分類方法」ということがある。
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｅ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
［Ｅ］（２）は、第１の分類方法に比べて条件式が単純化されているため、臥位時間帯を容易に算出することができる。第２の分類方法によれば覚醒時間帯と睡眠時間帯を容易に分類することができるため、リアルタイムで分類する必要がある場合に適している。
下記条件［Ｅ］に従い、臥位時間帯を算出して、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類してもよい。以下、単に「第２の分類方法」ということがある。
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｅ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
［Ｅ］（２）は、第１の分類方法に比べて条件式が単純化されているため、臥位時間帯を容易に算出することができる。第２の分類方法によれば覚醒時間帯と睡眠時間帯を容易に分類することができるため、リアルタイムで分類する必要がある場合に適している。
［３］覚醒時間帯と睡眠時間帯の第３の分類方法
また、下記条件［Ｆ］を用いて、臥位時間帯を算出して、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類してもよい。以下、単に「第３の分類方法」ということがある。
［Ｆ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｆ］（２）で算出した臥位時間帯のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｆ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
本方法は、睡眠時に中途半端な時間で起きずに連続して眠ることができる被検者に対して有効である。
また、下記条件［Ｆ］を用いて、臥位時間帯を算出して、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類してもよい。以下、単に「第３の分類方法」ということがある。
［Ｆ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｆ］（２）で算出した臥位時間帯のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｆ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
本方法は、睡眠時に中途半端な時間で起きずに連続して眠ることができる被検者に対して有効である。
［４］覚醒時間帯と睡眠時間帯の第４の分類方法
さらに、下記条件［Ｇ］を用いて、臥位時間帯を算出して、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類してもよい。以下、単に「第４の分類方法」ということがある。
［Ｇ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｇ］（２）で算出した臥位時間帯のうち、第３所定時間Ｔ３以上連続した時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｇ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
第３所定時間Ｔ３は、睡眠時以外の状態で臥位になったと推定される時間帯を覚醒時間帯とみなすために設定される時間長である。第３所定時間Ｔ３は例えば１５分以上、好ましくは３０分以上、より好ましくは１時間以上に設定することができる。第４の分類方法では、細切れに分類された睡眠時間帯を積算することにより実質的な睡眠時間帯を推定するため、睡眠時に中途半端な時間で起きてしまう中途覚醒の不眠症を抱えた被検者に対して有効である。
さらに、下記条件［Ｇ］を用いて、臥位時間帯を算出して、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類してもよい。以下、単に「第４の分類方法」ということがある。
［Ｇ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｇ］（２）で算出した臥位時間帯のうち、第３所定時間Ｔ３以上連続した時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｇ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
第３所定時間Ｔ３は、睡眠時以外の状態で臥位になったと推定される時間帯を覚醒時間帯とみなすために設定される時間長である。第３所定時間Ｔ３は例えば１５分以上、好ましくは３０分以上、より好ましくは１時間以上に設定することができる。第４の分類方法では、細切れに分類された睡眠時間帯を積算することにより実質的な睡眠時間帯を推定するため、睡眠時に中途半端な時間で起きてしまう中途覚醒の不眠症を抱えた被検者に対して有効である。
上述したように加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する場合、当該加速度（例えば、身長方向の加速度ＴＡや負加速度ＮＡ）は、加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値であることが好ましい。モルフォロジー演算は、画像処理でノイズ除去のために用いられる。このため、加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値を各条件式に適用すれば、得られた加速度のうち、所定計測時間と比較して短時間（例えば、所定計測時間の１／１５０時間以内）に変化する値は除去される。このため、加速度−時間波形の全体の輪郭が抽出されて、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類しやすくなる。モルフォロジー演算は、身長方向の加速度ＴＡに対して行ってもよく、負加速度ＮＡに対して行ってもよい。各条件式による判定回数を減少することができるため、うつ状態の判定に必要な時間の短縮が図られる。
モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮するために、２値化処理がなされた加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行うことも好ましい。２値化処理では、例えば、加速度が所定値（しきい値）ＣＢ以上の場合に加速度を０とみなし、加速度が所定値ＣＢ未満の場合に加速度を１とみなす。所定値ＣＢの値は特に制限されないが、例えば−０．８５ｇであることが好ましく、−０．８ｇであることがより好ましく、−０．７５ｇであることがさらに好ましい（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。
モルフォロジー演算は、例えば、線を太くする処理を行う膨張演算、線を細くする処理を行う収縮演算、収縮演算後に膨張演算を行うオープニング処理、膨張演算後に収縮演算を行うクロージング処理がある。本発明において、モルフォロジー演算後の加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する場合、モルフォロジー演算が、所定の時間幅で行われるオープニング処理とクロージング処理の少なくともいずれか一方であることが好ましい。また、モルフォロジー演算として、オープニング処理およびクロージング処理の両方を行うことがより好ましい。このように膨張演算と収縮演算を組み合わせることによって、加速度−時間波形の全体の輪郭を抽出しやすくなるため、覚醒時間帯と睡眠時間帯をより一層分類しやすくなる。
オープニング処理やクロージング処理を行う回数は特に限定されないが、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ１回以上実施することが好ましく、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ２回以上実施することがより好ましい。
膨張演算や収縮演算を行う際の時間幅についても適宜設定すればよいが、例えば、１回目のオープニング処理及びクロージング処理の時間幅を２分とし、２回目のオープニング処理およびクロージング処理の時間幅を５分とすることができる。このように処理回数を重ねる毎に、処理時の時間幅を大きくすることが好ましい。このように、オープニング処理およびクロージング処理の時間幅を段階的に大きくすることで、所定計測時間と比較して短時間に変化した加速度のデータが除去されるのを抑止する。
ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。例えば、ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換したもの（周波数スペクトルＦ）を二乗することにより得られるパワースペクトルＦ2（第１のパワースペクトル）を周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルＦ2（第１のパワースペクトル）を周波数Ｈｆ１（＞Ｌｆ１）からＨｆ２（＞Ｌｆ２）まで定積分した値とすることができる。第１のパワースペクトルＦ2を用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位はｍｓ2である。周波数スペクトル変換の方法としては、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、ウェーブレット解析、最大エントロピー法などを用いることができる。なお、本明細書においては、ＦＦＴを用いた場合を例として説明するが、もちろん他の方法を用いることも可能である。
本明細書においては、拍動間隔をスプライン補間しサンプリング間隔Δｔで再サンプリングした拍動間隔ＲＲＩkの離散フーリエ変換Ｇは、以下の（Ｉ）式で表され、パワースペクトルＦ2（第１のパワースペクトル）（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）は、以下の（ＩＩ）式で表される。ここで、ｋは時系列、Ｎはデータ数を表し、Ｓは任意のスケールであり、一般にパワースペクトルではＳ＝１である。
他方、ＬＦおよびＨＦの値として、拍動間隔を周波数スペクトル変換した値から得たパワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）（単位：ｍｓ）を所定の区間で定積分したものも本発明のうつ状態判定方法に含まれる。このように、パワースペクトルとして拍動間隔を周波数スペクトル変換した値を用いれば、より簡便にＬＦおよびＨＦの値を算出することができる。第２のパワースペクトルＦを用いて計算されるＬＦ、ＨＦは無次元量である。パワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）は、以下の（ＩＩＩ）式で表される。
次に、ＬＦ、ＨＦの詳細な算出方法について、図１を用いて説明する。図１は、本発明に係るパワースペクトル積分の説明図である。図１の縦軸はパワースペクトル密度（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）であり、横軸は周波数（単位：Ｈｚ）である。ＬＦは、パワースペクトルＦ2を例えば０．０４Ｈｚ（Ｌｆ１）から０．１５Ｈｚ（Ｌｆ２）まで定積分した値であり、図１において斜線によりハッチングがされている部分の面積である。一方、ＨＦは、パワースペクトルＦ2を例えば０．１５Ｈｚ（Ｈｆ１）から０．４Ｈｚ（Ｈｆ２）まで定積分した値であり、図１において縦線によりハッチングがされている部分の面積である。図１では、Ｌｆ２とＨｆ１がいずれも０．１５Ｈｚと等しくなるように積分範囲を設定したが、Ｌｆ１＜Ｈｆ１及びＬｆ２＜Ｈｆ２の関係を満たしていれば、Ｌｆ２とＨｆ１は同一の値であっても異なる値でもよい。ここでは、パワースペクトル積分の方法を、第１のパワースペクトルＦ2を用いて説明したが、第２のパワースペクトルＦによる定積分も同様に行うことができる。なお、条件式（１）式〜（９）式の判定を行う前に、算出されたＬＦ、ＨＦに異常値とみなすべきものが含まれていないかを判断し、異常値と判断された値を判定の対象から除外することが好ましい。これにより、異常値が活動リズムの判定結果に影響を及ぼすことを防止できる。
周波数スペクトル変換により得られるパワースペクトルは、血圧の変動に由来する成分でＭａｙｅｒ−Ｗａｖｅ関連成分ともいわれるＬＦと、呼吸に由来する成分ＨＦとに分けられる。血圧変動成分ＬＦは０．１Ｈｚ周辺のパワースペクトルであり、交感神経活動と副交感神経活動の双方に関連している。一方、呼吸由来の成分ＨＦは０．３Ｈｚ周辺のパワースペクトルで、副交感神経活動に関連していると考えられている。
以上のことから、交感神経活動及び副交感神経活動を示すＬＦの積分範囲は、少なくとも０．１Ｈｚを含み、Ｌｆ１＜０．１＜Ｌｆ２であることが好ましい。また、Ｌｆ１は０．０３Ｈｚであることがより好ましく、０．０４Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｌｆ２は０．１６Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。
また、副交感神経活動を示すＨＦの積分範囲は、少なくとも０．３Ｈｚを含み、Ｈｆ１＜０．３＜Ｈｆ２であることが好ましい。Ｈｆ１は０．１４Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｈｆ２は０．４１Ｈｚであることがより好ましく、０．４Ｈｚであることがさらに好ましい。
以上のことから、交感神経活動及び副交感神経活動を示すＬＦの積分範囲は、少なくとも０．１Ｈｚを含み、Ｌｆ１＜０．１＜Ｌｆ２であることが好ましい。また、Ｌｆ１は０．０３Ｈｚであることがより好ましく、０．０４Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｌｆ２は０．１６Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。
また、副交感神経活動を示すＨＦの積分範囲は、少なくとも０．３Ｈｚを含み、Ｈｆ１＜０．３＜Ｈｆ２であることが好ましい。Ｈｆ１は０．１４Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｈｆ２は０．４１Ｈｚであることがより好ましく、０．４Ｈｚであることがさらに好ましい。
（１）式〜（３）式、（７）式〜（９）式を用いたうつ状態の判定において、所定計測時間中の覚醒時間帯の全ての時間帯で当該式を満足するときに、うつ状態であると判定してもよい。これにより、判定条件が厳しく設定されるため、うつ状態の判定精度を高めることができる。なお、所定計測時間中に覚醒時間帯が複数存在している場合には、複数の覚醒時間帯の全ての時間帯で（１）式〜（３）式、（７）式、（８）式または（９）式を満足するときにうつ状態と判定してもよい。
同様に、（４）式〜（６）式を用いたうつ状態の判定において、所定計測時間中の睡眠時間帯の全ての時間帯で当該式を満足するときに、うつ状態であると判定してもよい。また、所定計測時間中に睡眠時間帯が複数存在している場合には、複数の睡眠時間帯の全ての時間帯で（４）式〜（６）式を満足するときにうつ状態と判定してもよい。
式中に含まれるＣ１〜Ｃ９は定数である。具体的なＣ１〜Ｃ９の値は特に制限されるものではなく、パワースペクトル積分の積分範囲、活動量の種類（加速度または角速度）、被検者の年齢、性別等の条件に応じて適宜設定することができる。
（１）式は、被検者の覚醒時間帯において、拍動間隔／活動量＜Ｃ１を満足する場合にうつ状態であると判定するものである。拍動間隔は副交感神経活動を示しており、活動量は被検者の動きを示している。例えば活動量が加速度の場合には、Ｃ１は４０００ｍｓであることが好ましく、５０００ｍｓであることがより好ましく、６０００ｍｓであることがさらに好ましい。拍動間隔／活動量は、Ｃ１が４０００ｍｓ以上の場合に健常者とうつ状態患者との差が最も大きくなるため、うつ状態を判定するための良い指標となる。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、（１）式は（拍動間隔／活動量）／１００＜Ｃ１１としてもよい（Ｃ１１は定数）。このときＣ１１は、Ｃ１を１００で除した値、つまりＣ１１＝Ｃ１／１００で表される。
なお、（１）式の左辺は覚醒時間帯における（拍動間隔／活動量）の平均値であることが好ましい。所定計測時間中に覚醒時間帯が複数存在する場合には、（１）式の左辺はそれら全ての覚醒時間帯における（拍動間隔／活動量）の平均値であってもよい。これにより、条件式を満足するか否かの判定回数を減らすことができる。
なお、（１）式の左辺は覚醒時間帯における（拍動間隔／活動量）の平均値であることが好ましい。所定計測時間中に覚醒時間帯が複数存在する場合には、（１）式の左辺はそれら全ての覚醒時間帯における（拍動間隔／活動量）の平均値であってもよい。これにより、条件式を満足するか否かの判定回数を減らすことができる。
（２）式は、被検者の覚醒時間帯において、ＨＦ／活動量＜Ｃ２を満足する場合にうつ状態であると判定するものである。ＨＦは拍動間隔と同様に副交感神経活動を示している。従って、（２）式は（１）式と同じく副交感神経活動と、活動量からうつ状態を判定するための良い指標となる。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ2から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ２は２０００ｍｓ2であることが好ましく、３０００ｍｓ2であることがより好ましく、４０００ｍｓ2であることがより好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、（２）式は（ＨＦ／活動量）／１００＜Ｃ２１としてもよい（Ｃ２１は定数）。このときＣ２１は、Ｃ２を１００で除した値、つまりＣ２１＝Ｃ２／１００で表される。
（３）式は、被検者の覚醒時間帯において、（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３を満足する場合にうつ状態であると判定するものである。ＬＦは交感神経活動と副交感神経活動の両方を示しているため、ＬＦ／ＨＦは副交感神経活動に対する交感神経活動の優位性を表している。従って、本発明においてＬＦ／ＨＦは、交感神経活動を示す指標として用いられていることから、（３）式は交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する方法である。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ2から得られるＬＦの積分範囲を０．０４Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ３は２０であることが好ましく、３０であることがより好ましく、４０であることがさらに好ましい。ここでＣ３は無次元量である。
（４）式は、被検者の睡眠時間帯において、拍動間隔×活動量＜Ｃ４を満足する場合にうつ状態であると判定するものである。（１）式と同様に、（４）式では副交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する。例えば活動量が加速度の場合には、Ｃ４は３５ｍｓであることが好ましく、４０ｍｓであることがより好ましく、４５ｍｓであることがさらに好ましい。
なお、（４）式の左辺は睡眠時間帯における（拍動間隔×活動量）の平均値であることが好ましい。所定計測時間中に睡眠時間帯が複数存在する場合には、（４）式の左辺はそれら全ての睡眠時間帯における（拍動間隔×活動量）の平均値であってもよい。
なお、（４）式の左辺は睡眠時間帯における（拍動間隔×活動量）の平均値であることが好ましい。所定計測時間中に睡眠時間帯が複数存在する場合には、（４）式の左辺はそれら全ての睡眠時間帯における（拍動間隔×活動量）の平均値であってもよい。
（５）式は、被検者の睡眠時間帯において、ＨＦ×活動量＜Ｃ５を満足する場合にうつ状態であると判定するものである。（２）式と同様に、（５）式では副交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ2から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ５は２０ｍｓ2であることが好ましく、４０ｍｓ2であることがより好ましく、６０ｍｓ2であることがさらに好ましい。
（６）式は、被検者の睡眠時間帯において、（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６を満足する場合にうつ状態であると判定する。（６）式は交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する方法である。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ2から得られるＬＦの積分範囲を０．０４Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ６は０．０４５であることが好ましく、０．１００であることがより好ましく、０．３００であることがさらに好ましい。ここでＣ６は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、（６）式は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＜Ｃ６１としてもよい（Ｃ６１は定数）。このときＣ６１は、Ｃ６に１００を乗じた値、つまりＣ６１＝Ｃ６×１００で表される。
後述する検証結果によれば、双極性障害の患者は（１）式〜（６）式の条件を満たす傾向にあることから、（１）式〜（６）式の条件はうつ状態の中でも特に双極性障害を判定するのに適している。したがって、本発明の第１のうつ状態の判定方法では、上記（１）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する。
第１のうつ状態判定方法において、［Ａ］の条件、つまり（１）式〜（３）式の条件のうち、少なくとも一つが満足され、［Ｂ］の条件、つまり（４）式〜（６）式の条件のうち少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯と睡眠時間帯の両方の時間帯での測定データを用いることにより、うつ状態の判定精度を向上させることができる。
第１のうつ状態判定方法において、（１）式〜（６）式の全ての式が計算され、計算された全ての式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定してもよい。これにより、うつ状態の判定精度を向上させることができる。
（７）式は、覚醒時間帯において、拍動間隔×活動量＜Ｃ７を満足する場合にうつ状態であると判定する。（１）式と同様に、（７）式では副交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する。例えば活動量が加速度の場合には、Ｃ７は１３０ｍｓであることが好ましく、１４０ｍｓであることがより好ましく、１５０ｍｓであることがさらに好ましい。
なお、（１）式と同様に、（７）式の左辺は覚醒時間帯における（拍動間隔×活動量）の平均値であることが好ましい。所定計測時間中に覚醒時間帯が複数存在する場合には、（７）式の左辺はそれら全ての覚醒時間帯における（ＨＦ／活動量）の平均値であってもよい。
なお、（１）式と同様に、（７）式の左辺は覚醒時間帯における（拍動間隔×活動量）の平均値であることが好ましい。所定計測時間中に覚醒時間帯が複数存在する場合には、（７）式の左辺はそれら全ての覚醒時間帯における（ＨＦ／活動量）の平均値であってもよい。
（８）式は、覚醒時間帯において、ＨＦ／活動量＞Ｃ８を満足する場合にうつ状態であると判定する。（２）式と同様に、（８）式では副交感神経活動と、活動量からうつ状態を判定する。例えば活動量が加速度の場合には、Ｃ８は１６００ｍｓ2であることが好ましく、１５５０ｍｓ2であることがより好ましく、１５００ｍｓ2であることがさらに好ましい。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、（８）式は（ＨＦ／活動量）／１００＜Ｃ８１としてもよい（Ｃ８１は定数）。このときＣ８１は、Ｃ８を１００で除した値、つまりＣ８１＝Ｃ８／１００で表される。
（９）式は、覚醒時間帯において、（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９を満足する場合にうつ状態であると判定する。（６）式と同様に、（９）式は交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ2から得られるＬＦの積分範囲を０．０４Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ９は０．５であることが好ましく、０．５５であることがより好ましく、０．６であることがさらに好ましい。ここでＣ９は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、（９）式は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＜Ｃ９１としてもよい（Ｃ９１は定数）。このときＣ９１は、Ｃ９に１００を乗じた値、つまりＣ９１＝Ｃ９×１００で表される。
後述する検証結果によれば、大うつ病性障害の患者は（７）式〜（９）式の条件を満たす傾向にあることから、（７）式〜（９）式の条件はうつ状態の中でも特に大うつ病性障害を判定するのに適している。したがって、第２のうつ状態判定方法では、上記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、そのうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定する。
また、上記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、計算された全ての式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定してもよい。これにより、うつ状態の判定精度を向上させることができる。
第３のうつ状態判定方法は、上記（１）式〜（９）式の全ての式が計算され、かつ（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定するものである。第３のうつ状態判定方法は、双極性障害や大うつ病性障害のいずれかのうつ状態の疑いがある患者を検出するのに適している。
第１〜３のうつ状態判定方法において、判定に用いる式の数は特に限定されない。少なくとも１式を満足すればうつ状態であると判定することも可能であり、全ての式を満足した場合にうつ状態であると判定することも可能である。少なくとも１式を満足すればうつ状態と判定する方法であれば、より広い範囲でうつ状態の疑いのある患者をスクリーニングすることが可能である。また、全ての式を満足する場合にうつ状態であると判定する方法であれば、高い精度でうつ状態の判定を行うことができる。
２．うつ状態判定装置
本発明のうつ状態判定装置は、計測部と、処理部と、判定部とを備える。計測部は、被検者の心拍を計測する心電計や心拍センサ、または被検者の脈波を計測して脈拍を求める脈波センサと、被検者の活動量を計測する加速度センサまたは角速度センサ等である。処理部は、計測部により計測された拍動間隔に基づき、周波数スペクトル変換を行い、パワースペクトル積分値を算出し、うつ状態の判定に用いるＬＦ及びＨＦを算出する。判定部は、計測部で計測された拍動間隔と活動量、及び処理部で得られたＬＦ及びＨＦを用いて判定データを作成して、所定値Ｃ１〜Ｃ９と判定データを比較することによりうつ状態の判定を行う。処理部及び判定部は、うつ状態の判定に用いる判定データの作成や、所定値と判定用データの比較等を行うソフトウェアを搭載するコンピュータや計測機器等である。
本発明のうつ状態判定装置は、計測部と、処理部と、判定部とを備える。計測部は、被検者の心拍を計測する心電計や心拍センサ、または被検者の脈波を計測して脈拍を求める脈波センサと、被検者の活動量を計測する加速度センサまたは角速度センサ等である。処理部は、計測部により計測された拍動間隔に基づき、周波数スペクトル変換を行い、パワースペクトル積分値を算出し、うつ状態の判定に用いるＬＦ及びＨＦを算出する。判定部は、計測部で計測された拍動間隔と活動量、及び処理部で得られたＬＦ及びＨＦを用いて判定データを作成して、所定値Ｃ１〜Ｃ９と判定データを比較することによりうつ状態の判定を行う。処理部及び判定部は、うつ状態の判定に用いる判定データの作成や、所定値と判定用データの比較等を行うソフトウェアを搭載するコンピュータや計測機器等である。
本発明の第１のうつ状態判定装置の判定部では、下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（６）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ病の一種である双極性障害であるかを容易に判定することができ、早期発見および早期治療を行うことができる。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（６）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ病の一種である双極性障害であるかを容易に判定することができ、早期発見および早期治療を行うことができる。
本発明の第２のうつ状態判定装置の判定部では、下記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定する。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（７）式〜（９）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ病の一種である大うつ病性障害であるかを容易に判定することができ、早期発見および早期治療を行うことができる。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（７）式〜（９）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ病の一種である大うつ病性障害であるかを容易に判定することができ、早期発見および早期治療を行うことができる。
本発明の第３のうつ状態判定装置の判定部では、下記（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（９）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかを容易に判定することができ、うつ状態の早期発見および早期治療を行うことができる。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（９）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかを容易に判定することができ、うつ状態の早期発見および早期治療を行うことができる。
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
以上のとおり、本発明の第１〜第３のうつ状態判定装置は、判定部で用いられる条件式が異なる以外は構成が共通しているため、以下の実施の形態１〜６では「うつ状態判定装置」としてまとめて説明する。
（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係るうつ状態判定装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すうつ状態判定装置１は、計測部であるセンサ１０と、解析機５０とを備える。
図２は、本発明の実施の形態１に係るうつ状態判定装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すうつ状態判定装置１は、計測部であるセンサ１０と、解析機５０とを備える。
（１）計測部
センサ１０は、拍動間隔を検出する拍動計測部１２と、活動量を検出する活動量計測部１３とから構成される計測部１１を備える。センサ１０は、小型軽量であり、本体裏面の電極（図示せず）を被検者の胸部に密着させた状態で、被検者の肌に本体ごと取りつけることができるので、服の下に隠れ目立たない。
本発明のうつ状態判定装置は、拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（ＲＲＩ）を用いることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。
なお、本実施の形態においては、拍動間隔としてＲＲＩを、活動量として加速度を計測した。
センサ１０は、拍動間隔を検出する拍動計測部１２と、活動量を検出する活動量計測部１３とから構成される計測部１１を備える。センサ１０は、小型軽量であり、本体裏面の電極（図示せず）を被検者の胸部に密着させた状態で、被検者の肌に本体ごと取りつけることができるので、服の下に隠れ目立たない。
本発明のうつ状態判定装置は、拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（ＲＲＩ）を用いることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。
なお、本実施の形態においては、拍動間隔としてＲＲＩを、活動量として加速度を計測した。
拍動計測部１２は、電極を被検者の胸部に密着させた状態で心電信号を計測し、この心電信号に基づきＲＲＩを算出して解析機５０へ送信する。なお、センサ１０の拍動計測部１２が心電信号に基づきＲＲＩを算出したが、ＲＲＩの算出は後述する処理部５１で行われてもよい。
拍動計測部１２では、心拍を測定する代わりに脈波を測定してもよい。脈波は、人の指先や耳たぶ等に波長が７００ｎｍ〜１２００ｎｍの近赤外線を照射し、近赤外線の反射量を接触あるいは非接触で測定することができる。脈波を測定する場合は、比較的測定器を体に取り付け易いという利点があり、特に非接触で測定するタイプを使用した場合には、測定器を体に取り付ける煩わしさがなくなるので、広く普及する可能性がある。このように測定した脈波の隣り合うピーク同士の間隔から脈拍間隔を求めることができる。
計測部１１の活動量計測部１３では、被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向における加速度を計測して解析機５０へ送信する。加速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、ピエゾ抵抗体型加速度センサ、圧電型加速度センサ、静電容量型加速度センサなどを用いることができる。ピエゾ抵抗体型加速度センサは、半導体を用いているため小型で量産化がしやすい。圧電型加速度センサは、比較的高い加速度の検出がしやすい。静電容量型加速度センサはピエゾ抵抗体型加速度センサに比べて高感度で、検出可能な加速度の範囲が広く、温度依存性も小さい。
活動量として、加速度の代わりに角速度を検出してもよい。角速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、回転型、振動型、ガス型、光ファイバー型、リングレーザー型の角速度センサを用いることができる。
計測部１１で計測された拍動間隔及び活動量のデータを解析機５０の受信部５２に送信する方法として、無線通信を用いてもよいし、有線通信を用いてもよい。特に無線通信でデータを送受する場合は、内蔵するバッテリーの持ちを向上させるために、例えば３個分のＲＲＩをまとめて送信する等により送受信の頻度を下げることが好ましい。また、このとき活動量である加速度はＲＲＩと同じタイミングで送受することが好ましい。
消費電力を抑制する観点から、本発明に係るセンサは電源をＯＮ状態にしてから所定時間経過した後、自動的に電源がＯＦＦ状態になることも好ましい。所定時間はうつ状態の判定に必要なデータ数を考慮して設定すればよく、例えば２４時間や４８時間などに設定することができる。
（２）処理部
解析機５０は、処理部５１と判定部８１を備え、処理部５１は受信部５２、周波数スペクトル変換部５５、パワースペクトル積分算出部５６を備える。受信部５２では、センサ１０から送信されるＲＲＩと活動量を受信する。
解析機５０は、処理部５１と判定部８１を備え、処理部５１は受信部５２、周波数スペクトル変換部５５、パワースペクトル積分算出部５６を備える。受信部５２では、センサ１０から送信されるＲＲＩと活動量を受信する。
周波数スペクトル変換部５５では、ＦＦＴ等の周波数スペクトル変換方法を用いて、受信部５２から送信された時間信号であるＲＲＩを周波数スペクトルに変換する。次に、パワースペクトル積分算出部５６では、周波数スペクトル変換部５５で得られたスペクトルからパワースペクトルを算出して、所定の周波数範囲で積分を行うことにより、ＬＦ及びＨＦを求める。具体的には、以下のような処理が行われる。まず、周波数スペクトル変換部５５で得られた周波数スペクトルからパワースペクトルを算出すると、縦軸がパワースペクトル密度、横軸が周波数の分布図が得られる。次に、Ｌｆ１〜Ｌｆ２の範囲、及びＨｆ１〜Ｈｆ２の範囲でパワースペクトルを積分することにより、ＬＦとＨＦをそれぞれ求める。なお、Ｌｆ１＜Ｈｆ１、Ｌｆ２＜Ｈｆ２である。なお、パワースペクトルの具体的な算出方法は、「１．うつ状態判定方法」で述べたとおりであり、パワースペクトルとして、例えば第１のパワースペクトルＦ2を用いてもよく、第２のパワースペクトルＦを用いてもよい。
（３）判定部
本発明のうつ状態判定装置の判定部８１は、判定データ作成部８２と、所定値格納部８３と、比較部８４を備える。まず、判定データ作成部８２では、うつ状態の判定に用いる条件式（１）式〜（９）式に必要な判定データを作成する。ＲＲＩ及び活動量は、処理部５１の受信部５２から送信されて、ＨＦ及びＬＦは処理部５１のパワースペクトル積分算出部５６から判定部８１の判定データ作成部８２に送信される。これらのデータを乗除することにより条件式の左辺に記載される判定データを作成する。第１のうつ状態判定装置では、判定部８１の判定データ作成部８２において、（１）式〜（６）式のうち少なくとも１つの式の左辺を計算する。第２のうつ状態判定装置では（７）式〜（９）式の全ての式の左辺を計算する。同様に、第３のうつ状態判定装置では（１）式〜（９）式の全ての式の左辺を計算する。
本発明のうつ状態判定装置の判定部８１は、判定データ作成部８２と、所定値格納部８３と、比較部８４を備える。まず、判定データ作成部８２では、うつ状態の判定に用いる条件式（１）式〜（９）式に必要な判定データを作成する。ＲＲＩ及び活動量は、処理部５１の受信部５２から送信されて、ＨＦ及びＬＦは処理部５１のパワースペクトル積分算出部５６から判定部８１の判定データ作成部８２に送信される。これらのデータを乗除することにより条件式の左辺に記載される判定データを作成する。第１のうつ状態判定装置では、判定部８１の判定データ作成部８２において、（１）式〜（６）式のうち少なくとも１つの式の左辺を計算する。第２のうつ状態判定装置では（７）式〜（９）式の全ての式の左辺を計算する。同様に、第３のうつ状態判定装置では（１）式〜（９）式の全ての式の左辺を計算する。
所定値格納部８３にはうつ状態の判定に用いる（１）式〜（９）式の右辺に記載される所定値Ｃ１〜Ｃ９のうち必要なデータが格納されている。所定値Ｃ１〜Ｃ９を適宜変更することができるように、所定値格納部８３には入力手段が設けられることが好ましい。
比較部８４では、判定データ作成部８２で作成された判定用データを条件式の左辺に代入し、所定値格納部８３に格納されている所定値を条件式の右辺に代入することにより、条件式の計算を行う。そして、左辺と右辺の大小を比較して、各条件式を満足するか判定する。第１のうつ状態判定装置の比較部では、（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する。第２のうつ状態判定装置の比較部では、（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定する。第３のうつ状態判定装置の比較部では、（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する。
解析機５０には、判定部８１からうつ状態の判定結果を被検者等に通知する通知部９１が設けられることが好ましい。通知方法は、音声、静止画、動画など特に限定されない。医師やカウンセラーなどの専門家、被検者やその家族等、通知対象者の専門知識レベルに応じて通知内容を変えることも可能である。ここではうつ状態判定装置１に通知部９１が設けられる例を示したが、うつ状態判定装置１とは別の通知用機器に判定結果を送信し、被検者等へ結果を通知してもよい。通知用機器としては、例えば外付けモニタ、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、スピーカー、イヤホンなどが挙げられる。
（実施の形態２）
図３は、本発明の実施の形態２に係るうつ状態判定装置２の構成を示すブロック図である。図３に示すうつ状態判定装置２は、センサ１０と、解析機６０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
図３は、本発明の実施の形態２に係るうつ状態判定装置２の構成を示すブロック図である。図３に示すうつ状態判定装置２は、センサ１０と、解析機６０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
解析機６０は、処理部６１と、判定部８１を備え、処理部６１は、受信部６２、異常値検出部６３、異常値除去部６４、周波数スペクトル変換部６５、パワースペクトル積分算出部６６を含む。
異常値検出部６３は、受信部６２から出力されたＲＲＩ及び活動量が、異常値とみなすべきものであるか否かを判断する。ＲＲＩが異常値とみなすべきものであるか否かは次のように判断する。実施の形態２では、ＲＲＩ（秒単位）の逆数を６０倍して瞬時心拍数を算出し、１拍分前の瞬時心拍数との差の絶対値が第１の所定数（本実施の形態では、「１８」とする）以下である直近の複数点（本実施の形態では、「８点」とする）における平均を算出する。次に当該平均と評価対象のＲＲＩに対応する瞬時心拍数との差の絶対値が第２の所定数（本実施の形態では「３５」とする）以上である場合に、評価対象のＲＲＩを異常値とみなす。ここで、第１の所定数は３０が好ましく、より好ましくは２０、さらに好ましくは１５である。また、第２の所定数は５０が好ましく、より好ましくは４０、さらに好ましくは３０である。
異常値検出部６３は、受信部６２から出力されたＲＲＩ及び活動量が、異常値とみなすべきものであるか否かを判断する。ＲＲＩが異常値とみなすべきものであるか否かは次のように判断する。実施の形態２では、ＲＲＩ（秒単位）の逆数を６０倍して瞬時心拍数を算出し、１拍分前の瞬時心拍数との差の絶対値が第１の所定数（本実施の形態では、「１８」とする）以下である直近の複数点（本実施の形態では、「８点」とする）における平均を算出する。次に当該平均と評価対象のＲＲＩに対応する瞬時心拍数との差の絶対値が第２の所定数（本実施の形態では「３５」とする）以上である場合に、評価対象のＲＲＩを異常値とみなす。ここで、第１の所定数は３０が好ましく、より好ましくは２０、さらに好ましくは１５である。また、第２の所定数は５０が好ましく、より好ましくは４０、さらに好ましくは３０である。
なお、第１の所定数、第２の所定数、直近の複数点の数を、個人差等に応じて適宜変更してもよい。例えば、第１の所定数を３０以下、第２の所定数を３０以上、直近の複数点の数を４〜２０の範囲内で適宜変更してもよい。
活動量は、体動がない場合はゼロであるため、マイナスの値になることはない。従って、活動量がマイナスの値になっているときには異常値とみなすことが好ましい。
異常値除去部６４は、異常値検出部６３により異常値とみなされたＲＲＩを周波数スペクトル変換部６５におけるデータ処理の対象から除外する。また、異常値除去部６４は、異常値検出部６３により異常値とみなされたＲＲＩ及び活動量を判定データ作成部８２におけるデータ処理の対象から除外する。
（実施の形態３）
図４は、本発明の実施の形態３に係るうつ状態判定装置３の構成を示すブロック図である。図４に示すうつ状態判定装置３は、センサ２０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
図４は、本発明の実施の形態３に係るうつ状態判定装置３の構成を示すブロック図である。図４に示すうつ状態判定装置３は、センサ２０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
センサ２０の計測部２１には、拍動計測部２２と、活動量計測部２３に加えて、覚醒状態または睡眠状態を入力する入力手段２４が設けられることが好ましい。これにより、覚醒時間帯の開始時と睡眠時間帯の開始時に被検者が自ら入力手段２４を操作することにより、覚醒情報及び睡眠情報を得ることができる。入力手段２４とは、例えば、センサの表面に設けられたスイッチであり、このスイッチはボタン型でもよく、レバー型でもよく、その方式は特に限定されない。
入力手段２４はうつ状態判定装置３のセンサ２０ではなく、解析機５０に設けられることも好ましい。これにより、センサ２０に入力手段２４が設けられる場合に比べて、睡眠時の寝返りなどに伴って被検者が無意識のうちに入力手段２４を操作することを防止することができる。
（実施の形態４）
図５は、本発明の実施の形態４に係るうつ状態判定装置４の構成を示すブロック図である。図５に示すうつ状態判定装置４は、センサ３０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
図５は、本発明の実施の形態４に係るうつ状態判定装置４の構成を示すブロック図である。図５に示すうつ状態判定装置４は、センサ３０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
センサ３０の計測部３１には、拍動計測部３２と、活動量計測部３３に加えて、体温計測部３４となる体温計測手段が設けられることが好ましい。うつ状態の場合は低体温になりやすいことが知られている。うつ状態では夜型の生活になりやすくなり、日の光を浴びる機会が減少するため、体内時計を正常に合わせることが困難になるためである。さらに、うつ状態の患者は夜間であっても体温が高いため、身体が休まらない状態になる（非特許文献３）。このため、体温計測手段（体温計測部３４）により体温データを取得して、上記の（１）式〜（９）式によるうつ状態の判定と組み合わせることにより、うつ状態の判定精度をさらに向上させることができる。
一般に体温は口腔、腋下、鼓膜など環境温度による影響が小さい身体の深部で測定されるが、本発明のうつ状態判定装置の計測部は、心拍や脈波を測定するために被検者の肌に取りつけられるものであるため、深部体温を直接計測することは困難である。したがって、ここでの体温とは深部体温だけではなく、体表面温も含むものとする。また、体温を直接測定せずに計測部を構成する部材、例えばセンサの基板の温度を測定することも可能である。被検者の体温が上昇すればセンサの基板温度も上昇するため、センサの基板温度を測定すれば相対的に体温の変化を計測することができる。体温計測手段は温度センサであればその種類は特に限定されず、例えば白金、ニッケル、銅などの金属測温抵抗体、熱電対、サーミスタ、ＩＣ化温度センサ、水晶温度計などを用いることができる。
（実施の形態５）
図６は、本発明の実施の形態５に係るうつ状態判定装置５の構成を示すブロック図である。図６に示すうつ状態判定装置５は、センサ４０と、解析機７０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
図６は、本発明の実施の形態５に係るうつ状態判定装置５の構成を示すブロック図である。図６に示すうつ状態判定装置５は、センサ４０と、解析機７０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
センサ４０には、拍動計測部４２と活動量計測部４３から構成される計測部４１で取得した生体情報を一時的に保存するデータ保存部４４が設けられることが好ましい。センサ４０で取得したデータを逐次的に解析機７０に送信してデータを処理する必要がないため、データ通信によって消費する電力量を抑制することができる。例えば、被検者が自宅でセンサを用いて計測を行い、後日、医療機関にある解析機を用いて医師がうつ状態であるか否かを判定する場合などに適している。
解析機７０の処理部７１は、周波数スペクトル変換及びパワースペクトル積分を行うためにデータ保存部４４に保存されたＲＲＩのデータを読み出す。判定部８１では、データ保存部４４から読み出したＲＲＩ及び活動量のデータと、周波数スペクトル変換部７５及びパワースペクトル積分算出部７６で算出されたＬＦ及びＨＦを用いてうつ状態の判定を行う。なお、小型軽量なセンサを得るために、データ保存部４４には公知の半導体メモリを用いることが好ましい。
（実施の形態６）
図７は、本発明の実施の形態６に係るうつ状態判定装置６の構成を示すブロック図である。図７に示すうつ状態判定装置６は、センサ１０と、解析機１００とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
図７は、本発明の実施の形態６に係るうつ状態判定装置６の構成を示すブロック図である。図７に示すうつ状態判定装置６は、センサ１０と、解析機１００とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。
センサ１０の計測部１１の活動量計測部１３ではＸ、Ｙ、Ｚ軸のうちいずれか１軸が身長方向の加速度と一致している。これは、身長方向の加速度の値を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類を行うためである。
解析機１００は、処理部１０１と、判定部８１を備え、処理部１０１は、受信部１０２、周波数スペクトル変換部１０５、パワースペクトル積分算出部１０６、モルフォロジー演算部１０７を含む。
モルフォロジー演算部１０７では、受信部１０２から出力された負加速度−時間波形のノイズを除去するために負加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行う。ここでモルフォロジー演算としては上述したように、例えば、膨張演算、収縮演算、オープニング処理、クロージング処理、これらの組み合わせを適用することができる。なお、図７には示していないが、処理部１０１には、モルフォロジー演算部１０７での処理前に、所定値ＣＢをしきい値として負加速度の値の大きさを２値化する２値化処理部を設けることもできる。２値化処理部では、例えば、負加速度ＴがＣＢ以上であれば負加速度Ｔは０とみなされ、負加速度ＴがＣＢ未満であれば１とみなされる。このように、モルフォロジー演算に先立って、加速度に対して２値化処理を行うことにより、モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮することができる。所定値ＣＢの値は特に制限されないが、例えば−０．８５ｇであることが好ましく、−０．８ｇであることがより好ましく、−０．７５ｇであることがさらに好ましい（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。
判定部８１では、処理部１０１のモルフォロジー演算部１０７で処理された負加速度の値から臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する。覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類方法は、上述した第１〜第４の分類方法が好ましく用いられる。
（検証）
実施の形態１のうつ状態判定装置１を用いて、本発明のうつ状態判定方法およびうつ状態判定装置の有用性についての検証を行った。うつ状態であると医師に診断されている１２名（内訳：双極性障害患者が４名、大うつ病性障害患者が８名）と健常者１０名の合計２２名の女性の被検者に小型の心電計を４日間装着してもらい、ＲＲＩ（単位：ｍｓ）と活動量（加速度）（単位：無次元量）を測定した。心電計で測定したＲＲＩを周波数スペクトル変換して、得られた第１のパワースペクトルＦ2（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）についてパワースペクトル積分を行うことによりＬＦ及びＨＦ（単位：ｍｓ2）を算出した。そして得られたＲＲＩ、活動量、ＬＦ及びＨＦ／ＬＦの値を、本発明のうつ状態判定方法（１）式〜（９）式に適用し、各式を満足するか検証した。なお、本検証において（１）式〜（９）式の所定値はＣ１＝４０００ｍｓ、Ｃ２＝２０００ｍｓ2、Ｃ３＝２０、Ｃ４＝３５ｍｓ、Ｃ５＝２０ｍｓ2、Ｃ６＝０．０４５、Ｃ７＝１５０ｍｓ、Ｃ８＝１５００ｍｓ2、Ｃ９＝０．６であった。ＬＦ及びＨＦの積分範囲はＬｆ１＝０．０４Ｈｚ、Ｌｆ２＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ１＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ２＝０．４Ｈｚとした。覚醒時間帯及び睡眠時間帯の分類には第１の分類方法を用いた。
実施の形態１のうつ状態判定装置１を用いて、本発明のうつ状態判定方法およびうつ状態判定装置の有用性についての検証を行った。うつ状態であると医師に診断されている１２名（内訳：双極性障害患者が４名、大うつ病性障害患者が８名）と健常者１０名の合計２２名の女性の被検者に小型の心電計を４日間装着してもらい、ＲＲＩ（単位：ｍｓ）と活動量（加速度）（単位：無次元量）を測定した。心電計で測定したＲＲＩを周波数スペクトル変換して、得られた第１のパワースペクトルＦ2（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）についてパワースペクトル積分を行うことによりＬＦ及びＨＦ（単位：ｍｓ2）を算出した。そして得られたＲＲＩ、活動量、ＬＦ及びＨＦ／ＬＦの値を、本発明のうつ状態判定方法（１）式〜（９）式に適用し、各式を満足するか検証した。なお、本検証において（１）式〜（９）式の所定値はＣ１＝４０００ｍｓ、Ｃ２＝２０００ｍｓ2、Ｃ３＝２０、Ｃ４＝３５ｍｓ、Ｃ５＝２０ｍｓ2、Ｃ６＝０．０４５、Ｃ７＝１５０ｍｓ、Ｃ８＝１５００ｍｓ2、Ｃ９＝０．６であった。ＬＦ及びＨＦの積分範囲はＬｆ１＝０．０４Ｈｚ、Ｌｆ２＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ１＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ２＝０．４Ｈｚとした。覚醒時間帯及び睡眠時間帯の分類には第１の分類方法を用いた。
本発明の第１のうつ状態判定方法の（１）式〜（６）式をそれぞれ被検者に適用し、６式中４式以上を満足する場合に双極性障害と判定し、６式中３式以下を満足する場合に双極性障害ではないと判定する基準を採用した。その結果、医師から双極性障害と診断されている４名のうち３名を本発明のうつ状態判定方法において双極性障害と判定することができた（双極性障害の検出率：７５％）。他方、双極性障害ではないと医師から診断されている１８名のうち１６名を双極性障害ではないと判定することができた（双極性障害ではないとの検出率：８９％）。
第２のうつ状態判定方法の（７）式〜（９）式をそれぞれ被検者に適用し、３式全てを満足する場合に大うつ病性障害と判定し、３式中２式以下を満足する場合に大うつ病性障害ではないと判定する基準を採用した。その結果、医師から大うつ病性障害と診断されている８名のうち６名を本発明のうつ状態判定方法において大うつ病性障害と判定することができた（大うつ病性障害の検出率：７５％）。他方、大うつ病性障害ではないと医師から診断されている１４名のうち１１名を本発明のうつ状態判定方法において大うつ病性障害ではないと判定することができた（大うつ病性障害ではないとの検出率：７９％）。
以上のように、本発明に係るうつ状態判定装置を用いて、高い確率でうつ状態であることを判定できた。よって、本発明に係るうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置は、容易にかつ高い精度でうつ状態の判定が可能である。
１〜６：うつ状態判定装置
１０、２０、３０、４０：センサ
１１、２１、３１、４１：計測部
１２、２２、３２、４２：拍動計測部
１３、２３、３３、４３：活動量計測部
２４：入力手段、３４：体温計測部、４４：データ保存部
５０、６０、７０、１００：解析機
５１、６１、７１、１０１：処理部
５２、６２、１０２：受信部
５５、６５、７５、１０５：周波数スペクトル変換部
５６、６６、７６、１０６：パワースペクトル積分算出部
６３：異常値検出部、６４：異常値除去部
８１：判定部、８２：判定データ作成部、８３：所定値格納部、８４：比較部
９１：通知部
１０７：モルフォロジー演算部
１０、２０、３０、４０：センサ
１１、２１、３１、４１：計測部
１２、２２、３２、４２：拍動計測部
１３、２３、３３、４３：活動量計測部
２４：入力手段、３４：体温計測部、４４：データ保存部
５０、６０、７０、１００：解析機
５１、６１、７１、１０１：処理部
５２、６２、１０２：受信部
５５、６５、７５、１０５：周波数スペクトル変換部
５６、６６、７６、１０６：パワースペクトル積分算出部
６３：異常値検出部、６４：異常値除去部
８１：判定部、８２：判定データ作成部、８３：所定値格納部、８４：比較部
９１：通知部
１０７：モルフォロジー演算部
Claims (11)
- 被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定するうつ状態判定方法。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。 - 前記［Ａ］の条件のうち、少なくとも一つの式が計算されて、かつその計算された式が満足され、
前記［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つの式が計算されて、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する請求項１に記載のうつ状態判定方法。 - 被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定するうつ状態判定方法。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。 - 被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、かつ下記（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定するうつ状態判定方法。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。 - 前記ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、前記ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して得たパワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値である請求項１〜４のいずれか一項に記載のうつ状態判定方法。
- 前記拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いる請求項１〜５のいずれか一項に記載のうつ状態判定方法。
- 被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、
下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する請求項１〜６のいずれか一項に記載のうつ状態判定方法。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌｍ１：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）が第１所定時間Ｔ１以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌｍ２：前記第１臥位時間帯Ｌｍ１が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２の間のＮＡ＜Ｃ１０である間隙時間帯Ｌｓｍが第２所定時間Ｔ２以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌｍ１１、Ｌｍ１２と前記間隙時間帯Ｌｓｍを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌｍ１と、前記第２臥位時間帯Ｌｍ２のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯 - 被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、
下記［Ｅ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する請求項１〜６のいずれか一項に記載のうつ状態判定方法。
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１０（Ｃ１０は定数）を満足する時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯の合計
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｅ］（３ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯 - 被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、
前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、該パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、
下記（１）式〜（６）式のうち少なくとも一つの式が計算され、かつその計算された式が満足される場合に被検者が双極性障害であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定装置。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。 - 被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、
前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、該パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、
下記（７）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（７）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者が大うつ病性障害であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定装置。
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ７〜Ｃ９は定数である。 - 被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、
前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、該パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、
下記（１）式〜（９）式の全ての式を計算し、下記（１）式〜（９）式のうち少なくとも一つの式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定装置。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ／活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＜Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ×活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ６ ・・・（６）
［Ｃ］被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ｃ７ ・・・（７）
ＨＦ／活動量＞Ｃ８ ・・・（８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ９ ・・・（９）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ９は定数である。
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