JP2019069004A - 体動分析システム、体動分析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】体動の緩やかな変化を異常の兆候として発見するための体動分析システム等を提供する。【解決手段】体動分析システム１００は、体動センサ２００が被測定者の体動を測定して出力した測定データを取得する測定データ取得部１０と、測定データに基づいて被測定者の体動の日次集計を算出する体動集計部２０と、複数日からなる所定期間にわたる日次集計の度数分布である第一度数分布を取得する度数分布取得部３０と、第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて被測定者の体動の分析を実行する体動分析部５０と、体動分析部５０がした分析の結果に基づくデータを出力する分析結果出力部６０とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、被測定者の体動を分析するシステム等に関する。

体動の大きさや回数の変化に表れる心身の健康状態の異常がある。例えば認知症の患者には、中途覚醒等の睡眠障害が見られるという傾向があり、このような異常が生じている患者には、本来は睡眠中で体動が少ないはずの時間帯に以前よりも活発な体動が見られるようになる。

特開２００９−２２５９７１号公報 特許第４０６３６１８号公報 特許第５６８２５０４号公報

健康状態の異常の有無の指標となる体動の異常を捉えるための計測装置、又はそのような計測装置を含む生活家電等を実現するための技術が提案されている（例えば特許文献１から３参照）。

これらの技術では、例えば時系列で局所的に大きな体動の変化は異常として検知される。しかしながら、被測定者に起こる体動の日々の変化が緩やかである場合、実際には体動に変化が始まっていたとしても、その変化の異常の兆候としての検知は困難であるという問題がある。

本発明は、体動のそのような緩やかな変化を異常の兆候として発見するための体動分析システム等を提供する。

上記の目的を達成するために、本発明の一態様に係る体動分析システムは、体動センサが被測定者の体動を測定して出力したこの体動の大きさを時系列で示す測定データを取得する測定データ取得部と、取得された測定データに基づいて被測定者の体動に関する日次集計を取得する体動集計部と、複数日からなる所定期間にわたる日次集計の度数分布である第一度数分布を取得する度数分布取得部と、第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて被測定者の体動の分析を実行する体動分析部と、体動分析部による分析の結果に基づくデータを出力する分析結果出力部とを備える。

また、上記の目的を達成するために、本発明の一態様に係る体動分析方法では、体動センサが被測定者の体動を測定して出力したこの体動の大きさを時系列で示す測定データを取得し、取得された測定データに基づいて被測定者の体動に関する日次集計を取得し、この日次集計の、複数日からなる所定期間の度数分布である第一度数分布を取得し、第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて被測定者の体動の分析を実行し、この分析の結果に基づくデータを出力する。

本発明の一態様によれば、体動の緩やかな変化を異常の兆候として発見するための体動分析システム等が提供される。

図１は、実施の形態に係る体動分析システムの機能的構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る体動分析システムの実現の一態様に用いられる情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図３Ａは、実施の形態に係る体動分析システムが使用される態様の一例を説明するための概念図である。 図３Ｂは、実施の形態に係る体動分析システムが取得する被測定者の体動のデータが測定される状況の一例を説明するための図である。 図４は、実施の形態に係る体動分析システムの動作を説明するためのシーケンス図である。 図５は、実施の形態に係る体動分析システムにおいて体動集計部が取得した体動の集計の結果を示すデータの構成例を示す図である。 図６Ａは、実施の形態に係る体動分析システムにおいて度数分布取得部が取得した第一度数分布のデータの構成例を示す図である。 図６Ｂは、度数分布取得部が取得した上記の第一度数分布のヒストグラムである。 図７Ａは、睡眠状態が良好な期間に計測された体動に関する度数分布の例を示す図である。 図７Ｂは、睡眠状態に異常がある期間に計測された体動に関する度数分布の例を示す図である。 図７Ｃは、睡眠状態に異常がある期間に計測された体動に関する度数分布の例を示す図である。 図７Ｄは、睡眠状態に異常がある期間に計測された体動に関する度数分布の例を示す図である。 図８は、実施の形態に係る体動分析システムが出力した分析結果のデータを用いて表示されるユーザに当該分析結果を提示するための画面の一例である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態等は、一例であって本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。

（実施の形態）
［１．概要］
本実施の形態に係る体動分析システムは、センサを用いて測定された人（以下、被測定者という）の体動のデータの統計的処理を実行し、この統計的処理の結果に基づく被測定者の体動の分析を実行する。この体動分析システムの想定されるユーザは、被測定者自身であってもよいし、例えば被測定者の家族、又は被測定者の診断、治療若しくは介護に関わる医療従事者であってもよい。以下、本実施の形態に係る体動分析システムについて説明する。

［２．構成］
まず、本実施の形態に係る体動分析システム１００の構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る体動分析システム１００の機能的構成を示すブロック図である。

図１に示されるように、体動分析システム１００は、測定データ取得部１０、体動集計部２０、度数分布取得部３０、データ蓄積部４０、体動分析部５０、及び分析結果出力部６０を備える。

測定データ取得部１０は、体動センサ２００が被測定者の体動を測定して出力した測定データを取得する。体動センサ２００には、被測定者の体動を感知し得るものであれば各種のセンサを用いることができ、詳細な例は後述する。

体動集計部２０は、測定データ取得部１０が取得した測定データに基づいて被測定者の体動に関する日次集計を算出する。

度数分布取得部３０は、所定期間にわたる体動集計部２０が算出した日次集計の度数分布である第一度数分布を取得する。ここでの所定期間とは複数日を指し、例えば被測定者又は体動分析システム１００の分析結果の利用者によって指定されてもよい。

データ蓄積部４０は、後述する体動分析部５０が体動の分析に用いるデータを蓄積する。データ蓄積部４０に蓄積されるデータの例には、上記の第一度数分布が含まれる。

体動分析部５０は、第一度数分布と、第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて被測定者の体動の分析を実行する。

第二度数分布は、測定された体動に関する日次集計の度数分布であるが、第一度数分布とは例えば集計の期間が異なる、つまり、被測定者の体動に関する日次集計の度数分布ではあるが、上記の所定期間とは異なる複数日からなる期間にわたる日次集計の度数分布である。また別の例として、第二度数分布は、異なる被測定者で測定された体動の測定データに基づいて算出された複数日にわたる日次集計の度数分布である。これらのような第二度数分布を用いる目的等については、体動分析部５０が実行する分析の説明と合わせて後述する。なお、第二度数分布もデータ蓄積部４０に蓄積されるデータの一例である。

分析結果出力部６０は、体動分析部５０が実行した分析の結果を出力する。この出力の例として、分析結果をユーザに提示するための、体動分析システム１００に接続されるディスプレイでの表示用又はプリンタでの印刷用のデータとして出力されてもよい。また別の例としては、分析結果を後の利用に供するために、体動分析システム１００の内部又は外部の記憶媒体に書き込まれるデータとして出力されてもよい。

このような体動分析システム１００は、例えばプロセッサ等の演算処理装置及び記憶装置等を備える１台の情報処理装置を用いて実現可能であり、この場合、上記の各機能的構成要素は、このプロセッサが記憶装置に記憶される所定のプログラムを読み出して実行し、他の構成要素を制御することで実現される。図２は、このような情報処理装置１００ａの構成例を示すブロック図である。

図２に示されるように、情報処理装置１００ａは、演算処理部１１０ａ、記憶部１２０ａ、通信部１３０ａ、入力部１４０ａ、出力部１５０ａ、及びこれらの構成要素を通信可能に接続するバス１６０ａを備える。

演算処理部１１０ａは、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略、中央演算処理装置ともいう）を用いて提供される。演算処理部１１０ａは、記憶部１２０ａに記憶される所定のプログラムを実行して他の構成要素を制御することで体動集計部２０、度数分布取得部３０、及び体動分析部５０を含む上記の各機能的構成要素の実現に関わる。

記憶部１２０ａは、上記のプログラムの他、体動分析システム１００による処理の途中又は最後に生成されるデータを記憶してデータ蓄積部４０を実現する。記憶部１２０ａは、例えばハードディスク及び揮発性又は不揮発性の半導体メモリ等を組み合わせて用いて提供される。

通信部１３０ａは、体動センサ２００又は体動センサ２００を含む外部の機器から測定データを受信する通信用インタフェースであって、測定データ取得部１０を実現する。通信部１３０ａは、例えば有線又は無線のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）用のネットワークアダプタ等を用いて提供される。なお、体動センサ２００等との通信に用いられるプロトコルは特に限定されず、使用態様によっては、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の近距離無線通信規格のプロトコルが用いられてもよい。この場合、通信部１３０ａは各プロトコルに対応する通信用アダプタを用いて提供される。また、通信部１３０ａは、分析結果を外部の機器に送信して分析結果出力部６０も実現してもよい。

入力部１４０ａは、体動分析システム１００の起動、停止、又は設定のためのユーザの入力を受け付ける構成要素であり、例えばキーボード、マウス等のいわゆる入力機器を用いて提供される。

出力部１５０ａは分析結果をユーザに提示する構成要素であり、分析結果出力部６０を実現する。出力部１５０ａは、例えばディスプレイ、又は周辺機器としての表示装置に映像信号を出力するポートを用いて提供され、その他、分析結果を印刷させるためにプリンタに送信される信号の出力ポートを用いて提供されてもよい。

なお、このような態様でひとまとまりに実現された体動分析システム１００は、体動分析装置とも呼び得る。体動分析装置は、例えばデスクトップ型、ラップトップ型、タブレット型等の各種の汎用的なコンピュータであってもよいし、演算処理装置及び記憶装置等を備える専用の装置であってもよい。

［３．使用の態様］
体動分析システム１００は、体動センサ２００と比較的近距離にあって直接通信する態様で用いることが可能である一方で、体動センサ２００と互いに離れた場所にあって通信回線経由で通信して用いることも可能である。また、体動分析システム１００は、室内の限られた範囲で行動する被測定者の体動分析に用いることが可能である一方で、より広範に移動する被測定者の体動分析にも用いることも可能である。

図３Ａは、体動分析システム１００が使用される態様の一例を説明するための概念図である。

この例では、体動分析システム１００は、インターネット等の通信回線を含む通信ネットワークに接続されるサーバコンピュータ１００ｂを用いて実現されている。サーバコンピュータ１００ｂの構成は、図２に示される情報処理装置１００ａの構成と基本的に共通である。

また、この例における体動センサ２００として利用されるのは、被測定者が携帯又は着用する情報処理機器（以下、これらを総称して携帯情報端末という）、より具体的には、腕時計型活動量計２００ａ又はスマートフォン２００ｂが備える加速度センサである。これらの携帯情報端末は通信機能を備え、この通信ネットワークに接続してデータを送信することができる。つまりこれらの機器は、その通信圏内であれば、体動センサ２００が測定して得た被測定者の体動の測定データを体動分析システム１００へ随時送信することができる。体動分析システム１００では、通信ネットワーク経由で取得した測定データを所定の処理単位で逐次処理することができる。

なお、体動センサ２００は上記のように可搬性があって被測定者と共に移動する機器に含まれるものには限定されない。図３Ｂは、体動分析システム１００が取得する被測定者の体動のデータが測定される状況の他の一例を説明するための図である。

図３Ｂに示される被測定者は就寝している。このような状況、又はそうでなくても、帰宅後に居室に居る時間、又は病院若しくは介護施設に滞在している間、被測定者は上記のような携帯情報端末を携帯又は着用しないことが珍しくない。このように、室内の限られた範囲で行動する被測定者の体動は、据え置いて使用される環境型の測定器で測定されてもよい。このような環境型の測定器は、例えば電波センサ、赤外線センサ、イメージセンサ、又は電力センサ等の非接触型のセンサを備える。図３Ｂ中の体動測定器２００ｃは、このような非接触型の体動センサ２００が用いられる例であり、図３Ｂに示されるように、被測定者が居る部屋の天井に取り付けて使用される。なお、体動測定器２００ｃは、体動センサ２００に加えて通信用のインタフェース、又はさらに増幅器、ＡＤコンバータ（いずれも図示なし）等、測定データを体動分析システム１００による分析に適した信号で送るための構成要素を備える。

また、睡眠中の被測定者の体動を測定する場合は、体圧マットなどの接触型のセンサが用いられてもよい。このような各種のセンサが利用可能な場合、使用される体動センサ２００は、被測定者の状況及び測定場所の状況等を考慮して適宜選択することができる。

なお、室内であっても上記のような携帯情報端末をユーザが携帯又は着用するのであればその加速度センサが体動センサ２００として用いられてもよい。

また、これらの各種センサは、複数組み合わせて体動センサ２００として用いられてもよい。

上記のいずれのような体動センサ２００であっても、被測定者の体動の大きさを時系列で示す測定データを出力する。

図３Ａに示される例において通信ネットワークに接続されているタブレット型コンピュータ３００ａ及びデスクトップ型のパーソナルコンピュータ３００ｂは、体動分析システム１００のユーザが使用する機器であって、分析結果出力部６０による分析結果の出力先の例である。分析結果は、通信回線を介して、被測定者の別居の家族等の遠隔にいるユーザにも提示することができる。

なお、腕時計型活動量計２００ａ又はスマートフォン２００ｂのように体動センサ２００を含む携帯情報端末が分析結果出力部６０による分析結果の出力先であってもよい。

また、上述の例では、体動分析システム１００の構成要素は１台のサーバコンピュータ１００ｂにおいて実現されているが、これに限定されない。体動分析システム１００の構成要素は物理的に分散していてもよく、例えば複数台のサーバコンピュータで実現されてもよく、また、この複数台のサーバコンピュータはクラウドコンピューティングの形態で利用されるものであってもよい。

さらに、体動分析システム１００の一部又は全部の機能的構成要素は、体動センサ２００を備える腕時計型活動量計２００ａ又はスマートフォン２００ｂ等の携帯情報端末において実現されてもよい。これらの携帯情報端末もその構成は図２に示される情報処理装置１００ａと基本的に共通であって演算処理装置及び記憶装置を備え、演算処理装置によって所定のソフトウェアが実行されることで体動分析システム１００の機能的構成要素を提供することができる。携帯情報端末が体動分析システム１００の機能的構成要素の一部を提供する例を挙げると、測定データ取得部１０、体動集計部２０、及び度数分布取得部３０がスマートフォン２００ｂによって提供されてもよい。例えばスマートフォン２００ｂでは、度数分布取得部３０が取得した度数分布がサーバコンピュータ１００ｂに送信される。また、その一方で、スマートフォン２００ｂにインストールされた体動分析システム１００の少なくとも一部を実現するソフトウェアの一機能によってこの度数分布のヒストグラムが生成されてスマートフォン２００ｂが備えるディスプレイに表示されてもよい。

また、体動分析システム１００の一部の機能的構成要素は、体動センサ２００と別体であって連携する情報処理機器によって提供されてもよい。例えば体動分析システム１００の一部の機能的構成要素が、体動センサ２００を備える情報処理機器から出力される測定データを中継して体動分析システム１００に送信するスマートフォン又はパーソナルコンピュータによって提供されてもよい。

ここまで及びこれ以降の記載では、体動分析システム１００の機能的構成要素が１台の情報処理装置１００ａにおいて実現されている態様が説明のための例として主に用いられている。しかしながら、その記載内容は、上記の各使用の態様での体動分析システム１００にも基本的に適用可能である。

［４．動作］
次に、上記のように構成された体動分析システム１００の動作について説明する。図４は、体動分析システム１００の動作を説明するためのシーケンス図である。以下、図４に沿って体動分析システム１００の動作の流れを説明するとともに、さらに図を用いて各ステップでの動作又は扱われるデータの例を適宜説明する。

体動分析システム１００が取得して体動の分析に用いるデータは、携帯情報端末が備える体動センサ２００又は環境型の体動センサ２００が被測定者の体動を測定して（ステップＳ２０）取得した、被測定者の体動の大きさを時系列で示す測定データである。なお、測定データでは、体動はスカラー量で示されればよく、方向に関する情報はなくてもよい。また、測定データは連続型データであってもよいし、離散型データであってもよい。

体動分析システム１００による体動の分析のための動作は、測定データ取得部１０がこの測定データを取得するところから始まる（ステップＳ１０）。

なお、測定データ取得部１０は、体動センサ２００が継続的に出力する測定データを逐次受信して取得してもよいし、一定時間長の測定データを定期的に受信して取得してもよい。また、測定データ取得部１０は、測定データを体動センサ２００又は体動センサ２００を備える携帯情報端末等から直接又は通信回線を通じて受信するのではなく、いったん記憶媒体に保存された測定データをこの記憶媒体から読み取って取得してもよい。

次に体動分析システム１００では、体動集計部２０が、測定データ取得部１０が取得した測定データに基づいて、被測定者の体動に関する日次集計を取得する（ステップＳ１１）。

体動に関する日次集計は、一日全体の体動の集計でもよいし、体動分析の目的に応じて決定される一日の所定の時間における体動の集計であってもよい。例えば睡眠時の体動分析が目的の場合、被測定者が睡眠していると想定される時間、つまり被測定者の就寝からその次の起床までの少なくとも一部の時間における体動の集計が取得される。また、覚醒時の体動分析が目的の場合、被測定者が覚醒していると想定される時間、つまり被測定者の起床からその次の就寝までの少なくとも一部の時間における体動の集計が取得される。その他の例として、被測定者が特定の場所に居る時間又は特定の活動をしている時間の体動の集計であってもよいし、被測定者の居場所又は行動等の状況に拘わらず一日の一定の時間帯の体動の集計であってもよい。

なお、集計の対象となる時間は、体動集計部２０による集計よりも早い段階で決定されてもよい。つまり、体動センサ２００による体動の測定が所定の時間帯のみで実行されてもよいし、測定データ取得部１０が測定データの全体から所定の時間帯に対応する部分を抽出して測定データを取得してもよい。また、所定の時間帯は日毎に異なってもよいし、同じでもよい。

また、体動に関する日次集計は、例えば測定データが示す値が所定の閾値を超えた回数を数えることで取得される。

図５は、このようにして体動集計部２０が取得した体動の集計の結果を示すデータの構成例である。このデータは２０１７年１月１日から同年９月３０日までの期間に対応する被測定者Ａ氏が睡眠していると想定される時間の体動の集計である。このデータテーブルの右列には、体動集計部２０が体動の回数として数えた、左列の各日のこの時間に対応する測定データ中で所定の閾値を超えた箇所の個数が含まれている。ステップＳ１１で用いられるこの所定の閾値は、被測定者の体動の大きさの傾向、集計の時間、又は体動分析の目的等に応じて設定される。

別の例として、体動に関する日次集計は、測定データが示す値の単位時間の累積値又は平均値として取得されてもよい。単位時間とは、日次集計の対象の時間以下の長さの時間であり、その累積値とは、例えば単位時間を３０分とすると、３０分間の測定結果である測定データから得られる連続値の積分量又は複数の離散値の総和である。また、ここでの平均値には各種の平均値を用い得る。例えば単位時間の測定結果である測定データから抽出された複数個の標本の値の算術平均が用いられてもよいし、単位時間の測定結果である測定データから得られる連続値又は複数の離散値に近似した関数の積分の平均値が用いられてもよい。積分の平均値が複数得られた場合には、さらにその算術平均が用いられてもよい。

次に体動分析システム１００では、度数分布取得部３０が、複数日からなる所定期間にわたる日次集計の度数分布である第一度数分布を取得する（ステップＳ１２）。

図６Ａは、図５に例として示された２０１７年１月１日から同年９月３０日の期間にわたる日次集計から度数分布取得部３０が取得した第一度数分布のデータの構成例を示す。図６Ａに示されるデータテーブルの左列は度数分布取得部３０が取得した第一度数分布の階級を示し、右列は度数を示し、より具体的には体動集計部２０が取得した日次集計において、体動の回数が各階級に該当する日の数である。なお、所定期間の長さはユーザによって適宜決定されてもよく、この例における上記の期間の日数に限定されない。

図６Ｂは、この第一度数分布をヒストグラムにしたものである。ヒストグラムの横軸は変量である日次の体動の回数に関する階級を示し、縦軸は日次の体動の回数が各階級に該当する日の数を示す。なお、このようなヒストグラムが度数分布取得部３０又は体動分析システム１００の他の構成要素によって生成されてユーザに提示されるかは設計事項であるが、本実施の形態の説明として後述する分析との関連で便宜上図示する。

このように取得された第一度数分布、又はさらにそのヒストグラムは、例えばユーザの操作によって随時利用又は提示が可能なようにデータ蓄積部４０に蓄積されてもよい。

次に体動分析システム１００では、体動分析部５０が被測定者の体動の分析を実行する（ステップＳ１３）。体動分析部５０は、この分析に上記の第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いる。

このように、いずれも体動に関する日次集計の度数分布である複数の度数分布を用いて実行される体動分析とは、例えば異なる期間に計測された同一の被測定者の体動に関する日次集計の度数分布どうしの比較に基づく分析である。この分析の結果として、例えば被測定者の体動の状態の変化の有無、また、変化がある場合にはその変化の傾向が得られる。

また別の例として、異なる被測定者を含む複数の被測定者で測定された体動に関する日次集計の度数分布との比較に基づく分析である。この分析の結果として、例えば平均的な度数分布からの被測定者の度数分布の異同に基づく、被測定者の体動の状態に関する情報が得られる。なお、複数の被測定者には、体動分析の対象である被測定者が含まれてもよいし、含まれなくてもよい。また、複数の被測定者は、年齢、性別、体格、生活強度、既往症、又は薬の使用歴等の属性に応じて選別されてもよい。これにより、特定の属性を持つ人の体動の状態に見られる傾向を反映した度数分布が得られ、この度数分布を被測定者の度数分布と比較することで、体動の状態がどのような人のものに近いかといった分析結果を得ることができる。

なお、ここで、体動分析部５０による上記の分析のさらなる理解を得る目的で、体動の状態及びその変化について例を用いて説明する。

図７Ａは、睡眠状態が良好な期間に計測された体動に関する度数分布の例を示す図である。図７Ｂ、図７Ｃ、及び図７Ｄは、それぞれ睡眠状態に異常がある期間に計測された体動に関する度数分布の例を示す図である。図７Ａから図７Ｄの横軸及び縦軸のそれぞれで示されるのは図６Ｂのヒストグラムと共通であってもよいし、横軸は体動の大きさを示す値の単位時間の累積値に関する階級、縦軸は、体動の大きさを示す値の日次の累積値が各階級に該当する日の数を示してもよい。横軸及び縦軸が示すのがいずれであっても、ある程度以上の大きさの体動がより頻繁に現れるか、又はより大きな体動が見られる被測定者では、これら度数分布はより右に偏る。なお、これらのような度数分布は、体動分析システム１００を用いても取得し得る。体動分析部５０は、これらの度数分布を例えば以下のように比較して複数の度数分布に用いた体動分析を実行する。

図７Ａに示される度数分布は尖度が比較的高い。また、この度数分布は左右非対称でピークが左に偏っている、つまり歪度はゼロより大きい。このような度数分布には、被測定者の体動は比較的少なく、かつ日々の体動の頻度又は大きさのばらつきが少ない安定した状態にあることが表れている。

図７Ｂ中の実線の曲線は分布曲線であり、破線の曲線は、図７Ａの分布曲線を重ねたものである。図７Ｂに示される度数分布を図７Ａに示される度数分布と比較すると、より大きな又は高頻度の体動があったことを示す右寄りの柱がある点が異なり、その分尖度が低い。

図７Ａに示される度数分布が、睡眠障害のない被測定者の体動の集計から得られたモデルである場合、このモデルと図７Ｂの度数分布とのこのような差異は、被測定者の体動は、比較的安定しているものの、時折多い又は大きい日が見られる状態にあることを示す。

また、図７Ｂに示される度数分布が、図７Ａに示される度数分布よりも後の期間に同一の被測定者から計測された体動の度数分布である場合、この被測定者の体動の状態は悪化傾向にあることを示す。

例えばこの被測定者には、中途覚醒等の睡眠障害の兆候が生じている可能性がある。

図７Ｃ中の破線の曲線は、図７Ａの分布曲線を重ねたものである。図７Ｃに示される度数分布を図７Ａに示される度数分布と比較すると、範囲（変量の最大値と最小値の差）はより大きく、尖度は低い。また、図７Ｃに示される度数分布は左右対称に近いことから、歪度は図７Ａの度数分布より絶対値の小さい正又は負の値をとる。

図７Ａに示される度数分布が、睡眠障害のない被測定者の体動の集計から得られたモデルである場合、このモデルと図７Ｃの度数分布とのこのような差異は、被測定者の体動は、日によって不安定な状態にあることを示す。

また、図７Ｃに示されるのが図７Ａ又は図７Ｂに示される度数分布よりも後の期間に同一の被測定者で計測された体動の度数分布である場合、被測定者の体動の状態は悪化傾向にあることを示す。

例えばこの被測定者には、図７Ｂの分析結果に基づく睡眠障害よりも重度の睡眠障害が生じている可能性がある。図６Ｂの度数分布も、図７Ａに示される度数分布と比較して分析すれば、このような体動の状態を示すと言える。

図７Ｄ中の破線の曲線は、図７Ａの分布曲線を重ねたものである。図７Ｄに示される度数分布を図７Ａに示される度数分布と比較すると、尖度は同程度に高い。また、図７Ｄに示される度数分布は左右非対称でピークが右に偏っていることから、歪度は負の値をとり、その絶対値は図７Ｃの度数分布の歪度の絶対値より大きい。

図７Ａに示される度数分布が、睡眠障害のない被測定者の体動の集計から得られたモデルである場合、このモデルと図７Ｄの度数分布とのこのような差異は、被測定者の体動が、測定の期間中を通じて高頻度又は大きい状態にあることを示す。

また、図７Ｄに示されるのが図７Ａから図７Ｃのいずれかに示される度数分布よりも後の期間に同一の被測定者で計測された体動の度数分布である場合、被測定者の体動の状態は悪化傾向にあることを示す。

例えばこの被測定者には、図７Ｂ又は図７Ｃの分析結果に基づく睡眠障害よりも重度の睡眠障害が生じている可能性がある。

このように、体動分析部５０は、複数の度数分布の尖度、歪度、又は範囲といった統計量の比較量を実行し、この比較の結果に基づいて体動の分析を実行する。体動分析部５０は、例えば被測定者の体動の日次集計の度数分布を、データ蓄積部４０に蓄積されている過去のものと直近のものとを読み出して、各度数分布の上記の統計量を算出して比較し分析を行う。または、このような統計量は度数分布取得部３０によって算出されてデータ蓄積部４０に蓄積されており、体動分析部５０はデータ蓄積部４０から複数の度数分布の統計量を読み出して分析に用いてもよい。

なお、上記の統計量は、体動分析部５０による体動の分析に用いられる統計量の例であり、分析の目的、診断対象の病気等に応じて、平均、分散等、これら以外の統計量が用いられてもよい。また、分布のピークの数といった統計量以外の分布特性が用いられてもよい。また、複数の分布特性が組み合わせて用いられてもよい。

また、ここまで体動分析部５０による体動分析を睡眠時の体動の分析を例に説明したが、それ以外の時間の体動分析も同様に複数の体動の日次集計の度数分布を用いて実行される。例えば、同一の被測定者の度数分布の歪度が小さくなっている場合、覚醒時の体動が減少しているという分析結果が得られる。

このようにして体動分析部５０が得た分析の結果は、分析結果出力部６０によって出力される（ステップＳ１４）。図４に示される例では、出力された分析結果は体動分析システム１００の外部の出力先機器３００に提供されている。出力先機器３００とは、例えば図３Ａに示されるタブレット型コンピュータ３００ａ、又はデスクトップ型のパーソナルコンピュータ３００ｂである。このような出力先機器３００は、例えば体動分析システム１００から受け取った分析結果をディスプレイで表示してユーザに提示する（ステップＳ３０）。

図８は、体動分析システム１００が出力した分析結果のデータを用いて表示される、ユーザに当該分析結果を提示するための画面の一例である。この例では、図６Ａ又は図６Ｂに示される被測定者Ａの睡眠中の体動の日次集計の度数分布を以前得られた度数分布との比較に基づく体動の状態の変化が示されている。また、睡眠障害の程度を示すスコアは、例えば軽度から重度の睡眠障害のある複数人を被測定者として得た体動の日次集計の分布に基づいて予め用意したスコアごとの分布モデルとの比較による分析結果の提示の一例である。また、図８中の文章にあるように。体動の状態から推定される被測定者の睡眠の状態、身体に現れる症状が提示されてもよい。さらには、体動の状態から推定される、睡眠障害の原因となる行動又は病気、及びその原因の解消のためのアドバイスが提示されてもよい。

なお、図８の画面例は一般ユーザへの提示を想定したものであって、提示される情報は画面内の要素に限定されない。また、医師など医療従事者には、この例の一部の情報が提示されなかったり、さらに別の情報が提示されたりしてもよい。例えば度数分布図（ヒストグラム）及びその統計量が提示されてもよい。

また、分析結果出力部６０による分析結果の出力先等に関する出力の態様が外部機器による表示に限定されないのは、上記の体動分析システム１００の構成の節で説明したとおりである。

［５．まとめ］
以上のように、本実施の形態に係る体動分析システム１００は、測定データ取得部１０と、体動集計部２０と、度数分布取得部３０と、体動分析部５０と、分析結果出力部６０とを備える。

測定データ取得部１０は、体動センサ２００が被測定者の体動を測定して出力した体動の大きさを時系列で示す測定データを取得する。

体動集計部２０は、この測定データに基づいて被測定者の体動に関する日次集計を取得する。

度数分布取得部３０は、複数日からなる所定期間にわたる日次集計の度数分布である第一度数分布を取得する。

体動分析部５０は、第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて被測定者の体動の分析を実行する。

分析結果出力部６０は、この分析の結果に基づくデータを出力する。

これにより、被測定者の体動の状態及び変化をその履歴に基づいて分析し、その分析結果を被測定者本人、被測定者の家族、又は医療従事者に提示して利用させることができる。また、体動の日々の変化が小さかったり、一進一退であったりして短期的な観察の記録、又は患者の記憶に頼る問診などではその傾向がつかみにくい場合がある。体動分析システム１００では、複数の度数分布の集計期間のバリエーションを増やしたり、各集計期間をある程度長くしたりすることで、より容易かつ確実に分析の結果として得ることができる。

また、体動分析部５０は、第一度数分布及び第二度数分布それぞれの所定の統計量の比較を実行し、比較の結果に基づいて体動の分析を実行してもよい。

これにより、体動の分析を定量的に行うことができ、客観性の高い結果を得やすい。また、複数の結果の比較が容易かつ明確であり、大量のデータのコンピュータによる取り扱いが可能である。

なお、体動に関する日次集計は、例えば測定データが示す値が所定の閾値を超えた回数、又は測定データが示す値の単位時間の累積値若しくは平均値である。これにより、体動センサが出力する測定データを定量的に扱うことができる。

例えば、第二度数分布は、上記の所定期間とは異なる複数日からなる期間にわたる当該被測定者の体動に関する日次集計の度数分布であってもよい。

このように、同一被測定者の異なる複数の期間に計測された体動の履歴を用いることで、短期的な観察の記録等ではつかみにくい傾向であっても、体動分析システム１００ではより容易かつ確実に分析の結果として得ることができる。

また例えば、第二度数分布は、当該被測定者とは異なる被測定者を含む複数の被測定者で測定された体動の測定データに基づいて取得された複数日にわたる日次集計の度数分布であってもよい。

このように、被測定者の体動の測定データを他の被測定者の体動の測定データと比較することで、被測定者の体動の状態が持つ特徴が、より容易かつ確実に把握される。

また、上記の所定の統計量とは、例えば尖度、歪度、又は範囲の少なくとも１つである。これらの統計量を用いることによって、ある程度の長さにわたる期間全体の体動の状態の特徴を分析の結果として得ることができる。

例えば日次集計は、被測定者の就寝から次の起床までの少なくとも一部の時間の被測定者の体動の集計である。

これにより、被測定者が睡眠していると想定される時間の体動を分析して、例えば睡眠障害の有無及び程度を結果として得ることができる。

例えば日次集計は、被測定者の起床から次の就寝までの少なくとも一部の時間の被測定者の体動の集計である。

これにより、被測定者が覚醒していると想定される時間の体動を分析して、その時間の体動の状態の異常の有無及び程度を結果として得ることができる。

また、出力される分析の結果は、被測定者の体動の状態又は当該状態の変化を示す。

これにより、体動分析システム１００のユーザは観察の負担を負うことなく被測定者の体動の状態に関する情報を得ることができる。

また、上記では、体動分析システム１００を用いることで体動の状態又はその変化から健康状態の異常を捉えることができると説明しているが、体動分析システム１００の使用目的はこれに限定されない。例えば生活強度の分析に用いて、運動量又は食事量の適正化を図ることもできる。また、サッカー等の競技で１試合での各選手の運動量、又は特定の選手の長期間にわたる各試合での運動量の分析のために利用することもできる。いずれの使用目的であっても、被測定者の軽い負担で体動データを測定し、体動の分析をすることができる。

（その他の実施の形態）
以上、本発明について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、データ蓄積部４０に蓄積されるデータは、体動分析部５０が体動の分析に用いるデータに限定されない。例えば、測定データ取得部１０が取得した測定データがデータ蓄積部４０に蓄積されてもよい。この場合、体動集計部２０は、データ蓄積部４０に蓄積された測定データを読み出して日次集計を取得することができる。また、体動集計部２０が取得した日次集計がデータ蓄積部４０に蓄積されてもよい。この場合、度数分布取得部３０は、データ蓄積部４０に蓄積された日次集計を所定期間分読み出して第一度数分布を取得してもよい。

また、体動分析部５０が体動の分析に用いる度数分布はデータ蓄積部４０に蓄積されていなくてもよい。例えば第一度数分布又は第二度数分布は、分析の実行時に、ユーザによって体動分析システム１００に入力される所望の期間に応じた日次集計を度数分布取得部３０がデータ蓄積部４０から読み出して取得してもよい。

また、測定データの取得の態様は上記の実施の形態に記載される例に限定されない。実施の形態の説明では、体動分析システム１００は測定データを体動センサ２００から随時受信し、その測定データを逐次処理する記載がある。しかし体動分析システム１００は、例えば内部又は外部の記憶装置に蓄積済みの測定データの全部、又はユーザが指定する過去の任意の期間の測定データを取得して体動分析を実行してもよい。また、外部の記憶装置の例として、体動センサ２００を含む機器はさらに記憶装置を含む一種のデータロガーであってもよく、測定データは、測定後に体動分析システム１００のＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート等に接続されたこの機器から取得されてもよい。

また、上記では、度数分布取得部３０が取得する度数分布は、図６Ａ及び図６Ｂでは絶対度数の分布であるがこれに限定されず、相体度数の分布であってもよい。

また、分析結果出力部６０が出力するデータは、上記の分析結果を示すデータに限定されない。例えば体動分析システム１００に接続されるディスプレイ又はプリンタ以外の機器に所定の動作をさせる命令のデータであって、この命令を示す信号として出力されてもよい。この所定の動作は、分析の結果に基づいて決定される。この信号を受信する機器は、例えば体動センサ２００又は体動センサ２００を備える機器であり、この信号は、体動センサ２００の動作の継続、停止、設定の変更をさせるための信号であってもよい。また、ユーザが持つ通信機器がこの信号を受信し、この信号は、当該通信機器に特定のソフトウェアの起動、又は音、振動、又はテキストによるユーザへの通報をさせるための信号であってもよい。

また、本発明は、体動分析システムとして実現できるだけでなく、体動分析システムを構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。

例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。

例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリ及び入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリ又は入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリ又は入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。

また、上記実施の形態の体動分析システムに含まれる各構成要素は、専用又は汎用の回路として実現されてもよい。

また、上記実施の形態の体動分析システムに含まれる各構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。

また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路又は汎用プロセッサで実現されてもよい。

また、プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続及び設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが利用されてもよい。

さらに、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、体動分析システムに含まれる各構成要素の一部又は全部の集積回路化が行われてもよい。

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１０ 測定データ取得部
２０ 体動集計部
３０ 度数分布取得部
５０ 体動分析部
６０ 分析結果出力部
１００ 体動分析システム
２００ 体動センサ

Claims (11)

1. 体動センサが被測定者の体動を測定して出力した前記体動の大きさを時系列で示す測定データを取得する測定データ取得部と、
   前記測定データに基づいて前記被測定者の体動に関する日次集計を取得する体動集計部と、
   複数日からなる所定期間にわたる前記日次集計の度数分布である第一度数分布を取得する度数分布取得部と、
   前記第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって前記第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて前記被測定者の体動の分析を実行する体動分析部と、
   前記分析の結果に基づくデータを出力する分析結果出力部とを備える
   体動分析システム。
2. 前記体動分析部は、前記第一度数分布及び前記第二度数分布それぞれの所定の統計量の比較を実行し、前記比較の結果に基づいて前記体動の分析を実行する
   請求項１に記載の体動分析システム。
3. 前記第二度数分布は、前記所定期間とは異なる複数日からなる期間にわたる前記被測定者の体動に関する日次集計の度数分布である
   請求項２に記載の体動分析システム。
4. 前記第二度数分布は、前記被測定者とは異なる被測定者を含む複数の被測定者で測定された体動の測定データに基づいて取得された複数日にわたる日次集計の度数分布である
   請求項２に記載の体動分析システム。
5. 前記所定の統計量は、尖度、歪度、又は範囲の少なくとも１つである
   請求項１から４のいずれか１項に記載の体動分析システム。
6. 前記日次集計は、前記被測定者の就寝から次の起床までの少なくとも一部の時間の前記被測定者の体動の集計である
   請求項１から５のいずれか１項に記載の体動分析システム。
7. 前記日次集計は、前記被測定者の起床から次の就寝までの少なくとも一部の時間の前記被測定者の体動の集計である
   請求項１から５のいずれか１項に記載の体動分析システム。
8. 出力される前記分析の結果は、前記被測定者の体動の状態又は当該状態の変化を示す
   請求項１から５のいずれか１項に記載の体動分析システム。
9. 前記体動に関する日次集計は、前記測定データが示す値が所定の閾値を超えた回数、又は前記測定データが示す値の単位時間の累積値若しくは平均値である
   請求項１から８のいずれか１項に記載の体動分析システム。
10. 体動センサが被測定者の体動を測定して出力した前記体動の大きさを時系列で示す測定データを取得し、
    前記測定データに基づいて前記被測定者の体動に関する日次集計を取得し、
    前記日次集計の、複数日からなる所定期間の度数分布である第一度数分布を取得し、
    前記第一度数分布と、測定された体動に関する日次集計の度数分布であって前記第一度数分布とは異なる第二度数分布とを用いて前記被測定者の体動の分析を実行し、
    前記分析の結果に基づくデータを出力する
    体動分析方法。
11. コンピュータに、請求項１０に記載の体動分析方法を実行させるための
    プログラム。

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