JP2019187681A - 脈拍解析装置および脈拍解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の健康状態を適切に評価するため、睡眠中の脈拍数に関する多様な情報を取得する。【解決手段】被験者の脈拍数に関する指標を算定する算定部と、睡眠中における脈拍数の変化の傾向をそれぞれが示す複数のタイプのうち、前記被験者の脈拍数の変化の傾向を示すタイプを前記指標に応じて判定する判定部とを具備する脈拍解析装置。【選択図】図２

Description

本発明は、脈拍を解析するための技術に関する。

被験者の脈拍を解析する各種の測定技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、被験者の脈拍数を算出して睡眠段階（例えばノンレム睡眠）を判定する構成が開示されている。

特開２０１５−０３６０４０号公報

特許文献１の技術のもとでは睡眠段階を判別できる。しかし、利用者の健康状態を適切に評価するためには、さらに多様な情報を取得できることが望まれる。

以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る脈拍解析装置は、被験者の脈拍数に関する指標を算定する算定部と、睡眠中における脈拍数の変化の傾向をそれぞれが示す複数のタイプのうち、前記被験者の脈拍数の変化の傾向を示すタイプを前記指標に応じて判定する判定部とを具備する。
本発明の好適な態様に係る脈拍解析方法は、被験者の脈拍数に関する指標を算定し、睡眠中における脈拍数の変化の傾向をそれぞれが示す複数のタイプのうち、前記被験者の脈拍数の変化の傾向を示すタイプを前記指標に応じて判定する。

本発明の第１実施形態に係る脈拍解析装置の側面図である。 脈拍解析装置の機能に着目した構成図である。 睡眠時における被験者の脈拍数の変化の傾向を示すグラフである。 制御装置が実行する処理のフローチャートである。 第２実施形態に係る第１低下度の数値範囲を区分した複数の段階を示す模式図である。 第２実施形態に係る制御装置が実行する処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る脈拍解析装置の使用例を示す模式図である。 第３実施形態に係る脈拍解析装置の他の使用例を示す模式図である。

＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る脈拍解析装置１００の側面図である。脈拍解析装置１００は、被験者の脈拍数（１分間における拍動の回数）を非侵襲的に測定する測定機器である。第１実施形態の脈拍解析装置１００は、睡眠中の脈拍数を利用して被験者の健康状態を評価する。被験者の身体のうち特定の部位（以下「測定部位」という）Ｈに脈拍解析装置１００が装着される。例えば手首や上腕が測定部位Ｈとして例示される。

脈拍解析装置１００は、測定部位Ｈに装着される。第１実施形態の脈拍解析装置１００は、図１に例示される通り、筐体部１２とベルト１４とを具備する腕時計型の携帯機器である。脈拍解析装置１００は、測定部位Ｈにベルト１４を巻回することで被験者の身体に装着される。

図２は、脈拍解析装置１００の電気的な構成図である。脈拍解析装置１００は、検出装置２１と制御装置２３と記憶装置２５と表示装置２７と入力装置２９とを具備する。脈拍解析装置１００の各要素は、筐体部１２の内部に設置される。

制御装置２３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の演算処理装置であり、脈拍解析装置１００の全体を制御する。なお、制御装置２３の機能を複数の集積回路に分散した構成、または、制御装置２３の一部または全部の機能を専用の電子回路で実現した構成も採用され得る。

記憶装置２５は、例えば不揮発性の半導体メモリーで構成され、制御装置２３が実行するプログラムと制御装置２３が使用する各種のデータとを記憶する。なお、制御装置２３の機能を複数の集積回路に分散した構成、または、制御装置２３の一部または全部の機能を専用の電子回路で実現した構成も採用され得る。また、図２では制御装置２３と記憶装置２５とを別個の要素として図示したが、記憶装置２５を内包する制御装置２３を例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等により実現することも可能である。

表示装置２７（例えば液晶表示パネル）は、図１に例示される通り、例えば筐体部１２における測定部位Ｈとは反対側の表面に設置される。表示装置２７は、測定結果を含む各種の画像を制御装置２３による制御のもとで表示する。

入力装置２９は、脈拍解析装置１００に対する各種の指示のために利用者（典型的には被験者）が操作する操作機器であり、例えば被験者が操作する複数の操作子を含んで構成される。具体的には、被験者は、入力装置２９を適宜に操作することで脈拍数の測定を脈拍解析装置１００に指示することが可能である。表示装置２７と一体に構成されたタッチパネルを入力装置２９として採用することも可能である。

図２の検出装置２１は、測定部位Ｈの状態に応じた検出信号Ｓを生成する光学センサーモジュールである。図２に例示される通り、第１実施形態の検出装置２１は、発光部Ｅと受光部Ｒとを具備する。発光部Ｅおよび受光部Ｒは、例えば筐体部１２において測定部位Ｈに対向する位置に設置される。

発光部Ｅは、測定部位Ｈに光を照射する光源である。例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の発光素子が発光部Ｅとして好適である。制御装置２３による制御のもとで発光部Ｅが発光する。なお、相異なる波長の光を出射する複数の発光部Ｅを利用してもよい。

発光部Ｅから測定部位Ｈに入射した光は、測定部位Ｈの内部を通過しながら拡散反射を繰返したうえで生体の外部に出射する。具体的には、測定部位Ｈの内部に存在する動脈（例えば、上腕動脈、橈骨動脈または尺骨動脈）等の血管と血管内の血液とを通過した光が測定部位Ｈから出射する。

受光部Ｒは、測定部位Ｈ（生体）から到来する光を受光する。第１実施形態の受光部Ｒは、測定部位Ｈから到達する光（つまり生体を通過した光）の受光強度の時間変化を表す検出信号Ｓを生成する。例えば、受光部Ｒは、受光強度に応じた電荷を発生するフォトダイオード（ＰＤ：Photo Diode）等の受光素子を含む。検出信号Ｓは、測定部位Ｈからの受光強度に応じた電圧信号である。測定部位Ｈの内部の血管は、拍動と同等の周期で反復的に拡張および収縮するから、測定部位Ｈからの受光レベルに応じて受光部Ｒが生成する検出信号Ｓは、測定部位Ｈの血管の血流量の変動に対応した周期的な変動成分を含む脈波信号である。すなわち、検出信号Ｓには、拍動を表す成分が含まれている。

以上の説明から理解される通り、第１実施形態の検出装置２１は、発光部Ｅと受光部Ｒとが測定部位Ｈに対して片側に位置する反射型の光学センサーである。ただし、発光部Ｅと受光部Ｒとが測定部位Ｈを挟んで反対側に位置する透過型の光学センサーを検出装置２１として利用してもよい。なお、検出装置２１は、例えば、駆動電流の供給により発光部Ｅを駆動する駆動回路と、受光部Ｒの出力信号を増幅およびＡ/Ｄ変換する出力回路（例えば増幅回路およびＡ/Ｄ変換器）を包含するが、図２では各回路の図示を省略した。

ここで、睡眠時における被験者の脈拍数の変化の傾向（以下「脈拍傾向」という）が複数のタイプに分類できることが発明者の実験により明らかになった。具体的には、睡眠中の脈拍傾向は、低下型と非低下型と降下型と不安定型とに分類できる。図３には、各タイプが示す脈拍傾向が図示されている。低下型は、睡眠中の脈拍数（bpm）が覚醒中の脈拍数と比較して低下するタイプである。低下型においては、睡眠中の脈拍数は安定的に維持される。非低下型は、睡眠中の脈拍数と覚醒時の脈拍数との明確な差異が観測されない（すなわち覚醒中の脈拍数と比較して低下しない）タイプである。降下型は、睡眠中の脈拍数が経時的に低下するタイプである。降下型においては、睡眠の開始から起床の直前にかけて脈拍数が低下していく。低下型においても睡眠中の脈拍数が経時的に低下する傾向が観測される場合もあるが、降下型は脈拍数の低下の度合が低下型よりも大きいという違いがある。不安定型は、睡眠中の脈拍数が不規則に変動するタイプである。不安定型においては、睡眠中の脈拍数と覚醒時の脈拍数との明確な差異が観測されず、かつ、睡眠中の脈拍数の経時的な低下も観測されない。以上の傾向を利用して、第１実施形態では、睡眠中の脈拍傾向を複数のタイプの何れかに分類する。

低下型は、生活習慣の乱れが少なく、健康状態が良好である被験者に多く観測される傾向がある。非低下型は、生活習慣病（例えば高血圧や糖尿病）に罹患している被験者に多く観測される傾向がある。降下型は、例えば飲酒後に睡眠した被験者に多く観測される傾向がある。不安定型は、例えば深夜に仕事をした被験者や、睡眠の直前にスマートフォンを使用していた被験者など、生活習慣に乱れがある被験者に多く観測される傾向がある。低下型と非低下型とは、長期的な生活習慣を反映した脈拍傾向であり、降下型と不安定型とは、短期的な生活習慣を反映した脈拍傾向である。以上の説明から理解される通り、睡眠中の脈拍傾向を分類した結果は、被験者の健康状態を評価するための目安として利用できる。

図２の制御装置２３は、記憶装置２５に記憶されたプログラムを実行することで、被験者の脈拍傾向のタイプを判定する複数の機能（特定部２３２，算定部２３４，判定部２３６）を実現する。特定部２３２は、検出信号Ｓから被験者の脈拍数Ｐを特定する。なお、脈拍数Ｐの特定には、公知の技術が任意に採用される。例えば、検出信号Ｓから周波数スペクトルを特定し、当該周波数スペクトルのうち強度が最大となるピークの周波数から脈拍数Ｐが特定される。第１実施形態では、覚醒中と睡眠中とのそれぞれについて周期的（例えば１分毎）に脈拍数Ｐが特定される。

算定部２３４は、被験者の脈拍数Ｐに関する指標（以下「脈拍指標」という）を算定する。脈拍指標は、睡眠中の脈拍傾向を複数のタイプの何れかに分類するために利用される。第１実施形態では、第１低下度Ｃ1と、第２低下度Ｃ2と、睡眠中における脈拍数Ｐの散布度Ｃ3とのそれぞれを脈拍指標として算定する。

第１低下度Ｃ1は、被験者の覚醒中における脈拍数Ｐwに対する睡眠中における脈拍数Ｐsの低下の度合を示す。例えば以下の式（１）により第１低下度Ｃ1（％）が算定される。
Ｃ1＝１００×（１−Ｐs／Ｐw） …（１）

脈拍傾向を低下型と非低下型とに分類するために第１低下度Ｃ1が利用される。睡眠中の脈拍数Ｐsが覚醒中の脈拍数Ｐwに対して低いほど第１低下度Ｃ1は大きくなる。一方で、睡眠中の脈拍数Ｐsと覚醒中の脈拍数Ｐwとの相違が小さい場合には、第１低下度Ｃ1は小さくなる。

覚醒中の脈拍数Ｐwは、覚醒中に測定された脈拍数Ｐの代表値である。例えば、被験者の起床時から所定の期間（例えば３０分間）における脈拍数Ｐの代表値（例えば平均値や中央値）が覚醒中の脈拍数Ｐwとして利用される。覚醒中の脈拍数Ｐwの算定に加味される期間の始点は、例えば入力装置２９に対する操作により被験者から指示される。また、被験者は、安静時に任意のタイミングで、脈拍数Ｐwの算定に加味される期間の始点を指示してもよい。複数日にわたる平均値を覚醒中の脈拍数Ｐwとして利用してもよい。

他方、睡眠中の脈拍数Ｐsは、睡眠中に測定された脈拍数Ｐの代表値である。就寝時に被験者が入力装置２９を操作することで睡眠期間（被験者が睡眠中である期間）の始点を指示し、起床時に被験者が入力装置２９を操作することで睡眠期間の終点を指示する。例えば、睡眠期間の始点よりも所定時間（例えば３０分）だけ経過した時点から、睡眠期間の終点よりも所定時間（例えば３０分）だけ手前の時点までの脈拍数Ｐの代表値（例えば平均値や中央値）が、睡眠中の脈拍数Ｐsとして利用される。ただし、睡眠中の脈拍数Ｐsとして利用される脈拍数Ｐの代表値を特定するための期間は、以上に例示した期間に限定されない。例えば睡眠期間における代表値を睡眠中の脈拍数Ｐsとして利用してもよい。複数日にわたる平均値を睡眠中の脈拍数Ｐsとして利用してもよい。

第２低下度Ｃ2は、被験者の睡眠中（睡眠期間）における脈拍数Ｐの低下の度合を示す。脈拍傾向を降下型に分類するために第２低下度Ｃ2が利用される。例えば、睡眠中に測定された脈拍数Ｐを近似する回帰直線の傾き（すなわち時間に対する脈拍数Ｐの傾き）が第２低下度Ｃ2として算定される。睡眠中の脈拍数Ｐが経時的に低下する場合には第２低下度Ｃ2は負の値になる。したがって、睡眠中の脈拍数Ｐが低下する度合が大きいほど第２低下度Ｃ2は小さく（すなわち第２低下度Ｃ2の絶対値は大きく）なる。

散布度Ｃ3は、睡眠中（睡眠期間）における被験者の脈拍数Ｐのバラツキの度合である。脈拍傾向を不安定型に分類するために散布度Ｃ3が利用される。例えば以下の式（２）により散布度Ｃ3（％）が算定される。式（２）のσは、睡眠中（入眠直後から起床直前まで）に測定された脈拍数Ｐの標準偏差であり、μは、睡眠中に測定された脈拍数Ｐの平均である。
Ｃ3＝σ／μ …（２）

図２の判定部２３６は、睡眠中の脈拍傾向をそれぞれが示す複数のタイプ（低下型，非低下型，降下型，不安定型）のうち、睡眠中における被験者の脈拍傾向を示すタイプを脈拍指標に応じて判定する。第１に、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が所定の閾値Ｔ1を上回る場合に被験者のタイプを低下型であると判定し、第１低下度Ｃ1が閾値Ｔ1を下回る場合に被験者のタイプを非低下型であると判定する。閾値Ｔ1は、例えば１０％以上２５％以下（好適には１５％以上２０％以下）に設定される。

第２に、判定部２３６は、第２低下度Ｃ2が所定の閾値Ｔ2を下回る場合に被験者のタイプを降下型であると判定する。閾値Ｔ2は、例えば−９％以下（好適には−１０％以下−１５％以上）に設定される。

第３に、判定部２３６は、散布度Ｃ3が所定の閾値Ｔ3を上回る場合に被験者のタイプを不安定型であると判定する。閾値Ｔ3は、例えば０．０００３以上（好適には０．０００４以上０．０００７以下）に設定される。なお、被験者の年齢に応じて各閾値Ｔ1〜Ｔ3を変化させてもよい。例えば、第１低下度Ｃ1は年齢が高くなるにつれて大きくなる傾向が観測されるので、被験者の年齢が高いほど閾値Ｔ1を高くしてもよい。表示装置２７は、判定部２３６が判定した被験者の脈拍傾向を示すタイプを表示する。

図４は、睡眠中における被験者の脈拍傾向が示すタイプを判定する処理（脈拍解析処理）のフローチャートである。例えば利用者（典型的には被験者）からの指示を契機として、図４の脈拍解析処理が実行される。なお、被験者の起床時に脈拍解析処理を実行してもよい。すなわち、被験者からの指示は必須ではない。

脈拍解析処理が開始されると、算定部２３４は、散布度Ｃ3を算定する（Ｓa1）。判定部２３６は、散布度Ｃ3が所定の閾値Ｔ3を上回るか否かを判定する（Ｓa2）。散布度Ｃ3が閾値Ｔ3を上回る場合（Ｓa2：YES）、判定部２３６は、被験者の脈拍傾向を不安定型であると判定する（Ｓa3）。判定部２３６は、被験者の脈拍傾向が不安定型であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。他方、散布度Ｃ3が閾値Ｔ3を下回る場合（Ｓa2：NO）、算定部２３４は、第２低下度Ｃ2を算定する（Ｓa4）。判定部２３６は、第２低下度Ｃ2が閾値Ｔ2を下回るか否かを判定する（Ｓa5）。第２低下度Ｃ2が閾値Ｔ2を下回る場合（Ｓa5：YES）、判定部２３６は、被験者の脈拍傾向を降下型であると判定する（Ｓa6）。判定部２３６は、被験者の脈拍傾向が降下型であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。

他方、第２低下度Ｃ2が閾値Ｔ2を上回る場合（Ｓa5：NO）、算定部２３４は、第１低下度Ｃ1を算定する（Ｓa7）。判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が閾値Ｔ1を上回るか否かを判定する（Ｓa8）。第１低下度Ｃ1が閾値Ｔ1を上回る場合（Ｓa8：YES）、判定部２３６は、被験者の脈拍傾向を低下型であると判定する（Ｓa9）。判定部２３６は、被験者の脈拍傾向が低下型であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。他方、第１低下度Ｃ1が閾値Ｔ1を下回る場合（Ｓa5：NO）、判定部２３６は、被験者の脈拍傾向が非低下型であると判定する（Ｓa10）。判定部２３６は、被験者の脈拍傾向が非低下型であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。以上の処理により、被験者の脈拍傾向が複数のタイプのうちの何れかに分類される。

ステップＳa2およびステップＳa3は、被験者の脈拍傾向を不安定型であると判定する処理（第１処理の例示）であり、ステップＳa5およびステップＳa6は、被験者の脈拍傾向を降下型であると判定する処理（第２処理の例示）である。第１処理と第２処理との順番を逆転させてもよい。なお、各脈拍指標を算定する処理（Ｓa1，Ｓa4，Ｓa7）を脈波解析処理の開始後にまとめて実行してもよい。

以上の説明から理解される通り、第１実施形態では、睡眠中の脈拍傾向をそれぞれが示す複数のタイプのうち、被験者の脈拍傾向を示すタイプが脈拍指標に応じて判定されから、被験者の脈拍傾向を示すタイプを被験者の健康状態を評価するために利用することができる。第１実施形態では特に、睡眠中の脈拍傾向を低下型と非低下型と降下型と不安定型とに分類することができる。

＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を説明する。なお、以下に例示する各形態において作用または機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で使用した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。

第２実施形態の脈拍解析装置１００は、被験者の脈拍数Ｐから算定した第１低下度Ｃ1が属する段階を判定する。図５に例示される通り、第１低下度Ｃ1の数値範囲を区分した複数の段階（例えば、大きめ，やや大きめ，標準，やや小さめ，小さめ）のうち、被験者の脈拍数Ｐから算定した第１低下度Ｃ1が属する段階が特定される。なお、区分する段階の個数は任意である。

第２実施形態の特定部２３２は、第１実施形態と同様に、覚醒中と睡眠中とのそれぞれについて周期的に脈拍数Ｐを特定する。第２実施形態の算定部２３４は、第１実施形態と同様に、第１低下度Ｃ1を脈拍指標として算定する。第１低下度Ｃ1の算定には、前述の式（１）が利用される。

第２実施形態の判定部２３６は、複数の段階から、算定部２３４が算定した第１低下度Ｃ1が属する段階を判定する。第１低下度Ｃ1を複数の段階に区分するために複数の閾値（Ｔh1〜Ｔh4）が利用される。図５に例示される通り、第１閾値Ｔh1は第２閾値Ｔh2を上回り、第２閾値Ｔh2は第３閾値Ｔh3を上回り、第３閾値Ｔh3は第４閾値Ｔh4を上回る（Ｔh1＞Ｔh2＞Ｔh3＞Ｔh4）。

第１に、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第１閾値Ｔh1を上回る場合に、被験者の第１低下度Ｃ1を段階「大きめ」であると判定する。第２に、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が、第２閾値Ｔh2を上回り、かつ、第１閾値Ｔh1以下の場合に、被験者の第１低下度Ｃ1を段階「やや大きめ」であると判定する。第３に、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が、第３閾値Ｔh3を上回り、かつ、第２閾値Ｔh2以下の場合に、被験者の第１低下度Ｃ1を段階「標準」であると判定する。第４に、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第４閾値Ｔh4を上回り、かつ、第３閾値Ｔh3以下の場合に、被験者の第１低下度Ｃ1を段階「やや小さめ」であると判定する。第５に、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第４閾値Ｔh4以下の場合に、被験者の第１低下度Ｃ1を段階「小さめ」であると判定する。表示装置２７は、判定部２３６が判定した段階を表示する。

図６は、被験者の第１低下度Ｃ1が属する段階を判定する処理（段階判定処理）のフローチャートである。例えば被験者からの指示を契機として、図６の脈拍解析処理が実行される。なお、起床時に脈拍解析処理を実行してもよい。すなわち、被験者からの指示は必須ではない。

段階判定処理が開始されると、算定部２３４は、第１低下度Ｃ1を算定する（Ｓb1）。判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第１閾値Ｔh1を上回るか否かを判定する（Ｓb2）。第１低下度Ｃ1が第１閾値Ｔh1を上回る場合（Ｓb2：YES）、判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「大きめ」に属すると判定する（Ｓb3）。判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「大きめ」であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。

他方、第１低下度Ｃ1が第１閾値Ｔh1以下の場合（Ｓb2：NO）、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第２閾値Ｔh2を上回るか否かを判定する（Ｓb4）。第１低下度Ｃ1が第２閾値Ｔh2を上回る場合（Ｓb4：YES）、判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「やや大きめ」に属すると判定する（Ｓb5）。判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「やや大きめ」であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。

他方、第１低下度Ｃ1が第２閾値Ｔh2以下の場合（Ｓb4：NO）、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第３閾値Ｔh3を上回るか否かを判定する（Ｓb6）。第１低下度Ｃ1が第３閾値Ｔh3を上回る場合（Ｓb6：YES）、判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「標準」に属すると判定する（Ｓb7）。判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「標準」であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。

他方、第１低下度Ｃ1が第３閾値Ｔh3以下の場合（Ｓb6：NO）、判定部２３６は、第１低下度Ｃ1が第４閾値Ｔh4を上回るか否かを判定する（Ｓb8）。第１低下度Ｃ1が第４閾値Ｔh4を上回る場合（Ｓb8：YES）、判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「やや小さめ」に属すると判定する（Ｓb9）。判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「やや小さめ」であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。

他方、第１低下度Ｃ1が第４閾値Ｔh4以下の場合（Ｓb8：NO）、判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「小さめ」に属すると判定する（Ｓb10）。判定部２３６は、被験者の第１低下度Ｃ1が段階「小さめ」であることを表示装置２７に表示させる（Ｓa11）。なお、段階「大きめ」から降順で段階を判定する処理を実行したが、段階「小さめ」から昇順で段階を判定する処理を実行してもよい。

以上の説明から理解される通り、第２実施形態では、被験者の第１低下度Ｃ1が属する段階が判定される。第１低下度Ｃ1が大きいほど、睡眠中の脈拍数Ｐsと覚醒中の脈拍数Ｐwとの差異が大きい（すなわち低下型に近い）から、第１低下度Ｃ1の段階を被験者の健康状態を評価するために利用することができる。例えば、第１低下度Ｃ1の数値範囲を区分した複数の段階のうち、第１低下度Ｃ1が大きい段階ほど生活習慣の乱れが少ない傾向がある。

なお、第２実施形態を第１実施形態に適用してもよい。例えば、図４におけるステップＳa9の処理（低下型であると判定する処理）の後に、図６の段階判定処理を実行する。なお、判定部２３６が判定した段階に応じた健康状態（例えば「良好」，「普通」，「不良」等）を表示してもよい。

＜第３実施形態＞
図７は、第３実施形態における脈拍解析装置１００の使用例を示す模式図である。図７に例示される通り、脈拍解析装置１００は、相互に別体で構成された検出ユニット７１と表示ユニット７２とを具備する。検出ユニット７１は、前述の各形態で例示した検出装置２１を具備する。図８には、被験者の上腕に装着される形態の検出ユニット７１が例示されている。図８に例示される通り、被験者の手首に装着される形態の検出ユニット７１も好適である。

表示ユニット７２は、前述の各形態で例示した記憶装置２５と表示装置２７とを具備する。例えば携帯電話機またはスマートフォン等の情報端末が表示ユニット７２の好適例である。ただし、表示ユニット７２の具体的な形態は任意である。例えば、被験者が携帯可能な腕時計型の情報端末、または、脈拍解析装置１００の専用の情報端末を表示ユニット７２として利用してもよい。

演算部は、例えば表示ユニット７２に搭載される。演算部は、前述の各形態の特定部２３２と算定部２３４と判定部２３６とを包含する。演算部は、例えば表示ユニット７２に搭載される。検出ユニット７１が生成した検出信号Ｓが有線または無線で表示ユニット７２に送信される。表示ユニット７２の演算部は、検出信号Ｓを利用して脈拍解析処理または段階判定処理を実行して、各処理の結果を表示装置２７に表示する。

なお、演算部を検出ユニット７１に搭載してもよい。演算部は、脈拍解析処理または段階判定処理の結果を表示するためのデータを表示ユニット７２に有線または無線で送信する。表示ユニット７２の表示装置２７は、検出ユニット７１から受信したデータが示す結果を表示する。

＜変形例＞
以上に例示した各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を適宜に併合することも可能である。

（１）第１実施形態では、４つのタイプ（低下型，非低下型，降下型，不安定型）のうち被験者の脈拍傾向が示すタイプを判定したが、脈拍傾向を分類するタイプは以上の例示に限定されない。例えば、前述の４つのタイプのうちの何れか、または、２以上のタイプに脈拍傾向を分類してもよい。例えば、低下型および非低下型の何れかに脈拍傾向を分類してもよい。以上の説明から理解される通り、図４における複数のステップＳa1−Ｓa9の全てを実行することは必須ではない。例えば、ステップＳa1からステップＳa3までの処理、ステップＳa4からステップＳa6までの処理、および、テップＳa7からステップＳa9までの処理のうち、何れかまたは２つを省略してもよい。

（２）第１実施形態では、図４において第１処理および第２処理の実行後に、低下型と非低下型とを判定する処理（Ｓa8−Ｓa10）を実行したが、低下型と非低下型とを判定する処理の実行後に、第１処理および第２処理を実行してもよい。ただし、この場合は、不安定型および降下型が低下型および非低下型に対して適切に区別できないという問題がある。それに対して、第１処理および第２処理の実行後に、低下型と非低下型とを判定する処理を実行する第１実施形態の構成によれば、不安定型と降下型とを適切に判定できるという利点がある。

（３）第１実施形態において、判定部２３６が判定したタイプに応じた健康状態を表示してもよい。例えば「低下型」と判定された場合には「良好」と表示し、その他のタイプに判定された場合には「不良」と表示する。

（４）前述の各形態では、睡眠中の脈拍数Ｐとして加味される睡眠期間を、被験者からの入力装置２９に対する操作により特定したが、睡眠期間を特定する方法は以上の例示に限定されない。例えば、脈拍解析装置１００に活動量計を搭載して、当該活動量計が測定する活動量に応じて睡眠期間を判定してもよい。活動量が少ない期間が睡眠期間として特定される。また、特定部２３２が周期的に特定する脈拍数Ｐに応じて睡眠期間を特定してもよい。以上の説明から理解される通り、睡眠期間を特定するための指示を被験者が行うことは必須ではない。

（５）前述の各形態では、第１低下度Ｃ1の算定において、被験者の起床時から所定の期間における脈拍数Ｐの代表値を覚醒中の脈拍数Ｐwとして利用したが、脈拍数Ｐwの算定に加味される期間は、覚醒中であれば任意である。ただし、被験者の起床時から所定の期間を利用して覚醒中の脈拍数Ｐwを特定する前述の各形態によれば、被験者の活動量が低い期間における脈拍数Ｐの代表値を覚醒中の脈拍数Ｐwとして利用されるから、活動の影響を低減した覚醒中の脈拍数Ｐwを第１低下度Ｃ1の算定に利用できるという利点がある。

（６）前述の各形態において、複数日（例えば５日）にわたる平均値を脈拍指標として利用して、脈拍解析処理（図４）または段階判定処理（図６）を実行してもよい。例えば、脈拍指標を算定した回数が所定の回数を下回る場合には、脈拍指標の信頼性が低いと判断して脈拍解析処理および段階判定処理を実行しない。

（７）第２実施形態において、直近に測定した第１低下度Ｃ1と、過去（例えば１週間前，１ヶ月前，１年前）に測定した第１低下度Ｃ1との双方を表示してもよい。以上の構成によれば、直近に測定した第１低下度Ｃ1と過去に測定した第１低下度Ｃ1とを比較することで、生活習慣の変化を評価することができるという利点がある。例えば、直近に測定した第１低下度Ｃ1が過去に測定した第１低下度Ｃ1よりも大きい場合には、正確習慣の乱れが改善したと評価できる。

また、直近に測定した第１低下度Ｃ1と、直近から過去にわたる所定の期間（例えば１ヶ月）における第１低下度Ｃ1の代表値（例えば平均値や中央値）との比較結果を表示してよい。例えば、直近に測定した第１低下度Ｃ1と、過去の期間にわたる第１低下度Ｃ1の代表値との差分に応じた健康状態を表示してもよい。例えば、休息が充分に取れた日は第１低下度Ｃ1が大きくなる傾向が観測されるから、当該差分が所定の閾値を上回る場合に表示装置２７に「良好」と表示させる。

（８）前述の各形態において、式（１）を利用して第１低下度Ｃ1を算定したが、覚醒中の脈拍数Ｐwに対する睡眠中の脈拍数Ｐsの低下の度合を示す第１低下度Ｃ1が算定されれば、第１低下度Ｃ1を算定するための演算式は任意である。第１実施形態においては、睡眠中に測定された脈拍数Ｐを近似する回帰直線の傾き（すなわち時間に対する脈拍数Ｐの傾き）を第２低下度Ｃ2として利用したが、睡眠中における脈拍数Ｐの低下の度合を示す指標であれば、第２低下度Ｃ2として利用される指標は任意である。また、式（２）を利用して散布度Ｃ3を算定したが、睡眠中における脈拍数Ｐのバラツキの度合が算定されれば、散布度Ｃ3を算定するための演算式は任意である。

（９）前述の各形態では、筐体部１２とベルト１４とを具備する腕時計型の脈拍解析装置１００を例示したが、脈拍解析装置１００の具体的な形態は任意である。例えば、被験者の身体に貼付可能なパッチ型、被験者の耳部に装着可能な耳装着型、被験者の指先に装着可能な指装着型（例えば着爪型）、または、被験者の頭部に装着可能な頭部装着型など、任意の形態の脈拍解析装置１００が採用され得る。

（１０）前述の各形態では、被験者の脈拍数の解析結果を表示装置２７に表示したが、解析結果を被験者に報知するための構成は以上の例示に限定されない。例えば、解析結果を音声で被験者に報知することも可能である。被験者の耳部に装着可能な耳装着型の脈拍解析装置１００においては、解析結果を音声で報知する構成が特に好適である。また、解析結果を被験者に報知することは必須ではない。例えば、脈拍解析装置１００が算定した解析結果を通信網から他の通信装置に送信してもよい。また、脈拍解析装置１００の記憶装置２５（図示略）や脈拍解析装置１００に着脱可能な可搬型の記録媒体に解析結果を格納してもよい。

（１１）前述の各形態に係る脈拍解析装置１００は、前述の例示の通り、ＣＰＵ等の演算処理装置とプログラムとの協働により実現される。本発明の好適な態様に係るプログラムは、コンピューターが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピューターにインストールされ得る。また、配信サーバーが具備する記録媒体に格納されたプログラムを、通信網を介した配信の形態でコンピューターに提供することも可能である。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体または磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。なお、非一過性の記録媒体とは、一過性の伝搬信号（transitory, propagating signal）を除く任意の記録媒体を含み、揮発性の記録媒体を除外するものではない。

１００…脈拍解析装置、１２…筐体部、１４…ベルト、２１…検出装置、２３…制御装置、２３２…特定部、２３４…算定部、２３６…判定部、２５…記憶装置、２７…表示装置、２９…入力装置、７１…検出ユニット、７２…表示ユニット。

Claims (7)

1. 被験者の脈拍数に関する指標を算定する算定部と、
   睡眠中における脈拍数の変化の傾向をそれぞれが示す複数のタイプのうち、前記被験者の脈拍数の変化の傾向を示すタイプを前記指標に応じて判定する判定部と
   を具備する脈拍解析装置。
2. 前記算定部は、前記被験者の覚醒中における脈拍数に対する睡眠中における脈拍数の低下の度合を示す第１低下度を前記指標として算定し、
   前記判定部は、前記第１低下度が所定の閾値を上回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が低下する低下型であると判定し、前記第１低下度が前記閾値を下回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が低下しない非低下型であると判定する
   請求項１の脈拍解析装置。
3. 前記被験者の覚醒中の脈拍数は、前記被験者の起床時から所定の期間における脈拍数の代表値である
   請求項２の脈拍解析装置。
4. 前記算定部は、前記被験者の睡眠中における脈拍数の低下の度合を示す第２低下度を前記指標として算定し、
   前記判定部は、前記第２低下度が所定の閾値を下回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が降下する降下型であると判定する
   請求項１から請求項３の何れかの脈拍解析装置。
5. 前記算定部は、前記被験者の睡眠中における脈拍数の散布度を前記指標として算定し、
   前記判定部は、前記散布度が所定の閾値を上回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が不規則に変動する不安定型であると判定する
   請求項１から請求項４の何れかの脈拍解析装置。
6. 前記算定部は、前記被験者の覚醒中の脈拍数に対する睡眠中の脈拍数の低下の度合を示す第１低下度と、前記被験者の睡眠中における脈拍数の散布度と、前記被験者の睡眠中における脈拍数の低下の度合を示す第２低下度とを前記指標として算定し、
   前記判定部は、
   前記散布度が所定の閾値を上回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が不規則に変動する不安定型であると判定する第１処理と、
   前記第２低下度が所定の閾値を下回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が降下する降下型と判定する第２処理とを実行し、
   前記第１処理および前記第２処理の実行後に、前記第１低下度が所定の閾値を上回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が低下する低下型であると判定し、前記第１低下度が前記閾値を下回る場合に、前記被験者のタイプを、睡眠中に脈拍数が低下しない非低下型であると判定する
   請求項１の脈拍解析装置。
7. 被験者の脈拍数に関する指標を算定し、
   睡眠中における脈拍数の変化の傾向をそれぞれが示す複数のタイプのうち、前記被験者の脈拍数の変化の傾向を示すタイプを前記指標に応じて判定する
   コンピューターにより実現される脈拍解析方法。
   

Images